Дээд боловсролын байгууллагууд, тэр дундаа шүдний эмчийн хувьд оюутан төвтэй сургалтын (SCL) хэрэгцээ улам бүр нэмэгдэж байна.Гэсэн хэдий ч SCL нь шүдний боловсролд хязгаарлагдмал хэрэглээтэй байдаг.Иймээс энэхүү судалгаа нь шүдний эмчийн оюутнуудын илүүд үздэг сургалтын хэв маяг (LS) болон харгалзах сургалтын стратеги (IS) -ийн зураглалыг гаргахын тулд шийдвэрийн модны машин сургалтын (ML) технологийг ашиглан IS удирдамжийг боловсруулахад хэрэгтэй хэрэгсэл болгон шүдний эмчилгээнд SCL-ийн хэрэглээг дэмжих зорилготой юм. .Шүдний эмчийн оюутнуудад зориулсан ирээдүйтэй аргууд.
Малайзын Их Сургуулийн шүдний эмчийн нийт 255 оюутан өөрчилсөн сургалтын хэв маягийн индекс (m-ILS) асуулга бөглөсөн бөгөөд уг асуулгад 44 зүйл багтсан бөгөөд уг анкет нь тэднийг тус тусын LS-д ангилах болно.Цуглуулсан өгөгдлийг (өгөгдлийн багц гэж нэрлэдэг) оюутнуудын сургалтын хэв маягийг хамгийн тохиромжтой IS-тэй автоматаар тохируулахын тулд хяналттай шийдвэрийн модыг судлахад ашигладаг.Дараа нь машин сургалтанд суурилсан IS зөвлөмжийн хэрэгслийн нарийвчлалыг үнэлнэ.
Шийдвэрийн модны загварыг LS (оролт) ба IS (зорилтот гаралт) хооронд автоматжуулсан зураглалын процесст ашиглах нь шүдний эмчийн оюутан бүрт тохирсон сургалтын стратегийн жагсаалтыг шууд гаргах боломжийг олгодог.IS зөвлөмжийн хэрэгсэл нь загварын ерөнхий нарийвчлалын төгс нарийвчлалыг харуулж, LS-ийг IS-тэй тааруулах нь сайн мэдрэмж, өвөрмөц шинж чанартай болохыг харуулж байна.
ML шийдвэрийн мод дээр суурилсан IS зөвлөмжийн хэрэгсэл нь шүдний эмчийн оюутнуудын сурах хэв маягийг зохих сургалтын стратегитай зөв тааруулах чадвартай гэдгээ нотолсон.Энэ хэрэгсэл нь суралцагч төвтэй курс эсвэл модулиудыг төлөвлөх хүчирхэг сонголтуудыг өгдөг бөгөөд энэ нь оюутнуудын суралцах туршлагыг сайжруулдаг.
Заах, суралцах нь боловсролын байгууллагуудын үндсэн үйл ажиллагаа юм.Өндөр чанартай мэргэжлийн боловсролын тогтолцоог хөгжүүлэхдээ суралцагчдын сурах хэрэгцээнд анхаарах нь чухал.Оюутнууд болон тэдний суралцах орчин хоорондын харилцан үйлчлэлийг тэдний LS-ээр дамжуулан тодорхойлж болно.Судалгаанаас үзэхэд багшийн санаачилсан сурагчдын СУ болон IS хоорондын үл нийцэл нь сурагчдын анхаарал, хүсэл эрмэлзэл буурах зэрэг сөрөг үр дагаварт хүргэдэг.Энэ нь оюутны гүйцэтгэлд шууд бусаар нөлөөлнө [1,2].
IS нь багш нарын оюутнуудад мэдлэг, ур чадвар олгох, тэр дундаа сурагчдад суралцахад нь туслах зорилгоор ашигладаг арга юм [3].Ерөнхийдөө сайн багш нар сурагчдынхаа мэдлэгийн түвшин, сурч буй ойлголт, суралцах үе шаттай нь хамгийн сайн тохирох сургалтын стратеги буюу IS-ийг төлөвлөдөг.Онолын хувьд LS болон IS таарвал оюутнууд үр дүнтэй суралцахын тулд тодорхой багц ур чадварыг зохион байгуулж, ашиглах боломжтой болно.Ихэвчлэн хичээлийн төлөвлөгөөнд заахаас удирдан чиглүүлсэн дадлага эсвэл удирдамжтай дадлагаас бие даасан дадлага руу шилжих зэрэг хэд хэдэн үе шат дамждаг.Үүнийг харгалзан үр дүнтэй багш нар ихэвчлэн сурагчдын мэдлэг, ур чадварыг бий болгох зорилготойгоор зааварчилгааг төлөвлөдөг [4].
Дээд боловсролын байгууллагууд, тэр дундаа шүдний эмчилгээнд SCL-ийн эрэлт нэмэгдэж байна.SCL стратеги нь оюутнуудын сурах хэрэгцээг хангахад зориулагдсан байдаг.Жишээлбэл, сурагчид сургалтын үйл ажиллагаанд идэвхтэй оролцож, багш нар чиглүүлэгчийн үүрэг гүйцэтгэж, үнэ цэнэтэй санал хүсэлтийг өгөх үүрэгтэй бол үүнд хүрч болно.Сурагчдын боловсролын түвшин, хүсэл сонирхолд тохирсон сургалтын хэрэглэгдэхүүн, үйл ажиллагааг хангах нь сурагчдын сурах орчныг сайжруулж, суралцах эерэг туршлагыг дэмжинэ [5].
