Дистракторы: Как находить дистракторы в тексте?

Опубликовано автором

Содержание

Дистрактор — это… Что такое Дистрактор?

  • дистрактор — (лат. distraho, distractum растягивать, разнимать; дис + traho тянуть) инструмент в виде двусторонней двурогой вилки, применяемый при хирургических операциях для коррекции и фиксации поясничного отдела позвоночника …   Большой медицинский словарь

  • дистрактор — а, ч. 1) Будь яка подія або стимул, які відволікають увагу. 2) Пункт у тесті, який не співвідноситься з тим, що фактично вимірюється цим тестом …   Український тлумачний словник

  • ДИСТРАКТОР — испанский автоматический пистолет калибра 7, 65 мм. Подражание браунингу 1906 г …   Энциклопедия вооружений

  • дистрактор груцы — см. Груцы дистрактор …   Большой медицинский словарь

  • дистрактор Казьмина — см. Казьмина дистрактор …   Большой медицинский словарь

  • ДИСТРАКТОР (ОТВЛЕКАЮЩИЙ РАЗДРАЖИТЕЛЬ) — 1.

    Любое событие или стимул, которые отвлекают внимание. В исследованиях человеческой па мяти дистракторы часто применяются при изучении кратковременной памяти. Типичная методика использования дистрактора состоит в том, что субъекту предъявляется …   Толковый словарь по психологии

  • Груцы дистрактор — (A. Gruca) приспособление, применяемое при ортопедических операциях фиксации и коррекции искривлений позвоночника, представляющее собой домкрат с пружиной, на свободных концах которого имеются стебли для упора в поперечные отростки позвонков и… …   Большой медицинский словарь

  • Казьмина дистрактор — (А. И. Казьмин) раздвижное металлическое приспособление, применяемое при хирургических операциях по поводу искривлений поясничного отдела позвоночника; К. д. устанавливается так, чтобы концами упирался в поперечные отростки позвонков и… …   Большой медицинский словарь

  • Антропометрическая косметология — Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей …   Википедия

  • Анализ заданий (item analysis) — Осн. цель А. з. предоставить информ. о том, насколько адекватно функционируют составляющие тест задания (или пункты). Эта информ. может затем использоваться для повышения надежности и валидности теста путем редактирования или удаления слабых… …   Психологическая энциклопедия

    • Дистракторы | Psylist.net

    Дистракторы (от англ. distract — отвлечение внимания) — варианты ответов в заданиях с выбором, не являющиеся правильными решениями, но внешне близкие к правильному решению.

    В качестве примера Д. можно привести задания следующего типа:

    — Телевизор так относится к микроскопу, как телефон к…

    В этом задании необходимо выбрать правильный вариант окончания суждения из следующих: а) усилителю; б) микропроцессору; в) осциллографу; г) микрофону; д) громкоговорителю. Для правильного решения испытуемый должен понять, что содержанием аналогии является применение устройства для усиления сигнала. Следовательно, правильным решением будет «а». Как видно, Д. подобраны с подвохом, все они связаны с техническим оборудованием, и испытуемый, обнаруживший неверную связь, выберет, вероятно, микрофон. Если в приведенном задании использовалось бы другое «меню» ответов (например, а) усилителю, б) отвертке, в) паяльнику, г) микросхеме, д) диоду), то такие ответы не являлись бы Д. в строгом понимании, т. к. они подсказывают испытуемому верное решение.

    Подбор адекватных Д. является неотъемлемой частью процедуры разработки надежного и валидного теста, составленного на материале заданий с выбором. Д., как правило, выявляются эмпирически. Так, может быть проведено исследование в специально подобранной выборке испытуемых. При этом используются задания, званные на формулировках будущего га, однако предъявляемые в виде заданий открытого типа. Полученные таким образом варианты неправильных решений могут быть использованы в качестве Д.

    После подбора Д. необходимо провести дополнительную проверку адекватности разработанного «меню». При этом обращается внимание на действенность Д. При использовании Д., слишком близких к правильным ответам, надежность и валидность теста может быть существенно снижена. Д. становится практически неотличимым от правильного решения. Например:

    Расстояние от Киева до Житомира составляет: а) 140 км, б) 137 км, в) 135 км, г) 830 км, д) 1020 км.

    Использование неадекватных Д. искусственно ухудшает результаты тестирования, т. к. испытуемые будут введены в заблуждение. При этом в наибольшей степени пострадает наиболее «сильная» по исследуемым показателям часть испытуемых.

    Анализ адекватности Д. должен быть дополнен исследованием дискриминативности заданий теста и трудности заданий теста.

    Вконтакте

    Facebook

    Twitter

    Одноклассники

    Похожие материалы в разделе Словари:

    Философский словарь — значение слова Дистрактор

    — (репеллер, странный аттрактор) источник; область выталкивания траекторий, полевой или дискретной субстанции в фазовом или ином другом пространстве, где возможна самоорганизация дисперсных масс. Пример дистрактора — структуры: кольцо астероидов между Марсом и Юпитером, из которого не способна образоваться планета из — за отсутствия доминирующей, «затравочной» массы, центра масс, способного притягивать к себе движущиеся вблизи тела. Если река в горном ущелье — аттрактор, то питающие ее ледники и массы снега на вершинах гор — дистрактор.

    Смотреть значение

    Дистрактор в других словарях

    Груцы Дистрактор — (A. Gruca) приспособление, применяемое при ортопедических операциях фиксации и коррекции искривлений позвоночника, представляющее собой домкрат с пружиной, на свободных……..
    Большой медицинский словарь

    Дистрактор — (лат. distraho, distractum растягивать, разнимать; дис- + traho тянуть) инструмент в виде двусторонней двурогой вилки, применяемый при хирургических операциях для коррекции и фиксации.

    …….
    Большой медицинский словарь

    Дистрактор Груцы — см. Груцы дистрактор.
    Большой медицинский словарь

    Дистрактор Казьмина — см. Казьмина дистрактор.
    Большой медицинский словарь

    Казьмина Дистрактор — (А. И. Казьмин) раздвижное металлическое приспособление, применяемое при хирургических операциях по поводу искривлений поясничного отдела позвоночника; К. д. устанавливается……..
    Большой медицинский словарь

    Дистрактор — (отвлекающий ответ) — вариант ответа на тестовое задание закрытого типа, похожий на правильный, но не являющийся таковым.
    Психологическая энциклопедия

    Дистрактор (отвлекающий Раздражитель)

    — 1. Любое событие или стимул, которые отвлекают внимание. В исследованиях человеческой па мяти дистракторы часто применяются при изучении кратковременной памяти. Типичная……..
    Психологическая энциклопедия

    Гру́цы Дистра́ктор — (A. Gruca)
    приспособление, применяемое при ортопедических операциях фиксации и коррекции искривлений позвоночника, представляющее собой домкрат с пружиной, на свободных……..
    Медицинская энциклопедия

    Дистра́ктор — (лат. distraho, distractum растягивать, разнимать; Дис- + traho тянуть)
    инструмент в виде двусторонней двурогой вилки, применяемый при хирургических операциях для коррекции и……..
    Медицинская энциклопедия

    Казьмина́ Дистра́ктор — (А.И. Казьмин)
    раздвижное металлическое приспособление, применяемое при хирургических операциях по поводу искривлений поясничного отдела позвоночника; К. д. устанавливается……..
    Медицинская энциклопедия

    Посмотреть еще слова :

    Интрамедуллярный скелетный кинетический дистрактор для уравнивания длины нижних конечностей

    Свен Рогманс, травматолог, ортопед

    Специализируется по направлениям: ортопедия, травматология, специализированная хирургия несчастных случае, лечение различных видов особо тяжёлых травм.

    Подробнее о специалисте →

    Разница в длине нижних конечностей – серьезный физический недостаток, который негативно сказывается на походке и мешает больному вести нормальный образ жизни. Это прогрессирующее заболевание, которое приводит к патологии суставов, костей таза и становится причиной деформаций позвоночника.

    Проблема уравнивания длины нижних конечностей имеет огромную социальную и медицинскую значимость. Лечение одностороннего укорочения нижней конечности производится оперативной коррекцией.

    Необходимость коррекции неравной длины ног может быть вызвана различными причинами.Показаниями для проведения операции могут быть:

    — врожденное укорочение ноги

    — приобретенное (посттравматическое) укорочение ноги.

    Для этих целей в различное время использовались разные методики, в основе которых лежало использование аппарата Илизарова. Это устройство внешней фиксации, состоящее из стержней, закрепленных на двух кольцах и соединенных между собой спицами. В результате при растяжении кости и окружающих ее мягких тканей идёт образование костной мозоли – новой ткани, за счёт которой идет рост кости в длину. На протяжении многих лет аппарат неоднократно усовершенствовался. Видоизменялись количество и форма спиц, дополнялись внутрикостные фиксаторы и т.д. В настоящее время оперативная ортопедия и травматология немыслима без применения различных видов металлических и других фиксаторов и конструкций. Тем не менее, эти методы технически сложны и имеют ряд недостатков, среди которых возможные осложнения и инфекции, длительность процедуры, существенные неудобства, дискомфорт, боль и психологический стресс у пациента при длительном ношении внешнего фиксатора.

    При этом, после снятия внешнего фиксатора имелся риск сокращения, сгиба или даже перелома новообразованной костной мозоли.

    Поэтому разработка внутренних методов фиксации в последние десятилетия стала одним из основных направлений в сфере реабилитации костей. Благодаря успехам в области материалов, а также достижениям в клеточной и молекулярной биологии осуществлен очередной прорыв в современной ортопедии. В частности, одним из наиболее значимых событий является создание интрамедуллярного скелетного кинетического дистрактора. Он представляет собой имплантант для удлинения конечностей путем их постепенного вытягивания. Это уникальная концепция репродукции конечностей при помощи установки бесканальных титановых гвоздей для остеосинтеза большеберцовой и бедренной костей.

    ИСКД (ISKD), сочетает в себе преимущества интрамедуллярной (внутрикостной) стабилизации и механики внешней дистракции. Благодаря тому, что титановый штифт полностью внутренний (операция проводится без рассечения тканей в области перелома), снижается риск возникновения инфекций и осложнений, в частности, вероятность неправильного или излишнего роста костной мозоли.

    К достоинствам кинетических дистракторов также можно отнести следующее: отсутствие необходимости наложения гипсовой повязки, возможность наступать на ногу уже через несколько дней после введения штифта, высокая прочность и биологическая совместимость, отличные косметические результаты, и уникальный шанс для пациента жить нормальной жизнью во время сращения кости. Кроме того, пациенты могут свободно проходить различные медицинские обследования, включая магнитно-резонансную томографию, так как, все компоненты дистрактора изготовлены из титанового сплава, не оказывающим влияния на внешнее магнитное поле томографа, и менее всего искажающим изображение.

    Дистрактор состоит из двух частей (так называемых гвоздей) — более тонкой нижней, вставленной в более толстую верхнюю, и связанных между собой внутренней подвижной муфтой. При вращательных движениях нижней и верхней частей активируется подвижная муфта, которая незначительно удлиняет весь дистрактор. Подвижная муфта сконструирована таким образом, что 160 вращательных движений от 3 °составляют среднюю дневную норму удлинения кости — 1 мм.

    Активация вращательных движений частей дистрактора может выполняться сразу после операции путем частичной нагрузки на ногу и затем при нормальном движении ноги.

    Измерения удлинения ноги осуществляются с помощью встроенного внутрь магнита, который фиксирует количество произведенных вращательных движений. При поднесении к ноге внешнего сканера можно снять дневные и общие показания. При недостаточном удлинении необходимо добавить нагрузку или увеличить движения ногой. Соответственно, при излишнем росте нагрузка и движения кратковременно снижаются. Таким образом, с помощью дистрактора возможно увеличить длину кости от 2 до 8 см.

    После того, как новая кость полностью сформируется и окостенеет, пациент может выполнять все физические нагрузки, включая спорт, почти как при здоровой ноге. При этом, извлечение дистрактора не обязательно, что позволяет ограничиться только одной хирургической малоинвазивной операцией по введению дистрактора.

    Можно без преувеличения сказать, что устраняя у пациента тяжелые физические дефекты с помощью интрамедуллярного дистрактора хирурги-ортопеды, дарят больному человеку второе рождение.

    4. Дистракторы . Создание компьютерных тестов и диалоговых тренажёров

    В компьютерном тестировании технологически допустимо применять как закрытые, так и открытые вопросы. Однако, для целей автоматизированного контроля, безусловно, удобнее использовать различные вариации закрытых вопросов.

    Для того, чтобы тест не превращался в примитивную «угадайку», в закрытые вопросы вводят дистракторы.

    Дистрактор (от англиского «distract» – отвлекать) – неправильный, но правдоподобный вариант ответа в тестовых заданиях.

    Дистракторы используются для отвлечения внимания участников оценки, которые либо плохо знакомы с предметом, либо совсем не знают правильный ответ и пытаются его угадать.

    Для эффективной разработки необходимо понимать логику участника оценки:

    • плохо знающие участники пытаются найти знакомые и подходящие к теме ответы;

    • участники, полностью не знающие ответ, пытаются угадать ответ по формальным признакам (самый длинный ответ, самый умный ответ и т.  п.).

    Разработчик тестового задания должен создать дистракторы для обеих категорий участников.

    Частая ошибка при разработке дистракторов – это «частичная правильность»: ситуация, когда «неправильный» ответ кажется неправильным только автору тестового задания. При этом непредвзятый анализ ответов может показать, что с определённой точки зрения дистрактор вполне можно назвать правильным ответом. Другая распространенная ошибка – это создание абсурдных или очевидных дистракторов.

    Разработка дистракторов – это комплексная экспертная задача, которой может быть посвящен самостоятельный курс. В целом, следует выделить следующие базовые шаги создания дистракторов:

    • выделение типичных ошибок, которые могут допустить обучаемые при ответе на конкретный вопрос теста;

    • создание на их основе формулировок соответствующих дистракторов;

    • апробация теста на контрольной группе обучаемых;

    • статистический анализ полученных результатов;

    • исключение дистракторов, которые обучаемые не выбирали или выбирали редко – как не работающих.

    Готовый функционал для проведения такого статистического анализа выбираемых обучаемыми вариантов ответов предоставляет специализированный пакет для разработки контрольных тестов MyTestX.

    Данный текст является ознакомительным фрагментом.

    Продолжение на ЛитРес

    Генерация дистракторов тестов с помощью нейросетей

    Вы наверняка сталкивались с тестовыми вопросами. Самый частый формат — четыре варианта ответа, из которых правильный — только один. При этом если неправильные варианты слишком неадекватны, вопрос не имеет смысла — ответ уже лежит на поверхности. В то же время если больше одного варианта может по некоторой логике быть правильным, тест становится несправедливым.

    В англоязычной специальной литературе для неправильных вариантов ответа в тестах существует специальное название — дистракторы (distractors, букв. «отвлекатели»). Хороший подбор дистракторов является одной из наиболее важных задач при дизайне тестов.

    Пример тестового вопроса, дистракторы отмечены синим

    На Западе, где стандартизированные тесты играют особенно большую роль в вертикальной социальной мобильности, профессия создателя тестовых материалов является одной из самых востребованных и высокооплачиваемых в сфере образования. Неудивительно, что последнее время появляются попытки её автоматизировать. Один из способов сделать это — автоматизировать генерацию дистракторов.

    Как ищут ложные варианты-приманки

    Один из определяющих факторов в задаче генерации дистракторов —их наличие или отсутствие в обучающей выборке. Проще говоря, есть ли у нас готовые хорошие примеры дистракторов, сделанные людьми. От этого зависит, будем ли мы решать задачу обучения с учителем (supervised learning) или обучения без учителя (unsupervised learning).

    В случае обучения с учителем мы будем учиться ранжированию — то есть используемый алгоритм должен присваивать наиболее высокие ранги словам или предложениям, действительно являющимся дистракторами для данного вопроса (помеченным как дистракторы в тестовой выборке).

    Получив на вход текст вопроса и текст «кандидата в дистракторы», классификатор должен «решить», насколько хорошо данный ответ может сойти за правильный в контексте данного вопроса, выдав определенную вероятность в виде числа. Подтверждением успешного обучения является получение настоящими дистракторами большего, чем у остальных кандидатов, рейтинга.

    Задача порождения дистракторов сводится к а) подбору списка слов-кандидатов и б) обучению ранжированию. Вопросы нужного формата обычно собираются из оцифрованных копий учебников или интернет-ресурсов.

    Найти дистракторы без учителя

    В случаях, когда готовый пул вопросов нужного формата отсутствует, наступает время применения unsupervised-подхода. Такая ситуация возникает, когда сами вопросы генерируются из определенного корпуса текстов. Разумеется, в таком случае к ним нет готового обучающего набора отвлекающих неправильных ответов.

    Пример такого варианта — gap-filling questions, то есть вопросы, получаемые заменой какого-либо слова или словосочетания в корпусном предложении на пропуск. Задача проходящего тест — догадаться, какая единица должна быть на месте пропуска.

    Пример gap-filling вопроса

    Для языкового тестирования вопросы с пропуском на выбор правильного ответа можно получить, используя специальный корпус ошибок — так называют корпуса, содержащие тексты, написанные не-носителями определенного языка, которые содержат области, размеченные как ошибки, а также их исправления.

    Как делают варианты с дистракторами на корпусе ошибок

    В работе, о которой пойдет речь далее, используется корпус REALEC. Он содержит тексты на английском языке, написанные русскоязычными студентами в качестве письменных заданий-эссе.

    В системе LangExBank (см. репозиторий) каждый тестовый вопрос — предложение корпуса REALEC, в котором область ошибки заменена на пропуск. Таким образом, правильный ответ и один неправильный ответ в исходных данных уже есть — это исправление и оригинальная область ошибки. Теперь задача состоит в том, чтобы получить ещё 2-3 неправильных варианта.

    В LangExBank реализована генерация дистракторов из вопросов, полученных на основе лексических ошибок и ошибок на употребление предлогов. Для подбора дистракторов используется классификатор в виде рекуррентной нейронной сети. Нейросеть должна заполнить пропуск, но в обучение модели внесена такая принципиальная поправка: если модель предсказывала правильный вариант (т.е. слово-исправление), штраф для неё увеличивался в 2 раза.

    Схема нейросети, используемой в LangExBank для порождения дистракторов

    Нейросеть, построенная по схеме выше, обучается угадывать слово в оригинальной области ошибки на основе правого и левого контекстов ошибки, а также ее исправления. При этом правый контекст проходит через рекуррентный слой в прямом направлении, а левый — в обратном.

    Полученные на выходе рекуррентного слоя векторы «склеиваются» друг с другом и вектором слова в исправлении. В качестве дистракторов используются топ-3 предсказаний модели, не равных слову в области ошибки и слову-исправлению.

    Так как в датасете изначально не содержатся дистракторы, качество сгенерированных вариантов можно проверить только вручную. Наиболее адекватный результат показывает модель для предлогов, но все же результаты пока далеки от совершенства — почти в каждый набор попадает как минимум один «слишком неправильный» или «слишком правильный» на наш человеческий взгляд вариант.

    Примеры работы нейросети

    Пример вопроса на употребление предлогов, в котором есть слишком очевидно неправильные варианты (with, if) Пример вопроса на выбор существительного, в котором получилось несколько правильных вариантов (rate, amount)

    Но есть и хорошие примеры:

    Пример вопроса, где есть только один правильный ответ (reduce), но остальные варианты тоже могут показаться уместными

    Что дальше?

    Используемый в системе LangExBank сейчас подход не идеален, однако позволяет добиться некоторых результатов в нетривиальной задаче. Возможное улучшение — использование для генерации дистракторов не рекуррентного классификатора, а генеративной рекомендательной сети, как в работе (Liang et al.  2017). Однако, здесь возникает другая проблема — варианты, которые смогут «обмануть» дискриминатор, могут оказаться «слишком правильными».

    В целом, основной проблемой для генерации дистракторов в сфере языкового тестирования является именно принципиальное отсутствие для каждого контекста единственно возможного варианта заполнения — языки устроены так, что в них почти не существует валентностей, которые могут заполняться одной и только одной единицей.

    Несмотря на описанные проблемы, используемый в LangExBank механизм генерации лексических дистракторов должен помочь преподавателем в формировании тестовых материалов — его выдачу сейчас стоит скорее стоит воспринимать как рекомендацию. Поэтому платформа поддерживает редактирование полученных из корпуса тестов. В будущем планируется добавление моделей порождения дистракторов и для других типов ошибок.

    Источники

    • Логин Н. В. Платформа для оценки знаний английского языка с использованием корпусного материала: дипломная работа на соискание степени бакалавра. НИУ ВШЭ, Москва, 2020
    • Репозиторий с исходным кодом тестовой платформы LangExBank
    • Heaton 1988 – J. B. Heaton. Writing English language tests. London: Longman, 1988.
    • Liang et al. 2017 – C. Liang, X. Yang, D. Wham, B. Pursel, R. Passonneaur, & C. Giles. Distractor Generation with Generative Adversarial Nets for Automatically Creating Fill-in-the-blank Questions. // K-CAP 2017: Proceedings of the Knowledge Capture Conference, 33, 2017. P. 1-4.
    • Welbl et al. 2017 – J. Welbl, N. Liu, M. Gardner. Crowdsourcing Multiple Choice Science Questions. arXiv:1707.06209. 2017. Дата обращения: 30.05.2010.

    Что такое дистрактор, зачем и как его используют в стоматологии

    Проведение костной пластики с помощью стоматологического дистрактора

    Проблема, связанная с наращиванием костной ткани в стоматологии, не теряет своей актуальности. Дело в том, что удаление зуба приводит к тому, что костная ткань истончается, то есть происходит ее дистрофия.

    Если своевременно не произвести костную пластику, то решить проблему отсутствующего зуба установкой имплантатов не получится. В современной стоматологии, чтобы восстановить атрофированную костную ткань, используются специальные устройства дистракторы.

    Что за устройство такое?

    Дистрактором называю устройство, которое позволяет произвести измеримую, постепенную, контролируемую дистракцию черепно-лицевых костей, то есть их вытягивание и растягивание в различные стороны.

    Данный механизм предназначается для наращивания кости. Он применяется, когда объем челюстной кости недостаточен, чтобы установить имплантаты, а также при необходимости стимуляции роста ткани кости в вертикальном направлении.

    Дистракционные аппараты классифицируются за размещением, по применению и по количеству векторов воздействия. Так, в зависимости от размещения они бывают внеротовыми и внутриротовыми.

    По целям применения дистракторы предназначаются для альвеолярного отростка, верхней и нижней челюсти, а также для средней зоны лицевой области. За числом векторов устройства могут быть одновекторными и многовекторными.

    Цели применения

    При дистрофии костная ткань утончается, поэтому необходимо ее восстановление. Эта проблема может возникнуть по разным причинам, в частности, при травмах и переломах челюсти, после удаления зубов, вследствие индивидуальных анатомических особенностей и воспалительных заболеваний.

    Для успешного восстановления ткани и используется дистрактор, который стимулирует процессы естественной регенерации кости.

    К классическим процедурам дистракционного остеогенеза в челюстно-лицевой области обращаются, если необходимо:

    • удлинение ветвей нижней челюсти;
    • перемещение средней части лица за LeFort ІІІ;
    • удлинение тела нижней челюсти;
    • расширение челюсти;
    • расширение симфиза;
    • увеличение параметров альвеолярной кости;
    • перемещение верхней челюсти за LeFort ІІІ.

