Колледж рпк: Рязанский Педагогический Колледж – ОГБПОУ «РПК»

Или посетите ее в любом из ее сетевых СМИ:
Facebook: https://www.facebook.com/AdaLeAnnsmusic/
Spotify: https://open.spotify.com/artist/21pgMRZeHtao6q4YEFE4ih
Instagram: https: // www .instagram.com / ada.leann /? hl = en
YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCTqy94mqj7yWdTWssuhS0-w
RPK – ReverbNation: http://www.reverbnation.com/rpk/adaleann
SoundCloud: https://soundcloud.com/ada-leann-317798723
Музыкальный канал инди: https: //www.indiemusicchannel.com / profile / AdaLeAnn
Twitter: https://twitter.com/leann_ada

Актуальность предварительных знаний в обучении и разработке учебных программ

Am J Pharm Educ. 2008 Oct 15; 72 (5): 113.

University of Helsinki

Поступило 6 ноября 2007 г .; Принято 24 февраля 2008 г.

Реферат

Цели

Определить, как различные типы предшествующих знаний (декларативные и процедурные) влияют на успеваемость учащихся и как оценку предшествующих знаний можно использовать в качестве инструмента проектирования обучения.

Методы

Анкета была разработана на основе модели априорного знания, которая различает декларативные и процедурные знания. Сто пятнадцать студентов-фармацевтов прошли тестирование перед началом 4 последовательных курсов фундаментальных наук, а затем перед началом курса фармацевтической химии. Регрессионный анализ использовался для определения того, какой тип знаний был лучшим предиктором успеваемости учащихся. Были опрошены преподаватели 4 курсов, и их комментарии были проанализированы.

Результаты

Предыдущие знания из предыдущих курсов существенно повлияли на успеваемость учащихся. Процедурные знания были особенно связаны с успеваемостью учащихся. Преподаватели и студенты в основном положительно отреагировали на тесты предшествующих знаний.

Выводы

Предварительные знания учащихся должны приниматься во внимание при разработке учебных программ и планировании учебных программ. Кроме того, результаты оценки предшествующих знаний могут использоваться в качестве инструмента для поддержки студентов в устранении недостатков.

Ключевые слова: предварительные знания, оценка, учебный план, фармацевтическое образование

ВВЕДЕНИЕ

Общая проблема, с которой сталкиваются преподаватели в высших учебных заведениях, заключается в том, что студентам не хватает важных предварительных знаний и навыков, необходимых при поступлении на более продвинутые курсы в своей учебной программе . ^{1 – 2} Это не только вызов для студентов и преподавателей, но и важный вопрос при разработке учебных программ. Фармацевтический факультет Хельсинкского университета в Финляндии провел масштабную реформу учебной программы в рамках Болонского процесса, который начался с Болонской декларации 1998 года, направленной на гармонизацию европейской системы высшего образования. ³ Наиболее важными целями Болонского процесса были изменение и облегчение мобильности студентов и преподавателей и адаптация системы с двумя основными циклами, а точнее степенью бакалавра и магистра. Кроме того, цели заключались в создании системы кредитов и улучшении признания ученых степеней и обеспечения качества на уровне высших учебных заведений. В результате в 2005 году учебная программа была реструктурирована, чтобы улучшить преемственность между курсами и обеспечить непрерывность обучения от базовых знаний до продвинутых.Однако даже после этих реформ некоторые студенты все еще имели недостаточные знания в определенных областях, когда они переходили на более продвинутые курсы. Следовательно, возникла необходимость эмпирически изучить, как различные типы предшествующих знаний влияют на успеваемость учащихся на более продвинутых курсах, таких как фармацевтическая химия, и выяснить, сохраняются ли знания, полученные учащимися, по мере их обучения. В ходе этого исследования мы сопоставили полученные результаты со следующим вопросом: может ли оценка предшествующих знаний использоваться в качестве вспомогательного инструмента в фармацевтическом образовании?

