认知游戏数据驱动的小学生数学学习困难诊断研究

发布时间：2020-06-17 00:35

【摘要】：数学学习困难是一种常见的学习困难,对学生的学习动机和学业发展都有着较大的负面影响,尽早进行数学学习困难诊断有助于数学学习困难学生尽早接受教育干预,降低数学学习困难带来的负面影响。目前常用的数学学习困难诊断方法仍缺乏统一的执行标准和判断标准,所需人力成本和时间成本较高,不利于实现早期的大范围数学学习困难诊断。诊断过程中采用的传统量表和测试任务容易造成小学生缺乏动机和产生焦虑心理,影响结果的准确性。本文致力于找出一种可以快速、准确、大范围实施的数学学习困难诊断方法,并验证其可行性。研究首先梳理了国内外有关数学学习困难的研究成果,其中大量研究表明执行功能各成分(包括抑制、刷新和转移)水平与数学表现关系密切,执行功能缺陷可能是造成数学学习困难的主要原因,执行功能水平可以预测学生是否存在数学学习困难问题,故进一步对执行功能测量方法进行研究。小学阶段被试的认知能力测量相关研究中指出,加入游戏化元素的认知任务可以有效保持被试的参与动机,快速准确地反映被试的认知能力水平。故本文选取了常用的执行功能实验任务,借助游戏化理论设计了游戏化认知任务,使用Unity3D游戏引擎开发了一套用于测量执行功能各成分水平的在线认知游戏,并检验了这些游戏的信效度。然后使用能力差异模型选择了杭州市某小学四至六年级的195名学生作为被试,使用在线认知游戏收集了他们的执行功能数据,并使用决策树、K近邻、贝叶斯、支持向量机和人工神经网络等常用分类方法建立了分类模型。结果表明五种模型均能够较为准确的对数学学习困难学生进行诊断,其中K近邻模型性能最好,其精度为77.7%,召回率为96.5%,被选做数学学习困难的诊断模型。整个诊断过程仅使用了3名经过简单培训的工作人员,在一小时内即完成了40名学生的数学学习困难诊断,且学生表现出较高的参与动机。相比于传统的数学学习困难诊断方法,本研究提出的基于认知游戏的数学学习困难诊断方法可以得到与能力差异法相近的结果,但使用的人力成本和时间成本更低,且有效保持了学生的参与动机,有利于大范围的数学学习困难诊断。这一方法同时也为其他类型的学习困难诊断提供了新的思路。
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：G623.5
【图文】：

贝叶斯、人工神经网络和支持向量机等常用分类方法建立数学学习困难诊断模型，并评价各模型性能。通过WEKA的可视化工具输出部分模型，进行深入解读。本文的研究思路如图1-1：图 1-1 研究思路1.4 研究意义（1）理论意义数学学习困难诊断的相关研究已经历经了熟十年的积累，研究人员对数困学生的外显行为进行了细致的分析探究，找出了科学有效的数困诊断方法。认知心理学方面的研究为我们深刻理解导致数学困难。本研究从与数学表现相关的认知能力着手，选择认知能力数据而非学习行为数据作为诊断数学学习困难的数据来源，更加关注导致数困的核心原因，有助于拓宽数困研究的范围，同时也为其他学习困难的诊断提供了新的思路。在测量执行功能水平时，本文采用了认知游戏而非传统执行功能量表和实验任务，在更短时间内完成了执行功能测量，并保持了被试的参与动机和热情。这种游戏化量表的成功使用为其他领域的测量工作提供了一定的借鉴意义。同理，在教育测评中

反应或等待300毫秒后图形自动消失，然后保持黑屏900毫正式实验共包括188次尝试。刺激呈现的流程如图3-1所记录下来作为被试的成绩。务务[25]主要用于反映转换能力。任务将随机生成30个两位复。这些数字将被用于创建非常简单的算术问题，并组中要求被试计算这30个数字分别加3之后的结果，第二个30个数字分别减3之后的结果，第三个列表则是加减混合加3，则第二个数字减3，如此交替。被试需要同时保持较率。被试完成三个列表所花费的时间将被记录下来，被试时间减去在前两个列表中话费的时间的均值即为本任务逐一呈现在屏幕上，被试需要用键盘输入结果，并点击回

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本文编号：2716816