«Қоғамды ақпараттандыру» III Халықаралық ғылыми-практикалық конференция
327
УДК 004.896
ОРАЗБАЕВ Б.Б., УТЕНОВА Б.Е., ДАУЛЕТОВ А.С.
Атырауский институт нефти и газа, Атырау, Казахстан ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ИНФОРМАЦИОННО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ
Для преодоления существующих противоречий в информационно-образовательной среде между стремительно нарастающим объемом знаний, подлежащих усвоению, и реальными сроками подготовки специалистов, возникает необходимость определить совершенно новые организационные формы обучения, способы получения знаний обучаемыми, закрепления умений и навыков.
И вне всякого сомнения одним из таких форм подготовки и переподготовки высококвалифицированных специалистов в современном мире следует считать новую технологию обучения в вузах [1], базирующуюся на применении предметно- и проблемно- ориентированных компьютерных обучающих систем. Использование в учебных заведениях названных систем способствует повышению эффективности технологий обучения, интенсификации учебного процесса, повышению качества подготовки специалистов.
Разработка и внедрение новейших технологий обучения в высших учебных заведениях Казахстана определена научно-техническими программами Республики Казахстан по следующим основным направлениям.
- проводить фундаментальные и прикладные исследования в области новых, в том числе информационных, технологий обучения;
- разработка программных, информационных и методических средств по различным дисциплинам;
- разработка программных, информационных и методических средств и технологий обучения преподавательского состава в области новых технологий обучения;
- разработка программных, информационных и методических средств и технологий для лекционной формы обучения, а также для дистанционной формы обучения;
- разработка критериев и методов а также средств оценки качества и эффективности программных, информационных и методических средств и технологий обучения;
- маркетинг образовательных технологий, средств и услуг на внутриказахстанких и зарубежных рынках.
В настоящее время одним из наиболее перспективных направлений развития автоматизированных обучающих систем является применение технологии искусственного интеллекта для разработки новых информационных технологий. Одним из путей применения достижений искусственного интеллекта в образовании являются интеллектуальные обучающие системы [2].
Одним из основных отличительных черт интеллектуальных обучающих систем по сравнению с обычными является наличие знаний: о предметной области (курсе обучения), об обучаемом, о стратегиях обучения и метазнаний - знаний о том, как правильно применять знания о стратегиях обучения к обучаемому [3]. В формализованном виде эти виды знаний загружаются в базу знаний и обрабатываются посредством того или иного механизма логического вывода.
Сложность понятия "знание" заключена в множественности и многообразии его материального носителя. Исследователи проблем искусственного интеллекта выделяют пять основных форм знаний (Морозов В.П. и др., [4]), это:
1) знания в памяти человека;
2) знания, материализованные в книгах, монографиях, учебниках, статьях и т. д.;
«Қоғамды ақпараттандыру» III Халықаралық ғылыми-практикалық конференция
328
3) интегрированные знания, извлеченные как из памяти человека так и из книг;
4) знания на языках представления знаний (формализация представления знаний);
5) компьютерные базы знаний.
Построение моделей знаний, размещаемых в базах знаний, тесно связано со специальными алгоритмическими языками представления знаний, такими как, например, язык ПРОЛОГ [4,6].
Эти языки по своим возможностям достаточно богаты, чтобы с необходимой полнотой и точностью описывать предметные области. Такое требование сближает языки представления знаний с естественным языком, однако в отличие от последнего у языков представления знаний средства выявления смысла текстов и сообщений зафиксированы в более формализованном виде.
Расширение изобразительных возможностей языков представления знаний с необходимостью приводит к тому, что процедуры, реализуемые в механизме вывода, носят логический, символьный характер
Одним из основных очень сложных моментов в разработке систем, основанных на знаниях и в том числе интеллектуальных обучающих систем, является представление знаний, поскольку от него зависят интеллектуальные возможности системы и соответственно ее эффективность.
Не менее важной, чем проблема представления знаний, является проблема построения модели обучаемого. Исследования последних лет сосредоточились на средствах поддержки обучения, предназначенных содействовать «обучению действием» [4]. Эти системы часто находятся в противоречии пытаясь скомбинировать опыт решения задач и руководство обучаемым. Чтобы преодолеть данное противоречие, нужно иметь полные управляющие или обучающие стратегии. Использование которых позволит обеспечить интеллектуальное руководство обучаемым, эффективность использования возможностей обучающей системы, оптимизации процесса обучения [5]. Представление моделей обучаемого осуществляется также с помощью семантических моделей знаний [6].
