Gen yon bezwen k ap grandi pou aprantisaj santre sou elèv la (SCL) nan enstitisyon edikasyon siperyè, ki gen ladan dantis. Sepandan, SCL gen yon aplikasyon limite nan edikasyon dantè. Se poutèt sa, etid sa a gen pou objaktif pou ankouraje aplikasyon SCL nan dantis lè l sèvi avèk teknoloji aprantisaj machin (ML) pyebwa desizyon pou trase yon kat jeyografik sou stil aprantisaj pi pito (LS) ak estrateji aprantisaj korespondan (IS) elèv dantè yo kòm yon zouti itil pou devlope direktiv SI. Metòd pwomètè pou elèv dantè.
Yon total 255 etidyan dantè nan Inivèsite Malaya te ranpli kesyonè Endèks Modifye sou Stil Aprantisaj (m-ILS) la, ki te gen ladan l 44 atik pou klase yo nan LS respektif yo. Done yo kolekte yo (yo rele yon seri done) yo itilize nan aprantisaj sipèvize sou pyebwa desizyon pou otomatikman matche stil aprantisaj etidyan yo ak SI ki pi apwopriye a. Apre sa, yo evalye presizyon zouti rekòmandasyon SI ki baze sou aprantisaj otomatik la.
Aplikasyon modèl pyebwa desizyon yo nan yon pwosesis mapifikasyon otomatik ant LS (antre) ak IS (rezilta sib) pèmèt yon lis imedya estrateji aprantisaj apwopriye pou chak etidyan dantè. Zouti rekòmandasyon IS la te demontre yon presizyon ak yon rapèl pafè nan presizyon modèl jeneral la, sa ki endike ke matche LS ak IS gen bon sansiblite ak espesifikite.
Yon zouti rekòmandasyon SI ki baze sou yon pyebwa desizyon ML pwouve kapasite li pou l byen matche estil aprantisaj etidyan dantè yo ak estrateji aprantisaj ki apwopriye yo. Zouti sa a bay opsyon pwisan pou planifye kou oswa modil ki santre sou elèv la ki ka amelyore eksperyans aprantisaj etidyan yo.
Ansèyman ak aprantisaj se aktivite fondamantal nan enstitisyon edikasyonèl yo. Lè w ap devlope yon sistèm edikasyon pwofesyonèl ki gen bon kalite, li enpòtan pou konsantre sou bezwen aprantisaj elèv yo. Entèraksyon ant elèv yo ak anviwònman aprantisaj yo ka detèmine atravè konpetans ladrès ak konesans (LS) yo. Rechèch sijere ke enkonpatibilite pwofesè yo te entansyone ant konpetans ladrès ak konesans (IS) elèv yo ka gen konsekans negatif sou aprantisaj elèv yo, tankou diminisyon atansyon ak motivasyon. Sa ap afekte pèfòmans elèv yo endirèkteman [1,2].
SI se yon metòd pwofesè yo itilize pou transmèt konesans ak konpetans bay elèv yo, tankou ede elèv yo aprann [3]. Anjeneral, bon pwofesè yo planifye estrateji ansèyman oswa SI ki pi byen koresponn ak nivo konesans elèv yo, konsèp y ap aprann yo, ak etap aprantisaj yo. Teyorikman, lè SI ak SI koresponn, elèv yo ap kapab òganize epi itilize yon seri konpetans espesifik pou aprann efektivman. Tipikman, yon plan leson gen ladan plizyè tranzisyon ant etap yo, tankou soti nan ansèyman rive nan pratik gide oswa soti nan pratik gide rive nan pratik endepandan. Avèk sa nan tèt ou, pwofesè efikas yo souvan planifye ansèyman ak objektif pou konstwi konesans ak konpetans elèv yo [4].
