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人工智能方法在探究小学生作业作弊行为及其关键预测因子中的应用
1
作者
赵立
郑怡
+4 位作者
赵均榜
张芮
方方
傅根跃
李康
《心理学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期239-254,共16页
小学生作业作弊是心理学领域忽略已久的研究重点,机器学习是数智时代新兴的人工智能科学。笔者对2,098名2至6年级小学生进行问卷调查,采用机器学习法,考察个体认知、道德判断、同伴行为,及性别、年级、成绩等因素对小学生作业作弊行为...
小学生作业作弊是心理学领域忽略已久的研究重点,机器学习是数智时代新兴的人工智能科学。笔者对2,098名2至6年级小学生进行问卷调查,采用机器学习法,考察个体认知、道德判断、同伴行为,及性别、年级、成绩等因素对小学生作业作弊行为的影响。结果表明:集成机器学习模型对小学生作业作弊预测准确率(AUC均值)达80.46%;对作业作弊预测效应最强的4个因素依次为个体对作业作弊的接受程度、观察到同伴作弊的普遍性和频率,及其自身成绩。
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关键词
小学生
诚信
学业
作弊
作业作弊
机器学习
预测
同伴行为
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职称材料
题名
人工智能方法在探究小学生作业作弊行为及其关键预测因子中的应用
1
作者
赵立
郑怡
赵均榜
张芮
方方
傅根跃
李康
机构
杭州师范大学心理学系
杭州师范大学经亨颐教育学院
浙江师范大学儿童发展与教育学院
杭州市夏衍小学
北京大学心理与认知科学学院
加拿大多伦多大学
出处
《心理学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期239-254,共16页
基金
国家自然科学基金项目(32171060)
浙江省教育厅一般科研项目(Y202250508)资助。
文摘
小学生作业作弊是心理学领域忽略已久的研究重点,机器学习是数智时代新兴的人工智能科学。笔者对2,098名2至6年级小学生进行问卷调查,采用机器学习法,考察个体认知、道德判断、同伴行为,及性别、年级、成绩等因素对小学生作业作弊行为的影响。结果表明:集成机器学习模型对小学生作业作弊预测准确率(AUC均值)达80.46%;对作业作弊预测效应最强的4个因素依次为个体对作业作弊的接受程度、观察到同伴作弊的普遍性和频率,及其自身成绩。
关键词
小学生
诚信
学业
作弊
作业作弊
机器学习
预测
同伴行为
Keywords
elementary school students
honesty behavior
academic cheating
cheating on homework
machine learning
prediction
peer behavior
分类号
B849 [哲学宗教—应用心理学]
G44 [哲学宗教—发展与教育心理学]
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作者
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1
人工智能方法在探究小学生作业作弊行为及其关键预测因子中的应用
赵立
郑怡
赵均榜
张芮
方方
傅根跃
李康
《心理学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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