Idée - 教育技術 - # コミュニティカレッジ学生の最適な学業計画作成

最適な学業計画の作成: 人間生成と(仮想的な)アルゴリズム生成の学業計画に関する予備的実験

Q: 最適な学業計画を意図的に作成しない学生がいるとすれば、その理由は何か?

学生が意図的に最適な学業計画を作成しない理由は複数考えられます。まず、学生が最適な計画を作成することの重要性や利点に気付いていない可能性があります。情報の不足や計画の最適性が将来の成功にどのように影響するかを理解していない場合、学生は最適な計画を作成することに興味を持たないかもしれません。 さらに、学生が最適な計画を作成することに対する認識や動機が異なる場合も考えられます。例えば、一部の学生は最速で卒業することよりも、興味のある科目を学ぶことや学業負担を軽減することを優先するかもしれません。また、学生が将来のキャリア目標や個人の関心事に基づいて異なる目標を持っている場合、最適な計画を作成することが適切でないと考えるかもしれません。 最適な学業計画を意図的に作成しない学生がいる場合、その背景や動機には個人の価値観や目標、情報の理解度、計画の重要性への認識の違いなどが影響している可能性があります。

Q: 学生や学業アドバイザーが手動で最適な学業計画を作成できるかどうか、アドバイジング時間内に検証する必要がある

学生や学業アドバイザーが手動で最適な学業計画を作成できるかどうか、アドバイジング時間内に検証する必要がある。 最適な学業計画を手動で作成する能力は、学生やアドバイザーが計画を適切に立てるために必要なスキルや知識を持っているかどうかを示す重要な要素です。アドバイジング時間内に最適な計画を作成できるかどうかを検証することで、学生やアドバイザーが計画作成に必要な情報やサポートを適切に提供できるかどうかを評価することが重要です。 手動で最適な学業計画を作成する能力が不足している場合、学生やアドバイザーに対して追加のトレーニングやリソースを提供することが必要になるかもしれません。また、計画作成プロセスを効率化するためのツールやソフトウェアの導入も検討する価値があるかもしれません。

Q: 最適性以外の目標(GPA最大化、難易度のバランスなど)で学業計画を最適化することはできないか

最適性以外の目標(GPA最大化、難易度のバランスなど)で学業計画を最適化することはできないか? 学業計画を最適化する際に、最適性以外の目標を考慮することは可能です。例えば、学生がGPAを最大化したい場合、特定の科目やクラスを選択する際にGPAに与える影響を考慮して計画を立てることが重要です。また、難易度のバランスを考慮する場合、学生が適切な挑戦を受けながら過度なストレスを避けるために、計画に難易度の異なる科目を組み込むことが重要です。 最適な学業計画を作成する際には、学生の個々の目標やニーズに合わせて計画を調整することが重要です。最適性以外の目標を考慮することで、学生が自身の学習目標やキャリア目標に向けてより効果的な計画を立てることができるかもしれません。計画の最適化は、単に要件を満たすだけでなく、学生の個々の目標やニーズに合わせて柔軟に対応することが重要です。

Concepts de base

非均一な転入要件を持つ州では、手動で最適な学業計画を作成することが誤りやすく、ユーザーフレンドリーではない可能性がある。アルゴリズムによって生成された学業計画は、不必要な過剰単位を減らすのに役立つ可能性がある。

Résumé

本研究は、カリフォルニア州の公立大学間の下級学部専攻要件の非均一性が、コミュニティカレッジ学生の学業計画作成に及ぼす影響を調べた。具体的には、ASSIST(カリフォルニア州の公式な単位互換協定データベース)を使って手動で最適な学業計画を作成する場合と、最適化アルゴリズムによって生成された学業計画を使う場合を比較した。

実験の結果、アルゴリズムによって生成された学業計画を使った参加者は、最適性の誤りが少なく、作成時間が短く、ユーザビリティの評価が高かった。これらの差は統計的に有意であり、効果量も大きかった。