Demann pou SCL ap grandi nan enstitisyon edikasyon siperyè yo, tankou nan domèn dantè. Estrateji SCL yo fèt pou satisfè bezwen aprantisaj elèv yo. Sa ka reyalize, pa egzanp, si elèv yo patisipe aktivman nan aktivite aprantisaj yo epi pwofesè yo aji kòm fasilitatè epi yo responsab pou bay fidbak enpòtan. Yo di ke bay materyèl ak aktivite aprantisaj ki apwopriye pou nivo edikasyonèl oswa preferans elèv yo ka amelyore anviwònman aprantisaj elèv yo epi ankouraje eksperyans aprantisaj pozitif [5].
Anjeneral, pwosesis aprantisaj etidyan dantè yo enfliyanse pa divès pwosedi klinik yo oblije fè ak anviwònman klinik kote yo devlope ladrès entèpèsonèl efikas. Objektif fòmasyon an se pou pèmèt etidyan yo konbine konesans debaz nan dantè ak ladrès klinik dantè epi aplike konesans yo te aprann nan nouvo sitiyasyon klinik [6, 7]. Premye rechèch sou relasyon ki genyen ant LS ak IS te jwenn ke ajiste estrateji aprantisaj ki adapte ak LS pi pito a ta ede amelyore pwosesis edikasyon an [8]. Otè yo rekòmande tou pou itilize yon varyete metòd ansèyman ak evalyasyon pou adapte ak aprantisaj ak bezwen etidyan yo.
Pwofesè yo benefisye lè yo aplike konesans LS pou ede yo konsevwa, devlope epi aplike ansèyman ki pral amelyore akizisyon elèv yo nan yon konesans ak yon konpreyansyon pi pwofon sou sijè a. Chèchè yo te devlope plizyè zouti evalyasyon LS, tankou Modèl Aprantisaj Eksperyansyèl Kolb la, Modèl Stil Aprantisaj Felder-Silverman (FSLSM), ak Modèl Fleming VAK/VARK la [5, 9, 10]. Dapre literati a, modèl aprantisaj sa yo se modèl aprantisaj ki pi souvan itilize yo epi ki pi etidye yo. Nan travay rechèch aktyèl la, yo itilize FSLSM pou evalye LS pami elèv dantè yo.
FSLSM se yon modèl ki lajman itilize pou evalye aprantisaj adaptatif nan jeni. Gen anpil travay pibliye nan syans sante yo (tankou medsin, enfimyè, famasi ak dantis) ke ou ka jwenn lè l sèvi avèk modèl FSLSM yo [5, 11, 12, 13]. Enstriman yo itilize pou mezire dimansyon LS nan FLSM lan rele Endèks Estil Aprantisaj (ILS) [8], ki gen 44 atik ki evalye kat dimansyon LS: pwosesis (aktif/reflektif), pèsepsyon (pèsepsyonèl/entwisyon), opinyon (vizyèl/vèbal) ak konpreyansyon (sekansyèl/global) [14].
Jan Figi 1 montre a, chak dimansyon FSLSM gen yon preferans dominan. Pa egzanp, nan dimansyon pwosesis la, elèv ki gen LS "aktif" prefere trete enfòmasyon lè yo kominike dirèkteman avèk materyèl aprantisaj yo, aprann lè yo fè, epi yo gen tandans aprann an gwoup. LS "reflechif" la refere a aprantisaj atravè panse epi li prefere travay poukont li. Dimansyon "pèsepsyon" LS la ka divize an "santiman" ak/oswa "entwisyon". Elèv ki "santiman" prefere enfòmasyon ki pi konkrè ak pwosedi pratik, yo oryante sou reyalite konpare ak elèv "entwisyon" ki prefere materyèl abstrè epi ki pi inovatè ak kreyatif nan lanati. Dimansyon "antre" LS la konsiste de elèv k ap aprann "vizyèl" ak "vèbal". Moun ki gen LS "vizyèl" prefere aprann atravè demonstrasyon vizyèl (tankou dyagram, videyo, oswa demonstrasyon an dirèk), tandiske moun ki gen LS "vèbal" prefere aprann atravè mo nan eksplikasyon ekri oswa oral. Pou "konprann" dimansyon LS yo, elèv sa yo ka divize an "sekansyèl" ak "global". "Aprann sekansyèl yo prefere yon pwosesis panse lineyè epi yo aprann etap pa etap, alòske aprann global yo gen tandans gen yon pwosesis panse holistic epi yo toujou gen yon pi bon konpreyansyon sou sa y ap aprann."
