Oliy o'quv yurtlarida, shu jumladan stomatologiyada talabalar tomonidan tashkil etilgan o'qitish (SCL) ga ehtiyoj bor. Biroq, SCL stomatologik ta'limida cheklangan qo'llaniladi. Shu sababli, ushbu tadqiqotda taniqli ta'lim uslubini (LS) va stomatologik talabalarni ishlab chiqish uchun foydali vositalar sifatida yo'naltirilgan, sycal talabalar sifatida qarorlar daraxtining mashinasini o'rganish (ML) texnologiyasini (ML) texnologiyasini ishlatishni qo'llab-quvvatlashga qaratilgan. . Tish o'quvchilarining istiqbolli usullari.
Malaya universitetidagi 255 ta stomatologik talabalarning o'zgartirilgan indekslarini (M-Ils) anketasini (M-Ils) anketasini to'ldirdi, ularda ularni o'zlarining lsslariga tasniflash uchun 44 ta mahsulot mavjud. To'plangan ma'lumotlar (ma'lumotlar dasturi deb ataladi) boshqaruv boshqaruv daraxtiga talabalarning o'qitish uslubiga eng mos keladigan talabalarning o'qitish uslubiga mos keladi. Mashinada o'qitish asosida o'qitish bo'yicha aniqlik - bu keyinchalik ko'rib chiqilgan.
Qarorlar daraxtining modellarini ls (kirish) orasidagi avtomatlashtirilgan xaritalash jarayonida qo'llash (maqsad chiqishi) (maqsad chiqishi) har bir stomatologik talaba uchun tegishli o'quv strategiyalarini zudlik bilan ro'yxatga olish imkonini beradi. Tavsiya vositasi mukammal aniqlik bilan namoyish etilgan va umumiy model aniqligini eslab, LS mos keladigan LS moslik va o'ziga xoslik mavjudligini ko'rsatadi.
ML Qarorlar daraxti asosida tavsiyalar statsionar talabalarni o'qitish uslublarini to'g'ri o'rganish strategiyalari bilan aniq moslashtirish qobiliyatini isbotladi. Ushbu vosita o'quvchilarga o'rganiladigan kurslar yoki talabalarni o'rganishni o'rganishni yaxshilaydigan modullarni rejalashtirish uchun kuchli variantlarni taqdim etadi.
O'qitish va o'rganish ta'lim muassasalarida asosiy faoliyatdir. Yuqori sifatli kasb-hunar ta'limi tizimini ishlab chiqishda talabalarning o'quv ehtiyojlariga e'tibor qaratish muhimdir. Talabalar va ularning o'quv muhiti o'rtasidagi o'zaro munosabat ularni ularning LS orqali aniqlash mumkin. Tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, talabalar lslari o'rtasida o'qituvchilar o'rtasidagi nomutanosibliklar va talabalar o'rganish uchun salbiy oqibatlarga olib kelishi mumkin, masalan, e'tibor va motivatsiya kamaydi. Bu bilvosita talabaning ishlashiga ta'sir qiladi [1,2].
O'qituvchilar tomonidan talabalarga bilim va ko'nikmalarni tarqatish, shu jumladan talabalarga o'rganishga yordam berish uchun o'qituvchilar tomonidan qo'llaniladigan usuldir. Umuman olganda, yaxshi o'qituvchilar o'quv strategiyasini rejalashtiradilar yoki talabalarning bilim darajasiga, ular o'rganayotgan tushunchalarni va o'qishni o'rganish darajasiga mos keladi. Nazariy jihatdan, ls va mos keladigan vaqt ichida talabalar samarali o'rganish uchun ma'lum bir ko'nikma to'plamini tashkil qilishlari va foydalanishlari mumkin. Odatda, dars rejasi bosqichma-bosqich, qo'llanma amaliyotini yoki amaldagi amaliyotni mustaqil amaliyotga yo'naltirishda bir necha o'tishlarni o'z ichiga oladi. Shuni yodda tutgan holda, samarali o'qituvchilar talabalarning bilim va ko'nikmalarini barpo etish maqsadida dars berishadi [4].
