KI prognostiziert das Risiko von Gewalt in der Schule

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In einer kürzlich durchgeführten Pilotstudie haben Forscher des Cincinnati Children's Hospital Medical Center (CCHMC) nachgewiesen Künstliche Intelligenz als nützliches Werkzeug bei der Vorhersage, welche Schüler Schulgewalt eher verursachen.

Die Forscher stellten fest, dass maschinelles Lernen genauso genau ist wie ein Team von Psychiatern für Kinder, Jugendliche und Forensiker, um das Risiko eines Jugendlichen zu bestimmen, in der Schule Gewalt auszuüben.

Die vollständige Studie wird online in der Zeitschrift veröffentlicht Psychiatrische Vierteljährlich.

Diese Forschung folgt einer Geschichte des Krankenhauses, das Gewalt bei Kindern bewertet.

"Wir waren erfolgreich darin, Gewalt von Kindern und Jugendlichen im Krankenhaus vorherzusagen", sagte er Drew Barzman, ein forensischer Psychiater für Kinder am CCHMC und Hauptautor der Studie. „Deshalb haben wir uns entschlossen, unsere erfolgreichen Methoden auf das Schulumfeld anzuwenden.“

Wegen des Anstiegs der Schulgewalt in den vergangenen 10-Jahren wollten die Forscher eine empfindlichere Methode anwenden, um Schüler zu bewerten und diejenigen zu bestimmen, die ein hohes Risiko für Schulgewalt haben.

In der Studie wählten Barzman und sein Team 103-Schüler im Alter zwischen 12 und 18 von 74-Schulen in den USA aus. Alle ausgewählten Schüler hatten eine Vorgeschichte von kleineren oder größeren Verhaltensänderungen oder Aggression gegenüber sich selbst oder anderen.

Sie alle wurden aus psychiatrischen Notaufnahmen, Polikliniken und stationären Kliniken rekrutiert.

Das Team führte traditionelle Schulrisikobewertungen mit allen teilnehmenden Schülern durch. Sie schrieben Notizen und transkribierten Tonaufnahmen aus den Interviews.

Mit zwei Skalen, die die Forscher in früheren Untersuchungen validierten, stellte das Team fest, dass die Schüler relativ gleichmäßig verteilt waren. Von den an 103 teilnehmenden Studenten wurden 55 als mittleres bis hohes Risiko eingestuft, und 48 erwies sich aufgrund von Papierrisikobewertungen als geringes Risiko.

Die Forscher verwendeten die aufgezeichneten Interviewinhalte, um einen maschinellen Lernalgorithmus zu entwickeln, der das Risiko von Schulgewalt vorhersagen kann.

Der Algorithmus zeigte eine Genauigkeitsrate von 91.02 Prozent, die als hervorragend angesehen wird. Wenn demografische und sozioökonomische Daten hinzugefügt wurden, stieg die Genauigkeitsrate auf 91.45 Prozent.

„Der Algorithmus für maschinelles Lernen, der nur auf dem Interview des Teilnehmers basierte, war bei der Einschätzung des Risikos fast so genau wie eine vollständige Einschätzung unseres Forschungsteams, einschließlich der Erfassung von Informationen von Eltern und der Schule, einer Überprüfung der verfügbaren Aufzeichnungen und der Bewertung des Risikos zwei Waagen, die wir entwickelt haben “ Yizhao Ni, ein Computerwissenschaftler in der Abteilung für Biomedizinische Informatik am CCHMC und Co-Autor der Studie, sagte in einer Erklärung.

Durch diese Studie wird das Team "in der Lage sein, künstliche Intelligenz aufzubauen, um das klinische Urteilsvermögen des Menschen zu steigern", sagte Barzman.

Die Einschätzungen der Forscher beruhten ausschließlich auf der Vorhersage jeglicher Art von körperlicher Aggression in der Schule. Sie sammelten keine Daten, um zu beweisen, ob maschinelles Lernen dazu beitragen kann, Gewalt in der Schule zu verhindern.

Das ist ihr nächstes Ziel. Aber dafür brauchen sie mehr Geld.

"Die Finanzierung ist unsere größte Hürde und Herausforderung", sagte Barzman. „In Zukunft werden wir eine Studie durchführen können, in der die Wirksamkeit eines forensischen Expertenteams mit der der künstlichen Intelligenz in der Gewaltprävention verglichen wird, indem die Ergebnisse in einer großen prospektiven randomisierten Studie verfolgt werden. Ergebnisse zu Gewalt und Aggression können leicht über Schulen, webbasierte Umfragen und Telefoninterviews erfasst werden. “

Letztendlich ist es das Ziel des Forscherteams, „die Nutzung der Technologie des maschinellen Lernens in Zukunft auf Schulen auszudehnen, um Strukturen zu erweitern und professionelles Urteilsvermögen zu entwickeln, um Gewalt an Schulen effizienter und effektiver zu verhindern“, sagte Barzman in einer Erklärung.

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