10. Порядок формирования оценок по дисциплине

Правительство Российской Федерации
Государственное образовательное бюджетное учреждение
Высшего профессионального образования
Государственный университетВысшая школа экономики
Факультет бизнес - информатики
Программа дисциплины
«Экспертные системы»
для направления 080700.68 – «Бизнес-информатика»
подготовки магистра
Авторы: Тельнов Ю.Ф.
Рекомендовано секцией УМС
Секция «Бизнес-информатика»
Председатель
________________Ю.В.Таратухина
Одобрено на заседании
кафедры бизнес-аналитики
Зав. кафедрой
__________Т.К.Кравченко
“___” ________________ 2013 г.
“___” ____________ 2013г.
Утверждено УС факультета
Бизнес - информатики
Ученый секретарь
Фомичев В.А.__________________
“___” _________________ 2013 г.
Москва – 2013
Ι. Область применения и нормативные ссылки
Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и
умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов
и студентов направления 080500.68 «Бизнес-информатика» подготовки магистра, обучающихся по
магистерской программе «Бизнес-информатика».
Программа разработана в соответствии с:
 образовательным стандартом Федерального государственного автономного образовательного
учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский
университет «Высшая школа экономики», уровень подготовки: магистр, утвержденным
26.06.2011;
 рабочим учебным планом университета по направлению 080500.68 «Бизнес-информатика»
подготовки магистра для магистерской программы «Бизнес-информатика», специализация
«Информационная бизнес-аналитика», утвержденным в 2012 г.
2. Цели освоения дисциплины
Целями освоения дисциплины является формирование у студентов комплекса теоретических знаний
и методологических основ в области экспертных систем (ЭС), а также практических навыков, необходимых
для практического использования таких систем.
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения
дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен:
Знать: методы представления знаний в информационных системах и уметь их анализировать; методы
представления и обработки неточных и нечетких знаний; архитектуру баз знаний и различные подходы к их
организации; методы приобретения знаний; методы обработки знаний в экспертных системах;
Уметь: осуществлять онтологический инжиниринг, используя различные методы концептуализации
знаний; организовывать хранение знаний в базе знаний, используя различные методы и средства
представления знаний, решать прикладные задачи в условиях неопределенности и риска
Владеть: методами и средствами приобретения, концептуализации, представления, обработки и
распространения знаний;
навыками работы со специализированными программными средствами
экспертных систем.
В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:
Компетенция
Анализировать,
верифицировать,
оценивать полноту
информации в ходе
профессиональной
деятельности, при
необходимости восполнять
и синтезировать
недостающую
информацию и работать в
условиях
неопределенности
Код по Дескрипторы – основные признаки
ФГОС/ освоения (показатели достижения
НИУ
результата)
CК-6
Владеет и применяет
Формы и методы обучения,
способствующие
формированию и развитию
компетенции
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
2
Компетенция
Проводить научные
исследования и
готовить аналитические
материалы для
оценки мероприятий и
выработки
стратегических решений в
сфере ИКТ
Разрабатывать и
применять экономикоматематические модели
для обоснования
проектных решений в
сфере ИКТ
Выбирать оптимальные
решения в
вопросах
совершенствования ИТинфраструктуры и
архитектуры
предприятия, а также его
информационной
безопасности
Код по Дескрипторы – основные признаки
ФГОС/ освоения (показатели достижения
НИУ
результата)
Формы и методы обучения,
способствующие
формированию и развитию
компетенции
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
ПК-12
Владеет и применяет
ПК-14
Демонстрирует
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
ПК-24
Владеет и использует
Лекции, практические
занятия, выполнение
домашних заданий
4. Место дисциплины в структуре образовательной программы
Для специализации «Информационная бизнес-аналитика» в рамках магистерской программы
«Бизнес-информатика» настоящая дисциплина является дисциплиной по выбору.
Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:
«Проектирование информационных систем»;
«Методология и инструментарий для моделирования бизнес-процессов»;
«Системный анализ и проектирование»;
«Экономико-математическое моделирование»;
«Системы бизнес-интеллекта»;
«Системы поддержки принятия решений»;
«Информационные системы целевого управления (BSC-системы)»;
«Прогностическая аналитика»;
«Интеллектуальный анализ данных»;
«Анализ неструктурированной информации».
