John K. Kruschke
ஜான் கெண்டால் க்ருஷ்கே ஒரு அமெரிக்க உளவியலாளர் மற்றும் புள்ளியியல் நிபுணர் ஆவார், அவர் மனித கற்றலின் இணைப்புவாத மாதிரிகள் மற்றும் பேய்சியன் புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வில் தனது பணிக்காக அறியப்படுகிறார். அவர் இந்தியானா பல்கலைக்கழகம் ப்ளூமிங்டனில் உளவியல் மற்றும் மூளை அறிவியல் துறையில் புரோவோஸ்ட் பேராசிரியராக உள்ளார். 2002 ஆம் ஆண்டில் தேசிய அறிவியல் அகாடமியின் ட்ரோலேண்ட் ஆராய்ச்சி விருதை வென்றார். ஆராய்ச்சி பேய்சியன் புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு டிசெமினேஷன் க்ருஷ்கேவின் பிரபலமான பாடப்புத்தகமான டூயிங் பேய்சியன் டேட்டா அனாலிசிஸ், அதன் அணுகல் மற்றும் கருத்தாக்கங்களின் தனித்துவமான சாரக்கட்டு ஆகியவற்றிற்கு குறிப்பிடத்தக்கது. புத்தகத்தின் முதல் பாதியில் பேய்சியன் ஆற்றல் பகுப்பாய்வு மற்றும் மாதிரி-அளவு திட்டமிடல் உள்ளிட்ட பேய்சியன் பகுப்பாய்வின் அனைத்து அடிப்படை கருத்துக்களையும் முன்வைக்க எளிய வகை தரவு (அதாவது, இருதரப்பு மதிப்புகள்) பயன்படுத்தப்பட்டது. புத்தகத்தின் இரண்டாம் பாதியில் பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட நேரியல் மாதிரியை பிற வகையான தரவுகளின் ஸ்பெக்ட்ரமுக்கு பயன்பாடுகளை விளக்குவதற்கான ஒரு கட்டமைப்பாகப் பயன்படுத்தப்பட்டது. க்ரூஷ்கே பேய்சியன் தரவு பகுப்பாய்வு பற்றி பல பயிற்சி கட்டுரைகளை எழுதியுள்ளார், இதில் பேய்சியன் மற்றும் அடிக்கடி வரும் கருத்துகளை அருகருகே விளக்கும் ஒரு திறந்த அணுகல் கட்டுரை அடங்கும். ஃப்ரெக்வன்டிஸ்ட் மற்றும் பேய்சியன் பகுப்பாய்வுகளை ஒரே நேரத்தில் ஊடாடும் ஒரு ஆன்லைன் பயன்பாடு உள்ளது. கற்பித்தல் புள்ளிவிவரங்கள் குறித்த அமெரிக்க மாநாட்டில் (யு. எஸ். சி. ஓ. டி. எஸ்) இந்த தலைப்பில் வீடியோ பதிவு செய்யப்பட்ட முழுமையான உரையை க்ரூஷ்கே வழங்கினார். பேய்சியன் பகுப்பாய்வு அறிக்கையிடல் வழிகாட்டுதல்கள் பேய்சியன் தரவு பகுப்பாய்வுகள் பிரபலமடைந்து வருகின்றன, ஆனால் அவை இன்னும் பல துறைகளில் ஒப்பீட்டளவில் புதுமையானவை, மேலும் பேய்சியன் பகுப்பாய்வுகளைப் புகாரளிப்பதற்கான வழிகாட்டுதல்கள் ஆராய்ச்சியாளர்கள், விமர்சகர்கள் மற்றும் மாணவர்களுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும். க்ருஷ்கேவின் திறந்த அணுகல் பேய்சியன் பகுப்பாய்வு அறிக்கையிடல் வழிகாட்டுதல்கள் (பி. ஏ. ஆர். ஜி) விளக்கத்துடன் படிப்படியான பட்டியலை வழங்குகின்றன. உதாரணமாக, பகுப்பாய்வாளர் பேய்சியன் கருதுகோள் சோதனையைப் பயன்படுத்தினால், அறிக்கையில் பேயஸ் காரணி