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    Utilizzo dell'intelligenza artificiale per prevedere la media dei voti dei saggi di iscrizione al college
    Credito:dominio pubblico CC0

    Jonah Berger e Olivier Toubia hanno utilizzato l'elaborazione del linguaggio naturale per capire cosa guida il successo accademico. Gli autori hanno analizzato oltre 20.000 saggi di iscrizione al college provenienti da una grande università pubblica che attrae studenti provenienti da una vasta gamma di contesti razziali, culturali ed economici e hanno scoperto che il volume semantico della scrittura, o la quantità di argomenti coperti da un saggio di iscrizione, prediceva il rendimento universitario, come misurato dalla media dei voti.

    Hanno pubblicato i loro risultati su PNAS Nexus .

    I saggi che coprivano un terreno più semantico prevedevano voti più alti. Allo stesso modo, i saggi con piccoli salti concettuali tra le parti successive del discorso prevedevano voti più alti.

    Queste tendenze si sono mantenute anche quando i ricercatori hanno controllato fattori tra cui il punteggio SAT, l’istruzione dei genitori, il genere, l’etnia, la specializzazione universitaria, gli argomenti del saggio e la durata del saggio. Alcuni di questi fattori, come l'istruzione dei genitori e i punteggi SAT dello studente, codificano informazioni sul contesto familiare, suggerendo che le caratteristiche linguistiche del volume semantico e della velocità non sono determinate esclusivamente dallo stato socioeconomico.

    Secondo gli autori, i risultati dimostrano che la topografia del pensiero, o il modo in cui le persone esprimono e organizzano le proprie idee, può fornire informazioni sul loro probabile successo futuro.

    Ulteriori informazioni: Jonah Berger et al, La topografia del pensiero, PNAS Nexus (2024). DOI:10.1093/pnasnexus/pgae163. accademic.oup.com/pnasnexus/art … /3/5/pgae163/7665783

    Informazioni sul giornale: PNAS Nexus

    Fornito da PNAS Nexus




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