Реферат: Проблемы создания информационно-обучающей среды

Тюменский государственный нефтегазовый университет, Тюмень, Россия

Введение

Образование в целом является той областью, где объединяются разные способы постижения мира. При этом интеллектуальная деятельность осуществляется как преподавателем, так и учеником. Формализовав эти процессы, можно автоматизировать часть функций преподавателя и облегчить и сделать более эффективной учебу студентов.

Систему, решающую подобные задачи, можно реализовать как систему искусственного интеллекта. Уровень автоматизации должен выбираться в каждом случае индивидуально экспертом/преподавателем: "что нужно" (автоматизировать) и инженером по знаниям: "что можно" (автоматизировать). При разработке подобных систем необходимо конструировать заново содержание и организацию учебного материала, преподавательскую деятельность и форму учебной работы студента в обучающей среде.

Проблемы автоматизации образовательной деятельности

Одним из направлений создания информационно - обучающей среды (ИОС), решающей проблемы формирования и организации учебного процесса является интеграция информационных и телекоммуникационных технологий в образовательный процесс и управление образованием [Зайцева Е. Н, 2003]. Управлять учебным процессом можно путем автоматизации функций преподавателя (напрмер, автоматизировать контроль правильности решения задач). Система, выявляя проблемы при обучении студента, может указать темы, которые должны быть им более подробно изучены, и предложить варианты обучения. В рамках создания ИОС может быть решена и локальная задача автоматизации, например, моделирование какого-либо процесса, с формулировкой выводов по полученным результатам. Рутинная часть работы преподавателя по обучению и анализу знаний студентов может быть передана программе. Система, реализующая индивидуальный подход к обучению студента должна содержать элементы искусственного интеллекта.

В ходе создания ИОС на первый план выходит задача принципиально нового конструирования содержания и организации учебного материала, изменяется вид деятельности преподавателя и форма учебной работы студентов в компьютерной среде. Предусматривая не просто получение знаний и проверку усвоенного, но переход от описательного или аналитического представления изучаемого объекта к моделированию его существенных черт, приходим к проблемно- активному типу обучения [Зайцева Е. Н, 2003], к автоматизации процессов интеллектуальной деятельности.

В программную модель изучаемой области знаний встраивается определенная методика обучения. В ИОС система определяет характер и направление обучения, возможности и формы участия обучаемого, реализует приближение к поставленной цели обучения. При разработке подобной системы, должно быть решено, какие процессы выполняются студентами при пользовании ИОС, какие процессы выполняет система, что остается преподавателю для принятия решений. В [Григорьев В. К., 2003], например, подобная проблема решается введением модели обучаемого, студента или пользователя ИС; модели изучаемой области, изучаемого объекта и модели преподавателя.

Программно-аппаратное обеспечение ИОС предусматривает возможность добавления новых функций, а также включение в единую сеть оборудования и программных средств. Развивая систему, надо заботиться о сохранении ее концептуальной целостности, обеспечивая типизацию всего комплекса используемых информационных технологий. В настоящее время такие среды формируются в рамках общедоступных технологий в среде WEB - технологий или профессионально разработанных оболочках - распределенных обучающих средах, включающих использование информационных и экспертных систем обучения и анализа знаний. Таким образом локальные задачи в образовательной деятельности могут быть решены на основе создания экспертных систем (ЭС) по различным областям знаний.

С технической точки зрения основными проблемами при реализации ИОС на основе ЭС являются проблемы поиска, организации и управления знаниями. Хотя знания в области образования хорошо структурированы, однако определение концептуальных элементов знаний, их организация и представление является сложной задачей.

Существуют механизмы, позволяющие создать базу знаний интеллектуальных систем [Chandrasekaran B. и др, 1998], такие как языки фреймов, системы правил, семантические сети и т. д. Но каким бы хорошим не был механизм, он мало что может дать без адекватного описания предметной области, на которой он должен работать. Анализ предмета должен выяснить структуру знаний, так как она образует основу любой системы представления знаний.

Представление знаний для хорошо структурированных предметных областей можно рассматривать как набор концептов, специализированных для данной области. Такие концепты могут быть описаны с помощью терминов словаря представлений. Фактически необходимо рассматривать некоторую систему категорий, не зависящую от конкретного языка описания.

Если нет концептов, то нет и словаря для представления знаний. Поэтому первый шаг в представлении знаний заключается в выполнении эффективного анализа некоторой области знаний. Знания определяются основными понятиями, включенными в них, и отношениями между понятиями. Имея набор терминов для описания концептов и синтаксис для кодирования концептов и отношений между ними, можно представить результаты анализа знаний.

В технических науках можно говорить о представлении, например, темы "Программирование". Подобные знания могут иметь такие концептуальные элементы как данные, процедуры, классы и др. и отношения между этими элементами, такие как "определенные данные могут быть использованы некоторыми процедурами".

