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A Basic Study on Educational Growth Indicators Based on Quantitative Evaluation of Strokes Quality in Drawing Works

  • 2022
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Kanato Sugii
Takashi Nagai
Mizue Kayama
Erschienen in
Artificial Intelligence in Education
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

In diesem Kapitel wird eine grundlegende Studie über Bildungswachstumsindikatoren vorgestellt, die auf der quantitativen Bewertung der Strichqualität in Zeichenarbeiten beruht. Es stellt ein System zur Unterstützung des Fernzeichnens vor, das geometrische Informationen von Strichen mit einem digitalen Stift aufzeichnet. Die Studie konzentriert sich auf die Klassifizierung von Schlaganfallformen mittels einer selbstorganisierenden Landkarte (SOM), einer unbeaufsichtigten Lernmethode, um Wachstumsindikatoren beim Zeichnen von Lernen zu identifizieren. Die Ergebnisse zeigen, dass SOM ähnliche Schlaganfallformen effektiv gruppieren kann, und die Variationsrate (VR) von Schlaganfallformen nimmt mit fortschreitendem Lernen ab. Diese Arbeit unterstreicht das Potenzial des maschinellen Lernens in der Kunstvermittlung und liefert einen konkreten Index für die quantitative Bewertung von Lernergebnissen.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
A Basic Study on Educational Growth Indicators Based on Quantitative Evaluation of Strokes Quality in Drawing Works
Verfasst von
Kanato Sugii
Takashi Nagai
Mizue Kayama
Copyright-Jahr
2022
Buch
Artificial Intelligence in Education

Print ISBN: 978-3-031-11643-8

Electronic ISBN: 978-3-031-11644-5

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-11644-5_40
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