Dènyèman, anpil chèchè te kòmanse eksplore metòd pou dekouvèt otomatik ki baze sou done, tankou devlopman nouvo algoritm ak modèl ki kapab entèprete gwo kantite done [15, 16]. Baze sou done yo bay la, ML sipèvize (aprantisaj otomatik) kapab jenere modèl ak ipotèz ki predi rezilta nan lavni ki baze sou konstriksyon algoritm yo [17]. Senpleman, teknik aprantisaj otomatik sipèvize yo manipile done antre yo epi antrene algoritm yo. Apre sa, li jenere yon seri ki klase oswa predi rezilta a ki baze sou sitiyasyon ki sanble pou done antre yo bay la. Avantaj prensipal algoritm aprantisaj otomatik sipèvize yo se kapasite li pou etabli rezilta ideyal ak dezirab [17].
Gras a itilizasyon metòd ki baze sou done ak modèl kontwòl pyebwa desizyon, deteksyon otomatik LS posib. Yo rapòte ke pyebwa desizyon yo lajman itilize nan pwogram fòmasyon nan divès domèn, tankou syans sante [18, 19]. Nan etid sa a, devlopè sistèm yo te antrene modèl la espesyalman pou idantifye LS elèv yo epi rekòmande pi bon SI pou yo.
Objektif etid sa a se pou devlope estrateji livrezon IS ki baze sou LS elèv yo epi aplike apwòch SCL la lè yo devlope yon zouti rekòmandasyon IS ki konekte ak LS. Figi 1 montre kijan zouti rekòmandasyon IS la ye kòm yon estrateji nan metòd SCL la. Zouti rekòmandasyon IS la divize an de pati, ki gen ladan mekanis klasifikasyon LS la lè l sèvi avèk ILS ak ekspozisyon IS ki pi apwopriye pou elèv yo.
An patikilye, karakteristik zouti rekòmandasyon sekirite enfòmasyon yo gen ladan yo itilizasyon teknoloji entènèt ak itilizasyon aprantisaj otomatik ak pyebwa desizyon. Devlopè sistèm yo amelyore eksperyans itilizatè a ak mobilite a lè yo adapte yo ak aparèy mobil tankou telefòn mobil ak tablèt.
Eksperyans lan te fèt an de etap epi etidyan ki soti nan Fakilte Dantè nan Inivèsite Malaya te patisipe sou yon baz volontè. Patisipan yo te reponn a yon m-ILS sou entènèt yon etidyan dantè an Anglè. Nan premye faz la, yo te itilize yon seri done 50 etidyan pou antrene algorithm aprantisaj otomatik pyebwa desizyon an. Nan dezyèm faz pwosesis devlopman an, yo te itilize yon seri done 255 etidyan pou amelyore presizyon enstriman yo te devlope a.
Tout patisipan yo resevwa yon brèfing sou entènèt nan kòmansman chak etap, selon ane akademik la, atravè Microsoft Teams. Yo te eksplike objektif etid la epi yo te jwenn konsantman enfòme. Yo te bay tout patisipan yo yon lyen pou jwenn aksè nan m-ILS la. Yo te enstwi chak elèv pou reponn tout 44 kesyonè yo. Yo te ba yo yon semèn pou yo ranpli ILS modifye a nan yon lè ak yon kote ki bon pou yo pandan vakans semès la anvan semès la kòmanse. m-ILS la baze sou enstriman ILS orijinal la epi li modifye pou elèv dantè yo. Menm jan ak ILS orijinal la, li gen 44 kesyon distribye egalman (a, b), ak 11 kesyon chak, ki itilize pou evalye aspè chak dimansyon FSLSM.