Предварительные знания определяются как многомерная и иерархическая сущность, которая является динамичной по своей природе и состоит из различных типов знаний и навыков. ^{4 – 6} Предыдущие знания долгое время считались наиболее важным фактором, влияющим на обучение и успеваемость учащихся. ^{4 – 10} Количество и качество предшествующих знаний положительно влияют как на приобретение знаний, так и на способность применять когнитивные навыки решения проблем более высокого порядка. ^{11 – 15} Существенным фактором в разработке интегрированной системы знаний является создание среды обучения, в которой обучение означает активное формирование знаний и навыков на основе предшествующих знаний. ^{6 , 10} Неадекватные или фрагментированные предыдущие знания – важная проблема, которую следует учитывать, потому что, если есть несоответствие между ожиданиями преподавателей в отношении знаний учащихся и фактической базой знаний студентов, обучение может быть затруднено с самого начала исследования. Попытка выучить что-то без достаточных предварительных знаний или, что еще хуже, неправильных представлений может привести к механическому запоминанию. Этот тип поверхностного обучения может иметь место, если учащиеся не могут соотнести новые знания со своими существующими базами знаний. ^{13 , 16 – 17}

В прикладном научном образовании, таком как фармацевтика, где знания изучаются, чтобы иметь возможность применять их, студентам важно разработать комплексную структуру знаний с самого начала учебы. ¹⁶ Следовательно, глубокое понимание базовых курсов чрезвычайно важно для содействия качественному обучению, потому что эти курсы обычно формируют важную основу для будущего обучения. ¹⁴ Неадекватное обучение на базовых курсах может иметь долгосрочные последствия, которые мешают обучению на более позднем этапе учебы студентов. ² Одним из способов повышения качества обучения учащихся может быть использование оценки предшествующих знаний в качестве инструмента для оценки уровня поддержки, которая потребуется учащемуся. ^{18 – 21}

При оценке предварительных знаний, как и при оценке в целом, преподаватель должен знать, какой тип знаний оценивается.Различие между различными типами предшествующих знаний важно, потому что не все типы предварительных знаний имеют одинаковое отношение к успеваемости учащихся. Более подробная оценка предшествующих знаний предоставляет подробную информацию о базе предварительных знаний студентов ^{7 , 20 , 22} и, кроме того, может быть более полезным в качестве диагностического инструмента для поддержки студентов. В модели предшествующих знаний ⁶ , применяемой в настоящем исследовании, было проведено различие между декларативными и процедурными знаниями.На самом низком уровне предварительные знания могут состоять из декларативных знаний, которые представляют собой знания фактов и значений, которые учащийся может запомнить или воспроизвести. Этот тип декларативного знания часто называют «знанием о» или поверхностным обучением. ²³ Декларативные знания также можно описать как механическое заучивание или «рассказывание знаний», которое может включать в себя множество фактов и деталей, которые не образуют единого целого. ²³ Студенты, обладающие декларативными знаниями, могут решать довольно простые задачи воспроизведения, не требующие способности интегрировать или применять знания. ⁴ С другой стороны, процедурные знания характеризуются способностью интегрировать знания и понимать отношения между концепциями и, на самом высоком уровне, применять эти знания для решения проблем. Это часто называют «умением», и оно тесно связано с когнитивными навыками более высокого порядка (рисунок). ⁴

Модель априорных знаний. (Copyright 2007. Hailikari, Nevgi & Lindblom-Ylänne.)

Предыдущее исследование показало, что предыдущие знания, которые в основном состояли из декларативных знаний, не способствовали достижению учащихся. ⁶ С другой стороны, студенты, которые обладали более интегрированной базой предшествующих знаний и могли оперировать более высокими уровнями процедурных предшествующих знаний в начале курса, имели больше шансов на успех. Эти результаты подчеркивают важность признания базы предшествующих знаний учащихся в начале учебного процесса. Таким образом, акцент следует делать не только на , что знают студентов, но и на , насколько хорошо они это знают. ²³

Исследование проводилось на фармацевтическом факультете Хельсинкского университета в Финляндии.Факультет присуждает степени бакалавра, магистра и доктора. Целью 3-летней программы бакалавриата является обеспечение квалификации для работы в области здравоохранения на должностях, требующих фармацевтического опыта. Часть студентов поступает в магистратуру после прохождения бакалавриата. Целью 2-летней магистерской программы является повышение исследовательских и лидерских навыков студентов в дополнение к квалификациям, предоставляемым программой бакалавриата.