Для освоения учебной дисциплины, студенты должны знать концептуальные основы архитектуры
предприятия, основные классы информационных систем управления бизнесом, лучшие практики и
современные стандарты в сфере информационных технологий, владеть методами проектирования
информационных систем, уметь систематизировать и обобщать информацию, разрабатывать конкретные
предложения по результатам исследований, готовить справочно-аналитические материалы для принятия
управленческих решений в сфере информационных технологий.
Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем на научном семинаре
«Информационная бизнес-аналитика», а также при написании магистерской диссертации.
3
5. Тематический план учебной дисциплины
п/п
1
2.
3.
4
5
Наименования тем
Всего
часов
Аудиторные часы
Лекции
Практические
занятия
Всего
Формы
текущего
контроля
Самостоятельная
работа
Реферат
8
Введение. Основные
понятия систем,
основанных на знаниях
(экспертных систем).
Процессы инженерии
знаний для создания
систем, основанных на
знаниях (экспертных
систем)
Процесс, методы и
средства получения
знаний
16
4
4
8
16
4
4
8
8
Процесс, методы и
средства
концептуализация
знаний
Процесс, методы и
средства
представления
(формализации) знаний
Процесс, методы и
средства
использования и
распространения
знаний
Итого
32
8
8
16
16
48
12
12
24
32
8
8
16
16
144
36
36
72
72
Домашнее
задание
24
6. Формы контроля знаний студентов
Тип
контроля
Текущий
(неделя)
Форма контроля
1
Контрольная работа
Реферат
Итоговый
(неделя)
2 год
2
10
Параметры
3
Письменная работа 4 часа, оценка результатов
– 1 неделя
9
Домашнее задание
10
Зачет
12
Объем 20-25 стр., оценка результатов – 2
недели
Пояснительная записка до 15 стр., оценка
результатов – 2 недели
Письменная работа
6.1 Критерии оценки знаний, навыков
Студент должен продемонстрировать знание разделов дисциплины и способность представить
результаты выполнения домашних заданий и качественный реферат на заданную тему в соответствии с
требуемыми компетенциями.
4
Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале.
7. Содержание программы
Тема 1. Введение. Основные понятия систем, основанных на знаниях (экспертных систем).
Процессы инженерии знаний.
Введение. Понятие искусственного интеллекта. Области искусственного интеллекта. Эволюция
искусственного интеллекта. Понятие системы, основанной на знаниях (СОЗ). Характеристики СОЗ.
Области применения СОЗ. Архитектура СОЗ. Основные процессы инженерии знаний по созданию и
использованию СОЗ. Роли экспертов и инженеров по знаниям, в процессе создания СОЗ. Инструментальные
средства СОЗ.
Практические занятия:
Знакомство с экспертными системами и системами управления знаниями. Экспертная система
OSHA Emergency Action Plan. http://www.xpertrule.com/eservice/index.html?link=demos; Экспертные системы
компании Exsys. exsys.com/case2.htm. http://exsys.com/demomain.html.
Основная литература:
Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях. –
М.: Финансы и статистика, 2012
Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. - М.: Финансы и статистика (Инфра-М),
2010.
Когнитивная бизнес-аналитика: Учебник /Под науч. Ред. д-ра техн. Наук, проф. Н.М. Абдикеева. –
М.: ИНФРА-М, 2010.
Дополнительная литература
Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л.. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. -:СанктПетербург, «БХВ-Петербург», 2003
http://www.xpertrule.com/eservice/index.html?link=demos
http://exsys.com/demomain.html
http://www.pmsi.fr/home-gb.htm
http://www. raai.org
http://www.gensym.com
Тема 2. Процесс, методы и средства получения знаний
Работы инженера по знаниям в процессе получения знаний. Методы и шаблоны интервьюрования
экспертов. Метод репертуарных решеток. Метод попарного сравнения признаков. Методы и средства
автоматизированного приобретения знаний из текстов и данных. Создание баз знаний лучшей практики.
Индуктивные методы извлечения знаний. Сбор прецедентов использования.
