यूडीसी 004.891.2

शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों का उपयोग1

एमएस। च्वानोवा, आई.ए. किसेलेवा, ए.ए. मोलचानोव, ए.एन. बोज़्युकोवा

ताम्बोव स्टेट यूनिवर्सिटी का नाम जी.आर. Derzhavin रूस, तांबोव। ईमेल: [ईमेल संरक्षित]

लेख शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों के अनुप्रयोग और विकास की समस्याओं के साथ-साथ ऐसी प्रणालियों के उपयोग के विशिष्ट उदाहरणों से संबंधित है। लेखक एक बुद्धिमान सबसिस्टम के डिजाइन और विकास के लिए फजी लॉजिक के उपकरण का उपयोग करना आवश्यक मानते हैं।

मुख्य शब्द: सूचना प्रौद्योगिकी, विशेषज्ञ प्रणाली, अस्पष्ट तर्क, शिक्षा प्रणाली।

समस्या पर शोध के अध्ययन से पता चला है कि अस्सी के दशक की शुरुआत में, कृत्रिम बुद्धि पर अनुसंधान में एक स्वतंत्र दिशा का गठन किया गया था, जिसे "विशेषज्ञ प्रणाली" (ईएस) कहा जाता है। ES के क्षेत्र में शोधकर्ता अक्सर अपने अनुशासन का नाम रखने के लिए ई. फीगेनबाम द्वारा पेश किए गए "ज्ञान इंजीनियरिंग" शब्द का उपयोग करते हैं। विशेषज्ञ प्रणाली (ईएस) कार्यक्रमों का एक समूह है जो एक निश्चित विषय क्षेत्र से समस्याओं को हल करने में एक विशेषज्ञ के कार्य करता है। नाम इस तथ्य के कारण है कि वे ऐसे लोगों की नकल करते हैं जो विशेषज्ञ हैं।

प्रत्येक विशेषज्ञ प्रणाली में तीन भाग होते हैं: आधुनिक डेटा का एक बहुत बड़ा डेटाबेस, प्रश्न उत्पन्न करने के लिए एक उपप्रणाली, और नियमों का एक सेट जो निष्कर्ष निकालने की अनुमति देता है। कुछ विशेषज्ञ प्रणालियाँ अपने निष्कर्ष पर पहुँचने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि के बारे में बात कर सकती हैं।

हमारे देश में, विशेषज्ञ प्रणालियों के क्षेत्र में विकास की वर्तमान स्थिति को अर्थशास्त्रियों, फाइनेंसरों, शिक्षकों, इंजीनियरों, डॉक्टरों, मनोवैज्ञानिकों, प्रोग्रामर, भाषाविदों की एक विस्तृत श्रृंखला के बीच बढ़ती रुचि के चरण के रूप में वर्णित किया जा सकता है। दुर्भाग्य से, इस रुचि में अपर्याप्त सामग्री समर्थन है: पाठ्यपुस्तकों और विशेष साहित्य की स्पष्ट कमी, प्रतीकात्मक प्रोसेसर और कृत्रिम बुद्धि वर्कस्टेशन की अनुपस्थिति, और सीमित धन।

1 विषय को शिक्षा और विज्ञान मंत्रालय के कार्यक्रम के ढांचे के भीतर समर्थित किया गया था "युवा वैज्ञानिकों द्वारा वैज्ञानिक अनुसंधान का संचालन - विज्ञान के उम्मीदवार" संख्या 14.В37.21.1141, 20122013।

इस क्षेत्र में अनुसंधान के वित्तपोषण, विशेषज्ञ प्रणालियों के विकास के लिए सॉफ्टवेयर उत्पादों के लिए कमजोर घरेलू बाजार, और मौजूदा लोगों की उच्च लागत उनके आवेदन और उनके आवेदन की प्रभावशीलता का विश्लेषण व्यावहारिक रूप से दुर्गम बनाती है।

यह सर्वविदित है कि एक विशेषज्ञ प्रणाली बनाने की प्रक्रिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में उच्च योग्य विशेषज्ञों की भागीदारी की आवश्यकता होती है, जो अभी भी देश में उच्च शिक्षण संस्थानों की एक छोटी संख्या द्वारा उत्पादित किए जा रहे हैं।

सैद्धांतिक अनुसंधान और शिक्षण अभ्यास के विश्लेषण से पता चला है कि दूरस्थ शिक्षा प्रणाली में विशेषज्ञ प्रणालियों के विकास पर अपर्याप्त ध्यान दिया जाता है। शिक्षा के क्षेत्र में विशेषज्ञ प्रणालियों का उपयोग अक्सर ज्ञान के आधार के निर्माण के लिए किया जाता है जो आपको विषय क्षेत्र की न्यूनतम आवश्यक सामग्री को प्रतिबिंबित करने की अनुमति देता है, इसके मात्रात्मक और गुणात्मक आकलन को ध्यान में रखते हुए।

शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों के अनुप्रयोग और विकास के क्षेत्र में अनुसंधान, जैसा कि हम मानते हैं, तीन समूहों में विभाजित किया जा सकता है। पहले समूह के लेखकों को संदर्भित करना संभव लगता है जो शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग के सैद्धांतिक और शैक्षणिक पहलुओं का अध्ययन करते हैं। दूसरे समूह में ऐसे लेखक शामिल हैं जिन्होंने प्रसिद्ध तकनीकों पर आधारित शिक्षकों के साथ विशिष्ट विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली विकसित की है। तीसरा समूह - लेखक जो शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों के निर्माण के लिए नए दृष्टिकोण तलाशते हैं।

शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों के अनुप्रयोग और विकास के क्षेत्र में अनुसंधान

जैसा कि हम मानते हैं, अनुसंधान संस्थानों को सशर्त रूप से तीन समूहों में विभाजित किया जा सकता है। पहले समूह के लेखकों को संदर्भित करना संभव लगता है जो शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग के सैद्धांतिक और शैक्षणिक पहलुओं का अध्ययन करते हैं। दूसरे समूह में ऐसे लेखक शामिल हैं जिन्होंने प्रसिद्ध तकनीकों के आधार पर शिक्षकों के साथ विशिष्ट विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली विकसित की है। तीसरा समूह - लेखक जो शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों के निर्माण के लिए नए दृष्टिकोण तलाशते हैं।

आइए प्रकाशनों के पहले समूह पर विचार करें जो विशेषज्ञ प्रणालियों के अनुप्रयोग के सैद्धांतिक और शैक्षणिक पहलुओं का विश्लेषण करते हैं।

अध्ययन में एन.एल. यूगोवॉय ने एक विशेषज्ञ प्रणाली का उपयोग करके विशेष प्रशिक्षण की सामग्री तैयार की। लेखक छात्रों के सीखने के स्तर और पेशेवर वरीयताओं के निदान के लिए एक विशेषज्ञ प्रणाली पर विचार करता है, जो शैक्षिक प्रक्रिया में प्रतिभागियों के विषय-विषय संबंध स्थापित करने, प्रोफ़ाइल शैक्षिक जानकारी के एक फ्रेम मॉडल के निर्माण के आधार पर लागू किया जाता है: छात्र, शिक्षक, शिक्षक-कॉग्निटोलॉजिस्ट।

एन.एम. एंटीपिना ने एक विशेषज्ञ प्रणाली का उपयोग करके शैक्षणिक विश्वविद्यालयों के छात्रों के स्वतंत्र कार्य के दौरान पेशेवर कार्यप्रणाली कौशल के गठन के लिए एक तकनीक विकसित की। लेखक द्वारा विकसित एक विशेष प्रशिक्षण विशेषज्ञ प्रणाली कंप्यूटर पर छात्रों के स्वतंत्र काम के दौरान कठिनाई के विभिन्न स्तरों के व्यक्तिगत कार्यों को जारी करने में सक्षम है, उन्हें कैसे पूरा करना है, इस पर सिफारिशें विकसित करना, परामर्श के रूप में सहायता प्रदान करना, निगरानी करना कार्यप्रणाली कार्यों और आदि के कार्यान्वयन के विभिन्न चरणों में छात्रों का ज्ञान और कौशल।

एन.एल. किरुखिना ने छात्रों के मनोविज्ञान के ज्ञान के निदान के लिए एक विशेषज्ञ प्रणाली का एक मॉडल विकसित किया। लेखक छात्रों के मनोवैज्ञानिक ज्ञान के निदान की समस्या को हल करने के लिए एक विशेषज्ञ प्रणाली पर विचार करता है, छात्र के उत्तरों की शुद्धता के बारे में परिकल्पना का परीक्षण करता है, पाठ्यक्रम के विभिन्न विषयों पर सामग्री को आत्मसात करने की डिग्री। आई.वी. ग्रेचिन सीखने की तकनीक में एक विशेषज्ञ प्रणाली के उपयोग के लिए एक नया दृष्टिकोण लागू करता है।

वह एक ऐसी प्रणाली का प्रस्ताव करता है, जो प्रतिक्रियात्मक रूप से प्रतिक्रिया का उपयोग करते हुए, तर्क श्रृंखला की एक ट्रेन के अनुक्रम को उत्पन्न और ट्रैक करती है।

पर। बारानोवा निरंतर शैक्षणिक शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग के मुद्दे पर विचार करता है। विशेषज्ञ प्रणाली शैक्षिक जानकारी की संरचना करती है और प्रत्येक छात्र के लिए कम प्रशिक्षण अवधि के साथ व्यक्तिगत पाठ्यक्रम बनाती है, जो सीखने, शिक्षण और स्व-शिक्षा प्रक्रियाओं की दक्षता को बढ़ाती है।

ए.बी. एंड्रीव, वी.बी. मोइसेव, यू.ई. Usachev एक खुली शिक्षा के माहौल में छात्रों के ज्ञान का विश्लेषण करने के लिए विशेषज्ञ प्रणालियों का उपयोग करता है। ज्ञान विश्लेषण की एक विशेषज्ञ प्रणाली की मदद से ज्ञान की गुणवत्ता का विश्लेषण किया जाता है। ऐसी प्रणाली को लागू करने के लिए, लेखक बुद्धिमान शिक्षण और नियंत्रण कंप्यूटर सिस्टम के निर्माण के लिए एक संरचनात्मक दृष्टिकोण पर विचार करते हैं। इस प्रकार, यह दृष्टिकोण शैक्षिक सामग्री के संरचनात्मक मॉडल के उपयोग के आधार पर छात्रों के ज्ञान का विश्लेषण करने के लिए प्रभावी उपकरण विकसित करना संभव बनाता है। प्रस्तावित मॉडल में ज्ञान की समग्रता की संरचनात्मक इकाई एक अवधारणा है जिसमें सामग्री और मात्रा होती है।

ई.वी. Myagkova उच्च शिक्षा के क्षेत्र में सूचना प्रौद्योगिकी के रूप में विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग की संभावना पर विचार करता है। लेखक के अनुसार, विशेषज्ञता शिक्षण विधियों पर ज्ञान की विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली की उपस्थिति में निहित है, जिसकी बदौलत यह शिक्षकों को पढ़ाने में और छात्रों को सीखने में मदद करती है। लेख के लेखक के अनुसार विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली के कार्यान्वयन का मुख्य लक्ष्य शिक्षक के ज्ञान के स्तर के संबंध में छात्र के ज्ञान के वर्तमान स्तर का प्रशिक्षण और मूल्यांकन है। इस प्रकार, दो ग्रिडों की तुलना (संदर्भ ग्रिड, शिक्षक के विचारों को दर्शाती है, और संवाद के दौरान छात्र द्वारा भरी गई ग्रिड) शिक्षक और छात्र के विचारों में अंतर का आकलन करना संभव बनाता है।

बी.एम. Moskovkin ने प्रशिक्षण के लिए विश्वविद्यालयों को चुनने के लिए एक सिमुलेशन विशेषज्ञ प्रणाली का निर्माण किया। लेखक ने विदेशी अध्ययनों की संक्षिप्त समीक्षा की

आगे की शिक्षा के लिए कॉलेजों और विश्वविद्यालयों की पसंद पर निर्णय लेने की प्रक्रिया मॉडलिंग का क्षेत्र। वैचारिक स्तर पर, एक उपयुक्त सिमुलेशन विशेषज्ञ प्रणाली का निर्माण किया जाता है।

आइए हम प्रकाशनों के दूसरे समूह पर विचार करें, जो ज्ञात प्रौद्योगिकियों के आधार पर शिक्षकों के साथ संयुक्त रूप से विकसित शिक्षा के लिए विशेषज्ञ प्रणालियों से संबंधित है।

ई.यू. लेविना ने एक स्वचालित विशेषज्ञ प्रणाली के आधार पर शिक्षा की गुणवत्ता का एक अंतर-विश्वविद्यालय निदान विकसित किया, जिसका अनुप्रयोग, वास्तव में, एक विश्वविद्यालय में शैक्षिक प्रक्रिया की गुणवत्ता का निदान करने के लिए उबलता है, जो सूचना उपकरणों के आधार पर अनुमति देता है और गणितीय तरीके, शैक्षिक प्रक्रिया के परिणामों पर अनुसंधान प्रक्रियाओं के कार्यान्वयन और आंकड़ों के विश्लेषण के लिए डेटाबेस का प्रबंधन करने के लिए, शिक्षा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए प्रबंधकीय निर्णय लेने के लिए सिफारिशों का विकास।

