Contemporary psychology, Vol. 19 No. 1, 2016.
Original scientific paper
https://doi.org/10.21465/2016-SP-191-04
Primjena umjetnih neuronskih mreža u predviđanju darovitosti učenika
Nina Pavlin-Bernardić
orcid.org/0000-0002-8194-5668
; Faculty of Humanities and Social Sciences, University of Zagreb, Zagreb, Croatia
Silvija Ravić
orcid.org/0000-0001-8152-5113
; Elementary school Sesvetska Sela, Sesvete, Croatia
Ivan Pavao Matić
; Elementary school Sesvetska Sela, Sesvete, Croatia
Abstract
Umjetne neuronske mreže imaju široku upotrebu u predikciji i klasifikaciji različitih varijabli, no njihova primjena u području psihologije obrazovanja je još uvijek relativno rijetka. Cilj ovog istraživanja bio je ispitati točnost umjetnih neuronskih mreža u predviđanju nadarenosti učenika. U ispitivanju je sudjelovao 221 učenik 4. razreda jedne hrvatske osnovne škole. Kao ulazne varijable za umjetne neuronske mreže korištene su nominacije učitelja i drugih učenika, ocjene, ranija procjena spremnosti učenika za školu i obrazovanje roditelja. Kao izlazna varijabla korišten je rezultat
učenika na Standardnim progresivnim matricama (Raven, 1994), prema kojem su učenici svrstani u darovite ili nedarovite. Testirali smo dva algoritma umjetnih neuronskih mreža: mrežu s radijalno zasnovanom funkcijom i višeslojni perceptron. Unutar svakog algoritma, testirano je više aktivacijskih funkcija. 80% uzorka korišteno je za uvježbavanje mreža, 20% za testiranje njihove uspješnosti. Za kriterij prema kojem su u darovite učenike svrstani oni koji postižu rezultat na Standardnim progresivnim
matricama u 95. centilu ili više, najuspješnijom se pokazala mreža višeslojnog perceptrona s funkcijom tangens hiperbolni, koja je na testnom uzorku postigla visoku točnost od 100% u klasifikaciji nedarovitih učenika i 75% u klasifikaciji darovitih učenika. Kada je kriterij bio rezultat u 90. centilu ili više, najuspješnija je bila također mreža višeslojnog perceptrona s funkcijom tangens hiperbolni, no točnost je bila niža: 94,7% u klasifikaciji nedarovitih učenika i 66,7% u klasifikaciji darovitih učenika. Istraživanje je pokazalo potencijal umjetnih neuronskih mreža u ovom području, koji treba dalje istražiti.
Keywords
nadareni učenici; identifikacija darovitih učenika; umjetne neuronske mreže
Hrčak ID:
176765
URI
Publication date:
10.10.2016.
Visits: 3.142 *