WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 14 | 15 || 17 | 18 |   ...   | 22 |

В проблемную средудолжны быть включены датчики,посредством которых осуществляются всетри вида управлений. Это: 1) датчик илииндикатор «расстояния» до цели, индикаторвыбора обучающимся функции ценностисостояний и тот и другой индикаторосуществляют информационное управление; 2)датчик функции ценности состоянияобучающегося представленный как системадискретных уровней, определяемыхотносительной частотой правильныхдействий –мотивационное управление; 3) датчикинституционального управления, включающийограничитель множества допустимыхдействий обучаемого по управлениюобъектом.

Управляющий центр(внедренный агент) принимает решения обуправляющих воздействиях на обучаемого наосновании следующих критериев:

1. Если обучаемыйзакончил решение очередной задачи, тоуправляющий центр генерирует следующуюзадачу;

2. Если доля правильныхдействий p совершенных обучаемым, прирешении задачи удовлетворяетнеравенству:

то функция ценностиобучаемого соответствует i-му уровню [3].Появление индикатора «расстояния до цели»на экране компьютера определяетсяслучайным числом:

При, l>Pиндикатор на экране присутствует, впротивном случае отсутствует.

3. а) Если обучающийся неможет осуществить адаптацию по параметрамзадачи, то управляющий центр осуществляетдекомпозицию задачи и ограничиваетмножество допустимых действий множествомдействий, изменяющих только этипараметры.

б). Если обучающийсясовершает неправильные действия, тоуправляющий центр отменяет их.

4) Если управляющий центрпредложил обучаемому определить значениефункции ценности своего состояния(уровень), то система переводит его вусловия функционирования среды,отвечающие данному уровню. Послевыполнения задания управляющий центрвозвращает его на уровень, которомуотвечает его деятельность.

Условия необходимые дляфункционирования управляющегоцентра:

  1. Управляющий центр должен обладатьполной информацией о действияхнеобходимых для решения генерируемойзадачи.
  2. Управляющий центр долженосуществлять непрерывное, скрытноеслежение за действиями обучающегося.Записывать, в режиме on-line все его действия всинтаксической и семантической форме исоответствующие управляющие действия«внедренного агента».
  3. Контент-анализ продуктовдеятельности обучающегося и управляющегоцентра позволяет проводить диагностикупроцесса поиска субъектом (обучаемым) техдействий, с помощью которых преобразуетсяусловия задачи, для достижения требуемойцели.

Литература

1. Растригин Л.А.Адаптация сложных систем – Рига: Зинатне, 1981.– 376 с.

2. Бурков, В.Н. Теорияактивных систем: состояние и перспективы /В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. – М.: Синтез, 1999. -128 с.

3. Дьячук, П.П Системауправления процессом адаптации кпроблемной среде / П.П. Дьячук; Л.В.Пустовалов// Системы управления иинформационные технологии. – Москва-Воронеж,№3,1(33) 2008 с. 144-148

INTELLECTUAL QUERY EDITOR FOR SEARCH OF EDUCATIONALINFORMATION ACCORDING TO IT SENSE IN E-RESORCE

Pylypchuk A., Mykhailiuk A., Mykhailiuk O.,Snizhko M.

National Technical University of Ukraine“Kyiv Polytechnic Institute”, Borys Grinchenko Kyiv Municipal PedagogicalUniversity, Ukraine

The prospects of quasi-semantic paradigmusing search as means of educational work dataware are analyzed. The method ofintellectual query editor organization for quasi-semantic searching of textdata in educational informational e-resource is proposed.

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙРЕДАКТОР ЗАПИТУ НА ПОШУК УЧБОВОЇІНФОРМАЦІЇ В ЕЛЕКТРОННОМУ РЕСУРСІ ЗА ЇЇЗМІСТОМ

Пилипчук О.В., МихайлюкА.Ю., Михайлюк О.С., Сніжко М.В.

