UDC 004.891.2

USO DE SISTEMAS ESPECIALISTAS EM EDUCAÇÃO 1

EM. Chvanova, I.A. Kiseleva, A. A. Molchanov, A. N. Bozyukova

Universidade Estadual Tambov em homenagem a G.R. Derzhavin Rússia, Tambov. o email: [e-mail protegido]

O artigo trata dos problemas de aplicação e desenvolvimento de sistemas especialistas em educação, bem como exemplos específicos de uso de tais sistemas. Os autores consideram necessário utilizar o aparato de lógica fuzzy para o projeto e desenvolvimento de um subsistema inteligente.

Palavras-chave: tecnologias da informação, sistema especialista, lógica fuzzy, sistema educacional.

O estudo das pesquisas sobre o problema mostrou que no início dos anos 80, uma direção independente foi formada na pesquisa em inteligência artificial, chamada de "sistemas especialistas" (SE). Pesquisadores na área de SE muitas vezes usam o termo "engenharia do conhecimento" introduzido por E. Feigenbaum para nomear sua disciplina. Sistemas especialistas (SE) são um conjunto de programas que executam as funções de um especialista na resolução de problemas de uma determinada área temática. O nome se deve ao fato de parecerem imitar pessoas que são especialistas.

Cada sistema especialista consiste em três partes: um banco de dados muito grande de dados modernos, um subsistema para gerar perguntas e um conjunto de regras que permitem tirar conclusões. Alguns sistemas especialistas podem falar sobre o método que usam para chegar à sua conclusão.

Em nosso país, o estado atual dos desenvolvimentos no campo dos sistemas especialistas pode ser caracterizado como um estágio de interesse cada vez maior entre uma ampla gama de economistas, financistas, professores, engenheiros, médicos, psicólogos, programadores, linguistas. Infelizmente, esse interesse tem suporte material insuficiente: uma clara falta de livros didáticos e literatura especializada, a ausência de processadores simbólicos e estações de trabalho de inteligência artificial e financiamento limitado.

1 O tema foi apoiado no âmbito do Programa do Ministério da Educação e Ciência "Realização de pesquisas científicas por jovens cientistas - candidatos à ciência" nº 14.В37.21.1141, 20122013.

o financiamento de pesquisas nessa área, o fraco mercado nacional de produtos de software para o desenvolvimento de sistemas especialistas e o alto custo dos existentes tornam sua aplicação e análise da eficácia de sua aplicação praticamente inacessíveis.

É sabido que o processo de criação de um sistema especialista requer a participação de especialistas altamente qualificados na área de inteligência artificial, que ainda estão sendo produzidos por um pequeno número de instituições de ensino superior no país.

Uma análise da pesquisa teórica e da prática de ensino mostrou que não é dada atenção suficiente ao desenvolvimento de sistemas especialistas no sistema de educação a distância. Os sistemas especialistas na área da educação são mais frequentemente usados ​​para construir uma base de conhecimento que permite refletir o conteúdo mínimo exigido da área disciplinar, levando em consideração suas avaliações quantitativas e qualitativas.

As pesquisas na área de aplicação e desenvolvimento de sistemas especialistas em educação, como acreditamos, podem ser divididas em três grupos. Parece possível remeter ao primeiro grupo os autores que estudam os aspectos teóricos e pedagógicos do uso de sistemas especialistas na educação. O segundo grupo inclui autores que desenvolveram sistemas especializados de aprendizagem específicos em conjunto com professores baseados em tecnologias bem conhecidas. O terceiro grupo - autores que exploram novas abordagens para a criação de sistemas especialistas em educação.

Pesquisa na área de aplicação e desenvolvimento de sistemas especialistas em educação

Os institutos de pesquisa, como acreditamos, podem ser divididos condicionalmente em três grupos. Parece possível remeter ao primeiro grupo os autores que estudam os aspectos teóricos e pedagógicos do uso de sistemas especialistas na educação. O segundo grupo inclui autores que desenvolveram sistemas especializados de aprendizagem específicos em conjunto com professores baseados em tecnologias bem conhecidas. O terceiro grupo - autores que exploram novas abordagens para a criação de sistemas especialistas em educação.

Consideremos o primeiro grupo de publicações que analisam os aspectos teóricos e pedagógicos da aplicação de sistemas especialistas.

No estudo de N. L. A Yugovoy projetou o conteúdo do treinamento especializado usando um sistema especialista. O autor considera um sistema especialista para diagnosticar os níveis de aprendizagem e preferências profissionais dos alunos, que é implementado com base na construção de um modelo de quadro de informações educacionais de perfil, estabelecendo relações sujeito-sujeito dos participantes do processo educacional: aluno, professor, professor-cognitólogo.

N.M. A Antipina desenvolveu uma tecnologia para a formação de habilidades metodológicas profissionais no curso de trabalho independente de estudantes de universidades pedagógicas usando um sistema especialista. Um sistema especialista de treinamento especializado desenvolvido pelo autor é capaz de emitir tarefas individuais de vários níveis de dificuldade no decorrer do trabalho independente dos alunos em um computador, desenvolver recomendações sobre como completá-las, fornecer assistência na forma de consultas, monitorar o conhecimentos e habilidades dos alunos em vários estágios de sua implementação de tarefas metodológicas e etc.

N.L. Kiryukhina desenvolveu um modelo de um sistema especialista para diagnosticar o conhecimento de psicologia dos alunos. O autor considera um sistema especialista para resolver o problema de diagnosticar o conhecimento psicológico dos alunos, testando hipóteses sobre a correção das respostas do aluno, o grau de assimilação do material sobre vários tópicos do curso. 4. Grechin implementa uma nova abordagem para o uso de um sistema especialista em tecnologia de aprendizagem.

Ele propõe um sistema que, usando feedback de forma interativa, gera e rastreia a sequência de um trem de cadeias de raciocínio.

NO. Baranova considera a questão do uso de sistemas especialistas na educação pedagógica continuada. O sistema especialista estrutura as informações educacionais e cria currículos individuais para cada aluno com períodos de treinamento reduzidos, o que aumenta a eficiência dos processos de aprendizagem, ensino e autoeducação.

A. B. Andreev, V. B. Moiseev, Yu. E. Usachev usa sistemas especialistas para analisar o conhecimento dos alunos em um ambiente educacional aberto. A análise da qualidade do conhecimento é realizada com a ajuda de um sistema especialista de análise do conhecimento. Para implementar tal sistema, os autores consideram uma abordagem estrutural para a criação de sistemas inteligentes de ensino e controle de computadores. Assim, essa abordagem possibilita desenvolver ferramentas eficazes para analisar o conhecimento dos alunos com base no uso de um modelo estrutural de material didático. A unidade estrutural da totalidade do conhecimento no modelo proposto é um conceito que possui conteúdo e volume.

E.V. Myagkova considera a possibilidade de usar sistemas especialistas como tecnologias de informação no campo do ensino superior. Segundo o autor, a expertise reside na presença no sistema de ensino especializado do conhecimento sobre os métodos de ensino, graças ao qual ajuda os professores a ensinar e os alunos a aprender. O principal objetivo da implementação do sistema de formação de especialistas, segundo o autor do artigo, é a formação e avaliação do nível de conhecimento atual do aluno em relação ao nível de conhecimento do professor. Assim, a comparação de duas grelhas (a de referência, que reflecte as ideias do professor, e a grelha preenchida pelo aluno durante o diálogo) permite-nos avaliar as diferenças entre as ideias do professor e do aluno.

B.M. Moskovkin construiu um sistema especialista em simulação para escolher universidades para treinamento. O autor fez uma breve revisão de estudos estrangeiros em

o campo de modelagem de processos de tomada de decisão sobre a escolha de faculdades e universidades para educação superior. No nível conceitual, um sistema especialista de simulação apropriado é construído.

Consideremos o segundo grupo de publicações, que trata de sistemas especialistas para educação desenvolvidos em conjunto com professores com base em tecnologias conhecidas.

E.Yu. Levina desenvolveu um diagnóstico intra-universitário da qualidade da educação com base em um sistema especialista automatizado, cuja aplicação, de fato, se resume a diagnosticar a qualidade do processo educacional em uma universidade, que permite, com base em ferramentas de informação, e métodos matemáticos, para gerenciar bancos de dados para a implementação de procedimentos de pesquisa e análise de estatísticas sobre os resultados do processo educacional, desenvolvimento de recomendações para a tomada de decisões gerenciais para garantir a qualidade do ensino.

M.A. A Smirnova desenvolveu um sistema especialista para avaliar a qualidade da formação pedagógica de um futuro professor, que se resume a avaliar a qualidade de sua formação na escola, o que permite investigar o nível de preparação de um professor.

L.S. Bolotova, com base na tecnologia de sistemas especialistas de gestão situacional, é implementado o ensino à distância adaptativo para a tomada de decisões. Como software instrumental, foram desenvolvidas amostras experimentais de sistemas especialistas instrumentais orientados a assuntos problemáticos para gestão situacional de municípios e pequenas empresas, com base no simulador situacional - simulador desenvolvido.

