ВАЛІДНІСТЬ ТА ЛОГІКА АНКЕТУВАННЯ В ПРОЦЕСАХ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

Background. The issues of purpose, technological organization and expediency of conducting a questionnaire to ensure knowledge transfer are considered. The purpose of the study was to determine the role of questionnaires in the educational process. Materials and methods. Results. Questionnaire — a complex structured process that has its own functional purpose, conceptual provisions, methodology, principles of processing the results. The stochastic use of questionnaires for questionnaires is only harmful. The research function of the questionnaire involves the existence of a sound algorithm for conducting research aimed at studying the opinions, attitudes of respondents to the problem under study and direct and indirect measurements. Conclusions. It is proposed to change the logic of designing and processing data from questionnaires. Among the list of questions, it is important to ensure the repetition of fragments that are aimed at revealing a specific fact or phenomenon, but expressed in other words. Then it is possible to assess the validity of the survey in relation to the process of interest to the researcher.Розглянуто питання призначення, технологічної організації та доцільності проведення анкетування для забезпечення трансферу знань. Дослідження спрямовано на визначення ролі анкетування в навчальному процесі. В результаті дослідження з'ясовано, що анкетування — складний структурований процес, який має своє функціональне призначення, конЦептуальні положення, методологію, принципи оброблення отриманих даних. Стохастичне використання анкетування задля анкетування приносить лише шкоду. Дослідницька функція анкетування передбачає наявність обґрунтованого алгоритму проведення дослідження, спрямованого на вивчення думок, відношень респондентів проблеми, Що вивчається, та проведення прямих і непрямих вимірів. Пропонується змінити логіку конструювання та оброблення даних анкет. Серед переліку запитань важливо забезпечити повторення фрагментів, що направлені на виявлення конкретного факту чи явища, але висловлені іншими словами. Тоді створюється можливість оцінювання валідності опитування саме відносно процесу, що цікавить дослідника

Modeling document classification to automate mental health diagnosis

The objective of this study is to determine if diagnosis documents can be used with document classification to automatically diagnose mental health conditions. Document classification allows text documents to be analyzed and organized into their appropriate classes based on the features and words presented in the text. One application of this is within the medical field to automatically classify different patient diagnosis based on medical or patient notes. This research applied mental health diagnosis documents to automatically diagnose a group of patients with a mental health condition based on text-based survey data. This classification was approached through several feature engineering and machine learning models to determine the optimal methods for diagnosis classification. A model was created that successfully classified diagnosis documents to their appropriate mental health condition, but due to limitation in the patient dataset, no model successfully classified patient diagnoses

An Analysis of Sindhi Annotated Corpus using Supervised Machine Learning Methods

The linguistic corpus of Sindhi language is significant for computational linguistics process, machine learning process, language features identification and analysis, semantic and sentiment analysis, information retrieval and so on. There is little computational linguistics work done on Sindhi text whereas, English, Arabic, Urdu and some other languages are fully resourced computationally. The grammar and morphemes of these languages are analyzed properly using dissimilar machine learning methods. The development and research work regarding computational linguistics are in progress on Sindhi language at this time. This study is planned to develop the Sindhi annotated corpus using universal POS (Part of Speech) tag set and Sindhi POS tag set for the purpose of language features and variation analysis. The features are extracted using TF-IDF (Term Frequency and Inverse Document Frequency) technique. The supervised machine learning model is developed to assess the annotated corpus to know the grammatical annotation of Sindhi language. The model is trained with 80% of annotated corpus and tested with 20% of test set. The cross-validation technique with 10-folds is utilized to evaluate and validate the model. The results of model show the better performance of model as well as confirm the proper annotation to Sindhi corpus. This study described a number of research gaps to work more on topic modeling, language variation, sentiment and semantic analysis of Sindhi language