Учёные используют искусственный интеллект для определения причин затруднений с учёбой у детей | Gearmix
02.10.2018 12:23

Учёные используют искусственный интеллект для определения причин затруднений с учёбой у детей

Источник перевод для gearmix ()

Учёные применили метод машинного обучения для обработки данных о сотнях детей, испытывающих трудности с учебой в школе, и выявили основные группы проблем с обучением, которые не соответствовали поставленному детям диагнозу.

Сотрудники Совета по медицинским исследованиям подразделения Кембриджского университета, занимающегося науками о мозге и процессах познания считают, что это подчёркивает необходимость детальной оценки когнитивных способностей детей с целью определить наилучшие меры для их поддержки.

Исследование, опубликованное в издании Developmental Science, охватило 550 детей, которые были направлены в клинику (Центр по проблемам внимания, обучения и памяти) по причине затруднений со школьным обучением.

Учёные говорят, что прошлые исследования подобных проблем были сосредоточены на детях, которым уже поставили определённый диагноз, такой как синдром дефицита внимания и гиперактивности, расстройство аутистического спектра или дислексия. Включение же всех детей, испытывающих какие-либо проблемы, независимо от диагноза, сделало возможным лучше рассмотреть симптомы как в пределах диагнозов, так и на их границах.

Доктор Дункан Астл, член Совета по медицинским исследованиям, руководивший этой работой, сказал: «Постановка диагноза — это важный этап для родителей и детей, имеющих трудности с обучением: он признаёт наличие проблемы у ребёнка и позволяет получить поддержку. Но родители и персонал, повседневно работающий с такими детьми, знают, что чёткие ярлычки не определяют их индивидуальные затруднения — например, синдром гиперактивности у одного ребёнка часто не похож на такой синдром у другого. Наше исследование является первым, применившим машинное обучение к сотням имеющих проблемы учеников».

Учёные сделали это, снабдим компьютерный алгоритм множеством результатов тестов на когнитивные способности, включая слуховое восприятие, пространственное мышление, решение проблем, словарный запас и память. На основе этих данных алгоритм пришёл к выводу, что детей с затруднениями можно подразделить на четыре группы.

Эти группы тесно соответствовали и другим данным о детях, таким, как сообщения родителей о трудностях в общении, и сведениям об успеваемости в чтении и математике. Но связь с предыдущим диагнозом отсутствовала. С целью проверки того, соотносится ли такое подразделение по группам с биологическими различиями, были сопоставлены сканы мозга 184 детей, полученные методом магнито-резонансной томографии. Оказалось, что рисунок межнейронных связи коррелировал с разделением на группы, а это даёт возможность предположить, что машинное обучение идентифицирует различия, которые являются следствием биологического строения.

Две из четырёх групп представляли проблемы с кратковременной памятью, и затруднения с восприятием звуков в словах.

Проблемы с кратковременной памятью — краткосрочное удержание и манипулирование информацией — приводят к трудностям с математическими задачами и с такими заданиями, как следование по списку. Сложности с восприятием звуков в словах (фонологические способности) были связаны с трудностями в чтении.

Доктор Астл сказал: «Предыдущие исследования, в которых участвовали дети с затруднениями в чтении, показали сильную связь между трудностями с чтением и с обработкой звуков в словах. Но теперь, обследовав детей с широким спектром затруднений, мы неожиданно обнаружили, что многие дети, испытывающие сложности с обработкой звуков в словах не только имеют проблемы с чтением — у них также есть проблемы и с математикой.

«При исследовании затруднений в обучении мы должны выходить за рамки ярлычка с диагнозом, и мы надеемся, что эта работа поможет создать лучшие методики помощи, которые более избирательно подходят к индивидуальным затруднениям с познавательными способностями».

Доктор Джонни Холмс, член Совета по медицинским исследованиям в Кембридже, являющийся ведущим автором исследования, сказал: «Наша работа позволяет сделать вывод, что дети, у которых есть трудности с одинаковыми предметами, могут иметь для этого совершенно разные причины, и это имеет важное значение для выбора терапии».

Две другие выделенные группы — дети с обширными когнитивными затруднениями во многих областях, и дети с типичными для их возраста результатами тестов. Исследователи отметили, что дети с типичными для своего возраста результатами тестов на когнитивные способности всё же могут иметь другие затруднения, например с поведением, которые не включались в машинное обучение.

Доктор Джоанна Латимер, глава Совета по медицинским исследованиям подразделения Кембриджского университета сказала: «Это интересные результаты раннего этапа исследований того, как можно применять новые технологии, такие как машинное обучение, для лучшего понимания работы мозга. Совет финансирует исследование роли сложных сетей в мозге, с целью найти лучшие способы поддержки детей, имеющих трудности с обучением».



ПОХОЖИЕ ЗАПИСИ


© Gearmix 2013
Права на опубликованный перевод принадлежат владельцам вебсайта gearmix.ru
Все графические изображения, использованные при оформлении статьи принадлежат их владельцам. Знак охраны авторского права распространяется только на текст статьи.
Использование материалов сайта без активной индексируемой ссылки на источник запрещено.

Комментарии запрещены.