Téma 2.3. Prezentačný softvér a základy kancelárskeho programovania

Téma 2.4.

2.4.11. Databáza školení s hlavným tlačidlom formulár "Training_students" - Stiahnuť

Systémy správy databáz a expertné systémy

2.4. Systémy správy databáz a expertné systémy

2.4.10. Expertné a vzdelávacie systémy

Expertné systémy sú jednou z hlavných aplikácií umelej inteligencie. Umelá inteligencia je jedným z odborov informatiky, ktorý sa zaoberá problémami hardvérového a softvérového modelovania tých typov ľudských činností, ktoré sa považujú za intelektuálne.

Výsledky výskumu umelej inteligencie sa využívajú v inteligentných systémov ah, ktoré sú schopné riešiť tvorivé problémy patriace do konkrétnej tematickej oblasti, o ktorej sú poznatky uložené v pamäti (vedomostnej báze) systému. Systémy umelej inteligencie sú zamerané na riešenie veľkej triedy problémov, medzi ktoré patria takzvané čiastočne štruktúrované alebo neštruktúrované úlohy (slabo formalizovateľné alebo neformalizovateľné úlohy).

Informačné systémy používané na riešenie pološtruktúrovaných problémov sú rozdelené do dvoch typov:

1. Vytváranie manažérskych reportov (vykonávanie spracovania dát: vyhľadávanie, triedenie, filtrovanie). Rozhodnutia sa prijímajú na základe informácií obsiahnutých v týchto správach.
2. Vypracovanie možných alternatív riešenia. Rozhodovanie spočíva vo výbere jednej z navrhovaných alternatív.

Informačné systémy, ktoré vyvíjajú alternatívy riešení, môžu byť modelové alebo expertné:

1. Modelové informačné systémy poskytujú užívateľovi modely (matematické, štatistické, finančné a pod.), ktoré pomáhajú zabezpečiť vypracovanie a vyhodnotenie alternatív riešení.
2. Expertné informačné systémy zabezpečujú vývoj a posudzovanie možných alternatív užívateľom prostredníctvom vytvárania systémov na základe poznatkov získaných od špecializovaných odborníkov.

Expertné systémy sú počítačové programy, ktoré akumulujú poznatky špecialistov - expertov v konkrétnych tematických oblastiach, ktoré sú určené na získanie prijateľných riešení v procese spracovania informácií. Expertné systémy transformujú skúsenosti expertov v akejkoľvek konkrétnej oblasti vedomostí do formy heuristických pravidiel a sú určené na konzultácie s menej kvalifikovanými odborníkmi.

Je známe, že poznanie existuje v dvoch formách: kolektívna skúsenosť a osobná skúsenosť. Ak je oblasť zastúpená kolektívnou skúsenosťou (napríklad vyššia matematika), potom túto oblasť nepotrebuje expertné systémy Oh. Ak je v predmetnej oblasti väčšina vedomostí osobná skúsenosť odborníkov na vysokej úrovni a tieto znalosti sú zle štruktúrované, potom takáto oblasť potrebuje expertné systémy. Moderné expertné systémy našli široké uplatnenie vo všetkých sférach ekonomiky.

Znalostná báza je jadrom expertného systému. Prechod od údajov k poznatkom je dôsledkom vývoja informačných systémov. Na ukladanie údajov sa používajú databázy a na ukladanie vedomostí sa používajú znalostné bázy. Databázy spravidla uchovávajú veľké množstvo údajov s relatívne nízkymi nákladmi, zatiaľ čo databázy znalostí uchovávajú malé, ale drahé súbory informácií.

Znalostná báza je súbor vedomostí popísaný pomocou zvolenej formy ich prezentácie. Napĺňanie vedomostnej bázy je jednou z najťažších úloh, ktorá je spojená s výberom poznatkov, ich formalizáciou a interpretáciou.

Expertný systém pozostáva z:

• báza znalostí (ako súčasť pracovnej pamäte a bázy pravidiel), určená na ukladanie počiatočných a prechodných faktov do pracovnej pamäte (nazýva sa aj databáza) a ukladanie modelov a pravidiel na manipuláciu s modelmi v báze pravidiel;
• riešiteľ problémov (interpret), ktorý zabezpečuje implementáciu postupnosti pravidiel riešenia konkrétneho problému na základe faktov a pravidiel uložených v databázach a znalostných bázach;
• vysvetľovací subsystém umožňuje užívateľovi získať odpovede na otázku: „Prečo systém urobil toto rozhodnutie?“;
• subsystém získavania znalostí navrhnutý tak, aby pridával nové pravidlá do bázy znalostí a upravoval existujúce pravidlá;
• používateľské rozhranie, súbor programov, ktoré implementujú dialóg používateľa so systémom vo fáze zadávania informácií a získavania výsledkov.

Expertné systémy sa líšia od tradičných systémov na spracovanie údajov v tom, že zvyčajne používajú symbolickú reprezentáciu, symbolickú inferenciu a heuristické hľadanie riešení. Na riešenie zle formalizovateľných alebo neformalizovateľných problémov sú perspektívnejšie neurónové siete alebo neuropočítače.

Základom neuropočítačov sú neurónové siete – hierarchicky usporiadané paralelné spojenia adaptívne prvky – neuróny, ktoré zabezpečujú interakciu s objektmi v reálnom svete rovnakým spôsobom ako biologický nervový systém.

Veľké úspechy vo využívaní neurónových sietí boli dosiahnuté pri vytváraní samoučiacich sa expertných systémov. Sieť je nakonfigurovaná, t.j. trénovať tak, že ním prejdete všetky známe riešenia a na výstupe dosiahnete požadované odpovede. Nastavenie pozostáva z výberu parametrov neurónov. Často používajú špecializovaný školiaci program, ktorý trénuje sieť. Po zaškolení je systém pripravený na prevádzku.

