본 연구는 베이지안 네트워크를 활용한 게임 기반 모델을 제안하여 혁신과 기업가 정신 교육을 강화하고, 지식 추적, 학습 열정, 적응력을 향상시킵니다. 결과는 전통적인 교수법에 비해 높은 정확도(95.6%)와 더 나은 결과를 보였습니다.
이 콘텐츠를 보려면 JoVE 구독이 필요합니다. 로그인하거나 오늘 무료 평가판을 시작하세요.
본 연구는 베이지안 네트워크를 활용한 게임 기반 모델을 제안하여 혁신과 기업가 정신 교육을 강화하고, 지식 추적, 학습 열정, 적응력을 향상시킵니다. 결과는 전통적인 교수법에 비해 높은 정확도(95.6%)와 더 나은 결과를 보였습니다.
교육 게임은 학습자를 상황 환경에 몰입시켜 참여도를 높이며, 이는 대학 혁신 및 기업가 정신(IE) 과정에서 지식 숙달 모니터링과 열정 유지의 격차를 해소합니다. 본 연구는 IE 교육과 행동을 연결하는 내부 논리 메커니즘을 구축하며, 확률적 추론(PR)을 위한 베이지안 네트워크(BN)를 활용해 학습자의 지식 숙달도를 평가합니다. 지식 구조 추적을 위한 교육 게임 프레임워크를 활용하여, 개선된 딥 지식 추적(DKT) 알고리즘(특징 임베딩과 주의 메커니즘 통합)으로 강화된 대학 산업공학 의사결정-경험 게임 모델을 제안합니다. 결과는 모델의 기업가 정신 교육 점수와 예측 정확도가 모두 95.6%(테스트 모델 중 최고 수준)에 도달하며, 모든 평가 척도 항목에서 강력한 정보 커버리지를 보여주었습니다. 평균 지표 점수는 4를 초과하여 효과적인 피드백을 반영합니다. 학생들의 게임 기반 모델에 대한 적응력은 전통적인 교수법에 비해 2%에서 11% 더 높습니다. 내장 실시간 평가는 학습 성과를 교수 목표와 일치시켜 전략 조정을 가능하게 합니다. IE 교육의 가치는 기업가적 인식, 역량, 의지를 키우는 데 있으며, 자원 통합과 같은 실용적 역량을 강화하는 기능도 있습니다. 이 모델은 학습 열정, 적응력, 효율성을 향상시켜 맞춤형 대학 산업공학 교육 설계에 대한 통찰을 제공합니다.
혁신 및 기업가 정신(IE) 교육은 기업가 문해력과 선구적인 인재를 육성하는 데 중점을 두며, 혁신적인 사고와 기업가 역량의 단계적 훈련에 중점을 둡니다. 하지만 현재 IE 교육은 실용성과 상호작용 교육과정이 부족하며, 이론에 크게 의존하고 실습 중심의 문제 해결 능력은 소홀히 하고 있습니다. 높은 상호작용성과 시나리오 시뮬레이션을 갖춘 교육용 게임은 의사결정과 팀워크를 촉진하여 이 격차를 해소할 수 있으며, 개인화된 IE 학습에 유망한 도구가 될 수 있습니다.
IE 교수 효율성을 높이기 위해 이전 연구들은 게임을 IE에 통합했으나 두 가지 주요 한계에 직면했다: 학습자들이 중요한 지식 포인트를 자주 간과하고, 전통적인 게임은 지식 습득을 동적으로 추적하지 못한다 2,3. 이를 해결하기 위해 우리는 다음과 같은 가설을 제안합니다: 실시간 지식 진단을 위한 베이지안 네트워크(BN) 추론과 개선된 딥 지식 추적(DKT) 알고리즘을 통합한 IE 의사결정-경험 게임은 전통적인 교수법이나 기존 KT 모델(BKT, DKVMN, EKT
액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
이 연구는 샤오싱대학교 인간 연구 윤리 위원회(승인 번호)의 승인을 받았습니다. SU-2023-IE-058). 모든 참가자는 데이터 수집 전에 서면 동의서를 제공하였습니다. 이 실험은 헬싱키 선언(2013)에 따라 진행되었습니다.
대학생을 위한 IE 교육 의사결정 경험을 위한 게임 디자인
연구는 학습자의 지식 숙달 상태를 실시간으로 평가하기 위해 베이지안 네트워크(BN)를 도입했습니다. 각 지식 포인트는 의존성을 정의하는 조건부 확률표(CPT)를 가진 노드로 모델링되었습니다. 게임 상호작용에서 나온 학생들의 성과 데이터는 pgmpy 라이브러리(v0.1.20, Python 3.9.7)를 이용한 확률적 추론의 증거로 활용되었습니다. 효율적인 추론을 위해 접합 트리 알고리즘이 사용되었습니다.