एम.ए. स्मिरनोवा ने भविष्य के शिक्षक के शैक्षणिक प्रशिक्षण की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए एक विशेषज्ञ प्रणाली विकसित की है, जो स्कूल में उसके प्रशिक्षण की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए उबलती है, जिससे शिक्षक की तैयारी के स्तर की जांच करना संभव हो जाता है।

एल.एस. स्थितिजन्य प्रबंधन की विशेषज्ञ प्रणालियों की तकनीक के आधार पर बोलोटोवा, निर्णय लेने के लिए अनुकूली दूरस्थ शिक्षा लागू की जाती है। वाद्य सॉफ्टवेयर के रूप में, विकसित स्थितिजन्य सिम्युलेटर - सिम्युलेटर के आधार पर नगर पालिकाओं और छोटे व्यवसायों के स्थितिजन्य प्रबंधन के लिए वाद्य समस्याग्रस्त विषय-उन्मुख विशेषज्ञ प्रणालियों के प्रयोगात्मक नमूने विकसित किए गए थे।

ओ.जी. द्वारा विकसित शिक्षा की गुणवत्ता के आकलन के कार्यों में विशेषज्ञ मूल्यांकन के परिणामों के आधार पर एक कंप्यूटर निर्णय लेने की प्रणाली। बेरेस्टनेवा और ओ.वी. मारुखिना विशेषज्ञ विशेषज्ञों के सबसे प्रमाणित बयानों को अलग करना और अंततः विभिन्न निर्णयों को तैयार करने के लिए उनका उपयोग करना संभव बनाता है। लेखकों द्वारा विकसित और लेख में वर्णित सार्वभौमिक सॉफ्टवेयर उत्पाद विशेषज्ञ मूल्यांकन के परिणामों के आधार पर शैक्षिक प्रक्रिया की गुणवत्ता का आकलन करने की समस्या को सबसे बेहतर तरीके से हल करना संभव बनाता है।

ई.एफ. Snizhko सीखने की प्रक्रिया को समायोजित करने और शैक्षणिक सॉफ्टवेयर की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए विशेषज्ञ प्रणालियों का उपयोग करने की पद्धति पर विचार करता है। अध्ययन के दौरान, लेखक ने विकसित कार्यप्रणाली और इसके प्रायोगिक सत्यापन के मुख्य बिंदुओं को प्रदर्शित करने के लिए माध्यमिक विद्यालय के 9वीं कक्षा के छात्रों के लिए प्रोलॉग भाषा सीखने के लिए एक शैक्षणिक सॉफ्टवेयर टूल का एक प्रायोगिक टुकड़ा विकसित किया। शैक्षणिक सॉफ्टवेयर उपकरण में निर्मित विशेषज्ञ प्रणाली को एक प्रदर्शन प्रोटोटाइप के स्तर पर लाया गया था।

इस क्षेत्र में साहित्य के विश्लेषण से पता चला है कि विशेषज्ञ प्रणालियों के निर्माण के तरीकों में से एक फ़ज़ी सेट के सिद्धांत के आधार पर फ़ज़ी लॉजिक विधियों के उपयोग का प्रस्ताव करने का प्रयास है।

वी.एस. टॉयकिन कई कारणों की पहचान करता है जिसके आधार पर फजी लॉजिक वाले सिस्टम के उपयोग को प्राथमिकता दी जाती है:

यह अवधारणात्मक रूप से समझने में आसान है;

यह एक लचीली प्रणाली है और गलत इनपुट के लिए प्रतिरोधी है;

यह मनमानी जटिलता के गैर-रैखिक कार्यों को मॉडल कर सकता है;

यह विशेषज्ञ विशेषज्ञों के अनुभव को ध्यान में रखता है;

यह मानव संचार की प्राकृतिक भाषा पर आधारित है।

आई.वी. सोलोडोवनिकोव, ओ.वी. रोगोज़िन, ओ.वी. शू-रुएव एक सॉफ्टवेयर पैकेज के निर्माण के सामान्य सिद्धांतों पर विचार करते हैं, जो एक विशेषज्ञ प्रणाली की मदद से एक सेमेस्टर में एक व्यापक छात्र प्रदर्शन का उत्पादन करने में सक्षम है, फजी लॉजिक तंत्र के तत्वों का उपयोग करते हुए।

व्याख्यान उपस्थिति। उपस्थिति स्कोर की गणना सभी उपलब्ध अंकों के अंकगणितीय माध्य द्वारा की गई थी;

संगोष्ठी का काम। प्रदर्शन का मूल्यांकन इसी तरह से किया गया था;

नियंत्रण कार्यों का प्रदर्शन। जटिलता के गुणांक को ध्यान में रखते हुए नियंत्रण कार्य के प्रदर्शन का मूल्यांकन किया गया;

होमवर्क कर रहा है। प्रदर्शन मूल्यांकन इसी तरह से किया गया था।

अकादमिक प्रदर्शन का आकलन करने के लिए, लेखकों ने भाषाई चर का उपयोग किया: "व्याख्यान में भाग लिया", "एक संगोष्ठी में काम किया", "परीक्षण किया", "होमवर्क किया"। इन चरों की विशेषताएं "गतिविधि", "दक्षता", "मूल्यांकन" की अवधारणाएं थीं। यह दृष्टिकोण छात्र के काम का विश्लेषण करना और तैयार किए गए मानदंडों के आधार पर, छात्र के ज्ञान की गुणवत्ता की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करना संभव बनाता है।

फजी लॉजिक मॉडल पर आधारित I.V. समोइलो, डी.ओ. ज़ुकोव विशेषज्ञ सिस्टम बनाने की समस्या पर विचार करते हैं जो एक विशिष्ट आवेदक को पेशेवर अभिविन्यास पर सिफारिशें देना संभव बनाता है।

चरों का समूह (O) - अनुमान। सामान्य स्थिति में, चर O के समूह के लिए, कोई O = (O1, O2, O3, ..., Op) लिख सकता है।

चरों का समूह (सी) - सीखने और बुद्धि से संबंधित क्षमताओं की पहचान करने के उद्देश्य से मनोवैज्ञानिक परीक्षण।

चरों का समूह (सी) - छात्र के व्यक्तित्व की विशेषताएं।

चर का समूह (एम) छात्र की रुचि के क्षेत्र का निदान करने का परिणाम है: एम = (टी 1, टी 2, ..., टी)।

इस प्रकार, ऐसी प्रणाली के प्रोटोटाइप ने कैथेड्रल पसंद के प्रबंधन के लिए एक तंत्र बनाना संभव बना दिया:

आवेदक सिस्टम के प्रारंभ पृष्ठ में प्रवेश करता है, स्कूल ग्रेड में प्रवेश करता है और (या) एकीकृत राज्य परीक्षा के परिणामों में प्रवेश करता है, वर्तमान शैक्षणिक प्रदर्शन के परिणाम, सिस्टम फ़ज़ी लॉजिक का उपयोग करके परिणाम की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करता है;

उपयोगकर्ता का व्यक्तित्व की मनोवैज्ञानिक विशेषताओं और सीखने की क्षमता, रुचि के क्षेत्रों के साथ परीक्षण किया जाता है

फ़ज़ी लॉजिक का उपयोग करके परिणाम की विश्वसनीयता का मूल्यांकन करना;

स्वचालित विशेषज्ञ प्रणाली (एईएस) यह जांचती है कि आवेदक विभाग (शैक्षिक संस्थान) की आवश्यकताओं को पूरा करता है या नहीं। यदि "हाँ", तो प्रबंधन शैक्षिक वातावरण की मदद से, उपयोगकर्ता के ज्ञान को सही किया जाता है, विभागीय "बाधा" पर काबू पाने के लिए अनुकूलतम स्थितियां बनाई जाती हैं, इसके अलावा, उपयोगकर्ता के पास उस विभाग के लिए लड़ने से इनकार करने का अवसर होता है जो रुचि रखता है उसे और उस विभाग में अपनी शिक्षा जारी रखें जहां उसकी उपलब्धियां अनुमति देती हैं;

बाद के परीक्षण हर छह महीने में आयोजित किए जाते हैं। परीक्षा परिणाम भविष्य के पेशेवर के गठन के लिए इष्टतम रणनीति चुनने के लिए, छात्र के विकास की गतिशीलता को ट्रैक करने में मदद करते हैं।

ओ.ए. मेलिखोव मॉडलिंग बुद्धिमान प्रणालियों के लिए एक अस्पष्ट दृष्टिकोण के आधार पर एक उच्च शिक्षा संस्थान की शैक्षिक प्रक्रिया की निगरानी के लिए एक विशेषज्ञ प्रणाली को लागू करने की संभावना के मुद्दे पर विचार करता है। यह दृष्टिकोण "भाषाई" चर का उपयोग करता है, जिनके बीच संबंधों को फजी स्टेटमेंट और फजी एल्गोरिदम का उपयोग करके वर्णित किया जाता है।

शैक्षिक प्रक्रिया की निगरानी के लिए एक प्रणाली के निर्माण में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:

सीखने के उद्देश्यों का निर्धारण, प्रत्येक शिक्षक की आवश्यकताओं के स्तर का निर्धारण (उच्च, मध्य, निम्न);

एक निगरानी प्रणाली का निर्माण, प्रत्येक विषय में प्रशिक्षण की डिग्री निर्धारित करना। संकेतक: भेदभाव, याद रखना, समझ, प्रारंभिक कौशल, ज्ञान हस्तांतरण;

छात्रों के सीखने की डिग्री के संकेतकों के आधार पर शिक्षक की गतिविधियों की वास्तविक प्रभावशीलता का निर्धारण। शिक्षक की गतिविधि की प्रभावशीलता के मुख्य संकेतक प्रशिक्षुओं के ज्ञान की ताकत, गहराई और जागरूकता हैं। यही संकेतक शिक्षा की गुणवत्ता निर्धारित करते हैं।

डि पोपोव अपने काम में इंटरनेट प्रौद्योगिकियों पर आधारित बौद्धिक दूरस्थ शिक्षा प्रणाली (आईएसडीओ) "नॉलेजसीटी" पर विचार करता है, जिसे दूरस्थ शिक्षा केंद्र द्वारा शैक्षिक उद्देश्यों के लिए उपयोग करने की योजना है। यह अनुमति देता है

न केवल ज्ञान का मूल्यांकन करें, बल्कि छात्रों के बारे में डेटा भी एकत्र करें, जो छात्र के गणितीय मॉडल बनाने के लिए आवश्यक है, आंकड़े एकत्र करें।

अस्पष्ट तर्क विधियों और एल्गोरिदम के आधार पर एक अनुकूली परीक्षण प्रणाली का उपयोग करके ज्ञान का मूल्यांकन किया जाता है: जटिलता के प्रत्येक स्तर के लिए, एक अनुशासन विशेषज्ञ (शिक्षक) को प्रश्नों का एक उपयुक्त सेट विकसित करने की आवश्यकता होती है। ऐसी प्रणाली सीखने की प्रक्रिया को और अधिक लचीला बनाना, छात्र की व्यक्तिगत विशेषताओं को ध्यान में रखना और छात्र के ज्ञान के आकलन की सटीकता में सुधार करना संभव बनाती है।

वी.एम. कुरेचिक, वी.वी. मार्कोव, यू.ए. क्रावचेंको अपने काम में नियमों और मिसाल-आधारित अनुमान तकनीकों के आधार पर बुद्धिमान दूरस्थ शिक्षा प्रणाली को डिजाइन करने के लिए एक दृष्टिकोण का पता लगाते हैं।

विशेषज्ञ प्रणालियाँ नियम-आधारित अनुमान का उपयोग करते हुए एक विशेषज्ञ की निर्णय लेने की प्रक्रिया को एक निगमनात्मक प्रक्रिया के रूप में मॉडल करती हैं। सिस्टम में नियमों का एक सेट रखा गया है, जिसके अनुसार, इनपुट डेटा के आधार पर, प्रस्तावित मॉडल की पर्याप्तता पर एक निष्कर्ष निकाला जाता है। एक खामी है: डिडक्टिव मॉडल एक दुर्लभ दृष्टिकोण का अनुकरण करता है जो एक विशेषज्ञ किसी समस्या को हल करते समय लेता है।

केस आधारित अनुमान केस डेटाबेस में संग्रहीत उपमाओं की खोज के परिणामों से निष्कर्ष निकालता है। यह विधि उन स्थितियों में प्रभावी है जहां किसी समस्या या स्थिति के बारे में ज्ञान का मुख्य स्रोत अनुभव है, सिद्धांत नहीं; समाधान किसी विशेष स्थिति के लिए अद्वितीय नहीं होते हैं और समान समस्याओं को हल करने के लिए दूसरों में उपयोग किए जा सकते हैं; अनुमान का उद्देश्य गारंटीकृत सही समाधान नहीं है, बल्कि सर्वोत्तम संभव समाधान है। इस अनुमान तकनीक का कार्यान्वयन तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम का उपयोग करके किया जा सकता है।

दूरस्थ शिक्षा प्रणाली में विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग की समस्या पर साहित्य के विश्लेषण से पता चला है कि इस क्षेत्र का बहुत कम अध्ययन किया गया है और केवल विकसित किया जा रहा है, जैसा कि इस समस्या क्षेत्र में काम करने वाले शोध शिक्षकों के प्रकाशनों की कम संख्या से पता चलता है। इस क्षेत्र में प्रकाशन मुख्य रूप से प्रकृति में भविष्य कहनेवाला हैं।