    Особенности дистракционного остеогенеза

    Процедура начинается с того, что десна, которая находится над участком кости, вскрывается, чтобы оголить участок. После этого целостность ткани кости, которая нуждается в растяжении, нарушается за счет разделения кости на 2 части.

    Далее дистракционное устройство устанавливается в полученный разрыв. Затем наступает так называемый латентный период, при котором какие-либо силы в устройстве не прилагаются.

    Как указывалось выше, в челюсти высверливается отверстие, которое необходимо, чтобы закрепить там дистрактор. Чтобы не повредить кости нагреванием, при хирургическом вмешательстве бор охлаждается водой. Когда отверстие просверлено, дистрактор закрепляется с помощь небольших винтов. После того, как кость восстановится, то все эти части будут полностью удалены.

    После вживления дистракционного устройства оно зашивается под слизистую. Когда порезы заживают, то костный блок начинает передвигаться со слизистой вверх. В это время они подрастают.

    В ротовой полости будет виден только винт, с помощью которого человек самостоятельно сможет контролировать процесс дистракции. Спустя 10 дней после вживления аппарата пациенту необходимо каждый день один раз поворачивать винт. Так следует делать, пока ни произойдет окончательная коррекция костного дефекта. Во время последующей имплантации дистрактор удаляется.

    При успешном проведении операции сохраняется кровоснабжение сегмента, который был транспортирован. Аппарат правильно позиционируется, слизистой оболочке обеспечивается достаточное кровоснабжение над фрагментом.

    Послеоперационный период

    Стоматологическая пластика с помощью дистрактора имеет множество преимуществ. Так, время аугментации, то есть наращивания кости, происходит за 3-4 месяца, поэтому носится этот аппарат недолго.

    Полная реабилитация наступает спустя 7 месяцев. Кроме того, с помощью данной процедуры увеличивается объем мягких тканей, образуются полноценные кости, гладко заживают раны, уровень инфицирования во время послеоперационного периода очень низкий. Поэтому в дальнейшем не нужно будет принимать антибиотики.

    А процент приживаемости имплантатов очень высокий. К положительным аспектам стоит отнести еще и то, что для забора кости донорская область не используется, после процедуры можно получить достаточную высоту кости.

    Таким образом, с помощью дистракционного устройства можно успешно нарастить кость. При этом сроки лечения и период реабилитации больного сокращены, а количество рецидивов – минимально.

    Среди больных, которые были оперированы, отмечается полное восстановление таких функций, как речь и жевание, лицевые признаки гармонизируются, а это приводит к тому, что эмоциональное состояние человека значительно улучшается.

    Расширение зубного ряда: консервативные и оперативные методы

    Неправильное расположение зубов и их скученность, вызванные сужением челюстной дуги, являются не только эстетическим недостатком. Отсутствие коррекции данной патологии сначала приводит к нарушению нормального функционирования зубочелюстного аппарата, а затем и к изменениям прикуса.

    Сегодня для расширения зубных рядов используют самые разнообразные аппараты, отличающиеся своей функциональностью и механизмом воздействия.

    Содержание статьи:

    Показания

    Показаниями для проведения расширения зубного ряда, являются:

    • Несоответствие норме ширины в боковых отделах с развитием перекрестного типа прикуса. Расширение показано при вовлечении в аномалию нескольких зубов, но без изменения инклинации отростков альвеолярного гребня.
    • Мезиальная окклюзия с отклонением III степени по Энглю.
    • Сужение периметра и апикального базиса челюстной дуги.
    • Патология, отягощенная щечным корневым торком или редукцией носового сопротивления.
    • Микрогнатия.
    • Протрузия резцов.

    Аппаратная методика

    Использование аппаратов для расширения челюсти считается консервативным, щадящим вариантом, а потому может применяться для коррекции как постоянного, так и сменного прикуса.

    Расширение ряда зубов осуществляется за счет малых сил воздействия, что позволяет использовать данный метод для лечения не только взрослых, но даже маленьких детей.

    Сужение зубного ряда достаточно распространенная аномалия, которая характеризуется различными клиническими проявлениями. Вариативность ее развития потребовала от специалистов применения различных аппаратов.

    Благодаря этому, для каждого показания были разработаны определенные методы, отличающиеся своим механизмом воздействия. Достаточно часто сочетают несколько способов.

    По отзывам, совместное применение брекетов и аппарата Дерихсвайлера позволяет максимально повысить эффективность терапии, а использование сапфировых моделей, таких как Damon Clear — сделать процесс комфортным и незаметным для окружающих.

    Аппарат Дерихсвайлера

    Аппарат Дерихсвайлера представляет собой устройство, состоящее из опорных колец и соединяющих их корректирующих дуг. Опорные кольца фиксируются на молярах и имеют припаянный замок, в котором закрепляются дуги.

    Дуги сходятся в области небной дуги, где расположен активатор – винт, передающий при вращении определенное постоянное давление. Под его воздействием происходит раскрытие небного шва, за счет чего челюсть расширяется.

    Промежуток, образовавшийся при раскрытии неба, через некоторое время заполняется новой костной тканью.

    Основным показанием для использования данного устройства является сужение челюстной дуги в период раннего сменного прикуса. При лечении аномалий в постоянном прикусе, аппарат дает минимальный результат, так как не может справиться с окостеневшим небным швом.

    Аппарат имеет определенные преимущества:

    • он мягко воздействует при коррекции, поэтому не вызывает дискомфортных ощущений во время ношения;
    • невозможность снятия устройства, позволяет восстановить нормальное состоятие челюсти за короткий период времени;
    • конструкция не повреждает пародонт и мягкие ткани неба.

    Однако, кроме преимуществ данное устройство имеет и недостатки:

    • в первые дни ношения может наблюдаться повышенное слюноотделение и нарушения в произношении звуков;
    • в некоторых случаях отмечается травмирование поверхности языка;
    • невозможность самостоятельной коррекции. Для ее осуществления необходимы частые посещения стоматолога;
    • при ношении затрудняется нормальная чистка полости рта.

    Как происходит закрытие диастемы композитным материалом, читайте в отдельной публикации.

    В следующей статье мы расскажем о причинах укорочения зубного ряда.

    Небный расширитель

    Данный аппарат предназначен для расширения зубного ряда только верхней челюсти, в период сменного и постоянного прикуса.

    Классическое устройство состоит из опорных колец, которые устанавливаются на зубы бокового отдела. Как правило, одна пара устанавливается на премоляры, а другая на предпоследние моляры.

    К опорным кольцам, припаяны силовые дуги, которые расположены крестообразно по отношению друг к другу. В центре аппарата, в серединной области небного свода, располагается специальный винт. Он предназначен для активации устройства и обеспечения постоянного давления на боковые поверхности челюсти.

    Небный расширитель имеет определенные преимущества:

      обладает выраженным силовым действием, за счет которого расширение происходит за короткий период времени. Коррекция при сменном прикусе может занимать всего около 1 месяца.

    Для устранения аномалии в постоянном прикусе данный срок составляет 3 месяца;

  • имеет свойство перемещать зубы корпусно; при коррекции, челюстная дуга расширяется, но корни остаются в своих лунках, не формируя их увеличение;
  • возможность самостоятельной активации, которую производят с помощью специального ключа. Конструкцию активируют 1 раз в 2 суток.

    • Недостатками небного расширителя являются:

    • постоянное травмирование языка и натирание мягких тканей неба;
    • для получения быстрого расширения требуется проводить активацию не менее чем на 1 мм. Для сравнения, на других устройствах коррекция требует активации только на 0,25 мм.

    Такое форсирование приводит к постоянным болезненным ощущениям в период лечения;

  • устройство требует применения дополнительных средств очищения и определенной диеты, с исключением вязких и кислых продуктов в рационе питания.

    • Расширяющая пластинка

    В отличие от небного расширителя, пластинка предназначена для коррекции сменного прикуса с выраженной аномалией зубного ряда.

    Как работают ортодонтические пластинки, смотрите на видео:

    Их применяют для расширения дуги с самого маленького возраста ребенка. Основной возрастной период: 5–10 лет.

    Особенность данного изделия в том, что его можно использовать при неравномерном сужении зубного ряда. Данный аппарат изготавливается для пациента в индивидуальном порядке, по слепкам его челюстей.

    Представляет собой съемную конструкцию, состоящую из базисной пластины и ортодонтического винта. Пластина выполнена из твердой пластмассы и точно повторяет рельеф небного свода.

    Изготавливается с учетом секторальных распилов, которые соединены специальными пружинами, увеличивающими давление на челюстную кость. В зависимости от типа аномалии, винт-активатор может быть расположен как в центре пластины, так и в ее секторальной части.

    При локализованном сужении определенного отдела челюсти, винт устанавливают на пластине со стороны аномалии.

    Для того чтобы обеспечить одновременное выравнивание зубов в переднем отделе, устройство оснащают вестибулярными металлическими дугами.

    К основным преимуществам устройства относятся:

    • комплексность воздействия, благодаря которому осуществляется не только расширение дуги, но и выравнивание, уплощение фронтального отдела;
    • доступность ухода — гигиеническая чистка проходит без проблем, так как аппарат можно в любой момент снять;
    • безболезненность адаптационного периода, благодаря минимальной силе воздействия.

    Недостатки этой конструкции состоят в следующем:

    • из-за объемности пластины, к аппарату тяжело привыкнуть. В первое время у многих отмечается рвотный рефлекс;
    • является съемным, поэтому требует постоянного контроля ношения. При редком или нерегулярном ношении, период лечения может затянуться в разы.

    Пружины

    С основными аппаратами для расширения челюстной дуги, нередко применяют дополнительные элементы – пружины. Они позволяют усилить эффект воздействия и значительно сократить период коррекции.

    Для этих целей используют несколько видов пружин:

      Коффина. Используется для секторального расширения дуги челюсти, ее удлинения или дистально-мезиального перемещения. Пружина представляет собой округлый, грушевидный или овальный изгиб с двумя отростками для фиксации на основном аппарате.

    Пружина может быть как ординарной, так и двойной. Для ее изготовления применяют металлическую проволоку, сечением от 0,7 до 1,5 мм.

  • Булавковидная. Используется для устранения сужения всей верхней челюсти. Изготавливается из проволоки такого же размера, что и пружина Коффина.
    По форме она напоминает английскую булавку. Длина данного изделия значительно превышает первый вариант.
  • Коллера. Используется для изменения ширины нижнего ряда зубов. В зависимости от особенностей конструкции может применяться как для равномерной, так и для секторальной коррекции.

    • Для равномерного расширения чаще используют пружину, выполненную в виде бюгеля подъязычного типа, с двумя или более полукруглыми изгибами и отростками для фиксации. Для секторального изменения применяют пружину только с одним полукруглым изгибом во фронтальной части.

    Дистракторы

    Дистракторы применяют для расширения зубной дуги нижней челюсти. Данное устройство принципиально отличается от всех ортодонтических аппаратов.

    Дистрактор состоит из основного плоского корпуса, на котором расположен самостопорящийся винт и ползун, а также основных рычагов с клиновидными концами, для фиксации в тканях альвеолярного гребня.

    Устройство позволяет расширить зубную дугу при наличии прикуса перекрестного типа. Дистрактор обеспечивает постепенное устранение аномалии, с замещением формирующегося пространства, костной тканью.

    Данный аппарат имеет различные конструкции, каждая из которых направлена решить какую-либо проблему, связанную с сужением зубной дуги.

    Такая вариативность позволяет подобрать дистрактор для лечения даже самых маленьких пациентов.

    Хирургическая терапия

    Кроме аппаратного лечения, для исправления аномалий сужения челюстной дуги применяют хирургические методы.

    Необходимость в хирургической терапии возникает в случае отсутствия положительного результата после проведенного аппаратного лечения.

    Насколько эффективны съемные пластины для выравнивания зубов, обсудим в очередном обзоре.

    В этом материале поговорим, почему происходит сужение зубных рядов.

    Последовательность проведения

    Процедура хирургического расширения зубной дуги проходит в несколько этапов:

    • Постановка наркоза. Как правило, операция проводится только под общим наркозом, так как подразумевает глубокое травмирование тканей полости рта.
    • С помощью ультразвукового скальпеля производят надрез слизистой и надкостницы. В зависимости от типа аномалии, разрез может быть произведен как с одной, так и с обеих сторон челюсти.
    • Лоскуты мягких тканей отслаивают, обнажая кортикальную пластину челюсти. Затем, путем перфорации, производят рассечение ее определенных сегментов.
    • В области рассечения устанавливается расширяющий аппарат.
    • Лоскут слизистой возвращают на место и ушивают.

    Процедура коррекции начинается только через 3 дня после операции.

    Первичную активацию осуществляет врач, а затем, пациент проводит ее самостоятельно в домашних условиях. Активация проходит совершенно безболезненно и не вызывает каких-либо затруднений.

    Длительность курса

    Период воздействия с применением хирургических методик может варьироваться в зависимости от возраста пациента и степени тяжести аномалии.

    В среднем, срок лечения, от проведения хирургического вмешательства, до окончательного заживления тканей составляет около 1 месяца.

    Затем назначается аппаратное лечение, которое корректирует развитие ряда и восстанавливает нормальное положение зубов.

    Терапия с помощью аппаратов продолжается от 1 до 6 месяцев.

    В заключение, для закрепления полученного результата, необходимо пройти курс ретенции, срок которого составляет 3–8 месяцев.

    Общее время лечения в среднем, будет составлять 11–12 месяцев.

    Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

    Понравилась статья? Следите за обновлениями

    Горизонтальная дистракция челюстей с последующей ортогнатической хирургией

    Челюстная микрогнатия одна из самых частотных патологий среди пациентов с дисгармонией скелета лица. Она выражается трансверсальным недоразвитием челюстных костей, сочетающимся с неизбежной скученностью зубов, различными аномалиями прикуса, сокращением объема полости рта, нарушениями речевых и жевательных функций. В отдельную группу входят пациенты с обструктивным сонным апноэ.

    Зачастую трансверсальной дисгармонии зубного ряда сопутствуют скелетные аномалии челюстей (см. рис. 1, 2). Пропорции лица у людей, имеющих данную патологию, нарушены, что обычно приводит к выраженным нарушениям психического и эмоционального состояния пациентов.

    Методы лечения дисгармонии зубных рядов

    Традиционные методы лечения дисгармонии зубных рядов, предусматривающие билатеральное удаление премоляров и последующую ортодонтическую коррекцию зубных рядов, как правило, не позволяют полноценно восстановить сокращенные трансверсальные объемы челюстей и ротовой полости, а также соответствующие функциональные параметры зубочелюстной системы.

    Ортопедические способы коррекции трансверсального дефицита верхнечелюстного тела впервые были описаны еще в 1860 году и с течением времени неоднократно совершенствовались и модифицировались. Основной целью коррекции было расширение верхней челюсти за счет активации дистрактора внутри ротовой полости, фиксирующегося в зоне зубного ряда полукольцами и штангами. Скорость экспансии при этом составляла порядка 0,5 мм в сутки. Такой метод расширения верхней челюсти (несъемными ортодонтическими аппаратами) имеет большое количество недостатков и осложнений.

    В мировой медицинской литературе отмечаются многочисленные негативные эффекты, возникающие после проведения ортопедической экспансии, которые выражаются в резорбции кортикальных челюстных пластин и корней зубов, рецессии десны с возникновением патологий пародонта и повторяющимися рецидивами деформации. Кроме того данный метод имеет также и возрастные ограничения и может быть использован исключительно в юношеском возрасте, в период активного роста лицевых костей: до 17 лет у юношей и до 14 – у девушек.

    Быстрая экспансия челюстей посредством предварительной остеотомии является методикой выбора у пациентов с завершившимся ростом костей лица, поскольку она исключает костное сопротивление при латеральном перемещении фрагментов челюстей. Подобный тип стоматологческой хирургии основывается на растяжении ретрагированного кровяного сгустка, возникающего между остеотомированными фрагментами, с последующей его минерализацией и оссификацией (феномен дистракционного остеогенеза, рис. 3—5).

    В данной работе представлены методы хирургической челюстной остеотомии с последующим применением метода дистракции фиксированными ортодонтическими конструкциями или челюстными дистракторами. Сами дистракционные аппараты обычно устанавливаются за день до операции или интрооперационно, все зависит от планируемого результата (предполагаемой конструкции).

    На верхней челюсти дистрактор фиксируется к зубному ряду за счет штанг и полуколец (рис. 6). При наличии проблем с зубными рядами или вторичной частичной адентии верхней челюсти используются внутриротовые дистракторы, которые устанавливаются интраоперационно (рис. 4). Сама операция, как правило, проводится под общей анестезией — с использованием назотрахеальной интубации с ИВЛ. После чего производится надрез по межзубным сосочкам десны. Разрезы же в преддверии ротовой полости были исключены из европейских протоколов по ортогнатической хирургии. Тщательная отслойка слизисто- надкостничных лоскутов приводит к оголению тела верхней челюсти.

    Сама остеотомия верхний челюсти – это классический распил по Le-Fort I линии, сочетающийся с остеотомией носовой перегородки, латеральных стенок синусов верхней челюсти и крылочелюстных областей (рис. 7). После проведения данной процедуры рассекается область срединного шва неба (рис. 8). Затем оценивается адекватная мобильность остеотомированных фрагментов челюсти, и ушиваются лоскуты.

    На нижней челюсти дистрактор фиксируется в области зубного ряда, винт располагается язычно или вестибулярно. Надрез во фронтальной области делается по межзубным сосочкам, параллельно производятся боковые разрезы в области нижних клыков (рис. 9). После того как слизисто-надкостничный лоскут отслоится, осуществляется линейный распил по средней линии в районе симфиза или ступенчатая остеотомия перед клыками, распространяющаяся на среднюю линию (см. рис. 10). Когда мобилизация фрагментов полностью завершится, раны наглухо зашиваются.

    Длительность госпитализации – сутки. Послеоперационное ведение пациента заключается в назначении нестероидных противовоспалительных и сосудосуживающих назальных препаратов, а также полоскания полости рта антисептиком. Дистракторы активируются на 8-ой день после проведения операции самим больным или кем-то из его близких. Степень активации винта при этом будет зависеть от необходимого объема коррекции.

    По окончании дистракции на предполагаемую ширину, ретенционный период (вплоть до шести недель) будет способствовать консолидации фрагментов челюстей и оссификации самой зоны дистракции.

    Формирование структуры зубных рядов завершается послеоперационным ортодонтическим лечением. В отдаленном периоде после операции некоторым больным, страдающим скелетическими аномалиями, при необходимости проводят ортогнатические операции.

    Патология зубных рядов

    Рассмотрим клинический случай патологии зубных рядов, сочетающейся с окклюзиями лицевых костей черепа.

    Пациентка в возрасте 26 лет с тяжелым зубочелюстнолицевым дисморфозом, проявляющимся микрогнатией, скученностью зубов, ретрогенией и синдромом длинного лица.

    На начальном этапе лечения, после того как был установлен внутриротовой экспандер, была проведена компактостеотомия обеих челюстей. При этом отмечалось спонтанное закрытие диасистемы еще до ортодонтического этапа лечения (рис. 14, 15).

    Врач-ортодонт производит фиксацию брекет-системы на зубные ряды для подготовки окклюзии к следующему этапу коррекции — ортогатической хирургии.

    Осмотр врачом стоматологом больной до начала этого этапа выявил сочетанную патологию костей черепа – гипертрофию верхней челюсти (горизонтальную) и микрогению. Кроме того, чрезмерно выступали из-под губы центральные резцы, рот был открыт и губы не смыкались. Также было отмечено, что нижняя челюсть имеет заднее положение, губоподбородочная складка пациентки сглажена, а ткани околоротовой области сильно напряжены (рис. 17).

    Больной была проведена горизонтальная верхнечелюстная остеотомия на поднятие и ротацию, билатеральная остеотомия нижнечелюстных ветвей и эстетическая гениопластика (рис. 18).

    В целом, хирургическо-ортодонтическая экспансия челюстей помогает предупредить сопротивление костей челюсти латеральному перемещению фрагментов, подвергнутых остеотомированию, значительно сокращает срок лечения и реабилитации пациентов и сводит к минимуму количество повторных деформаций.

    В группе прооперированных больных наблюдалось полное восстановление жевательной функции и речи, улучшение черт лица, а также значительное улучшение психологического и эмоционального состояния пациентов.

    Горизонтальная дистракция челюстей с последующей ортогнатической хирургией

    Р. А. Хачатрян
    к. м. н., челюстно-лицевой хирург, имплантолог, научный советник компаний Biotech International (Франция) и «Медтроник» (Россия), консультант стоматологических клиник «Колибри» (Краснодар), «Визит» (Анапа)

    Микрогнатия челюстей является одной из частых патологий среди пациентов с дисгармонией лицевого скелета. Она выражается в трансверсальном недоразвитии челюстных костей в сочетании с неизбежной скученностью зубных рядов, аномалиями прикуса, сокращенным объемом полости рта, нарушением функций жевания и речи. Отдельный контингент составляют больные с обструктивным апноэ сна.

    Часто трансверсальная дисгармония зубных рядов сочетается со скелетными аномалиями челюстей (рис. 1, 2) .

    Эстетические пропорции лица при данной патологии нарушены, что часто приводит к выраженным нарушениям психоэмоционального статуса пациентов.

    Общеизвестные методы лечения данной патологии, состоящие в билатеральном удалении премоляров с последующей ортодонтической коррекцией зубных рядов, не приводят к полноценному восстановлению сокращенных трансверсальных объемов челюстей и полости рта, а также соответствующих функциональных параметров зубочелюстной системы.

    Ортопедические методы коррекции трансверсального дефицита тела верхней челюсти были описаны впервые в 1860 году, впоследствии многократно модифицировались и совершенствовались. Цель заключалась в быстром расширении верхней челюсти посредством активации внутриротового дистрактора, зафиксированного полукольцами и штангами в зоне зубного ряда. Скорость экспансии составляла 0,5 мм в день.

    Подобное ортопедическое расширение верхней челюсти при помощи несъемных ортодонтических аппаратов имеет множество недостатков и осложнений. В мировой литературе и по нашим наблюдениям отмечаются нежелательные вторичные эффекты ортопедической экспансии, выражающиеся в резорбции кортикальных пластин челюстей и корней зубов, рецессий десны с возникновением патологии пародонта и частыми рецидивами деформаций. Метод также имеет ограниченные возрастные показания и применяется в юном возрасте в период активного роста костей лицевого черепа до 14 лет у девушек и до 17 у юношей.

    Быстрая экспансия челюстей при помощи предварительно выполненной остеотомии является техникой выбора у пациентов с завершенным ростом костей лицевого черепа, так как исключает всякое костное сопротивление при латеральном перемещении остеотомированных фрагментов челюстей. Этот тип хирургии основан на растяжении ретрагированного между остеотомированными фрагментами кровяного сгустка с его последующей минерализацией и оссификацией, известен в литературе как феномен дистракционного остеогенеза (рис. 3—5) .

