Роль обучающих систем в процессе информатизации

РОЛЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ В
ИНФОРМАТИЗАЦИИ ОБРАЗОВАНИЯ
Крылов И.Б.
Оренбургский государственный университет, Оренбург
В настоящее время одним из перспективных направлений
информатизации общества является информатизация образования, а именно
внедрение средств новых информационных технологий. Благодаря этому
становится возможным улучшение механизмов управления системой
образования за счёт использования баз данных научной, педагогической, а
также методической информации, улучшение методов и форм обучения,
создание систем обучения, учитывающих психологические и умственные
способности обучаемого и рассчитанных на развитие его интеллектуального
потенциала, а также — на формирование умения самостоятельно вести
учебную и исследовательскую деятельность.
Среди основных направлений информатизации образования можно
выделить следующие: автоматизация процесса обработки информации, а
именно
применение
современного
инструментария
математики
в
исследованиях, что позволяет повысить скорость и качество анализа данных
для различных целей; интеграция современных информационных технологий с
современными
методами
педагогики;
обеспечение
управления
информационными потоками посредством внедрения интеллектуальных
технологий.
Особую роль в информатизации образования занимают системы,
позволяющие автоматизировать процесс обучения. Автоматизация процесса
обучения является актуальной задачей. Решение данной задачи позволит
повысить интерес к изучаемым предметам, оценить качество знаний, а также
обеспечить преподавателя информацией для дальнейшего анализа.
Широкое применение находит создание и использование компьютерных
тестирующих, диагностирующих, контролирующих и оценивающих систем, а
также создание интеллектуальных систем, позволяющих проводить обучение
без участия учителя, так называемые интеллектуальные обучающие системы.
Использование возможностей систем искусственного интеллекта создает
серьёзные предпосылки для организации процесса самообучения, формирует
умения самостоятельного извлечения знаний, способствует интеллектуализации
учебной деятельности; инициирует развитие аналитико-синтетических видов
мышления, формирование элементов теоретического мышления. Все больше
обучение ориентируется на развитие познавательных и творческих
способностей личности. Именно поэтому при разработке интеллектуальных
систем большое внимание уделяется психологическим характеристикам как
обучаемых, так и преподавателей.
Существование различных классификаций интеллектуальных обучающих
систем свидетельствует о широких возможностях этих систем. Рассмотрим
более подробно различные типы и выделим их особенности.
В работе «Анализ современных требований к оптимальному
проектированию автоматизированных обучающих систем и новые методы их
создания» [1] выделены следующие типы:
1. Информационно-справочные системы, решающие дидактическую
задачу формирования теоретических знаний и развития поисковых навыков.
Примером интеллектуально-справочных сред могут служить учебные курсы,
обладающий широким языком запросов и богатым набором ассоциативных
связей в базе данных.
2. Системы консультирующего типа, отличающиеся от информационносправочных систем наличием подсистемы «модель обучаемого».
3. Интеллектуально-тренерующие (экспертно-тренирующие)
системы,
выполняющие соответственно дидактическую функцию формирования
определенных умений. Такие системы выполняются с расширенным
интерфейсом, средствами фиксации знаний и умений обучаемого, диагностики
его ошибок.
4. Управляющие
системы
являются
наиболее
сложными
из
существующих типов обучающих систем и предназначены в основном для
управления процессом обучения с помощью вычислительной техники. Такая
система представляет собою диагностирующую экспертную систему,
сопоставляющую знания о своих конечных целях функционирования, стратегии
обучения, достигнутых результатах.
5. Системы
сопровождающего
типа отслеживают
деятельность
обучаемого при работе в некоторой инструментальной среде, содержащей все
компоненты реальной темы, с оказанием помощи при обнаружении ошибочных
действий обучаемого.
Обзор существующих интеллектуальных обучающих систем,
выполненный Питером Брусиловским [2], дает следующие виды технологий в
интеллектуальных обучающих системах:
 построение последовательности курса обучения;
 интеллектуальный анализ ответов обучаемого;
 интерактивная поддержка в решении задач;
 помощь в решении задач основанная на примерах.
Таким образом, в интеллектуальных обучающих системах управление
обучением определяется самой обучающей системой на основании результатов
обучения. Здесь сценарий обучения формируется динамически в соответствии с
текущей ситуацией. Реализация осуществляется на основании знаний о
предметной области, о процессе обучения, об обучаемом. Единственным
существенным недостатком является привязка к конкретной предметной
области.
Схематично такую обучающую систему можно представить на рисунке 1
[3].
Обучаемый
Система
формирования
Система
решателя
Система
Диагностики
Система
модели
обучающая система
Рисунок 1 – Структура интеллектуальной обучающей системы
Тем не менее, не смотря на привязку к конкретной предметной области,
разработка интеллектуальных обучающих систем выходит на передовые
позиции в области разработки обучающих систем и информатизации
образования в целом. Становится очевидным, что интеллектуальные
технологии раскрывают новые пути повышения качества образовательных
услуг в условиях современного информационного общества. Так адаптивное
представление учебных материалов обеспечивает индивидуальный подход к
обучающимся, а интеллектуальный анализ решений с интерактивной обратной
связью позволяют значительно сэкономить время преподавателя, технологии
подбора моделей обучающихся с учётом их индивидуальных особенностей
позволяют усилить управленческие и коммуникативные аспекты учебного
процесса.
Нами разработана ИОС для студентов 3-го курса специальности
«Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных
систем».
Основным
структурным
компонентом
разработанного
ИОС,
осуществляющим адаптивное управление процессом обучения, является блок
контроля знаний, функционирование которого было реализовано на основе
модели представления знаний, используемой в системах искусственного
интеллекта. В связи с этим база знаний была создана в виде продукционной
модели, на правилах, позволяющих представлять знание в виде предложений
типа: «ЕСЛИ условие, ТО действие».
База знаний включает в себя вопросы различной сложности. Кроме базы
знаний (правил) структура продукционной модели знаний разработанной ИОС
содержит рабочую память и интерпретатор правил (решатель), реализующий
определенный механизм логического вывода.
Расчет модульных и итоговых оценок с последующим их внесением в
электронный журнал осуществлен на основе математического аппарата теории
нечетких множеств, реализующий алгоритм нечёткого вывода Мамдани.
Из теории нечетких множеств известно, что лингвистическая переменная
может быть представлена в виде:
  , T ,U , G, M  ,
(1)
где  - наименование лингвистической переменной. В нашем случае это
оценка, выставляемая студенту: «оценка за лабораторные работы», «оценка за
практические занятия» и т.д.;
Т
базовое
терм-множество
лингвистической
переменной,
представляющее собой наименования нечетких переменных, областью
определения каждой из которых является множество U;
G - синтаксическая процедура, позволяющая оперировать элементами
терм-множества T, в частности, генерировать новые термы (значения). Причем
множество:
T  G (T ) ,
(2)
где G(T) - множество сгенерированных термов, называемое расширенным
терм-множеством лингвистической переменной;
М - семантическая процедура, позволяющая превратить каждое новое
значение лингвистической переменной, образуемое процедурой G, в нечеткую
переменную, т.е. сформировать соответствующее нечеткое множество.
Для каждого элементарного этапа обучения было проведено следующее:
построены функции принадлежности  А (u) ; определены базовые терммножества значений лингвистических переменных Т, сформулированы
синтаксические и семантические правила.
Разработанные матрица смежности и схема информационных потоков
использовались для построения функциональной схемы и алгоритма
программы ИОС. В качестве инструментальных средств программирования
выбраны Microsoft Visual C# 2008 и СУБД Microsoft SQL Server 2008.
Разработанная ИОС прошла апробацию. Результаты внедрения показали,
что ИОС предоставляет удобную среду обучения для студентов
обеспечивающую: диагностику интеллектуальных возможностей обучаемых,
уровня их знаний, умений, навыков, уровня подготовки к конкретному занятию;
автоматизацию
процессов
информационно-методического
обеспечения
учебного процесса; автоматизацию процессов контроля результатов учебной
деятельности, тестирование; генерацию и предоставление заданий в
зависимости от уровня подготовки конкретного обучаемого; обеспечение
управления информационными потоками.
Список литературы
1. Центр информатизации Вологодского государственного технического
университета:
Анализ
современных
требований
к
оптимальному
проектированию автоматизированных обучающих систем и новые методы их
создания
[Электронный
ресурс]
–
Режим
доступа:
https://www.ci.vstu.edu.ru/docum/2.htm - Дата доступа: 11.01.2012.
2. Brusilovsky, P. Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based
Education. In C. Rollinger and C. Peylo (eds.), Special Issue on Intelligent Systems
and Teleteaching, Konstliche Intelligenz, 4, 19-25.
3. Дуплик, С. В. К вопросу о терминологии в области компьютерных
средств обучения / С. В. Дуплик // Компьютерные учебные программы и
инновации. – 2003. – № 6. – С. 58-65.