డెసిషన్ ట్రీ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ బిఎంసి మెడికల్ ఎడ్యుకేషన్ ఉపయోగించి సంబంధిత అభ్యాస వ్యూహాలకు దంత విద్యార్థుల ఇష్టపడే అభ్యాస శైలులను మ్యాపింగ్ చేయడం |

దంతవైద్యంతో సహా ఉన్నత విద్యా సంస్థలలో విద్యార్థుల కేంద్రీకృత అభ్యాసం (ఎస్సిఎల్) అవసరం పెరుగుతోంది. అయితే, దంత విద్యలో ఎస్సీఎల్‌కు పరిమిత అనువర్తనం ఉంది. అందువల్ల, ఈ అధ్యయనం డెసిషన్ ట్రీ మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) సాంకేతిక పరిజ్ఞానాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా డెంటిస్ట్రీలో SCL యొక్క అనువర్తనాన్ని ప్రోత్సహించడం లక్ష్యంగా . దంత విద్యార్థులకు మంచి పద్ధతులు.
మలయా విశ్వవిద్యాలయం నుండి మొత్తం 255 మంది దంత విద్యార్థులు సవరించిన ఇండెక్స్ ఆఫ్ లెర్నింగ్ స్టైల్స్ (ఎం-ఇఎల్) ప్రశ్నపత్రాన్ని పూర్తి చేశారు, ఇందులో 44 అంశాలు ఉన్నాయి, వాటిని తమ ఎల్‌ఎస్‌ఎస్‌గా వర్గీకరించారు. సేకరించిన డేటా (డేటాసెట్ అని పిలుస్తారు) విద్యార్థుల అభ్యాస శైలులను స్వయంచాలకంగా సరిపోల్చడానికి పర్యవేక్షించబడిన నిర్ణయం చెట్టు అభ్యాసంలో ఉపయోగించబడుతుంది. యంత్ర అభ్యాస-ఆధారిత యంత్రాల యొక్క ఖచ్చితత్వం సిఫార్సు సాధనం అప్పుడు అంచనా వేయబడుతుంది.
LS (ఇన్పుట్) మరియు IS (టార్గెట్ అవుట్పుట్) మధ్య స్వయంచాలక మ్యాపింగ్ ప్రక్రియలో డెసిషన్ ట్రీ మోడల్స్ యొక్క అనువర్తనం ప్రతి దంత విద్యార్థికి తగిన అభ్యాస వ్యూహాల యొక్క తక్షణ జాబితాను అనుమతిస్తుంది. IS సిఫార్సు సాధనం మొత్తం మోడల్ ఖచ్చితత్వాన్ని సంపూర్ణ ఖచ్చితత్వం మరియు రీకాల్ ప్రదర్శించింది, LS తో సరిపోలడం మంచి సున్నితత్వం మరియు విశిష్టతను కలిగి ఉందని సూచిస్తుంది.
ML డెసిషన్ ట్రీ ఆధారంగా ఒక IS సిఫార్సు సాధనం దంత విద్యార్థుల అభ్యాస శైలులను తగిన అభ్యాస వ్యూహాలతో ఖచ్చితంగా సరిపోల్చగల సామర్థ్యాన్ని నిరూపించబడింది. ఈ సాధనం విద్యార్థుల అభ్యాస అనుభవాన్ని పెంచే అభ్యాస-కేంద్రీకృత కోర్సులు లేదా మాడ్యూళ్ళను ప్లాన్ చేయడానికి శక్తివంతమైన ఎంపికలను అందిస్తుంది.
బోధన మరియు అభ్యాసం విద్యా సంస్థలలో ప్రాథమిక కార్యకలాపాలు. అధిక-నాణ్యత వృత్తి విద్య వ్యవస్థను అభివృద్ధి చేసేటప్పుడు, విద్యార్థుల అభ్యాస అవసరాలపై దృష్టి పెట్టడం చాలా ముఖ్యం. విద్యార్థుల మధ్య పరస్పర చర్య మరియు వారి అభ్యాస వాతావరణం వారి LS ద్వారా నిర్ణయించబడుతుంది. విద్యార్థుల LS మరియు IS మధ్య ఉపాధ్యాయుల ఉద్దేశ్యంతో సరిపోలని అసమతుల్యత విద్యార్థుల అభ్యాసానికి ప్రతికూల పరిణామాలను కలిగిస్తుందని పరిశోధనలు సూచిస్తున్నాయి, అంటే శ్రద్ధ మరియు ప్రేరణ తగ్గుతుంది. ఇది పరోక్షంగా విద్యార్థుల పనితీరును ప్రభావితం చేస్తుంది [1,2].
విద్యార్థులకు నేర్చుకోవడంలో సహాయపడటంతో సహా విద్యార్థులకు జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాలను అందించడానికి ఉపాధ్యాయులు ఉపయోగించే ఒక పద్ధతి IS [3]. సాధారణంగా, మంచి ఉపాధ్యాయులు బోధనా వ్యూహాలను ప్లాన్ చేస్తారు లేదా వారి విద్యార్థుల జ్ఞాన స్థాయి, వారు నేర్చుకుంటున్న భావనలు మరియు వారి అభ్యాస దశతో ఉత్తమంగా సరిపోతారు. సిద్ధాంతపరంగా, LS మరియు మ్యాచ్ అయినప్పుడు, విద్యార్థులు సమర్థవంతంగా నేర్చుకోవడానికి ఒక నిర్దిష్ట నైపుణ్యాలను నిర్వహించగలుగుతారు మరియు ఉపయోగించగలరు. సాధారణంగా, పాఠ్య ప్రణాళికలో బోధన నుండి గైడెడ్ ప్రాక్టీస్ లేదా గైడెడ్ ప్రాక్టీస్ నుండి స్వతంత్ర అభ్యాసం వరకు దశల మధ్య అనేక పరివర్తనలు ఉంటాయి. దీన్ని దృష్టిలో పెట్టుకుని, సమర్థవంతమైన ఉపాధ్యాయులు తరచుగా విద్యార్థుల జ్ఞానం మరియు నైపుణ్యాలను నిర్మించాలనే లక్ష్యంతో బోధనను ప్లాన్ చేస్తారు [4].
దంతవైద్యంతో సహా ఉన్నత విద్యా సంస్థలలో ఎస్సీఎల్ డిమాండ్ పెరుగుతోంది. SCL వ్యూహాలు విద్యార్థుల అభ్యాస అవసరాలను తీర్చడానికి రూపొందించబడ్డాయి. ఉదాహరణకు, విద్యార్థులు అభ్యాస కార్యకలాపాలలో చురుకుగా పాల్గొని ఉపాధ్యాయులు ఫెసిలిటేటర్లుగా వ్యవహరిస్తే మరియు విలువైన అభిప్రాయాన్ని అందించే బాధ్యత వహిస్తే దీనిని సాధించవచ్చు. విద్యార్థుల విద్యా స్థాయికి లేదా ప్రాధాన్యతలకు తగిన అభ్యాస సామగ్రి మరియు కార్యకలాపాలను అందించడం విద్యార్థుల అభ్యాస వాతావరణాన్ని మెరుగుపరుస్తుందని మరియు సానుకూల అభ్యాస అనుభవాలను ప్రోత్సహిస్తుందని చెప్పబడింది [5].