    В настоящей работе представляются методы хирургической остеотомии челюстей с последующим применением дистракционного метода при помощи фиксированных ортодонтических конструкций или челюстных дистракторов. Дистракционные аппараты устанавливаются за день до оперативного вмешательства или интраоперационно в зависимости от планируемой конструкции.

    На верхней челюсти ортодонтический дистрактор фиксируется при помощи полуколец и штанг к зубному ряду (рис. 6) .

    Рис. 6. Стандартный дистрактор верхней челюсти, зафиксированный в области зубного ряда.

    При имеющихся проблемах с зубными рядами или частичной вторичной адентии верхней челюсти применяются внутриротовые дистракторы, устанавливающиеся интраоперационно (рис. 4) .

    Оперативное вмешательство проводится преимущественно под общей анестезией — назотрахеальная интубация с ИВЛ. После инфильтрации в области преддверия полости рта производится разрез по межзубным десневым сосочкам. Разрезы в преддверии полости рта практически исключены из ервопейских протоколов по ортогнатической хирургии.

    После тщательной отслойки слизисто-надкостничных лоскутов оголяется тело верхней челюсти. Остеотомия верхний челюсти представляет классический распил по линии Le-Fort I в сочетании с остеотомией перегородки носа, латеральных стенок верхнечелюстных синусов и крылочелюстных областей (рис. 7) .

    Рис. 7. Этап горизонтальной остеотомии верхней челюсти.

    Затем рассекается область срединного небного шва (рис. 8) .

    Рис. 8. Рассечение срединного небного шва.

    После контроля адекватной мобильности остеотомированных фрагментов челюстей лоскуты ушиваются.

    В области нижней челюсти фиксация дистрактора производится в области зубного ряда с расположением винта вестибулярно или язычно. Разрез во фронтальной области производится по межзубным сосочкам в сочетании с боковыми разрезами в области клыков (рис. 9) .

    Рис. 9. Разрез во фронтальном отделе по сосочкам зубов.

    После отслойки слизисто-надкостничного лоскута производится линейный распил в области симфиза по средней линии или ступенчатой остеотомией перед клыками с распространением на среднюю линию (рис. 10) .

    Рис. 10. Срединная симфизарная остеотомия.

    После полной мобилизации фрагментов раны зашиваются наглухо. Период госпитализации составляет 24 часа.

    Послеоперационное ведение больного включает прием нестероидных противовоспалительных, носовых сосудосуживающих препаратов и антисептического полоскания полости рта. Активация дистракторов начинается на 8-й день послеоперационного периода самим больным или персоной из его близкого окружения. Степень активации винта зависит от необходимого размера коррекции.

    После завершения дистракции на запланированную ширину ретенционный период до 6 недель способствует оссификации зоны дистракции и консолидации фрагментов челюстей.

    Послеоперационное ортодонтическое лечение завершает морфологическое формирование зубных рядов. В отдаленном послеоперационном периоде при необходимости некоторым больным со скелетической аномалией производится также ортогнатическая хирургия.

    Клинический случай комбинированной патологии зубных рядов, окклюзии и костей лицевого черепа

    Пациентка, 26 лет, страдает тяжелым зубочелюстно-лицевым дисморфозом, выражающимся в микрогнатии, скученности зубов, ретрогении и синдроме длинного лица (рис. 11, 12) .

    На первом этапе лечения после установки внутриротового экспандера осуществляется хирургическая компактостеотомия верхней и нижней челюстей. Отмечается спонтанное зактрытие диастемы еще до начала ортодонтического лечения (рис. 13—16) .

    Ортодонт фиксирует брекет-системы на зубные ряды с целью подготовки окклюзии ко второму этапу хирургической коррекции — ортогнатической хирургии.

    Клинический осмотр больной до ортогнатической хирургии выявляет сочетанную патологию черепа — горизонтальную гипертрофию верхней челюсти в сочетании с микрогеней. Центральные резцы чрезмерно выступают из-под верхней губы, рот открыт, губы не смыкаются. Отмечается также заднее положение нижней челюсти, губо-подбородочная складка сглажена, ткани приротовой области напряжены.

    Пациентке произведено сочетание горизонтальной остеотомии верхней челюсти на поднятие и ротацию, билатеральной остеотомии ветвей нижней челюсти и эстетической гениопластики (рис. 17, 18) .

    Таким образом, методика хирургическо-ортодонтической экспансии челюстей позволяет исключить сопротивление челюстных костей латеральному перемещению остеотомированных фрагментов, резко сокращает сроки лечения и реабилитации больных, доводит до минимума количество рецидивов деформаций.

    В оперированной группе больных наблюдается полное восстановление функции жевания и речи, гармонизация лицевых признаков и, как следствие, значительное улучшение эмоционального состояния пациентов.

    Костный стоматологический дистрактор

    Владельцы патента RU 2547091:

    Изобретение относится к области медицины, а именно к стоматологии, и может быть использовано для увеличения высоты, объема и толщины костной ткани альвеолярного отростка при подготовке к протезированию, для исправления дефектов и зубочелюстных деформаций, а также для увеличения объема костной ткани альвеолярного отростка при его атрофии в условиях стоматологических, хирургических и других стационаров. Костный стоматологический дистрактор содержит плоской формы корпус, в котором выполнено осевое резьбовое отверстие с размещенным в нем ходовым самостопорящимся винтом, соединенным с выступающим из корпуса ползуном. Выступающая из корпуса внешняя часть ходового самостопорящегося винта оснащена жестко зафиксированной ручкой продольного поступательно-возвратного осевого перемещения ползуна. Передняя часть ползуна оснащена прямоугольной головкой, в поперечном пазу которой установлены две тяги с возможностью их ограниченного возвратно-поступательного перемещения на расположенных в теле прямоугольной головки двух отдельных осях. Две тяги кинематически связаны с соответствующими рабочими рычагами через установленные в их средней части оси вращения, с помощью которых осевое перемещение ползуна передается на тяги. Концы рабочих рычагов закреплены с возможностью ограниченного возвратно-поступательного перемещения в выполненных в теле корпуса продольных пазах через соответствующие оси. Свободные противоположные рабочие концы рычагов длиной 30-35 мм выполнены изогнутыми под углом 25°-65° к продольной оси дистрактора и оснащены клиновидными внешними рабочими поверхностями. Внешние рабочие клиновидные поверхности рычагов выполнены с рифлением и плотно прилегающими друг к другу в исходном положении. Для точного позиционирования противоположные рабочие концы рычагов оснащены фиксатором, выполненным в виде цилиндрического штыря с утолщением на одном конце рычага и соответствующего отверстия для взаимодействия со штырем на другом конце рычага. Изобретение позволяет обеспечить высокую и достаточно надежную фиксацию в костной ткани альвеолярного отростка, значительное снижение повреждений костной ткани альвеолярного отростка, простоту хирургического вмешательства при исправлении дефектов и зубочелюстных деформаций, а также сокращение сроков лечения при операциях наращивания высоты, объема и толщины костной ткани альвеолярного отростка. 2 з.п. ф-лы, 2 ил.

    Изобретение относится к области медицины, а именно к костному стоматологическому дистрактору, и может быть использовано в стоматологии для увеличения высоты, объема и толщины костной ткани альвеолярного отростка при подготовке к протезированию, для исправления дефектов и зубочелюстных деформаций, а также для увеличения объема костной ткани альвеолярного отростка при его атрофии в условиях стоматологических, хирургических и других стационаров.

    Известен дистрактор, выполненный в виде костного винтового имплантата (см. патент РФ №2202980, МПК 7 A61C 7/00, A61C 8/00, 2003 г.).

    Однако известный дистрактор при своем использовании имеет следующие недостатки:

    – обладает недостаточной надежностью фиксации в костной ткани альвеолярного отростка,

    – обладает сложностью хирургического вмешательства при исправлении дефектов и зубочелюстных деформаций,

    – обладает длительными сроками лечения при операциях наращивания высоты, объема и толщины костной ткани альвеолярного отростка.

    Известен дистрактор, выполненный в виде костного винтового имплантата (см. патент РФ №2302218, МПК 7 , A61C 8/00, 2007 г.).

    Однако известный дистрактор при своем использовании имеет следующие недостатки:

    – обладает недостаточной надежностью фиксации в костной ткани альвеолярного отростка,

    – обладает сложностью хирургического вмешательства при исправлении дефектов и зубочелюстных деформаций,

    – обладает длительными сроками лечения при операциях наращивания высоты, объема и толщины костной ткани альвеолярного отростка.

    Задачей изобретения является создание костного стоматологического дистрактора.

    Техническим результатом является достижение высокой и достаточной надежности фиксации в костной ткани альвеолярного отростка простотой хирургического вмешательства при исправлении дефектов и зубочелюстных деформаций, а также сокращенными сроками лечения при операциях наращивания высоты, объема и толщины костной ткани альвеолярного отростка. Кроме того, техническим результатом является значительное снижение повреждений костной ткани альвеолярного отростка, а также значительное повышение качества жизни пациента.

    Технический результат достигается тем, что предложен костный стоматологический дистрактор, характеризующийся тем, что содержит плоской формы корпус 1, в котором выполнено осевое резьбовое отверстие с размещенным в нем ходовым самостопорящимся винтом 2, соединенным с выступающим из корпуса 1 ползуном 3, при этом выступающая из корпуса 1 внешняя часть ходового самостопорящегося винта 2 оснащена жестко зафиксированной ручкой 4 продольного поступательно-возвратного осевого перемещения ползуна 3, передняя часть ползуна 3 оснащена прямоугольной головкой 5, в поперечном пазу которой установлены две тяги 6 с возможностью их ограниченного возвратно-поступательного перемещения на расположенных в теле прямоугольной головки 5 двух отдельных осях 7, при этом две тяги 6 кинематически связаны с соответствующими рабочими рычагами 8 и 9 через установленные в их средней части оси вращения 10, с помощью которых осевое перемещение ползуна 3 передается на тяги 6, при этом концы рабочих рычагов 8 и 9 закреплены с возможностью ограниченного возвратно-поступательного перемещения в выполненных в теле корпуса 1 продольных пазах 11 через соответствующие оси 12, при этом свободные противоположные рабочие концы рычагов 8 и 9 длиной 30-35 мм выполнены изогнутыми под углом 25°-65° к продольной оси дистрактора и оснащены клиновидными внешними рабочими поверхностями 13, при этом внешние рабочие клиновидные поверхности 13 рычагов 8 и 9 выполнены с рифлением и плотно прилегающими друг к другу в исходном положении. При этом все элементы дистрактора могут быть выполнены из титана, титановых сплавов или из нержавеющей стали медицинского назначения. При этом длина дистрактора выбрана от 180 до 220 мм, ширина его плоского корпуса выбрана от 40 до 60 мм, толщина плоского корпуса выбрана от 9 до 12 мм, при обеспечении расхождения свободных противоположных рабочих клиновидных концов рычагов 8 и 9 под углом до 18°.

    Среди существенных признаков, характеризующих предложенный костный стоматологический дистрактор, отличительными являются:

    – выполнение корпуса 1 плоской формы,

    – выполнение в корпусе 1 осевого резьбового отверстия с размещенным в нем ходовым самостопорящимся винтом 2, соединенным с выступающим из корпуса 1 ползуном 3,

    – оснащение выступающей из корпуса 1 внешней часть ходового самостопорящегося винта 2 жестко зафиксированной ручкой 4 продольного поступательно-возвратного осевого перемещения ползуна 3,

    – оснащение передней части ползуна 3 прямоугольной головкой 5, в поперечном пазу которой установлены две тяги 6 с возможностью их ограниченного возвратно-поступательного перемещения на расположенных в теле прямоугольной головки 5 двух отдельных осях 7,

    – две тяги 6 кинематически связаны с соответствующими рабочими рычагами 8 и 9 через установленные в их средней части оси вращения 10, с помощью которых осевое перемещение ползуна 3 передается на тяги 6,

    – закрепление концов рабочих рычагов 8 и 9 с возможностью ограниченного возвратно-поступательного перемещения в выполненных в теле корпуса 1 продольных пазах 11 через соответствующие оси 12,

    – выполнение свободных противоположных рабочих концов рычагов 8 и 9 длиной 30-35 мм изогнутыми под углом 25°-65° к продольной оси дистрактора и оснащеными клиновидными внешними рабочими поверхностями 13,

    – выполнение внешних рабочих клиновидных поверхностей 13 рычагов 8 и 9 с рифлением и плотно прилегающими друг к другу в исходном положении,

    – выполнение всех элементов дистрактора из титана, титановых сплавов или из нержавеющей стали медицинского назначения,

    – выбор длины дистрактора от 180 до 220 мм, ширины его плоского корпуса от 40 до 60 мм, толщины плоского корпуса от 9 до 12 мм,

    – обеспечение расхождения свободных противоположных рабочих клиновидных концов рычагов 8 и 9 под углом до 18°.

    Экспериментальные исследования предложенного внутрикостного стоматологического дистрактора в клинических условиях показали его высокую эффективность. Внутрикостный стоматологический дистрактор при своем использовании обеспечивает достижение высокой и достаточной надежности фиксации в костной ткани альвеолярного отростка, обладает простотой хирургического вмешательства при исправлении дефектов и зубочелюстных деформаций, а также сокращенными сроками лечения при операциях наращивания высоты, объема и толщины костной ткани альвеолярного отростка. Кроме того, предложенный внутрикостный стоматологический дистрактор обеспечивает значительное снижение повреждений костной ткани альвеолярного отростка, а также обеспечивает при практическом использовании значительное повышение качества жизни пациентов.

    Сущность предложенного внутрикостного стоматологического дистрактора Нуруева поясняется чертежами, где на фиг. 1 показан продольный разрез и на фиг. 2 – вид предложенного внутрикостного стоматологического дистрактора сверху.

    Внутрикостный стоматологический дистрактор содержит плоской формы корпус 1, в котором выполнено осевое резьбовое отверстие с размещенным в нем ходовым самостопорящимся винтом 2, соединенным с выступающим из корпуса 1 ползуном 3. Выступающая из корпуса 1 внешняя часть ходового самостопорящегося винта 2 оснащена жестко зафиксированной ручкой 4 продольного поступательно-возвратного осевого перемещения ползуна 3. Передняя часть ползуна 3 оснащена прямоугольной головкой 5, в поперечном пазу которой установлены две тяги 6 с возможностью их ограниченного возвратно-поступательного перемещения на расположенных в теле прямоугольной головки 5 двух отдельных осях 7. Две тяги 6 кинематически связаны с соответствующими рабочими рычагами 8 и 9 через установленные в их средней части оси вращения 10, с помощью которых осевое перемещение ползуна 3 передается на тяги 6. Концы рабочих рычагов 8 и 9 закреплены с возможностью ограниченного возвратно-поступательного перемещения в выполненных в теле корпуса 1 продольных пазах 11 через соответствующие оси 12. Свободные противоположные рабочие концы рычагов 8 и 9 длиной 30-35 мм выполнены изогнутыми под углом 25°-65° к продольной оси дистрактора и оснащены клиновидными внешними рабочими поверхностями 13. Внешние рабочие клиновидные поверхности 13 рычагов 8 и 9 выполнены с насечкой и плотно прилегающими друг к другу в исходном положении. Все элементы дистрактора могут быть выполнены из титана, титановых сплавов или из нержавеющей стали медицинского назначения. Длина дистрактора выбрана от 180 до 220 мм, ширина его плоского корпуса выбрана от 40 до 60 мм, толщина плоского корпуса выбрана от 9 до 12 мм, при обеспечении расхождения свободных противоположных рабочих клиновидных концов рычагов 8 и 9 под углом до 18°.

    Предложенный внутрикостный стоматологический дистрактор используют следующим образом.

    В исходном положении рабочие клиновидные концы рычагов 8 и 9 с помощью вращения ходового самостопорящегося винта 2 против часовой стрелки сводят до смыкания друг с другом. Затем рабочие клиновидные концы рычагов 8 и 9 вставляют в паз, сделанный в кости, например, бором. Вращают рукоятку 4 ходового винта 2 по часовой стрелке, перемещая ходовой винт 2 в корпусе 1, и продвигают вперед ползун 3. При этом тяги 6, закрепленные в головке 5 ползуна, перемещаются вперед и воздействуют кинематически на рабочие рычаги 8 и 9 через оси 12. Размещенные в пазу кости рабочие рычаги 8 и 9 разводят на исходное расстояние и затем дозированно смещают на заданное расстояние, расширяют выполненный в кости паз для последующего размещения в нем остеопластического материала.

    1. Костный стоматологический дистрактор, характеризующийся тем, что содержит плоской формы корпус 1, в котором выполнено осевое резьбовое отверстие с размещенным в нем ходовым самостопорящимся винтом 2, соединенным с выступающим из корпуса 1 ползуном 3, при этом выступающая из корпуса 1 внешняя часть ходового самостопорящегося винта 2 оснащена жестко зафиксированной ручкой 4 продольного поступательно-возвратного осевого перемещения ползуна 3, передняя часть ползуна 3 оснащена прямоугольной головкой 5, в поперечном пазу которой установлены две тяги 6 с возможностью их ограниченного возвратно-поступательного перемещения на расположенных в теле прямоугольной головки 5 двух отдельных осях 7, при этом две тяги 6 кинематически связаны с соответствующими рабочими рычагами 8 и 9 через установленные в их средней части оси вращения 10, с помощью которых осевое перемещение ползуна 3 передается на тяги 6, при этом концы рабочих рычагов 8 и 9 закреплены с возможностью ограниченного возвратно-поступательного перемещения в выполненных в теле корпуса 1 продольных пазах 11 через соответствующие оси 12, при этом свободные противоположные рабочие концы рычагов 8 и 9 длиной 30-35 мм выполнены изогнутыми под углом 25°-65° к продольной оси дистрактора и оснащены клиновидными внешними рабочими поверхностями 13, при этом внешние рабочие клиновидные поверхности 13 рычагов 8 и 9 выполнены с рифлением и плотно прилегающими друг к другу в исходном положении.

    2. Костный стоматологический дистрактор по п. 1, характеризующийся тем, что все его элементы могут быть выполнены из титана, титановых сплавов или из нержавеющей стали медицинского назначения.

    3. Костный стоматологический дистрактор по п. 1, характеризующийся тем, что его длина выбрана от 180 до 220 мм, ширина его плоского корпуса выбрана от 40 до 60 мм, толщина плоского корпуса выбрана от 9 до 12 мм, при обеспечении расхождения свободных противоположных рабочих клиновидных концов рычагов 8 и 9 под углом до 18°.

    Стоматологический имплантат для дистракционно-инъекционного остеосинтеза челюстной кости и способ его применения

    ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ПАТЕНТУ RU2382615
    (72) Автор(ы): Гизатуллин Рамиль Михайлович (RU) (73)
    Патентообладатель(и): Гизатуллин Рамиль Михайлович (RU)
    Изобретение относится к медицине, а именно к хирургической стоматологии, и предназначено для проведения атравматичной поэтапной остеопластики. Проводят остеотомию челюстной кости микроостеотомами из никелида титана с памятью формы.

    Инъецируют жидкий остеопластический гель через внутреннее отверстие имплантата. Активируют винт-дистрактор для внутрикостного дистракционного остеосинтеза по мере роста новообразованной кости. Периодически инъецируют остеопластический гель посредством кратковременного извлечения винта-дистрактора. После проведения инъекции винт-дистрактор для дозированного внутрикостного дистракционного остеосинтеза вновь активируют. Способ обеспечивает ускорение остеогенеза челюстной кости, снижение травматичности, сокращение сроков лечения. 2 ил.

    Изобретение относится к хирургической стоматологии и может применяться в хирургии и ортопедии для проведения атравматичной поэтапной остеопластики. Известен способ проведения остеопластики путем инъецирования жидкого остеопластического препарата в зону костного дефекта при остеомиелите [1]. Однако такой способ инъекционной остеопластики, наряду с другими инъекционными способами, не включает в себя использование функционального элемента – винта-дистрактора для внутрикостного остеосинтеза и расширения зоны остеопластики путем ввинчивания винта-дистрактора за зону остеотомии или упора винта-дистрактора в костную ткань, пограничную с зоной проведенной ранее остеотомии, с периодической планомерной активацией винта-дистрактора. Ближайшим аналогом заявляемого способа является аппарат Илизарова, т.е. стержневой компрессионно-дистракционный аппарат для чрезкостного остеосинтеза [2], применение которого позволяет дозированно активировать дистракторы аппарата и тем самым стимулировать остеосинтез в проблемном участке кости.

    В случаях закрытых оскольчатых переломов длинных трубчатых костей, когда не требуется открытое вмешательство, применяются методы внеочагового компрессионно-дистракционного остеосинтеза аппаратом Илизарова с введением в зону перелома остеопластического геля путем инъекции шприцем-контейнером через катетер [3]. Однако, аппарат Илизарова может применяться только для чрезкостного остеосинтеза трубчатых костей конечностей и не применяется для остеопластики челюстной кости.Задача, решаемая изобретением, состоит в создании способа дистракционно-инъекционного остеосинтеза с применением имплантата с винтом-дистрактором для внутрикостного остеосинтеза, остеотомов из никелида титана с эффектом памяти формы и жидкого костнопластического материала (например, материала «КоллапАН-гель») в условиях атрофии, остеопении или локального остеопороза челюстной кости.

    Способ заключается в следующем: вначале в челюстной кости, в месте проведения дистракционно-инъекционного остеосинтеза, (например, при синус-лифтинге, т.е. при поднятии дна верхнечелюстной пазухи), высверливают канал диаметром 2,3 мм и глубиной 3-7 мм и в этот канал с усилием вворачивают имплантат для проведения дистракционно-инъекционного остеосинтеза, представляющий собой втулку, выполненную в виде полого цилиндра с винтом-дистрактором, причем по всей длине с внешней стороны втулка имеет резьбу для фиксации имплантата в костной ткани, а внутри втулки выполнена резьба для соединения с иглой шприца или с резьбой винта-дистрактора, причем на внешней поверхности, втулка имеет квадратного сечения элемент фиксации «под ключ», а винт-дистрактор имеет шлиц под отвертку. На рис.1 представлен общий вид имплантата, на рис.2 – винт-дистрактор. Имплантат представляет собой сплошную втулку в виде полого цилиндра, с внешней стороны которой на всем ее протяжении выполнена резьба 1 для фиксации имплантата в костной ткани.

    Торцевая часть втулки имеет элемент фиксации под ключ, а винт-дистрактор имеет шлиц 2 под отвертку. В канале втулки выполнена резьба 3 для соединения с иглой шприца. Имплантат имеет отверстие 4, в которое при проведении остеосинтеза вводят сопрягаемую деталь в виде иглы шприца с «КоллапАН – гелем». Сквозное отверстие внутри втулки 4 имеет резьбу для соединения с резьбовой частью иглы шприца-контейнера с «КоллапАН – гелем». Винт-дистрактор (рис.2) с винтовой частью выполнен длиной от 3 до 9 мм и предназначен для ввинчивания во внутреннее отверстие 4 втулки.Имплантат вворачивается так, чтобы вворачиваемый в кость конец имплантата отстоял от кортикального слоя челюстной кости на 2-3 мм, а торцевая часть имплантата с элементом фиксации находилась бы выше уровня слизистой оболочки. Затем фиксатор с закрепленным никелид-титановым остеотомом диаметром 1 мм в охлажденном выпрямленном состоянии вводят во внутреннее отверстие 4 втулки до упора фиксатора в наружную торцевую часть имплантата и фиксатором производят движения по- и против часовой стрелки на определённый, заданный анатомо-топографическими параметрами угол с целью разрушения прилегающей к внутрикостному концу имплантата кости, и, одновременно, создания полости для введения жидкого остеопластического материала (например, «КоллапАН – геля»).

