Резюме по темата:
Съдържание
Създаване на отчет като обект на база данни
Методи за създаване на отчет
Създайте отчет
Експертни и обучаващи системи
Създаване на отчет като обект на база данни
Отчетът е форматирано представяне на данни, което се показва на екрана, отпечатано или във файл. Те ви позволяват да извлечете необходимата информация от базата данни и да я представите в лесна за разбиране форма, а също така предоставят широки възможности за обобщаване и анализ на данни.
При отпечатване на таблици и заявки информацията се показва практически във вида, в който се съхранява. Често има нужда от представяне на данни под формата на отчети, които имат традиционен види лесен за четене. Подробният отчет включва цялата информация от таблица или заявка, но съдържа заглавки и е разделен на страници с горни и долни колонтитули.
Структура на отчета в режим на проектиране
Microsoft Access показва данни от заявка или таблица в отчет, като добавя текстови елементи за по-лесно четене.
Тези елементи включват:
Заглавие. Този раздел се отпечатва само в горната част на първата страница на отчета. Използва се за извеждане на данни, като например текст на заглавието на отчета, дата или изложение на текст на документ, които трябва да бъдат отпечатани веднъж в началото на отчета. За да добавите или премахнете област за заглавие на отчет, изберете командата Заглавие/бележка на отчета от менюто Изглед.
Заглавка. Използва се за показване на данни като заглавия на колони, дати или номера на страници, отпечатани в горната част на всяка страница с отчет. За да добавите или премахнете горен колонтитул, изберете Горен и долен колонтитул от менюто Изглед. Microsoft Access добавя горен и долен колонтитул едновременно. За да скриете един от горните и долните колонтитули, трябва да зададете свойството Height на 0.
Областта с данни, разположена между горния и долния колонтитул на страницата. Съдържа основния текст на доклада. Този раздел показва данните, отпечатани за всеки от записите в таблицата или заявката, на които се основава отчетът. За да поставите контроли в областта с данни, използвайте списък с полета и лента с инструменти. За да скриете областта с данни, трябва да зададете свойството Height на раздела на 0.
Долен колонтитул. Този раздел се появява в долната част на всяка страница. Използва се за показване на данни като общи суми, дати или номера на страници, отпечатани в долната част на всяка страница с отчет.
Забележка. Използва се за извеждане на данни, като заключителен текст, общи суми или надпис, които трябва да бъдат отпечатани веднъж в края на отчета. Въпреки че разделът за бележки на отчета е в долната част на отчета в изглед за проектиране, той се отпечатва над долния колонтитул на последната страница на отчета. За да добавите или премахнете област за коментар на отчет, изберете командата Заглавие на отчета/Бележка към отчета от менюто Изглед. Microsoft Access едновременно добавя и премахва областите за заглавие и коментар на отчет.
Методи за създаване на отчет
Можете да създавате отчети в Microsoft Access по различни начини:
Конструктор
Съветник за отчети
Автоматичен отчет: към колона
Автоматичен отчет: лента
Съветник за диаграми
Пощенски етикети
Помощникът ви позволява да създавате отчети с групиране на записи и представя най-простият начинсъздаване на отчети. Той поставя избраните полета в отчета и предлага шест стила на отчета. След завършване на съветника, полученият отчет може да бъде модифициран в режим на проектиране. С помощта на функцията за автоматичен отчет можете бързо да създавате отчети и след това да правите някои промени в тях.
За да създадете автоматичен отчет, трябва да изпълните следните стъпки:
В прозореца на базата данни щракнете върху раздела Отчети и след това щракнете върху бутона Създаване. Появява се диалоговият прозорец Нов отчет.
Изберете Autoreport: колона или Autoreport: strip елемент в списъка.
В полето за източник на данни щракнете върху стрелката и изберете Таблица или Заявка като източник на данни.
Кликнете върху бутона OK.
Съветникът за автоматичен отчет създава автоматичен отчет в колона или лента (по избор на потребителя) и го отваря в режим на преглед, който ви позволява да видите как ще изглежда отчетът, когато бъде отпечатан.
Промяна на мащаба на показване на отчета
За да промените мащаба на дисплея, използвайте показалеца - лупа. За да видите цялата страница, трябва да щракнете където и да е в отчета. Страницата с отчета ще се покаже в намален мащаб.
Кликнете отново върху отчета, за да се върнете към по-голям изглед. В уголемения изглед на отчета точката, върху която сте щракнали, ще бъде в центъра на екрана. За да превъртате страниците с отчети, използвайте бутоните за навигация в долната част на прозореца.
Отпечатайте отчет
За да отпечатате отчет, направете следното:
В менюто Файл щракнете върху командата Печат.
В областта Печат щракнете върху опцията Страници.
За да отпечатате само първата страница на отчета, въведете 1 в полето От и 1 в полето До.
Кликнете върху бутона OK.
Преди да отпечатате отчет, препоръчително е да го видите в режим Преглед, за достъп до който трябва да изберете Преглед от менюто Преглед.
Ако печатате с празна страница в края на вашия отчет, уверете се, че настройката за височина за бележките към отчета е зададена на 0. Ако печатате с празни страници между тях, уверете се, че сумата от ширината на формуляра или отчета и ширината на лявото и дясното поле не надвишава ширината на листа хартия, зададена в диалоговия прозорец Настройка на страницата (меню Файл).
Когато проектирате оформления на отчет, използвайте следната формула: ширина на отчета + ляво поле + дясно поле<= ширина бумаги.
За да коригирате размера на отчета, трябва да използвате следните техники:
промяна на стойността на ширината на отчета;
Намалете ширината на полето или променете ориентацията на страницата.
Създайте отчет
1. Стартирайте Microsoft Access. Отворете базата данни (например образователната база данни "Dean's Office").
2. Създайте AutoReport: лента, като използвате таблица като източник на данни (например Студенти). Отчетът се отваря в режим Preview, който ви позволява да видите как ще изглежда отчетът, когато бъде отпечатан.
3. Превключете в режим на проектиране и редактирайте и форматирайте отчета. За да превключите от режим на визуализация към режим на проектиране, трябва да щракнете върху Затвори в лентата с инструменти на прозореца на Access. Отчетът ще се появи на екрана в режим на проектиране.
Редактиране:
1) премахнете полетата за код на ученик в областта за заглавка и данни;
2) преместете всички полета в заглавката и областта с данни вляво.
3) Променете текста в заглавието на страницата
В секцията Заглавие на отчета изберете Студенти.
Поставете показалеца на мишката отдясно на думата Ученици, така че показалецът да се промени във вертикална лента (курсора за въвеждане) и щракнете в тази позиция.
Въведете NTU "KhPI" и натиснете Enter.
4) Преместете надписа. В долния колонтитул изберете полето =Сега() и го плъзнете в горния колонтитул на отчета под името Ученици. Датата ще се покаже под заглавието.
5) В лентата с инструменти на дизайнера на отчети щракнете върху бутона Преглед, за да прегледате отчета.
Форматиране:
1) Изберете заглавието Студенти на NTU "KhPI"
2) Променете шрифта, стила и цвета на шрифта, както и цвета на запълването на фона.
3) В лентата с инструменти на дизайнера на отчети щракнете върху бутона Преглед, за да прегледате отчета.
Промяна на стила:
За да промените стила, направете следното:
В лентата с инструменти на дизайнера на отчети щракнете върху бутона AutoFormat, за да отворите диалоговия прозорец AutoFormat.
В списъка Отчет - Стилове на обекти за автоматично форматиране щракнете върху Строг и след това върху OK. Отчетът ще бъде форматиран в строг стил.
Превключва в режим на визуализация. Отчетът ще бъде показан в стила, който сте избрали. Отсега нататък всички отчети, създадени с помощта на функцията AutoReport, ще имат строг стил, докато не посочите различен стил в прозореца AutoFormat.
Експертни и обучаващи системи
Експертните системи са едно от основните приложения на изкуствения интелект. Изкуственият интелект е един от клоновете на компютърните науки, който се занимава с проблемите на хардуерното и софтуерното моделиране на онези видове човешки дейности, които се считат за интелектуални.
Резултатите от изследванията върху изкуствения интелект се използват в интелигентни системи, които са способни да решават творчески проблеми, принадлежащи към конкретна предметна област, знанията за които се съхраняват в паметта (базата от знания) на системата. Системите с изкуствен интелект са фокусирани върху решаването на голям клас проблеми, които включват така наречените частично структурирани или неструктурирани задачи (слабо формализируеми или неформализируеми задачи).
