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SmarterChess संख्याओं द्वारा पाठों के माध्यम से सुधार को तोड़ता है।

Chess.com पाठ बनाम सुधार: आँकड़े

|37|शुरुआती के लिए

पार्श्वभूमि

1 जनवरी 2018 को, Chess.comकी घोषणा कीएक नयापाठविशेषता।

Chess.com पाठ मूल रूप से उन्नत (1000-1600 रेटिंग) के माध्यम से नए खिलाड़ियों से लेकर शतरंज (0-400 रेटिंग) तक के स्तर पर था। मई 2018 में, साइट ने पेश कियामहारत श्रृंखलाउन्नत स्तर से आगे बढ़ने वाले खिलाड़ियों के लिए।

परंपरागत रूप से, शतरंज के खिलाड़ियों ने अभ्यास करने, किताबें पढ़ने और मजबूत खिलाड़ियों के साथ विश्लेषण करने से सुधार किया है। अब शतरंज में सुधार के लिए कुछ नए तरीके विकसित किए जा रहे हैं। स्व-सिखाए गए शतरंज खिलाड़ियों के लिए एक नया क्षेत्र उभर रहा है, और शतरंज में सुधार के लिए Chess.com पाठ एक रोमांचक मंच है।

Chess.com 1000 से कम रेटिंग वाले खिलाड़ियों के लिए नए पाठ मंच की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना चाहता था और जिनके पास पुराने पाठ मंच पर पिछला अनुभव नहीं था। हमने अनुमान लगाया कि विश्लेषण के लिए कुछ अन्य महत्वपूर्ण कारक हैं। यह अनुमान लगाया गया था कि कम उम्र, कम प्रारंभिक रेटिंग और खेले जाने वाले खेलों की संख्या सभी रेटिंग लाभ से जुड़ी हो सकती हैं।

यह अध्ययन अन्य महत्वपूर्ण कारकों के समायोजन के साथ और बिना छह महीने के रेटिंग परिवर्तन पर Chess.com पाठों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करेगा।

तरीकों

अध्ययन आबादी:

अध्ययन के प्रतिभागी कम से कम छह महीने के लिए Chess.com के सदस्य थे और तीन मुख्य रेटिंग श्रेणियों में से एक में 1000 से नीचे मूल्यांकन किया गया: ब्लिट्ज, बुलेट और रैपिड। प्रतिभागियों को एक श्रेणी में कम से कम 300 गेम खेलने की भी आवश्यकता थी जिनकी रेटिंग 1000 से कम थी। अंतिम आवश्यकता कोई पूर्व पाठ पूरा नहीं करना था। कुछ अपवाद खिलाड़ियों के लिए कुछ सबक के साथ बनाए गए थे यदि अन्य सभी मानदंडों को पूरा किया गया था। इन मानदंडों का उद्देश्य उन सदस्यों का एक साफ सेट बनाना था जो एक स्थिर रेटिंग पर थे, एक रेटिंग रेंज में कि पाठ मददगार होंगे, जिनके पास Chess.com पाठों का उपयोग करने का बहुत कम अनुभव था।

लक्ष्य 300 सदस्यों का चयन करना और उन्हें तीन यादृच्छिक समूहों में असाइन करना था:

A. सदस्य जो ठीक एक को पूरा करते हैंChess.com पाठहर दिन

B. सदस्य जो प्रतिदिन जितने चाहें उतने पाठ पूरे करते हैं।

सी. सदस्य जो अध्ययन में शामिल होने के लिए नहीं चुने गए हैं

अध्ययन में भाग लेने के लिए साइन अप करने वाले 1,229 सदस्यों में से 210 ने मानदंडों को पूरा किया। खाता बंद होने या अध्ययन से बाहर निकलने की इच्छा के कारण 210 प्रतिभागियों में से छह को विश्लेषण से बाहर रखा गया था। समूह ए और बी को शुरू में 100 सदस्यों को सौंपा गया था, शेष 10 सदस्यों को विश्लेषण के लिए समूह सी को सौंपा गया था।

सांख्यिकीय पद्धतियां:

