53、非常规图表理解与Isotype可视化的认知研究

非常规图表理解与Isotype可视化的认知研究

三角模型(TM)图表绘制任务结果

图表绘制任务能够帮助我们探究每种支架如何支持学生学习TM的图形框架。准确绘制图表需要对图表的工作原理有更深入的理解,分析学生在绘制过程中出现的系统性错误,可能会揭示他们在理解上的困难来源。

一个由3名评估者组成的团队采用定性内容分析方法,首先将316份绘图分为先验类别(三角形、线性、其他),最终根据样本数据将其分为5个类别:(正确的)三角形、线性、散点图、“不对称三角形”和“直角三角形”。评估者之间的可靠性很高(α = 0.96),分歧通过协商解决。大部分(73%)参与者绘制了正确的TM图表。17人(5%)绘制了线性模型(LM)图表,3人分别在x/y轴上绘制了带有开始和结束时间的散点图。最有趣的是,66人(21%)绘制了两种不同的三角形形式:直角三角形和不对称三角形。

虽然图表绘制类型的总体分布过于多样化,无法与TM任务表现可靠关联,但我们还是考察了绘制两种不同三角形形式的参与者子集的表现。绘制“直角”图表的参与者的TM得分(M = 2.3,SD = 1.98)显著低于绘制“不对称三角形”图表的参与者(M = 8.55,SD = 3.73),t(27.11) = –7.36,p < 0.001,r = 0.82。

图表类型 人数 占比
正确的TM图表 230 73%
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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