Ерөнхийдөө шүдний эмчийн оюутнуудын сурах үйл явцад тэдний хийх шаардлагатай эмнэлзүйн янз бүрийн процедур, хүн хоорондын үр дүнтэй ур чадварыг хөгжүүлэх эмнэлзүйн орчин нөлөөлдөг.Сургалтын зорилго нь оюутнуудад шүдний эмнэлгийн анхан шатны мэдлэгийг шүдний эмнэлзүйн ур чадвартай хослуулах, олж авсан мэдлэгээ эмнэлзүйн шинэ нөхцөл байдалд хэрэгжүүлэхэд оршино [6, 7].LS болон IS хоорондын харилцааны талаар хийсэн анхны судалгаагаар илүүд үздэг LS-д тохирсон сургалтын стратегийг тохируулах нь боловсролын үйл явцыг сайжруулахад тустай болохыг тогтоожээ [8].Зохиогчид мөн суралцагчдын сурч боловсрох, хэрэгцээ шаардлагад нийцүүлэн заах, үнэлэх янз бүрийн аргыг ашиглахыг зөвлөж байна.
Багш нар хичээлийн сэдвийн талаар илүү гүнзгий мэдлэг эзэмшүүлэх, ойлгоход нь туслах зааварчилгааг зохион бүтээх, хөгжүүлэх, хэрэгжүүлэхэд нь туслах зорилгоор LS мэдлэгийг ашиглах нь үр шимийг хүртдэг.Судлаачид LS-ийн үнэлгээний хэд хэдэн хэрэглүүр, тухайлбал Kolb Experiential Learning Model, Felder-Silverman Learning Style Model (FSLSM), Fleming VAK/VARK загвар [5, 9, 10] зэрэг LS үнэлгээний хэрэгслийг боловсруулсан.Уран зохиолын дагуу эдгээр сургалтын загварууд нь хамгийн түгээмэл хэрэглэгддэг, хамгийн их судлагдсан сургалтын загварууд юм.Одоогийн судалгааны ажилд FSLSM-ийг шүдний оюутнуудын дунд LS-ийг үнэлэхэд ашигладаг.
FSLSM бол инженерийн дасан зохицох сургалтыг үнэлэхэд өргөн хэрэглэгддэг загвар юм.Эрүүл мэндийн шинжлэх ухаанд (анагаах ухаан, сувилахуй, эмийн сан, шүдний эмч зэрэг) хэвлэгдсэн олон бүтээлийг FSLSM загвар ашиглан олж болно [5, 11, 12, 13].FLSM дахь LS-ийн хэмжигдэхүүнийг хэмжихэд ашигладаг багажийг Сургалтын хэв маягийн индекс (ILS) [8] гэж нэрлэдэг бөгөөд энэ нь LS-ийн дөрвөн хэмжигдэхүүнийг үнэлдэг 44 зүйлээс бүрдэнэ: боловсруулалт (идэвхтэй/эргэн бодох), ойлголт (перцепт/зөн совин), оролт (харааны)./амаар) болон ойлгох (дараалсан/дэлхий) [14].
Зураг 1-ээс харахад FSLSM хэмжигдэхүүн бүр давамгайлах давуу талтай байдаг.Жишээлбэл, боловсруулах хэмжигдэхүүнд "идэвхтэй" LS-тэй сурагчид сургалтын хэрэглэгдэхүүнтэй шууд харьцах замаар мэдээллийг боловсруулах, хийх замаар суралцах, багаар суралцах хандлагатай байдаг."Тусгал" LS нь сэтгэн бодох замаар суралцахыг хэлдэг бөгөөд ганцаараа ажиллахыг илүүд үздэг.LS-ийн "мэдрэх" хэмжигдэхүүнийг "мэдрэмж" ба/эсвэл "зөн совин" гэж хувааж болно."Мэдрэмжтэй" оюутнууд хийсвэр материалыг илүүд үздэг, илүү шинэлэг, бүтээлч шинж чанартай "зөн совинтой" оюутнуудтай харьцуулахад илүү тодорхой мэдээлэл, практик процедурыг илүүд үздэг.LS-ийн “оролт” хэмжигдэхүүн нь “харааны” болон “амаар” суралцагчдаас бүрдэнэ."Харааны" LS-тэй хүмүүс харааны үзүүлэнгээр (диаграмм, видео, амьд үзүүлэн гэх мэт) суралцахыг илүүд үздэг бол "амаар" LS-тэй хүмүүс бичгээр эсвэл аман тайлбараар дамжуулан сурахыг илүүд үздэг.LS хэмжигдэхүүнийг "ойлгох" тулд ийм суралцагчдыг "дараалсан" болон "дэлхий" гэж хувааж болно.“Дараалсан суралцагчид шугаман сэтгэлгээний үйл явцыг илүүд үзэж, алхам алхмаар суралцдаг бол дэлхийн суралцагчид нэгдмэл сэтгэх үйл явцтай байх хандлагатай бөгөөд юу сурч байгаагаа үргэлж илүү сайн ойлгодог.
