John K. Kruschke
જ્હોન કેન્ડલ ક્રુશ્કે એક અમેરિકન મનોવિજ્ઞાની અને આંકડાશાસ્ત્રી છે, જે માનવ શિક્ષણના જોડાણવાદી નમૂનાઓ અને બાયેસિયન આંકડાકીય વિશ્લેષણમાં તેમના કામ માટે જાણીતા છે. તેઓ ઇન્ડિયાના યુનિવર્સિટી બ્લૂમિંગ્ટન ખાતે મનોવૈજ્ઞાનિક અને મગજ વિજ્ઞાન વિભાગમાં પ્રોવોસ્ટ પ્રોફેસર એમેરિટસ છે. તેમણે 2002માં નેશનલ એકેડેમી ઓફ સાયન્સ તરફથી ટ્રોલેન્ડ રિસર્ચ એવોર્ડ જીત્યો હતો. સંશોધન બાયેસિયન આંકડાકીય વિશ્લેષણ પ્રસાર ક્રુશ્કેનું લોકપ્રિય પાઠ્યપુસ્તક, ડુઇંગ બાયેસિયન ડેટા એનાલિસિસ, તેની સુલભતા અને વિભાવનાઓના અનન્ય માળખા માટે નોંધપાત્ર હતું. પુસ્તકના પહેલા ભાગમાં સામાન્યીકૃત બાયેસિયન શક્તિ વિશ્લેષણ અને નમૂના-કદના આયોજન સહિત બાયેસિયન વિશ્લેષણની તમામ મૂળભૂત વિભાવનાઓ રજૂ કરવા માટે સૌથી સરળ પ્રકારની માહિતી (એટલે કે દ્વિવિધ મૂલ્યો) નો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. પુસ્તકના બીજા ભાગમાં સામાન્યીકૃત રેખીય મોડેલનો ઉપયોગ અન્ય પ્રકારની માહિતીના વર્ણપટમાં ઉપયોગોને સમજાવવા માટેના માળખા તરીકે કરવામાં આવ્યો છે. ક્રુશ્કેએ બાયેસિયન ડેટા વિશ્લેષણ વિશે ઘણા ટ્યુટોરીયલ લેખો લખ્યા છે, જેમાં એક ઓપન-એક્સેસ લેખનો સમાવેશ થાય છે જે બાયેસિયન અને વારંવારના ખ્યાલોને સાથે-સાથે સમજાવે છે. તેની સાથે એક ઓનલાઇન એપ્લિકેશન છે જે ક્રિયાપ્રતિક્રિયાશીલ રીતે વારંવાર અને બાયેસિયન વિશ્લેષણ એક સાથે કરે છે. ક્રુશ્કેએ યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ કોન્ફરન્સ ઓન ટીચિંગ સ્ટેટિસ્ટિક્સ (યુ. એસ. સી. ઓ. ટી. એસ.) માં આ વિષય પર વિડિયો-રેકોર્ડ કરેલ પૂર્ણ પ્રવચન આપ્યું હતું. બાયેસિયન વિશ્લેષણ રિપોર્ટિંગ માર્ગદર્શિકા બાયેસિયન ડેટા વિશ્લેષણ લોકપ્રિયતામાં વધી રહ્યા છે પરંતુ હજુ પણ ઘણા ક્ષેત્રોમાં પ્રમાણમાં નવીન છે, અને બાયેસિયન વિશ્લેષણની જાણ કરવા માટેની માર્ગદર્શિકા સંશોધકો, સમીક્ષકો અને વિદ્યાર્થીઓ માટે ઉપયોગી છે. ક્રુશ્કેની ઓપન-એક્સેસ બાયેસિયન એનાલિસિસ રિપોર્ટિંગ માર્ગદર્શિકા (બી. એ. આર. જી.) સમજૂતી સાથે પગલું-દર-પગલા યાદી પૂરી પાડે છે. દાખલા તરીકે, બી. એ. આર. જી. ભલામણ કરે છે કે જો વિશ્લેષક બેયેશિયન પૂર્વધારણાના પરીક્ષણનો ઉપયોગ કરે