Naslov
Primjena umjetnih neuronskih mreža u predviđanju nadarenosti učenika
(Artificial neural networks for predicting students' giftedness)

Autori
Pavlin-Bernardić, Nina ; Ravić, Silvija ; Matić, Ivan Pavao

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, znanstveni

Izvornik
22. Dani Ramira i Zorana Bujasa: Sažeci priopćenja / Zarevski, Predrag ; Jurin, Tanja ; Modić Stanke, Koraljka - Zagreb : Odsjek za psihologiju, 2015, 184-184

Skup
22. Dani Ramira i Zorana Bujasa

Mjesto i datum
Zagreb, Hrvatska, 16.04.2015. - 18.04.2015

Vrsta sudjelovanja
Predavanje

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
umjetne neuronske mreže; darovitost
(artificial neural networks; giftedness)

Sažetak
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 rada bio je ispitati primjenu umjetnih neuronskih mreža u predviđanju nadarenosti učenika. U ispitivanju je sudjelovalo 221 učenika 4. razreda jedne hrvatske osnovne škole. Kao ulazne varijable korištene su procjene učitelja na skraćenoj verziji ljestvice PROFNAD (Koren, 1989), procjene učenika na ljestvici PRONAD (Koren, 1989), ocjene iz hrvatskog, matematike, prirode i stranog jezika te ranija procjena spremnosti učenika za školu od strane stručnog tima. Kao izlazna varijabla korišten je rezultat učenika na Standardnim progresivnim matricama, prema kojem su učenici svrstani u darovite ili nedarovite. Testirano je više modela neuronskih mreža, pri čemu je dio uzorka određen po slučaju korišten za uvježbavanje mreža, a drugi dio za testiranje njihove uspješnosti. Pri strožijem kriteriju, 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, koja je na testnom uzorku postigla visoku točnost od 100% u klasifikaciji nedarovitih učenika i 75% u klasifikaciji darovitih učenika. Pri blažem kriteriju, prema kojem su u darovite učenike svrstani oni koji postižu rezultat na Standardnim progresivnim matricama u 90. centilu ili više, najuspješnija je bila također mreža višeslojnog perceptrona, no točnost je bila nešto niža: 94% u klasifikaciji nedarovitih učenika i 66% u klasifikaciji darovitih učenika. U izlaganju će biti razmotrene i praktične posljedice korištenja umjetnih neuronskih mreža u ovom području.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Psihologija

POVEZANOST RADA