Preschoolers’ initial planning time on problem-solving performance across task difficulties: insights from intelligent tutoring mobile application log data
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
Planning is a critical cognitive ability that emerges during the preschool years and plays a key role in problem-solving. This study investigated the impact of preschool children’s initial planning time on their problem-solving performance across tasks of varying difficulty, using mobile log data from 1,318 children aged 5–6. Three main findings emerged from analyses using linear mixed models (LMM), generalized linear mixed models (GLMM), moderated LMM, and moderated GLMM. Specifically, as task complexity increased, children spent less time on initial planning and made more extra moves, but demonstrated improved accuracy on their first moves. Moreover, longer planning time was consistently associated with fewer extra moves across all task difficulties, highlighting the universal benefits of careful planning. Finally, increased planning time led to higher accuracy on the first move, with the strongest effect observed for harder tasks. However, a ceiling effect was observed, indicating diminishing returns after a certain point. These results could provide nuanced insights into preschool children’s planning and problem-solving processes, particularly under conditions of varying complexity. Findings from this study could have practical implications for early childhood education, offering guidance for designing interventions that foster effective planning and problem-solving skills in young children.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle