WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 |
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ УПРАВЛЕНИЯ ИНСТИТУТ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

На правах рукописи

СТРУЖКИН Николай Павлович МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ Специальность 08.00.13 – Экономико-математические методы

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2000 Диссертация выполнена на кафедре Информационных систем Государственного университета управления.

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Ю.М.Черкасов

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор С.А. Чернецов кандидат экономических наук, доцент Н.И. Заичкин

Ведущая организация: Московская академия рынка труда и информационных технологий

Защита состоится «27» февраля 2001 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета К212.049.01 в Государственном университете управления по адресу: 109542, Москва, Рязанский проспект, 99, к. 1, зал заседаний ученого совета

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного университета управления Автореферат разослан «_» 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, Кандидат экономических наук, доцент Л.Д. Абрамова - 2 -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования обусловлена возникновением новых технологий в области представления и обработки информации различной природы.

На протяжении многовековой истории человечества в мире сформировалось огромное количество информации и уже на сегодняшний день человеческий мозг не способен осознать, воспринять и запомнить весь необходимый ему объем. Поэтому в последнее время получило свое развитие направление технологического и поискового процесса обучения, когда в учебных заведениях учат искать информацию и использовать технологии по ее обработке. И современные технологии такие как:

мультимедиа, Internet, виртуальная реальность и др., - позволяют разработать системы обучения, которые могут помочь в процессе обучения и реализовать принцип непрерывного обучения.

Цель данной работы – повышение качества систем дистанционного обучения и, в частности, систем контроля знаний на базе когнитивных моделей представления и обработки знаний.

В соответствии с поставленной целью были предложены и решены следующие задачи исследования:

- определение процесса традиционного обучения и разработка структуры системы дистанционного обучения;

- классификация систем дистанционного обучения;

- определение и анализ методов искусственного интеллекта, использование которых возможно в дистанционном обучении;

- определение места и роли системы контроля знаний в системе дистанционного обучения как альтернативы традиционному обучению;

- 3 - - разработка методов представления и контроля знаний на базе когнитивных моделей;

- разработка методики формирования оценки на базе разработанных методов контроля знаний.

Методология и методы исследований. Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили труды по теории искусственного интеллекта, построению систем дистанционного обучения, методам представления и обработке неформализованной информации, а также публикации отечественных и зарубежных авторов по исследуемой теме, а именно: Смирнов В.М., Керов Л.А., Дерюшев В.А., Поспелов Д.А., Магазов С.С., Краудер Н.А., Гребенюк В.А. и др.

Методической основой исследования являются методы построения когнитивного процесса в сочетании с системами дистанционного обучения и, в частности, системами контроля знаний. Выводы, сделанные в работе, основываются на анализе обширного научно-практического материала.

Объект и предмет исследования. В качестве объекта исследования выступает учебный процесс в дистанционном обучении на базе методов и моделей искусственного интеллекта, как альтернатива традиционному обучению. Предметом исследования является система контроля знаний, встроенная в систему дистанционного обучения.

Научная новизна исследования состоит в разработке и использовании новых информационных технологий (ИТ) в процессе дистанционного обучения, основанных на методах и моделях искусственного интеллекта. Достигнуты следующие результаты:

- разработаны:

- классификация систем дистанционного обучения (СДО) по различным направлениям;

- 4 - - единая структура системы дистанционного обучения, которая реализует принцип непрерывного образования;

- принципы построения систем контроля знаний;

- когнитивное обеспечение систем контроля знаний, на базе которого создана технология системы контроля знаний;

- методика формирования оценки знаний, которая позволяет анализировать не только наличие знаний учащегося, но и ряд других факторов;

- проведена апробация системы контроля и представления знаний на дисциплинах различных классов.

