Prospects for using an artificial intelligence model as an educational platform for training microbiologists
Notice bibliographique
Résumé
Problem statement. Artificial intelligence (AI) has great potential in various fields of medicine, including microbiology, but AI and educational platforms using AI are not yet sufficiently used in professional training. The research problem is relevant optimized the existing methods of training microbiologists at a university using AI models to make the student learning process more efficient, personalized and profound. Methodology . Russian and foreign studies on the use of AI in medicine and medical education were analyzed, approaches to training microbiologists to conduct high-quality laboratory research based on the use of AI as an educational platform were modeled. The authors applied advanced machine learning methods, including segmentation clustering algorithms for processing images of microbiological samples. Results . A training course has been developed and implemented Application of Artificial Intelligence in Microbiological Practice for students of additional professional education programs and students - future microbiologists, in order to equip them with knowledge and practical skills in integrating AI computing technologies into the process of analyzing microbiological samples. Theoretical and practical classes in the laboratory, an approach to sample preparation and mask creation using AI are offered. The implementation of the training course showed a high level of student’ readiness to work with AI, the relevance of the proposed educational materials and the possibility of practical application in a wide range of laboratory studies. Conclusion . The training course for students of additional professional education and students - future microbiologists developed and described in the article is a promising basis for training for a qualitative change in practical research in microbiological laboratories using AI.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».