Студенттик билим берүүчү окуу жайларында, анын ичинде стоматологиядагы окуучуларга багытталган окуу (SCL) муктаждык бар. Бирок, SCL стоматологиялык билим берүүдө чектелген. Ошондуктан, бул изилдөө дарактын машинасын үйрөнүү дарактарын окутуу (ML) технологиясын колдонуу менен, стоматологияны (LS) технологиясын колдонуу менен стоматологияны (ML) технологиясын колдонуу менен, стоматологиялык стилдердин (LS) техникасынын (LS) техникасынын (LS) техникасынын (LS) техникасынын (МЛ) технологиясын) колдонууга көмөктөшөт . Тиш студенттеринин келечектүү ыкмалары.
Малая университетинин жалпы 255 стоматологиялык окуучусу окуунун стилдери (М-ILS) анкетасынын өзгөргөн индекси (M-ILS) анкетасы, ал аларды өзөгүмдө классификациялоо үчүн 44 нерсени камтыган. Чогулган маалыматтар (маалымат базасы деп аталат) Окуучулардын окуу стилдерди эң ылайыктуу деп атоо үчүн автоматтык түрдө беттешүүнү үйрөнүү. Машинанын окутуусунун тактыгы - бул сунуштама куралы, андан кийин бааланат.
Чечим дарактын моделдерин колдонуу дарагы моделдерин колдонуу LS (киргизүү) жана бул ар бир стоматологиялык студент үчүн тийиштүү окуу стратегияларын тез арада окуу стратегияларынын тизмесин түзүүгө мүмкүндүк берет. Сунуштоо куралы - бул кемчиликсиз тактыкты чагылдырып, алардын жалпы сезимталдык жана өзгөчөлүгү бар экендигин көрсөткөн жалпы моделдин тактыгын эске алынды.
Данктын чечиминин дарагына негизделген сунуштама куралы - стоматологиялык студенттердин окуу стилдерин тийиштүү окуу стратегиялары менен так дал келтире алат. Бул курал окуучуларга багытталган курстарды же окуучулардын окуу тажрыйбасын өркүндөтө турган модулдарды пландаштыруу үчүн күчтүү варианттарды берет.
Окутуу жана үйрөнүү билим берүү мекемелериндеги фундаменталдык иш-чаралар. Сапаттуу кесиптик билим берүү тутумун өнүктүрүүдө студенттердин окуучуларынын муктаждыктарына көңүл буруу маанилүү. Окуучулардын жана алардын окуу чөйрөсүнүн өз ара аракеттенүүсү өзүнөн-өзүнөн аныктоого болот. Изилдөөлөр көрсөткөндөй, мугалимдердин окуучуларынын жана студенттердин билим алуусуна терс кесепеттерге алып келиши мүмкүн деп болжолдойт. Бул студенттик иш-аракеттердин натыйжасында кыйыр түрдө таасир этет [1,1].
Бул мугалимдердин студенттерге билимин жана көндүмдөрүн, анын ичинде студенттерге үйрөнүүгө жардам берүү үчүн колдонгон ыкма. Жалпысынан сүйлөө, жакшы мугалимдер окутуу стратегиясын пландаштырууда же окуучуларынын билим деңгээлине дал келген, алар үйрөнүп жаткан түшүнүктөр жана алардын окуу баскычы. Теориялык жактан, лс жана дал келгенде, студенттер натыйжалуу үйрөнүү үчүн белгилүү бир көндүмдөрдү уюштуруп, колдоно алышат. Адатта, сабактын планы, мисалы, окутуу практикасына же көзкарандысыз иш-аракеттерден жетектөө практикасынан өтүү үчүн бир нече өткөөлдөрдүн ортосунда бир нече өткөөлдөрдү камтыйт. Ушуну эске алуу менен, натыйжалуу окутуучулар көбүнчө окуучулардын билимин жана көндүмдөрүн куруу максатында нускаманы пландаштырышат.
SCLге суроо-талап жогорку окуу жайларда, анын ичинде стоматологияда өсүүдө. SCL стратегиялары студенттердин окуу муктаждыктарын канааттандыруу үчүн иштелип чыккан. Маселен, мисалы, студенттер окуу иш-чараларына жана мугалимдерине жигердүү катышып жатса, анда фасилитатор болуп иштейт жана баалуу жооп кайтаруу үчүн жооп берет. Студенттердин билим деңгээлине же тандоолоруна ылайыктуу билим берүүчү материалдарды жана иш-аракеттерди жүргүзүү студенттердин билим алуу чөйрөсүн өркүндөтүп, позитивдүү окуу тажрыйбасын өркүндөтө алат деп айтылат.