बेसलाइन विशेषताओं को श्रेणीबद्ध चर के लिए संख्या और अनुपात और निरंतर चर के लिए माध्यिका और इंटरक्वेर्टाइल रेंज का उपयोग करके मापा गया था। छह महीने के ब्लिट्ज रेटिंग परिवर्तन को निर्धारित करने के लिए, 1 नवंबर, 2019 और 1 मई, 2019 की रेटिंग के बीच के अंतर की गणना कम से कम 300 शुरुआती ब्लिट्ज गेम और 20+ गेम खेलने वाले खिलाड़ियों के लिए की गई थी। इसी तरह, बुलेट और रैपिड श्रेणियों के लिए रेटिंग परिवर्तनों की गणना की गई। बेसलाइन वेरिएबल्स में उम्र, तीन श्रेणियों में प्रारंभिक रेटिंग, खेले जाने वाले शुरुआती खेल और यदि प्रतिभागियों के पास शतरंज कोच था। तीन श्रेणियों में छह महीने में खेले गए खेलों को पूरा किए गए पाठों के अलावा ट्रैक किया गया था।

रेटिंग परिवर्तन और उम्र, प्रारंभिक रेटिंग, प्रारंभिक खेल खेले गए, छह महीने से अधिक खेले गए खेल और छह महीने में पूरे किए गए पाठों के बीच संघों का आकलन करने के लिए तीन श्रेणियों में से प्रत्येक के लिए छह महीने के रेटिंग परिवर्तन पर यूनीवेरिएट लीनियर रिग्रेशन किया गया था। बहुभिन्नरूपी रेखीय प्रतिगमन भी पीछे की ओर चयन और p <0.10 के साथ चर रखते हुए किया गया था। Microsoft Excel और RStudio का उपयोग करके परिणामों का विश्लेषण किया गया।

परिणाम

तीन समूहों के बीच आधारभूत विशेषताएं बहुत समान थीं। औसत आयु 25 या 26 वर्ष थी। प्रारंभिक रेटिंग तीनों समूहों के लिए 100 अंकों के भीतर थी। बेसलाइन पर खेले जाने वाले खेल समान थे लेकिन विस्तृत इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR) के साथ थे। बहुत कम संख्या में प्रतिभागियों के पास कोच थे ताकि चर का विश्लेषण न किया जा सके। ब्लिट्ज सबसे लोकप्रिय रेटिंग श्रेणी थी, जिसमें समूह ए के 72.6 प्रतिशत और समूह बी के 65.6 प्रतिशत मानदंडों को पूरा करने के साथ बेसलाइन पर 300 से अधिक गेम थे।

कम से कम 300 बेसलाइन गेम वाले खिलाड़ियों के बीच प्रत्येक समूह में रेटिंग परिवर्तन और रुचि की श्रेणी में खेले जाने वाले 20 गेम प्रतिभागियों के बीच बहुत भिन्न होते हैं। ब्लिट्ज और बुलेट में सभी समूहों के लिए आईक्यूआर 100 से अधिक था। पूरा किए गए पाठों के संदर्भ में समूह A और B बहुत समान थे, समूह A के लिए 56 और समूह B के लिए 51 के मध्य के पाठ पूरे हुए। समूह C में दो पाठों का माध्यक पूरा हुआ, क्योंकि उन प्रतिभागियों को एक विशिष्ट पाठ योजना का पालन करने के लिए नहीं कहा गया था।

तालिका 3 मॉडल में तीन समूहों में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था, और समग्र रेटिंग परिवर्तन विश्लेषण के लिए संयुक्त थे।

छह महीने के ब्लिट्ज रेटिंग परिवर्तन की मॉडलिंग, खेले जाने वाले ब्लिट्ज खेलों का अत्यधिक महत्वपूर्ण जुड़ाव था (पी <0.001)। इससे पता चलता है कि कोई जितना अधिक ब्लिट्ज शतरंज खेलता है, रेटिंग उतनी ही औसत रूप से बढ़ती है। जैसा कि अनुमान लगाया गया था, डेटा ने यह भी सुझाव दिया कि कम रेटिंग वाले युवा खिलाड़ी और खिलाड़ी औसतन अधिक अंक प्राप्त करेंगे (दोनों चर के लिए पी = 0.09)।

