教師、保護者、そしてまあ、関係するほぼすべての人にとって、子供がなぜであるかを理解しようとしています 学校で苦労 想像できる最もストレスの多い活動の1つになる可能性があります。 それは、すべての子供がまったく異なる人間だからです。 さまざまな医療診断はナビゲートが難しい場合があります、そして最も注目すべきことに、子供は常に問題が何であるかを正確に伝えることができるとは限りません。 現在、ケンブリッジ大学の研究者は、機械学習アルゴリズムを使用して、子供の学習障害を具体的に分類する方法を考え出しました。
研究者は550人の子供を発見しました 学校で苦労していた人は、AIアルゴリズムを使用して、語彙、問題解決、記憶などの特定のスキルを測定しました。 研究者たちは、彼らのさまざまな教育上の困難が何であるかに基づいてそれらを分割するのではなく、グループ全体を見ました。 このようにして、彼らは自分の発見を子供の学習障害に関する以前の情報と相互参照し、重複を特定することができました。
AIアルゴリズムは、最終的に、学校で苦労しているほとんどの子供たちが4つのカテゴリに分類されることを発見しました。 「1）幅広い認知障害、および重度の読書、綴り、数学の問題を抱える子供2）年齢に典型的な認知能力と学習プロファイルを備えた子供。 3）ワーキングメモリに問題のある子供。 4）音韻障害のある子供たち。」
重要なことに、この研究では、これまで特定されていなかった特定の認知的闘争の間にいくつかの重要な関連性が見出されました。 たとえば、研究者は、記憶に苦しんでいる子供たちが数学に苦しんでいること、そしてそれが読書に影響を与える音韻論の問題にどのように関連しているかを指摘しました。 もっとわかりやすく言えば、数学に苦労している子供たちは、読解にも苦労していることがよくあります。
これは、次のような考えにさらに信頼を与えるだけです。 幅広い「学習スタイル」 本当に問題ではありません。 これらの観察に直面して、先生が絵を使うならば彼らがよりよく読むことを学ぶであろうと子供に言うことはあまり意味がありません。 むしろ、この研究は、子供の読書との闘いは、実際には記憶の問題に関連している可能性があり、情報が提示されている方法で情報を理解できないことではないことを示唆しています。
