John K. Kruschke
जॉन केंडल क्रुश्के एक अमेरिकी मनोवैज्ञानिक और सांख्यिकीविद हैं जिन्हें मानव शिक्षा के संबंधवादी मॉडल और बायेसियन सांख्यिकीय विश्लेषण में उनके काम के लिए जाना जाता है। वे इंडियाना यूनिवर्सिटी ब्लूमिंगटन में मनोवैज्ञानिक और मस्तिष्क विज्ञान विभाग में प्रोवोस्ट प्रोफेसर एमेरिटस हैं। उन्होंने 2002 में राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी से ट्रॉलैंड अनुसंधान पुरस्कार जीता। रिसर्च बायेसियन सांख्यिकीय विश्लेषण प्रसार क्रुश्के की लोकप्रिय पाठ्यपुस्तक, डूइंग बायेसियन डेटा एनालिसिस, अपनी सुलभता और अवधारणाओं के अद्वितीय मचान के लिए उल्लेखनीय थी। पुस्तक के पहले भाग में सामान्यीकृत बायेसियन शक्ति विश्लेषण और नमूना-आकार योजना सहित बायेसियन विश्लेषण की सभी मौलिक अवधारणाओं को प्रस्तुत करने के लिए सबसे सरल प्रकार के डेटा (यानी द्विभाजन मूल्य) का उपयोग किया गया है। पुस्तक के उत्तरार्ध में अन्य प्रकार के डेटा के स्पेक्ट्रम के अनुप्रयोगों को समझाने के लिए एक रूपरेखा के रूप में सामान्यीकृत रैखिक मॉडल का उपयोग किया गया है। क्रुश्के ने बायेसियन डेटा विश्लेषण के बारे में कई ट्यूटोरियल लेख लिखे हैं, जिसमें एक ओपन-एक्सेस लेख भी शामिल है जो बायेसियन और फ्रीक्वेंटिस्ट अवधारणाओं को साथ-साथ समझाता है। इसके साथ एक ऑनलाइन ऐप है जो इंटरैक्टिव रूप से फ्रीक्वेंटिस्ट और बायेसियन विश्लेषण एक साथ करता है। क्रुश्के ने शिक्षण सांख्यिकी पर संयुक्त राज्य सम्मेलन (यू. एस. सी. ओ. टी. एस.) में इस विषय पर एक वीडियो-रिकॉर्ड पूर्ण भाषण दिया। बायेसियन विश्लेषण रिपोर्टिंग दिशानिर्देश बायेसियन डेटा विश्लेषण लोकप्रियता में बढ़ रहे हैं लेकिन अभी भी कई क्षेत्रों में अपेक्षाकृत नए हैं, और बायेसियन विश्लेषणों की रिपोर्टिंग के लिए दिशानिर्देश शोधकर्ताओं, समीक्षकों और छात्रों के लिए उपयोगी हैं। क्रुश्के के ओपन-एक्सेस बायेसियन एनालिसिस रिपोर्टिंग दिशानिर्देश (बी. ए. आर. जी.) स्पष्टीकरण के साथ एक चरण-दर-चरण सूची प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, बी. ए. आर. जी. अनुशंसा करता है कि यदि विश्लेषक बेयेशियन परिकल्पना परीक्षण का उपयोग करता है, तो रिपोर्ट में न केवल बेयस कारक शामिल होना चाहिए, बल्कि निर्णय मानदंड से अधिक होने की पश्च मॉडल संभावना के लिए न्यूनतम पूर्व मॉडल संभावना भी शामिल होनी चाहिए। मानकों के शून्य मूल्यों का आकलन करते हुए क्रुश्के ने मानकों के शून्य मूल्यों का आकलन करने के लिए एक निर्णय प्रक्रिया का प्रस्ताव रखा, जो मानकों के बाद के अनुमान की अनिश्चितता पर आधारित है। यह दृष्टिकोण मॉडल तुलना के रूप में बायेसियन परिकल्पना परीक्षण के विपरीत है। ऑर्डिनल डेटा लिडेल और क्रुश्के ने दिखाया कि ऑर्डिनल