İlkokulda İlköğretim Matematik: Çarpım Tablosunun Öğrenilmesine Girişimin Etkisi Bölüm 2

Bu hariç tutmalar sonucunda, çalışmayı tamamlayan ve sonuçları aşağıda bildirilen 17 katılımcı kaldı (yaş aralığı 6;1–7;11, ortalama=7;0, SD=0;5): ikisi ikinci sınıfta 14'ü birinci sınıfta ve biri de anaokulu son sınıfta. Çalışmada öğretilen 16 çarpma işleminin hiçbirini hiçbiri bilmiyordu (Ek dosya 1: Tablo S7a).

Zamanla hafızamız kaçınılmaz olarak etkilenir. Ancak yaş tek belirleyici faktör değildir. Araştırmalar, uygun egzersiz ve olumlu bir tutumun sürdürülmesiyle, ileri yaşlarda bile iyi hafızayı ve bilişsel işlevleri koruyabileceğimizi gösteriyor.

Gençken beynimiz daha aktif ve duyarlıdır. Bunun temel nedeni, çocukların yeni şeyler öğrenip deneyimlediğinde beyin nöronlarının tamamen uyarılmasıdır. Bu uyarım, nöronlar arasındaki bağlantıları ve sinyal iletimini teşvik eder, böylece öğrenme ve hafıza yeteneklerimizi geliştirir.

Ancak yaşlandıkça beynimiz yavaş yavaş belirli nöronları ve bağlantıları kaybeder, bu da hafıza ve bilişsel işlevlerde düşüşe yol açabilir. Ancak uygun egzersiz yoluyla beyin nöronlarını aktive edebilir ve nöronlar arasındaki bağlantıları güçlendirebilir, böylece hafızamızı ve bilişsel yeteneklerimizi geliştirebiliriz. Örneğin bulmaca, Sudoku vb. gibi bazı hafıza antrenmanları yapmak hafızamızı ve konsantrasyonumuzu geliştirebilir.

Ayrıca olumlu bir tutum sergilemek de önemlidir. Araştırmalar, mutluluğun ve olumlu duyguların beyindeki nöronlar arasındaki bağlantıları destekleyebileceğini, böylece bilişsel işlevimizi ve hafızamızı geliştirebileceğini gösteriyor. Bu nedenle, olumlu duyguları mümkün olduğunca sürdürmeli, ailemiz ve arkadaşlarımızla daha fazla etkileşimde bulunmalı, kendimizi mutlu ve memnun hissetmek için bazı ilginç aktivitelere katılmalıyız.

Sonuç olarak yaş, hafızamızın ve bilişsel işlevimizin tek belirleyicisi değildir. Uygun egzersiz ve olumlu bir tutum sürdürerek, ileri yaşlarda bile iyi hafızayı ve bilişsel işlevi koruyabiliriz. Hayata olumlu bakalım, iyimser ve sağlıklı kalalım ve beynimizin tamamen uyarılıp egzersiz yapmasına izin verelim. Hafızamızı geliştirmemiz gerektiği görülebilir. Cistanche Deserticola hafızayı önemli ölçüde geliştirebilir çünkü Cistanche Deserticola aynı zamanda asetilkolin ve büyüme faktörleri düzeylerini artırmak gibi nörotransmitterlerin dengesini de düzenleyebilir. Bu maddeler hafıza ve öğrenme için çok önemlidir. Ayrıca et kan akışını iyileştirebilir ve oksijen dağıtımını destekleyebilir, bu da beynin yeterli besin ve enerji almasını sağlayarak beyin canlılığını ve dayanıklılığını artırır.

Beyin fonksiyonunu iyileştirmenin yollarını bilin'e tıklayın

Uyaranlar

Her çocuk, her iki işlenenin de 3 ile 9 arasında olduğu aynı 16 çarpma işlemini öğrendi. Hiçbir bağ (N×N) yoktu. Önce küçük işlenen ortaya çıktı. 16 gerçek, her birinde 4 gerçek bulunan 4 küme halinde gruplandırıldı: gerçekler arasında düşük benzerliğe sahip iki küme ve yüksek benzerliğe sahip iki küme (yani, benzerlik düzeyi katılımcı içinde manipüle edilmiş).

