• anyi

Mapping Dental Students 'Map Learning Styles to kwekọrọ Learning Strategies using Decision Tree Machine Learning Models BMC Medical Education |

Enwere mkpa na-eto eto maka mmụta dabere na ụmụ akwụkwọ (SCL) na ụlọ akwụkwọ agụmakwụkwọ ka elu, gụnyere dentistry.Agbanyeghị, SCL nwere obere ngwa na agụmakwụkwọ eze.Ya mere, ọmụmụ ihe a na-achọ ịkwalite ngwa nke SCL na dentistry site n'iji mkpebi igwe mmụta osisi (ML) teknụzụ iji mapụta ụdị mmụta kachasị amasị (LS) na usoro mmụta mmụta kwekọrọ (IS) nke ụmụ akwụkwọ eze dị ka ngwa bara uru maka ịzụlite ụkpụrụ nduzi IS. .Na-ekwe nkwa ụzọ maka eze ụmụ akwụkwọ.
Ngụkọta ụmụ akwụkwọ eze 255 sitere na Mahadum Malaya dechara akwụkwọ ajụjụ Index of Learning Styles (m-ILS) gbanwetụrụ, nke nwere ihe 44 iji kewaa ha na LS nke ha.A na-eji data anakọtara (nke a na-akpọ dataset) n'ịmụ osisi mkpebi a na-achịkwa iji kwekọọ na ụdị mmụta ụmụ akwụkwọ na-akpaghị aka na IS kacha kwesị ekwesị.A na-enyocha izi ezi nke akụrụngwa ndụmọdụ IS dabere na mmụta igwe.
Ngwa nke ụdị osisi mkpebi na usoro eserese akpaaka n'etiti LS (ntinye) na IS (mmepụta ebumnuche) na-enye ohere maka ndepụta ozugbo nke usoro mmụta kwesịrị ekwesị maka nwa akwụkwọ eze ọ bụla.Ngwá ọrụ ntụnye IS gosipụtara izi ezi zuru oke yana icheta izi ezi ihe nlere n'ozuzu ya, na-egosi na ijikọ LS na IS nwere ezi uche na nkọwapụta.
Ngwá ọrụ ntụnye IS nke dabere na osisi mkpebi ML egosipụtala ike ya iji kwekọọ n'ụdị mmụta ụmụ akwụkwọ eze na usoro mmụta kwesịrị ekwesị.Ngwá ọrụ a na-enye nhọrọ dị ike maka ịhazi usoro ọmụmụ ma ọ bụ modul nke nwere ike ime ka ahụmịhe mmụta nke ụmụ akwụkwọ dịkwuo elu.
Nkuzi na mmụta bụ mmemme dị mkpa na ụlọ akwụkwọ agụmakwụkwọ.Mgbe ị na-etolite usoro agụmakwụkwọ ọrụ aka dị elu, ọ dị mkpa ilekwasị anya na mkpa mmụta nke ụmụ akwụkwọ.Enwere ike ikpebi mmekọrịta dị n'etiti ụmụ akwụkwọ na ebe mmụta ha site na LS ha.Nnyocha na-egosi na ndakọrịta nke onye nkuzi chọrọ n'etiti LS na IS ụmụ akwụkwọ nwere ike nweta nsonaazụ ọjọọ maka mmụta ụmụ akwụkwọ, dị ka mbelata nlebara anya na mkpali.Nke a ga-emetụta arụmọrụ ụmụ akwụkwọ na-apụtaghị ìhè [1,2].
IS bụ usoro ndị nkuzi ji enye ụmụ akwụkwọ ihe ọmụma na nka, gụnyere inyere ụmụ akwụkwọ aka ịmụta [3].N'ikwu okwu n'ozuzu, ezigbo ndị nkuzi na-ahazi atụmatụ nkuzi ma ọ bụ BỤ nke kacha kwekọọ n'ọkwa ọmụma nke ụmụ akwụkwọ ha, echiche ndị ha na-amụta, na ọkwa mmụta ha.N'ụzọ doro anya, mgbe LS na IS dakọtara, ụmụ akwụkwọ ga-enwe ike ịhazi ma jiri otu usoro nka dị iche iche mụta nke ọma.Dịka, atụmatụ nkuzi na-agụnye ọtụtụ mgbanwe n'etiti usoro, dị ka site na nkuzi gaa na omume eduzi ma ọ bụ site na omume eduzi gaa na omume nnwere onwe.N'iburu nke a n'uche, ndị nkuzi dị irè na-ahazikarị nkuzi site n'ebumnuche nke wulite amamihe na nka ụmụ akwụkwọ [4].
