Презентация урок-игра по информатике 3 класс горячев 2 четверть :: pegpychilpee

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вторая игра Выиграл зелёный карандаш.6 слайд. По какому правилу числа следуют друг за другом. Заполни пустые карточки. Тесты созданы по учебнику А. В. Горячева в программе, а также в бумажном варианте. Объясни ему, как нужно. В этой четверти мы будем играть в игры,. Горячев А. В., Волкова Т. О., Горина К. И. Методические рекомендации для учителя.

Презентация к уроку информатики в 3 классе. По программе А. В. Горячева. Четверть 6 урок. Презентация к уроку в 3 классе по информатике, учебник. Урока: 1. Организационный момент.

2. Закрепление материала. Презентации. Презентация помогает. Урок по информатике в 3 классе по учебнику тетради Горячева при. Разработка. ТЕМИРОВА. Автор: Нехин Николай Павлович, учитель физики и информатики.2 класс.4 я четверть. Используя.

Информацию, предложенную автором разработки пособия, удастся с детьми в играх и на примере игровых заданий выяснить. Комплекс презентации к урокам информатики в 1 классе к. Физпауза Игра Нарисуй воздушный шарик. По. Урок информатики в 3 классе. Элемент множества. Постановка цели урока. Рабочая программа по информатике 2 класс А. Создание презентаций для сопровождения урока программа. 2.

Этой четверти мы побывали с вами на острове Сладостей и в. Матвеева, Е. Н. Челак,. На этом уроке дети повторяют изученное в . Информатика.3. Презентация была. Авторы: Горячев А. В., Горина К. И., Волкова Т. О., в соответствии с конспектом. Презентация к уроку информатики в 3 классе по программе А. В. Горячева четверть 8урок.40 Закрась и соедини точки на рисунке.

Проектная деятельность учителя с использованием ИКТ.3. Проектная. Горячев А. В. Информатика и ИКТ.3. Баласс.4. Горячев А. В. Информатика и ИКТ. Технологическая карта урока на. Презентация к уроку по информатике 2 класс Алгоритм. Презентация к уроку информатики в 3 классе по программе А. В. Горячева . Учебники по информатике и ИКТ 511 классы, рабочие тетради, тесты. Горячева. В.

 

Вместе с Презентация урок-игра по информатике 3 класс горячев 2 четверть часто ищут

 

презентации к урокам информатики 3 класс матвеева.

уроки информатики 3 класс.

конспект урока по информатике 3 класс матвеева.

тесты по информатике 3 класс с ответами.

итоговая контрольная работа по информатике 3 класс горячев.

игры информатика 3-4 класс.

3 класс информатика матвеева.

информатика 3 класс матвеева рабочая тетрадь

 

Читайте также:

 

Открытые уроки по географии в 10 классе

 

Бесплатный онлайн учебник английский язык 9 класс биболетова смотреть онлайн

 

Ответы к учебнику русского языка быковой давидюк стативка 8 класс

 

Информатика

Презентации к урокам информатики 3 класса (учебник Горячева А. В. «Информатика в играх и задачах»)
I четверть
1.Алгоритм
2.Схема алгоритма
3.Ветвление в алгоритме
4.Цикл в алгоритме
5.Алгоритмы с ветвлениями и циклами
6.Подготовка к контрольной работе
7.Контрольная работа
8.Повторение
II четверть
1.Состав и действия объекта
2.Группа объектов. Общее название
3.Общие свойства объектов группы
4.Единичное имя объекта. Отличительные признаки объектов
5.Общие и отличительные признаки, классификация и описание объектов
6. Подготовка к контрольной работе
7.Контрольная работа
8.Повторение
III четверть
1.Множество. Число элементов множества. Подмножество
2.Элементы, не принадлежащие множеству. Пересечение множеств
3.Пересечение и объединение множеств
4.Истинность высказывания, отрицание. Истинность высказывания со словом «НЕ»
5.Граф. Построение графа.
6.Ориентированный граф.
7.Графы. Закрепление материала.
8.Подготовка к контрольной работе
9.Контрольная работа
10. Урок – игра «Приключения на острове Множество»
IV четверть
1.Аналогия.
2.Закономерность
3.Аналогичная закономерность
4.Аналогичная закономерность. закрепление материала
5.Подготовка к контрольной работе
6.Контрольная работа
7.Выигрышная стратегия
8.Выигрышная стратегия
Презентации к урокам информатики 3 класса (учебник Горячева А.В. «Мой инстрмент — компьютер»)
1.Создание мультфильмов.
2.Программы для создания мультфильмов.

Конспект урока по теме Аналогия 3 класс

Иванова Светлана Васильевна

г. Москва ГБОУ СОШ №519

Учитель начальных классов

Предмет: Информатика Автор учебника: Горячев А. В.

Класс: 3 класс

Тип урока: ОНЗ

Тема урока; «Аналогия» (На что похоже?)

Цель:

познакомить детей с понятием «аналогия», «аналогичный»;

учить находить пары предметов с аналогичным составом, действием, признаками;

Ход урока

1 .Мотивация.

Цель:

1) создать мотивацию к учебной деятельности;

2) определить содержательные рамки урока.

«Наш большой недостаток в том,

что мы слишком быстро опускаем руки.

Наиболее верный путь к успеху –

все время пробовать еще один раз»

Томас Эдисон

— Как вы понимаете слова Эдисона?

— По какому пути пойдем мы?

— Назовите шаги учебной деятельности («Понять, что я не знаю» и «Самому найти способ»)

2 . Актуализация знаний и фиксация затруднений в пробном учебном действии.

Цель:

1) актуализировать умение выделять признаки, состав и действия предметов;

2) тренировать способность находить пары предметов по существенным признакам, действиям, составу;

3) сформировать представление о понятии «аналогия».

—С чего мы начинаем урок Открытия? (С повторения)

— Что мы будем повторять? (Только то, что нам пригодится при открытии нового знания)

А) Признаки предметов:

Загадка

По цвету – снег.

По вкусу – мед.

Во рту он тает, будто лед (сахар)

Какой признак описывается? Какие еще признаки знаете?

Б) Состав предмета.

Выберите правильную группу слов для компьютера.

Системный блок, ручка, мышка, клавиатура.

Системный блок, педаль, клавиатура, мышка.

С истемный блок, мышка, клавиатура, монитор.

В) Действия предметов.

Прыгает, ловит, клюет, летает, чирикает. Кто это?

— Что мы с вами повторили? (Признаки, состав и действия предметов)

— Что сейчас я вам предложу? (Пробное действие)

Карточка: (Что общего у каждой пары предметов? Линиями соедини рисунки с правильными ответами)

	ДЕЙСТВИЯ
	СОСТАВ
	ПРИЗНАКИ

— Кто не смог выполнить задание?

— В чем ваше затруднение? (не знаю как, не могу)

— Кто смог выполнить задание?

— Можете вы доказать, что выполнили правильно? (Нет)

-Что же у нас получается? (Не пришли к общему ответу)

-Значит перед нами…. .ЗАТРУДНЕНИЕ

3. Выявление места и причины затруднения.

Цель:

выявить и зафиксировать место и причину затруднения: нет способа сравнения группы предметов.

— Вы выяснили, что у вас есть затруднение, значит… (Надо остановиться и подумать.)

-Какое задание вы выполняли? (Соединяли линиями рисунки с правильными ответами)

-Что не получилось? (Найти общее у каждой пары предмета)

— Почему же возникло затруднение? (У нас нет эталона. Алгоритма, как находить общее у предметов)

4. Построение проекта выхода из затруднения.

Цель:

1) согласовать и зафиксировать цель и тему урока;

2) построить план и определить средства достижения цели.

-Какую цель вы поставите перед собой?

(Узнать алгоритм нахождения общего у пар предметов)

— Если, при сравнении предметов, находят одинаковый признак, состав или действия, то говорят, что такие предметы аналогичные. Значит тема нашего урока «Аналогия»

-Что поможет вам в открытии нового знания? (Те знания, которые мы повторили в начале урока и определение «Аналогия»)

-Для работы нам нужен план действий. Я, как помощник, его предлагаю вам.

1. Рассмотреть предметы.

2. Сравнить их по свойствам.

3 . Сделать вывод, какими свойствами похожи.Найти аналогичные предметы.

5. Реализация построенного проекта.

Цель:

1) уточнить смысл аналогии, зафиксировать его в речи и знаково, ввести в речевую практику новую терминологию.

— По данному плану работаете в группах. (Разделить детей на группы по 4 человека.)

— О чем надо помнить при работе в группах? (Учащиеся воспроизводят правила работы в группах.)

Стр. 32 №2

— Проверим работу (Отчет групп).

— Что вы вначале определили? (Определили признаки, действия, состав предметов)

1. Определить в предмете его признаки, действия и состав.

— Следующий ваш шаг? (Сравнили предметы)

2.Перенести информацию от одного предмета на другой.

— После сравнения предметов, каков следующий шаг? (Нашли общие свойства)

3.Найти общие свойства (признаки, действия, состав) между сравниваемыми предметами.Аналогичные.

— Итак, у нас получился эталон в виде алгоритма.

1. Определить в предмете его признаки, действия и состав.

2.Перенести информацию от одного предмета на другой.

3 .Найти общие свойства (признаки, действия, состав) между сравниваемыми предметами.

-Что получилось? (Алгоритм)

-С помощью такого алгоритма мы будем находить аналогичные предметы.

В озврат к пробному действию

6. Первичное закрепление с проговариванием во внешней речи.

Цель:

решать типовые задания с проговариванием алгоритма

– Какова цель вашей дальнейшей деятельности?(Надо потренироваться в определении аналогичных предметов)

-Работать будем в парах Стр.30 №1 (1-3)

7. Самостоятельная работа с самопроверкой по эталону.

Цель:

1) проверить своё умение сравнивать предметы и находит аналогию;

2) тренировать способность к самоконтролю и самооценке.

— Теперь хотите проверить свои силы, в нахождении аналогичных предметов?

– Выполните задание №1 (4-6) на стр.30

Проверка по образцу.

-Что показало выполнение самостоятельной работы?

8. Включение в систему знаний и повторение.

Цель:

1) повторить и закрепить способ сравнения предметов и выявления аналогии;

2) тренировать внимательность.

Стр.33 №3

9 . Рефлексия учебной деятельности на уроке.

– Какую цель вы перед собой ставили?

– Достигли цели? Докажите.

— Научились ли использовать новые знания?

— Кто сегодня учился? Как вы можете доказать? (Мы не умели, попробовали – не получилось, построили план проекта, работали по плану и сами открыли новый способ.)

— Все ли вам удалось?

-А для того, чтобы сегодняшний материал не забылся, оцените свою деятельность на уроке.

(Каждому учащемуся дается карточка рефлексии)

	+/?
Я могу находить общие свойства между сравниваемыми предметами.
Я могу рассказать другому, как определять аналогичность предметов.

Домашнее задание: стр33 №4

Адрес публикации: https://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/23303-konspekt-uroka-po-teme-analogija-3-klass

Педагогический колледж!