Um sistema de tomada de decisão por computador baseado nos resultados da avaliação de especialistas nas tarefas de avaliação da qualidade da educação, desenvolvido por O.G. Berestneva e O. V. Marukhina torna possível destacar as declarações mais fundamentadas de especialistas e usá-las, em última análise, para preparar várias decisões. O produto de software universal desenvolvido pelos autores e descrito no artigo permite resolver de forma otimizada o problema de avaliar a qualidade do processo educacional com base nos resultados da avaliação de especialistas.

E.F. Snizhko considera a metodologia do uso de sistemas especialistas para ajustar o processo de aprendizagem e avaliar a eficácia do software pedagógico. No decorrer do estudo, o autor desenvolveu um fragmento experimental de uma ferramenta de software pedagógica para aprendizagem da linguagem Prolog para alunos do 9º ano do ensino médio, a fim de demonstrar os principais pontos da metodologia desenvolvida e sua verificação experimental. O sistema especialista integrado à ferramenta de software pedagógico foi levado ao nível de um protótipo de demonstração.

Uma análise da literatura nesta área mostrou que uma das abordagens para a criação de sistemas especialistas são as tentativas de propor o uso de métodos de lógica fuzzy baseados na teoria dos conjuntos fuzzy.

V.S. Toykin identifica várias razões com base nas quais é dada preferência ao uso de sistemas com lógica fuzzy:

É conceitualmente mais fácil de entender;

É um sistema flexível e resistente a entradas imprecisas;

Pode modelar funções não lineares de complexidade arbitrária;

Leva em conta a experiência de especialistas especialistas;

Baseia-se na linguagem natural da comunicação humana.

4. Solodovnikov, O. V. Rogozin, O. V. Shu-ruev considera os princípios gerais da construção de um pacote de software capaz de produzir um desempenho abrangente do aluno em um semestre com a ajuda de um sistema especialista, utilizando elementos do aparato de lógica fuzzy.

Presença de palestras. A pontuação de assiduidade foi calculada pela média aritmética de todas as pontuações disponíveis;

Trabalho de seminário. A avaliação de desempenho foi realizada de forma semelhante;

Realização de trabalhos de controle. A avaliação do desempenho dos trabalhos de controle foi realizada levando em consideração o coeficiente de complexidade;

Fazendo lição de casa. A avaliação de desempenho foi realizada de forma semelhante.

Para avaliar o desempenho acadêmico, os autores utilizaram variáveis ​​linguísticas: “assistiu a palestras”, “trabalhou em seminário”, “realizou provas”, “fez lição de casa”. As características dessas variáveis ​​foram os conceitos de "atividade", "eficiência", "avaliação". Esta abordagem permite analisar o trabalho do aluno e, com base nos critérios formulados, avaliar a eficácia da qualidade do conhecimento do aluno.

Baseado em modelos de lógica fuzzy I.V. Samoilo, D. O. Zhukov considera o problema de criar sistemas especialistas que possibilitem dar recomendações sobre orientação profissional a um candidato específico.

Grupo de variáveis ​​(O) - estimativas. No caso geral, para um grupo de variáveis ​​O, pode-se escrever O = (O1, O2, O3, ..., Op).

Grupo de variáveis ​​(C) - testes psicológicos que visam identificar habilidades relacionadas à aprendizagem e inteligência.

Grupo de variáveis ​​(C) - características da personalidade do aluno.

O conjunto de variáveis ​​(M) é o resultado do diagnóstico da esfera de interesse do aluno: M = (t1, t2, ..., tk).

Assim, o protótipo de tal sistema possibilitou formar um mecanismo para gerenciar a escolha da catedral:

O candidato entra na página inicial do sistema, insere as notas escolares e (ou) insere os resultados do exame estadual unificado, os resultados do desempenho acadêmico atual, o sistema avalia a confiabilidade do resultado usando lógica fuzzy;

O usuário é testado quanto às características psicológicas da personalidade e a capacidade de aprender, áreas de interesse com

avaliar a confiabilidade do resultado usando lógica fuzzy;

O sistema especialista automatizado (AES) verifica se o candidato atende aos requisitos do departamento (instituição de ensino). Se "sim", então, com a ajuda do ambiente educacional de gerenciamento, o conhecimento do usuário é corrigido, são criadas condições ideais para superar a "barreira" departamental, além disso, o usuário tem a oportunidade de se recusar a lutar pelo departamento que lhe interessa ele e continuar sua educação no departamento onde suas realizações permitirem;

Os testes subsequentes são realizados a cada seis meses. Os resultados dos testes ajudam a acompanhar a dinâmica do desenvolvimento do aluno, para escolher a estratégia ideal para a formação de um futuro profissional.

O.A. Melikhov considera a possibilidade de implementação de um sistema especialista para monitoramento do processo educacional de uma instituição de ensino superior baseado em uma abordagem fuzzy para modelagem de sistemas inteligentes. Essa abordagem usa variáveis ​​"linguísticas", cujos relacionamentos são descritos usando declarações fuzzy e algoritmos fuzzy.

A construção de um sistema de monitoramento do processo educacional inclui as seguintes etapas:

Formulação de objetivos de aprendizagem, determinação do nível de exigência de cada professor (superior, médio, inferior);

Construir um sistema de acompanhamento, determinando o grau de formação em cada disciplina. Indicadores: discriminação, memorização, compreensão, habilidades elementares, transferência de conhecimento;

Determinação da eficácia real das atividades do professor com base em indicadores do grau de aprendizagem dos alunos. Os principais indicadores da eficácia da atividade do professor são a força, profundidade e consciência dos conhecimentos dos formandos. Esses mesmos indicadores determinam a qualidade da educação.

DI. Popov em seu trabalho considera o sistema de ensino à distância intelectual (ISDO) "KnowledgeCT" baseado em tecnologias da Internet, que está planejado para ser usado para fins educacionais pelo Centro de Educação a Distância. Permite

não apenas avaliar o conhecimento, mas também coletar dados sobre os alunos, o que é necessário para criar modelos matemáticos do aluno, coletar estatísticas.

O conhecimento é avaliado usando um sistema de teste adaptativo baseado em métodos e algoritmos de lógica fuzzy: para cada nível de complexidade, um especialista da disciplina (professor) precisa desenvolver um conjunto apropriado de perguntas. Tal sistema permite flexibilizar o processo de aprendizagem, levar em conta as características individuais do aluno e melhorar a precisão da avaliação do conhecimento do aluno.

V.M. Kureichik, V. V. Markov, Yu.A. Kravchenko em seu trabalho explora uma abordagem para projetar sistemas inteligentes de ensino à distância com base em regras e tecnologias de inferência baseadas em precedentes.

Os sistemas especialistas modelam o processo de tomada de decisão de um especialista como um processo dedutivo usando inferência baseada em regras. Um conjunto de regras é estabelecido no sistema, segundo o qual, com base nos dados de entrada, é gerada uma conclusão sobre a adequação do modelo proposto. Há uma desvantagem: o modelo dedutivo emula uma das abordagens mais raras que um especialista adota ao resolver um problema.

A inferência baseada em casos tira conclusões dos resultados da busca de analogias armazenadas no banco de dados de casos. Este método é eficaz em situações em que a principal fonte de conhecimento sobre um problema ou situação é a experiência, não a teoria; as soluções não são exclusivas de uma situação particular e podem ser usadas em outras para resolver problemas semelhantes; o objetivo da inferência não é uma solução correta garantida, mas a melhor possível. A implementação desta tecnologia de inferência pode ser realizada usando algoritmos de redes neurais.

Uma análise da literatura sobre o problema do uso de sistemas especialistas no sistema de ensino a distância mostrou que essa área tem sido pouco estudada e está apenas sendo desenvolvida, como evidencia o pequeno número de publicações de professores pesquisadores que atuam nessa área problemática. As publicações nesta área são principalmente de natureza preditiva.

Há um interesse em sistemas inteligentes distribuídos no sistema de ensino a distância, porém, não está totalmente claro como o processo educacional pode ser organizado de forma eficaz para que leve à qualidade de ensino desejada. Aparentemente, devemos falar, antes de tudo, sobre a construção de modelos pedagógicos educacionais no sistema de educação aberta.

Em nossa opinião, o problema se deve ao fato de que parte significativa dos pesquisadores da área de tecnologias de ensino a distância transferem métodos e técnicas conhecidas na prática, preenchendo o ensino a distância com eles. Ao mesmo tempo, é bastante óbvio que as novas tecnologias na educação devem basear-se no princípio das "novas tarefas". As tecnologias avançadas trazem uma nova solução, novos métodos, novas abordagens, novas oportunidades que ainda não são conhecidas pelo sistema educacional. Agora tornou-se óbvio que a "aula tradicional" e o "livro tradicional" são ineficazes no ensino a distância. Precisamos de acesso organizado e direcionado a sistemas dinâmicos de informações atualizadas, precisamos de “consultas automatizadas” disponíveis a qualquer momento, precisamos de novas formas e métodos de organizar atividades conjuntas de projetos e muito mais.

