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Creazione di un report come oggetto di database

Modi per creare un report

Generazione di un rapporto

Sistemi esperti e di apprendimento

Creazione di un report come oggetto di database

Un report è una rappresentazione formattata dei dati visualizzati su uno schermo, una stampa o un file. Consentono di estrarre le informazioni necessarie dal database e presentarle in una forma di facile comprensione, oltre a fornire ampie opportunità di generalizzazione e analisi dei dati.

Quando si stampano tabelle e query, le informazioni vengono visualizzate quasi nella forma in cui sono memorizzate. Spesso è necessario presentare i dati sotto forma di rapporti che hanno aspetto tradizionale e di facile lettura. Un report dettagliato include tutte le informazioni di una tabella o di una query, ma contiene intestazioni ed è impaginato con intestazioni e piè di pagina.

Struttura del report in modalità Progettazione

Microsoft Access visualizza i dati di una query o di una tabella in un report, aggiungendovi elementi di testo che ne semplificano la lettura.

Questi elementi includono:

Titolo. Questa sezione viene stampata solo nella parte superiore della prima pagina del report. Serve per visualizzare dati, come il testo del titolo del report, la data o la parte accertante del testo del documento, che dovrebbero essere stampati una volta all'inizio del report. Per aggiungere o rimuovere un'area del titolo per un report, selezionare il comando Titolo report / Annotazione dal menu Visualizza.

Intestazione di pagina. Utilizzato per visualizzare dati come intestazioni di colonna, date o numeri di pagina che vengono stampati nella parte superiore di ogni pagina del report. Per aggiungere o rimuovere un'intestazione, seleziona il comando Intestazione e piè di pagina dal menu Visualizza. Microsoft Access aggiunge intestazione e piè di pagina contemporaneamente. Per nascondere una delle intestazioni e dei piè di pagina, imposta la sua proprietà Height su 0.

L'area dati situata tra l'intestazione e il piè di pagina della pagina. Contiene il testo principale del rapporto. Questa sezione visualizza i dati stampati per ogni record nella tabella o query su cui si basa il report. Per posizionare i controlli nell'area dati, vengono utilizzati un elenco di campi e una barra degli strumenti. Per nascondere l'area dati, impostare la proprietà della sezione Altezza su 0.

piè di pagina. Questa sezione appare in fondo a ogni pagina. Utilizzato per visualizzare dati come totali, date o numeri di pagina stampati in fondo a ciascuna pagina del report.

Nota. Utilizzato per visualizzare dati come testo di conclusione, totali complessivi o firma, che devono essere stampati una volta alla fine del report. Sebbene la sezione Nota del report si trovi nella parte inferiore del report in visualizzazione Struttura, viene stampata sopra il piè di pagina nell'ultima pagina del report. Per aggiungere o rimuovere un'area di nota del report, selezionare il comando Titolo del report / Nota dal menu Visualizza. Microsoft Access aggiunge e rimuove contemporaneamente il titolo e le aree delle note del report.

Modi per creare un report

Puoi creare report in Microsoft Access in vari modi:

Costruttore

Procedura guidata di segnalazione

Report automatico: alla colonna

Rapporto automatico: nastro

Mago dei grafici

Adesivi postali

La procedura guidata consente di creare report con un raggruppamento di record ed è il modo più semplice creazione di report. Posiziona i campi selezionati nel report e offre sei stili di presentazione. Dopo aver completato la procedura guidata, il report risultante può essere finalizzato in modalità Progettazione. Utilizzando la funzione Report automatico, è possibile creare rapidamente report e quindi apportare alcune modifiche.

Per creare un Autoreport, devi fare quanto segue:

Nella finestra del database, fare clic sulla scheda Rapporti e quindi fare clic sul pulsante Nuovo. Viene visualizzata la finestra di dialogo Nuovo rapporto.

Selezionare la voce Report automatico: in colonna o Report automatico: nastro nell'elenco.

Nel campo dell'origine dati, fare clic sulla freccia e selezionare una tabella o una query come origine dati.

Fare clic sul pulsante OK.

La Creazione guidata report automatico crea un report automatico in una colonna o barra multifunzione (selezionabile dall'utente) e lo apre in modalità Anteprima, che consente di vedere come apparirà il report in formato stampato.

Modificare la scala di visualizzazione di un report

Per modificare la scala del display, usa un puntatore: una lente d'ingrandimento. Per visualizzare l'intera pagina, è necessario fare clic in un punto qualsiasi del report. Lo schermo visualizzerà una pagina di report in scala ridotta.

Fare nuovamente clic sul report per tornare alla visualizzazione ingrandita. In una visualizzazione ingrandita del rapporto, il punto su cui hai fatto clic sarà al centro dello schermo. Per scorrere le pagine del report utilizzare i pulsanti di navigazione in fondo alla finestra.

Stampa il resoconto

Per stampare un rapporto, procedi come segue:

Nel menu File, fare clic su Stampa.

Nell'area Stampa, fare clic sull'opzione Pagine.

Per stampare solo la prima pagina del report, inserire 1 nella casella da e 1 nella casella a.

Fare clic sul pulsante OK.

Prima di stampare un report, si consiglia di visualizzarlo in modalità Anteprima, per passare alla quale nel menu Visualizza selezionare Anteprima.

Se viene visualizzata una pagina vuota alla fine di un report durante la stampa, assicurarsi che l'altezza per le note del report sia impostata su 0. Se si stampano pagine intermedie vuote di un report, assicurarsi che la somma di Modulo o Larghezza report e I margini sinistro e destro non superano la larghezza della carta specificata nella finestra di dialogo Imposta pagina (menu File).

Quando si progettano i layout dei report, farsi guidare dalla seguente formula: larghezza del report + margine sinistro + margine destro<= ширина бумаги.

Per regolare le dimensioni del report, è necessario utilizzare le seguenti tecniche:

modificare il valore della larghezza del report;

ridurre la larghezza dei margini o modificare l'orientamento della pagina.