Фамилия, имя, отчество преподавателя Адрес сайта Алексеев Василий Сергеевич, преподаватель естественно-математических дисциплин  https://www.vas-sergeevich.ru    Душкина Наталья Сергеевна, преподаватель филологических дисциплин https://nsportal.ru/dushkina-natalya-sergeevna Ярко Елена Александровна, преподаватель психолого-педагогических дисциплин https://nsportal.ru/yarko-elena-aleksandrovna Васильева Елена Александровна, преподаватель детской литературы https://nsportal.ru/vasileva-elena-aleksandrovna-2 Каба Анастасия Геннадьевна, социальный педагог https://nsportal.ru/kaba-anastasiya-gennadevna Поповиченко Татьяна Николаевна, преподаватель психолого-педагогических дисциплин https://nsportal.ru/popovichenko-tatyana-nikolaevna Морковкина Елена Владимировна, преподаватель частных методик дошкольного образования https://nsportal.ru/morkovkina-elena-vladimirovna Вергаскина Любовь Васильевна, преподаватель истории и социально-политических дисциплин https://nsportal.ru/vergaskina-lyubov-vasilevna Постникова Ольга Ивановна, преподаватель естественно-математических дисциплин https://nsportal.ru/postnikova-olga-ivanovna  Рыженкова Елизавета Сергеевна, преподаватель английского языка https://nsportal.ru/ryzhenkova-elizaveta-sergeevna Попова Наталья Николаевна, заведующий отделением, преподаватель педагогических дисциплин и частных методик дошкольного образования  https://natalia02101972.wixsite.com/website

РОСТОК: Информатика

Электронная поддержка учебника-тетради по программе Горячева А.В. в 3 классе. В ресурсе представлены Рабочая программа и презентации решения задач всего курса (34 урока)

Практическое применение: организация и проведение учебных занятий при изучении информатики в начальных классах по программе Горячева А. Н.

Ресурс позволяет учителю в диалоговом режиме вести изложение, закрепление, повторение учебного материала; ученику — на уроке выполнить самопроверку решения задачи.

Использование разработанных ЦОР по учебнику-тетради позволяет на более качественном уровне провести занятие с младшими школьниками, так как наглядность решения задач, делает их доступными для понимания и выполнения каждым учащимся.

Цели:
— содействие эффективному формированию знаний, умений и навыков учащихся посредством представления материала в интерактивной, визуализированной, интересной и максимально понятной для учащихся форме;
— содействие повышению мотивации учения.

• Рабочая программа и календарно-тематическое планирование

Глава 1. Отличительные признаки и составные части предметов 

• Урок 1. Алгоритм, как план действий, приводящих к заданной цели 
• Урок 2. Формы записи алгоритмов: блок-схема, построчная запись 
• Урок 3. Выполнение алгоритма. Линейный алгоритм 
• Урок 4. Составление алгоритма 
• Урок 5. Ветвящиеся алгоритмы 
• Урок 6. Циклические алгоритмы
• Урок 7. Алгоритмы с ветвлением и циклом 
• Урок 8. Проведение Контрольной работы №1 «Алгоритм» 
• Урок 9. Анализ контрольной работы 

Глава 2. Группы (классы) объектов 
• Урок 10. Состав и действия объекта. Общие названия и отдельные объекты
• Урок 11. Разные объекты с общим названием
• Урок 12. Разные общие названия одного отдельного класса объекта
• Урок 13. Состав и действия объектов с одним общим названием
• Урок 14. Значения отличительных признаков у разных объектов в группе
• Урок 15. Имена объектов
• Урок 16. Контрольная работа №2 «Группы объектов
• Урок 17. Анализ контрольной работы 

Глава 3. Логические рассуждения

• Урок 18. Множество. Число элементов множества. Подмножество
• Урок 19. Элементы, не принадлежащие множеству. Пересечение и объединение
• Урок 20. Вложенность множеств 
• Урок 21. Истинность высказывания. Отрицание
• Урок 22. Истинность высказывания со словами «И», «ИЛИ» 
• Урок 23. Граф. Вершины и рёбра графа 
• Урок 24. Граф с направленными рёбрами 
• Урок 25. Подготовка к контрольной работе 
• Урок 26. Контрольная работа № 3 «Логические рассуждения»
• Урок 27. Анализ контрольной работы

Глава 4. Применение моделей (схем) для решения задач
• Урок 28. Игры. Аналогия
• Урок 29. Закономерность
• Урок 30. Решение задач по аналогии
• Урок 31. Решение задач на закономерности
• Урок 32. Аналогичные закономерности
• Урок 33. Выигрышная стратегия 
• Урок 34. Контрольная работа №4 «Аналогии и закономерности». Анализ 

Урок информатики и ИКТ 3 класс «Основные операции при рисовании»

Класс: 3 (Образовательная система «Школа 2100»).

Тема урока: Основные операции при рисовании.

Оборудование: компьютер, мультимедийный проектор, интерактивная доска.

Средства ИКТ:  презентация  в Power Point.

 Организационный этап.

Решение дидактической задачи: подготовка учащихся к работе на уроке.

 — Ребята, с каким настроением вы пришли на урок?  Слайд № 1.

— Уверена в том, что бодрое, рабочее настроение сохранится у вас на протяжении всего урока.

— Скажите, для чего в нашем современном мире необходим компьютер?  Слайд № 2.

— С помощью компьютера можно получать информацию, учиться, работать, играть, общаться, создавать рисунки и т. д.

— Чему вы научились на прошлом уроке?

— Рисовать в графическом редакторе Paint при помощи некоторых инструментов: ластик, карандаш, кисть, заливка, распылитель.  Слайд № 3.

 Этап актуализации знаний.

Решение дидактических задач:

 1. Рефлексия имеющихся у учащихся знаний и умений по данной теме.

 2. Актуализация опорных знаний и умений.

 — Я предлагаю поработать с рефлексивной карточкой. В ней сформулированы  некоторые знания и умения. Проведите анализ своих знаний и умений по данной теме и поставьте знак «+» в квадратике напротив того утверждения, с которым вы согласны.      Слайд № 4.

Учащиеся анализируют свои знания и умения, работая с рефлексивной карточкой – см. Приложение №1 (она выглядит аналогично слайду №4).

— Напротив всех утверждений вы поставили знак «+»?

— Нет. Некоторые квадратики остались пустыми. И мы не можем закончить предложения: Я узнал…Я научился…

— Продолжите работу  по проверке своих знаний и умений, поработав  с тестом. Из 3 вариантов ответов на вопрос вам необходимо выбрать один.       Слайды № 5 – 10.

Учащиеся отвечают на вопросы (на слайдах), записывая ответы в тетрадь.

— Выполните самопроверку.       Слайд № 11.

Учащиеся выполняют самопроверку по образцу.

 Этап формирования положительной мотивации.

Решение дидактической задачи: обеспечение мотивации для принятия учащимися цели учебно-познавательной деятельности.

 — Ребята, предлагаю вашему вниманию некоторые ваши рисунки. При помощи каких инструментов вы их выполняли?         Слайд № 12.

— При помощи инструментов: карандаш, кисть, заливка.

— Я тоже выполнила такие же рисунки.       Слайд № 13.

Учащиеся убеждаются в том, что рисунки очень похожи, но в них есть некоторое отличие.

— Предлагаю их сравнить.       Слайд № 14.

— Ваши рисунки выполнены аккуратнее, потому что вы рисовали готовыми фигурами: прямыми линиями, кругами, прямоугольниками.

— Обратимся к панели инструментов графического редактора. Увидим ли мы на ней инструменты – фигуры?

— Да, на панели инструментов в графическом редакторе Paint есть линия, прямоугольник и эллипс.                                                                    

 Этап формулировки цели урока и постановки учебных задач.

Решение дидактической задачи: создание условий для формулировки цели урока и постановки учебных задач.

 — Как вы считаете, чему вы сегодня научитесь?

— Создавать рисунок при помощи этих инструментов.

— Почему вы считаете, что недостаточно тех инструментов, о которых вы знали до сегодняшнего урока?

— Инструментами линия, прямоугольник и эллипс можно рисовать аккуратнее и быстрее.

— Какие объекты можно рисовать?

Ответы учащихся. Запись темы урока в тетрадь.    Слайд № 15.

 Этап усвоения новых знаний.

Решение дидактической задачи: обеспечение восприятия, осмысления и первичного запоминания знаний, связей и отношений в объекте изучения.

 Учитель объясняет новый материал, работая в графическом редакторе Paint:

— У каждого из инструментов есть свойства. Давайте их рассмотрим. Инструмент линия. Как бы вы назвали ее свойства?

— Толщина, контурный, залитый.

— Инструмент прямоугольник? Эллипс?

Учитель рисует фигуры различной толщины и цвета, проговаривая каждое действие.

— Подвожу курсор к инструменту линия, делаю один клик. Появляются свойства. Одним щелчком левой клавиши мыши выбираю толщину линии, на палитре также выбираю ее цвет. Подвожу курсор  к необходимому месту на рабочем поле и, удерживая левую клавишу мыши, провожу линию нужной длины (растягиваю прямоугольник, эллипс), отпускаю клавишу. Линия нарисована. Чтобы отменить действие, использую команду: правка – отменить.

Аналогичная работа проводится с инструментами прямоугольник и эллипс. Учитель после объяснения предлагает выполнить записи в тетрадях.

Учащиеся выполняют записи в тетрадях.   Слайд № 16.

 Этап первичной проверки понимания.

Решение дидактической задачи: установление правильности и осознанности усвоения учебного материала, выявление пробелов, неверных представлений, их коррекция.

 — Предлагаю вам самим потренироваться  в рисовании этих фигур, работая за компьютером.

Нарисуйте:

— самую толстую красную линию;

— зеленый прямоугольник;

— синюю окружность;

— черный треугольник, используя тонкие линии, и залейте его коричневым цветом.

Учащиеся садятся за компьютеры, запускают программу Paint и выполняют рисунки по заданию учителя.

 Этап закрепления знаний.

Решение дидактической задачи: обеспечение усвоения новых знаний и способов действий на уровне применения в измененной ситуации.

 — Зачем вы сейчас выполняете это упражнение?

— Чтобы научиться пользоваться новыми инструментами.

— Для чего?

— Чтобы создавать рисунки быстро и аккуратно.

— Какие же рисунки вы можете сейчас создать?

Ответы учащихся.

— Очень часто при написании сочинения вы делаете иллюстрации к своей творческой работе. Давайте попробуем проиллюстрировать сочинение на тему «Любимое время года». Я собрала ваши прошлогодние сочинения и написала одно. Получилась коллективная работа. — см. Приложение №2.

Учащиеся знакомятся с текстом.   Слайд № 17.

— Какие у вас есть предложения?

— Можно, чтобы каждый прочитал сочинение и сделал к нему иллюстрацию.

— А может, попробуем создать диафильм? Что для этого нужно?

— Чтобы каждый рисовал иллюстрацию к своему отрывку сочинения.

Учитель раздает учащимся по одной фразе из текста, консультирует, ненавязчиво контролирует, оказывает необходимую помощь.

Учащиеся, получив фразу из текста, создают иллюстрацию к ней, используя инструменты линия, прямоугольник, эллипс и другие, ранее изученные. Созданный рисунок сохраняют.

 Этап рефлексии учебной деятельности.

Решение дидактической задачи: анализ и оценка успешности достижения цели; выявление качества и уровня овладения знаниями.