BN 추론에 기반한 학생들의 IE 교육의 게임 평가 차원 특징 선택
인도유럽 교육 발전은 고등교육 개혁의 지속적인 심화와 함께 이루어졌으며, 교육 분야에서도 상당한 진전이 이루어졌습니다. IE....
액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
이 실험은 Karen과 Hodhod의 교육용 게임 평가 척도를 기반으로 하였으며, 적절한 평가 차원과 문항을 조직하고 조정을 위해 선정했습니다. Karen과 Hodgod의 규모는 교육용 게임 분야에서 높은 권위와 적용성을 지니며, 게임플레이, 교육적, 인터랙티브 등 교육용 게임의 여러 핵심 차원을 포괄합니다. 이 척도를 도입하고 적응함으로써,28에 자세히 설명된 대로 설계된 대학생들의 IE 교육 의사결정 경험 게임 모델의 성과를 보다 완전하고 정확하게 평가할 수 있습니다. 더불어 게임의 백엔드 데이터를 분석하여 학생들의 지식 숙달 수준도 분석했습니다. 또한 교육용 게임을 평가하고 게임의 추가 조정과 수정에 대한 지침을 받았습니다. 또한 일부 항목을 수정하고 조정했으며, 각 항목의 내부 일관성 계수를 측정했습니다.
BN 추론은 IE 지식 포인트를 잠재 변수(예: 기업가 인식 CS.......
액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
대학 IE 의사결정 경험 게임 모델의 성공은 핵심 프로토콜 단계, 특히 실시간 지식 진단을 위한 BN 추론의 통합과 개선된 딥 지식 추적(DKT-FA) 모델의 기능 임베딩 및 AM에 달려 있습니다. BN의 전문가 인터뷰에 기반한 정확한 CPT 초기화와 학생 행동 데이터를 반복적으로 업데이트하여 약한 지식 연결고리를 정확히 식별할 수 있었고, DKT-FA는 답변 시도와 도움 요청 빈도를 특징으로 포함시켜 입력의 세분성을 풍부하게 하여 예측 정확도를 95.6%로 직접적으로 높였습니다. 큰 노드 집합에서의 느린 BN 추론과 같은 잠재적 문제를 해결하기 위해 Junction Tree 알고리즘의 클리크 최적화를 활용할 수 있으며, 모델 과적합은 Mao 등의 결정 트리 기반 IE 평가 모델15에서 볼 수 있듯이 훈련 집합을 확장(예: 더 많은 주요 IE 데이터 포함)함으로써 완화할 수 있습니다.
액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
이 문서에는 경쟁하는 재정적 이해관계가 없습니다.
연구는 다음 연구에서 지원받고 있습니다: 저장성 '제14차 5개년 계획' 대학원 과정, 이념 및 정치 시범 과정 '리더십 예술 및 경영 커뮤니케이션'(연구비 번호 181); 교육부 인문사회과학기금(보조금 번호 23YJC630256)
....액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| 아담 | TensorFlow 2.8.0에 내장됨 | 학습률 0.001 | |
| 이진 교차엔트로피 | TensorFlow 2.8.0에 내장됨 | 기본 매개변수 | |
| C# | Unity 2021.3.8f1 기본 버전 | Unity C# API를 통해 호출됨 | |
| 쿠다 | 11.2 | TensorFlow 2.8.0과 호환됩니다 | |
| 조인트 트리 (JT) | PGMPY 0.1.20이 구현되었습니다 | 도덕화=참, 최소 채움 삼각분할 | |
| 라벨인코더 | scikit-learn 1.0.2에 내장된 기능 | scikit-learn과 공유함 | |
| 모델체크포인트 | 텐서플로우 2.8.0 콜백 | 검증 집합 AUC 기반 | |
| 넘버피 | 명시되지 않음 (최신 안정 버전은 허용됨) | 파이썬 3.9.7 환경 | |
| 판다 | 명시되지 않음 (최신 안정 버전은 허용됨) | 파이썬 3.9.7 환경 | |
| PGMPY | 0.1.20 | 파이썬 3.9.7 환경 | |
| 파이썬 | 3.9.7 | 통합된 백엔드 운영 환경 | |
| 시킷-학습 | 1.0.2 | 리드: SCR_002577 | |
| SPSS | 25 | 리드: SCR_002815 | |
| 텐서플로우 | 2.8.0 | GPU 버전은 CUDA 11.2 지원이 필요합니다 | |
| 통합체 | 2021.3.8 F1 | 리드: SCR_018230 |
액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.