Pandan premye etap devlopman zouti a, chèchè yo te manyèlman mete anotasyon sou kat yo lè l sèvi avèk yon seri done ki gen ladan 50 etidyan dantè. Dapre FSLM lan, sistèm nan bay sòm repons "a" ak "b". Pou chak dimansyon, si etidyan an chwazi "a" kòm repons, LS la klase kòm Aktif/Pèsepsyonèl/Vizyèl/Sekansyèl, epi si etidyan an chwazi "b" kòm repons, etidyan an klase kòm Reflechi/Entwitif/Lengwistik / aprannè mondyal.
Apre yo te fin kalibre travay la ant chèchè edikasyon dantè yo ak devlopè sistèm yo, yo te chwazi kesyon yo ki baze sou domèn FLSSM lan epi yo te mete yo nan modèl ML la pou predi LS chak elèv. "Si fatra antre, fatra soti" se yon pwovèb popilè nan domèn aprantisaj otomatik, ak yon anfaz sou kalite done yo. Kalite done yo detèmine presizyon ak jistis modèl aprantisaj otomatik la. Pandan faz jeni karakteristik yo, yo kreye yon nouvo seri karakteristik ki se sòm repons "a" ak "b" ki baze sou FLSSM. Nimewo idantifikasyon pozisyon dwòg yo bay nan Tablo 1.
Kalkile nòt la dapre repons yo epi detèmine LS elèv la. Pou chak elèv, seri nòt la se ant 1 ak 11. Nòt ant 1 ak 3 endike yon balans preferans aprantisaj nan menm dimansyon an, epi nòt ant 5 ak 7 endike yon preferans modere, sa ki endike ke elèv yo gen tandans prefere yon anviwònman pou anseye lòt. Yon lòt varyasyon sou menm dimansyon an se ke nòt ant 9 ak 11 reflete yon gwo preferans pou yon bout oswa lòt la [8].
Pou chak dimansyon, dwòg yo te gwoupe an "aktif", "reflechif" ak "balanse". Pa egzanp, lè yon elèv reponn "a" pi souvan pase "b" sou yon atik espesifik epi nòt li depase papòt 5 la pou yon atik patikilye ki reprezante dimansyon LS Pwosesis la, li fè pati domèn LS "aktif" la. Sepandan, elèv yo te klase kòm LS "reflechif" lè yo te chwazi "b" plis pase "a" nan 11 kesyon espesifik (Tablo 1) epi yo te make plis pase 5 pwen. Finalman, elèv la nan yon eta "ekilib". Si nòt la pa depase 5 pwen, alò sa a se yon LS "pwosesis". Pwosesis klasifikasyon an te repete pou lòt dimansyon LS yo, sètadi pèsepsyon (aktif/reflechif), opinyon (vizyèl/vèbal), ak konpreyansyon (sekansyèl/global).
Modèl pyebwa desizyon yo ka itilize diferan sou-ansanm karakteristik ak règ desizyon nan diferan etap pwosesis klasifikasyon an. Li konsidere kòm yon zouti klasifikasyon ak prediksyon popilè. Li ka reprezante lè l sèvi avèk yon estrikti pyebwa tankou yon òganigram [20], kote gen ne entèn ki reprezante tès pa atribi, chak branch ki reprezante rezilta tès yo, epi chak ne fèy (nœud fèy) ki gen yon etikèt klas.
Yo te kreye yon pwogram senp ki baze sou règ pou otomatikman bay nòt epi anote LS chak elèv dapre repons yo. Pwogram ki baze sou règ la pran fòm yon deklarasyon SI, kote "SI" dekri deklanchè a epi "LÈ SA A" presize aksyon ki dwe fèt la, pa egzanp: "Si X rive, alò fè Y" (Liu et al., 2014). Si ansanm done yo montre korelasyon epi modèl pyebwa desizyon an byen antrene epi evalye, apwòch sa a kapab yon fason efikas pou otomatize pwosesis matche LS ak IS.
