区分问题解决专家与新手的关键因素:数据挖掘方法

Song Jin, K. Cheung, Pou-seong Sit
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摘要

数字化环境下的问题解决能力被广泛认为是21世纪的核心技能之一。许多重要因素会影响该能力表现:有些因素针对于特定的问题并与问题解决的过程相关,而其它非问题特定的因素则与问题解决者的知识、技能、态度、信念以及学习环境相关。本研究旨在分析经合组织 (OECD) 国际学生评估项目 (PISA) 2012 年研究中基于计算机的示例问题解决测验的过程数据,挖掘能将学生区分为“问题解决专家”与“问题解决新手”的关键因素。PISA 2012 的受试学生包括来自42 个经济体的11,599 名15 岁学生。研究使用了多级逻辑回归来 分析问题解决过程和学生问卷数据;其次级数据分析采用了涉及分类和回归树的数据挖掘方法。研究结果表明有五个可区分专家与新手的重要因素。
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数字化环境下的问题解决能力被广泛认为是21世纪的核心技能之一。许多重要因素会影响该能力表现:有些因素针对于特定的问题并与问题解决的过程相关,而其它非问题特定的因素则与问题解决者的知识、技能、态度、信念以及学习环境相关。本研究旨在分析经合组织 (OECD) 国际学生评估项目 (PISA) 2012 年研究中基于计算机的示例问题解决测验的过程数据,挖掘能将学生区分为“问题解决专家”与“问题解决新手”的关键因素。PISA 2012 的受试学生包括来自42 个经济体的11,599 名15 岁学生。研究使用了多级逻辑回归来 分析问题解决过程和学生问卷数据;其次级数据分析采用了涉及分类和回归树的数据挖掘方法。研究结果表明有五个可区分专家与新手的重要因素。
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