Bütün çocuklar aynı 16 gerçeği öğrenmişti ancak gerçeklerin 4 gruba ayrılması her çocuk için farklıydı (Ek dosya 1: Tablo S4). Her çocuğa göre gruplandırma rastgeleydi ve düşük benzerlikli kümeler ile yüksek benzerlikli kümeler arasındaki farkı en üst düzeye çıkarmak için tasarlandı. Ayrıca benzerliğin problem boyutuyla karıştırılmamasını da sağladık; yani, düşük benzerlikli kümelerin daha küçük işlenenler nedeniyle sürekli olarak daha kolay olmamasını sağladık. .

Düşük benzerliğe sahip kümelerdeki ortalama işlenen boyutu, yüksek benzerliğe sahip kümelere göre biraz daha yüksekti (Tablo 1. Dışlanan katılımcılar için problem boyutunda çok küçük bir fark vardı, Ek dosya 1: Tablo S5). Katılımcılara benzerlik manipülasyonu anlatılmadı. Deneyciler manipülasyondan haberdardı ama onlara her hafta için bunun yüksek benzerlik mi yoksa düşük benzerlik mi olduğu söylenmedi.

Hesaplama benzerliği

Belirli bir kümedeki gerçekler arasındaki benzerliği hesaplamanın birçok olası yöntemi vardır. Farklı yöntemler, çeşitli konular hakkında farklı teorik varsayımlara dayanır; örneğin, benzerlik indeksinin rakamlar arasındaki veya kelimeler arasındaki benzerliği yansıtıp yansıtmaması gerektiği, belirli bir rakamın/kelimenin bir işlenen veya sonuç olarak rolüne duyarlı olup olmaması gerektiği vb. (bkz. Dotan ve Friedmann'ın Eki, 2019).

Farklı benzerlik hesaplama yöntemleri arasında sistematik bir karşılaştırmanın olmaması nedeniyle, önceki çalışmaların etkili olduğunu gösterdiği basit bir yöntem kullandık (De Visscher ve Noël, 2013, 2014a,2014b; Dotan ve Friedmann, 2019). İlk olarak, iki olgu arasındaki benzerlik, rakamların olgudaki konumuna ve işlenen veya sonuç olarak rollerine bakılmaksızın, her iki olguda da ortaya çıkan rakam çiftlerinin sayısı olarak tanımlandı. Örneğin, 8×7=56 ve 8 olguları ×3=24'nin ortak bir rakam çifti yoktur (her ikisinde de yalnızca 8 rakamı görünür) dolayısıyla benzerlikleri 0'dır. 3×4=12 ve 3×7=21 olgularının 3 ortak rakam çifti vardır (1–2) , 2–3 ve 1–3) dolayısıyla benzerlikleri 3'tür.

Daha sonra, 4 olgudan oluşan bir küme için benzerlik indeksi, kümedeki 6 olgu çiftinin tümünün ikili benzerliklerinin toplanmasıyla hesaplandı. 9x9'a kadar olan çarpım tablosu için bu benzerlik indeksi, tek bir örtüşen basamak için herhangi bir ceza ve ek örtüşen basamaklar için doğrusal olmayan bir ceza olmaksızın, esasen iki olgunun (işlenenler ve yanıt) rakamları arasındaki örtüşmeyi yansıtır.

Prosedür

Deney oturumları, yüz yüze toplantıların engellendiği COVID{0}} salgını döneminde gerçekleştirildi ve bu nedenle, telefon üzerinden sesli olarak birebir çevrimiçi görüntülü toplantılar halinde gerçekleştirildi. Bireyler arası farklılıkların etkilerini azaltmak için tasarım tamamen katılımcının içinde yapıldı, yani tüm çocuklara aynı prosedür uygulandı. Deney, bir haftalık deney öncesi testlerle başladı (1. hafta; Şekil 1).

Bu dönemde çocuklar henüz öğrenmeye başlamamıştı, dolayısıyla neredeyse her zaman "Bilmiyorum" diye cevap verdiler. Deney öncesi testin amacı öncelikle katılımcıların çarpma konusunda önceden hiçbir bilgisinin olmadığını doğrulamaktı. Bunu hemen dört eğitim haftası izledi (2-5. Haftalar). Bir haftalık bir gecikmenin ardından, deney sonrası bir test (7. hafta) ve 4 haftalık ek bir gecikmenin ardından (12. hafta) başka bir deney sonrası test yapıldı. Deney haftaları takvimdeki hafta içi günlerle uyumlu değildi.