Сүүлийн үед олон судлаачид автоматаар өгөгдөлд тулгуурласан нээлт хийх аргуудыг судалж эхэлсэн бөгөөд үүнд их хэмжээний өгөгдлийг тайлбарлах чадвартай шинэ алгоритм, загваруудыг хөгжүүлэх боломжтой болсон [15, 16].Өгөгдсөн өгөгдлүүд дээр үндэслэн хяналттай ML (machine learning) нь алгоритмыг бүтээхэд үндэслэн ирээдүйн үр дүнг урьдчилан таамаглах загвар, таамаглалыг бий болгох чадвартай [17].Энгийнээр хэлбэл, хяналттай машин сургалтын техник нь оролтын өгөгдлийг удирдаж, алгоритмуудыг сургадаг.Дараа нь өгөгдсөн оролтын өгөгдлийн ижил төстэй нөхцөл байдалд үндэслэн үр дүнг ангилах эсвэл урьдчилан таамаглах мужийг үүсгэдэг.Хяналттай машин сургалтын алгоритмын гол давуу тал нь хамгийн тохиромжтой, хүссэн үр дүнг бий болгох чадвар юм [17].
Өгөгдөлд тулгуурласан аргууд болон шийдвэрийн модны хяналтын загваруудыг ашигласнаар LS-ийг автоматаар илрүүлэх боломжтой.Шийдвэрийн модыг эрүүл мэндийн шинжлэх ухаан зэрэг янз бүрийн салбарын сургалтын хөтөлбөрт өргөнөөр ашигладаг гэж мэдээлсэн [18, 19].Энэхүү судалгаанд сурагчдын LS-ийг тодорхойлж, тэдэнд хамгийн сайн IS-ийг санал болгох зорилгоор уг загварыг систем хөгжүүлэгчид тусгайлан сургасан.
Энэхүү судалгааны зорилго нь оюутнуудын LS дээр суурилсан IS хүргэх стратеги боловсруулах, LS-д зурагласан IS зөвлөмжийн хэрэгслийг боловсруулах замаар SCL хандлагыг хэрэгжүүлэхэд оршино.SCL аргын стратеги болох IS зөвлөмжийн хэрэгслийн дизайны урсгалыг Зураг 1-д үзүүлэв. IS зөвлөмж өгөх хэрэгсэл нь ILS-ийг ашиглан LS ангилах механизм, оюутнуудад хамгийн тохиромжтой IS дэлгэц зэрэг хоёр хэсэгт хуваагдана.
Ялангуяа мэдээллийн аюулгүй байдлын зөвлөмжийн хэрэгслийн онцлог шинж чанарууд нь вэб технологи ашиглах, шийдвэрийн модны машин сургалтын хэрэглээ юм.Систем хөгжүүлэгчид гар утас, таблет зэрэг хөдөлгөөнт төхөөрөмжид тохируулан хэрэглэгчийн туршлага, хөдөлгөөнийг сайжруулдаг.
Туршилтыг хоёр үе шаттайгаар явуулсан бөгөөд Малайзын их сургуулийн шүдний эмчийн факультетийн оюутнууд сайн дурын үндсэн дээр оролцсон.Оролцогчид шүдний эмчийн оюутны онлайн m-ILS-д англи хэл дээр хариулав.Эхний шатанд шийдвэрийн модны машин сургалтын алгоритмыг сургахад 50 оюутны өгөгдлийн багц ашигласан.Хөгжүүлэх үйл явцын хоёр дахь үе шатанд 255 оюутны мэдээллийн багцыг боловсруулсан багажийн нарийвчлалыг сайжруулахад ашигласан.
Бүх оролцогчид Microsoft Teams-ээр дамжуулан хичээлийн жилээс хамааран шат бүрийн эхэнд онлайн товч мэдээлэл авдаг.Судалгааны зорилгыг тайлбарлаж, мэдээлэлтэй зөвшөөрөл авсан.Бүх оролцогчид m-ILS-д хандах холбоосыг өгсөн.Оюутан бүр асуулгын 44 зүйлд бүгдэд нь хариулахыг даалгасан.Тэдэнд өөрчилсөн ILS-ийг улирал эхлэхээс өмнө улирлын завсарлагааны үеэр өөрт тохиромжтой цагт, байршилд дуусгахыг нэг долоо хоногийн хугацаа өгсөн.m-ILS нь анхны ILS багаж дээр суурилж, шүдний эмчийн оюутнуудад зориулан өөрчилсөн.Анхны ILS-тэй адил энэ нь 44 жигд хуваарилагдсан зүйл (a, b) агуулсан бөгөөд тус бүр нь 11 зүйлтэй бөгөөд эдгээр нь FSLSM хэмжигдэхүүн бүрийн талыг үнэлэхэд ашиглагддаг.
