SISTEM PAKAR MENGIDENTIFIKASI KEMAMPUAN OTAK PADA ANAK TERHADAP CARA BELAJAR MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR BERBASIS WEB
Notice bibliographique
Résumé
Pengidentifikasian kemampuan otak pada anak sejak dini dapat membantu guru serta orang tua dalam memberikan stimulasi atau penanganan yang benar tehadap cara belajar anak. Terbatasnya jumlah pakar di daerah kota binjai untuk menangani psikologi tentang anak, serta kurangnya penyebaran pengetahuan, menyebabkan diperlukannya sistem pakar untuk menganalisis kemampuan otak pada anak. Sistem pakar mengidentifikasi kemampuan otak pada anak terhadap cara belajar bahasa pemrograman PHP dan database yang digunakan adalah PHP MyAdmin (MySql). Sistem pakar harus mampu bekerja dalam kondisi ketidakpastian. Dalam menghadapi masalah, sering ditemukan jawaban yang tidak memiliki kepastian. Tinggi rendahnya tingkat ketidakpastian hasil identifikasi dipengaruhi oleh aturan yang tidak pasti dan jawaban pengguna. Metode Certainty Factor yang merupakan suatu metode untuk membuktikan apakah suatu fakta itu pasti ataukah tidak pasti yang berbentuk metric yang biasanya digunakan oleh sistem pakar. Dari hasil perhitungan maka diperoleh dari ciri-ciri hipotesa yang ada, menghasilkan identifikasi jenis sensori yang ada pada anak yaitu kemampuan otak kanan dengan sensori visual yang memiliki nilai keyakinan paling kuat adalah sebesar 87%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,013 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».