ՄԱՆԿԱԿԱՆ ՆԿԱՐՆԵՐԻ ՀՈԳԵԲԱՆԱԿԱՆ ԳՆԱՀԱՏՄԱՆ ՄԵՔԵՆԱՅԱԿԱՆ ՈՒՍՈՒՑՄԱՆ ԳՈՐԾԻՔՆԵՐԻ ԿԻՌԱՐՄԱՆ ԱՌԱՆՁՆԱՀԱՏԿՈՒԹՅՈՒՆՆԵՐԸ - Հովհաննիսյան, Հրաչյա; Ավանեսյան, Հրանտ; Բաբայան, Արման; Հակոբյան, Ենոք (Արդի հոգեբանություն, 2024)
Հոդվածում վերլուծված են երեխաների հոգեբանական վիճակի ուսումնասիրման պրոյեկտիվ մեթոդների օգտագործման առանձնահատկությունները, ինչպես նաև ներկայացված է նկարների հոգեբանական գնահատման համար մեքենայական ուսուցման գործիքների ներդրման պիլոտաժային փորձ: Այս հարցերը պետք է համակողմանի դիտարկվեն, քանի որ հոգեբանական գնահատման մեթոդների մեծ մասը և, մասնավորապես, պրոյեկտիվ մեթոդիկաները ունեն հուսալիության և վալիդության հատուկ չափանիշներ, ինչպես նաև պահանջում են հատուկ պատրաստվածություն և մասնագիտական ​​իրավասություն դրանց մեկնաբանման համար: Հետազոտական ​​նախագծի նպատակն է օգտագործել թվայնացված նկարները, որոնք ստեղծվել են Լեռնային Ղարաբաղից տեղահանված երեխաների կողմից՝ որպես գործիք՝ բացահայտելու և գնահատելու նրանց հոգեբանական վիճակը՝ օգտագործելով մեքենայական ուսուցման մեթոդները: Մենք կարծում ենք, որ այս մոտեցումը կարող է արժեքավոր տեղեկատվություն տրամադրել կոնֆլիկտներից տուժած երեխաների հոգեբանական բարեկեցության մասին և կարող է ծառայել որպես ախտորոշիչ գործիք տնտեսական և հումանիտար ճգնաժամի ժամանակ: Հոգեբանական գնահատման ժամանակ հատկանիշի բացահայտման մոտեցումը սահմանում է հիմնական տեսողական տարրերը, ինչպիսիք են օբյեկտի չափը, գույնը և տարածական հարաբերությունները, որոնք պատկերացում են տալիս հուզական և ճանաչողական վիճակների մասին: Այսպիսով, մեքենայական ուսուցման մեթոդների կիրառումը և, մասնավորապես, առանձնահատկությունների դուրսբերումը, դասակարգումը, կլաստերավորումը և Լեզուների մեծ մոդելների օգտագործումը առաջարկում է փոխակերպիչ մոտեցում երեխաների նկարների հոգեբանական գնահատմանը: Օգտագործելով Նեյրոնային ցանցերը՝ առանձնահատկությունների դուրսբերման համար, այս մոդելները կարող են ավտոմատ կերպով հայտնաբերել կարևոր տեսողական տարրեր, ինչպիսիք են գծի ինտենսիվությունը, ձևի համամասնությունները, գույների օգտագործումը և խորհրդանշական առարկաները: Այս ավտոմատացված պրոցեսը նվազեցնում է ավանդական ձեռքով մեկնաբանության հետ կապված սուբյեկտիվությունը և փոփոխականությունը՝ բարձրացնելով գնահատումների ճշգրտությունն ու մասշտաբայնությունը: Բացի այդ, դասակարգման և կլաստերավորման ալգորիթմները տրամադրում են երեխաների նկարները խմբավորելու կառուցվածքային եղանակներ՝ հիմնված նմանատիպ հոգեբանական թեմաների վրա, ինչը թույլ է տալիս ավելի օբյեկտիվ վերլուծություն իրականացնել:
Keywords: հոգեբանական գնահատում; մեծ լեզվի մոդելներ; մեքենայական ուսուցման գործիքներ; մանկական նկարներ; նեյրոնային ցանցեր; պրոյեկտիվ մեթոդ