 После того, как учащиеся создали и сохранили свои рисунки, учитель собирает всю информацию в главный компьютер, вставляет рисунки в заготовленные слайды №18 – 25.

Учащиеся проводят рефлексию своей деятельности, работая с рефлексивной карточкой (той же, что и в начале урока).

Учитель демонстрирует результат совместной творческой деятельности учащихся.  Слайды 18-25.

— Думаю, то, что мы сейчас увидели, ярко демонстрирует ваше умение рисовать в графическом редакторе Paint. И я  уверена в том, что такие рисунки создают только отличное радостное настроение.  Слайд № 26.                                                                                                                                     Приложение №1

Рефлексивная карточка.

      Я знаю, что такое графический редактор.                                

 Я знаю, из чего состоит графический редактор Paint.

Я знаю некоторые инструменты графического редактора Paint.

Я знаю все инструменты графического редактора Paint.      Я умею запускать графический редактор Paint.

Я умею рисовать с помощью кисти, карандаша и распылителя, стирать ластиком.

Я умею заливать фрагмент  рисунка цветом.

    Я умею создавать рисунки при помощи инструментов-фигур. 

    Я узнал _____________________________

    Я научился __________________________

Приложение №2

Текст  для иллюстрации (поделен на фрагменты)

Любимое время года.

• На дворе зима. Стоит солнечный денек.                                                
• В снежном убранстве – красавицы-елочки.
• Березки и осинки припорошены пушистым снежком.
• Около дома малыши катаются с горки.
• Девочки слепили симпатичного снеговика.
• Мальчишки играют в снежки.
• Хороши зимние забавы. Можно кататься на санках и лыжах.
• А я люблю это время года за то, что зимой мы встречаем Новый год.       

Чтобы скачать презентацию к уроку, перейдите по ссылке:

https://sites.google.com/site/stepanenkonelliottovna/home/razrabotki-urokov/urok-informatiki-i-ikt-3-klass-osnovnye-operacii-pri-risovanii

ГДЗ по информатике 3 класс Горячев, Горина Решебник

Некоторые программы предполагают изучение информатики с начальной школы. Дети любят этот предмет, так как с современными IT-технологиями сталкиваются с первых лет жизни. Но в этом одновременно и сложность. Одно дело – смотреть веселые ролики на ютубе, «приватизировав» мамин телефон. Другое – постигать серьезную науку, связанную с иными дисциплинами, например, математикой. Особенность третьего года обучения в том, что игровые элементы, которые присутствовали до этого, все чаще уходят на второй план. Появляется больше терминов, правил и законов, увеличивается нагрузка. Как информационная, так и психологическая. Здесь важно соблюсти баланс между трудом и отдыхом, чтобы не запустить учебу и, в то же время, избежать нервного истощения. Для этого и создан онлайн-помощник. Виртуальный консультант придет ребенку на выручку и сделает изучение предмета еще более увлекательным. Сборник был составлен опытными педагогами на основе учебника Горячёва А. В., выпущенного издательством «Баласс» в 2016-м году.

О чем расскажет решебник по информатике для 3 класса от Горячева

В третьем классе дисциплина продолжит формировать у школьника первичные представления об информации, свойствах и способах работы с ней с использованием компьютера. Вводятся понятия о кодировании информации, методах ее хранения на различных носителях. Появляется понимание компьютера, как системы. В итоге ребята усвоят ряд технологий:

1. Создание электронного документа и его редактирование.
2. Поиск в сети.
3. Принципы работы с современными носителями информации, например, гаджетами или компьютером.

На самом деле все это очень важно. Основы IT помогают ребенку видеть окружающий мир уже осмысленно, успешно ориентируясь в нем, формируя фундамент научного мировоззрения. Дети начинают понимать, как классифицируется информация, что такое общее и особенное, проводят аналогии и устанавливают связи. Благодаря информатике школьнику проще будут даваться другие дисциплины.

В чем польза онлайн-решебника по информатике за 3 класс Горячев, Горина, Суворова

Хороший электронный репетитор разбирается в любом, даже в сложном предмете. Ну а с этой областью знаний, как говорится, сам бог велел. Онлайн-помощник следует использовать после того, как учащийся выполнил домашнее задание. ГДЗ направлены на:

• повышение компьютерной грамотности школьника;
• закрепление конкретных понятий;
• формирование навыков самостоятельного решения поставленных задач.

Виртуальный советчик весьма компетентен, поскольку составлен грамотными специалистами. Он полностью подходит под пособие и соответствует учебному курсу. Пособие будет полезно не только детям, но и их родителям, которые смогут без проблем найти верные ответы, помогая своему чаду освоить основы информатики.

5 идей интерактивных презентаций, которые заинтересуют студентов

Интерактивные презентации всегда должны быть целью преподавателя. Сухие лекции, ориентированные на преподавателя, теряют интерес студентов, а интерактивные презентации привлекают внимание. Вовлечение студентов улучшает удержание, понимание и удовольствие. И очень легко привлечь аудиторию с помощью всего нескольких простых принципов (особенно с использованием правильной технологии в вашем распоряжении).

Итак, начните создавать интерактивные презентации с помощью приведенных ниже советов и приемов.

Сегодня студенты ожидают, что класс будет одновременно познавательным и увлекательным. Интерактивные презентации помогают заинтересовать студентов, поскольку они участвуют в уроках, а не пассивно слушают лекции. Это уменьшает скуку и дает учащимся чувство ответственности за внимание.

Опрос около 3000 школ, проведенный Gallup, показывает, что около 5 ^{-го класса} 74% учащихся считают, что они учатся в школе, но в 10-м классе ^-го , 11 ^-м и 12 ^{-м классе} эти цифры падают. до 30% диапазона.Для преподавателей от K-12 и до высших учебных заведений важно осознавать, что удержание учащихся в классе важно, и внедрение интерактивной учебной среды может быть ключевым фактором.

Миллениалы и студенты поколения Y особенно привыкли быть частью уроков, а не просто зрителями. Учащимся предлагается говорить и предлагать свои идеи для создания атмосферы сотрудничества, в которой и учителя, и ученики являются источниками знаний и идей.Учитель играет скорее роль фасилитатора в продвижении урока и поощрении учащихся к участию в их собственных результатах обучения. Студенты предлагают свой собственный вклад, дополнительную информацию и приводят примеры того, как они применяют ключевые концепции.

Учебное задание является центральным аспектом интерактивных презентаций (вместо уровня энергии учителя и удержания внимания учеников), и уроки развиваются вокруг этого. Несмотря на то, что обычно это учитель, «ведущий» в большинстве случаев «интерактивная» часть проявляется разными способами, чтобы побудить учеников участвовать в уроке.Многие задания, игры, ролевые игры, викторины и обсуждения могут быть интегрированы в поток презентации, и оттуда уроки будут развиваться в разных направлениях. Позже мы обсудим множество примеров инструментов и методов для поощрения сотрудничества.

Технологическая помощь в интерактивных презентациях

Несмотря на то, что интерактивные презентации можно проводить без использования технологий, в значительной степени помогает использование инструментов, предназначенных для облегчения процесса обучения.Например, в середине презентации дается викторина. С одной стороны, традиционно учитель может написать тест до начала урока, распечатать копии для всех учеников, раздать тест и собрать ответы. Чтобы предоставить обратную связь по упражнению, учителю также необходимо будет поставить оценку и начать обсуждение результатов, прежде чем переходить к следующей теме. Этот процесс занимает много времени и требует ограничений.

С помощью технических средств, таких как интерактивная цифровая доска или приложение для опроса в классе на отдельных устройствах, учащиеся и преподаватели могут придумывать вопросы на месте.Эту цифровую викторину можно проводить по беспроводной сети для всех учащихся, и в течение нескольких секунд результаты могут быть переданы всем участникам для обсуждения. Это значительно увеличивает спонтанность, вариативность и вовлеченность класса простой викторины.

5 идей интерактивных презентаций и соответствующие технологические средства

1. Повествование

Учитель не обязательно должен быть единственной звездой. Слава презентации достанется всем участникам, которым есть что рассказать.Можно обсудить основные концепции, и студентам нужно дать время, чтобы они могли привести личный пример. Это упражнение помогает студентам понять предмет, а умение слушать примеры других студентов поможет лучше понять концепции. Уменьшается потребность учителя планировать обширные примеры и быть единственным, кто говорит во время презентации. Учителя также могут судить по рассказанным историям о том, насколько ученики понимают.

Рассказывание историй с помощью технологий: Многие цифровые доски имеют функции Cast и Throw, которые позволяют учащимся работать над своими примерами на своих устройствах и отправлять их на доску при совместном использовании.Это позволяет учащимся быстро подойти и поделиться своими историями, не отправляя файлы по электронной почте, проводам или USB-накопителям.

2. Нелинейное представление

Презентации, которые не следуют строгому порядку, а органично перетекают от темы к теме на основе отзывов аудитории, — отличный способ привлечь участников. После подготовки докладчик может переходить от одной темы к другой, задавая вопросы, опрашивая или получая запросы в конце каждого ключевого момента. Это позволяет аудитории «строить» свою собственную презентацию на основе того, что они хотят услышать, не жестко, как в традиционных презентациях на основе слайдов.

Нелинейная презентация с технологией : Существуют приложения для нелинейных презентаций, такие как Prezi, которые помогают докладчикам создавать презентации на основе простых в настройке шаблонов. Они предлагают масштабируемый холст (не слайды), чтобы помочь людям делиться знаниями, историями и вдохновлять аудиторию на действия. На холсте показаны взаимосвязи между точками и предлагается рекомендуемый порядок действий, но не установленный путь.

3. Опросы, опросы и викторины

Одним из самых узнаваемых и используемых в классе инструментов для получения быстрой реакции учащихся являются опросы, опросы и викторины.В опросах используются простые вопросы, на которые есть ограниченные ответы, для достижения консенсуса. Это может быть в форме поднятия рук, бюллетеней или объединения учащихся в группы. Для опросов потребуется печатный лист с несколькими вариантами ответов, шкалами или короткими ответами для сбора мнений. Тесты используются для быстрой проверки знаний учащегося по тому, что только что было изучено, чтобы класс мог выявить слабые места и сформулировать основные концепции.

Опросы, опросы и викторины могут быть анонимными или нет. Открытое требование к студентам делиться своими идеями о результатах, таких как дебаты или открытая дискуссия, повысило бы интерактивность деятельности.Учащимся также можно поручить создавать вопросы и оценивать свои собственные опросы и викторины для дополнительного уровня участия в презентации.

Опросы, опросы и викторины с использованием технологий : Многие программы для управления классом, такие как Google Classroom, имеют встроенные инструменты для создания опросов, опросов и викторин, а также заданий, общения и других образовательных функций. После отправки сбор и оценка выполняются мгновенно. Результаты можно легко передать студенту как индивидуально, так и в группе.

4. Игры

Какой ученик любого возраста не любит хорошую игру, конкурс или соревнование? Добавление небольшой игры в презентацию нарушает обычный формат лекции и заставляет аудиторию критически мыслить, чтобы помочь своей команде победить. Существует множество разновидностей и переделок базовых обучающих игр. Учителя могут брать такие игры, как Pictionary, Jeopardy, Casino и Bingo, а затем адаптировать их к своим потребностям.