Жалпысынан сүйлөө, стоматологиялык студенттердин окуу процесси ар кандай клиникалык жол-жоболорго жана клиникалык чөйрөдө эффективдүү жөндөмдүүлүктөрдү иштеп чыгуу үчүн талап кылынган клиникалык жол-жоболорго таасир этет. Окутуунун максаты студенттерди стоматологиялык көндүмдөр менен айкалыштырууга мүмкүнчүлүк берүү жана алынган билимди жаңы клиникалык кырдаалдарга колдонууга мүмкүнчүлүк берүү болуп саналат [6, 7]. LS ортосундагы мамилеге байланыштуу эрте изилдөө жана артыкчылыктуу LSге картайган окуу стратегиясын жөнгө салуучу билим берүү процессин өркүндөтүүгө жардам берет. Авторлор ошондой эле студенттердин окуу жана муктаждыктарына ылайыкташуу үчүн ар кандай окутуу жана баалоо ыкмаларын колдонууну сунуштайт.
Окуучулардын теманы тереңирээк билимди жана түшүнүүнү өркүндөтө турган долбоорлорду, өнүгүүсүнө, өнүгүүсүнө, өнүгүүсүнө жардам берүү үчүн мугалимдер билимин колдонуудан пайда алышат. Изилдөөчүлөр бир нече Ls баалоо куралдарын иштеп чыгышты, мисалы, Көл прикмендик окуу модели, тырышчаак-күмүш жетилген окуу стилин (FSLSM) жана Flming VAK / Vark модели (5, 9, 10]. Адабият боюнча, бул окуу моделдери эң көп колдонулган жана эң көп изилденген окуу моделдери. Учурдагы изилдөө ишинде FSLSM стоматологиялык студенттердин арасында LS баалоо үчүн колдонулат.
FSLSM инженердик-инженердик билим алуу үчүн кеңири колдонулган модель. Саламаттыкты сактоо илимдеринин (анын ичинде медицина, медайымдар, дарыкана жана странтия) көп басылып чыккан (5, 11, 12, 13]. FLSMдеги LS өлчөмүн өлчөө үчүн колдонулган курал (ILS) окуу индекси (8] 44 нерсени камтыйт, ал 44 нерсени камтыйт, ал 44 пункт (активдүү / ойнотуу), кабылдоо (кабылдоо / интуитив), Киргизүү (визуалдык). / оозеки) жана түшүнүү (ырааттуу / глобалдык) [14].
1-сүрөттө көрсөтүлгөндөй, ар бир FSLSM өлчөмү үстөмдүк кылган артыкчылыкка ээ. Мисалы, иштетүү өлчөмүндө, "жигердүү" студенттер окуу материалдары менен түздөн-түз өз ара аракеттенүү, иштеп, топтордо үйрөнө башташат жана топтордо билим алышат. "Ой жүгүртүү" ls ой жүгүртүү жана жалгыз иштөөнү артык көрүүнү билдирет. ЛСтин "кабылдаган" өлчөмүн "сезимди" жана / же "интуицияга" бөлүүгө болот. "Сезүү" студенттер: "Интуитивдүү" студенттерге карата абстрактуу материалды тандагандарга салыштырмалуу фактурикалык жол-жоболорду артык көрүшөт. LS "киргизүү" өлчөмү "визуалдык" жана "оозеки" окуучулардан турат. "Визуалдык" адамдар визуалдык демонстрациялар аркылуу билүүнү артык көрүшөт (мисалы, диаграммалар, видеолор, видео же жандуу демонстрациялар), ал эми адамдар "оозеки" л.з. "Түшүнүү" LS өлчөмүн "түшүнүү", мындай окуучуларга "ырааттуу" жана "глобалдык" деп бөлүнөт. "Кезектеги окуучуларга сызыктуу ой процесстерин тандашат жана кадам менен машыгууну үйрөнүшөт, ал эми глобалдык окуучулар бирдиктүү ой жүгүртүү процессине ээ болушат жана алар билгендерин жакшыраак түшүнүшөт.
