РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПЕРЦЕПТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ В РАДИОЛОГИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ
Аннотация
В процессе адаптивного обучения широко используются информационные технологии, позволяющие создавать интерактивные курсы, учитывающие индивидуальные особенности студентов и интернов. В основу разрабатываемых информационных систем положены различные математические модели психологических процессов. Одним из таких подходов является перцептивное обучение .Целью работы явилось повышение восприятия радиологической диагностики с помощью компьютерных методов перцептивного обучения. В статье представлен практический опыт разработки системы PLIS для тренинга специалистов в области радиологической диагностики заболеваний опорно-двигательной системы, в частности, позвоночника. В основу информационной системы PLIS положена классическая модель интервальных повторений Аткинсона. Модификация этой модели заключается в задании различных уровней «мастерства» в овладении определенными разделами знаний. Из большого набора обучающего материала (кейсов, снимков) создается обучающая последовательность, персонально упорядоченная. Этот порядок базируется на приоритете обучения и постоянно перестраивается, в процессе прохождения курса, адаптируясь под личные показатели ответа студента на каждый вопрос: правильность, временная задержка, категория к которой относится материал.
Литература
1. Byvaltsev V.A., Stepanov I.A., Kalinin A.A., Shashkov K.V. Diffusion-weighted magnetic resonance imaging in the diagnosis of degeneration of the intervertebral discs // Meditsinskayatehnika [Medical technique]. 2016. Vol. 50. №4 (298). Jul. Aug. Р.29-32.
2. Kopylov V.S., Potapov V.E., Sorokovikov V.A. Structural changes of the spine with scoliosis. NCRVHSO RAMN, Irkutsk 2012. P.162. (In Russian)
3. Ulyanov V.S., Negreeva M.B. Cloud service for diseases risks diagnostics and prediction by medicalattributes. Proc. X international scientific conference “Sistemnyanaliz v medicine” [System analysis in medicine], ed. Kolosov V.P., Blagoveshensk 2016. P.73-76. (in Russian)
4. Atkinson R.C. Optimizing the learning of a second-language vocabulary // J ExpPsychol. 1972. Vol. 96. P.124-129.
5. Gibson E.J. Principles of Perceptual Learning and Development // New York, Prentice-Hall, 1969.
6. Goldstone R.L., Landy D., Son J.Y. A well-grounded education: the role of perception in science and mathematics. In: Symbols, Embodiment, and Meaning. Edited by de Vega M, Glenberg A, Graesser A. New York, Oxford University Press, 2008. P.327–355.
7. Fahle M., Poggio T. (editors.): Perceptual Learning. Cambridge, MA,MIT Press, 2002.
8. Kellman P.J. Perceptual learning. In: Stevens’ Handbook of Experimental Psychology, Vol. 3, Learning, Motivation, and Emotion, Ed 3, pp 259–99. Edited by Gallistel R. New York, Wiley, 2002.
9. Kellman P.J., Massey C.M., Roth Z., et al. Perceptual learning and the technology of expertise: fraction learning and algebra // CognPrag. 2008. Vol. 16. №2. P.356-405 (special issue).
10. Kellman P.J., Garrigan P.B. Perceptual learning and human expertise // Phys Life Rev. 2009. Vol. 6. №2. P.53-84.
11. Kellman P.J., Massey C.M., Son J. Perceptual learning modules in mathematics: enhancing students’ pattern recognition, structure extraction, and fluency // Top CognSci. 2010. Vol. 2. №2. P.285-305.
12. Pavlik P.I., Anderson J.R. Using a model to compute the optimalschedule of practice// J ExpPsycholAppl. 2008. Vol. 14. №2. P.101-117.
13. Storm B.C, Bjork R.A., Storm J.C. Optimizing retrieval as a learningevent: when and why expanding retrieval practice enhances long-term retention // MemCognit. 2010. Vol. 38. P.244-253.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
