教育・キャリアTweetShareHatena私たちはシミュレーションによって、制約なく様々な体験学習を行うことができる。*昨今増えてきているVR(仮想現実)・AR(拡張現実)のアプリケーションは教育用途が増えてきている。これは、シミュレーションによる学習効率が高いと見込んでのトレンドである。他にシミュレーションに触れる機会といえば、例えば運転免許の取得時に教習所でレーシングシミュレーターに乗るときなどは普遍的な体験だろう。体験する内容が高度に専門的な場合、シミュレーションの立場は途端に厳しくなる。学ぶことが概念的になればなるほど、学習者のレベルにマッチした内容でないと効果がない。シミュレーションは五感に訴えかける「認知負荷が高い」手法だからこそ、逆効果は避けたいところだ。UniversityのKyleら研究者は、ウェアラブルデバイスと機械学習を用いた分析で、この問題の解決を試みた。結果、心電図とガルバニック皮膚反応信号といった生体反応に学習習熟度の影響が反映されることが判明し、これを専門性レベルの分類に使用することの妥当性が明らかになった。UniversityのKyleらのポイントはこうだ。このコンテンツを閲覧するには無料会員ログインが必要です。自動運転車をサイバー攻撃から守れ!異常検知手法の活躍【AI論文】...老人ホームへのロボット配備PJ【AI論文】ハッキングにタックリング。機械学習でサッカー賭博。おいしさはAIが判断?機械学習で食品フレーバーを評価する(AI×食品)【論文】スマートグリッドの実現に向けて。Day10「線形識別モデル(1)」おすすめポスト風力発電機のダメージを「ドローンが自動検出!」(AI×ド...AIで「電気料金の最適化」を実現する為に予測できること(...見た目から果実の成熟度を自動分類する。