Fortschritte im kollaborativen Problemlösungs-Coding

Kollaboratives Problemlösen (CPS) ist eine wichtige Fähigkeit des 21. Jahrhunderts. Dabei arbeiten Menschen zusammen, um Herausforderungen mit ihren einzigartigen Fähigkeiten anzugehen. Diese Fähigkeit ist in verschiedenen Bereichen entscheidend, wie zum Beispiel in Klassenzimmern und am Arbeitsplatz. Schüler arbeiten oft im Team an Projekten, während viele Jobs Zusammenarbeit unter Teammitgliedern erfordern. Weltweit arbeiten Menschen aus verschiedenen Ländern zusammen, um Lösungen für dringende Probleme wie Gesundheitskrisen oder Umweltprobleme zu finden.

Um CPS-Fähigkeiten zu bewerten und zu verbessern, haben Forscher Rahmen entwickelt, um die verschiedenen Komponenten zu verstehen und Methoden entwickelt, um die Fähigkeiten von Einzelpersonen zu messen. Allerdings ist es nach wie vor schwierig, komplexe Verhaltensweisen in spezifische Fähigkeiten innerhalb dieser Rahmen zu unterteilen. Traditionell haben Forscher manuelle Methoden verwendet, um Verhaltensdaten zu analysieren, was zeitaufwendig und nicht für die Echtzeitanalyse geeignet ist. Daher haben Wissenschaftler begonnen, automatische Kodierungsmodelle zu entwickeln, aber diese Modelle benötigen in der Regel eine Menge Trainingsdaten und haben oft eine niedrige Genauigkeit.

Dieser Artikel stellt ein neues Modell vor, das auf Prompt-Learning basiert, um die Kodierung von CPS-Fähigkeiten zu verbessern, selbst wenn nur begrenzte Trainingsdaten zur Verfügung stehen. Durch Experimente zeigen wir, dass dieses Modell bessere Ergebnisse als bestehende Methoden erzielen kann, sowohl bei der Nutzung grosser Datenmengen als auch bei der Arbeit mit kleineren Datensätzen.

#Die Bedeutung von Kollaborativem Problemlösen

CPS bezeichnet die Fähigkeit von Individuen, effektiv zusammenzuarbeiten, um Probleme zu lösen. Dabei geht es nicht nur um das Teilen von Informationen; es umfasst kritisches Denken, Kommunikations- und Kollaborationsfähigkeiten. CPS ist in vielen Situationen unerlässlich, von Bildungseinrichtungen bis zu beruflichen Umfeldern. Zum Beispiel ermutigen Lehrkräfte häufig die Schüler, an Projekten zusammenzuarbeiten, was dazu beiträgt, ihre CPS-Kompetenz zu entwickeln. Ähnlich erfordern viele Arbeitsplätze, dass Teams komplexe Aufgaben effektiver bewältigen als Einzelanstrengungen.

Trotz seiner Wichtigkeit haben Umfragen wie die PISA-Studie gezeigt, dass viele Schüler an CPS-Fähigkeiten mangeln. Diese Lücke macht deutlich, dass wirksame Methoden zur Verbesserung dieser Fähigkeiten in Bildungskontexten notwendig sind. Zu verstehen, wie man CPS-Fähigkeiten fördert, ist entscheidend, um Schüler auf zukünftige Herausforderungen vorzubereiten.

#Rahmen für CPS

Um CPS effektiv zu analysieren, haben Forscher verschiedene Rahmen entwickelt, um die Fähigkeit in unterschiedliche Teilfähigkeiten zu unterteilen. Diese Rahmen umfassen typischerweise sowohl soziale Aspekte wie Zusammenarbeit als auch kognitive Aspekte wie Problemlösungsfähigkeiten. Zwei prominente Rahmen sind die Assessment and Teaching of 21st Century Skills (ATC21s) und die PISA-Bewertung.

Der ATC21s-Rahmen fokussiert sich auf Komponenten wie Teilnahme, Verständnis der Perspektiven von Teamkollegen und effektive Regulierung der Teamprozesse. Er deckt auch kognitive Aspekte wie Aufgabenmanagement, Erkundung und Wissensaufbau ab. Ähnlich kategorisiert der PISA-Rahmen CPS in vier kognitive Kompetenzen und drei soziale Kompetenzen, um die Komplexität des Begriffs widerzuspiegeln.

Forscher haben auch detailliertere Rahmen erstellt, um CPS-Verhalten zu konzeptionieren. Diese Rahmen helfen dabei, spezifische Fähigkeiten zu identifizieren und zu bewerten, die für effektive Zusammenarbeit erforderlich sind.