Первый семестр программы бакалавриата включает в себя в основном курсы естественных наук (например, математики и химии), которые составляют основу для более продвинутых курсов фармации.Учебная программа бакалавриата представляет собой непрерывный переход от базовых курсов к более продвинутым. Тем не менее, было обнаружено, что студентам-фармацевтам не хватало предварительных знаний из своих курсов по фундаментальным наукам, когда они поступали на более продвинутый лабораторный курс по фармацевтической химии. У студентов были проблемы с фундаментальными научными концепциями и, кроме того, трудности с применением этих знаний на практике во время лабораторных работ.

Таким образом, возникла необходимость изучить, как первые курсы естествознания в начале программы бакалавриата готовят студентов к лабораторному курсу фармацевтической химии и как сохраняются знания, полученные на этих курсах, и могут ли студенты применять эти знания в качестве своих исследования продолжаются.Кроме того, мы хотели изучить опыт преподавателей с использованием оценки предшествующих знаний в качестве инструмента для поддержки обучения и опыт студентов при прохождении теста на предварительные знания.

МЕТОД

Данные были собраны в 2006 г. в ходе 5 различных курсов в течение полугода (рисунок). Курсы математики и химии преподавались одновременно, затем следовали курсы органической химии и, наконец, лабораторный курс фармацевтической химии. Перед началом каждого курса оценивались предыдущие знания студентов.Тесты были основаны на модели предварительных знаний, которая предлагает теоретическую основу для оценки предварительных знаний, но позволяет преподавателям курсов разрабатывать конкретные задачи для тестов. (Фигура ). ⁶ Таким образом, каждый из этих тестов был разработан для измерения иерархических уровней содержания знаний в курсах: знание фактов, знание значений, навыки интеграции знаний и понимания отношений между концепциями, и, наконец, навыки применения знаний к решение проблем.Задачи, измеряющие «знание фактов», были довольно простыми задачами воспроизведения, такими как набор или распознавание правильного ответа. Задачи «познания значения» требовали более глубокого понимания, например, предоставления определения или понимания значения концепции или формулы. Задачи, измеряющие интеграцию знаний, требовали глубокого понимания и способности соотносить различные концепции друг с другом. Задача, измеряющая применение знаний, требовала способности применять знания при решении проблем.Задания тестов были созданы инструкторами курсов совместно с авторами. Авторы представили структуру (модель предшествующих знаний), и природа задач была подробно обсуждена.

Структура учебной программы первого семестра.

Студентам было дано 1 час на выполнение тестов предшествующих знаний в начале каждого из 5 курсов. Кроме того, в тест на предварительные знания для курса фармацевтической химии было включено по 1 заданию из каждого теста на предварительные знания для предыдущих курсов.Мы выбрали задачи из предыдущих тестов на предварительные знания, которые измеряли 2 самых высоких уровня предварительных знаний, то есть интеграцию знаний и применение компонентов знаний. Причина этого заключалась в том, что эти типы задач требуют высококачественного обучения и понимания и, как предполагается, относятся к более низким уровням знаний. ⁶ Предполагается, что овладение этими типами задач станет основой для будущего обучения. Целью этих повторяющихся задач было выяснить, были ли сохранены знания и были ли изменения в производительности между первым и вторым измерением.

Преподаватели курса также выставили баллы за тесты предшествующих знаний для своих соответствующих курсов. В каждом курсе задания оценивались от 1 до 6, где 1 – минимальное, а 6 – максимальное количество баллов. Один балл давался, если в ответе были какие-то элементы, но окончательный ответ был неверным. Если примерно половина ответа была правильной, ставились три балла. За правильный ответ было начислено шесть баллов. После того, как преподаватели выставили оценки, авторы перепроверили их.

Четыре теста на предварительное знание называются первым измерением. В настоящем исследовании мы сосредоточены на тесте на предварительные знания курса фармацевтической химии (пятый тест), в котором выбранные задачи из предыдущих курсов повторялись вместе с задачами предварительного знания из курса фармацевтической химии. Тест на предварительное знание курса фармацевтической химии называется вторым измерением (таблица). Он состоял из 8 заданий, в том числе по 4 задания из содержания курса фармацевтической химии и по 1 повторению из каждого из предыдущих курсов.

