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February 11, 2019

Modèle état de développement de solde

BALANCE – «gestion de la mer Baltique – conservation de la nature et développement durable de l`écosystème par l`aménagement du territoire» – était un projet cofinancé par INTERREG III B visant à développer des outils de gestion maritime éclairés pour la mer Baltique, sur la base de l`aménagement du territoire et la coopération intersectorielle et transnationale. BALANCE, a débuté en juillet 2005 et s`est achevée en décembre 2007. Pour plus d`informations sur le projet, voir: http://balance-eu.org/about_us/index.html. Pour l`approche InI, un modèle statistique est manquant. Ici, nous proposons un nouveau modèle de mesure, le modèle à somme pondérée (WSM). Selon la perspective de l`InI, les individus diffèrent à deux égards: a) dans la dominance pour le nombre de blocs ou la dimension de distance et b) dans la préférence des réponses d`équilibre. Compte tenu de ces deux sources de différences individuelles, on propose le modèle suivant pour la règle d`addition pondérée [13]: (3) où αp exprime la dominance des personnes pour le nombre de blocs (αp >. 5) ou la distance (αp CP) ou la balance (∣ θ ∣ < CP). Un CP élevé implique une forte préférence pour la réponse de l`équilibre. Les paramètres αp et CP sont estimés par enfant, selon la fonction de probabilité du modèle (voir le texte S1 pour une description détaillée de la procédure d`estimation).

Étant donné que ce modèle statistique est estimé par enfant, aucune hypothèse distributionnelle sur les paramètres du modèle n`est requise. Selon la théorie de l`InI, les différences entre les enfants sont graduelles et les distributions d`αp et de CP sont supposées être unimodales. Une distribution bi-ou multimodale de ces paramètres permet de prendre en charge une distribution de mélanges représentant des différences qualitatives entre les enfants, ce qui entraîne un WSM hybride. Nous proposons et testons trois modèles statistiques pour l`analyse des réponses des enfants à la tâche de l`échelle de l`équilibre, une tâche séminale pour étudier le raisonnement proportionnel. Nous utilisons une approche de modélisation de classe latente pour formuler un modèle de classe latente fondé sur des règles (RB LCM) suivant une perspective fondée sur des règles sur le raisonnement proportionnel et un nouveau modèle statistique, le modèle de somme pondérée, suite à une intégration de l`information Approche. En outre, un LCM hybride utilisant des covariables d`articles est proposé, combinant des aspects à la fois d`une perspective basée sur des règles et de l`intégration de l`information. Ces modèles sont appliqués à deux jeux de données différents, un jeu de données de test papier et crayon standard (N = 779) et un jeu de données collecté dans un environnement d`apprentissage en ligne qui comprenait des retours directs, une pression temporelle et un système de récompense (N = 808). Pour le jeu de données papier et crayon, le LCM RB a eu le meilleur ajustement, tandis que pour le jeu de données en ligne, l`hybride LCM a fourni le meilleur ajustement.

Le jeu de données standard sur papier et crayon a donné plus de preuves pour des règles de solution distinctes que l`ensemble de donnée en ligne dans lequel les caractéristiques quantitatives des éléments sont plus importantes pour déterminer les réponses.