この予備的な実験結果は、手動で最適な学業計画を作成することが誤りやすく、アルゴリズムによって生成された学業計画が不必要な過剰単位を減らすのに役立つ可能性を示唆している。ただし、実際にアルゴリズムを実装した上で検証する必要がある。

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Stats

手動で最適な学業計画を作成した参加者は平均3.33個の誤りを犯した。
手動で最適な学業計画を作成するのに平均11.29分かかった。
アルゴリズムによって生成された学業計画を使った参加者は誤りを一つも犯さなかった。
アルゴリズムによって生成された学業計画を使った参加者は平均3.89分で作成できた。

Citations

なし

Idées clés tirées de

Optimal Academic Plan Derived from Articulation Agreements: A Preliminary Experiment on Human-Generated and (Hypothetical) Algorithm-Generated Academic Plans

by David V. Ngu... à arxiv.org 05-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.04500.pdf

Optimal Academic Plan Derived from Articulation Agreements: A Preliminary Experiment on Human-Generated and (Hypothetical) Algorithm-Generated Academic Plans

Questions plus approfondies

最適な学業計画を意図的に作成しない学生がいるとすれば、その理由は何か?

学生が意図的に最適な学業計画を作成しない理由は複数考えられます。まず、学生が最適な計画を作成することの重要性や利点に気付いていない可能性があります。情報の不足や計画の最適性が将来の成功にどのように影響するかを理解していない場合、学生は最適な計画を作成することに興味を持たないかもしれません。
さらに、学生が最適な計画を作成することに対する認識や動機が異なる場合も考えられます。例えば、一部の学生は最速で卒業することよりも、興味のある科目を学ぶことや学業負担を軽減することを優先するかもしれません。また、学生が将来のキャリア目標や個人の関心事に基づいて異なる目標を持っている場合、最適な計画を作成することが適切でないと考えるかもしれません。
最適な学業計画を意図的に作成しない学生がいる場合、その背景や動機には個人の価値観や目標、情報の理解度、計画の重要性への認識の違いなどが影響している可能性があります。

学生や学業アドバイザーが手動で最適な学業計画を作成できるかどうか、アドバイジング時間内に検証する必要がある

学生や学業アドバイザーが手動で最適な学業計画を作成できるかどうか、アドバイジング時間内に検証する必要がある。
最適な学業計画を手動で作成する能力は、学生やアドバイザーが計画を適切に立てるために必要なスキルや知識を持っているかどうかを示す重要な要素です。アドバイジング時間内に最適な計画を作成できるかどうかを検証することで、学生やアドバイザーが計画作成に必要な情報やサポートを適切に提供できるかどうかを評価することが重要です。
手動で最適な学業計画を作成する能力が不足している場合、学生やアドバイザーに対して追加のトレーニングやリソースを提供することが必要になるかもしれません。また、計画作成プロセスを効率化するためのツールやソフトウェアの導入も検討する価値があるかもしれません。

最適性以外の目標(GPA最大化、難易度のバランスなど)で学業計画を最適化することはできないか

最適性以外の目標(GPA最大化、難易度のバランスなど)で学業計画を最適化することはできないか?
学業計画を最適化する際に、最適性以外の目標を考慮することは可能です。例えば、学生がGPAを最大化したい場合、特定の科目やクラスを選択する際にGPAに与える影響を考慮して計画を立てることが重要です。また、難易度のバランスを考慮する場合、学生が適切な挑戦を受けながら過度なストレスを避けるために、計画に難易度の異なる科目を組み込むことが重要です。
最適な学業計画を作成する際には、学生の個々の目標やニーズに合わせて計画を調整することが重要です。最適性以外の目標を考慮することで、学生が自身の学習目標やキャリア目標に向けてより効果的な計画を立てることができるかもしれません。計画の最適化は、単に要件を満たすだけでなく、学生の個々の目標やニーズに合わせて柔軟に対応することが重要です。