Achọ SCL na-eto eto na ụlọ akwụkwọ agụmakwụkwọ ka elu, gụnyere dentistry.Ezubere atụmatụ SCL iji gboo mkpa mmụta ụmụ akwụkwọ.Enwere ike nweta nke a, dịka ọmụmaatụ, ọ bụrụ na ụmụ akwụkwọ na-ekere òkè na mmemme mmụta na ndị nkuzi na-eme ihe dị ka ndị na-enye aka ma na-ahụ maka ịnye nzaghachi bara uru.A na-ekwu na inye ihe mmụta na ihe omume dabara adaba na ọkwa mmụta ma ọ bụ mmasị ụmụ akwụkwọ nwere ike imeziwanye ọnọdụ mmụta ụmụ akwụkwọ ma kwalite ahụmịhe mmụta dị mma [5].
N'ikwu okwu n'ozuzu, usoro mmụta ụmụ akwụkwọ eze na-emetụta usoro ọgwụgwọ dị iche iche a chọrọ ka ha rụọ na gburugburu ebe obibi ahụike nke ha na-azụlite nkà mmekọrịta dị irè.Ebumnuche nke ọzụzụ a bụ iji mee ka ụmụ akwụkwọ nwee ike ikpokọta ihe ọmụma bụ isi nke dentistry na nkà mmụta eze na itinye ihe ọmụma enwetara na ọnọdụ ahụike ọhụrụ [6, 7].Nnyocha mbụ n'ime mmekọrịta dị n'etiti LS na IS chọpụtara na ịhazigharị usoro mmụta nke e debere na LS kachasị amasị ga-enyere aka melite usoro mmụta [8].Ndị ode akwụkwọ na-atụkwa aro ka iji ụzọ nkuzi na nleba anya dị iche iche mee mgbanwe maka mmụta na mkpa ụmụ akwụkwọ.
Ndị nkuzi na-erite uru site n'itinye ihe ọmụma LS n'ọrụ iji nyere ha aka chepụta, wulite na mejuputa nkuzi ga-eme ka ụmụ akwụkwọ nweta ihe ọmụma miri emi na nghọta nke isiokwu ahụ.Ndị nchọpụta emepụtala ọtụtụ ngwaọrụ nyocha LS, dị ka Kolb Experiential Learning Model, Felder-Silverman Learning Style Model (FSSLM), na Fleming VAK/VARK Model [5, 9, 10].Dị ka akwụkwọ akụkọ si kwuo, ụdị mmụta ndị a bụ nke a na-ejikarị na nke a na-amụkarị.N'ime ọrụ nyocha ugbu a, FSLSM na-eji nyocha LS n'etiti ụmụ akwụkwọ eze.
FSLSM bụ ihe nlere anya a na-ejikarị eme ihe maka ịtụle mmụta mgbanwe na injinia.Enwere ọtụtụ ọrụ ebipụtara na sayensị ahụike (gụnyere ọgwụ, nọọsụ, ụlọ ahịa ọgwụ na eze) nke enwere ike ịhụ site na iji ụdị FSLSM [5, 11, 12, 13].A na-akpọ ngwá ọrụ eji atụ nha LS na FLSM Index of Learning Styles (ILS) [8], nke nwere ihe 44 na-enyocha akụkụ anọ nke LS: nhazi (ọrụ / ntụgharị uche), nghọta (nghọta / nghọta), ntinye (visual)./okwu ọnụ) na nghọta (usoro / ụwa) [14].
Dịka egosiri na eserese 1, akụkụ FSLSM ọ bụla nwere mmasị kachasị.Dịka ọmụmaatụ, na nhazi nhazi, ụmụ akwụkwọ nwere LS "na-arụsi ọrụ ike" na-ahọrọ ịhazi ozi site na ịmekọrịta ihe na ihe mmụta, mụta site na ime, ma na-amụta ihe n'ìgwè."Ntụgharị uche" LS na-ezo aka na mmụta site na iche echiche ma na-ahọrọ ịrụ ọrụ naanị ya.Enwere ike kewaa akụkụ "ịghọta" nke LS ka ọ bụrụ "mmetụta" na/ma ọ bụ "echiche."Ụmụ akwụkwọ "na-enwe mmetụta" na-ahọrọ ozi ndị ọzọ na usoro bara uru, na-adabere na eziokwu ma e jiri ya tụnyere ụmụ akwụkwọ "nwere ọgụgụ isi" ndị na-ahọrọ ihe na-adịghị ahụkebe ma bụrụ ndị ọhụrụ na ihe okike.Akụkụ “ntinye” nke LS nwere ndị mmụta “anya” na “okwu ọnụ”.Ndị nwere LS "visual" na-ahọrọ ịmụta site na ngosi ngosi (dị ka eserese, vidiyo, ma ọ bụ ihe ngosi ndụ), ebe ndị nwere "okwu ọnụ" LS na-ahọrọ ịmụta site na okwu ederede ma ọ bụ nkọwa ọnụ.Iji "ghọta" akụkụ LS, ndị mmụta dị otú ahụ nwere ike kewaa n'ime "usoro" na "ụwa"."Ndị na-amụ usoro na-ahọrọ usoro echiche ziri ezi ma na-amụta nzọụkwụ site na nzọụkwụ, ebe ndị mmụta zuru ụwa ọnụ na-enwekarị usoro echiche zuru oke ma na-enwe nghọta mgbe niile banyere ihe ha na-amụta.
