UDC 004.891.2

UTILIZAREA SISTEMELOR EXPERT ÎN EDUCAȚIE1

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

Universitatea de Stat Tambov numită după G.R. Derzhavin Rusia, Tambov. e-mail: [email protected]

Articolul tratează problemele aplicării și dezvoltării sistemelor experte în educație, precum și exemple specifice de utilizare a unor astfel de sisteme. Autorii consideră că este necesară utilizarea aparatului de logica fuzzy pentru proiectarea și dezvoltarea unui subsistem inteligent.

Cuvinte cheie: tehnologii informaționale, sistem expert, logică neclară, sistem educațional.

Studiul cercetării asupra problemei a arătat că la începutul anilor optzeci s-a format o direcție independentă în cercetarea inteligenței artificiale, numită „sisteme expert” (ES). Cercetătorii din domeniul ES folosesc adesea termenul „ingineria cunoașterii” introdus de E. Feigenbaum pentru a-și denumi disciplina. Sistemele expert (ES) sunt un set de programe care îndeplinesc funcțiile unui expert în rezolvarea problemelor dintr-un anumit domeniu. Numele se datorează faptului că par să imite oameni care sunt experți.

Fiecare sistem expert este format din trei părți: o bază de date foarte mare de date moderne, un subsistem pentru generarea de întrebări și un set de reguli care permit tragerea de concluzii. Unele sisteme expert pot vorbi despre metoda pe care o folosesc atunci când ajung la concluzia lor.

În țara noastră, stadiul actual al evoluțiilor în domeniul sistemelor expert poate fi caracterizat ca o etapă de interes din ce în ce mai mare în rândul unei game largi de economiști, finanțatori, profesori, ingineri, medici, psihologi, programatori, lingviști. Din păcate, acest interes are suport material insuficient: o lipsă clară de manuale și literatură de specialitate, absența procesoarelor simbolice și a stațiilor de lucru cu inteligență artificială și finanțare limitată.

1 Tema a fost susținută în cadrul Programului Ministerului Educației și Științei „Efectuarea cercetării științifice de către tineri oameni de știință - candidați la știință” nr. 14.В37.21.1141, 20122013.

finanțarea cercetării în acest domeniu, piața internă slabă a produselor software pentru dezvoltarea sistemelor expert și costul ridicat al celor existente fac ca aplicarea acestora și analiza eficacității aplicării lor să fie practic inaccesibile.

Este bine cunoscut faptul că procesul de creare a unui sistem expert necesită participarea unor specialiști cu înaltă calificare în domeniul inteligenței artificiale, care încă sunt produse de un număr mic de instituții de învățământ superior din țară.

O analiză a cercetării teoretice și a practicii didactice a arătat că se acordă o atenție insuficientă dezvoltării sistemelor experte în sistemul de învățământ la distanță. Sistemele experte în domeniul educației sunt cel mai adesea folosite pentru a construi o bază de cunoștințe care vă permite să reflectați conținutul minim necesar al materiei, ținând cont de evaluările sale cantitative și calitative.

Cercetările în domeniul aplicării și dezvoltării sistemelor expert în educație, după cum credem, pot fi împărțite în trei grupe. Pare posibil să ne referim la primul grup la autorii care studiază aspectele teoretice și pedagogice ale utilizării sistemelor expert în educație. Al doilea grup include autori care au dezvoltat sisteme specifice de învățare expertă împreună cu profesori bazate pe tehnologii binecunoscute. Al treilea grup - autori care explorează noi abordări ale creării sistemelor expert în educație.

Cercetări în domeniul aplicării și dezvoltării sistemelor expert în educație

După cum credem noi, institutele de cercetare pot fi împărțite condiționat în trei grupuri. Pare posibil să ne referim la primul grup la autorii care studiază aspectele teoretice și pedagogice ale utilizării sistemelor expert în educație. Al doilea grup include autori care au dezvoltat sisteme specifice de învățare expertă împreună cu profesori bazate pe tehnologii binecunoscute. Al treilea grup - autori care explorează noi abordări ale creării sistemelor expert în educație.

Să luăm în considerare primul grup de publicații care analizează aspectele teoretice și pedagogice ale aplicării sistemelor expert.

În studiul lui N.L. Yugovoy a proiectat conținutul instruirii specializate folosind un sistem expert. Autorul are în vedere un sistem expert de diagnosticare a nivelurilor de învățare și a preferințelor profesionale ale elevilor, care este implementat pe baza construirii unui model-cadru al informațiilor educaționale de profil, stabilirea relațiilor subiect-mater a participanților la procesul educațional: elev, profesor, profesor-cognitolog.

N.M. Antipina a dezvoltat o tehnologie pentru formarea abilităților metodologice profesionale în cursul muncii independente a studenților universităților pedagogice folosind un sistem expert. Un sistem specializat de formare expert dezvoltat de autor este capabil să emită sarcini individuale cu diferite niveluri de dificultate în cursul muncii independente a studenților la un computer, să elaboreze recomandări cu privire la modul de finalizare a acestora, să ofere asistență sub formă de consultări, să monitorizeze cunoștințele și aptitudinile elevilor în diferite etape ale implementării lor a sarcinilor metodologice etc.

N.L. Kiryukhina a dezvoltat un model de sistem expert pentru diagnosticarea cunoștințelor studenților despre psihologie. Autorul are în vedere un sistem expert de rezolvare a problemei de diagnosticare a cunoștințelor psihologice ale studenților, testarea ipotezelor despre corectitudinea răspunsurilor elevului, gradul de asimilare a materialului pe diverse teme ale cursului. I.V. Grechin implementează o nouă abordare a utilizării unui sistem expert în tehnologia de învățare.

El propune un sistem care, folosind feedback-ul în mod interactiv, generează și urmărește secvența unui tren de lanțuri de raționament.

PE. Baranova ia în considerare problema utilizării sistemelor expert în educația pedagogică continuă. Sistemul expert structurează informațiile educaționale și creează programe individuale pentru fiecare elev cu perioade de pregătire reduse, ceea ce crește eficiența proceselor de învățare, predare și autoeducare.

A.B. Andreev, V.B. Moiseev, Yu.E. Usachev folosește sisteme expert pentru a analiza cunoștințele elevilor într-un mediu educațional deschis. Analiza calității cunoștințelor se realizează cu ajutorul unui sistem expert de analiză a cunoștințelor. Pentru a implementa un astfel de sistem, autorii au în vedere o abordare structurală a creării de sisteme inteligente de predare și control. Astfel, această abordare face posibilă dezvoltarea unor instrumente eficiente de analiză a cunoștințelor elevilor pe baza utilizării unui model structural de material educațional. Unitatea structurală a totalității cunoștințelor din modelul propus este un concept care are conținut și volum.

E.V. Myagkova ia în considerare posibilitatea utilizării sistemelor expert ca tehnologii informaționale în domeniul învățământului superior. Potrivit autorului, expertiza constă în prezența în sistemul expert de predare a cunoștințelor despre metodele de predare, datorită cărora ajută profesorii să predea, iar elevii să învețe. Scopul principal al implementării sistemului de formare expertă, conform autorului articolului, este formarea și evaluarea nivelului actual de cunoștințe al elevului în raport cu nivelul de cunoștințe al profesorului. Astfel, o comparație a două grile (cea de referință, care reflectă ideile profesorului, și grila completată de elev în timpul dialogului) ne permite să evaluăm diferențele dintre ideile profesorului și ale elevului.

B.M. Moskovkin a construit un sistem expert de simulare pentru alegerea universităților pentru formare. Autorul a făcut o scurtă trecere în revistă a studiilor străine în

domeniul modelării proceselor decizionale privind alegerea colegiilor și universităților pentru studii ulterioare. La nivel conceptual, este construit un sistem expert de simulare adecvat.

Să luăm în considerare al doilea grup de publicații, care se ocupă de sisteme expert pentru educație dezvoltate în comun cu profesorii pe baza tehnologiilor cunoscute.

E.Yu. Levina a elaborat un diagnostic intrauniversitar al calității educației bazat pe un sistem expert automatizat, a cărui aplicare, de fapt, se rezumă la diagnosticarea calității procesului de învățământ la o universitate, care permite, pe baza unor instrumente informaționale. și metode matematice, pentru gestionarea bazelor de date pentru implementarea procedurilor de cercetare și analiza statisticilor privind rezultatele procesului de învățământ, elaborarea de recomandări pentru luarea deciziilor manageriale pentru asigurarea calității educației.

M.A. Smirnova a dezvoltat un sistem expert de evaluare a calității pregătirii pedagogice a unui viitor profesor, care se rezumă la evaluarea calității pregătirii sale la școală, ceea ce face posibilă investigarea nivelului de pregătire a unui profesor.

L.S. Bolotova, bazată pe tehnologia sistemelor expert de management situațional, este implementată învățământul adaptativ la distanță pentru luarea deciziilor. Ca software instrumental, au fost dezvoltate mostre experimentale de sisteme expert instrumentale problematice orientate pe subiecte pentru managementul situațional al municipalităților și întreprinderilor mici pe baza simulatorului situațional dezvoltat.

Un sistem informatic decizional bazat pe rezultatele evaluării experților în sarcinile de evaluare a calității educației, elaborat de O.G. Berestneva și O.V. Marukhina face posibilă evidențierea celor mai fundamentate declarații ale experților specialiști și, în cele din urmă, să le folosească pentru a pregăti diferite decizii. Produsul software universal dezvoltat de autori și descris în articol face posibilă rezolvarea cât mai optimă a problemei evaluării calității procesului educațional pe baza rezultatelor evaluării experților.

E.F. Snizhko ia în considerare metodologia de utilizare a sistemelor expert pentru a ajusta procesul de învățare și pentru a evalua eficacitatea software-ului pedagogic. Pe parcursul studiului, autorul a elaborat un fragment experimental al unui instrument software pedagogic de învățare a limbajului Prolog pentru elevii clasei a IX-a de gimnaziu pentru a demonstra punctele principale ale metodologiei elaborate și verificarea experimentală a acesteia. Sistemul expert încorporat în instrumentul software pedagogic a fost adus la nivelul unui prototip demonstrativ.

O analiză a literaturii de specialitate din acest domeniu a arătat că una dintre abordările pentru crearea sistemelor expert sunt încercările de a propune utilizarea metodelor logicii fuzzy bazate pe teoria mulțimilor fuzzy.

V.S. Toykin identifică mai multe motive pe baza cărora se preferă utilizarea sistemelor cu logică neclară:

Conceptual este mai ușor de înțeles;

Este un sistem flexibil și este rezistent la intrări inexacte;

Poate modela funcții neliniare de complexitate arbitrară;

Se ține cont de experiența specialiștilor experți;

Se bazează pe limbajul natural al comunicării umane.

I.V. Solodovnikov, O.V. Rogozin, O.V. Shu-ruev ia în considerare principiile generale ale construirii unui pachet software capabil să producă o performanță cuprinzătoare a studenților într-un semestru cu ajutorul unui sistem expert, folosind elemente ale aparatului logic fuzzy.

Prezența la prelegere. Scorul de prezență a fost calculat prin media aritmetică a tuturor scorurilor disponibile;

Lucrări de seminar. Evaluarea performanței a fost efectuată în mod similar;

Efectuarea lucrărilor de control. Evaluarea efectuării lucrărilor de control a fost efectuată ținând cont de coeficientul de complexitate;

Fac temele. Evaluarea performanței a fost efectuată în mod similar.

Pentru a evalua performanța academică, autorii au folosit variabile lingvistice: „a participat la prelegeri”, „a lucrat la un seminar”, „a efectuat teste”, „a făcut temele”. Caracteristicile acestor variabile au fost conceptele de „activitate”, „eficiență”, „evaluare”. Această abordare face posibilă analizarea muncii elevului și, pe baza criteriilor formulate, evaluarea eficienței calității cunoștințelor elevului.

Bazat pe modele cu logica fuzzy I.V. Samoilo, D.O. Jukov ia în considerare problema creării de sisteme expert care să permită să ofere recomandări privind orientarea profesională unui anumit solicitant.

Grupa de variabile (O) - estimări. În cazul general, pentru un grup de variabile O, se poate scrie O = (O1, O2, O3, ..., Op).

Grupa de variabile (C) - teste psihologice care vizează identificarea abilităților legate de învățare și inteligență.

Grupa de variabile (C) - caracteristici ale personalității elevului.

Grupul de variabile (M) este rezultatul diagnosticării sferei de interes a elevului: M = (t1, t2, ..., tk).

Astfel, prototipul unui astfel de sistem a făcut posibilă formarea unui mecanism de gestionare a alegerii catedralei:

Solicitantul intră în pagina de pornire a sistemului, introduce notele școlare și (sau) introduce rezultatele examenului de stat unificat, rezultatele performanței academice curente, sistemul evaluează fiabilitatea rezultatului folosind logica fuzzy;

Utilizatorul este testat pentru caracteristicile psihologice ale personalității și capacitatea de a învăța, domenii de interes cu

evaluarea fiabilității rezultatului folosind logica fuzzy;

Sistemul expert automatizat (AES) verifică dacă solicitantul îndeplinește cerințele departamentului (instituției de învățământ). Dacă „da”, atunci cu ajutorul mediului educațional de management, cunoștințele utilizatorului sunt corectate, sunt create condiții optime pentru depășirea „barierei” departamentale, în plus, utilizatorul are posibilitatea de a refuza să lupte pentru departamentul care îi interesează. el și să-și continue studiile la departamentul în care realizările îi permit;

Testele ulterioare au loc la fiecare șase luni. Rezultatele testelor ajută la urmărirea dinamicii dezvoltării elevului, la alegerea strategiei optime pentru formarea unui viitor profesionist.

