Entwicklung und Erprobung eines Tests zur "mathematischen Leistungsfähigkeit" deutscher und englischer Lernender in der Sekundarstufe I

Im Rahmen von empirischen Untersuchungen zum Lehren und Lernen von Mathematik haben wir einen Test entwickelt ("Potentialtest"), der die "mathematische Leistungsfähigkeit" von 13/14jährigen Jugendlichen in England und Deutschland für Vergleichszwecke messen soll. Im vorliegenden Beitrag beschreiben wir die Entstehung des Tests sowie Resultate der Durchführung des Tests bei 1036 englischen und deutschen Lernenden. Die Resultate werden unter Berücksichtigung von - aus unseren früheren Fallstudien bekannten - Charakteristika des Mathematikunterrichts in beiden Ländern interpretiert.

Estimators and Tests based on Likelihood-Depth with Application to Weibull Distribution, Gaussian and Gumbel Copula

In dieser Arbeit werden mithilfe der Likelihood-Tiefen, eingeführt von Mizera und Müller (2004), (ausreißer-)robuste Schätzfunktionen und Tests für den unbekannten Parameter einer stetigen Dichtefunktion entwickelt. Die entwickelten Verfahren werden dann auf drei verschiedene Verteilungen angewandt. Für eindimensionale Parameter wird die Likelihood-Tiefe eines Parameters im Datensatz als das Minimum aus dem Anteil der Daten, für die die Ableitung der Loglikelihood-Funktion nach dem Parameter nicht negativ ist, und dem Anteil der Daten, für die diese Ableitung nicht positiv ist, berechnet. Damit hat der Parameter die größte Tiefe, für den beide Anzahlen gleich groß sind. Dieser wird zunächst als Schätzer gewählt, da die Likelihood-Tiefe ein Maß dafür sein soll, wie gut ein Parameter zum Datensatz passt. Asymptotisch hat der Parameter die größte Tiefe, für den die Wahrscheinlichkeit, dass für eine Beobachtung die Ableitung der Loglikelihood-Funktion nach dem Parameter nicht negativ ist, gleich einhalb ist. Wenn dies für den zu Grunde liegenden Parameter nicht der Fall ist, ist der Schätzer basierend auf der Likelihood-Tiefe verfälscht. In dieser Arbeit wird gezeigt, wie diese Verfälschung korrigiert werden kann sodass die korrigierten Schätzer konsistente Schätzungen bilden. Zur Entwicklung von Tests für den Parameter, wird die von Müller (2005) entwickelte Simplex Likelihood-Tiefe, die eine U-Statistik ist, benutzt. Es zeigt sich, dass für dieselben Verteilungen, für die die Likelihood-Tiefe verfälschte Schätzer liefert, die Simplex Likelihood-Tiefe eine unverfälschte U-Statistik ist. Damit ist insbesondere die asymptotische Verteilung bekannt und es lassen sich Tests für verschiedene Hypothesen formulieren. Die Verschiebung in der Tiefe führt aber für einige Hypothesen zu einer schlechten Güte des zugehörigen Tests. Es werden daher korrigierte Tests eingeführt und Voraussetzungen angegeben, unter denen diese dann konsistent sind. Die Arbeit besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil der Arbeit wird die allgemeine Theorie über die Schätzfunktionen und Tests dargestellt und zudem deren jeweiligen Konsistenz gezeigt. Im zweiten Teil wird die Theorie auf drei verschiedene Verteilungen angewandt: Die Weibull-Verteilung, die Gauß- und die Gumbel-Copula. Damit wird gezeigt, wie die Verfahren des ersten Teils genutzt werden können, um (robuste) konsistente Schätzfunktionen und Tests für den unbekannten Parameter der Verteilung herzuleiten. Insgesamt zeigt sich, dass für die drei Verteilungen mithilfe der Likelihood-Tiefen robuste Schätzfunktionen und Tests gefunden werden können. In unverfälschten Daten sind vorhandene Standardmethoden zum Teil überlegen, jedoch zeigt sich der Vorteil der neuen Methoden in kontaminierten Daten und Daten mit Ausreißern.

