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Student Behavior Models in Ill-Structured Problem-Solving Environment

  • 2022
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Deepti Reddy
Vedant Balasubramaniam
Salman Shaikh
Shreyas Trapasia
Erschienen in
Artificial Intelligence in Education
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Das Kapitel vertieft die Herausforderungen einer schlecht strukturierten Problemlösung, insbesondere im Softwaredesign, und die Notwendigkeit einer expliziten Ausbildung in kognitiven Fähigkeiten. Es stellt die Lernumgebung Fathom vor, die darauf ausgelegt ist, die Fähigkeiten der Schüler zur Problemlösung durch Aktivitäten auf Gerüsten zu verbessern. Die Forschungsmethode, die ein Pretest-Intervention-Posttest-Design umfasst, zeigt signifikante Verbesserungen bei der Problemformulierung, der Lösungsqualität und der Rechtfertigung. Das Kapitel konzentriert sich dann auf den Einsatz von Hidden Markov Modellen (HMM) zur Analyse der Verhaltensmuster von Schülern, wobei deutliche Unterschiede zwischen leistungsstarken und leistungsschwachen Schülern zutage treten. Hohe Skorer zeigen mehr metakognitives Verhalten, während niedrige Skorer mehr auf Ressourcen angewiesen sind, was wertvolle Erkenntnisse über Lernstrategien und mögliche Interventionen liefert.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Student Behavior Models in Ill-Structured Problem-Solving Environment
Verfasst von
Deepti Reddy
Vedant Balasubramaniam
Salman Shaikh
Shreyas Trapasia
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_46
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