Практические занятия
Составление требований к системе, основанной на знаниях. Идентификация задач, решаемых с
использованием СОЗ. Разработка форм интервьюирования экспертов.
Основная литература:
Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях. –
М.: Финансы и статистика, 2012
Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. - М.: Финансы и статистика (Инфра-М),
2010.
Когнитивная бизнес-аналитика: Учебник /Под науч. Ред. д-ра техн. Наук, проф. Н.М. Абдикеева. –
М.: ИНФРА-М, 2010.
Дополнительная литература
Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л.. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. -:СанктПетербург, «БХВ-Петербург», 2003
Тема 2. Процесс, методы и средства концептуализация знаний
Классификация методов концептуализации знаний. Построение ментальных карт. Концептуальные
графы как метод визуализации знаний. Когнитивные карты, отражающие зависимости знаний. Деревья
целей и решений, отражающие процесс принятия решений. Диаграммы сбалансированных систем
5
показателей. Структурные и объектно-ориентированные методы представления знаний о процессах.
«Дорожные» карты и карты знаний.
Практические занятия
Реализация методов концептуализации знаний с использованием инструментальной среды ARIS.
Представление концептуальных моделей процессов управления знаниями, деревьев целей, карт знаний,
структур знаний.
Основная литература:
Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях. –
М.: Финансы и статистика, 2012
Абдикеев Н.М., Киселев А.Д. Управление знаниями и реинжиниринг бизнеса: Учебник /Под науч.
Ред. д-ра техн. Наук, проф. Н.М. Абдикеева. – М.: ИНФРА-М, 2010.
Дополнительная литература
Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л.. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. -:СанктПетербург, «БХВ-Петербург», 2003
http://www.ariscommunity.com/
http://www.enterprise-architecture.info/
Тема 3. Процесс, методы и средства представления (формализации) знаний
Классификация методов представления знаний. Логические методы представления знаний,
основанные на использовании предикатов первого порядка. Продукционные модели. Семантические сети и
фреймы. Онтологический инжиниринг. Многоагентные системы. Критерии и обоснование выбора методов
представления знаний.
Практические занятия
Язык OWL. Среда разработки семантических сетей Protégé 4.
Создание онтологии. Свойства/отношения, множества, элементы множеств. Принципы построения
онтологий. Иерархии множеств. Виды связей. Создание множеств/классов. Наложение ограничений. Виды
ограничений.
Основная литература:
Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях. –
М.: Финансы и статистика, 2012
Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. - М.: Финансы и статистика (Инфра-М),
2010.
Когнитивная бизнес-аналитика: Учебник /Под науч. Ред. д-ра техн. Наук, проф. Н.М. Абдикеева. –
М.: ИНФРА-М, 2010.
Абдикеев Н.М., Киселев А.Д. Управление знаниями и реинжиниринг бизнеса: Учебник /Под науч.
Ред. д-ра техн. Наук, проф. Н.М. Абдикеева. – М.: ИНФРА-М, 2010.
Дополнительная литература
Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л.. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. -:СанктПетербург, «БХВ-Петербург», 2003
http://www.protege/manual.htm
http://www.protege/tutorial.htm
A Practical Guide To Building OWL Ontologies Using Prot´eg´e 4 and CO-ODE Tools Edition 1.2
Тема 5. Процесс, методы и средства использования и распространения знаний
Классификация и критерии выбора методов обработки и распространения знаний. Методы и
средства логического вывода. Методы и средства обработки неопределенностей и нечеткостей знаний.
«Мягкие» вычисления. Методы и средства рассуждений на прецедентах использования. Методы и средства
индексированного поиска знаний. Методы коллективного доступа и распространения знаний.
Практические занятия
Организация взаимодействия с базой знаний. Навигация по онтологии. Создание запросов к базе
знаний.
6
Основная литература:
Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях. –
М.: Финансы и статистика, 2012
Когнитивная бизнес-аналитика: Учебник /Под науч. Ред. д-ра техн. Наук, проф. Н.М. Абдикеева. –
М.: ИНФРА-М, 2010.
Абдикеев Н.М., Киселев А.Д. Управление знаниями и реинжиниринг бизнеса: Учебник /Под науч.