Generazione di un rapporto

1. Avviare il programma Microsoft Access. Aprire il database (ad esempio, il database di formazione del preside).

2. Creare un report automatico: nastro, utilizzando una tabella come origine dati (ad esempio, Studenti). Il report si apre in modalità Anteprima, che consente di vedere come apparirà il report una volta stampato.

3. Passare alla modalità Progettazione e modificare e formattare il report. Per passare dalla modalità Anteprima alla modalità Progettazione, è necessario fare clic su Chiudi nella barra degli strumenti della finestra dell'applicazione Access. Il report apparirà sullo schermo in modalità Progettazione.

La modifica:

1) rimuovere i campi codice studente nell'intestazione e nell'area dati;

2) spostare a sinistra tutti i campi dell'intestazione e dell'area dati.

3) Cambia la didascalia nel titolo della pagina

Nella sezione Titolo del rapporto, evidenziare Studenti.

Posiziona il puntatore del mouse a destra della parola Studenti in modo che il puntatore si trasformi in una barra verticale (cursore di input) e fai clic in quella posizione.

Immettere NTU "KhPI" e premere Invio.

4) Sposta la scritta. Nel piè di pagina, seleziona il campo = Now () e trascinalo nell'intestazione del report sotto il nome Studenti. La data verrà visualizzata sotto l'intestazione.

5) Sulla barra degli strumenti Report Designer, fare clic sul pulsante Anteprima per visualizzare il report.

Formattazione:

1) Evidenziare la voce Studenti di NTU "KhPI"

2) Modificare il carattere tipografico, lo stile del carattere, il colore del carattere e il colore di riempimento dello sfondo.

3) Sulla barra degli strumenti Report Designer, fare clic sul pulsante Anteprima per visualizzare il report.

Cambio di stile:

Per modificare lo stile, procedi come segue:

Sulla barra degli strumenti di Report Designer, fare clic sul pulsante Formattazione automatica per aprire la finestra di dialogo Formattazione automatica.

Nell'elenco Stili per il report - Oggetto Formattazione automatica, fare clic su Rigoroso, quindi su OK. Il report sarà formattato in stile Strict.

Passa alla modalità Anteprima. Il report verrà visualizzato nello stile che preferisci. D'ora in poi, tutti i report creati utilizzando la funzione Autoreport avranno lo stile Strict, a meno che non si specifichi uno stile diverso nella finestra Formattazione automatica.

Sistemi esperti e di apprendimento

I sistemi esperti sono una delle principali applicazioni dell'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale è una delle branche dell'informatica, che si occupa dei problemi di modellazione hardware e software di quei tipi di attività umana che sono considerati intelligenti.

I risultati della ricerca sull'intelligenza artificiale sono utilizzati in sistemi intelligenti in grado di risolvere problemi creativi appartenenti ad una specifica area disciplinare, la cui conoscenza è immagazzinata nella memoria (knowledge base) del sistema. I sistemi di intelligenza artificiale sono focalizzati sulla risoluzione di un'ampia classe di problemi, che includono i cosiddetti compiti parzialmente strutturati o non strutturati (compiti debolmente formalizzati o non formalizzati).

I sistemi informativi utilizzati per risolvere compiti parzialmente strutturati si dividono in due tipologie:

Generazione di report gestionali (esecuzione di elaborazioni dati: ricerca, ordinamento, filtraggio). La decisione viene presa sulla base delle informazioni contenute in questi rapporti.

Sistema esperto per la formazione È un sistema software che implementa la funzione di formazione basata sulle conoscenze di esperti.

Funzionalità EOS:

• Presentazione online dei corsi di formazione

• Modelli di tirocinanti

• Generazione di domande di sicurezza e dati per analizzare le risposte ad esse

• La capacità di costruire basi di conoscenza, abilità e abilità

I compiti del sistema esperto:

• fornire allo studente criteri chiari per il raggiungimento degli obiettivi formativi (sistema di controllo),

• aiutarlo a costruire un programma di allenamento individuale ottimale.

• salvare i risultati delle consultazioni precedenti.

• Sistema esperto per la risoluzione di problemi nell'area disciplinare studiata

• Sistema esperto per la diagnosi degli errori degli studenti

• Sistema esperto per la pianificazione del processo di gestione delle esercitazioni

1. Insegnamento

1. Insegnamento ... Creazione di un ambiente per l'acquisizione della conoscenza.

2. Formazione scolastica. Svolgere le funzioni di insegnante su presentazione del materiale, controllo della sua assimilazione e diagnosi degli errori

3. Monitoraggio e diagnostica ... Fornire domande di prova, valutare le risposte e identificare gli errori.

4. Allenamento ... Creazione di un ambiente che permetta di acquisire e consolidare le competenze e le capacità richieste.

Guscio esperto

Guscio esperto è destinato all'organizzazione della formazione in modalità "computer-studente". La formazione nell'ambito dell'ambiente informativo ed educativo di Chopin si svolge secondo un curriculum individuale e con un ritmo individuale. Il guscio esperto nell'ambiente svolge il ruolo di un consulente che, sulla base dei risultati reali dello studente registrati nel database dei risultati del test e dell'apprendimento, costruisce un piano di apprendimento e prende decisioni sul raggiungimento dello studente di un certo livello di conoscenza sull'argomento la zona. VIPES - guscio ibrido

VIPES è progettato per il networking. Questa shell è multiutente. Questo sistema utilizza un'interfaccia utente grafica. Gli specialisti della materia e gli insegnanti sono in grado di creare e modificare autonomamente le basi di conoscenza per la shell VIPES.

• Struttura di test

• Console di analisi dei dati

• La shell di un ES multiutente con un'interfaccia visiva

• Database di formazione e test

• File System di dati di test e corsi

• Guscio di apprendimento

• Modulo di servizio

Test dei dati iniziali

Test dei dati iniziali include la verifica delle informazioni fattuali che servono come base per l'esame.