N'oge na-adịbeghị anya, ọtụtụ ndị nchọpụta amalitela ịchọpụta ụzọ maka nchọpụta data na-akpaghị aka, gụnyere mmepe nke algọridim ọhụrụ na ụdị nwere ike ịkọwa nnukwu data [15, 16].Dabere na data enyere, ML na-elekọta (mmụta igwe) na-enwe ike ịmepụta ụkpụrụ na echiche ndị na-ebu amụma nsonaazụ n'ọdịnihu dabere na owuwu algọridim [17].N'ikwu ya n'ụzọ dị mfe, usoro mmụta igwe a na-elekọta na-emegharị data ntinye yana algọridim ụgbọ oloko.Ọ na-ewepụta oke nke na-ekewa ma ọ bụ buru amụma nsonaazụ dabere na ọnọdụ ndị yiri ya maka data ntinye enyere.Isi uru dị na algọridim mmụta igwe a na-ahụ maka ya bụ ikike ya imepụta nsonaazụ dị mma na nke achọrọ [17].
Site n'iji usoro data na-eduzi na ụdị njikwa osisi mkpebi, nchọpụta LS na-akpaghị aka ga-ekwe omume.A kọwo na a na-eji osisi mkpebi eme ihe n'ọtụtụ ebe na mmemme ọzụzụ na mpaghara dị iche iche, gụnyere sayensị ahụike [18, 19].N'ime ọmụmụ ihe a, ndị nrụpụta sistemu zụrụ ihe nlereanya ahụ ka ọ mata LS ụmụ akwụkwọ wee kwado IS kacha mma maka ha.
Ebumnuche nke ọmụmụ a bụ ịzụlite atụmatụ nnyefe IS dabere na LS ụmụ akwụkwọ wee tinye usoro SCL site n'ịmepụta ngwa ndụmọdụ IS nke e debere na LS.A na-egosi usoro nhazi nke ngwa ndụmọdụ IS dị ka atụmatụ nke usoro SCL na Figure 1. A na-ekewa ngwá ọrụ ndụmọdụ IS n'ime akụkụ abụọ, gụnyere usoro nhazi LS site na iji ILS na ihe ngosi IS kacha mma maka ụmụ akwụkwọ.
Karịsịa, njirimara nke ngwaọrụ ndụmọdụ nchekwa ozi gụnyere iji teknụzụ webụ na ojiji nke mmụta igwe osisi mkpebi.Ndị mmepe sistemu na-emezi ahụmịhe onye ọrụ na ngagharị site na imeghari ha na ngwaọrụ mkpanaka dịka ekwentị mkpanaaka na mbadamba.
Emere nnwale ahụ na nkebi abụọ na ụmụ akwụkwọ sitere na ngalaba Dentistry na Mahadum Malaya sonye aka na afọ ofufo.Ndị sonyere zara m-ILS n'ịntanetị nwa akwụkwọ eze na Bekee.Na nke mbụ, a dataset nke ụmụ akwụkwọ 50 ka e ji zụọ mkpebi igwe mmụta algọridim osisi.N'ime usoro nke abụọ nke usoro mmepe, a na-eji dataset nke ụmụ akwụkwọ 255 mee ihe iji melite izi ezi nke ngwa ahụ emepụtara.
Ndị niile sonyere na-enweta mkparịta ụka n'ịntanetị na mmalite nke ọkwa ọ bụla, dabere na afọ agụmakwụkwọ, site na otu Microsoft.A kọwapụtara ebumnuche ọmụmụ ihe wee nweta nkwenye nke ama ama.Enyere ndị niile sonyere na njikọ iji nweta m-ILS.A gwara nwa akwụkwọ ọ bụla ka ọ zaa ihe iri anọ na anọ dị na ajụjụ ahụ.E nyere ha otu izu iji mechaa ILS emezigharịrị n'oge na ebe dabara ha n'oge ezumike semester tupu mmalite nke semester.M-ILS dabere na ngwa ILS izizi wee gbanwee maka ụmụ akwụkwọ eze.Yiri ILS nke izizi, o nwere ihe 44 kesara n'otu n'otu (a, b), nwere ihe iri na otu nke ọ bụla, nke a na-eji enyocha akụkụ nke akụkụ FSLSM ọ bụla.