Oliy o'quv yurtlarida stomatologiya institutlarida SCLga talabi o'sib bormoqda. SCL strategiyalari talabalar o'qishi ehtiyojlarini qondirish uchun mo'ljallangan. Bunga, masalan, o'quvchilar o'quv faoliyatida va o'qituvchilar malakaotchilar sifatida ishtirok etsa va ular qimmatbaho fikr-mulohazalarni taqdim etish uchun javobgardirlar. Talabalarning ta'lim darajasi yoki imtiyozlariga mos keladigan o'quv materiallari va faoliyatini taqdim etish talabalarning o'quv muhitini yaxshilash va ijobiy o'quv tajribasini targ'ib qilishlari mumkinligi aytilmoqda.
Umuman olganda, tish talabalarining o'qitish jarayoni samarali shaxslaral ko'nikmalarni ishlab chiqadigan va klinik muhitni ishlab chiqadigan turli klinik usullarga ta'sir qiladi. Treningning maqsadi talabalarga stomatologiyaning asosiy bilimlarini stomatologiya klinik mahorati bilan birlashtirish va sotib olingan bilimlarni yangi klinik holatlarga qo'llash imkoniyatini beradi [6, 7] [6, 7]. LS o'rtasidagi munosabatlar bo'yicha erta tadqiqotlar afzalroq lslarga tuzatadigan o'quv strategiyasini tuzatish, o'quv jarayonini [8] yaxshilashga yordam beradi. Shuningdek, mualliflar talabalarning o'qishi va ehtiyojlariga moslashish uchun turli xil ta'limotlar va baholash usullaridan foydalanishni tavsiya etadilar.
LS bilimlarini loyihalashtirish, ishlab chiqishda yordam berish, o'quvchilarning mavzu bo'yicha chuqur bilim va tushunchasini sotib olishni yaxshilaydigan darslarni qo'llashda foyda keltiradi. Tadqiqotchilar Kolb Exchangent o'quv modeli, masalan, Silverman Ta'lim uslubi Model (FSLSM) va Flacing Vaq Model (5, 9, 10). Adabiyotga ko'ra, ushbu o'quv modellari eng ko'p ishlatiladigan va eng ko'p o'rganilgan o'quv modellari. Hozirgi tadqiqot ishlarida FSLSM stadion talabalari o'rtasida lsni baholash uchun ishlatiladi.
FSLSM injiniringda moslashuvchan ta'limni baholash uchun keng qo'llaniladi. Sog'liqni saqlash uchun fanlar bo'yicha ko'plab nashrlar mavjud, ularni FSLSM modellari yordamida topish mumkin [5, 11, 12, 13]. Fland-ning o'lchamlarini o'lchash uchun ishlatiladigan asbobni o'rganish uslubi (8], 44 ta elementni (ALS) hisobga olgan holda (faol / aks ettiruvchi), idrok (faol / intuitiv), deb nomlanadi. kirish (vizual). / og'zaki) va tushunish (ketma-ketlik / global) [14].
1-rasmda ko'rsatilganidek, har bir FSLSM o'lchovi dominant afzal ko'radi. Masalan, qayta ishlash o'lchovida "Faol" l qancha talabalar o'qishni o'rganish, o'qitish orqali o'rganish va guruhlarda o'rganishga moyilligini afzal ko'rishadi. "Rekoring" lslari fikrlash orqali o'zini o'zi ishlashni afzal ko'rishni anglatadi. LSning "idroksiyasini aniqlash" hissiyotga "va / yoki" sezgi "ga bo'lish mumkin. "Hissiy" talabalar mavhum materialni afzal ko'rgan "intuitiv" ga nisbatan ko'proq ma'lumotga yo'naltirilgan "intuitiv" talabalar bilan taqqoslagan va tabiatda ko'proq innovatsion va ijodiy ishlov beriladigan talabalarga qaraganda haqiqatga yo'naltirilgan. LSning "Kirish" o'lchovi "vizual" va "og'zaki" o'quvchilardan iborat. "Vizual" ls bilan odamlar ingl. LS o'lchamlarini "tushunish" uchun bunday o'quvchilarni "ketma-ketlik" va "global" ga bo'lish mumkin. "Sekundilik yo'naluvchilar chiziqli fikrlash jarayonini afzal ko'rishadi va global o'quvchilar yaxshilik jarayoniga ega bo'lishadi va har doim ular nimani o'rganayotganlarini yaxshiroq tushunishga moyil.
