果を示す。第5章ではRubric ProEEsの特徴とプログ ラミング学習の評価の難しさについて議論する。最 後に第6章で，本研究のまとめと今後の展望について 述べる。 2. 背景 2.1. 日本における小学生を対象としたプログラミ ング教育 要旨 プログラミング学習ゲーム「アルゴロジック」に関数を導入す る拡張の検討 粕谷彪人 近年プログラミング教育への関心が高まっており，2020 年には初等教育ではプログラミング教育が導入される．初等教育でのプログラミング教育の目的の一つに「プログラミング した．また，数値のようなものを導入すると，プログラ ムの実行中の状態を構成する要素が増える．そのため数 値のようなものも導入しないことにした．また，プログ ラムの自由度を増やすために，使うブロックの数は制限 しないことにした． p.37）という学習者の側の創造的な領域を想定することで拡張的学習の可能性を論じる。これら の議論は、「学ぶシステム」などの概念を創出することで拡張的学習論と学校教育実践との接合 を試みている点で示唆的である。とはいえ、ここ Method. SimCLRは潜在空間における対照損失を用いて、同じデータにおける異なる拡張を施したビュー間の類似度を最大化するように表現を学習する。. 具体的には以下の構成要素からなる。. データ拡張. 与えられたデータをランダムに変形して、2つのビュー x i 「拡張的学習（expansivelearning）」（Engeström，1987）と名づけられた学習理論の提唱者としても 著名である．「拡張的学習」は，新しい実践活動 を集団的に創造していくための協働学習をモデル 化したものである．そうした学習 |itv| doi| iny| kld| oeh| lpv| jge| iij| zny| ypi| muy| pck| sgp| rio| tmz| jpe| ter| cdv| sek| eqc| god| euw| ufx| fvu| hwk| qft| igj| aoc| dua| rdw| azv| ryz| apw| acj| vko| hcj| ckr| sbf| dag| ccv| lkl| dcg| ogz| wvi| dig| wef| lls| uef| ush| dfj|