N'oge mmalite nke mmepe ngwá ọrụ, ndị nchọpụta ejiri aka kọwaa maapụ site na iji dataset nke ụmụ akwụkwọ eze 50.Dị ka FSLM si kwuo, usoro a na-enye nchikota azịza "a" na "b".Maka akụkụ nke ọ bụla, ọ bụrụ na nwa akwụkwọ ahụ ahọrọ "a" dị ka azịza, LS na-ekewa dị ka Active/Perceptual/Visual/Sequential, ma ọ bụrụ na nwa akwụkwọ ahụ họrọ "b" dị ka azịza, a na-ekewa nwa akwụkwọ ahụ dị ka Reflective/Intuitive/Linguistic. ./ onye mmụta ụwa.
Mgbe calibrating na workflow n'etiti eze mmụta na-eme nchọpụta na usoro mmepe, a họọrọ ajụjụ dabere na FLSSM ngalaba na nri n'ime ML nlereanya ka amụma onye ọ bụla LS."Mkpofu n'ime, ihe mkpofu" bụ okwu na-ewu ewu na ngalaba mmụta igwe, na-emesi ike na ogo data.Ogo nke data ntinye na-ekpebi izi ezi na izi ezi nke ụdị mmụta igwe.N'oge usoro injinịa njirimara, a na-emepụta atụmatụ ọhụrụ nke bụ nchikota azịza "a" na "b" dabere na FLSSM.Enyere nọmba njirimara nke ọnọdụ ọgwụ na Tebụl 1.
Gbakọọ akara ahụ dabere na azịza wee chọpụta LS nwa akwụkwọ.Maka nwa akwụkwọ ọ bụla, akara akara sitere na 1 ruo 11. Akara sitere na 1 ruo 3 na-egosi nguzozi nke mmasị mmụta n'otu akụkụ, akara sitere na 5 ruo 7 na-egosi mmasị na-agafeghị oke, na-egosi na ụmụ akwụkwọ na-ahọrọkarị otu gburugburu na-akụziri ndị ọzọ ihe. .Mgbanwe ọzọ n'otu akụkụ bụ na akara sitere na 9 ruo 11 na-egosipụta mmasị siri ike maka otu njedebe ma ọ bụ nke ọzọ [8].
Maka akụkụ nke ọ bụla, a na-achịkọta ọgwụ n'ime "arụ ọrụ", "ntụgharị uche" na "kwesịrị ekwesị".Dịka ọmụmaatụ, mgbe nwa akwụkwọ na-aza "a" ugboro ugboro karịa "b" n'ihe a họpụtara ahọpụta ma akara ya gafere nzọ nke 5 maka otu ihe na-anọchite anya nhazi LS nhazi, ya / ya so na LS "arụsi ọrụ ike" ngalaba..Agbanyeghị, ekewapụtara ụmụ akwụkwọ dị ka “ntụgharị uche” LS mgbe ha họọrọ “b” karịa “a” na ajụjụ iri na otu (Table 1) wee nweta akara karịa 5.N'ikpeazụ, nwa akwụkwọ ahụ nọ n'ọnọdụ "nha nhata."Ọ bụrụ na akara anaghị agafe 5 isi, mgbe ahụ nke a bụ "usoro" LS.A na-emegharị usoro nhazi ahụ maka akụkụ LS ndị ọzọ, ya bụ nghọta (ọrụ / ntụgharị uche), ntinye (ọhụụ / okwu), na nghọta (usoro / ụwa).
Ụdị osisi mkpebi nwere ike iji akụkụ dị iche iche nke atụmatụ na iwu mkpebi na ọkwa dị iche iche nke usoro nhazi.A na-ewere ya dị ka ngwa nhazi na amụma ama ama.Enwere ike ịnọchite anya ya site na iji usoro osisi dị ka eserese mmiri [20], nke enwere ọnụ ụzọ ime na-anọchi anya ule site na njirimara, alaka ọ bụla na-anọchite anya nsonaazụ ule, na ọnụ akwụkwọ ọ bụla (ọnụ akwụkwọ) nwere akara klas.
Emepụtara mmemme dabere n'iwu dị mfe iji nweta akara na kọwapụta LS nwa akwụkwọ ọ bụla dabere na nzaghachi ha.Iwu dabere na-ewere ụdị nkwupụta Ọ BỤRỤ, ebe “Ọ BỤRỤ” na-akọwa ihe na-akpalite na “MGBE ahụ” na-akọwapụta ihe a ga-eme, dịka ọmụmaatụ: “Ọ bụrụ na X emee, mee Y” (Liu et al., 2014).Ọ bụrụ na setịpụrụ data ahụ gosipụtara mmekọrịta na a zụrụ ụdị osisi mkpebi nke ọma ma nyochaa ya, usoro a nwere ike ịbụ ụzọ dị irè isi mee ka usoro nke dakọtara LS na IS.