సాధారణంగా, దంత విద్యార్థుల అభ్యాస ప్రక్రియ వారు నిర్వహించడానికి అవసరమైన వివిధ క్లినికల్ విధానాలు మరియు క్లినికల్ ఎన్విరాన్మెంట్ ద్వారా ప్రభావితమవుతుంది, దీనిలో వారు సమర్థవంతమైన వ్యక్తుల మధ్య నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేస్తారు. శిక్షణ యొక్క ఉద్దేశ్యం విద్యార్థులను దంతవైద్యం యొక్క ప్రాథమిక జ్ఞానాన్ని దంత క్లినికల్ నైపుణ్యాలతో మిళితం చేయడం మరియు సంపాదించిన జ్ఞానాన్ని కొత్త క్లినికల్ పరిస్థితులకు వర్తింపజేయడం [6, 7]. LS మధ్య సంబంధంపై ప్రారంభ పరిశోధన మరియు ఇష్టపడే LS కి మ్యాప్ చేయబడిన అభ్యాస వ్యూహాలను సర్దుబాటు చేయడం విద్యా ప్రక్రియను మెరుగుపరచడంలో సహాయపడుతుందని కనుగొనబడింది [8]. విద్యార్థుల అభ్యాసం మరియు అవసరాలకు అనుగుణంగా వివిధ రకాల బోధన మరియు అంచనా పద్ధతులను ఉపయోగించాలని రచయితలు సిఫార్సు చేస్తున్నారు.
ఉపాధ్యాయులు ఎల్ఎస్ జ్ఞానాన్ని వర్తింపజేయడం ద్వారా ప్రయోజనం పొందుతారు, విద్యార్థుల లోతైన జ్ఞానం మరియు విషయాలపై అవగాహనను పొందడం మరియు అర్థం చేసుకోవడం వంటి సూచనలను రూపొందించడానికి, అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి వారికి సహాయపడతారు. పరిశోధకులు కోల్బ్ అనుభవపూర్వక అభ్యాస నమూనా, ఫెల్డర్-సిల్వర్మాన్ లెర్నింగ్ స్టైల్ మోడల్ (FSLSM) మరియు ఫ్లెమింగ్ VAK/VARK మోడల్ [5, 9, 10] వంటి అనేక LS అసెస్‌మెంట్ సాధనాలను అభివృద్ధి చేశారు. సాహిత్యం ప్రకారం, ఈ అభ్యాస నమూనాలు ఎక్కువగా ఉపయోగించే మరియు ఎక్కువగా అధ్యయనం చేయబడిన అభ్యాస నమూనాలు. ప్రస్తుత పరిశోధన పనిలో, దంత విద్యార్థులలో LS ని అంచనా వేయడానికి FSLSM ఉపయోగించబడుతుంది.
FSLSM అనేది ఇంజనీరింగ్‌లో అనుకూల అభ్యాసాన్ని అంచనా వేయడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే మోడల్. ఆరోగ్య శాస్త్రాలలో (మెడిసిన్, నర్సింగ్, ఫార్మసీ మరియు డెంటిస్ట్రీతో సహా) అనేక ప్రచురించిన రచనలు ఉన్నాయి, వీటిని FSLSM మోడల్స్ [5, 11, 12, 13] ఉపయోగించి చూడవచ్చు. FLSM లోని LS యొక్క కొలతలు కొలవడానికి ఉపయోగించే పరికరాన్ని ఇండెక్స్ ఆఫ్ లెర్నింగ్ స్టైల్స్ (ILS) [8] అని పిలుస్తారు, ఇది LS యొక్క నాలుగు కొలతలు అంచనా వేసే 44 అంశాలను కలిగి ఉంటుంది: ప్రాసెసింగ్ (క్రియాశీల/ప్రతిబింబ), అవగాహన (గ్రహణ/సహజమైనది), ఇన్పుట్ (విజువల్). /వెర్బల్) మరియు అవగాహన (సీక్వెన్షియల్/గ్లోబల్) [14].
మూర్తి 1 లో చూపినట్లుగా, ప్రతి FSLSM పరిమాణం ఆధిపత్య ప్రాధాన్యతను కలిగి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, ప్రాసెసింగ్ కోణంలో, “క్రియాశీల” LS ఉన్న విద్యార్థులు అభ్యాస సామగ్రితో నేరుగా సంభాషించడం ద్వారా సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి ఇష్టపడతారు, చేయడం ద్వారా నేర్చుకోండి మరియు సమూహాలలో నేర్చుకుంటారు. "ప్రతిబింబ" LS అనేది ఆలోచన ద్వారా నేర్చుకోవడాన్ని సూచిస్తుంది మరియు ఒంటరిగా పనిచేయడానికి ఇష్టపడతారు. LS యొక్క "గ్రహించడం" కోణాన్ని "అనుభూతి" మరియు/లేదా "అంతర్ దృష్టి" గా విభజించవచ్చు. "అనుభూతి" విద్యార్థులు మరింత దృ information మైన సమాచారం మరియు ఆచరణాత్మక విధానాలను ఇష్టపడతారు, నైరూప్య పదార్థాన్ని ఇష్టపడే "సహజమైన" విద్యార్థులతో పోలిస్తే వాస్తవ-ఆధారితవారు మరియు ప్రకృతిలో మరింత వినూత్నమైన మరియు సృజనాత్మకంగా ఉంటారు. LS యొక్క “ఇన్పుట్” పరిమాణం “దృశ్య” మరియు “శబ్ద” అభ్యాసకులను కలిగి ఉంటుంది. “విజువల్” LS ఉన్న వ్యక్తులు దృశ్య ప్రదర్శనల ద్వారా (రేఖాచిత్రాలు, వీడియోలు లేదా ప్రత్యక్ష ప్రదర్శనలు వంటివి) నేర్చుకోవటానికి ఇష్టపడతారు, అయితే “శబ్ద” LS ఉన్న వ్యక్తులు వ్రాతపూర్వక లేదా మౌఖిక వివరణలలో పదాల ద్వారా నేర్చుకోవడానికి ఇష్టపడతారు. LS కొలతలు "అర్థం చేసుకోవడానికి", అలాంటి అభ్యాసకులను “సీక్వెన్షియల్” మరియు “గ్లోబల్” గా విభజించవచ్చు. "సీక్వెన్షియల్ అభ్యాసకులు సరళ ఆలోచన ప్రక్రియను ఇష్టపడతారు మరియు దశల వారీగా నేర్చుకుంటారు, అయితే గ్లోబల్ అభ్యాసకులు సమగ్ర ఆలోచన ప్రక్రియను కలిగి ఉంటారు మరియు వారు ఏమి నేర్చుకుంటున్నారనే దానిపై ఎల్లప్పుడూ మంచి అవగాహన కలిగి ఉంటారు.