Nan dezyèm faz devlopman an, yo te ogmante seri done yo a 255 pou amelyore presizyon zouti rekòmandasyon an. Yo divize seri done yo nan yon rapò 1:4. Yo te itilize 25% (64) nan seri done yo pou seri tès la, epi yo te itilize 75% ki rete a (191) kòm seri antrènman an (Figi 2). Yo bezwen divize seri done yo pou anpeche yo antrene epi teste modèl la sou menm seri done a, sa ki ta ka lakòz modèl la sonje olye pou l aprann. Yo antrene modèl la sou seri antrènman an epi li evalye pèfòmans li sou seri tès la—done modèl la pa janm wè anvan.
Yon fwa zouti IS la devlope, aplikasyon an ap kapab klase LS dapre repons etidyan dantè yo atravè yon koòdone entènèt. Sistèm zouti rekòmandasyon sekirite enfòmasyon ki baze sou entènèt la konstwi lè l sèvi avèk langaj pwogramasyon Python an, epi li itilize kad Django a kòm backend. Tablo 2 bay lis bibliyotèk yo itilize nan devlopman sistèm sa a.
Yo mete ansanm done yo nan yon modèl pyebwa desizyon pou kalkile epi ekstrè repons elèv yo pou klase otomatikman mezi LS elèv yo.
Matris konfizyon an itilize pou evalye presizyon yon algoritm aprantisaj otomatik sou yon seri done. An menm tan, li evalye pèfòmans modèl klasifikasyon an. Li rezime prediksyon modèl la epi li konpare yo ak etikèt done reyèl yo. Rezilta evalyasyon yo baze sou kat valè diferan: Vrè Pozitif (VP) – modèl la te predi kategori pozitif la kòrèkteman, Fo Pozitif (FP) – modèl la te predi kategori pozitif la, men etikèt reyèl la te negatif, Vrè Negatif (VN) – modèl la te predi klas negatif la kòrèkteman, ak Fo Negatif (FN) – Modèl la predi yon klas negatif, men etikèt reyèl la se pozitif.
Apre sa, yo itilize valè sa yo pou kalkile divès metrik pèfòmans modèl klasifikasyon scikit-learn nan Python, sètadi presizyon, presizyon, rapèl, ak nòt F1. Men kèk egzanp:
Rapèl (oswa sansiblite) mezire kapasite modèl la pou klase LS yon elèv avèk presizyon apre li fin reponn kesyonè m-ILS la.
Espesifikasyon an rele yon to negatif vre. Jan ou ka wè nan fòmil ki anwo a, sa ta dwe rapò ant negatif vre (VN) ak negatif vre ak pozitif fo (FP). Kòm yon pati nan zouti rekòmande pou klase dwòg elèv yo, li ta dwe kapab idantifye avèk presizyon.
Ansanm done orijinal 50 elèv yo te itilize pou antrene modèl ML pyebwa desizyon an te montre yon presizyon relativman ba akòz erè imen nan anotasyon yo (Tablo 3). Apre yo te fin kreye yon pwogram senp ki baze sou règ pou kalkile nòt LS ak anotasyon elèv yo otomatikman, yo te itilize yon kantite ansanm done k ap ogmante (255) pou antrene ak teste sistèm rekòmandasyon an.
Nan matris konfizyon miltiklas la, eleman dyagonal yo reprezante kantite prediksyon ki kòrèk pou chak kalite LS (Figi 4). Lè yo itilize modèl pyebwa desizyon an, yo te prevwa yon total 64 echantiyon kòrèkteman. Kidonk, nan etid sa a, eleman dyagonal yo montre rezilta yo te espere yo, sa ki endike ke modèl la byen pèfòme epi li predi avèk presizyon etikèt klas la pou chak klasifikasyon LS. Kidonk, presizyon jeneral zouti rekòmandasyon an se 100%.
Valè presizyon, presizyon, rapèl, ak nòt F1 yo montre nan Figi 5. Pou sistèm rekòmandasyon ki itilize modèl pyebwa desizyon an, nòt F1 li a se 1.0 "pafè", ki endike presizyon ak rapèl pafè, ki reflete valè sansiblite ak espesifik enpòtan.