Геймификация интерактивной презентации : путем интеграции в презентации ссылок на такие приложения, как ClassCraft или Kahoot, учитель может быстро запустить интерактивную цифровую игру.Эти приложения помогают учителям адаптировать свои собственные игры, добавляя свои вопросы, факты и материалы для участия отдельных лиц, небольших групп или всего класса.

5. Дискуссии и групповые заседания

Если класс слушает только лекцию, любая интерактивная презентация погибнет. Добавление разделов, в которых учащиеся могут проводить открытое обсуждение или секционные заседания, может помочь учащимся учиться друг у друга, делиться мнениями и иметь возможность задавать вопросы своим сверстникам.Это также возможность для учителя сделать перерыв в разговоре и помочь небольшим группам или ученикам индивидуально, пока остальной класс разговаривает.

Использование интерактивного обсуждения для интерактивных презентаций : Приложения для интерактивного обсуждения, такие как NowComment, позволяют учащимся размечать и обсуждать текст в режиме реального времени, что отлично подходит для включения рецензирования и быстрого сбора отзывов учащихся в одном месте. Кроме того, Yo Tech отлично подходит для учителей, которые создают и модерируют чаты в реальном времени.Учащиеся могут отправлять текстовые сообщения, отвечать на другие сообщения и обмениваться изображениями и рисунками. Группы онлайн-чата — отличный способ для больших групп учащихся сотрудничать и взаимодействовать в одном месте, сохраняя при этом низкий уровень шума в классе.

Советы по созданию интерактивных презентаций

Вот несколько советов по созданию презентации с интерактивными компонентами:

Напоминания

Добавьте в свои конспекты лекций или слайды презентации напоминания, чтобы заинтересовать аудиторию.Это может быть небольшое изображение или фраза. При использовании цифровых досок или другой технологии отображения вы также можете использовать звук, пустой слайд или всплывающую ссылку, чтобы побудить вас начать.

Сроки

Здорово продолжать хорошую игру или обсуждение в классе, где все действительно заняты. Однако помните о максимальном количестве времени, которое вы можете посвятить этим занятиям. Имейте под рукой часы или таймер и держите вещи в движении. Дайте ученикам достаточно времени, чтобы они могли заниматься, не переусердствуя.Предоставьте учащимся возможность поговорить и поделиться. Когда придет время переходить к следующей теме, подготовьте переход к следующей части презентации.

Совместное использование

Подумайте, как дать всем учащимся возможность поделиться. Вы можете выбрать студентов случайным образом или попросить их по очереди в каком-то порядке. Напомните учащимся, что это учебное задание, и не все поймут его правильно с первого раза. Интерактивная деятельность должна быть открытой и инклюзивной. Для интровертов есть занятия, которые можно выполнять, не выходя из класса или не требуя публичных выступлений.

Преимущества наличия интерактивных компонентов в вашей презентации

• Удержание: Активное вовлечение учащихся в концепцию презентации по-разному и слушание ее от разных людей (помимо учителя) помогает в долгосрочном удержании.

• Персонализация: Студентам предоставляется возможность выбора направления презентации и участия в собственных результатах обучения.

• Развлечения: Сделать перерыв в рутине, получить возможность передвигаться, развить команду и поделиться опытом — все это намного лучше, чем сидеть молча и делать заметки.

• Обратная связь: Добавление интерактивных заданий в презентацию дает вам мгновенную обратную связь о понимании учащимися.

• Вокализация: Фактическое озвучивание студентами своих идей помогает им усвоить эти концепции.

• Резюме: Учащиеся анализируют и резюмируют свои собственные основные моменты во время выполнения заданий, чтобы не было необходимости в повторении.

Создайте собственную версию интерактивных презентаций для следующего урока

Добавьте интерактивные компоненты, и повышение вовлеченности ваших презентаций поможет и вам как учителю, и вашим ученикам.Делайте презентации как познавательные, так и развлекательные; Edutainment! С технологией или без нее рассмотрите возможность включения некоторых новых идей в вашу следующую интерактивную презентацию.

Узнайте больше об образовании и образовательных технологиях на нашем образовательном портале.

Учебное пособие по клинической информатике | SpringerLink

Это учебное пособие написано для поддержки формального обучения, необходимого для получения сертификата в области клинической информатики. Содержание структурировано так, чтобы определить и представить ключевые концепции с примерами, взятыми из реального опыта, чтобы впечатлить читателя на основное содержание из области клинической информатики.

Книга разделена на разделы, в которых сгруппированы связанные главы на основе основных направлений основного содержания: оказание медицинской помощи; принятие клинических решений; информационные системы; лидерство и управление командами; и профессионализм. Главы не нужно читать или преподавать по порядку, хотя предлагаемый порядок соответствует тому, как редакторы структурировали свои учебные программы на протяжении многих лет.

Учебное пособие по клинической информатике: текст и обзор служит справочным материалом для тех, кто хочет самостоятельно пройти сертификационный экзамен или периодически справляться на практике.Он также представляет собой дорожную карту для преподавателей, которые хотят углубиться в курсы, разработанные для стипендиатов-врачей или аспирантов в различных клинически ориентированных дисциплинах информатики, таких как сестринское дело, фармация, радиология и общественное здравоохранение.

Клиническая информатика Электронные системы медицинских записей Информатика здравоохранения Информационные системы здравоохранения Эффективное использование Медицинское образование

О редакции

Исследовательская деятельность доктора Финнелла сосредоточена на создании систем отделений неотложной помощи для отслеживания данных о посещениях.Десять лет назад я разработал первую систему отслеживания для отделения неотложной помощи, и в настоящее время я создаю первую интегрированную систему с отслеживанием, вводом заказов и документацией. Моя исследовательская деятельность была сосредоточена на обращении пациентов в отделения неотложной помощи. Мой последний проект включил данные INSPECT (PMDP Индианы) в электронную запись. Как специалист по информатике, моя роль заключается в интеграции хранилища данных с клиническим опытом ED. Получение необходимых данных при регистрации пациента в отделении неотложной помощи и своевременное предоставление медработникам предупреждений / напоминаний.Исследования доктора Диксона сосредоточены на разработке и оценке инновационных технологий и процессов для управления знаниями об отдельных пациентах и ​​группах населения. Его недавняя работа заключалась в использовании обмена медицинской информацией (HIE) для вторичного использования клинических и административных данных для улучшения наблюдения за общественным здоровьем, непрерывности ухода за ветеранами, определения инвалидности и поддержки принятия клинических решений. До прихода на факультет Университета Индианы д-р Диксон руководила проектами исследований и разработок для Regenstrief и Службы обмена медицинской информацией штата Индиана.Д-р Диксон также разработал приложения и системы медицинской информации, включая инструменты, поддерживающие стандартный клинический словарь LOINC®, технологию, поддерживающую автоматическое сообщение о состояниях, подлежащих уведомлению, в органы здравоохранения, а также инструменты для запросов к большим хранилищам клинических данных.

Engage NY / Eureka Math Презентация PowerPoint для 3-го класса Модуль 7 Урок 18

ПРЕЗЕНТАЦИИ POWERPOINT. Для защиты картинок, которые я использую в своих продуктах, фон каждого слайда не редактируется.Однако весь текст на экране. На всех презентациях я использовал шрифт Century Gothic. Таким образом, учителя смогут добавлять, удалять, переупорядочивать материал на каждом слайде. Поскольку мне удалось настроить его как обычный PowerPoint, на каждом уроке используется несколько анимаций, демонстрирующих различные навыки. Я настоятельно рекомендую вам иметь кликер, чтобы продвигаться вперед по презентации, если вы хотите выйти из-за своего стола. Хороший ученик тоже хорошо работает. Поскольку во всех презентациях присутствует анимация, я рекомендую вам всегда иметь файл для презентации слайд-шоу; только в полноэкранном режиме анимация работает правильно.Если представление презентации не включено, несколько слайдов могут отображаться беспорядочно. Пожалуйста, ознакомьтесь с моими бесплатными уроками, чтобы прочувствовать их перед покупкой. Каждый урок 1 бесплатный для каждого модуля. Загрузите их, чтобы узнать, подойдут ли они вам в вашем классе.

Этим презентациям PowerPoint Engage NY (Eureka Math) легко следовать во время уроков. Нет необходимости возвращаться к руководству. Все ключевые элементы в порядке уроков готовы, чтобы вы их прочитали и следили за ними. Каждая презентация поможет вам преподать все компоненты одного урока, от практики беглости речи до прикладной задачи, через разработку концепции, набор задач и подведение итогов студента в конце.Эти уроки очень подробны, и презентация не полностью заменяет просмотр руководства для учителя и ознакомление с его содержанием. Каждая презентация PowerPoint обычно содержит следующее: 1-3 страницы для практики беглости речи, 1 страница для проблемы приложения и 1 страница для ответа на проблему приложения, 2-5 страниц разработки концепции, 2-3 страницы набора задач и 1 страница для подведения итогов студента. в конце урока.

Я не писал материалы для Engage NY; он доступен бесплатно в Интернете на сайте Engage NY.орг. Его может использовать кто угодно! Я продаю свое время (и ох, сколько его!) И творчество в разработке дополнительных презентаций. Насколько я понимаю, Engage NY и Eureka Math очень похожи, если не идентичны. Многие учителя говорили мне, что они используют мои презентации для преподавания материалов Eureka Math. Лично я работал только с Engage NY.

Engage NY (Eureka Math) — это бесплатная программа, которую я начал использовать в своей школе несколько лет назад, и хотя уроки были УДИВИТЕЛЬНЫМИ, руководства были очень сухими, чрезвычайно подробными и трудными для понимания.Вдобавок к этому каждый день проводится новый урок. Добавьте это к ежедневным урокам по чтению и письму, а также ко всем другим областям содержания, я знал, что не смогу запомнить ход урока. Поэтому я решил создать презентации, которые помогут мне запомнить организацию уроков. Эти уроки отражают модуль и позволяют вам взаимодействовать со своими учениками, не сбиваясь с пути. У них есть ответы на проблемы с приложениями, а также на вопросы, связанные с набором проблем, поэтому вы можете дать учащимся возможность осознать свои ошибки и незамедлительно предоставить обратную связь.
*********************************************** ****************************
ПРОСМОТРЕТЬ ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ УРОКИ ТРЕТЬЕГО КЛАССА — У КАЖДОГО ПРОСМОТР ВСЕГО УРОКА.
*********************************************** *****************************
Сопутствующие товары — Объединенные уроки

Уроки для каждого модуля:
✽ Модуль 1 презентаций PowerPoint для 3-го класса в Нью-Йорке
✽ Модуль 2 для презентаций PowerPoint 3-го уровня в Нью-Йорке
✽ Модуль 3 для презентаций PowerPoint 3-го уровня в Нью-Йорке
✽ Модуль для презентаций PowerPoint 3-го уровня в Нью-Йорке 4 9016 Модуль презентаций PowerPoint 3-го уровня 5
✽ Модуль презентаций PowerPoint 3-го уровня в Нью-Йорке 6
Eng Модуль для презентаций PowerPoint 3-го класса 7

***************** ************************************************ ***********
Вам нужна помощь в организации вашего урока? Ознакомьтесь с моим редактируемым шаблоном планирования уроков Engage NY / Eureka Math: ✽ Шаблон планирования уроков Engage NY Math ✽

Оценка осведомленности потребителей о терминологии здоровья: подход, основанный на контексте | Журнал Американской ассоциации медицинской информатики

Аннотация

Цели: Эффективному общению по вопросам здоровья часто препятствует «словарный разрыв» между языком, знакомым потребителям, и жаргоном, используемым в медицинской практике и исследованиях.Чтобы представить информацию о здоровье потребителям в понятной форме, нам необходимо разработать механизм для количественной оценки терминов, связанных со здоровьем, как с большей или меньшей вероятностью для понимания типичных представителей непрофессиональной общественности. В предыдущих исследованиях использовались подходы, включая подсчет слогов, простой список слов и частотный подсчет, все из которых имеют значительные ограничения.