Yaqinda ko'plab tadqiqotchilar ma'lumotlarni avtomatlashtirilgan kashfiyot qilish usullarini, shu jumladan ko'p miqdordagi ma'lumotlarni sharhlash qobiliyatiga ega yangi algoritmlar va modellarni ishlab chiqish usullarini o'rganishni boshladi [15, 16]. Ko'rsatilgan ma'lumotlar asosida, nazorat qilingan ml (mashinada o'qitish) bu algoritmlar qurilishi asosida kelajakdagi natijalarni bashorat qiladigan naqsh va farazlarni ishlab chiqarishga qodir. Oddiy qilib aytganda, mashina o'qitish usullarini kiritish, kiritish ma'lumotlarini va poezdlar poezdlarini boshqarish. Keyin ulangan ma'lumotlarning ma'lumotlari uchun shunga o'xshash holatlar asosida natijalarni tasniflaydigan yoki bashorat qiladigan bir qatorni yaratadi. Nazorat ta'minotidagi o'quv algoritmlarining asosiy ustunligi uning ideal va kerakli natijalarni yaratish qobiliyatidir [17].
Ma'lumotlarga asoslangan usullar va qarorlar kemasi boshqaruv modellaridan foydalanish orqali LS avtomatik aniqlash mumkin. Qarorli daraxtlar turli sohalarda, shu jumladan sog'liqni saqlash fanlari bo'yicha o'quv dasturlarida keng qo'llaniladi [18, 19]. Ushbu tadqiqotda model tizim dasturchilari tomonidan talabalarning l qanchalarini aniqlash va ular uchun eng yaxshisini tavsiya etishdi.
Ushbu tadqiqotning maqsadi talabalarning lslariga asoslangan holda ishlab chiqarish strategiyalarini ishlab chiqish va SMS yondashuvini qo'llash orqali qo'llash tavsiya etiladi. ITL usuli strategiyasi sifatida tavsiyalar berish vositasi 1-rasmda keltirilgan. Tavsiya vositasi ikki qismga bo'linadi va talabalar uchun eng mos keladigan.
Xususan, Axborot xavfsizligi bo'yicha tavsiyalarning xususiyatlari, veb texnologiyalaridan foydalanish va qarorlar daraxtining mashinasini o'rganishdan foydalanish kiradi. Tizim ishlab chiqaruvchilari foydalanuvchilar tajribasini va harakatchanlikni yaxshilaydi, ularni mobil telefonlar va planshetlar kabi mobil qurilmalarga moslashtirish orqali ularni moslashtiradi.
Tajriba Stomatologiya fakultetining Malaya universitetida qatnashgan ikki bosqich va talabalar ishtirok etdi. Ishtirokchilar tish talabasining onlayn m-il-i ingliz tilida javob berishdi. Dastlabki bosqichda qarorlar daraxtining mashinasini o'rganish algoritmini o'qitish uchun 50 talaba ma'lumotlar to'plami ishlatilgan. Rivojlanish jarayonining ikkinchi bosqichida ishlab chiqilgan asbobning aniqligini oshirish uchun 255 talaba ma'lumotlar to'plami foydalanildi.
Barcha ishtirokchilar har bir bosqich boshida, o'quv yiliga qarab Microsoft jamoalari orqali. Tadqiqotning maqsadi tushuntirilgan va xabardor qilingan rozilik olingan. Barcha ishtirokchilar M-Iilga kirish uchun havolani ta'minladilar. Har bir talaba so'rovnomadagi barcha 44 taga javob berishingiz shartnomasiga ega bo'ldi. Ular semestr boshlanishidan oldin semestr boshlanishidan oldin semestr boshlanishidan oldin semestrni tanaffus paytida bir hafta va joyni bajarish uchun bir hafta topshirilgan. M-Iil Ils Asbobga asoslangan va stomatologik talabalar uchun o'zgartirilgan. Asl ilslarga o'xshash, u har bir FSLsm o'lchamlarining tomonlarini baholash uchun 44 ta teng taqsimlangan buyumlar (A, B), har biri 11 ta buyumni o'z ichiga oladi.
Toolni rivojlantirishning dastlabki bosqichlarida tadqiqotchilar 50 stomatologik talabalarning ma'lumotlar to'plamidan foydalanib, xaritalarni qo'lda imzoladilar. FSLMga ko'ra, tizim "A" va "B" javoblarini taqdim etadi. Har bir o'lchov uchun, agar talaba "A" ni javob sifatida tanlagan bo'lsa, ls faol / vizual / izlanish deb tasniflanadi va agar talaba "B" ni javob sifatida tasniflanadi va talaba aktion / lingvistik deb tasniflanadi . / Global o'quvchi.