Багаж бүтээх эхний үе шатанд судлаачид шүдний эмчийн 50 оюутны мэдээллийн багцыг ашиглан газрын зургийн тайлбарыг гараар хийсэн.FSLM-ийн дагуу систем нь "a" ба "b" гэсэн хариултын нийлбэрийг өгдөг.Хэмжээ тус бүрийн хувьд сурагч хариулт болгон “a”-г сонговол LS-ийг Идэвхтэй/Тэмдэглэгээ/Үзэгдэх/Дараалсан гэж, харин “b”-ийг хариултаар сонговол тусгал/Зөн совин/Хэл шинжлэлийн гэж ангилна. ./ дэлхийн суралцагч.
Шүдний боловсролын судлаачид болон систем хөгжүүлэгчид хоорондын ажлын урсгалыг тохируулсны дараа асуултуудыг FLSSM домэйн дээр үндэслэн сонгож, оюутан бүрийн LS-ийг таамаглахын тулд ML загварт оруулсан.“Хог дотогшоо, хог гадагшлуулна” гэдэг нь өгөгдлийн чанарыг чухалчилдаг машин сургалтын салбарт түгээмэл хэллэг юм.Оролтын өгөгдлийн чанар нь машин сургалтын загварын нарийвчлал, нарийвчлалыг тодорхойлдог.Онцлогын инженерчлэлийн үе шатанд FLSSM-д суурилсан "a" ба "b" гэсэн хариултуудын нийлбэр болох шинэ функцийн багц бий болно.Эмийн байршлын таних дугаарыг 1-р хүснэгтэд үзүүлэв.
Хариултууд дээр үндэслэн оноог тооцож, оюутны LS-ийг тодорхойлно.Оюутан бүрийн хувьд 1-ээс 11 хүртэлх оноотой байна. 1-ээс 3 хүртэлх оноо нь ижил хэмжигдэхүүн доторх сурах хүсэл эрмэлзлийн тэнцвэрийг, 5-аас 7 хүртэлх оноо нь дунд зэргийн давуу талыг илэрхийлдэг бөгөөд энэ нь оюутнууд бусдад заах нэг орчныг илүүд үздэг болохыг харуулж байна. .Ижил хэмжигдэхүүний өөр нэг өөрчлөлт нь 9-11 оноо нь аль нэг төгсгөлийг илүүд үздэг болохыг харуулж байна [8].
Хэмжээ тус бүрийн хувьд эмийг "идэвхтэй", "эргэдэг" болон "тэнцвэртэй" гэж бүлэглэсэн.Жишээлбэл, оюутан тодорхой зүйл дээр "b"-ээс илүү олон удаа "a" гэж хариулж, түүний оноо нь Боловсруулах LS хэмжигдэхүүнийг төлөөлж буй тодорхой зүйлийн 5-ын босгоос давсан тохиолдолд тэрээр "идэвхтэй" LS-д хамаарна. домэйн..Харин тодорхой 11 асуултад (Хүснэгт 1) “б”-ийг “а”-аас илүү сонгож, 5-аас дээш оноо авсан сурагчдыг “эргэцүүлэх” LS гэж ангилсан.Эцэст нь оюутан "тэнцвэрт" байдалд байна.Хэрэв оноо 5 онооноос хэтрэхгүй бол энэ нь "процесс" LS юм.Ангилах үйл явц нь LS-ийн бусад хэмжигдэхүүнүүд болох ойлголт (идэвхтэй/эргэцүүлэх), оролт (харааны/амаар), ойлгох (дараалсан/дэлхий) зэрэгт давтагдсан.
Шийдвэрийн модны загварууд нь ангилах үйл явцын янз бүрийн үе шатанд шийдвэр гаргах дүрмийн өөр өөр дэд багцыг ашиглаж болно.Энэ нь түгээмэл ангилал, таамаглах хэрэгсэл гэж тооцогддог.Үүнийг урсгал диаграм [20] гэх мэт модны бүтцийг ашиглан дүрсэлж болох бөгөөд үүнд тестийг шинж чанараар нь төлөөлөх дотоод зангилаа, туршилтын үр дүнг илэрхийлэх салбар бүр, ангийн шошго агуулсан навчны зангилаа (навчны зангилаа) тус бүр байдаг.
Дүрэмд суурилсан энгийн программыг сурагч бүрийн хариулт дээр үндэслэн LS-ийг автоматаар оноож, тэмдэглэж авах боломжтой болгосон.Дүрэмд суурилсан нь IF мэдэгдлийн хэлбэрийг авах бөгөөд "IF" нь гохыг тайлбарлаж, "THEN" нь гүйцэтгэх үйлдлийг зааж өгдөг, жишээ нь: "Хэрэв X тохиолдвол Y хий" (Liu et al., 2014).Хэрэв өгөгдлийн багц нь харилцан хамаарлыг харуулж, шийдвэрийн модны загварыг зохих ёсоор сургаж, үнэлдэг бол энэ арга нь LS болон IS-ийг тохируулах үйл явцыг автоматжуулах үр дүнтэй арга байж болно.