O.A. Melikhov ia în considerare problema posibilității implementării unui sistem expert pentru monitorizarea procesului educațional al unei instituții de învățământ superior bazat pe o abordare neclară a modelării sistemelor inteligente. Această abordare folosește variabile „lingvistice”, relațiile dintre care sunt descrise folosind declarații fuzzy și algoritmi fuzzy.

Construirea unui sistem de monitorizare a procesului educațional include următorii pași:

Formularea obiectivelor de învățare, determinarea nivelului de cerințe ale fiecărui profesor (superior, mediu, inferior);

Construirea unui sistem de monitorizare, determinarea gradului de pregătire în fiecare disciplină. Indicatori: discriminare, memorare, înțelegere, abilități elementare, transfer de cunoștințe;

Determinarea eficacităţii efective a activităţilor profesorului pe baza indicatorilor gradului de învăţare a elevilor. Principalii indicatori ai eficacității activității profesorului sunt forța, profunzimea și conștientizarea cunoștințelor cursanților. Acești indicatori determină calitatea educației.

DI. Popov, în activitatea sa, consideră sistemul intelectual de învățământ la distanță (ISDO) „KnowledgeCT” bazat pe tehnologiile Internet, care este planificat să fie utilizat în scopuri educaționale de către Centrul pentru Educație la Distanță. Permite

nu numai evaluează cunoștințele, ci și colectează date despre elevi, ceea ce este necesar pentru a crea modele matematice ale elevului, colectează statistici.

Cunoștințele sunt evaluate folosind un sistem de testare adaptiv bazat pe metode și algoritmi de logică neclară: pentru fiecare nivel de complexitate, un expert în disciplină (profesor) trebuie să dezvolte un set adecvat de întrebări. Un astfel de sistem face posibilă flexibilizarea procesului de învățare, luarea în considerare a caracteristicilor individuale ale elevului și îmbunătățirea acurateței evaluării cunoștințelor elevului.

V.M. Kureichik, V.V. Markov, Yu.A. Kravchenko, în activitatea lor, explorează o abordare pentru proiectarea sistemelor inteligente de învățare la distanță bazate pe reguli și tehnologii de inferență bazate pe precedent.

Sistemele expert modelează procesul decizional al unui expert ca un proces deductiv folosind inferența bazată pe reguli. În sistem este stabilit un set de reguli, conform cărora, pe baza datelor de intrare, se generează o concluzie cu privire la caracterul adecvat al modelului propus. Există un dezavantaj: modelul deductiv emulează una dintre abordările mai rare pe care le adoptă un expert atunci când rezolvă o problemă.

Inferența bazată pe caz trage concluzii din rezultatele căutării analogiilor stocate în baza de date a cazurilor. Această metodă este eficientă în situațiile în care principala sursă de cunoștințe despre o problemă sau o situație este experiența, nu teoria; soluțiile nu sunt unice pentru o anumită situație și pot fi folosite în altele pentru a rezolva probleme similare; scopul inferenței nu este o soluție corectă garantată, ci cea mai bună posibilă. Implementarea acestei tehnologii de inferență poate fi realizată folosind algoritmi de rețea neuronală.

O analiză a literaturii de specialitate referitoare la problema utilizării sistemelor experte în sistemul de învățare la distanță a arătat că acest domeniu a fost puțin studiat și este doar în curs de dezvoltare, dovadă fiind numărul mic de publicații ale profesorilor cercetători care lucrează în acest domeniu problematic. Publicațiile din acest domeniu sunt în principal de natură predictivă.

Există un interes pentru sistemele inteligente distribuite în sistemul de învățământ la distanță, cu toate acestea, nu este complet clar cum poate fi organizat eficient procesul educațional astfel încât să conducă la calitatea dorită a educației. Aparent, ar trebui să vorbim, în primul rând, despre construcția modelelor educaționale pedagogice în sistemul educației deschise.

În opinia noastră, problema se datorează faptului că o parte semnificativă a cercetătorilor din domeniul tehnologiilor de învățare la distanță transferă metode și tehnici cunoscute în practică, umplând învățământul la distanță cu acestea. În același timp, este destul de evident că noile tehnologii în educație ar trebui să se bazeze pe principiul „noilor sarcini”. Tehnologiile avansate poartă o nouă soluție, noi metode, noi abordări, noi oportunități care nu sunt încă cunoscute de sistemul de învățământ. Acum a devenit evident că „prelecția tradițională” și „manualul tradițional” sunt ineficiente în învățământul la distanță. Avem nevoie de acces organizat și direcționat la sisteme dinamice de informații actualizate, avem nevoie de „consultări automate” disponibile în orice moment, avem nevoie de noi modalități și metode de organizare a activităților comune ale proiectelor și multe altele.

Până în prezent, s-a acumulat o anumită experiență în transferul unei părți din funcțiile intelectuale de organizare și desfășurare a procesului educațional în sistemul de învățământ deschis către instrumente de informatizare.

Deci, G.A. Samigulina dă un exemplu de sistem expert inteligent de învățare la distanță bazat pe sisteme imunitare artificiale, care permite, în funcție de apartenența elevului la un anumit grup, să-i evalueze potențialul intelectual și, în conformitate cu acesta, să ofere cu promptitudine un program individual de pregătire. Rezultatul este o evaluare cuprinzătoare a cunoștințelor, diferențierea elevilor și o prognoză a calității educației primite. Grupurile sunt determinate de experți și corespund anumitor cunoștințe, abilități practice, creativitate, gândire logică etc. Sistemul expert dezvoltat presupune implementarea subsistemelor:

- „Subsistemul informațional” - dezvoltarea metodelor și mijloacelor de stocare a informațiilor, dezvoltarea bazelor de date, baze de cunoștințe. Include manuale electronice, referințe, cataloage, biblioteci etc.;

- „Subsistemul intelectual” - antrenamentul rețelei imunitare, prelucrarea datelor multidimensionale în timp real. Utilizarea unui algoritm de estimare a energiilor de legare pe baza proprietăților peptidelor omoloage face posibilă reducerea erorilor în prezicerea unui sistem inteligent, ceea ce face posibilă formarea elevilor în conformitate cu caracteristicile lor individuale;

- „Subsistemul de formare” dezvoltă metode, mijloace și forme de prezentare a informațiilor de formare adaptate unui anumit utilizator, ținând cont de caracteristicile individuale ale acestuia. Se întocmește un program pentru sfera lucrărilor necesare și momentul implementării;

- „Subsistemul de control” este conceput pentru o evaluare cuprinzătoare a cunoștințelor elevului pentru a ajusta prompt programul și procesul de învățare.

Astfel, ca urmare a analizei operaționale a cunoștințelor unui număr mare de studenți, este posibilă corectarea rapidă a procesului de învățare, deoarece sistemul expert oferă un program de formare individual.

O analiză a cercetărilor asupra sistemelor experte în domeniul educației la distanță a arătat că acesta este un domeniu nou și relevant în știință, care a fost puțin studiat. Adesea, educatorii înțeleg sistemul expert ca testarea studenților într-un anumit sistem de învățământ la distanță și examinarea cunoștințelor acestora.

Deci, A.V. Zubov și T.S. Denisova a dezvoltat sisteme complexe de Internet expert pentru învățarea la distanță bazate pe sistemul de învățământ la distanță Finport Training System. Sistemul are capacitatea de a dezvolta cursuri de formare, de a desfășura formare și certificare și, în același timp, de a analiza rezultatele și eficacitatea instruirii pe baza unor teste elaborate de specialiști cu înaltă calificare.

V.G. Nikitaev și E.Yu. Berdnikovi-a dezvoltat cur-ul multimedia

cursuri de învățare la distanță pentru medici în diagnosticare histologică și citologică folosind sisteme expert bazate pe sistemul de management al conținutului Moodle. Sistemul vă permite să adăugați cursuri la conținut și, pe baza testării, să verificați nivelul de asimilare a materialului în funcție de răspunsul studenților.

Astfel, în sistemele de învățare la distanță se poate face o evaluare expertă a cunoștințelor pe baza sarcinilor de testare dezvoltate de specialiști.

În același timp, în opinia noastră, tehnologiile de învățământ la distanță necesită utilizarea multor subsisteme pentru a ușura povara de rutină a organizatorilor și a tutorilor. Această sarcină crește datorită faptului că o persoană își alege singur ritmul, ritmul și timpul de învățare. Individualizarea necesită un sistem automat dezvoltat de îndemnuri „inteligente”, asistență, consultații pe toată perioada de învățământ la distanță și atunci când se utilizează diverse metode și tehnici educaționale: prelegeri, practici, activități de proiect, conferințe etc. Numai întrebările unice sunt adresate expertului. profesor. Pe baza analizei publicațiilor și a practicii personale de organizare a învățământului la distanță, am ajuns la concluzia că subsistemele intelectuale de mai sus pot fi organizate pe o bază teoretică și de program diferită sub forma unor module separate conectate la sistem. Acest lucru se datorează faptului că subsistemele poartă diferite „încărcări” intelectuale: undeva este suficient să folosiți logica tradițională atunci când proiectați un subsistem specific, iar într-un alt caz, este convenabil să creați un subsistem folosind aparatul logic fuzzy.

Bibliografie

1. Andreichikov A.V., Andreichikova O.N. Sisteme informatice inteligente. M.: Finanțe și statistică, 2006.

2. Yugova N.L. Proiectarea conţinutului învăţământului de specialitate folosind un sistem expert: dr. dis. ... cand. ped. Științe. Izhevsk, 2006.

3. Antipina N.M. Tehnologie pentru formarea abilităților metodologice profesionale în cursul muncii independente a studenților de pedagogie

a instituţiilor de învăţământ superior cu utilizarea unui sistem expert: dr. ... cand. ped. Științe. M., 2000.

4. Kiryukhina N.L. Model de sistem expert de diagnosticare a cunoștințelor studenților în psihologie: dis. ... cand. psihic. Științe. M., 1998.

5. Grechin I.V. O nouă abordare a sistemului expert în tehnologia de predare // Izvestiya TSURE. Problemă tematică „CAD intelectual”. Taganrog: TRTU, 2001. Nr. 4.

6. Baranova N.A. Pe problema aplicării sistemelor expert în educația pedagogică continuă // Educație și știință. 2008. Nr 4. S. 24-28.

7. Moiseev V.B., Andreev A.B. Sistem intrauniversitar de asigurare a calității pregătirii specialiștilor // Învățământul ingineresc.

2005. Nr 3. S. 62-74.

8. Myagkova E.V. Rolul și posibilitatea de aplicare

a sistemelor expert ca tehnologii informaţionale în domeniul învăţământului superior // Tehnologii informaţionale în proiectare şi producţie: ştiinţifice şi tehnice

revistă. 2008. Nr 1. S. 13-15.

9. Moskovkin V.M. Sistem expert de simulare pentru alegerea universităților pentru formare // NTI. Seria 2. 2009. Nr 10. S. 19-21.

10. Levina E.Yu. Diagnosticarea intrauniversitară a calității educației pe baza unui sistem expert automatizat: dr. dis. ... cand. ped. Științe. Kazan, 2008.

11. Smirnova M.A. Aplicarea unui sistem expert de evaluare a calității pregătirii pedagogice a unui viitor profesor: dis. ... cand. ped. Științe. Tula, 1997.

12. Bolotova L.S. [et al.] Învățare adaptativă la distanță pentru luarea deciziilor bazată pe tehnologia sistemelor expert de sisteme situaționale de management situațional al municipiilor și întreprinderilor mici // Cercetare științifică. Problema. 5. Raport anual privind principalele rezultate ale cercetării științifice, 2003. M., 2004.

13. Berestneva O.G., Marukhina O.V. Sistem informatic decizional bazat pe rezultatele evaluării experților în sarcinile de evaluare a calității educației // Lucrările conferinței regionale științifice și metodologice „Modern education: systems and practice of quality assurance”, Tomsk, 29-30 ianuarie. 2002. Tomsk, 2002. S. 29-30.

14. Snizhko E.A. Metodologia de utilizare a sistemelor expert pentru reglarea procesului de învățare și evaluarea eficacității personalului didactic: dis. ... cand. ped. Științe. SPb., 1997.

15. Toiskin V.S. Sisteme informatice inteligente: un tutorial. Stavropol: Editura SGPI, 2010. Partea 2.

16. Sistem expert de evaluare a eficacității antrenamentului bazat pe aparatul matematic al logicii fuzzy / I.V. Solodovnikov [și alții] // Calitate. Inovaţie. Educaţie. 2006. Nr 1. S. 19-22.

17. Samoilo I.V., Jukov D.O. Tehnologiile informației în asigurarea unei noi calități a învățământului superior // Culegere de articole științifice. Carte. 2. Lucrările conferinței științifice-practice din toată Rusia cu participare internațională „Tehnologiile informaționale în asigurarea unei noi calități în învățământul superior (14-15 aprilie 2010, Moscova, NUST MISiS)”. M.: Centrul de Cercetare pentru Probleme de calitate în formarea specialiştilor la NUST MISIS, 2010, pp. 89-95.

18. Melikhova O.A., Melikhova Z.A. Utilizarea matematicii fuzzy în modelarea sistemelor de inteligență artificială // Număr tematic „CAD inteligent”: în 2 volume.Taganrog: Editura TRTU, 2007. P. 113-119.

