Can a Machine Learning Algorithm Tell Right from Wrong in Eye Movements of Mathematical Word Problem Solving?
| dc.contributor.author | Strohmaier, Anselm R. | |
| dc.contributor.author | Mora-Ruano, Julio G. | |
| dc.contributor.author | Schons, Christian | |
| dc.contributor.author | Obersteiner, Andreas | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-09T12:25:48Z | |
| dc.date.available | 2024-12-09T12:25:48Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Blickbewegungen beim Lösen von Textaufgaben deuten auf Lösungsprozesse und -strategien hin. Die zahlreichen relevanten Blickbewegungsparameter, denen teilweise nichtlineare oder interagierende Zusammenhänge zugrundeliegen, sind jedoch oft schwer interpretierbar. Maschinelles Lernen ist für die Analyse solcher Daten prinzipiell geeignet. Die vorliegenden Analysen untersuchten, wie gut ein Modell durch überwachtes Lernen trainiert werden kann, um richtige und falsche Antworten anhand von Blickbewegungen zu unterscheiden. Dabei wurde eine relativ geringe Genauigkeit von 68% erreicht. | de |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2003/43102 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-24934 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Didaktik der Mathematik | de |
| dc.relation.ispartof | Beiträge zum Mathematikunterricht 2024 | de |
| dc.relation.ispartofseries | Beiträge zum Mathematikunterricht 57 | |
| dc.subject | Sekundarstufe I | de |
| dc.subject | Sprache und Mathematik | de |
| dc.subject | interdisziplinär | de |
| dc.subject.ddc | 510 | |
| dc.title | Can a Machine Learning Algorithm Tell Right from Wrong in Eye Movements of Mathematical Word Problem Solving? | en |
| dc.type | Text | |
| dc.type.publicationtype | ConferencePaper | |
| dcterms.accessRights | open access | |
| eldorado.secondarypublication | false |