Хөгжлийн хоёр дахь үе шатанд зөвлөмжийн хэрэгслийн нарийвчлалыг сайжруулахын тулд өгөгдлийн багцыг 255 болгон нэмэгдүүлсэн.Өгөгдлийн багцыг 1:4 харьцаагаар хуваана.Өгөгдлийн багцын 25%-ийг (64) тестийн багцад, үлдсэн 75%-ийг (191) сургалтын багц болгон ашигласан (Зураг 2).Загварыг ижил өгөгдлийн багц дээр сургаж, туршихаас сэргийлэхийн тулд өгөгдлийн багцыг хуваах шаардлагатай бөгөөд энэ нь загварыг сурахаас илүү санахад хүргэж болзошгүй юм.Загварыг сургалтын багц дээр сургаж, туршилтын багц дээрх гүйцэтгэлийг үнэлдэг - загвар нь урьд өмнө хэзээ ч харж байгаагүй өгөгдөл юм.
IS хэрэглүүрийг хөгжүүлсний дараа програм нь вэб интерфэйсээр дамжуулан шүдний эмчийн оюутнуудын хариулт дээр үндэслэн LS-ийг ангилах боломжтой болно.Вэбд суурилсан мэдээллийн аюулгүй байдлын зөвлөмж хэрэгслийн системийг Python програмчлалын хэлийг ашиглан Django хүрээг ашиглан бүтээсэн.Хүснэгт 2-т энэ системийг боловсруулахад ашигласан номын сангуудыг жагсаав.
Оюутны LS хэмжилтийг автоматаар ангилахын тулд оюутны хариултыг тооцоолох, задлах зорилгоор өгөгдлийн багц нь шийдвэрийн модны загварт ордог.
Төөрөгдлийн матрицыг өгөгдсөн өгөгдлийн багц дээр шийдвэрийн модны машин сурах алгоритмын нарийвчлалыг үнэлэхэд ашигладаг.Үүний зэрэгцээ ангиллын загварын гүйцэтгэлийг үнэлдэг.Энэ нь загварын таамаглалыг нэгтгэн дүгнэж, бодит өгөгдлийн шошготой харьцуулдаг.Үнэлгээний үр дүн нь дөрвөн өөр утга дээр суурилдаг: Үнэн эерэг (TP) – загвар эерэг ангиллыг зөв таамагласан, Худал эерэг (FP) – загвар эерэг ангиллыг таамагласан боловч үнэн шошго нь сөрөг байсан, Үнэн сөрөг (TN) – загвар нь сөрөг ангиллыг зөв таамаглаж, худал сөрөг (FN) - Загвар нь сөрөг ангиллыг урьдчилан таамагласан боловч жинхэнэ шошго эерэг байна.
Дараа нь эдгээр утгыг Python дахь scikit-learn ангиллын загварын гүйцэтгэлийн янз бүрийн хэмжигдэхүүнүүдийг, тухайлбал нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой, F1 оноог тооцоолоход ашигладаг.Энд жишээнүүд байна:
Эргэн санах (эсвэл мэдрэмж) нь m-ILS асуулгад хариулсны дараа тухайн загварын оюутны LS-ийг үнэн зөв ангилах чадварыг хэмждэг.
Өвөрмөц чанарыг жинхэнэ сөрөг хувь гэж нэрлэдэг.Дээрх томъёоноос харахад энэ нь жинхэнэ сөрөг (TN) ба жинхэнэ сөрөг ба худал эерэг (FP) харьцаа байх ёстой.Оюутны эмийг ангилах санал болгож буй хэрэгслийн нэг хэсэг болгон энэ нь үнэн зөв тодорхойлох чадвартай байх ёстой.
Шийдвэрийн модны ML загварыг сургахад ашигласан 50 оюутны анхны өгөгдлийн багц нь аннотацид хүний буруугаас болж харьцангуй бага нарийвчлалыг харуулсан (Хүснэгт 3).LS оноо болон оюутны тэмдэглэгээг автоматаар тооцоолох энгийн дүрэмд суурилсан программыг үүсгэсний дараа зөвлөмжийн системийг сургах, туршихад улам олон тооны өгөгдлийн багцыг (255) ашигласан.
Олон ангиллын төөрөгдлийн матрицад диагональ элементүүд нь LS төрөл бүрийн зөв таамаглалын тоог илэрхийлдэг (Зураг 4).Шийдвэрийн модны загварыг ашиглан нийт 64 дээжийг зөв таамагласан.Иймд энэхүү судалгаанд диагональ элементүүд нь хүлээгдэж буй үр дүнг харуулж байгаа нь загвар нь LS ангилал бүрийн ангиллын шошгыг сайн, зөв таамаглаж байгааг харуулж байна.Тиймээс зөвлөмжийн хэрэгслийн нийт нарийвчлал 100% байна.
Нарийвчлал, нарийвчлал, санах ой, F1 онооны утгыг Зураг 5-д үзүүлэв. Шийдвэрийн модны загварыг ашигладаг зөвлөмжийн системийн хувьд F1 оноо нь 1.0 "төгс" бөгөөд энэ нь төгс нарийвчлал, санах ойг илтгэж, мэдэгдэхүйц мэдрэмж, өвөрмөц байдлыг илэрхийлдэг. үнэт зүйлс.
