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論文 |
論文
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YOSHIDA, Takahisa ; HASHIZUME, Tomonori ; 古田, 貴久 ; 橋詰, 倫典
概要:
Departmental Bulletin Paper
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論文 |
論文
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TAKAHIDE, Suzuka ; WATANABE, Akira ; HASHIZUME, Tomonori ; FURUTA, Takahisa ; 高秀, 涼佳 ; 渡邊, 晶 ; 橋詰, 倫典 ; 古田, 貴久
概要:
Departmental Bulletin Paper
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論文 |
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FURUTA, Takashisa ; HASHIZUME, Tomonori ; 古田, 貴久 ; 橋詰, 倫典
概要:
Departmental Bulletin Paper
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論文 |
論文
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フルタ, タカヒサ ; ハシヅメ, トモノリ ; FURUTA, Takahisa ; HASHIZUME, Tomonori ; 古田, 貴久 ; 橋詰, 倫典
概要:
Departmental Bulletin Paper
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論文 |
論文
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フルタ, タカヒサ ; ハットリ, ミツヒロ ; ハシヅメ, トモノリ ; Furuta, Takahisa ; Hattori, Mitsuhiro ; Hashizume, Tomonori ; 古田, 貴久 ; 服部, 光宏 ; 橋詰, 倫典
概要:
Departmental Bulletin Paper<br />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
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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。
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論文 |
論文
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ハシヅメ, トモノリ ; フルタ, タカヒサ ; Hashizume, Tomonori ; Furuta, Takahisa ; 橋詰, 倫典 ; 古田, 貴久
概要:
Departmental Bulletin Paper
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