Жакында көптөгөн изилдөөчүлөр маалыматтарды автоматтык түрдө ачууга, анын ичинде ири өлчөмдөгү маалыматтарды чечмелеп бере турган жаңы алгоритмдерди жана моделдерди иштеп чыгуу ыкмаларын изилдей башташты [15, 16]. Берилген маалыматтардын негизинде МЛ (машина үйрөнүү) алгоритмдердин курулушунун негизинде келечектеги натыйжаларды болжолдой турган оймо-чиймелерди жана гипотезаларды жарата алат. Жөнөкөй сөз менен айтканда, машинанын окуу ыкмалары киргизүү маалыматтарды башкарып, алгоритмдерди окутуу жана окутуу. Андан соң, көрсөтүлгөн киргизүү маалыматтары үчүн ушул сыяктуу кырдаалдардын негизинде көрсөтүлгөн же натыйжаны болжолдогон диапазону пайда болот. Жетекчи машинанын окуу алгоритмдеринин негизги артыкчылыгы - бул идеалдуу жана каалаган натыйжаларды орнотуу мүмкүнчүлүгү (17].
Маалыматка негизделген ыкмаларды колдонуу аркылуу, дарактын башкаруу моделдери, LS автоматтык табылышы мүмкүн. Чечим дарактары ар кандай тармактарда, анын ичинде саламаттык сактоо илимдеринде окуу программаларында кеңири колдонулган деп билдирилген [18, 19]. Бул изилдөөдө модель тутумдук иштеп чыгуучулардын студенттердин LSди аныктап, алар үчүн эң жакшысын сунуштайт.
Бул изилдөөнүн максаты - бул студенттердин LS тарабына негизделген жеткирүү стратегиясын иштеп чыгуу жана SCL мамилелерин иштеп чыгуу, л.з. Сунуштуу куралды - SCL ыкмасынын стратегиясынын дизайн агымы 1-сүрөттө келтирилген.
Тактап айтканда, маалыматтык коопсуздукту сунуштоонун мүнөздөмөлөрү, веб-технологияларды колдонууну жана чечим дарек машинасын үйрөнүүнү колдонууну камтыйт. Системаны иштеп чыгуучулар уюлдук телефондор жана планшеттер сыяктуу мобилдик шаймандарга ылайыкташтырып колдонуучунун тажрыйбасын жана мобилдүүлүгүн жогорулатат.
Эксперимент эки этапта жана окуучуларга Малая университетинин стоматологиясы факультетинин ыктыярдуу негизине катышкан. Катышуучулар стоматологиялык студенттин онлайн режимине англис тилинде жооп беришти. Баштапкы фазада, чечим кабыл алуу дарактын машинасын окутуу алгоритмди окутуу үчүн 50 окуучуга маалымат таразасы колдонулган. Өнүгүү процессинин экинчи этабында өнүккөн инструменттин тактыгын жогорулатуу үчүн 255 студенттин маалымат базасы колдонулган.
Бардык катышуучулар Microsoft командалары аркылуу, академиялык жылына жараша, ар бир сахнанын башында онлайн режиминде брифинг алышат. Изилдөөнүн максаты түшүндүрүлүп, маалыматтуу макулдук алынды. Бардык катышуучулар М-ILSке кирүү үчүн шилтеме менен камсыз болгон. Ар бир окуучуга анкета боюнча 44 нерсеге жооп берүүгө буйрук берилген. Аларды бир жума бою, семестр башталышына чейин, семестрдин башталышына чейин аларга ыңгайлуу болгон учурда жана жайгашкан жерге ыңгайлуу учурларда аларга ыңгайлуу болгон. М-ILS баштапкы ILS куралына негизделген жана стоматологиялык студенттер үчүн өзгөртүлгөн. Түпнуска ILSке окшош, анын курамында 44 тең бөлүштүрүлгөн буюмдар (A, b), ар бир ар бир FSLSM чен өлчөмүн баалоо үчүн колдонулган 11 нерсе бар.
