63、认知控制与规则学习在智能教学系统中的研究洞察

认知控制与规则学习在智能教学系统中的研究洞察

研究背景与目的

在学习过程中,认知控制和规则学习是两个关键的心理机制。理解它们在问题解决过程中的表现以及对学习的影响,对于智能教学系统(ITS)的设计和优化至关重要。本研究旨在通过一项有声思维研究,深入探究这两个机制在复杂学习环境中的作用,以及它们与学习效果之间的关系。

研究设计
  1. 参与者招募 :从美国东北部招募了20名本科生(6名男性),年龄在18 - 23岁之间。入选标准为完成不超过两门大学水平的数学课程。研究时长为1小时,参与者获得10美元报酬。
  2. 实验流程
    • 熟悉系统 :参与者在提供书面同意后,首先接触ASSISTments 1.0系统,通过解决一个简单的练习问题来熟悉界面,了解如何提交答案和请求提示。
    • 预测试 :完成练习后,参与者进行包含6个概率问题的预测试,此阶段在“测试模式”下进行,无提示可用。
    • 分组与练习 :预测试后,参与者被随机分配到“主动”或“反应”两种条件之一。在第二次练习中,根据分配的条件,解决带有特定提示的示例问题。
    • 正式测试与有声思维 :参与者解决实际问题,并进行有声思维活动,同时记录计算机屏幕和有声思维内容。
    • 后测试与问卷 :有声思维活动结束后,参与者进行与预测试同构
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究
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