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Enregistrement W4230948951 · doi:10.22215/etd/2014-10428

Selection of Procedures in Mental Division: Relations Between Self-Reports and Eye-Movement Patterns

2014· dissertation· en· W4230948951 sur OpenAlexaff
Matthew T. Huebner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOperandEye movementDivision (mathematics)PsychologySelection (genetic algorithm)Cognitive psychologyEye trackingMental arithmeticMovement (music)ArithmeticComputer scienceSocial psychologyDevelopmental psychologyArtificial intelligenceMathematicsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Do eye-movement patterns reflect the procedures people use when solving basic arithmetic problems?Sixty-eight adults solved simple division problems while their eye movements were recorded.Thirty-four of these participants reported their solution processes (Experiment 1A: Self-Report Condition) and 34 participants did not (Experiment 1B: Combined Analyses).Participants in Experiment 1A were classified into procedure groups based on their reported use of procedures for large division problems: Retrievers, transformers, and counters.Transformers and counters fixated more on the left and right operands than retrievers for large problems.The 34 participants in Experiment 1B were categorized based on their values of mu and tau for large problems.Patterns of performance for these participants, combined with those who provided self-reports, complemented the patterns found in Experiment 1A.The above results lend support to the use of eye tracking to augment traditional measures of performance when assessing individual differences in procedure selection.

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)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2014
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