Куралды өнүктүрүүнүн баштапкы баскычтарында, изилдөөчүлөр 50 тиш окуучуга 50 тиш окуучусун колдонуп, карталарды кол менен аннотациялаган. FSLMге ылайык, тутум "A" жана "В" жоопторун берет. Эгерде студент жооп катары "" a "деп тандап алса, анда ал активдүү / кабылдоо / визуалдык / визуалдык деп табылса, анда студент" B "деп эсептесе, студент офицер / интуитив / лингвистикалык деп эсептелген болсо . / глобалдык окуучу.
Стоматологиялык билим берүүчүлөрдүн жана тутумдук иштеп чыгуучулар ортосунда иштөөнү калибрлөөдөн кийин, суроолордун негизинде фллсм домендин негизинде тандалып алынып, ар бир окуучуга божомолдоо үчүн млн моделин азыктандырды. "Таштандылар Киргизүү маалыматтарынын сапаты машинанын окуу моделинин тактыгын жана тактыгын аныктайт. Инженердик фаза учурунда "A" жана "В" жооптору "A" жана "В" жооптору болуп саналат, бул "A" жана "В" жоопторунун суммасы. Баңги заттарын аныктоо номерлеринин 1-таблицасында келтирилген.
Жоопторго негизделген упайды эсептеп, студенттин ls экендигин аныктаңыз. Ар бир окуучу үчүн упай диапазону 1ден 11ге чейин, бир эле өлчөмдө окуу артыкчылыктарынын тең салмактуулугунун балансы экендигин көрсөтөт, ал эми студенттердин башкаларды окуткан бир чөйрөнү артык көрөрүн көрсөтөт. . Ушул эле өлчөмдөгү дагы бир вариация - бул 9дан 11ге чейинки упайлар бир учу же экинчисине күчтүү артыкчылык көрсөтүүнү чагылдырат.
Ар бир өлчөм үчүн дары-дармектер "жигердүү", "чагылдыруучу" жана "салмактуу" деп топтошкон. Мисалы, студент "B" деп аталган нерсеге "b" жооп бергенде, "В" деп жооп бергенде, ал эми анын упайы 5-л.з. өлчөмүн иштеп чыккан белгилүү бир пункт үчүн 5 босогосунан ашып кетсе, анда ал "активдүү" LSге таандык Домен. . Бирок, студенттер "A" конкреттүү 11 суроого "B" деп тандаганда, студенттер "а" деп тандап, "B" деп атагандыктан, "B" деп аталып калышты. Акырында, студент "тең салмактуулук" абалында. Эгерде упай 5 упайдан ашпаса, анда бул "процесс" LS. Классификациялоо процесси башка LS өлчөмдөрү үчүн кайталанган, тактап айтканда кабылдоо (активдүү / ой жүгүртүү), киргизүү (визуалдык / оозеки) жана түшүнүү (ырааттуу / глобалдык).
Чечим дарактын моделдери Классификациялоо процессинин ар кандай баскычтарында функциялардын жана чечим эрежелеринин ар кандай бөлүгүнүн ар кандай катмарларын колдоно алышат. Ал популярдуу классификациялоо жана божомолдоо куралы деп эсептелет. Ал сыпайы сыяктуу дарактын түзүлүшүн колдонуп, сыпаттагы сыпатталган ички түйүндөр бар, анда сыпаттагы, ар бир филиал, тест натыйжаларын билдирет, ал эми ар бир жалбырактын энбелгисин камтыйт.
Ар бир окуучунун жоопторуна негизделген ар бир окуучунун л тизмектерин автоматтык түрдө упай берүү жана аннотациялоо үчүн жөнөкөй эреже негизделген программа түзүлгөн. Демек, эгерде "эгер" мырзаны "мындайча сүрөттөө үчүн", эгерде "эгер" аткарыла турган иш-аракеттерди белгилеген, мисалы: "Эгерде x болсо, анда y y" if "(liu et et al., 2014). Эгерде маалыматтарды корреляциялоого жана чечим кабыл алуучу дарактын модели талаптагыдай даярдалса, анда мындай мамиле матчты автоматташтыруунун натыйжалуу жолун автоматташтыруунун натыйжалуу жолу болушу мүмкүн.
