ВВЕДЕНИЕ
Актуальность проблемы. Существующие на сегодня средства обучения можно отнести к двум противоположным полюсам: обучающие программы и комплексные тренажерные системы [1]. Первые достаточно просты и решают частные задачи подготовки. Вторые представляют собой сложные, закрытые и дорогие программно-аппаратные комплексы, ориентированные на профессиональную подготовку операторов в различных областях человеческой деятельности.
В последние годы, в связи с развитием ресурсов вычислительных средств и телекоммуникационных технологий наметилась тенденция к проектированию обучающих систем, занимающих промежуточное место между обучающими программами и комплексными тренажерными системами. Эти системы должны предоставить возможность свободного управления объектом, с информационным обеспечением процесса управления примерно такой же полноты, как и в комплексных тренажерах.
Основной проблемой при реализации таких систем является разработка механизмов рассуждений, обеспечивающих адаптивное обучение, контроль и оценку знании. В этой связи задача создания моделей рассуждении, позволяющих организовать открытые системы обучения, является актуальной. Такого рода системы должны анализировать стратегии поведения обучаемого и выявлять области незнания.
Вопросы построения и использования экспертных обучающих систем рассматривались в работах Адамович И.М., Черевик Д.В., Бабанина Л.Н., Брусиловского П.Л., Баловнева О.Т, Казеннова А.Ю., Берестовой В.И., Заволович О.В., Рыбиной Г.В. Принципы построения систем диалога для обучающих систем рассмотрены в работах Машбиц Е.И., Андриевской В.В., Комиссаровой Е.Ю., Голицыной И.Н., Гофен A.M., Левина H.A., Корниловой Т.В., Тихомирова O.K., Петровой H.A., Сухининой М.А., Федорова Б.И.,
5 Джалиашвили 3.0. Подходы к построению архитектуры экспертных
обучающих систем рассматривались Поповым Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д., Петрушиным В.А.
В представляемой диссертации разрабатываются вопросы, связанные с проектированием интеллектуальных обучающих и информационно-советующих систем. Данная работа является частью исследований в области наукоемких технологий обучения, проводимых в Таганрогском государственном радиотехническом университете.
Исследования выполнялись в рамках научно-исследовательских и хоздоговорных работ с образовательными учреждениями, а также согласно программам Министерства образования Российской Федерации: «Научное, научно-техническое, материально-техническое и информационное обеспечение системы образования», «Создание системы открытого образования».
Диссертация посвящена решению научной проблемы, связанной с разработкой методов и моделей представления и обработки знаний в интеллектуальной обучающей многофункциональной среде, основанной на интеграции процесса обучения и современных информационных технологий.
Целью исследований является повышение эффективности средств обработки знаний в процессе обучения и тренинга, за счет использования интеллектуальных обучающих систем, обеспечивающих адаптивное обучение в среде Интернет.
Основными задачами диссертации являются:
1. Исследование и разработка моделей и алгоритмов правдоподобных рассуждений при контроле и оценке знаний;
2. Разработка моделей представления и обработки знаний в интеллектуальных адаптивных обучающих и информационно-советующих
системах;
3. Построение прикладных интеллектуальных обучающих систем на основе предложенных моделей и алгоритмов.
6
В диссертации разрабатываются, исследуются и защищаются следующие основные положения:
• модели правдоподобных рассуждений и методика адаптивного тестирования;
• .модели представления и обработки знаний в интеллектуальных обучающих системах;
• методы построения интеллектуальных обучающих систем в среде виртуальной реальности.
Метод исследований заключается в системном подходе к разработке принципов, методов и моделей представления и обработки знаний, базирующихся на использовании теорий адаптивного тестирования, нечеткой логики, искусственного интеллекта, объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна. Основным научным результатом диссертации является разработка моделей представления и обработки знаний в интеллектуальных обучающих системах, функционирующих в среде Интернет. Вклад в развитие исследований в области наукоемких технологий обучения составляют:
•модели правдоподобных рассуждений при оценке уровня знаний; »методика адаптивного тестирования;
•методы представления и обработки знаний в интеллектуальных обучающих системах;
•технология построения игровых обучающих систем и информационно-советующих систем в среде виртуальной реальности. Достоверность полученных в диссертации результатов подтверждается теоретическими исследованиями математических методов и моделей адаптивного обучения и контроля знаний, экспериментальными данными при практическом использовании интеллектуальных обучающих систем в среде Интернет, выступлениями с докладами на российских и международных конференциях.
7 Практическая ценность и рекомендации по применению. Полученные в
диссертации результаты позволяют повысить эффективность обучения за счет открытости, многофункциональности и адаптивности интеллектуальных обучающих систем. Предложенные математические методы и модели доведены до уровня алгоритмического и программного обеспечения. Научные и практические результаты, полученные в диссертации, представляют интерес при построении интеллектуальных обучающих систем и тренажерно-моделирующих комплексов.
Разработанные программные средства используются в процессе дистанционного обучения Таганрогского государственного университета и применяются в циклах лабораторных работ по курсам «Методы распознавания образов», «Системы искусственного интеллекта», «Теория принятия решений», «Математическое моделирование на ЭВМ».
Результаты диссертации были внедрены в государственном университете печати (г.Москва), Российском государственном институте открытого образования (г.Москва), Донском государственном техническом университете (г.Ростов-на-Дону), НКБ «МИУС» (г.Таганрог), Центре дистанционного образования ТРТУ (г.Таганрог).
