Метод Виявлення Депресивного Стану Пов'язаного Із Навчанням У Закладах Освіти Із Використанням Нейромережі Дуальної Архітектури
Year: 2024
Type: article
Abstract: У статті визначено актуальність проблеми автоматизованого виявлення депресивного стану, пов'язаного із навчанням у закладах освіти актуальність, в сучасному соціальному та академічному середовищі, коли тиск, стрес і тривожність стали розповсюдженими явищами, що можуть сприяти розвитку депресії. Це особливо актуально в умовах інтенсивного навчального процесу, високих вимог і обмеженого часу для відпочинку та саморегуляції. Виявлення депресивних станів на ранніх етапах може суттєво вплинути на своєчасну підтримку та профілактику більш серйозних психічних розладів, тому дана проблематика з області ментальне здоров’я знайшла широке поширення у наукових дослідженнях й корелює із цілями сталого розвитку ПРООН. У роботі пропонується метод виявлення депресивного стану, пов'язаного із навчанням у закладах освіти із використанням нейромережі дуальної архітектури, що призначений для перетворення вхідних даних у вигляді тексту та навченої нейромережевої моделі у вихідні дані у вигляді числової оцінки наявності депресивного стану. Запропонований метод відрізняється від аналогів тим, що поєднує двопоточну архітектуру, яка базується на використанні двох паралельних нейронних мереж архітектури трансформер, кожна з яких спеціалізується на аналізі різних аспектів тексту – синтаксичного та семантичного. Потік синтаксичного аналізу спрямований на виявлення синтаксичної структури тексту, а потік семантичного аналізу – на розуміння змісту та контексту тексту. Проведене дослідження ефективності розробленого методу у формі програмної реалізації виявило, що у порівнянні з відомими аналогами, наведеними у попередніх дослідженнях, було досягнуто значення площі ROC-кривої 0.98, що є на 0.1 вище від аналогової реалізації нейромережі BERT та на 0.12 вище від аналогової реалізації нейромережі RedditBERT. Імплементація методу виявлення пов'язаного з навчанням депресивного стану за допомогою нейромережі дуальної архітектури сприяє реалізації Цілей сталого розвитку № 3 та № 4. Це дозволяє забезпечити здоровий спосіб життя та добробут учасників навчального процесу (Ціль № 3) через своєчасне втручання в їх психічний стан, а також сприяє забезпеченню якісної, всеохоплюючої та справедливої освіти (Ціль № 4) шляхом створення підтримуючого навчального середовища.
Institution: Khmelnytskyi National University
Language: Ukrainian
Topic: Emotion and Mood Recognition
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W4407992452