19. Popov D.I. Proiectarea sistemelor inteligente pentru educația la distanță // Proceedings of the Southern Federal University. Seria: Științe inginerie. 2001. V. 22. Nr. 4. S. 325-332.

20. Astanin S.V. [et al.] Mediu educațional intelectual al învățământului la distanță // Știri despre inteligența artificială. 2003. Nr. 1.

21. Samigulina G.A. Sistem inteligent expert de învățare la distanță bazat pe sisteme imunitare artificiale // Tehnologii informaționale de modelare și management. 2007. Problemă. 9 (43). p. 1019-1024.

22. Zubov A.V., Denisova T.S. Crearea de sisteme complexe de internet expert pentru învățământul la distanță // Informatizarea educației și științei. Moscova: Institutul de Cercetare Științifică de Stat pentru Tehnologii Informaționale și Telecomunicații, 2010.

23. V. G. Nikitaev și E. Yu. Dezvoltarea de cursuri multimedia la distanță pentru medici de diagnosticare histologică și citologică folosind sisteme expert.Cercetare fundamentală: o revistă științifică. 2007. Nr 12. S. 334-334.

1. Andrejcikov A.V., Andrejcikova O.N. Intel-lektual "nye informacionnye sistemy. M .: Finansy i statistika, 2006.

2. Jugova N.L. Konstruirovanie soderzhanija pro-fil "nogo obuchenija s primeneniem ekspertnoj sis-temy: avtoref. dis. ... kand. ped. nauk. Izhevsk,

3. Antipina N.M. Tehnologija formirovanija profesionist „nyh metodicheskih umenij v hode samosto-jatel” noj raboty studentov pedagogicheskih vuzov

s primeneniem ekspertnoj sistem: dis. ... cand. ped. ştiinţă. M., 2000.

4. Kirjuhina N.L. Model "ekspertnoj sistemy diag-nostiki znanij studentsov po psihologii: dis. ... kand. psihol. nauk. M., 1998.

5. Grechin I.V. Novyj podhod k jekspertnoj sisteme v tehnologii obuchenija // Izvestija TRTU. Tema-ticheskij vypusk "Intellektual" nye SAPR ". Taganrog: TRTU, 2001. Nr. 4. S. 343-344.

6. Baranova N.A. K voprosu o primenenii ekspertnyh sistem v nepreryvnom pedagogicheskom obrazo-vanii // Obrazovanie i nauka. 2008. Nr 4. S. 24-28.

7. Moiseev V.B., Andreev A.B. Vnutrivuzovskaja sistema obespechenija kachestva podgotovki specialistov // Inzhenernoe obrazovanie. 2005. Nr 3. S. 62-74.

8. Mjagkova E.V. Rol "i vozmozhnost" primenenija

ekspertnyh sistem kak informacionnyh tehnologij v sfere vysshego obrazovanija // Informacion-nye tehnologii v proektirovanii i proizvodstve: nauchno-tehnicheskij zhurnal. 2008. Nr. 1.

9. Moskovkin V.M. Imitacionnaja ekspertnaja sistema vybora universitetov dlja obuchenija // NTI. Serija 2. 2009. Nr 10. S. 19-21.

10. Levina E.Ju. Vnutrivuzovskaja diagnostika kachestva obuchenija na osnove avtomatizirovan-noj ekspertnoj sistemy: avtoref. dis. ... cand. ped. ştiinţă. Kazan”, 2008.

11. Smirnova M.A. Primenenie ekspertnoj sistemy dlja ocenki kachestva pedagogicheskoj podgotovki budushhego uchitelja: dis. ... cand. ped. ştiinţă. Tula, 1997.

12. Bolotova L.S. . Adaptivnoe distancionnoe obuchenie prinjatiju reshenij na osnove tehnologii ekspertnyh sistem situacionnogo sistem situacion-nogo upravlenija municipal "nymi obrazovanijami i malym biznesom // Nauchnye issledovanija. Vyp.

5. Ezhegodnyj otchet ob osnovnyh rezul "tatah nauchnoissledovatel" skih rabot, 2003. M., 2004.

13. Berestneva O.G., Maruhina O.V. Komp "juternaja sistema prinjatija reshenij po rezul" tatam jeks-pertnogo ocenivanija v zadachah ocenki kachest-va obrazovanija // Materialy regional "noj nauch-no-metodicheskoj konferencii "Sovremennoe ob-razovanie: sistemy i praktika obespechenija ka-chestva", Tomsk, 29-30 ianuarie 2002. Tomsk, 2002. S. 29-30.

14. Snizhko E.A. Metodika primenenija jekspertnyh sistem dlja korrektirovki procesa obuchenija i ocenki jeffektivnosti PPS: dis. ... cand. ped. ştiinţă. SPb., 1997.

15. Toiskin V.S. Intelectuală "nye informacionnye sistemy: uchebnoe posobie. Stavropol": Izd-vo SGPI, 2010. Ch. 2.

16. Solodovnikov I.V. Ekspertnaja sistema ocenki jeffektivnosti obuchenija na osnove ma-

thematicheskogo aparat nechetkoj logiciki // Kachestvo. Innovacii. Obrazovanie, 2006. Nr. 1.

17. Samojlo I.V., Jukov D.O. Informacionnye tehnologii v obespecenii novogo kachestva vys-shego obrazovanija // Sbornik nauchnyh statej. Kn. 2. Trudy Vserossijskoj nauchno-praktiche-skoj konferencii s mezhdunarodnym uchastiem „Informacionnye tehnologii v obespechenii no-vogo kachestva vysshego obrazovanija (14-15 apr. 2010, Moscova, NITU „MISiS”)”. M.: Issledo-vatel „skij centr problem kachestva podgotovki specialistov NITU „MISiS”, 2010. S. 89-95.

18. Melihova O.A., Melihova Z.A. Ispol "zovanie nechetkoj matematiki pri modelirovanii sistem iskusstvennogo intellekta // Tematicheskij vypusk "Intellektual" nye SAPR": v 2 t. Taganrog: Izd-vo TRTU, 2007. S. 113-119.

19. Popov D.I. Proektirovanie intelektual "nyh sistem distancionnogo obrazovanija // Izvestija Juzhno-go federal" nogo universiteta. Serija: Științe tehnice. 2001. T. 22. Nr 4. S. 325-332.

20. Astanin S.V. Intellektual "naja obrazova-tel" naja sreda distancionnogo obuchenija // No-vosti iskusstvennogo intellekta. 2003. Nr. 1.

21. Samigulina G.A. Intellektual "naja jekspertnaja sistema distancionnogo obuchenija na osnove iskusstvennyh immunnyh sistem // Informacion-nye tehnologii modelirovanija i upravlenija.

2007. Vyp. 9 (43). S. 1019-1024.

22. Zubov A.V., Denisova T.S. Sozdanie kompleks-nyh ekspertnyh Internet-sistem dlja distancion-nogo obuchenija // Informatizacija obrazovanija i nauki. M .: Gosudarstvennyj nauchnoissledova-tel "skij institut informacionnyh tehnologij i tele-kommunikacij, 2010.

23. Nikitaev V.G., Berdnikovich E.Ju. Razrabotka mul "timedijnyh kursov distancionnogo obuchenija vrachej po gistologicheskoj i citologicheskoj diagnostike s primeneniem ekspertnyh sistem // Fundamental" nye issledovanija: nauchnyj zhur-nal. 2007. Nr 12. S. 334-334.

UTILIZAREA SISTEMELOR EXPERT ÎN EDUCAȚIE

DOMNIȘOARĂ. Chvanova, I.A. Kiseleva, A.A. Molchanov, A.N. Universitatea de Stat Bozyukova Tambov numită după G.R. Derzhavin Tambov, Rusia. e-mail: [email protected]

Articolul ia în considerare problemele de utilizare și dezvoltare a sistemelor expert în educație, precum și exemple reale de utilizare a unor astfel de sisteme. Autorii consideră că este necesară utilizarea logicii fuzzy pentru a proiecta și dezvolta un subsistem inteligent.

Cuvinte cheie: tehnologii informaționale, sistem expert, logică neclară, sistem de educație.

Subiectul 1. EOS ca componentă a pregătirii intensive a specialiștilor.

Curs 8. Sisteme de instruire expert.

Sfere de aplicare a sistemelor expert în management.

Costul sistemelor expert.

Dezvoltarea sistemelor expert.

În ultimii douăzeci de ani, experții în domeniul sistemelor inteligente au cercetat activ în domeniul creării și utilizării sistemelor expert concepute pentru domeniul educației. A apărut o nouă clasă de sisteme expert - sisteme de învățare expertă - cea mai promițătoare direcție pentru îmbunătățirea instrumentelor pedagogice software în direcția cunoștințelor procedurale.

Un sistem expert este un set de software de calculator care ajută o persoană să ia decizii informate. Sistemele expert utilizeaza informatiile primite in avans de la experti - oameni care sunt cei mai buni specialisti in orice domeniu.

Sistemele experte ar trebui:

• stocarea cunoștințelor despre un anumit domeniu (fapte, descrieri ale evenimentelor și tipare);
• să poată comunica cu utilizatorul într-un limbaj natural limitat (adică să pună întrebări și să înțeleagă răspunsurile);
• să aibă un set de instrumente logice pentru obținerea de noi cunoștințe, identificarea tiparelor, detectarea contradicțiilor;
• stabiliți o sarcină la cerere, clarificați formularea acesteia și găsiți o soluție;
• explicați utilizatorului cum a fost obținută soluția.

De asemenea, este de dorit ca sistemul expert să poată:

• să comunice astfel de informații care sporesc încrederea utilizatorului în sistemul expert;
• „spune” despre tine, despre propria ta structură

Un sistem de învățare expert (ETS) este un program care implementează un anumit scop pedagogic bazat pe cunoștințele unui expert într-un anumit domeniu, diagnosticând gestionarea învățării și a învățării și, de asemenea, demonstrând comportamentul experților (specialiști, metodologi, psihologi) . Expertiza ETS constă în cunoașterea metodelor de predare, prin care ajută profesorii să predea și studenții să învețe.

Arhitectura unui sistem de învățare expert include două componente principale: o bază de cunoștințe (depozitul de unități de cunoștințe) și un instrument software de accesare și procesare a cunoștințelor, constând din mecanisme de tragere a concluziilor (soluții), de dobândire a cunoștințelor, explicarea rezultatelor și un instrument inteligent. interfata.

Schimbul de date între student și EOS este realizat printr-un program inteligent de interfață care percepe mesajele elevului și le convertește în forma unei reprezentări de bază de cunoștințe și, invers, traduce reprezentarea internă a rezultatului procesării în formatul studentului și transmite mesajul către mediul de stocare necesar. Cea mai importantă cerință pentru organizarea dialogului elevului cu EOS este naturalețea, ceea ce nu înseamnă formularea literală a nevoilor elevului cu propoziții în limbaj natural. Este important ca succesiunea de rezolvare a problemei să fie flexibilă, în concordanță cu ideile elevului și condusă în termeni profesionali.

Prezența unui sistem dezvoltat de explicații (SE) este extrem de importantă pentru ETS care lucrează în domeniul educației. În procesul de învățare, un astfel de ETS va juca nu doar rolul activ de „profesor”, ci și rolul unei cărți de referință care ajută studentul să studieze procesele interne care au loc în sistem folosind modelarea domeniului de aplicație. SS dezvoltat este alcătuit din două componente: activ, care include un set de mesaje informative emise elevului în procesul de lucru, în funcție de modul specific de rezolvare a problemei, complet determinat de sistem; pasiv (componenta principală a CO), axat pe acțiunile de inițializare ale elevului.

Componenta activă a CO este un comentariu detaliat care însoțește acțiunile și rezultatele obținute de sistem. Componenta pasivă a SR este un tip calitativ nou de suport informațional inerent doar sistemelor bazate pe cunoaștere. Această componentă, pe lângă sistemul dezvoltat de HELP-uri numit de cursant, are un sistem de explicații pentru progresul rezolvării problemei. Sistemul de explicații din EOS existent este implementat în diferite moduri. Poate fi: un set de informații despre starea sistemului; descrierea completă sau parțială a traseului parcurs de sistem de-a lungul arborelui de decizie; o listă de ipoteze de testat (motivele formării lor și rezultatele verificării lor); o listă de obiective care guvernează funcționarea sistemului și modalități de a le atinge.

O caracteristică importantă a SS-ului dezvoltat este utilizarea unui limbaj natural de comunicare cu elevul din acesta. Utilizarea pe scară largă a sistemelor de „meniu” permite nu numai diferențierea informațiilor, ci și în EOS dezvoltate pentru a judeca nivelul de pregătire al elevului, formând portretul său psihologic.

Cu toate acestea, cursantul poate să nu fie întotdeauna interesat de derivarea completă a soluției, care conține multe detalii inutile. În acest caz, sistemul ar trebui să poată selecta doar punctele cheie din lanț, ținând cont de importanța acestora și de nivelul de cunoștințe al elevului. Pentru a face acest lucru, este necesar să se mențină un model de cunoștințe și intenții ale elevului în baza de cunoștințe. Dacă elevul continuă să nu înțeleagă răspunsul primit, atunci sistemul ar trebui să-l învețe anumite fragmente de cunoștințe într-un dialog bazat pe modelul susținut al cunoștințelor problematice, i.e. dezvăluie concepte individuale și dependențe mai detaliat, chiar dacă aceste detalii nu au fost utilizate direct în rezultat.