Зураг 6-д сургалт, туршилт дууссаны дараа шийдвэрийн модны загварыг дүрслэн харуулав.Хажуу талын харьцуулалтаар цөөн онцлогтой бэлтгэгдсэн шийдвэрийн модны загвар нь илүү нарийвчлалтай, загварыг дүрслэн харуулахад хялбар болсон.Энэ нь онцлог шинж чанарыг багасгахад хүргэдэг инженерчлэл нь загварын гүйцэтгэлийг сайжруулах чухал алхам гэдгийг харуулж байна.
Шийдвэрийн модны хяналттай сургалтыг ашигласнаар LS (оролт) ба IS (зорилтот гаралт) хоорондын зураглал автоматаар үүсгэгдэж, LS бүрийн нарийвчилсан мэдээллийг агуулна.
Үр дүнгээс харахад 255 оюутны 34.9% нь нэг (1) LS хувилбарыг илүүд үзсэн байна.Ихэнх (54.3%) нь хоёр ба түүнээс дээш LS-ийг илүүд үздэг байсан.Сурагчдын 12.2% нь LS нэлээд тэнцвэртэй гэж тэмдэглэсэн (Хүснэгт 4).Малайзын их сургуулийн шүдний эмчийн оюутнуудад зориулсан үндсэн найман LS-ээс гадна LS ангиллын 34 хослол байдаг.Тэдгээрийн дотроос ойлголт, алсын хараа, ойлголт, харааны хослол нь оюутнуудын мэдээлсэн гол LS юм (Зураг 7).
Хүснэгт 4-өөс харахад сурагчдын дийлэнх нь мэдрэхүйн (13.7%) эсвэл харааны (8.6%) LS давамгайлсан байна.Сурагчдын 12.2% нь ойлголтыг алсын хараатай хослуулсан (perceptual-visual LS) гэж мэдээлсэн.Эдгээр үр дүнгээс харахад оюутнууд тогтсон арга барилаар суралцаж, санахыг илүүд үздэг, тодорхой, нарийвчилсан журмыг дагаж мөрддөг, мөн анхааралтай байдаг.Үүний зэрэгцээ тэд харж (диаграмм ашиглах гэх мэт) суралцах дуртай бөгөөд бүлгээрээ эсвэл бие даан мэдээлэл солилцож, хэрэгжүүлэх хандлагатай байдаг.
Энэхүү судалгаа нь оюутнуудын LS-ийг шуурхай, үнэн зөв урьдчилан таамаглах, тохирох IS-ийг санал болгоход чиглэгдсэн өгөгдөл олборлолтод ашигладаг машин сургалтын аргуудын тоймыг өгдөг.Шийдвэрийн модны загварыг ашиглах нь тэдний амьдрал, боловсролын туршлагатай хамгийн нягт холбоотой хүчин зүйлсийг тодорхойлсон.Энэ нь өгөгдлийн багцыг тодорхой шалгуурын дагуу дэд ангилалд хуваах замаар өгөгдлийг ангилахад модны бүтцийг ашигладаг хяналттай машин сургалтын алгоритм юм.Энэ нь навчны зангилаа дээр шийдвэр гарах хүртэл оролтын өгөгдлийг дотоод зангилаа бүрийн оролтын шинж чанаруудын аль нэгний үнэ цэнэд үндэслэн дэд олонлогт хуваах замаар ажилладаг.
Шийдвэрийн модны дотоод зангилаа нь m-ILS асуудлын оролтын шинж чанарт суурилсан шийдлийг, навчны зангилаа нь LS ангиллын эцсийн таамаглалыг илэрхийлнэ.Судалгааны явцад оролтын шинж чанар болон гаралтын таамаглалын хоорондын хамаарлыг харснаар шийдвэрийн үйл явцыг тайлбарлаж, дүрслэн харуулах шийдвэрийн модны шатлалыг ойлгоход хялбар байдаг.
Компьютерийн шинжлэх ухаан, инженерчлэлийн салбарт оюутнуудын элсэлтийн шалгалтын оноо [21], хүн ам зүйн мэдээлэл, суралцах зан төлөв [22] зэрэгт үндэслэн оюутны гүйцэтгэлийг урьдчилан таамаглахад машин сургалтын алгоритмуудыг өргөн ашигладаг.Судалгаанаас үзэхэд алгоритм нь оюутны гүйцэтгэлийг үнэн зөв таамаглаж, сурлагын бэрхшээлтэй оюутнуудыг тодорхойлоход тусалдаг.