Національний технічнийуніверситет України «Київськийполітехнічний інститут», Київськийміський педагогічний університет іменіБ.Д.Грінченка, Україна

Проаналізованоперспективи застосування парадигмиквазісемантичного пошуку як засобуінформаційного забезпечення навчальноїроботи. Запропоновано спосіб організаціїінтелектуального редактора запиту наквазісемантичний пошук текстових даних уосвітньому електронному інформаційномуресурсі.

Важливим чинникомуспішної освітньої діяльності є,безумовно, наявність засобів оперативногоотримання вичерпної навчально-методичноїта спеціальної довідкової інформації зактуального питання. Сьогодні, колинавчальні матеріали та наукові видання всебільше набирають форми розподілених углобальній комп’ютерній мережі електроннихінформаційних ресурсів, задачаповсякденного підбору і постачанняучбової інформації все більшою міроюпокладається на мережевіінформаційно-пошукові системи.

У інформаційний простірінтегровано велику кількістьінформаційно-пошукових систем, однак, якщодля розв’язання «побутових» інформаційнихпотреб їх функціональність і потужністьцілком достатня, то потенціал освітньогосегменту зокрема вітчизняногоелектронного інформаційного простору вониреалізують далеко не повністю. Однією знайважливіших вад сучасних «пошуковиків»у контексті зазначеної проблеми євідсутність можливості ефективногосемантичного пошуку учбової та науковоїінформації, передусім текстової.

Переважна більшістьдоведених до реалізації (як правило,дослідної) методів семантичного пошуку вдуже узагальненому вигляді базуються нанаступних засадах. У ході попередньоїобробки бази даних виконуєтьсясемантичний аналіз всіх текстовихдокументів, при цьому за відповідними,специфічними для кожного методу,алгоритмами формуються так звані пошуковіобрази документів (ПОД) для всієї базиданих. При постановці конкретногопошукового завдання для заданого критеріюпошуку спеціальним чином формується такзваний пошуковий образ запиту (ПОЗ). У ходіреалізації власне пошуку за спеціальнимикритеріями серед ПОД усіх документів базизнаходяться найбільш подібні доконкретного ПОЗ, що і вважається підставоюдля видачі відповідних документів у якостірезультату.

Даний підхід має рядвад, котрі перешкоджають його швидкомупрактичному застосуванню у реальнихглобальних пошукових системах [1, 2, 3].По-перше, більшість сучасних методівсемантичного аналізу не досить ефективновиділяють власне семантичну складовутексту і при цьому характеризуютьсянизькою швидкодією через обчислювальнускладність чи потребують величезнихобсягів допоміжної (лінгвістичної,спеціальної індексної тощо) інформації.По-друге, у ході попереднього семантичногоаналізу не може бути врахована семантичнаспецифіка, наприклад предметна орієнтаціятощо, пошукового запиту (через відсутністьостаннього на даному етапі). Автоматично жвиявити всі семантичні відтінки тексту ісформувати універсальний ПОД на сьогодніне є реальним. По-третє, сучасні формальніалгоритми автоматичного встановленняступеня подібності ПОД і ПОЗ не доситьефективно забезпечують релевантністьвідібраних документів пошуковому запиту,не кажучи вже про пертинентність.

Таким чином, отримання ублизькому майбутньому «робочих»інформаційно-пошукових систем, придатнихдля роботи з семантикою унауково-освітньому інформаційномупросторі, може бути досягнуто за рахуноктехнічної реалізації концепцій, якіґрунтуються на:

  • частковому залученні (особливо увипадку реалізації навчального танауково-аналітичного пошуку)людини-користувача до виконання найбільшінтелектуальних і найменш формалізованихна сьогоднішній день технологічних етапівсемантичного пошуку.
  • максимальному пристосуванніалгоритмічного апарату для ефективноговикористання реально наявної і доступноївже на сьогоднішній день лінгвістичноїбази.