डेटा (जैसे कि व्यक्तिपरक रेटिंग) का इलाज करने का सामान्य अभ्यास जैसे कि वे मीट्रिक मान थे, व्यवस्थित रूप से व्याख्या की त्रुटियों, यहां तक कि साधनों के व्युत्क्रम का कारण बन सकते हैं। समस्याओं को क्रमिक मॉडल के साथ क्रमिक डेटा का उपचार करके संबोधित किया गया था, विशेष रूप से एक क्रमबद्ध-समस्या मॉडल। बार-बार चलने वाली तकनीकें ऑर्डर-प्रोबिट मॉडल का भी उपयोग कर सकती हैं, लेकिन लेखकों ने अपनी मजबूती के लिए बायेसियन तकनीकों का समर्थन किया। सीखने के मॉडल 2010 के माध्यम से ध्यानपूर्वक सीखने के क्रुश्के के मॉडल का एक अवलोकन संदर्भ में प्रदान किया गया है। यह संदर्भ मानव सीखने के कई निष्कर्षों का सारांश देता है जो ध्यानपूर्वक सीखने का सुझाव देते हैं। यह संदर्भ एक सामान्य ढांचे के तहत क्रुश्के के सीखने के मॉडल की एक श्रृंखला को भी संक्षेप में प्रस्तुत करता है। बैक-प्रोपेगेशन नेटवर्क में आयामीता बैक-प्रोपेगेशन नेटवर्क एक प्रकार का संपर्कवादी मॉडल है, जो डीप-लर्निंग न्यूरल नेटवर्क के मूल में है। बैक-प्रोपेगेशन नेटवर्क के साथ क्रुश्के के शुरुआती काम ने नेटवर्क में छिपी परतों की आयामीता के विस्तार या संकुचन के लिए एल्गोरिदम बनाए, जिससे यह प्रभावित होता है कि नेटवर्क प्रशिक्षण मामलों से लेकर परीक्षण मामलों तक कैसे सामान्यीकृत हुआ। एल्गोरिदम ने सीखने की गति में भी सुधार किया। अनुकरणीय-आधारित मॉडल और सीखा गया ध्यान सहयोगी शिक्षा के एल्कोव मॉडल ने त्रुटि पर ढाल वंश का उपयोग किया, जैसा कि बैक-प्रोपेगेशन नेटवर्क में, यह जानने के लिए कि किन उत्तेजना आयामों पर ध्यान देना है या उन्हें अनदेखा करना है। एल्कोव मॉडल आर. एम. नोसोफ्स्की के सामान्यीकृत संदर्भ मॉडल से लिया गया था। ये मॉडल गणितीय रूप से मानव कथित आयामों (जैसे रंग, आकार, आदि) के आधार पर एक बहु-आयामी स्थान में उत्तेजनाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। ), और मान लें कि प्रशिक्षण उदाहरणों को स्मृति में पूर्ण उदाहरणों के रूप में संग्रहीत किया जाता है (यानी, आयामों पर मूल्यों के संयोजन के रूप में)। एल्कोव मॉडल को इनपुट-आउटपुट जोड़े के साथ प्रशिक्षित किया जाता है और धीरे-धीरे प्रशिक्षित आउटपुट के साथ उदाहरणों को जोड़ा जाता है, साथ ही साथ प्रासंगिक आयामों की ओर और अप्रासंगिक आयामों से दूर ध्यान केंद्रित किया जाता है। ए. एल. सी. ओ. वी. ई. वी. मॉडल की वृद्धि, जिसे आर. ए. एस. एच. एन. एल. कहा जाता है, ने सीमित क्षमता ध्यान के साथ ढाल वंश के लिए एक गणितीय रूप से सुसंगत तंत्र प्रदान किया। आर. ए. एस. एच. एन. एल. मॉडल ने माना कि जब एक प्रोत्साहन प्रस्तुत किया जाता है तो ध्यान तेजी से स्थानांतरित हो जाता है, जबकि परीक्षणों में ध्यान का सीखना अधिक क्रमिक होता है। इन