Таблица 1

Обзор тестов на предварительные знания, а также количество и типы различных задач предварительного знания в целевом курсе

Кроме того, мы взяли интервью у 4 преподавателей курсов, чтобы изучить их опыт относительно полезности тест на предварительные знания как инструмент учебного дизайна. После курсов проводились записанные интервью. В ходе интервью мы спрашивали преподавателей, как они использовали инструмент оценки предшествующих знаний, как он повлиял на их обучение, каково их мнение об этом инструменте и насколько он полезен.Кроме того, учащимся было предоставлено место в тестах, чтобы они могли прокомментировать свой опыт с тестом на предварительную оценку знаний. Это было добровольным, и комментарии были собраны во время осеннего семестра (таблица).

Корреляционный анализ использовался для изучения взаимосвязей между различными типами предшествующих знаний. Регрессионный анализ (ввод) был проведен, чтобы выяснить, какие типы предшествующих знаний предсказывали успехи студентов в курсе фармацевтической химии. Парные образцы t Тест использовался для изучения изменений характеристик между первым и вторым измерением.Интервью преподавателей и письменные комментарии студентов были проанализированы с помощью качественного контент-анализа. ^{24 , 25}

РЕЗУЛЬТАТЫ

Большинство из 115 студентов (95%), зачисленных на курс фармацевтической химии, были студентами первого курса. Остальные были студентами второго или третьего курса, которые по каким-либо причинам не закончили эти курсы в течение первого года обучения.

Большинство студентов составляли женщины (79%). Девяносто семь процентов участников были студентами-фармацевтами.Остальные 3% составили студенты, изучающие биохимию и химию. Большинство студентов (60%) набрали менее 10 зачетных единиц Европейской системы перевода зачетных единиц (ECTS) перед посещением изучаемых курсов. (Один кредит эквивалентен 27 часам работы в Европейской системе кредитных переводов). Пятая часть студентов (22%) набрала от 10 до 30 кредитов ECTS, а остальные (18%) – более 30 кредитов ECTS. Четыре преподавателя курсов, включенных в исследование, также были опрошены об их опыте прохождения теста на предварительные знания.

В целом студенты неплохо справились с тестом на предварительные знания по курсу фармацевтической химии (таблица). Студенты особенно хорошо справлялись с заданиями, которые определяли оптимальные предварительные знания для курса фармацевтической химии. Самыми слабыми были задания, в которых оценивались знания из предыдущих курсов, то есть задание по математике и задания по органической химии. (Таблица)

Таблица 2

Эффективность в различных задачах с предварительным знанием ^a по лабораторному курсу фармацевтической химии (N = 115)

Анализ оценок предшествующих знаний показал, что производительность почти всех заданий с предварительным знанием коррелировала с итоговая оценка по целевому курсу (лабораторный курс фармацевтической химии), за исключением заданий, измеряющих знание фактов (фармацевтическая химия) и применение базовых знаний химии.Студенты, которые обладали соответствующими и более глубокими предыдущими знаниями по предыдущим курсам, также могли получить более высокие итоговые оценки по курсу фармацевтической химии. Наиболее сильная корреляция была обнаружена между успеваемостью по задачам по органической химии и итоговой оценкой по курсу фармацевтической химии. Кроме того, производительность прикладной задачи по органической химии также сильно коррелировала с другими задачами (таблица).

Таблица 3

Взаимосвязи между типами предшествующих знаний и итоговой оценкой по фармацевтической химии (N = 115)

Регрессионный анализ был проведен для определения того, какой тип предшествующих знаний имел самую сильную связь с итоговой оценкой по курсу фармацевтической химии.В анализ были включены только те переменные, которые существенно коррелировали с итоговой оценкой. Связь между критерием и независимыми переменными была умеренной (множественный R = 0,53). Единственной переменной, которая была положительно связана с итоговой оценкой, была прикладная задача по органической химии, на которую приходилось 24% вариации в итоговой оценке (скорректировано R ² ). Коэффициент регрессии для прикладной задачи по органической химии составлял 0,22, а стандартизованный коэффициент (β) равнялся 0.36 (F (6,107 = 6,9; p <0,01). Другие переменные не были связаны с итоговой оценкой, хотя прикладная задача по математике и знание смысла в фармацевтической химии были близки к уровню значимости ( p = 0,06 для обоих).

