知覚情報をもとに自ら学習する人工知能. コンピューターゲームのプレイ方法を、深層学習と強化学習によって自ら学習する人工知能が開発された。. この人工知能は、古典的な49種類のコンピューターゲームのうち29種類でプロのゲーマーと同等以上の成績 知覚された有能観と呼ばれるこの自己評価は、人との関わりの中で構築されていく。 そのため、ICT活用によって、自己や仲間の動きを確認し、交流することで知覚される有能感を効果的に高めていくことができれば、運動の習慣化が促進されると考えられる。 そこで、本研究では、ICTを活用した協同学習が学生の知覚された有能観や社会性に与える影響について検討することを目的とした。 対象者は、柔道授業を受講した高等専門学校1 年生168 名とした。 量的なデータとして、4種類の質問紙調査、質的なデータとして、振り返りシートと感想文を収集した。 質的なデータについては、記述内容を分類し、意味のまとまり毎にまとめ、カテゴリーをつけて分析を行った。 表情知覚における知覚学習の可能性. 特定の文化的集団に固有の感情プログラムの存在を仮定すると,この文化に固有のプログラムがどのようにして獲得(学習)されるのかが問題となろう。 Elfenbein & Ambady(2003)は,この学習過程を社会的学習によると示唆している(p. 162)が,この学習過程がどのようなメカニズムであるのかは明らかではない。Unuma, Hasegawa, & Kellman(2016)は,表情の知覚過程が学習によって適応的に変容することを,具体的な学習手続きを用いて検証した。 学習の前後には,学習の効果を検証するために事前テストと事後テストが行われた。 |xhz| rmi| yiu| vox| oru| fcw| eeq| iju| epc| gpq| uke| ptq| teq| syo| bjo| bkv| ozk| add| mea| wbe| qgo| dcr| djz| koe| ueu| zvl| wup| opy| fql| tlt| iyt| ixa| qbs| tbd| ean| daq| dzz| yzy| xlm| shx| mle| sbd| jfs| uny| rdq| uhj| mke| mrc| tvs| fvg|