Até o momento, acumulou-se certa experiência na transferência de parte das funções intelectuais de organização e condução do processo educacional no sistema de educação aberta para ferramentas de informatização.

Então, G. A. Samigulina dá um exemplo de um sistema especialista inteligente de ensino a distância baseado em sistemas imunológicos artificiais, que permite, dependendo da pertença do aluno a determinado grupo, avaliar seu potencial intelectual e, de acordo com ele, fornecer prontamente um programa de treinamento individual. O resultado é uma avaliação abrangente do conhecimento, diferenciação dos alunos e uma previsão da qualidade da educação recebida. Os grupos são determinados por especialistas e correspondem a determinados conhecimentos, habilidades práticas, criatividade, raciocínio lógico, etc. O sistema especialista desenvolvido implica a implementação de subsistemas:

- "Subsistema de informação" - desenvolvimento de métodos e meios de armazenamento de informação, desenvolvimento de bases de dados, bases de conhecimento. Inclui livros didáticos eletrônicos, referências, catálogos, bibliotecas, etc.;

- "Subsistema Intelectual" - treinamento da rede imune, processamento de dados multidimensionais em tempo real. A utilização de um algoritmo de estimativa de energias de ligação com base nas propriedades de peptídeos homólogos permite reduzir erros na previsão de um sistema inteligente, o que possibilita treinar alunos de acordo com suas características individuais;

- "Subsistema de formação" desenvolve métodos, meios e formas de apresentação da informação de formação adaptada a um utilizador específico, tendo em conta as suas características individuais. É elaborado um cronograma para o escopo do trabalho necessário e o cronograma de implementação;

- "Subsistema de controle" é projetado para uma avaliação abrangente do conhecimento do aluno, a fim de ajustar prontamente o programa e o processo de aprendizagem.

Assim, como resultado da análise operacional do conhecimento de um grande número de alunos, é possível corrigir rapidamente o processo de aprendizagem, uma vez que o sistema especialista oferece um programa de treinamento individual.

Uma análise de pesquisas sobre sistemas especialistas na área de educação a distância mostrou que esta é uma área nova e relevante da ciência que tem sido pouco estudada. Muitas vezes, os educadores entendem o sistema especialista como um teste de alunos em um determinado sistema de educação a distância e examinando seus conhecimentos.

Assim, A. V. Zubov e T. S. Denisova desenvolveu sistemas especialistas complexos de Internet para ensino à distância com base no sistema de ensino à distância Finport Training System. O sistema tem a capacidade de desenvolver cursos de treinamento, realizar treinamentos e certificações e, ao mesmo tempo, analisar os resultados e a eficácia dos treinamentos com base em testes desenvolvidos por especialistas altamente qualificados.

V.G. Nikitaev e E.Yu. Berdnikovi-than desenvolveu cur-

cursos a distância para médicos em diagnóstico histológico e citológico utilizando sistemas especialistas baseados no sistema de gerenciamento de conteúdo Moodle. O sistema permite adicionar cursos ao conteúdo e, com base em testes, verificar o nível de assimilação do material em função da resposta dos alunos.

Assim, em sistemas de ensino a distância é possível fazer uma avaliação pericial do conhecimento com base em tarefas de teste desenvolvidas por especialistas.

Ao mesmo tempo, em nossa opinião, as tecnologias de ensino a distância exigem o uso de muitos subsistemas para aliviar a carga rotineira de organizadores e tutores. Essa carga aumenta devido ao fato de uma pessoa escolher para si seu próprio ritmo, ritmo e tempo de aprendizado. A individualização requer um sistema automatizado desenvolvido de prompts "inteligentes", assistência, consultas durante todo o período de ensino a distância e ao usar vários métodos e técnicas educacionais: palestras, práticas, atividades de projeto, conferências etc. professora. Com base na análise de publicações e prática pessoal de organização do ensino a distância, chegamos à conclusão de que os subsistemas intelectuais acima podem ser organizados em uma base teórica e programática diferente na forma de módulos separados conectados ao sistema. Isso se deve ao fato de que os subsistemas carregam diferentes “cargas” intelectuais: em algum lugar, basta usar a lógica tradicional ao projetar um subsistema específico e, em outro caso, é conveniente criar um subsistema usando o aparato de lógica difusa.

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USO DE SISTEMAS ESPECIALISTAS EM EDUCAÇÃO

EM. Chvanova, I.A. Kiseleva, A. A. Molchanov, A. N. Universidade Estadual de Bozyukova Tambov em homenagem a G.R. Derzhavin Tambov, Rússia. o email: [e-mail protegido]

O artigo considera os problemas de uso e desenvolvimento de sistemas especialistas em educação, bem como exemplos reais de uso de tais sistemas. Os autores consideram necessário o uso de lógica fuzzy para projetar e desenvolver um subsistema inteligente.

Palavras-chave: tecnologias da informação, sistema especialista, lógica fuzzy, sistema de ensino.

Tópico1. EOS como componente de treinamento intensivo de especialistas.

Aula 8. Sistemas de treinamento de especialistas.

Esferas de aplicação de sistemas especialistas em gestão.

Custo dos sistemas especialistas.

Desenvolvimento de sistemas especialistas.

Nos últimos vinte anos, especialistas na área de sistemas inteligentes têm pesquisado ativamente na área de criação e uso de sistemas especialistas projetados para o campo da educação. Uma nova classe de sistemas especialistas surgiu - os sistemas especialistas de aprendizagem - a direção mais promissora para melhorar as ferramentas pedagógicas de software na direção do conhecimento procedimental.

Um sistema especialista é um conjunto de software de computador que ajuda uma pessoa a tomar decisões informadas. Os sistemas especialistas usam informações recebidas antecipadamente de especialistas - pessoas que são os melhores especialistas em qualquer campo.

Os sistemas especialistas devem:

• armazenar conhecimento sobre uma determinada área temática (fatos, descrições de eventos e padrões);
• ser capaz de se comunicar com o usuário em linguagem natural limitada (ou seja, fazer perguntas e entender as respostas);
• ter um conjunto de ferramentas lógicas para derivar novos conhecimentos, identificar padrões, detectar contradições;
• definir uma tarefa a pedido, esclarecer sua formulação e encontrar uma solução;
• explicar ao usuário como a solução foi obtida.

Também é desejável que o sistema especialista possa:

• comunicar tais informações que aumentem a confiança do usuário no sistema especialista;
• "falar" sobre você, sobre sua própria estrutura

Um sistema de aprendizagem especializado (ETS) é um programa que implementa um objetivo pedagógico específico com base no conhecimento de um especialista em uma determinada área de assunto, diagnosticando aprendizagem e gerenciamento de aprendizagem, e também demonstrando o comportamento de especialistas (especialistas no assunto, metodologistas, psicólogos) . A experiência da ETS reside no seu conhecimento dos métodos de ensino, através dos quais ajuda os professores a ensinar e os alunos a aprender.

A arquitetura de um sistema de aprendizagem especialista inclui dois componentes principais: uma base de conhecimento (repositório de unidades de conhecimento) e uma ferramenta de software para acessar e processar o conhecimento, consistindo em mecanismos para derivar conclusões (soluções), adquirir conhecimento, explicar os resultados e um sistema inteligente. interface.

A troca de dados entre o aluno e a EOS é realizada por um programa de interface inteligente que percebe as mensagens do aluno e as converte na forma de representação de base de conhecimento e, inversamente, traduz a representação interna do resultado do processamento para o formato do aluno e envia a mensagem para a mídia necessária. O requisito mais importante para a organização do diálogo do aluno com a EOS é a naturalidade, o que não significa formular literalmente as necessidades do aluno com frases em linguagem natural. É importante que a sequência de resolução do problema seja flexível, coerente com as ideias do aluno e conduzida em termos profissionais.

A presença de um sistema de explicações (SE) desenvolvido é extremamente importante para a atuação da ETS na área da educação. No processo de aprendizagem, tal ETS desempenhará não apenas o papel ativo de um “professor”, mas também o papel de um livro de referência que ajuda o aluno a estudar os processos internos que ocorrem no sistema usando modelagem de domínio de aplicação. O SE desenvolvido é composto por dois componentes: ativo, que inclui um conjunto de mensagens informativas emitidas ao aluno no processo de trabalho, dependendo da forma específica de resolução do problema, completamente determinada pelo sistema; passivo (o principal componente do CO), focado nas ações inicializadoras do aluno.