ఇటీవల, చాలా మంది పరిశోధకులు స్వయంచాలక డేటా-ఆధారిత ఆవిష్కరణ కోసం పద్ధతులను అన్వేషించడం ప్రారంభించారు, వీటిలో కొత్త అల్గోరిథంలు మరియు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను వివరించగల మోడళ్ల అభివృద్ధితో సహా [15, 16]. అందించిన డేటా ఆధారంగా, పర్యవేక్షించబడిన ML (మెషిన్ లెర్నింగ్) అల్గోరిథంల నిర్మాణం ఆధారంగా భవిష్యత్ ఫలితాలను అంచనా వేసే నమూనాలు మరియు పరికల్పనలను రూపొందించగలదు [17]. సరళంగా చెప్పాలంటే, పర్యవేక్షించబడిన యంత్ర అభ్యాస పద్ధతులు ఇన్పుట్ డేటా మరియు రైలు అల్గోరిథంలను మార్చండి. ఇది అందించిన ఇన్పుట్ డేటా కోసం ఇలాంటి పరిస్థితుల ఆధారంగా ఫలితాన్ని వర్గీకరించే లేదా అంచనా వేసే పరిధిని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. పర్యవేక్షించబడిన యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంల యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం ఆదర్శ మరియు కావలసిన ఫలితాలను స్థాపించే సామర్థ్యం [17].
డేటా ఆధారిత పద్ధతులు మరియు నిర్ణయం చెట్ల నియంత్రణ నమూనాల ఉపయోగం ద్వారా, LS యొక్క ఆటోమేటిక్ డిటెక్షన్ సాధ్యమే. ఆరోగ్య శాస్త్రాలు [18, 19] తో సహా వివిధ రంగాలలో శిక్షణా కార్యక్రమాలలో నిర్ణయం చెట్లను విస్తృతంగా ఉపయోగిస్తున్నట్లు నివేదించబడింది. ఈ అధ్యయనంలో, ఈ మోడల్‌ను సిస్టమ్ డెవలపర్లు ప్రత్యేకంగా విద్యార్థుల ఎల్‌ఎస్‌లను గుర్తించడానికి మరియు వారికి ఉత్తమమైనవి సిఫార్సు చేయడానికి శిక్షణ ఇచ్చారు.
ఈ అధ్యయనం యొక్క ఉద్దేశ్యం అభివృద్ధి చెందడం విద్యార్థుల LS ఆధారంగా డెలివరీ వ్యూహాలు మరియు SCL విధానాన్ని అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా SCL విధానాన్ని వర్తింపజేయడం సిఫార్సు సాధనం LS కి మ్యాప్ చేయబడింది. SCL పద్ధతి యొక్క వ్యూహం మూర్తి 1 లో చూపబడినందున IS సిఫార్సు సాధనం యొక్క డిజైన్ ప్రవాహం. IS సిఫార్సు సాధనం రెండు భాగాలుగా విభజించబడింది, ILS ను ఉపయోగించి LS వర్గీకరణ యంత్రాంగాన్ని కలిగి ఉంది మరియు విద్యార్థులకు చాలా సరిఅయినది ప్రదర్శన.
ప్రత్యేకించి, సమాచార భద్రతా సిఫార్సు సాధనాల లక్షణాలు వెబ్ టెక్నాలజీల వాడకం మరియు డెసిషన్ ట్రీ మెషిన్ లెర్నింగ్ వాడకం. సిస్టమ్ డెవలపర్లు మొబైల్ ఫోన్లు మరియు టాబ్లెట్‌లు వంటి మొబైల్ పరికరాలకు అనుగుణంగా వినియోగదారు అనుభవాన్ని మరియు చైతన్యాన్ని మెరుగుపరుస్తారు.
ఈ ప్రయోగం రెండు దశల్లో జరిగింది మరియు మలయా విశ్వవిద్యాలయంలోని డెంటిస్ట్రీ ఫ్యాకల్టీ నుండి విద్యార్థులు స్వచ్ఛంద ప్రాతిపదికన పాల్గొన్నారు. పాల్గొనేవారు ఆంగ్లంలో దంత విద్యార్థుల ఆన్‌లైన్ ఎం-ఇల్స్‌కు స్పందించారు. ప్రారంభ దశలో, డెసిషన్ ట్రీ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం శిక్షణ ఇవ్వడానికి 50 మంది విద్యార్థుల డేటాసెట్ ఉపయోగించబడింది. అభివృద్ధి ప్రక్రియ యొక్క రెండవ దశలో, అభివృద్ధి చెందిన పరికరం యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి 255 మంది విద్యార్థుల డేటాసెట్ ఉపయోగించబడింది.
పాల్గొనే వారందరూ మైక్రోసాఫ్ట్ జట్ల ద్వారా విద్యా సంవత్సరాన్ని బట్టి ప్రతి దశ ప్రారంభంలో ఆన్‌లైన్ బ్రీఫింగ్ పొందుతారు. అధ్యయనం యొక్క ఉద్దేశ్యం వివరించబడింది మరియు సమాచార సమ్మతి పొందబడింది. పాల్గొన్న వారందరికీ M-ILS ను యాక్సెస్ చేయడానికి లింక్ అందించబడింది. ప్రతి విద్యార్థికి మొత్తం 44 వస్తువులకు ప్రశ్నపత్రంలో సమాధానం ఇవ్వమని ఆదేశించారు. సెమిస్టర్ ప్రారంభానికి ముందు సెమిస్టర్ విరామ సమయంలో సవరించిన IL లను ఒకేసారి మరియు ప్రదేశంలో సౌకర్యవంతంగా పూర్తి చేయడానికి వారికి ఒక వారం ఇవ్వబడింది. M-ILS అసలు ILS పరికరంపై ఆధారపడి ఉంటుంది మరియు దంత విద్యార్థుల కోసం సవరించబడింది. అసలు IL ల మాదిరిగానే, ఇది 44 సమానంగా పంపిణీ చేయబడిన అంశాలను (A, B) కలిగి ఉంది, ఒక్కొక్కటి 11 అంశాలు ఉన్నాయి, వీటిని ప్రతి FSLSM పరిమాణం యొక్క అంశాలను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగిస్తారు.