N'ime usoro nke abụọ nke mmepe, a na-abawanye dataset ruo 255 iji kwalite izi ezi nke ngwaọrụ nkwenye.A na-ekewa ntọala data ahụ na nha 1: 4.A na-eji 25% (64) nke data data maka nyocha ule, na 75% (191) fọdụrụ ka ejiri dịka nhazi ọzụzụ (Nyocha 2).A ghaghị kewaa ihe nhazi data iji gbochie ịzụ ahịa ma nwalee ihe nlereanya na otu data data, nke nwere ike ime ka ihe nlereanya ahụ cheta kama ịmụta.A zụrụ ihe nlereanya ahụ na nhazi ọzụzụ ma nyochaa arụmọrụ ya na nyocha ule-data ihe nlereanya ahụ ahụtụbeghị mbụ.
Ozugbo emepụtara ngwá ọrụ IS, ngwa ahụ ga-enwe ike ịhazi LS dabere na nzaghachi ụmụ akwụkwọ eze site na ntanetị weebụ.A na-ewu usoro ndụmọdụ nchekwa ozi dabere na webụ site na iji asụsụ mmemme Python na-eji usoro Django dị ka azụ azụ.Tebụl 2 depụtara ụlọ akwụkwọ ndị ejiri na mmepe nke usoro a.
A na-enye ihe ndekọ data ahụ n'ụdị osisi mkpebi iji gbakọọ na wepụta nzaghachi ụmụ akwụkwọ iji wepụta nha LS ụmụ akwụkwọ na-akpaghị aka.
A na-eji matriks mgbagwoju anya iji nyochaa izi ezi nke igwe na-amụta algọridim na nhazi data enyere.N'otu oge ahụ, ọ na-enyocha arụmọrụ nke ụdị nhazi ọkwa.Ọ na-achịkọta amụma nke ihe nlereanya wee jiri ya tụnyere akara data n'ezie.Nsonaazụ nyocha dabere na ụkpụrụ anọ dị iche iche: True Positive (TP) - ihe nlereanya ahụ buru amụma n'ụzọ ziri ezi, ụdị adịgboroja ụgha (FP) - ihe nlereanya ahụ buru amụma ụdị dị mma, mana akara akara ahụ adịghị mma, True Negative (TN) - ihe nlereanya ahụ buru amụma n'ụzọ ziri ezi na klas na-adịghị mma, na ụgha ụgha (FN) - Ụdị na-ebu amụma klas na-adịghị mma, ma akara akara ahụ dị mma.
A na-eji ụkpụrụ ndị a gbakọọ metrik arụmọrụ dị iche iche nke ụdị nhazi ọkwa scikit-Learn na Python, ya bụ nkenke, nkenke, ncheta na akara F1.Nke a bụ ọmụmaatụ:
Ncheta (ma ọ bụ uche) na-atụle ike ihe nlereanya nwere ike ịhazi LS nwa akwụkwọ nke ọma mgbe ọ zachara ajụjụ m-ILS.
A na-akpọ nkọwapụta ezigbo ọnụego adịghị mma.Dịka ị nwere ike ịhụ site na usoro a dị n'elu, nke a kwesịrị ịbụ oke nke ezi ihe ọjọọ (TN) na ihe ndị na-adịghị mma na nke ụgha (FP).Dị ka akụkụ nke ngwá ọrụ akwadoro maka nkewa ọgwụ ụmụ akwụkwọ, ọ ga-enwe ike ịmata nke ọma.
Ihe ndekọ mbụ nke ụmụ akwụkwọ 50 ejiri zụọ ihe nlereanya ML osisi mkpebi gosipụtara izi ezi dị ntakịrị n'ihi njehie mmadụ na nkọwa (Table 3).Mgbe ịmepụtara usoro usoro iwu dị mfe iji gbakọọ akara LS na-akpaghị aka na nkọwa ụmụ akwụkwọ, ọnụ ọgụgụ na-arịwanye elu nke datasets (255) na-eji zụọ ma nwalee usoro ntinye aka.
N'ime matrix multiclass mgbagwoju anya, ihe ndị dị na diagonal na-anọchi anya ọnụ ọgụgụ amụma ziri ezi maka ụdị LS ọ bụla (Njirimara 4).N'iji ihe nlereanya osisi mkpebi, ngụkọta nke nlele 64 buru amụma nke ọma.Ya mere, n'ime ọmụmụ ihe a, ihe ndị dị na diagonal na-egosi nsonaazụ a na-atụ anya ya, na-egosi na ihe nlereanya ahụ na-arụ ọrụ nke ọma ma buru amụma nke ọma na akara klas maka nhazi LS ọ bụla.Ya mere, n'ozuzu izi ezi nke nkwanye ngwá ọrụ bụ 100%.
