Uncovering adults' problem‐solving patterns from process data with hidden Markov model and network analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Process data captured by computer‐based assessments provide valuable insight into respondents' cognitive processes during problem‐solving tasks. Although previous studies have utilized process data to analyse behavioural patterns or strategies in problem‐solving tasks, the connection between latent cognitive states and their theoretical interpretation in problem solving remains unclear. Objectives This research aims to investigate the connections between similar hidden response states and unfold respondents' transition paths in problem‐solving processes. Analysing process data from the 2012 United States Programme for the International Assessment of Adult Competencies (PIAAC), this study seeks to discern patterns in problem solving among participants. Methods The hidden Markov model was first used to uncover the hidden states based on a sequence of observed actions. Next, Gaussian graphical network analysis was employed to analyse the relationships between hidden response states. Results and Conclusions Results indicated that correct responders had simpler, clearer state relationships, while incorrect responders displayed more complex connections. Respondents who solved the tasks correctly had clearer thoughts about the problem‐solving process, whereas incorrect respondents struggled to understand the problem and failed to figure out solutions. Cognitive state changes during problem solving also varied between groups. The correct groups showed cohesive, logical transitions, in contrast to the emerged isolated, erratic patterns of the incorrect groups.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle