ログイン
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 学術雑誌論文
  2. 和雑誌

マルコフ決定過程を用いた教授戦略

https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/8674
https://kitami-it.repo.nii.ac.jp/records/8674
b7da7e83-dd4a-4b82-88e6-9923b1ed62d7
名前 / ファイル ライセンス アクション
マルコフ決定過程を用いた教授戦略.pdf マルコフ決定過程を用いた教授戦略 (3.2 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2018-12-11
タイトル
タイトル マルコフ決定過程を用いた教授戦略
言語 ja
タイトル
タイトル Teaching Strategies Using Markov Decision Processes
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 講義
キーワード
主題Scheme Other
主題 教授戦略
キーワード
主題Scheme Other
主題 マルコフ決定過程
キーワード
主題Scheme Other
主題 動的計画法
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 lecture
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 teαching strategy
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Markov decision processes
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 dynamic programming
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 前田, 康成

× 前田, 康成

ja 前田, 康成
ISNI

en Maeda, Yasunari

Search repository
鈴木, 正清

× 鈴木, 正清

ja 鈴木, 正清

Search repository
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 本研究では,マルコフ決定過程を用いて講義をモデル化し,統計的決定理論に基づく2つの教授戦略算出方法を提案する.従来研究で算出される教授戦略は1回の講義の効果を最大化するのに対して,本研究で算出する教授戦略は複数の講義で構成される科目全体での効果を最大化する.提案方法では動的計画法を利用している.1つ目の提案方法は個別指導用の方法で, 2つ目の提案方法は複数指導用の方法である.教育目的はマルコフ決定過程の利得関数によって表現される.また,教授戦略はマルコフ決定過程の政策によって表現される.提案方法によって算出される最適な教授戦略はマルコフ決定過程の期待利得を最大化する.提案方法の有効性を示すために数値計算例を紹介する.
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 In this research Markov decision processes are used in order to represent lectures. The best teaching strategy computed in previous research maximizes the effectiveness of a lecture. The best teaching strategy computed in this research maximizes the effectiveness of a subject which is composed of multiple lectures. We propose two computation methods based on statisticαl decision theory for teaching strategies. Dynamic programming algorithm is used in the proposed methods. The first proposed method selects teaching materials for α learner. The second proposed method selects teaching materials for multiple learners. A purpose of education is represented by the reward function of Markov decision processes. A teaching strategy is represented by the policy of Markov decision processes. The best teaching strategies computed by the proposed methods maximize the expected reward of Markov decision processes. We show the effectiveness of the proposed methods by some numerical calculation examρles.
書誌情報 バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌

巻 17, 号 2, p. 51-57, 発行日 2015
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2424-2578
DOI
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.24466/jbfsa.17.2_51
権利
権利情報 c 2015 Biomedicai Fuzzy Systems Association
出版者
出版者 バイオメディカル・ファジィ・システム学会
著者版フラグ
言語 en
値 publisher
出版タイプ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2021-03-01 06:11:24.373561
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR 2.0
  • OAI-PMH JPCOAR 1.0
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3