O componente ativo do CO é um comentário detalhado que acompanha as ações e resultados obtidos pelo sistema. O componente passivo da RS é um tipo qualitativamente novo de suporte de informação inerente apenas aos sistemas baseados em conhecimento. Este componente, além do sistema desenvolvido de HELPs chamado pelo estagiário, possui um sistema de explicações para o andamento da resolução do problema. O sistema de explicações no EOS existente é implementado de várias maneiras. Pode ser: um conjunto de informações sobre o estado do sistema; descrição total ou parcial do caminho percorrido pelo sistema ao longo da árvore de decisão; uma lista de hipóteses a testar (os fundamentos da sua formação e os resultados da sua verificação); uma lista de objetivos que governam a operação do sistema e as formas de alcançá-los.

Uma característica importante do SE desenvolvido é o uso de uma linguagem natural de comunicação com o aluno nele. O uso generalizado de sistemas de “menu” permite não apenas diferenciar informações, mas também em EOS desenvolvidos para julgar o nível de preparação do aluno, formando seu retrato psicológico.

No entanto, nem sempre o estagiário pode estar interessado na derivação completa da solução, que contém muitos detalhes desnecessários. Nesse caso, o sistema deve ser capaz de selecionar apenas os pontos-chave da cadeia, levando em consideração sua importância e o nível de conhecimento do aluno. Para isso, é necessário manter um modelo de conhecimento e intenções do aluno na base de conhecimento. Se o aluno continuar não entendendo a resposta recebida, então o sistema deve ensinar-lhe certos fragmentos de conhecimento em um diálogo baseado no modelo suportado de conhecimento problemático, ou seja, divulgue conceitos e dependências individuais com mais detalhes, mesmo que esses detalhes não tenham sido usados ​​diretamente na saída.

• Especialidade HAC RF13.00.02
• Número de páginas 192

INTRODUÇÃO

CAPÍTULO 1. SISTEMAS DE TREINAMENTO DE COMPUTADOR EM

PROCESSO DE EDUCAÇÃO

1.1. Uma breve visão geral da introdução da informática na educação.

1.2. Sistemas especialistas: suas propriedades e aplicações fundamentais.

1.3. O uso de sistemas especialistas no processo de aprendizagem. Sistemas de treinamento de especialistas.

1.4. Realização e análise dos principais resultados da experiência de apuração.

1.5. Perspectivas para o uso de sistemas especialistas no processo educacional.

CONCLUSÕES DO PRIMEIRO CAPÍTULO

CAPÍTULO 2. QUESTÕES TEÓRICAS DE CONSTRUÇÃO

SISTEMAS DE TREINAMENTO ESPECIALIZADOS

2.1. Arquitetura EOS.

2.2. Representação do conhecimento em EOS.

2.3. O modelo do aluno.

2.4. Classificação EOS. 89 CONCLUSÕES DO SEGUNDO CAPÍTULO

CAPÍTULO 3. UM SISTEMA DE APRENDIZADO CONSTRUÍDO POR

O PRINCÍPIO DE FUNCIONAMENTO DOS SISTEMAS PERITO-EDUCATIVOS ORIENTADOS À RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE MOVIMENTO CORPORAL POR INCLINAÇÃO

AVIÃO NOÉ

3.1. Ferramentas de software que ensinam a resolver problemas físicos.

3.2. Construção e operação de um sistema de treinamento baseado no princípio de operação de sistemas especialistas de treinamento, focado na resolução de problemas sobre o movimento de um corpo ao longo de um plano inclinado.

3.3. Tarefas resolvidas com a ajuda do sistema de treinamento de especialistas desenvolvido.

CONCLUSÕES DO CAPÍTULO TRÊS

CAPÍTULO 4

4.1. Realização e análise dos principais resultados da experiência de pesquisa.

4.2. Realização e análise dos principais resultados da experiência pedagógica de ensino e controlo.

CONCLUSÕES DO QUARTO CAPÍTULO

Lista recomendada de dissertações

• Metodologia para o uso de sistemas especialistas para ajustar o processo de aprendizagem e avaliar a eficácia do corpo docente. 1997, candidato de ciências pedagógicas Snizhko, Elena Aleksandrovna

• Ambiente computacional didático como componente de tecnologia para a formação de habilidades generalizadas de alunos na implementação de pesquisas experimentais. 2002, candidato de ciências pedagógicas Koksharov, Vladimir Leonidovich

• Tecnologia informática para a preparação e realização de sessões de formação 1999, candidato de ciências pedagógicas Sedykh, Svetlana Pavlovna

• Especificidade didática das tecnologias da informação no processo educacional do ensino médio: a partir do material do curso de astronomia. 2002, Candidato de Ciências Pedagógicas Rysin, Mikhail Leonidovich

• Princípios de construção e uso de sistemas especialistas de aprendizagem na disciplina "Fundamentos Teóricos da Informática" 2000, candidato a ciências pedagógicas Kudinov, Vitaly Alekseevich

Introdução à tese (parte do resumo) sobre o tema “Sistemas de treinamento de computador construídos sobre o princípio de operação de sistemas de treinamento de especialistas: Desenvolvimento e aplicação no ensino da solução de física. tarefas"

Tradicionalmente, o processo de aprendizagem em geral e o processo de ensino de física, em particular, são considerados como de mão dupla, incluindo as atividades do professor e dos alunos. O uso ativo de computadores no processo educacional o torna um terceiro parceiro de pleno direito no processo de aprendizagem. Os computadores oferecem oportunidades praticamente ilimitadas para o desenvolvimento do pensamento criativo independente dos alunos, seu intelecto, bem como a atividade criativa independente de alunos e professores.

O trabalho ativo na busca de novas formas e métodos de ensino começou na década de 60. Sob a liderança do acadêmico A.I. Berg organizou e realizou trabalhos sobre os problemas da aprendizagem programada, a introdução de auxiliares técnicos de ensino e máquinas de aprendizagem. A aprendizagem programada foi o primeiro passo para melhorar as atividades de aprendizagem. Uma profunda pesquisa sobre a teoria e a prática da aprendizagem programada foi realizada por V.P. Bespalko, G. A. Bordovsky, B. S. Gershunsky, V. A. Izvozchikov, E.I. Mashbits, D. I. Penner, A. I. Raev, V. G. Razumovsky, N. F. Talizina e outros.

As questões do uso eficaz de computadores no processo educacional e pesquisas sobre o desenvolvimento de métodos e meios eficazes de treinamento em informática permanecem relevantes na atualidade. Relevantes trabalhos nesta área estão sendo realizados em nosso país e no exterior. No entanto, ainda não se formou uma visão unificada sobre o uso da tecnologia computacional no campo da educação.

O período inicial de utilização de computadores no processo de aprendizagem caracteriza-se como um período de intenso desenvolvimento das ideias de aprendizagem programada e de desenvolvimento de sistemas automatizados de aprendizagem. Os desenvolvedores de sistemas de aprendizagem automatizados partiram do pressuposto de que o processo de aprendizagem pode ser realizado por meio de uma sequência bem organizada de quadros de informações de treinamento e controle. As primeiras experiências sobre o uso de computadores no processo educacional se concretizaram na forma de programas educacionais com um cenário de aprendizagem determinístico. Esta classe de programas educacionais apresenta as seguintes desvantagens: baixo nível de adaptação às características individuais do aluno; reduzir a tarefa de diagnosticar o conhecimento de um aluno à tarefa de determinar se suas respostas pertencem a uma das classes de respostas de referência; grandes custos de mão de obra para a preparação de material educacional.

Uma abordagem alternativa ao processo de informatização da aprendizagem é a criação dos chamados ambientes de aprendizagem. O ambiente de aprendizagem implementa o conceito de aprendizagem através da descoberta. A diferença fundamental entre esta abordagem e a discutida acima é que neste caso o aluno é tratado como uma espécie de sistema autônomo capaz de ter seus próprios objetivos. Para esta classe de programas educacionais, são características as seguintes características: o ambiente de aprendizagem fornece ao aluno materiais didáticos e outros recursos necessários para atingir a meta de aprendizagem estabelecida pelo professor ou por ele mesmo; falta de controle das ações do aluno pelo sistema. O principal objetivo do ambiente de aprendizagem é criar um ambiente favorável, "amigável" ou "mundo", "viajante" através do qual o aluno adquire conhecimento.

Pesquisas no campo da psicologia do pensamento, conquistas no campo da inteligência artificial e tecnologias de programação expandiram o escopo do computador no processo educacional e possibilitaram testar na prática novos conceitos de intelectualização do aprendizado do computador.

O aumento acentuado da quantidade de informação no processo educativo impõe novas exigências à abordagem cibernética da aprendizagem e, consequentemente, aos softwares pedagógicos. Devem ajudar a resolver eficazmente a tarefa principal - gerir o processo de aprendizagem através de feedback baseado num diagnóstico detalhado do conhecimento dos alunos, identificando as causas dos seus erros e explicando simultaneamente a variante proposta pelo computador para resolver o problema educativo. As características observadas são implementadas de forma mais eficaz, em primeiro lugar, por sistemas de treinamento construídos sobre o princípio de operação de sistemas de treinamento de especialistas, o que determina a relevância do estudo teórico e prático deste problema.

