因子分析と因果モデル構成の統合を自動化する試み

フォーマット:
論文(AKAGI収録)
責任表示:
古田, 貴久 ; Furuta, Takahisa ; フルタ, タカヒサ ; 服部, 光宏 ; Hattori, Mitsuhiro ; ハットリ, ミツヒロ ; 橋詰, 倫典 ; Hashizume, Tomonori ; ハシヅメ, トモノリ
言語:
日本語
出版情報:
群馬大学教育学部, 2016-02-18
著者名:
古田, 貴久
Furuta, Takahisa
フルタ, タカヒサ
服部, 光宏
Hattori, Mitsuhiro
ハットリ, ミツヒロ
橋詰, 倫典
Hashizume, Tomonori
ハシヅメ, トモノリ
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掲載情報:
群馬大学教育学部紀要. 芸術・技術・体育・生活科学編
ISSN:
05336627  CiNii Articles  Webcat Plus  IRDB
巻:
51
開始ページ:
101
終了ページ:
109
バージョン:
publisher
概要:
本研究では、因子分析と因果モデル生成との効率的な統合を目標に、因子をランダム・サンプリングで構成し、それらの因子間の因果モデルを、因子間の固定した因果関係を与えた場合と、ベイジアン・ネットワークでデータから動的に構成した場合の2通りの方法で自動探索を試みた。対象としたデータは、2014年に群馬県内の2つの中学校で、技術の「計測と制御」単元で実施した、コンピュータと情報および問題解決に関する意識調査への回答である。因子の総数を4つとして、1,000万回のランダム・サンプリングで 全探索空間の0.13%ずつを探索したところ、30~130通りの因果モデルが生成された。因果関係の終端ノードを「プログラミングが好き」とした場合、4因子の因果モデルでは1モデルの統計的妥当性が確認された。が、「IT・理工系職業への関心」を終端ノードとした場合は、妥当なモデルが生成されなかった。得られたモデルの内容は、教材研究上の有益な示唆を与えるものであった。探索空間の広さをいかに制限するかが課題である。 続きを見る

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古田, 貴久, FURUTA, Takahisa, フルタ, タカヒサ, 橋詰, 倫典, HASHIZUME, Tomonori, ハシヅメ, トモノリ

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孫, 燕, ソン, エン, Sun, Yan

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古田, 貴久, FURUTA, Takashisa, 橋詰, 倫典, HASHIZUME, Tomonori

群馬大学教育学部

橋詰, 倫典, 群馬大学大学院教育学研究科

群馬大学大学院教育学研究科, 2016

荒川, 大地, 町田, 真彦, 橋詰, 倫典, 古田, 貴久, ARAKAWA, Daichi, MACHIDA, Masahiko, HASHIZUME, Tomonori, FURUTA, Takahisa

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橋詰 , 倫典, Hashizume, Tomonori, ハシヅメ, トモノリ, 古田 , 貴久, Furuta, Takahisa, フルタ, タカヒサ

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