Информационните системи, използвани за решаване на полуструктурирани проблеми, се разделят на два вида:
Създаване на отчети за управление (извършване на обработка на данни: търсене, сортиране, филтриране). Решенията се вземат въз основа на информацията, съдържаща се в тези доклади.
Експертна система за обучение
е софтуерна система, която реализира функцията за обучение, базирана на експертни знания. Възможности на EOS: Мрежово представяне на курсове за обучение
Обучаеми модели
Генериране на защитни въпроси и данни за анализ на отговорите към тях
Възможност за увеличаване на базите от знания, умения и способности
Задачи на експертната система: предоставят на ученика ясни критерии за постигане на образователни цели (система за контрол),
помогнете му да изгради оптимален индивидуален тренировъчен график.
запишете резултатите от предишни консултации.
Експертна система за решаване на задачи от изучаваната предметна област
Експертна система за диагностика на ученически грешки
Експертна система за планиране на процеса на управление на ученията
1. Преподаване
Мрежово представяне на курсове за обучение
Обучаеми модели
Генериране на защитни въпроси и данни за анализ на отговорите към тях
Възможност за увеличаване на базите от знания, умения и способности
Задачи на експертната система: предоставят на ученика ясни критерии за постигане на образователни цели (система за контрол),
помогнете му да изгради оптимален индивидуален тренировъчен график.
запишете резултатите от предишни консултации.
Експертна система за решаване на задачи от изучаваната предметна област
Експертна система за диагностика на ученически грешки
Експертна система за планиране на процеса на управление на ученията
1. Преподаване
предоставят на ученика ясни критерии за постигане на образователни цели (система за контрол),
помогнете му да изгради оптимален индивидуален тренировъчен график.
запишете резултатите от предишни консултации.
Експертна система за решаване на задачи от изучаваната предметна област
Експертна система за диагностика на ученически грешки
Експертна система за планиране на процеса на управление на ученията
1. Преподаване
1. Преподаване . Създаване на среда за придобиване на знания.
2. образование. Изпълнение на функциите на учител при представяне на материала, наблюдение на неговото усвояване и диагностициране на грешки
3. Мониторинг и диагностика . Предоставяне на тестови въпроси, оценка на отговорите и идентифициране на грешки.
4. обучение . Създаване на среда, която ви позволява да придобиете и консолидирате необходимите умения и способности.
Експертна обвивка
Експертна обвивка
предназначени да организират обучение в режим „компютър-студент“. Обучението като част от информационно-образователната среда Шопен се провежда по индивидуална учебна програма и с индивидуално темпо. Експертната обвивка в средата играе ролята на съветник, който въз основа на реалните постижения на ученика, записани в базата данни с резултати от тестове и обучение, изгражда план за обучение и взема решения относно постигането на определено ниво на знания на ученика по предметната област . VIPES – хибридна черупка 
VIPES е проектиран да работи онлайн. Тази обвивка е многопотребителска. Тази система използва графичен потребителски интерфейс. Специалистите и учителите по предмети могат самостоятелно да създават и редактират бази от знания за обвивката VIPES.
Тествайте Shell
Конзола за анализ на данни
Многопотребителска ES обвивка с визуален интерфейс
База данни за обучение и тестване
Файлова система за данни от тестове и курсове за обучение
Learning Shell
Сервизен модул
Тестване на изходни данни
Тествайте Shell
Конзола за анализ на данни
Многопотребителска ES обвивка с визуален интерфейс
База данни за обучение и тестване
Файлова система за данни от тестове и курсове за обучение
Learning Shell
Сервизен модул
Тестване на изходни данни включва проверка на фактическата информация, която служи като основа за изследването.
Логическо тестване на базата от знания се състои в откриване на логически грешки в производствената система, които не зависят от предметната област; липсващи и припокриващи се правила; непоследователни и крайни клаузи (несъгласувани условия).
Тестване на концепцията
се извършва, за да се провери общата структура на системата и да се вземат предвид всички аспекти на проблема, който се решава. 
1. Простота на решаване на първоначалния проблем за изграждане на система.
2. Възможност за добавяне към системата за тестване по време на употреба.
3. Доста проста схема за практическа употреба.
4. Привлекателност за потребителя поради времето и усилията, изразходвани за проверка на знанията. 
предлагането на няколко варианта за отговор индиректно насърчава потребителя да анализира различни решения и да изследва задачата по-задълбочено.
Преглед на експертна система.
Един от начините за решаване на проблема с интензифицирането на образователния процес е използването на най-новите информационни технологии при обучението и стажа на младите специалисти.
За решаването на този проблем е разработен проект за създаване на рецензираща експертна система, която изпълнява функциите на експерт – консултант и преподавател едновременно.
Експертната система е програма, която е предназначена да симулира човешкия интелект, опит и процеса на познание.
С експертна система, базирана на подход за партньорска проверка, потребителят предоставя повече данни, както и свое собствено решение или курс на действие.
Системата оценява плана на потребителя и предоставя критичен анализ.
Критиката включва алтернативи, обяснения, обосновки, предупреждения и допълнителна информация за разглеждане. 
Рецензиращата експертна система прилага два вида способности: Системата може да функционира като конвенционална експертна система
Системата може да анализира всеки от възможните планове, предложени от потребителя в контекста на сценарий от възможни действия, и да изготви практически критичен анализ.
Системата може да функционира като конвенционална експертна система
Системата може да анализира всеки от възможните планове, предложени от потребителя в контекста на сценарий от възможни действия, и да изготви практически критичен анализ.
1. Потребителят въвежда информация относно текущото действие и изпраща своя оперативен план или набор от действия.
2. анализират се въведените данни
3. потребителят получава желания резултат.
4. Ако потребителят е задал плана за действие като неизвестен, преглеждащата експертна система ще функционира като обикновена експертна система и ще създаде план, препоръчан от експерта. 
Всички експертни системи изпълняват различни функции, но преследват една единствена цел - да сравнят дадена задача с наличната информация в базата данни и да изпълнят функцията, която изпълнява дадената експертна система.
Какво е експертна система за обучение?
Кои са 3-те аспекта на тестването на експертна система?
-
Прочетете също:- C2 Покажете с три примера съществуването на многопартийна политическа система в съвременна Русия.
- II. Системи, чието развитие може да бъде представено с помощта на Универсалната схема на еволюцията
- III. Изисквания за организиране на система за управление на медицински отпадъци
- MES системи (Manufacturing Execution System) - системи за управление на производството (по-известни у нас като системи за контрол на процесите)
- Характеристики и проблеми на функционирането на валутната система на Република Беларус
- А. Противопоставянето на логични и нелогични действия като изходна връзка на социалната система. Теория на действието на Парето и теория на действието на Вебер
Експертна системае компютърна система, която използва знанията на един или повече експерти, представени в някаква формална форма, както и логиката на вземане на решения от човешки експерт при трудни или неформални задачи.
В трудна ситуация (с липса на време, информация или опит) експертните системи са в състояние да предоставят квалифициран съвет (съвети, подсказки), който помага на специалист (в нашия случай учител) да вземе информирано решение. Основната идея на тези системи е да използват знанията и опита на висококвалифицирани специалисти в дадена предметна област към по-малко висококвалифицирани специалисти в същата предметна област при решаване на проблеми, които възникват пред тях. Нека отбележим, че опитните методисти обикновено се наричат висококвалифицирани специалисти по педагогика. Обикновено експертните системи се създават в тесни предметни области.
Експертните системи не заместват специалиста, а са негов съветник, интелектуален партньор. Сериозно предимство на експертната система е, че количеството информация, съхранявана в системата, е практически неограничено. Веднъж въведено в машината, знанието се съхранява завинаги. Човек има ограничена база от знания и ако данните не се използват дълго време, те се забравят и губят завинаги. След като бяха разработени първите технологии за експертна оценка и с тяхна помощ бяха получени първите сериозни резултати, възможностите за практическото им използване бяха силно преувеличени. Необходимо е правилно да се разберат реалните възможности за тяхното използване. Разбира се, не всички съществуващи проблеми могат да бъдат решени с помощта на експертни оценки. Въпреки че правилното използване на експертни технологии в много случаи остава единственият начин за подготовка и вземане на информирани решения.
Експертните системи за обучение са способни да симулират работата на човешки експерт в дадена предметна област. Това се случва по следния начин: на етапа на създаване на система, въз основа на знанията на експертите в дадена предметна област, се формира модел на ученика, след което в процеса на функциониране на системата се диагностицират знанията на студентите , грешките и затрудненията в отговорите се записват. В паметта на компютъра се въвеждат данни за знанията, уменията, грешките и способностите на всеки ученик. Системата анализира резултатите от учебната дейност на всеки ученик, група или няколко групи и идентифицира най-често срещаните трудности и грешки.