Шүдний сургалтанд зориулсан виртуал өвчтөний симуляторыг хөгжүүлэхэд ML алгоритмыг ашиглах талаар мэдээлж байна.Симулятор нь бодит өвчтөнүүдийн физиологийн хариу урвалыг үнэн зөв гаргах чадвартай бөгөөд шүдний эмчийн оюутнуудыг аюулгүй, хяналттай орчинд сургахад ашиглаж болно [23].Бусад хэд хэдэн судалгаанаас харахад машин сургалтын алгоритмууд нь шүдний болон эмнэлгийн боловсрол, өвчтөний тусламж үйлчилгээний чанар, үр ашгийг дээшлүүлэх боломжтой болохыг харуулж байна.Шинж тэмдэг, өвчтөний шинж чанар зэрэг өгөгдлийн багц дээр үндэслэн шүдний өвчнийг оношлоход туслах зорилгоор машин сургалтын алгоритмуудыг ашигласан [24, 25].Бусад судалгаанууд өвчтөний үр дүнг урьдчилан таамаглах, өндөр эрсдэлтэй өвчтөнүүдийг тодорхойлох, хувийн эмчилгээний төлөвлөгөө боловсруулах [26], шүдний шүдний эмчилгээ [27], шүд цоорох өвчний эмчилгээ [25] зэрэг ажлуудыг гүйцэтгэхийн тулд машин сургалтын алгоритмуудыг ашигласан.
Шүдний эмчилгээнд машин сургалтын хэрэглээний талаархи тайлангууд нийтлэгдсэн ч шүдний боловсролд хэрэглэх нь хязгаарлагдмал хэвээр байна.Иймээс энэхүү судалгаа нь шүдний эмчийн оюутнуудын дунд LS болон IS-тэй хамгийн нягт холбоотой хүчин зүйлсийг тодорхойлохын тулд шийдвэрийн модны загварыг ашиглахыг зорьсон.
Энэхүү судалгааны үр дүнгээс харахад боловсруулсан зөвлөмжийн хэрэгсэл нь өндөр нарийвчлалтай, төгс нарийвчлалтай байгаа нь багш нарт энэхүү хэрэглүүрээс ашиг тус хүртэх боломжтойг харуулж байна.Өгөгдөлд тулгуурласан ангиллын үйл явцыг ашигласнаар энэ нь хувь хүнд тохирсон зөвлөмж өгч, сурган хүмүүжүүлэгч, оюутнуудын боловсролын туршлага, үр дүнг сайжруулах боломжтой.Тэдгээрийн дотроос зөвлөмжийн хэрэгслээр олж авсан мэдээлэл нь багш нарын сонгосон заах аргууд болон оюутнуудын суралцах хэрэгцээ хоорондын зөрчлийг шийдвэрлэх боломжтой.Жишээлбэл, зөвлөмж өгөх хэрэгслүүдийн автомат гаралтын ачаар оюутны IP-г тодорхойлж, холбогдох IP-тэй тааруулахад шаардагдах хугацаа мэдэгдэхүйц багасах болно.Ингэснээр тохирсон сургалтын үйл ажиллагаа, сургалтын хэрэглэгдэхүүнийг зохион байгуулж болно.Энэ нь сурагчдын сурах эерэг зан үйл, анхаарлаа төвлөрүүлэх чадварыг хөгжүүлэхэд тусалдаг.Нэгэн судалгаагаар оюутнуудад өөрсдийн сонгосон LS-д тохирсон сургалтын хэрэглэгдэхүүн, сургалтын үйл ажиллагаанууд нь оюутнуудыг нэгтгэх, боловсруулах, илүү их боломжийг олж авахын тулд суралцах олон арга замаар таашаал авахад тусалдаг гэж мэдээлсэн [12].Судалгаанаас харахад сурагчдын хичээлд оролцох оролцоог сайжруулахаас гадна сурагчдын сурах үйл явцыг ойлгох нь багшлах дадал, сурагчидтай харилцах харилцааг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг [28, 29].
Гэсэн хэдий ч орчин үеийн бусад технологийн нэгэн адил бэрхшээл, хязгаарлалт байдаг.Үүнд өгөгдлийн нууцлал, өрөөсгөл, шударга байдалтай холбоотой асуудлууд, шүдний боловсролд машин сургалтын алгоритмыг хөгжүүлэх, хэрэгжүүлэхэд шаардагдах мэргэжлийн ур чадвар, нөөц;Гэсэн хэдий ч энэ чиглэлээр өсөн нэмэгдэж буй сонирхол, судалгаа нь машин сургалтын технологи нь шүдний боловсрол, шүдний үйлчилгээнд эерэг нөлөө үзүүлж болзошгүйг харуулж байна.
Энэхүү судалгааны үр дүнгээс харахад шүдний эмчийн оюутнуудын тал хувь нь мансууруулах бодисыг "ойлгох" хандлагатай байдаг.Энэ төрлийн суралцагчид баримт, бодит жишээнүүдийг илүүд үздэг, практик баримжаатай, нарийвчилсан мэдээлэлд тэвчээртэй ханддаг, "харааны" LS-ийг илүүд үздэг бөгөөд суралцагчид санаа, бодлоо илэрхийлэхийн тулд зураг, график, өнгө, газрын зургийг ашиглахыг илүүд үздэг.Одоогийн үр дүн нь шүдний болон анагаахын оюутнуудын LS-ийг үнэлэхэд ILS ашигладаг бусад судалгаатай нийцэж байгаа бөгөөд ихэнх нь мэдрэхүйн болон харааны LS шинж чанартай байдаг [12, 30].Далмолин нар оюутнуудад LS-ийн талаар мэдээлэл өгөх нь тэдний сурах чадамжид хүрэх боломжийг олгодог гэж үздэг.Багш нар сурагчдын боловсролын үйл явцыг бүрэн дүүрэн ойлгож чадвал сургалтын янз бүрийн арга, үйл ажиллагаа хэрэгжиж, суралцагчдын гүйцэтгэл, суралцах туршлага сайжирна гэж судлаачид үздэг [12, 31, 32].Бусад судалгаанууд нь оюутнуудын LS-ийг тохируулах нь тэдний сурах арга барилыг өөрчилсний дараа тэдний сурах туршлага, гүйцэтгэл сайжирч байгааг харуулж байна [13, 33].
