TY - JOUR A2 - Boekaerts着，莫尼克AU - 穆索，玛利尔AU - Kyndt，伊娃AU - Cascallar，爱德华AU - Dochy，菲利普PY - 2012 DA - 2012/12/31 TI - 预测数学性能：影响认知过程和自调控因子SP - 250719 VL - 2012 AB - 调查研究的大量调查了工作记忆，注意力，动机和数学性能和一般自我调节学习策略的独立影响。当合在一起时，了解它们之间的相互作用，以及有多少他们每个人贡献的数学业绩预测还有他们对性能的影响知之甚少。随着新的方法和技术，如与预测系统建模的出现，现在可以学习与使用广泛的数据，包括学生特点的方法，估计未来表现这些效果，而不需要传统的测试（Boekaerts着和Cascallar，2006）。这项研究考察了不同的认知模式，并利用人工神经网络（人工神经网络）不同层次的数学性能相关的认知变量，动机和背景变量之间的复杂关系。800名进入大学生样品用于开发三种模式，以确定在数学测验的表现，预计未来的水平。这些人工神经网络模型实现了高精确度的性能水平未来的正确分类，显示相对预测重量的这些变量之间的图案差。在教育质量，改善和问责制的影响突出。SN - 2090-4002 UR - https://doi.org/10.1155/2012/250719 DO - 10.1155 /二十五万○七百一十九分之二千○十二JF - 教育研究国际PB - Hindawi出版公司公司KW - ER -