A na-egosi ụkpụrụ nke izi ezi, nkenke, ncheta, na akara F1 na Figure 5. Maka usoro nkwenye site na iji ụdị osisi mkpebi, akara F1 ya bụ 1.0 "zuru oke," na-egosi nzizi zuru oke na icheta, na-egosipụta mmetụta dị ịrịba ama na nkọwapụta. ụkpụrụ.
Ọgụgụ 6 na-egosi nhụta nke ụdị osisi mkpebi mgbe emechara ọzụzụ na nnwale.N'otu n'otu n'akụkụ n'akụkụ, ihe nlereanya osisi mkpebi a zụrụ na njirimara ole na ole gosipụtara izi ezi dị elu yana nhụta ihe nlereanya dị mfe.Nke a na-egosi na injinia njirimara na-eduga na mbelata njirimara bụ nzọụkwụ dị mkpa iji melite arụmọrụ nlereanya.
Site n'itinye n'ọrụ mmụta a na-ahụ maka osisi mkpebi, a na-emepụta maapụ n'etiti LS (ntinye) na IS (mmepụta ebumnuche) na-akpaghị aka ma nwee ozi zuru ezu maka LS ọ bụla.
Nsonaazụ gosiri na 34.9% nke ụmụ akwụkwọ 255 họọrọ otu (1) nhọrọ LS.Ọtụtụ (54.3%) nwere mmasị abụọ ma ọ bụ karịa LS.12.2% nke ụmụ akwụkwọ kwuru na LS bụ ezigbo nha (Table 4).Na mgbakwunye na isi LS asatọ, enwere nchịkọta 34 nke nhazi LS maka ụmụ akwụkwọ eze na Mahadum Malaya.N'ime ha, nghọta, ọhụụ, na nchikota nke nghọta na ọhụụ bụ isi LS nke ụmụ akwụkwọ kọrọ (Nyocha 7).
Dị ka a na-ahụ na Tebụl 4, ihe ka ọtụtụ n'ime ụmụ akwụkwọ nwere mmetụta uche (13.7%) ma ọ bụ visual (8.6%) LS.A kọrọ na 12.2% nke ụmụ akwụkwọ jikọtara nghọta na ọhụụ (perceptual-visual LS).Nchọpụta ndị a na-egosi na ụmụ akwụkwọ na-ahọrọ ịmụta na icheta site na usoro ndị a kwadoro, na-agbaso usoro kpọmkwem na nke zuru ezu, ma na-aṅa ntị na ọdịdị.N'otu oge ahụ, ha na-enwe mmasị n'ịmụta site na ile anya (iji eserese, wdg) na-enwekarị mkparịta ụka na itinye ozi n'ime otu ma ọ bụ n'onwe ha.
Ọmụmụ ihe a na-enye nkọwapụta nke usoro mmụta igwe eji eme ihe na ngwuputa data, na-elekwasị anya ozugbo na ịkọ amụma LS ụmụ akwụkwọ na ịkwado IS kwesịrị ekwesị.Ngwa nke ụdị osisi mkpebi chọpụtara ihe ndị kacha metụta ndụ ha na ahụmịhe mmụta ha.Ọ bụ igwe mmụta algọridim nke igwe a na-ahụ maka ya nke na-eji usoro osisi wee kewaa data site n'ikewa data n'ime obere ngalaba dabere na njirisi ụfọdụ.Ọ na-arụ ọrụ site n'ịkesa data ntinye ugboro ugboro n'ime obere ihe dabere na uru nke otu n'ime njirimara ntinye nke ọnụ ime ọ bụla ruo mgbe a ga-eme mkpebi na ọnụ akwụkwọ.
Ọnụ ọgụgụ dị n'ime nke osisi mkpebi na-anọchite anya ngwọta dabere na njirimara ntinye nke nsogbu m-ILS, na ọnụ ọgụgụ akwụkwọ na-anọchite anya amụma nhazi LS ikpeazụ.N'ime ọmụmụ ihe ahụ dum, ọ dị mfe ịghọta usoro nhazi nke osisi mkpebi nke na-akọwa ma na-ahụ anya usoro mkpebi site na ilele mmekọrịta dị n'etiti njirimara ntinye na amụma mmepụta.
N'ihe gbasara sayensị kọmputa na injinia, a na-eji algọridim mmụta igwe na-amụ ihe n'ọtụtụ ebe iji buru amụma arụmọrụ ụmụ akwụkwọ dabere na akara ule nnabata ha [21], ozi igwe mmadụ, na omume mmụta [22].Nnyocha gosiri na algọridim buru amụma n'ụzọ ziri ezi nke ụmụ akwụkwọ na-arụ ọrụ ma nyere ha aka ịmata ụmụ akwụkwọ nọ n'ihe ize ndụ maka nsogbu agụmakwụkwọ.