Figi 6 la montre yon vizyalizasyon modèl pyebwa desizyon an apre fòmasyon ak tès yo fini. Nan yon konparezon kòt a kòt, modèl pyebwa desizyon ki te antrene avèk mwens karakteristik yo te montre yon pi gwo presizyon ak yon vizyalizasyon modèl ki pi fasil. Sa montre ke jeni karakteristik ki mennen nan rediksyon karakteristik se yon etap enpòtan nan amelyore pèfòmans modèl la.
Lè w aplike aprantisaj sipèvize pa pyebwa desizyon an, yo pwodui otomatikman korelasyon ant LS (antre) ak IS (rezilta sib) epi li gen enfòmasyon detaye pou chak LS.
Rezilta yo te montre ke 34.9% nan 255 elèv yo te prefere yon (1) opsyon LS. Majorite a (54.3%) te gen de oswa plis preferans LS. 12.2% elèv yo te note ke LS byen balanse (Tablo 4). Anplis uit LS prensipal yo, gen 34 konbinezon klasifikasyon LS pou elèv dantè Inivèsite Malaya yo. Pami yo, pèsepsyon, vizyon, ak konbinezon pèsepsyon ak vizyon se prensipal LS elèv yo rapòte (Figi 7).
Jan nou ka wè nan Tablo 4 la, majorite elèv yo te gen yon LS prensipalman sansoryèl (13.7%) oswa vizyèl (8.6%). Yo rapòte ke 12.2% elèv yo te konbine pèsepsyon ak vizyon (LS pèsepsyonèl-vizyèl). Rezilta sa yo sijere ke elèv yo prefere aprann epi sonje atravè metòd etabli, swiv pwosedi espesifik ak detaye, epi yo atantif nan nati. An menm tan, yo renmen aprann lè yo gade (lè yo itilize dyagram, elatriye) epi yo gen tandans diskite epi aplike enfòmasyon an gwoup oswa poukont yo.
Etid sa a bay yon apèsi sou teknik aprantisaj otomatik yo itilize nan eksplorasyon done, ak yon konsantrasyon sou predi LS elèv yo imedyatman e avèk presizyon epi rekòmande SI ki apwopriye. Aplikasyon yon modèl pyebwa desizyon idantifye faktè ki pi pre eksperyans lavi ak edikasyon yo. Li se yon algorithm aprantisaj otomatik sipèvize ki itilize yon estrikti pyebwa pou klase done lè li divize yon seri done an sou-kategori ki baze sou sèten kritè. Li fonksyone lè li divize done antre yo an sou-ansanm ki baze sou valè youn nan karakteristik antre chak ne entèn jiskaske yo pran yon desizyon nan ne fèy la.
Nœud entèn pyebwa desizyon an reprezante solisyon an ki baze sou karakteristik antre pwoblèm m-ILS la, epi nœud fèy yo reprezante prediksyon klasifikasyon LS final la. Pandan tout etid la, li fasil pou konprann yerachi pyebwa desizyon yo ki eksplike epi vizyalize pwosesis desizyon an lè w gade relasyon ki genyen ant karakteristik antre yo ak prediksyon sòti yo.
Nan domèn syans enfòmatik ak jeni, yo itilize algoritm aprantisaj otomatik yo anpil pou predi pèfòmans elèv yo ki baze sou nòt egzamen admisyon yo [21], enfòmasyon demografik, ak konpòtman aprantisaj [22]. Rechèch montre ke algoritm nan te predi pèfòmans elèv yo avèk presizyon epi li te ede yo idantifye elèv ki gen risk pou difikilte akademik.