Ak v expertnom systéme jeho tvorcovia vopred načítajú znalosti v určitej forme, tak v neurónových sieťach je neznáme ani vývojárom, ako sa v procese učenia a samoučenia znalosti formujú v jeho štruktúre, t. sieť je „čierna skrinka“.

Neuropočítače ako systémy umelej inteligencie sú veľmi perspektívne a pri ich vývoji sa dajú donekonečna zdokonaľovať.

V súčasnosti sú systémy umelej inteligencie v podobe expertných systémov a neurónových sietí široko využívané pri riešení finančných a ekonomických problémov.

Expertný systém pre školenia je softvérový systém, ktorý implementuje funkciu učenia na základe odborných znalostí.

Schopnosti EOS:

• Sieťová prezentácia školiacich kurzov

• Modely žiakov

• Generovanie bezpečnostných otázok a údajov na analýzu odpovedí na ne

• Možnosť zvyšovania bázy znalostí, zručností a schopností

Úlohy expertného systému:

• poskytnúť študentovi jasné kritériá na dosiahnutie vzdelávacích cieľov (kontrolný systém),

• pomôcť mu zostaviť optimálny individuálny tréningový plán.

• uložiť výsledky predchádzajúcich konzultácií.

• Expertný systém riešenia problémov v preberanej oblasti

• Expertný systém na diagnostiku chýb žiakov

• Expertný systém pre plánovanie procesu riadenia cvičenia

1. Vyučovanie

1. Vyučovanie . Vytváranie prostredia na získavanie vedomostí.

2. Vzdelávanie. Vykonávanie funkcií učiteľa pri prezentovaní materiálu, sledovanie jeho asimilácie a diagnostikovanie chýb

3. Monitorovanie a diagnostika . Poskytovanie testovacích otázok, vyhodnocovanie odpovedí a identifikácia chýb.

4. Školenie . Vytvorenie prostredia, ktoré vám umožní získať a upevniť požadované zručnosti a schopnosti.

Expert Shell

Expert Shell určené na organizovanie školení v režime „počítač – študent“. Školenie ako súčasť Chopinovho informačného a vzdelávacieho prostredia prebieha podľa individuálneho učebného plánu a individuálnym tempom. Expertná škrupina v prostredí plní úlohu poradcu, ktorý na základe skutočných úspechov študenta zaznamenaných v databáze výsledkov testovania a tréningu zostavuje tréningový plán a rozhoduje o tom, aby študent dosiahol určitú úroveň vedomostí o danej oblasti. . VIPES – hybridná škrupina

VIPES je navrhnutý tak, aby fungoval online. Tento shell je viacužívateľský. Tento systém využíva grafické užívateľské rozhranie. Špecialisti na predmety a učitelia sú schopní samostatne vytvárať a upravovať bázy znalostí pre shell VIPES.

• Test Shell

• Konzola analýzy údajov

• Multi-user ES shell s vizuálnym rozhraním

• Školiaca a testovacia databáza

• Súborový systém pre dáta testov a tréningových kurzov

• Learning Shell

• Servisný modul

Testovanie počiatočných údajov

Testovanie počiatočných údajov zahŕňa overenie faktických informácií, ktoré slúžia ako základ pre preskúmanie.

Logické testovanie bázy znalostí spočíva v odhaľovaní logických chýb vo výrobnom systéme, ktoré nezávisia od predmetnej oblasti; chýbajúce a prekrývajúce sa pravidlá; nekonzistentné a koncové vety (nezhodné podmienky).

Testovanie konceptov sa vykonáva s cieľom skontrolovať všeobecnú štruktúru systému a zohľadniť všetky aspekty riešeného problému.

1. Jednoduchosť riešenia počiatočného problému budovania systému.

2. Možnosť pridania do testovacieho systému počas používania.

3. Dosť jednoduchý obvod praktické využitie.

4. Atraktivita pre používateľa vďaka času a námahe vynaloženej na testovanie vedomostí.

ponuka niekoľkých možností odpovedí nepriamo podnecuje používateľa analyzovať rôzne riešenia a hlbšie preskúmať úlohu.

Revízny expertný systém.

Jedným zo spôsobov riešenia problému zintenzívnenia vzdelávacieho procesu je využitie najnovších informačných technológií pri príprave a stáži mladých odborníkov.

Na vyriešenie tohto problému bol vypracovaný projekt vytvorenia recenzného expertného systému, ktorý plní funkcie odborníka – konzultanta a učiteľa zároveň.

Expertný systém je program, ktorý je určený na simuláciu ľudskej inteligencie, skúseností a procesu poznávania.

S expertným systémom založeným na prístupe peer-review používateľ poskytuje viac údajov, ako aj svoje vlastné riešenie alebo postup.

Systém vyhodnocuje plán užívateľa a poskytuje kritickú analýzu.

Kritika obsahuje alternatívy, vysvetlenia, odôvodnenia, varovania a ďalšie informácie, ktoré je potrebné zvážiť.

Revízny expertný systém implementuje dva typy schopností:

• Systém môže fungovať ako bežný expertný systém

• Systém dokáže analyzovať ktorýkoľvek z možných plánov navrhnutých používateľom v kontexte scenára možných akcií a vytvoriť praktickú kritickú analýzu.

1. Používateľ zadá informácie o aktuálnej akcii a odošle svoj operačný plán alebo súbor akcií.

2. zadané údaje sa analyzujú

3. používateľ dostane požadovaný výsledok.

