Könnte die künstliche Intelligenz, die Verbesserung der pädagogischen und der klinischen Entscheidungen durch den Lehrer Ihres Kindes, oder Ihre geistige Gesundheit professionelle, oder sogar Ihr Arzt? Ja, in der Tat, sagt eine Studie durch UdeM psychoeducator und Verhalten analyst, veröffentlicht in Perspektiven auf das Verhalten der Wissenschaft.
Bei der Arbeit mit Personen, die Erfahrung, die täglichen Herausforderungen wie Autismus, ADHS, Lernschwierigkeiten oder psychischen Problemen, Praktiker verlassen sich oft auf Ihre berufliche Urteilsvermögen, um zu bestimmen, ob sich Verhalten bessert folgende intervention. Doch damit nicht genug, laut der Studie.
“Leider, Experten oft uneinig, wenn das ziehen von Schlussfolgerungen basierend auf Verhaltensdaten, die führen können, um die vorzeitige Unterbrechung für eine wirksame intervention bzw. die Fortführung einer unwirksamen Behandlung,”, sagte führen Autor Marc Lanovaz, ein Forscher am Institut universitaire de santé mentale de Montréal.
Einen besseren Weg finden, Lanovaz und Kollegen an der UdeM-verbundenen Polytechnique Montréal und Manhattanville College in Purchase, NY unabhängig beschriftet, mehr als 1.000 Grafiken und ausgebildete neue Entscheidung Modellen mithilfe von machine learning.
Die Schlussfolgerungen, die durch diese Modelle wurden dann verglichen, um die von der visual-aid-tool am meisten studierten von heute sind die Forscherinnen und Forscher.
“Obwohl wir immer davon ausgegangen, dass unsere Modelle gut, haben wir nicht erwarten, dass Sie so genau”, sagte Lanovaz, associate professor und Leiter des Applied Behavioral Research Lab ” an der UdeM ist die Schule der Psychoedukation.
“Nicht nur, dass die Schlussfolgerungen, die unsere Modelle entsprechen der interpretation von Experten häufiger als das beliebteste tool, Sie produzierte auch genauere Rückschlüsse auf neue Daten”, sagte er.
Laut der Autoren dieser Modelle konnte schließlich die Unterstützung Praktiker in bessere Entscheidungen zu treffen über die Wirksamkeit Ihrer Interventionen.