Анализ оценок предшествующих знаний показал, что знания были сохранены в течение 5 изученных курсов. Было явное и значительное увеличение между первым и вторым измерением во всех задачах, включенных в последующее наблюдение, с исключение Основы химии .В прикладной задаче по математике среднее значение производительности увеличилось с 1,95 до 3,12 ( p <0,01). В задаче по органической химии, измеряющей интеграцию знаний, среднее значение увеличилось с 1,46 до 2,15 ( p = 0,003). В задаче по органической химии, измеряющей применение знаний, среднее значение увеличилось с 3,08 до 3,78 ( p = 0,008). Однако в прикладной задаче по химии среднее значение производительности снизилось с 4,90 до 4,35 ( p = 0.030). Такой девиантный результат можно объяснить характером задачи. Когда инструкторы оценивали результаты, они заметили, что задача была немного неточной и было несколько способов интерпретировать задачу. Следовательно, результаты также можно интерпретировать с учетом того факта, что понимание учащимися увеличилось и, следовательно, производительность в этом задании снизилась, поскольку они заметили неточность этого задания. Результаты показывают, что полученные знания не исчезли, а, скорее, увеличились.

Все 4 преподавателя курса приняли участие в собеседовании после вмешательства и предоставили отзывы об оценке предшествующих знаний. Преподаватели чувствовали, что тесты на предварительные знания помогли им распознать различные типы знаний и признать важность более детального структурирования природы знаний. Модель предварительных знаний (рисунок) и тест на предварительные знания, полученные на основе этой модели, были сочтены полезными и полезными при разработке вопросов для теста предварительных знаний, а также для других экзаменов.Модель помогла инструкторам задуматься над содержанием своих экзаменов.

В настоящем исследовании преподаватели не давали студентам никаких отзывов об их успеваемости в тесте на предварительные знания. Однако инструкторы сказали, что было бы важно предоставить студентам обратную связь как можно раньше во время курса. Это позволит тесту на предварительные знания повысить эффективность обучения студентов. Инструкторы предложили провести тест до начала курса, чтобы у них было достаточно времени для оценки ответов.

Преподаватели не применяли результаты теста для изменения своего обучения, но они чувствовали, что тест помог им узнать уровни знаний учащихся. Два инструктора попросили совета о том, как использовать результаты теста на предварительные знания в своих инструкциях. Все инструкторы считали, что оценка предшествующих знаний может помочь инструкторам распознать студентов с проблемами. Они также посчитали, что оценка предшествующих знаний была бы полезной, особенно на базовых курсах.

Большинство студентов не комментировали тест в конце теста. Только 48 из 115 студентов, которые выполнили тест на предварительные знания, предоставили комментарии по поводу оценки. Из этих комментариев 41 был положительным, а 6 – отрицательным. Наиболее частым положительным комментарием было то, что тест на предварительное знание помог учащимся лучше понять, что они знали и чего не знали (n = 30). Таким образом, он служил средством самооценки. Это также заставило их задуматься о том, что им нужно сделать для достижения успеха, например, репетировать или найти поддержку со стороны преподавателей или сокурсников.

Шесть студентов отметили, что тест на предварительные знания заставил их почувствовать, что их инструктор заботится об их обучении и что для инструктора важно знать уровень предшествующих знаний студентов. Пятеро студентов отметили, что тест на предварительные знания был хорошим способом репетировать и активировать знания из предыдущих курсов.

Отрицательные комментарии студентов касаются отрицательных чувств, возникших в результате прохождения теста. Два студента прокомментировали, что тест на предварительные знания, который проводится без предупреждения, не является истинным показателем фактической базы знаний студентов.Эти студенты пожалели, что у них не было времени на подготовку к экзамену. Трое студентов отметили, что тест на предварительные знания вызывал у них беспокойство и беспокойство из-за того, что они не знали достаточно. Один студент сказал, что тест был «бесполезной тратой времени».