Tish ta'lim tizimlari va tizimni ishlab chiquvchilar orasidagi ish oqimlari, savollar domeni asosida va har bir talabaning har bir lsini bashorat qilish uchun ML modeliga qarab saylandi. "Axlat iching, axlat, ma'lumotlar sifatiga urg'u berish bilan mashina o'qitish sohasida mashhur. Kirish ma'lumotlarining sifati mashinani o'rganish modelining aniq va aniqligini aniqlaydi. Xususiyaviy muhandislik faza davrida yangi xususiyatlar to'plamini yaratilgan bo'lib, u Flsm-ga asoslangan "a" va "B" javoblari yig'indisi. Dori pozitsiyasining identifikatsiya raqamlari 1-jadvalda keltirilgan.
Javoblarga asoslangan hisobni hisoblang va talabaning lsini aniqlang. Har bir talaba uchun hisoblar oralig'i 1 dan 11 gacha bo'lgan ballar bir xil o'lchamdagi ko'rsatkichlar va 5 dan 7 gacha bo'lgan ballar, talabalar boshqalarga ta'lim berishni afzal ko'rishini ko'rsatadi, deb ta'kidlaydilar . Xuddi shu o'lchamdagi yana bir tafovut shundaki, 9 dan 11 gacha bo'lgan ballar bir chetiga yoki ikkinchisiga kuchli afzalliklarni aks ettiradi [8].
Har bir o'lchov uchun giyohvand moddalar "faol", "aks ettiruvchi" va "muvozanatli" ga birlashtirilgan. Masalan, talaba belgilangan narsada "B" ga javob berganda va uning ballidagi "A" ning "Active" lsiga tegishli bo'lgan ma'lum bir narsa uchun "B" dan ko'proq "a" ga javob berganda, u 5 ta ko'rsatkichdan oshadi. domen. . Biroq, talabalar "a" "A" dan ko'ra "A" ni "A" ni "A" ni tanlab olishganda, "A" ni "A" ni "A" ni tanlab olishganda, 5 ball to'pladilar. Va nihoyat, talaba "muvozanat" holatida. Agar hisob 5 balldan oshmasa, bu "jarayon" ls. Tasniflash jarayoni boshqa LS o'lchamlari uchun, ya'ni idrok (faol / aks etadigan), kirish (vizual / og'zaki) va tushunish (ketma-ketlik / global).
Qarorlar daraxtining modellari tasniflash jarayonining turli bosqichlarida turli xil xususiyatlar va qarorlarning qoidalarining turli xil to'plamlaridan foydalanishlari mumkin. Bu mashhur tasniflash va bashorat qilish vositasi hisoblanadi. Bu atribut bo'yicha testlar, har bir soha tomonidan sinov natijalarini ifodalovchi ichki tugunlar, har bir barg tutuni (barg tugun) yordamida tasvirlangan.
Oddiy qoidalarga asoslangan dastur avtomatik ravishda har bir talabaning o'z javoblariga asoslanib, har bir talabaning l qanchaligini aniqlash uchun yaratilgan. Qoidaga asoslangan "agar" Agar "Agar" Agar "Agar" Agar "Agar" Agar "Agar" Agar "Agar" Agar "Agar" tasvirlangan bo'lsa, "agar" amalga oshiriladigan harakatni amalga oshiradi, masalan: "Agar X bo'lsa, y" (Liu va boshqalar). Agar ma'lumotlar o'rnatilgan ma'lumotlar to'plamini va qarorlararo model to'g'ri o'qitiladi va baholansa, ushbu yondashuv LS mos keladigan jarayonni avtomatlashtirishning samarali usuli bo'lishi mumkin.
Rivojlanishning ikkinchi bosqichida tavsiyalar vositasining aniqligini oshirish uchun ma'lumotlar to'plami 255 taga oshirildi. Ma'lumotlar to'plami 1: 4 nisbatda bo'linadi. Sinovlar to'plamining 25% (64) test to'plami uchun ishlatilgan va qolgan 75% (191) o'quv to'plamida ishlatilgan (2-rasm). Ma'lumot to'plamini taqsimlash uchun taqsimlanishini oldini olish uchun ajratish kerak, bu esa bir xil ma'lumotlar to'plamida, modelni eslab qolishdan ko'ra eslab qolishiga olib kelishi mumkin. Model o'quv dasturida o'qitiladi va uning ish faoliyatini dastlabki ma'lumotlarda hech qachon ko'rmagan sinovlar to'plamidagi ma'lumotlarni baholaydi.