Test logici della base di conoscenza risiede nella rilevazione di errori logici nel sistema produttivo che non dipendono dall'area disciplinare; regole saltate e sovrapposte; clausole non negoziabili e terminali (condizioni non negoziabili).

Test di concetto viene effettuato per verificare la struttura generale del sistema e tenere conto di tutti gli aspetti del problema che viene risolto in esso.

1. Facilità di risolvere il problema originale di costruire il sistema.

2. Possibilità di integrare il sistema di test durante l'uso.

3. Uno schema abbastanza semplice di uso pratico.

4. Attrattività per l'utente dovuta al tempo e allo sforzo spesi per verificare la conoscenza.

offrire diverse opzioni di risposta stimola indirettamente l'utente ad analizzare varie soluzioni, ad approfondire il compito.

Revisione del sistema esperto.

Uno dei modi per risolvere il problema dell'intensificazione del processo educativo è utilizzare le ultime tecnologie dell'informazione nella formazione e nello stage di giovani specialisti.

Per risolvere questo problema, è stato sviluppato un progetto per creare un sistema esperto di revisione che svolge le funzioni di un esperto - consulente e insegnante allo stesso tempo.

Un sistema esperto è un programma progettato per simulare l'intelligenza umana, l'esperienza e il processo cognitivo.

Con un sistema esperto basato su un approccio peer-reviewed, l'utente fornisce più dati, nonché la propria soluzione o piano d'azione.

Il sistema valuta il piano dell'utente e fornisce un'analisi critica.

La critica include alternative, spiegazioni, scuse, avvertimenti e informazioni aggiuntive da considerare.

Il sistema di peer review implementa due tipi di abilità:

• Il sistema può funzionare come un normale sistema esperto

• Il sistema può analizzare uno qualsiasi dei possibili piani proposti dall'utente, nel contesto dello scenario delle possibili azioni, e fare un'analisi critica pratica.

1. L'utente inserisce le informazioni relative all'attività in corso e presenta il proprio piano operativo o insieme di attività.

2. Un'analisi dei dati inseriti

3. l'utente ottiene il risultato desiderato.

4. se l'utente ha impostato il piano d'azione come sconosciuto, il sistema esperto sottoposto a revisione paritaria funzionerà come un normale sistema esperto ed emetterà il piano raccomandato dall'esperto.

Tutti i sistemi esperti svolgono funzioni diverse, ma perseguono un unico obiettivo: confrontare questo compito con le informazioni disponibili nel database ed eseguire la funzione svolta da questo sistema esperto.

• Che cos'è un sistema di apprendimento esperto?

• Quali sono i 3 aspetti del test dei sistemi esperti?

• Leggi anche: C2 Mostra tre esempi dell'esistenza di un sistema politico multipartitico nella Russia moderna. II. Sistemi, il cui sviluppo può essere rappresentato utilizzando lo Schema Universale dell'Evoluzione III. Requisiti per l'organizzazione di un sistema di gestione dei rifiuti sanitari Sistemi MES (Manufacturing Execution System) - sistemi di gestione della produzione (siamo meglio conosciuti come sistemi di controllo di processo) Caratteristiche e problemi del funzionamento del sistema di cambio della Repubblica di Bielorussia A. L'opposizione delle azioni logiche e illogiche come relazione iniziale del sistema sociale. La teoria dell'azione di Pareto e la teoria dell'azione di Weber

  Sistema espertoÈ un sistema informatico che utilizza le conoscenze di uno o più esperti, presentate in qualche forma formale, nonché la logica del processo decisionale da parte di un esperto umano in compiti difficili o non formalizzati.

  In una situazione difficile (mancanza di tempo, informazioni o esperienza), i sistemi esperti sono in grado di fornire consigli qualificati (consigli, suggerimenti) che aiutano uno specialista (nel nostro caso, un insegnante) a prendere una decisione informata. L'idea principale di questi sistemi è quella di utilizzare la conoscenza e l'esperienza di specialisti altamente qualificati in una determinata area disciplinare a specialisti meno qualificati nella stessa area disciplinare per risolvere i problemi che si presentano davanti a loro. Si noti che è consuetudine chiamare metodologi esperti come specialisti di alte qualifiche in pedagogia. Di solito i sistemi esperti vengono creati in aree tematiche ristrette.

  I sistemi esperti non sostituiscono uno specialista, ma sono il suo consigliere, un partner intellettuale. Un serio vantaggio del sistema esperto è che la quantità di informazioni memorizzate nel sistema è praticamente illimitata. Una volta entrati nella macchina, la conoscenza è salvata per sempre. Una persona, invece, ha una base di conoscenze limitata, e se i dati non vengono utilizzati per molto tempo, vengono dimenticati e persi per sempre. Dopo che sono state sviluppate le prime tecnologie di valutazione esperta e sono stati ottenuti i primi risultati seri con il loro aiuto, le possibilità del loro uso pratico sono state notevolmente esagerate. È necessario comprendere correttamente le reali possibilità del loro utilizzo. Naturalmente, non tutti i problemi esistenti possono essere risolti con l'aiuto di valutazioni di esperti. Sebbene l'uso corretto di tecnologie esperte in molti casi rimanga l'unico modo per preparare e prendere decisioni informate.

  I sistemi di formazione esperti sono in grado di imitare il lavoro di una persona, un esperto in una determinata area disciplinare. Ciò accade come segue: nella fase di creazione di un sistema, basato sulla conoscenza degli esperti in una determinata area disciplinare, si forma il modello di uno studente, quindi, nel processo di funzionamento del sistema, viene diagnosticata la conoscenza degli studenti, errori e le difficoltà nelle risposte sono risolte. I dati su conoscenze, abilità, errori, abilità di ogni studente vengono inseriti nella memoria del computer. Il sistema analizza i risultati delle attività educative di ogni studente, gruppo o più gruppi, individua le difficoltà e gli errori più comuni.