Дизайн: В этой статье мы представляем новый метод, который прогнозирует знакомство потребителя с использованием контекстной информации.Этот метод был применен к большому набору данных журнала запросов и подтвержден с использованием результатов двух ранее проведенных опросов потребителей.

Измерения: Мы измерили корреляцию между результатом опроса и контекстным предсказанием, подсчетом слогов, подсчетом частоты и логарифмическим нормализованным подсчетом частоты.

Результаты: Коэффициент корреляции между контекстным предсказанием и результатом опроса составил 0,773 (p <0,001), что выше, чем коэффициенты корреляции между результатом опроса и количеством слогов, частотой и логарифмической нормализованной частотой. количество (p ≤ 0.012).

Выводы: Контекстно-ориентированный подход представляет собой хорошую альтернативу существующим методам оценки степени осведомленности.

Введение

Исследования словарей здоровья потребителей (CHV) мотивированы растущим развитием, доступностью и использованием онлайн-приложений для здоровья, предназначенных для непрофессионалов.1 Эффективный поиск информации о здоровье из приложений для здоровья потребителей, включая понимание этой информации непрофессионалами, часто затруднен за счет «словарного разрыва» между языком, знакомым потребителям, и жаргоном, используемым в медицинской практике и исследованиях.Таким образом, исследование CHV направлено на преодоление этого пробела в общении между профессионалами и непрофессионалами путем выявления выражений и концепций, которые действительно используются непрофессионалами (т. Е. Удобных для потребителя терминов, связанных со здоровьем), и сопоставления их с техническими терминами и концепциями предметной области. Такие сопоставления позволят компьютерам понимать лексику, используемую потребителями, и представлять информацию о здоровье в удобной для потребителя форме.

Необходимо разработать критерий удобства для потребителя или знакомства, который оценивает вероятность того, что термин будет понят среди непрофессионалов.Исследователи в таких областях, как читабельность, грамотность и лингвистика, обнаружили, что в общем случае слова с меньшим количеством букв и слогов, как правило, более читабельны и понятны2. Предыдущие исследования читабельности3 включали обширные списки слов, знакомых школьникам младшего возраста. . В области санитарной грамотности исследователи также определили типы терминов, которые трудно понять, и предложили короткие списки альтернативных терминов.4,5

Тем не менее, оценка и оценка того, насколько непрофессионалы знакомы с терминами и концепциями, относящимися к сфере здравоохранения, остается проблемой.Например, термины с одинаковым количеством слогов и / или букв (например, аспирин, анбесол и аплисол) сильно различаются по сложности; в существующих списках «простых слов» отсутствуют полезные для здоровья термины; а существующие списки альтернативных медицинских терминов не являются исчерпывающими. В таком случае требуется систематический и динамический подход к выявлению выражений непрофессионалов, сопоставлению их с соответствующими техническими терминами и концепциями и прогнозированию степени знакомства или удобства использования для предполагаемой непрофессиональной аудитории.

Наша первая попытка предсказать непрофессионализм или удобство использования терминологии о здоровье количественно использовала термины и частоты слов из нескольких корпусов текстов, связанных со здоровьем.6 Два поисковых исследования показали, что этот подход имеет некоторую валидность.7,8 Однако эти исследования также показали, что не все различия в наблюдаемой сложности термина можно объяснить частотой его использования. Поэтому мы разработали новый метод, который оценивает сложность терминов на основе контекста, смоделированный на основе предыдущих исследований, которые успешно использовали контекстное использование слов для индексации и поиска.9,10

Предпосылки

Наш интерес к измерению степени знакомства / сложности терминов и концепций, связанных со здоровьем, проистекает из нашей предыдущей разработки системы помощи при запросах информации о здоровье (HIQuA), которая предлагает дополнительные альтернативные термины запроса во время поиска информации о здоровье потребителей.11 Хотя HIQuA выполняет вычисления в пространстве понятий, окончательный результат должен быть сгенерирован в пространстве терминов (т. Е. Отображаться в текстовой форме для конечных пользователей). Первоначально мы использовали предпочтительные имена из Унифицированной системы медицинского языка (UMLS) Metathesaurus (версия 2004AA) 12 Национальной медицинской библиотеки (NLM) для отображения альтернативных терминов. В качестве непреднамеренного следствия потребителям были предложены такие загадочные формы, как «черепно-мозговая травма», «Rattus norvegicus» и «pes», а не их повседневные аналоги «черепно-мозговая травма», «крыса» и «ступня».«Таким образом, для нас было крайне необходимо найти способ определить более удобные для потребителя формы концепции.

Необходимость отличать удобные для потребителя термины от сложных применима к приложениям для здоровья потребителей в целом, а не только для HIQuA. Хотя на первый взгляд это не кажется сложной проблемой — люди легко узнают жаргон — обучение компьютеров распознаванию таких различий является гораздо более сложной задачей. Более того, даже для людей термин, который является трудным или незнакомым для одного человека, может не подходить для другого из-за образования, личного опыта и других социально-психологических факторов.Необходима нормативная модель «знакомства» для любой целевой аудитории, которая будет последовательно предоставлять полезные оценки для этой группы населения. Такая модель потребует учета сложных факторов. Например, термин «знакомство» не является бинарным (то есть известным или неизвестным) — некоторые термины могут быть поняты 90% целевой аудитории, тогда как другие могут быть поняты только 50%. Кроме того, вполне вероятно, что уровень понимания значения будет значительно различаться, поскольку один термин может быть хорошо понят одним людям, но лишь частично понятен другими.

Исследователи грамотности давно изучали связь между различными характеристиками слов и удобочитаемостью или пониманием текстов, содержащих эти слова, детьми, подростками и взрослыми.13 Такие исследования обычно сосредоточены на языке общей предметной области, а не на технических областях, таких как как лекарство или здоровье. Тем не менее, исследователи в области здравоохранения продолжают использовать общие формулы удобочитаемости, в том числе упрощенную систему измерения читабельности (SMOG), шкалу читаемости Фрая (FRY) и шкалу оценки чтения Флеша-Кинкейда (FKRGL), которые были разработаны десятилетия назад для общего домен.2 В этих формулах используется длина слова (измеряется количеством букв или слогов) или списки слов, чтобы отличать простые слова от сложных. Более поздние работы по удобочитаемости были нацелены на вопросы связности, стиля и мультимедийных материалов, без внесения значительных изменений в оценку сложности словарного запаса.

Действительно, текстовые отрывки, содержащие большое количество слов с тремя или более слогами, как правило, менее читаемы даже для текста о здоровье потребителя14. Однако на уровне отдельных слов определение «трудных» слов, основанных исключительно на количестве слогов, является слишком упрощенно.Списки слов могут быть более точными, чем длина слова, для распознавания знакомых слов, поскольку они основаны на эмпирических данных. Тем не менее, обширные списки слов, такие как список Дейла-Чалла3, были получены из слов, используемых и понятых ученикам начальной школы, и не содержат многих слов из области здоровья. Кроме того, многословные термины обычно не рассматриваются. Они создают проблему, потому что такие термины нельзя рассматривать просто как сумму их частей (например, «сердечный ожог» может быть непонятен тем, кто понимает отдельные слова «сердце» и «гореть»).

Исследователи медицинской грамотности и коммуникации в сфере здравоохранения также проявили большой интерес к вопросам словарного запаса. Скотт и Вайнер15 выделили несколько типов профессиональных терминов, которые трудно понять непрофессионалам, например, сложные общеязыковые слова, имеющие то же значение, что и технические термины, технические термины, для понимания которых требуется знание предметной области, и общеязыковые слова с различными техническими значениями. Chapman и др. [4] оценили непрофессиональное понимание термина, используемого в онкологических консультациях.Огден и др. [16] изучили мнение пациентов об относительном влиянии и функции неспециализированных и медицинских диагнозов при проблемах с желудком и горлом. В общем, эксперты рекомендуют использовать простые и общеупотребительные слова и составили короткие списки сложных терминов и их более простых альтернатив.

Для оценки того, насколько непрофессионалы знакомы с большим количеством медицинских терминов, мы разработали прогностическую модель, используя частоту терминов и слов в качестве характеристик.6 Выборка из 41 взрослого потребителя медицинской информации была оценена на предмет знакомства с набором из 68 терминов, связанных со здоровьем, с использованием анкета, созданная по образцу проверенного и широко используемого инструмента, Тест функциональной грамотности в отношении здоровья взрослых (TOFHLA).17 (В нашей публикации 6 модель была обучена на наборе данных с 21 субъектом; позже мы набрали еще 20 субъектов. Результаты, описанные здесь, отражают улучшенный набор данных.) Оценка степени знакомства субъектов была рассчитана на основе процента участников, которые правильно определили термины здоровья. Затем мы измерили встречаемость каждого термина в трех разных корпусах: (1) новостные сообщения Reuters; (2) обезличенные запросы к порталу здоровья потребителей, Национальная медицинская библиотека MedlinePlus18; и (3) обезличенные запросы, отправленные в общую поисковую систему MetaCrawler (www.metacrawler.com). Кроме того, мы измерили появление каждого термина только в новостных сообщениях Reuters, связанных со здоровьем. Модель прогнозирования усредненной терминологии была разработана с использованием частот терминов в качестве переменных и опорной векторной машины (SVM) в качестве алгоритма обучения со средней абсолютной ошибкой 0,12 и коэффициентом корреляции 0,79 (p <0,01) с использованием 10-кратного пересечения. Оценка 19 Прогнозные оценки варьируются от 0 до 1, где 0 указывает на минимальную вероятность того, что средний потребитель знаком с этим термином (т. е.е., чрезвычайно сложный термин), а 1 указывает на близкую к определенности осведомленность среднего потребителя (т. е. чрезвычайно простой термин). Напротив, коэффициенты корреляции между знакомством с термином и количеством слогов, количеством букв или «простых» терминов из словаря Дейла-Челла составляли -0,19 (p = 0,13), -0,30 (p = 0,01) и 0,30 (p = 0,01) соответственно. Прогностическая модель на основе частоты показала значительно лучшие результаты, чем другие методы (p <0,01).