Okuldaki öğrenme durumlarıyla ilgililiği artırmak için, benzerliğin öğrenme üzerindeki spesifik etkisini incelemeyi amaçladık (Campbell, 1987'de olduğu gibi test etme/geri getirme üzerindeki etkisinin aksine), bu nedenle benzerlik manipülasyonunu öğrenme oturumları sırasında uyguladık, ancak test sırasında uygulamadık. oturumlar. Test oturumlarında benzer ve farklı gerçekler karıştırıldı.

Eğitim süresi (2-5. Haftalar)

Her eğitim haftası, 5 farklı günde gerçekleştirilen 5 oturumdan oluşuyordu: o haftanın 4 gerçeğinin prova edildiği 4 eğitim oturumu (her biri yaklaşık 20 dakika) ve ardından en az bir günlük arayla haftalık bir test oturumu yapıldı. oturum bir oturum öncesi test, 4 eğitim turu ve bir oturum sonrası testten oluşuyordu.

Eğitim turları

Her eğitim oturumu, öğrenmenin temelini oluşturan 4 eğitim turunu içeriyordu. Her tur, deneycinin her gerçeği söylemesi ve katılımcının bunu tekrarlaması ile başladı. Hatalar hemen düzeltildi. Katılımcılar daha sonra hatırladıkları tüm gerçekleri (egzersiz ve sonuç) geri aldılar ve deneyci tüm hataları düzeltti. Son olarak deneyci, anında hata düzeltmeyle birlikte çocuğun hatırlamadığı herhangi bir gerçeği sordu. Bir hata düzeltildiğinde, katılımcı doğru bilgiyi (egzersiz ve sonuç) doğru söyleyene kadar tekrarladı. Gerçeklerin sunulma sırası rastgeleydi ve 4 gerçeğin her sunumu için farklıydı (katılımcılar arasında dengelenmişti).

Eğitim oturumlarında oturum öncesi ve oturum sonrası testler

Bu testler her eğitim oturumunun başında ve sonunda yapıldı. Çocuk henüz o haftanın gerçeklerini öğrenmeye başlamadığından, bir haftanın ilk eğitim oturumu bir oturum öncesi testi içermiyordu. Her iki test de aynı yapıya sahipti: Çocuk, haftanın 4 gerçeğinin her biri için bir kez "X çarpı Y kaç eder?" sorusuyla test edildi. Çocuklar 4 olgunun tamamına yanıt verdikten sonra hatalar düzeltildi: Çocuğun hata yaptığı ya da cevabı bilmediği her olgu için deneyci egzersizi ve çözümü söyledi ve çocuk da bunu tekrarladı. Eğer çocuk yanlış tekrar yaparsa, deneyci, doğru şekilde tekrarlanana kadar gerçeğin tekrar tekrar tekrarlanmasını istedi.

Eğitim süresi boyunca haftalık test oturumları

Her haftanın son oturumunda çocuk, içinde bulunulan ve önceki haftalarda şimdiye kadar öğrendiği gerçeklerin her biri ile test edildi; yani, ilk eğitim haftasının sonunda 4 gerçek ve 4. eğitim haftasının sonunda 16 gerçeğin tümü. . Bu haftalık test, her biri test edilen tüm gerçekleri rastgele sırada (her turda farklı sıra) sunan 2 turdan oluşuyordu; ancak mevcut haftanın 4 gerçeğinin her turda ilk olması sınırlaması vardı. Genel teşvik dışında herhangi bir geri bildirim verilmedi. Bu haftalık testlerde ve deney öncesi ve deney sonrası testlerde (aşağıda açıklanmıştır), düşük benzerlik ve yüksek benzerlik egzersizleri aynı oturumda karıştırılmıştır.

Bu haftalık testlerden yalnızca en güvenilir yanıtları analiz ettik. Benzerliğin etkisi hakkında bilgi verme açısından her bir yanıtın ne kadar güvenilir olduğunu belirlemek için iki ana faktörün dikkate alınması gerekir. İlk olarak, katılımcılar her hafta içinde bulunduğumuz hafta ve önceki haftalarda öğrenilen gerçekler üzerinde test edildi, ancak öğrenmeden bu yana geçen süre ile karıştırmayı önlemek için yalnızca içinde bulunduğumuz haftanın gerçeklerine verilen yanıtları analiz ettik. İkincisi, her haftalık test oturumunda, katılımcılar her bir olgu üzerinde iki tur halinde iki kez test edildi.