Експертните системи включват следното подсистеми: база знания, механизъм за извеждане на информация, интелигентен интерфейс и подсистема за обяснение. Нека разгледаме тези подсистеми по-подробно.
База знанияв този случай той съдържа формално описание на експертното знание, представено под формата на набор от факти и правила.
Машина за изводи или решаванее блок, който е програма, която прилага верига от разсъждения напред или назад като обща стратегия за конструиране на заключение. Експертните системи за обучение могат да се използват като средство за представяне на знания, организиране на диалог между потребителя и системата, което е в състояние, по желание на потребителя, да представи хода на разсъжденията при решаване на конкретен образователен проблем във форма, приемлива за студент.
С помощта на интелигентен интерфейсЕкспертната система задава въпроси на потребителя и показва направените заключения, като обикновено ги представя в символична форма.
Основното предимство на експертните системи пред човешкия експерт е липсата на субективен подход, който може да е присъщ на някои експерти. Това се проявява преди всичко във възможността за използване системи за обяснениенапредък в процеса на решаване на проблем или пример. Технологиите за експертно оценяване позволяват генерирането на препоръки за учениците и обобщени данни за учителите. Данните, получени от системата, ще позволят на учителите да идентифицират онези раздели, които учениците са усвоили зле, да проучат причините за неразбирането на учебния материал и да ги отстранят.
В сферата на образованието такива системи могат да се използват не само за представяне на учебен материал, но и за контрол на знания, способности, умения и за подпомагане на решаването на проблеми на ниво преподавател. В този случай системата извършва поетапно наблюдение на правилността на хода на решаване на проблема. В случай на мониторинг на знания, способности, умения, системата диагностицира нивото на овладяване на учебния материал. Дава се свобода на ученика да избира темпото на работа със системата и пътя на обучение.
Нека подчертаем основни дидактически изисквания към експертните системи за обучение.
1. Отчитане не само на нивото на обучение (ниско, средно, високо) и нивото на усвояване (разпознаване, алгоритмично, евристично, творческо), но и на психологическите характеристики и личните предпочитания на ученика. Например: избор на режим на работа, темп на работа, дизайн на екрана, опции за интерактивно взаимодействие.
2. Осигуряване на максимална свобода при избора на отговор на въпроси, както и възможност за помощ или подсказки.
3. Реализация на възможността за получаване на обяснение за целесъобразността на конкретно решение, получаване на обяснение на действията на системата и възпроизвеждане на веригата от правила, използвани от системата. Системата трябва да записва и запомня грешките в разсъжденията на потребителя, за да може той да се върне към тях по всяко време. Грешките трябва да бъдат диагностицирани и помощта за потребителя трябва да бъде адекватна на тези грешки.
Ефективността на използването на експертна система за обучение зависи от следните фактори.
1. Опитът на експерт или група експерти, чиито обобщени знания и опит формират основата за функционирането на системата.
2. Технически възможности на ИКТ средствата, използвани в учебния процес.
3. Качества на конкретния софтуер.
4. Степента на практическо прилагане на персонализираното обучение въз основа на избора на индивидуални учебни въздействия.
Под интелигентна система за обучениеобичайно е да се разбира комплекс от организационни, методически, информационни, математически и програмни средства. Тази концепция обаче трябва да включва и „човешките“ компоненти на тази система, а именно ученика и учителя. В тази връзка интелигентната система за обучение трябва да се разглежда като сложна система човек-машина, работеща в интерактивен режим в схемата ученик-система-учител. Обичайно е такива системи да се фокусират върху конкретна предметна област.
Интелигентните системи за обучение се състоят от две части: основна част, която включва образователна информация (образователно съдържание) и спомагателна част, която осъществява интелигентно управление на образователния процес.
Структура на интелигентната система за обучение:
Основната част на програмата се състои от следните модули: информационен, моделиращ, изчислителен, контролен. Основната част на системата включва различни видове образователна информация: текст, таблици, картинки, анимация, видео клипове. Текстът може да съдържа активни прозорци, които позволяват на потребителя да се движи по-дълбоко в екрана, да се движи по произволна траектория от един раздел към друг, като концентрира вниманието си върху необходимата информация и произволно избира последователността на запознаване с информацията.
Информационен модулвключва база данни и база от знания за образователни цели. Базата данни съдържа учебни, информационни, информационни и справочни материали, списък на студентите, академичното представяне и др. В процеса на създаване на база от знания е възможно да се използва пълният набор от възможности на мултимедийните, хипермедийните и телекомуникационните технологии.
IN симулаторсъдържа компютърни модели (симулация на работа на компютър, визуализация на предаване на данни по компютърни мрежи и др.). Компютърното моделиране ви позволява да визуализирате различни видове явления и процеси, които не могат да бъдат пряко наблюдавани. Работата с компютърни модели ви позволява значително да намалите времето за подготовка и провеждане на сложни експерименти, да подчертаете най-важните неща и да организирате интересни научни изследвания. Възможността за многократно повторение на експеримент ще позволи на учениците да придобият умения за анализиране на резултатите от експеримент, да развият способността да обобщават получените резултати и да формулират заключения. Ученикът има възможност да изучава конкретни случаи въз основа на общи закони, или , обратно, в резултат на изучаване на конкретни, установете общ закон или модел.
Модул за изчислениепредназначени за автоматизиране на различни изчисления.
Контролен модулсъдържа въпроси, задачи и упражнения за контрол на знанията на учениците.
Спомагателната част осигурява „интелигентната“ работа на системата. Тук се залага схемата на последователността на обучението, механизмите за адаптиране на системата към конкретен учебен обект и средствата за интелектуален анализ на обема и структурата на знанията, необходими за организиране и управление на учебния процес. Освен това спомагателната част включва подсистема за интелигентно управление на учебния процес, която осъществява интерактивен диалог между потребителя и системата; контролно-диагностичен модул, който ви позволява да изчислявате и оценявате параметрите на предмета на обучение, за да определите преподавателските влияния, оптималната стратегия и тактика на обучение на всеки етап от урока; извършване на проверка на нивото на знания, способности, умения, правилността на решаването на различни видове проблеми, статистическа обработка на резултатите от контрола и диагностика на грешки. Контролният отговор на системата, като правило, се определя от отговорите на ученика на контролни въпроси. Естественото изискване тук е да се сведе до минимум несъответствието между отговора на ученика и предадената му информация. Системата следи напредъка на учениците през етапите на урока и показва тази информация на компютъра на учителя.
Учителят работи в тясно сътрудничество със системата, получава информация от нея за хода на учебния процес, изпраща заявки и въвежда промени в програмата. Правенето на промени е възможно само ако системата е отворена, тогава трябва да има сервизен модул. Именно този модул позволява на учителя да направи необходимите промени и допълнения в системата. Всеки от модулите е автономен, следователно, когато се правят промени в един от модулите, съдържанието на останалите модули от основната част не се променя.
Интелигентна система за обучение може да се използва не само в уроци, но и по време на самостоятелна работа на учениците, в процеса на изследователска дейност. Трябва да се отбележи, че системите с изкуствен интелект се характеризират със същите недостатъци като експертните системи за обучение, свързани с трудността на практическото прилагане от системата за индивидуализация и диференциация на обучението във формата, която е типична за индивидуално обучение от учител на конкретен студент. Тази ситуация се дължи на факта, че изкуственият интелект само бегло наподобява някои човешки качества и по никакъв начин не може да бъде идентифициран с човешкия интелект.
Нека подчертаем основните предимства на използването на интелигентна система за обучение в класната стая.
Учител: получава достоверни данни за резултатите от учебната дейност на всеки отделен ученик и класа като цяло. Надеждността се определя от факта, че системата записва грешки и затруднения в отговорите на ученика, идентифицира най-често срещаните затруднения и грешки, посочва причините за грешните действия на ученика и изпраща подходящи коментари и препоръки към неговия компютър; анализира действията на ученика, прилага широк спектър от образователни интервенции, генерира задачи в зависимост от интелектуалното ниво на конкретен ученик, нивото на неговите знания, способности, умения, характеристики на неговата мотивация, управлява разпределението на задачите и др.
СтудентВ лицето на такава система той получава не просто учител, а личен асистент в изучаването на конкретна дисциплина.