છે, તો અહેવાલમાં માત્ર બેયસ પરિબળ જ નહીં પરંતુ નિર્ણયના માપદંડને ઓળંગવાની પશ્ચાદવર્તી મોડેલની સંભાવના માટે ઓછામાં ઓછી પૂર્વ મોડેલ સંભાવના પણ શામેલ હોવી જોઈએ. પરિમાણોના શૂન્ય મૂલ્યોનું મૂલ્યાંકન કરતા ક્રુશ્કેએ પરિમાણના પશ્ચાદવર્તી અંદાજની અનિશ્ચિતતાના આધારે પરિમાણોના શૂન્ય મૂલ્યોનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે નિર્ણય પ્રક્રિયાની દરખાસ્ત કરી હતી. આ અભિગમ મોડેલની સરખામણી તરીકે બાયેસિયન પૂર્વધારણાના પરીક્ષણથી વિપરીત છે. સામાન્ય માહિતી લિડેલ અને ક્રુશ્કેએ દર્શાવ્યું હતું કે ક્રમિક માહિતી (જેમ કે વ્યક્તિલક્ષી મૂલ્યાંકન) ને મેટ્રિક મૂલ્યોની જેમ ગણવાની સામાન્ય પ્રથા વ્યવસ્થિત રીતે અર્થઘટનની ભૂલો તરફ દોરી શકે છે, અર્થના વ્યુત્ક્રમો પણ. સમસ્યાઓનું સમાધાન ક્રમિક ડેટાને ક્રમિક મોડેલો સાથે સારવાર કરીને કરવામાં આવ્યું હતું, ખાસ કરીને ક્રમબદ્ધ-પ્રોબિટ મોડેલ. વારંવારની તકનીકો ઓર્ડર-પ્રોબિટ મોડેલ્સનો પણ ઉપયોગ કરી શકે છે, પરંતુ લેખકોએ તેમની મજબૂતાઈ માટે બાયેસિયન તકનીકોની તરફેણ કરી હતી. શીખવાના નમૂનાઓ 2010 સુધીમાં ક્રુશ્કેના ધ્યાનપૂર્વકના શિક્ષણના નમૂનાઓની ઝાંખી સંદર્ભમાં આપવામાં આવી છે. તે સંદર્ભ માનવ શિક્ષણના અસંખ્ય તારણોનો સારાંશ આપે છે જે ધ્યાનપૂર્વકનું શિક્ષણ સૂચવે છે. તે સંદર્ભ સામાન્ય માળખા હેઠળ ક્રુશ્કેના શિક્ષણના નમૂનાઓની શ્રેણીનો સારાંશ પણ આપે છે. બેકપ્રોપેગેશન નેટવર્ક્સમાં પરિમાણીયતા બેકપ્રોપેગેશન નેટવર્ક્સ એ એક પ્રકારનું જોડાણવાદી મોડેલ છે, જે ડીપ-લર્નિંગ ન્યુરલ નેટવર્ક્સના કેન્દ્રમાં છે. બેક-પ્રોપેગેશન નેટવર્ક્સ સાથેના ક્રુશ્કેના પ્રારંભિક કાર્યોએ નેટવર્કમાં છુપાયેલા સ્તરોની પરિમાણતાને વિસ્તૃત કરવા અથવા સંકુચિત કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સ બનાવ્યાં, જેનાથી નેટવર્ક કેવી રીતે તાલીમ કેસોથી લઈને પરીક્ષણ કેસો સુધી સામાન્ય બન્યું તેના પર અસર થાય છે. અલ્ગોરિધમ્સે શીખવાની ગતિમાં પણ સુધારો કર્યો છે. અનુકરણીય-આધારિત નમૂનાઓ અને શીખ્યું ધ્યાન સહયોગી શિક્ષણના એલ્કોવ મોડેલમાં કયા ઉત્તેજના પરિમાણોને ધ્યાનમાં લેવા અથવા અવગણવા તે જાણવા માટે, બેક-પ્રોપેગેશન નેટવર્કની જેમ, ભૂલ પર ગ્રેડિયન્ટ ડિસેન્ટનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. એલ્કોવ મોડેલ આર. એમ. નોસોફ્સ્કીના સામાન્યીકૃત સંદર્ભ મોડેલમાંથી લેવામાં આવ્યું હતું. આ નમૂનાઓ ગાણિતિક રીતે માનવ કથિત પરિમાણો (જેમ કે રંગ, કદ, વગેરે) પર આધારિત બહુ-પરિમાણીય અવકાશમાં ઉત્તેજનાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. ), અને ધારો કે તાલીમ ઉદાહરણો મેમરીમાં સંપૂર્ણ ઉદાહરણો તરીકે સંગ્રહિત થાય છે (એટલે કે, પરિમાણો પરના મૂલ્યોના સંયોજનો તરીકે). એલ્કોવ મોડેલને ઇનપુટ-આઉટપુટ જોડી સાથે તાલીમ આપવામાં આવે છે અને ધીમે ધીમે પ્રશિક્ષિત આઉટપુટ સાથે ઉદાહરણોને સાંકળે છે જ્યારે સાથે સાથે સંબંધિત પરિમાણો તરફ અને અપ્રસ્તુત પરિમાણોથી દૂર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. એ. એલ. સી. ઓ. વી. ઈ. વી. મોડેલની વૃદ્ધિ, જેને આર. એ. એસ. એચ. એન. એલ. કહેવાય છે, તે મર્યાદિત ક્ષમતા ધ્યાન સાથે ઢાળ વંશ માટે ગાણિતિક રીતે સુસંગત પદ્ધતિ પ્રદાન કરે છે. આર. એ. એસ. એચ. એન. એલ. મોડેલ ધારે છે કે જ્યારે ઉત્તેજના રજૂ કરવામાં આવે છે ત્યારે ધ્યાન ઝડપથી બદલાઈ જાય છે, જ્યારે પરીક્ષણોમાં ધ્યાનનું શીખવું વધુ ક્રમિક હોય છે. આ નમૂનાઓ અસંખ્ય માનવ શિક્ષણ પ્રયોગોમાંથી પ્રયોગમૂલક માહિતી સાથે બંધબેસતા હતા, અને વિવિધ પ્રકારના સંગઠનો શીખવાની સંબંધિત મુશ્કેલીઓ અને તાલીમ અને સામાન્યીકરણ દરમિયાન વ્યક્તિગત ઉત્તેજનાની ચોકસાઈના સારા અહેવાલો પૂરા પાડ્યા હતા. તે મોડેલો શીખવાના તમામ પાસાઓને સમજાવી શકતા નથી; ઉદાહરણ તરીકે, રિવર્સલ શિફ્ટના માનવ શિક્ષણની ઝડપીતાને ધ્યાનમાં લેવા માટે વધારાની પદ્ધતિની જરૂર હતી (એટલે કે, જે "એ" હતું તે હવે "બી" છે અને ઊલટું). હાઇલાઇટિંગ અસર જ્યારે લોકો તાલીમ સત્રમાં અલગ-અલગ સુવિધાઓના સંયોજનને ક્રમિક રીતે વર્ગીકૃત કરવાનું શીખે છે, ત્યારે લોકો તેમના લક્ષણોના સંપૂર્ણ સંયોજન વિશે શીખવાને બદલે પછીથી શીખેલી વસ્તુઓની વિશિષ્ટ લાક્ષણિકતાઓ વિશે જાણવાનું વલણ ધરાવે છે. પાછળથી શીખેલી વસ્તુઓની વિશિષ્ટ લાક્ષણિકતાઓ પર આ ધ્યાનને "હાઇલાઇટિંગ ઇફેક્ટ" કહેવામાં આવે છે, અને તે "ઇન્વર્સ બેઝ-રેટ ઇફેક્ટ" તરીકે ઓળખાતી અગાઉની શોધમાંથી મેળવવામાં આવે છે. ક્રુશ્કેએ માનવ સહભાગીઓ સાથે નવીન શિક્ષણ પ્રયોગોની વ્યાપક શ્રેણી હાથ ધરી હતી અને તારણોને ધ્યાનમાં રાખીને બે જોડાણવાદી નમૂનાઓ વિકસાવ્યા હતા. ADIT મોડેલ વિશિષ્ટ લક્ષણોમાં હાજરી આપવાનું શીખ્યું, અને EXIT મોડેલ દરેક અજમાયશ પર ધ્યાનની ઝડપી પાળીનો ઉપયોગ કરે છે. એક કેનોનિકલ હાઇલાઇટિંગ પ્રયોગ અને તારણોની સમીક્ષા સંદર્ભમાં રજૂ કરવામાં આવી હતી. અપવાદો સાથે નિયમો અથવા કાર્યો માટે વર્ણસંકર પ્રતિનિધિત્વ મોડેલો લોકો ઉત્તેજનાઓને નિયમો અનુસાર વર્ગીકૃત કરવાનું શીખી શકે છે જેમ કે "પ્રવાહી માટેના કન્ટેનર કે જે તેના ઊંચા કરતાં પહોળું હોય તેને બાઉલ કહેવામાં આવે છે", નિયમના અપવાદો સાથે જેમ કે "જ્યાં સુધી તે આ ચોક્કસ કેસ ન હોય જેને મગ કહેવામાં આવે". પ્રયોગોની શ્રેણીએ દર્શાવ્યું હતું કે લોકો નવીન વસ્તુઓનું વર્ગીકરણ કરવાનું વલણ ધરાવે છે, જે અપવાદરૂપ કેસની પ્રમાણમાં નજીક છે, નિયમ અનુસાર ઉદાહરણ-આધારિત નમૂનાઓ દ્વારા આગાહી કરતાં વધુ છે. ડેટાને ધ્યાનમાં રાખવા માટે, એરિકસન અને ક્રુશ્કેએ વર્ણસંકર મોડેલો વિકસાવ્યા જેણે નિયમ-આધારિત પ્રતિનિધિત્વ અને ઉદાહરણ-આધારિત પ્રતિનિધિત્વ વચ્ચે ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું. લોકો ચલ વચ્ચે સતત સંબંધો પણ શીખી શકે છે, જેને કાર્યો કહેવાય છે, જેમ કે "પૃષ્ઠની ઊંચાઈ તેની પહોળાઈ કરતાં લગભગ દોઢ ગણી હોય છે". જ્યારે લોકોને અપવાદરૂપ કિસ્સાઓ ધરાવતા કાર્યોના ઉદાહરણો સાથે તાલીમ આપવામાં આવે છે, ત્યારે માહિતીનો હિસ્સો વર્ણસંકર નમૂનાઓ દ્વારા ગણવામાં આવે છે જે સ્થાનિક રીતે લાગુ પડતા કાર્યાત્મક નિયમોને જોડે છે. ક્રુશ્કે શીખવાના બાયેસિયન નમૂનાઓએ માનવ-શિક્ષણ પરિણામોના બાયેસિયન નમૂનાઓનું પણ સંશોધન કર્યું હતું જેને તેમના જોડાણવાદી નમૂનાઓ દ્વારા સંબોધવામાં આવ્યા હતા. ક્રમિક અથવા ક્રમિક શિક્ષણની અસરો (જેમ કે ઉપર ઉલ્લેખિત પ્રકાશ પાડવો) ખાસ કરીને બાયેસિયન નમૂનાઓ માટે પડકારજનક હોઈ શકે છે, જે સામાન્ય રીતે ક્રમ-સ્વતંત્રતાને ધારણ કરે છે. સમગ્ર શિક્ષણ પ્રણાલી વૈશ્વિક સ્તરે બાયેસિયન છે એમ ધારવાને બદલે, ક્રુશ્કેએ એવા નમૂનાઓ વિકસાવ્યા જેમાં પ્રણાલીના સ્તરો સ્થાનિક રીતે બાયેસિયન હોય. આ "સ્થાનિક રીતે બાયેસિયન શિક્ષણ" એ ઘટનાઓના સંયોજનો માટે