Wykorzystanie algorytmu Text Mining do analizy przyjmowanych przez rodziców celów wychowawczych Agnieszka Szymańska

Cel prezentacji Celem wystąpienia jest przybliżenie działania jednego z algorytmów sztucznej inteligencji służącego do analizy tekstu. Działanie algorytmu Text Mining zostanie zilustrowane przykładem badań dotyczących przyjmowania celów wychowawczych przez rodziców dzieci w wieku przedszkolnym (3- 6 rok życia).

Algorytm To działanie prowadzące do wykonania jakiegoś zadania. Dzielą się na 4 klasy: genetyczne, równoległe, Kwantowe, sztucznej inteligencji.

Algorytmy sztucznej inteligencji Klasa algorytmów, których funkcją jest rozwiązywanie problemów na wzór istot inteligentnych np. człowieka. Cecha: możliwości samo uczenia się. Metoda: tworzenie baz reguł. Zastosowanie: budowa systemów eksperckich (interfejs użytkownika, edytor bazy danych, mechanizm wnioskowania, mechanizm wyjaśniający)

Struktura ludzkiego neuronu

Struktura sztucznego neuronu gdzie: x – dane wejściowe, ω – wagi sygnałów wejściowych yt – funkcja wyjściowa

Jak system się uczy? System zna wzorcową wartość wyjściową d(t) Uczenie przebiega następująco, system otrzymuje wartości wejściowe (ω), które pochodzą ze zbioru danych, których dostarcza mu człowiek następnie przy pomocy reguł wnioskowania tworzy bazy reguł, Te reguły służą do budowy systemu wnioskującego i na ich podstawie obliczane są wartości wyjściowe y(t) – powstaje rozwiązanie (Rutkowski, 2006). Ponieważ system zna wzorcową wartość wyjściową d(t) tak modyfikuje wagi (ω) w sieci aby otrzymaną na wyjściu wartość y(t) zbliżyć do wyjściowej wartości wzorcowej d(t) (Rutkowski, 2006).

Przykłady reguł wnioskowania Osoby z depresją są śpiące z rana Osoby z depresją czują się lepiej wieczorem Osoby z depresją czują się osłabione Wnioskownie: Jeżeli śpi z rana, osłabiony i ożywia się na wieczór - depresja

Rodzaje algorytmów AI 1. Podstawowe: Automatyczne Sieci Neuronowe (Automated Neural Networks). 2. Zaawansowane: Drzewa Interakcyjne (CART, C&RT, CHAID), Maszyny wektorów wspierających (Support Vector Machines). 3. Algorytmy specjalnego zastosowania: Text Mining.

Algorytm Text Mining Cel: do analizy danych zapisanych w postaci tekstu. Wyniki: tabele frekwencji i wagi słów, Analiza Składowych Głównych, Analiza korespondencji. Inne możliwości: skonstruowanie nowej bazy danych. Oprogramowanie: STATISTICA, R+

Przykład: analiza celów wychowawczych rodziców Problem: Jakie cele wychowawcze obierają najczęściej rodzice dzieci w wieku przedszkolnym? Zmienna: cele wychowawcze (parental goals) Próba: 319 rodziców dzieci w wieku przedszkolnym, 177 dziewcząt, 142 chłopców. 3 latków: 66; 4 latków: 85; 5 latków: 99; 6 latków: 69. Metoda: algorytm Text Mining

Cele wychowawcze Cechy psychiczne, które rodzice chcą ukształtować u dziecka (Gurycka, 1979; Miller, 1966; Muszyński, 1972; Sośnicki, 1966; Brzezińska, 2002; Glenn, 2005; ). Cele pozytywne lub negatywne „It makes sense that parent’s distinguish between variaties of acceptance and that they have in mind bands of behaviors that range from what is ideal to what is acceptable, tolerable and finally “out of question”” (Grusec, Goodnow, & Kuczyński, 2000, p.208). Właściwy dobór celów musi być dostosowany do możliwości dziecka inaczej staje się źródłem błędów wychowawczych (Gurycka, 1980) Jak podają Grusec, Goodnow i Kuczyński: „Those conditions ,may include both parent’s perceptions of what is possible in various situations and their perceptions of where a child currently stands in relation to a possible goal” (Grusec et al., 2000, p.208).

INSTRUKCJA Proszę wymienić trzy cechy, które są dla Pani/Pana jako rodzica szczególnie ważne i przykłada Pani/Pan wysiłek, aby dziecko te cechy rozwinęło. Cecha pierwsza: ………………. Oceń ważność tej cechy dla Ciebie jako rodzica, w jakim stopniu chciałbyś, aby Twoje dziecko takie było? - 7 - 6 - 5 - 4 - 3 - 2 - 1 0 1 2 3 4 5 6 7 Zdecydowanie Zdecydowanie nie takie takie Oceń, w jakim stopniu …………………….(wpisz imię dziecka) posiada daną cechę? - 7 - 6 - 5 - 4 - 3 - 2 - 1 0 1 2 3 4 5 6 7 nie posiada posiada

Graf prezentujący wyniki Konfirmacyjnej Analizy Czynnikowej dla konstruktu rozbieżność, χ2(8) = 28,632; p<0,001; CFI = 0,975.

Wyniki algorytmu

Dziękuję za uwagę