Yo rapòte aplikasyon algoritm aprantisaj otomatik (ML) nan devlopman similatè pasyan vityèl pou fòmasyon dantè. Similatè a kapab repwodui avèk presizyon repons fizyolojik pasyan reyèl yo epi li ka itilize pou fòme etidyan dantè nan yon anviwònman ki an sekirite epi kontwole [23]. Plizyè lòt etid montre ke algoritm aprantisaj otomatik yo ka potansyèlman amelyore kalite ak efikasite edikasyon dantè ak medikal ak swen pasyan yo. Algoritm aprantisaj otomatik yo te itilize pou ede nan dyagnostik maladi dantè ki baze sou ansanm done tankou sentòm ak karakteristik pasyan yo [24, 25]. Pandan ke lòt etid yo te eksplore itilizasyon algoritm aprantisaj otomatik pou fè travay tankou predi rezilta pasyan yo, idantifye pasyan ki gen gwo risk, devlope plan tretman pèsonalize [26], tretman parodontal [27], ak tretman kari [25].
Malgre ke gen rapò ki pibliye sou aplikasyon aprantisaj otomatik nan domèn dantè, aplikasyon li nan edikasyon dantè rete limite. Se poutèt sa, etid sa a te gen pou objaktif pou itilize yon modèl pyebwa desizyon pou idantifye faktè ki pi asosye avèk LS ak IS pami etidyan dantè yo.
Rezilta etid sa a montre ke zouti rekòmandasyon ki devlope a gen yon gwo presizyon ak yon presizyon pafè, sa ki endike ke pwofesè yo ka benefisye de zouti sa a. Lè l sèvi avèk yon pwosesis klasifikasyon ki baze sou done, li ka bay rekòmandasyon pèsonalize epi amelyore eksperyans ak rezilta edikasyonèl pou edikatè ak elèv yo. Pami yo, enfòmasyon yo jwenn atravè zouti rekòmandasyon yo ka rezoud konfli ant metòd ansèyman pwofesè yo prefere ak bezwen aprantisaj elèv yo. Pa egzanp, akòz pwodiksyon otomatik zouti rekòmandasyon yo, tan ki nesesè pou idantifye IP yon elèv epi matche li ak IP ki koresponn lan pral siyifikativman redwi. Nan fason sa a, aktivite fòmasyon ak materyèl fòmasyon ki apwopriye yo ka òganize. Sa ede devlope konpòtman aprantisaj pozitif elèv yo ak kapasite pou konsantre. Yon etid rapòte ke bay elèv yo materyèl aprantisaj ak aktivite aprantisaj ki koresponn ak LS yo prefere ka ede elèv yo entegre, trete, epi pran plezi nan aprantisaj nan plizyè fason pou reyalize pi gwo potansyèl [12]. Rechèch montre tou ke anplis amelyore patisipasyon elèv yo nan salklas la, konprann pwosesis aprantisaj elèv yo jwe tou yon wòl enpòtan nan amelyore pratik ansèyman ak kominikasyon ak elèv yo [28, 29].
Sepandan, menm jan ak nenpòt teknoloji modèn, gen pwoblèm ak limitasyon. Sa yo enkli pwoblèm ki gen rapò ak konfidansyalite done, patipri ak jistis, ak konpetans pwofesyonèl ak resous ki nesesè pou devlope ak aplike algoritm aprantisaj machin nan edikasyon dantè; Sepandan, enterè ak rechèch k ap grandi nan domèn sa a sijere ke teknoloji aprantisaj machin yo ka gen yon enpak pozitif sou edikasyon dantè ak sèvis dantè.
Rezilta etid sa a endike ke mwatye nan etidyan dantè yo gen tandans pou "pèsevwa" dwòg. Kalite aprantisaj sa a gen yon preferans pou reyalite ak egzanp konkrè, yon oryantasyon pratik, pasyans pou detay, ak yon preferans LS "vizyèl", kote aprantisaj yo prefere itilize foto, grafik, koulè, ak kat pou transmèt lide ak panse. Rezilta aktyèl yo konsistan avèk lòt etid ki itilize ILS pou evalye LS nan etidyan dantè ak medikal, pifò ladan yo gen karakteristik LS pèsepsyonèl ak vizyèl [12, 30]. Dalmolin et al sijere ke enfòme elèv yo sou LS yo pèmèt yo rive nan potansyèl aprantisaj yo. Chèchè yo diskite ke lè pwofesè yo konprann nèt pwosesis edikasyonèl elèv yo, divès metòd ansèyman ak aktivite ka aplike ki pral amelyore pèfòmans ak eksperyans aprantisaj elèv yo [12, 31, 32]. Lòt etid yo montre ke ajiste LS elèv yo montre tou amelyorasyon nan eksperyans aprantisaj ak pèfòmans elèv yo apre yo fin chanje estil aprantisaj yo pou adapte ak pwòp LS yo [13, 33].