4. Ak používateľ špecifikoval akčný plán ako neznámy, revízny expertný systém bude fungovať ako bežný expertný systém a vytvorí plán odporúčaný odborníkom.

Všetky expertné systémy plnia rôzne funkcie, no sledujú jeden jediný cieľ – porovnať danú úlohu s dostupnými informáciami v databáze a plniť funkciu, ktorú daný expertný systém plní.

• Čo je to systém odborného vzdelávania?

• Aké sú 3 aspekty testovania expertných systémov?

• Expertné systémy sú jednou z hlavných aplikácií umelej inteligencie. Umelá inteligencia je jedným z odborov informatiky, ktorý sa zaoberá problémami hardvérového a softvérového modelovania tých typov ľudských činností, ktoré sa považujú za intelektuálne.

  Výsledky výskumu umelej inteligencie sa využívajú v inteligentných systémoch, ktoré sú schopné riešiť kreatívne problémy patriace do konkrétnej tematickej oblasti, o ktorej sú poznatky uložené v pamäti (vedomostnej báze) systému. Systémy umelej inteligencie sú zamerané na riešenie veľkej triedy problémov, medzi ktoré patria takzvané čiastočne štruktúrované alebo neštruktúrované úlohy (slabo formalizovateľné alebo neformalizovateľné úlohy).

  Informačné systémy používané na riešenie pološtruktúrovaných problémov sú rozdelené do dvoch typov:

  Vytváranie manažérskych reportov (vykonávanie spracovania dát: vyhľadávanie, triedenie, filtrovanie). Rozhodnutia sa prijímajú na základe informácií obsiahnutých v týchto správach.

  Vypracovanie možných alternatív riešenia. Rozhodovanie spočíva vo výbere jednej z navrhovaných alternatív.

  Informačné systémy, ktoré vyvíjajú alternatívy riešení, môžu byť modelové alebo expertné:

  Modelové informačné systémy poskytujú užívateľovi modely (matematické, štatistické, finančné a pod.), ktoré pomáhajú zabezpečiť vypracovanie a vyhodnotenie alternatív riešení.

  Expertné informačné systémy zabezpečujú vývoj a posudzovanie možných alternatív užívateľom prostredníctvom vytvárania systémov na základe poznatkov získaných od špecializovaných odborníkov.

  Expertné systémy sú počítačové programy, ktoré akumulujú poznatky špecialistov - expertov v konkrétnych tematických oblastiach, ktoré sú určené na získanie prijateľných riešení v procese spracovania informácií. Expertné systémy transformujú skúsenosti expertov v akejkoľvek konkrétnej oblasti vedomostí do formy heuristických pravidiel a sú určené na konzultácie s menej kvalifikovanými odborníkmi.

  Je známe, že poznanie existuje v dvoch formách: kolektívna skúsenosť a osobná skúsenosť. Ak je oblasť reprezentovaná kolektívnou skúsenosťou (napríklad vyššia matematika), potom táto oblasť nepotrebuje expertné systémy. Ak v niektorej oblasti je väčšina znalostí osobnou skúsenosťou odborníkov na vysokej úrovni a tieto znalosti sú slabo štruktúrované, potom takáto oblasť potrebuje expertné systémy. Moderné expertné systémy našli široké uplatnenie vo všetkých sférach ekonomiky.

  Znalostná báza je jadrom expertného systému. Prechod od údajov k poznatkom je dôsledkom rozvoja informačných systémov. Na ukladanie údajov sa používajú databázy a na ukladanie vedomostí sa používajú znalostné bázy. Databázy spravidla uchovávajú veľké množstvo údajov s relatívne nízkymi nákladmi, zatiaľ čo databázy znalostí uchovávajú malé, ale drahé súbory informácií.

  Znalostná báza je súbor vedomostí popísaný pomocou zvolenej formy ich prezentácie. Napĺňanie vedomostnej bázy je jednou z najťažších úloh, ktorá je spojená s výberom poznatkov, ich formalizáciou a interpretáciou.

  Expertný systém pozostáva z:

  báza znalostí (ako súčasť pracovnej pamäte a bázy pravidiel), určená na ukladanie počiatočných a prechodných faktov v pracovnej pamäti (nazývaná aj databáza) a ukladanie modelov a pravidiel na manipuláciu s modelmi v báze pravidiel

  problémový riešič (interpret), ktorý zabezpečuje implementáciu postupnosti pravidiel pre riešenie konkrétneho problému na základe faktov a pravidiel uložených v databázach a znalostných bázach

  vysvetľovací subsystém umožňuje užívateľovi získať odpovede na otázku: „Prečo systém urobil toto rozhodnutie?

  subsystém získavania znalostí určený na pridávanie nových pravidiel do bázy znalostí a na úpravu existujúcich pravidiel.

  používateľské rozhranie, súbor programov, ktoré implementujú dialóg používateľa so systémom vo fáze zadávania informácií a získavania výsledkov.

  Expertné systémy sa líšia od tradičných systémov na spracovanie údajov v tom, že zvyčajne používajú symbolickú reprezentáciu, symbolickú inferenciu a heuristické hľadanie riešení. Na riešenie zle formalizovateľných alebo neformalizovateľných problémov sú perspektívnejšie neurónové siete alebo neuropočítače.

  Základ neuropočítačov tvoria neurónové siete - hierarchické organizované paralelné spojenia adaptívnych prvkov - neurónov, ktoré zabezpečujú interakciu s objektmi reálneho sveta rovnako ako biologický nervový systém.

  Veľké úspechy vo využívaní neurónových sietí boli dosiahnuté pri vytváraní samoučiacich sa expertných systémov. Sieť je nakonfigurovaná, t.j. trénovať tak, že ním prejdete všetky známe riešenia a na výstupe dosiahnete požadované odpovede. Nastavenie pozostáva z výberu parametrov neurónov. Často používajú špecializovaný školiaci program, ktorý trénuje sieť. Po zaškolení je systém pripravený na prevádzku.