Ефективността на интелигентните системи за обучение зависи от спазването на редица условия:
Възможности за натрупване и прилагане на знания за резултатите от обучението на всеки ученик за избор на индивидуални учебни влияния и управление на учебния процес за формиране на комплексни знания и умения;
Валидност на критериите за оценка на нивото на знания, умения, способности; ниво на обучение (ниско, средно, високо) или ниво на овладяване на материала (разпознаване, алгоритмично, евристично, творческо);
Възможност за адаптиране на системата към промените в състоянието на ученика (ученикът беше на средно ниво, но в този урок знанията му се доближаваха до високо или, обратно, ниско ниво).
Въвеждането на интелигентни системи за обучение в образователния процес ще подобри емоционалното възприемане на образователната информация; повишаване на мотивацията за учене чрез възможността за самоконтрол, индивидуален, диференциран подход към всеки ученик; развиват когнитивните процеси; търсене и анализ на различна информация; създават условия за формиране на умения за самостоятелно усвояване на знания.
Експертните системи са едно от основните приложения на изкуствения интелект. Изкуственият интелект е един от клоновете на компютърните науки, който се занимава с проблемите на хардуерното и софтуерното моделиране на онези видове човешки дейности, които се считат за интелектуални.
Резултатите от изследванията върху изкуствения интелект се използват в интелигентни системи, които са способни да решават творчески проблеми, принадлежащи към конкретна предметна област, знанията за които се съхраняват в паметта (базата от знания) на системата. Системите с изкуствен интелект са фокусирани върху решаването на голям клас проблеми, които включват така наречените частично структурирани или неструктурирани задачи (слабо формализируеми или неформализируеми задачи).
Информационните системи, използвани за решаване на полуструктурирани проблеми, се разделят на два вида:
Създаване на отчети за управление (извършване на обработка на данни: търсене, сортиране, филтриране). Вземането на решения се основава на информацията, съдържаща се в тези доклади.
Разработване на възможни алтернативи за решение. Вземането на решение се свежда до избора на една от предложените алтернативи.
Информационните системи, които разработват алтернативни решения, могат да бъдат моделни или експертни:
Моделните информационни системи предоставят на потребителя модели (математически, статистически, финансови и т.н.), които помагат да се осигури разработването и оценката на алтернативни решения.
Експертните информационни системи осигуряват разработването и оценката на възможни алтернативи от потребителя чрез създаване на системи, базирани на знания, получени от специализирани експерти.
Експертните системи са компютърни програми, които акумулират знанията на специалисти - експерти в конкретни предметни области, които са предназначени за получаване на приемливи решения в процеса на обработка на информация. Експертните системи трансформират опита на експертите във всяка конкретна област на знанието под формата на евристични правила и са предназначени за консултиране на по-малко квалифицирани специалисти.
Известно е, че знанието съществува в две форми: колективен опит и личен опит. Ако предметна област е представена от колективен опит (например висша математика), тогава тази предметна област не се нуждае от експертни системи. Ако в дадена предметна област по-голямата част от знанията са личният опит на специалисти от високо ниво и тези знания са слабо структурирани, тогава такава област се нуждае от експертни системи. Съвременните експертни системи са намерили широко приложение във всички сфери на икономиката.
Базата от знания е ядрото на експертната система. Преходът от данни към знания е следствие от развитието на информационните системи. Базите данни се използват за съхраняване на данни, а базите от знания се използват за съхраняване на знания. Базите данни, като правило, съхраняват големи количества данни с относително ниска цена, докато базите от знания съхраняват малки, но скъпи набори от информация.
Базата от знания е съвкупност от знания, описани чрез избраната форма на тяхното представяне. Попълването на базата от знания е една от най-трудните задачи, която е свързана с подбора на знания, тяхното формализиране и интерпретиране.
Експертната система се състои от:
база от знания (като част от работната памет и база от правила), предназначена за съхраняване на първоначални и междинни факти в работната памет (наричана още база данни) и съхраняване на модели и правила за манипулиране на модели в базата от правила
решаване на проблеми (интерпретатор), който осигурява прилагането на последователност от правила за решаване на конкретен проблем въз основа на факти и правила, съхранявани в бази данни и бази от знания
подсистемата за обяснение позволява на потребителя да получи отговори на въпроса: „Защо системата взе това решение?“
подсистема за придобиване на знания, предназначена както за добавяне на нови правила към базата знания, така и за модифициране на съществуващи правила.
потребителски интерфейс, набор от програми, които осъществяват диалога на потребителя със системата на етапа на въвеждане на информация и получаване на резултати.
Експертните системи се различават от традиционните системи за обработка на данни по това, че обикновено използват символно представяне, символен извод и евристично търсене на решения. За решаване на слабо формализируеми или неформализируеми проблеми невронните мрежи или неврокомпютрите са по-обещаващи.
Основата на неврокомпютрите се състои от невронни мрежи - йерархично организирани паралелни връзки на адаптивни елементи - неврони, които осигуряват взаимодействие с обекти от реалния свят по същия начин, както биологичната нервна система.
Големи успехи в използването на невронни мрежи са постигнати при създаването на самообучаващи се експертни системи. Мрежата е конфигурирана, т.е. обучава, като пропуска всички известни решения през него и постига необходимите отговори на изхода. Настройката се състои в избор на параметрите на невроните. Често те използват специализирана програма за обучение, която обучава мрежата. След обучение системата е готова за работа.
Ако в една експертна система нейните създатели предварително зареждат знания в определена форма, то в невронните мрежи е неизвестно дори за разработчиците как знанията се формират в нейната структура в процеса на обучение и самообучение, т.е. мрежата е „черна кутия“.
Неврокомпютрите, като системи с изкуствен интелект, са много обещаващи и могат безкрайно да се подобряват в своето развитие. В момента системите с изкуствен интелект под формата на експертни системи и невронни мрежи се използват широко за решаване на финансови и икономически проблеми.
"
Тема 1. EOS като компонент на интензивното обучение на специалисти.
Лекция 8. Експертни системи за обучение.
Области на приложение на експертните системи в управлението.
Цената на експертните системи.
Разработка на експертни системи.
През последните двадесет години специалисти в областта на интелигентните системи провеждат активни изследвания в областта на създаването и използването на експертни системи, предназначени за сферата на образованието. Възникна нов клас експертни системи - експертни системи за обучение - най-перспективното направление за усъвършенстване на софтуерните педагогически инструменти в посока на процедурните знания.
Експертната система е набор от компютърен софтуер, който помага на човек да взема информирани решения. Експертните системи използват информация, получена предварително от експерти – хора, които са най-добрите специалисти във всяка област.
Експертните системи трябва:
- съхраняват знания за конкретна предметна област (факти, описания на събития и модели);
- да можете да общувате с потребителя на ограничен естествен език (т.е. да задавате въпроси и да разбирате отговорите);
- притежават набор от логически инструменти за извличане на нови знания, идентифициране на модели и откриване на противоречия;
- поставяне на проблем при поискване, изясняване на неговата формулировка и намиране на решение;
- Обяснете на потребителя как е получено решението.
Също така е желателно експертната система да може:
- предоставят информация, която повишава доверието на потребителите в експертната система;
- „разкажете“ за себе си, за собствената си структура
Експертна система за обучение (ETS) е програма, която изпълнява една или друга педагогическа цел въз основа на знанията на експерт в определена предметна област, диагностика на обучението и управлението на обучението, както и демонстриране на поведението на експерти (специалисти по предмети, методисти, психолози ). Експертният опит на EOS се състои в познаването на методите на преподаване, благодарение на които помага на учителите да преподават и на учениците да учат.
Архитектурата на експертна система за обучение включва два основни компонента: база знания (хранилище от единици знания) и софтуерен инструмент за достъп и обработка на знания, състоящ се от механизми за извеждане на заключения (решения), придобиване на знания, обяснение на получените резултати, и интелигентен интерфейс.
Обменът на данни между ученика и EOS се извършва от програма за интелигентен интерфейс, която получава съобщенията на ученика и ги преобразува във форма за представяне на база знания и, обратно, превежда вътрешното представяне на резултата от обработката във формат на ученика и извежда съобщението до необходимата среда. Най-важното изискване за организиране на диалог между ученик и EOS е естествеността, което не означава буквално формулиране на нуждите на ученика в изречения на естествен език. Важно е последователността на решаване на проблема да е гъвкава, да съответства на представите на студента и да се провежда в професионален план.