मॉडलों को कई मानव सीखने के प्रयोगों से अनुभवजन्य डेटा के लिए फिट किया गया था, और विभिन्न प्रकार के संघों को सीखने की सापेक्ष कठिनाइयों और प्रशिक्षण और सामान्यीकरण के दौरान व्यक्तिगत उत्तेजनाओं की सटीकता का अच्छा विवरण प्रदान किया गया था। वे मॉडल सीखने के सभी पहलुओं की व्याख्या नहीं कर सकते हैं; उदाहरण के लिए, रिवर्सल शिफ्ट के मानव सीखने की तेजी के लिए एक अतिरिक्त तंत्र की आवश्यकता थी (यानी, जो "ए" था वह अब "बी" है और इसके विपरीत)। जब लोग एक प्रशिक्षण सत्र में अलग-अलग विशेषताओं के संयोजन को क्रमिक रूप से वर्गीकृत करना सीखते हैं, तो लोग विशेषताओं के पूर्ण संयोजन के बारे में जानने के बजाय बाद में सीखी गई वस्तुओं की विशिष्ट विशेषताओं के बारे में जानने की प्रवृत्ति रखते हैं। बाद में सीखी गई वस्तुओं की विशिष्ट विशेषताओं पर इस ध्यान को "हाइलाइटिंग प्रभाव" कहा जाता है, और यह पहले की खोज से प्राप्त होता है जिसे "व्युत्क्रम आधार-दर प्रभाव" के रूप में जाना जाता है। क्रुश्के ने मानव प्रतिभागियों के साथ नए सीखने के प्रयोगों की एक व्यापक श्रृंखला का संचालन किया, और निष्कर्षों के लिए दो संपर्कवादी मॉडल विकसित किए। एडीआईटी मॉडल ने विशिष्ट विशेषताओं को ध्यान में रखना सीखा, और एक्जिट मॉडल ने प्रत्येक परीक्षण पर ध्यान के तेजी से बदलाव का उपयोग किया। एक विहित हाइलाइटिंग प्रयोग और निष्कर्षों की समीक्षा संदर्भ में प्रस्तुत की गई थी। अपवादों के साथ नियमों या कार्यों के लिए संकर प्रतिनिधित्व मॉडल लोग नियमों के अनुसार उत्तेजनाओं को वर्गीकृत करना सीख सकते हैं जैसे कि "तरल पदार्थों के लिए एक पात्र जो उससे लंबा है उसे कटोरा कहा जाता है", नियम के अपवादों के साथ जैसे कि "जब तक कि यह विशिष्ट मामला न हो जिसे मग कहा जाता है"। प्रयोगों की एक श्रृंखला ने प्रदर्शित किया कि लोग नई वस्तुओं को वर्गीकृत करते हैं, जो एक असाधारण मामले के अपेक्षाकृत करीब हैं, नियम के अनुसार उदाहरण-आधारित मॉडल द्वारा भविष्यवाणी की जाने वाली वस्तुओं से अधिक। डेटा के लिए, एरिकसन और क्रुश्के ने संकर मॉडल विकसित किए जिन्होंने नियम-आधारित प्रतिनिधित्व और उदाहरण-आधारित प्रतिनिधित्व के बीच ध्यान स्थानांतरित किया। लोग चर के बीच निरंतर संबंधों को भी सीख सकते हैं, जिन्हें कार्य कहा जाता है, जैसे कि "एक पृष्ठ की ऊँचाई इसकी चौड़ाई का लगभग डेढ़ गुना है"। जब लोगों को उन कार्यों के उदाहरणों के साथ प्रशिक्षित किया जाता है जिनमें असाधारण मामले होते हैं, तो डेटा का लेखा संकर मॉडल द्वारा किया जाता है जो स्थानीय रूप से लागू कार्यात्मक नियमों को जोड़ते हैं। क्रुश्के को सीखने के बायेसियन मॉडल ने मानव-सीखने के परिणामों के बायेसियन मॉडल की भी खोज की, जिन्हें उनके संपर्कवादी मॉडल द्वारा संबोधित