  Ak v expertnom systéme jeho tvorcovia vopred načítajú znalosti v určitej forme, tak v neurónových sieťach je neznáme ani vývojárom, ako sa v procese učenia a samoučenia znalosti formujú v jeho štruktúre, t. sieť je „čierna skrinka“.

  Neuropočítače ako systémy umelej inteligencie sú veľmi perspektívne a pri ich vývoji sa dajú donekonečna zdokonaľovať. V súčasnosti sú systémy umelej inteligencie v podobe expertných systémov a neurónových sietí široko využívané pri riešení finančných a ekonomických problémov.

  "

  Prečítajte si tiež: C2 Ukážte na troch príkladoch existenciu politického systému viacerých strán v modernom Rusku. II. Systémy, ktorých vývoj možno znázorniť pomocou Univerzálnej schémy evolúcie III. Požiadavky na organizáciu systému nakladania s medicínskym odpadom Systémy MES (Manufacturing Execution System) - systémy riadenia výroby (u nás známejšie ako systémy riadenia procesov) Vlastnosti a problémy fungovania menového systému Bieloruskej republiky A. Opozícia logického a nelogického konania ako východiskový vzťah sociálneho systému. Paretova teória konania a Weberova teória konania

  Expertný systém je počítačový systém, ktorý využíva poznatky jedného alebo viacerých odborníkov, prezentované v nejakej formálnej forme, ako aj logiku rozhodovania ľudského odborníka v náročných alebo neformalizovateľných úlohách.

  V zložitej situácii (nedostatok času, informácií či skúseností) sú expertné systémy schopné poskytnúť kvalifikované rady (rady, rady), ktoré pomôžu odborníkovi (v našom prípade učiteľovi) urobiť informované rozhodnutie. Hlavnou myšlienkou týchto systémov je využiť znalosti a skúsenosti vysokokvalifikovaných odborníkov v danej oblasti s menej kvalifikovanými odborníkmi v tej istej oblasti pri riešení problémov, ktoré sa pred nimi vyskytnú. Pripomeňme, že skúsení metodici sa zvyčajne nazývajú vysokokvalifikovaní odborníci v pedagogike. Expertné systémy sa zvyčajne vytvárajú v úzkych tematických oblastiach.

  Expertné systémy nenahrádzajú špecialistu, ale sú jeho poradcom, intelektuálnym partnerom. Závažnou výhodou expertného systému je, že množstvo informácií uložených v systéme je prakticky neobmedzené. Po vložení do stroja sa znalosti navždy uložia. Osoba má obmedzenú vedomostnú základňu a ak údaje na dlhú dobu sa nepoužívajú, sú zabudnuté a navždy stratené. Po tom, čo boli vyvinuté prvé technológie odborného posudzovania a s ich pomocou boli dosiahnuté prvé seriózne výsledky, boli možnosti ich praktického využitia značne zveličené. Je potrebné správne pochopiť reálne možnosti ich využitia. Samozrejme, nie všetky existujúce problémy sa dajú vyriešiť pomocou odborných posudkov. Aj keď správne používanie expertných technológií v mnohých prípadoch zostáva jediným spôsobom prípravy a prijímania informovaných rozhodnutí.

  Expertné vzdelávacie systémy sú schopné simulovať prácu ľudského experta v danej tematickej oblasti. Deje sa tak nasledovne: vo fáze tvorby systému sa na základe poznatkov odborníkov v danej tematickej oblasti vytvorí model študenta, následne počas fungovania systému sa diagnostikujú znalosti študentov, chyby a zaznamenávajú sa ťažkosti v odpovediach. Údaje o vedomostiach, zručnostiach, chybách a schopnostiach každého študenta sa vkladajú do pamäte počítača. Systém analyzuje výsledky vzdelávacích aktivít každého žiaka, skupiny alebo viacerých skupín a identifikuje najčastejšie ťažkosti a chyby.

  
  
  

  Expertné systémy zahŕňajú nasledujúce subsystémy: báza znalostí, mechanizmus výstupu informácií, inteligentné rozhranie a subsystém vysvetľovania. Pozrime sa na tieto podsystémy podrobnejšie.

  Knowledge Base v tomto prípade obsahuje formálny popis odborných znalostí prezentovaný vo forme súboru faktov a pravidiel.

  Inferenčný stroj alebo riešiteľ je blok, ktorý je programom, ktorý implementuje dopredný alebo spätný reťazec uvažovania ako všeobecnú stratégiu na zostavenie záveru. Expertné vzdelávacie systémy je možné využiť ako prostriedok prezentácie vedomostí, organizovanie dialógu medzi používateľom a systémom, ktorý je schopný na žiadosť používateľa prezentovať priebeh uvažovania pri riešení konkrétneho vzdelávacieho problému formou prijateľnou pre študent.

  Používaním inteligentné rozhranie Expertný systém kladie používateľovi otázky a zobrazuje vyvodené závery, zvyčajne ich prezentuje v symbolickej forme.

  Hlavnou výhodou expertných systémov oproti ľudskému expertovi je absencia subjektívneho prístupu, ktorý môže byť niektorým odborníkom vlastný. To sa prejavuje predovšetkým v možnosti použitia vysvetľovacie systémy pokrok v procese riešenia problému alebo príkladu. Technológie expertného hodnotenia umožňujú generovať odporúčania pre študentov a zovšeobecnené údaje pre učiteľov. Údaje, ktoré systém získa, umožnia učiteľom identifikovať tie časti, ktoré študenti neovládajú, a študovať príčiny nedorozumení. vzdelávací materiál a odstrániť ich.