• Specialitatea HAC RF13.00.02
• Număr de pagini 192

INTRODUCERE

CAPITOLUL 1. SISTEME DE PREGĂTIRE INFORMATICĂ ÎN

PROCESUL DE EDUCAȚIE

1.1. O scurtă prezentare a introducerii tehnologiei informatice în educație.

1.2. Sisteme expert: proprietățile și aplicațiile lor fundamentale.

1.3. Utilizarea sistemelor experte în procesul de învățare. Sisteme de instruire a experților.

1.4. Realizarea si analizarea principalelor rezultate ale experimentului constatator.

1.5. Perspective de utilizare a sistemelor experte în procesul educațional.

CONCLUZII LA PRIMUL CAPITOLUL

CAPITOLUL 2. ÎNTREBĂRI TEORETICE DE CONSTRUCȚIE

SISTEME DE FORMARE EXPERT

2.1. Arhitectura EOS.

2.2. Reprezentarea cunoștințelor în EOS.

2.3. Modelul elevului.

2.4. Clasificarea EOS. 89 CONCLUZII PRIVIND AL DOILEA CAPITOLUL

CAPITOLUL 3. UN SISTEM DE ÎNVĂȚARE CONSTRUIT DE

PRINCIPIUL DE FUNCȚIONARE A SISTEMELOR EXPERT-EDUCAȚIONALE ORIENTATE PENTRU SOLUȚIONAREA PROBLEMELOR DE MIȘCARE A CORPULUI PRIN INCLINARE

AVIONUL NOAH

3.1. Instrumente software care învață rezolvarea problemelor fizice.

3.2. Construirea și funcționarea unui sistem de antrenament construit pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert, axat pe rezolvarea problemelor legate de mișcarea unui corp de-a lungul unui plan înclinat.

3.3. Sarcini rezolvate cu ajutorul sistemului dezvoltat de expert-training.

CONCLUZII PRIVIND CAPITOLUL TREEI

CAPITOLUL 4

4.1. Realizarea și analizarea principalelor rezultate ale experimentului de căutare.

4.2. Realizarea și analizarea principalelor rezultate ale experimentului pedagogic de predare și control.

CONCLUZII DESPRE CAPITOLUL AL IV-lea

Lista recomandată de dizertații

• Metodologie de utilizare a sistemelor expert pentru ajustarea procesului de învățare și evaluarea eficienței personalului didactic 1997, candidat la științe pedagogice Snijko, Elena Aleksandrovna

• Mediul informatic didactic ca componentă a tehnologiei pentru formarea deprinderilor generalizate ale elevilor în implementarea cercetării experimentale 2002, candidat la științe pedagogice Koksharov, Vladimir Leonidovici

• Tehnologia informatică pentru pregătirea și desfășurarea sesiunilor de formare 1999, candidat la științe pedagogice Sedykh, Svetlana Pavlovna

• Specificul didactic al tehnologiilor informației în procesul de învățământ al liceului: Pe baza materialului cursului de astronomie 2002, Candidat la Științe Pedagogice Rysin, Mihail Leonidovici

• Principii de construcție și utilizare a sistemelor de învățare expert la cursul „Fundamente teoretice ale informaticii” 2000, candidat la științe pedagogice Kudinov, Vitali Alekseevici

Introducere în teză (parte a rezumatului) pe tema „Sisteme informatice de instruire construite pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert: Dezvoltarea și aplicarea în predarea soluției fizice. sarcini"

În mod tradițional, procesul de învățare în general și procesul de predare a fizicii, în special, sunt văzute ca fiind bidirecționale, inclusiv activitățile profesorului și ale elevilor. Utilizarea activă a computerelor în procesul educațional îl face un al treilea partener cu drepturi depline în procesul de învățare. Calculatoarele oferă oportunități practic nelimitate pentru dezvoltarea gândirii creative independente a elevilor, a intelectului acestora, precum și a activității creative independente a elevilor și profesorilor.

Lucrările active privind căutarea de noi forme și metode de predare au început în anii 60. Sub conducerea academicianului A.I. Berg a organizat și a desfășurat lucrări pe problemele învățării programate, introducerea mijloacelor tehnice de predare și a mașinilor de învățare. Învățarea programată a fost primul pas către îmbunătățirea activităților de învățare. Cercetări profunde asupra teoriei și practicii învățării programate au fost efectuate de 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. Talyzina și alții.

Problemele utilizării eficiente a computerelor în procesul educațional și cercetările privind dezvoltarea metodelor și mijloacelor eficiente de formare informatică rămân relevante în prezent. Lucrări relevante în acest domeniu se desfășoară în țara noastră și în străinătate. Cu toate acestea, încă nu s-a format o viziune unificată asupra utilizării tehnologiei informatice în domeniul educației.

Perioada inițială de utilizare a computerelor în procesul de învățare este caracterizată ca o perioadă de dezvoltare intensivă a ideilor de învățare programată și de dezvoltare a sistemelor de învățare automată. Dezvoltatorii sistemelor de învățare automatizate au pornit de la presupunerea că procesul de învățare poate fi realizat printr-o secvență bine organizată de cadre de instruire și control al informațiilor. Primele experimente privind utilizarea computerelor în procesul educațional s-au concretizat sub forma unor programe educaționale cu scenariu de învățare determinist. Această clasă de programe educaționale prezintă următoarele dezavantaje: un nivel scăzut de adaptare la caracteristicile individuale ale elevului; reducerea sarcinii de diagnosticare a cunoștințelor unui elev la sarcina de a determina dacă răspunsurile acestuia aparțin uneia dintre clasele de răspunsuri de referință; costuri mari de muncă pentru pregătirea materialului educațional.

O abordare alternativă a procesului de informatizare a învățării este crearea așa-numitelor medii de învățare. Mediul de învățare implementează conceptul de învățare prin descoperire. Diferența fundamentală dintre această abordare și cea discutată mai sus este că, în acest caz, studentul este tratat ca un fel de sistem autonom capabil să-și aibă propriile obiective. Pentru această clasă de programe educaționale sunt caracteristice următoarele trăsături: mediul de învățare asigură elevului materiale educaționale și alte resurse necesare atingerii scopului de învățare stabilit de profesor sau de el însuși; lipsa controlului asupra acţiunilor elevului de către sistem. Scopul principal al mediului de învățare este crearea unui mediu sau „lume” favorabil, „prietenos”, „călător” prin care elevul dobândește cunoștințe.

Cercetările în domeniul psihologiei gândirii, progresele în domeniul inteligenței artificiale și al tehnologiilor de programare au extins sfera calculatorului în procesul educațional și au făcut posibilă testarea în practică a noilor concepte de intelectualizare a învățării pe calculator.

O creștere bruscă a cantității de informații în procesul de învățământ impune noi cerințe asupra abordării cibernetice a învățării și, în consecință, asupra software-ului pedagogic. Acestea ar trebui să ajute la rezolvarea eficientă a sarcinii principale - gestionarea procesului de învățare folosind feedback-ul bazat pe o diagnoză detaliată a cunoștințelor elevilor, identificarea cauzelor erorilor acestora, explicând simultan varianta propusă de calculator pentru rezolvarea problemei educaționale. Caracteristicile remarcate sunt implementate cel mai eficient, în primul rând, de sistemele de instruire construite pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert, ceea ce determină relevanța studiului teoretic și practic al acestei probleme.

Introducerea sistemelor expert în procesul educațional este o continuare logică firească a informatizării educației, etapa sa calitativ nouă, punând bazele informatizării educației. Acest proces a devenit posibil datorită cercetărilor profunde efectuate pe problemele informatizării educației de către oameni de știință și profesori. Având în vedere că utilizarea sistemelor expert pentru rezolvarea problemelor din fizică a dat rezultate pozitive, cercetările privind dezvoltarea și aplicarea sistemelor expert sunt relevante nu numai în activitățile științifice, ci și pedagogice, inclusiv în predarea fizicii.

Utilizarea programelor de formare construite pe principiul sistemelor expert de formare în procesul de învățare va da un nou salt calitativ în educație. Introducerea lor în practica didactică va permite: schimbarea stilului de predare, transformându-l de la informațional și explicativ în cognitiv, educațional și de cercetare; reduce timpul necesar dobândirii cunoștințelor necesare.

Obiectul cercetării este procesul de predare a fizicii.

Obiectul cercetării este procesul de învățare a rezolvării problemelor din fizică folosind un sistem de învățare construit pe principiul funcționării sistemelor de învățare expert și formarea unei metode comune de rezolvare a problemelor în rândul studenților.

Scopul lucrării a fost acela de a dezvolta și crea un sistem de învățare construit pe principiul sistemelor de învățare expert, axat pe rezolvarea problemelor fizice ale unei anumite clase, și de a studia posibilitatea formării unei metode comune de rezolvare a elevilor atunci când predau rezolvarea problemelor în fizică folosind date din instrumente software pedagogice special dezvoltate.

Ipoteza studiului este următoarea: introducerea în procesul de învățare a sistemelor de învățare, construite pe principiul sistemelor de învățare expert, va duce la o asimilare mai eficientă de către studenți a modului general de rezolvare a problemelor din fizică, care va crește performanțele lor academice, aprofundează cunoștințele de fizică și vor contribui la creșterea calității cunoștințelor la materia studiată.

Pe baza ipotezei formulate, în vederea atingerii scopului studiului, au fost stabilite și rezolvate următoarele sarcini:

Analiza metodelor şi mijloacelor moderne de elaborare a programelor educaţionale. Concentrarea pe cele care corespund scopurilor muncii;

Cercetarea posibilităților de utilizare a calculatorului pentru implementarea formării unei modalități comune de rezolvare a problemelor elevilor;

Dezvoltarea structurii și principiilor de construire a unui sistem de antrenament construit pe principiul funcționării sistemelor de antrenament expert, axat pe rezolvarea problemelor fizice ale unei anumite clase;

Testarea ipotezei de cercetare propusă, evaluarea eficacității metodologiei elaborate, software pedagogic dezvoltat în timpul experimentului pedagogic.

Pentru rezolvarea sarcinilor au fost utilizate următoarele metode de cercetare:

Analiza teoretică a problemei pe baza studiului literaturii pedagogice, metodologice și psihologice;

Interogarea și chestionarea elevilor, studenților, profesorilor școlilor și universităților;

Studierea procesului de învățare a rezolvării problemelor și a metodologiei dezvoltate în cursul frecventării și desfășurării orelor de fizică, observarea elevilor, discutarea cu profesorii, efectuarea și analizarea testelor, testarea elevilor;

Planificarea, pregătirea, desfășurarea unui experiment pedagogic și analizarea rezultatelor acestuia.

Noutatea științifică a cercetării constă în:

Dezvoltarea unui sistem de instruire construit pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert, axat pe rezolvarea unei anumite clase de probleme din fizică;

Fundamentarea teoretică și practică a posibilității formării unei modalități comune pentru ca elevii să rezolve probleme la utilizarea software-ului pedagogic dezvoltat în procesul de învățare (un sistem de învățare construit pe principiul sistemelor de învățare expert);

Dezvoltarea bazelor metodologiei de utilizare a unui sistem de instruire, construit pe principiul funcționării sistemelor de expert-training, în predarea soluționării problemelor fizice.

Semnificația teoretică a studiului constă în dezvoltarea unei abordări a predării rezolvării problemelor din fizică, care constă în implementarea controlului asupra activităților elevilor în rezolvarea problemelor prin intermediul unor instrumente software pedagogice special dezvoltate (un sistem de predare construit pe baza principiul funcționării sistemelor de predare expert).

Semnificația practică a studiului constă în crearea de software și suport metodologic pentru orele de fizică (un sistem de predare construit pe principiul funcționării sistemelor de predare expert), determinarea rolului și locului acestuia în procesul educațional și dezvoltarea bazelor pentru metodologia de utilizare a acestor instrumente software pedagogice la desfășurarea orelor de rezolvare a problemelor fizice.sarcini cu ajutorul computerelor.

Se depun spre apărare următoarele:

Fundamentarea posibilității de utilizare a sistemului de instruire dezvoltat, construit pe principiul funcționării sistemelor de expertiză-formare, în procesul predării rezolvării problemelor din fizică;

Dezvoltarea unei abordări a gestionării activităților studenților prin instrumente software pedagogice special dezvoltate (un sistem de predare construit pe principiul funcționării sistemelor de predare expert) în predarea rezolvării problemelor din fizică;

Fundamentele metodologiei de utilizare a unui sistem de instruire construit pe principiul sistemelor de instruire expert în desfășurarea orelor de rezolvare a problemelor în procesul de predare a fizicii.

Testarea și implementarea rezultatelor cercetării. Principalele rezultate ale studiului au fost raportate, discutate și aprobate la ședințele Departamentului de Metode de Predare a Fizicii din cadrul Universității Pedagogice de Stat din Moscova (1994-1997), la conferința tinerilor oameni de știință (Universitatea de Stat Mordovia, 1996-1997) , la conferințele Universității Pedagogice de Stat din Moscova (aprilie, 1996).

Principalele prevederi ale disertației sunt reflectate în următoarele publicații:

1. Gryzlov S.V. Sisteme de pregătire a experților (recenzia literaturii) // Predarea fizicii în învățământul superior. M., 1996. Nr. 4. - S. 3-12.

2. Gryzlov S.V. Utilizarea sistemelor de învățare expert în procesul de predare a fizicii // Predarea fizicii în liceu. M., 1996. Nr. 5.-S. 21-23.

