공학 교육에서 범주화된 개인 차이를 고려한 학생의 학업 성취도 평가에 관한 연구 (신경망 접근법)

이 연구는 흥미롭고 도전적이며 학제적인 교수 문제에 대한 분석 및 평가를 소개합니다. 이는 학생들의 성취 다양성(개인 차이)의 범주화에서 비롯되며, 이는 학생들의 관찰된 학습 결과 구조(SOLO)와 동등합니다. 이러한 학생들의 학업 다양성은 세 가지 상호작용하는 학습/교수 접근 방식(방향)인 표면적, 심화적 및 전략적 접근법에 의해 교실에서 영향을 받습니다. 이러한 접근 방식의 평가는 Hebbian 규칙을 고려하여 인공 신경망(ANN) 모델링을 통해 현실적인 시뮬레이션을 통해 수행되었습니다. 그 모델링은 학생의 성취 개인 차이와 관련된 두 가지 효과적인 학습 성과 요인의 흥미로운 수학적 유추를 초래합니다. 첫째, 두 가지 뇌 기능 현상 즉, 장기 강화(LTP)와 우울(LTD)의 효과입니다. 이는 해마 뇌 영역에서 관찰된 N-메틸-D-아스파르트산(NMDA) 교차 개방 시간과 일치합니다. 둘째, 다양한 학습/교수 환경과 관련된 신경 세포 수의 효과는 외향성/내향성의 이분법을 포함합니다. 이 이분법은 외부 및 내부 환경 학습 조건으로 조사되었습니다. 얻어진 시뮬레이션 결과는 학생의 다양성 태도(외향성/내향성)와 관련이 있습니다. 그들은 이집트의 공학 기관에서 사례 연구를 수행한 후 최근 발표된 결과들과 잘 일치하는 것으로 나타났습니다. 마지막으로, 소개된 연구는 주로 학생의 개인 차이와 학습 능력에 기반한 뇌 기능 개발에 대한 흥미로운 분석을 제시하는 것을 목표로 합니다.