ОБСУЖДЕНИЕ

Целью данного исследования было, во-первых, изучить, как предыдущие знания, полученные на предыдущих курсах, влияют на успеваемость студентов в более продвинутом курсе фармацевтической химии, а во-вторых, определить, сохраняются ли полученные знания в процессе обучения студентов. .

Результаты показали, что предыдущие знания из предыдущих курсов действительно способствовали изучению более продвинутого курса фармацевтической химии. Эти результаты означают, что реформа учебной программы позволила построить курсы как континуум. Студенты, которые обладали соответствующими и более глубокими предыдущими знаниями по предыдущим курсам, также могли получить более высокие итоговые оценки по курсу фармацевтической химии. Кроме того, предыдущие знания, состоящие из фактов, не способствовали достижению учащимися.Этот результат подтвердил предыдущие выводы. ⁶ Кажется, что даже большого объема фактических знаний недостаточно, если учащиеся не понимают взаимосвязи между этими фактами. Таким образом, обучение в системе высшего образования должно активно стремиться помочь студентам достичь более высоких уровней понимания, в которых знания являются активными и функционирующими, и не ожидать, что студенты достигнут этих уровней самостоятельно. ²³ Это может быть сделано путем создания мощной учебной среды, в которой предыдущие знания учащихся учитываются при обучении. ¹¹ Интересно, что хорошая успеваемость по органической химии особенно хорошо предсказывает успеваемость учащихся. Выполнение задания по органической химии также сильно зависело от выполнения других заданий. Это говорит о том, что если студент смог хорошо выполнить задание по органической химии, вполне вероятно, что он / она будет хорошо выполнять и другие задания. Можно сделать вывод, что другие курсы способствовали успеху в органической химии, которая, кажется, включает знания из предыдущих курсов.Этот результат также подразумевает, что последовательность курсов является важным вопросом, который следует учитывать. По возможности следует стараться целенаправленно интегрировать знания из предыдущих курсов, чтобы помочь студентам сформировать интегрированную базу знаний. ^{16 , 26}

Другой важный вывод, который необходимо сделать, заключался в том, что успеваемость студентов была довольно неоднородной в начале курса фармацевтической химии. Это подчеркивает различия в базах знаний учащихся и индивидуальные различия, которые влияют на успеваемость учащихся.Эти результаты подчеркивают важность оценки предшествующих знаний для распознавания различий между студентами. Хорошая успеваемость на более продвинутом курсе восходит к базовым курсам. Следовательно, если студенты отстают в начале учебы, это отражается на их успеваемости на более продвинутых курсах. Положительный результат состоял в том, что знания были сохранены и, более того, они увеличивались по мере продолжения исследований. Это означает, что инструкция достигла своих целей в обучении студентов основам математики и химии.

И студенты, и преподаватели в большинстве своем положительно отнеслись к оценке предшествующих знаний. У преподавателей было более четкое представление об уровне предшествующих знаний студентов, что помогло им адаптировать преподавание к потребностям учащегося. ²⁰ Эти знания учащихся и размышления над ними создают хорошую основу для улучшения преподавания. ²⁷ Кроме того, оценка предшествующих знаний помогла студентам лучше осознать свою базу знаний и помогла им понять, что их инвестиции необходимы во время предстоящих курсов, как было также показано в предыдущем исследовании. ^{5 , 19} Таким образом, даже без обратной связи с их успеваемостью, учащиеся чувствовали, что они получили пользу от оценивания, осознавая свои слабые стороны. Некоторые ответы студентов показали, что студенты восприняли оценку как тест, к которому они должны были быть готовы. Это подчеркивает важность разъяснения учащимся цели оценки предшествующих знаний. Учащиеся могут не привыкать к «новой культуре оценивания», когда оценивание используется для обучения и где упор делается на начало учебного процесса. ²⁸ Однако, поскольку количество комментариев студентов было довольно ограниченным, необходимы дополнительные исследования по этому вопросу.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты этого исследования предполагают, что оценка предшествующих знаний, которая проводится в начале курса, может быть важным инструментом для поддержки обучения. Оценивая предыдущие знания, можно выявить учащихся, испытывающих трудности в учебе. Однако одной оценки предварительных знаний недостаточно: студентам должна быть предоставлена ​​обратная связь об их успеваемости, а преподаватели должны знать, как результаты оценки могут быть использованы в учебном дизайне.Результаты оценки предварительных знаний могут быть использованы для различных целей: для выявления учащихся, испытывающих трудности в учебе; поиск подходящего уровня для начала курса; обеспечение обратной связи со студентами; преодоление разрыва между ожиданиями преподавателей и фактической базой знаний студентов; и группирование студентов по их способностям. Кроме того, при оценке предшествующих знаний важно признать, что разные типы предварительных знаний по-разному влияют на успеваемость учащихся.Преподаватели должны помочь студентам развить интегрированную систему знаний и выйти за рамки фактических знаний. Это можно сделать, опираясь на существующие знания студентов и помогая студентам увидеть взаимосвязь между курсами и представленными идеями.