જવાબદાર છે જે બિન-બાયેસિયન શિક્ષણ નમૂનાઓ માટે અથવા વૈશ્વિક સ્તરે-બાયેસિયન શિક્ષણ નમૂનાઓ માટે મુશ્કેલ છે. બાયેસિયન રજૂઆતોનો બીજો ફાયદો એ છે કે તેઓ સ્વાભાવિક રીતે પરિમાણ મૂલ્યોની અનિશ્ચિતતાને રજૂ કરે છે, જે લાક્ષણિક જોડાણવાદી મોડેલોથી વિપરીત છે જે દરેક પરિમાણ માટે માત્ર એક જ મૂલ્ય બચાવે છે. અનિશ્ચિતતાની રજૂઆતનો ઉપયોગ સક્રિય શિક્ષણને માર્ગદર્શન આપવા માટે થઈ શકે છે જેમાં શીખનાર નક્કી કરે છે કે કયા કિસ્સાઓ આગામી વિશે જાણવા માટે સૌથી વધુ ઉપયોગી રહેશે. કારકિર્દી ક્રુશ્કે 1989 માં ઇન્ડિયાના યુનિવર્સિટી બ્લૂમિંગ્ટન ખાતે મનોવૈજ્ઞાનિક અને મગજ વિજ્ઞાન વિભાગના ફેકલ્ટીમાં લેક્ચરર તરીકે જોડાયા હતા. તેઓ 2022માં પ્રોવોસ્ટ પ્રોફેસર એમેરિટસ તરીકે નિવૃત્ત થયા ત્યાં સુધી આઈ. યુ. માં રહ્યા હતા. શિક્ષણ ક્રુશ્કેએ બી. એ. કર્યું. 1983 માં બર્કલે ખાતે યુનિવર્સિટી ઓફ કેલિફોર્નિયાથી સામાન્ય શિષ્યવૃત્તિમાં ઉચ્ચ વિશિષ્ટતા સાથે ગણિતમાં. 1990માં તેમણે યુ. સી. બર્કલેમાંથી પણ મનોવિજ્ઞાનમાં પીએચ. ડી. પ્રાપ્ત કરી હતી. ક્રુશ્કેએ ઓજાઈ સીએમાં થેચર સ્કૂલ ખાતે 1978ના સમર સાયન્સ પ્રોગ્રામમાં હાજરી આપી હતી, જે એસ્ટ્રોફિઝિક્સ અને આકાશી મિકેનિક્સ પર કેન્દ્રિત હતી. તેમણે કાર્નેગી મેલોન યુનિવર્સિટી ખાતે 1988માં કનેક્શનિસ્ટ મોડલ્સ સમર સ્કૂલમાં અભ્યાસ કર્યો હતો. પુરસ્કારો ફી બીટા કપ્પા (શૈક્ષણિક સન્માન સમાજ), 1982. નેશનલ સાયન્સ ફાઉન્ડેશન ગ્રેજ્યુએટ ફેલોશિપ, 1983. રાષ્ટ્રીય માનસિક સ્વાસ્થ્ય સંસ્થા પ્રથમ પુરસ્કાર, 1994. ઇન્ડિયાના યુનિવર્સિટી ટ્રસ્ટી ટીચિંગ એક્સેલન્સ રેકગ્નિશન એવોર્ડ્સઃ 1997,1998,1999,2008,2009,2010,2011,2012. ટ્રોલેન્ડ રિસર્ચ એવોર્ડ, નેશનલ એકેડેમી ઓફ સાયન્સ, 2002. રેમેક ડિસ્ટિંગ્વિશ્ડ સ્કોલર એવોર્ડ, ઇન્ડિયાના યુનિવર્સિટી, 2012. પ્રોવોસ્ટ પ્રોફેસર, ઇન્ડિયાના યુનિવર્સિટી, 2018. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ ફેકલ્ટી પૃષ્ઠ જીવંત લોકો 21મી સદીના અમેરિકન મનોવૈજ્ઞાનિકો અમેરિકન આંકડાશાસ્ત્રીઓ ઇન્ડિયાના યુનિવર્સિટી ફેકલ્ટી યુનિવર્સિટી ઓફ કેલિફોર્નિયા, બર્કલે ભૂતપૂર્વ વિદ્યાર્થીઓ જન્મ વર્ષ ગુમ થયેલ (જીવંત લોકો) માત્રાત્મક મનોવૈજ્ઞાનિકો