Bu iki turdan ilk turu daha güvenilir bulduk çünkü bu tur muhtemelen katılımcının uzun vadeli bilgisini ikinci turdan daha iyi yansıtıyor (aşağıda durumun gerçekten de böyle olduğunu gösteren sonuçları göreceğiz). İkinci turdaki yanıtlar yerel etkilerden dolayı karışık olabilir; örneğin katılımcılar ilk turdaki yanıtlarını basitçe tekrarlayabilirler. Bu nedenle, sonuçlar bölümü boyunca haftalık test analizleri, aksi açıkça belirtilmediği sürece, yalnızca ilk tur yanıtlara atıfta bulunur.

Deney öncesi testler (1. hafta)

1. Hafta, 4 ayrı günde gerçekleştirilen 4 test oturumunu içeriyordu. İlk oturumda çocuğa 10 tek basamaklı toplama ve 7 çıkarma ile tek basamaklı çıkarma ve sonuç testi yapıldı. Bu toplama/çıkarma testlerinin sonuçları Ek dosya 1'de rapor edilmiştir: Tablolar S5 ve S6. Sonraki 3 oturumun her birinde, çocuk 43 çarpma olgusu üzerinde test edildi (her olgu oturum başına bir kez, yani hafta boyunca 3 kez): 2×2 ile 9×9 arasındaki tüm işlenen çiftleri (36 olgu, büyük işlenen ikinci sırada göründü), ve işlenen olarak 0 veya 1 olan 7 gerçek. Soru şuydu: "X çarpı Y kaç eder?" Genel teşvik dışında herhangi bir geri bildirim verilmedi.

Deney sonrası testler (7. ve 12. haftalar)

Bu iki haftanın her biri, 4 farklı günde gerçekleştirilen 4 test oturumunu içeriyordu. İlk 3 oturumda deney öncesi testlerde olduğu gibi çarpma işlemleri bilgisi test edildi. 4. oturum iki alternatifli zorunlu seçim testiydi. Bir gerçeğin dikkatini dağıtan şey, aynı 4-gerçek kümesinden başka bir gerçeğin sonucuydu. 7. haftada, zorunlu seçmeli test 16 sorudan oluşan tek bir turu içeriyordu; öğrenilen her gerçek bir kez ortaya çıktı.

12. haftada test, her turda öğrenilen 16 olgunun her biri hakkında bir kez soru sorulan iki turdan oluşuyordu. Zorunlu seçim testlerinde eğitilmemiş gerçekler sunulmadı. Genel teşvik dışında herhangi bir geri bildirim verilmedi.

İstatistiksel analizler

Her bir olgu için, aynı kümedeki diğer 3 olguyla benzerliğini yansıtan iki ölçü tanımladık. Sayısal Benzerlik, belirli bir olgunun kümedeki diğer 3 gerçekle ortalama benzerliğidir ve Benzerlik Düzeyi, kümenin düşük benzerlik veya yüksek benzerlik olarak sınıflandırılmasıdır. Gerçeklerin kümeler halinde gruplandırılması her çocuk için farklı olduğundan bu parametreler her çocuk için hesaplandı.

Benzerliğin katılımcıların doğruluğu üzerindeki etkisini incelemek için, katılımcı ve Gerçek'in rastgele faktörler olduğu bir lojistik doğrusal karma modele (LLMM) olgu başına doğruluğu (doğru/yanlış) sunduk. Katılımcı içi kritik faktör Benzerlik idi; spesifik benzerlik belirleyicisi ise Sayısal Benzerlik (sayısal faktör) veya Benzerlik Düzeyi idi. Bu LLMM'ler aynı zamanda problem boyutunu açıklayan iki katılımcı içi ortak değişkeni de içeriyordu: işlenenlerin ortalaması ve çarpımı (ancak tüm kritik analizlerde, iki problem boyutu faktörünü çıkarırken ve ayrıca Rastgele Gerçek faktörünü de kaldırırken sonuçlar esasen aynıydı) ). Diğer LLMM yapılandırmaları aşağıda ayrıntılı olarak açıklanmıştır.