Өнүгүү фазасында, маалымат куралы үчүн маалымат куралы үчүн 255ке чейин көбөйдү. Маалымат топтому 1: 4 коэффициентке бөлүнөт. Тест топтому үчүн 25% (64) белгиленген тартипте колдонулган, ал эми калган 75% (191) 45% (191) колдонулган (2-сүрөт). Моделдин даярдалышына жол бербөө үчүн, маалыматтарды топтоштуруу керек, бул моделди үйрөнүүдөн көрө, моделин эстеп калууга алып келиши мүмкүн. Модель окутуу боюнча окутулат жана анын ишинин натыйжалуулугун бааланат.
Куралы иштелип чыккандан кийин, өтүнмөдө LS тиш окуучуларынын веб интерфейси аркылуу жоопторунун негизинде классификациялай алат. Веб-маалыматтарга негизделген коопсуздук боюнча Сунуш берүүчү Сунуш тутуму Python программалоо тилин бактык катары колдонуп, Python программалоо тилин колдонуп курулган. 2-таблицада бул тутумду өнүктүрүүдө колдонулган китепканалар тизмелерин келтиришет.
Маалыматтар, студенттердин жана окуучулардын LS өлчөөсүн автоматтык түрдө классификациялоо үчүн студенттердин жоопторун эсептөө жана алуу үчүн чечим дарек модели менен азыктанат.
Башаламандык матрица чечим дарек машинасынын алгоритминин алгоритмин үйрөнүү үчүн колдонууга колдонулат. Ошол эле учурда, ал классификациялык моделдин аткарылышына баа берет. Бул моделдин божомолун жалпылайт жана аларды маалыматтык этикеткаларына салыштырат. Баалоо натыйжалары төрт ар кандай маанилердин негизинде: чыныгы позитивдүү (TP) - моделдин позитивдүү категориясы, жалган позитивдүү (FP) позитивдүү категорияга алынды, бирок чыныгы этикетка терс, чыныгы терс (TN) Модель терс классты туура болжолдошту, жалган терс (FN) - модел терс классты болжолдойт, бирок чыныгы энбелги оң.
Андан кийин бул баалуулуктар Python'до, тактап айтканда, тактык, тактык, эскирген жана F1 упайынын тактык, тактык, эскирген жана F1 упайынын ар кандай көрсөткүчтөрүн эсептөө үчүн колдонулат. Бул жерде мисал келтирилген:
Эске салсак (же сезимталдык) Моделдин студенттердин ллорун M-ILS анкетасына жооп бергенден кийин так классификациялоо жөндөмүн ченем.
Өзгөчөлүгү чыныгы терс баа деп аталат. Жогорудагы формуладан көрө алгандан кийин, чыныгы негативдердин (TN) чыныгы негативдердин жана жалган позитивдерге (FP) катышууга катышышы керек. Студенттик дары-дармектерди классификациялоо үчүн сунушталган куралдын бир бөлүгү катары, ал так аныктоо мүмкүнчүлүгүнө ээ болушу керек.
Чечим даракка машыктыруу үчүн колдонулган 50 окуучуга арналган баштапкы маалымат базасы, аннотацияларда адамдын катасы үчүн адамдын катасы менен салыштырмалуу төмөн тактыкты көрсөттү (3-таблица). ЛС упайларын жана студенттик аннотацияларды автоматтык түрдө эсептөө үчүн жөнөкөй эреже боюнча программаны түзгөндөн кийин, сунуштар тутумун үйрөтүү жана сыноо үчүн колдонулган маалыматтардын саны көбөйүүдө.
Мультондук башаламандык матрицасында, диагоналдык элементтер ар бир LS түрү үчүн туура болжолдоолордун санын билдирет (4-сүрөт). Чечим дарактын моделин колдонуу, жалпы 64 үлгүлөрү туура болжолдонгон. Ошентип, бул изилдөөдө диагоналдык элементтер күтүлүп жаткан натыйжаларды көрсөтүп, моделдин жакшы иш-аракеттерди жасагандыгын жана ар бир LS классификациясын так айта алат. Ошентип, сунуштаманын куралынын жалпы тууралыгы - 100%.
5-сүрөттө тактыктын, эскилиги жетки, эскилиги жеткен тактык, эскилиги жеткендиги жана F1дин чечими үчүн көрсөтүлөт. баалуулуктар.