Valor predictivo de los tests Boehm y Peabody en la detecci??n de futuras dificultades escolares en orden a una intervenci??n preventiva y compensadora

Se analiza la medida en que las pruebas psicopedag??gicas Boehm y Peabody predicen las dificultades en el ??mbito lectoescritor que pueden presentarse en el alumnado de Primaria. Para ello se ha desarrollado un estudio de tipo correlacional en el que se han reunido datos de alumnos desde su ingreso en la Educaci??n Infantil hasta su escolarizaci??n en el segundo ciclo de Educaci??n Primaria. La informaci??n obtenida tiene por tanto, un car??cter diacr??nico. El informe est?? constituido por una breve alusi??n te??rica al problema que se trata para situarse en el lugar preciso donde se centra la investigaci??n, descripci??n de la metodolog??a de investigaci??n, resultados y conclusiones, la discusi??n de los resultados y las propuestas. Se recogen tambi??n la bibliograf??a usada y el estudio de an??lisis de los casos utilizados. Las conclusiones afirman que existe una correlaci??n estad??sticamente significativa entre los tests Peabody y Boehm. Las correlaciones m??s altas son las que implican, de una parte a los tests Peabody y Boehm y, de otra, a las notas escolares de segundo ciclo de Educaci??n Primaria en Matem??ticas y Lengua. Las notas escolares obtenidas por los alumnos del primer ciclo de Educaci??n Primaria en Lengua y Matem??ticas no tienen una correlaci??n estad??sticamente significativa con los tests Boehm y Peabody. En el primer ciclo de Educaci??n Primaria, s??lo el test Peaboy permite predecir las notas escolares en Lengua y Matem??ticas. Estimar y determinar el rendimiento de los alumnos en las citadas asignaturas tomando como punto de partida s??lo los datos aportados por el test Peabody resulta desaconsejable dado el escaso poder predictivo de dicho test. El test Boehm, por su parte, tiene a??n menos poder predictivo sobre las notas escolares y, en el presente estudio, aparece como un mal predictor.

Intelligence by Design: Principles of Modularity and Coordination for Engineerin

All intelligence relies on search --- for example, the search for an intelligent agent's next action. Search is only likely to succeed in resource-bounded agents if they have already been biased towards finding the right answer. In artificial agents, the primary source of bias is engineering. This dissertation describes an approach, Behavior-Oriented Design (BOD) for engineering complex agents. A complex agent is one that must arbitrate between potentially conflicting goals or behaviors. Behavior-oriented design builds on work in behavior-based and hybrid architectures for agents, and the object oriented approach to software engineering. The primary contributions of this dissertation are: 1.The BOD architecture: a modular architecture with each module providing specialized representations to facilitate learning. This includes one pre-specified module and representation for action selection or behavior arbitration. The specialized representation underlying BOD action selection is Parallel-rooted, Ordered, Slip-stack Hierarchical (POSH) reactive plans. 2.The BOD development process: an iterative process that alternately scales the agent's capabilities then optimizes the agent for simplicity, exploiting tradeoffs between the component representations. This ongoing process for controlling complexity not only provides bias for the behaving agent, but also facilitates its maintenance and extendibility. The secondary contributions of this dissertation include two implementations of POSH action selection, a procedure for identifying useful idioms in agent architectures and using them to distribute knowledge across agent paradigms, several examples of applying BOD idioms to established architectures, an analysis and comparison of the attributes and design trends of a large number of agent architectures, a comparison of biological (particularly mammalian) intelligence to artificial agent architectures, a novel model of primate transitive inference, and many other examples of BOD agents and BOD development.