БЛАГОДАРНОСТИ

Мы благодарим доктора Катариину Вуоренсола и профессора Яри Юли-Каухалуому, а также преподавателей курсов за активное участие в этом исследовании.

ЛИТЕРАТУРА

Прогнозирование возраста мозга с помощью глубокого обучения на основе необработанных данных изображений приводит к получению надежного и наследуемого биомаркера

Анализ данных нейровизуализации с помощью машинного обучения может точно предсказать хронологический возраст здоровых людей.Отклонения от здорового старения мозга связаны с когнитивными нарушениями и заболеваниями. Здесь мы стремились дополнительно установить учетные данные “ возраста, предсказанного мозгом ” как биомаркера индивидуальных различий в процессе старения мозга, используя подход прогнозного моделирования, основанный на глубоком обучении и, в частности, сверточных нейронных сетях (CNN), и применительно к обоим. предварительно обработанные и сырые T1-взвешенные данные МРТ. Во-первых, мы стремились продемонстрировать точность прогнозируемого мозгом CNN возраста с использованием большого набора данных о здоровых взрослых (N = 2001).Затем мы попытались установить наследуемость прогнозируемого мозгом возраста, используя выборку монозиготных и дизиготных близнецов женского пола (N = 62). В-третьих, мы исследовали повторный тест и многоцентровую надежность прогнозируемого мозгом возраста с использованием двух выборок (в пределах сканера N = 20; между сканерами N = 11). Возраст, прогнозируемый мозгом CNN, был сгенерирован и сравнен с методом регрессии гауссовского процесса (GPR) для всех наборов данных. Входными данными были объемные карты серого вещества (GM) или белого вещества (WM), созданные с помощью статистического параметрического картирования (SPM) или необработанные данные.CNN точно предсказал хронологический возраст, используя GM (корреляция между возрастом, предсказанным мозгом, и хронологическим возрастом r = 0,96, средняя абсолютная ошибка [MAE] = 4,16 года) и необработанных (r = 0,94, MAE = 4,65 года) данных. Это было сопоставимо с возрастом, прогнозируемым мозгом с помощью георадара с использованием данных GM (r = 0,95, MAE = 4,66 года). Возраст, предсказанный мозгом, был наследственным фенотипом для всех моделей и исходных данных (h ² ≥ 0,5). Возраст, предсказанный мозгом, показал высокую надежность повторного тестирования (коэффициент внутриклассовой корреляции [ICC] = 0.90-0,99). Многоцентровая надежность была более изменчивой в пределах высоких значений ICC для GM (0,83–0,96) и уровней от низкого до среднего для WM и исходных данных (0,51–0,77). Возраст, предсказанный мозгом, представляет собой точный, высоконадежный и генетически обусловленный фенотип, который может использоваться в качестве биомаркера старения мозга. Более того, прогнозы возраста могут быть точно созданы на основе необработанных данных T1-MRI, что существенно сокращает время вычисления новых данных, приближая процесс к предоставлению информации о здоровье мозга в клинических условиях в реальном времени.

Ключевые слова: Биомаркер; Старение мозга; Сверточные нейронные сети; Глубокое обучение; Гауссовские процессы; Наследственность; Нейровизуализация; Надежность.