  
  
  

  V oblasti vzdelávania je možné takéto systémy použiť nielen na prezentáciu vzdelávacieho materiálu, ale aj na kontrolu vedomostí, schopností, zručností a na podporu riešenia problémov na úrovni tútora. V tomto prípade systém vykonáva krok za krokom sledovanie správnosti postupu riešenia problému. V prípade sledovania vedomostí, schopností, zručností systém diagnostikuje úroveň zvládnutia vzdelávacieho materiálu. Študent má slobodu zvoliť si tempo práce so systémom a cestu učenia.

  Poďme zvýrazniť základné didaktické požiadavky na expertné vyučovacie systémy.

  1. Berúc do úvahy nielen úroveň tréningu (nízka, stredná, vysoká) a úroveň asimilácie (rozpoznávacia, algoritmická, heuristická, kreatívna), ale aj psychologické charakteristiky a osobné preferencie študenta. Napríklad: výber prevádzkového režimu, pracovného tempa, dizajnu obrazovky, možností interaktívnej interakcie.

  2. Poskytovanie maximálnej voľnosti pri výbere odpovede na otázky, ako aj možnosti pomoci či tipov.

  3. Realizácia možnosti získania vysvetlenia vhodnosti konkrétneho rozhodnutia, získania vysvetlenia činností systému a reprodukovania reťazca pravidiel používaných systémom. Systém musí zaznamenať a zapamätať si chyby v zdôvodňovaní používateľa, aby sa k nim mohol kedykoľvek vrátiť. Chyby musia byť diagnostikované a pomoc používateľovi musí byť adekvátna týmto chybám.

  Efektívnosť používania systému odbornej prípravy závisí od nasledujúcich faktorov.

  1. Skúsenosti odborníka alebo skupiny odborníkov, ktorých zovšeobecnené znalosti a skúsenosti tvoria základ fungovania systému.

  2. Technické možnosti IKT nástrojov používaných vo vzdelávacom procese.

  3. Vlastnosti špecifického softvéru.

  4. Miera praktickej realizácie personalizovaného učenia na základe výberu individuálnych učebných vplyvov.

  Pod inteligentný tréningový systém zvykom sa rozumie komplex organizačný, metodický, informačný, matematický a softvérový. Tento pojem však musí zahŕňať aj „ľudské“ zložky tohto systému, a to žiaka a učiteľa. V tomto smere treba inteligentný vyučovací systém považovať za komplexný systém človek-stroj pracujúci v interaktívnom režime v schéme študent-systém-učiteľ. Je zvykom zamerať takéto systémy na konkrétnu tematickú oblasť.

  Inteligentné vzdelávacie systémy pozostávajú z dvoch častí: hlavnej časti, ktorá zahŕňa vzdelávacie informácie (vzdelávací obsah) a pomocnej časti, ktorá implementuje inteligentné riadenie vzdelávacieho procesu.

  Štruktúra inteligentného tréningového systému:

  Hlavnú časť programu tvoria tieto moduly: informácie, modelovanie, výpočet, riadenie. Hlavná časť systému obsahuje rôzne typy vzdelávacích informácií: text, tabuľky, obrázky, animácie, videoklipy. Text môže obsahovať aktívne okná, ktoré používateľovi umožňujú pohybovať sa hlbšie na obrazovke, pohybovať sa po ľubovoľnej ceste z jednej sekcie do druhej a sústrediť svoju pozornosť na potrebné informácie, si svojvoľne zvoliť postupnosť oboznamovania sa s informáciami.

  Informačný modul zahŕňa databázu a vedomostnú základňu na vzdelávacie účely. Databáza obsahuje vzdelávací, informačný, informačný a referenčný materiál, zoznam študentov, študijné výsledky a pod. V procese tvorby znalostnej bázy je možné využiť celú škálu možností multimediálnych, hypermediálnych a telekomunikačných technológií.

  IN simulátor obsahuje počítačové modely (simulácia prevádzky počítača, vizualizácia prenosu dát po počítačových sieťach a pod.). Počítačové modelovanie vám umožňuje vizualizovať rôzne druhy javov a procesov, ktoré nemožno priamo pozorovať. Práca s počítačovými modelmi vám umožňuje výrazne skrátiť čas na prípravu a vykonávanie zložitých experimentov, zdôrazniť najdôležitejšie a usporiadať zaujímavé výskumu. Možnosť viacnásobného opakovania experimentu umožní študentom získať zručnosti analyzovať výsledky experimentu, rozvíjať schopnosť zovšeobecniť získané výsledky a formulovať závery Študent má možnosť študovať konkrétne prípady na základe všeobecných zákonitostí, príp , naopak, v dôsledku štúdia konkrétnych ustanoviť všeobecný zákon alebo vzor.

  Výpočtový modul určené na automatizáciu rôznych výpočtov.

  Riadiaci modul obsahuje otázky, úlohy a cvičenia určené na kontrolu vedomostí žiakov.

