Умный тренажер
Российские ученые создали нейросеть для персонализации обучения первой помощи
Специалисты Санкт-Петербургского государственного университета и Военно-космической академии им. А. Ф. Можайского разработали нейросеть, которая анализирует особенности и предпочтения групп людей, обучающихся навыкам оказания первой помощи. Это позволяет инструктору выбирать наиболее эффективную методику обучения для конкретной аудитории. Результаты исследования опубликованы в научном журнале «Технологии гражданской безопасности».
Выйти из полноэкранного режима
Развернуть на весь экран
Фото: Роман Яровицын, Коммерсантъ
Оказание первой медицинской помощи — это важный навык, который может потребоваться любому человеку, поскольку в непредвиденной ситуации профессиональная медицинская помощь не всегда может быть мгновенной. Зачастую в критические моменты жизнь пострадавшего зависит от действий очевидцев событий, а в некоторых обстоятельствах жизнь человеку могут спасти знания тактической медицины.
Именно поэтому обучению таким навыкам в России сегодня уделяется много внимания. Основы первой помощи включены в учебные планы школ и вузов, а также входят в число обязательных пунктов инструктажа для сотрудников различных организаций. Однако, как подчеркивают исследователи, для эффективного обучения этим дисциплинам необходимо использование тренажеров и манекенов, чтобы демонстрировать и применять на практике необходимые техники. Это усложняет массовое внедрение подобных курсов. Кроме того, постоянно обновляющиеся алгоритмы оказания помощи нередко опережают скорость переподготовки преподавательского состава непрофильных организаций.
«При этом ключевая проблема — это отсутствие необходимой мотивации у слушателей. Одни считают эти знания ненужными, других пугает вид крови или обсуждение порядка действий при потере сознания и реанимации другого человека. Поэтому крайне важен индивидуальный подход, который будет учитывать потребности и, возможно, опасения каждого ученика»,— рассказала заведующая кафедрой основ медицинских и специальных знаний СПбГУ Елена Харитонова.
По ее словам, даже работа с разными группами студентов требует гибкости от педагога. Некоторые обучающиеся настроены активно помогать и с энтузиазмом осваивают практику, другие, наоборот, испытывают страх и теряются во время занятий. Кому-то для понимания необходимы реалистичные примеры и изображения, а кто-то лучше воспринимает информацию через абстрактные образы.
Чтобы определить, какой метод будет максимально продуктивным для конкретной группы, специалисты Санкт-Петербургского государственного университета совместно с коллегами из Военно-космической академии им. А. Ф. Можайского создали нейросеть, которая заменяет традиционные анкеты и опросы. Алгоритм оперативно обрабатывает ответы каждого слушателя и предоставляет преподавателю детальный портрет группы: готовность учеников к восприятию материала, их страхи, ожидания и индивидуальные особенности. Это помогает сразу выявить образовательные предпочтения и оптимально распределить ресурсы — от численности аудитории до доступного оборудования — для достижения наилучшего результата.
«Мы провели исследование среди студентов и курсантов и выяснили, что для большинства из них наиболее эффективной была бы комбинированная модель, объединяющая VR-технологии и имитационный метод. Такой формат сочетает преимущества виртуальной реальности для изучения теории и сложных сценариев с отработкой навыков на манекенах»,— пояснила Елена Харитонова.
Особенно ярко положительный эффект этого подхода проявился в больших группах, что позволило значительно сократить временные затраты преподавателя на усвоение материала каждым обучающимся.