Asbob ishlab chiqilgandan so'ng, ariza stomatologik talabalar javoblari veb-interfeysi orqali CS ni tasniflashi mumkin. Veb-ga asoslangan axborot xavfsizligi bo'yicha tavsiyalar TOOLLES DJango-dagi dastur yordamida Piton dasturiy tilidan foydalanib qurilgan. 2-jadvalda ushbu tizimni rivojlantirishda ishlatiladigan kutubxonalar ro'yxati keltirilgan.
DataSet Talabalarning muammolarini avtomatik ravishda tasniflash uchun talabalar javoblarini hisoblash va ajratish uchun qarorlar kemasi modeliga beriladi.
Ushbu ma'lumotlar to'plamida qarorlar daraxtining mashinasini o'rganish algoritmining aniqligini baholash uchun ishlatiladi. Shu bilan birga, u tasnif modelining ishlashini baholaydi. Bu modelning bashoratlarini umumlashtiradi va ularni haqiqiy ma'lumotlar yorliqlariga taqqoslaydi. Baholash natijalari to'rt xil qadriyatlarga asoslangan: haqiqiy ijobiy (TP) - model ijobiy, soxta ijobiy (FP) - bu ijobiy, haqiqiy yorliq salbiy, haqiqiy salbiy (tn) - Model to'g'ri salbiy sinfni va soxta salbiy (FN)-modeli salbiy sinfni bashorat qiladi, ammo haqiqiy yorliq ijobiy deb taxmin qilmoqda.
Ushbu qadriyatlar pitonda sikit-uni o'rganadigan tasnif modelining turli xil ko'rsatkichlarini hisoblash uchun ishlatiladi, ya'ni aniqlik, aniqlik, eslash va F1 ballini hisoblab chiqadi. Mana bu misollar:
Eslatib o'tamiz (yoki sezgirlik) Modelning M-ILS so'rovnomalariga javob berishdan keyin talabaning LS-ni aniq tasniflash qobiliyatini o'lchaydi.
O'ziga xoslik haqiqiy salbiy stavka deb ataladi. Yuqoridagi formuladan ko'rinib turibdiki, bu haqiqiy salbiy salbiy salbiy salbiy va noto'g'ri ijobiy narsalarga nisbati (FP) bo'lishi kerak. Talaba dorilarini tasniflash uchun tavsiya etilgan asbobning bir qismi sifatida u aniq identifikatsiyalashga qodir bo'lishi kerak.
Qarorlar daraxtini o'rgatish uchun ishlatiladigan 50 talabalarning asl nusxasi, masalan, izohlarda inson xatoligi tufayli nisbatan pastligini ko'rsatdi (3-jadval). Tavsiyalar tizimini tayyorlash va sinovdan o'tkazish uchun oddiy qoidalarga asoslangan dasturni yaratgandan so'ng, stavkalarni tayyorlash va sinovdan o'tkazish uchun ma'lumotlar to'plamlari soni (255) ma'lumotlar to'plamlari (255) miqdorida ma'lumotlar to'plash va sinov qilish uchun ishlatilgan.
Multiclass chalkashliklarida diagonali elementlar har bir ls turidagi to'g'ri bashoratlarning sonini anglatadi (4-rasm). Qaror daraxtining modelidan foydalanib, jami 64 ta namunalar to'g'ri bashorat qilingan. Shunday qilib, ushbu tadqiqotda diagonali elementlar bu model yaxshi bajarilishini va har bir ls tasnifi uchun klass yorlig'ini yaxshi va aniq bashorat qilganligini ko'rsatadi. Shunday qilib, tavsiyalar vositasining umumiy aniqligi 100% ni tashkil qiladi.
Aniqlik, aniqlik, eslash va F1 ballining qiymati 5-rasmda keltirilgan. Tavsiya tizimi uchun F1 ball, uning asosiy aniqligi va o'ziga xosligini aks ettiruvchi tavsiyalar 1,0 "mukammal". qadriyatlar.