Одним з шляхіврозв’язанняозначеної проблеми є застосуванняпарадигми так званого квазісемантичногопошуку за змістом. Квазісемантичним будемоназивати такий підхід до пошуку, при якомусемантика привноситься на етапіформування запиту із залученням онтологіївідповідної предметної галузі та забезпосередньої участі користувача, якєдиного достовірного джерела пошуковогоінтересу [4]. Однак, слід відзначити, що самепо собі формування пошукового запиту задопомогою онтології, яке можна трактуватияк пошук оптимізованого запиту усемантичній мережі відповідної предметноїгалузі, являє собою досить складну інеформалізовану задачу. Особливої вагиостаннє застереження набуває у контекстіінформаційно-навчальної роботи, коликористувачем виступає учень (загаломбудь-який об’єкт навчання), що, як правило, апріоріасоціюється з відсутністю високоїкваліфікації [5].

Пропонуєтьсяздійснювати формування пошукового запитуза допомогою спеціальногоінтелектуального редактора.Інтелектуальний редактор запиту дозволяєу інтерактивному режимі сформуватиоптимізований пошуковий критерій, пошук заяким буде зводитись практично докласичного повнотекстового пошуку задопомогою системи індексних файлів. Такимчином, розв’язання неформалізованої до кінця насьогоднішній день задачі виявленнясемантичної відповідності бере на себекористувач при інформаційній підтримціінтелектуального програмногоінструментарію.

Інтелектуальнийредактор запиту може бути реалізованийпрограмно у формі експертної системи,структура якої наведена на Рис.1.

Тут інтерпретаторзапиту фактично являє собою механізмпошуку, який реалізує зворотній зв'язок порелевантності, тобто дозволяє користувачумодифікувати пошуковий запит орієнтуючисьна вміст пошукового відгуку. Інтерпретаторонтології інформаційно підтримуєредагування змісту пошукового запиту.Основна частина інтерпретатора онтології— модульквазісемантичного аналізу.

Рис. 1. Редактор запиту якекспертна система

Саму онтологіюорганізовано у вигляді семантичної мережівідповідної предметної галузі, всі поняттяякої подаються т.з. синсетами, тобтонаборами синонімічно зв'язанихдескрипторів, що становлять одне поняття, аміж синсетами встановлено семантичнізв'язки різних типів [6, 7].

На Рис. 2 наведеноспрощений алгоритм функціонуванняінтелектуального редактора пошуковогозапиту. Серед основних задач, підтримкурозв’язаннякотрих бере на себе редактор запиту,доцільно виділити наступні.

  1. Допомога у розв’язаннінеоднозначності. Редактор автоматичновиявляє неоднозначність понять, присутніху запиті (омонімія), і пропонує можливішляхи розв’язання цієї неоднозначності.
  2. Наочне відображення понять уконтексті системи знань відповідноїпредметної галузі (онтології) та допомога унавігації по цій системі. Редактор,опираючись на присутні у пошуковому запитіпоняття, пропонує користувачевівізуалізований відповідний сегментонтології. Це дає можливість виконуватиредагування пошукового запиту з метою йогодеталізації, або, навпаки, розширення межпошуку для підвищення повнотиостаннього.
  3. Підтримка т.з. нелінійного пошуку тапошуку по прихованим семантичним зв'язкамна основі зрізів онтології предметноїгалузі. Потужний механізм автоматичногопошуку та візуалізації зрізів онтологіїпредметної галузі, що найбільш тяжіють догрупи понять із запиту, дає можливістьнелінійно (тобто за прихованимиасоціативними та іншими зв'язками міждескрипторами онтології) модифікуватизапит для оптимізації напрямку пошуку. Цяможливість редактора запиту особливоактуальна у разі недостатнього володіннякористувачем відповіднимпредметом.

