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The relation between expertise, performance and difficulty estimation in chess
Aisha Futura Tüchler
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Philosophie und Bildungswissenschaft
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Joint Degree Programme MEi :CogSci Cognitive Science
Betreuer*in
Ivan Bratko
DOI
10.25365/thesis.55537
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-10406.87479.481765-2
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Die vorliegende Arbeit beleuchtet die Relation zwischen Expertise, Leistung und Schwierigkeitseinschätzung im Schachspiel. Eine Kombination aus Methoden wurde angewandt, um die meta-kognitiven Phänomene Schwierigkeitseinschätzung und Bewertung der eigenen Leistung näher zu beleuchten. 20 Schachschüler nahmen an diesem Experiment teil, welches daraus bestand 12 taktische Schachprobleme zu lösen, die eigene Leistung sowie die Schwierigkeit der Probleme einzuschätzen. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass Expertise, hier das Rating der Schachspieler, bestimmend ist für den Erfolg beim Problemlösen, jedoch nur schwach mit Erfolg bei der Schwierigkeitseinschätzung korreliert ist. Das Überschätzen der Schwierigkeit von Problemen, welche nicht richtig gelöst wurden und Unterschätzen der Probleme, die richtig gelöst wurden, konnte in unserer Stichprobe nicht nachgewiesen werden. Die Diskrepanz zwischen tatsächlichem und geschätztem Erfolg wurde kleiner mit einer höheren Erfolgsquote. Die Arbeit stellt erste Hinweise für den Dunning-Kruger-Effekt im Schachspiel dar. Eine Analyse mit Maschinellem Lernen ergab, dass Modelle, welche aus Daten eines vorherigen Experiments abgeleitet wurden, eine gewisse Voraussagekraft bezüglich der Daten aus diesem Experiment haben. Die Ergebnisse bezüglich der Relation zwischen Leistung, in diesem Kontext Erfolg beim Problemlösen, und Schwierigkeitseinschätzung deuten darauf hin, dass dieses bisher wenig beachtete Forschungsgebiet näher zu beleuchten wäre.
Abstract
(Englisch)
The present thesis aims to investigate the relation between expertise, performance, perceived performance and difficulty estimation in chess. A combination of methods was employed to cast light on the meta-cognitive phenomena of difficulty estimation and assessment of one’s own performance. 20 scholastic chess players participated in an experiment, solving 12 tactical chess problems, as well as assessing their own success in solving the problems and estimating the problems’ difficulty. Our findings suggest that expertise, here reflected by a chess player’s rating, is predictive for the success in solving the problems, but only weakly correlated to success in the difficulty estimation. The overestimation of incorrectly solved problems or the underestimation of successfully solved problems could not be evidenced in our sample. Interestingly, there was an overall correlation between actual and perceived success, albeit with a significant difference between unskilled and skilled participants. The discrepancy between perceived and actual success rate decreased with increased success. The present research thus represents first evidence for the Dunning-Kruger-Effect in the area of chess research. The employed Machine Learning analysis yielded that models for predicting difficulty derived from a previous experiment were useful when tested on the data of this experiment. The surprising results concerning the relation between performance, here success in solving the problem, and difficulty estimation suggest that further exploration of this neglected area of research is indicated.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
human problem solving difficulty estimation machine learning expertise chess
Schlagwörter
(Deutsch)
Problemlösen Schwierigkeit Maschinelles Lernen Expertise Schach
Autor*innen
Aisha Futura Tüchler
Haupttitel (Englisch)
The relation between expertise, performance and difficulty estimation in chess
Paralleltitel (Deutsch)
Die Relation zwischen Expertise, Leistung und Schwierigkeitseinschätzung im Schachspiel
Publikationsjahr
2018
Umfangsangabe
63 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Ivan Bratko
AC Nummer
AC15247947
Utheses ID
49087
Studienkennzahl
UA | 066 | 013 | |