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AI教育研究室
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利用教育大数据和AI支持学习的教育工学研究室。
About关于研究室
用教育数据和AI支持学习。
AI教育研究室研究如何利用ICT和AI支持教育与学习。
该研究室分
该研究室重视在教学现场的实践，
在研究室的网站上，
术语说明
- 教育大数据
- 像电子书的学习日志那样，
在教育场景中收集到的大量数据 - 模式挖掘
- 从大量数据中找出经常出现的排列或模式的分析方法
- 聚类
- 将具有相似特征的数据分成若干组的分析方法
Research研究课题
该研究室研究如何利用ICT和生成式AI，
※示意图个性化最优教材的生成
该研究室根据学习者的特征和学习记录，
※示意图基于学习者特性的教材推荐
该研究室利用学习者的行为模式和VARK学习风格，
※示意图用于改进教材的模式挖掘
该研究室对自制教材的浏览日志应用模式挖掘，
※示意图学习日志的聚类分析
该研究室基于电子书的学习日志对学习行为进行聚类，
Members教师
- 教授殷 成久
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生，
学长学姐的评价
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学长学姐的评价会回答这些问题
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
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信息物理计算研究室工学部 电气信息工学科基于信息本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《Learning to Code》 Preply.com Images／CC BY 2.0（裁剪）
- 个性化最优教材的生成：《Learning-Points》 Pooh.Penchan／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 基于学习者特性的教材推荐：《Bodo language textbooks》 SlowPhoton／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 用于改进教材的模式挖掘：《CRISP DM Data mining management process》 Alexander Schröder／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 学习日志的聚类分析：《Italy, E-Learning, Covid19》 Nessma Elaassar／CC BY-SA 4.0（裁剪）
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