Способ прогнозирования успешности обучения студентов в медицинском вузе Российский патент 2024 года по МПК G01N33/49 

Изобретение относится к медицине, а именно к медицинскому образованию, и может быть использовано для прогнозирования успешности обучения студентов.

Одним из важнейших аспектов качества высшего образования является успешность обучения, под которой подразумевают совокупный показатель качества знаний и компетенций студентов. На протяжении многих лет прогнозирование успеваемости остаётся одним из самых актуальных и обсуждаемых вопросов педагогики. В настоящее время прогнозирование успешности обучения студентов в вузе осуществляют на основе: 1) данных ЕГЭ и вступительных испытаний; 2) математических моделей (в том числе с использованием искусственной нейронной сети), в которых в качестве основных предикторов рассматривают данные о текущей успеваемости обучающихся. Иногда включают сведения о сетевой активности, работе с сообщениями и достижениях студентов [1-7].

Наиболее близким прототипом предлагаемого изобретения является способ прогнозирования успешности обучения студентов в медицинском вузе на основе оценки общего интеллектуального уровня, мотивационной структуры личности и уровня личностной тревожности по психологическим тестам [патент РФ № 2 106 800, 20.03. 1998]. Основным недостатком является необходимость прохождения нескольких психологических тестов, которые могут носить субъективный характер и включение данных опроса, что несёт в себе риски фальсификации некоторых ответов

Техническим результатом настоящего изобретения является повышение точности прогноза успешности обучения студентов в медицинском вузе на основе оценки показателей общего анализа крови.

Технический результат достигается тем, что оценивают концентрацию тромбоцитов в общем анализе крови и, если она составляет от включительно 280х10⁹/л до включительно 433х10⁹/л, то прогнозируют высокую успешность обучения, а если концентрация тромбоцитов от включительно 160х10⁹/л до 280х10⁹/л, то, прогнозируют более низкую успешность обучения.

Изобретение поясняется фигурами.

Фиг.1. График, демонстрирующий достоверную (r = 0.411, p = 0.00017) положительную корреляционную зависимость количества баллов рейтинга по дисциплине гистология, эмбриология, цитология в первом семестре (по основной горизонтальной оси) от концентрации тромбоцитов (по основной вертикальной оси).

Способ основан на сравнительном исследовании показателей успеваемости студентов (n = 79, возраст 18-19 лет) на кафедре гистологии, эмбриологии, цитологии Курского государственного медицинского университета, включавших сумму баллов рейтинга, полученную за практические занятия, итоги и зачёт во втором семестре первого курса, и данных общего анализа крови в 2023г. Согласно результатам, количество баллов рейтинга по дисциплине находится в тесной корреляционной зависимости от концентрации тромбоцитов (Фиг.1). После разделения студентов в зависимости от баллов рейтинга на 3 группы: 1) 64-80 баллов (что приравнивается к оценкам 4 и 3) (n = 25); 2) 80-90 баллов (оценки 4 и 5) (n = 41) и 3) более 90 баллов (91-100), что свидетельствует об отличных знаниях и высокой успешности обучения (n = 13), концентрация тромбоцитов была достоверно выше у студентов 3-й группы по сравнению со студентами 1-ой (р = 0,00045) и 2-й (р = 0,007) групп (таблица 1). Дисциплина «гистология, эмбриология, цитология» изучается на протяжении двух семестров. Исследование проведено по результатам обучения в первом семестре, что позволяет прогнозировать успешность обучения студентов в следующем семестре.

Способ осуществляется следующим образом. По результатам общего анализа крови студентов оценивают концентрацию тромбоцитов. Если она составляет от включительно 280х10⁹/л до включительно 433х10⁹/л, то прогнозируют высокую успешность обучения. Если концентрация тромбоцитов от включительно 160х10⁹/л до 280х10⁹/л, то, напротив, прогнозируют более низкую успешность обучения.

Таблица 1

Различия концентрации тромбоцитов в трёх группах студентов в зависимости от баллов рейтинга по дисциплине гистология, эмбриология, цитология за первый семестр обучения.

показатель группы студентов (Me [Q1;Q3]), n=79 Тест
Краскела-Уоллиса,
p Тест Манна-Уитни,
p < 80 баллов,
n=25 80-90 баллов,
n=41 > 90 баллов,
n=13 Тромбоциты (х10⁹/л) 230
[197; 301]¹ 250
[205; 314]² 340
[280; 387]^1,2 0,002 ¹0,00045
²0,007

Пример 1 конкретного выполнения.

Студентка 19 лет. Концентрация тромбоцитов 340х10⁹/л, соответствует интервалу от включительно 280х10⁹/л до включительно 433х10⁹/л. Количество баллов рейтинга по дисциплине - 95, что говорит об отличном уровне знаний и высокой успешности обучения.

Пример 2.

Студентка 19 лет. Концентрация тромбоцитов 295х10⁹/л, соответствует интервалу от включительно 280х10⁹/л до включительно 433х10⁹/л. Количество баллов рейтинга по дисциплине - 93, что говорит об отличном уровне знаний и высокой успешности обучения.

Пример 3.