    После этого фиксатор извлекают из полости рта, а к наружной части имплантата путём ввинчивания в его внутреннее отверстие, присоединяется игла шприца-контейнера с остеопластическим гелем с нарезанной на конце иглы резьбой. После чего нажатием на поршень шприца, через внутреннее отверстие 4 имплантата в сформированную остеотомом с эффектом памяти формы полость в челюстной кости, под давлением вводят необходимый для проведения остеосинтеза объём жидкого остеопластического материала (в среднем 1 см3). Затем иглу шприца-контейнера вывинчивают из внутреннего отверстия 4 имплантата, а вместо иглы ввинчивают винт-дистрактор до упора в ткани, ограничивающие зону проведенной остеотомии, с целью дистракционного остеосинтеза, создания условий для замещения материала новой костной тканью, а также с целью предупреждения обратного оттока жидкого остеопластического материала через имплантат. Через 3-4 нед. (время, необходимое для приживления и стабилизации имплантата в кости), наддесневой, квадратного сечения элемент фиксации «под ключ» фиксируется ключом, а дистрактор активируется путем ввинчивания его в кость (с применением отвёртки).

    Активация дистрактора производится регулярно не реже чем 1 раз в 2 дня путем ввинчивания дистрактора на 1-2 оборота в зависимости от клинических условий. Через 3-4- недели дистрактор вывинчивается, вместо него вводится охлажденный микроостеотом, расширяется зона микроостеотомии, вводится жидкотекучий остеопластический материал, вновь ввинчивается дистрактор до упора в плотную кость и активируется.Затем вновь проводятся активации дистрактора с регулярностью не реже чем 1 раз в 2 дня. Через 3-4 недели процедура с микроостеотомами повторяется (при необходимости). Результат проведенного дистракционно-инъекционного остеосинтеза определяется рентгенографически.

    Пациент С., 41 год
    Диагноз: вторичная адентия верхних челюстей, атрофия костной ткани верхних челюстей. Очаговый остеопороз челюстных костей.
    Проведено: в области отсутствующих 17, 16, 12, 11, 21, 25, 26 в костную ткань введены имплантаты для дистракционно-инъекционного остеосинтеза челюстной кости. Проведена микроостеотомия челюстной кости в области прилегающих и верхнечелюстным синусам, произведено отслоение слизисто-надкостного лоскута дна пазухи, в имплантаты поочередно, по направлению справа-налево, т.е. со стороны отсутствующего 17 до отсутствующего 26 зубов ввинчивалась игла шприца-контейнера с «КоллапАН-гелем», в каждый из имплантатов вводился необходимый объем геля (в среднем 0,5-1 ml), затем, также поочередно, т.е. после инъекции, в имплантат ввинчивался винт-дистрактор и активировался путем вкручивания до упора в плотную кость (за зоной остеотомии). При этом внутридесневая часть имплантата фиксировалась ключом, во избежание расфиксации имплантата в кости.

    Через 3 недели из имплантатов были последовательно вывинчены дистракторы, вновь была проведена микроостеотомия, был проведен последовательный инъекционный остеосинтез с последовательной активацией дистракторов. После этого с интервалом 1-2 дня, дистракторы активировались самим пациентом, путем вкручивания винта-дистрактора в кость на 1-2 оборота, при этом внутридесневая часть имплантата фиксировалась самим пациентом с помощью ключа-фиксатора.

    Через 3 недели процедура с микроостеотомией была повторена, дистракторы были заменены на более длинные, активация дистракторов проводилась как самим пациентом, так и врачом на приеме.Затем в течение месяца микроостеотомия не проводилась, по необходимости извлекались дистракторы, вводился (инъекционно) «КоллапАН-гель», осуществлялась активация дистракторов.

    По истечении 3,5 месяцев от начала лечения была проведена контрольная рентгенография, показавшая увеличение органотипной костной ткани в зоне проведения дистракционно-инъекционного остеосинтеза, в объёме, достаточном для последующей дентальной имплантации. Затем была проведена имплантация дентальными имплантатами с эффектом памяти формы. Лечение было завершено фиксацией ортопедической металлокерамической конструкции.

    Пациент Г., 45 лет.
    Диагноз: резкая атрофия левого нижнечелюстного альвеолярного отростка вследствие некорректного удаления 36, 37 зубов.
    Проведено: Под углом в 60град. к гребню альвеолярного отростка проведена имплантация имплантата для дистракционно-инъекционного остеосинтеза. Ввинчен имплантат, проведена микроостеотомия без травмы надкостницы и слизистой (с весибулярной и язычной сторон), введен минимум (0,2 ml) «КоллапАН-геля», ввинчен и активирован дистрактор.Через месяц дистрактор извлечен, микроостеотомия проведена в прежнем объеме, введен минимум объема «КоллапАН-геля». Через месяц процедура повторена.В течение двух месяцев микроостеотомия не проводилась, проводилось только извлечение дистрактора из имплантата, вводился необходимый объем геля, затем активатор ввинчивался и активировался. Активация дистрактора проводилась врачом с регулярностью 1 раз в неделю на 1 оборот. Через 4 месяца было отмечено, что кость в зоне дистракционно-инъекционного остеосинтеза увеличилась в объеме, (т.е. отмечался ее рост как в ширину, так и в высоту), имплантат был извлечен, и была проведена дентальная имплантация имплантатом с памятью формы. Таким образом, времени для достижения результата остеосинтеза потребовалось меньше 3,5 мес. на верхней челюсти, и 4 месяцев на нижней челюсти, что короче, чем при применении других методов остеосинтеза (аутокость, аллопластика, ксенопластика, мембрана), а сам дистракционно-инъекционный остеосинтез проводился амбулаторно, атравматично и под постоянным контролем, как со стороны врача, так и со стороны пациента.

    СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
    1. Уразгильдеев З.И., Бушуев О.М., Берченко Г.Н. «Применение КоллапАНа для пластики остеомиелитических дефектов костей». Вестник травматологии и ортопедии им. Н.Н.Приорова, 1998 2 с.31-35.2. Илизаров Г.А., Грачева В.И. Бескровное лечение врожденных псевдоартрозов голени с одновременной ликвидацией укорочения методом дозированной дистракции. // Ортопед. травматол. – 1971. – 2. – с.42-45.3. Методические рекомендации ЦИТО им.Н.Н.Приорова (составители – С.П.Миронов, Г.А.Кесян, Г.Н.Берченко, Р.З.Уразгильдеев, И.Г.Арсеньев) – в журнале Биоматериалы 2004 г. 2 стр.6. Формула изобретения Метод дистракционно-инъекционного остеосинтеза челюстной кости, отличающийся тем, что остеосинтез производится путем активации винта-дистрактора для внутрикостного остеосинтеза после проведения остеотомии микроостеотомами из никелида титана с памятью формы и инъецирования жидкого остеопластического геля через внутреннее отверстие имплантата для внутрикостного дистракционного остеосинтеза путем последующей поэтапной активации винта-дистрактора по мере роста новообразованной кости с периодическим инъецированием остеопластического геля посредством кратковременного извлечения винта-дистрактора на время проведения инъекции с последующей его активацией для дозированного внутрикостного дистракционного остеосинтеза.

    Что такое дистрактор, зачем и как его используют в стоматологии

    1/peuten.jpg” />

    1/dunshe.jpg” />За последние 25 лет дентальная имплантология претерпела коренные изменения, прежде всего в области имплантологически-протетических концепций лечения. Вначале имплантаты устанавливались в челюсть в зависимости от имеющейся кости. Это приводило к тому, что при протезировании мы часто должны были идти на функциональные и эстетические компромиссы.

    Сегодня мы стараемся на преимплантологической стадии сформировать кость, используя различные аугментационные методики таким образом, чтобы она отвечала протетическим, функциональным и эстетическим требованиям.
    Клинические методы аугментации:
    – Трансплантация аутологичной кости
    – Имплантация костнопластических материалов
    – Использование мембран, то есть методика направленной костной регенерации
    – Дистракционный остеогенез
    Целью этих преимплантологических мер является создание структурно и биофункционально адекватного ложа кости и мягкой ткани для приема имплантатов. Среди вышеназванных аугментационных техник в последнее время все большее значение приобретает остеодистракция альвеолярного отростка. Это связанно особенно с тем, что при остеодистракции аугментируется не только твердая ткань, но также и окружающие мягкие ткани. Этому преимуществу противостоит хирургическая техника, которая требует больших усилий и может привести к разного рода осложнениям. Таким образом, задание состоит в том, чтобы уменьшить количество возможных осложнений, благодаря форме дистрактора и упрощению его установки, чтобы этот метод смог найти широкое применение.

    1/03.jpg” />Как можно увидеть из графика, ежедневный прирост высоты в начале составляет меньше, чем в конце дистракции. Фаза дистракции длится, как правило, от 10 до 14 дней. После завершения дистракции фиксирующий винт (рис. 1б) на транспортной плате освобождается при помощи маленького колотого надреза, чтобы можно было погрузить и снова зафиксировать шпиндель дистрактора. Тем самым мы достигаем того, что во время фазы ретенции шпиндель дистрактора находится под слизистой оболочкой. Спустя 6 – 8 недель после завершения дистракции фиксирующий винт транспортной платы (рис. 1б) высвобождается, так чтобы жевательные движения оказывали минимальную нагрузку на костную мозоль на нижней челюсти, оказывая активирование образования кости. Как правило, 10 недель после окончания дистракции извлекаются транспортная плата и дистракционный шпиндель. Базовая плата еще остается. Имплантация осуществляется либо сразу же, либо через 14 дней спустя. При этом следует стараться вкручивать имплантат сквозь вновь образованную костную мозоль до базового сегмента. Временной промежуток между операцией и имплантацией показан на рис. 4.

    1/06.jpg” />

    1/08.jpg” />

    1/10.jpg” />

    1/12.jpg” />

    Обсуждение
    Метод вертикальной дистракции атрофированных участков челюстного гребня в последние годы утвердился в преимплантологической хирургии в качестве новинки. Преимущество этой техники состоит в локальном увеличении кости и улучшении преимплантационной ситуации мягких тканей. Эта техника помогает избежать трансплантации кости. Этому чрезвычайно ценному преимуществу данного метода противопоставляются сложность установки предыдущих дистракторных систем. Модульные системы, новейшей разработкой которых является Q-MultiTractor, решают целый ряд проблем, возникающих при дистракции. Многие публикации в качестве главной проблемы указывают недостаточную стабильность вектора дистракции. В результате лингвальной или палатальной тяги периоста возникает опасность того, что дистрагируемый сегмент может сместиться в этом направлении. Эту проблему пытались решить самыми различными способами. Новый “PIN-дистрактор” имеет отношение к этой проблеме с причинной точки зрения. Стержень находится в перпендикулярном положении к плоскости дистракции и держится костью в щёчно-лингвальном направлении, что позволяет достичь значительную стабильность вектора дистракции. Чтобы обеспечить достаточную ретенцию базовой платы, ранее необходимо было высвобождать большие участки челюсти и фиксировать плату несколькими винтами. При использовании “PIN-дистрактора” высвобождается относительно ограниченная область. Медиально-дистальная фиксация дистракционного шпинделя обеспечивается всего лишь двумя винтами (рис. 1а). Таким образом, вмешательство характеризуется минимально инвазивным. Часто трудностью при операции установки дистрактора оказывалась необходимость пробной фиксации дистрактора для проведения разметки разрезов. При Q-MultiTractor дистракционный шпиндель можно извлекать. Таким образом, отпадает необходимость длительной процедуры пробы и повторной фиксации, потому что не приходится откручивать транспортную и базовую платы. После проведения горизонтального разреза кости шпиндель снова фиксируется и осуществляется вертикальный разрез. Таким образом, во время всей операционной фазы транспортный сегмент надежно закреплен и предотвращается его преждевременная дислокация. Дистракционный шпиндель, который во время ретенции неоднократно вызывает раздражение щеки или слизистой губы, в случае с Q-MultiTractor может быть погружен в ткань. Как уже упоминалось ранее, наши шаги дистракции исходят из механостатической гипотезы Форста и др. В соответствии с ней, образование кости происходит в том случае, когда растяжение костной щели при дистракции находится в пределах от 2000 до 5000 микрострейн. Стрейн обозначает соотношение между приростом длины и начальной длиной костной щели при дистракции и является, таким образом, безразмерным. Поскольку в начале дистракции костная щель составляет приблизительно 1 мм, целесообразен незначительный отрезок дистракции. При увеличении щели в результате дистракции ежедневная дистракция может составлять большие отрезки. Данный метод основан на том представлении, что соотношение между ежедневно образуемым отрезком дистракции и целым отрезком дистракции остается всегда постоянным. Мы осознаем, что такой способ дистракции несколько отличается от обычного, когда ежедневные приросты длины дистракции в течение всего периода дистракции остаются одинаковыми. Наши предыдущие результаты, тем не менее, подтверждают правильность нашего способа. Проблема реосификации костной мозоли как раз сейчас начинает подниматься в публикациях. Q-MultiTractor, возможно, сможет внести свой вклад в ответ на этот вопрос. При ослаблении фиксирующего винта транспортной платы во время открывания и закрывания рта на кость воздействует минимальная сила. Как известно из работ Йооса и др., нижняя челюсть растягивается приблизительно на 1000 микрострейн при открывании и закрывании. Если эти результаты перенести на дистрактор, то этот процесс ведет к активированию костной регенерации. Еще одним преимуществом следует назвать то, что при незначительном вмешательстве снимается как транспортная плата, так и дистракционный шпиндель, без вскрытия костной мозоли, что важно для питания и созревания кости. Базовую плату можно позже будет снять, а стержневой дистрактор может оставаться на месте.
    Подводя итоги, можно установить, что Q-MultiTractor является значительным вкладом в вертикальную дистракцию альвеолярного отростка и будет способствовать более широкому распространению данного метода аугментации.

    Источники:
    http://orto-info.ru/zubocheliustnye-anomalii/chelyustey/rasshirenie.html
    http://vsp-dental.ru/news/jaw-distractions.html
    http://dentalmagazine.ru/posts/gorizontalnaya-distrakciya-chelyustej-s-posleduyushhej-ortognaticheskoj-xirurgiej.html
    http://findpatent.ru/patent/254/2547091.html
    http://nano-dent.ru/ru/helpful/84-stomatologicheskij-implantat-dlya-distraktsionno-in-ektsionnogo-osteosinteza-chelyustnoj-kosti-i-sposob-ego-primeneniya.html
    http://stom-vest.ru/lnks/xirurg~3.htm
    http://www.woman.ru/health/medley7/thread/4398147/

    границ | Разработка отвлекающего элемента с множественным выбором с использованием подходов тематического моделирования

    Введение

    Тестирование с несколькими вариантами ответов — одна из наиболее устойчивых и успешных форм образовательной оценки, которая применяется на практике и сегодня. Задания с множественным выбором используются в образовательном тестировании, поскольку они позволяют измерять различные типы знаний, навыков и компетенций (Haladyna, 2004; Downing, 2006; Popham, 2008). Пункты с множественным выбором эффективны для администрирования; их легко объективно забить; их можно использовать для выборки широкого диапазона контента; они требуют относительно короткого времени для администрирования (Haladyna, 2004; Haladyna and Rodriguez, 2013; Rodriguez, 2016).Даунинг (2006, стр. 288) в своей основополагающей главе в «Справочнике по разработке тестов » утверждал, что элементы с выбранным ответом, как и множественный выбор, являются наиболее подходящим форматом для измерения когнитивных достижений или способностей, особенно более высокого порядка. когнитивные навыки, такие как решение проблем, синтез и оценка. Он также заявил, что этот формат заданий полезен и подходит для создания экзаменов, предназначенных для измерения широкого диапазона знаний, способностей или когнитивных навыков во многих областях.

    Благодаря этим важным преимуществам, задания с множественным выбором продолжают иметь широкую привлекательность и, следовательно, применяться в образовании, несмотря на некоторые потенциальные недостатки, такие как эффекты предположения и непреднамеренное предоставление учащимся неверной информации. Учащиеся из Северной Америки проходят сотни тестов с несколькими вариантами ответов и отвечают на тысячи тестов с несколькими вариантами ответов в рамках своего образовательного опыта. Chingos (2012) сообщил, что одна треть США использует задания с несколькими вариантами ответов исключительно для оценки математических навыков и навыков чтения учащихся 4 и 8 классов.В высшем образовании тест с несколькими вариантами ответов является распространенным и широко используемым форматом оценки для измерения знаний студентов, особенно на вводных курсах с большой группой студентов. Тестирование с множественным выбором также широко используется для международных оценок. Например, в отчете The Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS) за 2015 год для половины заданий по математике и естествознанию использовался формат множественного выбора (Mullis et al., 2016). В 2015 году в рамках Программы международной оценки учащихся (PISA) две трети заданий по чтению, математике и естественным наукам были с множественным выбором (OECD, 2016).

    Элемент с множественным выбором состоит из основы, опций и вспомогательной информации. Основа содержит контекст, содержание и / или вопрос, на который ученик должен ответить. Варианты включают набор альтернативных ответов с одним правильным вариантом и одним или несколькими неправильными вариантами или отвлекающими факторами. Вспомогательная информация включает в себя любой дополнительный контент, в основе или опции, необходимый для создания элемента, включая текст, изображения, таблицы, графики, диаграммы, аудио и / или видео. Чтобы ответить на вопрос с множественным выбором, учащемуся предоставляется основа и два или более вариантов, которые отличаются своей относительной правильностью.Студенты должны различать варианты ответов, некоторые из которых могут быть частично правильными, чтобы выбрать лучший или наиболее правильный вариант. Следовательно, учащийся должен использовать свои знания и навыки решения проблем, чтобы определить взаимосвязь между содержанием в основе и правильным вариантом. Неправильные варианты называются отвлекающими, потому что они считаются «отвлекающими» для учащихся с частичным знанием из-за их вероятности выбрать правильный вариант.

    Создание элементов с множественным выбором — сложная задача, особенно когда дело доходит до разработки отвлекающих факторов, из-за огромного объема работы, которая требуется. Например, чтобы создать 100 элементов с множественным выбором, состоящих из одного правильного варианта и четырех неправильных вариантов, специалист по контенту должен создать 100 основ и 100 правильных вариантов. Специалисту по контенту также необходимо создать 400 правдоподобных, но неверных вариантов. Эта проблема развития отвлекающих факторов одновременно пугает и часто оказывается безуспешной.Халадина и Даунинг (1993) оценили отвлекающие факторы по четырем стандартизированным тестам с множественным выбором. Они оценили качество и правдоподобие отвлекающих факторов на основе их привлекательности. В частности, они подчеркнули, что вероятные отвлекающие факторы должны быть в состоянии привлечь более 5% учащихся с низкой успеваемостью, которые не смогли определить правильный ответ. Основываясь на таких критериях, они обнаружили, что только 8% пунктов содержали эффективные отвлекающие факторы.

    Чтобы преодолеть проблему создания большого числа эффективных отвлекающих факторов, исследователи и практики изучили и реализовали различные стратегии.Наиболее распространенная стратегия фокусируется на списке правдоподобных, но неверных альтернатив, связанных с распространенными заблуждениями или ошибками в мышлении, рассуждениях и решении проблем (Haladyna и Downing, 1989; Case and Swanson, 2001; Vacc et al., 2001; Collins, 2006). ; Moreno et al., 2006, 2015; de la Torre, 2009; Tarrant et al., 2009; Rodriguez, 2011, 2016). Халадина и Родригес (2013) в своем учебнике «Разработка и валидность тестовых заданий » утверждают, что наиболее эффективный способ создания правдоподобных отвлекающих факторов, использующих заблуждения, — это выявление «общих ошибок», вызываемых конкретным стержнем в подсказке по заданию.Эти распространенные ошибки служат кандидатами в возможные отвлекающие факторы. Халадина и Родригес заявляют, что распространенные ошибки можно определить двумя способами. Во-первых, они могут быть идентифицированы с помощью суждений специалистов по содержанию, которые хорошо разбираются в преподавании и обучении в определенной области содержания и могут указать общие ошибки и заблуждения, которые возникают, когда учащиеся изучают новую тему или концепцию. Во-вторых, их можно идентифицировать, оценивая ответы учащихся на элемент сконструированного ответа (т.е., элемент, который содержит основу без вариантов), где ошибки в рассуждениях, мышлении и решении проблем задокументированы в ответах учащегося. Второй подход — извлечение ответов учащихся из элементов сконструированных ответов — является предпочтительной стратегией для выявления распространенных ошибок, поскольку он основан на фактических процессах ответа учащихся, а не на ожидаемых процессах ответа, выведенных из суждения специалистов по содержанию о том, как учащиеся реагируют на тестовые задания. Однако выявление и извлечение распространенных ошибок и заблуждений из фактических процессов реагирования — сложная задача, потому что большие объемы данных ответа должны быть процессами, а эти данные, в свою очередь, должны быть точно классифицированы, чтобы определить результаты, которые могут быть использованы в качестве отвлекающих факторов.

    Цель этого исследования — представить подход с расширенным интеллектом для систематического выявления и классификации заблуждений из письменных ответов учащихся, которые предварительно помечаются с целью создания отвлекающих факторов, которые можно использовать для элементов с множественным выбором. Расширенный интеллект — это область искусственного интеллекта, которая занимается тем, как компьютерные системы могут имитировать и расширять когнитивные способности человека, тем самым помогая улучшить выполнение человеческих задач и улучшить решение человеческих проблем (Zheng et al., 2017). Это требует взаимодействия между человеком и компьютерной системой, чтобы система могла выдать результат или решение. Расширенный интеллект сочетает в себе способность человека к суждениям со способностью современных вычислений с использованием вычислительного анализа и хранения данных для решения сложных и, как правило, неструктурированных проблем. Таким образом, расширенный интеллект можно использовать для характеристики любого процесса или системы, которые улучшают способность человека решать сложные проблемы, полагаясь на партнерство между человеком и машиной (Pan, 2016; Popenici and Kerr, 2017).

    Мы представляем и демонстрируем метод расширенного интеллекта, который можно использовать для развития дистрактора с использованием латентного распределения дирихле (LDA; Blei et al., 2003). LDA — это статистическая модель, используемая в машинном обучении и обработке естественного языка, которая определяет конкретные темы и концепции в письменных текстах. Ожидается, что определенные слова будут появляться в письменном тексте более или менее часто с учетом конкретной темы. LDA можно использовать для фиксации этого ожидаемого результата в математической структуре, сосредоточив внимание на том, сколько раз в письменном тексте появлялись слова по разным темам.Используя LDA, специалисты по контенту могут определять действительные заблуждения на основе процессов реакции студентов, чтобы составить списки вероятных отвлекающих факторов.

