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https://hdl.handle.net/20.500.14094/90006335
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90006335 (fulltext)
pdf
1.97 MB
16
メタデータ
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メタデータID
90006335
アクセス権
open access
出版タイプ
Version of Record
タイトル
Analyzing Learning Patterns Based on Log Data from Digital Textbooks
著者
Mouri, Kousuke ; Ren, Zhuo ; Uosaki, Noriko ; Yin, Chengjiu
著者名
Mouri, Kousuke
著者名
Ren, Zhuo
著者名
Uosaki, Noriko
著者ID
A1703
研究者ID
1000020512180
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=1dfeefc093e431a3520e17560c007669
著者名
Yin, Chengjiu
殷, 成久
イン, セイシュ
所属機関名
情報基盤センター
収録物名
International Journal of Distance Education Technologies (IJDET)
巻(号)
17(1)
ページ
1-14
出版者
IGI Global
刊行日
2019-03
公開日
2019-09-18
抄録
The analysis of learning behaviors from the log data of digital textbooks is beneficial for improving education systems. The focus of discussion in any analysis of learning behaviors is often on discovering the relationships between learning behavior and learning performance. However, little attention has been paid to investigating and analyzing learning patterns or rules among learning style of index (LSI), cognitive style of index (CSI), and the logs of digital textbooks. In this study, the authors proposed a method to analyze learning patterns or rules of reading digital textbooks. The analysis method used association analysis with the Apriori algorithm. The analysis was conducted using logs of digital textbooks and questionnaires to investigate students' learning and cognitive styles. From the detected meaningful association rules, this study found three student types: poorly motivated, efficient, and diligent. The authors believe that consideration of these student types can contribute to the improvement of learning and teaching
キーワード
Association Rule
Cognitive Style
Digital Textbooks Reading Log
Learning Analytics
Learning Style
カテゴリ
情報基盤センター
学術雑誌論文
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資源タイプ
journal article
言語
English (英語)
ISSN
1539-3100
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eISSN
1539-3119
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DOI
https://doi.org/10.4018/IJDET.2019010101
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