6-сүрөттө окутуу жана тестирлөө аяктагандан кийин чечим дарек моделин визуалдаштыруу көрсөтүлөт. Каптал ар тараптуу салыштырганда, азыраак өзгөчөлүктөрү бар чечим чыгарылган дарактын модели андан жогорку тактык жана оңой моделди визуализациялоону көрсөттү. Бул өзгөчөлүктөрдү кыскартууга алып келген функция инженерия - моделдин натыйжалуулугун жогорулатуунун маанилүү кадамы.
Чечим дарагын колдонуу менен, окуу дарагын көзөмөлдөп, LS (киргизүү) жана ар бир LS үчүн кеңири маалымат камтылган жана кеңири маалымат камтылган.
Натыйжалар көрсөткөндөй, 255 студенттин 34,9% артыкчылыкка ээ (1) LS тандоосу. Көпчүлүк (54,3%) эки же андан көп LS артыкчылыктарын өткөрүштү. Окуучулардын 12,2% ls тең салмактуу экендигин белгилешти (4-таблица). Малайл Студенттер Университетинин Университетинин 3-сегиз негизги LSден тышкары, LS классификациялары бар. Алардын катарында кабылдоо, көрүнүш жана кабылдоонун жана көз караштын айкалышы студенттер жөнүндө кабарлаган негизги Ls (7-сүрөт).
4-таблицадан көрүнүп тургандай, көпчүлүк студенттердин көпчүлүгү басымдуулук кылуучу (13,7%) же визуалдык (8,6%) LS бар. Студенттердин 12,2% ы бир элеске айкалышкан (кабылдоо-визуалдык ls). Бул ачылыштар студенттер белгиленген ыкмаларды үйрөнүүнү жана эсиңизден чыгарууну, белгилүү жана деталдуу жол-жоболорду ээрчип, көңүл бурууну каалашат жана табиятта кунт коюп турушат. Ошол эле учурда, алар карап туруу менен (диаграммаларды ж.б.) изилдеп үйрөнүшөт жана топтордо же өз алдынча маалымат талкуулашат жана колдонушат.
Бул изилдөө машинанын тоо-кен иштеринде колдонулган машинаны үйрөнүү техникалары жөнүндө кыскача маалымат берет, студенттердин л.з. Чечим дарактын моделин колдонуу алардын жашоосу жана билим берүү тажрыйбалары менен тыгыз байланышкан факторлорду аныктады. Бул маалыматтарды белгилүү бир критерийлерге негизделген маалыматтарды субкатегорияларга бөлүү менен бөлүштүрүү үчүн, алгоритмди колдонгон көзөмөлдөнгөн машинаны үйрөнүү. Ал ар бир ички түйүндүн өзгөчөлүктөрүнүн биринин наркынын биринин наркынын биринин наркынын биринин маанисинин биринин келип чыгышына байланыштуу, ал эми жалбырактын түйүнүндө чечим кабыл алынганга чейин, ал киргизүү маалыматтарын субсидияга бөлүү менен иштейт.
Чечим дарактын ички түйүндөрү М-ILS көйгөйүнүн мүнөздөмөлөрүнүн негизинде чечимди билдирет жана жалбырактын түйүндөрү акыркы LS классификациясын билдирет. Изилдөөнүн жүрүшүндө чечим кабыл алуу функцияларын жана продукциялардын ортосундагы байланышты карап чыгуу менен, чечим чыгарууну жана элестеткен чечим чыгарууну жана элестеткен чечимдердин иерархиясын түшүнүү оңой.
Информатика жана инженерия жана инженердик, машинаны үйрөнүү алгоритмдери өзүлөрүнүн кире бериш бөлмөлөрүнө негизделген студенттердин иш-аракеттерин болжолдоо үчүн кеңири колдонулат [21], демографиялык маалыматтарды жана үйрөнүү жүрүм-туруму. Изилдөөлөр көрсөткөндөй, алгоритм студенттик ишти алдын-ала болжолдонгон жана аларга окуу кыйынчылык үчүн тобокелге салган студенттерди аныктоого жардам берген.