    Традиционный подход к развитию дистрактора

    Дистракторы являются одним из ключевых компонентов, влияющих на общее качество элементов с множественным выбором, а также на статистические характеристики элемента (Gierl et al., 2017). Отвлекающие факторы предназначены для того, чтобы различать студентов, которые еще не приобрели знания, необходимые для правильного ответа на вопрос, от тех, кто понимает содержание.Следовательно, отвлекающие факторы в задании с множественным выбором предназначены для того, чтобы содержать правдоподобные, но неверные ответы, основанные на типичных ошибках или заблуждениях учащихся, чтобы этот вариант мог измерить уровень мастерства учащихся в определенной области содержания (например, Case and Swanson, 2001; Ascalon et al., 2007; Hoshino, 2013; Towns, 2014; Lai et al., 2016). Создание отвлекающих факторов с использованием распространенных ошибок и заблуждений приводит к заданию с множественным выбором с повышенной диагностической ценностью, а также к более высокому качеству элементов (Haladyna, Downing, 1989; Case and Swanson, 2001; Briggs et al., 2006; Морено и др., 2006, 2015; де ла Торре, 2009 г .; Tarrant et al., 2009; Родригес, 2011, 2016).

    Haladyna и Rodriguez (2013) утверждали, что общие ошибки и заблуждения можно выявить с помощью двух разных подходов. При первом подходе специалисты по контенту вручную создают отдельные отвлекающие факторы, содержащие эти распространенные ошибки и заблуждения. Коллинз (2006) рекомендовал специалистам по содержанию имитировать процессы решения проблем учащихся, отвечая на такие вопросы, как «какая общая ошибка при решении этой проблемы?» и «с чем студенты обычно путают это понятие или идею?» для выявления вероятных отвлекающих факторов.Самое привлекательное в этом методе — его практичность и простота реализации. Отвлекающие факторы создаются специалистами по содержанию, знакомыми со студентами и областью содержания, чтобы имитировать типичные и обычные проблемы, которые могут возникнуть с наибольшей вероятностью. Хотя этот подход осуществим, он также основан на трех предположениях. Во-первых, специалисты по контенту могут указать правдоподобные алгоритмы, правила или источники информации. Во-вторых, с помощью этих источников можно создать правдоподобные, но неправильные отвлекающие факторы.В-третьих, заблуждения, выявленные специалистами по содержанию из этих источников, на самом деле являются теми же заблуждениями, которых придерживаются студенты. Правильное согласование предположений имеет решающее значение для создания отвлекающих факторов, которые измеряют фактические ошибки и заблуждения учащихся. Более того, выравнивание должно происходить для каждого отвлекающего фактора по каждому пункту с множественным выбором. Используя наш предыдущий пример, если специалист по контенту пишет 100 элементов с множественным выбором, и каждый элемент содержит пять вариантов (то есть один правильный вариант и четыре отвлекающих фактора), то специалист по контенту должен определить 400 правдоподобных, но неверных альтернатив, которые удовлетворяют этим трем предположениям.

    Во втором подходе ответы учащихся на существующие вопросы с построенными ответами оцениваются для выявления распространенных ошибок и заблуждений. То есть специалисты по содержанию просматривают ответы студентов на элементы сконструированных ответов, чтобы выявить ошибки, ошибки и недопонимания, а затем классифицируют эти результаты для создания скомпилированного списка вероятных отвлекающих факторов (например, Bekkink et al., 2016). Этот подход решил проблему вывода, связанную с предыдущим подходом, поскольку он основан на фактических данных об ответах студентов, а не на суждениях об ожидаемых процессах реагирования.Другими словами, второй подход основан на данных. Распространенные ошибки и заблуждения, выявленные при использовании второго подхода, происходят из алгоритмов, правил или источников информации, используемых учащимися для получения неправильных ответов. К сожалению, второй подход страдает проблемой практичности и простоты реализации, поскольку он непрактичен и непрост в использовании. В настоящее время второй подход пугает, потому что он предполагает всесторонний анализ письменных ответов студентов с использованием ручного процесса с целью выявления распространенных ошибок и заблуждений, которые возникают последовательно и систематически.Это также процесс, чреватый проблемами интерпретации, потому что выявление общих ошибок и заблуждений, которые возникают систематически, может быть субъективной задачей (например, каковы характеристики систематического заблуждения). И, несмотря на потенциальные преимущества использования подхода, основанного на данных, практически также требуется, чтобы процесс разработки элемента был относительно быстрым и эффективным, даже когда требуется большое количество элементов с множественным выбором. Это требование сложно удовлетворить при использовании второго подхода, особенно когда большие объемы письменного текста доступны из элемента сконструированного ответа.

    На сегодняшний день было проведено ограниченное исследование по применению расширенного интеллекта для развития отвлекающих факторов. Исследователи выяснили важность использования заблуждений и распространенных ошибок учащихся для создания отвлекающих факторов. Подход, использованный в этих исследованиях, был основан на выявлении заблуждений с использованием письменных или устных ответов студентов, которые, в свою очередь, вручную классифицировались специалистами по содержанию для выявления распространенных ошибок и заблуждений (например,г., Vacc et al., 2001; Халадина и Родригес, 2013; Moreno et al., 2015; Беккинк и др., 2016; Родригес, 2016). Как отмечалось ранее, подход, основанный на использовании данных, с использованием ответов учащихся по своей сути полезен для выявления фактических ошибок и заблуждений, которые используют учащиеся, когда они дают неверные ответы. Но он также по своей сути ограничен, потому что выявление и классификация ошибок в письменном тексте с использованием процесса ручного просмотра занимает слишком много времени и трудозатрат. Чтобы преодолеть это ограничение, мы представляем и проиллюстрируем управляемый данными метод создания отвлекающих факторов на основе распространенных ошибок и заблуждений учащихся с использованием LDA.

    Тематическое моделирование и скрытое распределение Дирихле

    Поиск ключевых слов и тем для понимания текста — простой и эффективный способ классификации текстовой информации для людей. Например, для сбора информации по определенным темам мы часто начинаем с создания одного или двух ключевых слов, чтобы найти соответствующие документы, которые разделяют общие темы. К сожалению, этот подход быстро становится неуправляемым для людей, когда объем текстовой информации начинает увеличиваться. Например, если специалисты по контенту вручную просматривают тысячи ответов студентов, чтобы выявить, а затем классифицировать типичные ошибки, то классификация займет много времени и будет неэффективной.

    Для решения этой проблемы кластеризации было разработано тематическое моделирование, которое используется с алгоритмами машинного обучения и обработки естественного языка для выявления скрытых тем в документе (Blei, 2012). Эти скрытые темы можно идентифицировать без какой-либо предварительной маркировки, что означает, что тематические модели не требуют предварительно категоризированных или помеченных темами документов. В машинном обучении эти проблемы описываются как подход к обучению без учителя, что означает, что структура проблемы включает в себя цели или выходы, которые неизвестны, и, следовательно, основной задачей обучения является понимание структуры данных.Поэтому при тематическом моделировании мы пытаемся идентифицировать скрытую или ненаблюдаемую цель, темы, используя полностью наблюдаемую информацию, слова.

    Если мы предположим, что последовательность слов в документе регулируется одной и той же ненаблюдаемой темой, то мы могли бы просто вычислить вероятность того, что документ представляет определенную тему, чтобы определить основную тему документа в неконтролируемой обстановке. Чтобы найти общие темы, моделирование тем использует информацию о вхождении слов, где определенные слова, как ожидается, будут появляться в документе более или менее часто, в зависимости от конкретной темы.LDA — это генеративный вероятностный алгоритм тематического моделирования (Blei et al., 2003), в котором каждый документ воспринимается как смесь нескольких тем. Генеративные модели принимают во внимание информацию о том, как наблюдаемые данные были сгенерированы, для построения модели. Предположим, например, что у нас есть документы, которые были созданы с помощью сложных неизвестных процедур.

    Скрытое распределение дирихле пытается синтезировать приблизительную процедуру генерации и наблюдаемую информацию (то есть слова) для раскрытия скрытых тем без каких-либо ярлыков.Более того, в отличие от других подходов к тематическому моделированию, LDA может не только создавать интерпретируемые темы, но и обрабатывать невидимые документы для назначения тем. Генеративный процесс LDA состоит из трех уровней выборки распределения тем, выборки тем и выборки слов по темам. Например, после того, как определено количество слов (или длина документа) и количество тем, указывается распределение тем (например, 40% биология, 30% кинетика и 30% психология). Затем выбирается тема на основе распределения смеси тем, и слово выбирается на основе распределения по словам, соответствующим теме.Затем этот процесс повторяется до тех пор, пока все слова не будут сгенерированы для каждого документа. Рисунок 1 описывает графическое представление процесса генерации LDA.

    Рисунок 1. Концептуальное представление скрытого распределения дирихле (LDA).

    Учитывая этот процесс, LDA пытается исследовать скрытые темы в документе, вычисляя апостериорное распределение скрытых переменных для данного документа. Из-за большого количества возможных тематических структур вычисление вероятности определенных слов по определенной теме (т.е., распределение слов, соответствующих теме) становится невозможно вычислить. Чтобы решить эту проблему, LDA использует метод, называемый выборкой Гиббса (Porteous et al., 2008), где каждое слово в документе случайным образом назначается одной из тем, что дает первоначальное предположение о слове-теме и словесном документе. распределение. LDA предполагает, что все назначения тем, кроме рассматриваемого текущего слова, верны, а затем обновляет назначение текущего слова. Этот процесс повторяется для улучшения назначения до тех пор, пока не будет достигнуто устойчивое состояние.Как только окончательное задание определено, оно используется для оценки сочетания тем в каждом документе.

    Оценка модели и расширенный интеллект

    Хотя тематические модели могут использоваться для извлечения значимых и интерпретируемых тематических заданий, оценка окончательного задания при использовании неконтролируемого подхода является сложной задачей (Chang et al., 2009). В задачи обучения без учителя не входят заранее обозначенные цели. Вместо этого требуется человеческое суждение для оценки практичности и полезности работы тематического моделирования (Конрад, 2017).Например, практичность тематической модели может быть оценена с использованием подхода расширенного интеллекта «человек-в-цикле», когда людей просят найти произвольно заменяемое слово или тему (Chang et al., 2009). Если человек может достоверно сказать, кто из них случайный злоумышленник, то можно сказать, что обученная тема дает связную и различимую тему (Chang et al., 2009). Кроме того, для оценки модели также следует учитывать внутренние меры (т. Е. Статистические показатели). Такие меры помогают оценить, насколько хорошо модель соответствует наблюдаемым данным.

    Логарифмическое правдоподобие оценивает вероятность наблюдаемых данных с учетом модели (Griffiths and Steyvers, 2004). Таким образом, мы можем найти лучшую модель, попытавшись произвести наивысшую оценку логарифмического правдоподобия. Мера расхождения Кульбака-Лейблера (KL) фокусируется на измерении расхождения между тематическими распределениями. Дивергенция KL явно фокусируется на оценке того, сколько информации мы теряем, когда выбираем определенную модель, путем вычисления симметричного расхождения KL между распределением дисперсии в распределении тематических слов и маргинальным распределением тем (Cao et al., 2008; Arun et al., 2010). Таким образом, лучшая модель может быть определена путем определения точки, в которой мера дивергенции KL достигает наименьшего значения (Arun et al., 2010).

    Предыдущее исследование было проведено, чтобы продемонстрировать полезность LDA для различных типов заданий по тематическому моделированию. В образовании, например, LDA использовалось для раскрытия тем для целей оценки эссе (Meisner, 2018), внедрения систем рекомендаций по курсам (Apaza et al., 2014) и оценки учителей (Moretti et al., 2015). Однако, насколько нам известно, LDA никогда не использовалось для выявления ошибок и заблуждений учащихся с целью создания отвлекающих факторов, которые можно было бы использовать для создания элементов с множественным выбором. Таким образом, цель исследования — описать метод создания отвлекающего фактора путем выявления неправильных представлений учащихся с использованием подхода тематического моделирования LDA. В отличие от традиционного подхода, при котором специалисты по содержанию отвечали за использование своих суждений для анализа и оценки ответов студентов с целью выявления правдоподобных заблуждений относительно развития отвлекающих факторов, текущее исследование предоставило систематический и основанный на данных метод для кластеризации письменных ответов студентов с аналогичным основанием. концепции, чтобы найти распространенные ошибки.После объединения эти ответы становятся основой для создания вероятных отвлекающих факторов.

    Материалы и методы

    Данные

    В исследовании использовался набор данных из открытых источников, собранный и опубликованный в ходе конкурса по оценке кратких ответов, который называется «Приз за автоматическую оценку учащихся» (ASAP). Поскольку набор данных является общедоступным, этическое одобрение в исследовании не запрашивалось. ASAP был проведен в 2012 году. Конкурс был разработан, чтобы продвинуть возможности эффективной системы оценки с использованием автоматизированных систем оценки эссе и предоставить практикам эффективные инструменты оценки эссе в классе.Конкурс проходил в два этапа. Первый этап был сосредоточен на разработке надежных автоматизированных систем оценки для относительно длинных ответов (до 650 слов). На втором этапе основное внимание уделялось оценке коротких ответов (до 50 слов). Оба конкурса внесли значительный вклад в развитие открытой и строгой модели автоматической оценки эссе (Shermis, 2014, 2015).

    Для конкурса по оценке коротких сочинений было выпущено 10 наборов данных, и каждый набор данных был сгенерирован из одного запроса.Ответы были получены учениками 10-го класса. Каждый набор данных был основан на уникальном предложении по различным дисциплинам, таким как языковое искусство, биология и естественные науки. Все ответы были предварительно помечены и оценены двумя людьми-экспертами. В текущем исследовании использовался шестой набор данных из Biology, чтобы продемонстрировать предложенный метод. Эти данные были выбраны для демонстрации предлагаемого метода по трем причинам. Во-первых, текущий метод требует предварительно помеченного набора данных, а набор данных шесть состоит из решенной оценки (или окончательной оценки), основанной на соглашении двух человек-оценщиков.Во-вторых, подсказка требовала, чтобы учащиеся отвечали, используя несколько ответов, тем самым давая множество разнообразных ответов из одной подсказки. Кроме того, исходное приглашение сконструированного ответа можно было легко переформатировать в основу с множественным выбором.

    В частности, мы использовали 1515 ответов из исходной обучающей выборки, где студентов попросили перечислить и описать три процесса, используемые клетками для управления движением веществ через клеточную мембрану (см. Приложение A). Конкретное количество обучающих ответов было выбрано на основе оценки, присвоенной двумя независимыми экспертами-людьми.Окончательная оценка соответствовала количеству правильно идентифицированных ответов, и мы выбрали только те ответы, в которых учащиеся не смогли определить правильный ответ (т. Е. Оценка 0), поскольку основное внимание в этом исследовании уделяется выявлению распространенных ошибок и заблуждений.

    Этап разработки дистрактора 1: подготовка данных

    Для получения четких и понятных групп тем требуется предварительная обработка. Во-первых, все слова с ошибками были исправлены. Во-вторых, слова были преобразованы в нижний регистр и лемматизированы с использованием библиотеки Python NLTK (Bird et al., 2009). Лемматизация — это процесс группирования слов вместе, чтобы их можно было анализировать как единый элемент на основе их словарной формы. Например, слова «учеба» и «учеба» будут преобразованы в «учебу». В-третьих, цифры, неалфавитные слова (например, #,%, &, @) и стоп-слова (например, а, и, но, как) были удалены, а вся пунктуация была выделена отдельным словом. В-четвертых, ответы были разделены на предложения, позволяющие обозначить каждое предложение как отдельную тему.

    Предварительная обработка также направлена ​​на исправление орфографии с использованием комбинации нескольких подходов.Для исправления орфографии мы использовали модель на основе встраивания слов. Модели на основе встраивания слов используют семантическое сходство слов для определения лучшего кандидата на слово с ошибкой (Nagata et al., 2017, см. Приложение C). Мы использовали список слов, представленный в предварительно обученном встраивании GloVe (Pennington et al., 2014), который был обучен на шести миллиардах слов из Wikipedia 2014 и Gigaword 5. Мы попытались найти лучший кандидат на неправильное слово из Список слов для встраивания перчаток на основе показателя косинусного сходства.Используя коррекцию орфографии на основе встраивания, мы смогли успешно исправить более 95% слов с ошибками, в то время как некоторые из оставшихся слов с ошибками, которые не могли быть исправлены с помощью методов, были правильно исправлены вручную. Этот подход был выбран после попытки существующих средств проверки орфографии на Python, и результаты исправления были относительно ниже ожидаемых (например, расстояние редактирования NLTK с исправлением 78%). Такие случаи часто включали слова, которые были существенно искажены, таким образом, обеспечивая очень ограниченное сходство с правильной формой.

    Этап разработки дистрактора 2: кластеризация тем и оценка кластеров

    Модель LDA была построена с использованием библиотеки Python lda 1.0.5. Чтобы сформировать четкие и понятные группы тем, обучение модели и оценка проводились одновременно. Чтобы обеспечить гибкое и надежное обучение, необходимо определить диапазоны нескольких параметров модели, чтобы можно было определить модель с оптимальным диапазоном. Например, перед началом обучения необходимо указать количество тематических групп.Для обучения модели также необходимо указать количество итераций выборки Гиббса. Для начала количество тем и примерных итераций составляло от 1 до 50 и до 800 итераций соответственно. Эти диапазоны были выбраны так, чтобы мы могли извлечь как можно больше потенциальных заблуждений со стабильной оценкой. Мы установили наш первоначальный диапазон количества тем как относительно большое число, 50, чтобы модель могла провести исчерпывающую категоризацию типичных ошибок и заблуждений. Что касается количества итераций, мы оценивали отрицательную логарифмическую правдоподобие модели на каждых 10 итерациях и проверяли, произошло ли значительное уменьшение или увеличение логарифмической правдоподобия.Значимость оценивалась на основе выбранного значения допуска 0,5. Результаты показали, что логарифм правдоподобия стабилизировался около 800 итераций. Эффективность нашей исходной модели оценивалась с помощью меры недоумения. Недоумение — это обычно используемый показатель тематической модели, который вычисляется путем деления отрицательной логарифмической вероятности на количество слов (см. Приложение C). Как следует из названия, недоумение обеспечивает степень «неопределенности» или «путаницы», которую модель имеет при назначении вероятностей тексту.Таким образом, мы могли определить оптимальное количество тем, выбрав модель с наименьшей сложностью.

    Затем были визуализированы тематические кластеры для оценки кластеризации. Кластеры тем были спроектированы в двумерном пространстве путем вычисления расстояния между темами с использованием t-распределенного стохастического встраивания соседей (t-SNE). T-SNE — это алгоритм уменьшения размерности для визуализации данных большой размерности. Идея t-SNE состоит в том, чтобы найти распределение вероятностей, которое является функцией наименьшего числа координат, и создать аналогичную функцию распределения для уменьшения размерности.Предположим, что мы хотим вычислить вероятность нахождения двух точек i и j на квадрате евклидова расстояния между точками, || x i — x j || 2 . T-SNE пытается сопоставить распределение, используя распределение Стьюдента- t , одновременно пытаясь узнать координаты точек y (т. Е. y i и y j ) в нижнем измерении. . Если визуализированные кластеры существенно перекрываются и имеют неправильную форму, то следует скорректировать количество тем.Кроме того, расхождение KL использовалось в качестве критерия оценки для визуализации, поскольку оно помогает определить сходство двух распределений. Алгоритм обучения пытается создать четкую визуализацию отдельных тематических кластеров, минимизируя расхождение KL, чтобы найти оптимальную модель. Для этого потребовалось несколько корректировок, чтобы определить количество итераций, скорость обучения и уровень сложности. В то время как количество итераций и скорость обучения определяют эффективность и точность обучения модели посредством управления корректировками весов, степень сложности определяет эффективное количество соседей кластера.Наконец, интерпретируемость кластеров была оценена путем резюмирования сгруппированных предложений с использованием реферирования генизма библиотеки Python. Резюмирование Gensim выполняет реферирование текста на основе ранжирования с использованием разновидности алгоритма TextRank (Barrios et al., 2016). TextRank пытается построить граф из документа, в котором предложения (или узлы) связаны друг с другом ребрами. Края представляют собой сходство между предложениями, которые часто вычисляются на основе перекрытия слов между двумя предложениями.TextRank предполагает, что наиболее важным предложением в тексте является то, которое наиболее часто связано в графе. Мы выбрали этот подход, поскольку предыдущие исследования продемонстрировали относительно хорошую производительность с использованием этого метода, хотя он не требует каких-либо ручных аннотаций (Mihalcea and Tarau, 2004). Резюме были созданы для того, чтобы специалисты по содержанию могли эффективно оценить правдоподобность извлеченных распространенных ошибок и заблуждений.

    В исследовании мы называем специалистов по содержанию экспертами, имеющими опыт написания заданий по определенным предметам.С помощью этого типа экспертизы контента проверка достоверности обобщенных общих ошибок и заблуждений может улучшить качество отвлекающих факторов, которые генерируются из каждой тематической группы. Для этого специалисты по контенту могут обсудить и попытаться определить, откуда возникло каждое заблуждение. Например, если содержание кластера включает в себя морфологически или фонетически похожие слова с правильными ответами, специалисты могут сделать вывод, что неправильное представление возникло из-за путаницы при вспоминании определенной терминологии или связывании термина с правильным определением.Кроме того, специалистов по содержанию можно побудить ответить на более конкретные вопросы для оценки качества кластеров. Такие вопросы могут включать: «Сколько кластеров вы считаете значимыми?» и «Является ли кластер описанием широко известного заблуждения по теме?» Это поможет специалистам по контенту тщательно оценить отвлекающие факторы, предоставив при этом важную информацию для оценки возможностей существующей системы.

    Стадия развития дистрактора 3: формирование предмета и дистрактора

    На этапе 3 специалисты по содержанию формулируют отвлекающие факторы, используя кластеры распространенных ошибок и заблуждений, выявленные на предыдущем этапе.Мы предлагаем несколько методов, которые могли бы способствовать более систематическому развитию отвлекающих факторов, используя заблуждения студентов. Процесс создания отвлекающих факторов можно отличить на основе типа (или основы) вопроса, который контент-специалисты задают по теме. Во-первых, специалисты по содержанию могут решить изменить формат исходного вопроса с элемента сконструированного ответа на формат элемента с множественным выбором, одновременно пытаясь измерить ту же интересную конструкцию (например, какая из следующих процедур верна в отношении перемещения ячеек). ?).В этом случае мы могли бы напрямую использовать обобщения кластеров, а также ключевые слова и фразы. На этапе 2 мы изучили, как каждый кластер заблуждений можно представить с помощью ключевых слов и обобщения. Таким образом, использование ключевых слов или обобщенных предложений в качестве отвлекающих факторов могло бы эффективно привлечь учащихся с разным уровнем понимания. В качестве альтернативы, специалисты по содержанию могут разработать вопрос, в котором основное внимание уделяется конкретным субконцепциям темы. Активный или пассивный транспорт могут быть хорошими примерами оцениваемых субконцепций, которые тесно связаны с исходным вопросом.В этом случае отвлекающие факторы могут быть непосредственно обнаружены на основе ответов студентов из кластера, где студенты, по-видимому, испытывали проблемы с пониманием концепций активного и пассивного транспорта. Мы представим, как можно более полно использовать эти два метода, на примерах в следующем разделе.

