基于教育神经科学利用进化因果矩阵与马尔可夫链预测教育干预的长期结果
应用统计
2016-12-02 v1
摘要
我们开发了一种基于进化因果矩阵（ECM）和马尔可夫链的预测模型，用于预测教育干预对青少年发展的长期影响。特别地，我们创建了一个计算模型，预测道德榜样不同类型故事对青少年志愿服务参与的纵向影响。我们通过比较预测结果和调查数据，检验所开发的预测模型能否正确预测志愿服务参与率变化的长期纵向趋势。此外，我们考察了哪种干预类型能最有效地促进服务参与，以及产生较大效应所需的最小干预频率。我们讨论了所开发的预测模型在基于教育神经科学的教育干预中的意义。
引用
@article{arxiv.1612.00129,
title = {Predicting Long-term Outcomes of Educational Interventions Using the Evolutionary Causal Matrices and Markov Chain Based on Educational Neuroscience},
author = {Hyemin Han and Kangwook Lee and Firat Soylu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.00129},
year = {2016}
}