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MathFlowLens: a classification and visualization tool for analyzing students’ procedural pathways
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AI
DOI：10.1007/s11423-025-10557-z.png)
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摘要
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本文详细介绍了MathFlowLens的设计与开发过程，该可视化工具用于展示学生在代数问题解决中的程序化路径，并揭示他们使用各种数学策略的宝贵见解。MathFlowLens利用来自游戏化学习平台From Here To There!（FH2T）的初中学生（N=1,649）日志数据构建而成，并分两个阶段开发。首先，通过使用路径查找算法，我们在平台上识别出四种不同类型的学生问题解决路径：最优路径、次优路径、死胡同路径和不完整路径。其次，我们基于识别的分类创建了顺序网络可视化，以呈现这些不同的程序化路径。此外，我们通过检验所识别分类与学生在一个评估代数知识三个方面的后测中的关系来测试该工具的适用性：概念知识、程序知识及程序灵活性。为检验与代数知识的关系，我们重点关注完成前后测的学生子集（N=778）。结果显示，频繁采用死胡同路径（我们将其假定为探索行为）的学生，其概念知识和程序知识得分高于未采用的学生。这一发现强调了无论是否失败，培养对多种程序化路径的探索对于巩固代数知识获取的重要性。本研究表明，MathFlowLens作为可视化学生解题路径的一种新颖方法，能够为他们的解题策略和数学问题解决过程提供宝贵见解。
Keyword:
Mathematics problem solving
Graph theory
Exploratory behavior
Data visualization
Network analysis
Middle-school mathematics
Gamified learning platform
期刊
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IF:
0
论文数:
59
被引数:
0
机构
引用论文
Problem solving in the United States, 1970–2008: research and theory, practice and politics.png)
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