Дентал боюнча тренинг үчүн виртуалдык окутуу үчүн виртуалдык пациенттин симуляторлорун иштеп чыгууда млгоритмдерди колдонуу билдирилди. Тренингдин физиологиялык жоопторун так чагылдырууга жөндөмдүү жана стоматологиялык студенттерди коопсуз жана башкарылуучу чөйрөдө машыктыруу үчүн колдонсо болот [23]. Башка бир нече изилдөөлөр көрсөткөндөй, машинанын билим алуу алгоритмдери стоматологиялык жана медициналык билим берүүнүн сапатын жана натыйжалуулугун жогорулатышы мүмкүн. Дишикалык оорулардын диагнозун диагноз коюуга көмөктөшүү үчүн, мисалы, белгилер жана пациенттин мүнөздөмөлөрү сыяктуу маалыматтар топтомдорунун диагнозун аныктоого көмөктөшүү үчүн колдонулган [24, 25]. Башка изилдөөлөр алгоритмдерди үйрөнүү алгоритмдерди үйрөнүү алгоритмдерин колдонууну, мисалы, тобокелдиктин натыйжаларын аныктоо, жекелештирилген дарылоо пландарын иштеп чыгууда (26], периодонталдык дарылоо [27] жана Caries дарылоосун камсыз кылат.
Дентрафтагы машинаны үйрөнүү жөнүндө отчеттор жарыяланганына карабастан, анын стоматологиялык билим берүүдө анын арызы чектелүү бойдон калууда. Ошондуктан, бул изилдөө дарак моделин колдонууга багытталган, л.з.
Бул изилдөө жыйынтыктары көрсөткөндөй, өнүккөн сунуштама куралы мугалимдердин бул куралды пайда алып келе тургандыгын көрсөтүп турат. Маалыматка негизделген классификациялоо процессин колдонуп, ал жекелештирилген сунуштарды жана билим берүүчүлөргө жана студенттер үчүн билим берүү тажрыйбаларын жана натыйжаларын өркүндөтө алат. Алардын катарында, сунуштама куралдары аркылуу алынган маалымат мугалимдердин артыкчылыктуу окутуу ыкмаларын жана студенттердин билим алуу муктаждыктарынын ортосундагы чыр-чатактарды чече алат. Мисалы, сунуштама куралдардын автоматташтырылган продукциясынын автоматташтырылган продукциясынын эсебинен студенттин интегин аныктоо үчүн талап кылынган убакыт жана ага тиешелүү интеллектуалдык менчикке дал келет. Ошентип, окутуу боюнча окутуу иш-чаралары жана окуу материалдары уюштурулушу мүмкүн. Бул студенттердин позитивдүү окууга жана көңүл топтоо жөндөмүн өнүктүрүүгө жардам берет. Бир изилдөө окуучуларга билим берүүчү материалдар жана билим берүү иш-аракеттерин берүү студенттерге өзүлөрүнүн интеграциялоо, процесстерге бир нече жолу билим алуусуна жардам берип, билим алуудан ырахат алууга жардам берет деп билдирди [12]. Изилдөөлөр көрсөткөндөй, класста окуучулардын катышуусун жакшыртууга караганда, студенттердин окуу процессин түшүнүү практиканы өркүндөтүүдө жана студенттер менен байланышууда маанилүү ролду ойнойт (28, 29].
Бирок, заманбап технологиялар сыяктуу эле, көйгөйлөр жана чектөөлөр бар. Буларга купуялык, бурмалык, адилеттүүлүккө байланыштуу маселелер, машинаны үйрөнүү алгоритмдерин иштеп чыгуу жана жүзөгө ашыруу үчүн керектүү кесиптик чеберчилик жана ресурстар кирет; Бирок, бул чөйрөдө кызыгуу жана изилдөөлөр машинанын окутуу технологиялары стоматологиялык билимге жана стоматологиялык кызматтарга оң таасирин тийгизиши мүмкүн деп болжолдойт.
Бул изилдөөнүн натыйжалары, стоматологиялык окуучулардын жарымы "кабылдоо" баңги заттарын "кабыл алууга" тенденцияга ээ экендигин билдирет. Окуучулардын бул түрү жана бетон мисалдарына, иш жүзүндө багытталууга, чоо-жайын билүү үчүн артыкчылыкка ээ, ал эми окуучулар сүрөттөрдү, графика, түстөрдү, түстөрдү жана карталарды жеткирүү үчүн "визуалдык" LS артыкчылыгын артык көрүшөт. Учурдагы жыйынтыктар ILS тиштүү жана медициналык студенттердеги LS баалоо үчүн башка изилдөөлөргө шайкеш келет, алардын көпчүлүгү кабылдоого жана визуалдык LS мүнөздөмөлөрүнө ээ болушат [12, 30]. Далмолин и Аль-Аль-Ша студенттерге алардын LS маалыматы жөнүндө маалымат берүү мүмкүнчүлүктөрүнө мүмкүнчүлүк берет деп айтууга болот. Изилдөөчүлөр окутуучулар студенттердин билим берүү процессин толук түшүнүшкөндө, студенттердин иш-аракеттерин жана окуу тажрыйбасын өркүндөтө турган окутуунун ар кандай ыкмаларын жана иш-аракеттерин аткарууга болот деп ырасташат. Башка изилдөөлөр көрсөткөндөй, студенттердин л.з.