    Создание отвлекающих факторов с использованием заблуждений учащихся было определено как один из наиболее эффективных способов разработки заданий с множественным выбором (Haladyna and Rodriguez, 2013). Однако с нашим подходом с расширенным интеллектом, который требует оценки специалистов по контенту в процессе эволюции, мы считаем, что эффективность отвлекающих факторов все еще может в значительной степени зависеть от оценок специалистов по контенту.Поэтому, хотя мы поощряем дальнейшие исследования эффективности отвлекающих факторов, созданных с использованием предложенных методов, в наши задачи не входило предоставление эмпирических результатов о поведении отвлекающих факторов в реальных условиях тестирования. Мы обсудим такие проблемы более подробно в разделе ограничений с несколькими предложениями для будущих исследований.

    Результаты

    Тематическая кластеризация и результаты кластерной оценки

    В исходном задании сконструированного ответа студентов попросили дать три правильных ответа на следующий пункт: «Перечислите и опишите три процесса, которые используются клетками для управления перемещением веществ через клеточную мембрану.Результаты показали, что оптимальная модель LDA выявила 22 распространенных заблуждения. Количество тематических кластеров было выбрано на основе меры логарифмического правдоподобия, а также расхождения KL. Модель достигла уровня сложности 34,76 после 800 итераций и самого низкого расхождения KL 40,50 с 22 темами. Как обсуждалось ранее, мера логарифмического правдоподобия обеспечивает вероятность наблюдаемых данных с учетом модели (Griffiths and Steyvers, 2004).

    Кроме того, интерпретируемость и правдоподобность каждого тематического кластера была оценена с использованием извлеченных ключевых слов и резюме.Полный список ключевых слов темы и резюме можно найти в Приложении B. Для каждого тематического кластера использовалось от шести до восьми ключевых слов темы. Они были выбраны на основе силы ассоциации для представления тематического кластера, и сила была измерена весами, присвоенными каждому слову. Кроме того, для каждого кластера были созданы сводки, чтобы повысить их интерпретируемость. Эта информация была разработана, чтобы помочь специалистам по содержанию интерпретировать распространенные ошибки и заблуждения студентов и оценить репрезентативность кластеров, чтобы сформировать правдоподобные отвлекающие факторы.Например, тема 20 включала несколько ключевых слов, таких как «мРНК», «РНК», «тРНК», «ДНК», «информация», «перевод», «транскрипция» и «сообщения». Специалисты по содержанию сформировали свои исходные впечатление от каждого заблуждения, основанного на этих ключевых словах. Кроме того, прочитав резюме, в котором говорится, что «мРНК передает сообщения от ядра к другим органам, тРНК транспортирует ДНК в места, где есть рРНК клетки», специалисты по содержанию могут более тщательно понять конкретные контексты и ассоциации между ключевыми словами, чтобы они могли сделать больше обоснованное решение о том, можно ли использовать кластер для создания вероятного отвлекающего фактора, который представляет собой распространенную ошибку или заблуждение.

    Предмет и результаты формирования дистрактора

    Набор отвлекающих факторов был создан с использованием оцененных кластеров распространенных ошибок и заблуждений учащихся. В дополнение к созданию отвлекающих факторов для первоначально предложенного предмета, где от студентов требовалось описать три процесса, используемых клетками для управления движением веществ через клеточную мембрану, мы исследовали возможности текущего метода в создании отвлекающих факторов на дополнительных предметах, специфичных для кластера. . В следующих примерах представлена ​​пошаговая разбивка процедур создания дистрактора.

    Пример 1: Создание отвлекающих факторов для исходной подсказки

    Как показано на рисунке 2, элемент с множественным выбором был создан из исходного элемента сконструированного ответа. Отражая исходную подсказку, стержень был изменен на «Какие три процесса используются клетками для управления движением вещества через клеточную мембрану?» Чтобы создать отвлекающие факторы, каждый из которых может отражать различные распространенные ошибки и заблуждения, список вариантов был создан путем поиска ответов учащихся с ключевыми словами из основы, такими как «процессы», «движение» или «вещества» из каждого кластера тем неправильного представления. .Более конкретно, вариант g представляет кластер 13 (см. Приложение B), где студенты описывают движение жгутика как часть движения веществ через клеточную мембрану. В этом примере правильный ответ — i, в то время как другие варианты были созданы для представления неправильных представлений учащихся.

    Рисунок 2. Пример вопроса и отвлекающие факторы, созданные для исходной подсказки.

    Пример 2: Создание дистракторов с использованием дополнительных подсказок

    Как показано на рисунке 3, предлагаемый метод может быть расширен для создания дистракторов для элементов, специфичных для кластера.Элементы, относящиеся к конкретным кластерам, относятся к элементам, которые создаются для дальнейшей оценки понимания учащимися и отражают заблуждения, зафиксированные в конкретном кластере контента. Например, на Рисунке 3 представлены два элемента, относящиеся к конкретному кластеру, которые были поставлены на основе ответов студентов в кластере 2 (см. Приложение B). В кластере 2 учащимся было сложно правильно объяснить и различить две концепции активного и пассивного транспорта. Поэтому, чтобы оценить понимание учащимися активного и пассивного транспорта, были созданы две дополнительные основы с множественным выбором: «Что из следующего верно об активном транспорте?» и «Что из следующего верно о пассивном транспорте?» Чтобы создать отвлекающие факторы для элементов, относящихся к кластеру, мы реализовали тот же процесс, в котором ключевые слова и фразы (т.е., активный транспорт, пассивный транспорт) были использованы для определения ответов студентов, которые включали эти ключевые термины. В отличие от первого примера, отвлекающие факторы были расположены только среди ответов в кластере 2, поскольку элементы были созданы на основе кластера 2. Правильный вариант — a и b соответственно.

    Рис. 3. Примеры вопросов и отвлекающих факторов, созданных для подтем исходного приглашения.

    Обсуждение

    Недавнее внедрение различных приложений расширенного интеллекта в образовательной оценке привело к кардинальным изменениям в этой области, способствуя эффективной разработке новых тестов и процедурам администрирования (Popenici and Kerr, 2017).Расширенный интеллект, который является отраслью искусственного интеллекта, помогает контент-экспертам расширить свои возможности и своевременно принимать более обоснованные решения при соответствующей технологической поддержке. Например, с помощью автоматизированной системы выставления оценок эксперты могут более эффективно оценивать эссе, поскольку с помощью машины можно отличить проблемные эссе, которые не соответствуют критериям оценки, от более последовательных эссе. В настоящее время проведено мало исследований по применению расширенного интеллекта в разработке предметов, особенно в том, что касается создания отвлекающих факторов.Эффективные отвлекающие факторы могут привлечь учащихся с частичным пониманием, другими словами, различение учащихся, которые еще не достигли уровня мастерства понимания концепции. Таким образом, создание эффективных отвлекающих факторов напрямую связано с повышением качества предмета и его характеристик (то есть сложности предмета и различения; DiBattista and Kurzawa, 2011). Были проведены исследования, чтобы изучить важность использования заблуждений и распространенных ошибок учащихся для создания отвлекающих факторов (например,г., Vacc et al., 2001; Moreno et al., 2015; Родригес, 2016). Заблуждения обычно собираются с помощью письменных или устных ответов студентов на похожие или связанные темы, а эксперты по содержанию вручную классифицируют и выявляют правдоподобные заблуждения, используя письменные свидетельства ответов (Bekkink et al., 2016). В других случаях эксперты по содержанию пытаются имитировать мыслительный процесс учащихся, чтобы выявить вероятные ошибки (Haladyna and Rodriguez, 2013). Однако эти подходы неосуществимы, когда необходимо создать большое количество элементов.Чтобы преодолеть это ограничение, мы представили и проиллюстрировали управляемый данными метод создания отвлекающих факторов на основе неправильных представлений из письменных ответов студентов, используя рабочий процесс, представленный на рисунке 4.

    Рисунок 4. Исчерпывающая структура процесса создания дистрактора.

    Важно признать, что современные методы пытаются гармонично объединить подходы, основанные на машинах или данных, и на экспертных оценках на каждом этапе.Хотя подход, основанный на данных, дает заметные преимущества в облегчении систематического и эффективного процесса создания отвлекающих факторов, мы считаем, что вмешательство экспертов может помочь улучшить систему, выступая в качестве привратника для обеспечения качества конечного продукта, отвлекающих факторов. Решения экспертов по содержанию, особенно в образовательных оценках, часто считаются эталоном или золотым стандартом при принятии окончательных решений с высокими ставками. Шаги, представленные на Рисунке 4, были использованы для выявления 22 отдельных кластеров распространенных ошибок и заблуждений с использованием письменных ответов учащихся на элемент «сконструированный ответ» в биологии.На первом этапе обработки данных мы в основном использовали управляемый данными подход для предварительной обработки ответов (например, лемматизация, токенизация, удаление знаков препинания и неалфавитных слов). Кроме того, хотя мы исправили большинство слов с ошибками, используя подход, основанный на встраивании, все же потребовалось внести несколько исправлений вручную. На этапе анализа отклика кластеры были созданы автоматически с использованием подхода тематического моделирования, затем потребовались эксперты по содержанию для оценки интерпретируемости и правдоподобия извлеченных кластеров, информация была использована для создания списка из 22 вероятных отвлекающих факторов, которые, в свою очередь, , помог создать параллельный элемент с множественным выбором.Параллельный элемент с множественным выбором относится к элементу, изначально представленному как задача сконструированного ответа, которая была переформатирована в задачу выборочного ответа. Качество сгенерированных отвлекающих факторов можно дополнительно оценить эмпирически путем пилотного тестирования в условиях оценивания в классе, и мы обсудим более подробную информацию об оценке характеристик заданий в следующем разделе.

    Значение для будущих исследований

    Настоящее исследование имеет значение для практики письма отвлекающих факторов, в частности, и для разработки заданий в целом.Тематическое моделирование позволяет экспертам по содержанию более гибко и продуктивно использовать ответы студентов. Письменные ответы представляют собой огромный источник ценной информации о понимании учащимися, которое связано не только с интересующей конструкцией, но и с неправильными представлениями об этой конструкции. На сегодняшний день было потрачено мало усилий на изучение использования методов машинного обучения для сбора и использования информации о заблуждениях, которые могут быть обнаружены при построении ответов учащимися.Используя метод, описанный и проиллюстрированный в этом исследовании, исследователи и практики теперь могут использовать письменные ответы, собранные в заданиях и тестах, для планирования будущих уроков и создания учебных мероприятий и оценок, более адаптированных для учащихся. Этот метод также можно использовать для подтверждения уровня развития понимания учащимися определенных концепций. Например, анализируя ответы от группы с более высокими способностями и сравнивая кластеры заблуждений с кластерами из группы с более низкими способностями, можно собрать более подробную информацию, чтобы создать исчерпывающую картину того, как уровень понимания учащихся развивается в конкретные концепции и в определенных областях содержания.

    Разработка дистрактора и генерация предметов

    Возможно, наиболее важным будущим применением этого метода является его применение для автоматического создания элементов данных (AIG; Irvine and Kyllonen, 2002; Gierl and Haladyna, 2013). AIG — относительно новая, но быстро развивающаяся область исследований, в которой методы когнитивного и психометрического моделирования направляют производство тестов, которые включают элементы, созданные с помощью компьютерных технологий. Гирл и Лай (2013, 2016) разработали трехэтапный процесс для AIG.На шаге 1 специалисты по контенту создают когнитивную модель для AIG.

    В настоящее время разработка дистрактора представляет собой уникальную и серьезную проблему в AIG на этапе моделирования элемента 2. Для формата выбранного ответа элементы должны не только включать основу с соответствующим правильным вариантом, но также включать набор отвлекающих факторов. Отвлекающие факторы в AIG обычно создаются из списка правдоподобных, но неверных альтернатив, связанных с заблуждениями, выявленными специалистами по содержанию. Поскольку AIG производит сотни элементов, необходимы стратегии для создания соответственно большого количества правдоподобных, но ошибочных отвлекающих факторов.Разработка дистракторов для AIG теперь осуществляется методом пула дистракторов со случайным выбором (Gierl and Lai, 2016). Чтобы определить контент для отвлекающих факторов, специалисты по контенту составляют список правдоподобных, но неверных вариантов, которые подходят для всех возможных элементов, созданных с помощью данной модели элемента. Затем из этого пула правдоподобного, но ошибочного содержимого случайным образом выбираются отвлекающие факторы и добавляются к каждому сгенерированному элементу. Этот метод основан на предположении, что можно создать пул вероятных отвлекающих факторов.Выборка этих вероятных отвлекающих факторов выбирается случайным образом для завершения процесса создания элемента. Сила этого метода в его простоте. Этот метод может дать большое количество отвлекающих факторов. Слабость этого метода заключается в сильном предположении, что все объединенные отвлекающие факторы одинаково правдоподобны и подходят для всех сгенерированных элементов. Равная правдоподобность и уместность являются сильным и, во многих случаях, ограничивающим предположением. Кроме того, мало аргументов в пользу того, как использовать отвлекающие факторы в паре с правильным вариантом, потому что объединение в пары достигается при случайном назначении.

    Чтобы повысить правдоподобность и уместность отвлекающих факторов, правила и обоснования, которые приводят к ошибкам или неправильным представлениям, могут использоваться для создания отвлекающих факторов. Обоснование отвлекающих факторов — это короткие описания, в которых указывается аргументация, лежащая в основе каждого варианта. Эти обоснования в настоящее время предоставляются специалистами по содержанию. Но правила также могут быть созданы с использованием метода, представленного в нашем исследовании, для создания отвлекающих факторов, которые соответствуют конкретным, основанным на эмпирическом опыте заблуждениям студентов.Следовательно, отвлекающие факторы могут создаваться систематически, чтобы каждый отвлекающий фактор соответствовал обоснованию. Этот предложенный подход можно назвать систематической генерацией с методом обоснования . Он будет основан на предположении, что алгоритмы, правила и процедуры могут быть сначала сформулированы специалистами по содержанию, а затем использованы для создания правдоподобных, но неверных альтернатив, связанных с действительными заблуждениями или ошибками учащихся в мышлении, рассуждениях и решении проблем. Сила этого метода в том, что дистракторы гораздо более специфичны и, следовательно, правдоподобны и подходят, особенно по сравнению с методом пула дистракторов со случайным назначением.Следовательно, объединение результатов методов тематического моделирования, представленных в этой статье, с новыми разработками в AIG следует рассматривать как важную область будущих исследований.

    Ограничения и дальнейшие исследования

    Несмотря на то, что исследование было тщательно спланировано и структурировано таким образом, чтобы свести к минимуму потенциальную ошибку в результатах и ​​дальнейшей интерпретации, мы обнаружили три ключевых ограничения, которые следует рассмотреть и внимательно рассмотреть для будущих исследований: основные цели нашего исследования заключались в том, чтобы представить новый метод исследования. систематическое выявление неправильных представлений учащихся, чтобы стимулировать создание эффективных отвлекающих факторов для разработки элементов с множественным выбором.Таким образом, наше исследование не могло исследовать поведение элементов с сгенерированными отвлекающими факторами в реальных условиях тестирования. Изучение поведения предметов в зависимости от качества отвлекающих факторов поможет нам глубже понять важность разработки предметов с хорошо работающими отвлекающими факторами. Например, ДиБаттиста и Курзава (2011) продемонстрировали, как достоверность отвлекающих факторов существенно влияет на характеристики заданий (например, различение заданий) при оценивании в классе. Поэтому мы призываем будущих исследователей оценить правдоподобность и эффективность созданных отвлекающих факторов, чтобы тщательно изучить значение предлагаемого нами метода.Во-вторых, наш текущий метод требовал маркированных ответов, чтобы идентифицировать ответы учащихся с неправильными ответами. Оценка ответов студентов вручную может быть очень дорогой и утомительной процедурой, особенно при крупномасштабном оценивании. Однако, поскольку текущий метод пытается извлечь неправильные представления учащихся, которые могут быть обнаружены в их неправильных ответах, необходимо оценивать или использовать предварительно маркированный набор данных для правильной реализации предлагаемого метода. Это может несколько ограничить удобство использования предлагаемого метода, поскольку поиск специфичных для домена и предварительно помеченных данных может быть сложной задачей.Однако мы считаем, что такие ограничения можно легко преодолеть, используя автоматизированные системы оценки эссе (см. Приложение C) для генерации помеченных ответов на более продвинутых этапах реализации текущего метода. Наконец, подход с расширенным интеллектом в нашем методе направлен на создание систематического метода развития отвлекающих факторов, помогающего экспертам по содержанию принимать обоснованные решения с использованием кластеров заблуждений. Следовательно, важно выяснить, действительно ли специалисты по контенту ощущают поддержку в принятии обоснованных решений по созданию отвлекающих факторов.Мы призываем к будущим исследованиям, чтобы тщательно оценить факторы влияния экспертов по содержанию на использование этого метода, чтобы полностью оценить возможности текущего метода.

    Авторские взносы

    JS, QG и MG внесли свой вклад в концептуализацию и формализацию исследовательских идей исследования. JS обнаружил и организовал данные. JS и QG провели анализ. JS и MG написали первый вариант рукописи. Все авторы внесли свой вклад в доработку рукописи, прочитали и одобрили представленную версию.

    Заявление о конфликте интересов

    Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

    Дополнительные материалы

    Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2019.00825/full#supplementary-material

    Сноски

    1. www.kaggle.com / c / asap-sas

    Список литературы

    Апаза, Р. Г., Сервантес, Э. В., Киспе, Л. К., и Луна, Дж. О. (2014). «Рекомендации онлайн-курсов на основе LDA», в материалах Proceedings of the Symposium on Information Management and Big Data — SIMBig , Peru, 42–48.

    Google Scholar

    Арун Р., Суреш В., Мадхаван К. В. и Мурти М. Н. (2010). «О нахождении натурального числа тем с латентным распределением дирихле: некоторые наблюдения», в Proceedings of the Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (Berlin: Springer), 391–402.DOI: 10.1007 / 978-3-642-13657-3_43

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Аскалон, М. Э., Мейерс, Л. С., Дэвис, Б. В. и Смитс, Н. (2007). Сходство дистрактора и структура предмета-ствола: влияние на сложность предмета. заявл. Измер. Educ. 20, 153–170. DOI: 10.1080 / 08957340701301272

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Барриос Ф., Лопес Ф., Аргерих Л. и Вахенхаузер Р. (2016). Варианты функции подобия textrank для автоматического реферирования. arXiv [Препринт]. arXiv: 1602.03606

    Google Scholar

    Беккинк, М. О., Дондерс, А. Р., Кулус, Дж. Г., де Ваал, Р. М., и Руйтер, Д. Дж. (2016). Выявление неправильных представлений учащихся путем оценки их письменных вопросов. BMC Med. Educ. 16: 221. DOI: 10.1186 / s12909-016-0739-5

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Берд С., Кляйн Э. и Лопер Э. (2009). Обработка естественного языка с помощью PYTHON: анализ текста с помощью набора инструментов для естественного языка. Ньютон, Массачусетс: O’Reilly Media, Inc.

    Google Scholar

    Блей Д. М., Нг А. Ю. и Джордан М. И. (2003). Скрытое размещение дирихле. J. Mach. Учиться. Res. 3, 993–1022.

    Google Scholar

    Бриггс Д. К., Алонзо А. К., Шваб К. и Уилсон М. (2006). Диагностическая оценка с заказанным устройством множественного выбора

    Google Scholar

    Цао, Дж., Ся, Т., Ли, Дж., Чжан, Ю. и Тан, С. (2008). Метод на основе плотности для выбора адаптивной модели LDA. Нейрокомпьютеры 72, 1775–1781. DOI: 10.1016 / j.neucom.2008.06.011

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Кейс, С. М., и Суонсон, Д. Б. (2001). Составление письменных тестовых вопросов для фундаментальных и клинических наук , 2-е изд. Филадельфия, Пенсильвания: Национальный совет медицинских экспертов.

    Google Scholar

    Чанг, Дж., Герриш, С., Ван, К., Бойд-Грабер, Дж. Л., и Блей, Д. М. (2009). «Чтение чайных листьев: как люди интерпретируют тематические модели», Proceeding of the 23rd Annual Conference on Neural Information Processing Systems , (Iowa City: NIPC), 288–296.

    Google Scholar

    Коллинз, Дж. (2006). Написание вопросов с несколькими вариантами ответов для непрерывного медицинского образования и модулей самооценки. Радиография 26, 543–551. DOI: 10.1148 / rg.262055145

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    де ла Торре, Дж. (2009). Модель когнитивной диагностики для вариантов с множественным выбором, основанных на когнитивных способностях. заявл. Psychol. Измер. 33, 163–183. DOI: 10.1177 / 0146621608320523

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Дибаттиста, Д., и Курзава, Л. (2011). Проверка качества заданий с множественным выбором на тестах в классе. Банка. J. Scholarsh. Учат. Учиться. 2: 4. DOI: 10.5206 / cjsotl-rcacea.2011.2.4

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Даунинг, С. М. (2006). «Форматы заданий с выборочным ответом при разработке тестов», в Справочник по разработке тестов , ред. Т. М. Халадина и С. М. Даунинг (Didcot: Taylor & Francis Group), 287–301.

    Google Scholar

    Гирль, М.Дж., Булут, О., Го, К., и Чжан, X. (2017). Разработка, анализ и использование отвлекающих факторов для тестов с множественным выбором в образовании: всесторонний обзор. Rev. Educ. Res. 87, 1082–1116. DOI: 10.3102 / 0034654317726529

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Гирль, М. Дж., И Халадина, Т. М. (2013). Автоматическое создание предметов: введение. Автоматическая генерация предметов: теория и практика. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рутледж.

    Google Scholar

    Гирль, М.Дж., И Лай, Х. (2016). «Автоматическая генерация заданий», в Справочнике по разработке тестов , 2-е изд., Ред. С. Лейн, М. Рэймонд и Т. Халадина (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рутледж), 410–429.

    Google Scholar

    Халадина, Т. М. (2004). Разработка и проверка тестовых заданий с множественным выбором , 3-е изд. Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.

    Google Scholar

    Халадина, Т. М., и Даунинг, С. М. (1989). Действительность таксономии правил написания заданий с множественным выбором. заявл. Измер. Educ. 2, 37–50. DOI: 10.1207 / s15324818ame0201_4

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Халадина, Т. М., и Даунинг, С. М. (1993). Сколько вариантов достаточно для задания с множественным выбором? Educ. Psychol. Измер. 53, 999–1010. DOI: 10.1177 / 0013164493053004013

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Халадина, Т. М., и Родригес, М. К. (2013). Разработка и проверка тестовых заданий. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рутледж.DOI: 10.4324 / 9780203850381

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Хосино Ю. (2013). Взаимосвязь между типами отвлекающих факторов и сложностью лексических тестов с множественным выбором в сентенциальном контексте. Lang. Тестовое задание. Азия 3, 1–14. DOI: 10.1186 / 2229-0443-3-16

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Ирвин, С., Киллонен, П. (2002). Генерация предметов для разработки тестов. Махва, Нью-Джерси: Эрлбаум.