6-rasmda trening va sinovdan so'ng qarorlar daraxtining modelini vizualizatsiya qilish ko'rsatilgan. Yon tomondan taqqoslashda, kamroq xususiyatlar bilan o'qitilgan qarorlar, eng aniq xususiyatlar va oson model vizualizatsiya qilingan. Bu shuni ko'rsatadiki, xususiylashtirishning pasayishiga olib keladigan xususiy muhandislik model faoliyatini yaxshilashdagi muhim qadamdir.
Qaror daraxtini nazorat qilish, ls (kirish) orasidagi xaritani qo'llash orqali avtomatik ravishda xaritasi avtomatik ravishda yaratiladi va har bir ls uchun batafsil ma'lumotni o'z ichiga oladi.
Natijalar shuni ko'rsatdiki, 255 talabalarning 34,9 foizi bitta (1) ls opsiyasini afzal ko'rdi. Ko'pchilik (54,3%) ikki yoki undan ortiq ls imtiyozlariga ega edi. Talabalarning 12,2 foizi ls juda muvozanatli (4-jadval). Sakkizta asosiy lsdan tashqari, Maalalay stomatologiyasi universiteti uchun 34 ta kombinatsiyalangan. Ular orasida, idrok, ko'rish va idrok va ko'rish kombinatsiyasi talabalar tomonidan qilingan asosiy lsdir (7-rasm).
4-jadvaldan ko'rinib turibdiki, ko'pchilik talabalarning asosiy hissiyotlari (13,7%) yoki ingl. Xabar qilinishicha, 12,2% talabalar ko'rish (vizual-vizual ls) bilan idrok etishgan. Ushbu topilmalar, talabalar belgilangan usullarni o'rganishni va eslashni afzal ko'rishadi, aniq va batafsil protseduralardan o'tadi va tabiatda diqqatli bo'ladi. Shu bilan birga, ular (diagramma va boshqalar) qarab o'rganishni yaxshi ko'rishadi va ma'lumotlarni guruhlarda yoki o'z-o'zidan ko'rib chiqishga moyil.
Ushbu tadqiqot ma'lumotlar konchiliklarida ishlatiladigan mashinani o'rganish usullari haqida umumiy nuqtai nazardan, diqqat markazida talabalarning l qanchalarini bashorat qilish va tavsiya etishni tavsiya qilish bilan diqqat markazida. Qarorlar daraxtining namunasi ularning hayoti va o'quv tajribalari bilan chambarchas bog'liq bo'lgan omillarni aniqladi. Bu ma'lumotlar to'plamini ma'lum mezonlar asosida kiritish orqali ma'lumotlarni tasniflash orqali ma'lumotlarni tasniflash uchun daraxt tuzilmasini yaxshilash uchun texnik vositalardagi nazorat-ishlab chiqaradigan algoritm. Bu kiritish ma'lumotlarini har bir ichki tugunning kirish xususiyatlaridan birining barg tugunida kiritilgunga qadar taqsimlash orqali ishlaydi.
Qarorlar daraxtining ichki tugunlari eritma m-illar muammosining kiritish xususiyatlariga asoslangan holda bildiradi va barg tugunlari LS tasnifini bashorat qilishini anglatadi. Tadqiqot davomida qarorlarni tushunish va chiqishning prognozlari o'rtasidagi munosabatlarni izohlab, qarorni tushuntirib beradigan va tasavvurga ega bo'lgan qarorlarning ierarxiyasini tushunish juda oson.
Informatika va muhandislik sohalarida mashinasozlik algoritmlari talabalar ishini [21], demografik ma'lumotlar va o'rganish xatti-harakati asosida talabalar ishini taxmin qilish uchun keng qo'llaniladi. Tadqiqotlar shuni ko'rsatdiki, algoritm talabalarning ishlashini aniq bashorat qilganligini va ularga ilmiy qiyinchiliklar uchun talabalarni aniqlashga yordam berganligini ko'rsatdi.