సాధన అభివృద్ధి యొక్క ప్రారంభ దశలలో, పరిశోధకులు 50 మంది దంత విద్యార్థుల డేటాసెట్‌ను ఉపయోగించి పటాలను మానవీయంగా ఉల్లేఖించారు. FSLM ప్రకారం, వ్యవస్థ “A” మరియు “B” సమాధానాల మొత్తాన్ని అందిస్తుంది. ప్రతి కోణానికి, విద్యార్థి “A” ని సమాధానంగా ఎంచుకుంటే, LS ను యాక్టివ్/పర్సెప్చువల్/విజువల్/సీక్వెన్షియల్ గా వర్గీకరించారు, మరియు విద్యార్థి “B” ను సమాధానంగా ఎంచుకుంటే, విద్యార్థి ప్రతిబింబ/సహజమైన/భాషగా వర్గీకరించబడతారు . / గ్లోబల్ లెర్నర్.
దంత విద్య పరిశోధకులు మరియు సిస్టమ్ డెవలపర్‌ల మధ్య వర్క్‌ఫ్లో క్రమాంకనం చేసిన తరువాత, FLSSM డొమైన్ ఆధారంగా ప్రశ్నలు ఎంపిక చేయబడ్డాయి మరియు ప్రతి విద్యార్థి యొక్క LS ని అంచనా వేయడానికి ML మోడల్‌లోకి తినిపించబడ్డాయి. డేటా నాణ్యతకు ప్రాధాన్యతనిస్తూ, "చెత్త ఇన్, చెత్త అవుట్" యంత్ర అభ్యాస రంగంలో ఒక ప్రసిద్ధ సామెత. ఇన్పుట్ డేటా యొక్క నాణ్యత యంత్ర అభ్యాస నమూనా యొక్క ఖచ్చితత్వం మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని నిర్ణయిస్తుంది. ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ దశలో, క్రొత్త ఫీచర్ సెట్ సృష్టించబడుతుంది, ఇది FLSSM ఆధారంగా “A” మరియు “B” సమాధానాల మొత్తం. Drug షధ స్థానాల గుర్తింపు సంఖ్యలు టేబుల్ 1 లో ఇవ్వబడ్డాయి.
సమాధానాల ఆధారంగా స్కోరును లెక్కించండి మరియు విద్యార్థి యొక్క LS ని నిర్ణయించండి. ప్రతి విద్యార్థికి, స్కోరు పరిధి 1 నుండి 11 వరకు ఉంటుంది. 1 నుండి 3 వరకు స్కోర్‌లు ఒకే కోణంలో అభ్యాస ప్రాధాన్యతల సమతుల్యతను సూచిస్తాయి మరియు 5 నుండి 7 వరకు స్కోర్‌లు మితమైన ప్రాధాన్యతను సూచిస్తాయి, విద్యార్థులు ఇతరులకు బోధించే ఒక వాతావరణాన్ని ఇష్టపడతారని సూచిస్తుంది . అదే కోణంలో మరొక వైవిధ్యం ఏమిటంటే, 9 నుండి 11 వరకు స్కోర్లు ఒక చివర లేదా మరొకదానికి బలమైన ప్రాధాన్యతను ప్రతిబింబిస్తాయి [8].
ప్రతి కోణానికి, మందులు “యాక్టివ్”, “రిఫ్లెక్టివ్” మరియు “సమతుల్య” గా వర్గీకరించబడ్డాయి. ఉదాహరణకు, ఒక విద్యార్థి నియమించబడిన వస్తువుపై “B” కంటే ఎక్కువ తరచుగా “A” కి సమాధానం ఇచ్చినప్పుడు మరియు అతని/ఆమె స్కోరు ప్రాసెసింగ్ LS పరిమాణాన్ని సూచించే ఒక నిర్దిష్ట వస్తువు కోసం 5 పరిమితిని మించిపోయినప్పుడు, అతను/ఆమె “క్రియాశీల” LS కి చెందినది డొమైన్. . ఏదేమైనా, విద్యార్థులు నిర్దిష్ట 11 ప్రశ్నలలో (టేబుల్ 1) “A” కంటే ఎక్కువ “B” ను ఎంచుకున్నప్పుడు మరియు 5 పాయింట్ల కంటే ఎక్కువ స్కోరు చేసినప్పుడు వారు "ప్రతిబింబ" LS గా వర్గీకరించబడ్డారు. చివరగా, విద్యార్థి “సమతుల్యత” స్థితిలో ఉన్నాడు. స్కోరు 5 పాయింట్లను మించకపోతే, ఇది “ప్రాసెస్” LS. వర్గీకరణ ప్రక్రియ ఇతర LS కొలతలు, అవి అవగాహన (క్రియాశీల/ప్రతిబింబ), ఇన్పుట్ (దృశ్య/శబ్ద) మరియు కాంప్రహెన్షన్ (సీక్వెన్షియల్/గ్లోబల్) కోసం పునరావృతమయ్యాయి.
డెసిషన్ ట్రీ మోడల్స్ వర్గీకరణ ప్రక్రియ యొక్క వివిధ దశలలో లక్షణాలు మరియు నిర్ణయ నియమాల యొక్క వివిధ ఉపసమితులను ఉపయోగించవచ్చు. ఇది జనాదరణ పొందిన వర్గీకరణ మరియు అంచనా సాధనంగా పరిగణించబడుతుంది. ఫ్లోచార్ట్ [20] వంటి చెట్ల నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించి దీనిని సూచించవచ్చు, దీనిలో లక్షణం ద్వారా పరీక్షలను సూచించే అంతర్గత నోడ్లు ఉన్నాయి, ప్రతి శాఖ పరీక్ష ఫలితాలను సూచిస్తుంది మరియు క్లాస్ లేబుల్‌ను కలిగి ఉన్న ప్రతి ఆకు నోడ్ (ఆకు నోడ్).
ప్రతి విద్యార్థి యొక్క LS ను వారి ప్రతిస్పందనల ఆధారంగా స్వయంచాలకంగా స్కోర్ చేయడానికి మరియు ఉల్లేఖించడానికి ఒక సాధారణ నియమం-ఆధారిత ప్రోగ్రామ్ సృష్టించబడింది. నియమం-ఆధారిత IF స్టేట్మెంట్ యొక్క రూపాన్ని తీసుకుంటుంది, ఇక్కడ “ఉంటే” ట్రిగ్గర్ను వివరిస్తుంది మరియు “అప్పుడు” చేయవలసిన చర్యను పేర్కొంటుంది, ఉదాహరణకు: “X జరిగితే, Y” (లియు మరియు ఇతరులు, 2014). డేటా సెట్ సహసంబంధాన్ని ప్రదర్శిస్తే మరియు డెసిషన్ ట్రీ మోడల్ సరిగ్గా శిక్షణ పొందిన మరియు మూల్యాంకనం చేయబడితే, ఈ విధానం ఎల్‌ఎస్‌ల సరిపోలిక ప్రక్రియను ఆటోమేట్ చేయడానికి సమర్థవంతమైన మార్గం.