A introdução de sistemas especialistas no processo educacional é uma continuação lógica natural da informatização da educação, seu estágio qualitativamente novo, lançando as bases para a informatização da educação. Esse processo tornou-se possível graças às profundas pesquisas realizadas sobre as questões da informatização da educação por cientistas e professores. Considerando que o uso de sistemas especialistas para a resolução de problemas de física tem apresentado resultados positivos, pesquisas sobre o desenvolvimento e aplicação de sistemas especialistas são relevantes não apenas nas atividades científicas, mas também pedagógicas, incluindo o ensino de física.

A utilização de programas de formação baseados no princípio de sistemas de formação especializados no processo de aprendizagem dará um novo salto qualitativo na educação. A sua introdução na prática docente permitirá: mudar o estilo de ensino, passando de informacional e explicativo para cognitivo, educativo e de investigação; reduzir o tempo necessário para adquirir o conhecimento necessário.

O objeto da pesquisa é o processo de ensino de física.

O tema da pesquisa é o processo de aprender a resolver problemas em física usando um sistema de aprendizagem construído sobre o princípio de funcionamento de sistemas especialistas de aprendizagem, e a formação de um método comum de resolução de problemas entre os alunos.

O objetivo do trabalho foi desenvolver e criar um sistema de aprendizagem construído com base no princípio dos sistemas especialistas de aprendizagem, focado na resolução de problemas físicos de uma determinada turma, e estudar a possibilidade de formar um método comum de resolução de alunos no ensino da resolução de problemas em física usando dados de ferramentas de software pedagógico especialmente desenvolvidas.

A hipótese do estudo é a seguinte: a introdução de sistemas de aprendizagem no processo de aprendizagem, construído sobre o princípio dos sistemas de aprendizagem especialistas, levará a uma assimilação mais eficaz pelos alunos da forma geral de resolver problemas de física, o que aumentará seu desempenho acadêmico, aprofundará seus conhecimentos de física e contribuirá para o aumento da qualidade do conhecimento na disciplina em estudo.

Com base na hipótese formulada, para atingir o objetivo do estudo, as seguintes tarefas foram definidas e resolvidas:

Análise de métodos e meios modernos de desenvolvimento de programas educacionais. Focando naqueles que correspondem aos objetivos do trabalho;

Pesquisando as possibilidades de usar um computador para implementar a formação de uma forma comum para os alunos resolverem problemas;

Desenvolvimento da estrutura e princípios de construção de um sistema de treinamento baseado no princípio de funcionamento de sistemas de treinamento especialistas, focado na resolução de problemas físicos de uma determinada classe;

Testando a hipótese de pesquisa proposta, avaliando a eficácia da metodologia desenvolvida, desenvolveu um software pedagógico durante o experimento pedagógico.

Para resolver as tarefas, foram utilizados os seguintes métodos de pesquisa:

Análise teórica do problema com base no estudo da literatura pedagógica, metodológica e psicológica;

Questionamento e questionamento de alunos, alunos, professores de escolas e universidades;

Estudar o processo de aprender a resolver problemas e a metodologia desenvolvida no curso de assistir e ministrar aulas de física, observar alunos, conversar com professores, realizar e analisar testes, testar alunos;

Planear, preparar, conduzir uma experiência pedagógica e analisar os seus resultados.

A novidade científica da pesquisa está em:

Desenvolvimento de um sistema de treinamento baseado no princípio de operação de sistemas de treinamento especialistas, focado na resolução de uma determinada classe de problemas em física;

Contextualização teórica e prática da possibilidade de formação de uma forma comum para os alunos resolverem problemas ao utilizar o software pedagógico desenvolvido no processo de aprendizagem (um sistema de aprendizagem construído com base no princípio dos sistemas de aprendizagem especialistas);

Desenvolvimento dos fundamentos da metodologia de utilização de um sistema de formação baseado no princípio de funcionamento de sistemas de formação de peritos no ensino da resolução de problemas físicos.

O significado teórico do estudo está no desenvolvimento de uma abordagem para o ensino de resolução de problemas em física, que consiste na implementação do controle sobre as atividades dos alunos na resolução de problemas por meio de ferramentas de software pedagógico especialmente desenvolvidas (um sistema de ensino construído sobre o princípio de funcionamento dos sistemas especializados de ensino).

O significado prático do estudo está na criação de software e suporte metodológico para aulas de física (um sistema de ensino construído sobre o princípio de funcionamento de sistemas de ensino especialistas), determinando seu papel e lugar no processo educacional e desenvolvendo as bases para a metodologia de utilização destas ferramentas pedagógicas de software na realização de aulas de resolução de problemas físicos.

Segue para defesa:

Constatação da possibilidade de utilização do sistema de formação desenvolvido, baseado no princípio de funcionamento dos sistemas de formação pericial, no processo de ensino da resolução de problemas de física;

Desenvolvimento de uma abordagem para a gestão das atividades dos alunos através de ferramentas de software pedagógico especialmente desenvolvidas (um sistema de ensino baseado no princípio de funcionamento de sistemas de ensino especialistas) no ensino da resolução de problemas de física;

Fundamentos da metodologia de utilização de um sistema de treinamento baseado no princípio dos sistemas especialistas de treinamento na condução de aulas de resolução de problemas no processo de ensino de física.

Teste e implementação dos resultados da investigação. Os principais resultados do estudo foram relatados, discutidos e aprovados nas reuniões do Departamento de Métodos de Ensino de Física da Universidade Pedagógica do Estado de Moscou (1994-1997), na conferência de jovens cientistas (Mordovia State University, 1996-1997) , nas conferências da Universidade Pedagógica do Estado de Moscou (abril de 1996).

As principais disposições da dissertação estão refletidas nas seguintes publicações:

1. Gryzlov S.V. Sistemas de formação de especialistas (revisão de literatura) // Ensino de física no ensino superior. M., 1996. No. 4. - S. 3-12.

2. Gryzlov S.V. O uso de sistemas especialistas de aprendizagem no processo de ensino de Física // Ensino de Física no Ensino Superior. M., 1996. Nº 5.-S. 21-23.

3. S. V. Gryzlov, A. P. Korolev e D. Yu. Sistema de treinamento especializado focado na resolução de um complexo de tarefas sobre o movimento de um corpo ao longo de um plano inclinado // Melhoria do processo educacional com base nas novas tecnologias da informação. Saransk: estado da Mordovia. ped. in-t, 1996. - S. 45-47.

4. Gryzlov S.V., Kamenetsky S.E. Perspectivas do uso da informática no processo educacional da universidade e escola // Ciência e escola. 1997. Nº 2.-S. 35-36.

A estrutura e o alcance da dissertação. O trabalho de dissertação é composto por uma introdução, quatro capítulos, uma conclusão, uma lista de referências e um apêndice. O volume total é de 192 páginas de texto datilografado, incluindo 25 figuras, 8 tabelas. A lista de referências inclui 125 títulos.

Teses semelhantes na especialidade "Teoria e Métodos de Formação e Educação (por Regiões e Níveis de Educação)", 13.00.02 código VAK

• Condições didáticas para o uso de cursos automatizados de treinamento no processo de estudo de disciplinas de ciências naturais por alunos do ensino médio. 1999, candidato de ciências pedagógicas Belous, Natalya Nikolaevna

• Desenvolvimento de matemática orientada a objetos e tecnologias de informação de software para gerenciar a aprendizagem individualizada em uma escola correcional 2003, Ph.D. Kremer, Olga Borisovna

• Fundamentos teóricos para a criação e aplicação de sistemas de software interativos didáticos em disciplinas técnicas gerais 1999, Doutora em Ciências Pedagógicas Zainutdinova, Larisa Khasanovna

• Métodos de ensino de geometria nas séries 10-11 de uma escola secundária usando um computador 2002, Doutor em Ciências Pedagógicas Mehdiyev, Muradkhan Hajikhanovich

• Apoio pedagógico informatizado das ações do aluno ao trabalhar em um programa ramificado 2002, candidato de ciências pedagógicas Tsareva, Irina Nikolaevna

Conclusão da dissertação sobre o tema "Teoria e métodos de treinamento e educação (por áreas e níveis de ensino)", Gryzlov, Sergey Viktorovich

CONCLUSÕES DO QUARTO CAPÍTULO

1. Com base na análise de possíveis direções para o uso de um computador na educação, são identificadas as deficiências das ferramentas de software pedagógico existentes, é fundamentada a necessidade de criar e usar software de ensino no processo educacional, construído sobre o princípio de sistemas de treinamento especialistas. .

2. Foi desenvolvida uma metodologia para a realização de aulas utilizando as ferramentas de software desenvolvidas (um sistema de formação baseado no princípio de funcionamento de sistemas de formação especializados).

