Notice bibliographique
Résumé
In the movie The Gold Rush Charlie Chaplin and his friend are stranded in a log cabin in the middle of winter while a blizzard rages. The cabin is isolated, and they have a very big problem – there is nothing to eat. They pace around wondering what to do. Charlie's friend starts to see Charlie as a chicken, and he tries to kill him. He chases Charlie around the cabin many times. Eventually they hit upon the idea of boiling an old boot and eating it for dinner. With great delicacy they sit at the table and eat the boot as if it were a gourmet meal. They solved the problem of having nothing to eat. While their solution to the problem did not result in a culinary feast, this example reveals two crucial features of problem solving. First, a problem exists when a goal must be achieved and the solution is not immediately obvious. Second, problem solving often involves attempting different ways to solve the problem. Put more formally, a problem has four components. First, there is an initial state. This is the person's state of knowledge at the start of a problem. Second, there is the goal state: the goal that the person wishes to achieve. Third are the actions or operations that the problem-solver can use to get to the goal state. Fourth is the task environment that the solver is working in. The task environment consists of the features of the physical environment that can either directly or indirectly constrain or suggest different ways of solving a problem. I will sketch out the main currents of thinking in research in this area, beginning by reviewing the history of research on problem solving and then focusing on a number of important issues in problem-solving research. Finally, I will give an overview of some recent developments.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,079 | 0,028 |
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 ».