दूरस्थ शिक्षा प्रणाली में वितरित बुद्धिमान प्रणालियों में रुचि है, हालांकि, यह पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है कि शैक्षिक प्रक्रिया को प्रभावी ढंग से कैसे व्यवस्थित किया जा सकता है ताकि यह शिक्षा की वांछित गुणवत्ता की ओर ले जाए। जाहिर है, हमें सबसे पहले, मुक्त शिक्षा की प्रणाली में शैक्षणिक शैक्षिक मॉडल के निर्माण के बारे में बात करनी चाहिए।

हमारी राय में, समस्या इस तथ्य के कारण है कि दूरस्थ शिक्षा प्रौद्योगिकियों के क्षेत्र में शोधकर्ताओं का एक महत्वपूर्ण हिस्सा व्यवहार में ज्ञात विधियों और तकनीकों को स्थानांतरित करता है, उनके साथ दूरस्थ शिक्षा को भरता है। साथ ही, यह बिल्कुल स्पष्ट है कि शिक्षा में नई प्रौद्योगिकियां "नए कार्यों" के सिद्धांत पर आधारित होनी चाहिए। उन्नत प्रौद्योगिकियां एक नया समाधान, नए तरीके, नए दृष्टिकोण, नए अवसर ले जाती हैं जो अभी तक शिक्षा प्रणाली के लिए ज्ञात नहीं हैं। अब यह स्पष्ट हो गया है कि "पारंपरिक व्याख्यान" और "पारंपरिक पाठ्यपुस्तक" दूरस्थ शिक्षा में अप्रभावी हैं। हमें अप-टू-डेट सूचना की गतिशील प्रणालियों तक संगठित और निर्देशित पहुंच की आवश्यकता है, हमें किसी भी समय उपलब्ध "स्वचालित परामर्श" की आवश्यकता है, हमें संयुक्त परियोजना गतिविधियों के आयोजन के नए तरीकों और तरीकों की आवश्यकता है, और बहुत कुछ।

आज तक, खुली शिक्षा की प्रणाली में शैक्षिक प्रक्रिया के आयोजन और संचालन के लिए सूचनात्मक उपकरणों के लिए बौद्धिक कार्यों के हिस्से के हस्तांतरण में कुछ अनुभव जमा हुए हैं।

तो, जी.ए. सैमीगुलिना कृत्रिम प्रतिरक्षा प्रणाली के आधार पर दूरस्थ शिक्षा की एक बुद्धिमान विशेषज्ञ प्रणाली का एक उदाहरण देता है, जो एक निश्चित समूह से संबंधित छात्र के आधार पर, उसकी बौद्धिक क्षमता का आकलन करने की अनुमति देता है और इसके अनुसार, तुरंत एक व्यक्तिगत प्रशिक्षण कार्यक्रम प्रदान करता है। आउटपुट ज्ञान का एक व्यापक मूल्यांकन, छात्रों का भेदभाव और प्राप्त शिक्षा की गुणवत्ता का पूर्वानुमान है। समूह विशेषज्ञों द्वारा निर्धारित किए जाते हैं और कुछ ज्ञान, व्यावहारिक कौशल, रचनात्मकता, तार्किक सोच आदि के अनुरूप होते हैं। विकसित विशेषज्ञ प्रणाली का तात्पर्य उप-प्रणालियों के कार्यान्वयन से है:

- "सूचना सबसिस्टम" - सूचना भंडारण के तरीकों और साधनों का विकास, डेटाबेस का विकास, ज्ञान के आधार। इलेक्ट्रॉनिक पाठ्यपुस्तकें, संदर्भ, कैटलॉग, पुस्तकालय, आदि शामिल हैं;

- "बौद्धिक सबसिस्टम" - प्रतिरक्षा नेटवर्क का प्रशिक्षण, वास्तविक समय में बहुआयामी डेटा का प्रसंस्करण। समजातीय पेप्टाइड्स के गुणों के आधार पर बाध्यकारी ऊर्जाओं के आकलन के लिए एक एल्गोरिथ्म का उपयोग एक बुद्धिमान प्रणाली की भविष्यवाणी करने में त्रुटियों को कम करना संभव बनाता है, जिससे छात्रों को उनकी व्यक्तिगत विशेषताओं के अनुसार प्रशिक्षित करना संभव हो जाता है;

- "प्रशिक्षण सबसिस्टम" एक विशिष्ट उपयोगकर्ता के लिए अनुकूलित प्रशिक्षण जानकारी की प्रस्तुति के तरीकों, साधनों और रूपों को विकसित करता है, उनकी व्यक्तिगत विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए। आवश्यक कार्य के दायरे और कार्यान्वयन के समय के लिए एक अनुसूची तैयार की जाती है;

- "कंट्रोलिंग सबसिस्टम" को कार्यक्रम और सीखने की प्रक्रिया को तुरंत समायोजित करने के लिए छात्र के ज्ञान के व्यापक मूल्यांकन के लिए डिज़ाइन किया गया है।

इस प्रकार, बड़ी संख्या में छात्रों के ज्ञान के परिचालन विश्लेषण के परिणामस्वरूप, सीखने की प्रक्रिया को जल्दी से ठीक करना संभव है, क्योंकि विशेषज्ञ प्रणाली एक व्यक्तिगत प्रशिक्षण कार्यक्रम प्रदान करती है।

दूरस्थ शिक्षा के क्षेत्र में विशेषज्ञ प्रणालियों पर शोध के विश्लेषण से पता चला है कि यह विज्ञान का एक नया और प्रासंगिक क्षेत्र है जिसका बहुत कम अध्ययन किया गया है। अक्सर, शिक्षक विशेषज्ञ प्रणाली को एक विशेष दूरस्थ शिक्षा प्रणाली में छात्रों का परीक्षण करने और उनके ज्ञान की जांच करने के रूप में समझते हैं।

तो, ए.वी. जुबोव और टी.एस. डेनिसोवा ने फिनपोर्ट ट्रेनिंग सिस्टम डिस्टेंस लर्निंग सिस्टम के आधार पर दूरस्थ शिक्षा के लिए जटिल विशेषज्ञ इंटरनेट सिस्टम विकसित किया। प्रणाली में प्रशिक्षण पाठ्यक्रम विकसित करने, प्रशिक्षण और प्रमाणन आयोजित करने की क्षमता है, और साथ ही उच्च योग्य विशेषज्ञों द्वारा विकसित परीक्षणों के आधार पर प्रशिक्षण के परिणामों और प्रभावशीलता का विश्लेषण करने की क्षमता है।

वी.जी. निकिताव और ई.यू. बर्डनिकोवि-से विकसित मल्टीमीडिया वक्र-

मूडल सामग्री प्रबंधन प्रणाली पर आधारित विशेषज्ञ प्रणालियों का उपयोग करते हुए हिस्टोलॉजिकल और साइटोलॉजिकल डायग्नोस्टिक्स में डॉक्टरों के लिए दूरस्थ शिक्षा पाठ्यक्रम। सिस्टम आपको सामग्री में पाठ्यक्रम जोड़ने की अनुमति देता है और परीक्षण के आधार पर, छात्रों की प्रतिक्रिया के आधार पर सामग्री को आत्मसात करने के स्तर की जांच करता है।

इस प्रकार, दूरस्थ शिक्षा प्रणालियों में विशेषज्ञों द्वारा विकसित परीक्षण कार्यों के आधार पर ज्ञान का विशेषज्ञ मूल्यांकन करना संभव है।

साथ ही, हमारी राय में, दूरस्थ शिक्षा प्रौद्योगिकियों को आयोजकों और शिक्षकों पर नियमित बोझ को कम करने के लिए कई उप-प्रणालियों के उपयोग की आवश्यकता होती है। यह भार इस तथ्य के कारण बढ़ता है कि एक व्यक्ति अपने लिए अपनी लय, गति और सीखने का समय खुद चुनता है। वैयक्तिकरण के लिए दूरस्थ शिक्षा की पूरी अवधि में और विभिन्न शैक्षिक विधियों और तकनीकों का उपयोग करते समय "बुद्धिमान" संकेतों, सहायता, परामर्श की एक विकसित स्वचालित प्रणाली की आवश्यकता होती है: व्याख्यान, अभ्यास, परियोजना गतिविधियां, सम्मेलन इत्यादि। केवल अद्वितीय प्रश्न विशेषज्ञ को संबोधित किए जाते हैं शिक्षक। प्रकाशनों के विश्लेषण और दूरस्थ शिक्षा के आयोजन के व्यक्तिगत अभ्यास के आधार पर, हम इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि उपरोक्त बौद्धिक उप-प्रणालियों को सिस्टम से जुड़े अलग-अलग मॉड्यूल के रूप में एक अलग सैद्धांतिक और कार्यक्रम के आधार पर व्यवस्थित किया जा सकता है। यह इस तथ्य के कारण है कि सबसिस्टम अलग-अलग बौद्धिक "भार" ले जाते हैं: कहीं न कहीं यह एक विशिष्ट सबसिस्टम को डिजाइन करते समय पारंपरिक तर्क का उपयोग करने के लिए पर्याप्त है, और दूसरे मामले में फजी लॉजिक तंत्र का उपयोग करके एक सबसिस्टम बनाना सुविधाजनक है।

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शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों का उपयोग

एमएस। च्वानोवा, आई.ए. किसेलेवा, ए.ए. मोलचानोव, ए.एन. बोज़ुकोवा ताम्बोव स्टेट यूनिवर्सिटी का नाम जी.आर. Derzhavin Tambov, रूस। ईमेल: [ईमेल संरक्षित]

लेख शिक्षा में विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग और विकास की समस्याओं के साथ-साथ ऐसी प्रणालियों के उपयोग के वास्तविक उदाहरणों पर विचार करता है। लेखक एक बुद्धिमान सबसिस्टम को डिजाइन और विकसित करने के लिए फजी लॉजिक का उपयोग करना आवश्यक मानते हैं।

मुख्य शब्द: सूचना प्रौद्योगिकी, विशेषज्ञ प्रणाली, अस्पष्ट तर्क, शिक्षा प्रणाली।

विषय 1। विशेषज्ञों के गहन प्रशिक्षण के एक घटक के रूप में ईओएस।

व्याख्यान 8. विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणाली।

प्रबंधन में विशेषज्ञ प्रणालियों के अनुप्रयोग के क्षेत्र।

विशेषज्ञ प्रणालियों की लागत।

विशेषज्ञ प्रणालियों का विकास।

पिछले बीस वर्षों में, बुद्धिमान प्रणालियों के क्षेत्र में विशेषज्ञ शिक्षा के क्षेत्र के लिए डिज़ाइन की गई विशेषज्ञ प्रणालियों को बनाने और उपयोग करने के क्षेत्र में सक्रिय रूप से शोध कर रहे हैं। विशेषज्ञ प्रणालियों का एक नया वर्ग सामने आया है - विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली - प्रक्रियात्मक ज्ञान की दिशा में सॉफ्टवेयर शैक्षणिक उपकरणों में सुधार के लिए सबसे आशाजनक दिशा।

एक विशेषज्ञ प्रणाली कंप्यूटर सॉफ्टवेयर का एक सेट है जो किसी व्यक्ति को सूचित निर्णय लेने में मदद करता है। विशेषज्ञ प्रणालियाँ विशेषज्ञों से अग्रिम रूप से प्राप्त जानकारी का उपयोग करती हैं - वे लोग जो किसी भी क्षेत्र में सर्वश्रेष्ठ विशेषज्ञ हैं।

विशेषज्ञ प्रणालियों को चाहिए:

• किसी विशेष विषय क्षेत्र (तथ्यों, घटनाओं और पैटर्न का विवरण) के बारे में ज्ञान संग्रहीत करें;
• उपयोगकर्ता के साथ सीमित प्राकृतिक भाषा में संवाद करने में सक्षम हो (अर्थात प्रश्न पूछें और उत्तर समझें);
• नया ज्ञान प्राप्त करने, पैटर्न की पहचान करने, विरोधाभासों का पता लगाने के लिए तार्किक उपकरणों का एक सेट है;
• अनुरोध पर एक कार्य निर्धारित करें, इसके निर्माण को स्पष्ट करें और समाधान खोजें;
• उपयोगकर्ता को समझाएं कि समाधान कैसे प्राप्त किया गया था।

यह भी वांछनीय है कि विशेषज्ञ प्रणाली:

• ऐसी जानकारी का संचार करना जिससे विशेषज्ञ प्रणाली में उपयोगकर्ता का विश्वास बढ़े;
• अपने बारे में, अपनी संरचना के बारे में "बताएं"

एक विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली (ईटीएस) एक ऐसा कार्यक्रम है जो एक निश्चित विषय क्षेत्र में एक विशेषज्ञ के ज्ञान के आधार पर एक विशेष शैक्षणिक लक्ष्य को लागू करता है, सीखने और सीखने के प्रबंधन का निदान करता है, और विशेषज्ञों (विषय विशेषज्ञों, पद्धतिविदों, मनोवैज्ञानिकों) के व्यवहार का भी प्रदर्शन करता है। . ईटीएस विशेषज्ञता शिक्षण विधियों के अपने ज्ञान में निहित है, जिसके माध्यम से यह शिक्षकों को पढ़ाने और छात्रों को सीखने में मदद करती है।