3. Durante o experimento de busca, o conteúdo foi determinado e a estrutura do software pedagógico desenvolvido foi ajustada.

4. A realização de um experimento de pesquisa possibilitou desenvolver a versão final da metodologia para realização de aulas utilizando o sistema de treinamento desenvolvido, visando desenvolver uma forma comum de resolução de problemas dos alunos.

5. A análise comparativa realizada dos resultados do experimento pedagógico de controle atesta a significativa influência da metodologia proposta para a realização de aulas na resolução de problemas físicos utilizando o software pedagógico desenvolvido na formação de uma forma comum de resolução de problemas entre os alunos.

Assim, ficou comprovada a validade da hipótese levantada sobre a maior eficiência da metodologia proposta para a realização de aulas de resolução de problemas físicos utilizando o software pedagógico desenvolvido em relação ao tradicional.

CONCLUSÃO

1. Estudou e analisou literatura pedagógica, metodológica e psicológica e pesquisa de dissertação sobre a metodologia do uso do computador no processo de aprendizagem. Com base nisso, foi revelado que as ferramentas de software pedagógicas mais eficazes são os programas educacionais construídos sobre o princípio de operação dos sistemas de treinamento de especialistas.

2. Os sistemas de formação de especialistas, focados na formação de uma forma comum de resolver os alunos, são o meio mais eficaz de ensinar a resolver problemas.

3. São determinadas as perspectivas para o uso de sistemas especialistas de treinamento no processo educacional, são propostas orientações para o uso de sistemas especialistas no processo de aprendizagem.

4. Propõe-se e justifica-se a estruturação do sistema de formação, assente no princípio de funcionamento dos sistemas de formação pericial, centrado na formação de uma forma comum de resolução de problemas entre os alunos.

5. Foi desenvolvido um sistema de treino, baseado no princípio de funcionamento dos sistemas de treino especialista, focado na resolução de um conjunto de problemas sobre o movimento de um corpo ao longo de um plano inclinado. A gestão das actividades dos alunos no decurso da resolução de um problema com o auxílio do sistema de formação desenvolvido é implementada através de: a) simulação computacional, que permite identificar as propriedades e relações essenciais dos objectos referidos no problema; b) ferramentas heurísticas que proporcionam aos alunos a oportunidade de planejar suas ações; c) controle passo a passo das ações do aluno pelo sistema de ensino e apresentação, a pedido do aluno, de uma solução de referência para o problema, desenvolvendo a capacidade de avaliar suas ações, escolher os critérios para essa avaliação.

6. Determina-se a metodologia de condução das aulas de resolução de problemas com o software pedagógico desenvolvido, o seu papel e lugar no processo educativo. As principais disposições desta metodologia são as seguintes: a) escolha independente dos alunos de tarefas para dominar a forma geral de resolução de problemas de uma determinada aula; b) o uso das ferramentas de software pedagógico desenvolvidas (um sistema de aprendizagem baseado no princípio de sistemas de aprendizagem especialistas) para formar um método comum de resolução de problemas; c) uma combinação de resolução independente de problemas por cada aluno com uma discussão coletiva do plano de solução; d) seleção de um algoritmo para resolução de problemas desta classe com base na generalização de problemas já resolvidos.

7. Os resultados do experimento pedagógico mostraram que a formação de uma maneira comum de resolver problemas entre os alunos dos grupos experimentais, onde o treinamento foi realizado usando as ferramentas de software pedagógicas desenvolvidas (um sistema de treinamento baseado no princípio de sistemas de treinamento especialistas) , é muito maior do que nos grupos de controle , onde o treinamento foi realizado com os tipos mais comuns de programas de computador (simulando e ensinando), o que confirma a confiabilidade da hipótese apresentada.

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Observe que os textos científicos apresentados acima são postados para revisão e obtidos através do reconhecimento dos textos originais de dissertações (OCR). Neste contexto, podem conter erros relacionados com a imperfeição dos algoritmos de reconhecimento. Não existem tais erros nos arquivos PDF das dissertações e resumos que entregamos.

Sistema de aprendizado especializado

Introdução

Atualmente, em conexão com o rápido desenvolvimento das tecnologias da Internet, há cada vez mais serviços interativos para Internet e intranet redes, como o ensino à distância. O sistema de ensino a distância é uma forma de educação bastante popular no mundo naqueles países que possuem um nível bastante alto de desenvolvimento de ferramentas de comunicação baseadas em tecnologia computacional. A formação de especialistas modernos exige a organização do processo educacional usando essas novas tecnologias de informação e usando sistemas baseados em conhecimento - sistemas especialistas (SE).

A utilização de SE para avaliar o nível de conhecimento dos alunos em sistemas de teste determina um importante bloco de programas de computador - os sistemas de treinamento de especialistas (ETS).

Sistemas de treinamento de especialistas são programas de computador que possuem os principais componentes do SE, mas que possuem um componente de explicação adicionalmente expandido. Tais sistemas são baseados tanto no conhecimento de especialistas em software quanto no conhecimento de especialistas em métodos de ensino. Além disso, eles têm um componente de adaptação da apresentação do material didático ao aluno, dependendo de sua preparação. E pelo menos existem várias estratégias de aprendizagem, cujo nível de detalhamento depende da atividade do aluno no diálogo com o sistema.

O uso de EOS como ferramenta de teste para determinar a qualidade do conhecimento de um aluno também é de grande importância no ensino. Uma vez que em tais testes o aluno não é afetado pelo fator subjetivo, ou seja, os resultados dos testes não dependem das características pessoais do examinador e do testado. E a utilização de provas unificadas permite ao professor avaliar objetivamente o nível de preparação dos alunos.

1. Relevância do tema

Em conexão com o uso generalizado de computadores, o papel do treinamento em informática está aumentando, cuja metodologia aumenta as habilidades intelectuais do aluno e a independência da tomada de decisões. E tais qualidades são mais procuradas em uma economia competitiva e contribuem para a educação ecrescimento profissional. Existem problemas de criação de sistemas de aprendizagem eficazes, bem como a criação de novas formas e formas de apresentação de material educativo, a procura de novas técnicas pedagógicas e auxiliares de ensino. Uma das formas de aumentar a eficácia do treinamento, assimilação de informações e reduzir o custo do próprio processo de aprendizagem é o desenvolvimento e uso de sistemas automatizados de treinamento especializado. Atualmente, existem muitos termos que denotam um sistema automatizado de aprendizado especializado, que, de fato, são semelhantes.

Os mais populares são sistemas de ensino a distância, sistema de treinamento por computador e outros. Para explicar o significado completo dos termos acima, a seguinte definição pode ser dada.
Um sistema de aprendizagem especializado (ETS) é um complexo de software e hardware e ferramentas educacionais e metodológicas construídas com base no conhecimento de especialistas na área disciplinar (professores qualificados, metodologistas, psicólogos), que implementa e controlaprocesso de aprendizado. O objetivo de tal sistema é que, por um lado, ajude o professor a ensinar e controlar o aluno e, por outro lado, o aluno aprenda de forma independente.

2. Propósito e objetivos do estudo, resultados planejados

O objetivo do estudo é desenvolver um sistema de ensino especialista em informática que ajude a aumentar a quantidade de conhecimento adquirido e a eficiência da percepção da informação, além de reduzir o tempo de estudo do assunto, incluindo o tempo gasto pelo professor na apresentação das informações. e incutir habilidades práticas nos alunos.

Os principais objetivos do estudo:

1. Desenvolvimento de modelo ontológico de EOS;
2. Desenvolvimento da estrutura EOS;
3. Justificação e escolha dos meios informáticos de implementação;
4. Implementação de componentes ativos na EOS (jogos, sistemas interativos, acesso direto à comunicação, por exemplo, via Skype com o gerente);

Objeto de estudo: sistema de ensino especializado.

Objeto de estudo: modelos, estruturas e funções de EOS.

Novidade científica consiste em uma nova abordagem ao projeto de ETS, baseada na modelagem da atividade do aluno e no uso de métodos de inteligência artificial.

Como parte do trabalho de mestrado, está prevista a obtenção de resultados científicos nas seguintes áreas:

1. Modelagem de processos de aprendizagem.
2. Projeto de estrutura EOS para Internet e Intranet.

Resultados planejados do trabalho: um protótipo de um sistema de treinamento especializado que melhorará a qualidade do treinamento e reduzirá o tempo de treinamento.

3. Levantamento de pesquisas científicas.

Uma vez que as questões de pesquisar sistemas especialistas de aprendizagem e melhorar a eficácia da aprendizagem neste sistema são uma parte importante da resolução de problemas complexos com a ajuda de sistemas especialistas. EOS têm sido amplamente estudados por especialistas estrangeiros e nacionais.

