Strategic flexibility in computational estimation for Chinese- and Canadian-educated adults.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the present study was to examine factors that influence strategic flexibility in computational estimation for Chinese- and Canadian-educated adults. Strategic flexibility was operationalized as the percentage of trials on which participants chose the problem-based procedure that best balanced proximity to the correct answer with simplification of the required calculation. For example, on 42 × 57, the optimal problem-based solution is 40 × 60 because 2,400 is closer to the exact answer 2,394 than is 40 × 50 or 50 × 60. In Experiment 1 (n = 50), where participants had free choice of estimation procedures, Chinese-educated participants were more likely to choose the optimal problem-based procedure (80% of trials) than Canadian-educated participants (50%). In Experiment 2 (n = 48), participants had to choose 1 of 3 solution procedures. They showed moderate strategic flexibility that was equal across groups (60%). In Experiment 3 (n = 50), participants were given the same 3 procedure choices as in Experiment 2 but different instructions and explicit feedback. When instructed to respond quickly, both groups showed moderate strategic flexibility as in Experiment 2 (60%). When instructed to respond as accurately as possible or to balance speed and accuracy, they showed very high strategic flexibility (greater than 90%). These findings suggest that solvers will show very different levels of strategic flexibility in response to instructions, feedback, and problem characteristics and that these factors interact with individual differences (e.g., arithmetic skills, nationality) to produce variable response patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».