Современные информационные технологии / Вычислительная техника и программирование

Шорникова О.Н., Глок Е.С.

Кокшетауский государственный университет им. Ш. Уалиханова

(Казахстан, г. Кокшетау)

РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ЭЛЕКТРОННОГО КАТАЛОГА ПО УЧЕБНЫМ ДИСЦИПЛИНАМ

Качество подготовки студентов во многом определяется качеством учебных пособий, используемых ими при обучении. К недостаткам традиционных электронных каталогов следует отнести отсутствие средств контроля усвоения знаний в процессе работы с ними, а также ориентации на определенный уровень знаний студентов. В результате студенту выдается для изучения строго определенный учебный материал в строго определенной последовательности.

Для повышения эффективности обучения необходимо создание электронных каталогов, настраивающихся на уровень знаний студента и выдающих ему материал в заданном объеме и последовательности. В этом случае, компьютеру отводится не пассивная роль воспроизведения текста, графики и другого иллюстрационного материала, а активная роль, свойственная преподавателю.

Допустим, имеется дисциплина, для которой необходимо разработать интеллектуальный электронный каталог. Учебный материал по этой дисциплине представленный некоторой моделью знаний. Определены цели обучения - изучаемые темы и понятия. Задача заключается в создания подхода к разработке интеллектуального электронного каталога (для заданной дисциплины), позволяющего выполнять следующие функции: 1). определять уровень знаний обучаемого, исходя из цели обучения; 2). синтезировать план обучения; 3). обучать, путем выдачи учебного материала, в соответствии с планом обучения.

Человеческие знания в целом и каждого отдельного индивидуума имеют сложную иерархическую структуру, подобную структуре материального мира.

Как структура материи от элементарных частиц восходит к сложным объектам окружающего нас мира, точно также и знания, основываясь на самых простейших понятиях, восходят до сложнейших понятий, ранее не известных закономерностей окружающего нас мира (открытий). Причем, как материя непостижима и не имеет границ, как в микро так и макро отношении (нет предела Вселенной, нет предела элементарным частицам), так и наши знания развиваются как в сторону более сложных понятий, так и в сторону уточнения простейших понятий.

Процесс обучения можно рассматривать, как происходящем в одном человеке, но в главном ничем не отличающемся от приобретения знаний человечеством. Главное отличие - это ограниченность и определенность знаний при их изучении, в отличие от безграничности и непредсказуемости знаний о природе.

При изучении дисциплины происходит изучение более сложных понятий на основе уже известных понятий. В целом, весь процесс обучения в университете строится по такому же принципу от основополагающих дисциплин к более сложным и специализированным.

Интеллектуальный электронный каталог представляет собой систему искусственного интеллекта, содержащую базу знаний (содержащую знания по изучаемой дисциплины), механизм вывода и перечень возможных целей изучения (изучаемых тем и понятий).

Обучение начинается с задания обучаемому цели обучения - изучаемой темы. Учебное пособие должно выдать все неизвестные обучающемуся знания по этой теме. Для этого учебное пособие осуществляет тестирование знаний обучающегося и затем по результатам тестирования формируется и выводится только неизвестный обучаемому учебный материал.

Предполагается, что учебный материал представлен множеством понятий. Для определения понятия необходимо знание других понятий, непосредственно с помощью которых, определяется изучаемое понятие. (Например: Чтобы изучить понятие команды, необходимо прежде изучить следующие понятия - адрес, операция, операнд, результат).

Между понятиями существует отношение включения. Каждому понятию, соответствует некоторое подмножество понятий, с помощью которых оно определяется и с которыми находится в отношении включения. Отношение включения является частично упорядоченным [2]. Оно определяет частично упорядоченное множество понятий. Это отношение обусловливает разбиение всех понятий на подмножества (уровни знаний).

Нижний уровень составляют базовые знания. Понятия этого уровня предполагаются известными обучающемуся, и не требуют дальнейшего определения. На основе этого уровня определяются понятия на уровень выше.

Для формального определения разбиения используется модель представления знаний - семантическая сеть. Следует отметить, что разработка семантической сети является творческим процессом. Поэтому, аналогично тому, как после составления программы она требует отладки, так и вновь созданная семантическая сеть требует анализа и оптимизации.

Качество разработанной семантической сети можно оценить с помощью ряда показателей [3], используемых для оценки качества данных:

1). Кумулятивность – это такое свойство данных небольшого объема достаточно полно (точно) отображать действительность.

2). Достоверность - степень безошибочности данных.

3). Противоречивость - это наличие двух взаимоисключающих понятий.

Приведенные показатели позволяют только оценить наличие явных ошибок в сети, возникающих при кодировании и вводе сети в ЭВМ, а также оценить возможное присутствие более сложных логических ошибок. Окончательное решение за человеком. Количественные характеристики этих параметров можно получить, анализируя граф семантической сети.

Обучающийся стремится изучить заданные ему темы с наибольшем пониманием и в кротчайшие сроки. Поэтому, разработанную сеть, после ее анализа и доработки необходимо оптимизировать, так чтобы время изучения было минимально, а понимание наиболее глубоким.

Для уменьшения времени изучения необходимо оптимизировать семантическую сеть, таким образом, чтобы потребовалось меньше анализа знаний (тестирования) и сократить (если это возможно, без нарушения понимания) число понятий. Для этого существуют следующие способы: 1). замена определения понятия на более простое (с меньшим числом понятий, для объяснения основного понятия); 2). если одно и тоже понятие используется для объяснения нескольких понятий одного уровня, то можно обойтись одним его тестированием, а в других случаях уже брать готовый результат; 3). путем сокращения типов понятий, объясняющих понятия более высокого уровня.

Следует отметить, что оптимизация не является формальной процедурой. После оптимизации, вследствие возможности привнесения человеком ошибок - семантическую сеть целесообразно проанализировать. После того, как семантическую сеть разработали на бумаге, отдельные фрагменты сети вводятся в компьютер. Он из этих фрагментов собирает всю сеть и анализирует качество, подсчитывая значения параметров. Если сеть некачественная, то отдельные фрагменты корректируются, и повторяется анализ.

После того как семантическая сеть будет отвечать некоторому уровню качества (отсутствие грубых ошибок, значения параметров лежат в заданных диапазонах), ее пытаются оптимизировать.

При существовании семантической cети некоторой отрасли знаний, можно используя ее, синтезировать индивидуальные электронные каталоги. Такой подход позволит каждому обучающемуся заказывать себе каталог, определив темы для изучения. Компьютер протестирует студента и определит его уровень знаний, соответствующий некоторому уровню семантической сети, который будет принят за базовый. Затем компьютер синтезирует каталог и выдает его в виде распечатки или на экран компьютера или в звуковом исполнении.

Литература

1). Усачев Ю.Е., Мундиров А.Н. Разработка интеллектуального электронного учебника В сб."Новые информационные технологии обучения в региональной инфраструктуре". - Пенза: ПТИ, 1999

2). Оре О. Теория графов. - М.: Наука, 1980, 336 с.

3). Дружинин Г.В. Основные проблемы обеспечения качества данных.-М.: Изд. МИИТа, 1988, вып. 808, с.4-6.