एक विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली की वास्तुकला में दो मुख्य घटक शामिल हैं: एक ज्ञान का आधार (ज्ञान इकाइयों का भंडार) और ज्ञान तक पहुँचने और प्रसंस्करण के लिए एक सॉफ्टवेयर उपकरण, जिसमें निष्कर्ष (समाधान) प्राप्त करने के लिए तंत्र शामिल हैं, ज्ञान प्राप्त करना, परिणामों की व्याख्या करना और एक बुद्धिमान इंटरफेस।

छात्र और ईओएस के बीच डेटा का आदान-प्रदान एक बुद्धिमान इंटरफ़ेस प्रोग्राम द्वारा किया जाता है जो छात्र के संदेशों को मानता है और उन्हें ज्ञान आधार प्रतिनिधित्व के रूप में परिवर्तित करता है और इसके विपरीत, प्रसंस्करण परिणाम के आंतरिक प्रतिनिधित्व को छात्र के प्रारूप में अनुवाद करता है और आवश्यक मीडिया को संदेश आउटपुट करता है। ईओएस के साथ छात्र के संवाद को व्यवस्थित करने के लिए सबसे महत्वपूर्ण आवश्यकता स्वाभाविकता है, जिसका अर्थ यह नहीं है कि प्राकृतिक भाषा के वाक्यों के साथ छात्र की जरूरतों को शाब्दिक रूप से तैयार करना। यह महत्वपूर्ण है कि समस्या को हल करने का क्रम लचीला हो, छात्र के विचारों के अनुरूप हो और पेशेवर रूप से संचालित हो।

शिक्षा के क्षेत्र में कार्यरत ईटीएस के लिए स्पष्टीकरण की विकसित प्रणाली (एसई) की उपस्थिति अत्यंत महत्वपूर्ण है। सीखने की प्रक्रिया में, ऐसा ईटीएस न केवल "शिक्षक" की सक्रिय भूमिका निभाएगा, बल्कि एक संदर्भ पुस्तक की भूमिका भी निभाएगा जो छात्र को एप्लिकेशन डोमेन मॉडलिंग का उपयोग करके सिस्टम में होने वाली आंतरिक प्रक्रियाओं का अध्ययन करने में मदद करता है। विकसित एसएस में दो घटक होते हैं: सक्रिय, जिसमें कार्य की प्रक्रिया में छात्र को जारी किए गए सूचना संदेशों का एक सेट शामिल होता है, जो समस्या को हल करने के विशिष्ट तरीके पर निर्भर करता है, जो पूरी तरह से सिस्टम द्वारा निर्धारित होता है; निष्क्रिय (सीओ का मुख्य घटक), छात्र की प्रारंभिक क्रियाओं पर केंद्रित है।

सीओ का सक्रिय घटक एक विस्तृत टिप्पणी है जो सिस्टम द्वारा प्राप्त कार्यों और परिणामों के साथ है। एसआर का निष्क्रिय घटक गुणात्मक रूप से नए प्रकार का सूचना समर्थन है जो केवल ज्ञान-आधारित प्रणालियों में निहित है। इस घटक में, प्रशिक्षु द्वारा बुलाई गई सहायता की विकसित प्रणाली के अलावा, समस्या को हल करने की प्रगति के लिए स्पष्टीकरण की एक प्रणाली है। मौजूदा ईओएस में स्पष्टीकरण की प्रणाली विभिन्न तरीकों से लागू की गई है। यह हो सकता है: सिस्टम की स्थिति के बारे में जानकारी का एक सेट; निर्णय वृक्ष के साथ सिस्टम द्वारा तय किए गए पथ का पूर्ण या आंशिक विवरण; परीक्षण की जाने वाली परिकल्पनाओं की सूची (उनके गठन के लिए आधार और उनके सत्यापन के परिणाम); लक्ष्यों की एक सूची जो सिस्टम के संचालन को नियंत्रित करती है, और उन्हें प्राप्त करने के तरीके।

विकसित एसएस की एक महत्वपूर्ण विशेषता इसमें छात्र के साथ संचार की एक प्राकृतिक भाषा का उपयोग है। "मेनू" सिस्टम का व्यापक उपयोग न केवल जानकारी को अलग करने की अनुमति देता है, बल्कि विकसित ईओएस में भी छात्र की तैयारी के स्तर का न्याय करने के लिए, उसके मनोवैज्ञानिक चित्र का निर्माण करता है।

हालांकि, प्रशिक्षु को हमेशा समाधान की पूरी व्युत्पत्ति में दिलचस्पी नहीं हो सकती है, जिसमें कई अनावश्यक विवरण होते हैं। इस मामले में, सिस्टम को उनके महत्व और छात्र के ज्ञान के स्तर को ध्यान में रखते हुए, श्रृंखला से केवल प्रमुख बिंदुओं का चयन करने में सक्षम होना चाहिए। ऐसा करने के लिए, ज्ञान के आधार में छात्र के ज्ञान और इरादों के मॉडल को बनाए रखना आवश्यक है। यदि छात्र प्राप्त उत्तर को नहीं समझता है, तो सिस्टम को उसे समस्याग्रस्त ज्ञान के समर्थित मॉडल के आधार पर एक संवाद में ज्ञान के कुछ अंशों को पढ़ाना चाहिए, अर्थात। व्यक्तिगत अवधारणाओं और निर्भरताओं के बारे में अधिक विस्तार से खुलासा करें, भले ही इन विवरणों का सीधे आउटपुट में उपयोग नहीं किया गया हो।

• विशेषता एचएसी आरएफ13.00.02
• पृष्ठों की संख्या 192

परिचय

अध्याय 1. कंप्यूटर प्रशिक्षण प्रणाली में

शिक्षा की प्रक्रिया

1.1. शिक्षा में कंप्यूटर प्रौद्योगिकी की शुरूआत का एक संक्षिप्त अवलोकन।

1.2. विशेषज्ञ प्रणाली: उनके मौलिक गुण और अनुप्रयोग।

1.3. सीखने की प्रक्रिया में विशेषज्ञ प्रणालियों का उपयोग। विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणाली।

1.4. पता लगाने वाले प्रयोग के मुख्य परिणामों का संचालन और विश्लेषण।

1.5. शैक्षिक प्रक्रिया में विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग की संभावनाएँ।

पहले अध्याय पर निष्कर्ष

अध्याय 2. निर्माण के सैद्धांतिक प्रश्न

विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली

2.1. ईओएस वास्तुकला।

2.2. ईओएस में ज्ञान का प्रतिनिधित्व।

2.3. सीखने वाला मॉडल।

2.4. ईओएस वर्गीकरण। दूसरे अध्याय के 89 निष्कर्ष

अध्याय 3. किसके द्वारा निर्मित शिक्षण प्रणाली

झुकाव द्वारा शरीर की गति की समस्याओं को हल करने के लिए उन्मुख विशेषज्ञ-शैक्षिक प्रणालियों के संचालन का सिद्धांत

नूह विमान

3.1. सॉफ्टवेयर उपकरण जो शारीरिक समस्याओं को हल करना सिखाते हैं।

3.2. एक झुकाव वाले विमान के साथ शरीर के आंदोलन के बारे में समस्याओं को हल करने पर केंद्रित विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित एक प्रशिक्षण प्रणाली का निर्माण और संचालन।

3.3. विकसित विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणाली की मदद से हल किए गए कार्य।

अध्याय तीन पर निष्कर्ष

अध्याय 4

4.1. खोज प्रयोग के मुख्य परिणामों का संचालन और विश्लेषण।

4.2. शिक्षण और नियंत्रण शैक्षणिक प्रयोग के मुख्य परिणामों का संचालन और विश्लेषण।

चौथे अध्याय पर निष्कर्ष

शोध प्रबंधों की अनुशंसित सूची

• सीखने की प्रक्रिया को समायोजित करने और शिक्षण स्टाफ की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग के लिए कार्यप्रणाली 1997, शैक्षणिक विज्ञान के उम्मीदवार स्निज़को, ऐलेना अलेक्जेंड्रोवना

• प्रायोगिक अनुसंधान के कार्यान्वयन में छात्रों के सामान्यीकृत कौशल के गठन के लिए प्रौद्योगिकी के एक घटक के रूप में डिडक्टिक कंप्यूटर वातावरण 2002, शैक्षणिक विज्ञान के उम्मीदवार कोक्षरोव, व्लादिमीर लियोनिदोविच

• प्रशिक्षण सत्र की तैयारी और संचालन के लिए कंप्यूटर प्रौद्योगिकी 1999, शैक्षणिक विज्ञान के उम्मीदवार सेदिख, स्वेतलाना पावलोवनास

• माध्यमिक विद्यालय की शैक्षिक प्रक्रिया में सूचना प्रौद्योगिकी की व्यावहारिक विशिष्टता: खगोल विज्ञान पाठ्यक्रम की सामग्री के आधार पर 2002, शैक्षणिक विज्ञान के उम्मीदवार रायसिन, मिखाइल लियोनिदोविच

• "सूचना विज्ञान की सैद्धांतिक नींव" पाठ्यक्रम में विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों के निर्माण और उपयोग के सिद्धांत 2000, शैक्षणिक विज्ञान के उम्मीदवार कुडिनोव, विटाली अलेक्सेविच

थीसिस का परिचय (सार का हिस्सा) विषय पर "विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित कंप्यूटर प्रशिक्षण प्रणाली: भौतिक के समाधान के शिक्षण में विकास और अनुप्रयोग। कार्य"

परंपरागत रूप से, सामान्य रूप से सीखने की प्रक्रिया और विशेष रूप से भौतिकी पढ़ाने की प्रक्रिया को शिक्षक और छात्रों की गतिविधियों सहित दोतरफा माना जाता है। शैक्षिक प्रक्रिया में कंप्यूटर का सक्रिय उपयोग इसे सीखने की प्रक्रिया में पूर्ण रूप से तीसरा भागीदार बनाता है। कंप्यूटर छात्रों की स्वतंत्र रचनात्मक सोच, उनकी बुद्धि के साथ-साथ छात्रों और शिक्षकों की स्वतंत्र रचनात्मक गतिविधि के विकास के लिए व्यावहारिक रूप से असीमित अवसर प्रदान करते हैं।

नए रूपों और शिक्षण विधियों की खोज पर सक्रिय कार्य 60 के दशक में शुरू हुआ। शिक्षाविद के नेतृत्व में ए.आई. बर्ग ने क्रमादेशित शिक्षण, तकनीकी शिक्षण सहायक सामग्री और शिक्षण मशीनों की शुरूआत की समस्याओं पर काम का आयोजन और संचालन किया। क्रमादेशित शिक्षण अधिगम गतिविधियों को बढ़ाने की दिशा में पहला कदम था। प्रोग्राम्ड लर्निंग के सिद्धांत और व्यवहार पर गहन शोध वी.पी. बेस्पाल्को, जी.ए. बोर्डोव्स्की, बी.एस. गेर्शुन्स्की, वी.ए. इज़्वोज़्चिकोव, ई.आई. मैशबिट्स, डी.आई. पेनर, ए.आई. राव, वी.जी. रज़ूमोव्स्की, एन.एफ. तलिज़िना और अन्य।

कंप्यूटर प्रशिक्षण के प्रभावी तरीकों और साधनों के विकास पर शैक्षिक प्रक्रिया और अनुसंधान में कंप्यूटर के प्रभावी उपयोग के मुद्दे वर्तमान समय में प्रासंगिक हैं। हमारे देश और विदेश में इस क्षेत्र में प्रासंगिक कार्य किए जा रहे हैं। हालाँकि, शिक्षा के क्षेत्र में कंप्यूटर प्रौद्योगिकी के उपयोग पर एक एकीकृत दृष्टिकोण अभी तक नहीं बना है।

सीखने की प्रक्रिया में कंप्यूटर का उपयोग करने की प्रारंभिक अवधि को प्रोग्राम किए गए सीखने के विचारों के गहन विकास और स्वचालित शिक्षण प्रणालियों के विकास की अवधि के रूप में जाना जाता है। स्वचालित शिक्षण प्रणालियों के डेवलपर्स इस धारणा से आगे बढ़े कि सीखने की प्रक्रिया को प्रशिक्षण और नियंत्रण जानकारी के एक सुव्यवस्थित अनुक्रम के माध्यम से किया जा सकता है। शैक्षिक प्रक्रिया में कंप्यूटर के उपयोग पर पहला प्रयोग एक नियतात्मक शिक्षण परिदृश्य के साथ शैक्षिक कार्यक्रमों के रूप में सन्निहित था। शैक्षिक कार्यक्रमों के इस वर्ग के निम्नलिखित नुकसान हैं: छात्र की व्यक्तिगत विशेषताओं के लिए निम्न स्तर का अनुकूलन; एक छात्र के ज्ञान के निदान के कार्य को यह निर्धारित करने के कार्य को कम करना कि क्या उसके उत्तर संदर्भ उत्तरों के वर्गों में से एक से संबंधित हैं; शैक्षिक सामग्री की तैयारी के लिए बड़ी श्रम लागत।

