Modelling the Accuracy Rates of Spatial Relational Reasoning Problems: An Analysis Facilitating ACT-R and PRISM Theory
Notice bibliographique
Résumé
Relational reasoning involves evaluating relations between representations.Spatial relational reasoning problems have long been used in psychology to study deductive inference abilities.Research incorporating such tasks has resulted in findings of a variety of effects and reasons as to why some problems are more difficult than others.Computational accounts of the relational reasoning of spatial information offer valuable insights, such as how individuals may construct a mental model to infer conclusions and why some cognitive strategies might be preferred over others.However, many of these accounts either fail to incorporate or remain general to the impact of other factors affecting the difficulty of these reasoning problems, such as the effects of working memory errors.This thesis aims to investigate how the different types of memory errors of omission and commission may be computationally modelled to provide a theoretically unifying account of qualitatively different cognitive reasoning processes and quantitatively different accuracy rates on experimental measurements of spatial relational reasoning problems.Our models demonstrate that modelling memory errors of omission and commission in Python ACT-R based on PRISM theory produces a similar negative relationship of a decrease in accuracy rates with each increase of premise and dimensionality complexity per question as found in the relational reasoning experimental literature.Our results highlight the need for future modelling to consider individual differences in participant micro-strategy preferences, how reasoning processes may be affected by different memory errors, and how future measures may be constructed to better address raised concerns.
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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 | 0,016 | 0,223 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».