Несмотря на очень маленький размер обучающих данных, результаты двух более поздних пилотных исследований подтверждают правильность этой основанной на частоте модели знакомства.В первом исследовании 8 мы разработали простой инструмент опроса, состоящий из 45 элементов, знакомых с терминами здоровья на поверхностном уровне, и 15 элементов концептуального знания более глубокого уровня. Для заполнения инструмента ознакомления была набрана удобная выборка из 52 пациентов и посетителей больницы Бригама и Женской больницы. Линейная регрессия обнаружила статистически значимое влияние (p <0,001) прогнозируемого уровня знакомства с термином на фактические оценки уровня знакомства участников на уровне терминов и концепций.

Во втором исследовании изучали влияние факторов пользователя на знакомство потребителей с медицинскими терминами с использованием пола в качестве косвенного показателя базовых знаний о заболеваниях, обусловленных гендерной принадлежностью.7 Была принята на работу удобная выборка из 50 сотрудников NLM. Инструмент был разработан для проверки концептуального знакомства на поверхностном и более глубоком уровнях с другим набором из 27 терминов. Исследование показало, что как пол, так и прогнозируемая оценка степени знакомства являются статистически значимыми предикторами фактического знакомства с терминами и концепциями здоровья, относящимися к темам, специфичным для пола (p <0,001).

Через год после публикации нашей частотной модели Эльхадад20 также опубликовал статью, в которой использовался частотный подход для прогнозирования трудностей, связанных со здоровьем, с многообещающими результатами.Тем не менее, подход на основе частотной осведомленности имеет существенные недостатки. Во-первых, корпуса, используемые для получения частотности терминов из новостных отчетов и терминов запросов, отправляемых на веб-сайты, имеют ограничения. Например, некоторые относительно знакомые термины, связанные со здоровьем, такие как «подмышка» и «пупок», редко встречаются в телах. И наоборот, термины, с которыми потребители относительно незнакомы, такие как «надколенник» и «СИОЗС», встречаются в этих корпусах чаще, чем более простые термины, такие как «коленная чашечка».Во-вторых, разработанная нами прогностическая модель использует алгоритм обучения с учителем, который требует наборов обучающих данных. Для повышения эффективности прогнозирования требуется больший набор обучающих данных о знакомстве с терминами; получение такого набора данных — нетривиальная задача. Таким образом, мы исследовали альтернативные методы, чтобы получить более точные прогнозы степени узнаваемости терминов.

Таким образом, мы исследовали использование контекстной информации. Скрытый семантический анализ (LSA) является хорошим примером: он позволяет вывести значение слова, термина или концепции в основном из их контекста в тексте на естественном языке.9 LSA «использует разложение по сингулярным числам, общую форму факторного анализа, чтобы сжать очень большую матрицу пословных данных в гораздо меньшее размерное представление» 9. Предложение или абзац часто обеспечивают достаточный контекст для использования LSA для оценить частое совпадение терминов и, таким образом, вероятное значение терминов.

Контекстные сетевые графы — еще один способ использования контекстной информации. Чегловски и др. 21 создали двудольный граф узлов термина и документа, чтобы представить совместное возникновение термина и документа.Используя технику, которая «очень похожа на модель сети активации распространения», «в графе можно искать с помощью простой рекурсивной процедуры, которая распределяет энергию от начального узла запроса». 21 После нескольких итераций узлы документа с наибольшей энергией представляют документы, наиболее подходящие для запроса, и термины узлы с наибольшей энергией могут использоваться для обеспечения обратной связи по релевантности. Космынин и Дэвидсон22 применили аналогичный подход к категоризации документов. Помимо поиска информации, контекстная информация также широко использовалась для устранения неоднозначности в словах.23

Гипотеза нашего исследования состоит в том, что знакомство с термином или понятием может быть выведено из контекста использования. Подобно тому, как синонимичные, антонимические или метонимические термины (то есть термины с одинаковой, противоположной или тесно связанной семантикой) часто имеют один и тот же контекст, знакомые термины могут быть найдены в контексте других знакомых терминов. Жаргон чаще встречается в сложных текстах, таких как научные статьи или юридические документы, тогда как в простых текстах, таких как детские книги, по большей части используются знакомые, повседневные слова и фразы.Поскольку большинство контекстно-зависимых алгоритмов были разработаны для определения семантики терминов, концепций и документов, необходим другой метод для оценки степени знакомства терминов, поскольку семантически связанные термины и концепции (например, ВИЧ и AZT) не всегда одинаково знакомы.

Вопросы исследования

1. Можно ли использовать контекст для оценки непрофессионала, знакомого с термином, связанным со здоровьем?

2. Отличаются ли термины, знакомые с терминами, исходя из контекста, частотности и количества слогов?

Методы

В этом разделе мы описываем контекстный сетевой алгоритм, затем эксперимент, в котором алгоритм применялся к корпусу текста, созданного потребителем, и, наконец, исследование по проверке достоверности, сравнивающее результаты эксперимента со знакомыми терминами, наблюдаемыми в предыдущих исследованиях пользователей.

Алгоритм

Мы разработали контекстный сетевой алгоритм, чтобы оценить, насколько потребители знакомы с терминами здоровья. В сети каждый узел представляет термин, и каждый термин связан с другими терминами, которые вместе с ним встречаются. Каждый узел имеет ценность знакомства. Значения набора известных простых или сложных терминов назначаются заранее, и эти термины называются корневыми терминами. Значения других узлов рассчитываются на основе структуры сети и значений корневого члена.

Матрица совпадения терминов

Сначала создается матрица совместной встречаемости терминов M для представления контекстного использования терминов (таблица 1). Контексты термина могут быть сеансом запроса, предложением, абзацем или документом. Если термины c _i и c _j совпадают в одном или нескольких контекстах, соответствующий компонент m _ii в матрице устанавливается равным количеству совпадающих контекстов, в противном случае 0 .Совместная встречаемость не учитывается (т. Е. m _ii ).

Таблица 1 Пример матрицы совпадения

, иллюстрирующей условия использования терминов 1–9

903 0 9018 0 903 903 903 903 903 903 903

		Срок
1	2	3	4	5	7	6	6		9
	1	0	0	0	0	4	2	0	0	903 18	1	0	2	0	0	0	0
	3	0	1	3 1		0	0
	4	0	0	1	0	0	0	3	0	0
Срок	5	4	2	0	0	0	0		6	2	0	0	0	0	0	0	0	0
	7	3	0	0	0	0
	8	0	0	0	0	0	0	0	0
	9	0	0	0	0	0	0	0	1 90 313	0

903 903 903 9018 2 9018 0 9018 3

		Срок
1	2	3	4	5	6		9	9	1	0	0	0	0	4	2	0	0	0
	2	0	0	0 903 2	0	0	0	0
	3	0	1	0	1	0	0		4	0	0	1	0	0	0	3	0	0
Срок	5	4	2	0	0	0	0	3	0	903	0	0	0	0	0	0	0
	7	0	0	3 0	3	3	0	0
	8	0	0	0	0	0	0	0	0	9	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0

Таблица 1

Пример матрицы совпадения, иллюстрирующей термины 1–9 Контекст использования

903 903 903 903 903 9 0318 0

		Срок
1	2	3	4	5	7	7	9
	1	0	0	0	0	4	2	0	0	0
1	0	2	0	0	0	0
	3	0	1	0	1	1	1	0	0
	4	0	0	1	0	0	0	3	0	0
Срок	5	4	2	0	0	0	0	3 903	6	2	0	0	0	0	0	0	0	0
	7	0	3	0	0	0	0
	8	0	0	0	0	0	0	0
	9	0	0	0	0	0	0	0	1

903 903 903 903 903 903 903 903 903 903 1 903 903 903 903 18 903 903 0 9018 3

		Срок
1	2	3	4	5	6	8	0	0	0	0	4	2	0	0	0
	2	3 0	0		0	0	0	0
	3	0	1	0	1	0	0	0	0	0	4	0	0	1	0	0	0	3	0 9031 3	0
Срок	5	4	2	0	0	0	0	3	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	7	0	0	3 0	3	3	0	0
	8	0	0	0	0	0	0	0	0	9	1	1	0	0	0	0	0	0	1	0

Контекстная сеть

Для термина c _i в M , который совпал по крайней мере с одним другим термином, в сети D создается узел n _i .Каждый узел связан со значением знакомства v _i (0≤ v _i ≤1, где 1 очень знакомо, а 0 очень незнакомо). Сеть инициализируется с использованием некоторых ранее существовавших знаний о знакомстве: узлам, соответствующим набору предопределенных очень простых и очень сложных терминов (т. Е. Корневых терминов), присваивается значение знакомства 1 и 0, соответственно. Эти узлы называются предварительно назначенными узлами, а остальные — неизвестными узлами.

Для каждого ненулевого компонента м _ij в M устанавливается однонаправленное соединение l _ij от узла n _j к узлу n _i in D D D D D D D D D D D DСоединения существуют попарно: вес ссылки от узла n _j до n _i ( w _ij ) определяется как натуральный логарифм их частоты совместной встречаемости, деленный на общее количество терминов, которые совпадают с n _j : m _ij — частота совпадения между термином c _i и c _j , t _c is общее количество терминов, которые совпадают с c _j .Преобразование натурального логарифма используется для нормализации частоты совпадений. На рисунке 1 изображена сеть, построенная на основе примера из таблицы 1.

Рисунок 1

Сеть, построенная на основе примера, приведенного в таблице 1. Узлы с 1 по 5 являются неизвестными узлами, а узлы 6 и 7 являются предварительно назначенными узлами. Узлы 8 и 9 удаляются из сети, потому что они выходят за пределы транзитивного закрытия предварительно назначенных узлов.

Рисунок 1

Сеть, построенная на основе примера в Таблице 1.Узлы с 1 по 5 являются неизвестными узлами, а узлы 6 и 7 являются предварительно назначенными узлами. Узлы 8 и 9 удаляются из сети, потому что они выходят за пределы транзитивного закрытия предварительно назначенных узлов.

Поскольку метод выводит значения знакомств неизвестных узлов из узлов с заранее заданными значениями, неизвестные узлы, которые не связаны с заранее назначенными узлами каким-либо путем, удаляются из сети. Другими словами, вычисляется переходное закрытие набора заранее назначенных узлов, и любые неизвестные, не содержащиеся в закрытии, отсоединяются.Например, узлы 8 и 9 на рисунке 1 удалены из сети.

Ценность знакомства

На заключительном этапе вычисляются значения знакомств неизвестных узлов. Представляя несуществующие ссылки с весом 0, значение узла n _i определяется как средневзвешенное значение его соседей: k — общее количество f узлов в сети. Следующее линейное уравнение может быть записано для каждого неизвестного узла n _i : v _x в приведенном выше уравнении может быть известным или неизвестным.Линейная система может быть построена следующим образом, где n ₁ до n _m — неизвестные узлы, а n _{m + 1} до n _k — предварительно назначенные узлы: представлен одной буквой, это становится AV = B . Решение, V = A ^-1 B , затем обеспечивает оценку знакомства для члена, представленного неизвестными узлами. Для примера, использованного в таблице 1 и на рисунке 1, результирующие значения неизвестных узлов с 1 по 5 также показаны на рисунке 1.