3. S. V. Gryzlov, A. P. Korolev și D. Yu. Un sistem de instruire expert axat pe rezolvarea unui complex de sarcini despre mișcarea unui corp de-a lungul unui plan înclinat // Îmbunătățirea procesului educațional bazat pe noile tehnologii informaționale. Saransk: Statul Mordovian. ped. in-t, 1996. - S. 45-47.

4. Gryzlov S.V., Kamenetsky S.E. Direcții de perspectivă de utilizare a tehnologiei informatice în procesul educațional al universității și școlii // Știință și școală. 1997. Nr 2.-S. 35-36.

Structura și scopul disertației. Lucrarea de disertație constă dintr-o introducere, patru capitole, o concluzie, o listă de referințe și o anexă. Volumul total este de 192 de pagini de text dactilografiat, inclusiv 25 de figuri, 8 tabele. Lista de referințe include 125 de titluri.

Teze similare la specialitatea „Teorie și metode de formare și educație (pe regiuni și niveluri de educație)”, 13.00.02 cod VAK

• Condiții didactice de utilizare a cursurilor de formare automatizate în procesul studierii disciplinelor de științe naturale de către elevii de liceu 1999, candidat la științe pedagogice Belous, Natalya Nikolaevna

• Dezvoltarea de tehnologii informatice matematice și software orientate pe obiecte pentru gestionarea învățării individualizate într-o școală corecțională 2003, Ph.D. Kremer, Olga Borisovna

• Fundamente teoretice pentru crearea și aplicarea sistemelor software didactice interactive în disciplinele tehnice generale 1999, Doctor în Științe Pedagogice Zainutdinova, Larisa Khasanovna

• Metode de predare a geometriei în clasele 10-11 ale unei școli gimnaziale cu ajutorul computerului 2002, doctor în științe pedagogice Mehdiyev, Muradkhan Hajikhanovich

• Suport pedagogic computerizat al acțiunilor elevului atunci când lucrează la un program ramificat 2002, candidată la științe pedagogice Tsareva, Irina Nikolaevna

Concluzia disertației pe tema „Teorie și metode de formare și educație (pe domenii și niveluri de educație)”, Gryzlov, Sergey Viktorovich

CONCLUZII DESPRE CAPITOLUL AL IV-lea

1. Pe baza analizei posibilelor direcții de utilizare a calculatorului în educație, se identifică deficiențele instrumentelor software pedagogice existente, se fundamentează necesitatea creării și utilizării software-ului didactic în procesul de învățământ, construit pe principiul sistemelor de pregătire expertă. .

2. A fost elaborată o metodologie pentru desfășurarea cursurilor folosind instrumentele software dezvoltate (un sistem de instruire construit pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert).

3. În timpul experimentului de căutare a fost determinat conținutul și a fost ajustată structura software-ului pedagogic dezvoltat.

4. Realizarea unui experiment de căutare a făcut posibilă elaborarea versiunii finale a metodologiei de desfășurare a cursurilor folosind sistemul de instruire dezvoltat, vizând dezvoltarea unei modalități comune de rezolvare a problemelor în rândul elevilor.

5. Analiza comparativă efectuată a rezultatelor experimentului pedagogic de control mărturisește influența semnificativă a metodologiei propuse de desfășurare a cursurilor de rezolvare a problemelor fizice cu ajutorul software-ului pedagogic dezvoltat asupra formării unui mod comun de rezolvare a problemelor în rândul elevilor.

Astfel, s-a dovedit valabilitatea ipotezei propuse cu privire la eficacitatea mai mare a metodologiei propuse de desfășurare a cursurilor de rezolvare a problemelor fizice cu ajutorul software-ului pedagogic dezvoltat față de cel tradițional.

CONCLUZIE

1. Studierea și analizarea literaturii pedagogice, metodologice și psihologice și cercetări de disertație privind metodologia utilizării computerului în procesul de învățare. Pe această bază, s-a dezvăluit că cel mai eficient software pedagogic sunt programele educaționale construite pe principiul funcționării sistemelor de pregătire a experților.

2. Sistemele de pregătire a experților, axate pe formarea unui mod comun de rezolvare a studenților, sunt mijloacele cele mai eficiente de predare a rezolvării problemelor.

3. Se determină perspectivele de utilizare a sistemelor expert-formare în procesul de învăţământ, se propun direcţii de utilizare a sistemelor expert în procesul de învăţare.

4. Se propune și se fundamentează structura sistemului de predare, construită pe principiul funcționării sistemelor de expertiză-formare, axată pe formarea unui mod comun de rezolvare a problemelor în rândul studenților.

5. S-a dezvoltat un sistem de antrenament, construit pe principiul funcționării sistemelor expert-training, axat pe rezolvarea unui set de probleme despre mișcarea unui corp de-a lungul unui plan înclinat. Managementul activităților elevilor în cursul rezolvării unei probleme cu ajutorul sistemului de instruire dezvoltat se realizează prin: a) simulare pe calculator, care face posibilă identificarea proprietăților și relațiilor esențiale ale obiectelor la care se face referire în problemă; b) instrumente euristice care oferă elevilor posibilitatea de a-și planifica acțiunile; c) controlul pas cu pas al acțiunilor elevului de către sistemul de predare și prezentarea, la solicitarea elevului, a unei soluții de referință a problemei, dezvoltarea capacității de evaluare a acțiunilor cuiva, alegerea criteriilor pentru această evaluare.

6. Se determină metodologia de desfășurare a orelor de rezolvare a problemelor cu ajutorul softului pedagogic dezvoltat, rolul și locul acestora în procesul de învățământ. Principalele prevederi ale acestei metodologii sunt următoarele: a) alegerea independentă de către elevi a sarcinilor de însuşire a modului general de rezolvare a problemelor unei anumite clase; b) utilizarea instrumentelor software pedagogice dezvoltate (un sistem de învățare construit pe principiul sistemelor de învățare expert) pentru a forma o metodă comună de rezolvare a problemelor; c) o combinație de rezolvare independentă a problemelor de către fiecare elev cu o discuție colectivă a planului de soluționare; d) selectarea unui algoritm de rezolvare a problemelor din această clasă pe baza generalizării problemelor deja rezolvate.

7. Rezultatele experimentului pedagogic au arătat că formarea unei modalități comune de rezolvare a problemelor în rândul elevilor din grupele experimentale, la care instruirea s-a desfășurat folosind instrumentele software pedagogice dezvoltate (un sistem de instruire construit pe principiul sistemelor de instruire expert) , este mult mai mare decât în ​​grupurile de control, unde instruirea s-a desfășurat folosind cele mai comune tipuri de programe informatice (simulatoare și predare), ceea ce confirmă fiabilitatea ipotezei prezentate.

Lista de referințe pentru cercetarea disertației Candidat la Științe Pedagogice Gryzlov, Sergey Viktorovich, 1998

1. Alekseeva E.F., Stefanyuk V.L. Sisteme expert (stat și perspectivă) // Izvestiya AN SSSR. Cibernetică tehnică. 1984.- Nr. 5. p. 153-167.

2. Anatsky N.M., Levin N.A., Pospelova L.Ya. Implementarea sistemului expert „IPILOG” / Materialele Seminarului V All-Union „Dezvoltarea și aplicarea software-ului PC în procesul educațional”: Rezumate. raport Ordzhonikidze, 1989. - S. 27-28.

3. Anderson J.R., Reiser B.J. profesor LISP // În carte. Realitatea și previziunile inteligenței artificiale: Sat. articole; pe. din engleza. / Ed. V.L. Stefanyuk. M.: Mir, 1987. - S. 27-47.

4. Antonyuk L.S., Cherepina I.S. Despre utilizarea metodelor de predare active în cursurile de juniori // Învățare programată, 1988. -Vol. 25.-S. 98-101.

5. Aristova L.P. Automatizarea predării elevilor. M.: Iluminismul, 1968. -139 p.

6. Babansky Yu.K. Alegerea metodelor de predare în liceu. M.: Pedagogie, 1981. - 176 p.

7. Baikov F.Ya. Sarcini programate cu probleme la fizica la liceu. Un ghid pentru profesori. M.: Iluminismul, 1982. - 62 p.

8. Balobashko N.G., Kuznetsov V.C., Smirnov O.A. Asigurarea procesului educațional cu resurse de calcul. M .: Institutul de Cercetare a Problemelor Superioare. scoala - 1985. 44 p.

9. Bespalko V.P. Fundamentele teoriei sistemelor pedagogice. Voronezh: Editura Universității Voronezh, 1977. - 304.

10. Bespalko V.P. Învățare programată (fundamente didactice). M., 1970. - 300 p.

11. Bobko I.M. Software adaptativ pedagogic. -Novosibirsk: editura NSU, 1991. 101 p.

12. Bugaenko G.A., Burkova S.A. Rezolvarea unei probleme de dificultate crescută // Fizica la școală. Nr 4. - 1991. - S. 43-46.

13. Bunyaev M.M. Fundamente științifice și metodologice pentru proiectarea sistemelor de învățare interactivă ramificată: Dis. pentru gradul de Cand. ped. Științe. 1992. - 350 p.

14. Vlasova E.Z. Perspective de utilizare a sistemelor expert în procesul de învățământ // Învățământul secundar de specialitate. 1991. - Nr. 4. - S. 21.

15. Vlasova E.Z. Dezvoltarea bazelor de cunoștințe ale sistemelor expert în pregătirea metodologică a studenților la fizică: Dis. pentru gradul de Cand. ped. Științe. Sankt Petersburg, 1993. - 211 p.

16. Gvaramiya M. Experiență în dezvoltarea de mijloace de predare pe calculator în fizică.Informatică și educație. 1990. - Nr. 6. - S. 79.

17. Gergey T., Mashbits E.I. Probleme psihologice și pedagogice ale utilizării eficiente a calculatoarelor în procesul educațional.Voprosy psikhologii. 1985. - Nr 3. - S. 41-49.

18. Gershunsky B.S. Informatizarea în educație: probleme și perspective. M.: Pedagogie, 1987. - 264 p.

19. Glushkov V.M. Tehnologia de calcul și problemele de activare a controlului. În: Viitorul științei. Perspective. Ipoteze. Probleme moderne. Problema. 4. - M.: Cunoașterea, 1971.

20. Golitsina I., Narkov I. Calculator la lectii de fizica // Informatica si educatie. 1990. - Nr. 3. - S. 31.

21. Gottlieb B. Suport informatic și didactic // Informatică și educație. 1987. - Nr 4. - S. 3-14.

22. Gottlieb B. Structura AOS // Informatică și educație. 1987. - Nr Z.-S. 11-19.

23. Grabar M.I., Krasnyanskaya K.A. Aplicarea statisticii matematice în cercetarea pedagogică. Metode neparametrice. -M., Pedagogie, 1977. 136 p.

24. Gryzlov S.V. Sisteme de instruire a experților (recenzia literaturii) // În sat. Predarea fizicii în învățământul superior. Nr 4. - M., 1996. - S. 312.

25. Gutman V.I., Moshchansky V.N. Algoritmi pentru rezolvarea problemelor de mecanică în liceu: O carte pentru profesori. M.: Iluminismul, 1988. -95 p.

26. Davydov V.V. Problema educației pentru dezvoltare: experiența cercetării psihologice teoretice și experimentale. M.: Pedagogie, 1986. - 240 p.

27. Dalinger V. Programe de instruire interactive și cerințe pentru acestea // Informatică și educație. 1988. - Nr. 6. - S. 35-37.

28. Danovski P., Dovgyallo A.M., Kirova K.N. et al. Sisteme automatizate de învăţare bazate pe SPOK // Liceul modern.-1983.-№ 1.-S. 171-178.

29. Denisov A.E., Bushuev S.D. Învățare programată și informatizare a procesului de învățământ la universitate // Învățare programată, 1988.-Vol. 25.-S. 3-9.

30. Didactica liceului: Câteva probleme ale didacticii moderne. / Ed. M.N. Skatkin. M.: Iluminismul, 1982. - 319 p.

31. Driga V.I., Pankov M.N. Pe problematica cerintelor didactice pentru compilarea de software si instrumente pedagogice / In Sat. Calculatoare și Educație / Ed. Razumovsky V.G. M.: APN URSS, 1991 -117 p.

32. Emelyanov V.V., Ukhanova T.V., Yasinovskii S.I. Utilizarea metodelor de inteligență artificială în sistemele de producție flexibile: Un manual pentru cursul „Managementul organizațional al GPS-ului” / Ed. V.V. Emelyanov. M.: Editura MSTU, 1991. - 36 p.

33. Eslyamov S.G. Metode și instrumente care asigură utilizarea eficientă a sistemelor expert în educație: Rezumatul tezei de doctorat pentru gradul de candidat în științe tehnice: 25.05.05. Kiev, 1993.- 16 p.

34. Jablon K., Simon J.-C. Utilizarea calculatoarelor pentru simularea numerică în fizică. M.: Nauka, 1983. - 235 p.

35. Zak A.Z. Cum să determinați nivelul de dezvoltare a gândirii unui elev. -M.: Cunoașterea, 1982. 98 p.

36. Ibragimov O.V., Petrushin V.A. Sisteme de instruire a experților. - Kiev, 1989. 21 p. - (Prepr. / Academia de Științe a RSS Ucrainei. Institutul de Cibernetică numit după V.M. Glushkov; 89-47).