అభివృద్ధి యొక్క రెండవ దశలో, సిఫార్సు సాధనం యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి డేటాసెట్‌ను 255 కు పెంచారు. డేటా సెట్ 1: 4 నిష్పత్తిలో విభజించబడింది. డేటా సెట్‌లో 25% (64) పరీక్ష సమితి కోసం ఉపయోగించబడింది, మరియు మిగిలిన 75% (191) శిక్షణా సమితిగా ఉపయోగించబడింది (మూర్తి 2). మోడల్ అదే డేటా సెట్‌లో శిక్షణ పొందకుండా మరియు పరీక్షించకుండా నిరోధించడానికి డేటా సెట్‌ను విభజించాల్సిన అవసరం ఉంది, ఇది మోడల్ నేర్చుకోవడం కంటే గుర్తుంచుకోవడానికి కారణమవుతుంది. మోడల్ శిక్షణా సమితిపై శిక్షణ పొందింది మరియు టెస్ట్ సెట్‌లో దాని పనితీరును అంచనా వేస్తుంది -మోడల్ ఇంతకు ముందెన్నడూ చూడలేదు.
IS సాధనం అభివృద్ధి చెందిన తర్వాత, వెబ్ ఇంటర్ఫేస్ ద్వారా దంత విద్యార్థుల ప్రతిస్పందనల ఆధారంగా అనువర్తనం LS ను వర్గీకరించగలదు. వెబ్ ఆధారిత సమాచార భద్రతా సిఫార్సు సాధన వ్యవస్థ పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ భాషను ఉపయోగించి జంగో ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను బ్యాకెండ్‌గా ఉపయోగించి నిర్మించారు. ఈ వ్యవస్థ అభివృద్ధిలో ఉపయోగించిన లైబ్రరీలను టేబుల్ 2 జాబితా చేస్తుంది.
విద్యార్థుల LS కొలతలను స్వయంచాలకంగా వర్గీకరించడానికి విద్యార్థుల ప్రతిస్పందనలను లెక్కించడానికి మరియు సేకరించడానికి డేటాసెట్ డెసిషన్ ట్రీ మోడల్‌కు ఇవ్వబడుతుంది.
ఇచ్చిన డేటా సమితిపై నిర్ణయం ట్రీ మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథం యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడానికి గందరగోళ మాతృక ఉపయోగించబడుతుంది. అదే సమయంలో, ఇది వర్గీకరణ నమూనా యొక్క పనితీరును అంచనా వేస్తుంది. ఇది మోడల్ యొక్క అంచనాలను సంగ్రహిస్తుంది మరియు వాటిని వాస్తవ డేటా లేబుళ్ళతో పోలుస్తుంది. మూల్యాంకన ఫలితాలు నాలుగు వేర్వేరు విలువలపై ఆధారపడి ఉంటాయి: ట్రూ పాజిటివ్ (టిపి) - మోడల్ సానుకూల వర్గాన్ని సరిగ్గా అంచనా వేసింది, తప్పుడు పాజిటివ్ (ఎఫ్‌పి) - మోడల్ సానుకూల వర్గాన్ని icted హించింది, కాని నిజమైన లేబుల్ ప్రతికూలంగా ఉంది, నిజమైన ప్రతికూల (టిఎన్) - మోడల్ ప్రతికూల తరగతి, మరియు తప్పుడు నెగటివ్ (FN) ను సరిగ్గా icted హించింది - మోడల్ ప్రతికూల తరగతిని అంచనా వేస్తుంది, కానీ నిజమైన లేబుల్ సానుకూలంగా ఉంటుంది.
ఈ విలువలు పైథాన్‌లోని సైకిట్-లెర్న్ వర్గీకరణ నమూనా యొక్క వివిధ పనితీరు కొలమానాలను లెక్కించడానికి ఉపయోగించబడతాయి, అవి ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు ఎఫ్ 1 స్కోరు. ఇక్కడ ఉదాహరణలు ఉన్నాయి:
M-ILS ప్రశ్నాపత్రానికి సమాధానం ఇచ్చిన తర్వాత విద్యార్థి యొక్క LS ని ఖచ్చితంగా వర్గీకరించే మోడల్ సామర్థ్యాన్ని రీకాల్ (లేదా సున్నితత్వం) కొలుస్తుంది.
విశిష్టతను నిజమైన ప్రతికూల రేటు అంటారు. పై సూత్రం నుండి మీరు చూడగలిగినట్లుగా, ఇది నిజమైన ప్రతికూలతలు (టిఎన్) యొక్క నిష్పత్తి నిజమైన ప్రతికూలతలు మరియు తప్పుడు పాజిటివ్స్ (ఎఫ్‌పి). విద్యార్థుల drugs షధాలను వర్గీకరించడానికి సిఫార్సు చేసిన సాధనంలో భాగంగా, ఇది ఖచ్చితమైన గుర్తింపును కలిగి ఉండాలి.
డెసిషన్ ట్రీ ML మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే 50 మంది విద్యార్థుల అసలు డేటాసెట్ ఉల్లేఖనాలలో మానవ లోపం కారణంగా తక్కువ ఖచ్చితత్వాన్ని చూపించింది (టేబుల్ 3). LS స్కోర్‌లు మరియు విద్యార్థుల ఉల్లేఖనాలను స్వయంచాలకంగా లెక్కించడానికి సరళమైన నియమం-ఆధారిత ప్రోగ్రామ్‌ను సృష్టించిన తరువాత, సిఫార్సు వ్యవస్థకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి మరియు పరీక్షించడానికి పెరుగుతున్న డేటాసెట్‌లు (255) ఉపయోగించబడ్డాయి.
మల్టీక్లాస్ గందరగోళ మాతృకలో, వికర్ణ అంశాలు ప్రతి LS రకానికి సరైన అంచనాల సంఖ్యను సూచిస్తాయి (మూర్తి 4). డెసిషన్ ట్రీ మోడల్‌ను ఉపయోగించి, మొత్తం 64 నమూనాలను సరిగ్గా was హించారు. అందువల్ల, ఈ అధ్యయనంలో, వికర్ణ అంశాలు ఆశించిన ఫలితాలను చూపుతాయి, ఇది మోడల్ బాగా పనిచేస్తుందని సూచిస్తుంది మరియు ప్రతి LS వర్గీకరణకు క్లాస్ లేబుల్‌ను ఖచ్చితంగా అంచనా వేస్తుంది. అందువల్ల, సిఫార్సు సాధనం యొక్క మొత్తం ఖచ్చితత్వం 100%.