ML algoritmlarining stomatologik tarbiya individuatorlarini ishlab chiqishda amaliyoti haqida ma'lumot beriladi. Simulyator haqiqiy bemorlarning fiziologik javoblarini aniq takrorlashga qodir va stomatologik talabalarni xavfsiz va nazorat ostiga olish muhitida o'qitish uchun ishlatilishi mumkin [23]. Bir qator boshqa tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, mashinani o'rganish algoritmlari stomatologik va tibbiy ta'lim sifati va samaradorligini oshirishi va bemorga parvarish qilish sifatini oshirishi mumkinligini ko'rsatmoqda. Mashinani o'rganish algoritmlari alomatlar va bemorning xususiyatlari kabi ma'lumotlar to'plamlari asosida stomatologik kasalliklarni tashxislashda yordam berish uchun ishlatilgan [24, 25]. Boshqa tadqiqotlar mushtarak natijalarini bashorat qilish, shaxsiy xavflarni oldindan aytib berish, shaxsiylashtirilgan davolash rejalarini [26], periodontal davolash, periodontal davolash (27]) va karyerontal davolash [27], periodontal davolanishni amalga oshirishni o'rgangan.
Stomatologiyada mashinani o'qishni qo'llash to'g'risida xabarlar chop etilgan bo'lsa-da, uning stomatologik ta'lim sohasidagi qo'llanilishi cheklangan. Shuning uchun, ushbu tadqiqot ls bilan chambarchas bog'liq bo'lgan omillarni aniqlash uchun qarorlar daraxtining namunasidan foydalanishga qaratilgan va tish talabalari orasida.
Ushbu tadqiqot natijalari shuni ko'rsatadiki, ishlab chiqilgan tavsiyalar vositasi yuqori aniqlik va mukammal aniqlikka ega, shuni ko'rsatadiki, o'qituvchilar ushbu vositadan foyda olishlari mumkin. Ma'lumotga asoslangan tasniflash jarayonidan foydalanib, u shaxsiylashtirilgan tavsiyalar va o'qituvchilar uchun o'quv tajribalari va natijalarini yaxshilashi mumkin. Ular orasida tavsiyalar vositalari tomonidan olingan ma'lumotlar o'qituvchilarning afzal ko'rgan uslubi va talabalarning o'qishi ehtiyojlari o'rtasidagi nizolarni hal qilishi mumkin. Masalan, tavsiyalarni avtomatlashtirilgan tavsiyalarni avtomatlashtirish vositasi, talabaning IPni aniqlash uchun zarur bo'lgan vaqt va unga mos keladigan IP bilan mos keladigan vaqt sezilarli darajada kamayadi. Shu tarzda, munosib o'quv mashg'ulotlari va o'quv materiallari tashkil etilishi mumkin. Bu talabalarning ijobiy o'rganish harakati va diqqatni jamlash qobiliyatini rivojlantirishga yordam beradi. Bitta tadqiqot talabalarning afzal ko'rgan materiallari va o'qitish bo'yicha talabalarni taqdim etish, talabalarga mos keladigan, jarayonni integratsiyalash, jarayoni va bilim olish uchun ko'proq imkoniyatlarga ega bo'lishiga yordam beradi [12]. Tadqiqotlar, shuningdek, sinfda talabalar ishtirokini takomillashtirishdan tashqari, talabalarning o'qitish jarayoni tushunishi, shuningdek, o'quvchilar bilan o'qitish amaliyoti va aloqalarini takomillashtirishda ham muhim rol o'ynaydi [28, 28, 28, 28].
Biroq, har qanday zamonaviy texnologiyalar bilan bo'lgani kabi, muammo va cheklovlar mavjud. Bularga ma'lumotning maxfiyligi, xalati va adolatlilik va mashinasozlik algoritmlarini ishlab chiqish va amalga oshirish uchun zarur bo'lgan kasbiy mahorat va resurslar kiradi; Biroq, ushbu sohada ortib borayotgan qiziqish va tadqiqotlar, mashinani o'rganish texnologiyalari tish ta'limi va stomatologik xizmatlarga ijobiy ta'sir ko'rsatishi mumkinligini ko'rsatmoqda.
Ushbu tadqiqotning natijalari shuni ko'rsatadiki, tish talabalarining yarmi "" dorilarni "idrok etish moyilligi borligini ko'rsatadi. O'quvchining ushbu turi faktlar va aniq misollar, tafsilotlar, grafika, ranglar va xaritalarni etkazish g'oyalari va fikrlarini etkazish uchun suratga olishni afzal ko'radi. Amaldagi natijalar stomatologik va tibbiy talabalarni baholash uchun Ilslar bilan izchil olib boriladi, ularning aksariyati (12, 30) xususiyatlarga ega [12, 30]. Dalolimmin va Al o'quvchilarni LS haqidagi ma'lumotlarga ularning o'qitish imkoniyatiga erishishga imkon beradi. Tadqiqotchilar o'quvchilar o'quvchilarning o'quv jarayonini to'liq tushunganlarida, o'quvchilarning ishlashi va o'quv tajribasini yaxshilaydigan turli xil o'quv uslublari va faoliyatni amalga oshirish mumkin. Boshqa tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, talabalarning lslarini tuzatish, shuningdek, o'qitish uslublari va ish faoliyatida o'qitish uslublarini o'z lslariga moslashtirishga o'zgartirishdan keyin yaxshilanishlar mavjud [13, 33].