Наличието на развита система от обяснения (СО) е изключително важно за EOS, работещи в сферата на образованието. По време на учебния процес такъв EOS ще играе не само активната роля на „учител“, но и ролята на справочник, помагайки на ученика да изучава вътрешните процеси, протичащи в системата, използвайки моделиране на областта на приложение. Разработената комуникационна система се състои от два компонента: активен, който включва набор от информационни съобщения, издавани на ученика в процеса на работа, в зависимост от конкретния път за решаване на проблема, напълно определен от системата; пасивен (основният компонент на SO), фокусиран върху инициализиращите действия на ученика.
Активният компонент на CO е подробен коментар, придружаващ действията и резултатите, получени от системата. Пасивният компонент на информационната поддръжка е качествено нов тип информационна поддръжка, присъща само на системите, базирани на знания. Този компонент, в допълнение към развитата система от HELPs, извикана от ученика, има системи за обяснение на напредъка на решаването на проблема. Системата от обяснения в съществуващите EOS се изпълнява по различни начини. То може да бъде: набор от информационни удостоверения за състоянието на системата; пълно или частично описание на пътя, изминат от системата по дървото на решенията; списък на проверяваните хипотези (основата за тяхното формиране и резултатите от тяхното тестване); списък от цели, които управляват работата на системата и начини за постигането им.
Важна характеристика на развитата комуникационна система е използването на естествен език за комуникация с обучаемия. Широкото използване на системите „меню“ позволява не само да се диференцира информацията, но и в развитите електронни системи да се прецени нивото на подготвеност на ученика, формиране на неговия психологически портрет.
Въпреки това, обучаемият може не винаги да се интересува от пълния изход на решението, което съдържа много ненужни подробности. В този случай системата трябва да може да избира само ключови точки от веригата, като взема предвид тяхната важност и нивото на знания на ученика. За да направите това, е необходимо да поддържате модел на знанията и намеренията на обучаемия в базата от знания. Ако ученикът продължава да не разбира получения отговор, тогава системата трябва в диалог, базиран на поддържания модел на проблемни знания, да го научи на определени фрагменти от знания, т.е. разкриват по-подробно отделни понятия и зависимости, дори ако тези подробности не са били директно използвани в заключението.
Класификация на компютърните системи за обучение
Компютърните учебни помагала се разделят на:
· компютърни учебници;
- домейн-специфични среди;
- лабораторни работилници;
- симулатори;
- системи за контрол на знанията;
- Справочници и бази данни за образователни цели;
- инструментални системи;
- експертни системи за обучение.
Автоматизираните системи за обучение (ATS) са комплекси от софтуерни, хардуерни, образователни и методически средства, които осигуряват активни учебни дейности. ATS осигурява не само преподаване на специфични знания, но и проверка на отговорите на учениците, предоставяне на съвети, правене на изучавания материал забавен и т.н.
AOS са сложни човеко-машинни системи, които обединяват редица дисциплини в едно: дидактика (целите, съдържанието, моделите и принципите на обучение са научно обосновани); психология (вземат се предвид чертите на характера и умствената структура на ученика); моделиране, компютърна графика и др.
Основното средство за взаимодействие между ученика и AOS е диалог. Диалогът с обучителната система може да се контролира както от обучаемия, така и от системата. В първия случай ученикът сам определя начина на работа с AOS, като избира метод за изучаване на материала, който съответства на неговите индивидуални способности. Във втория случай методът и методът на изучаване на материала се избират от системата, като на ученика се представят рамки от учебен материал и въпроси към тях в съответствие със сценария. Ученикът въвежда своите отговори в системата, която интерпретира значението им за себе си и издава съобщение за естеството на отговора. В зависимост от степента на правилност на отговора или от въпросите на ученика, системата организира стартирането на определени пътища от сценария на обучение, като избира стратегия за обучение и се адаптира към нивото на знания на ученика.
Експертни системи за обучение (ETS). Те изпълняват обучителни функции и съдържат знания от определена доста тясна предметна област. EOS имат способността да обясняват стратегията и тактиката за решаване на проблем в изучаваната предметна област и да осигуряват мониторинг на нивото на знания, умения и способности с диагностика на грешки въз основа на резултатите от обучението.
Образователни бази данни (UBD) и образователни бази данни (UBZ), фокусирани върху определена предметна област. UDB ви позволяват да създавате набори от данни за дадена образователна задача и да избирате, сортирате, анализирате и обработвате информацията, съдържаща се в тези набори. UBZ, като правило, съдържа описание на основните понятия на предметната област, стратегия и тактика за решаване на проблеми; набор от предложени упражнения, примери и задачи в предметната област, както и списък с възможни ученически грешки и информация за коригирането им; база данни, съдържаща списък с методически похвати и организационни форми на обучение.
Мултимедийни системи. Те ви позволяват да прилагате интензивни методи и форми на обучение, да повишавате мотивацията за учене чрез използване на съвременни средства за обработка на аудиовизуална информация, да повишавате нивото на емоционално възприемане на информация и да развивате способността за прилагане на различни форми на независими дейности за обработка на информация.
Мултимедийните системи се използват широко за изследване на процеси от различно естество въз основа на тяхното моделиране. Тук можете да направите видим живота на елементарни частици от микросвета, невидими за обикновеното око, когато изучавате физика, говорите образно и ясно за абстрактни и n-измерни светове, ясно обяснявате как работи този или онзи алгоритъм и т.н. Възможността да се симулира реален процес в цвят и със звук извежда обучението на съвсем ново ниво.
системи<Виртуальная реальность>. Те се използват при решаване на конструктивно-графични, художествени и други задачи, където е необходимо да се развие способността за създаване на умствена пространствена конструкция на определен обект въз основа на неговото графично представяне; при изучаване на стереометрия и рисуване; в компютъризирани симулатори на технологични процеси, ядрени инсталации, авиационен, морски и сухопътен транспорт, където без такива устройства е фундаментално невъзможно да се развият умения за взаимодействие на човека със съвременни изключително сложни и опасни механизми и явления.
Образователни компютърни телекомуникационни мрежи. Те позволяват дистанционно обучение (DL) - обучение от разстояние, когато учителят и ученикът са разделени пространствено и (или) във времето, а образователният процес се осъществява с помощта на телекомуникации, основно базирани на Интернет. Много хора в същото време имат възможност да подобрят образованието си у дома (например възрастни, обременени с бизнес и семейни грижи, млади хора, живеещи в селските райони или малките градове). Във всеки период от живота си човек има възможност дистанционно да придобие нова професия, да повиши квалификацията си и да разшири кръгозора си и в почти всеки научен или образователен център по света.
В образователната практика се използват всички основни видове компютърни телекомуникации: електронна поща, електронни табла за обяви, телеконференции и други възможности на Интернет. DL също така осигурява автономно използване на курсове, записани на видео дискове, компактдискове и др. Компютърните телекомуникации осигуряват:
- възможност за достъп до различни източници на информация чрез Интернет и работа с тази информация;
- възможността за бърза обратна връзка по време на диалог с учителя или с други участници в курса на обучение;
- възможността за организиране на съвместни телекомуникационни проекти, включително международни телеконференции, възможността за обмен на мнения с всеки участник в този курс, преподавател, консултанти, възможността за искане на информация по всеки въпрос от интерес чрез телеконференции.
- способността за прилагане на дистанционни методи за творчество, като участие в отдалечени конференции, дистанционно<мозговой штурм>мрежово творчество, сравнителен анализ на информация за WWW, дистанционни изследвания, колективни образователни проекти, бизнес игри, работилници, виртуални екскурзии и др.
Съвместната работа насърчава учениците да се запознаят с различни гледни точки по изучавания проблем, да търсят допълнителна информация и да оценяват собствените си резултати.
Какво е експертна система за обучение?
Кои са 3-те аспекта на тестването на експертна система?
Прочетете също:
|
Експертна системае компютърна система, която използва знанията на един или повече експерти, представени в някаква формална форма, както и логиката на вземане на решения от човешки експерт при трудни или неформални задачи.
В трудна ситуация (с липса на време, информация или опит) експертните системи са в състояние да предоставят квалифициран съвет (съвети, подсказки), който помага на специалист (в нашия случай учител) да вземе информирано решение. Основната идея на тези системи е да използват знанията и опита на висококвалифицирани специалисти в дадена предметна област към по-малко висококвалифицирани специалисти в същата предметна област при решаване на проблеми, които възникват пред тях. Нека отбележим, че опитните методисти обикновено се наричат висококвалифицирани специалисти по педагогика. Обикновено експертните системи се създават в тесни предметни области.
