チ ノ ネットワーク セイチョウ モデル

知の創造プロセスに関する先行研究では、これまでいくつかのモデルが提唱されてきた。本稿で我々は、知の創造プロセスについて「増殖段階」「混在段階」「創造段階」の3段階からなる【知のネットワーク成長モデル】を新たに提唱する。本モデルが従来のモデルと異なる点は、知の創造理論について、数学の一分野であるノード(点)とエッジ(線)で結ばれた「グラフ」を用いたグラフ理論や、ライフサイエンスの分野である「タンパク質相互作用ネットワーク(PPI: Protein-Protein Interaction)」などを援用して、知の創造プロセスを提唱している点にある。さらに「混在段階」と「創造段階」の溝(キャズム)を越え、混在させた知に新しい価値を付加するためのセレンディピティの必要性についても言及している点にある。In this paper we describe a novel knowledge creation model, the "three-step knowledge network model," which comprises the propagation step, the mixing step, and the creation step. This model uses knowledge networks first proposed by Willard Van Orman Quine\u27s, and graph theory to describe the knowledge creation process. We use higher education as a example of knowledge creation that this model can describe, and in the future hope to apply this model to other phenomena

Data from an International Multi-Centre Study of Statistics and Mathematics Anxieties and Related Variables in University Students (the SMARVUS Dataset)

This large, international dataset contains survey responses from N = 12,570 students from 100 universities in 35 countries, collected in 21 languages. We measured anxieties (statistics, mathematics, test, trait, social interaction, performance, creativity, intolerance of uncertainty, and fear of negative evaluation), self-efficacy, persistence, and the cognitive reflection test, and collected demographics, previous mathematics grades, self-reported and official statistics grades, and statistics module details. Data reuse potential is broad, including testing links between anxieties and statistics/mathematics education factors, and examining instruments’ psychometric properties across different languages and contexts