  Pomocná časť zabezpečuje „inteligentnú“ prevádzku systému. Tu je stanovená schéma poradia výučby, mechanizmy na prispôsobenie systému konkrétnemu vzdelávaciemu objektu a prostriedky na intelektuálnu analýzu objemu a štruktúry vedomostí potrebných na organizáciu a riadenie vzdelávacieho procesu. Pomocná časť navyše obsahuje podsystém pre inteligentné riadenie vzdelávacieho procesu, ktorý realizuje interaktívny dialóg medzi používateľom a systémom; kontrolný a diagnostický modul, ktorý umožňuje vypočítať a vyhodnotiť parametre predmetu výcviku na určenie vplyvov výučby, optimálnej stratégie a taktiky výcviku v každej fáze hodiny; vykonávanie preverovania úrovne vedomostí, schopností, zručností, správnosti riešenia rôznych druhov problémov, štatistického spracovania výsledkov kontroly a diagnostiky chýb. Kontrolná odozva systému je spravidla určená odpoveďami študenta na kontrolné otázky. Prirodzenou požiadavkou je minimalizovať rozpor medzi odpoveďou študenta a informáciami, ktoré mu boli poskytnuté. Systém monitoruje pokrok študentov v jednotlivých fázach hodiny a zobrazuje tieto informácie na učiteľovom počítači.

  Učiteľ so systémom úzko spolupracuje, dostáva z neho informácie o priebehu vyučovacieho procesu, posiela požiadavky a zavádza zmeny do programu. Vykonávanie zmien je možné iba ak je systém otvorený, potom musí mať servisný modul. Práve tento modul umožňuje učiteľovi vykonávať potrebné zmeny a doplnenia systému. Každý z modulov je autonómny, preto pri zmenách jedného z modulov sa obsah zostávajúcich modulov hlavnej časti nemení.

  Inteligentný systém výučby je možné využiť nielen na vyučovacích hodinách, ale aj počas nich samostatná prácaštudentov v procese výskumnej činnosti. Je potrebné poznamenať, že systémy umelej inteligencie sa vyznačujú rovnakými nevýhodami ako systémy expertného výcviku, spojené s náročnosťou praktickej implementácie systémom individualizácie a diferenciácie výcviku vo forme, ktorá je typická pre individuálny výcvik učiteľom konkrétneho výcviku. študent. Táto situácia je spôsobená tým, že umelá inteligencia len nejasne pripomína niektoré ľudské vlastnosti a nedá sa nijakým spôsobom stotožniť s ľudskou inteligenciou.

  Poďme zvýrazniť hlavné výhody používania inteligentného vyučovacieho systému v triede.

  učiteľ: získava spoľahlivé údaje o výsledkoch výchovno-vzdelávacej činnosti každého jednotlivého žiaka a triedy ako celku. Spoľahlivosť je daná tým, že systém zaznamenáva chyby a ťažkosti v odpovediach študenta, identifikuje najčastejšie ťažkosti a chyby, uvádza dôvody chybného konania študenta a posiela mu do počítača príslušné pripomienky a odporúčania; analyzuje konanie žiaka, realizuje širokú škálu výchovných zásahov, generuje úlohy v závislosti od intelektuálnej úrovne konkrétneho žiaka, úrovne jeho vedomostí, schopností, zručností, charakteristík jeho motivácie, riadi rozdelenie úloh atď.

  Študent V osobe takéhoto systému dostáva nielen učiteľa, ale aj osobného asistenta pri štúdiu konkrétneho odboru.

  Efektívnosť inteligentných vyučovacích systémov závisí od splnenia množstva podmienok:

  Príležitosti na zhromažďovanie a aplikáciu vedomostí o výsledkoch vzdelávania každého študenta na výber individuálnych vplyvov na učenie a riadenie procesu učenia tak, aby sa vytvorili komplexné vedomosti a zručnosti;

  Platnosť kritérií hodnotenia úrovne vedomostí, zručností, schopností; úroveň odbornej prípravy (nízka, stredná, vysoká) alebo úroveň zvládnutia materiálu (rozpoznávacia, algoritmická, heuristická, kreatívna);

  Možnosť prispôsobenia systému zmenám v stave študenta (študent bol na priemernej úrovni, ale v tejto lekcii sa jeho vedomosti blížia k vysokej alebo naopak nízkej úrovni).

  Implementácia v vzdelávací proces inteligentné vyučovacie systémy posilnia emocionálne vnímanie vzdelávacích informácií; zvýšiť motiváciu k učeniu prostredníctvom možnosti sebakontroly, individuálneho, diferencovaného prístupu ku každému žiakovi; rozvíjať kognitívne procesy; vyhľadávať a analyzovať rôzne informácie; vytvárať podmienky na formovanie zručností pre samostatné získavanie vedomostí.

  Téma 1. EOS ako súčasť intenzívneho vzdelávania špecialistov.

  Prednáška 8. Expertné vzdelávacie systémy.

  Oblasti použitia expertných systémov v manažmente.

  Náklady na expertné systémy.

  Vývoj expertných systémov.

  Za posledných dvadsať rokov sa aktívne angažovali špecialisti v oblasti inteligentných systémov výskumné práce v oblasti tvorby a využívania expertných systémov určených pre oblasť vzdelávania. Objavil sa nová trieda expertné systémy - expertné vyučovacie systémy sú najperspektívnejším smerom pre zdokonaľovanie softvérových pedagogických nástrojov v smere procesných znalostí.

  Expertný systém je súbor počítačového softvéru, ktorý pomáha človeku robiť informované rozhodnutia. Expertné systémy využívajú informácie získané vopred od odborníkov – ľudí, ktorí sú najlepšími špecialistami v akejkoľvek oblasti.

  Expertné systémy musia:

  • uchovávať poznatky o konkrétnej tematickej oblasti (fakty, opisy udalostí a vzorcov);
  • vedieť komunikovať s používateľom v obmedzenom prirodzenom jazyku (t. j. klásť otázky a rozumieť odpovediam);
  • mať súbor logických nástrojov na odvodzovanie nových poznatkov, identifikáciu vzorov a zisťovanie rozporov;
  • na požiadanie nastoliť problém, objasniť jeho formuláciu a nájsť riešenie;
  • Vysvetlite používateľovi, ako bolo riešenie získané.