Експертните системи не заместват специалиста, а са негов съветник, интелектуален партньор. Сериозно предимство на експертната система е, че количеството информация, съхранявана в системата, е практически неограничено. Веднъж въведено в машината, знанието се съхранява завинаги. Човек има ограничена база от знания и ако данните не се използват дълго време, те се забравят и губят завинаги. След като бяха разработени първите технологии за експертна оценка и с тяхна помощ бяха получени първите сериозни резултати, възможностите за практическото им използване бяха силно преувеличени. Необходимо е правилно да се разберат реалните възможности за тяхното използване. Разбира се, не всички съществуващи проблеми могат да бъдат решени с помощта на експертни оценки. Въпреки че правилното използване на експертни технологии в много случаи остава единственият начин за подготовка и вземане на информирани решения.
Експертните системи за обучение са способни да симулират работата на човешки експерт в дадена предметна област. Това се случва по следния начин: на етапа на създаване на система, въз основа на знанията на експертите в дадена предметна област, се формира модел на ученика, след което в процеса на функциониране на системата се диагностицират знанията на студентите , грешките и затрудненията в отговорите се записват. В паметта на компютъра се въвеждат данни за знанията, уменията, грешките и способностите на всеки ученик. Системата анализира резултатите от учебната дейност на всеки ученик, група или няколко групи и идентифицира най-често срещаните трудности и грешки.
Експертните системи включват следното подсистеми: база знания, механизъм за извеждане на информация, интелигентен интерфейс и подсистема за обяснение. Нека разгледаме тези подсистеми по-подробно.
База знанияв този случай той съдържа формално описание на експертното знание, представено под формата на набор от факти и правила.
Машина за изводи или решаванее блок, който е програма, която прилага верига от разсъждения напред или назад като обща стратегия за конструиране на заключение. Експертните системи за обучение могат да се използват като средство за представяне на знания, организиране на диалог между потребителя и системата, което е в състояние, по желание на потребителя, да представи хода на разсъжденията при решаване на конкретен образователен проблем във форма, приемлива за студент.
С помощта на интелигентен интерфейсЕкспертната система задава въпроси на потребителя и показва направените заключения, като обикновено ги представя в символична форма.
Основното предимство на експертните системи пред човешкия експерт е липсата на субективен подход, който може да е присъщ на някои експерти. Това се проявява преди всичко във възможността за използване системи за обяснениенапредък в процеса на решаване на проблем или пример. Технологиите за експертно оценяване позволяват генерирането на препоръки за учениците и обобщени данни за учителите. Данните, получени от системата, ще позволят на учителите да идентифицират онези раздели, които учениците са усвоили зле, да проучат причините за неразбирането на учебния материал и да ги отстранят.
В сферата на образованието такива системи могат да се използват не само за представяне на учебен материал, но и за контрол на знания, способности, умения и за подпомагане на решаването на проблеми на ниво преподавател. В този случай системата извършва поетапно наблюдение на правилността на хода на решаване на проблема. В случай на мониторинг на знания, способности, умения, системата диагностицира нивото на овладяване на учебния материал. Дава се свобода на ученика да избира темпото на работа със системата и пътя на обучение.
Нека подчертаем основни дидактически изисквания към експертните системи за обучение.
1. Отчитане не само на нивото на обучение (ниско, средно, високо) и нивото на усвояване (разпознаване, алгоритмично, евристично, творческо), но и на психологическите характеристики и личните предпочитания на ученика. Например: избор на режим на работа, темп на работа, дизайн на екрана, опции за интерактивно взаимодействие.
2. Осигуряване на максимална свобода при избора на отговор на въпроси, както и възможност за помощ или подсказки.
3. Реализация на възможността за получаване на обяснение за целесъобразността на конкретно решение, получаване на обяснение на действията на системата и възпроизвеждане на веригата от правила, използвани от системата. Системата трябва да записва и запомня грешките в разсъжденията на потребителя, за да може той да се върне към тях по всяко време. Грешките трябва да бъдат диагностицирани и помощта за потребителя трябва да бъде адекватна на тези грешки.
Ефективността на използването на експертна система за обучение зависи от следните фактори.
1. Опитът на експерт или група експерти, чиито обобщени знания и опит формират основата за функционирането на системата.
2. Технически възможности на ИКТ средствата, използвани в учебния процес.
3. Качества на конкретния софтуер.
4. Степента на практическо прилагане на персонализираното обучение въз основа на избора на индивидуални учебни въздействия.
Под интелигентна система за обучениеобичайно е да се разбира комплекс от организационни, методически, информационни, математически и програмни средства. Тази концепция обаче трябва да включва и „човешките“ компоненти на тази система, а именно ученика и учителя. В тази връзка интелигентната система за обучение трябва да се разглежда като сложна система човек-машина, работеща в интерактивен режим в схемата ученик-система-учител. Обичайно е такива системи да се фокусират върху конкретна предметна област.
Интелигентните системи за обучение се състоят от две части: основна част, която включва образователна информация (образователно съдържание) и спомагателна част, която осъществява интелигентно управление на образователния процес.
Структура на интелигентната система за обучение:
Основната част на програмата се състои от следните модули: информационен, моделиращ, изчислителен, контролен. Основната част на системата включва различни видове образователна информация: текст, таблици, картинки, анимация, видео клипове. Текстът може да съдържа активни прозорци, които позволяват на потребителя да се движи по-дълбоко в екрана, да се движи по произволна траектория от един раздел към друг, като концентрира вниманието си върху необходимата информация и произволно избира последователността на запознаване с информацията.
Информационен модулвключва база данни и база от знания за образователни цели. Базата данни съдържа учебни, информационни, информационни и справочни материали, списък на студентите, академичното представяне и др. В процеса на създаване на база от знания е възможно да се използва пълният набор от възможности на мултимедийните, хипермедийните и телекомуникационните технологии.
IN симулаторсъдържа компютърни модели (симулация на работа на компютър, визуализация на предаване на данни по компютърни мрежи и др.). Компютърното моделиране ви позволява да визуализирате различни видове явления и процеси, които не могат да бъдат пряко наблюдавани. Работата с компютърни модели ви позволява значително да намалите времето за подготовка и провеждане на сложни експерименти, да подчертаете най-важните неща и да организирате интересни научни изследвания. Възможността за многократно повторение на експеримент ще позволи на учениците да придобият умения за анализиране на резултатите от експеримент, да развият способността да обобщават получените резултати и да формулират заключения. Ученикът има възможност да изучава конкретни случаи въз основа на общи закони, или , обратно, в резултат на изучаване на конкретни, установете общ закон или модел.
Модул за изчислениепредназначени за автоматизиране на различни изчисления.
Контролен модулсъдържа въпроси, задачи и упражнения за контрол на знанията на учениците.
Спомагателната част осигурява „интелигентната“ работа на системата. Тук се залага схемата на последователността на обучението, механизмите за адаптиране на системата към конкретен учебен обект и средствата за интелектуален анализ на обема и структурата на знанията, необходими за организиране и управление на учебния процес. Освен това спомагателната част включва подсистема за интелигентно управление на учебния процес, която осъществява интерактивен диалог между потребителя и системата; контролно-диагностичен модул, който ви позволява да изчислявате и оценявате параметрите на предмета на обучение, за да определите преподавателските влияния, оптималната стратегия и тактика на обучение на всеки етап от урока; извършване на проверка на нивото на знания, способности, умения, правилността на решаването на различни видове проблеми, статистическа обработка на резултатите от контрола и диагностика на грешки. Контролният отговор на системата, като правило, се определя от отговорите на ученика на контролни въпроси. Естественото изискване тук е да се сведе до минимум несъответствието между отговора на ученика и предадената му информация. Системата следи напредъка на учениците през етапите на урока и показва тази информация на компютъра на учителя.
Учителят работи в тясно сътрудничество със системата, получава информация от нея за хода на учебния процес, изпраща заявки и въвежда промени в програмата. Правенето на промени е възможно само ако системата е отворена, тогава трябва да има сервизен модул. Именно този модул позволява на учителя да направи необходимите промени и допълнения в системата. Всеки от модулите е автономен, следователно, когато се правят промени в един от модулите, съдържанието на останалите модули от основната част не се променя.
Интелигентна система за обучение може да се използва не само в уроци, но и по време на самостоятелна работа на учениците, в процеса на изследователска дейност. Трябва да се отбележи, че системите с изкуствен интелект се характеризират със същите недостатъци като експертните системи за обучение, свързани с трудността на практическото прилагане от системата за индивидуализация и диференциация на обучението във формата, която е типична за индивидуално обучение от учител на конкретен студент. Тази ситуация се дължи на факта, че изкуственият интелект само бегло наподобява някои човешки качества и по никакъв начин не може да бъде идентифициран с човешкия интелект.