पहले के ब्लिट्ज गेम कोई मायने नहीं रखते थे (p = 0.48), जो अध्ययन मानदंड के कारण हो सकता है जिसमें कम से कम 300 पूर्व ब्लिट्ज गेम्स की आवश्यकता होती है। पूर्ण किए गए पाठ अविभाज्य मॉडल (p = 0.22) में महत्वपूर्ण नहीं थे, लेकिन रेटिंग परिवर्तन के साथ एक सकारात्मक जुड़ाव था। इन चरों को बहुभिन्नरूपी मॉडल में डालते हुए, केवल पिछले ब्लिट्ज गेम पिछड़े चयन का उपयोग करके बाहर हो गए।

शेष चरों का अनुमान है कि 900 रेटिंग वाला 25 वर्षीय छह महीनों में 65.5 अंक हासिल करने की उम्मीद कर सकता है, साथ ही खेले गए 60 ब्लिट्ज खेलों में अतिरिक्त 3.8 अंक और प्रति 60 पाठों पर 14.1 अंक हासिल करने की उम्मीद है।

छ: महीनों में बुलेट रेटिंग परिवर्तन में ब्लिट्ज मॉडल की तुलना में कम शक्ति थी, और बहुभिन्नरूपी मॉडल में कोई भी चर पूर्वानुमानित नहीं था। कुछ सुझाव हैं कि छह महीने की अवधि में, बुलेट गेम खेलना किसी की बुलेट रेटिंग बढ़ाने के लिए सबसे महत्वपूर्ण कारक है। पूरे किए गए पाठों का रेटिंग परिवर्तन पर वस्तुतः कोई प्रभाव नहीं पड़ा (p = 0.99)।

छह महीने का रैपिड रेटिंग परिवर्तन तीन मॉडलों का सबसे छोटा नमूना आकार था, लेकिन फिर भी सबसे अधिक पाठ पूरा करने वालों के लिए बहुत मजबूत सुधार दिखा। पूरा किया गया पाठ सबसे महत्वपूर्ण अविभाज्य भविष्यवक्ता (p = 0.003) और एकमात्र महत्वपूर्ण बहुभिन्नरूपी भविष्यवक्ता था। मॉडल ने भविष्यवाणी की थी कि पूरे किए गए प्रत्येक 60 पाठों के परिणामस्वरूप छह महीने की अवधि में अतिरिक्त 15.5 रेटिंग अंक प्राप्त हुए।

खेला जाने वाला रैपिड गेम दूसरा सबसे मजबूत यूनीवेरिएट प्रेडिक्टर था, यह सुझाव देता है कि अधिक तेजी से खेले जाने वाले गेम तेजी से रेटिंग में बड़े लाभ की ओर ले जाते हैं। चर महत्वपूर्ण नहीं था, हालांकि, एक बार जब हमने इसे पूरा किए गए पाठों के साथ मॉडल किया।

अध्ययन के परिणामों से पता चला है कि पूर्ण किए गए पाठों में छह महीने की अवधि में ब्लिट्ज और रैपिड दोनों में रेटिंग परिवर्तन के साथ एक महत्वपूर्ण सकारात्मक जुड़ाव था।.

जैसे-जैसे समय नियंत्रण धीमा होता गया, वैसे-वैसे पाठों को पूरा करने का रेटिंग लाभ के साथ एक मजबूत जुड़ाव भी दिखाई दिया।

सांख्यिकीय मनोविज्ञान में, यह माना जाता है कि मस्तिष्क में एक सहज ज्ञान युक्त घटक और एक विश्लेषणात्मक घटक होता है। शतरंज के संबंध में इसे और अधिक विस्तार से जानना दिलचस्प होगा। जैसा कि एक शतरंज खिलाड़ी नई जानकारी सीखता है, जैसे कि पाठों से, क्या वह जानकारी पहले विश्लेषणात्मक स्तर पर याद की जाती है, बाद में उसे सहज सोच में शामिल किया जाता है?

नया साल करीब आ रहा है और नए संकल्प लेने वाले हैं। एक संकल्प जो कई शतरंज खिलाड़ी करते हैं, वह है एक नई रेटिंग मील का पत्थर हासिल करने के लिए कुछ रेटिंग अंक हासिल करना। मेरा सुझाव है कि आप अपने प्रशिक्षण को ट्रैक करें और देखें कि कौन सी विधियां आपके लिए सबसे अच्छा काम करती हैं।

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