Información - Research Methodology - # Questionnaire Validation in B-Learning

2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphi Method for Questionnaire Validation in B-Learning

Q: 質問1

提案された方法は、教育以外の他の分野にどのように適用できるでしょうか？ この手法は、医療、経済学、市場調査、製品開発などさまざまな分野に適用することが可能です。例えば、新しい医療技術や治療法の導入を検討する際に専門家から意見を収集して有効性や安全性を評価する際に利用できます。また、企業が新商品やサービスを開発する際にも顧客満足度やニーズを評価するために応用できます。

Q: 質問2

専門家の判断に依存することから生じる潜在的な制限事項や偏りは何ですか？ 専門家の判断だけではなく個人的なバイアスや主観性が影響を及ぼす可能性があります。特定の専門知識や経験が豊富な者への偏った信頼度付与も問題となり得ます。また、パネル内で一部意見が支配的となり他者の声が届かないリーダーシップバイアスも考慮すべき点です。

Q: 質問3

人工知能技術の進歩がこの方法論の効果にどんな影響を与える可能性がありますか？ 人工知能（AI）技術は大量データ処理およびパターン認識能力向上から意思決定プロセス改善まで多岐にわたる影響力を持ち得ます。AIシステムは膨大な情報から優先順位付けした意見抽出・分析作業を迅速化し精度向上させられることから本手法実行時効率化・客観化面でもメリット提供します。ただしAI自体もバイアス含み得るため注意深く活用必要です。

Conceptos Básicos

Proposing a 2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphi method for questionnaire validation in b-learning, integrating linguistic perspectives and expert judgments.

Resumen

研究では、データ収集ツールの内容妥当性をテストするために、2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphiメソッドが提案されました。この手法は、専門家の意見をリンギスティックな観点から統合し、アンビギュイティを減らすことを目的としています。研究者は、アンダルシアデータサイエンスおよび計算知能研究所でこの提案を行いました。彼らは、教育体験の質問紙の内容妥当性を検証するためにオンラインツールを開発しました。

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arxiv.org

Estadísticas

データ収集手法にはClassic DelphiとFuzzy Delphiが使用される。
2-Tuple Fuzzy Linguistic Delphiメソッドは、専門家の意見をリンギスティックな視点から取り入れている。
結果は2-tuple linguistic valuesで表現される。
質問紙全体の評価に対して複数の基準が適用される。
適切な度合いのコンセンサスが達成された場合に質問紙が肯定的にテストされる。

Citas

"Quality research must pay attention to the quality of every research process conducted."
"A desirable property for quality in a questionnaire is the ability to measure the variables for which it was designed, that it is, its validity."
"The use of fuzzy numbers reduces ambiguity in opinions by taking a linguistic perspective."
"Our proposal is based on obtaining the linguistic opinion of judges in an iterative process for assessing reliance and consensus among the items of the instrument."

Ideas clave extraídas de

Teranga Go!

by Rosana Monte... a las arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05550.pdf

Consultas más profundas

質問1

提案された方法は、教育以外の他の分野にどのように適用できるでしょうか？
この手法は、医療、経済学、市場調査、製品開発などさまざまな分野に適用することが可能です。例えば、新しい医療技術や治療法の導入を検討する際に専門家から意見を収集して有効性や安全性を評価する際に利用できます。また、企業が新商品やサービスを開発する際にも顧客満足度やニーズを評価するために応用できます。

質問2

専門家の判断に依存することから生じる潜在的な制限事項や偏りは何ですか？
専門家の判断だけではなく個人的なバイアスや主観性が影響を及ぼす可能性があります。特定の専門知識や経験が豊富な者への偏った信頼度付与も問題となり得ます。また、パネル内で一部意見が支配的となり他者の声が届かないリーダーシップバイアスも考慮すべき点です。

質問3

人工知能技術の進歩がこの方法論の効果にどんな影響を与える可能性がありますか？
人工知能（AI）技術は大量データ処理およびパターン認識能力向上から意思決定プロセス改善まで多岐にわたる影響力を持ち得ます。AIシステムは膨大な情報から優先順位付けした意見抽出・分析作業を迅速化し精度向上させられることから本手法実行時効率化・客観化面でもメリット提供します。ただしAI自体もバイアス含み得るため注意深く活用必要です。