John K. Kruschke
جان کینڈل کروشکے ایک امریکی ماہر نفسیات اور شماریات دان ہیں جو انسانی سیکھنے کے کنیکشنسٹ ماڈلز اور بایسیئن شماریاتی تجزیے میں اپنے کام کے لیے جانے جاتے ہیں۔ وہ انڈیانا یونیورسٹی بلومنگٹن میں شعبہ نفسیاتی اور دماغی علوم میں پروووسٹ پروفیسر ایمریٹس ہیں۔ انہوں نے 2002 میں نیشنل اکیڈمی آف سائنسز سے ٹرولینڈ ریسرچ ایوارڈ جیتا۔ ریسرچ بایسیئن شماریاتی تجزیہ ڈسیمینیشن کروشکے کی مقبول نصابی کتاب، ڈوئنگ بایسیئن ڈیٹا اینالیسس، اپنی رسائی اور تصورات کی منفرد سہاری کے لیے قابل ذکر تھی۔ کتاب کے پہلے نصف حصے میں بایسی تجزیہ کے تمام بنیادی تصورات کو پیش کرنے کے لیے سب سے آسان قسم کے ڈیٹا (یعنی ڈائکوٹومس ویلیوز) کا استعمال کیا گیا، جس میں عام بایسی طاقت کا تجزیہ اور نمونے کے سائز کی منصوبہ بندی شامل ہے۔ کتاب کے دوسرے نصف حصے میں عمومی لکیری ماڈل کو دیگر قسم کے ڈیٹا کے سپیکٹرم میں ایپلی کیشنز کی وضاحت کے لیے ایک فریم ورک کے طور پر استعمال کیا گیا۔ کروشکے نے بایسیئن ڈیٹا تجزیہ کے بارے میں بہت سے سبق آموز مضامین لکھے ہیں، جن میں ایک کھلی رسائی والا مضمون بھی شامل ہے جو بایسیئن اور فریکوینسٹ تصورات کو ساتھ ساتھ بیان کرتا ہے۔ اس کے ساتھ ایک آن لائن ایپ ہے جو انٹرایکٹو طور پر فریکوینٹسٹ اور بیسیئن تجزیہ بیک وقت کرتی ہے۔ کروشکے نے ریاستہائے متحدہ کی کانفرنس آن ٹیچنگ سٹیٹسٹکس (یو ایس سی او ٹی ایس) میں اس موضوع پر ویڈیو ریکارڈ شدہ مکمل تقریر کی۔ بایسیئن تجزیے کی رپورٹنگ کے رہنما خطوط بایسیئن ڈیٹا کے تجزیے مقبولیت میں بڑھ رہے ہیں لیکن اب بھی بہت سے شعبوں میں نسبتا نئے ہیں، اور بایسیئن تجزیوں کی رپورٹنگ کے لیے رہنما خطوط محققین، مبصرین اور طلباء کے لیے مفید ہیں۔ کروشکے کی کھلی رسائی والی بایسیئن تجزیہ رپورٹنگ کے رہنما خطوط (بی اے آر جی) وضاحت کے ساتھ ایک مرحلہ وار فہرست فراہم کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، بی اے آر جی تجویز کرتا ہے کہ اگر تجزیہ کار بیسیئن مفروضے کی جانچ کا استعمال کرتا ہے، تو رپورٹ میں نہ صرف بیئس فیکٹر شامل ہونا چاہیے بلکہ پوسٹر ماڈل کے فیصلے کے معیار سے تجاوز کرنے کے امکان کے لیے کم از کم سابقہ ماڈل کا امکان بھی شامل ہونا چاہیے۔ پیرامیٹرز کی کالعدم اقدار کا اندازہ لگانے کے لیے کروشکے نے پیرامیٹرز کی کالعدم اقدار کا اندازہ لگانے کے لیے ایک فیصلہ سازی کے طریقہ کار کی تجویز پیش کی، جو پیرامیٹر کے بعد کے تخمینے کی غیر یقینی صورتحال پر مبنی ہے۔ یہ نقطہ نظر ماڈل کے موازنہ کے طور پر بایسیائی مفروضے کی جانچ سے متصادم ہے۔ عام اعداد و شمار لڈیل اور کروشکے نے ظاہر کیا کہ عام اعداد و شمار (جیسے ساپیکش درجہ بندی) کا علاج کرنے کا عام عمل جیسے کہ وہ میٹرک اقدار ہیں، منظم طریقے سے تشریح کی غلطیوں کا باعث بن سکتے ہیں، یہاں تک کہ ذرائع کے الٹ بھی۔ مسائل کو آرڈینل ڈیٹا کو آرڈینل ماڈلز کے ساتھ ٹریٹ کرکے حل کیا گیا، خاص طور پر ایک آرڈرڈ-پروبٹ ماڈل۔ بار بار چلنے والی تکنیکیں آرڈرڈ-پروبٹ ماڈل بھی استعمال کر سکتی ہیں، لیکن مصنفین نے ان کی مضبوطی کے لیے بیسیائی تکنیکوں کو ترجیح دی۔ سیکھنے کے نمونے 2010 کے ذریعے کروشکے کے توجہ مرکوز کرنے والے سیکھنے کے نمونوں کا ایک جائزہ حوالہ میں فراہم کیا گیا ہے۔ یہ حوالہ انسانی سیکھنے کے متعدد نتائج کا خلاصہ پیش کرتا ہے جو توجہ سے سیکھنے کی تجویز کرتے ہیں۔ یہ حوالہ ایک عمومی فریم ورک کے تحت کروشکے کے سیکھنے کے نمونوں کی ایک سیریز کا خلاصہ بھی کرتا ہے۔ بیک پروپیگنڈاشن نیٹ ورک میں جہتی بیک پروپیگنڈاشن نیٹ ورک ایک قسم کا کنیکشنسٹ ماڈل ہے، جو ڈیپ لرننگ نیورل نیٹ ورک کے مرکز میں ہے۔ بیک پروپیگنڈاشن نیٹ ورکس کے ساتھ کروشکے کے ابتدائی کام نے نیٹ ورک میں چھپی ہوئی تہوں کی جہت کو بڑھانے یا سکڑنے کے لیے الگورتھم بنائے، اس طرح یہ متاثر ہوتا ہے کہ نیٹ ورک ٹریننگ کیسز سے لے کر ٹیسٹنگ کیسز تک کس طرح عام ہوا۔ الگورتھم نے سیکھنے کی رفتار کو بھی بہتر بنایا۔ مثال پر مبنی ماڈلز اور سیکھی ہوئی توجہ ایسوسی ایٹیو لرننگ کے ایلکوو ماڈل نے غلطی پر گریڈینٹ ڈیسنٹ کا استعمال کیا، جیسا کہ بیک پروپیگنڈاشن نیٹ ورکس میں، یہ جاننے کے لیے کہ محرک کے کن جہتوں پر توجہ دینی ہے یا انہیں نظر انداز کرنا ہے۔ ALCOVE ماڈل R. M. Nosofsky کے عمومی سیاق و سباق کے ماڈل سے اخذ کیا گیا تھا۔ یہ نمونے ریاضیاتی طور پر انسانی سمجھی ہوئی جہتوں (جیسے رنگ، سائز وغیرہ) کی بنیاد پر کثیر جہتی جگہ میں محرکات کی نمائندگی کرتے ہیں۔ )، اور فرض کریں کہ تربیتی مثالیں میموری میں مکمل مثالوں کے طور پر محفوظ کی جاتی ہیں (یعنی طول و عرض پر اقدار کے امتزاج کے طور پر)۔ ایلکوو ماڈل کو ان پٹ-آؤٹ پٹ جوڑوں کے ساتھ تربیت دی جاتی ہے اور آہستہ آہستہ تربیت یافتہ آؤٹ پٹ کے ساتھ مثالوں کو جوڑتا ہے جبکہ بیک وقت متعلقہ جہتوں کی طرف اور غیر متعلقہ جہتوں سے دور توجہ مرکوز کرتا ہے۔ ایلکوو ماڈل میں اضافہ، جسے آر اے ایس ایچ این ایل کہا جاتا ہے، نے محدود صلاحیت پر توجہ کے ساتھ میلان کے نزول کے لیے ریاضیاتی طور پر ایک مربوط طریقہ کار فراہم کیا۔ آر اے ایس ایچ این ایل ماڈل نے فرض کیا کہ جب محرک پیش کیا جاتا ہے تو توجہ تیزی سے منتقل ہوتی ہے، جبکہ آزمائشوں میں توجہ سیکھنا زیادہ بتدریج ہوتا ہے۔ ان ماڈلز کو انسانی سیکھنے کے متعدد تجربات کے تجرباتی اعداد و شمار کے مطابق بنایا گیا تھا، اور مختلف قسم کی انجمنیں سیکھنے کی نسبتا مشکلات، اور تربیت اور عمومی کاری کے دوران انفرادی محرکات کی درستگی کے بارے میں اچھے بیانات فراہم کیے گئے تھے۔ وہ نمونے سیکھنے کے تمام پہلوؤں کی وضاحت نہیں کر سکتے ؛ مثال کے طور پر، الٹ تبدیلی کے انسانی سیکھنے کی تیزی کو مدنظر رکھنے کے لیے ایک اضافی طریقہ کار کی ضرورت تھی (یعنی، جو "اے" تھا وہ اب "بی" ہے اور اس کے برعکس)۔ نمایاں اثر جب لوگ تربیتی سیشن میں لگاتار مجرد خصوصیات کے امتزاج کی درجہ بندی کرنا سیکھتے ہیں، تو لوگ ان کی خصوصیات کے مکمل امتزاج کے بارے میں سیکھنے کے بجائے بعد میں سیکھی گئی اشیاء کی مخصوص خصوصیات کے بارے میں سیکھنے کا رجحان رکھتے ہیں۔ بعد میں سیکھی گئی اشیاء کی مخصوص خصوصیات پر اس توجہ کو "نمایاں اثر" کہا جاتا ہے، اور یہ ایک سابقہ دریافت سے اخذ کیا گیا ہے جسے "الٹا بیس ریٹ اثر" کہا جاتا ہے۔ کروشکے نے انسانی شرکاء کے ساتھ سیکھنے کے نئے تجربات کا ایک وسیع سلسلہ منعقد کیا، اور نتائج کا حساب کتاب کرنے کے لیے دو کنیکشنسٹ ماڈل تیار کیے۔ اے ڈی آئی ٹی ماڈل نے مخصوص خصوصیات پر توجہ دینا سیکھا، اور ایگزٹ ماڈل نے ہر آزمائش پر توجہ کی تیز رفتار تبدیلیوں کا استعمال کیا۔ ایک کینونکل نمایاں کرنے والا تجربہ اور نتائج کا جائزہ حوالہ میں پیش کیا گیا۔ مستثنیات کے ساتھ قواعد یا افعال کے لیے ہائبرڈ نمائندگی کے ماڈل لوگ محرکات کو قواعد کے مطابق درجہ بندی کرنا سیکھ سکتے ہیں جیسے کہ "مائعوں کے لیے ایک کنٹینر جو اس سے لمبا ہے اسے کٹورا کہا جاتا ہے"، اس اصول کے استثناء کے ساتھ جیسے کہ "جب تک کہ یہ یہ مخصوص معاملہ نہ ہو جسے مگ کہا جاتا ہے"۔ تجربات کے ایک سلسلے نے یہ ظاہر کیا کہ لوگ نئی اشیاء کی درجہ بندی کرنے کا رجحان رکھتے ہیں، جو کسی غیر معمولی معاملے کے نسبتا قریب ہیں، اصول کے مطابق مثال پر مبنی ماڈلز کی پیش گوئی سے زیادہ۔ اعداد و شمار کا حساب لگانے کے لیے، ایرکسن اور کروشکے نے ہائبرڈ ماڈل تیار کیے جنہوں نے اصول پر مبنی نمائندگی اور مثال پر مبنی نمائندگی کے درمیان توجہ منتقل کی۔ لوگ متغیرات کے درمیان مسلسل تعلقات بھی سیکھ سکتے ہیں، جنہیں فنکشن کہتے ہیں، جیسے کہ "کسی صفحہ کی اونچائی اس کی چوڑائی سے تقریبا 1.5 گنا زیادہ ہوتی ہے"۔ جب لوگوں کو ان افعال کی مثالوں کے ساتھ تربیت دی جاتی ہے جن میں غیر معمولی معاملات ہوتے ہیں، تو اعداد و شمار کا حساب ہائبرڈ ماڈلز کے ذریعے لیا جاتا ہے جو مقامی طور پر قابل اطلاق فعال اصولوں کو یکجا کرتے ہیں۔ کروشکے کے سیکھنے کے بایسیائی نمونوں نے انسانی سیکھنے کے نتائج کے بایسیائی نمونوں کی بھی کھوج کی جن سے ان کے کنکشنسٹ نمونوں نے خطاب کیا۔ ترتیب وار یا مسلسل سیکھنے کے اثرات (جیسے اوپر بیان کردہ روشنی ڈالنا) خاص طور پر بیسیائی ماڈلز کے لیے چیلنج ہو سکتے ہیں، جو عام طور پر ترتیب کی آزادی کو فرض کرتے ہیں۔ یہ فرض کرنے کے بجائے کہ پورا سیکھنے کا نظام عالمی سطح پر بایسیئن ہے، کروشکے نے ایسے ماڈل تیار کیے جن میں نظام کی پرتیں مقامی طور پر بایسیئن ہیں۔ یہ "مقامی طور پر بایسیائی سیکھنا" ایسے مظاہر کے امتزاج کا سبب بنتا ہے جو غیر بایسیائی سیکھنے کے نمونوں یا عالمی سطح پر بایسیائی سیکھنے کے نمونوں کے لیے مشکل ہیں۔ بایسی نمائندگی کا ایک اور فائدہ یہ ہے کہ وہ فطری طور پر پیرامیٹر اقدار کی غیر یقینی صورتحال کی نمائندگی کرتے ہیں، عام کنکشنسٹ ماڈلز کے برعکس جو ہر پیرامیٹر کے لیے صرف ایک قدر بچاتے ہیں۔ غیر یقینی صورتحال کی نمائندگی کو فعال سیکھنے کی رہنمائی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جس میں سیکھنے والا فیصلہ کرتا ہے کہ اگلے کے بارے میں جاننے کے لیے کون سے معاملات سب سے زیادہ مفید ہوں گے۔ کیریئر کروشکے نے 1989 میں انڈیانا یونیورسٹی بلومنگٹن میں شعبہ نفسیاتی اور دماغی علوم کی فیکلٹی میں بطور لیکچرر شمولیت اختیار کی۔ وہ 2022 میں پروووسٹ پروفیسر ایمریٹس کے طور پر ریٹائر ہونے تک آئی یو میں رہے۔ تعلیم کروشکے نے بی اے حاصل کیا۔ ریاضی میں، جنرل اسکالرشپ میں اعلی امتیاز کے ساتھ، 1983 میں برکلے میں یونیورسٹی آف کیلیفورنیا سے۔ 1990 میں انہوں نے یو۔ سی۔ برکلے سے بھی نفسیات میں پی۔ ایچ۔ ڈی حاصل کی۔ کروشکے نے 1978 کے سمر سائنس پروگرام میں شرکت کی تھیچر اسکول اوجیئی سی اے میں، جس نے فلکی طبیعیات اور آسمانی میکانکس پر توجہ مرکوز کی۔ انہوں نے کارنیگی میلن یونیورسٹی میں 1988 کنکشنسٹ ماڈلز سمر اسکول میں تعلیم حاصل کی۔ ایوارڈز فائی بیٹا کپا (اکیڈمک آنر سوسائٹی)، 1982۔ نیشنل سائنس فاؤنڈیشن گریجویٹ فیلوشپ، 1983۔ نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف مینٹل ہیلتھ فرسٹ ایوارڈ، 1994۔ انڈیانا یونیورسٹی ٹرسٹیز ٹیچنگ ایکسی لینس ریکگنیشن ایوارڈز: 1997، 1998، 1999، 2008، 2009، 2010، 2011، 2012۔ ٹرولینڈ ریسرچ ایوارڈ، نیشنل اکیڈمی آف سائنسز، 2002۔ ریمک ممتاز اسکالر ایوارڈ، انڈیانا یونیورسٹی، 2012۔ پروووسٹ پروفیسر، انڈیانا یونیورسٹی، 2018۔ حوالہ جات بیرونی روابط فیکلٹی پیج زندہ لوگ 21 ویں صدی کے امریکی ماہر نفسیات امریکی شماریات انڈیانا یونیورسٹی فیکلٹی یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، برکلے سابق طلباء پیدائش کا سال لاپتہ (زندہ لوگ) مقداری ماہر نفسیات