Практическая ценность диссертации заключается в том, что разработанные когнитивные модели представления и обработки знаний позволяют существенно повысить качество систем контроля знаний и систем дистанционного обучения в целом. Разработанная методика формирования оценки на базе анализа когнитивных моделей обработки знаний позволяет приблизить данный процесс к аналогичному процессу в традиционном обучении, реализуя принцип объективности и гуманности при оценке знаний.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы рассматривались на международной учебно-методической конференции в Москве, 1998, на конференциях «Проблемы управления», 1997, 1998, в курсе «Информатика» на кафедре Информационных систем ГУУ.

Предмет защиты и личный вклад автора:

На защиту вынесены модели когнитивного процесса, используемые при построении СДО и систем контроля знаний. Автором представлены методы построения знаний, которые позволяют использовать СДО в дисциплинах различной направленности (гуманитарные, технические и смешанные (экономика, информатика)). Также определена полнофунк - 5 - циональная структура системы дистанционного обучения, построенная на базе и с использованием методов когнитивного процесса в теории узкого исчисления предикатов; технология контроля знаний с методикой генерации оценки знаний учащегося (для использования в многофакторном анализе знаний). Автор принимал непосредственное участие в разработке СДО и использовал свои разработки в обучении дисциплине «Информатика» в ГУУ.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ.

Структура и объем диссертационной работы.

Работа состоит и введения с общим представлением работы, 3 глав, заключения, 3 приложений и списка литературы, включающего 50 наименований. Основной текст занимает 153 страницы. Работа содержит 29 таблиц и 41 рисунок.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении рассматривается современное состоянии системы образования в России, экономико-политическая жизнь государства и влияние на систему образования. Также рассматриваются основные направления в области реформирования системы образования.

В первой главе рассматривается место систем дистанционного обучения (ДО) в общей системе образования России, структура обучения с использованием методов дистанционного обучения и методы и модели искусственного интеллекта, которые можно было бы использовать при построении систем дистанционного обучения.

Проблема реформирования системы образования в России особо остро встала в последнее время, когда обнаружилось существенное снижение качества обучения и население потеряло возможность получать полноценное образование. Есть ряд факторов, объясняющих такое поло - 6 - жение: устаревшие программы обучения, недостаточная подготовка и переподготовка преподавательского состава, быстрый рост информационных технологий и т.д. Большинство из этих проблем решаются с помощью систем дистанционного обучения. Это утверждение подтверждает и Концепция информатизации образования в России.

Порция Средство Контроль и Организация учебного Понимание Учащийся обучения оценка материала Обобщение Повторение Рис. 1. Модель дистанционного обучения В работе, при построении унифицированной модели системы дистанционного обучения, использовалась унифицированная модель обучения, предложенная проф. М. Потеевым, которая выделяет основные элементы процесса обучения. Модифицировав эту модель с точки зрения структурности учебного процесса и наложения на нее информационнотехнической составляющей была получена унифицированная модель дистанционного обучения (рис.1).

Анализ систем ДО и развития информационных технологий показали, что современные СДО должны иметь в своем составе следующие элементы:

• электронный учебник (представление информации и проведение тренинга для решения задач);

• электронную библиотеку (представление печатных изданий в электронном виде и набора ссылок на различные источники);

- 7 - • подсистему контроля знаний (обеспечение промежуточного (в процессе тренинга) и рубежного контроля знаний, является синтезирующим элементом на всех стадиях процесса обучения);

• подсистему фиксирования успехов (обеспечение фиксации результатов по контролю знаний и статистическая обработка этих данных с выработкой рекомендаций для учащегося и подходов к дальнейшему обучению);

• подсистему обслуживания (обеспечение коммуникации учащегося и преподавателя (тьютора) с системой дистанционного обучения).

С этой точки зрения детально анализируются различные системы дистанционного обучения, среди которых особо пристальное внимание уделялось системам трех крупнейших производителей систем дистанционного обучения: «Физикон», «Медиа-хауз», «Мультимедиа технологии». Анализ этих систем позволил выделить основные недостатки в современных системах дистанционного обучения:

1. недостаточная проработка взаимодействия различных стадий процесса обучения внутри систем;

2. отсутствие некоторых стадий процесса обучения, что не дает полноты знаний;

3. слабая проработка систем контроля знаний, основанных, как правило, на методе линейного тестирования и использующих метод точного сопоставления ответов;

4. устаревшая методика формирования оценки при контроле знаний, основанная на вычислении среднего или средневзвешенного арифметического;

- 8 - 5. невозможность реализации принципа непрерывного обучения, описанного в Концепции информатизации образования в России.

