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इस अध्ययन में बच्चों के चित्रों (कार्य-निर्भर चित्र सामग्री और शोधकर्ताओं द्वारा व्यक्तिपरक व्याख्या) के माध्यम से वैज्ञानिक अवधारणा की समझ का आकलन करने वाले पिछले अध्ययनों की सीमाओं को दूर करने के लिए एक बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (एलएलएम) और वर्ड2वेक एल्गोरिथम का उपयोग किया गया। हमने नौ वैज्ञानिक विषयों पर 1,420 बच्चों के चित्रों का विश्लेषण किया ताकि विभिन्न विषयों में उनके चित्र निरूपण की एकरूपता का पता लगाया जा सके और बच्चों के वैज्ञानिक चित्रों के लिए एक मानक प्रस्तावित किया जा सके। परिणामों ने अधिकांश चित्रों में एकरूपता की उपस्थिति की पुष्टि की, उच्च अर्थगत समानता (अधिकांशतः >0.8) प्रदर्शित की। हालाँकि, हमें एक संगति पूर्वाग्रह भी मिला, जो एलएलएम सटीकता से स्वतंत्र था। हमने नमूना आकार, अमूर्तता स्तर और फ़ोकस तथा चित्र संगति और एलएलएम पहचान सटीकता जैसे कारकों के बीच सहसंबंध का भी विश्लेषण किया, और जाँच की कि क्या ये कारक पाठ्यक्रम सामग्री को प्रतिबिंबित करते हैं। परिणामों ने पुष्टि की कि एलएलएम पहचान सटीकता सबसे संवेदनशील संकेतक थी, और यह नमूना आकार और अर्थगत समानता से भी संबंधित थी। इसके अलावा, हमने पाया कि निर्देशात्मक प्रयोग और शैक्षिक उद्देश्यों के बीच संगति एक महत्वपूर्ण कारक थी, जिसमें कई छात्र व्याख्या के बजाय प्रयोग पर ही ध्यान केंद्रित करते थे।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल का उपयोग करके बच्चों के चित्रों के अर्थ का मात्रात्मक विश्लेषण करने के लिए एक नवीन विधि प्रस्तुत की गई है।
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बच्चों के वैज्ञानिक चित्र निरूपण की स्थिरता और पूर्वाग्रह को उजागर करके, हम बच्चों की वैज्ञानिक अवधारणाओं की समझ के आकलन के अध्ययन पर एक नया परिप्रेक्ष्य प्रदान करते हैं।
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छवि विश्लेषण को प्रभावित करने वाले कारकों की पहचान करें (नमूना आकार, अमूर्तता का स्तर, फोकस, कक्षा सामग्री का प्रतिबिंब, आदि)।
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बच्चों के विज्ञान चित्रकला अनुसंधान के लिए मानकों और मानदंडों की स्थापना में योगदान दिया।
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Limitations:
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चूंकि यह एलएलएम के प्रदर्शन पर निर्भर एक विश्लेषण पद्धति है, इसलिए संभावना है कि एलएलएम की सीमाएं शोध परिणामों को प्रभावित कर सकती हैं।
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विश्लेषण में प्रयुक्त ग्राफिक डेटा (विशिष्ट विषय, आयु समूह, आदि) की सीमाओं के कारण सामान्यीकरण में कठिनाई।
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संगति पूर्वाग्रह का कारण निर्धारित करने के लिए आगे विश्लेषण की आवश्यकता है।
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अभी भी यह संभावना है कि चित्र की व्याख्या में व्यक्तिपरक निर्णय शामिल हो सकता है।