सीखने के कम्प्यूटरीकरण की प्रक्रिया के लिए एक वैकल्पिक दृष्टिकोण तथाकथित सीखने के वातावरण का निर्माण है। सीखने का माहौल खोज के माध्यम से सीखने की अवधारणा को लागू करता है। इस दृष्टिकोण और ऊपर चर्चा की गई एक के बीच मूलभूत अंतर यह है कि इस मामले में छात्र को किसी प्रकार की स्वायत्त प्रणाली के रूप में माना जाता है जो अपने लक्ष्य रखने में सक्षम है। शैक्षिक कार्यक्रमों के इस वर्ग के लिए, निम्नलिखित विशेषताएं हैं: सीखने का माहौल छात्र को शैक्षिक सामग्री और शिक्षक द्वारा या स्वयं द्वारा निर्धारित सीखने के लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए आवश्यक अन्य संसाधन प्रदान करता है; सिस्टम द्वारा छात्र के कार्यों पर नियंत्रण की कमी। सीखने के माहौल का मुख्य उद्देश्य एक अनुकूल, "दोस्ताना" वातावरण या "दुनिया", "यात्रा" बनाना है जिसके माध्यम से छात्र ज्ञान प्राप्त करता है।

सोच के मनोविज्ञान के क्षेत्र में अनुसंधान, कृत्रिम बुद्धि और प्रोग्रामिंग प्रौद्योगिकियों के क्षेत्र में उपलब्धियों ने शैक्षिक प्रक्रिया में कंप्यूटर के दायरे का विस्तार किया है, और व्यवहार में कंप्यूटर सीखने के बौद्धिककरण की नई अवधारणाओं का परीक्षण करना संभव बना दिया है।

शैक्षिक प्रक्रिया में सूचना की मात्रा में तेज वृद्धि ने सीखने के लिए साइबरनेटिक दृष्टिकोण और इसके परिणामस्वरूप, शैक्षणिक सॉफ्टवेयर पर नई मांगें पैदा की हैं। उन्हें मुख्य कार्य को प्रभावी ढंग से हल करने में मदद करनी चाहिए - छात्रों के ज्ञान के विस्तृत निदान के आधार पर प्रतिक्रिया का उपयोग करके सीखने की प्रक्रिया का प्रबंधन, शैक्षिक समस्या को हल करने के लिए कंप्यूटर द्वारा प्रस्तावित संस्करण के एक साथ स्पष्टीकरण के साथ उनकी त्रुटियों के कारणों की पहचान करना। विख्यात विशेषताओं को सबसे प्रभावी ढंग से लागू किया जाता है, सबसे पहले, विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित प्रशिक्षण प्रणालियों द्वारा, जो इस समस्या के सैद्धांतिक और व्यावहारिक अध्ययन की प्रासंगिकता निर्धारित करता है।

शैक्षिक प्रक्रिया में विशेषज्ञ प्रणालियों की शुरूआत शिक्षा के कम्प्यूटरीकरण की एक स्वाभाविक तार्किक निरंतरता है, इसका गुणात्मक रूप से नया चरण, शिक्षा के सूचनाकरण की नींव रखना। यह प्रक्रिया वैज्ञानिकों और शिक्षकों द्वारा शिक्षा के कम्प्यूटरीकरण के मुद्दों पर किए गए गहन शोध के कारण संभव हुई। यह देखते हुए कि भौतिकी में समस्याओं को हल करने के लिए विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग से सकारात्मक परिणाम मिले हैं, विशेषज्ञ प्रणालियों के विकास और अनुप्रयोग पर शोध न केवल वैज्ञानिक बल्कि शैक्षणिक गतिविधियों में भी प्रासंगिक है, जिसमें भौतिकी शिक्षण भी शामिल है।

सीखने की प्रक्रिया में विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों के सिद्धांत पर निर्मित प्रशिक्षण कार्यक्रमों का उपयोग शिक्षा में एक नई गुणात्मक छलांग देगा। शिक्षण के अभ्यास में उनका परिचय अनुमति देगा: शिक्षण की शैली को बदलने के लिए, इसे सूचनात्मक और व्याख्यात्मक से संज्ञानात्मक, शैक्षिक और अनुसंधान में बदलना; आवश्यक ज्ञान प्राप्त करने के लिए आवश्यक समय को कम करें।

शोध का उद्देश्य भौतिकी पढ़ाने की प्रक्रिया है।

अनुसंधान का विषय विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित एक शिक्षण प्रणाली का उपयोग करके भौतिकी में समस्याओं को हल करने के लिए सीखने की प्रक्रिया है, और छात्रों के बीच समस्याओं को हल करने के लिए एक सामान्य विधि का निर्माण है।

काम का उद्देश्य विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों के सिद्धांत पर निर्मित एक सीखने की प्रणाली को विकसित करना और बनाना था, जो एक निश्चित वर्ग की शारीरिक समस्याओं को हल करने पर केंद्रित था, और छात्रों को हल करने की समस्याओं को हल करते समय छात्रों को हल करने के लिए एक सामान्य विधि बनाने की संभावना का अध्ययन करना था। विशेष रूप से विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर टूल्स के डेटा का उपयोग करते हुए भौतिकी।

अध्ययन की परिकल्पना इस प्रकार है: सीखने की प्रक्रिया में सीखने की प्रणाली की शुरूआत, विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों के सिद्धांत पर निर्मित, भौतिकी में समस्याओं को हल करने के सामान्य तरीके के छात्रों द्वारा अधिक प्रभावी आत्मसात करने की ओर ले जाएगी, जिससे वृद्धि होगी उनके अकादमिक प्रदर्शन, भौतिकी के उनके ज्ञान को गहरा करेंगे और अध्ययन किए जा रहे विषय में ज्ञान की गुणवत्ता में वृद्धि में योगदान देंगे।

तैयार की गई परिकल्पना के आधार पर, अध्ययन के लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, निम्नलिखित कार्य निर्धारित और हल किए गए थे:

शैक्षिक कार्यक्रमों के विकास के आधुनिक तरीकों और साधनों का विश्लेषण। उन पर ध्यान केंद्रित करना जो कार्य के लक्ष्यों के अनुरूप हों;

छात्रों के बीच समस्याओं को हल करने के लिए एक सामान्य तरीके के गठन को लागू करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने की संभावनाओं पर शोध करना;

एक निश्चित वर्ग की शारीरिक समस्याओं को हल करने पर केंद्रित विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित एक प्रशिक्षण प्रणाली के निर्माण की संरचना और सिद्धांतों का विकास;

प्रस्तावित शोध परिकल्पना का परीक्षण, विकसित कार्यप्रणाली की प्रभावशीलता का मूल्यांकन, शैक्षणिक प्रयोग के दौरान विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर।

कार्यों को हल करने के लिए, निम्नलिखित शोध विधियों का उपयोग किया गया था:

शैक्षणिक, पद्धतिगत और मनोवैज्ञानिक साहित्य के अध्ययन के आधार पर समस्या का सैद्धांतिक विश्लेषण;

छात्रों, छात्रों, स्कूलों और विश्वविद्यालयों के शिक्षकों से पूछताछ और पूछताछ;

भौतिकी में कक्षाओं में भाग लेने और संचालित करने, छात्रों का अवलोकन करने, शिक्षकों के साथ बात करने, परीक्षण करने और विश्लेषण करने, छात्रों का परीक्षण करने के दौरान समस्याओं और विकसित कार्यप्रणाली को हल करने के लिए सीखने की प्रक्रिया का अध्ययन करना;

शैक्षणिक प्रयोग की योजना बनाना, तैयार करना, संचालन करना और उसके परिणामों का विश्लेषण करना।

शोध की वैज्ञानिक नवीनता इसमें निहित है:

भौतिकी में समस्याओं के एक निश्चित वर्ग को हल करने पर केंद्रित विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित एक प्रशिक्षण प्रणाली का विकास;

सीखने की प्रक्रिया में विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर का उपयोग करते समय छात्रों की समस्याओं को हल करने के लिए एक सामान्य तरीका बनाने की संभावना का सैद्धांतिक और व्यावहारिक औचित्य (विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों के सिद्धांत पर निर्मित एक शिक्षण प्रणाली);

शारीरिक समस्याओं के समाधान के शिक्षण में विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित प्रशिक्षण प्रणाली का उपयोग करने के लिए कार्यप्रणाली की मूल बातें विकसित करना।

अध्ययन का सैद्धांतिक महत्व भौतिकी में शिक्षण समस्याओं को हल करने के लिए एक दृष्टिकोण के विकास में निहित है, जिसमें विशेष रूप से विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर टूल्स (एक शिक्षण प्रणाली पर आधारित शिक्षण प्रणाली) के माध्यम से समस्याओं को हल करने में छात्रों की गतिविधियों पर नियंत्रण का कार्यान्वयन शामिल है। विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों के संचालन का सिद्धांत)।

अध्ययन का व्यावहारिक महत्व भौतिकी में कक्षाओं के लिए सॉफ्टवेयर और कार्यप्रणाली समर्थन (विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित एक शिक्षण प्रणाली) के निर्माण में निहित है, शैक्षिक प्रक्रिया में इसकी भूमिका और स्थान का निर्धारण और इसके लिए नींव विकसित करना भौतिक समस्याओं को हल करने के लिए कक्षाएं आयोजित करते समय इन शैक्षणिक सॉफ़्टवेयर टूल का उपयोग करने की पद्धति। कंप्यूटर का उपयोग करते हुए कार्य।

बचाव के लिए निम्नलिखित प्रस्तुत किया गया है:

भौतिकी में समस्याओं को सुलझाने के शिक्षण की प्रक्रिया में विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित विकसित प्रशिक्षण प्रणाली का उपयोग करने की संभावना की पुष्टि;

भौतिकी में समस्याओं को हल करते समय विशेष रूप से विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर टूल (विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित एक शिक्षण प्रणाली) के माध्यम से छात्रों की गतिविधियों के प्रबंधन के लिए एक दृष्टिकोण का विकास;

भौतिकी पढ़ाने की प्रक्रिया में समस्याओं को हल करने के लिए कक्षाओं के संचालन में विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों के सिद्धांत पर निर्मित प्रशिक्षण प्रणाली का उपयोग करने के लिए कार्यप्रणाली की मूल बातें।

अनुसंधान परिणामों का परीक्षण और कार्यान्वयन। अध्ययन के मुख्य परिणामों की सूचना दी गई, चर्चा की गई और मॉस्को स्टेट पेडागोगिकल यूनिवर्सिटी (1994-1997) के शिक्षण भौतिकी विभाग की बैठकों में युवा वैज्ञानिकों (मोर्डोविया स्टेट यूनिवर्सिटी, 1996-1997) के सम्मेलन में अनुमोदित किया गया। , मॉस्को स्टेट पेडागोगिकल यूनिवर्सिटी (अप्रैल, 1996) के सम्मेलनों में।

शोध प्रबंध के मुख्य प्रावधान निम्नलिखित प्रकाशनों में परिलक्षित होते हैं:

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निबंध की संरचना और दायरा। शोध प्रबंध में एक परिचय, चार अध्याय, एक निष्कर्ष, संदर्भों की एक सूची और एक परिशिष्ट शामिल हैं। कुल आयतन 192 पृष्ठों का टाइपराइट टेक्स्ट है, जिसमें 25 आंकड़े, 8 टेबल शामिल हैं। संदर्भों की सूची में 125 शीर्षक शामिल हैं।

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• कंप्यूटर का उपयोग कर माध्यमिक विद्यालय के कक्षा 10-11 में ज्यामिति पढ़ाने के तरीके 2002, शैक्षणिक विज्ञान के डॉक्टर मेहदीयेव, मुरादखान हाजिखानोविच

• एक शाखित कार्यक्रम पर काम करते समय छात्र के कार्यों का कम्प्यूटरीकृत शैक्षणिक समर्थन 2002, शैक्षणिक विज्ञान के उम्मीदवार त्सरेवा, इरिना निकोलायेवना

निबंध निष्कर्ष विषय पर "सिद्धांत और प्रशिक्षण और शिक्षा के तरीके (शिक्षा के क्षेत्रों और स्तरों द्वारा)", ग्रिज़लोव, सर्गेई विक्टरोविच

चौथे अध्याय पर निष्कर्ष

1. शिक्षा में कंप्यूटर के उपयोग के लिए संभावित दिशाओं के विश्लेषण के आधार पर, मौजूदा शैक्षणिक सॉफ्टवेयर उपकरणों की कमियों की पहचान की जाती है, विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों के सिद्धांत पर निर्मित शैक्षिक प्रक्रिया में शिक्षण सॉफ्टवेयर बनाने और उपयोग करने की आवश्यकता की पुष्टि की जाती है। .