Ред. д-ра техн. Наук, проф. Н.М. Абдикеева. – М.: ИНФРА-М, 2010.
Дополнительная литература
Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л.. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. -:СанктПетербург, «БХВ-Петербург», 2003
http://www.protege/manual.htm
http://www.protege/tutorial.htm
A Practical Guide To Building OWL Ontologies Using Prot´eg´e 4 and CO-ODE Tools Edition 1.2
9. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента
1.
9.1 Тематика рефератов.
Создание и использование СОЗ в прогнозировании товарного рынка.
2.
Создание и использование СОЗ в бизнесе
3.
Создание и использование СОЗ в финансовом анализе
4.
Создание и использование СОЗ в инвестициях
5.
Создание и использование СОЗ в инновационном менеджменте
6.
Создание и использование СОЗ в процессах динамического планирования и управления
7.
Создание и использование СОЗ управления запасами.
8.
Создание и использование СОЗ в управлении отношениями с клиентами
9.
Создание и использование СОЗ в образовании
10. Создание и использование СОЗ в корпорациях
11. Создание и использование СОЗ в консалтинге
12. Создание и использование СОЗ в электронном бизнесе
13. Создание и использование СОЗ в образовании
14. Онтологический инжиниринг при создании СОЗ
15. Создание информационных сервисов управления корпоративными знаниями
16. Инновационный менеджмент на основе СОЗ
17. Стратегический менеджмент на основе СОЗ
18. Создание обучающихся организаций на основе СОЗ
19. Создание и использование СОЗ в менеджменте предприятия
20. Создание и использование СОЗ в финансово-экономическом анализе предприятия
9.2 Тематика домашнего задания.
Домашнее задание направлено на постановку и решение конкретной задачи создания экспертной
системы. При формировании вариантов решения задачи могут быть использованы различные
предметные области и должны применяться все методы логического вывода, изученные в процессе
обучения. Отчет о решении задачи должен быть сдан в электронном и бумажном виде.
9.3 Тематика контрольной работы.
Аудиторная контрольная работа предполагает решение конкретной задачи в среде Protege.
9.4 Вопросы для оценки качества освоения дисциплины.
7
1.
Какие компоненты входят в состав архитектуры систем, основанных на знаниях?
2.
Назначение и классы решаемых задач экспертных систем?
3.
Какова роль инженера по знаниям и экспертов в процессе создания СОЗ?
4.
Какие методы формирования и анализа требований к знаниям используются при создании СОЗ?
5.
Какие методы проектирования базы знаний и онтологий используются при создании СОЗ?
6.
Каковы критерии выбора инструментальных средств реализации СОЗ?
7.
Какие методы тестирования знаний при создании СОЗ?
8.
Какие методы и средства работы инженера по знаниям используются в получении знаний от экспертов и
других источников знаний.
9.
Как реализуется метод интервьюрования экспертов?
10. Как реализуется метод репертуарных решеток?
11. Как реализуется метод попарного сравнения признаков?
12. Как реализуются методы автоматизированного приобретения знаний из текстов и данных?
13. Как реализуются индуктивные методы извлечения знаний?
14. Как осуществляется сбор и организация прецедентов использования?
15. Какие существуют классификации методов структурирования знаний?
16. В чем заключается сущность метода построения ментальных карт?
17. В чем заключается сущность метода построения концептуальных графов?
18. Как используются когнитивные карты, отражающие зависимости знаний?
19. Как используются деревья целей и решений для концептуализации знаний?
20. Как строятся диаграммы сбалансированных систем показателей?
21. Как используются структурные и объектно-ориентированные методы представления процессов в
выявлении знаний?
22. Как строятся карты знаний?
23. В чем заключается сущность онтологического инжиниринга?
24. Как классифицируются методы представления знаний?
25. В чем заключается сущность логических методов представления знаний, основанных на использовании
предикатов первого порядка?
26. В чем заключается сущность продукционных моделей знаний?
27. Как строятся семантические сети и фреймы?
28. В чем заключается сущность многоагентных систем?
29. Каковы критерии выбора методов представления знаний?