ఖచ్చితత్వం, ఖచ్చితత్వం, రీకాల్ మరియు ఎఫ్ 1 స్కోరు యొక్క విలువలు మూర్తి 5 లో చూపించబడ్డాయి. డెసిషన్ ట్రీ మోడల్‌ను ఉపయోగించి సిఫార్సు వ్యవస్థ కోసం, దాని ఎఫ్ 1 స్కోరు 1.0 “పరిపూర్ణమైనది, ఇది ఖచ్చితమైన ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు రీకాల్ సూచిస్తుంది, ఇది ముఖ్యమైన సున్నితత్వం మరియు విశిష్టతను ప్రతిబింబిస్తుంది విలువలు.
శిక్షణ మరియు పరీక్ష పూర్తయిన తర్వాత నిర్ణయం ట్రీ మోడల్ యొక్క విజువలైజేషన్ మూర్తి 6 చూపిస్తుంది. పక్కపక్కనే పోలికలో, తక్కువ లక్షణాలతో శిక్షణ పొందిన డెసిషన్ ట్రీ మోడల్ అధిక ఖచ్చితత్వం మరియు సులభంగా మోడల్ విజువలైజేషన్‌ను చూపించింది. ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ ఫీచర్ తగ్గింపుకు దారితీసే ఫీచర్ ఇంజనీరింగ్ మోడల్ పనితీరును మెరుగుపరచడంలో ముఖ్యమైన దశ అని ఇది చూపిస్తుంది.
డెసిషన్ ట్రీ పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసాన్ని వర్తింపజేయడం ద్వారా, LS (ఇన్పుట్) మరియు IS (టార్గెట్ అవుట్పుట్) మధ్య మ్యాపింగ్ స్వయంచాలకంగా ఉత్పత్తి అవుతుంది మరియు ప్రతి LS కోసం వివరణాత్మక సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
255 మంది విద్యార్థులలో 34.9% మంది ఒక (1) ఎల్ఎస్ ఎంపికను ఇష్టపడతారని ఫలితాలు చూపించాయి. మెజారిటీకి (54.3%) రెండు లేదా అంతకంటే ఎక్కువ ఎల్ఎస్ ప్రాధాన్యతలు ఉన్నాయి. 12.2% మంది విద్యార్థులు LS చాలా సమతుల్యమని గుర్తించారు (టేబుల్ 4). ఎనిమిది ప్రధాన ఎల్‌ఎస్‌తో పాటు, మలయా విశ్వవిద్యాలయ దంత విద్యార్థుల కోసం ఎల్‌ఎస్ వర్గీకరణల 34 కలయికలు ఉన్నాయి. వాటిలో, అవగాహన, దృష్టి మరియు అవగాహన కలయిక విద్యార్థులు నివేదించిన ప్రధాన LS (మూర్తి 7).
టేబుల్ 4 నుండి చూడగలిగినట్లుగా, ఎక్కువ మంది విద్యార్థులకు ప్రధాన ఇంద్రియ (13.7%) లేదా దృశ్య (8.6%) LS ఉన్నాయి. 12.2% మంది విద్యార్థులు అవగాహనను దృష్టితో కలిపినట్లు తెలిసింది (గ్రహణ-దృశ్య LS). ఈ పరిశోధనలు విద్యార్థులు స్థాపించబడిన పద్ధతుల ద్వారా నేర్చుకోవడానికి మరియు గుర్తుంచుకోవడానికి ఇష్టపడతారని, నిర్దిష్ట మరియు వివరణాత్మక విధానాలను అనుసరించాలని మరియు ప్రకృతిలో శ్రద్ధగలవారని సూచిస్తున్నాయి. అదే సమయంలో, వారు (రేఖాచిత్రాలను ఉపయోగించడం మొదలైనవి) చూడటం ద్వారా నేర్చుకోవడం ఆనందిస్తారు మరియు సమూహాలలో లేదా వారి స్వంత సమాచారాన్ని చర్చించి వర్తింపజేస్తారు.
ఈ అధ్యయనం డేటా మైనింగ్‌లో ఉపయోగించే యంత్ర అభ్యాస పద్ధతుల యొక్క అవలోకనాన్ని అందిస్తుంది, తక్షణమే మరియు ఖచ్చితంగా విద్యార్థుల LS ని అంచనా వేయడం మరియు తగిన IS ను సిఫార్సు చేయడంపై దృష్టి పెడుతుంది. డెసిషన్ ట్రీ మోడల్ యొక్క అనువర్తనం వారి జీవితం మరియు విద్యా అనుభవాలకు చాలా దగ్గరి సంబంధం ఉన్న కారకాలను గుర్తించింది. ఇది పర్యవేక్షించబడిన యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథం, ఇది కొన్ని ప్రమాణాల ఆధారంగా డేటా సమితిని ఉపవర్గాలుగా విభజించడం ద్వారా డేటాను వర్గీకరించడానికి చెట్ల నిర్మాణాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఆకు నోడ్ వద్ద నిర్ణయం తీసుకునే వరకు ప్రతి అంతర్గత నోడ్ యొక్క ఇన్పుట్ లక్షణాలలో ఒకదాని విలువ ఆధారంగా ఇన్పుట్ డేటాను ఉపసమితులుగా పునరావృతంగా విభజించడం ద్వారా ఇది పనిచేస్తుంది.
నిర్ణయం చెట్టు యొక్క అంతర్గత నోడ్లు M-ILS సమస్య యొక్క ఇన్పుట్ లక్షణాల ఆధారంగా పరిష్కారాన్ని సూచిస్తాయి మరియు ఆకు నోడ్లు తుది LS వర్గీకరణ అంచనాను సూచిస్తాయి. అధ్యయనం అంతటా, ఇన్పుట్ లక్షణాలు మరియు అవుట్పుట్ అంచనాల మధ్య సంబంధాన్ని చూడటం ద్వారా నిర్ణయ ప్రక్రియను వివరించే మరియు దృశ్యమానం చేసే నిర్ణయ చెట్ల సోపానక్రమం అర్థం చేసుకోవడం సులభం.
కంప్యూటర్ సైన్స్ మరియు ఇంజనీరింగ్ రంగాలలో, యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు వారి ప్రవేశ పరీక్ష స్కోర్‌లు [21], జనాభా సమాచారం మరియు అభ్యాస ప్రవర్తన [22] ఆధారంగా విద్యార్థుల పనితీరును అంచనా వేయడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించబడతాయి. అల్గోరిథం విద్యార్థుల పనితీరును ఖచ్చితంగా అంచనా వేసినట్లు పరిశోధనలో తేలింది మరియు విద్యా ఇబ్బందులకు గురయ్యే విద్యార్థులను గుర్తించడానికి వారికి సహాయపడింది.
