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| 템즈를 따라 펍에서 (저자는 맞습니다) |
저자는 각 과목 단위를 이해하기위한 통계적 방법론을 연구하고, 교차 개체 학습 및 학업 능력이 높아지는 교육 빅 데이터 (예 : 학생 학습 로그 및 테스트 질문에 대한 답변)에서 학교 교육 사이트에 축적 된 등급 및 Gigas School 개념과 같은 온라인 학습 플랫폼에 점점 더 디지털화되고 있습니다.
첫 번째 프로젝트는 학생들의 이해 및 학업 능력을 빅 교육 데이터에 평가하는 데 사용되는 잠재 변수 모델이라는 통계 모델을 적용하는 새로운 추정 방법을 개발하는 연구였습니다. 확률 론적 최적화 기술을 사용하여 질문을 테스트하기 위해 많은 차원과 엄청난 양의 답변 데이터가있는 경우에도 빠르고 정확한 추정을 허용하는 방법을 제안 할 수있었습니다. 두 번째 프로젝트는 수학 및 과학 교육 (TIMSS)과 같은 국제 학업 능력 설문 조사에서 각 국가의 학생의 학업 능력 수준을 추정하고 계산하는 데 실제로 사용되는 학업 능력 수준의 추정 및 계산 방법의 과제를 해결하기위한 연구를 진행하고 있습니다. 구체적으로, 우리는 두 가지 관점에서 기존 방법을 개선하는 새로운 방법을 제안했습니다.
원래, 그는 학부 부서에서 심리학을 전공했으며 석사 프로그램에서 교육 대학원에 등록했으며 수학 및 통계에 대한 강력한 배경 지식이 없었지만 통계 부서에서 제공되는 통계 박사 프로그램을 선택했습니다. 따라서 처음에는 연구에 필요한 측정 이론 및 수학적 최적화 지식을 사용하여 수학적 통계 수업을 배우는 데 어려움을 겪었지만 점차적으로 작업하면서 이해해야 할 개념에 익숙해졌으며 얼마나 잘 할 수 있는지 알 수있었습니다. 또한, 지금까지 영어로 프레젠테이션을 할 때, 나는 원고를 미리 준비해야 할까 걱정했지만 이제는 원고를 준비하지 않고 발표 할 수 있었고 영어 능력에 대한 자신감을 점차적으로 얻고 있습니다. 앞으로 그는 London School of Economics에서 통계 박사 학위를 취득하고 그 후 연구를 계속할 계획입니다.
우리는 Keidanren International Education Exchange Foundation과 Tokyo Club에 진심으로 감사를 표하고 싶습니다.
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