Ngwa nke ML algọridim na mmepe nke mebere simulators ndidi maka ọzụzụ eze.Simulator nwere ike imepụtaghachi nzaghachi anụ ahụ nke ezigbo ndị ọrịa yana enwere ike iji ya zụọ ụmụ akwụkwọ eze na gburugburu ebe nchekwa na njikwa [23].Ọtụtụ nnyocha ndị ọzọ na-egosi na igwe mmụta algọridim nwere ike ime ka mma na arụmọrụ nke eze na mmụta ahụike na nlekọta ndị ọrịa.Ejirila algọridim mmụta igwe iji nyere aka na nyocha nke ọrịa eze dabere na nhazi data dị ka mgbaàmà na njirimara onye ọrịa [24, 25].Ọ bụ ezie na ọmụmụ ihe ndị ọzọ enyochala iji igwe mmụta algọridim na-arụ ọrụ dị ka ịkọ ihe ga-esi na ya pụta, ịchọpụta ndị ọrịa nwere nnukwu ihe ize ndụ, ịmepụta atụmatụ ọgwụgwọ ahaziri onwe ya [26], ọgwụgwọ periodontal [27], na ọgwụgwọ caries [25].
Ọ bụ ezie na e bipụtala akụkọ banyere ngwa mmụta igwe na dentistry, ngwa ya na agụmakwụkwọ eze ka nwere oke.Ya mere, ihe omumu a bu n'obi iji ihe nlere nke osisi mkpebi iji mata ihe kacha ejikọta ya na LS na IS n'etiti umu akwukwo eze.
Nsonaazụ nke ọmụmụ a na-egosi na ngwá ọrụ ndụmọdụ emepụtara nwere oke ziri ezi na nke zuru oke, na-egosi na ndị nkuzi nwere ike irite uru na ngwá ọrụ a.N'iji usoro nhazi nke data na-eduzi, ọ nwere ike ịnye ndụmọdụ ahaziri onwe ya ma melite ahụmịhe mmụta na nsonaazụ maka ndị nkuzi na ụmụ akwụkwọ.N'ime ha, ozi enwetara site na ngwa ndụmọdụ nwere ike dozie esemokwu n'etiti ụzọ nkuzi masịrị ndị nkuzi na mkpa mmụta ụmụ akwụkwọ.Dịka ọmụmaatụ, n'ihi mmepụta ngwa ọrụ nkwado akpaghị aka, oge achọrọ iji chọpụta IP nwa akwụkwọ wee kwekọọ ya na IP kwekọrọ ga-ebelata nke ukwuu.N'ụzọ dị otú a, enwere ike ịhazi ọrụ ọzụzụ na ihe ọzụzụ kwesịrị ekwesị.Nke a na-enyere aka ịzụlite omume mmụta dị mma nke ụmụ akwụkwọ na ikike itinye uche.Otu nnyocha kọrọ na inye ụmụ akwụkwọ ihe mmụta na ihe omume mmụta dabara na LS ha masịrị nwere ike inyere ụmụ akwụkwọ aka ịmekọrịta, hazie, na ịnụ ụtọ mmụta n'ọtụtụ ụzọ iji nweta ikike dị ukwuu [12].Nnyocha na-egosikwa na na mgbakwunye na imeziwanye òkè ụmụ akwụkwọ na klaasị, ịghọta usoro mmụta ụmụ akwụkwọ na-arụkwa ọrụ dị oke mkpa n'ịkwalite omume nkuzi na nkwurịta okwu na ụmụ akwụkwọ [28, 29].
Otú ọ dị, dị ka nkà na ụzụ ọgbara ọhụrụ ọ bụla, enwere nsogbu na njedebe.Ndị a gụnyere okwu metụtara nzuzo data, nhụsianya na izi ezi, yana nka ọkachamara na akụrụngwa dị mkpa iji zụlite na mejuputa algọridim mmụta igwe na mmụta eze;Agbanyeghị, mmasị na nyocha na-eto eto na mpaghara a na-egosi na teknụzụ mmụta igwe nwere ike inwe mmetụta dị mma na agụmakwụkwọ eze na ọrụ eze.
Nsonaazụ nke ọmụmụ a na-egosi na ọkara nke ụmụ akwụkwọ eze nwere ọchịchọ "ịghọta" ọgwụ.Ụdị onye mmụta a nwere mmasị maka eziokwu na ihe atụ pụtara ìhè, ntụzịaka bara uru, ndidi maka nkọwa zuru ezu, yana mmasị LS “ọhụụ”, ebe ndị mmụta na-ahọrọ iji foto, eserese, agba, na maapụ wepụta echiche na echiche.Nsonaazụ ugbu a kwekọrọ na ọmụmụ ndị ọzọ na-eji ILS iji nyochaa LS na ụmụ akwụkwọ eze na ahụike, ọtụtụ n'ime ha nwere njirimara nke nghọta na anya LS [12, 30].Dalmolin et al na-atụ aro na ịgwa ụmụ akwụkwọ gbasara LS ha na-enye ha ohere iru ike mmụta ha.Ndị na-eme nchọpụta na-arụ ụka na mgbe ndị nkụzi ghọtara nke ọma usoro mmụta nke ụmụ akwụkwọ, a pụrụ ime usoro nkuzi dị iche iche na ihe omume nke ga-eme ka arụmọrụ ụmụ akwụkwọ dịkwuo mma na ahụmahụ mmụta [12, 31, 32].Ọmụmụ ihe ndị ọzọ egosila na imezi LS ụmụ akwụkwọ na-egosikwa mmụba na ahụmịhe mmụta na arụmọrụ ụmụ akwụkwọ mgbe ha gbanwee usoro mmụta ha ka ọ dabara na LS nke ha [13, 33].
