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dc.contributor.authorWach, Christian
dc.contributor.editorThomas, Marco
dc.date.accessioned2018-11-27T09:45:46Z
dc.date.available2018-11-27T09:45:46Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.isbn978-3-88579-283-3
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/18493
dc.description.abstractDie 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.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofInformatik in Bildung und Beruf – INFOS 2011 – 14. GI-Fachtagung Informatik und Schule
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-189
dc.titleMaschinelle Erfassung von Problemlösestrategien bei algorithmischen Problemstellungen am Beispiel des Sortierensde
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages207-216
mci.conference.sessiontitleRegular Research Papers
mci.conference.locationMünster
mci.conference.date12.-15. September 2011


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