#CPS-Bewertungsansätze

CPS wird typischerweise mit zwei Methoden bewertet: traditionellen Multiple-Choice-Tests und simulierten Aufgaben. Die traditionelle Methode bietet den Teilnehmern hypothetische Szenarien und verlangt von ihnen, Antworten aus vorgegebenen Optionen auszuwählen. Diese Herangehensweise hat jedoch ihre Grenzen, da sie die dynamische Natur der Zusammenarbeit nicht erfasst. In Reaktion darauf haben Forscher virtuelle Umgebungen entwickelt, um reale Aufgaben besser darzustellen und die Aktionen und Kommunikationen von Teammitgliedern zu verfolgen.

Die resultierenden Verhaltensdaten aus diesen Umgebungen können analysiert werden, um die individuelle Kompetenz in verschiedenen CPS-Teilfähigkeiten zu bewerten. Dennoch können diese Daten aufgrund ihres Volumens und der fehlenden Struktur überwältigend sein, was es wichtig macht, sie genau nach spezifischen Fähigkeiten zu kodieren.

#Kodierungsansätze für CPS-Aktivitäten

CPS-Aktivitäten erzeugen eine riesige Menge an Verhaltensdaten, die in spezifische Fähigkeiten für die Analyse kodiert werden müssen. Es gibt zwei Haupttypen von Kodierungsansätzen: manuelle und automatische.

#Manuelle Kodierung

Die manuelle Kodierung beinhaltet menschliche Kodierer, die Verhaltensweisen basierend auf vordefinierten Rahmen etikettieren. Dieser Prozess erfordert typischerweise, dass die Kodierer grosse Datenmengen interpretieren und analysieren, um konsistente Ergebnisse durch Diskussionen und Vereinbarungen über Kodierungsschemas zu gewährleisten. Obwohl diese Methode zuverlässige Ergebnisse liefern kann, ist sie oft arbeitsintensiv und zeitaufwendig. Wenn sich der Kontext oder der Rahmen ändert, müssen die Kodierer den gesamten Prozess neu starten, was zu Ineffizienzen führt.

#Automatische Kodierung

Im Gegensatz dazu verwendet die automatische Kodierung maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze, um Verhaltensdaten zu analysieren. Dieser Ansatz zielt darauf ab, den Prozess zu optimieren, indem er sich auf Algorithmen stützt, um Verhaltensweisen basierend auf bestehenden Etiketten zu klassifizieren. Während die automatische Kodierung Vorteile hat, benötigen traditionelle Klassifizierer immer noch erhebliche Mengen qualitativ hochwertiger Trainingsdaten, um effektiv zu funktionieren. Diese Abhängigkeit von grossen Datensätzen kann ihre Anwendbarkeit in realen Szenarien einschränken, in denen solche Daten möglicherweise nicht immer verfügbar sind.

#Der Bedarf an einem neuen Ansatz

Angesichts der Herausforderungen sowohl der manuellen als auch der traditionellen automatischen Kodierung besteht ein klarer Bedarf an verbesserten Modellen, die in der Lage sind, genaue Ergebnisse mit weniger Trainingsdaten zu liefern. Eine vielversprechende Lösung ist die Annahme von Prompt-Learning-Strategien, die sich in verschiedenen Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache als vielversprechend erwiesen haben.

Prompt-Learning nutzt vorab trainierte Modelle, um bei Kodierungsaufgaben zu helfen, ohne dass eine umfassende Neutrainierung erforderlich ist. Durch gut gestaltete Aufforderungen können Forscher die Modelle anleiten, um genaue Ausgaben zu produzieren, selbst wenn die verfügbaren Trainingsdaten begrenzt sind. Diese Methode könnte die Herausforderungen der grossangelegten manuellen Kodierung und der Datensknappheit bei der automatischen Kodierung angehen.

#Ein neues Modell: Prompt-basiertes Lernen

Diese Studie stellt ein neues, auf Prompt-basiertem Lernen ausgerichtetes Modell vor, das speziell für die Kodierung von CPS-Fähigkeiten entwickelt wurde. Das Modell wurde durch drei Experimente getestet, um seine Leistung mit traditionellen Modellen zu vergleichen.

#Experiment 1: Strategien zur Prompt-Generierung und ModVergleiche

Im ersten Experiment ging es darum, die effektivste Kombination von Methoden zur Prompt-Generierung und vorab trainierten Modellen zu identifizieren. Verschiedene Trainingsstrategien wurden mit unterschiedlichen Kombinationen getestet, zum Beispiel die Verwendung manueller Vorlagen oder die Möglichkeit für das Modell, durch Training Zuordnungen zwischen Original- und Zieletiketten zu lernen.