  
  
  

  I sistemi esperti includono quanto segue sottosistemi: base di conoscenza, meccanismo di output delle informazioni, interfaccia intelligente e sottosistema esplicativo. Consideriamo questi sottosistemi in modo più dettagliato.

  Base di conoscenza in questo caso, contiene una descrizione formale delle conoscenze degli esperti, presentata sotto forma di un insieme di fatti e regole.

  Motore di inferenza o risolutoreè un blocco che è un programma che implementa una catena di ragionamento in avanti o all'indietro come strategia generale per costruire un'inferenza. I sistemi formativi esperti possono essere utilizzati come mezzo per rappresentare la conoscenza, organizzando un dialogo tra un utente e un sistema che, su richiesta dell'utente, è in grado di presentare il corso del ragionamento quando risolve un particolare problema educativo in una forma accettabile per lo studente .

  attraverso interfaccia intelligente il sistema esperto pone domande all'utente e visualizza le conclusioni tratte, rappresentandole solitamente in forma simbolica.

  Il principale vantaggio dei sistemi esperti rispetto a un esperto umano è l'assenza di un approccio soggettivo, che può essere inerente ad alcuni esperti. Ciò si manifesta principalmente nella possibilità di utilizzo sistemi esplicativi fasi nel processo di risoluzione di un problema o di un esempio. Le tecnologie di valutazione esperta consentono di generare raccomandazioni per gli studenti e dati generalizzati per gli insegnanti. I dati ottenuti dal sistema consentiranno agli insegnanti di identificare quelle sezioni che gli studenti hanno scarsa padronanza, di studiare le cause di incomprensione del materiale didattico ed eliminarle.

  
  
  

  Nel campo dell'istruzione, tali sistemi possono essere utilizzati non solo per presentare materiale didattico, ma anche per controllare conoscenze, abilità, abilità, per accompagnare la soluzione di problemi a livello di tutor. In questo caso, il sistema esegue il controllo passo passo della correttezza della soluzione al problema. Nel caso del controllo di conoscenze, abilità, abilità, il sistema diagnostica il livello di padronanza del materiale didattico. Allo studente viene data la libertà di scegliere il ritmo di lavoro con il sistema e il percorso di apprendimento.

  Evidenziamo requisiti didattici di base per sistemi di formazione esperti.

  1. Tenendo conto non solo del livello di formazione (basso, medio, alto) e del livello di assimilazione (riconoscimento, algoritmico, euristico, creativo), ma anche delle caratteristiche psicologiche, delle preferenze personali dello studente. Ad esempio: la scelta della modalità di funzionamento, il ritmo di lavoro, il design dello schermo, le opzioni per l'interazione interattiva.

  2. Garantire la massima libertà nella scelta della risposta alle domande, nonché la possibilità di aiuto o consiglio.

  3. Realizzazione della possibilità di ottenere una spiegazione dell'opportunità di una determinata decisione, ottenere una spiegazione delle azioni del sistema, riproducendo la catena di regole utilizzate dal sistema. Il sistema deve registrare e memorizzare gli errori nel ragionamento dell'utente in modo che possa ritornarvi in ​​qualsiasi momento. Gli errori dovrebbero essere diagnosticati e l'assistenza dell'utente dovrebbe essere adeguata a questi errori.

  L'efficacia dell'utilizzo del sistema di formazione esperto dipende dai seguenti fattori.

  1. Esperienza di un esperto o di un gruppo di esperti, le cui conoscenze ed esperienze generalizzate costituiscono la base del lavoro del sistema.

  2. Capacità tecniche degli strumenti ICT utilizzati nel processo educativo.

  3. La qualità del software specifico.

  4. Il grado di attuazione pratica dell'apprendimento personalizzato basato sulla scelta degli interventi di apprendimento individuali.

  Sotto sistema di insegnamento intelligenteè consuetudine indicare un complesso di supporti organizzativi, metodologici, informativi, matematici e software. Tuttavia, questo concetto dovrebbe includere anche le componenti "umane" di questo sistema, ovvero lo studente e l'insegnante. A tal proposito, un sistema didattico intelligente deve essere considerato come un complesso sistema uomo-macchina operante nella modalità di interazione interattiva nello schema studente-sistema-docente. È consuetudine concentrare tali sistemi su un'area tematica specifica.

  I sistemi di apprendimento intelligenti sono costituiti da due parti: la parte principale, che include le informazioni educative (contenuto educativo) e la parte ausiliaria, che implementa il controllo intelligente del processo educativo.

  La struttura del sistema di insegnamento intelligente:

  La parte principale del programma è costituita dai seguenti moduli: informazione, modellazione, calcolo, controllo. La parte principale del sistema include tutti i tipi di informazioni educative: testo, tabelle, immagini, animazioni, videoclip. Il testo può contenere finestre attive che consentono all'utente di spostarsi più in profondità nello schermo, spostarsi lungo una traiettoria arbitraria da una sezione all'altra, concentrando la propria attenzione sulle informazioni necessarie e scegliere arbitrariamente la sequenza di familiarizzazione con le informazioni.

  Modulo informativo include un database e una base di conoscenza per scopi didattici. Il database contiene materiale didattico, informativo, di riferimento, un elenco di tirocinanti, progressi, ecc. Nel processo di creazione di una base di conoscenza, è possibile utilizzare l'intera gamma di capacità della tecnologia multimediale, ipermediale e delle telecomunicazioni.