Окуучулардын окуу жөндөмүнө негизделген окутуу стратегиясын ишке ашыруу боюнча мугалимдердин пикири ар кандай болушу мүмкүн. Айрымдар бул ыкманын артыкчылыктарын, анын ичинде кесиптик өнүгүү мүмкүнчүлүктөрүн, насаатчылык жана жамааттарды колдоо, башкаларга өз убактысы жана институционалдык колдоо жөнүндө тынчсызданышы мүмкүн. Баланстыкка умтулуу студенттик мамилени түзүүнүн ачкычы болуп саналат. Университеттин администраторлору сыяктуу жогорку билим берүү органдары инновациялык тажрыйбаларды жана факультеттин өнүгүшүн өркүндөтүү менен позитивдүү өзгөрүүлөрдү айдоодо маанилүү ролду ойной алышат [34]. Чыныгы динамикалык жана жооптуу жогорку билим берүү тутумун түзүү үчүн, саясатчылар технология интеграциясына жана студенттик мамилени жайылтуучу түстөрдү түзүп, саясатты өзгөртүү, саясатты өзгөртүү, мисалы, студенттердин борбордук мамилелерин жайылтуучу негизги каражаттарды түзүшү керек. Бул иш-чаралар каалаган натыйжаларга жетишүү үчүн өтө маанилүү. Дифференцияланган нускама жөнүндө акыркы изилдөөлөр көрсөткөндөй, дифференцияланган көрсөтмөнү ийгиликтүү жүзөгө ашыруу, мугалимдердин окутуучулары жана өнүгүү мүмкүнчүлүктөрүн талап кылат (35].
Бул курал Студенттик билим берүү иш-аракеттерин пландаштыруу боюнча студенттик мамилени алууну каалаган стоматологиялык билим берүүчүлөргө чоң колдоо көрсөтөт. Бирок, бул изилдөө чечиминин мель моделдерин колдонуу менен гана чектелет. Келечекте, сунуштаманы, ишенимдүүлүктү жана ишенимдүүлүктү салыштыруу үчүн ар кандай машинаны үйрөнүү моделдерин салыштыруу үчүн, көбүрөөк маалыматтар чогултулушу керек. Андан тышкары, белгилүү бир тапшырма үчүн эң ылайыктуу машина үйрөнүү ыкмасын тандоодо, моделдик татаалдыгы жана чечмелөө сыяктуу башка факторлорду карап чыгуу маанилүү.
Бул изилдөөнүн чектөөсү - LS картасын жана стоматологиялык студенттердин катарында гана басым жасалды. Ошондуктан, өнүккөн сунуштамалык тутум стоматологиялык студенттерге ылайыктуу деп сунуштайт. Жалпы билим берүүчү студенттин жалпы колдонулушуна өзгөртүүлөрдү өзгөртүү керек.
Жаңы иштелип чыккан машинанын окутуу куралы бир заматта классификациялоо куралы, студенттердин л.з. Маалыматтарды башкаруучу триаждаштырууну колдонуу менен, ал жекелештирилген сунуштарды, убакытты үнөмдөө, окутуу стратегиясын өркүндөтүп, максаттуу кийлигишүүлөрдү колдоп, кесиптик өнүгүүсүн жайылтууга көмөктөшөт. Анын өтүнмө стоматологиялык билимге арналган студенттик билимге ээ болуу.
GILAK JANI Associated Press. Студенттин окуу стилинин жана мугалимдин окутуу стили менен дал келүү. Int J Mod билим 2012; 4 (11): 51-60. https://doi.org/0.5815/ijmecs.2012.05
Пост убактысы: апр-29-2024