    Google Scholar

    Лай, Х., Гирл, М. Дж., Тучи, К., Пью, Д., Буле, А., и Де Шамплен, А. (2016). Использование автоматической генерации элементов для улучшения качества отвлекающих элементов MCQ. Учить. Учиться. Med. 28, 166–173. DOI: 10.1080 / 10401334.2016.1146608

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Мейснер Р. (2018). Влияние семантического сходства обучающих ответов на точность автоматической оценки. Документ, представленный на Ежегодном собрании Национального совета по измерениям в образовании , Нью-Йорк, штат Нью-Йорк.

    Google Scholar

    Михалча Р. и Тарау П. (2004). «Textrank: наведение порядка в тексте», в материалах конференции 2004 г. по эмпирическим методам обработки естественного языка , Барселона.

    Google Scholar

    Морено Р., Мартинес Р. Х. и Муньис Дж. (2006). Новые рекомендации по разработке элементов с множественным выбором. Методология 2, 65–72. DOI: 10.1027 / 1614-2241.2.2.65

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Морено Р., Мартинес, Р. Дж., И Муньис, Дж. (2015). Руководящие принципы, основанные на критериях достоверности для разработки элементов с множественным выбором. Псикотема 27, 388–394. DOI: 10.7334 / psicothema2015.110

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Моретти А., Макнайт К. и Саллеб-Ауисси А. (2015). «Применение анализа настроений и тем к политике оценки учителей в США», в материалах Труды 8-й Международной конференции по интеллектуальному анализу образовательных данных , Мадрид, 628–629.

    Google Scholar

    Муллис, И. В. С., Коттер, К. Э., Фишбейн, Б. Г., Сентурино, В. А. С. (2016). «Разработка элементов достижений TIMSS Advanced 2015», в Методы и процедуры в TIMSS 2015 , ред. М. О. Мартин, И. В. С. Маллис и М. Хупер (Chestnut Hill, MA: TIMSS & PIRLS), 1.1–1.17.

    Google Scholar

    Нагата Р., Такамура Х. и Нойбиг Г. (2017). Адаптивные модели исправления орфографических ошибок для изучающих английский язык. Процедура Comput.Sci. 112, 474–483. DOI: 10.1016 / j.procs.2017.08.065

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    OECD (2016). Результаты PISA 2015 (Том I): Превосходство и равенство в образовании. Париж: Издательство ОЭСР. DOI: 10.1787 / 9789264266490-en

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Пеннингтон Дж., Сочер Р. и Мэннинг К. (2014). «Перчатка: глобальные векторы для представления слов», в материалах конференции 2014 года по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP) , Доха, 1532–1543.DOI: 10.3115 / v1 / D14-1162

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Попеничи, С. А., Керр, С. (2017). Изучение влияния искусственного интеллекта на преподавание и обучение в высших учебных заведениях. Res. Практик. Technol. Enhanc. Учиться. 12:22. DOI: 10.1186 / s41039-017-0062-8

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Попхэм, У. Дж. (2008). Преобразовательная оценка. Александрия, Вирджиния: ASCD.

    Google Scholar

    Портеус, И., Ньюман, Д., Илер, А., Асунсьон, А., Смит, П., и Веллинг, М. (2008). «Быстрая выборка свернутых гиббсов для скрытого распределения дирихле», в материалах Proceedings of the 14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining , (New York, NY: ACM), 569–577. DOI: 10.1145 / 1401890.1401960

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Родригес, М. К. (2011). «Практика написания заданий и доказательства» в «Справочнике доступных тестов для всех учащихся: устранение разрыва между исследованиями, практикой и политикой» , ред.Н. Эллиотт, Р. Дж. Кеттлер, П. А. Беддоу и А. Курц (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer), 201–216. DOI: 10.1007 / 978-1-4419-9356-4_11

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Родригес, М. К. (2016). «Разработка заданий с выборочным ответом», в Справочник по разработке тестов , 2-е изд., Ред. С. Лейн, М. Раймонд и Т. Хэладина (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рутледж), 259–273.

    Google Scholar

    Шермис, М. Д. (2014). Современная автоматическая оценка эссе: конкурс, результаты и будущие направления демонстрации в США. Оценка. Пишу. 20, 53–76. DOI: 10.1016 / j.asw.2013.04.001

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Шермис, М. Д. (2015). Противопоставление новейших достижений в машинной оценке коротких построенных ответов. Educ. Оценивать. 20, 46–65. DOI: 10.1080 / 10627197.2015.997617

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Таррант М., Уэр Дж. И Мохаммед А. М. (2009). Оценка функционирующих и нефункционирующих отвлекающих факторов в вопросах с несколькими вариантами ответов: описательный анализ. BMC Med. Educ. 9: 1–8. DOI: 10.1186 / 1472-6920-9-40

    PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Таунс, М. Х. (2014). Руководство по разработке качественных, надежных и достоверных оценок с множественным выбором. J. Chem. Educ. 9:40. DOI: 10.1021 / ed500076x

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Vacc, N.A., Loesch, L.C., and Lubik, R.E. (2001). «Написание тестовых заданий с множественным выбором», в книге Assessment: Issues and Challenges for the Millennium , eds G.Р. Вальц и Дж. К. Блейер (Гринсборо, Северная Каролина: ERIC), 215–222.

    Google Scholar

    Zheng, N. N., Liu, Z. Y., Ren, P.J., Ma, Y.Q., Chen, S. T., Yu, S. Y., et al. (2017). Гибридно-расширенный интеллект: сотрудничество и познание. Фронт. Сообщить. Technol. Электрон. Англ. 18: 153–179. DOI: 10.1631 / FITEE.1700053

    CrossRef Полный текст | Google Scholar

    Приложение A

    Подсказка — элемент клеточной мембраны

    Перечислите и опишите три процесса, используемые клетками для управления перемещением веществ через клеточную мембрану.

    Рубрика на клеточную мембрану

    Ключевые элементы:

    • Селективная проницаемость используется клеточной мембраной, чтобы позволить определенным веществам проходить через нее.

    • Пассивный перенос происходит, когда вещества перемещаются из области с более высокой концентрацией в область с более низкой концентрацией.

    • Осмос — это диффузия воды через клеточную мембрану.

    • Облегченная диффузия происходит, когда мембрана контролирует путь частицы, чтобы войти в клетку или покинуть ее.

    • Активный транспорт происходит, когда клетка использует энергию для перемещения вещества через клеточную мембрану и / или вещество перемещается из области с низкой концентрацией в область высокой или против градиента концентрации.

    • Насосы используются для перемещения заряженных частиц, таких как ионы натрия и калия, через мембраны с использованием энергии и белков-носителей.

    • Мембранный транспорт происходит, когда мембрана везикулы сливается с клеточной мембраной, вытесняя большие молекулы из клетки, как при экзоцитозе.

    • Мембранный транспорт происходит, когда молекулы поглощаются клеточной мембраной, как при эндоцитозе.

    • Транспорт с участием мембран происходит, когда везикулы образуются вокруг больших молекул, как при фагоцитозе.

    • Мембранный транспорт происходит, когда везикулы образуются вокруг жидких капель, как при пиноцитозе.

    • Белковые каналы или канальные белки обеспечивают перемещение определенных молекул или веществ в клетку или из нее.

    Рубрика:

    3 балла

    Три ключевых элемента

    2 балла

    Два ключевых элемента

    1 балл

    Один ключевой элемент

    0 баллов

    Другое.

    Приложение B

    Репрезентативные ключевые слова тематических кластеров

    Определение отвлекающего фактора по Merriam-Webster

    варианты: или отвлекающий \ — ktə (r) \

    2 : обычно правдоподобный, но неверный ответ, данный как выбор в тесте с множественным выбором.

    Важность написания эффективных отвлекающих факторов

    Написание отвлекающих факторов — нелегкое дело

    Цель теста — определить, насколько хорошо участник справляется с поставленными задачами, и выяснить, был ли опыт обучения успешным.Эффективные отвлекающие факторы (неправильные ответы в тестах с выбранным ответом) могут сыграть важную роль в получении данных измерений, которые вы ищете. Хорошо написанные отвлекающие факторы предоставляют информацию, которую не может предоставить никакой другой аспект оценки. Но написание эффективных отвлекающих факторов — одна из самых сложных задач обучения дизайну. Поэтому улучшение наших навыков написания отвлекающих факторов имеет большое значение.

    Для этой статьи я просмотрел академическую литературу, чтобы представить некоторые из наиболее ценных результатов исследований, касающихся, да, отвлекающих факторов.Дистракторы не должны иметь недостатков, чтобы сделать тест как можно более достоверным (вы измеряете то, что вы собираетесь измерять) и надежным (согласованность теста). Хотя вы, возможно, знакомы с рекомендациями, важно учитывать роль отвлекающих факторов в получении диагностической информации, которую вы ищете.

    Почему отвлекающие факторы являются ценным источником информации

    Цель отвлекающего фактора — увидеть, может ли учащийся различать правильный и неправильный варианты ответа.Это демонстрирует, что участник знает или не знает. Он показывает, правильно или неправильно кто-то выполняет задачу. Таким образом, отвлекающие факторы могут быть ценным источником информации. Эффективные отвлекающие факторы могут сказать нам:

    • тестируемый достиг цели
    • человек имеет неправильные представления, ошибочные рассуждения или сделает ошибки в «реальном мире»
    • конкретный элемент теста требует улучшения
    • соответствующая часть опыта обучения неэффективна

    Развивающие дистракторы

    Написание хороших отвлекающих факторов требует много времени и усилий.Иногда это может даже расстраивать (правда?). Вот несколько подходов, которые могут ускорить вашу работу.

    Станьте партнером экспертов по содержанию. Вместо того, чтобы бороться с незнакомым контентом, по возможности сотрудничайте с экспертами в предметной области, чтобы они писали отвлекающие факторы. Обучите их методам оценки и измерения и дайте им хорошие инструкции по написанию тестов.

    Обдумайте эти вопросы. Чтобы разработать эффективные отвлекающие факторы, исследователи предлагают рассмотреть следующие типы вопросов.

    • С чем обычно путают это понятие?
    • Какие ошибки делают люди при выполнении этой задачи?
    • Какую распространенную ошибку допускают люди при решении этой проблемы?
    • Каковы распространенные заблуждения в этой области?

    Попробуйте «мыслить вслух». Вы можете попросить эксперта, а также людей с разным уровнем компетентности выполнить задачу, пока они думают вслух. Это один из способов узнать неявные знания эксперта.Это также может помочь вам обнаружить ошибочные рассуждения и ошибки, которые допускают новички. Используйте эти ошибки как отвлекающие факторы.

    Используйте сходство для создания привлекательных отвлекающих факторов. Другой подход состоит в том, чтобы начать процесс написания отвлекающего фактора с определения ключевых характеристик в правильном ответе. Затем систематически удаляйте или заменяйте одну из ключевых функций и заменяйте ее другой, чтобы создать отвлекающий фактор.

    Это кажется проще с технической и медицинской точки зрения.Например, если есть три индикатора болезни, измените один или два симптома. Если кто-то должен знать, как найти математическую формулу, предоставьте отвлекающий фактор, созданный путем решения аналогичной формулы.

    Дистракторы должны работать

    Ученые описывают функциональные отвлекающие факторы как правдоподобный выбор, который часто выбирают. Если цель теста — предоставить вам информацию, то надежный отвлекающий фактор, основанный на распространенных ошибках и заблуждениях, поможет вам понять, что человек или группа не понимают.Напротив, нефункционирующий дистрактор выбирается нечасто. Невероятный отвлекающий фактор не имеет никакого значения для понимания того, что ученик знает и чего не знает.

    Предположим, что цель курса графического дизайна требует, чтобы участник использовал лучший графический формат для различных ситуаций. Сравните приведенные ниже тестовые задания — один с нефункциональными дистракторами, а другой — с функциональными дистракторами.

    Пример нефункциональных дистракторов

    Для разрабатываемого слайда вам понадобится рисунок с прозрачным фоном, поддерживающий 24-битный цвет.Какой графический формат вы выберете?

    а. PNG (правильный)

    г. MP3 (дистрактор)

    г. MP4 (дистрактор)

    Отвлекающие факторы в этом элементе теста не работают, поскольку они доказывают, может ли тестируемый различать графический файл (вариант a.), Аудиофайл (вариант b.) Или видеофайл (вариант c.). Они не будут предоставлять обратную связь относительно того, достиг ли человек поставленной цели и / или был ли опыт обучения эффективным. Кроме того, эти неправильные выборы не будут часто выбираться, потому что они не заслуживают доверия.

    Пример функциональных дистракторов

    Для разрабатываемого слайда вам понадобится рисунок с прозрачным фоном, поддерживающий 24-битный цвет. Какой графический формат вы выберете?

    а. PNG (правильный)

    г. JPG (дистрактор)

    г. GIF (отвлекающий)

    Отвлекающие факторы в этом тестовом задании являются функциональными, поскольку они доказывают, может ли испытуемый различать три типа графических форматов. Только один, формат PNG, поддерживает как 24-битный цвет, так и прозрачность.Эти отвлекающие факторы обеспечат диагностическую обратную связь относительно типа заблуждения, которое может иметь учащийся.

    Дистракторы не должны обмануть

    Существует полное согласие с тем, что отвлекающий не должен пытаться обмануть ученика. Это только предоставит плохую информацию человеку, пишущему оценку. Но если отвлекающий фактор основан на распространенных ошибках и ошибочных рассуждениях, он будет привлекательных (термин, который используют некоторые исследователи).

    Есть ли размытая грань между обманом учащегося и привлечением учащегося? Возможно, во многих случаях отличается только намерение .Если вы обнаружите, что эта линия размыта, подумайте: «Какие отвлекающие факторы предоставят информацию, которую я ищу».

    Обычно достаточно трех вариантов

    В исчерпывающем метаанализе тестирования множественного выбора, проведенном Майклом Родригесом (2005), он пришел к выводу, что оптимальными вариантами ответа являются три, а не четыре или пять. Он не обнаружил потери качества предметов, уменьшив количество предметов с пяти до трех. Этот анализ также обнаружил небольшое улучшение надежности результатов теста, когда количество вариантов было уменьшено с четырех до трех.(Послушайте мое интервью с доктором Родригесом. Одно из моих любимых!)

    Вот его доводы.

    • Сложно писать тестовые задания с функциональными отвлекающими элементами. Добавление нефункциональных отвлекающих факторов ослабляет тест; удаление нефункциональных дистракторов может повысить эффективность теста.
    • Это менее сложно и требует меньше времени, чтобы выработать три хороших варианта ответа (один правильный и два неправильных).
    • Наличие большего количества неправильных вариантов бесполезно, если испытуемые их не выбирают.
    • Участники теста могут быстрее пройти тест с помощью трех вариантов, что позволяет задать больше вопросов.
    • Удаление нефункционального дистрактора может повысить сложность предмета.

    В более позднем проекте Халадина и Родригес (2013) проанализировали дополнительное десятилетие исследований и предложили пересмотренное руководство: «Используйте только правдоподобные и различающие варианты; обычно достаточно трех вариантов ». Другими словами, любой отвлекающий фактор должен быть оправдан.Удивительно, но в моем интервью с доктором Родригесом он заявляет, что изменение количества вариантов ответов в одном тесте не оказывает вредного воздействия.

    Подобные дистракторы — самые сильные

    Должны ли отвлекающие факторы быть похожими по структуре на правильный ответ? Многие исследования — как правило, на студентах университетов или младше — показали, что варианты ответов с отвлекающими факторами, которые были похожи на правильный ответ, увеличивали сложность тестового задания. Логично предположить, что это произойдет с любой возрастной группой.То есть испытуемым труднее различать параллельные задания, чем несходные. Исследователи считают, что варианты ответов, которые отличаются от правильного, проще исключить как неправдоподобные. Это говорит о том, что «результативность теста может быть результатом его мудрости, а не знания тестового материала» (Ascalon, et. Al., 2007).

    Сходство контента может быть основано на многих различных аспектах отвлекающего фактора, в том числе:

    • фразировка
    • контент (аналогичное понятие или идея)
    • структура (длина, сложность, форматирование и грамматика)
    • подобие в числовых вариантах (для расчетов)

    Провести анализ дистрактора

    Исследователи рекомендуют проводить анализ отвлекающих факторов как способ улучшить тесты.При обучении на рабочем месте это может быть необходимо только для тестов с высокими ставками, связанных с критически важными знаниями и навыками, например, по вопросам безопасности, медицины и безопасности. Для базового анализа изучите процент учащихся, выбирающих каждый отвлекающий фактор. Обнаружив низкочастотный отвлекающий фактор, подумайте о том, чтобы удалить его из тестового задания или улучшить. Этот тип анализа улучшает различение вариантов ответа (Gierl, Bulut, Guo, and Zhang, 2017).

    Анализ отвлекающих факторов не подойдет для тех тестов на соответствие с небольшими ставками, которые часто собираются вместе в конце курса электронного обучения.Если тест очень простой, отвлекающие факторы не будут выбираться с большой частотой. Другой способ использовать данные анализа отвлекающих факторов, на мой взгляд, — это замкнуть цикл обратной связи и помочь вам понять, почему учащиеся допускают ошибки и как улучшить учебное вмешательство.

    Артикул:

    • Ascalon, M.E., Meyers, L.S., Davis, B.W. И Н. Смитс (2007). Сходство дистракторов и структура предмета-стержня: влияние на сложность предмета, Прикладные измерения в образовании , 20: 2, 153-170.
    • Гиерл, М. Дж., Булут, О., Го, К., и Чжан, X. (2017). Разработка, анализ и использование отвлекающих факторов для тестов с множественным выбором в образовании: всесторонний обзор. Обзор исследований в области образования, 87: 6, стр. 1082–1116.
    • Guttman, L. & L.M. Schlesinger (1967). Систематическое построение отвлекающих факторов для тестовых заданий способностей и достижений, Образовательные и психологические измерения , 27: 569-580.
    • Халадина, Т. М., и Родригес, М.С. (2013). Разработка и проверка тестовых заданий. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Рутледж.

    • Халадина, Т.М., Родригес, М., и К. Стивенс (2019). Неужели продукты с множественным выбором слишком жирны? Прикладные измерения в образовании , 32: 4, 350–364.

    • Паркс, Джей и Дон Зиммаро. Обучение и оценка с помощью вопросов с несколькими вариантами ответов в классах колледжей , Taylor & Francis Group, 2016.
    • Родригес, М. (2005). Три варианта являются оптимальными для элементов с множественным выбором: метаанализ за 80 лет исследований, «Образовательные измерения: проблемы и практика», 24: 2.
    Получайте последние статьи, ресурсы и бесплатные подарки раз в месяц, а также мою бесплатную электронную книгу Writing for Instructional Design. ОТПРАВИТЬ КНИГУ СЕЙЧАС

    Операция по отвлечению нижней челюсти | Детская Миннесота

    Есть ли какие-либо инструкции, которым я должен следовать перед операцией?

    Большинство детей, перенесших дистракцию нижней челюсти, все еще находятся в больнице на момент проведения процедуры. Если ваш ребенок находится дома до операции, ваш ребенок должен пройти медицинский осмотр у педиатра или семейного врача в течение 7 дней до операции, чтобы убедиться, что он или она в хорошем состоянии.Врач, которого вы видите, должен заполнить анкету и анкету, предоставленную нашим офисом. Вы должны принести с собой заполненную форму в день операции.

    Для безопасности вашего ребенка очень важно, чтобы он был натощак во время анестезии. Пожалуйста, следуйте нашим предоперационным рекомендациям по еде и питью . Если вы не будете следовать этим правилам, операция вашего ребенка будет отменена.

    Что мне ожидать после операции?

    Обычно процедура занимает от 2 до 4 часов.После операции ваш ребенок будет переведен в педиатрическое отделение интенсивной терапии (PICU). Ваш ребенок после операции обычно остается на ИВЛ. Время, в течение которого вашему ребенку нужно будет оставаться на аппарате ИВЛ, зависит от того, насколько тяжело было дыхание у вашего ребенка до операции. Но не волнуйтесь … ваш ребенок скоро будет дышать без вентилятора.

    Процесс отвлечения внимания начнется через 3 дня после операции. Важно подождать несколько дней, прежде чем начинать отвлечение.На 3-й послеоперационный день хирург начнет двигать челюсть вперед, поворачивая винт на передней части каждого дистрактора. Медсестры научатся продолжать отвлекать внимание. Вы также можете научиться выполнять отвлечение самостоятельно, если ваш ребенок будет выписан из больницы до того, как отвлечение будет завершено. Да, некоторым детям не нужно оставаться в больнице во время отвлечения внимания! Не волнуйтесь … научиться отвлекать челюсть ребенка несложно.

    Больно?

    Ваш ребенок непременно будет испытывать боль и дискомфорт в течение нескольких дней после операции.Это будет контролироваться обезболивающими. Всего через несколько дней боль утихнет, и время от времени может потребоваться только легкое обезболивающее, такое как Тайленол®.

    Многие родители и медсестры обеспокоены болезненным процессом отвлечения челюсти; Тем не менее, это не так. Кости челюсти отделяются менее чем на 1 мм каждый раз при повороте винта. Это меньше, чем толщина четверти США! Мы знаем, что отвлечение не причиняет боли — многим детям старшего возраста делали эту процедуру, и они не сообщают о значительной боли во время ежедневных отвлечений.

    Ответы на другие часто задаваемые вопросы…

    Отвлечение нижней челюсти — это очень специализированное хирургическое лечение для младенцев и детей с особыми проблемами. Это не обычная часть практики большинства хирургов. Врачи Детской ЛОР и лицевой пластической хирургии обладают специальными знаниями и опытом по уходу за детьми, нуждающимися в отвлечении нижней челюсти. Мы выполнили больше этих процедур, чем любые другие хирурги в регионе и, возможно, в стране. Но что более важно, мы знаем, когда и когда не рекомендовать эту процедуру.

    Каждый ребенок уникален, и отвлечение нижней челюсти — серьезная хирургическая процедура с потенциальным риском. Ваш врач потратит столько времени, сколько необходимо, чтобы обсудить конкретные проблемы вашего ребенка и почему отвлечение внимания может или не может быть вариантом, заслуживающим рассмотрения.

    Сила дистракторов — TEPSA

    Том Мани, EdD, и Теша Ферриби Томас, EdD

    «… Оценка действительно является мостом между преподаванием и обучением». — Дилан Вильям,
    Embedded Formative Assessment

    Вот вам вопрос: на скольких курсах вашего университета основное внимание уделялось разработке оценок учащихся? В большинстве случаев ответ отрицательный, или самое большее — один.Тем не менее, точная оценка обучения студентов — одна из важнейших обязанностей команд в PLC. Намеренно разработанные оценки не только позволяют нам точно измерить уровень знаний учащихся, но также могут предоставить учителям важную информацию о том, как скорректировать обучение, и обеспечить учащимся столь необходимое вмешательство.

    Стиггинс и ДюФур (2009) утверждают, что общие оценки являются чрезвычайно мощным методом повышения успеваемости учащихся, поскольку «учителя могут объединить свой коллективный разум в принятии обоснованных учебных решений на основе результатов» (стр.643). Однако результаты, о которых говорят Стиггинс и DuFour, касаются большего, чем процент учащихся, набравших высокий уровень. Благодаря подробному анализу правильных и неправильных ответов (отвлекающих факторов) команды могут многое узнать об учениках и их обучении.