மட்டுமல்லாமல், பிந்தைய மாதிரி நிகழ்தகவு ஒரு முடிவு அளவுகோலை மீறுவதற்கான குறைந்தபட்ச முன் மாதிரி நிகழ்தகவும் இருக்க வேண்டும் என்று BARG பரிந்துரைக்கிறது. அளவுருக்களின் பூஜ்ய மதிப்புகளை மதிப்பிடுவது க்ரூஷ்கே அளவுருக்களின் பூஜ்ய மதிப்புகளை மதிப்பிடுவதற்கான ஒரு முடிவு நடைமுறையை முன்மொழிந்தார், அளவுருக்களின் பின்புற மதிப்பீட்டின் நிச்சயமற்ற தன்மையின் அடிப்படையில். இந்த அணுகுமுறை மாதிரி ஒப்பீடாக பேய்சியன் கருதுகோள் சோதனையுடன் முரண்படுகிறது. வரிசை தரவுகளை (அகநிலை மதிப்பீடுகள் போன்றவை) மெட்ரிக் மதிப்புகள் போலக் கையாளும் பொதுவான நடைமுறை முறைப்படி விளக்கத்தின் பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கும், வழிமுறைகளின் தலைகீழ் கூட. வரிசை தரவை வரிசை மாதிரிகளுடன் சிகிச்சையளிப்பதன் மூலம் சிக்கல்கள் தீர்க்கப்பட்டன, குறிப்பாக ஒரு வரிசைப்படுத்தப்பட்ட-சிக்கல் மாதிரி. தொடர்ச்சியான நுட்பங்கள் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட-ப்ரோபிட் மாதிரிகளையும் பயன்படுத்தலாம், ஆனால் ஆசிரியர்கள் பேய்சியன் நுட்பங்களை அவற்றின் வலிமைக்காக விரும்பினர். கற்றல் மாதிரிகள் 2010 வரை க்ருஷ்கேவின் கவனக் கற்றல் மாதிரிகள் பற்றிய ஒரு கண்ணோட்டம் குறிப்பில் வழங்கப்படுகிறது. கவனக் கற்றலை பரிந்துரைக்கும் மனித கற்றலில் இருந்து ஏராளமான கண்டுபிடிப்புகளை அந்த குறிப்பு சுருக்கமாகக் கூறுகிறது. அந்த குறிப்பு ஒரு பொதுவான கட்டமைப்பின் கீழ் க்ரூஷ்கேவின் தொடர்ச்சியான கற்றல் மாதிரிகளையும் சுருக்கமாகக் கூறுகிறது. பின்னோக்கிய ஒலிபரப்பு நெட்வொர்க்குகளில் உள்ள பரிமாணம் பின்னோக்கிய ஒலிபரப்பு நெட்வொர்க்குகள் என்பது ஆழமான கற்றல் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் மையத்தில் உள்ள ஒரு வகை இணைப்பு மாதிரியாகும். பின்-பரப்புதல் நெட்வொர்க்குகளுடன் க்ருஷ்கேயின் ஆரம்பகால பணி நெட்வொர்க்கில் மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளின் பரிமாணத்தை விரிவுபடுத்த அல்லது சுருங்குவதற்கான வழிமுறைகளை உருவாக்கியது, இதன் மூலம் நெட்வொர்க் பயிற்சி நிகழ்வுகள் முதல் சோதனை நிகழ்வுகள் வரை எவ்வாறு பொதுமைப்படுத்தப்பட்டது என்பதை பாதிக்கிறது. இந்த வழிமுறைகள் கற்றல் வேகத்தையும் மேம்படுத்தின. முன்மாதிரி அடிப்படையிலான மாதிரிகள் மற்றும் கற்றுக்கொண்ட கவனம் அசோசியேட்டிவ் லர்னிங்கின் ஆல்கோவ் மாதிரி, பின்-பரப்புதல் நெட்வொர்க்குகளைப் போலவே, பிழையின் மீது சாய்வு வம்சாவளியைப் பயன்படுத்தியது, எந்த தூண்டுதல் பரிமாணங்களில் கலந்து கொள்ள வேண்டும் அல்லது புறக்கணிக்க வேண்டும் என்பதை அறிய. ஆல்கோவ் மாதிரி ஆர். எம். நோசோஃப்ஸ்கியின் பொதுமைப்படுத்தப்பட்ட சூழல் மாதிரியிலிருந்து பெறப்பட்டது. இந்த மாதிரிகள் கணித ரீதியாக மனிதனால் உணரப்பட்ட பரிமாணங்களின் (நிறம், அளவு போன்றவை) அடிப்படையில் பல பரிமாண இடைவெளியில் தூண்டுதல்களைக் குறிக்கின்றன. ), மற்றும் பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகள் நினைவகத்தில் முழுமையான எடுத்துக்காட்டுகளாக சேமிக்கப்படுகின்றன என்று வைத்துக்கொள்வோம் (அதாவது, பரிமாணங்களில் உள்ள மதிப்புகளின் கலவையாக). ALCOVE மாதிரி உள்ளீட்டு-வெளியீட்டு ஜோடிகளுடன் பயிற்றுவிக்கப்படுகிறது மற்றும் படிப்படியாக பயிற்சி பெற்ற வெளியீடுகளுடன் எடுத்துக்காட்டுகளை தொடர்புபடுத்துகிறது, அதே நேரத்தில் தொடர்புடைய பரிமாணங்களை நோக்கி கவனத்தை மாற்றுகிறது மற்றும் பொருத்தமற்ற பரிமாணங்களிலிருந்து விலகிச் செல்கிறது. ராஷ்என்எல் என்று அழைக்கப்படும் ஆல்கோவ் மாதிரியின் மேம்பாடு, வரையறுக்கப்பட்ட திறன் கவனத்துடன் சாய்வு வம்சாவளிக்கு கணித ரீதியாக ஒத்திசைவான பொறிமுறையை வழங்கியது. ஒரு தூண்டுதல் வழங்கப்படும் போது கவனம் விரைவாக மாற்றப்படுகிறது என்று ராஷ்என்எல் மாதிரி கருதியது, அதே நேரத்தில் சோதனைகள் முழுவதும் கவனத்தை கற்றுக்கொள்வது மிகவும் படிப்படியாக உள்ளது. இந்த மாதிரிகள் ஏராளமான மனித கற்றல் சோதனைகளின் அனுபவ தரவுகளுக்கு பொருத்தப்பட்டன, மேலும் பல்வேறு வகையான தொடர்புகளைக் கற்றுக்கொள்வதில் உள்ள ஒப்பீட்டு சிரமங்கள் மற்றும் பயிற்சி மற்றும் பொதுமைப்படுத்தலின் போது தனிப்பட்ட தூண்டுதல்களின் துல்லியங்கள் பற்றிய நல்ல கணக்குகளை வழங்கின. அந்த மாதிரிகள் கற்றலின் அனைத்து அம்சங்களையும் விளக்க முடியாது; எடுத்துக்காட்டாக, தலைகீழ் மாற்றத்தின் மனித கற்றலின் விரைவைக் கணக்கிட ஒரு கூடுதல் வழிமுறை தேவைப்பட்டது (அதாவது, "ஏ" என்றால் இப்போது "பி" மற்றும் நேர்மாறாக). ஒரு பயிற்சி அமர்வு முழுவதும் தனித்துவமான அம்சங்களின் சேர்க்கைகளை தொடர்ச்சியாக வகைப்படுத்த மக்கள் கற்றுக் கொள்ளும்போது, மக்கள் அவற்றின் முழுமையான அம்சங்களின் கலவையைப் பற்றி அறிந்து கொள்வதற்குப் பதிலாக பின்னர் கற்றுக்கொண்ட பொருட்களின் தனித்துவமான அம்சங்களைப் பற்றி அறிந்து கொள்வார்கள். பின்னர் கற்ற பொருட்களின் தனித்துவமான அம்சங்களுக்கான இந்த கவனம் "சிறப்பம்சமான விளைவு" என்று அழைக்கப்படுகிறது, மேலும் இது "தலைகீழ் அடிப்படை-விகித விளைவு" என்று அழைக்கப்படும் முந்தைய கண்டுபிடிப்பிலிருந்து பெறப்படுகிறது. க்ருஷ்கே மனித பங்கேற்பாளர்களுடன் ஒரு விரிவான தொடர் புதுமையான கற்றல் சோதனைகளை நடத்தினார், மேலும் கண்டுபிடிப்புகளைக் கணக்கிட இரண்டு இணைப்புவாத மாதிரிகளை உருவாக்கினார். ADIT மாதிரி தனித்துவமான அம்சங்களைக் கவனிக்கக் கற்றுக்கொண்டது, மேலும் EXIT மாதிரி ஒவ்வொரு சோதனையிலும் விரைவான கவன மாற்றங்களைப் பயன்படுத்தியது. ஒரு நியமன சிறப்பம்ச சோதனை மற்றும் கண்டுபிடிப்புகளின் மதிப்பாய்வு ஆகியவை குறிப்பில் வழங்கப்பட்டன. விதிகள் அல்லது செயல்பாடுகளுக்கான கலப்பின பிரதிநிதித்துவ மாதிரிகள் விதிவிலக்குகளுடன் "உயரத்தை விட அகலமான திரவங்களுக்கான ஒரு கொள்கலன் கிண்ணம் என்று அழைக்கப்படுகிறது" போன்ற விதிகளின்படி தூண்டுதல்களை வகைப்படுத்த மக்கள் கற்றுக்கொள்ளலாம், விதிவிலக்குகளுடன் "இந்த குறிப்பிட்ட வழக்கு ஒரு குவளை என்று அழைக்கப்படாவிட்டால்". ஒரு விதிவிலக்கான வழக்குக்கு ஒப்பீட்டளவில் நெருக்கமாக இருக்கும் புதிய உருப்படிகளை மக்கள் வகைப்படுத்த முனைகிறார்கள் என்பதை தொடர்ச்சியான சோதனைகள் நிரூபித்தன, விதியின் படி எடுத்துக்காட்டு அடிப்படையிலான மாதிரிகளால் கணிக்கப்பட்டதை விட அதிகம். தரவைக் கணக்கிட, எரிக்சன் மற்றும் க்ருஷ்கே ஆகியோர் கலப்பின மாதிரிகளை உருவாக்கினர், அவை விதி அடிப்படையிலான பிரதிநிதித்துவத்திற்கும் எடுத்துக்காட்டு அடிப்படையிலான பிரதிநிதித்துவத்திற்கும் இடையில் கவனத்தை மாற்றியது. "ஒரு பக்கத்தின் உயரம் அதன் அகலத்தை விட ஒன்றரை மடங்கு அதிகம்" போன்ற செயல்பாடுகள் என்று அழைக்கப்படும் மாறிகளுக்கு இடையிலான தொடர்ச்சியான உறவுகளையும் மக்கள் கற்றுக்கொள்ளலாம். விதிவிலக்கான நிகழ்வுகளைக் கொண்ட செயல்பாடுகளின் எடுத்துக்காட்டுகளுடன் மக்கள் பயிற்றுவிக்கப்படும்போது, தரவு உள்ளூரில் பொருந்தக்கூடிய செயல்பாட்டு விதிகளை இணைக்கும் கலப்பின மாதிரிகளால் கணக்கிடப்படுகிறது. க்ரூஷ்கே கற்றலின் பேய்சியன் மாதிரிகள் மனித-கற்றல் முடிவுகளின் பேய்சியன் மாதிரிகளையும் ஆராய்ந்தன, அவை அவரது இணைப்புவாத மாதிரிகளால் உரையாற்றப்பட்டன. தொடர்ச்சியான அல்லது தொடர்ச்சியான கற்றலின் விளைவுகள் (மேலே குறிப்பிடப்பட்ட ஹைலைட்டிங் போன்றவை) பேய்சியன் மாதிரிகளுக்கு குறிப்பாக சவாலானதாக இருக்கலாம், அவை பொதுவாக வரிசை-சுதந்திரத்தை எடுத்துக்கொள்கின்றன. முழு கற்றல் முறையும் உலகளவில் பேய்சியன் என்று கருதுவதற்குப் பதிலாக, குருஷ்கே மாதிரிகளை உருவாக்கினார், இதில் அமைப்பின் அடுக்குகள் உள்ளூரில் பேய்சியன் ஆகும். இந்த "உள்ளூரில் பேய்சியன் கற்றல்" பேய்சியன் அல்லாத கற்றல் மாதிரிகள் அல்லது உலகளாவிய-பேய்சியன் கற்றல் மாதிரிகளுக்கு கடினமாக இருக்கும் நிகழ்வுகளின் கலவையைக் கணக்கிடுகிறது. பேய்சியன் பிரதிநிதித்துவங்களின் மற்றொரு நன்மை என்னவென்றால், அவை இயல்பாகவே அளவுரு மதிப்புகளின் நிச்சயமற்ற தன்மையைக் குறிக்கின்றன, வழக்கமான இணைப்புவாத மாதிரிகளைப் போலல்லாமல், ஒவ்வொரு அளவுருவிற்கும் ஒரு மதிப்பை மட்டுமே சேமிக்கிறது. நிச்சயமற்ற தன்மையின் பிரதிநிதித்துவம் செயலில் கற்றலுக்கு வழிகாட்ட பயன்படுத்தப்படலாம், இதில் அடுத்ததைப் பற்றி அறிய எந்த நிகழ்வுகள் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும் என்பதை கற்பவர் தீர்மானிக்கிறார். கிருஷ்கே 1989 ஆம் ஆண்டில் இந்தியானா பல்கலைக்கழக ப்ளூமிங்டனில் உளவியல் மற்றும் மூளை அறிவியல் துறையின் பீடத்தில் விரிவுரையாளராக சேர்ந்தார். அவர் 2022 ஆம் ஆண்டில் புரோவோஸ்ட் பேராசிரியராக ஓய்வு பெறும் வரை ஐ. யுவில் இருந்தார். கல்வி குருஷ்கே பி. ஏ. பட்டம் பெற்றார். 1983 இல் பெர்க்லியில் உள்ள கலிபோர்னியா பல்கலைக்கழகத்தில் பொது உதவித்தொகையில் உயர் சிறப்புடன் கணிதத்தில் பட்டம் பெற்றார். 1990 ஆம் ஆண்டில், யு. சி. பெர்க்லியில் இருந்து உளவியலில் முனைவர் பட்டம் பெற்றார். க்ரூஷ்கே 1978 கோடைகால அறிவியல் திட்டத்தில் ஓஜாய் சி. ஏ. வில் உள்ள தாச்சர் பள்ளியில் பயின்றார், இது வானியற்பியல் மற்றும் வான இயக்கவியலில் கவனம் செலுத்தியது. அவர் கார்னகி மெலன் பல்கலைக்கழகத்தில் 1988 கனெக்ஷனிஸ்ட் மாடல்கள் கோடைப் பள்ளியில் பயின்றார். விருதுகள் ஃபை பீட்டா கப்பா (கல்வி மரியாதை சங்கம்), 1982. தேசிய அறிவியல் அறக்கட்டளை பட்டதாரி பெல்லோஷிப், 1983. தேசிய மனநல நிறுவனம் முதல் விருது, 1994. இந்தியானா பல்கலைக்கழக அறங்காவலர்கள் சிறந்த கற்பித்தல் அங்கீகார விருதுகள்ஃ 1997,1998,1999,2008,2009,2010,2011,2012. ட்ரோலாண்ட் ஆராய்ச்சி விருது, தேசிய அறிவியல் அகாடமி, 2002. ரெமாக் புகழ்பெற்ற அறிஞர் விருது, இந்தியானா பல்கலைக்கழகம், 2012. புரோவோஸ்ட் பேராசிரியர், இந்தியானா பல்கலைக்கழகம், 2018. குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் ஆசிரியப் பக்கம் வாழும் மக்கள் 21 ஆம் நூற்றாண்டின் அமெரிக்க உளவியலாளர்கள் அமெரிக்க புள்ளியியல் வல்லுநர்கள் இந்தியானா பல்கலைக்கழகம் கலிபோர்னியா பல்கலைக்கழகம், பெர்க்லி முன்னாள் மாணவர்கள் பிறந்த ஆண்டு காணவில்லை (உயிருள்ள மக்கள்) அளவு உளவியலாளர்கள்