Нека подчертаем основните предимства на използването на интелигентна система за обучение в класната стая.
Учител: получава достоверни данни за резултатите от учебната дейност на всеки отделен ученик и класа като цяло. Надеждността се определя от факта, че системата записва грешки и затруднения в отговорите на ученика, идентифицира най-често срещаните затруднения и грешки, посочва причините за грешните действия на ученика и изпраща подходящи коментари и препоръки към неговия компютър; анализира действията на ученика, прилага широк спектър от образователни интервенции, генерира задачи в зависимост от интелектуалното ниво на конкретен ученик, нивото на неговите знания, способности, умения, характеристики на неговата мотивация, управлява разпределението на задачите и др.
СтудентВ лицето на такава система той получава не просто учител, а личен асистент в изучаването на конкретна дисциплина.
Ефективността на интелигентните системи за обучение зависи от спазването на редица условия:
Възможности за натрупване и прилагане на знания за резултатите от обучението на всеки ученик за избор на индивидуални учебни влияния и управление на учебния процес за формиране на комплексни знания и умения;
Валидност на критериите за оценка на нивото на знания, умения, способности; ниво на обучение (ниско, средно, високо) или ниво на овладяване на материала (разпознаване, алгоритмично, евристично, творческо);
Възможност за адаптиране на системата към промените в състоянието на ученика (ученикът беше на средно ниво, но в този урок знанията му се доближаваха до високо или, обратно, ниско ниво).
Въвеждането на интелигентни системи за обучение в образователния процес ще подобри емоционалното възприемане на образователната информация; повишаване на мотивацията за учене чрез възможността за самоконтрол, индивидуален, диференциран подход към всеки ученик; развиват когнитивните процеси; търсене и анализ на различна информация; създават условия за формиране на умения за самостоятелно усвояване на знания.
Експертните системи са едно от основните приложения на изкуствения интелект. Изкуственият интелект е един от клоновете на компютърните науки, който се занимава с проблемите на хардуерното и софтуерното моделиране на онези видове човешки дейности, които се считат за интелектуални.
Резултатите от изследванията върху изкуствения интелект се използват в интелигентни системи, които са способни да решават творчески проблеми, принадлежащи към конкретна предметна област, знанията за които се съхраняват в паметта (базата от знания) на системата. Системите с изкуствен интелект са фокусирани върху решаването на голям клас проблеми, които включват така наречените частично структурирани или неструктурирани задачи (слабо формализируеми или неформализируеми задачи).
Информационните системи, използвани за решаване на полуструктурирани проблеми, се разделят на два вида:
Създаване на отчети за управление (извършване на обработка на данни: търсене, сортиране, филтриране). Вземането на решения се основава на информацията, съдържаща се в тези доклади.
Разработване на възможни алтернативи за решение. Вземането на решение се свежда до избора на една от предложените алтернативи.
Информационните системи, които разработват алтернативни решения, могат да бъдат моделни или експертни:
Моделните информационни системи предоставят на потребителя модели (математически, статистически, финансови и т.н.), които помагат да се осигури разработването и оценката на алтернативни решения.
Експертните информационни системи осигуряват разработването и оценката на възможни алтернативи от потребителя чрез създаване на системи, базирани на знания, получени от специализирани експерти.
Експертните системи са компютърни програми, които акумулират знанията на специалисти - експерти в конкретни предметни области, които са предназначени за получаване на приемливи решения в процеса на обработка на информация. Експертните системи трансформират опита на експертите във всяка конкретна област на знанието под формата на евристични правила и са предназначени за консултиране на по-малко квалифицирани специалисти.
Известно е, че знанието съществува в две форми: колективен опит и личен опит. Ако предметна област е представена от колективен опит (например висша математика), тогава тази предметна област не се нуждае от експертни системи. Ако в дадена предметна област по-голямата част от знанията са личният опит на специалисти от високо ниво и тези знания са слабо структурирани, тогава такава област се нуждае от експертни системи. Съвременните експертни системи са намерили широко приложение във всички сфери на икономиката.
Базата от знания е ядрото на експертната система. Преходът от данни към знания е следствие от развитието на информационните системи. Базите данни се използват за съхраняване на данни, а базите от знания се използват за съхраняване на знания. Базите данни, като правило, съхраняват големи количества данни с относително ниска цена, докато базите от знания съхраняват малки, но скъпи набори от информация.
Базата от знания е съвкупност от знания, описани чрез избраната форма на тяхното представяне. Попълването на базата от знания е една от най-трудните задачи, която е свързана с подбора на знания, тяхното формализиране и интерпретиране.
Експертната система се състои от:
база от знания (като част от работната памет и база от правила), предназначена за съхраняване на първоначални и междинни факти в работната памет (наричана още база данни) и съхраняване на модели и правила за манипулиране на модели в базата от правила
решаване на проблеми (интерпретатор), който осигурява прилагането на последователност от правила за решаване на конкретен проблем въз основа на факти и правила, съхранявани в бази данни и бази от знания
подсистемата за обяснение позволява на потребителя да получи отговори на въпроса: „Защо системата взе това решение?“
подсистема за придобиване на знания, предназначена както за добавяне на нови правила към базата знания, така и за модифициране на съществуващи правила.
потребителски интерфейс, набор от програми, които осъществяват диалога на потребителя със системата на етапа на въвеждане на информация и получаване на резултати.
Експертните системи се различават от традиционните системи за обработка на данни по това, че обикновено използват символно представяне, символен извод и евристично търсене на решения. За решаване на слабо формализируеми или неформализируеми проблеми невронните мрежи или неврокомпютрите са по-обещаващи.
Основата на неврокомпютрите се състои от невронни мрежи - йерархично организирани паралелни връзки на адаптивни елементи - неврони, които осигуряват взаимодействие с обекти от реалния свят по същия начин, както биологичната нервна система.
Големи успехи в използването на невронни мрежи са постигнати при създаването на самообучаващи се експертни системи. Мрежата е конфигурирана, т.е. обучава, като пропуска всички известни решения през него и постига необходимите отговори на изхода. Настройката се състои в избор на параметрите на невроните. Често те използват специализирана програма за обучение, която обучава мрежата. След обучение системата е готова за работа.
Ако в една експертна система нейните създатели предварително зареждат знания в определена форма, то в невронните мрежи е неизвестно дори за разработчиците как знанията се формират в нейната структура в процеса на обучение и самообучение, т.е. мрежата е „черна кутия“.
Неврокомпютрите, като системи с изкуствен интелект, са много обещаващи и могат безкрайно да се подобряват в своето развитие. В момента системите с изкуствен интелект под формата на експертни системи и невронни мрежи се използват широко за решаване на финансови и икономически проблеми.
| " |
Тема 1. EOS като компонент на интензивното обучение на специалисти.
Лекция 8. Експертни системи за обучение.
Области на приложение на експертните системи в управлението.
Цената на експертните системи.
Разработка на експертни системи.
През последните двадесет години специалисти в областта на интелигентните системи провеждат активни изследвания в областта на създаването и използването на експертни системи, предназначени за сферата на образованието. Възникна нов клас експертни системи - експертни системи за обучение - най-перспективното направление за усъвършенстване на софтуерните педагогически инструменти в посока на процедурните знания.
Експертната система е набор от компютърен софтуер, който помага на човек да взема информирани решения. Експертните системи използват информация, получена предварително от експерти – хора, които са най-добрите специалисти във всяка област.
Експертните системи трябва:
- съхраняват знания за конкретна предметна област (факти, описания на събития и модели);
- да можете да общувате с потребителя на ограничен естествен език (т.е. да задавате въпроси и да разбирате отговорите);
- притежават набор от логически инструменти за извличане на нови знания, идентифициране на модели и откриване на противоречия;
- поставяне на проблем при поискване, изясняване на неговата формулировка и намиране на решение;
- Обяснете на потребителя как е получено решението.
Също така е желателно експертната система да може:
- предоставят информация, която повишава доверието на потребителите в експертната система;
- „разкажете“ за себе си, за собствената си структура
Експертна система за обучение (ETS) е програма, която изпълнява една или друга педагогическа цел въз основа на знанията на експерт в определена предметна област, диагностика на обучението и управлението на обучението, както и демонстриране на поведението на експерти (специалисти по предмети, методисти, психолози ). Експертният опит на EOS се състои в познаването на методите на преподаване, благодарение на които помага на учителите да преподават и на учениците да учат.