Bir LLMM'nin aşırı uyumdan veya yakınsamamaktan kaynaklanabilecek tekil bir ft'ye ulaştığı birkaç durumda, ilk önce her tahminciyi z-puanlandırmayı denedik. Eğer bu işe yaramadıysa, Rastgele Gerçek faktörünü kaldırdık (bu faktör korunurken de benzer sonuçlar elde edildi). Belirli bir faktör veya etkileşimin önemini incelemek için log-olabilirlik oranı testi kullandık ve LLMM'nin tamamını bu faktörün/etkileşimin çıkarıldığı bir modelle karşılaştırdık. Bu karşılaştırmalar için, χ2 dağılımını izleyen test istatistiği 2(LL1− LL0) rapor ediyoruz (LL0ve LL1, indirgenmiş modelin ve tam modelin log-olabilirliğini belirtir) ve karşılık gelen p değeri.

Sonuçlar

Birbirine benzemeyen gerçekleri öğrenmek daha kolaydır

Hafta sonu testlerinde, tahmin edildiği gibi, benzerliğin düşük olduğu haftalardaki doğruluk, benzer gerçeklerin olduğu haftalara göre %13,7 oranında (Şekil 2a), yani 1,25 kat daha yüksekti. Benzerlik etkisini istatistiksel olarak incelemek için, Yöntemlerde açıklanan lojistik doğrusal karma modeli kullandık. Bağımlı değişken olay başına doğruluktu, katılımcı ve gerçek rastgele faktörlerdi ve konu içi 3 faktör vardı: benzerlik (iki ayrı analizde Sayısal Benzerlik veya Benzerlik Düzeyi) ve ortak değişkenler olarak iki problem boyutu faktörü (toplam) ve işlenenlerin çarpımı).

Benzerliğin etkisi anlamlıydı (Benzerlik Düzeyi faktörüyle: χ2(1)=7.34,p{=0.007, olasılık oranı=0.41, Şekil 2a; Sayısal Benzerlik faktörüyle) : χ2(1)=10.47, p=0.001, oran oranı=0.43, Şekil 2b; ayrıntılı LLMM sonuçları Ek dosya 1:Tablo S10a, b). Katılımcı sayısı fazla olmadığı için, doğrusal karma modelden daha basit istatistiksel araçları kullanarak yüksek ve düşük benzerlik kümelerini karşılaştırırken de benzerlik etkisinin anlamlı olduğunu doğruladık; eşleştirilmiş t testi (t(16){{24} }.90, tek kuyruklu p=0.04,Cohen's d=0.48) ve Wilcoxon İşaretli Sıra testi (W=91, tek kuyruklu p=0.04 ).

Dışlanan katılımcılar arasında da bir benzerlik etkisi bulundu (özellikle veri miktarı benzerlik etkisini test etmek için yeterli olan 6 katılımcı için; Ek dosya 1: Şekil S2). Böylece tahmin edildiği gibi çocukların birbirine benzer gerçekleri öğrenmesi daha zor, farklı gerçekleri öğrenmesi ise daha kolay oldu.

Yukarıdaki sonuçlar, katılımcıların her haftalık test oturumundaki ilk tur yanıtlarına atıfta bulunmaktadır; çünkü bu turdaki yanıtların, katılımcıların uzun vadeli bilgilerini ikinci test turundaki yanıtlardan daha güvenilir şekilde yansıttığını düşündük. Yine de benzerlik etkisi ikinci turda da gözlendi (aynı LLMM, Sayısal Benzerlik etkisi: χ2(1)=6.72, p=0.01, oddsratio=0.49; ancak Benzerlik Düzeyi faktörü χ2(1)=2.48, p=0.12 kullanıldığında etki anlamlı değildi; Ek dosya 1: Şekil S3, Tablo S11). İkinci turdaki yanıtlardaki benzerlik etkisi, ilk turun öğrenmeyi ve benzerlik etkisini daha iyi yansıttığı yönündeki varsayımımıza uygun olarak, ilk turdaki yanıtlardan daha küçüktü.

Kritik olarak, benzerlik etkisi deney sırasında meydana gelen öğrenmeden kaynaklanmıştır ve önceden var olan bilgiye atfedilemez. Çarpma gerçekleri üzerine yapılan ön deney testlerinde (1. haftada), eğitilecek gerçeklerin ortalama doğruluğu neredeyse sıfırdı ve benzerlik etkisine yer bırakmıyordu: düşük benzerlik kümelerinde %2,7 ve düşük benzerlik kümelerinde %2,5. Yüksek benzerlik kümeleri. Düşük ve yüksek benzerlik kümeleri arasındaki %0,2'lik fark anlamlı değildi (lojistik doğrusal karma model yakınsamadığından eşleştirilmiş bir t-testi kullandık: t(16)=0.32 , tek kuyruklup=0.37).