Building Grounded Abstractions for Artificial Intelligence Programming

Most Artificial Intelligence (AI) work can be characterized as either ``high-level'' (e.g., logical, symbolic) or ``low-level'' (e.g., connectionist networks, behavior-based robotics). Each approach suffers from particular drawbacks. High-level AI uses abstractions that often have no relation to the way real, biological brains work. Low-level AI, on the other hand, tends to lack the powerful abstractions that are needed to express complex structures and relationships. I have tried to combine the best features of both approaches, by building a set of programming abstractions defined in terms of simple, biologically plausible components. At the ``ground level'', I define a primitive, perceptron-like computational unit. I then show how more abstract computational units may be implemented in terms of the primitive units, and show the utility of the abstract units in sample networks. The new units make it possible to build networks using concepts such as long-term memories, short-term memories, and frames. As a demonstration of these abstractions, I have implemented a simulator for ``creatures'' controlled by a network of abstract units. The creatures exist in a simple 2D world, and exhibit behaviors such as catching mobile prey and sorting colored blocks into matching boxes. This program demonstrates that it is possible to build systems that can interact effectively with a dynamic physical environment, yet use symbolic representations to control aspects of their behavior.

Electrical Design: A Problem for Artificial Intelligence Research

This report outlines the problem of intelligent failure recovery in a problem-solver for electrical design. We want our problem solver to learn as much as it can from its mistakes. Thus we cast the engineering design process on terms of Problem Solving by Debugging Almost-Right Plans, a paradigm for automatic problem solving based on the belief that creation and removal of "bugs" is an unavoidable part of the process of solving a complex problem. The process of localization and removal of bugs called for by the PSBDARP theory requires an approach to engineering analysis in which every result has a justification which describes the exact set of assumptions it depends upon. We have developed a program based on Analysis by Propagation of Constraints which can explain the basis of its deductions. In addition to being useful to a PSBDARP designer, these justifications are used in Dependency-Directed Backtracking to limit the combinatorial search in the analysis routines. Although the research we will describe is explicitly about electrical circuits, we believe that similar principles and methods are employed by other kinds of engineers, including computer programmers.

Sistema d'anàlisi financer: tresoreria amb eines Business Intelligence

El projecte tracte d' implementar una solució de Business Intelligence sota la plataforma Microsoft.Aquest projecte va destinat al Departament de Comptabilitat de l' Ajuntament de Cambrils, i està relacionat amb la funció del control de les despeses i els ingressos

Psychometric properties of the Spanish version of the Work Group Emotional Intelligence Profi le-Short version

Resumen tomado de la publicaci??n

Randomization tests for ABAB designs : Comparing-data-divisionspecific and common distributions. 'Pruebas de aleatorizaci??n para dise??os ABAB : comparaci??n entre distribuciones espec??ficas y comunes'

Resumen tomado de la publicaci??n. Resumen tambi??n en ingl??s

Tests de pensamiento creativo de Torrance (TTCT) : elementos para la validez de constructo en adolescentes portugueses.

Resumen tomado de la publicación

Neuroticism, intelligence, and intra-individual variability in elementary cognitive tasks : Testing the mental noise hypothesis. 'Neuroticismo, inteligencia y variabilidad intra-individual en tareas cognitivas elementales : contraste de la hip??tesis del ruido neuronal'

Resumen tomado de la publicaci??n

RAN : un programa inform??tico para estimar patrones de respuesta aleatorios en tests objetivos

Resumen tomado de la publicaci??n

Deterioro de par??metros de los ??tems en tests adaptativos informatizados : estudio con eCAT

Resumen tomado de la publicaci??n

Assessment of the global intelligence and selective cognitive capacities in preterm 8-year-old children

Resumen tomado de la publicaci??n

Adaptive business intelligence for an open negotiation environment

Engineering of negotiation model allows to develop effective heuristic for business intelligence. Digital ecosystems demand open negotiation models. To define in advance effective heuristics is not compliant with the requirement of openness. The new challenge is to develop business intelligence in advance exploiting an adaptive approach. The idea is to learn business strategy once new negotiation model rise in the e-market arena. In this paper we present how recommendation technology may be deployed in an open negotiation environment where the interaction protocol models are not known in advance. The solution we propose is delivered as part of the ONE Platform, open source software that implements a fully distributed open environment for business negotiation