Таким образом создание средств интеллектуальной обучающей системы на основе семантических моделей знаний для обучения специалистов в новых быстроразвивающихся областях науки и техники делает актуальной разработку базы знаний, моделей обучаемого и стратегий автоматизированного обучения. Использование такой системы предполагает существенное повышение качества и эффективности в подготовке специалистов за счет оптимального построения процесса обучения [7,8].
Необходимо разрабатывать методику и модели представления информации учебных курсов, моделей обучаемого, стратегий оптимального обучения специалистов на основе семантических моделей знаний, позволяющие создать интеллектуальные обучающие системы, обеспечивающие сокращение сроков обучения и повышение качества подготовки путем построения оптимального процесса обучения.
В соответствии с вышесказанным необходимо активизировать исследования по следующим направлениям;
- Проводить анализы существующих в настоящее время компьютерных средств обучения;
- Формировать структуры обучающей системы с элементами искусственного интеллекта;
- Разрабатывать методы представления системы понятий/умений, составляющих содержание учебных курсов;
- Разрабатывать средства для создания компьютерных обучающих программ в среде интеллектуальной системы без «прямого» программирования;
- Разрабатывать семантические модели представления и обработки знаний о предметной области обучения;
- Разрабатывать модели контроля и диагностики ошибок обучаемого, оптимального управления процессами обучения.
Разработка семантических моделей предметной области и моделей оптимального управления процессом обучения должны осуществлятся с применением методов искусственного интеллекта и теории графов.
«Қоғамды ақпараттандыру» III Халықаралық ғылыми-практикалық конференция
329
Решение ряда вопросов, связанных с созданием информационных и программных средств интеллектуальной обучающей системы должны базироватся на методах новых информационных технологий.
Решения указанных вопросов позволяют получения следующих результатов:
- модель обучаемого, обеспечивающая возможность учета текущих параметров обучаемого и построения гипотез о стратегиях получения знаний, умений и навыков обучаемым;
- метод оптимального управления процессом автоматизированного обучения с учетом индивидуальных характеристик обучаемого, базирующийся на педагогических знаниях, базирующийся на модели обучаемого;
- функционально-структурной схемы интеллектуальной обучающей системы нового поколения;
- разработать единую формальную основу, которая позволить выделить и унифицировать основные механизмы управления и функционирования всех подсистем в составе интеллектуальной обучающей системы, что обеспечивает более эффективное их взаимодействие.
Общим выводом данной статьи является необходимость разработки инструментальных средств проектирования интеллектуальной обучающей системы нового поколения и методики построения информационно-образовательной среды с элементами искусственного интеллекта на базе этих средств. Особенность этих систем должна заключатся в том, что это системы, состоящие из ряда единым образом организованных подсистем, знания которых имеют сложную структуру, должны описывать информацию различного типа и хранится в единой памяти, для обработки которых необходимо интегрировать различные стратегии и механизмы решения задач. Эти свойства позволят создавать системы, поддерживающие различные режимы обучения.
Литература
1. Манов H.A. Новые информационные технологии в задачах оперативного управления электроэнергетическими системами / H.A. Манов и др.. -Екатеринбург, Изд-во УрО РАН, 2002.
205 с.
2. Управление электроэнергетическими системами новые технологии и рынок: сб. ст. / под ред.
H.A. Манова. - Сыктывкар.: Коми научный центр УрО РАН, 2004.-298 с.
3. Алексеева И.Ю. Человеческое знание и его компьютерный образ.: М., ИФРАН, 1993.-528 с.
4. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы. М.:
Финансы и статистика, 2005. - 424 с.
5. Афонин В.Л., Макушкин В.А. Интеллектуальные робототехнические системы. М.: Интернет ун-т информац. Технологий, 2005. - 208 с.
6. П.Бирюков Б.В., Тростников В.Н. Жар холодных чисел и пафос бесстрастной логики:
формализация мышления от античных времен до эпохи кибернетики. Изд-е 3-е, перераб и доп. М.:
Едиториал УРСС, 2004.-232 с.
7. Васильев С.Н., Жерлов А.К., Федунов Б.Е. Интеллектное управление диалектическими системами. М.: Физматлит, 2000. - 352 с.
8. Васютин С.В., Гарев А.Ф., Корнеев В.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: «Нолидж», 2000. - 426 с.
