MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2940214511 · doi:10.55016/ojs/jet.v31i1.52459

Schemas in Problem Solving

2018· article· en· W2940214511 sur OpenAlexaff
John Begoray

Notice bibliographique

RevueJournal of educational thought. · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEmotional Intelligence and Performance
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMathematics educationCognitive psychologyEpistemologySocial psychologyComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book covers a lot of ground.The main purpose of the book is to describe and validate a specific schema for solving arithmetic word problems.A number of sophisticated and clever research methodologies are used to provide supporting evidence.In addition to presenting these methodologies and the results of a number of experiments, Marshall describes the implementation of a series of computer-based models designed to replicate the results of these experiments.In the process of providing theoretical support for these ideas, Marshall addresses a number of important related issues in considerable depth.These include discussions of the history and philosophy of schemas and implications of this work for curriculum planning, assessment, and computer-based instructional design.Although some parts of this book will be of interest to philosophers and educators, this is mainly a book for cognitive psychologists.The book starts with a broad historical perspective on what philosophers, psychologists, and others have considered schemas to be.This is followed by an update on current views on schemas in general and, finally, a very specific discussion of the schema Marshall proposes as appropriate for arithmetic story problem solving.The level of detail presented is at the appropriate level to remind readers already familiar with this discipline of the significant participants in this field and their points of view.Readers with less • background will, I'm sure, be sufficiently tantalised to follow up on many of the ideas touched on here.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,010
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of educational thought.Même sujetEmotional Intelligence and PerformanceTravaux en français237 207