論文の概要: Can metacognition predict your success in solving problems? An exploratory case study in programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06267v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 18:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 10:21:03.826726
• Title: Can metacognition predict your success in solving problems? An exploratory case study in programming
• Title（参考訳）: メタ認知は問題解決の成功を予測することができるか? : プログラミングにおける探索的ケーススタディ
• Authors: Bostjan Bubnic, Željko Kovačević, Tomaž Kosar,
• Abstract要約: 本研究では,メタ認知の予測可能性について検討した。 メタ認知的認知とメタ認知的行動からなる2次元モデルが提案されている。 オブジェクト指向プログラミングにおけるメタ認知と性能の関連性を検討するために,潜在的アプローチを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Metacognition has been recognized as an essential skill for academic success and for performance in solving problems. During learning or problem-solving, metacognitive skills facilitate a range of cognitive and affective processes, leading collectively to improved performance. This study explores the predictive potential of metacognition in the second introductory programming course. A two-dimensional model has been proposed, consisting of metacognitive awareness and metacognitive behavior. To evaluate the predictive capacity of metacognition empirically, an exploratory case study with 194 participants from two institutions was conducted in the second introductory programming course. A latent approach was employed to examine the associations between metacognition and performance in object-oriented programming. Our findings indicate that both metacognitive dimensions have a positive effect on programming. Likewise, the results of the structural equation modeling show that 27% of variance in programming performance is explained by metacognitive behavior. Following the results, metacognition has the potential to be considered as one of the important predictors of performance in introductory programming.
• Abstract（参考訳）: メタ認知は、学術的成功と問題解決におけるパフォーマンスに欠かせないスキルとして認識されている。 学習や問題解決において、メタ認知能力は様々な認知的および感情的なプロセスを促進し、全体としてパフォーマンスを向上させる。 本研究では,メタ認知の予測可能性について検討した。 メタ認知的認知とメタ認知的行動からなる2次元モデルが提案されている。 メタ認知の予測能力を実証的に評価するため,第2回導入プログラミングコースでは,2施設194名の被験者による探索ケーススタディを実施した。 オブジェクト指向プログラミングにおけるメタ認知と性能の関係を検討するために,潜在的アプローチが採用された。 以上の結果から,メタ認知の両次元がプログラミングに肯定的な影響を及ぼすことが示唆された。 同様に、構造方程式モデリングの結果は、プログラミング性能のばらつきの27%がメタ認知的行動によって説明されていることを示している。 その結果、メタ認知は、導入プログラミングにおけるパフォーマンスの重要な予測要因の1つと見なされる可能性がある。

関連論文リスト

• Auto Detecting Cognitive Events Using Machine Learning on Pupillary Data [0.0]
  瞳孔の大きさは認知作業負荷の貴重な指標であり、自律神経系によって支配される注意の変化と覚醒を反映している。 本研究では、機械学習を用いて個人が経験した認知イベントを自動的に検出する可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-18T04:54:46Z)
• CogniDual Framework: Self-Training Large Language Models within a Dual-System Theoretical Framework for Improving Cognitive Tasks [39.43278448546028]
  カーネマンの二重系理論は人間の意思決定過程を解明し、素早い直感的なシステム1と合理的なシステム2を区別する。 近年の大きな言語モデル (LLMs) は、認知タスクにおける人間レベルの習熟度に近づきやすいツールとして位置づけられている。 本研究では、自己学習を通じて、意図的な推論から直感的な応答へと進化するLLM(textbfCognidual Framework for LLMs, CFLLMs)について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T09:33:24Z)
• Benchmarking Continual Learning from Cognitive Perspectives [14.867136605254975]
  継続的な学習は、古い概念を破滅的に忘れることなく、継続的に知識を取得し、伝達する問題に対処する。 連続学習モデルの認知特性と評価方法にはミスマッチがある。 本稿では,モデル認知能力と評価指標を統一評価パラダイムに統合することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-06T06:27:27Z)
• From Heuristic to Analytic: Cognitively Motivated Strategies for Coherent Physical Commonsense Reasoning [66.98861219674039]
  ヒューリスティック分析推論(HAR)戦略は、モデル決定のための合理化のコヒーレンスを大幅に改善する。 以上の結果から, PLM推論の一貫性と信頼性を効果的に向上できる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T19:46:04Z)
• Machine Psychology [54.287802134327485]
  我々は、心理学にインスパイアされた行動実験において、研究のための実りある方向が、大きな言語モデルに係わっていると論じる。 本稿では,本手法が表に示す理論的視点,実験パラダイム,計算解析技術について述べる。 これは、パフォーマンスベンチマークを超えた、生成人工知能(AI)のための「機械心理学」の道を開くものだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T13:24:41Z)
• Computational Inference in Cognitive Science: Operational, Societal and Ethical Considerations [13.173307471333619]
  計算の進歩は認知科学をデータ駆動の分野に変えた。 異なる学術的なレンズから研究され解釈される認知理論の増殖がある。 我々は,研究実施における運用上の課題,社会的影響,倫理的ガイドラインを特定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T18:27:27Z)
• Anti-Retroactive Interference for Lifelong Learning [65.50683752919089]
  我々は脳のメタラーニングと連想機構に基づく生涯学習のパラダイムを設計する。 知識の抽出と知識の記憶という2つの側面から問題に取り組む。 提案した学習パラダイムが,異なるタスクのモデルを同じ最適に収束させることができることを理論的に分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-27T09:27:36Z)
• Computational Metacognition [2.0552049801885746]
  計算メタ認知は、統合された人工システムにおける高次推論に対する認知システムの観点から表される。 本稿では,メタレベルの目標操作と学習によって認識を変化させることで,計算メタ認知がパフォーマンスを向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-30T17:34:53Z)
• Active Inference in Robotics and Artificial Agents: Survey and Challenges [51.29077770446286]
  我々は、状態推定、制御、計画、学習のためのアクティブ推論の最先端理論と実装についてレビューする。 本稿では、適応性、一般化性、堅牢性の観点から、その可能性を示す関連する実験を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T12:10:26Z)
• Procedure Planning in Instructional Videosvia Contextual Modeling and Model-based Policy Learning [114.1830997893756]
  本研究は,実生活ビデオにおける目標指向アクションを計画するモデルを学習することに焦点を当てる。 本研究では,ベイズ推論とモデルに基づく模倣学習を通して,人間の行動のモデル化を行う新しいアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T01:06:53Z)
• Affect Analysis in-the-wild: Valence-Arousal, Expressions, Action Units and a Unified Framework [83.21732533130846]
  Aff-Wild と Aff-Wild2 の2つである。 これは、これらのデータベースで訓練された深層ニューラルネットワークの2つのクラスの設計を示す。 インパクト認識を共同で学び、効果的に一般化し、実行することができる新しいマルチタスクおよび全体主義のフレームワークが提示されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-29T17:36:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。