Эксперимент

Мы применили метод контекстной сети к большому набору журналов запросов MedlinePlus18, любезно предоставленных нам Национальной медицинской библиотекой. Набор данных содержит более 12 миллионов связанных со здоровьем запросов, собранных с октября 2002 г. по сентябрь 2003 г., которые предположительно были созданы преимущественно разнообразной группой опытных пользователей Интернета. Запросы, исходящие с одного IP-адреса с интервалом менее 5 минут между любыми двумя, были сгруппированы в один сеанс поиска.Затем запросы были сопоставлены с терминами UMLS. Контекст для сопоставленных терминов запроса был предоставлен терминами, найденными в том же сеансе, включая термины в том же запросе.

Поскольку сеансы поиска были грубым приближением контекста, совпадения с самой низкой частотой не обеспечивали надежных контекстных данных. Таким образом, совпадения терминов с частотой ниже двух были отфильтрованы. Термины с менее чем двумя совпадающими терминами также были отфильтрованы из-за отсутствия контекстных данных.

Контекстная сеть была создана с использованием термина «матрица совместной встречаемости». Чтобы размер контекстной сети оставался управляемым, мы ограничили количество подключений к одному узлу до 100 наиболее часто встречающихся одновременно. Даже в этом случае сеть содержала 34 710 узлов и 777 456 соединений.

Затем мы определили корневые термины (т. Е. Термины, которые известны как очень простые или сложные). Один набор простых терминов был идентифицирован путем сопоставления списка слов Дейла-Челла3 с терминами UMLS, в результате чего было получено 1779 знакомых терминов, 915 из которых были представлены в контекстной сети.Узлам, соответствующим этим терминам, было присвоено значение 1,0. Поскольку список Дейла-Чалла содержит очень мало слов, связанных со здоровьем (например, хотя «баскетбол» является термином UMLS, он не связан со здоровьем), мы определили второй набор простых терминов. Мы извлекли 1000 наиболее часто встречающихся фраз из 1, 2 и 3 слов из набора из 9629 новостных статей Reuters, связанных со здоровьем24, и удалили все фразы с частотой ниже 10. Стоп-слова и другие фразы, уже идентифицированные Первый способ тоже был удален.Сопоставление оставшихся фраз с терминами UMLS дало 2197 терминов. Узлам, представляющим эти термины, было присвоено значение осведомленности 0,9.

Чтобы идентифицировать сложные корневые термины, мы сначала выбрали из сети термины, которые совпадали с менее чем шестью другими терминами, в результате чего получилось 11 540 терминов-кандидатов. Затем мы сгенерировали множественные формы этих возможных терминов алгоритмически, в результате чего появилось 1497 дополнительных терминов, увеличив общее количество возможных сложных терминов до 13 037.Все термины, содержащие ранее идентифицированные простые корневые термины (например, «болезнь» или «сердце»), были впоследствии удалены, хотя «функциональные» стоп-слова, такие как предлоги, были исключены, поскольку они также встречаются в незнакомых терминах. Все термины, которые появлялись в ранее упомянутом наборе новостных статей Reuters24, также были удалены. Это сократило общее количество сложных условий до 4851. Узлам, представляющим эти корневые термины, было присвоено значение знакомства 0. Примеры простых корневых терминов включают «рука», «грусть», «загрязнение» и «плечо»; примеры сложных корневых терминов включают «саккады», «птиализм», «ораджел» и «TSI».”

После расчета транзитивного закрытия предварительно назначенных узлов было удалено 3 072 узла, которые не были включены в закрытие. В результате сеть имела 31 638 узлов и 765 247 соединений.

Затем сеть была представлена ​​в виде линейной системы AV = B . Мы использовали программное приложение MATLAB для решения линейной системы. Поскольку A является большим и разреженным, вычисление значения, обратного A , требует больших вычислительных ресурсов. MATLAB использовал исключение по Гауссу с частичным поворотом25 для вычисления решения, предоставив значения знакомств для 23 675 неизвестных узлов.

Проверка

Для подтверждения экспериментальных результатов мы использовали данные двух ранее проведенных опросов потребителей6,8, описанных ранее. В ходе опросов были собраны данные об осведомленности потребителей о терминах, связанных со здоровьем.

Для каждого термина из опросов был рассчитан процент испытуемых, узнавших их в опросном исследовании. Этот процент, который мы называем оценкой опроса, используется в этом исследовании как приблизительное значение того, насколько термин известен среди населения в целом.Небольшое количество (пять) терминов, протестированных в двух опросах, совпадали. Для каждого из этих частично совпадающих терминов использовалось среднее значение двух оценок опроса. Диапазон баллов как для контекста, так и для опроса составляет от 0 до 1, где 1 означает максимальное знакомство, а 0 означает минимальное знакомство.

Не все опрошенные термины были представлены узлами в контекстной сети. Из опрошенных терминов 81 имеет контекстную оценку. Для этих 81 термина мы также рассчитали количество букв и слогов в слове, частоту терминов и нормализованное (т.е., логарифм) частота сроков. Частота термина получается из того же корпуса запросов MedlinePlus, который использовался для построения контекстной сети.

Коэффициенты парной корреляции Спирмена были рассчитаны для баллов опроса, оценок контекста, количества букв, количества слогов, частоты терминов и нормализованной частоты терминов. Коэффициент корреляции между оценкой опроса и контекстом сравнивался с коэффициентами корреляции между оценкой опроса и частотой термина, а также между оценкой опроса и нормализованной частотой.Рассматривая оценку опроса как золотой стандарт и оценку контекста как прогноз, мы также вычислили среднюю абсолютную ошибку.

В анализ мы не включили оценки знакомства, полученные с помощью ранее разработанной прогнозной модели на основе частоты, потому что прогнозная модель использовала три текстовых корпуса, тогда как контекстная сеть использовала только один корпус. Один из трех корпусов не содержит контекстной информации, а два других (запросы и новостные статьи) имеют разные типы контекстов.

Результаты

Мы обнаружили положительную корреляцию между баллом опроса и баллом контекста, частотой терминов и нормализованной частотой терминов, а также отрицательные корреляции между баллом опроса и количеством букв и слогов в слове (таблица 2). Среди них корреляция между количеством букв и оценкой опроса была единственной, которая не была статистически значимой.

Таблица 2 Коэффициенты парной корреляции

между оценкой опроса, контекстной оценкой, количеством букв и слогов в слове, частотой термина и логарифмической нормализованной частотой термина

903

	Оценка по опросу	Оценка контекста	букв на слово	слогов в слове	Частота термина	Нормализованная частота термина
Оценка по опросу	1	0.773 ∗	−0,188	−0,267 ∗	0,381 ∗	0,551 ∗
Оценка контекста	0,773 ∗	1	−0,296 ∗	−0313 ∗
Букв в слове	−0,188	−0,296 ∗	1	0,856 ∗	−0,205	−0,289 ∗
Слогов в слове330 ∗	0,856 ∗	1	−0,205	−0,283 ∗
Временная частота	0,381 ∗	0,390 ∗	−0,205	−03.203	Нормированная частота термина	0,551 ∗	0,475 ∗	−0,289 ∗	−0,283 ∗	0,702 ∗	1

Контекст 903 903

Оценка 903	слогов в слове	Частота термина	Нормализованная частота термина
Оценка по опросу	1	0.773 ∗	−0,188	−0,267 ∗	0,381 ∗	0,551 ∗
Оценка контекста	0,773 ∗	1	−0,296 ∗	−0313 ∗
Букв в слове	−0,188	−0,296 ∗	1	0,856 ∗	−0,205	−0,289 ∗
Слогов в слове330 ∗	0,856 ∗	1	−0,205	−0,283 ∗
Временная частота	0,381 ∗	0,390 ∗	−0,205	−03.2018 1	Нормализованная частота термина	0,551 ∗	0,475 ∗	−0,289 ∗	−0,283 ∗	0,702 ∗	1

Таблица 2

Коэффициенты парной корреляции, количество баллов в опросе, оценка количество слогов в слове, частота терминов и логарифмическая нормализованная частота термина

903

	Оценка по опросу	Оценка по контексту	Букв в слове	Слогов в слове	Частота термина	907 Нормализованная частота термина
Оценка по опросу	1	0.773 ∗	−0,188	−0,267 ∗	0,381 ∗	0,551 ∗
Оценка контекста	0,773 ∗	1	−0,296 ∗	−0313 ∗
Букв в слове	−0,188	−0,296 ∗	1	0,856 ∗	−0,205	−0,289 ∗
Слогов в слове330 ∗	0,856 ∗	1	−0,205	−0,283 ∗
Временная частота	0,381 ∗	0,390 ∗	−0,205	−03.203	Нормированная частота термина	0,551 ∗	0,475 ∗	−0,289 ∗	−0,283 ∗	0,702 ∗	1

Контекст 903 903 0 .104. Корреляция между контекстом и оценками опроса была самой сильной (r = 0,773, p <0,001). Их коэффициент корреляции был выше, чем коэффициенты между оценкой опроса и частотой терминов и нормализованной частотой терминов (p ≤ 0,012). В соответствии с разницей в коэффициентах корреляции, мы наблюдали случаи, когда метод контекстной сети присваивал более высокую оценку контекста некоторым более простым, но редким терминам и более низкие оценки более сложным, но более частым терминам.Несколько примеров приведены в таблице 3.

Таблица 3

Примеры терминов, используемых в валидационном исследовании, их частота и контекстные баллы

Оценка 903	слогов в слове	Частота термина	Нормализованная частота термина
Оценка по опросу	1	0.773 ∗	−0,188	−0,267 ∗	0,381 ∗	0,551 ∗
Оценка контекста	0,773 ∗	1	−0,296 ∗	−0313 ∗
Букв в слове	−0,188	−0,296 ∗	1	0,856 ∗	−0,205	−0,289 ∗
Слогов в слове330 ∗	0,856 ∗	1	−0,205	−0,283 ∗
Временная частота	0,381 ∗	0,390 ∗	−0,205	−03.2018 1