  V simulatore contiene modelli informatici (imitazione del funzionamento del computer, visualizzazione della trasmissione di dati su reti di computer, ecc.). La modellazione al computer consente di visualizzare tutti i tipi di fenomeni e processi che non sono suscettibili di osservazione diretta. Lavorare con modelli informatici può ridurre significativamente i tempi per la preparazione e la conduzione di esperimenti complessi, evidenziare i più importanti, organizzare un'interessante ricerca scientifica. La possibilità di ripetizione ripetuta dell'esperimento consentirà agli studenti di acquisire le capacità di analizzare i risultati dell'esperimento, di formare la capacità di generalizzare i risultati ottenuti e di formulare conclusioni.Lo studente ha l'opportunità di studiare casi particolari, procedendo dal generale leggi, o, al contrario, in seguito allo studio dei particolari, stabiliscono una legge o una regolarità generale.

  Modulo di calcolo progettato per automatizzare vari calcoli.

  Modulo di controllo contiene domande, compiti, esercizi volti a controllare la conoscenza degli studenti.

  La parte ausiliaria garantisce il funzionamento "intelligente" del sistema. È qui che vengono posti lo schema della sequenza formativa, i meccanismi per adattare il sistema a uno specifico oggetto di apprendimento, i mezzi di analisi intellettuale del volume e della struttura della conoscenza necessari per organizzare e gestire il processo educativo. Inoltre, la parte ausiliaria comprende un sottosistema per il controllo intelligente dell'andamento del processo educativo, che implementa un dialogo interattivo tra l'utente e il sistema; un modulo di controllo e diagnostica che consente di calcolare e valutare i parametri dell'argomento dell'allenamento per determinare le influenze dell'allenamento, la strategia ottimale e la tattica dell'allenamento in ogni fase della lezione; effettuare un esame del livello di conoscenza, abilità, abilità, correttezza nella risoluzione di vari tipi di problemi, elaborazione statistica dei risultati del controllo, diagnostica degli errori. La reazione di controllo del sistema, di regola, è determinata dalle risposte dello studente alle domande di controllo. Un requisito naturale qui è ridurre al minimo la discrepanza tra la risposta dello studente e le informazioni che gli sono state trasmesse. Il sistema monitora i progressi degli studenti durante le fasi della lezione e visualizza queste informazioni sul computer dell'insegnante.

  L'insegnante lavora a stretto contatto con il sistema, riceve da esso informazioni sullo stato di avanzamento del processo di apprendimento, invia richieste e introduce modifiche al programma. Le modifiche possono essere apportate solo se il sistema è aperto, quindi deve essere presente un modulo di servizio. È questo modulo che consente all'insegnante di apportare le modifiche e le integrazioni necessarie al sistema. Ciascuno dei moduli è autonomo, quindi quando si apportano modifiche a uno dei moduli, il contenuto degli altri moduli della parte principale non cambia.

  Il sistema di insegnamento intelligente può essere utilizzato non solo in classe, ma anche durante il lavoro autonomo degli studenti, nel processo di attività di ricerca. Va notato che i sistemi di intelligenza artificiale sono caratterizzati dagli stessi svantaggi dei sistemi di formazione esperti associati alla difficoltà di attuazione pratica da parte del sistema di individualizzazione e differenziazione della formazione nella forma caratteristica della formazione individuale da parte di un insegnante di un particolare studente . Questa situazione è dovuta al fatto che l'intelligenza artificiale assomiglia solo vagamente ad alcune qualità umane e non può in alcun modo essere identificata con l'intelligenza umana.

  Evidenziamo i principali vantaggi dell'utilizzo di un sistema di insegnamento intelligente nella lezione.

  Insegnante: ottiene dati attendibili sui risultati di apprendimento di ogni singolo studente e della classe nel suo insieme. La credibilità è determinata dal fatto che il sistema corregge errori e difficoltà nelle risposte dello studente, individua le difficoltà e gli errori più comuni, accerta le ragioni delle azioni errate dello studente e invia al suo computer i commenti e le raccomandazioni appropriati; analizza le azioni dello studente, implementa un'ampia gamma di influenze didattiche, genera compiti a seconda del livello intellettuale di un particolare studente, il livello delle sue conoscenze, abilità, abilità, caratteristiche della sua motivazione, gestisce la distribuzione dei compiti, ecc.

  Alunno nella persona di un tale sistema riceve non solo un maestro, ma un assistente personale nello studio di una specifica disciplina.

  L'efficienza dei sistemi di allenamento intelligenti dipende dal rispetto di una serie di condizioni:

  Opportunità per l'accumulo e l'applicazione delle conoscenze sui risultati di apprendimento di ogni studente per la selezione delle influenze di apprendimento individuali e la gestione del processo di apprendimento per la formazione di conoscenze e abilità complesse;

  La validità dei criteri di valutazione del livello di conoscenze, abilità, abilità; il livello di formazione (basso, medio, alto) o il livello di padronanza del materiale (riconoscimento, algoritmico, euristico, creativo);

  Le possibilità di adattare il sistema a un cambiamento nello stato dello studente (lo studente apparteneva al livello medio, ma in questa lezione la sua conoscenza si avvicina a un livello alto o, al contrario, a un livello basso).

  L'introduzione di sistemi di insegnamento intelligenti nel processo educativo migliorerà la percezione emotiva delle informazioni educative; aumentare la motivazione all'apprendimento grazie alla possibilità di autocontrollo, un approccio individuale e differenziato ad ogni studente; sviluppare i processi dell'attività cognitiva; cercare e analizzare una varietà di informazioni; creare le condizioni per la formazione di competenze per l'acquisizione indipendente di conoscenze.

  I sistemi esperti sono una delle principali applicazioni dell'intelligenza artificiale. L'intelligenza artificiale è una delle branche dell'informatica, che si occupa dei problemi di modellazione hardware e software di quei tipi di attività umana che sono considerati intelligenti.

  I risultati della ricerca sull'intelligenza artificiale sono utilizzati in sistemi intelligenti in grado di risolvere problemi creativi appartenenti ad una specifica area disciplinare, la cui conoscenza è immagazzinata nella memoria (knowledge base) del sistema. I sistemi di intelligenza artificiale sono focalizzati sulla risoluzione di un'ampia classe di problemi, che includono i cosiddetti compiti parzialmente strutturati o non strutturati (compiti debolmente formalizzati o non formalizzati).