Сурагчдын сурах чадварт тулгуурлан заах стратегийн хэрэгжилтийн талаар багш нарын санал бодол өөр байж болно.Зарим хүмүүс энэ аргын ашиг тусыг, тухайлбал мэргэжлийн хөгжлийн боломж, зөвлөгч, олон нийтийн дэмжлэгийг харж байгаа бол зарим нь цаг хугацаа, байгууллагын дэмжлэгийн талаар санаа зовж магадгүй юм.Тэнцвэртэй байхыг эрмэлзэх нь сурагч төвтэй хандлагыг бий болгох гол түлхүүр юм.Их сургуулийн удирдлагууд зэрэг дээд боловсролын байгууллагууд шинэлэг туршлагыг нэвтрүүлж, багш нарын хөгжлийг дэмжих замаар эерэг өөрчлөлтийг бий болгоход чухал үүрэг гүйцэтгэж чадна [34].Жинхэнэ динамик, мэдрэмжтэй дээд боловсролын тогтолцоог бий болгохын тулд бодлого боловсруулагчид бодлогын өөрчлөлт хийх, технологийн интеграцчлалд нөөцөө зориулах, оюутан төвтэй хандлагыг дэмжих тогтолцоог бий болгох зэрэг зоригтой алхам хийх ёстой.Эдгээр арга хэмжээ нь хүссэн үр дүнд хүрэхэд маш чухал юм.Ялгаварлан сургах талаар сүүлийн үеийн судалгаагаар ялгаж сургах ажлыг амжилттай хэрэгжүүлэхийн тулд багш нарыг тасралтгүй сургах, хөгжүүлэх боломжуудыг шаарддаг болохыг тодорхой харуулж байна [35].
Энэхүү хэрэгсэл нь сурагчдад ээлтэй сургалтын үйл ажиллагааг төлөвлөхөд оюутан төвтэй хандлагыг авах хүсэлтэй шүдний эмч нарт үнэ цэнэтэй дэмжлэг болдог.Гэсэн хэдий ч энэхүү судалгаа нь шийдвэрийн модны ML загварыг ашиглахаар хязгаарлагддаг.Ирээдүйд зөвлөмжийн хэрэгслийн нарийвчлал, найдвартай байдал, нарийвчлалыг харьцуулахын тулд өөр өөр машин сургалтын загваруудын гүйцэтгэлийг харьцуулахын тулд илүү их мэдээлэл цуглуулах хэрэгтэй.Нэмж дурдахад, тодорхой даалгаварт хамгийн тохиромжтой машин сургалтын аргыг сонгохдоо загварын нарийн төвөгтэй байдал, тайлбар зэрэг бусад хүчин зүйлсийг харгалзан үзэх нь чухал юм.
Энэхүү судалгааны хязгаарлалт нь зөвхөн шүдний эмчийн оюутнуудын дунд LS болон IS-ийн зураглалд анхаарлаа хандуулсан явдал юм.Тиймээс боловсруулсан зөвлөмжийн систем нь зөвхөн шүдний эмчийн оюутнуудад тохирохыг санал болгодог.Ерөнхий дээд боловсролын оюутны хэрэглээнд өөрчлөлт оруулах шаардлагатай.
Шинээр боловсруулсан машин сургалтанд суурилсан зөвлөмжийн хэрэгсэл нь сурагчдын LS-ийг харгалзах IS-д шууд ангилж, тааруулах чадвартай бөгөөд энэ нь шүдний багш нарт холбогдох заах, суралцах үйл ажиллагааг төлөвлөхөд нь туслах шүдний боловсролын анхны хөтөлбөр болж байна.Өгөгдөлд тулгуурласан триажийн үйл явцыг ашигласнаар энэ нь хувь хүнд тохирсон зөвлөмж өгөх, цаг хэмнэх, сургалтын стратегийг сайжруулах, зорилтот арга хэмжээг дэмжих, байнгын мэргэжлийн хөгжлийг дэмжих боломжтой.Үүний хэрэглээ нь шүдний боловсролд оюутан төвтэй хандлагыг дэмжих болно.
Гилак Жани Ассошиэйтед Пресс.Оюутны сурах арга барил, багшийн заах арга барил хоёрын таарч, таарахгүй байх.Int J Mod Educ Компьютерийн шинжлэх ухаан.2012;4(11):51–60.https://doi.org/10.5815/ijmecs.2012.11.05
Шуудангийн цаг: 2024 оны 4-р сарын 29