Opinyon pwofesè yo ka varye konsènan aplikasyon estrateji ansèyman ki baze sou kapasite aprantisaj elèv yo. Pandan ke gen moun ki wè benefis apwòch sa a, tankou opòtinite devlopman pwofesyonèl, mantora, ak sipò kominotè, gen lòt ki ka enkyete sou tan ak sipò enstitisyonèl. Fè efò pou jwenn yon balans se kle pou kreye yon atitid santre sou elèv la. Otorite edikasyon siperyè yo, tankou administratè inivèsite yo, ka jwe yon wòl enpòtan nan kondwi chanjman pozitif lè yo entwodui pratik inovatè epi sipòte devlopman pwofesè yo [34]. Pou kreye yon sistèm edikasyon siperyè ki vrèman dinamik e ki reponn a bezwen yo, moun ki fè politik yo dwe pran mezi ki fonse, tankou fè chanjman nan politik yo, konsakre resous pou entegrasyon teknoloji, epi kreye kad ki ankouraje apwòch santre sou elèv la. Mezi sa yo enpòtan pou reyalize rezilta yo vle yo. Rechèch resan sou ansèyman diferansye yo montre aklè ke aplikasyon siksè ansèyman diferansye a mande fòmasyon kontinyèl ak opòtinite devlopman pou pwofesè yo [35].
Zouti sa a bay yon sipò enpòtan pou edikatè dantè ki vle adopte yon apwòch santre sou elèv la pou planifye aktivite aprantisaj ki fasil pou elèv la. Sepandan, etid sa a limite a itilizasyon modèl aprantisaj otomatik (ML) ki baze sou pyebwa desizyon. Nan lavni, yo ta dwe kolekte plis done pou konpare pèfòmans diferan modèl aprantisaj otomatik pou konpare presizyon, fyab, ak presizyon zouti rekòmandasyon yo. Anplis de sa, lè w ap chwazi metòd aprantisaj otomatik ki pi apwopriye pou yon travay patikilye, li enpòtan pou konsidere lòt faktè tankou konpleksite ak entèpretasyon modèl la.
Yon limitasyon nan etid sa a se ke li te sèlman konsantre sou mape LS ak IS pami etidyan dantè yo. Se poutèt sa, sistèm rekòmandasyon ki devlope a pral sèlman rekòmande sa yo ki apwopriye pou etidyan dantè yo. Chanjman yo nesesè pou itilizasyon jeneral etidyan edikasyon siperyè yo.
Zouti rekòmandasyon ki fèk devlope a, ki baze sou aprantisaj otomatik, kapab klase epi matche LS elèv yo ak SI ki koresponn lan imedyatman, sa ki fè li premye pwogram edikasyon dantè ki ede edikatè dantè yo planifye aktivite ansèyman ak aprantisaj ki enpòtan. Lè l sèvi avèk yon pwosesis triyaj ki baze sou done, li ka bay rekòmandasyon pèsonalize, ekonomize tan, amelyore estrateji ansèyman, sipòte entèvansyon siblé, epi ankouraje devlopman pwofesyonèl kontinyèl. Aplikasyon li an pral ankouraje apwòch ki santre sou elèv la nan edikasyon dantè.
Gilak Jani Associated Press. Korespondans oubyen mank matche ant stil aprantisaj elèv la ak stil ansèyman pwofesè a. Int J Mod Educ Computer Science. 2012;4(11):51–60. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2012.11.05
Dat piblikasyon: 29 avril 2024