37. V.A. Bazele didactice ale pregătirii informatice în fizică. L.: LGPI, 1987. - 256 p.

38. Taximetristi V.A., Zharkov I.V. Dialog între elev și mașină // Fizica la școală. 1985. - Nr 5. - S. 48-51.

39. Taximetristi V.A., Revunov D.A. EVT la lecțiile de fizică din liceu. Moscova: Iluminismul, 1988. - 239 p.

40. Ilyina T.A. Pedagogie: Curs de prelegeri. Manual pentru elevi ped. universități. M.: Iluminismul, 1984. - 202 p.

41. Cibernetică și probleme de învățare. / Ed. A.I. Berg. M.: Progres, 1970. - 390 p.

42. Calculatorul dobândește inteligență: TRANS. din engleză / Ed. B.J.I. Stefanyuk. -M.: Mir, 1990. 240 p.

43. Kondratiev A.S., Laptev V.V. Fizica si calculator. L .: Editura Universității de Stat din Leningrad, 1989. - 328 p.

44. Konstantinov A.B. Calculatorul ca teoretician: calcule simbolice și principii ale inteligenței artificiale în fizica teoretică / Experiment pe ecran. M.: Nauka, 1989. - S. 6-44.

45. Korzh E.D., Penner D.I. Sarcini programate la fizică pentru clasa a VIII-a. Vladimir: V PI, 1984. - 81 p.

46. ​​​​Krug G.K., Kabanov V.A., Chernykh A.V. Sisteme instrumentale de învățare interactivă pe microcalculatoare // Dispozitive și sisteme cu microprocesor. 1987. - Nr 3. - S. 29-30.

47. Kuznetsov A., Sergeeva T. Programe educaționale și didactică // Informatică și educație. 1986. - Nr 2. - S. 87-90.

48. Kuznetsov A. Principii de bază ale utilizării computerelor în procesul de învățare. / Sat. Probleme teoretice şi aplicative de informatizare a învăţământului. Kazan, 1988. - 184 p.

49. Lanina I.Ya. Formarea intereselor cognitive ale elevilor la lecțiile de fizică. M.: Iluminismul, 1985. - 128 p.

50. Lobanov Yu.I., Brusilovsky P.L., Sedin V.V. Sisteme de învățare expert. - M., - 56 p. - (Noile tehnologii informaționale în educație: revizuire, informare. / NIIVO; Numărul 2)

51. Lyaudis V.Ya. Principii psihologice ale construirii sistemelor de predare prin dialog // În colecția de articole. Probleme psihologice-pedagogice și psihologice-fiziologice ale pregătirii informatice. M.: Editura Academiei de Științe a URSS. - 1985.- 162 p.

52. Marcellus D. Sisteme expert de programare pe Turbo Prolog: Per. din engleza. M.: Finanţe şi statistică, 1994. - 256 p.

53. Maryasina E.D. Analiza corectitudinii răspunsurilor în sistemele de învățare automată folosind modele interpretative // ​​Sisteme și mașini de control. 1983. - Nr 1. - S. 104-107.

54. Maslov A., Tairov O., Trush V. Aspecte fiziologice și igienice ale utilizării computerelor personale în procesul educațional.Informatica i obrazovanie. 1987. - Nr. 4. - S. 79-81.

55. Mashbits E.I. Dialog în mașina de învățare. Kiev: școala Vishcha, 1989. -182 p.

56. Mashbits E.I. Informatizarea educației: probleme și perspective. M.: Cunoașterea, 1986. - 80 p.

57. Mashbits E.I. Probleme psihologice și pedagogice ale informatizării educației. M.: Pedagogie, 1988. - 215 p.

58. Metode de studiere a temei „Câmpul electric” la cursul de fizică de liceu pe baza unor sarcini problematice programate:

61. Mitrofanov G.Yu. Sisteme experte în procesul de învățare. M.: TSNTI al aviaţiei civile, 1989. - 32 p.

62. Mihailevici V.M., Dovgyallo A.M., Saveliev Ya.M., Kogdov N.M. Sisteme de instruire expert în complexul de mijloace didactice informatice // Liceu Modern. 1988. - Nr. 1 (61). - S. 125-136.

63. Monahov V.M. Probleme psihologice și pedagogice de asigurare a alfabetizării informatice a elevilor // Întrebări de psihologie. 1985.- Nr 3. S. 14-22.

64. Morozova N.V., Ionkin V.P. Utilizarea sistemelor de cadru pentru a controla cunoștințele elevilor // În carte. Metode și mijloace de informatizare a educației și cercetării / Mosk. ec.-st. in-t. M., 1992.- S. 43-49.

65. Nevdava L., Sergeeva T. Despre tendințele promițătoare în dezvoltarea software-ului pedagogic // Informatică și educație.- 1990.-№6.-S. 79.

66. Nikolov B.C. Dezvoltarea instrumentelor pentru crearea sistemelor expert educaționale: Dis. pentru gradul de Cand. Fiz.-Matematică. Științe. M., Academia de Științe a URSS, 1988. - 183 p.

67. Nilson N. Principles of artificial intelligence / Per. din engleza. -M.: Radio şi comunicare, 1985. 373 p.

68. Novikov V.N. La o sarcină de dificultate crescută // Fizica la școală. Nr 5. - 1989. - S. 124-128.

69. Novitsky L.P., Feidberg L.M. Sistem expert-instruire pentru un calculator personal // În cartea: Metode și mijloace de cibernetică în managementul procesului educațional al învățământului superior: Sat. științific tr. / Moscova. ex-st. in-t. M.; 1992. - S. 43-49.

70. Pedagogia şcolii. / Ed. ACEASTA. Ogorodnikov. M.: Iluminismul, 1978.-320 p.

71. Perspective de dezvoltare a tehnologiei informatice: În 11 cărți: Referință, indemnizație / Ed. Yu.M. Smirnova. Carte. 2. Intelectualizarea calculatoarelor / E.S. Kuzin, A.I. Roitman, I.B. Fominykh, G.K. Khakhalin. M.: Mai sus. şcoală, 1989. - 159 p.

72. Petrushin V.A. Arhitectura sistemelor de învățare expert / În carte. Dezvoltarea și aplicarea sistemelor de instruire expert: Sat. științific tr. M.: NIIVSH, - 1989. - S. 7-18.

73. Petrushin V.A. Sisteme inteligente de învățare: arhitectură și metode de implementare (recenzie) // Izvestiya AN. Cibernetică tehnică, Nr. 2 1993. - S. 164-189.

74. Petrushin V.A. Modelarea stării cunoștințelor unui stagiar în sistemele inteligente de învățare // În carte. Dezvoltarea tehnologiilor de învățare pe calculator și implementarea acestora: Sat. științific tr. / O RSS Ucraineană. Institutul de Cibernetică im. Glushkova, Kiev, 1991. - S. 26-31.

75. Povyakel N.I. Formarea obiectivelor în suportul psihologic al software-ului utilizatorului de calculator. M.: Editura Universității de Stat din Moscova, 1975. -S. 79-81.

76. Popov E.V. Comunicarea cu computerele în limbaj natural. M.: Nauka.-1982. - 360 p.

77. Popov E.V. Sisteme expert: Rezolvarea problemelor neformalizate în dialog cu un calculator. M.: Știință. Ch. ed. Fiz.-Matematică. lit., 1987. - 288 p.

78. Construirea sistemelor expert. Ed. F. Hayes-Roth M.: Mir, 1987.-442 p.

79. Atelier de lucru privind dezvoltarea software-ului pedagogic pentru școlile secundare. / Uch. indemnizatie ed. V.D. Stepanova. M.: editura Prometheus, 1990. - 79 p.

80. Reprezentarea și utilizarea cunoștințelor: Per. din japoneză. / Ed. X. Ueno, M. Ishizuka. M.: Mir, 1989.

81. Utilizarea sistemelor expert în predarea fizicii: Recomandări metodologice. / Comp. E.Z. Vlasova, prof., Dr. Ph.-M. Științe V.A. Cabriști. Sankt Petersburg, 1992. - 50 p. - (Cibernetică. Pedagogie. Educologie. / Universitatea Pedagogică Rusă numită după A.I. Herzen. Din „Educație”).

82. Putieva A. Probleme de dezvoltare a educaţiei cu ajutorul computerelor // Probleme de psihologie. 1987. - Nr 1. - S. 63-65.

83. Raev A.I. Probleme psihologice ale învățării programate. Leningrad: LGPI im. Herzen, 1971. - 96 p.

84. Dezvoltarea și aplicarea sistemelor de învățare expert. // Sat. științific tr. M.: NIIVSH, 1989. - 154 p.

85. Revunov A.D., Izvozchikov V.A. Calculatoare electronice la lecțiile de fizică din liceu. Moscova: Iluminismul, 1988. - 257 p.

86. Richmond W.K. Profesori și mașini: (Introducere în teoria și practica învățării programate). M., 1968. - 278 p.

87. Savcenko N.E. Greșeli la examenele de admitere la fizică. -Minsk, mai sus. scoala, 1975. - 160 p.

88. Sergeeva T. Noile tehnologii informaționale și conținutul educației // Informatică și educație. -1991. Numarul 1.

89. Sergeeva T., Chernyavskaya A. Cerințe didactice pentru programele de formare pe calculator // Informatică și educație. -1986. -Nr 1.-S. 48-52.

90. Talyzina N.F. Probleme teoretice ale învăţării programate. M.: Editura Universității de Stat din Moscova, 1969. - 133 p.

91. Talyzina N.F. Managementul procesului de învățare. M.: Editura Universității de Stat din Moscova, 1975.-343 p.

92. Tarasov JI.B., Tarasova A.N. Întrebări și sarcini în fizică (Analiza erorilor caracteristice la intrarea în universitățile tehnice). Manual indemnizație, ed. a 3-a, revizuită. si suplimentare - M.: Mai sus. şcoală, 1984. - 256 p.

93. Tihomirov O.K. Structura psihologică a dialogului „Om-calculator” // Buletinul Universității de Stat din Moscova. Ser. 14. Psihologie. - 1984. - Nr. 2. - S. 1724.

94. Usova A.V., Bobrov A.A. Formarea deprinderilor și abilităților educaționale ale elevilor la lecțiile de fizică. M.: Iluminismul, 1988. - 112 p. (Biblioteca profesorului de fizică).

95. Usova A.V., Tulkibaeva N.N. Atelier de rezolvare a problemelor fizice: Manual. alocație pentru studenții la fizică și matematică. fals. M.: Iluminismul, 1992. - 208 p.

96. Fedoseenko M.Yu. Alegerea mijloacelor de reprezentare a cunoștințelor în sistemele expert-formare // În cartea: Dezvoltarea și aplicarea sistemelor expert-training: Sat. științific tr. M.: NIIVSH, 1989. - S. 43-48.

97. Chekulaeva M.E. Utilizarea computerelor ca mijloc de dezvoltare a gândirii studenților în predarea fizicii: Rezumat al lucrării pentru gradul de candidat în științe pedagogice: 13.00.02. -M., 1995.- 17 p.

98. Omul şi tehnologia calculatoarelor / Ed. V.M. Glushkov. Kiev, Naukova Dumka, 1971.

99. Omul și tehnologia informatică. / Sub total. ed. V.M. Glushkov. Kiev, 1971.-294 p.

100. Schukina G.I. Activarea activității cognitive a elevilor în procesul de învățământ. M.: Iluminismul, 1979. - 160 p.

101. Aiken K. Profesori și computer. Care este componenta cheie? // Lucrare prezentată la ABS (Automatizarea Sistemului Educațional) în licee și licee. Institutul Kurchatova. M., 1989, mai 26. - P. 37-41.

102. Anderson J.A. Psihologie și tutorat inteligent / Artif. Intel. şi Educ.: Proc. al 4-lea int. Conf. AI și Educ., Amsterdam, 24-26 mai 1989. -Amsterdam etc., 1989. P. 1.

103. Andriole S.J. Promisiunea inteligenței artificiale // J. Syst. Manag. -1985.-Vol. 36.-№7.-P. 8-17.

104. Bodnar Gy. A mesterseges intelligencia es a szakerforendzerek // Minosed es Megbizhatosag, 1988. Nr. 3. - P. 11-17.

105. Bork A. Învățarea cu computerele personale. Cambridge: Harper and Row, 1987. - 238 p.

106. Brown I.S., Burton R.R. Modele de diagnosticare pentru erori procedurale în abilitățile matematice de bază // Știința cognitivă. 1978. - V. 2. - P. 155192.

107 Burton R.R. Diagnosticarea erorilor în abilitățile procedurale simple // Intern. J. Studii om-maşină. 1979. - Nr. 11.

108. Cumming G., Self J. Collaborative intelligent educational systems / Artif. Intel. şi Educ.: Proc. al 4-lea int. Conf. AI și Educ., Amsterdam, 2426 mai, 1989. Amsterdam etc., 1989. - P. 73-80.

109. Dutta A. Raţionament cu cunoştinţe imprecise în sistem expert // Int. sci. (STATELE UNITE ALE AMERICII). 1985. - Vol. 37. - Nr. 1-3. - P. 3-24.

110. Elson-Cook M. Tutorial prin descoperire ghidată și modelarea utilizatorului limitat // Self J. (Ed.) Inteligență artificială și învățare umană. Instruire inteligentă asistată de calculator. L.: Chapman și Hall, 1988.

111. Feigenbaum E. Despre generalitate și rezolvarea problemelor // Machine Intelligence. 1971. - Nr. 6.

112. Feigenbaum E.A., Mecorduck P. Generația a 5-a. Addison Wesley. Masa. 1983.-226 p.

113. Goldstein I.P. Graficul genetic: o reprezentare pentru evoluția cunoștințelor procedurale // Intern. J. Studii om-maşină. 1979. -№11.