किया गया था। क्रमिक या क्रमिक सीखने के प्रभाव (जैसे कि ऊपर उल्लिखित, हाइलाइट करना) विशेष रूप से बायेसियन मॉडल के लिए चुनौतीपूर्ण हो सकते हैं, जो आमतौर पर क्रम-स्वतंत्रता मानते हैं। यह मानने के बजाय कि पूरी शिक्षण प्रणाली विश्व स्तर पर बायेसियन है, क्रुश्के ने ऐसे मॉडल विकसित किए जिनमें प्रणाली की परतें स्थानीय रूप से बायेसियन हैं। यह "स्थानीय रूप से बायेसियन शिक्षा" उन घटनाओं के संयोजन के लिए जिम्मेदार है जो गैर-बायेसियन सीखने के मॉडल या विश्व स्तर पर-बायेसियन सीखने के मॉडल के लिए कठिन हैं। बायेसियन प्रतिनिधित्व का एक अन्य लाभ यह है कि वे स्वाभाविक रूप से पैरामीटर मूल्यों की अनिश्चितता का प्रतिनिधित्व करते हैं, विशिष्ट संयोजक मॉडल के विपरीत जो प्रत्येक पैरामीटर के लिए केवल एक ही मूल्य बचाते हैं। अनिश्चितता के प्रतिनिधित्व का उपयोग सक्रिय सीखने का मार्गदर्शन करने के लिए किया जा सकता है जिसमें शिक्षार्थी यह तय करता है कि अगले के बारे में जानने के लिए कौन से मामले सबसे उपयोगी होंगे। करियर क्रुश्के 1989 में इंडियाना विश्वविद्यालय ब्लूमिंगटन में मनोवैज्ञानिक और मस्तिष्क विज्ञान विभाग के संकाय में एक व्याख्याता के रूप में शामिल हुए। वह 2022 में प्रोवोस्ट प्रोफेसर एमेरिटस के रूप में सेवानिवृत्त होने तक आई. यू. में रहे। शिक्षा क्रुश्के ने बी. ए. किया। 1983 में बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय से सामान्य छात्रवृत्ति में उच्च विशिष्टता के साथ गणित में। 1990 में उन्होंने यू. सी. बर्कले से भी मनोविज्ञान में पी. एच. डी. प्राप्त की। क्रुश्के ने ओजाई सीए के थेचर स्कूल में 1978 के ग्रीष्मकालीन विज्ञान कार्यक्रम में भाग लिया, जो खगोल भौतिकी और खगोलीय यांत्रिकी पर केंद्रित था। उन्होंने कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में 1988 के कनेक्शनिस्ट मॉडल्स समर स्कूल में भाग लिया। पुरस्कार फी बीटा कप्पा (अकादमिक सम्मान समाज), 1982। नेशनल साइंस फाउंडेशन ग्रेजुएट फैलोशिप, 1983। राष्ट्रीय मानसिक स्वास्थ्य प्रथम पुरस्कार संस्थान, 1994। इंडियाना विश्वविद्यालय न्यासी शिक्षण उत्कृष्टता मान्यता पुरस्कारः 1997,1998,1999,2008,2009,2010,2011,2012। ट्रॉलैंड अनुसंधान पुरस्कार, राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी, 2002। रेमक विशिष्ट विद्वान पुरस्कार, इंडियाना विश्वविद्यालय, 2012। प्रोवोस्ट प्रोफेसर, इंडियाना विश्वविद्यालय, 2018। संदर्भ बाहरी लिंक संकाय पृष्ठ जीवित लोग 21वीं सदी के अमेरिकी मनोवैज्ञानिक अमेरिकी सांख्यिकीविद इंडियाना विश्वविद्यालय संकाय कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, बर्कले पूर्व छात्र जन्म का वर्ष लापता (जीवित लोग) मात्रात्मक मनोवैज्ञानिक