Студент 19 лет. Концентрация тромбоцитов 388х10⁹/л, соответствует интервалу от включительно 280х10⁹/л до включительно 433х10⁹/л. Количество баллов рейтинга по дисциплине - 99, что говорит об отличном уровне знаний и высокой успешности обучения.

Пример 4.

Студент 19 лет. Концентрация тромбоцитов 215х10⁹/л, соответствует интервалу от включительно 160х10⁹/л до 280х10⁹/л. Количество баллов рейтинга по дисциплине - 65, что говорит об удовлетворительном уровне знаний и более низкой успешности обучения.

Пример 5.

Студентка 18 лет. Концентрация тромбоцитов 200х10⁹/л, соответствует интервалу от включительно 160х10⁹/л до 280х10⁹/л. Количество баллов рейтинга по дисциплине - 69, что говорит об удовлетворительном уровне знаний и более низкой успешности обучения.

Пример 6.

Студент 19 лет. Концентрация тромбоцитов 190х10⁹/л, соответствует интервалу от включительно 160х10⁹/л до 280х10⁹/л. Количество баллов рейтинга по дисциплине - 70, что говорит об удовлетворительном уровне знаний и более низкой успешности обучения.

Пример 7.

Студентка 19 лет. Концентрация тромбоцитов 196х10⁹/л, находится в интервале от включительно 160х10⁹/л до 280х10⁹/л. Количество баллов рейтинга по дисциплине - 72, что говорит об удовлетворительном уровне знаний и более низкой успешности обучения.

Таким образом, проведенные исследования позволили выявить лабораторный критерий (концентрацию тромбоцитов периферической крови), помогающий уточнить прогнозирование успешности обучения студентов в медицинском вузе. Согласно научным данным последних лет тромбоциты могут взаимодействовать с нейронами головного мозга и участвовать в нейрогенезе [8, 9].

Литература.

1. Гафаров Ф.М., Руднева Я.Б., Шарифов У.Ю. Прогностическое моделирование в высшем образовании: определение факторов академической успеваемости. Высшее образование в России. 2023. Т. 32. № 1. С. 51–70.

2. Губин В.А., Гайворонская И.Б., Сидорова И.А. Учебные мотивы и успешность обучения студентов университета: сущность, содержание и динамика взаимообусловленности. Вестник Санкт-Петербургского университета МВД России. 2017. №2 (74).

3. Каракозов С.Д., Печатнова H.Б. Психологические основания информационной модели прогнозирования успешности учения студентов в вузе. МНКО. 2011. №6-2.

4. Носков МВ, Вайнштейн ЮВ, Сомова МВ, Федотова ИМ. Прогностическая модель оценки успешности предметного обучения в условиях цифровизации образования. Вестник РУДН. Серия: Информатизация образования. 2023. №1.

5. Степанова И. П., Ганзина И. В., Атавина О. В., Постнова Т. В., Мугак В. В. Прогнозирование успешности обучения по химическим дисциплинам по результатам ЕГЭ в медицинском вузе. Международный журнал экспериментального образования. - 2018. - № 11. - С. 17-22.

6. Харитонов И.М., Крушель Е.Г., Привалов О.О., Степанченко И.В., Степанченко О.В. Прогнозирование качества обучения в вузе с помощью методов регрессионного анализа. Известия СПбГТИ (ТУ). 2021. №56.

7. Якунин Ю. Ю., Шестаков В. Н., Ликсонова Д. И., Даничев А. А. Прогнозирование результатов обучения студентов с использованием инструментов машинного обучения. Информатика и образование. 2023;38(4):28–43.

8. Leiter O, Brici D, Fletcher SJ, Yong XLH, Widagdo J, Matigian N, Schroer AB, Bieri G, Blackmore DG, Bartlett PF, Anggono V, Villeda SA, Walker TL. Platelet-derived exerkine CXCL4/platelet factor 4 rejuvenates hippocampal neurogenesis and restores cognitive function in aged mice. Nat Commun. 2023 Aug 16;14(1):4375.

9. Leiter O, Walker TL. Platelets: The missing link between the blood and brain? Prog Neurobiol. 2019 Dec;183:101695.

Изобретение относится к медицине, а именно к медицинскому образованию, и может быть использовано для прогнозирования успешности обучения студентов в медицинском вузе. В качестве прогностического критерия используют концентрацию тромбоцитов периферической крови по данным общего анализа крови. Если она составляет от включительно 280×10⁹/л до включительно 433×10⁹/л, то прогнозируют высокую успешность обучения. Если концентрация тромбоцитов от включительно 160×10⁹/л до 280×10⁹/л, то прогнозируют более низкую успешность обучения. Способ обеспечивает возможность повышения точности прогноза успешности обучения студентов в медицинском вузе за счет оценки показателя общего анализа крови - концентрации тромбоцитов. 1 ил., 1 табл., 7 пр.

Способ прогнозирования успешности обучения студентов в медицинском вузе, отличающийся тем, что в качестве прогностического критерия используют концентрацию тромбоцитов периферической крови по данным общего анализа крови, и если она составляет от включительно 280×10⁹/л до включительно 433×10⁹/л, то прогнозируют высокую успешность обучения, а если концентрация тромбоцитов от включительно 160×10⁹/л до 280×10⁹/л, то прогнозируют более низкую успешность обучения.