  Je tiež žiaduce, aby expertný systém bol schopný:

  • poskytovať informácie, ktoré zvyšujú dôveru používateľov v expertný systém;
  • „povedz“ o sebe, o svojej vlastnej štruktúre

  Expertný vzdelávací systém (ETS) je program, ktorý implementuje jeden alebo druhý pedagogický cieľ založený na znalostiach odborníka v určitej oblasti, diagnostikuje riadenie učenia a učenia a tiež demonštruje správanie odborníkov (odborníkov, metodológov, psychológov). ). Odbornosť EOS spočíva v znalostiach vyučovacích metód, vďaka ktorým pomáha učiteľom učiť a študentom učiť sa.

  Architektúra expertného vzdelávacieho systému zahŕňa dva hlavné komponenty: znalostnú bázu (úložisko znalostných jednotiek) a softvérový nástroj na sprístupňovanie a spracovanie poznatkov, pozostávajúci z mechanizmov na vyvodzovanie záverov (rozhodnutí), získavanie poznatkov, vysvetľovanie získaných výsledkov, na získavanie poznatkov, na vysvetľovanie získaných poznatkov a na ich spracovanie. a inteligentné rozhranie.

  Výmena dát medzi študentom a EOS je vykonávaná programom inteligentného rozhrania, ktorý prijíma správy študenta a konvertuje ich do formy reprezentácie bázy znalostí a naopak prekladá internú reprezentáciu výsledku spracovania do formátu študenta a výstupom správy do požadované médium. Najdôležitejšou požiadavkou na organizovanie dialógu medzi študentom a EOS je prirodzenosť, čo neznamená doslovné formulovanie potrieb študenta vo vetách prirodzeného jazyka. Je dôležité, aby postupnosť riešenia problému bola flexibilná, zodpovedala predstavám študenta a bola vedená odborne.

  
  
  

  Prítomnosť rozvinutého systému vysvetlení (SO) je pre EOS pôsobiacu v oblasti vzdelávania mimoriadne dôležitá. Počas vzdelávacieho procesu bude takýto EOS hrať nielen aktívnu úlohu „učiteľa“, ale aj úlohu referenčnej knihy, ktorá pomôže študentovi študovať vnútorné procesy prebiehajúce v systéme pomocou modelovania aplikačnej oblasti. Vyvinutý komunikačný systém pozostáva z dvoch komponentov: aktívny, ktorý zahŕňa súbor informačných správ vydávaných študentovi v procese práce v závislosti od konkrétnej cesty k riešeniu problému, úplne určenej systémom; pasívna (hlavná zložka SO), zameraná na inicializačné akcie žiaka.

  Aktívnou zložkou CO je podrobný komentár sprevádzajúci činnosti a výsledky získané systémom. Pasívna zložka CO je kvalitatívna nový vzhľad informačnú podporu, ktorá je vlastná iba znalostným systémom. Tento komponent má okrem rozvinutého systému HELPs, ktoré volá študent, aj systémy na vysvetlenie postupu riešenia problému. Systém vysvetlení v existujúcom EOS je implementovaný rôznymi spôsobmi. Môže to byť: súbor informačných certifikátov o stave systému; úplný alebo čiastočný popis cesty, ktorú systém prechádza pozdĺž rozhodovacieho stromu; zoznam testovaných hypotéz (základ pre ich tvorbu a výsledky ich testovania); zoznam cieľov, ktorými sa riadi fungovanie systému, a spôsoby ich dosiahnutia.

  Dôležitou črtou rozvinutého komunikačného systému je používanie prirodzeného jazyka komunikácie s učiacim sa. Široké používanie systémov „menu“ umožňuje nielen rozlišovať informácie, ale aj vo vyvinutých elektronických systémoch posúdiť úroveň pripravenosti študenta a vytvoriť jeho psychologický portrét.

  Nie vždy však učiaceho sa môže zaujímať kompletný výstup riešenia, ktorý obsahuje veľa zbytočných detailov. V takom prípade by mal byť systém schopný vybrať iba kľúčové body z reťazca, berúc do úvahy ich dôležitosť a úroveň vedomostí študenta. Na to je potrebné podporovať model vedomostí a zámerov učiaceho sa v znalostnej báze. Ak študent aj naďalej nerozumie prijatej odpovedi, potom by ho systém mal v dialógu založenom na podporovanom modeli problémových vedomostí naučiť určité fragmenty vedomostí, t.j. podrobnejšie odhaliť jednotlivé pojmy a závislosti, aj keď tieto detaily neboli v závere priamo použité.

  Klasifikácia počítačových tréningových systémov

  Počítačové učebné pomôcky sa delia na:

  · počítačové učebnice;

  • doménovo špecifické prostredia;
  • Laboratórne dielne;
  • simulátory;
  • systémy kontroly znalostí;
  • referenčné knihy a databázy na vzdelávacie účely;
  • inštrumentálne systémy;
  • expertné vzdelávacie systémy.

  Automatizované vzdelávacie systémy (ATS) sú komplexy softvérových, hardvérových, vzdelávacích a metodických nástrojov, ktoré zabezpečujú aktívne vzdelávacie aktivity. ATS poskytuje nielen výučbu konkrétnych vedomostí, ale aj kontrolu odpovedí študentov, poskytovanie rád, robí študovaný materiál zábavným atď.

  AOS sú komplexné systémy človek-stroj, ktoré spájajú množstvo disciplín do jednej: didaktika (ciele, obsah, vzorce a princípy vyučovania sú vedecky podložené); psychológia (zohľadňujú sa charakterové vlastnosti a mentálne zloženie žiaka); modelovanie, počítačová grafika atď.