దంత శిక్షణ కోసం వర్చువల్ పేషెంట్ సిమ్యులేటర్ల అభివృద్ధిలో ML అల్గోరిథంల అనువర్తనం నివేదించబడింది. సిమ్యులేటర్ నిజమైన రోగుల యొక్క శారీరక ప్రతిస్పందనలను ఖచ్చితంగా పునరుత్పత్తి చేయగలదు మరియు దంత విద్యార్థులకు సురక్షితమైన మరియు నియంత్రిత వాతావరణంలో శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించవచ్చు [23]. యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు దంత మరియు వైద్య విద్య మరియు రోగి సంరక్షణ యొక్క నాణ్యత మరియు సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తాయని అనేక ఇతర అధ్యయనాలు చూపిస్తున్నాయి. లక్షణాలు మరియు రోగి లక్షణాలు [24, 25] వంటి డేటా సెట్ల ఆధారంగా దంత వ్యాధుల నిర్ధారణలో సహాయపడటానికి యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలు ఉపయోగించబడ్డాయి. ఇతర అధ్యయనాలు రోగి ఫలితాలను అంచనా వేయడం, అధిక-రిస్క్ రోగులను గుర్తించడం, వ్యక్తిగతీకరించిన చికిత్సా ప్రణాళికలను అభివృద్ధి చేయడం [26], ఆవర్తన చికిత్స [27] మరియు క్షయ చికిత్స [25] వంటి పనులను నిర్వహించడానికి యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంల వాడకాన్ని అన్వేషించాయి.
దంతవైద్యంలో యంత్ర అభ్యాసం యొక్క అనువర్తనంపై నివేదికలు ప్రచురించబడినప్పటికీ, దంత విద్యలో దాని అనువర్తనం పరిమితం. అందువల్ల, ఈ అధ్యయనం LS తో చాలా దగ్గరి సంబంధం ఉన్న కారకాలను గుర్తించడానికి డెసిషన్ ట్రీ మోడల్‌ను ఉపయోగించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది మరియు దంత విద్యార్థులలో ఉంది.
ఈ అధ్యయనం యొక్క ఫలితాలు అభివృద్ధి చెందిన సిఫార్సు సాధనం అధిక ఖచ్చితత్వం మరియు సంపూర్ణ ఖచ్చితత్వాన్ని కలిగి ఉందని చూపిస్తుంది, ఇది ఉపాధ్యాయులు ఈ సాధనం నుండి ప్రయోజనం పొందవచ్చని సూచిస్తుంది. డేటా ఆధారిత వర్గీకరణ ప్రక్రియను ఉపయోగించి, ఇది వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులను అందిస్తుంది మరియు విద్యావేత్తలు మరియు విద్యార్థులకు విద్యా అనుభవాలు మరియు ఫలితాలను మెరుగుపరచగలదు. వాటిలో, సిఫార్సు సాధనాల ద్వారా పొందిన సమాచారం ఉపాధ్యాయుల ఇష్టపడే బోధనా పద్ధతులు మరియు విద్యార్థుల అభ్యాస అవసరాల మధ్య విభేదాలను పరిష్కరించగలదు. ఉదాహరణకు, సిఫార్సు సాధనాల స్వయంచాలక అవుట్పుట్ కారణంగా, విద్యార్థి యొక్క ఐపిని గుర్తించడానికి మరియు సంబంధిత ఐపితో సరిపోల్చడానికి అవసరమైన సమయం గణనీయంగా తగ్గుతుంది. ఈ విధంగా, తగిన శిక్షణా కార్యకలాపాలు మరియు శిక్షణా సామగ్రిని నిర్వహించవచ్చు. ఇది విద్యార్థుల సానుకూల అభ్యాస ప్రవర్తన మరియు కేంద్రీకృత సామర్థ్యాన్ని అభివృద్ధి చేయడానికి సహాయపడుతుంది. ఒక అధ్యయనం ప్రకారం, విద్యార్థులకు వారి ఇష్టపడే LS కి సరిపోయే అభ్యాస సామగ్రి మరియు అభ్యాస కార్యకలాపాలను అందించడం విద్యార్థులకు ఎక్కువ సామర్థ్యాన్ని సాధించడానికి అనేక మార్గాల్లో ఏకీకృతం చేయడానికి, ప్రాసెస్ చేయడానికి మరియు అనేక మార్గాల్లో నేర్చుకోవటానికి సహాయపడుతుంది [12]. తరగతి గదిలో విద్యార్థుల భాగస్వామ్యాన్ని మెరుగుపరచడంతో పాటు, విద్యార్థుల అభ్యాస ప్రక్రియను అర్థం చేసుకోవడం కూడా బోధనా పద్ధతులు మరియు విద్యార్థులతో కమ్యూనికేషన్‌ను మెరుగుపరచడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుందని పరిశోధన చూపిస్తుంది [28, 29].
ఏదేమైనా, ఏదైనా ఆధునిక సాంకేతిక పరిజ్ఞానం మాదిరిగా, సమస్యలు మరియు పరిమితులు ఉన్నాయి. డేటా గోప్యత, పక్షపాతం మరియు సరసతకు సంబంధించిన సమస్యలు మరియు దంత విద్యలో యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలను అభివృద్ధి చేయడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అవసరమైన వృత్తిపరమైన నైపుణ్యాలు మరియు వనరులు వీటిలో ఉన్నాయి; ఏదేమైనా, ఈ ప్రాంతంలో పెరుగుతున్న ఆసక్తి మరియు పరిశోధనలు యంత్ర అభ్యాస సాంకేతికతలు దంత విద్య మరియు దంత సేవలపై సానుకూల ప్రభావాన్ని చూపుతాయని సూచిస్తున్నాయి.