114. Murray W.R. Control pentru sistemele de instruire inteligente: un planificator de instruire dinamic bazat pe tablă / Artif. Intel. şi Educ.: Proc. al 4-lea int. Conf. AI și Educ., Amsterdam, 24-26 mai 1989. Amsterdam etc., 1989.-P. 150-168.

115. Newell A. Programare euristică: probleme neestructurate // Progrese în procesarea operațiunii. New York: Wiley and Sons, 1969. - V. 3. - P. 362414.

116. Simon H. Structura problemelor nestructurate // Artificial Intelligence. 1974. - V. 5. - Nr. 2. - P. 115-135.

117. Sleeman D. Câteva provocări pentru sistemele inteligente de tutorat / IJCAI 87: Proc. a 10-a Conf. comună. Artif. Intel., Milano, aug. 23-28, 1987. P. 11661168.

118. Sleeman D. Evaluarea aspectelor de competență în algebra de bază // Sleeman D., Brown J.S. (eds) Sisteme inteligente de instruire. New York: Academic Press, 1982.

119. Suldin Y. Sistem de predare optim Iluzie sau realitate? /Est-Vest: Intern. conferința „Interacțiunea om-calculator”, Moscova, 3-7 august 1993: Dokl. T. 1. - M., 1993. - S. 59-72.

120. Tompsett C.R. Educație, formare și proiectare baze de cunoștințe // Expert syst. 1988. - V. 5. - Nr. 4. - P. 274-280.

121. Weip S. The Computer in School: Machine as Humanizer // Simpozion: Harvard Educational Review, 1989. Vol. 59. - Nr. 1. - P. 61.

122. Yazadani M. Editorial invitat: sisteme expert tutoring // Expert Syst. -1988. V. 5. - Nr. 4. - P. 271-272.

Vă rugăm să rețineți că textele științifice prezentate mai sus sunt postate pentru revizuire și obținute prin recunoașterea textelor originale ale disertațiilor (OCR). În acest sens, ele pot conține erori legate de imperfecțiunea algoritmilor de recunoaștere. Nu există astfel de erori în fișierele PDF ale disertațiilor și rezumatelor pe care le livrăm.

Sistem de învățare expert

Introducere

În prezent, în legătură cu dezvoltarea rapidă a tehnologiilor Internet, există tot mai multe servicii interactive pentru Internet și Intranet rețele, cum ar fi învățământul la distanță. Sistemul de învățământ la distanță este o formă de educație destul de populară în lume în acele țări care au un nivel destul de ridicat de dezvoltare a instrumentelor de comunicare bazate pe tehnologia computerului. Pregătirea specialiștilor moderni necesită organizarea procesului educațional folosind aceste noi tehnologii informaționale și folosind sisteme bazate pe cunoștințe - sisteme expert (ES).

Utilizarea ES pentru evaluarea nivelului de cunoștințe al studenților în sistemele de testare determină un bloc important de programe de calculator – sistemele de pregătire expert (ETS).

Sistemele de instruire pentru experți sunt programe de calculator care au componentele principale ale ES, dar care au o componentă de explicație extinsă suplimentar. Astfel de sisteme se bazează atât pe cunoștințele experților în software, cât și pe cunoștințele experților în metodele de predare. În plus, au o componentă de adaptare a prezentării materialului educațional la elev, în funcție de pregătirea acestuia. Și cel puțin există mai multe strategii de învățare, al căror nivel de detaliere depinde de activitatea elevului în dialogul cu sistemul.

Utilizarea EOS ca instrument de testare pentru a determina calitatea cunoștințelor unui student este, de asemenea, de mare importanță în predare. Deoarece într-o astfel de testare elevul nu este afectat de factorul subiectiv, adică rezultatele testului nu depind de caracteristicile personale ale examinatorului și ale testatului. Iar utilizarea testelor unificate permite profesorului să evalueze obiectiv nivelul de pregătire al elevilor.

1. Relevanța subiectului

În legătură cu utilizarea pe scară largă a calculatoarelor, rolul pregătirii informatice este în creștere, a cărei metodologie crește abilitățile intelectuale ale elevului și independența de luare a deciziilor. Și astfel de calități sunt cele mai solicitate într-o economie competitivă și contribuie la educație șicreștere profesională. Există probleme de creare a unor sisteme de învățare eficiente, precum și crearea de noi forme și modalități de prezentare a materialului educațional, căutarea de noi tehnici pedagogice și mijloace didactice. Una dintre modalitățile de a crește eficacitatea instruirii, asimilarea informațiilor și de a reduce costul procesului de învățare în sine este dezvoltarea și utilizarea sistemelor de instruire expertă automatizate. În prezent, există mulți termeni care desemnează un sistem de învățare expert automatizat, care, de fapt, sunt similari.

Cele mai populare dintre ele sunt sistemele de învățare la distanță, sistemul de instruire pe calculator și altele. Pentru a explica sensul complet al termenilor de mai sus, se poate da următoarea definiție.
Un sistem de învățare expert (ETS) este un complex de software și hardware și instrumente educaționale și metodologice construite pe baza cunoștințelor experților în domeniu (profesori calificați, metodologi, psihologi), care implementează și controleazăproces de invatare. Scopul unui astfel de sistem este ca, pe de o parte, să-l ajute pe profesor să predea și să controleze elevul, iar pe de altă parte, elevul să învețe independent.

2. Scopul și obiectivele studiului, rezultatele planificate

Scopul studiului este de a dezvolta un sistem informatic de predare expert care va contribui la creșterea cantității de cunoștințe dobândite și a eficienței percepției informației, precum și la reducerea timpului pentru studierea materiei, inclusiv timpul petrecut de către profesor pentru prezentarea informațiilor. și insuflarea abilităților practice studenților.

Obiectivele principale ale studiului:

1. Dezvoltarea modelului ontologic al EOS;
2. Dezvoltarea structurii EOS;
3. Justificarea și alegerea mijloacelor informatice de implementare;
4. Implementarea componentelor active în EOS (jocuri, sisteme interactive, acces direct la comunicare, de exemplu, prin Skype cu managerul);

Obiect de studiu: sistem de predare expert.

Subiect de studiu: modele, structuri și funcții ale EOS.

Noutate științifică este format din o nouă abordare a proiectării ETS, bazată pe modelarea activității elevului și utilizarea metodelor de inteligență artificială.

Ca parte a lucrării masterului, se plănuiește obținerea relevantă rezultate științificeîn următoarele domenii:

1. Modelarea proceselor de învățare.
2. Design structura EOS pentru Internet și Intranet.

Rezultatele planificate ale lucrării: un prototip al unui sistem de instruire expert care va îmbunătăți calitatea instruirii și va reduce timpul de pregătire.

3. Ancheta cercetărilor științifice.

Întrucât problemele cercetării sistemelor de învățare expert și îmbunătățirea eficienței învățării în acest sistem reprezintă o parte importantă a rezolvării problemelor complexe cu ajutorul sistemelor expert. EOS au fost studiate pe scară largă atât de specialiști străini, cât și interni.

3.1. Revizuirea surselor internaționale

Primul sistem de predare Platon bazat pe o companie puternică de calculatoare" Control Data Corporation ” a fost dezvoltat în SUA la sfârșitul anilor 50 și este dezvoltat de 20 de ani. Crearea și utilizarea programelor de instruire au devenit cu adevărat masive de la începutul anilor 80, când au apărut și s-au răspândit computerele personale. De atunci, aplicațiile educaționale ale computerelor s-au mutat în curentul principal, împreună cu procesarea de cuvinte și grafica, împingând calculele matematice în fundal.

De asemenea, ECSI a fost înființată în 1972 și de atunci s-a impus ca furnizor principal de servicii pentru industria educației. Compania este specializată în dezvoltarea de produse și servicii pentru a îmbunătăți experiența de învățare pentru studenți și părinții acestora. ECSI deservește în prezent peste 1.300 de școli, colegii și universități din întreaga țară, oferind o gamă largă de sisteme de învățare intuitive, complet personalizate.

3.2. Revizuirea surselor naționale

Sistemele moderne de instruire includ TrainingWare, eLearning Server 3000 v2.0, eLearningOffice 3000, IBM Workplace Collaborative Learning și sistemele HyperMethod 3.5 de la HyperMethod, care este cel mai mare dezvoltator rus de soluții și software gata făcute în domeniul multimedia, instruire expert și e -comerţ.

4. Sisteme de învățare expert

Un sistem de învățare expert (ETS) este un program de calculator construit pe baza cunoștințelor experților în materie (profesori calificați, metodologi, psihologi) care implementează și controlează procesul de învățare. Scopul unui astfel de sistem este ca, pe de o parte, să-l ajute pe profesor să predea și să controleze elevul, iar pe de altă parte, elevul să învețe independent.

Principalele componente ale EOS sunt:

1. bază de cunoștințe;
2. mașină de ieșire;
3. modul de extragere a cunoștințelor;
4. modul de învățare;
5. sistemul de explicații;
6. modul de testare.

Poza 1- Model funcțional al structurii EOS

(animație: 8 cadre, 5 bucle, 118 kiloocteți)

În acest model, partea superioară a ETS este moștenită de la ES, iar partea inferioară sunt blocurile care asigură procesul de învățare și testare.

Baza de cunoștințe este un depozit de module de cunoștințe. Modulul de cunoștințe al sistemelor expert este un mod formalizat, folosind o anumită metodă de reprezentare a cunoștințelor (sistem de producție, cadre, rețele semantice, calcul de predicate de ordinul I), cartografiere a obiectelor din domeniul de studiu, relațiile acestora, acțiunile asupra obiectelor.

Lucrul cu baza de cunoștințe presupune următoarele etape:

1. extragerea de cunoștințe de la experți;
2. formalizarea cunoștințelor;
3. accesul, prelucrarea modulelor de cunoștințe.

În procesul de învățare, cunoștințele de specialitate pot fi transferate studentului sub forma unei porțiuni de informații (textuale, grafice, multimedia), precum și cunoștințe bazate pe experiență care nu pot fi transferate direct elevului, ci dobândite de acesta în cursul activităţii independente].

Pentru a transfera cunoștințele experților, tehnologia hipertext avansată este utilizată pe scară largă - de la programe tradiționale pentru crearea de ajutor (ajutor) la instrumente moderne pentru crearea și întreținerea site-urilor Web (de exemplu, Dreamweaver MX).

Spre deosebire de ES, pentru a construi o bază de cunoștințe, EES implică nu numai profesori experți, ci folosește și cunoștințe despre tehnici pedagogice și strategii de învățare și despre caracteristicile psihologice ale unei persoane. Prin urmare, modulele de cunoștințe sunt formate de mulți experți. Și aici este necesar să se țină cont de consistența opiniilor experților și să se ajusteze baza de cunoștințe, ținând cont de competența experților. Desigur, aceste dificultăți pot fi ocolite dacă există un expert care îmbină cunoștințele unui specialist în domeniu, cunoștințele despre tacticile și strategiile de predare și care deține metodele psihologice de predare, adică un profesor de înaltă calificare.

Componenta de învățare este un set de module software care implementează diverse mecanisme de inferență pentru atingerea scopului pedagogic în învățare. ETS, spre deosebire de alte instrumente informatice de învățare, au interactivitate: au un dialog cu elevul, ceea ce este foarte atractiv pentru acesta din urmă.

Construirea unui dialog se bazează pe principiile psihologice de bază ale învățării:

1. interfață prietenoasă;
2. ieși din dialog în orice moment;
3. ajutor în timp util și motivat.

Fiecare întrebare adresată stagiarului trebuie luată în considerare cu atenție, dacă este necesar, oferind o întrebare mai detaliată pentru a o înțelege mai bine.

Ca urmare a studiului s-a demonstrat că multe componente ale creării unui ETS depind de rezultatul formării, prin urmare, pentru a crea o bază de cunoștințe a unui ES, este nevoie de un specialist care să aibă cunoștințe excelente ale domeniului subiectului și, de asemenea, să aibă încredere în tehnicile de învățare. .

5. Tehnologia client-server a unui sistem expert de învățare pentru rețele InternetșiIntranet

Arhitectura client-server constă din următoarele componente:

un server care satisface cererile clientului; un client care oferă o interfață de utilizator care trimite cereri către server și primește răspunsuri de la acesta; software de comunicare în rețea care interacționează între un client și un server. Utilizarea tehnologiei client-server oferă anumite avantaje la construirea unui ES: baza de cunoștințe este stocată pe server și, prin urmare, trebuie actualizată o dată;
baza de cunoștințe poate fi accesată de alte aplicații; iar avantajul sistemelor de învățare expert (ETS) este că puteți stoca conținut pe server și puteți urmări statisticile de antrenament pe acesta.
Client-server ES și EOS pentru rețelele Internet/Intranet permit extinderea posibilităților de aplicare a acestora în învățământul la distanță.
Sistemele de instruire pe calculator permit atât dezvoltarea de prototipuri ES și pot fi utilizate pentru testarea adaptată și predarea studenților printr-o rețea locală.
Principalele componente ale EOS sunt următoarele: editor de baze de cunoștințe; mașini de inferență logică (inferență directă, inversă, indirectă, formula Bayes); subsistem explicație; analizor de testare; modul profesor; componenta de invatare.