Идентификация таких терминов и лежащих в их основе концептов требует тщательного анализа типов объектов и отношений, которые могут существовать в темах предметной области. На этой основе в дальнейшем можно описать знания, охватывающие многие области образования. Анализ знаний, необходимый для создания подобных концептуальных представлений, является главной исследовательской проблемой.

В экспертных системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы обучения и анализа знаний, хранятся в базе знаний [Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф., 2002]. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих процесс обучения, и система с помощью базы знаний и машины вывода формулирует заключение о знаниях студента. При этом эвристики о знаниях преподавателя представляют собой правила вывода, позволяющие находить решения по известным фактам.

Одна из функций управления учебной деятельностью состоит в обеспечении возможности проведения индивидуальных процедур контроля и корректировки знаний по конкретным темам, что может повысить объективность контроля знаний студентов, уровень стандартизации требований к объему и качеству знаний и умений, обеспечить возможность проведения предварительного самоконтроля обучаемыми.

При формализации знаний их, как правило, структурируют по разделам и подразделам. Далее формулируют факты, которые должны быть усвоены студентами, и методики проверки правильности использования этих фактов. При управлении учебным процессом по обучению и оценке знаний студентов для каждого предмета уровень автоматизации должен выбираться индивидуально экспертом в конкретной области знаний и инженером по знаниям. В качестве эксперта может выступать преподаватель. Формальное алгоритмическое описание процесса работы с фактами может быть следующим:

выделяют задачи, решение которых является функциональной обязанностью обучаемого;

формулируют эти задачи в терминах предметной области;

строят цепочку действий, решающих эти задачи;

выполняют обратную задачу по интерпретации полученных результатов.

Необходимо отметить, что знания часто не имеют математически сформулированных и алгоритмически определенных выражений. Тогда проверка правильности использования факта значительно усложняется. Эксперту в конкретной области знаний необходимо сформулировать ход своих рассуждений.

Создание информационно-обучающей среды для моделирования регулярных языков

Под руководством авторов студентами направления ИВТ ТюмНГНГУ Скочиным А. и Савченковым Л. реализован вариант системы для обучения и проверки знаний по дисциплине "Теория формальных языкоа".

В настоящее время теория формальных языков и конечных автоматов является важнейшей частью ядра информатики. Центральным понятием этой научной дисциплины является понятие языка, которое в наиболее общем смысле можно определить как множество слов в некотором конечном алфавите. Очевидно, что далеко не каждый язык можно описать простым перечислением всех входящих в него слов, тем более что многие языки вообще являются бесконечными. Однако необходимо, чтобы описание языка имело конечный "объем". Известно два основных метода определения языков, удовлетворяющих этому требованию. Один из них состоит в использовании порождающей системы, называемой грамматикой. В этом случае цепочки языка строятся точно определенными способами согласно правилам грамматики. Второй метод описания языка основан на применении механизма распознавания и использует частичный алгоритм, который для произвольной входной цепочки остановится и ответит "да" после конечного числа шагов, если эта цепочка принадлежит языку. Часто такой алгоритм представляют в виде некоторого схематизированного устройства, называемого распознавателем.

Целью написания программы "Regular Language", реализующей ИОС, является построение компьютерной модели для изучения важного класса формальных языков - регулярных множеств, образующих фундамент современной теории автоматов. Реализовано три метода описания таких языков: праволинейные грамматики, детерминированные и недетерминированные конечные автоматы, регулярные выражения. Праволинейные грамматики определяют порождающий механизм описания регулярных множеств, конечные автоматы представляют собой простейшие распознаватели. Регулярные выражения нельзя в полной мере отнести ни к порождающим, ни к распознающим моделям задания языка. Они представляют собой структурные записи для описания некоторых шаблонов построения допустимых цепочек, что позволяет использовать их в качестве метода описания входного языка во многих системах, обрабатывающих различные последовательности символов.

Данная среда предназначена для автоматизации процессов разработки, анализа и преобразования различных моделей представления регулярных языков.

Среда может использоваться в учебных целях и служить эффективным наглядным пособием при изучении основ теории формальных языков с точки зрения более глубокого понимания основных принципов построения порождающих и распознающих моделей языка. Пользователь имеет возможность визуально наблюдать действие алгоритма распознавания конечных автоматов и механизма порождения в праволинейной грамматике.

Преподаватель может использовать эту среду для автоматической проверки правильности решения задачи построения конечного автомата (КА), его преобразования из одних моделей в другие: регулярное выражение в конечный автомат, любой конечный автомат в любой другой конечный автомат и минимизацию конечного автомата (в том числе по шагам).

Конечные автоматы являются моделью для многих компонентов аппаратного и программного обеспечения [Хопкрофт Дж. и др., 2002]. В связи с этим разрабатываемая программа может найти применение при проектировании и реализации разнообразных вычислительных систем, таких как:

программное обеспечение, используемое для разработки и проверки цифровых схем;

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--