  I sistemi informativi utilizzati per risolvere compiti parzialmente strutturati si dividono in due tipologie:

  Generazione di report gestionali (esecuzione di elaborazioni dati: ricerca, ordinamento, filtraggio). La decisione viene presa sulla base delle informazioni contenute in questi rapporti.

  Sviluppo di possibili soluzioni alternative. Prendere una decisione si riduce alla scelta di una delle alternative proposte.

  I sistemi informativi che sviluppano alternative alle soluzioni possono essere modelli o esperti:

  I sistemi informativi sui modelli forniscono all'utente modelli (matematici, statistici, finanziari, ecc.) che aiutano a garantire lo sviluppo e la valutazione di soluzioni alternative.

  I sistemi informativi esperti assicurano lo sviluppo e la valutazione di possibili alternative da parte dell'utente attraverso la creazione di sistemi basati sulle conoscenze ottenute da specialisti - esperti.

  I sistemi esperti sono programmi per computer che accumulano le conoscenze di specialisti - esperti in aree tematiche specifiche, progettati per ottenere soluzioni accettabili nel processo di elaborazione delle informazioni. I sistemi esperti trasformano l'esperienza degli esperti in un particolare campo della conoscenza nella forma di regole euristiche e sono progettati per consigliare specialisti meno qualificati.

  È noto che la conoscenza esiste in due forme: esperienza collettiva, esperienza personale. Se l'area disciplinare è rappresentata dall'esperienza collettiva (ad esempio, matematica superiore), allora questa area disciplinare non necessita di sistemi esperti. Se nell'area disciplinare la maggior parte della conoscenza è l'esperienza personale di specialisti di alto livello e questa conoscenza è semi-strutturata, allora quest'area necessita di sistemi esperti. I moderni sistemi esperti sono ampiamente utilizzati in tutti i settori dell'economia.

  La base di conoscenza è il cuore del sistema esperto. Il passaggio dai dati alla conoscenza è una conseguenza dello sviluppo dei sistemi informativi. I database vengono utilizzati per archiviare i dati e le basi di conoscenza vengono utilizzate per archiviare le conoscenze. Il database, di norma, memorizza grandi quantità di dati a un costo relativamente basso, mentre le basi di conoscenza memorizzano array di informazioni di volume ridotto ma costosi.

  Una base di conoscenza è un corpo di conoscenza descritto utilizzando la forma scelta per la sua presentazione. Il riempimento della base di conoscenza è uno dei compiti più difficili, che è associato alla scelta delle conoscenze, alla loro formalizzazione e interpretazione.

  Il sistema esperto è composto da:

  una base di conoscenza (come parte della memoria di lavoro e della base di regole), progettata per memorizzare i fatti iniziali e intermedi nella memoria di lavoro (chiamata anche database) e archiviare modelli e regole per manipolare i modelli nella base di regole

  un risolutore di problemi (interprete) che implementa una sequenza di regole per risolvere un problema specifico sulla base di fatti e regole archiviate in database e basi di conoscenza

  il sottosistema esplicativo consente all'utente di ottenere risposte alla domanda: "Perché il sistema ha preso una tale decisione?"

  un sottosistema di acquisizione della conoscenza progettato sia per aggiungere nuove regole alla base di conoscenza sia per modificare le regole esistenti.

  interfaccia utente, un insieme di programmi che implementano un dialogo tra l'utente e il sistema nella fase di inserimento delle informazioni e di ottenimento dei risultati.

  I sistemi esperti differiscono dai tradizionali sistemi di elaborazione dati in quanto, di regola, utilizzano la rappresentazione simbolica, l'inferenza simbolica e la ricerca euristica di soluzioni. Per risolvere problemi poco formalizzati o non formalizzati, le reti neurali oi neurocomputer sono più promettenti.

  La base dei neurocomputer è costituita da reti neurali - connessioni parallele organizzate gerarchicamente di elementi adattativi - neuroni, che forniscono interazione con oggetti del mondo reale allo stesso modo del sistema nervoso biologico.

  Grande successo nell'utilizzo delle reti neurali è stato ottenuto nella creazione di sistemi esperti di autoapprendimento. La rete è impostata, ad es. insegnare, passando attraverso di essa tutte le soluzioni note e ottenendo le risposte richieste all'uscita. Il tuning consiste nella selezione dei parametri dei neuroni. Viene spesso utilizzato un programma di formazione specializzato che addestra la rete. Dopo l'addestramento, il sistema è pronto per l'uso.

  Se i suoi creatori mettono preliminarmente la conoscenza in un sistema esperto in una certa forma, allora nelle reti neurali anche gli sviluppatori non sanno come si forma la conoscenza nella sua struttura nel processo di apprendimento e autoapprendimento, ad es. la rete è una scatola nera.

  I neurocomputer, in quanto sistemi di intelligenza artificiale, sono molto promettenti e possono essere infinitamente migliorati nel loro sviluppo. Attualmente, i sistemi di intelligenza artificiale sotto forma di sistemi esperti e reti neurali sono ampiamente utilizzati per risolvere problemi finanziari ed economici.

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  Argomento1. EOS come componente della formazione intensiva di specialisti.

  Lezione 8. Sistemi di formazione esperti.

  Aree di applicazione dei sistemi esperti nella gestione.

  Il costo dei sistemi esperti.

  Sviluppo di sistemi esperti.

  Negli ultimi vent'anni, gli specialisti nel campo dei sistemi intelligenti hanno ricercato attivamente la creazione e l'uso di sistemi esperti destinati al settore dell'istruzione. È apparsa una nuova classe di sistemi esperti - sistemi di formazione esperti - la direzione più promettente per migliorare gli strumenti pedagogici del software verso la natura procedurale della conoscenza.