Архитектурата на експертна система за обучение включва два основни компонента: база знания (хранилище от единици знания) и софтуерен инструмент за достъп и обработка на знания, състоящ се от механизми за извеждане на заключения (решения), придобиване на знания, обяснение на получените резултати, и интелигентен интерфейс.
Обменът на данни между ученика и EOS се извършва от програма за интелигентен интерфейс, която получава съобщенията на ученика и ги преобразува във форма за представяне на база знания и, обратно, превежда вътрешното представяне на резултата от обработката във формат на ученика и извежда съобщението до необходимата среда. Най-важното изискване за организиране на диалог между ученик и EOS е естествеността, което не означава буквално формулиране на нуждите на ученика в изречения на естествен език. Важно е последователността на решаване на проблема да е гъвкава, да съответства на представите на студента и да се провежда в професионален план.
Наличието на развита система от обяснения (СО) е изключително важно за EOS, работещи в сферата на образованието. По време на учебния процес такъв EOS ще играе не само активната роля на „учител“, но и ролята на справочник, помагайки на ученика да изучава вътрешните процеси, протичащи в системата, използвайки моделиране на областта на приложение. Разработената комуникационна система се състои от два компонента: активен, който включва набор от информационни съобщения, издавани на ученика в процеса на работа, в зависимост от конкретния път за решаване на проблема, напълно определен от системата; пасивен (основният компонент на SO), фокусиран върху инициализиращите действия на ученика.
Активният компонент на CO е подробен коментар, придружаващ действията и резултатите, получени от системата. Пасивният компонент на информационната поддръжка е качествено нов тип информационна поддръжка, присъща само на системите, базирани на знания. Този компонент, в допълнение към развитата система от HELPs, извикана от ученика, има системи за обяснение на напредъка на решаването на проблема. Системата от обяснения в съществуващите EOS се изпълнява по различни начини. То може да бъде: набор от информационни удостоверения за състоянието на системата; пълно или частично описание на пътя, изминат от системата по дървото на решенията; списък на проверяваните хипотези (основата за тяхното формиране и резултатите от тяхното тестване); списък от цели, които управляват работата на системата и начини за постигането им.
Важна характеристика на развитата комуникационна система е използването на естествен език за комуникация с обучаемия. Широкото използване на системите „меню“ позволява не само да се диференцира информацията, но и в развитите електронни системи да се прецени нивото на подготвеност на ученика, формиране на неговия психологически портрет.
Въпреки това, обучаемият може не винаги да се интересува от пълния изход на решението, което съдържа много ненужни подробности. В този случай системата трябва да може да избира само ключови точки от веригата, като взема предвид тяхната важност и нивото на знания на ученика. За да направите това, е необходимо да поддържате модел на знанията и намеренията на обучаемия в базата от знания. Ако ученикът продължава да не разбира получения отговор, тогава системата трябва в диалог, базиран на поддържания модел на проблемни знания, да го научи на определени фрагменти от знания, т.е. разкриват по-подробно отделни понятия и зависимости, дори ако тези подробности не са били директно използвани в заключението.
Класификация на компютърните системи за обучение
Компютърните учебни помагала се разделят на:
· компютърни учебници;
- домейн-специфични среди;
- лабораторни работилници;
- симулатори;
- системи за контрол на знанията;
- Справочници и бази данни за образователни цели;
- инструментални системи;
- експертни системи за обучение.
Автоматизираните системи за обучение (ATS) са комплекси от софтуерни, хардуерни, образователни и методически средства, които осигуряват активни учебни дейности. ATS осигурява не само преподаване на специфични знания, но и проверка на отговорите на учениците, предоставяне на съвети, правене на изучавания материал забавен и т.н.
AOS са сложни човеко-машинни системи, които обединяват редица дисциплини в едно: дидактика (целите, съдържанието, моделите и принципите на обучение са научно обосновани); психология (вземат се предвид чертите на характера и умствената структура на ученика); моделиране, компютърна графика и др.
Основното средство за взаимодействие между ученика и AOS е диалог. Диалогът с обучителната система може да се контролира както от обучаемия, така и от системата. В първия случай ученикът сам определя начина на работа с AOS, като избира метод за изучаване на материала, който съответства на неговите индивидуални способности. Във втория случай методът и методът на изучаване на материала се избират от системата, като на ученика се представят рамки от учебен материал и въпроси към тях в съответствие със сценария. Ученикът въвежда своите отговори в системата, която интерпретира значението им за себе си и издава съобщение за естеството на отговора. В зависимост от степента на правилност на отговора или от въпросите на ученика, системата организира стартирането на определени пътища от сценария на обучение, като избира стратегия за обучение и се адаптира към нивото на знания на ученика.
Експертни системи за обучение (ETS). Те изпълняват обучителни функции и съдържат знания от определена доста тясна предметна област. EOS имат способността да обясняват стратегията и тактиката за решаване на проблем в изучаваната предметна област и да осигуряват мониторинг на нивото на знания, умения и способности с диагностика на грешки въз основа на резултатите от обучението.
Образователни бази данни (UBD) и образователни бази данни (UBZ), фокусирани върху определена предметна област. UDB ви позволяват да създавате набори от данни за дадена образователна задача и да избирате, сортирате, анализирате и обработвате информацията, съдържаща се в тези набори. UBZ, като правило, съдържа описание на основните понятия на предметната област, стратегия и тактика за решаване на проблеми; набор от предложени упражнения, примери и задачи в предметната област, както и списък с възможни ученически грешки и информация за коригирането им; база данни, съдържаща списък с методически похвати и организационни форми на обучение.
Мултимедийни системи. Те ви позволяват да прилагате интензивни методи и форми на обучение, да повишавате мотивацията за учене чрез използване на съвременни средства за обработка на аудиовизуална информация, да повишавате нивото на емоционално възприемане на информация и да развивате способността за прилагане на различни форми на независими дейности за обработка на информация.
Мултимедийните системи се използват широко за изследване на процеси от различно естество въз основа на тяхното моделиране. Тук можете да направите видим живота на елементарни частици от микросвета, невидими за обикновеното око, когато изучавате физика, говорите образно и ясно за абстрактни и n-измерни светове, ясно обяснявате как работи този или онзи алгоритъм и т.н. Възможността да се симулира реален процес в цвят и със звук извежда обучението на съвсем ново ниво.
системи<Виртуальная реальность>. Те се използват при решаване на конструктивно-графични, художествени и други задачи, където е необходимо да се развие способността за създаване на умствена пространствена конструкция на определен обект въз основа на неговото графично представяне; при изучаване на стереометрия и рисуване; в компютъризирани симулатори на технологични процеси, ядрени инсталации, авиационен, морски и сухопътен транспорт, където без такива устройства е фундаментално невъзможно да се развият умения за взаимодействие на човека със съвременни изключително сложни и опасни механизми и явления.
Образователни компютърни телекомуникационни мрежи. Те позволяват дистанционно обучение (DL) - обучение от разстояние, когато учителят и ученикът са разделени пространствено и (или) във времето, а образователният процес се осъществява с помощта на телекомуникации, основно базирани на Интернет. Много хора в същото време имат възможност да подобрят образованието си у дома (например възрастни, обременени с бизнес и семейни грижи, млади хора, живеещи в селските райони или малките градове). Във всеки период от живота си човек има възможност дистанционно да придобие нова професия, да повиши квалификацията си и да разшири кръгозора си и в почти всеки научен или образователен център по света.
В образователната практика се използват всички основни видове компютърни телекомуникации: електронна поща, електронни табла за обяви, телеконференции и други възможности на Интернет. DL също така осигурява автономно използване на курсове, записани на видео дискове, компактдискове и др. Компютърните телекомуникации осигуряват:
- възможност за достъп до различни източници на информация чрез Интернет и работа с тази информация;
- възможността за бърза обратна връзка по време на диалог с учителя или с други участници в курса на обучение;
- възможността за организиране на съвместни телекомуникационни проекти, включително международни телеконференции, възможността за обмен на мнения с всеки участник в този курс, преподавател, консултанти, възможността за искане на информация по всеки въпрос от интерес чрез телеконференции.
- способността за прилагане на дистанционни методи за творчество, като участие в отдалечени конференции, дистанционно<мозговой штурм>мрежово творчество, сравнителен анализ на информация за WWW, дистанционни изследвания, колективни образователни проекти, бизнес игри, работилници, виртуални екскурзии и др.
Съвместната работа насърчава учениците да се запознаят с различни гледни точки по изучавания проблем, да търсят допълнителна информация и да оценяват собствените си резултати.