На базі запропонованогоалгоритму розроблено дослідний прототипекспертної системи для підтримкиредагування пошукового запиту. Редакторзапиту реалізований як програмнанадбудова над стандартною повнотекстовоюпошуковою системою, у якості котрого можебути задіяний, наприклад, Google. Програмниймодуль редактора реалізовано у виглядіWEB-додатку клієнт-серверного типу. Серверначастина забезпечує збереження необхіднихзнань (в тому числі онтологічних) таорганізацію доступу до них. Для наповненняонтологічного сегменту бази знань булорозроблено фрагмент експериментальноїонтології для предметної галузі «Основибаз даних», організований за принципомWordNet. Логічну структуру онтології булоконвертовано у базу даних PostgreSQL дляорганізації ефективного зберігання тадоступу до відповідних знань. Клієнтськачастина відповідає за взаємодіюкористувача з редактором запиту та занаочну візуалізацію відповіднихфрагментів онтології. Для забезпеченняпаралелізму при взаємодії клієнтськоїчастини із серверною, як наведено наUML-діаграмі (Рис. 2.), було використанотехнологію асинхронного обміну даними міжклієнтом і сервером AJAX.

Результати дослідноїексплуатації інформаційно-пошуковогокомплексу із застосуваннямінтелектуального редактора наквазісемантичний пошук дозволили зробитивисновок про суттєве підвищенняефективності інформаційно-навчальноїроботи.

Крім того слідвідзначити, що систематична активнавзаємодія користувача з онтологієюпредметної галузі, яка є предметомвивчення, сприяє систематизації понять ізагалом навчанню, додатково мотивованомуреальною практичною (пошуковою)задачею.

Рис. 2. Функціонуваннясистеми квазісемантичного пошуку

Література

  1. Мозговой М.В. Машинный семантическийанализ русского текста и его применения:Дисс.... канд. физ.-мат. наук: 05.13.11. – С.-П., 2006.-116с.
  2. Сокирко А. Семантические словари вавтоматической обработке текста (поматериалам системы ДИАЛИНГ): Дисс.... канд.физ.-мат наук: 05.13.11. – М., 2001.- 211с.
  3. Марченко О.О. Алгоритми семантичногоаналізу природомовних текстів: Автореф.дис.... канд. фіз.-мат. наук: 05.13.11. – К., 2005. - 17с.
  4. Альшанский Г.В., Браславский П.И.,Титов П.В. Формирование информационныхзапросов к машинам поиска интернета наоснове тезауруса // доклад на VIIIМеждународной конференции по электроннымпубликациям «EL-Pub2003». - Новосибирск, 2003.-Режим доступу до ст.:
  5. http://www.ict.nsc.ru/ws/elpub2003/5964/.
  6. Роберт И.В., Самойленко П.И.Информационные технологии в науке иобразовании. –М., 1998. —178с.
  7. Соловьев В.Д., Добров Б.В., Иванов В.В.,Лукашевич Н.В. Онтологии и тезаурусы: Учебн.пособие. - Казань,Москва, 2006. - 157с.
  8. Азарова И.В., Митрофанова О.А.,Синопальникова А.А. Компьютерный тезаурусрусского языка типа WordNet // Материалыконференции «Диалог-2003». - М., 2003.-C.43-50.

FUNCTIONAL INFORMATIONAL SYSTEM

“LEARNER – PUZZLE PROBLEM ENVIRONMENT”

Shadrin Igor

Krasnoyarsk State Pedagogical University,Russia

In the paper we examine working algorithmsof the puzzle problem environment and the search of solution of spatial objectconstruction. The link between structural system of activity conductinglearning process, its evolution and problem environment change isconsidered.

ФУНКЦИОНАЛЬНАЯИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА

«ОБУЧАЮЩИЙСЯ – ПАЗЛОВАЯ ПРОБЛЕМНАЯСРЕДА»

Шадрин ИгорьВладимирович

Красноярскийгосударственный педагогическийуниверситет

им. В.П. Астафьева,Россия

Pages:     | 1 |   ...   | 14 | 15 || 17 | 18 |   ...   | 22 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»