30. Как выбираются методы представления знаний для различных классов СОЗ?
31. Как классифицируются методов обработки знаний?
32. Как реализуются методы логического вывода?
33. В чем заключается сущность методов обработки неопределенностей и «мягких» вычислений?
34. Как реализуются методы рассуждений на прецедентах использования?
35. Как реализуются методы динамического вывода знаний?
36. Как выбираются методы обработки знаний для различных классов СОЗ?
37. Как классифицируются методы распространения знаний?
38. В чем заключается сущность методов индексированного поиска знаний?
8
39. В чем заключается сущность методов коллективного доступа к знаниям?
40. Как выбираются методы распространения знаний для различных классов СОЗ?
10. Порядок формирования оценок по дисциплине
Формирование оценок по учебной дисциплине производится в соответствии с Положением об организации
контроля знаний, утвержденного Ученым советом НИУ ВШЭ от 24.06.2011, протокол №26.
В соответствии с Рабочим учебным планом, формами текущего контроля являются контрольная работа,
реферат и домашнее задание. Каждая из форм текущего контроля оценивается по 10-балльной шкале. Общая
оценка за текущий контроль (по 10-балльной шкале) рассчитывается по формуле:
Отекущий = 0,2 · Ок/р + 0,4 · Ореф + 0,4 · Одз ,
где
Ок/р – оценка за контрольную работу;
Ореф – оценка за реферат;
Одз – оценка за домашнее задание.
При определении накопленной оценки (по 10-балльной шкале) аудиторная работа и самостоятельная
внеаудиторная работа не оцениваются. Поэтому накопленная оценка совпадает с оценкой за текущий
контроль и рассчитывается по формуле:
Онакопленная = 1,0 · Отекущий + 0,0 · Оауд + 0,0 · Осам.работа ,
где
Отекущий – оценка за текущий контроль;
Оауд – оценка за аудиторную работу;
Осам.работа – оценка за самостоятельную работу.
Результирующая оценка (выставляется в диплом) формируется на основе итоговой оценки за зачет (по 10балльной шкале) и накопленной оценки. Результирующая оценка рассчитывается по формуле:
Орезульт = 0,3 · Озачет + 0,7 · Онакопленная,
где
Озачет – оценка за итоговый контроль (зачет);
Онакопленная – накопленная оценка.
При формировании оценок на основе весовых коэффициентов применяется округление до целого числа в
большую сторону.
11. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
11.1 Базовые учебники
Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. - М.: Финансы и статистика (Инфра-М),
2010.
Когнитивная бизнес-аналитика: Учебник /Под науч. Ред. д-ра техн. Наук, проф. Н.М. Абдикеева. –
М.: ИНФРА-М, 2010.
Абдикеев Н.М., Киселев А.Д. Управление знаниями и реинжиниринг бизнеса: Учебник /Под науч.
Ред. д-ра техн. Наук, проф. Н.М. Абдикеева. – М.: ИНФРА-М, 2010.
11.2 Основная литература
Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях. –
М.: Финансы и статистика, 2012
11.3. Дополнительная литература
Частиков А. П., Гаврилова Т. А., Белов Д. Л.. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS. -:СанктПетербург, «БХВ-Петербург», 2003
http://www.xpertrule.com/eservice/index.html?link=demos
http://exsys.com/demomain.html
http://www.pmsi.fr/home-gb.htm
http://www. raai.org
9
http://www.gensym.com
12. Программные средства
Для подготовки практических задач, докладов и выступлений студентами используется
современная учебно-лабораторная база, в том числе:
 стандартные пакеты прикладных программ офисного назначения, в том числе:
o информационные системы подготовки текстов (Microsoft Word);
o системы электронных таблиц (Microsoft Excel);
o системы подготовки презентаций (Microsoft PowerPoint);
 профессиональные информационные системы:
o ARIS.
o Protege
o Object Logic
13. Дистанционная поддержка дисциплины
Не предусмотрена.
14. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Используются персональный компьютер (ноутбук) и проектор для проведения лекций и практических
занятий, техническое оснащение компьютерных классов
Автор программы
д.э.н., проф.
Ю.Ф. Тельнов
10