  Un sistema esperto è un insieme di software per computer che aiuta una persona a prendere decisioni informate. I sistemi esperti utilizzano le informazioni ottenute in anticipo dagli esperti, ovvero le persone che sono i migliori specialisti in qualsiasi campo.

  I sistemi esperti dovrebbero:

  • memorizzare le conoscenze su un'area tematica specifica (fatti, descrizioni di eventi e modelli);
  • essere in grado di comunicare con l'utente in un linguaggio naturale limitato (cioè porre domande e comprendere le risposte);
  • possedere un insieme di mezzi logici per derivare nuove conoscenze, identificare modelli, rilevare contraddizioni;
  • impostare un compito su richiesta, chiarire la sua formulazione e trovare una soluzione;
  • spiegare all'utente come è stata ottenuta la soluzione.

  È inoltre auspicabile che il sistema esperto sia in grado di:

  • comunicare tali informazioni che accrescono la fiducia dell'utente nel sistema esperto;
  • "Parla" di te, della tua stessa struttura

  Un sistema di formazione per esperti (EOS) è un programma che implementa un particolare obiettivo pedagogico basato sulla conoscenza di un esperto in una determinata area disciplinare, diagnosticando l'apprendimento e la gestione dell'insegnamento, nonché dimostrando il comportamento di esperti (specialisti in materia, metodologi, psicologi ). L'expertise di EOS risiede nella presenza in essa di conoscenze sui metodi di insegnamento, grazie alle quali aiuta gli insegnanti a insegnare e gli studenti a imparare.

  L'architettura del sistema di formazione degli esperti comprende due componenti principali: una base di conoscenza (archiviazione di unità di conoscenza) e uno strumento software per l'accesso e l'elaborazione della conoscenza, costituito da meccanismi per trarre conclusioni (soluzioni), acquisire conoscenze, spiegare i risultati ottenuti e un'interfaccia intelligente

  Lo scambio di dati tra lo studente e l'EOS viene eseguito da un programma di interfaccia intelligente che percepisce i messaggi dello studente e li converte nella forma di una rappresentazione della base di conoscenza e, al contrario, converte la rappresentazione interna del risultato dell'elaborazione nel formato dello studente e invia il messaggio al supporto richiesto. Il requisito più importante per organizzare un dialogo tra uno studente e EOS è la naturalezza, che non significa letteralmente la formulazione dei bisogni dello studente con frasi in linguaggio naturale. È importante che la sequenza di risoluzione del problema sia flessibile, corrisponda alle idee dello studente e sia condotta in termini professionali.

  
  
  

  La presenza di un sistema di spiegazioni sviluppato (SR) è estremamente importante per EOS che lavora nel campo dell'istruzione. Nel processo di apprendimento, tale EOS svolgerà non solo il ruolo attivo di un "insegnante", ma anche il ruolo di un libro di riferimento che aiuta lo studente a studiare i processi interni che si verificano nel sistema modellando l'area applicata. L'OS sviluppato è costituito da due componenti: attivo, che comprende un insieme di messaggi informativi rilasciati al tirocinante in itinere, a seconda del modo specifico di risolvere il problema, completamente determinato dal sistema; passivo (il componente principale di CO), focalizzato sulle azioni di inizializzazione dello studente.

  La componente attiva di CO è un commento dettagliato che accompagna le azioni ei risultati ottenuti dal sistema. La componente passiva della CO è un tipo di supporto informativo qualitativamente nuovo, inerente solo ai sistemi basati sulla conoscenza. Questo componente, oltre al sistema sviluppato di HELP, chiamato dal tirocinante, ha un sistema per spiegare i progressi nella risoluzione del problema. Il sistema di spiegazioni nell'EOS esistente è implementato in modi diversi. Può rappresentare: un insieme di certificati informativi sullo stato del sistema; descrizione completa o parziale del percorso percorso dal sistema lungo l'albero decisionale; un elenco di ipotesi da verificare (i motivi della loro formazione e i risultati della loro verifica); un elenco di obiettivi che regolano il funzionamento del sistema e le modalità per raggiungerli.

  Una caratteristica importante del CO sviluppato è l'uso del linguaggio naturale di comunicazione con lo studente in esso. L'uso diffuso di sistemi "menu" consente non solo di differenziare le informazioni, ma anche nell'EOS sviluppato di giudicare il livello di preparazione dello studente, formando il suo ritratto psicologico.

  Tuttavia, lo studente potrebbe non essere sempre interessato alla conclusione completa della soluzione, che contiene molti dettagli non necessari. In questo caso, il sistema dovrebbe essere in grado di selezionare solo i punti chiave della catena, tenendo conto della loro importanza e del livello di conoscenza dello studente. Per fare ciò, la base di conoscenza deve mantenere un modello di conoscenza e intenzioni del discente. Se lo studente continua a non capire la risposta ricevuta, allora il sistema dovrebbe, in un dialogo, basato sul modello supportato della conoscenza del problema, insegnargli questa o quella conoscenza, ad es. per rivelare più in dettaglio i singoli concetti e le dipendenze, anche se questi dettagli non sono stati utilizzati direttamente nell'output.

  Classificazione dei sistemi di formazione informatica

  I sussidi didattici informatici si dividono in:

  · Libri di testo informatici;

  • ambienti specifici del dominio;
  • laboratori di laboratorio;
  • simulatori;
  • sistemi di controllo della conoscenza;
  • libri di consultazione e banche dati per scopi didattici;
  • sistemi strumentali;
  • sistemi di formazione esperti.

  I sistemi di formazione automatizzata (AOS) sono complessi di software e hardware e strumenti educativi e metodologici che forniscono attività educative attive. AOC fornisce non solo l'insegnamento di conoscenze specifiche, ma anche la verifica delle risposte degli studenti, la possibilità di suggerimenti, il divertimento del materiale studiato, ecc.

