Learning Analytics with Multi-faced Data for Cybersecurity Education

Kosuke Kaneko, Toshie Igarashi, Kosetsu Kayama, Takuya Takeuchi, Takuya Suzuki, Atsushi Kawase, Tomoyuki Sunaga, Masayuki Okuhara, Koji Okamura

研究成果: 書籍/レポート タイプへの寄稿会議への寄与

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抄録

This paper presents several learning analytics results for cybersecurity education. The results were obtained by analyzing multi-faced data; pre-/post-test data, personality data, operation logs, behavior logs, learning motivation data and free described questionnaires. These data were collected throughout a cybersecurity intensive course. This paper explains the contents of the intensive course and the analysis results. Also, this paper discusses effective instructional designs in consideration with the analysis results.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトルProceedings - 2020 9th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2020
編集者Tokuro Matsuo, Kunihiko Takamatsu, Yuichi Ono, Sachio Hirokawa
出版社Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
ページ244-249
ページ数6
ISBN(電子版)9781728173979
DOI
出版ステータス出版済み - 9月 2020
イベント9th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2020 - Kitakyushu, 日本
継続期間: 9月 1 20209月 15 2020

出版物シリーズ

名前Proceedings - 2020 9th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2020

会議

会議9th International Congress on Advanced Applied Informatics, IIAI-AAI 2020
国/地域日本
CityKitakyushu
Period9/1/209/15/20

!!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • 人工知能
  • コンピュータ サイエンスの応用
  • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
  • 情報システム
  • 情報システムおよび情報管理

フィンガープリント

「Learning Analytics with Multi-faced Data for Cybersecurity Education」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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