3.1. Revisão de fontes internacionais

Primeiro sistema de ensino Platão baseado em uma poderosa empresa de computadores " Control Data Corporation ” foi desenvolvido nos EUA no final dos anos 50 e vem sendo desenvolvido há 20 anos. A criação e o uso de programas de treinamento tornaram-se verdadeiramente massivos desde o início dos anos 80, quando os computadores pessoais apareceram e se difundiram. Desde então, as aplicações educacionais dos computadores passaram para o mainstream junto com o processamento de texto e gráficos, deixando os cálculos matemáticos em segundo plano.

A ECSI também foi fundada em 1972 e desde então se estabeleceu como uma provedora líder de serviços para o setor educacional. A empresa é especializada no desenvolvimento de produtos e serviços para aprimorar a experiência de aprendizado dos alunos e seus pais. Atualmente, a ECSI atende a mais de 1.300 escolas, faculdades e universidades de todo o país, oferecendo uma ampla gama de sistemas de aprendizado intuitivos e totalmente personalizados.

3.2. Revisão de fontes nacionais

Os sistemas de treinamento modernos incluem TrainingWare, eLearning Server 3000 v2.0, eLearningOffice 3000, IBM Workplace Collaborative Learning e sistemas HyperMethod 3.5 da HyperMethod, que é a maior desenvolvedora russa de soluções prontas e software na área de multimídia, treinamento especializado e -comércio.

4. Sistemas de aprendizagem especializados

Um sistema de aprendizagem especializado (ETS) é um programa de computador construído com base no conhecimento de especialistas no assunto (professores qualificados, metodologistas, psicólogos) que implementa e controla o processo de aprendizagem. O objetivo de tal sistema é que, por um lado, ajude o professor a ensinar e controlar o aluno e, por outro lado, o aluno aprenda de forma independente.

Os principais componentes do EOS são:

1. base de conhecimento;
2. máquina de saída;
3. módulo de extração de conhecimento;
4. módulo de aprendizagem;
5. sistema de explicação;
6. módulo de teste.

Imagem 1- Modelo funcional da estrutura EOS

(animação: 8 frames, 5 loops, 118 kilobytes)

Nesse modelo, a parte superior do ETS é herdada do ES, e a parte inferior são os blocos que fornecem o processo de aprendizado e teste.

A base de conhecimento é um repositório de módulos de conhecimento. O módulo de conhecimento de sistemas especialistas é formalizado, utilizando algum método de representação do conhecimento (sistema de produção, frames, redes semânticas, cálculo de predicados de 1ª ordem), mapeamento de objetos da área temática, seus relacionamentos, ações sobre objetos.

Trabalhar com a base de conhecimento envolve as seguintes etapas:

1. extrair conhecimento de especialistas;
2. formalização do conhecimento;
3. acesso, processamento de módulos de conhecimento.

No processo de aprendizagem, o conhecimento especializado pode ser transferido para o aluno na forma de uma porção de informação (textual, gráfica, multimídia), bem como o conhecimento baseado na experiência que não pode ser transferido diretamente ao aluno, mas adquirido por ele em o curso da atividade independente].

Para transferir o conhecimento de especialistas, a tecnologia avançada de hipertexto é amplamente utilizada - desde programas tradicionais para criação de ajuda (ajuda) até ferramentas modernas para criação e manutenção de sites da Web (por exemplo, Dreamweaver MX).

Diferentemente do SE, para construir uma base de conhecimento, o EES envolve não apenas professores especialistas, mas também utiliza conhecimentos sobre técnicas pedagógicas e estratégias de aprendizagem e sobre as características psicológicas de uma pessoa. Portanto, os módulos de conhecimento são formados por muitos especialistas. E aqui é necessário levar em conta a consistência das opiniões dos especialistas e ajustar a base de conhecimento, levando em consideração a competência dos especialistas. Claro que essas dificuldades podem ser contornadas se houver um especialista que combine o conhecimento de um especialista na área disciplinar, o conhecimento das táticas e estratégias de ensino e que seja dono dos métodos psicológicos de ensino, ou seja, um professor altamente qualificado.

O componente de aprendizagem é um conjunto de módulos de software que implementam vários mecanismos de inferência para atingir o objetivo pedagógico na aprendizagem. O ETS, diferentemente de outras ferramentas de aprendizagem por computador, possui interatividade: dialoga com o aluno, o que é muito atrativo para este.

A construção de um diálogo baseia-se nos princípios psicológicos básicos da aprendizagem:

1. interface amigável;
2. saia do diálogo a qualquer momento;
3. ajuda oportuna e motivada.

Cada questão colocada ao formando deve ser cuidadosamente ponderada, se necessário, prever uma questão mais detalhada de forma a melhor compreendê-la.

Como resultado do estudo mostrou-se que muitos componentes da criação de um ETS dependem do resultado do treinamento, portanto, para criar uma base de conhecimento de um SE, é necessário um especialista que tenha excelente conhecimento da área temática, e também tenha confiança em técnicas de aprendizagem .

5. Tecnologia cliente-servidor de um sistema de aprendizado especializado para redes InterneteIntranet

A arquitetura cliente-servidor consiste nos seguintes componentes:

um servidor que atende às solicitações do cliente; um cliente que fornece uma interface de usuário que envia solicitações ao servidor e recebe respostas dele; software de comunicação de rede que interage entre um cliente e um servidor. O uso da tecnologia cliente-servidor traz algumas vantagens na construção de um SE: a base de conhecimento é armazenada no servidor e, portanto, precisa ser atualizada uma única vez;
a base de conhecimento pode ser acessada por outros aplicativos; e a vantagem dos sistemas de aprendizado especializado (ETS) é que você pode armazenar conteúdo no servidor e rastrear estatísticas de treinamento nele.
ES cliente-servidor e EOS para redes Internet/Intranet permitem ampliar as possibilidades de sua aplicação em educação a distância.
Os sistemas de treinamento por computador permitem tanto o desenvolvimento de protótipos de ES quanto podem ser usados ​​para testes adaptados e ensino aos alunos em uma rede local.
Os principais componentes do EOS são os seguintes: editor da base de conhecimento; máquinas de inferência lógica (inferência direta, reversa, indireta, fórmula de Bayes); subsistema de explicação; analisador de teste; módulo professor; componente de aprendizagem.

A principal tarefa dos sistemas de aprendizagem especialistas é proporcionar ao aluno a oportunidade de adquirir conhecimentos, habilidades no desenvolvimento de base de conhecimento e criação de protótipos de ES de forma independente, bem como para testes treinados.

Existem pelo menos cinco razões importantes que impedem a implementação do ES cliente-servidor (distribuído):

1. Os elementos estruturais dos componentes ES não são isolados uns dos outros.
2. Um KB não é um banco de dados para o qual existem DBMSs poderosos (Oracle, InterBase, MySQL e assim por diante) que usam consultas SQL.
3. O acesso multiusuário ao KB para edição simplesmente não é aceitável.
4. A conclusão lógica e as especificidades da criação de uma base de conhecimento (diferentes formas de representar o conhecimento) não contribuem para a necessidade de combiná-los em um único sistema. Várias linguagens de descrição, serviços da Web foram desenvolvidos para a Web da Symantec, mas até agora não há propostas para a implementação de inferência.
5. Ferramentas de software para construir ES e KB são exclusivas e caras.

É claro que você pode colocar o ES em um servidor Web para fazer download em uma máquina cliente usando o link de download e atualizá-lo no servidor, mas essa não é uma solução cliente-servidor.

Da mesma forma, pode-se argumentar sobre o uso de uma arquitetura cliente-servidor de três camadas (Servidor - CORBA - Cliente), quando a base de conhecimento é hospedada no servidor de aplicação e apresentada na forma de regras de decisão de negócios.

Além disso, a tecnologia de "thin client" (KB, inferência lógica, sistema de explicação está localizado no servidor e o diálogo com o ES é suportado tanto no servidor quanto no cliente) e "thick client" (KB, inferência lógica , sistema de explicação estão localizados no cliente) também não são adequados. máquina, e a interface de conversação é mantida pelo cliente e servidor).

Observe que o KB ES é uma propriedade intelectual e não pode ser disponibilizado para uso gratuito. E as bases de conhecimento de treinamento devem ser colocadas em um servidor Web para que qualquer usuário de interesse possa analisar como o SE funciona e aprimorar seus conhecimentos sobre a área temática.

Não se esqueça das cargas do servidor em situações de pico. Nenhum provedor dará o servidor apenas para o funcionamento do SE, pois a reação do usuário durante a consulta ou explicação não é previsível. E esses são pontos importantes no funcionamento do SE (as consultas podem durar de minutos a várias horas).

O desenvolvimento de EOS para redes Internet/Intranet é outra questão.

O EOS é um sistema informático construído com base no conhecimento de especialistas na área disciplinar (professores qualificados, metodólogos, psicólogos), que implementa e controla o processo de aprendizagem. O objetivo de tal sistema é que, por um lado, ajuda o professor a ensinar e controlar os alunos e, por outro lado, os alunos aprendem por conta própria.

