Rahmenprogramm des BMBF zur Förderung der empirischen Bildungsforschung

Literaturdatenbank

Vollanzeige

    Pfeil auf den Link... Verfügbarkeit 
Autoren Käser, Tanja; Busetto, Alberto Giovanni; Solenthaler, Barbara; Kohn, Juliane; von Aster, Michael; Gross, Markus  
Institution International Artificial Intelligence in Education Society.  
Titel Cluster-based prediction of mathematical learning patterns.  
URL https://doi.org/10.1007/978-3-642-39112-5_40  
URN, persistent 10.1007/978-3-642-39112-5_40  
Erscheinungsjahr 2013  
Sammelwerk Lane, H. Chad (Hrsg.); Yacef, Kalina (Hrsg.); Mostow, Jack (Hrsg.); Pavlik, Philip (Hrsg.): Artificial Intelligence in Education. 16th International Conference, AIED 2013, Memphis, TN, USA, July 9-13, 2013. Proceedings.  
Seitenzahl S. 389-399  
Verlag Berlin u.a.: Springer  
Reihe Lecture Notes in Computer Science. Band 7926  
ISBN 978-3-642-39112-5 ; 978-3-642-39111-8  
Dokumenttyp Sammelwerksbeitrag; gedruckt; online  
Beigaben Literaturangaben  
Sprache englisch  
Forschungsschwerpunkt Forschung zu Diagnostik und Intervention bei Entwicklungsstörungen schulischer Fertigkeiten  
Schlagwörter Mathematische Kompetenz; Lernprozess; Computerunterstütztes Verfahren; Trainingsprogramm; Dyskalkulie;  
Abstract This paper introduces a method to predict and analyse students’ mathematical performance by detecting distinguishable subgroups of children who share similar learning patterns. We employ pairwise clustering to analyse a comprehensive dataset of user interactions obtained from a computer-based training system. The available data consist of multiple learning trajectories measured from children with developmental dyscalculia, as well as from control children. Our online classification algorithm allows accurate assignment of children to clusters early in the training, enabling prediction of learning characteristics. The included results demonstrate the high predictive power of assignments of children to subgroups, and the significant improvement in prediction accuracy for short- and long-term performance, knowledge gaps, overall training achievements, and scores of further external assessments. (Orig.).  
Projekt Schulbezogene Umschriebene Entwicklungsstörungen (SCHUES)
 
Förderkennzeichen 01GJ1011