Sarcina principală a sistemelor de învățare expert este de a oferi studentului oportunitatea de a dobândi cunoștințe, abilități în dezvoltarea bazei de cunoștințe și crearea de prototipuri ES în mod independent, precum și pentru testare instruită.

Există cel puțin cinci motive importante care împiedică implementarea ES client-server (distribuit):

1. Elementele structurale ale componentelor ES nu sunt izolate unele de altele.
2. Un KB nu este o bază de date pentru care există SGBD-uri puternice (Oracle, InterBase, MySQL și așa mai departe) care utilizează interogări SQL.
3. Accesul multi-utilizator la KB pentru editare este pur și simplu inacceptabil.
4. Concluzia logică și specificul creării unei baze de cunoștințe (modalități diferite de reprezentare a cunoștințelor) nu contribuie la necesitatea combinării lor într-un singur sistem. O serie de limbaje de descriere, servicii Web au fost dezvoltate pentru Symantec Web, dar până acum nu există propuneri pentru implementarea inferenței.
5. Instrumentele software pentru construirea ES și KB sunt exclusive și costisitoare.

Puteți, desigur, să plasați ES pe un server Web pentru a-l descărca pe o mașină client folosind link-ul de descărcare și a îl actualiza pe server, dar aceasta nu este o soluție client-server.

În mod similar, se poate argumenta despre utilizarea unei arhitecturi client-server cu trei niveluri (Server - CORBA - Client), atunci când baza de cunoștințe este găzduită pe serverul de aplicații și prezentată sub forma unor reguli de decizie de afaceri.

De asemenea, tehnologia „thin client” (KB, inferență logică, sistem de explicații este amplasată pe server, iar dialogul cu ES este suportat atât pe server, cât și pe client) și „thick client” (KB, inferență logică). , sistemul de explicații sunt situate pe client) nu sunt, de asemenea, adecvate.mașină, iar interfața conversațională este întreținută de client și server).

Rețineți că KB ES este o proprietate intelectuală și nu poate fi pusă la dispoziție pentru utilizare gratuită. Și bazele de cunoștințe de instruire ar trebui plasate pe un server Web, astfel încât orice utilizator de interes să poată analiza modul în care funcționează ES și să-și îmbunătățească cunoștințele despre domeniu.

Nu uitați de încărcarea serverului în situații de vârf. Niciun furnizor nu va oferi serverului doar pentru funcționarea ES, deoarece reacția utilizatorului în timpul consultării sau explicației nu este previzibilă. Și acestea sunt puncte importante în funcționarea ES (consultațiile pot dura de la minute la câteva ore).

Dezvoltarea EOS pentru rețelele Internet/Intranet este cu totul altă problemă.

EOS este un sistem informatic construit pe baza cunoștințelor experților în domeniu (profesori calificați, metodologi, psihologi), care implementează și controlează procesul de învățare. Scopul unui astfel de sistem este ca, pe de o parte, să-l ajute pe profesor să predea și să controleze elevii, iar pe de altă parte, elevii să învețe singuri.

Principalele componente ale EOS sunt următoarele: KB; mașină de ieșire; modul de învățare; sistemul de explicații; modul de testare a învățării.

De regulă, BR conține:

Reguli de psihodiagnostic pentru identificarea tipurilor psihologice de cursanți.

Tehnici didactice de învățare. Regulile reprezintă cunoștințele acumulate ale profesorilor pentru a evalua cunoștințele elevilor.

Regulile de învățare modifică succesiunea sarcinilor de conținut prezentate. Această secvență este o funcție a mai multor variabile: tipul psihologic al cursantului, nivelul de învățare, răspunsul curent al celui care învață, nivelul de dificultate al sarcinii, cantitatea de pregătire.

În legătură cu cele de mai sus privind ES distribuit, se recomandă utilizarea tehnologiei „client gros” pentru instruire și testare, adică atunci când toate componentele ETS sunt amplasate pe mașina client, iar rezultatele instruirii și testării sunt transferat pe server. Și nu trebuie să vă temeți că rezultatele pot fi înlocuite, având în vedere posibilitățile moderne de criptare a protocolului cu un server la distanță. De ce această tehnologie anume? Se știe că aproximativ 80% din toate informațiile percepute de o persoană - este vizual. Prin urmare, tehnologiile multimedia (fișiere avi) sunt o prioritate în predare. Dacă sunt localizate și rulează mai departeserver - aceasta este o sarcină uriașă pe server și, ca urmare, traficul crește la o dimensiune uriașă.

constatări

ETS, spre deosebire de alte tehnologii de învățare pe calculator, au capacitatea de a implementa procesul de învățare conform modelului individual al elevului. Învățarea cu ajutorul ES este axată pe extragerea cunoștințelor de către cursanții înșiși. Și anume, astfel de specialiști sunt solicitați pe piața modernă a muncii. EOS are și avantajele și dezavantajele sale.

Principalele dezavantaje asociate sistemelor de învățare expert pot fi împărțite în psihologic asociat cu lipsa comunicării „în direct” cu profesorul, cerințe ridicate de autoorganizare și tehnic care sunt cauzate de imperfecțiunea conținutului, tehnologiilor și infrastructurii de telecomunicații.

Avantajele sistemelor de învățare expert sunt:

1. Avantaje geografice și temporale.
2. Personalizarea procesului de învățare. Oportunitate de a instrui diverse categorii de persoane, inclusiv cele cu dizabilități.
3. Extinderea informațiilor studiate și creșterea intensității învățării.
4. Optimizarea și automatizarea procesului de transfer de cunoștințe.

Lucrarea de master este dedicată problemei științifice actuale a automatizării unui sistem de instruire expert. În cadrul cercetării efectuate:

1. Sunt analizate sistemele de instruire expert existente.
2. S-a realizat un studiu asupra unui sistem automat de instruire a experților.
3. Se are în vedere tehnologia Client-server a unui sistem de instruire expert pentru rețelele Internet și Intranet.

În conformitate cu enunțul problemei, direcția ulterioară a cercetării este selectarea, dezvoltarea și adaptarea unui sistem de instruire expert, implementarea și testarea software-ului acestuia.

La redactarea acestui rezumat, lucrarea maestrului nu a fost încă finalizată. Finalizare finală: decembrie 2013. Textul integral al lucrării și materialele pe această temă pot fi obținute de la autor sau supervizorul acestuia după data specificată.

Lista surselor

1. Brooking A. Sisteme experte. Principii de lucru și exemple.: Per. din engleza. / A. Brooking, P. Jones; [Ed. R. Forsyth. - M.: Radio și comunicare, 1987. - 224 p.

2. - Asociația Americană a Intelectului Piecei Asociația Americană pentru Inteligență Artificială (AAAI).

7. Karpova I.P. Analiza răspunsurilor elevilor în sistemele automatizate de învățare / I.P. Karpova // - Tehnologii informaţionale, 2001, Nr. 11. - p.49-55.

8. Pusilovsky, P., Tehnologii adaptive și inteligente pentru educația bazată pe web. În C. Rollinger și C. Peylo (eds.), Special Issue on Intelligent Systems and Teleteaching, Konstliche Intelligenz, 4, 19 - 25.

9. Burdaev V.P. Tehnologia client-server a unui sistem de instruire expert pentru rețelele Internet și Intranet. // Inteligență artificială.

11. Andreichikov AV Sisteme informatice inteligente. /DAR. V. Andreichikov, O. N. Andreichikova.: Manual. - M.: Finanțe și statistică, 2004. - 424 p.

12. Atanov G. A. Educația și inteligența artificială, sau fundamentele didacticii moderne a învățământului superior. /G. A. Atanov, I. N. Pustynnikova. - Donețk: DOU, 2002. - 504 p.

13. Marvin Minsky. Mașina Emoției: Gândirea de bun simț, inteligența artificială și viitorul minții umane. 2007. - 332 p.

Sistemele experte sunt una dintre principalele aplicații ale inteligenței artificiale. Inteligența artificială este una dintre ramurile informaticii, care se ocupă de sarcinile de modelare hardware și software a acelor tipuri de activitate umană care sunt considerate intelectuale.

Rezultatele cercetărilor privind inteligența artificială sunt utilizate în sisteme inteligente care sunt capabile să rezolve probleme creative care aparțin unui anumit domeniu, cunoștințele despre care sunt stocate în memoria (baza de cunoștințe) a sistemului. Sistemele de inteligență artificială sunt axate pe rezolvarea unei clase mari de sarcini, care includ așa-numitele sarcini parțial structurate sau nestructurate (sarcini slab formalizate sau neformalizabile).

Sistemele informatice utilizate pentru rezolvarea sarcinilor parțial structurate sunt împărțite în două tipuri:

Crearea rapoartelor de management (efectuarea prelucrarii datelor: cautare, sortare, filtrare). Decizia se ia pe baza informatiilor cuprinse in aceste rapoarte.

Dezvoltarea posibilelor soluții alternative. Luarea deciziilor se reduce la alegerea uneia dintre alternativele propuse.

Sistemele informatice care dezvoltă soluții alternative pot fi model sau expert:

Sistemele de informații model oferă utilizatorului modele (matematice, statistice, financiare etc.) care ajută la asigurarea dezvoltării și evaluării alternativelor de soluție.

Sistemele informatice expert asigura dezvoltarea si evaluarea posibilelor alternative de catre utilizator prin crearea de sisteme bazate pe cunostinte obtinute de la specialisti - experti.

Sistemele expert sunt programe de calculator care acumulează cunoștințele specialiștilor - experți în domenii specifice, care sunt concepute pentru a obține soluții acceptabile în procesul de prelucrare a informațiilor. Sistemele expert transformă experiența experților într-un anumit domeniu de cunoaștere în forma unor reguli euristice și sunt destinate sfaturilor de la specialiști mai puțin calificați.

Se știe că cunoașterea există sub două forme: experiență colectivă, experiență personală. Dacă domeniul este reprezentat de experiență colectivă (de exemplu, matematică superioară), atunci această materie nu are nevoie de sisteme expert. Dacă în domeniul de specialitate majoritatea cunoștințelor sunt experiența personală a specialiștilor de nivel înalt și aceste cunoștințe sunt semistructurate, atunci această zonă are nevoie de sisteme experte. Sistemele expert moderne sunt utilizate pe scară largă în toate domeniile economiei.

Baza de cunoștințe este nucleul sistemului expert. Trecerea de la date la cunoaștere este o consecință a dezvoltării sistemelor informaționale. Bazele de date sunt folosite pentru a stoca date, iar bazele de cunoștințe sunt folosite pentru a stoca cunoștințe. Baza de date, de regulă, stochează cantități mari de date cu un cost relativ scăzut, iar bazele de cunoștințe stochează matrice de informații mici, dar costisitoare.

Baza de cunoștințe este o colecție de cunoștințe descrise folosind forma aleasă de reprezentare a acestora. Completarea bazei de cunoștințe este una dintre cele mai dificile sarcini, care este asociată cu alegerea cunoștințelor, formalizarea și interpretarea acestora.

Sistemul expert este format din:

baza de cunoștințe (ca parte a memoriei de lucru și a bazei de reguli) concepută pentru a stoca fapte inițiale și intermediare în memoria de lucru (se mai numește și bază de date) și pentru a stoca modele și reguli pentru manipularea modelelor în baza de reguli

rezolvator de probleme (interpret), care asigură implementarea unei secvențe de reguli pentru rezolvarea unei probleme specifice bazate pe fapte și reguli, stocate în baze de date și baze de cunoștințe

subsistemul de explicații, permite utilizatorului să obțină răspunsuri la întrebarea: „De ce a luat sistemul o astfel de decizie?”

subsistem de achiziție de cunoștințe conceput atât pentru a adăuga reguli noi la baza de cunoștințe, cât și pentru a modifica regulile existente.

interfata utilizator, ansamblu de programe care implementeaza dialogul utilizatorului cu sistemul in stadiul introducerii informatiilor si obtinerii rezultatelor.

Sistemele expert diferă de sistemele tradiționale de procesare a datelor prin aceea că folosesc de obicei reprezentarea simbolică, inferența simbolică și căutarea euristică pentru soluții. Pentru rezolvarea sarcinilor slab formalizate sau neformalizabile, rețelele neuronale sau neurocalculatoarele sunt mai promițătoare.

Baza neurocalculatoarelor sunt rețelele neuronale - conexiuni paralele organizate ierarhic ale elementelor adaptive - neuroni, care asigură interacțiunea cu obiectele lumii reale în același mod ca și sistemul nervos biologic.

Mari succese în utilizarea rețelelor neuronale au fost obținute în crearea sistemelor expert de auto-învățare. Rețeaua este configurată, adică tren, trecând prin el toate soluțiile cunoscute și obținând răspunsurile cerute la ieșire. Setarea constă în selectarea parametrilor neuronilor. Utilizați adesea un program de instruire specializat care antrenează rețeaua. După antrenament, sistemul este gata să funcționeze.

Dacă într-un sistem expert creatorii săi stabilesc în mod preliminar cunoștințele într-o anumită formă, atunci în rețelele neuronale nu este cunoscut nici măcar dezvoltatorilor cum se formează cunoștințele în structura sa în procesul de învățare și autoînvățare, adică. Rețeaua este o cutie neagră.

Neurocalculatoarele, ca sisteme de inteligență artificială, sunt foarte promițătoare și pot fi îmbunătățite la infinit în dezvoltarea lor. În prezent, sistemele de inteligență artificială sub formă de sisteme expert și rețele neuronale sunt utilizate pe scară largă în rezolvarea problemelor financiare și economice.

"