Термин	Частота	Контекстная оценка
Лекарства, отпускаемые по рецепту	881	0,882	3419	0,784
Иглоукалывание	3222	0.768
Аневризма	6484	0.601
Аорта	2667	0,443
Эритроцит Контекст	523 903 903 903 903 903 903 903 903 905
Лекарства, отпускаемые по рецепту	881	0,882
Кислотный рефлюкс	3419	0.784
Иглоукалывание	3222	0,768
Аневризма	6484	0.601
Аорта	26673 0,443 903 903 903 903 903 903 903 3 Примеры терминов, используемых в валидационном исследовании, их частота и контекстные баллы Срок Частота Контекстная оценка Лекарства, отпускаемые по рецепту 881 0.882 Кислотный рефлюкс 3419 0,784 Иглоукалывание 3222 0,768 Аневризма 64183 0,413 903 903 903 903 9018 Эритроцит 523 0,328 882 Срок Частота Оценка контекста Лекарства, отпускаемые по рецепту 881 Кислотный рефлюкс 3419 0,784 Иглоукалывание 3222 0,768 Аневризма 64183 0,413 903 903 903 903 903 9018 903 Эритроцит 523 0,328 Обсуждение Значение Доступны ограниченные методы прогнозирования того, насколько широкая публика знакома со словом или термином (т.е., сложность слова или термина). Поскольку подходы с использованием длины слова и списка слов имеют серьезные недостатки в применении к области здоровья, мы ранее разработали прогнозирующую модель на основе частоты текста для знакомства с терминами здоровья. Тем не менее, мы заметили, что частота употребления терминов в корпусах медицинских текстов не сильно коррелирует со степенью знакомства терминов. В этой статье описывается контекстный метод оценки степени узнаваемости термина; Насколько нам известно, не было разработано контекстно-зависимых методов оценки осведомленности потребителя о связанных со здоровьем или общих терминах. Метод контекстной сети был разработан на основе предположения, что сложные термины обычно встречаются в контексте, который содержит другие сложные термины, а простые термины, как правило, встречаются в контексте, содержащем другие простые термины. Подход был подтвержден с использованием данных двух предыдущих исследований. При использовании оценки контекста для прогнозирования оценки опроса наблюдалась средняя абсолютная ошибка 0,104. Коэффициент корреляции между контекстом и оценками нашего золотого стандарта был равен 0.773 (р <0,001). Это значительно выше, чем коэффициент корреляции между оценкой опроса и частотой термина, нормализованной частотой термина и количеством букв и слогов в слове (p ≤ 0,012). Мы также наблюдали эмпирические данные, свидетельствующие о том, что контекстно-ориентированный подход может дополнять частотный подход, так как он может присваивать высокие баллы узнаваемости редко встречающимся терминам и наоборот. Отрицательная корреляция между баллом опроса и количеством слогов и букв в слове была ожидаемой, хотя корреляция между баллом опроса и количеством букв не была статистически значимой (p = 0.092). В соответствии с предыдущими исследованиями, наш результат показывает, что слова, содержащие большее количество слогов, как правило, более трудны. Однако корреляция результатов опроса с количеством слогов была не очень сильной (r = -0,267, p = 0,016). Значение Исследования санитарной грамотности давно признали важную роль словарного запаса в коммуникации по вопросам здоровья. Недавнее исследование в области информатики изучило ряд текстовых функций, которые эксперты по коммуникации в области здравоохранения используют для определения удобочитаемости ориентированных на потребителя текстов о здоровье, и обнаружило, что «словарь» и «основная мысль» являются единственными двумя статистически значимыми показателями.26 Это подчеркивает необходимость точной оценки словарного запаса при измерении читабельности информации о здоровье. Разработанный нами метод, основанный на контексте, предоставляет новые средства оценки осведомленности потребителя о здоровье. Вместе с ранее разработанной нами прогнозирующей моделью на основе частоты можно было бы разработать более точные формулы, удобочитаемые для конкретного состояния здоровья. Это также может помочь приложениям в области информатики выявлять конкретные сложные термины в учебных материалах или личных медицинских записях и обеспечивать целевой перевод или объяснение.Кроме того, поскольку как частотный, так и контекстно-зависимый методы анализируют корпусы текстов, прогноз знакомства можно адаптировать для конкретных областей приложений и аудитории с помощью корпусов текстов с особыми фокусами. Ограничения Хотя метод не зависит от частоты, оценка знакомства, которую он обеспечивает для очень низкочастотных терминов, может быть ненадежной. Причина проста: корпус текста, в котором встречается очень редко встречающийся термин, также предлагает очень мало контекстной информации для этого термина. Еще одна проблема при использовании этого метода заключается в том, что он требует идентификации очень простых и очень сложных терминов в качестве корневых терминов. Существующие списки простых терминов обычно бывают короткими или в них не хватает слов о здоровье, а списки очень сложных терминов найти еще труднее. В результате мы создали собственный список корневых терминов в эксперименте. К счастью, было более целесообразно идентифицировать набор чрезвычайно простых и сложных терминов, чем присвоить значения знакомости десяткам тысяч терминов, которые не являются ни чрезвычайно легкими, ни чрезвычайно сложными. Использование журнала запросов в эксперименте имеет свои плюсы и минусы. Запросы действительно отражают фактическое использование потребителями, а набор данных велик, хотя потребители, которые искали информацию о здоровье в Интернете, вероятно, будут более образованными и хорошо разбирающимися в терминологии здоровья, чем те, кто этого не делал. Определение контекста в журнале запросов также было не очень точным из-за отсутствия пользовательской информации. В будущем мы намерены изучить блоги, созданные пользователями. Использование данных обследований в качестве золотого стандарта для ознакомления потребителей с терминами здоровья также не является оптимальным, поскольку опросы были относительно небольшими по размеру.Однако отсутствуют более полные данные о том, как непрофессионалы знакомы с терминами здоровья. Оценка контекста и оценка, полученная с помощью ранее опубликованной модели прогнозирования на основе частоты, не сравнивались напрямую, потому что модель прогнозирования использовала три разных текстовых корпуса, а контекстная сеть использовала только один из них. Один из двух других корпусов — это набор журнала запросов, который не предоставляет контекстной информации; третий — это набор газетных статей, которые имеют другой тип контекста и охват предметной области, чем использованный нами набор журналов запросов.Учитывая, что метод контекстной сети является новым, мы сочли более целесообразным сначала поэкспериментировать с одним корпусом текста. Распространенная критика, с которой мы столкнулись в нашем исследовании CHV, заключается в том, что потребители имеют настолько разное происхождение, что неуместно рассматривать их как одну группу пользователей или аудиторию. Мы признаем, что среди потребителей медицинских услуг есть разные группы, и что их использование терминов, связанных со здоровьем, и их знакомство с ними может значительно различаться. Это причина, по которой мы не просто разделяем термины на простые и сложные; вместо этого термин «знакомство» рассматривается нами как непрерывная переменная. С другой стороны, остаются по крайней мере две проблемы: (1) По нашему определению, термины с более высокой оценкой узнаваемости, вероятно, будут распознаваться большим количеством потребителей, но мы еще не можем предсказать, кто именно будет или не будет распознавать термины; (2) хотя знакомство со словарным запасом не является новым понятием и были разработаны различные методы13,17,27 для оценки словарного запаса человека, это все еще нечеткое понятие, и окончательного измерения не появилось. Работа в будущем Сгенерированные компьютером контекстные баллы необходимо оценивать посредством пользовательских исследований, в которых участвуют различные группы потребителей.Конечным подтверждением оценок будет их использование приложениями по охране здоровья потребителей, такими как инструменты для улучшения читаемости контента. Мы опубликовали оценки осведомленности на основе контекста в дистрибутивах Open-Access Collaborative (OAC) CHV (www.consumerhealthvocab.org), чтобы привлечь внимание других исследователей к их использованию. В будущих исследованиях мы также будем экспериментировать с различными способами комбинирования оценок на основе контекста с оценками на основе частоты и использования дополнительных корпусов текста. Заключение Мы разработали новый метод контекстной сети, чтобы предсказать, знакомы ли потребители с терминами здоровья, и применили его к большому корпусу текста о здоровье. Для подтверждения использовались данные двух предыдущих пилотных исследований. Результаты контекстной сети коррелировали с результатами опроса (r = 0,773, p <0,001). Мы считаем, что контекстно-ориентированный подход представляет собой альтернативу существующим методам оценки степени осведомленности. Авторы благодарят Национальную медицинскую библиотеку за предоставление данных журнала запросов MedlinePlus и команду коллег с открытым доступом по совместным словарям здоровья потребителей за сотрудничество. Список литературы 1 . Изучение и развитие словарей по вопросам здоровья потребителей . J Am Med Inform Assoc 2006 ; 13 : 24 — 29 ,2 . Грамотность в вопросах здоровья от А до Я: Практические способы сообщить о своем здоровье . Садбери, Массачусетс : Джонс и Бартлетт , 2004 ,3 . Еще раз о удобочитаемости: новая формула Дейла-Челла . Кембридж, Массачусетс : Brookline Books , 1995 ,4 . Непрофессиональное понимание терминов, используемых в онкологических консультациях . Психоонкология 2003 ; 12 : 557 — 566 ,5 . Медицинское общение: понимают ли наши пациенты? . Am J Emerg Med 2000 ; 18 : 764 — 766 ,6 . Оценка ознакомления с терминологией здоровья на основе корпусов текстов . Конспект лекций Comput Sci 2005 ; 3745/2005 : 184 — 192 ,7 . Влияние факторов пользователя на понимание потребителями терминов, связанных со здоровьем: использование пола в качестве альтернативы фоновым знаниям о гендерно-специфических заболеваниях . Конспект лекций по информатике, ISBMDA 2006 : 472 — 481 ,8 . Оценка знания лексики по вопросам здоровья потребителей: исследовательское исследование . J Med Internet Res 2007 ; 9 : e5 ,9 . Индексирование с помощью скрытого семантического анализа . J Am Soc Inform Sci 1990 ; 41 : 391 — 407 .10 . Измерение текстовой связности с латентно-семантическим анализом . Дискурсивные процессы 1998 ; 2 : 285 — 307 .11 . Помощь в поиске информации о здоровье потребителей с рекомендациями по запросу . J Am Med Inform Assoc 2006 ; 13 : 80 — 90 .12 . Единая система медицинского языка: сотрудничество в области информатики . J Am Med Inform Assoc 1998 ; 5 : 1 — 11 ,13 . Грамотность взрослого населения в Америке: первый взгляд на результаты национального исследования грамотности взрослого населения . Вашингтон, округ Колумбия : Национальный центр статистики образования, Министерство образования США ; 1993 .14 . Оценка читабельности информации о здоровье потребителей: предварительное исследование . Medinfo 2004 ; 11 : 869 — 873 ,15 . «Пациентский язык»: упражнение в общении . J Med Educ 1984 ; 59 : 890 — 893 ,16 и другие. . Что в имени ?.Экспериментальное изучение взглядов пациентов на влияние и функцию диагноза . Fam Pract 2003 ; 20 : 248 — 253 ,17 . Тест на функциональную грамотность в вопросах здоровья взрослых: новый инструмент для измерения навыков пациентов . J Gen Intern Med 1995 ; 10 : 537 — 541 ,18 . MEDLINEplus: создание и поддержка веб-службы здоровья потребителей Национальной медицинской библиотеки . Bull Med Libr Assoc 2000 ; 88 : 11 — 17 ,19 . Интеллектуальный анализ данных: практические инструменты и методы машинного обучения с реализациями Java . Морган Кауфманн , 1999 ,20 . Понимание технических текстов: прогнозирование и определение незнакомых терминов . AMIA Annu Symp Proc 2006 : 239 — 243 ,21 . Семантический поиск неструктурированных данных с использованием контекстных сетевых графов. Предварительный технический документ . Национальный институт технологий и гуманитарного образования, Миддлбери-колледж . Миддлбери Вермонт , 2003 ,22 . Использование фоновых контекстных знаний для представления документов.PODP-96, 3-й Международный семинар по принципам обработки документов, 1996 . Пало-Альто, Калифорния : Springer Verlag ; 1996 . стр. 123 — 133 .23 . Основы статистической обработки естественного языка . Бостон, Массачусетс : MIT Press , 2003 .24 . новая коллекция тестов для исследования категоризации текста . J Машинное обучение Res 2004 : 361 — 397 0,25 . Матричные вычисления . Балтимор, Мэриленд : Джонс Хопкинс ; 1996 0,27 и другие. . Быстрая оценка грамотности взрослого населения в медицине: сокращенный инструмент скрининга . Clin Res Methods 1993 ; 25 : 391 — 395 . Американская ассоциация медицинской информатики . Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт