Прогнозирование индивидуального опыта научения в терминах этапности решения арифметических задач

Работа посвящена исследованию научения в решении арифметических задач в условиях онлайн обучения. Научение решению задач определенного типа рассматривается как функциональная система, уровень дифференциации которой может быть связан с этапностью решения задач. Цель работы — найти статистическую дескриптивную модель, которая будет описывать связь этапности решения и типов задач на данных по Сложению и прогнозировать этапность решения задач в данных Умножения. Гипотеза состояла в том, что существует связь между этапностью выполнения задач на сложение и умножение. Участники исследования (25 женщин и 15 мужчин в возрасте 18–35 лет (М = 24), имеющих нематематическую специальность) проходили два экспериментальных курса “Сложение” и “Умножение”, обучаясь оптимальным методам вычисления. Курсы имели одинаковую структуру и относились к общему домену арифметических задач, что являлось условием сходства обучения. Была обнаружена прямая корреляционная связь (p < 0.001) между этапностью выполнения задач на сложение и умножение в среднем по выборке. Мы использовали классификацию на основе регрессии. Модели данного типа, построенные для каждого индивида персонально, обученные на данных Сложения и примененные к данным Умножения, позволяют прогнозировать этапность решения этих задач. Наилучшие из них предсказывают этапность выполнения в среднем с точностью 33–40% задач (SD = 17–22%, max = 88%), в остальных задачах модели дают прогноз с небольшой ошибкой в 1–2 единицы, что говорит об их средней прогностической способности.