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利用游戏log-file预测学生推理能力和数学成绩——机器学习的应用

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以360名初中生为被试, 使用推箱子游戏, 结合游戏日志文件(log-file)和机器学习技术预测学生的推理能力和数学成绩。预测变量是从推箱子的过程数据中提取的一系列特征指标, 结果变量是瑞文推理测验成绩和数学成绩, 且均以25%为高低分组的临界值转换为二分变量。结果发现, 训练的模型预测推理能力最高能获得76.11%的查准率、65.72%的精确率、63.10%的查全率以及65.01%的F1得分; 预测数学成绩最高能获得83.07%的查准率、73.70%的精确率、73.33%的查全率以及75.57%的F1得分。研究结果说明, 机器学习建立的区分模型具有较好的预测效果, 利用log-file所记录的游戏过程数据可以对个体的能力进行有效预测。
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DOI:10.3724/SP.J.1041.2018.00761
Journal:心理学报
Recommended references: 孙 鑫,黎 坚,符植煜.(2018).利用游戏log-file预测学生推理能力和数学成绩——机器学习的应用.心理学报.doi:10.3724/SP.J.1041.2018.00761 (Click&Copy)
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[V1] 2018-03-22 09:47:35 chinaXiv:201803.01121V1 Download
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