マルチエージェントに基づく学習データ流通基盤のためのエージェント間自動交渉の提案

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2024-02-15
• タイトル: マルチエージェントに基づく学習データ流通基盤のためのエージェント間自動交渉の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Auto Negotiation between Agents for Multiagent Based Learning Data Distribution Infrastructure
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:ネットワークサービスと分散処理] 学習データ，データ流通基盤，マルチエージェント，自動交渉
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00232319
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科／現在，アマゾンウェブサービスジャパン合同会社
• 著者所属: 仙台高等専門学校
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科／仙台高等専門学校
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科／東北大学サイバーサイエンスセンター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University / Presently with Amazon Web Service Japan
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Sendai College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University / National Institute of Technology, Sendai College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Sciences, Tohoku University / Cyberscience Center, Tohoku University
• 著者名: 本田, 光来; 早坂, 喜哉; 高橋, 晶子; 菅沼, 拓夫
• 著者名(英): Miku, Honda; Yoshiya, Hayasaka; Akiko, Takahashi; Takuo, Suganuma
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: オンライン授業などの一般化にともない，Learning Management System（LMS）に蓄積される様々な学習データを収集・整理・分析・可視化する，Learning Analytics（LA）が普及してきている．ここで扱う学習データは，学生の学びの履歴や，その成果としてのテストのスコアなどの機微な情報を含むため，学生自身の意思を尊重してプライバシに配慮しつつ，より少ない負担で学習データを開示・提供して，効果的にLAに活用する，データ流通のための新しい枠組みが必要である．そこで本研究では，学習データの開示度調整のための自動交渉と，Human-in-the-loop（HITL）の概念による学生の利便性向上を中核とした，マルチエージェントに基づく学習データ流通基盤を提案する．本論文では，本提案の設計について述べるとともに，シミュレーション実験の結果から，提案手法の実現可能性について議論する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: With the spread of online classes, Learning Analytics (LA), which collects, organizes, analyzes, and visualizes various learning data accumulated in Learning Management Systems (LMS), has become common. The learning data handled by LA includes sensitive information such as a learner's learning history and test scores. Therefore, a new framework for data distribution is needed to disclose and provide learning data with less burden, and to use it effectively for LA, while respecting the learner's own will and taking privacy into consideration. In this study, we propose a multiagent based learning data distribution infrastructure that provides auto-negotiation for adjusting the disclosure level of learning data and improves learner convenience based on the concept of human-in-the-loop (HITL). In this paper, we describe the design of our proposal and discuss the feasibility of the proposed method based on the results of simulation experiments.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 65, 号 2, p. 519-528, 発行日 2024-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764
• 公開者 / 言語: ja
• 公開者 / 出版者: 情報処理学会