Maschinelle Erfassung von Problemlösestrategien bei algorithmischen Problemstellungen am Beispiel des Sortierens

Abstract

Die Untersuchung von kognitiven Problemlöseprozessen mit Protokollanalysen ist sehr aufwändig. Mit dem Einsatz von maschinellen Lernverfahren verbindet sich die Hoffnung, aus leicht beobachtbaren Daten auf kognitive Prozesse schließen zu können. Für Sortierprobleme wurden über 4000 unklassifizierte Nutzerinteraktionen und 490 klassifizierte Nutzerinteraktionen aufgezeichnet und ausgewertet. Verschiedene Klassifikationsverfahren wurden mit den klassifizierten Datensätzen evaluiert. Varianten der linearen Diskriminanzanalyse erreichten nicht nur eine geringe Fehlerrate bei der Klassifikation, sondern können auch zur Dimensionsreduktion der Datensätze genutzt werden.