ఈ అధ్యయనం యొక్క ఫలితాలు సగం మంది దంత విద్యార్థులు .షధాలను "గ్రహించే" ధోరణిని కలిగి ఉన్నారని సూచిస్తుంది. ఈ రకమైన అభ్యాసకుడికి వాస్తవాలు మరియు కాంక్రీట్ ఉదాహరణలు, ఆచరణాత్మక ధోరణి, వివరాల కోసం సహనం మరియు “దృశ్య” LS ప్రాధాన్యత ఉన్నాయి, ఇక్కడ అభ్యాసకులు ఆలోచనలు మరియు ఆలోచనలను తెలియజేయడానికి చిత్రాలు, గ్రాఫిక్స్, రంగులు మరియు పటాలను ఉపయోగించడానికి ఇష్టపడతారు. ప్రస్తుత ఫలితాలు దంత మరియు వైద్య విద్యార్థులలో LS ని అంచనా వేయడానికి ILS ను ఉపయోగించి ఇతర అధ్యయనాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి, వీరిలో ఎక్కువ మందికి గ్రహణ మరియు దృశ్య LS యొక్క లక్షణాలు ఉన్నాయి [12, 30]. వారి LS గురించి విద్యార్థులకు తెలియజేయడం వారి అభ్యాస సామర్థ్యాన్ని చేరుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తుందని డాల్మోలిన్ మరియు ఇతరులు సూచిస్తున్నారు. ఉపాధ్యాయులు విద్యార్థుల విద్యా ప్రక్రియను పూర్తిగా అర్థం చేసుకున్నప్పుడు, వివిధ బోధనా పద్ధతులు మరియు కార్యకలాపాలను అమలు చేయవచ్చని పరిశోధకులు వాదించారు, ఇది విద్యార్థుల పనితీరు మరియు అభ్యాస అనుభవాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది [12, 31, 32]. ఇతర అధ్యయనాలు విద్యార్థుల LS ను సర్దుబాటు చేయడం వారి స్వంత LS [13, 33] కు అనుగుణంగా వారి అభ్యాస శైలులను మార్చిన తర్వాత విద్యార్థుల అభ్యాస అనుభవం మరియు పనితీరులో మెరుగుదలలను చూపిస్తుందని తేలింది.
విద్యార్థుల అభ్యాస సామర్ధ్యాల ఆధారంగా బోధనా వ్యూహాల అమలుకు సంబంధించి ఉపాధ్యాయుల అభిప్రాయాలు మారవచ్చు. వృత్తిపరమైన అభివృద్ధి అవకాశాలు, మార్గదర్శకత్వం మరియు సమాజ మద్దతుతో సహా ఈ విధానం యొక్క ప్రయోజనాలను కొందరు చూస్తుండగా, మరికొందరు సమయం మరియు సంస్థాగత మద్దతు గురించి ఆందోళన చెందవచ్చు. సమతుల్యత కోసం ప్రయత్నించడం అనేది విద్యార్థి కేంద్రీకృత వైఖరిని సృష్టించడానికి కీలకం. వినూత్న పద్ధతులను ప్రవేశపెట్టడం మరియు అధ్యాపకుల అభివృద్ధికి మద్దతు ఇవ్వడం ద్వారా విశ్వవిద్యాలయ నిర్వాహకులు వంటి ఉన్నత విద్యా అధికారులు సానుకూల మార్పును నడిపించడంలో ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తారు [34]. నిజమైన డైనమిక్ మరియు ప్రతిస్పందించే ఉన్నత విద్యావ్యవస్థను సృష్టించడానికి, విధాన రూపకర్తలు విధాన మార్పులు చేయడం, సాంకేతిక సమైక్యతకు వనరులను కేటాయించడం మరియు విద్యార్థుల కేంద్రీకృత విధానాలను ప్రోత్సహించే ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను సృష్టించడం వంటి ధైర్యమైన చర్యలు తీసుకోవాలి. కావలసిన ఫలితాలను సాధించడానికి ఈ చర్యలు కీలకం. విభిన్న సూచనలపై ఇటీవలి పరిశోధనలో విభిన్న సూచనల విజయవంతంగా అమలు చేయడానికి ఉపాధ్యాయులకు కొనసాగుతున్న శిక్షణ మరియు అభివృద్ధి అవకాశాలు అవసరమని స్పష్టంగా చూపించింది [35].
ఈ సాధనం విద్యార్థి-స్నేహపూర్వక అభ్యాస కార్యకలాపాలను ప్లాన్ చేయడానికి విద్యార్థుల కేంద్రీకృత విధానాన్ని తీసుకోవాలనుకునే దంత అధ్యాపకులకు విలువైన సహాయాన్ని అందిస్తుంది. అయితే, ఈ అధ్యయనం డెసిషన్ ట్రీ ఎంఎల్ మోడళ్ల వాడకానికి పరిమితం చేయబడింది. భవిష్యత్తులో, సిఫార్సు సాధనాల యొక్క ఖచ్చితత్వం, విశ్వసనీయత మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని పోల్చడానికి వేర్వేరు యంత్ర అభ్యాస నమూనాల పనితీరును పోల్చడానికి మరిన్ని డేటాను సేకరించాలి. అదనంగా, ఒక నిర్దిష్ట పని కోసం చాలా సరైన యంత్ర అభ్యాస పద్ధతిని ఎన్నుకునేటప్పుడు, మోడల్ సంక్లిష్టత మరియు వ్యాఖ్యానం వంటి ఇతర అంశాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
ఈ అధ్యయనం యొక్క పరిమితి ఏమిటంటే ఇది ఎల్‌ఎస్‌ని మ్యాపింగ్ చేయడంపై మాత్రమే దృష్టి పెట్టింది మరియు దంత విద్యార్థులలో ఉంది. అందువల్ల, అభివృద్ధి చెందిన సిఫార్సు వ్యవస్థ దంత విద్యార్థులకు అనువైన వాటిని మాత్రమే సిఫార్సు చేస్తుంది. సాధారణ ఉన్నత విద్య విద్యార్థుల ఉపయోగం కోసం మార్పులు అవసరం.
కొత్తగా అభివృద్ధి చెందిన యంత్ర అభ్యాస-ఆధారిత సిఫార్సు సాధనం సంబంధిత IS తో విద్యార్థుల LS ను తక్షణమే వర్గీకరించగలదు మరియు సరిపోల్చగలదు, ఇది దంత అధ్యాపకులకు సంబంధిత బోధన మరియు అభ్యాస కార్యకలాపాలను ప్లాన్ చేయడంలో సహాయపడే మొదటి దంత విద్యా కార్యక్రమం. డేటా-ఆధారిత ట్రయాజ్ ప్రాసెస్‌ను ఉపయోగించి, ఇది వ్యక్తిగతీకరించిన సిఫార్సులను అందించగలదు, సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది, బోధనా వ్యూహాలను మెరుగుపరచవచ్చు, లక్ష్య జోక్యాలకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు కొనసాగుతున్న వృత్తిపరమైన అభివృద్ధిని ప్రోత్సహిస్తుంది. దీని అనువర్తనం దంత విద్యకు విద్యార్థుల కేంద్రీకృత విధానాలను ప్రోత్సహిస్తుంది.
గిలక్ జాని అసోసియేటెడ్ ప్రెస్. విద్యార్థుల అభ్యాస శైలి మరియు ఉపాధ్యాయుల బోధనా శైలి మధ్య సరిపోలండి లేదా అసమతుల్యత. Int J మోడ్ ఎడ్యుకేస్ కంప్యూటర్ సైన్స్. 2012; 4 (11): 51-60. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2012.11.05