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

摘要：

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.

关键词：电子游戏、推箱子、机器学习、推理能力、数学成绩

所属期刊栏目：50

分类号：B849;G44(心理学)

资助基金：北京市教育科学“十二五”规划青年专项课题CBA15048

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：761-770