Главная страница

поиск
 
события

Расписание

Участники конференции

Экспоненты выставки

секции

Содержание

- A -

- B -

- C -

- D -

- E -

- F -

- G -

- H -

- K -

Алфавитный список авторов

статистика
Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100 AllBest.Ru Яндекс цитирования

ИТО-98/99/Секция K

ПЕРСПЕКТИВЫ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОБУЧЕНИЯ

Фролов Юрий Викторович, Московский городской педагогический университет, г. Москва

Одной из ведущих тенденций развития информационных технологий в последнее время является их интеллектуализация, то есть переход от систем, оперирующих с данными, к системам, обрабатывающим знания. Возникло новое направление в информатике – инженерия знаний, на основе которого развивается идеология и методология экспертных систем.

Целями создания экспертных систем (ЭС) являются упрощение процедуры принятия решений пользователями в трудноформализуемых предметных областях, улучшение качества и повышение эффективности принимаемых решений, тиражирование знаний ведущих специалистов (экспертов), автоматизация некоторых рутинных направлений деятельности экспертов. К задачам, которые успешно решаются ЭС, относятся прогнозирование в социальных системах и системах управления, диагностика, мониторинг, проектирование технологических процессов, аудит и консалтинг, поддержка принятия решений в менеджменте и маркетинге и др. [1 – 3]. Решения, рекомендуемые ЭС, по обоснованности не уступают решениям эксперта-человека и обладают “прозрачностью”, то есть пользователь, в случае необходимости, может получить исчерпывающее объяснение о том, каким образом ЭС приняла решение. Это качество ЭС отличает их от алгоритмических способов решения задач и, в частности, от широко используемых статистических методов. Другой отличительной особенностью современных ЭС является их способность обновлять свои знания в результате взаимодействия с экспертами и наличия специальных инструментальных средств, позволяющих извлекать знания из баз данных (статистической информации об объекте либо информации, содержащей ретроспективные данные о поведении объекта).

Тема извлечения знаний не нова для инженерии знаний. Возникает вопрос, возможно ли, используя инструментарий ЭС, решать обратную задачу, а именно, задачу “передачи” знаний от ЭС к пользователю (обучаемому субъекту) не в формате инструкций, а в формате обучающих воздействий? Понятно, что ставить такую задачу для широкого спектра предметных областей и форм обучения бессмысленно. Однако методология и инструментальные средства, апробированные в ЭС, могут оказаться полезными, например, для тиражирования авторских методик ведущих ученых и педагогов-практиков в дистантных формах обучении через Интернет с помощью динамической ЭС реального времени. Эффективным представляется также применение ЭС в коротких формах обучения – таких, как повышение квалификации, стажировка, профессиональная переподготовка, нацеленных на быстрое освоение слушателями (студентами) учебного материала из относительно узкой предметной области.

Развитые графические интерфейсы современных ЭС позволят широко применять обучение на основе остенсивных определений, что актуально для методик, принятых в дошкольном и начальном образовании, а также в коррекционной педагогике. Особым образом структурированная база знаний ЭС поможет эффективно осваивать учебный материал, используя вербальные определения. Высокая скорость обучения будет достигаться в немалой степени путем легкой повторяемости обучающих процедур. С помощью ЭС представляется возможным создать процедуры, которые будут инициировать умение сводить смысл вновь вводимых понятий к смыслу ранее усвоенных выражений.

Одним из основных преимуществ методологии ЭС по сравнению с традиционными информационными технологиями является возможность построения в процессе обучения индивидуальной модели обучаемого субъекта. Система, как бы настраиваясь под уровень знаний и психологические особенности пользователя, индивидуализирует подаваемую информацию и обучающие воздействия, повышая эффективность обучения. Таким свойством не обладают гипертекстовые системы, представляющие собой справочник с перекрестными ссылками.

Перечисленными соображениями не ограничиваются потенциальные возможности применения ЭС в качестве автоматизированной обучающей системы. Задача на сегодняшний день заключается в выборе наиболее приемлемого прототипа ЭС и идентификации (описании) процесса трансформации существующих оболочек ЭС в обучающую систему на примере одного из перечисленных выше направлений.

Литература

  1. Попов Э.В. Экспертные системы. Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. – М.: Наука, 1987. – 288 с.
  2. Одинцов Б.Е. Проектирование экономических экспертных систем: Учебн. пособие для вузов. – М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1996.-166 с.
  3. Фролов Ю.В., Никитин Ф.Н. Архитектура экспертной системы информационной поддержки технологий восстановления изношенных деталей. – В кн.: САПР и микропроцессорная техника в сварочном производстве. – М.: МДНТП, 1991.
Сервер поддерживается фирмой НПП "БИТ про"
и Московским центром Федерации Интернет Образования