  L'AM sono sistemi complessi uomo-macchina in cui una serie di discipline sono combinate in un tutt'uno: didattica (gli obiettivi, i contenuti, i modelli ei principi dell'insegnamento sono scientificamente fondati); psicologia (vengono prese in considerazione le caratteristiche del carattere e la costituzione mentale dello studente); modellazione, computer grafica, ecc.

  Il principale mezzo di interazione tra uno studente e AOC è dialogo... Il dialogo con il sistema formativo può essere controllato sia dallo studente stesso che dal sistema. Nel primo caso, lo studente stesso determina la modalità del suo lavoro con l'AM, scegliendo un metodo di studio del materiale che corrisponda alle sue capacità individuali. Nel secondo caso, il sistema sceglie la metodologia e il metodo di studio del materiale, presentando al tirocinante, in accordo con lo scenario, frame di materiale didattico e domande allo stesso. Lo studente inserisce le sue risposte nel sistema, che interpreta il loro significato per se stesso e invia un messaggio sulla natura della risposta. A seconda del grado di correttezza della risposta, o delle domande dello studente, il sistema organizza l'avvio di alcuni percorsi dello scenario di apprendimento, scegliendo una strategia di apprendimento e adattandosi al livello di conoscenza dello studente.

  Sistemi di formazione esperti (EOS). Implementano funzioni di formazione e contengono conoscenze da una certa area disciplinare piuttosto ristretta. EOS ha la capacità di spiegare la strategia e la tattica per risolvere il problema dell'area disciplinare studiata e fornire il controllo del livello di conoscenza, abilità e abilità con la diagnosi degli errori in base ai risultati dell'apprendimento.

  I database di apprendimento (UBD) e le basi di conoscenza dell'apprendimento (UBZ) si concentrano su una determinata area disciplinare. L'UBD consente di formare set di dati per un determinato compito educativo ed eseguire la selezione, l'ordinamento, l'analisi e l'elaborazione delle informazioni contenute in questi set. UBZ, di regola, contiene una descrizione dei concetti di base dell'area tematica, della strategia e della tattica per risolvere i problemi; una serie di esercizi proposti, esempi e problemi dell'area disciplinare, nonché un elenco di possibili errori degli studenti e informazioni per la loro correzione; un database contenente un elenco di tecniche metodologiche e forme organizzative della formazione.

  Sistemi multimediali. Consentono di implementare metodi e forme di insegnamento intensivo, aumentare la motivazione all'apprendimento attraverso l'uso di moderni mezzi di elaborazione delle informazioni audiovisive, aumentare il livello di percezione emotiva delle informazioni, formare la capacità di implementare varie forme di autonomia attività di elaborazione delle informazioni.

  I sistemi multimediali sono ampiamente utilizzati per studiare processi di varia natura sulla base della loro modellazione. Qui puoi rendere visivamente la vita delle particelle elementari del micromondo invisibile all'occhio ordinario quando studi la fisica, raccontare in modo figurato e chiaro di mondi astratti e n-dimensionali, spiegare chiaramente come funziona questo o quell'algoritmo, ecc. La capacità di simulare un vero processo a colori e con l'accompagnamento sonoro eleva l'apprendimento a un livello qualitativamente nuovo.

  Sistemi<Виртуальная реальность>... Sono utilizzati nella risoluzione di compiti costruttivi-grafici, artistici e di altro tipo in cui è necessario sviluppare la capacità di creare una struttura spaziale mentale di un oggetto in base alla sua rappresentazione grafica; quando si studia la stereometria e il disegno; in simulatori computerizzati di processi tecnologici, impianti nucleari, aviazione, trasporto marittimo e terrestre, dove senza tali dispositivi è fondamentalmente impossibile elaborare le capacità di interazione umana con meccanismi e fenomeni moderni altamente complessi e pericolosi.

  Reti di telecomunicazioni informatiche educative. Consentono di fornire l'apprendimento a distanza (DL) - apprendimento a distanza, quando l'insegnante e lo studente sono separati spazialmente e (o) nel tempo e il processo educativo viene svolto utilizzando le telecomunicazioni, principalmente basate su Internet. Allo stesso tempo, molte persone hanno l'opportunità di migliorare la propria istruzione a casa (ad esempio, adulti gravati da problemi di lavoro e familiari, giovani che vivono in aree rurali o piccole città). Una persona in qualsiasi momento della sua vita acquisisce l'opportunità di acquisire a distanza una nuova professione, migliorare le sue qualifiche e ampliare i suoi orizzonti, e in quasi tutti i centri scientifici o educativi del mondo.

  Nella pratica educativa vengono utilizzati tutti i principali tipi di telecomunicazioni informatiche: posta elettronica, bacheche elettroniche, teleconferenze e altre funzionalità Internet. Il DL prevede inoltre la fruizione autonoma dei corsi registrati su videodischi, cd, ecc. Le telecomunicazioni informatiche forniscono:

  • la capacità di accedere a varie fonti di informazioni attraverso il sistema Internet e lavorare con queste informazioni;
  • la possibilità di un feedback tempestivo durante un dialogo con un docente o con altri partecipanti al corso di formazione;
  • la possibilità di organizzare progetti di telecomunicazione congiunti, anche internazionali, teleconferenze, possibilità di confronto con qualsiasi partecipante a questo corso, docente, consulenti, possibilità di richiedere informazioni su qualsiasi tema di interesse tramite teleconferenza.
  • la capacità di implementare modalità di creatività a distanza, come la partecipazione a conferenze a distanza, a distanza<мозговой штурм>lavori creativi in ​​rete, analisi comparativa delle informazioni sul WWW, lavori di ricerca a distanza, progetti educativi collettivi, business games, laboratori, escursioni virtuali, ecc.

  Il lavoro congiunto incoraggia gli studenti a conoscere diversi punti di vista sul problema studiato, a cercare informazioni aggiuntive, a valutare i propri risultati.