ต้นไม้ตัดสินใจ
ในการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต้นไม้ตัดสินใจ เป็นโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ทำนายประเภทของวัตถุโดยพิจารณาจากลักษณะของวัตถุ บัพภายใน (inner node) ของต้นไม้จะแสดงตัวแปร ส่วนกิ่งจะแสดงค่าที่เป็นไปได้ของตัวแปร ส่วนบัพใบจะแสดงประเภทของวัตถุ
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