Исследователи говорят, что использование машинного обучения — своего рода искусственного интеллекта, известного как искусственный интеллект (ИИ), — может помочь сделать более точные прогнозы того, почему подростки испытывают трудности в школе. Аналитики из Кембриджского университета в Великобритании использовали искусственный интеллект и информацию от нескольких подростков, которые борются в школе, чтобы распознать группы проблем с обучением, которые не согласовывались с прошлым диагнозом, поставленным детям.

Это открытие, опубликованное в дневнике «Наука о развитии», усиливает потребность в том, чтобы дети получали точечную оценку своих психологических способностей, чтобы распознавать наилучший вид помощи. Специалисты зарегистрировали 550 детей, которые попали в клинику, так как дрались в школе.

По их словам, значительная часть прошлых исследований проблем обучения была сосредоточена на подростках, которым только что был дан конкретный анализ, например, синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ), проблема умственного дисбаланса или дислексия. Включив детей со всеми проблемами, мало обращая внимания на заключение, это исследование лучше уловило масштаб проблем внутри и между классификациями симптомов.

«Получение диагноза является важной вехой для родителей и детей с трудностями в обучении, которая распознает трудности ребенка и помогает им получить доступ к поддержке», — сказал Дункан Эстл из Кембриджского университета. «Но родители и специалисты, работающие с этими детьми каждый день, видят, что аккуратные ярлыки не отражают их индивидуальных трудностей — например, СДВГ одного ребенка часто не похож на СДВГ другого ребенка», — сказал Астл, который руководил исследованием.

Группа предоставила компьютерному алгоритму множество данных когнитивного тестирования от каждого ребенка, включая пропорции способности слушать, пространственного мышления, критического мышления, словарного запаса и памяти. В свете этой информации расчет показал, что молодежь лучше всего соответствует четырем группам задач. Эти группы были тесно связаны с другой информацией о подростках, например, отчетами опекунов об их проблемах с перепиской и поучительной информацией о чтении и математике. Тем не менее, не было никакой корреспонденции с их прошлыми выводами. Чтобы проверить, соответствуют ли эти группы органическим контрастам, группы были проверены с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ) сканирования мозга 184 детей.

Группы отражали примеры в сети внутри частей мозга детей, предполагая, что машинное обучение различает контрасты, которые наполовину отражают лежащую в основе биологию. Две из четырех признанных групп были следующими: проблемы со способностями к рабочей памяти и проблемы с подготовкой звуков в словах. Проблемы с оперативной памятью — временным хранением и контролем данных — были связаны с борьбой с математикой и выполнением поручений, например, следящих за записями.

Проблемы с обращением со звуками в словах, называемые фонологическими навыками, связаны с трудностями при чтении. «Прошлые исследования, в которых были отобраны дети с плохими навыками чтения, показали тесную связь между трудностями чтения и проблемами с обработкой звуков в словах», — сказал Астле.

«Но, изучив детей с широким спектром трудностей, мы неожиданно обнаружили, что многие дети с трудностями обработки звуков в словах имеют проблемы не только с чтением, но и с математикой», — сказал он.

Смотрите еще похожие статьи на тему Brisk Block