O'qituvchilarning fikrlari talabalarning o'qitish qobiliyati asosida o'quv strategiyasini amalga oshirishga nisbatan farq qilishi mumkin. Ba'zilar ushbu yondashuvning foydalari, shu jumladan kasbiy rivojlanish imkoniyatlari, murabbiylik va jamiyatni qo'llab-quvvatlash, boshqalar vaqt va institutsional qo'llab-quvvatlash haqida qayg'urishi mumkin. Balans uchun intilish talabalarga yo'naltirilgan munosabatni yaratish kalitidir. Oliy ta'lim idoralari, masalan, universitet ma'murlari kabi ijobiy o'zgarishlarni innovatsion amaliyot va qo'llab-quvvatlash fakultetlarini rivojlantirish bo'yicha ijobiy o'zgarishlar bilan shug'ullanishlari mumkin [34]. Haqiqiy dinamik va sezgir oliy ta'lim tizimini yaratish uchun siyosatchilar siyosatni o'zgartirish, resurslarni texnologik integratsiyaga yo'naltirish va talabalar tomonidan yo'naltirilgan yondashuvlarni targ'ib qiluvchi doirani yaratishlari kerak. Ushbu chora-tadbirlar kerakli natijalarga erishish uchun juda muhimdir. Yaqinda ajratilgan ta'lim bo'yicha tadqiqotlar shuni ko'rsatadiki, diyonat qilingan ko'rsatmalarni muvaffaqiyatli amalga oshirish, o'qituvchilar uchun olib borilayotgan o'quv va rivojlanish imkoniyatlarini talab qiladi [35].
Ushbu vosita talabalar bilan do'stona ta'lim faoliyatini rejalashtirish uchun talabalar tomonidan markazlashtirilgan yondashuvni qabul qilmoqchi bo'lgan tish o'qituvchilariga qimmatli yordamni ta'minlaydi. Biroq, ushbu tadqiqot ML modellarini ishlatish bilan cheklangan. Kelgusida turli xil mashinasozlik modellarining ishlashini taqqoslash uchun ko'proq ma'lumotlar to'planishi kerak, ular aniqlikni, ishonchlilik va tavsiyalarni aniqlashtirishni aniqlang. Bundan tashqari, muayyan vazifa uchun eng mos mashinani o'rganish usulini tanlashda, model murakkablik va talqin kabi boshqa omillarni hisobga olish muhimdir.
Ushbu tadqiqotning cheklanishi shundan iboratki, u faqat ls-ni xaritaga yo'naltirish va tish talabalari orasida. Shuning uchun ishlab chiqilgan tavsiyalar tizimi faqat stomatologik talabalarga mos keladigan narsalarni tavsiya qiladi. Oliy ta'lim talabalaridan foydalanish uchun o'zgarishlar zarur.
Yangi rivojlangan mashinani o'rganish asosida o'qitish vositasi stomatologik tarbiyalanuvchilarga tegishli o'quv va o'quv faoliyatini rejalashtirish bo'yicha birinchi stomatologik ta'lim dasturini darhol tasniflash va moslashtirishga qodir. Ma'lumotga asoslangan traing jarayonidan foydalanib, u shaxsiylashtirilgan tavsiyalar, vaqtni tejash, o'qituvchilar strategiyalarini, maqsadli aralashuvlarni qo'llab-quvvatlash va doimiy kasbiy rivojlanishga yordam berishi mumkin. Uning arizasi tish ta'limi tizimiga yo'naltirilgan yondashuvlarni targ'ib qiladi.
Gilak Jano Associated Press. Talabaning ta'lim uslubi va o'qituvchining ta'lim uslubi o'rtasida mos keladi yoki mos kelmaydi. Int j MOD kompyutershunoslik. 2012; 4 (11): 51-60. https://doi.org/10.5815/ijmec.2012.11.05
O'tish vaqti: Apr - 29-2024