2. विकसित सॉफ्टवेयर टूल्स (विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित एक प्रशिक्षण प्रणाली) का उपयोग करके कक्षाओं के संचालन के लिए एक पद्धति विकसित की गई है।

3. खोज प्रयोग के दौरान, सामग्री का निर्धारण किया गया और विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर की संरचना को समायोजित किया गया।

4. एक खोज प्रयोग करने से छात्रों की समस्याओं को हल करने के लिए एक सामान्य तरीका विकसित करने के उद्देश्य से विकसित प्रशिक्षण प्रणाली का उपयोग करके कक्षाओं के संचालन के लिए कार्यप्रणाली के अंतिम संस्करण को विकसित करना संभव हो गया।

5. नियंत्रण शैक्षणिक प्रयोग के परिणामों का आयोजित तुलनात्मक विश्लेषण छात्रों के बीच समस्याओं को हल करने के एक सामान्य तरीके के गठन पर विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर का उपयोग करके शारीरिक समस्याओं को हल करने के लिए प्रस्तावित कार्यप्रणाली के महत्वपूर्ण प्रभाव की गवाही देता है।

इस प्रकार, पारंपरिक एक की तुलना में विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर का उपयोग करके शारीरिक समस्याओं को हल करने के लिए कक्षाओं के संचालन के लिए प्रस्तावित पद्धति की अधिक प्रभावशीलता के बारे में परिकल्पना की वैधता साबित हुई है।

निष्कर्ष

1. सीखने की प्रक्रिया में कंप्यूटर का उपयोग करने की पद्धति पर शैक्षणिक, पद्धति और मनोवैज्ञानिक साहित्य और शोध प्रबंध का अध्ययन और विश्लेषण किया। इस आधार पर, यह पता चला कि सबसे प्रभावी शैक्षणिक सॉफ्टवेयर उपकरण विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित शैक्षिक कार्यक्रम हैं।

2. विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणालियाँ, छात्रों को हल करने के एक सामान्य तरीके के गठन पर केंद्रित, समस्या समाधान सिखाने का सबसे प्रभावी साधन हैं।

3. शैक्षिक प्रक्रिया में विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणालियों के उपयोग की संभावनाएं निर्धारित की जाती हैं, सीखने की प्रक्रिया में विशेषज्ञ प्रणालियों के उपयोग के लिए दिशा-निर्देश प्रस्तावित हैं।

4. छात्रों के बीच समस्याओं को हल करने के एक सामान्य तरीके के गठन पर केंद्रित विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर निर्मित प्रशिक्षण प्रणाली की संरचना प्रस्तावित और उचित है।

5. एक प्रशिक्षण प्रणाली विकसित की गई है, जिसे विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणालियों के संचालन के सिद्धांत पर बनाया गया है, जो एक झुकाव वाले विमान के साथ शरीर की गति के बारे में समस्याओं के एक सेट को हल करने पर केंद्रित है। विकसित प्रशिक्षण प्रणाली की मदद से किसी समस्या को हल करने के दौरान छात्रों की गतिविधियों का प्रबंधन निम्नलिखित के माध्यम से कार्यान्वित किया जाता है: ए) कंप्यूटर सिमुलेशन, जो समस्या में निर्दिष्ट वस्तुओं के आवश्यक गुणों और संबंधों की पहचान करना संभव बनाता है; बी) अनुमानी उपकरण जो छात्रों को उनके कार्यों की योजना बनाने का अवसर प्रदान करते हैं; ग) शिक्षण प्रणाली और प्रस्तुति द्वारा छात्र के कार्यों का चरण-दर-चरण नियंत्रण, छात्र के अनुरोध पर, समस्या के संदर्भ समाधान के लिए, किसी के कार्यों का मूल्यांकन करने की क्षमता विकसित करना, इस मूल्यांकन के लिए मानदंड चुनना।

6. विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर का उपयोग करके समस्याओं को हल करने के लिए कक्षाएं आयोजित करने की पद्धति, शैक्षिक प्रक्रिया में उनकी भूमिका और स्थान निर्धारित किया जाता है। इस तकनीक के मुख्य प्रावधान इस प्रकार हैं: क) एक निश्चित वर्ग की समस्याओं को हल करने के सामान्य तरीके में महारत हासिल करने के लिए छात्रों की स्वतंत्र पसंद; बी) समस्याओं को हल करने के लिए एक सामान्य विधि बनाने के लिए विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर टूल (विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों के सिद्धांत पर निर्मित एक शिक्षण प्रणाली) का उपयोग; ग) समाधान योजना की सामूहिक चर्चा के साथ प्रत्येक छात्र द्वारा स्वतंत्र समस्या समाधान का संयोजन; डी) पहले से हल की गई समस्याओं के सामान्यीकरण के आधार पर इस वर्ग की समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम का चयन।

7. आयोजित शैक्षणिक प्रयोग के परिणामों से पता चला है कि प्रायोगिक समूहों में छात्रों के बीच समस्याओं को हल करने के एक सामान्य तरीके का गठन, जहां विकसित शैक्षणिक सॉफ्टवेयर टूल (विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों के सिद्धांत पर निर्मित एक प्रशिक्षण प्रणाली) का उपयोग करके प्रशिक्षण किया गया था। , नियंत्रण समूहों की तुलना में बहुत अधिक है, जहां प्रशिक्षण सबसे सामान्य प्रकार के कंप्यूटर प्रोग्राम (मॉडलिंग और प्रशिक्षण) का उपयोग करके किया गया था, जो आगे रखी गई परिकल्पना की विश्वसनीयता की पुष्टि करता है।

शोध प्रबंध अनुसंधान के लिए संदर्भों की सूची शैक्षणिक विज्ञान के उम्मीदवार ग्रिज़लोव, सर्गेई विक्टरोविच, 1998

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कृपया ध्यान दें कि ऊपर प्रस्तुत वैज्ञानिक पाठ समीक्षा के लिए पोस्ट किए गए हैं और मूल शोध प्रबंध पाठ मान्यता (ओसीआर) के माध्यम से प्राप्त किए गए हैं। इस संबंध में, उनमें मान्यता एल्गोरिदम की अपूर्णता से संबंधित त्रुटियां हो सकती हैं। हमारे द्वारा डिलीवर किए गए शोध प्रबंधों और सार की पीडीएफ फाइलों में ऐसी कोई त्रुटि नहीं है।

विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली

परिचय

वर्तमान में, इंटरनेट प्रौद्योगिकियों के तेजी से विकास के संबंध में, अधिक से अधिक इंटरैक्टिव सेवाएं हैंइंटरनेट और इंट्रानेट नेटवर्क, जैसे दूरस्थ शिक्षा। दूरस्थ शिक्षा प्रणाली दुनिया में उन देशों में शिक्षा का एक काफी लोकप्रिय रूप है, जिनके पास कंप्यूटर प्रौद्योगिकी पर आधारित संचार उपकरणों के विकास का काफी उच्च स्तर है। आधुनिक विशेषज्ञों के प्रशिक्षण के लिए इन नई सूचना प्रौद्योगिकियों का उपयोग करके और ज्ञान-आधारित प्रणालियों - विशेषज्ञ प्रणालियों (ईएस) का उपयोग करके शैक्षिक प्रक्रिया के संगठन की आवश्यकता होती है।

परीक्षण प्रणालियों में छात्रों के ज्ञान के स्तर का आकलन करने के लिए ES का उपयोग कंप्यूटर प्रोग्राम - विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणाली (ETS) का एक महत्वपूर्ण खंड निर्धारित करता है।

विशेषज्ञ-प्रशिक्षण प्रणालियाँ ऐसे कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जिनमें ES के मुख्य घटक होते हैं, लेकिन जिनमें एक अतिरिक्त विस्तारित व्याख्या घटक होता है। ऐसी प्रणालियाँ सॉफ्टवेयर विशेषज्ञों के ज्ञान और शिक्षण विधियों में विशेषज्ञों के ज्ञान दोनों पर आधारित होती हैं। इसके अलावा, उनके पास छात्र की तैयारी के आधार पर शैक्षिक सामग्री की प्रस्तुति को अनुकूलित करने का एक घटक है। और कम से कम कई सीखने की रणनीतियाँ हैं, जिनमें से विस्तार का स्तर प्रणाली के साथ संवाद में छात्र की गतिविधि पर निर्भर करता है।

एक छात्र के ज्ञान की गुणवत्ता निर्धारित करने के लिए एक परीक्षण उपकरण के रूप में ईओएस का उपयोग शिक्षण में भी बहुत महत्व रखता है। चूंकि इस तरह के परीक्षण में छात्र व्यक्तिपरक कारक से प्रभावित नहीं होता है, अर्थात परीक्षा परिणाम परीक्षक और परीक्षार्थी की व्यक्तिगत विशेषताओं पर निर्भर नहीं करता है। और एकीकृत परीक्षणों का उपयोग शिक्षक को छात्रों की तैयारी के स्तर का निष्पक्ष मूल्यांकन करने की अनुमति देता है।

1. विषय की प्रासंगिकता

कंप्यूटर के व्यापक उपयोग के संबंध में, कंप्यूटर प्रशिक्षण की भूमिका बढ़ रही है, जिसकी कार्यप्रणाली से छात्र की बौद्धिक क्षमता और निर्णय लेने की स्वतंत्रता में वृद्धि होती है। और ऐसे गुण प्रतिस्पर्धी अर्थव्यवस्था में सबसे अधिक मांग में हैं और शैक्षिक और में योगदान करते हैंकार्य क्षेत्र में तरक्की। प्रभावी शिक्षण प्रणाली बनाने के साथ-साथ नए रूपों के निर्माण और शैक्षिक सामग्री को प्रस्तुत करने के तरीके, नई शैक्षणिक तकनीकों की खोज और शिक्षण सहायता की समस्याएं हैं। प्रशिक्षण की प्रभावशीलता बढ़ाने, सूचनाओं को आत्मसात करने और सीखने की प्रक्रिया की लागत को कम करने के तरीकों में से एक स्वचालित विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों का विकास और उपयोग है। वर्तमान में, एक स्वचालित विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली को निरूपित करने वाले कई शब्द हैं, जो वास्तव में समान हैं।

उनमें से सबसे लोकप्रिय दूरस्थ शिक्षा प्रणाली, कंप्यूटर प्रशिक्षण प्रणाली और अन्य हैं। उपरोक्त शब्दों का पूर्ण अर्थ समझाने के लिए निम्नलिखित परिभाषा दी जा सकती है।
एक विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली (ईटीएस) विषय क्षेत्र के विशेषज्ञों (योग्य शिक्षक, कार्यप्रणाली, मनोवैज्ञानिक) के ज्ञान के आधार पर निर्मित सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर और शैक्षिक और पद्धतिगत उपकरणों का एक जटिल है, जो लागू करता है और नियंत्रित करता हैसीखने की प्रक्रिया। इस तरह की प्रणाली का उद्देश्य यह है कि एक तरफ, यह शिक्षक को छात्र को पढ़ाने और नियंत्रित करने में मदद करता है, और दूसरी तरफ, छात्र स्वतंत्र रूप से सीखता है।

2. अध्ययन का उद्देश्य और उद्देश्य, नियोजित परिणाम

अध्ययन का उद्देश्य एक कंप्यूटर विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली विकसित करना है जो अधिग्रहीत ज्ञान की मात्रा और सूचना धारणा की दक्षता बढ़ाने में मदद करेगा, साथ ही विषय के अध्ययन के लिए समय को कम करेगा, जिसमें शिक्षक द्वारा जानकारी प्रस्तुत करने में लगने वाला समय भी शामिल है। और छात्रों में व्यावहारिक कौशल विकसित करना।

अध्ययन के मुख्य उद्देश्य:

1. ईओएस के ऑटोलॉजिकल मॉडल का विकास;
2. ईओएस संरचना विकास;
3. कार्यान्वयन के कंप्यूटर साधनों का औचित्य और चुनाव;
4. ईओएस में सक्रिय घटकों का कार्यान्वयन (गेम, इंटरैक्टिव सिस्टम, संचार तक सीधी पहुंच, उदाहरण के लिए, प्रबंधक के साथ स्काइप के माध्यम से);

अध्ययन की वस्तु: विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली।

अध्ययन का विषय: ईओएस के मॉडल, संरचनाएं और कार्य।

वैज्ञानिक नवीनताके होते हैं छात्र की गतिविधि के मॉडलिंग और कृत्रिम बुद्धि विधियों के उपयोग के आधार पर ईटीएस के डिजाइन के लिए एक नया दृष्टिकोण।

मास्टर के काम के हिस्से के रूप में, प्रासंगिक प्राप्त करने की योजना है वैज्ञानिक परिणामनिम्नलिखित क्षेत्रों में:

1. सीखने की प्रक्रियाओं का मॉडलिंग।
2. EOS संरचना डिजाइन के लिएइंटरनेट और इंट्रानेट।

कार्य के नियोजित परिणाम: एक विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली का एक प्रोटोटाइप जो प्रशिक्षण की गुणवत्ता में सुधार करेगा और प्रशिक्षण के समय को कम करेगा।

3. वैज्ञानिक अनुसंधान का सर्वेक्षण।

चूंकि विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों पर शोध करने और इस प्रणाली में सीखने की प्रभावशीलता में सुधार के मुद्दे विशेषज्ञ प्रणालियों की मदद से जटिल समस्याओं को हल करने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं। ईओएस का व्यापक रूप से विदेशी और घरेलू दोनों विशेषज्ञों द्वारा अध्ययन किया गया है।

3.1. अंतरराष्ट्रीय स्रोतों की समीक्षा

पहली शिक्षण प्रणालीप्लेटो एक शक्तिशाली कंप्यूटर कंपनी पर आधारित "नियंत्रण डेटा निगम "संयुक्त राज्य अमेरिका में 50 के दशक के अंत में विकसित किया गया था और इसे 20 वर्षों के लिए विकसित किया गया है। प्रशिक्षण कार्यक्रमों का निर्माण और उपयोग 80 के दशक की शुरुआत से वास्तव में बड़े पैमाने पर हो गया है, जब व्यक्तिगत कंप्यूटर दिखाई दिए और व्यापक हो गए। तब से, कंप्यूटर के शैक्षिक अनुप्रयोगों ने वर्ड प्रोसेसिंग और ग्राफिक्स के साथ-साथ गणितीय गणनाओं को पृष्ठभूमि में धकेलते हुए मुख्यधारा में प्रवेश किया है।