    Дистракторы позволяют учителям «проводить дополнительные инструкции, основанные на наиболее распространенных типах ошибок, допускаемых отдельным учеником или группой учеников». — Пофэм (2000, с. 244)

    Конечно, прежде чем учителя смогут анализировать результаты оценивания, им необходимо разработать обоснованное и надежное оценивание.Хотя учителя обычно тратят большую часть своего времени и энергии на составление строгих вопросов и определение правильных ответов, можно утверждать, что выработка неправильных ответов (отвлекающих факторов) не менее важна. Размышление о отвлекающих факторах позволяет учителям глубоко задуматься об ожиданиях целей обучения, содержащихся в стандарте, возможных недоразумениях учащихся относительно цели и типичных ошибках, которые студенты могут совершить при применении концепции. При использовании выбранных элементов ответа (например, элементов с множественным выбором или сопоставления) эффективные группы учителей размышляют над каждым элементом.Для обеспечения надежности количество учебных целей при оценке должно быть ограничено двумя или тремя, и каждая цель должна быть представлена ​​тремя-четырьмя пунктами.

    1. Укажите конкретную учебную цель, которую будет оценивать элемент.
    2. Составьте вопрос, соответствующий цели, на соответствующем уровне строгости (уровень глубины знаний). Это способствует более достоверным и надежным оценкам.
    3. Составьте правильный ответ.
    4. Перечислите типичные ошибки, которые студенты обычно допускают при ответе на вопрос.
    5. Проведите мозговой штурм по поводу вероятного недопонимания учащихся относительно цели.
    6. Совместно создайте отдельные отвлекающие факторы, которые представляют возможные ошибки и недопонимания учащихся в отношении учебной цели.

    Когда команды предвидят ошибки, которые могут совершить учащиеся, и недопонимание учащихся, они могут разработать задания для оценивания, которые помогут им узнать об обучении учащихся. «Основываясь на результатах анализа отвлекающих факторов, преподаватели могут определить области содержания, которые нуждаются в улучшении преподавания, и предоставить студентам корректирующие инструкции в этих областях содержания» (Gierl, et al., 2017, стр. 1086). Команды учителей, которые анализируют результаты тщательно продуманных оценок, награждаются мощной информацией об обучении учащихся.

    Эффективные команды получают доступ к этой информации, анализируя результаты по пунктам, уделяя особое внимание тому, сколько учеников выбрали каждого отвлекающего фактора. (В ПЛК этот уровень анализа данных часто называют «ребенок за ребенком, навык за навыком».) Команды ищут закономерности и тенденции, которые указывают на потенциальные заблуждения или недопонимания, которые иногда указывают на проблемы с учебным планом или стратегиями обучения.В других случаях шаблоны могут просто отражать недопонимание. В любом случае учителя могут использовать шаблоны, выявленные в результате тщательного анализа отвлекающих факторов, чтобы сделать эффективный выбор методики обучения для всего класса.

    В дополнение к изучению общих закономерностей и тенденций в выборе отвлекающих факторов, высокоэффективные коллективные группы анализируют данные по целям, учителям и индивидуальным потребностям учащихся. Отвлекающие факторы могут сыграть важную роль в диагностике конкретных недопониманий учащихся и создании групп вмешательства на основе этих данных.«… Анализ с помощью отвлекающих факторов может помочь разработчикам тестов и преподавателям понять, почему учащиеся совершают ошибки, и тем самым направить наши диагностические выводы о выполнении тестов» (Gierl, et al., 2017, p. 1085). Давайте посмотрим на реальный пример.

    Если команда хочет измерить, могут ли учащиеся определить центральную идею текста, они могут создать элемент, который побуждает учащихся прочитать короткий фрагмент текста, а затем выбрать ответ, который лучше всего отражает его центральную идею, который мы обозначим в качестве отвлекающего А.При создании отвлекающих факторов команда понимает, что студенты часто путают вспомогательные детали с основной идеей. Чтобы помочь им понять, кто из учеников совершает эту ошибку (вспомогательные детали или основная идея), они создают ответ, который фокусируется на конкретных деталях, а не на общей центральной идее — отвлекающем элементе Б. Команда также понимает, что некоторым ученикам может потребоваться помощь в общем понимании. . Чтобы помочь идентифицировать этих учеников, команда разрабатывает отвлекающий фактор C, который дает основную идею, противоположную правильному ответу.Конечно, один вопрос не может достоверно сказать нам, освоил ли ученик цель; В идеале команды должны создать несколько элементов для одной и той же цели (от 3 до 5 элементов на цель), чтобы точно получить эту информацию.

    Чтобы продолжить этот пример, группа может затем идентифицировать всех студентов, которые выбрали отвлекающий фактор B, и предоставить дополнительное время и поддержку в различиях между основной идеей и вспомогательными деталями. Они также могут сгруппировать студентов, выбравших отвлекающий фактор C, чтобы они могли больше времени внимательно читать текст, используя стратегии, которые помогают им определить цель автора и раскрыть основную идею.В обоих случаях команда анализирует данные по каждому учащемуся и в ответ предоставляет учащимся дополнительное время и поддержку для удовлетворения их конкретных потребностей в обучении. Этот процесс часто называют анализом данных по имени и потребностям. Опять же, этот пример отображает анализ только одного вопроса. В идеале команды будут анализировать несколько заданий по одной и той же задаче, чтобы определить, путают ли учащиеся постоянно вспомогательные детали с основной идеей или постоянно борются с пониманием.

    Очевидно, что закономерности неправильных ответов учащегося на задания могут дать важную и ценную информацию для руководства.”- King et al. (2004, с. 4)

    Хотя создание достоверных и надежных оценок может быть пугающим, командам учителей действительно нужно «просто делать это». Первый шаг — не заострять внимание на основах вопросов и правильных ответах и ​​начать уделять пристальное внимание силе отвлекающих факторов. Создавая определенные отвлекающие элементы, раскрывающие информацию об обучении учащихся, учителя могут предоставить учащимся дополнительное время и поддержку в достижении целей обучения там, где они больше всего в этом нуждаются. Даже несмотря на то, что университетские классы могли не обучить нас должным образом создавать оценки, которые предоставляют ценную информацию об обучении студентов, учиться никогда не поздно!

    Доктор.Том Манни — автор и консультант. Его карьера в сфере образования насчитывает более 30 лет.

    Доктор Теша Ферриби Томас последние 25 лет проработал учителем, администратором и консультантом. Она является соавтором книг «Усильте свое влияние» и «Как школы процветают» и является сотрудником Дерева решений.

    Ссылки
    Гиерл, М. Дж., Булут, О., Го, К. и Чжан, X. (2017). Разработка, анализ и использование отвлекающих факторов для тестов с множественным выбором в образовании: всесторонний обзор.Обзор исследований в области образования, 87 (6), 1082–1116. https://doi.org/10.3102/0034654317726529.

    Стиггинс Р. и ДюФур Р. (2009). Максимизация возможностей формирующих оценок. Дельта Пхи Каппан, 90 (9), 640–644. https://doi.org/10.1177/00317217090

    07.

    Попхэм, У. Дж. (2000). Образовательные измерения (3-е изд.) Бостон, Массачусетс: Аллин и Бэкон.

    Новости TEPSA, май / июнь 2021 г., Том 78, № 3

    Авторские права © 2021, Техасская ассоциация директоров и контролеров начальных школ.Никакая часть статей в публикациях TEPSA или на веб-сайте не может быть воспроизведена на любом носителе без разрешения Техасской ассоциации директоров элементарных школ и контролеров.

    Автоматическая генерация отвлекающих факторов для вопросов по английской лексике с несколькими вариантами ответов | Исследования и практика в области технологий расширенного обучения

    В этом исследовании мы применили метод генерации отвлекающих факторов, предложенный Цзян и Ли (2017) в качестве основы, поскольку их работа представляет собой новейший современный метод, нацеленный на выполнение наиболее схожих задач. к текущему исследованию.Хотя их метод генерирует вопросы словарного запаса китайского языка с заполнением пробелов, он не зависит от языка, потому что он основан на корпусном подходе. Таким образом, мы можем адаптировать метод для английского языка, заменив корпус. Еще одно отличие заключается в типе вопросов, которые необходимо создать, то есть вопросы с заполнением пропусков по сравнению с вопросами, наиболее близкими по смыслу. Эти вопросы различаются тем, присутствует ли целевое слово в вариантах в качестве правильного ответа (заполните пробел) или присутствует в отрывке для чтения (наиболее близкое по значению).Нет никакой разницы в характеристиках отвлекающих факторов в обоих типах вопросов по лексике.

    Далее мы подробно опишем базовый уровень, а затем предложим наш метод. Затем мы сравниваем два метода, как показано в Таблице 1. Для всех методов генерация дистрактора состоит из трех этапов: (1) сбор кандидатов-дистракторов, (2) фильтрация кандидатов-дистракторов и (3) ранжирование кандидатов-дистракторов.

    Таблица 1 Методы для сравнения

    Базовый метод

    Сбор и ранжирование кандидатов на отвлекающие факторы

    Чтобы собрать кандидатов на отвлекающие факторы, Цзян и Ли (2017) извлекли все слова из корпуса китайской вики и ранжировали их на основе их различных критерии сходства с целевым словом.Критерии схожести состоят из подобия уровня сложности слова (на основе частоты), схожести написания, совпадения слов на основе PMI с целевым словом и схожести слов на основе word2vec. Они ранжировали кандидатов по каждому критерию и оценивали результаты. Их оценка показала, что критерий на основе word2vec превосходит другие; Таким образом, в этом исследовании мы реализовали этот критерий для сбора кандидатов-дистракторов.

    Цзян и Ли (2017) обучили модель word2vec на китайском корпусе Wiki Footnote 2 .Поскольку мы адаптировали их метод для вопросов по английской лексике, мы использовали модель word2vec, предварительно обученную на английском языке Wikipedia Footnote 3 .

    Фильтрация кандидатов-дистракторов

    Цзян и Ли (2017) отфильтровали ранжированных кандидатов-дистракторов, чтобы удалить кандидатов, которые также считаются приемлемым ответом. Они проверяли, совмещаются ли кандидаты-отвлекающие слова со словами в остальной части несущего предложения Footnote 4 , путем фильтрации на основе триграммы и отношений зависимости.

    • Фильтрация триграммы: триграмма формируется из кандидата-отвлекающего фактора и двух его соседних слов (предыдущего и последующего слов) в предложении-носителе. Мы реализовали эту фильтрацию без изменений в нашей реализации для вопросов по английской лексике.

    • Фильтрация отношений зависимости: реализация Jiang and Lee (2017) рассматривает все отношения зависимости с отвлекающим фактором как с головой или дочерним элементом.Мы реализовали эту фильтрацию с небольшим корпусом Footnote 5 , но фильтрация не удалила ни одного кандидата. Поэтому мы решили не применять эту фильтрацию.

    Три кандидата с наивысшим рейтингом после фильтрации были выбраны в качестве последних отвлекающих факторов для вопроса.

    Предлагаемый метод

    Коллекция кандидатов в дистракторы

    Мы собрали кандидатов в дистракторы из двух основных источников, которые отражают два разных отношения с целевым словом.Первый источник — это синонимы слов в отрывке для чтения, которые имеют ту же часть речи и время, что и целевое слово, с предположением, что эти слова имеют ту же тему отрывка для чтения. Второй источник — это братья и сестры целевого слова в таксономии WordNet. Поскольку братья и сестры имеют один и тот же гипероним, братья и сестры целевого слова должны иметь схожее значение, но также иметь определенное различие в значении.

    В дополнение к этим двум источникам кандидатов-отвлекающих факторов мы используем список слов JACET8000 (Ishikawa et al.2003) в качестве третьего источника кандидатов в отвлекающие факторы. JACET8000 — это список слов, предназначенный для изучающих японский язык. Он ранжирует 8000 основных английских слов в соответствии с их частотой в Британском национальном корпусе. Footnote 6 , дополненный шестью миллионами токенов текстов, ориентированных на потребности японских студентов. 8000 слов разделены на восемь групп по 1000 слов; каждая группа соответствует своему уровню сложности слов, причем уровень 1 является самым простым.

    Мы считаем JACET8000 подходящим для создания вопросов по английской лексике, потому что он был составлен для изучения английского языка.Наши наблюдения говорят нам, что большинство отвлекающих факторов в придуманных людьми вопросах лексики имеют такой же или почти такой же уровень сложности, что и правильный ответ. Таким образом, в качестве кандидатов-отвлекающих факторов в настоящем исследовании используются слова из списка слов JACET8000, уровень которых отличается не более чем на два уровня от правильного ответа. Например, если правильный ответ — уровень 4, кандидаты на отвлекающие факторы собираются из слов уровней 2–6.

    Кроме того, чтобы пополнить недостаточное количество кандидатов-отвлекающих факторов из WordNet, мы также добавляем синонимы синонимов и слов, относящихся к целевому слову, согласно Словарю Merriam-Webster .

    Фильтрация кандидатов-дистракторов

    Собранные кандидаты-дистракторы дополнительно фильтруются в соответствии с инструкциями по написанию вопросов по английской лексике (Heaton 1989), которые кратко изложены ниже.

    1. 1)

      Варианты вопросов должны иметь ту же часть речи, что и целевое слово.

    2. 2)

      У отвлекающих внимание уровень сложности слов должен быть аналогичен правильному ответу.

    3. 3)

      Варианты вопросов должны иметь примерно одинаковую длину.

    4. 4)

      Следует избегать пары синонимов в параметрах вопроса.

    5. 5)

      Следует избегать антонимов правильного ответа как отвлекающих факторов.

    6. 6)

      Отвлекающие факторы должны быть связаны с правильным ответом или исходить из той же общей темы.

    Вопросы словарного запаса в настоящем исследовании требуют слова, наиболее близкого по значению к целевому слову. Таким образом, отвлекающие факторы не должны иметь то же или очень похожее значение ни на целевое слово, ни на правильный ответ.Чтобы гарантировать, что отвлекающие факторы не являются синонимами целевого слова, мы отфильтровываем кандидатов-синонимов, используя список синонимов из WordNet и Merriam-Webster Dictionary в дополнение к критериям, указанным Хитоном (1989).

    Рейтинг кандидатов на отвлекающие факторы

    Хотя отвлекающие факторы должны иметь значение, отличное от целевого слова и правильного ответа, они также должны отвлекать испытуемых от правильного ответа. Поскольку настоящее исследование посвящено наиболее близкому по значению словарному вопросу, отвлекающие факторы должны быть похожи на целевое слово или правильный ответ в некоторых отношениях.В отличие от вопросов с заполнением пропусков, в которых целевое слово и правильный ответ совпадают, в вопросах, наиболее близких по смыслу, мы можем использовать как целевое слово, так и правильный ответ, чтобы генерировать отвлекающие факторы, чтобы отвлекающие факторы были семантически близки. к целевому слову, но далек от правильного ответа. Для ранжирования кандидатов-отвлекающих факторов базовый уровень принимает меру семантического сходства на основе встраивания слов. Напротив, настоящее исследование вводит новую метрику ранжирования r ( c ), которая объединяет информацию о семантическом сходстве на основе встраивания слов и словосочетании для ранжирования кандидатов-дистракторов c по отношению к целевому слову ( tw ) , чтение отрывка ( рупий ) и правильный ответ ( около ), который дается следующим образом:

    $$ r (c) = \ text {rank} (\ text {sim} (c, tw)) + \ text {rank} (\ text {col} (c, rp)) — \ text {rank} (\ text {sim} (c, ca)) $$

    (1)

    , где sim ( w i , w j ) — семантическое сходство между словами w i и w j ; col ( w i , context) является мерой словосочетания слова w i и двух смежных с ним слов в данном контексте, а rank ( f (·)) возвращает ранг от значения f (·) в порядке убывания.Мы используем ранги вместо исходных оценок, потому что их легче объединить в единую оценку.

    Для вычисления sim ( w i , w j ) в настоящем исследовании используется косинусное сходство векторов слов, полученных с помощью алгоритма встраивания слов GloVe, а не word2vec, потому что это больше эффективный (Pennington et al., 2014). Мы использовали предварительно обученные векторы слов GloVe Footnote 7 . Мы вычисляем меру коллокации col ( w i , context) на основе частот двух биграмм: ( w i −1 , w i ) и ( w i , w i +1 ) в контексте.Статистика биграмм была сгенерирована с использованием модуля, предоставленного NLTK Python Package Footnote 8 и корпусов English Text в том же пакете Footnote 9 .

    Идея уравнения. (1) состоит в том, что мы хотим получить кандидата в дистракторы c , который похож на целевое слово tw (большой sim ( c , t w ), т.е. имеет высокий ранг (sim ( c , t w ))), и часто совпадает с соседними словами в отрывке для чтения rp (большой столбец ( c , r p ), т.е. имеет высокий ранг (col ( c , r p ))), но не похож на правильный ответ ca (маленький сим ( c , c a ), т.е. имеет низкий ранг (sim ( c , c a ))). Таким образом, мы предпочитаем кандидатов-дистракторов с меньшим значением r ( c ).

    Дизайн оценки

    Данные вопроса

    Мы выбрали 45 целевых слов (TW 1–45) из реальных вопросов, наиболее близких по смыслу словарного запаса, собранных с официального сайта ETS. Сноска 10 и книги подготовки к TOEFL iBT, которые опубликованы официальной организацией TOEFL Footnote 11 .Подборка производилась таким образом, чтобы часть речевых категорий целевых слов была сбалансирована.

    Для каждого вопроса мы использовали три искусственных дистрактора в исходном вопросе TOEFL в качестве эталонного набора дистракторов. Затем мы определили два дополнительных набора из трех дистракторов, используя базовый и предложенный методы. Для каждого автоматически сгенерированного метода был составлен набор из трех отвлекающих факторов путем выбора из трех лучших кандидатов в ранжированном списке кандидатов этого метода.Исходный отрывок для чтения и правильный ответ использовались для автоматического создания отвлекающих факторов. В общей сложности мы подготовили 135 вопросов по 45 элементов в каждом наборе. Порядок отвлекающих факторов был рандомизирован в каждом вопросе.

    Мы провели две оценки: на основе тестируемых и экспертных оценок; они объяснены в следующих разделах.

    Оценка на основе тестируемого

    Целью этой оценки является оценка пригодности кандидатов-отвлекающих факторов, когда они используются в реальных условиях тестирования.Мы задали описанный выше набор вопросов изучающим английский язык и оценили качество отвлекающих факторов на основе их ответов. Мы использовали дизайн латинского квадрата для разработки наборов вопросов, как показано в таблице 2. Например, в вопросном наборе QS.A наборы дистракторов для целевых слов (TW) с 1 по 15 генерируются с помощью базового метода, а TW с 16 по 30 по предложенному методу, а TW с 31 по 45 являются оригинальными дистракторами TOEFL, созданными людьми.

    Таблица 2 Конфигурация наборов вопросов
    Участники

    Всего в эксперименте приняли участие 80 студентов бакалавриата японских университетов.Мы разделили их на три группы учеников, G1, G2 и G3, в соответствии с их школьным классом и задали разные наборы вопросов каждой группе учеников. В таблице 2 показано распределение наборов вопросов по студенческим группам.

    Методика эксперимента

    Эксперимент проводился в форме онлайн-теста. Слушатели прошли тест на своих компьютерах, но каждая группа работала над заданным вопросом вместе в одном классе. Эксперимент состоял из трех сеансов.На каждом занятии одна из трех групп работала над заданным им набором вопросов. Сеанс длился примерно 30–40 мин.

    Экспертная оценка

    Целью данной оценки является оценка качества автоматически сгенерированных дистракторов с помощью человека-эксперта. Из-за ограниченных ресурсов мы попросили одного человека-эксперта оценить вопросы. Однако мы считаем его суждение надежным, потому что он опытный профессиональный писатель этих вопросов.

    Мы предоставили эксперту руководство по оценке, которое включает рекомендации по написанию вопросов, представленные в разделе «Фильтрация кандидатов на отвлекающие факторы».Учитывая целевое слово и соответствующий ему отрывок для чтения, эксперт оценивал каждый из трех наборов отвлекающих факторов, использованных в оценке на основе тестируемого, давая ему оценку 1–5, где 1 означает очень низкое качество, а 5 — очень высокое качество. Мы также предоставили необязательное поле «комментарий», где он мог бы написать любые возможные причины для присвоения низкой оценки набору отвлекающих факторов или объяснить, почему отвлекающие факторы были проблематичными, если таковые существовали в наборе.

    История модулирует раннюю сенсорную обработку заметных отвлекающих факторов

    Abstract

    Чтобы найти важные объекты, мы должны сосредоточиться на наших целях, игнорировать отвлекающие факторы и учитывать изменяющуюся среду.Это формализовано в моделях визуального поиска, в которых факторы, обусловленные целями, стимулами и историей, объединяются в карту приоритетов, которая направляет внимание. История стимула сильно влияет на то, на что направлено внимание, даже когда физический стимул тот же самый: когда заметный отвлекающий фактор повторяется с течением времени, он привлекает внимание менее эффективно. Ключевой открытый вопрос заключается в том, как мы можем игнорировать явные отвлекающие факторы, когда они повторяются. Счета, ориентированные на достижение цели, предлагают использовать активный механизм, основанный на ожиданиях, для ослабления отвлекающего сигнала (например,g., прогнозирующее кодирование), тогда как учетные записи, основанные на стимулах, предполагают, что сигнал-отвлекающий фактор ослабляется из-за пассивных изменений нейронной активности и конкуренции между элементами (например, адаптация). Чтобы проверить эти конкурирующие учетные записи, мы измерили ответы фМРТ по конкретным предметам в зрительной коре головного мозга человека во время задачи визуального поиска, в которой манипулировали историей испытаний (цвета непредсказуемо менялись или повторялись). В соответствии с основанным на стимулах описанием подавления дистракторов на основе истории, мы обнаружили, что повторяющиеся одиночные дистракторы подавлялись, начиная с V1, и подавление дистракторов не усиливалось в более поздних визуальных областях.Напротив, мы наблюдали признаки целенаправленного улучшения цели, которые отсутствовали в V1, увеличивались во всех визуальных областях и не модулировались историей стимулов. Наши данные показывают, что история стимулов не изменяет целевые ожидания, а скорее модулирует канонически управляемые стимулами сенсорные реакции, чтобы способствовать интегрированному во времени представлению приоритета.

    ЗНАЧИМОЕ ЗАЯВЛЕНИЕ:

    Визуальный поиск означает нашу способность находить то, что мы ищем, в загроможденном визуальном мире (например,g., находя свои ключи). Чтобы выполнить визуальный поиск, мы должны объединить информацию о наших целях (например, «найти красный брелок»), окружающей среде (например, заметные элементы привлекают ваше внимание) и изменениях в окружающей среде (например, история стимулов). Хотя предыстория стимула влияет на поведение, нейронные механизмы, которые опосредуют эффекты, обусловленные историей, остаются предметом обсуждения. Здесь мы использовали фМРТ и методы многомерного анализа, чтобы измерить обусловленные историей изменения нейронного представления элементов во время визуального поиска.Мы обнаружили, что история стимула повлияла на представление заметного «всплывающего» отвлекающего фактора, начиная с V1, предполагая, что история стимула действует через модуляцию в ранней сенсорной обработке, а не на целевые ожидания.

    Сноски

    • Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих финансовых интересов.

    • Исследование поддержано грантом Национального института глазных болезней R01 EY025872 (J.