Contrary to findings with older children (De Visscher & Noël, 2014a), the participant's sensitivity to similarity (hereby StS, Fig. 2a) did not predict their overall accuracy. To examine this, we entered the per-participant overall accuracy as the dependent variable in multiple linear regression. The critical predictor was the participant's StS, defined as Δaccuracy between low- and high-similarity sets (Δaccuracy>0 daha yüksek hassasiyeti belirtir).

İkinci bir yordayıcı, her çocuğun çarpma işlemlerini farklı bir gruplamada, farklı benzerlik düzeyleriyle öğrendiği gerçeğini kontrol etti. Bu yordayıcı benzerlik=SimH − SimL olarak tanımlandı; SimHand SimL sırasıyla katılımcının iki yüksek benzerlik kümesi ve iki düşük benzerlik kümesi arasındaki ortalama küme içi sayısal benzerliğini ifade ediyordu.

Katılımcının StS'si genel doğruluğu etkiliyorsa, St'in tahmincisi önemli bir olumsuz etkiye sahip olmalıdır. Durum böyle değildi: hiçbir yordayıcının anlamlı bir etkisi olmadı (StS:b{{0}}−{0.55, tek kuyruklu p=0.21; Δbenzerlik: b{{ 6}}−0.12,tek kuyruklu p{{10}}.30). Yine de, en önemlisi, benzerliğe karşı yüksek hassasiyet, yüksek benzerlik kümelerinde düşük performansı öngördü: Bağımlı değişkenin yüksek benzerlik kümelerinde doğruluk olduğu benzer bir regresyonda, St'in yordayıcısı önemli bir olumsuz etkiye sahipti (b= −0,61,tek kuyruklu p=0,006), Δbenzerliğin etkisi yok(b=−0,57, tek kuyruklu p=0,20).

Bağımlı değişken düşük benzerlik kümelerinde doğru olduğunda StS'nin böyle bir etkisi bulunamamıştır (StS: b=0.39, yani tahmin edilen yönün tersi; Δbenzerlik: b=−{{4} }.57, tek kuyruklup=0.20). Özetle, benzerliğe duyarlılık, özellikle yüksek benzerlik koşullarında öğrenmeyi sekteye uğrattı.

Yukarıdaki bulgular, benzer olmayan gerçekleri öğrenmenin benzer olanlardan daha kolay olduğunu açıkça göstermektedir. Sonraki bölümlerde bunun neden böyle olduğunu inceleyeceğiz.

Benzerlik etkisi özellikle eğitim oturumlarındaki gerçeklerin gruplandırılmasından kaynaklanmaktadır.

Benzerlik etkisinin kökeni nedir? Giriş bölümünde sunulan varsayımımız, benzerlik etkisinin, öğrenme süresi boyunca gerçeklerin haftalık setler halinde spesifik olarak gruplandırılmasından kaynaklandığı yönündeydi. Özellikle, belirli bir haftadaki gerçekler arasındaki yüksek benzerliğin (bundan dolayı "set içi benzerlik") öğrenmeyi aksatacağını varsaydık. Buna bağlı olarak, tanımladığımız benzerlik indeksi, her bir olgu ile aynı haftadaki diğer 3 olgu arasındaki benzerliği yakalamaktadır.

Alternatif bir görüş ise öğrenmenin, içinde bulunulan haftanın gerçekleri ile önceki haftalarda öğrenilen gerçekler arasındaki benzerlik nedeniyle bozulduğu yönündedir.

Bu, de Visscher ve Noël (2014b) tarafından önerilen fikre benzemektedir: Çarpma olgularının belirli bir sırayla öğrenildiğini ve öğrenmenin, bu "öğrenme listesindeki" her olgu ile önceki tüm gerçekler arasındaki benzerlik tarafından modüle edildiğini varsaymışlardır. Bu alternatif görüşü yansıtan bir benzerlik indeksi, her bir olgu ile önceki haftalardaki tüm olgular arasındaki benzerliği yakalamalıdır.

For more information:1950477648nn@gmail.com