Анализ различных систем дистанционного обучения и наложение их на унифицированную модель дистанционного обучения позволил представить схему процесса непрерывного обучения с использованием различных методов обучения.

Одним из основных элементов системы дистанционного обучения, который проходит по всем стадиям, являет система контроля знаний.

Возможны три варианта системы контроля знаний в СДО: линейное тестирование, разветвленное тестирование и экспертные. Все остальные методы, реализованные в традиционном обучении, являются производными от этих трех видов.

Поскольку в процессе анализа выяснился факт отсутствия классификации систем дистанционного обучения, то для возможности более детальной оценки и разработки систем дистанционного обучения, появилась необходимость в такой классификации (рис.2), которая была построена по следующим направлениям:

• по реализуемым функциям;

• по предметам обучения;

• по средствам контроля знаний;

• по интеллектуализации;

• по видам обучения.

- 9 - Системы дистанционного образования По реализуемым функциям По предметам обучения По средствам контроля знаний По интеллектуализации По видам (технологиям) обучения Познавательные Смешанные Тестовые Интеллектуальные Контролирующие Технические Разветвленные Фиксирующие Теле и видео Обучающие Гуманитарные Экспертные Авторизованное Дистанционное Рис. 2. Классификация систем ДО Анализ различных элементов обучения в системах дистанционного обучения показал, что повышение качества этих систем и возможность конкуренции этих систем с традиционным обучением заключается в использовании методов и моделей искусственного интеллекта на всех стадиях процесса обучения и, в первую очередь, на стадии представления знаний и контроля знаний, где функция контроля является одной из главных.

Рассмотрение множества методов и моделей искусственного интеллекта в области представления и обработки знаний выявили основные направления, в рамках которых и продолжается дальнейшая работа. Среди таких направлений выделяются: экспертные системы, множество моделей обработки знаний – лабиринтная, ассоциативная и реляционная.

Синтез этих направлений и методов дает возможность говорить об эффективном использовании искусственного интеллекта в дистанционном обучении.

Во второй главе проведен анализ моделей искусственного интеллекта в области представления знаний на базе теории узкого исчисления предикатов и теоретико-множественной семантики.

Структурно системы дистанционного обучения состоят из нескольких элементов, тесно взаимодействующих друг с другом: преподнесение информации, закрепление информационного материала, контроль знаний, фиксирование успехов учащихся, сопровождение системы.

- 10 - Практически все элементы ввиду интегрированности системы обладают интеллектуальными элементами, обеспечивающими полноценное обучение, сравнимое по качеству с традиционным. Схематично структуру взаимодействия элементов системы ДО можно представить следующим образом:

Адаптация Закрепление Преподнесение системы к информационного Контроль знаний информации знаниям материала учащегося Коммуникация учащегося с системой Учащийся Рис. 3. Структура системы дистанционного обучения (с точки зрения этапов обучения) С точки зрения теории множеств обобщенную модель системы ДО можно представить следующим образом:

СДО = (, Прi, Кнi,Фрi}), i = 1,..., N (1) II{Пмi i где СДО – система ДО, Пмi – преподнесение информации, Прi – закрепление материала, Кнi – контроль знаний, Фрi – фиксирование успехов, i – раздел курса.

Только синтез всех элементов обучения и разделов курса может обеспечить соответствующее качество усвоения материала. И основной частью систем дистанционного обучения является наличие интеллектуальности самой системы, которая позволяет системе самообучаться и подстраиваться под конкретного учащегося, что дает возможность реализовать принцип индивидуального подхода к обучению. Эта интеллектуализация системы заключается в следующем:

Pages:     || 2 |






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