结合基于证据的游戏化和机器学习来评估学前执行功能:可行性研究
Cassondra M Eng1,2, Aria Tsegai-Moore3, Anna V Fisher2
1Department of Psychiatry & Behavioral Sciences, Stanford University, 1520 Page Mill Road Stanford, Stanford, CA 94304, USA.
Brain sciences
|May 25, 2024
概括
对幼儿的游戏化执行功能评估显示出有前途. 这种方法提高了参与度和享受度,同时保持了评估准确性,这表明它是早期儿童发展研究的宝贵工具.
科学领域:
- 认知心理学 认知心理学
- 教育技术的教育技术
- 儿童发展 儿童发展
背景情况:
- 数字游戏和计算机评估在儿童时期越来越普遍.
- 执行职能技能对于学术和生活成功至关重要.
- 需要对幼儿进行游戏化评估.
研究的目的:
- 研究将游戏化和自适应机器学习整合到3-5岁儿童的执行功能任务中的可行性.
- 评估游戏化对执行职能任务的表现和参与的影响.
- 为了确定游戏化评估是否保持心理测量属性.
主要方法:
- 为3-5岁的儿童开发了Flanker任务的游戏化版本.
- 一个机器学习算法调整了任务难度以适应个人表现.
- 绩效与传统的侧边任务和学术成就结果进行了比较.
主要成果:
- 游戏化Flanker任务的表现与传统版本和学术成果相关联.
- 游戏化显著增加了孩子们对任务的乐趣.
- 侧翼任务的心理测量属性得到了保留.
结论:
- 对幼儿来说,游戏化的执行功能评估是可行的.
- 这种方法可以提高参与度和享受度,而不会影响有效性.
- 适应性游戏化评估为减少数据丢失和改善儿童评估体验提供了一个有希望的方法.