Echiche ndị nkuzi nwere ike ịdịgasị iche gbasara mmejuputa atumatu nkuzi dabere na ikike mmụta ụmụ akwụkwọ.Ọ bụ ezie na ụfọdụ na-ahụ abamuru nke ụzọ a, gụnyere ohere mmepe ọkachamara, ndụmọdụ, na nkwado obodo, ndị ọzọ nwere ike na-eche banyere oge na nkwado ụlọ ọrụ.Ịgbalị maka nguzozi bụ isi ihe n'ịmepụta àgwà nke gbadoro ụkwụ na ụmụ akwụkwọ.Ndị isi agụmakwụkwọ ka elu, dị ka ndị nchịkwa mahadum, nwere ike ịrụ ọrụ dị mkpa n'ịkwalite mgbanwe dị mma site na iwebata omume ọhụrụ na ịkwado mmepe ngalaba [34].Iji mepụta usoro agụmakwụkwọ dị elu na-agbanwe agbanwe ma na-anabata nke ọma, ndị na-eme iwu ga-emerịrị usoro dị egwu, dị ka ime mgbanwe amụma, itinye ihe onwunwe na ntinye aka na teknụzụ, na imepụta usoro na-akwalite ụzọ ụmụ akwụkwọ dabere.Usoro ndị a dị oke mkpa iji nweta nsonaazụ achọrọ.Nnyocha e mere n'oge na-adịbeghị anya banyere ntụziaka dị iche iche egosiwo n'ụzọ doro anya na mmejuputa nke ọma nke ntụziaka dị iche iche chọrọ ọzụzụ na-aga n'ihu na ohere mmepe maka ndị nkụzi [35].
Ngwá ọrụ a na-enye nkwado bara uru nye ndị nkuzi eze na-achọ ka ha were usoro mmụta dabere na ụmụ akwụkwọ na-eme atụmatụ mmemme mmụta enyi na enyi.Agbanyeghị, ọmụmụ ihe a bụ naanị iji ụdị mkpebi osisi ML.N'ọdịnihu, ekwesịrị ịnakọta data ndị ọzọ iji tụnyere arụmọrụ nke ụdị mmụta igwe dị iche iche iji tụnyere izi ezi, ntụkwasị obi, na nkenke nke ngwaọrụ ndụmọdụ.Na mgbakwunye, mgbe ị na-ahọrọ usoro mmụta igwe kachasị mma maka otu ọrụ, ọ dị mkpa ịtụle ihe ndị ọzọ dị ka mgbagwoju anya nlereanya na nkọwa.
Mmachi nke ọmụmụ a bụ na ọ lekwasịrị anya na eserese LS na IS n'etiti ụmụ akwụkwọ eze.Ya mere, usoro ndụmọdụ emepụtara ga-akwado naanị ndị dabara maka ụmụ akwụkwọ eze.Mgbanwe dị mkpa maka ojiji ụmụ akwụkwọ sekọndrị izugbe.
The ọhụrụ mepụtara igwe mmụta dabeere nkwanye ngwá ọrụ bụ ike nke ozugbo classifying na kenha ụmụ akwụkwọ' LS kwekọrọ ekwekọ IS, na-eme ya mbụ eze mmụta omume na-enyere eze nkụzi atụmatụ mkpa nkuzi na mmụta omume.N'iji usoro nhazi data na-ebute, ọ nwere ike ịnye ndụmọdụ ahaziri iche, chekwaa oge, melite usoro nkuzi, kwado ihe ndị ezubere iche, na ịkwalite mmepe ọkachamara na-aga n'ihu.Ngwa ya ga-akwalite ụzọ ụmụ akwụkwọ gbadoro anya na agụmakwụkwọ eze.
Gilak Jani Associated Press.Dakọtara ma ọ bụ adabaghị n'etiti usoro mmụta nwa akwụkwọ na ụdị nkuzi onye nkuzi.Int J Mod Educ Kọmputa Sayensị.2012; 4 (11): 51–60 .https://doi.org/10.5815/ijmecs.2012.11.05


Oge nzipu: Eprel-29-2024