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  1. 会議発表論文等

Correctness- and Confidence-based Adaptive Feedback of Kit-Build Concept Map with Confidence Tagging

https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2000969
https://hiroshima.repo.nii.ac.jp/records/2000969
a71f4393-6dd7-4005-a991-2b4da1c60fc7
名前 / ファイル ライセンス アクション
AIED2018_395.pdf AIED2018_395.pdf (436.9 KB)
Item type デフォルトアイテムタイプ_(フル)(1)
公開日 2023-03-18
タイトル
タイトル Correctness- and Confidence-based Adaptive Feedback of Kit-Build Concept Map with Confidence Tagging
言語 en
作成者 Pailai, Jaruwat

× Pailai, Jaruwat

en Pailai, Jaruwat

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Wunnasri, Warunya

× Wunnasri, Warunya

en Wunnasri, Warunya

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Hayashi, Yusuke

× Hayashi, Yusuke

en Hayashi, Yusuke

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Hirashima, Tsukasa

× Hirashima, Tsukasa

en Hirashima, Tsukasa

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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
権利情報
権利情報 The final authenticated version is available online at https://doi.org/10.1007/978-3-319-93843-1_29.
権利情報
権利情報 This is not the published version. Please cite only the published version. この論文は出版社版でありません。引用の際には出版社版をご確認ご利用ください。
主題
主題Scheme Other
主題 Adaptive feedback
主題
主題Scheme Other
主題 Kit-Build concept map
主題
主題Scheme Other
主題 Confidence tagging
主題
主題Scheme NDC
主題 370
内容記述
内容記述 In this paper, we present an adaptive feedback of Kit-Build concept map with confidence tagging (KB map-CT) for improving the understanding of learners in a reading situation. KB map-CT is a digital tool that supports the concept maps strategy where learners can construct concept maps for representing their understanding as learner maps and can identify their confidence in each proposition of the learner maps as a degree of their understanding. Kit-Build concept map (KB map) has been already realized the propositional level automatic diagnosis of the learner maps. Therefore, KB map-CT can utilize both correctness and confidence information for each proposition to design and distinguish feedback, that is, (1) correct and confident, (2) correct and unconfident, (3) incorrect and confident, and (4) incorrect and unconfident. An experiment was conducted to investigate the effectiveness of the adaptive feedback. The results suggest that learners can revise their maps after receiving feedback appropriately. In “correct and unconfident" case, adaptive feedback is useful to improve the confidence. In the case of “incorrect and confident," improvement of the propositions was the same ratio with the case of “incorrect and unconfident." The results of the delay test demonstrate that learners can retain their understanding and confidence one week later.
言語 en
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 This work was supported by JSPS KAKENHI Grant Number 17H0183901.
内容記述
内容記述タイプ Other
内容記述 'Artificial Intelligence in Education' 19th International Conference, AIED 2018, London, UK, June 27–30, 2018, Proceedings, Part I
出版者
出版者 Springer, Cham
言語
言語 eng
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
出版タイプ
出版タイプ AO
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
関連情報
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-3-319-93842-4
関連情報
識別子タイプ ISBN
関連識別子 978-3-319-93843-1
関連情報
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1007/978-3-319-93843-1_29
収録物識別子
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 0302-9743
収録物識別子
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1611-3349
開始ページ
開始ページ 395
書誌情報 Lecture Notes in Computer Science
Lecture Notes in Computer Science

巻 10947, p. 395-408, 発行日 2018-06-20
旧ID 46381
備考 Post-print version/PDF may be used in an institutional repository after an embargo period of 12 months.
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Ver.1 2025-02-18 01:41:24.451665
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