  Hlavným prostriedkom interakcie medzi študentom a AOS je dialóg. Dialóg s tréningovým systémom môže ovládať učiaci sa aj systém. V prvom prípade si študent sám určuje režim svojej práce s AOS, pričom si zvolí spôsob štúdia materiálu, ktorý zodpovedá jeho individuálnym schopnostiam. V druhom prípade si metódu a spôsob štúdia materiálu zvolí systém, ktorý študentovi predloží rámce vzdelávacieho materiálu a otázky k nim v súlade so scenárom. Študent zadáva svoje odpovede do systému, ktorý si ich význam interpretuje a vydáva správu o povahe odpovede. V závislosti od stupňa správnosti odpovede, prípadne od otázok študenta, systém organizuje spustenie určitých ciest scenára učenia, výber stratégie učenia a prispôsobenie sa úrovni vedomostí študenta.

  Expertné školiace systémy (ETS). Realizujú tréningové funkcie a obsahujú poznatky z určitej pomerne úzkej tematickej oblasti. EOS majú schopnosť vysvetliť stratégiu a taktiku riešenia problému v skúmanej oblasti a zabezpečiť sledovanie úrovne vedomostí, zručností a schopností s diagnostikou chýb na základe výsledkov učenia.

  Vzdelávacie databázy (UBD) a vzdelávacie bázy vedomostí (UBZ), zamerané na určitú tematickú oblasť. UDB vám umožňujú vytvárať súbory údajov pre danú vzdelávaciu úlohu a vyberať, triediť, analyzovať a spracovávať informácie obsiahnuté v týchto súboroch. UBZ spravidla obsahuje popis základných pojmov predmetnej oblasti, stratégie a taktiky riešenia problémov; súbor navrhnutých cvičení, príkladov a problémov z predmetnej oblasti, ako aj zoznam možných chýb žiaka a informácie na ich opravu; databázu obsahujúcu zoznam metodických techník a organizačných foriem vzdelávania.

  Multimediálne systémy. Umožňuje implementovať intenzívne metódy a formy tréningu, zvýšiť motiváciu k učeniu pomocou využitia modernými prostriedkami spracovanie audiovizuálnych informácií, zvyšovanie úrovne emocionálneho vnímania informácií, rozvíjanie schopnosti realizovať rôzne formy samostatných činností spracovania informácií.

  Multimediálne systémy sú široko používané na štúdium procesov rôzneho charakteru na základe ich modelovania. Tu môžete pri štúdiu fyziky zviditeľniť život elementárnych častíc mikrosveta, neviditeľných pre bežné oko, hovoriť obrazne a jasne o abstraktných a n-rozmerných svetoch, jasne vysvetliť, ako funguje ten či onen algoritmus atď. Schopnosť simulovať skutočný proces farebne a so zvukom posúva učenie na úplne novú úroveň.

  systémy<Виртуальная реальность>. Používajú sa pri riešení konštruktívno-grafických, výtvarných a iných problémov, kde je potrebné rozvíjať schopnosť vytvárať mentálnu priestorovú konštrukciu určitého objektu na základe jeho grafického znázornenia; pri štúdiu stereometrie a kreslenia; v počítačových simulátoroch technologických procesov, jadrových zariadení, letectva, námornej a pozemnej dopravy, kde bez takýchto zariadení v zásade nie je možné rozvíjať zručnosti interakcie človeka s modernými vysoko zložitými a nebezpečnými mechanizmami a javmi.

  Vzdelávacie počítačové telekomunikačné siete. Umožňuje vám poskytnúť dištančné vzdelávanie(DL) - dištančné vzdelávanie, kedy sú učiteľ a študent oddelení priestorovo a (alebo) časovo a vzdelávací proces sa uskutočňuje pomocou telekomunikácií, najmä na báze internetu. Mnoho ľudí má zároveň možnosť zlepšiť si vzdelanie doma (napríklad dospelí zaťažení podnikaním a rodinnými starosťami, mladí ľudia žijúci na vidieku alebo v malých mestách). Človek má možnosť v ktoromkoľvek období svojho života na diaľku získať nové povolanie, zvýšiť si kvalifikáciu a rozšíriť si obzory a to takmer v každom vedeckom alebo vzdelávacom centre na svete.

  Vo vzdelávacej praxi sa používajú všetky hlavné typy počítačových telekomunikácií: e-mail, elektronické nástenky, telekonferencie a iné možnosti internetu. DL tiež zabezpečuje autonómne používanie kurzov nahratých na video diskoch, CD atď. Počítačové telekomunikácie poskytujú:

  • možnosť pristupovať k rôznym zdrojom informácií prostredníctvom internetu a pracovať s týmito informáciami;
  • možnosť rýchlej spätnej väzby počas dialógu s učiteľom alebo s ostatnými účastníkmi vzdelávacieho kurzu;
  • možnosť organizovania spoločných telekomunikačných projektov vrátane medzinárodných telekonferencií, možnosť výmeny názorov s ktorýmkoľvek účastníkom tohto kurzu, pedagógom, konzultantmi, možnosť vyžiadania si informácií k akejkoľvek zaujímavej problematike prostredníctvom telekonferencií.
  • možnosť implementácie metód kreativity na diaľku, ako je účasť na vzdialených konferenciách, na diaľku<мозговой штурм>sieťové tvorivé práce, porovnávacia analýza informácií na WWW, vzdialené výskumné práce, kolektív vzdelávacie projekty, obchodné hry, workshopy, virtuálne exkurzie atď.

  Spoločná práca povzbudzuje študentov, aby sa oboznámili s rôznymi pohľadmi na skúmaný problém, hľadali ďalšie informácie a hodnotili svoje vlastné výsledky.