ईसीएसआई की स्थापना भी 1972 में हुई थी और तब से इसने खुद को शिक्षा उद्योग के लिए सेवाओं के अग्रणी प्रदाता के रूप में स्थापित किया है। कंपनी छात्रों और उनके माता-पिता के लिए सीखने के अनुभव को बढ़ाने के लिए उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने में माहिर है। ईसीएसआई वर्तमान में 1,300 से अधिक स्कूलों, कॉलेजों और देश भर के विश्वविद्यालय, पूरी तरह से अनुकूलित, सहज ज्ञान युक्त शिक्षण प्रणालियों की एक विस्तृत श्रृंखला की पेशकश करते हैं।

3.2. राष्ट्रीय स्रोतों की समीक्षा

आधुनिक प्रशिक्षण प्रणालियों में ट्रेनिंगवेयर, ई-लर्निंग सर्वर 3000 v2.0, ई-लर्निंग ऑफिस 3000, आईबीएम वर्कप्लेस कोलैबोरेटिव लर्निंग और हाइपरमेथोड 3.5 सिस्टम शामिल हैं, जो मल्टीमीडिया, विशेषज्ञ प्रशिक्षण और ई के क्षेत्र में तैयार समाधान और सॉफ्टवेयर का सबसे बड़ा रूसी डेवलपर है। -व्यापार।

4. विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली

एक विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली (ईटीएस) एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो विषय विशेषज्ञों (योग्य शिक्षकों, पद्धतिविदों, मनोवैज्ञानिकों) के ज्ञान के आधार पर बनाया गया है जो सीखने की प्रक्रिया को लागू और नियंत्रित करता है। इस तरह की प्रणाली का उद्देश्य यह है कि, एक तरफ, यह शिक्षक को छात्र को पढ़ाने और नियंत्रित करने में मदद करता है, और दूसरी तरफ, छात्र स्वतंत्र रूप से सीखता है।

ईओएस के मुख्य घटक हैं:

1. ज्ञानधार;
2. आउटपुट मशीन;
3. ज्ञान निष्कर्षण मॉड्यूल;
4. सीखने का मॉड्यूल;
5. स्पष्टीकरण प्रणाली;
6. परीक्षण मॉड्यूल।

चित्र 1- EOS संरचना का कार्यात्मक मॉडल

(एनिमेशन: 8 फ्रेम, 5 लूप, 118 किलोबाइट)

इस मॉडल में, ईटीएस का ऊपरी हिस्सा ईएस से विरासत में मिला है, और निचला हिस्सा ब्लॉक है जो सीखने और परीक्षण प्रक्रिया प्रदान करता है।

ज्ञान का आधार ज्ञान मॉड्यूल का भंडार है। विशेषज्ञ प्रणालियों का ज्ञान मॉड्यूल एक औपचारिक है, ज्ञान प्रतिनिधित्व (उत्पादन प्रणाली, फ्रेम, सिमेंटिक नेटवर्क, प्रथम क्रम विधेय कलन) के कुछ तरीकों का उपयोग करके, विषय क्षेत्र की वस्तुओं की मैपिंग, उनके संबंध, वस्तुओं पर कार्रवाई।

ज्ञान के आधार के साथ काम करने में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:

1. विशेषज्ञों से ज्ञान निकालना;
2. ज्ञान की औपचारिकता;
3. पहुंच, ज्ञान मॉड्यूल का प्रसंस्करण।

सीखने की प्रक्रिया में, विशेषज्ञ ज्ञान को छात्र को सूचना के एक हिस्से (पाठ, ग्राफिक, मल्टीमीडिया) के रूप में स्थानांतरित किया जा सकता है, साथ ही अनुभव पर आधारित ज्ञान जिसे सीधे छात्र को हस्तांतरित नहीं किया जा सकता है, लेकिन उसके द्वारा प्राप्त किया जा सकता है स्वतंत्र गतिविधि का कोर्स]।

विशेषज्ञों के ज्ञान को स्थानांतरित करने के लिए, उन्नत हाइपरटेक्स्ट तकनीक का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है - वेब साइट्स (उदाहरण के लिए, ड्रीमविवर एमएक्स) बनाने और बनाए रखने के लिए आधुनिक उपकरणों के लिए सहायता (सहायता) बनाने के लिए पारंपरिक कार्यक्रमों से।

ES के विपरीत, ज्ञान का आधार बनाने के लिए, EES में न केवल विशेषज्ञ शिक्षक शामिल होते हैं, बल्कि शैक्षणिक तकनीकों और सीखने की रणनीतियों और किसी व्यक्ति की मनोवैज्ञानिक विशेषताओं के बारे में ज्ञान का भी उपयोग होता है। इसलिए, कई विशेषज्ञों द्वारा ज्ञान मॉड्यूल बनाए जाते हैं। और यहां विशेषज्ञों की राय की निरंतरता को ध्यान में रखना और विशेषज्ञों की क्षमता को ध्यान में रखते हुए ज्ञान के आधार को ठीक करना आवश्यक है। बेशक, इन कठिनाइयों को दरकिनार किया जा सकता है यदि कोई विशेषज्ञ है जो विषय क्षेत्र में किसी विशेषज्ञ के ज्ञान, शिक्षण की रणनीति और रणनीतियों के ज्ञान को जोड़ता है और जो शिक्षण के मनोवैज्ञानिक तरीकों का मालिक है, जो कि एक उच्च योग्य शिक्षक है।

सीखने का घटक सॉफ्टवेयर मॉड्यूल का एक सेट है जो सीखने में शैक्षणिक लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए विभिन्न अनुमान तंत्र को लागू करता है। ईटीएस, अन्य कंप्यूटर शिक्षण उपकरणों के विपरीत, अन्तरक्रियाशीलता है: उनका छात्र के साथ संवाद होता है, जो बाद वाले के लिए बहुत आकर्षक होता है।

एक संवाद का निर्माण सीखने के बुनियादी मनोवैज्ञानिक सिद्धांतों पर आधारित है:

1. अनुकूल इंटरफेस;
2. किसी भी समय संवाद से बाहर निकलें;
3. समय पर और प्रेरित मदद।

प्रशिक्षु से पूछे गए प्रत्येक प्रश्न पर सावधानीपूर्वक विचार किया जाना चाहिए, यदि आवश्यक हो, तो इसे बेहतर ढंग से समझने के लिए अधिक विस्तृत प्रश्न प्रदान करें।

अध्ययन के परिणामस्वरूप यह दिखाया गया था कि ईटीएस के निर्माण के कई घटक प्रशिक्षण के परिणाम पर निर्भर करते हैं, इसलिए, एक ईएस का ज्ञान आधार बनाने के लिए, एक विशेषज्ञ की आवश्यकता होती है, जिसे विषय क्षेत्र का उत्कृष्ट ज्ञान हो, और सीखने की तकनीक में भी विश्वास हो। .

5. नेटवर्क के लिए विशेषज्ञ शिक्षण प्रणाली की क्लाइंट-सर्वर तकनीक इंटरनेटऔरइंट्रानेट

क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर में निम्नलिखित घटक होते हैं:

एक सर्वर जो क्लाइंट अनुरोधों को पूरा करता है; एक क्लाइंट जो एक यूजर इंटरफेस प्रदान करता है जो सर्वर को अनुरोध भेजता है और उससे प्रतिक्रिया प्राप्त करता है; नेटवर्क संचार सॉफ्टवेयर जो क्लाइंट और सर्वर के बीच इंटरैक्ट करता है। ES का निर्माण करते समय क्लाइंट-सर्वर तकनीक का उपयोग कुछ लाभ देता है: ज्ञान का आधार सर्वर पर संग्रहीत होता है और इसलिए, इसे एक बार अद्यतन करने की आवश्यकता होती है;
ज्ञान के आधार को अन्य अनुप्रयोगों द्वारा पहुँचा जा सकता है; और विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों (ईटीएस) के लिए लाभ यह है कि आप सर्वर पर सामग्री संग्रहीत कर सकते हैं और उस पर प्रशिक्षण के आंकड़ों को ट्रैक कर सकते हैं।
इंटरनेट/इंट्रानेट नेटवर्क के लिए क्लाइंट-सर्वर ES और EOS दूरस्थ शिक्षा में उनके अनुप्रयोग की संभावनाओं का विस्तार करने की अनुमति देते हैं।
कंप्यूटर प्रशिक्षण प्रणाली दोनों ES प्रोटोटाइप के विकास की अनुमति देती है और इसका उपयोग स्थानीय नेटवर्क पर छात्रों को अनुकूलित परीक्षण और शिक्षण के लिए किया जा सकता है।
ईओएस के मुख्य घटक निम्नलिखित हैं: ज्ञानकोष संपादक; तार्किक अनुमान मशीन (प्रत्यक्ष, उल्टा, अप्रत्यक्ष अनुमान, बेयस सूत्र); स्पष्टीकरण सबसिस्टम; परीक्षण विश्लेषक; शिक्षक मॉड्यूल; सीखने का घटक।

विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों का मुख्य कार्य छात्र को ज्ञान प्राप्त करने का अवसर प्रदान करना है, ज्ञान के आधार को विकसित करने और ES के प्रोटोटाइप को स्वतंत्र रूप से बनाने के साथ-साथ प्रशिक्षित परीक्षण के लिए कौशल प्रदान करना है।

क्लाइंट-सर्वर (वितरित) ES के कार्यान्वयन को रोकने वाले कम से कम पाँच महत्वपूर्ण कारण हैं:

1. ES घटकों के संरचनात्मक तत्व एक दूसरे से पृथक नहीं हैं।
2. एक केबी एक डेटाबेस नहीं है जिसके लिए शक्तिशाली डीबीएमएस (ओरेकल, इंटरबेस, माईएसक्यूएल, और इसी तरह) हैं जो एसक्यूएल प्रश्नों का उपयोग करते हैं।
3. संपादन के लिए KB में बहु-उपयोगकर्ता पहुंच स्वीकार्य नहीं है।
4. तार्किक निष्कर्ष और ज्ञान का आधार बनाने की बारीकियां (ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने के विभिन्न तरीके) उन्हें एक प्रणाली में संयोजित करने की आवश्यकता में योगदान नहीं करते हैं। सिमेंटेक वेब के लिए कई विवरण भाषाएं, वेब सेवाएं विकसित की गई हैं, लेकिन अभी तक अनुमान के कार्यान्वयन के लिए कोई प्रस्ताव नहीं है।
5. ES और KB के निर्माण के लिए सॉफ़्टवेयर उपकरण अनन्य और महंगे हैं।

बेशक, आप डाउनलोड लिंक का उपयोग करके क्लाइंट मशीन पर डाउनलोड करने के लिए ES को वेब सर्वर पर रख सकते हैं और इसे सर्वर पर अपडेट कर सकते हैं, लेकिन यह क्लाइंट-सर्वर समाधान नहीं है।

इसी तरह, कोई त्रि-स्तरीय क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर (सर्वर - कोरबा - क्लाइंट) के उपयोग के बारे में तर्क दे सकता है, जब ज्ञान आधार को एप्लिकेशन सर्वर पर होस्ट किया जाता है और व्यावसायिक निर्णय नियमों के रूप में प्रस्तुत किया जाता है।

इसके अलावा, "थिन क्लाइंट" (KB, तार्किक अनुमान, स्पष्टीकरण प्रणाली सर्वर पर स्थित है, और ES के साथ संवाद सर्वर और क्लाइंट दोनों पर समर्थित है) और "मोटी क्लाइंट" (KB, तार्किक अनुमान) की तकनीक , स्पष्टीकरण प्रणाली क्लाइंट पर स्थित हैं) भी उपयुक्त नहीं हैं। मशीन, और संवादी इंटरफ़ेस क्लाइंट और सर्वर द्वारा बनाए रखा जाता है)।

ध्यान दें कि KB ES एक बौद्धिक संपदा है और इसे मुफ्त उपयोग के लिए उपलब्ध नहीं कराया जा सकता है। और प्रशिक्षण ज्ञानकोषों को एक वेब सर्वर पर रखा जाना चाहिए ताकि रुचि का कोई भी उपयोगकर्ता विश्लेषण कर सके कि ES कैसे काम करता है और विषय क्षेत्र के अपने ज्ञान में सुधार करता है।

चरम स्थितियों में सर्वर लोड के बारे में मत भूलना। कोई भी प्रदाता केवल ES के कामकाज के लिए सर्वर नहीं देगा, क्योंकि परामर्श या स्पष्टीकरण के दौरान उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया अनुमानित नहीं है। और ये ES के कामकाज में महत्वपूर्ण बिंदु हैं (परामर्श मिनटों से लेकर कई घंटों तक चल सकता है)।