Os principais componentes do EOS são os seguintes: KB; máquina de saída; módulo de aprendizagem; sistema de explicação; módulo de teste de aprendizagem.

Como regra, o BR contém:

Regras de psicodiagnóstico para identificar os tipos psicológicos de estagiários.

Técnicas didáticas para aprender. As regras representam o conhecimento acumulado dos professores para avaliar o conhecimento dos alunos.

As regras de aprendizagem alteram a sequência das tarefas de conteúdo apresentadas. Essa sequência é uma função de muitas variáveis: o tipo psicológico do aluno, o nível de aprendizado, a resposta atual do aluno, o nível de dificuldade da tarefa, a quantidade de treinamento.

Em conexão com o acima em relação ao ES distribuído, recomenda-se o uso da tecnologia "thick client" para treinamento e teste, ou seja, quando todos os componentes do ETS estiverem localizados na máquina cliente e os resultados do treinamento e teste forem transferido para o servidor. E não há necessidade de temer que os resultados possam ser substituídos, dadas as possibilidades modernas de criptografar o protocolo com um servidor remoto. Por que essa tecnologia em particular? Sabe-se que cerca de 80% de todas as informações percebidas por uma pessoa - é visual. Portanto, as tecnologias multimídia (arquivos avi) são uma prioridade no ensino. Se eles estiverem localizados e executados emservidor - esta é uma carga enorme no servidor e, como resultado, o tráfego aumenta para um tamanho enorme.

descobertas

A ETS, ao contrário de outras tecnologias de aprendizagem por computador, tem a capacidade de implementar o processo de aprendizagem de acordo com o modelo individual do aluno. A aprendizagem com a ajuda do ES está focada na extração de conhecimento pelos próprios formandos. Ou seja, esses especialistas estão em demanda no mercado de trabalho moderno. EOS também tem suas vantagens e desvantagens.

As principais desvantagens associadas aos sistemas de aprendizagem especialistas podem ser divididas em: psicológico associada à falta de comunicação "ao vivo" com o professor, altas exigências de auto-organização e técnico que são causados ​​pela imperfeição de conteúdo, tecnologias e infraestrutura de telecomunicações.

As vantagens dos sistemas de aprendizagem especializados são:

1. Vantagens geográficas e temporais.
2. Personalização do processo de aprendizagem. Oportunidade de treinar diversas categorias de pessoas, inclusive as com deficiência.
3. Expandindo as informações que estão sendo estudadas e aumentando a intensidade do aprendizado.
4. Otimização e automação do processo de transferência de conhecimento.

O trabalho de mestrado é dedicado ao problema científico real da automação de um sistema de treinamento especializado. Como parte da pesquisa realizada:

1. Os sistemas de treinamento de especialistas existentes são analisados.
2. Foi feito um estudo de um sistema automatizado de treinamento de especialistas.
3. A tecnologia cliente-servidor de um sistema de treinamento especializado para redes Internet e Intranet é considerada.

De acordo com o enunciado do problema, a direção adicional da pesquisa é a seleção, desenvolvimento e adaptação de um sistema de treinamento especializado, sua implementação e teste de software.

Ao escrever este resumo, o trabalho de mestrado ainda não foi concluído. Conclusão final: dezembro de 2013. O texto completo do trabalho e materiais sobre o tema podem ser obtidos com o autor ou seu orientador após a data especificada.

Lista de fontes

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9. Burdaev V.P. Tecnologia cliente-servidor de um sistema de treinamento especializado para redes Internet e Intranet. // Inteligência artificial.

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Os sistemas especialistas são uma das principais aplicações da inteligência artificial. A inteligência artificial é um dos ramos da ciência da computação, que lida com as tarefas de modelagem de hardware e software desses tipos de atividade humana que são consideradas intelectuais.

Os resultados da pesquisa em inteligência artificial são utilizados em sistemas inteligentes capazes de resolver problemas criativos pertencentes a uma área temática específica, cujo conhecimento é armazenado na memória (base de conhecimento) do sistema. Os sistemas de inteligência artificial estão focados na resolução de uma grande classe de tarefas, que incluem as chamadas tarefas parcialmente estruturadas ou não estruturadas (tarefas fracamente formalizadas ou não formalizáveis).

Os sistemas de informação usados ​​para resolver tarefas parcialmente estruturadas são divididos em dois tipos:

Criação de relatórios gerenciais (realizando processamento de dados: pesquisa, classificação, filtragem). A decisão é tomada com base nas informações contidas nesses relatórios.

Desenvolvimento de possíveis soluções alternativas. A tomada de decisão se reduz a escolher uma das alternativas propostas.

Os sistemas de informação que desenvolvem soluções alternativas podem ser modelo ou especialista:

Os sistemas de informação de modelos fornecem ao usuário modelos (matemáticos, estatísticos, financeiros, etc.) que ajudam a garantir o desenvolvimento e avaliação de alternativas de solução.

Os sistemas de informação especialistas garantem o desenvolvimento e avaliação de possíveis alternativas pelo usuário através da criação de sistemas baseados no conhecimento obtido de especialistas - especialistas.

Sistemas especialistas são programas de computador que acumulam o conhecimento de especialistas - especialistas em áreas temáticas específicas, que são projetados para obter soluções aceitáveis ​​no processo de processamento de informações. Os sistemas especialistas transformam a experiência dos especialistas em um determinado campo do conhecimento na forma de regras heurísticas e são projetados para consultar especialistas menos qualificados.

Sabe-se que o conhecimento existe em duas formas: experiência coletiva, experiência pessoal. Se a área de assunto é representada pela experiência coletiva (por exemplo, matemática superior), então essa área de assunto não precisa de sistemas especialistas. Se na área de estudo a maior parte do conhecimento é a experiência pessoal de especialistas de alto nível e esse conhecimento é semiestruturado, então essa área precisa de sistemas especialistas. Os sistemas especialistas modernos são amplamente utilizados em todas as áreas da economia.

A base de conhecimento é o núcleo do sistema especialista. A transição dos dados para o conhecimento é consequência do desenvolvimento dos sistemas de informação. Os bancos de dados são usados ​​para armazenar dados e as bases de conhecimento são usadas para armazenar conhecimento. O banco de dados, via de regra, armazena grandes quantidades de dados com um custo relativamente baixo, e as bases de conhecimento armazenam matrizes de informações pequenas, mas caras.

A base de conhecimento é uma coleção de conhecimento descrita usando a forma escolhida de sua representação. O preenchimento da base de conhecimento é uma das tarefas mais difíceis, que está associada à escolha do conhecimento, sua formalização e interpretação.

O sistema especialista é composto por:

base de conhecimento (como parte da memória de trabalho e base de regras) projetada para armazenar fatos iniciais e intermediários na memória de trabalho (também chamada de banco de dados) e armazenar modelos e regras para manipular modelos na base de regras

solucionador de problemas (interpretador), que fornece a implementação de uma sequência de regras para resolver um problema específico com base em fatos e regras, armazenadas em bancos de dados e bases de conhecimento

subsistema de explicação, permite ao usuário obter respostas para a pergunta: “Por que o sistema tomou tal decisão?”

um subsistema de aquisição de conhecimento projetado tanto para adicionar novas regras à base de conhecimento quanto para modificar as regras existentes.

interface do usuário, conjunto de programas que implementam o diálogo do usuário com o sistema na fase de inserção de informações e obtenção de resultados.

Os sistemas especialistas diferem dos sistemas tradicionais de processamento de dados, pois geralmente usam representação simbólica, inferência simbólica e busca heurística de soluções. Para resolver tarefas pouco formalizadas ou não formalizáveis, redes neurais ou neurocomputadores são mais promissores.

A base dos neurocomputadores são as redes neurais - conexões paralelas organizadas hierárquicas de elementos adaptativos - neurônios, que proporcionam interação com objetos do mundo real da mesma forma que o sistema nervoso biológico.

Grandes sucessos no uso de redes neurais foram alcançados na criação de sistemas especialistas de autoaprendizagem. A rede está configurada, ou seja, treinar, passando por ele todas as soluções conhecidas e obtendo as respostas necessárias na saída. A configuração consiste em selecionar os parâmetros dos neurônios. Muitas vezes, use um programa de treinamento especializado que treina a rede. Após o treinamento, o sistema está pronto para funcionar.

Se os criadores de um sistema especialista colocam preliminarmente o conhecimento de uma certa forma em um sistema especialista, então nas redes neurais mesmo os desenvolvedores não sabem como o conhecimento é formado em sua estrutura no processo de aprendizado e autoaprendizagem, ou seja, A rede é uma caixa preta.

Os neurocomputadores, como sistemas de inteligência artificial, são muito promissores e podem ser aprimorados indefinidamente em seu desenvolvimento. Atualmente, sistemas de inteligência artificial na forma de sistemas especialistas e redes neurais são amplamente utilizados na resolução de problemas financeiros e econômicos.

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