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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2024

学習分析における学習データ流通のための第三者エージェントを用いた自動交渉手法の設計

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240341
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240341
244f1500-72d3-400a-9fa0-87440a785ece
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2024217.pdf IPSJ-DICOMO2024217.pdf (1.8 MB)
 2026年6月19日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, DLIB:会員:¥0
Item type Symposium(1)
公開日 2024-06-19
タイトル
タイトル 学習分析における学習データ流通のための第三者エージェントを用いた自動交渉手法の設計
タイトル
言語 en
タイトル Design of Automated Negotiation Method Using a Mediator Agent for Learning Data Distribution in Learning Analytics
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
東北大学大学院情報科学研究科
著者所属
仙台高等専門学校/東北大学大学院情報科学研究科
著者所属
東北大学サイバーサイエンスセンター/東北大学大学院情報科学研究科
著者名 早坂, 喜哉

× 早坂, 喜哉

早坂, 喜哉

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高橋, 晶子

× 高橋, 晶子

高橋, 晶子

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菅沼, 拓夫

× 菅沼, 拓夫

菅沼, 拓夫

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 コロナ禍でのオンライン授業の活性化に伴い,学習者の学びに関するデータ(学習データ)の蓄積が進み,学習データを分析し利活用する学習分析(Learning Analytics: LA)への注目度が高まっている.学習データの利活用においては,データ収集の際に学習者の実行的な同意が取れていない問題がある.これに対し,学習者と分析者の代理となるエージェント同士が代理で自動交渉を行うことで,プライバシに配慮した学習データ共有を行う手法が提案されている.本稿ではLAの特徴であるグループ単位での学習に着目し,グループとして学習データの提供量調整を行う,第三者エージェントを用いた自動交渉手法を提案する.具体的には,交渉中に人間が介入することを考慮したStacked Human Alternating Offers Protocol (SHAOP)に基づき自動交渉を行う手法について提案し,提案手法の実現可能性について議論する.
書誌情報 マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム2024論文集

巻 2024, p. 1627-1634, 発行日 2024-06-19
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 08:00:36.003675
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