इंटरनेट/इंट्रानेट नेटवर्क के लिए ईओएस का विकास एक और मामला है।

EOS एक कंप्यूटर सिस्टम है जो विषय क्षेत्र के विशेषज्ञों (योग्य शिक्षक, कार्यप्रणाली, मनोवैज्ञानिक) के ज्ञान के आधार पर बनाया गया है, जो सीखने की प्रक्रिया को लागू और नियंत्रित करता है। इस तरह की प्रणाली का उद्देश्य यह है कि एक ओर, यह शिक्षक को छात्रों को पढ़ाने और नियंत्रित करने में मदद करता है, और दूसरी ओर, छात्र अपने दम पर सीखते हैं।

ईओएस के मुख्य घटक निम्नलिखित हैं: केबी; आउटपुट मशीन; सीखने का मॉड्यूल; स्पष्टीकरण प्रणाली; लर्निंग टेस्टिंग मॉड्यूल।

एक नियम के रूप में, बीआर में शामिल हैं:

मनोवैज्ञानिक प्रकार के प्रशिक्षुओं की पहचान के लिए मनो-निदान नियम।

सीखने के लिए डिडक्टिक तकनीक। नियम छात्रों के ज्ञान का आकलन करने के लिए शिक्षकों के संचित ज्ञान का प्रतिनिधित्व करते हैं।

सीखने के नियम प्रस्तुत सामग्री कार्यों के क्रम को बदलते हैं। यह क्रम कई चरों का एक कार्य है: सीखने वाले का मनोवैज्ञानिक प्रकार, सीखने का स्तर, शिक्षार्थी का वर्तमान उत्तर, कार्य की कठिनाई का स्तर, प्रशिक्षण की मात्रा।

वितरित ईएस के संबंध में उपरोक्त के संबंध में, प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए "मोटी क्लाइंट" तकनीक का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है, अर्थात, जब ईटीएस के सभी घटक क्लाइंट मशीन पर स्थित होते हैं, और प्रशिक्षण और परीक्षण के परिणाम होते हैं सर्वर में स्थानांतरित कर दिया गया। और दूरस्थ सर्वर के साथ प्रोटोकॉल को एन्क्रिप्ट करने की आधुनिक संभावनाओं को देखते हुए, परिणामों को बदला जा सकता है, इससे डरने की कोई आवश्यकता नहीं है। यह विशेष तकनीक क्यों? यह ज्ञात है कि सभी सूचनाओं का लगभग 80% एक व्यक्ति द्वारा माना जाता है - यह दृश्य है। इसलिए, शिक्षण में मल्टीमीडिया तकनीक (एवीआई-फाइल) एक प्राथमिकता है। यदि वे स्थित हैं और चल रहे हैंसर्वर - यह सर्वर पर बहुत बड़ा भार है और इसके परिणामस्वरूप, ट्रैफ़िक एक विशाल आकार तक बढ़ जाता है।

जाँच - परिणाम

ईटीएस, अन्य कंप्यूटर सीखने की तकनीकों के विपरीत, छात्र के व्यक्तिगत मॉडल के अनुसार सीखने की प्रक्रिया को लागू करने की क्षमता रखता है। ES की मदद से सीखना प्रशिक्षुओं द्वारा स्वयं ज्ञान के निष्कर्षण पर केंद्रित है। अर्थात्, ऐसे विशेषज्ञ आधुनिक श्रम बाजार में मांग में हैं। ईओएस के अपने फायदे और नुकसान भी हैं।

विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों से जुड़े मुख्य नुकसानों में विभाजित किया जा सकता है मनोवैज्ञानिक शिक्षक के साथ "लाइव" संचार की कमी, स्व-संगठन के लिए उच्च आवश्यकताएं और तकनीकीजो सामग्री, प्रौद्योगिकियों और दूरसंचार अवसंरचना की अपूर्णता के कारण होते हैं।

विशेषज्ञ शिक्षण प्रणालियों के लाभ हैं:

1. भौगोलिक और लौकिक लाभ।
2. सीखने की प्रक्रिया का निजीकरण। विकलांग लोगों सहित विभिन्न श्रेणियों के लोगों को प्रशिक्षित करने का अवसर।
3. अध्ययन की जा रही जानकारी का विस्तार करना और सीखने की तीव्रता को बढ़ाना।
4. ज्ञान हस्तांतरण प्रक्रिया का अनुकूलन और स्वचालन।

मास्टर का काम एक विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली के स्वचालन की वास्तविक वैज्ञानिक समस्या के लिए समर्पित है। किए गए शोध के हिस्से के रूप में:

1. मौजूदा विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणालियों का विश्लेषण किया जाता है।
2. एक स्वचालित विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली का एक अध्ययन किया गया था।
3. इंटरनेट और इंट्रानेट नेटवर्क के लिए विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली की क्लाइंट-सर्वर तकनीक पर विचार किया जाता है।

समस्या कथन के अनुसार, अनुसंधान की आगे की दिशा एक विशेषज्ञ प्रशिक्षण प्रणाली का चयन, विकास और अनुकूलन, इसका सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन और परीक्षण है।

इस सार को लिखते समय, मास्टर का काम अभी तक पूरा नहीं हुआ है। अंतिम समापन: दिसंबर 2013। विषय पर काम और सामग्री का पूरा पाठ लेखक या उसके पर्यवेक्षक से निर्दिष्ट तिथि के बाद प्राप्त किया जा सकता है।

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विशेषज्ञ प्रणालियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मुख्य अनुप्रयोगों में से एक हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर विज्ञान की शाखाओं में से एक है, जो उन प्रकार की मानवीय गतिविधियों के हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर मॉडलिंग के कार्यों से संबंधित है जिन्हें बौद्धिक माना जाता है।

कृत्रिम बुद्धि पर अनुसंधान के परिणामों का उपयोग बुद्धिमान प्रणालियों में किया जाता है जो एक विशिष्ट विषय क्षेत्र से संबंधित रचनात्मक समस्याओं को हल करने में सक्षम होते हैं, जिसके बारे में ज्ञान प्रणाली की स्मृति (ज्ञान आधार) में संग्रहीत होता है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम कार्यों के एक बड़े वर्ग को हल करने पर केंद्रित है, जिसमें तथाकथित आंशिक रूप से संरचित या असंरचित कार्य (खराब औपचारिक या गैर-औपचारिक कार्य) शामिल हैं।

आंशिक रूप से संरचित कार्यों को हल करने के लिए उपयोग की जाने वाली सूचना प्रणाली को दो प्रकारों में विभाजित किया गया है:

प्रबंधन रिपोर्ट बनाना (डेटा प्रोसेसिंग करना: खोज, सॉर्ट करना, फ़िल्टर करना)। निर्णय इन रिपोर्टों में निहित जानकारी के आधार पर किया जाता है।

संभावित वैकल्पिक समाधान विकसित करना। प्रस्तावित विकल्पों में से किसी एक को चुनने के लिए निर्णय लेना कम कर दिया गया है।

वैकल्पिक समाधान विकसित करने वाली सूचना प्रणालियाँ मॉडल या विशेषज्ञ हो सकती हैं:

मॉडल सूचना प्रणाली उपयोगकर्ता को मॉडल (गणितीय, सांख्यिकीय, वित्तीय, आदि) प्रदान करती है जो समाधान विकल्पों के विकास और मूल्यांकन को सुनिश्चित करने में मदद करती है।

विशेषज्ञ सूचना प्रणाली विशेषज्ञों - विशेषज्ञों से प्राप्त ज्ञान के आधार पर सिस्टम के निर्माण के माध्यम से उपयोगकर्ता द्वारा संभावित विकल्पों के विकास और मूल्यांकन को सुनिश्चित करती है।

विशेषज्ञ सिस्टम कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो विशेषज्ञों के ज्ञान को संचित करते हैं - विशिष्ट विषय क्षेत्रों के विशेषज्ञ, जिन्हें सूचना प्रसंस्करण की प्रक्रिया में स्वीकार्य समाधान प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। विशेषज्ञ प्रणालियाँ ज्ञान के एक विशेष क्षेत्र में विशेषज्ञों के अनुभव को अनुमानी नियमों के रूप में बदल देती हैं और कम योग्य विशेषज्ञों से परामर्श करने के लिए डिज़ाइन की जाती हैं।

यह ज्ञात है कि ज्ञान दो रूपों में मौजूद है: सामूहिक अनुभव, व्यक्तिगत अनुभव। यदि विषय क्षेत्र को सामूहिक अनुभव (उदाहरण के लिए, उच्च गणित) द्वारा दर्शाया जाता है, तो इस विषय क्षेत्र को विशेषज्ञ प्रणालियों की आवश्यकता नहीं है। यदि विषय क्षेत्र में अधिकांश ज्ञान उच्च-स्तरीय विशेषज्ञों का व्यक्तिगत अनुभव है और यह ज्ञान अर्ध-संरचित है, तो इस क्षेत्र में विशेषज्ञ प्रणालियों की आवश्यकता है। अर्थव्यवस्था के सभी क्षेत्रों में आधुनिक विशेषज्ञ प्रणालियों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

ज्ञान का आधार विशेषज्ञ प्रणाली का मूल है। डेटा से ज्ञान में परिवर्तन सूचना प्रणाली के विकास का परिणाम है। डेटा को स्टोर करने के लिए डेटाबेस का उपयोग किया जाता है, और ज्ञान को स्टोर करने के लिए नॉलेज बेस का उपयोग किया जाता है। डेटाबेस, एक नियम के रूप में, अपेक्षाकृत कम लागत के साथ बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करता है, और ज्ञानकोष छोटी, लेकिन महंगी सूचना सरणियों को संग्रहीत करता है।

ज्ञान का आधार उनकी प्रस्तुति के चुने हुए रूप का उपयोग करके वर्णित ज्ञान का एक संग्रह है। ज्ञान का आधार भरना सबसे कठिन कार्यों में से एक है, जो ज्ञान की पसंद, उनकी औपचारिकता और व्याख्या से जुड़ा है।

विशेषज्ञ प्रणाली में शामिल हैं:

नॉलेज बेस (वर्किंग मेमोरी और रूल बेस के हिस्से के रूप में) को वर्किंग मेमोरी में प्रारंभिक और मध्यवर्ती तथ्यों को स्टोर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है (इसे डेटाबेस भी कहा जाता है) और नियम बेस में मॉडल में हेरफेर करने के लिए स्टोर मॉडल और नियम

समस्या समाधानकर्ता (दुभाषिया), जो डेटाबेस और ज्ञानकोषों में संग्रहीत तथ्यों और नियमों के आधार पर एक विशिष्ट समस्या को हल करने के लिए नियमों के अनुक्रम का कार्यान्वयन प्रदान करता है

स्पष्टीकरण सबसिस्टम, उपयोगकर्ता को इस प्रश्न का उत्तर प्राप्त करने की अनुमति देता है: "सिस्टम ने ऐसा निर्णय क्यों लिया?"

ज्ञान प्राप्ति सबसिस्टम को ज्ञान आधार में नए नियम जोड़ने और मौजूदा नियमों को संशोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यूजर इंटरफेस, कार्यक्रमों का एक सेट जो सूचना दर्ज करने और परिणाम प्राप्त करने के चरण में सिस्टम के साथ उपयोगकर्ता के संवाद को लागू करता है।

विशेषज्ञ प्रणालियाँ पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग सिस्टम से इस मायने में भिन्न हैं कि वे आमतौर पर प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्व, प्रतीकात्मक अनुमान और समाधान के लिए अनुमानी खोज का उपयोग करते हैं। कमजोर औपचारिक या गैर-औपचारिक कार्यों को हल करने के लिए, तंत्रिका नेटवर्क या न्यूरो कंप्यूटर अधिक आशाजनक हैं।

न्यूरोकंप्यूटर का आधार तंत्रिका नेटवर्क है - अनुकूली तत्वों के पदानुक्रमित संगठित समानांतर कनेक्शन - न्यूरॉन्स, जो वास्तविक दुनिया की वस्तुओं के साथ उसी तरह से बातचीत प्रदान करते हैं जैसे जैविक तंत्रिका तंत्र।

स्व-शिक्षण विशेषज्ञ प्रणालियों के निर्माण में तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग में बड़ी सफलताएँ प्राप्त हुई हैं। नेटवर्क स्थापित किया गया है, अर्थात्। ट्रेन, इसके माध्यम से सभी ज्ञात समाधानों से गुजरना और आउटपुट पर आवश्यक उत्तर प्राप्त करना। सेटिंग में न्यूरॉन्स के मापदंडों का चयन करना शामिल है। अक्सर एक विशेष प्रशिक्षण कार्यक्रम का उपयोग करते हैं जो नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है। प्रशिक्षण के बाद, सिस्टम काम करने के लिए तैयार है।

यदि किसी विशेषज्ञ प्रणाली में इसके निर्माता पहले से ही एक निश्चित रूप में ज्ञान रखते हैं, तो तंत्रिका नेटवर्क में यह डेवलपर्स को भी नहीं पता होता है कि सीखने और आत्म-शिक्षा की प्रक्रिया में इसकी संरचना में ज्ञान कैसे बनता है, अर्थात। नेटवर्क एक ब्लैक बॉक्स है।

कृत्रिम बुद्धि प्रणाली के रूप में न्यूरो कंप्यूटर बहुत आशाजनक हैं और उनके विकास में अनिश्चित काल तक सुधार किया जा सकता है। वर्तमान में, वित्तीय और आर्थिक समस्याओं को हल करने में विशेषज्ञ प्रणालियों और तंत्रिका नेटवर्क के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

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