Die Ergebnisse zeigten, dass manuell gestaltete Vorlagen und Zuordnungen die beste Klassifikationsleistung erzielten. Insgesamt erreichte das Modell bei Verwendung spezifischer vorab trainierter Modelle eine hohe Genauigkeit bei der Vorhersage von CPS-Teilfähigkeiten.

#Experiment 2: Vergleich mit anderen Klassifikationsmodellen

Im zweiten Experiment wurde das promptbasierte Modell mit anderen gängigen Methoden zur Textklassifikation verglichen. Verschiedene Kategorien von Modellen wurden bewertet, einschliesslich n-Gramm-basierter Methoden, tiefen Lernmethoden und Feinabstimmungsmodellen.

Die Ergebnisse zeigten, dass das promptbasierte Modell in drei Bewertungsbereichen besser abschnitt: Genauigkeit, makro F1-Score und Kappa-Werte. Die Ergebnisse bestätigten, dass Modelle, die vorab trainierte Techniken, einschliesslich Prompt-Learning, nutzen, besser abschneiden als traditionelle Ansätze.

#Experiment 3: Leistung bei kleinen Trainingsdatensätzen

Das letzte Experiment konzentrierte sich darauf, die Leistung des promptbasierten Lernmodells bei der Verwendung kleiner Trainingsdatensätze zu bewerten. Durch zufälliges Sampling kleinerer Mengen originaler Trainingsdaten retrainierten die Forscher alle Modelle und massen ihre Leistung.

Die Ergebnisse zeigten, dass das promptbasierte Modell seine überlegene Leistung beibehielt, selbst bei der Arbeit mit begrenzten Daten. Diese Erkenntnis deutet darauf hin, dass es das Problem der Datensknappheit, das häufig bei der CPS-Analyse auftritt, wirksam angehen kann.

#Diskussion der Ergebnisse

Die Experimente hoben die Vorteile der Verwendung eines promptbasierten Lernmodells zur Kodierung von CPS-Fähigkeiten hervor. Das Modell erzielte über verschiedene Grössen von Trainingssets hinweg konsequent hohe Genauigkeit und Leistung, insbesondere in Szenarien mit begrenzten Daten. Dieser Erfolg kann den Kodierungsprozess für Pädagogen und Forscher, die mit CPS-Daten arbeiten, erheblich erleichtern.

Die Ergebnisse betonen die Bedeutung des Designs und der Generierung von Prompts bei der Ausbildung von Modellen für spezifische Aufgaben. Wenn sie effektiv massgeschneidert sind, können die Prompts die Modelle anleiten, genaue Ergebnisse zu liefern und den gesamten Kodierungsprozess zu verbessern.

#Anwendungen und Einschränkungen

Die Implikationen des Modells für Bildung und Forschung sind erheblich. Durch die Reduzierung der Zeit und Ressourcen, die für manuelle Kodierung benötigt werden, können sich Lehrkräfte darauf konzentrieren, das Verhalten der Schüler während CPS-Aktivitäten zu überwachen. Das kann helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen Schüler gut abschneiden und wo sie Unterstützung benötigen.

Trotz ihrer Stärken erkennt die Studie Einschränkungen im aktuellen Modell an, einschliesslich der Notwendigkeit spezifischer Datenvorverarbeitung und der fehlenden Berücksichtigung kontextueller Beziehungen zwischen Äusserungen. Diese Faktoren können die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen, genaue Vorhersagen zu treffen.

#Zukünftige Richtungen

Für die Zukunft plant die Studie, das Modell zu verfeinern, indem kontextbasierte Klassifikation integriert wird, um ein besseres Verständnis der Interaktionen während kollaborativer Aufgaben zu ermöglichen. Darüber hinaus wird es wichtig sein, die Generalisierbarkeit des Modells an verschiedenen Datensätzen zu testen, um seine Anwendbarkeit in verschiedenen Umgebungen zu erweitern.

Letztendlich ist das Ziel, dieses Kodierungsmodell auf breitere Bereiche innerhalb der Mensch-Computer-Interaktion anzuwenden, um Forschungsanstrengungen in Bereichen wie Kommunikation, soziale Dynamik und kollaborative Arbeit zu unterstützen.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt das in diesem Artikel vorgestellte promptbasierte Lernmodell vielversprechende Ansätze zur Automatisierung der Kodierung von CPS-Fähigkeiten. Durch die Erreichung hoher Genauigkeit sowohl bei grossen als auch bei kleinen Trainingsdatensätzen bietet das Modell eine praktikable Lösung zur Reduzierung des Aufwands für die manuelle Kodierung. Durch kontinuierliche Entwicklung und Testung hat dieser Ansatz das Potenzial, das Verständnis von Verhaltensweisen beim kollaborativen Problemlösen zu verbessern und Bildungspraktiken zu optimieren.