ต้นไม้ตัดสินใจ
ต้นไม้การตัดสินใจจะทำการจัดกลุ่ม (classify) ชุดข้อมูลนำเข้าในแต่ละกรณี (Instance) แต่ละบัพ (node) ของต้นไม้การตัดสินใจคือตัวแปร (attribute) ต่างๆของชุดข้อมูล เช่นหากต้องการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬาหรือไม่ก็จะมีตัวแปรต้นที่จะต้องพิจารณาคือ ทัศนียภาพ ลม ความชื้น อุณหภูมิ เป็นต้น และมีตัวแปรตามซึ่งเป็นผลลัพธ์จากต้นไม้คือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่า ซึ่งแต่ละตัวแปรนั้นก็จะมีค่าของตัวเอง (value) เกิดเป็นชุดของตัวแปร-ค่าของตัวแปร (attribute-value pair) เช่น ทัศนียภาพเป็นตัวแปร ก็อาจมีค่าได้เป็น ฝนตก แดดออก หรือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่านั้นก็อาจมีค่าได้เป็นใช่ กับ ไม่ใช่ เป็นต้น() การทำนายประเภทด้วยต้นไม้ตัดสินใจ จะเริ่มจากบัพราก โดยทดสอบค่าตัวแปรของบัพ แล้วจึงตามกิ่งของต้นไม้ที่กำหนดค่า เพื่อไปยังบัพลูกถัดไป การทดสอบนี้จะกระทำไปจนกระทั่งเจอบัพใบซึ่งจะแสดงผลการทำนาย
ลักษณะบุคลิกภาพใหญ่ 5 อย่าง
เมื่อใช้ทั้ง 4 สไตล์ในการเรียน แต่ละอย่างก็น่าจะทำให้เรียนได้เก่งขึ้น
แบบจำลองนี้ยืนยันว่า นักเรียนนักศึกษาจะพัฒนาสไตล์การเรียนเป็นแบบประมวลข้อมูลอย่างตื้น ๆ (agentic/shallow processing) โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้สอบได้ดี หรือเป็นแบบประมวลข้อมูลอย่างลึกซึ้ง (reflective/deep processing)
ผู้ที่ประมวลข้อมูลอย่างลึก บ่อยครั้งพิถีพิถัน เปิดรับความคิด และสนใจสิ่งภายนอกมากกว่า เปรียบเทียบกับผู้ประมวลข้อมูลอย่างตื้น ๆ
การประมวลข้อมูลอย่างลึก สัมพันธ์กับวิธีการเรียนที่เหมาะสม (คือเป็นการเรียนอย่างเป็นระบบ) และความสามารถที่ดีกว่าในการวิเคราะห์ข้อมูล (การวิเคราะห์โดยสังเคราะห์และแบบขยายเพิ่ม) เทียบกับผู้ประมวลข้อมูลอย่างตื้น
หน้าที่หลักของสไตล์การเรียน 4 อย่างนี้ เป็นดังต่อไปนี้