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийской научно-методической конференции «Развитие методов и средств компьютерного адаптивного тестирования» (г.Москва); на всероссийской научно-методической конференции «Телематика-2003», (г.Санкт-Петербург, 2003); на научной молодежной школе "Экстремальная робототехника ЭР'2003", (пос.Дивноморское, 2003); на VII всероссийской научно-технической конференции студентов и аспирантов (г.Таганрог, 2003), на всероссийской научно-практической конференции «Человеческое измерение в информационном обществе» (г.Москва, 2003).
8 Публикации. Результаты теоретических и экспериментальных
исследований нашли свое отражение в 9 печатных работах, включая монографию, а также в 4 отчетах по НИР.
Объем работы. Диссертация содержит 161 страниц машинописного текста, включая введение, четыре раздела, заключение, приложение содержит 59 страницы, список источников из 107 наименований, 69 рисунков, 8 таблиц.
В первой главе рассматриваются классификация и особенности интеллектуальных обучающих систем, приводится анализ существующих подходов к их построению, формулируются требования к проектированию интеллектуальных обучающих систем, ориентированных на универсальность применения.
Во второй главе предлагаются модели правдоподобных рассуждений интеллектуальных систем, обеспечивающих мониторинг процесса обучения и тренинга. Данные модели основаны на алгоритмах нечеткой логики, распознавания образов, адаптивного тестирования рассуждений и планирования эксперимента.
В третьей главе рассматриваются методы представления и обработки знаний в интеллектуальных обучающих системах, ориентированных на адаптивную поддержку процесса управления обучением в среде виртуальной реальности.
В четвертой главе рассматривается программная реализация и результаты проектирования интеллектуальных обучающих и информационно-советующих систем. Особенностью систем является возможность организации обучения в среде Интернет.
Все результаты, представленные в диссертационной работе, получены автором лично. В совместных научных публикациях имеет место неделимое соавторство.
Данная многоплановая работа не претендует на исчерпывающую разработку всех рассмотренных вопросов.
1. АНАЛИЗ ПОДХОДОВ К СОЗДАНИЮ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ 1.1. Классификация обучающих систем
Компьютерные обучающие системы представляют собой программные средства учебного назначения и позволяют [2]:
- индивидуализировать подход и дифференцировать процесс обучения;
- контролировать обучаемого с диагностикой ошибок и обратной связью;
- обеспечить самоконтроль и самокоррекцию учебно-познавательной деятельности;
- сократить время обучения за счёт трудоемких вычислений на компьютере;
- демонстрировать визуальную учебную информацию;
- моделировать и имитировать процессы и явления;
- проводить лабораторные работы, эксперименты и опыты в условиях виртуальной реальности;
- прививать умение в принятии оптимальных решений;
- повысить интерес к процессу обучения, используя игровые ситуации.
В настоящее время в процесс обучения активно внедряются программные технологии на базе персональных ЭВМ, применяемые для передачи учебного материала и контроля степени его усвоения. При этом на рынке программного продукта за последнее десятилетие появилось достаточно большое количество обучающих систем, в том числе и автоматизированных обучающих систем (АОС), которые охватывают различные предметные области. Они призваны решать задачи обучения на разных этапах жизни человека - от начальных классов средней школы до процесса обучения в высших учебных заведениях и тренинга человека-оператора.
10
Вместе с тем, большая часть программ носит субъективных характер,
отражающий интеллектуальный уровень знаний авторов в области
. программирования, и написаны в соответствии с взглядами разработчиков на
im
компьютерную технологию обучения. Это приводит к тому, что ряд программ имеют крайне ограниченные функциональные возможности и не позволяют в полной мере усвоить обучаемым преподносимый материал.
Указанные недостатки АОС диктуют необходимость в развитии интеллектуальных средств обучения, связанных с анализом поведения обучаемого и возможностью изменения траектории обучения.
С точки зрения использования компьютерных технологий, обучающие системы можно разделить делятся на три класса: <0< - обучающие программы;
- интеллектуальные обучающие системы (ИОС);
- тренажерно-обучающие комплексы.
Обучающая программа предполагает получение обучающимся порций информации (текстовой, графической, видео - все зависит от технических возможностей) в определенной последовательности и обеспечивает контроль за усвоением в точках учебного курса, определенных преподавателем.
Интеллектуальные обучающие системы отличаются такими особенностями, как адаптация к знаниям и особенностям обучаемого, гибкость процесса обучения, выбор оптимального учебного воздействия, определение причин ошибок обучающимся. Данное направление исследований интенсивно развивается с начала 80-х годов XX века и основано на работах в области искусственного интеллекта.
Существенной частью ИОС являются модели обучаемого, процесса обучения, предметной области, на основе которых для каждого обучаемого может строиться рациональная стратегия обучения. Базы знаний ИОС могут содержать наряду с формализованными знаниями экспертные знания в предметных областях и в сфере обучения.
11
Работы в области создания ИОС, безусловно, перспективны, но находятся пока на стадии лабораторных исследований и, несмотря на некоторые примеры успешного применения, на уровень массовой технологии еще не вышли [2]. Кроме того, в существующих ИОС реализованы только частные задачи, связанные с интеллектуальными возможностями, что крайне ограничивает их широкое применение. В этой связи целесообразно строить ИОС по универсальному типу с реализацией полного спектра интеллектуальных услуг — от адаптивного обучения до адаптивного контроля знаний.
Тренажерно-обучающие комплексы сегодня - это не только спортивные тренажеры, с которыми в основном связано это понятие в общепринятом восприятии, это сложные комплексы, системы моделирования и симуляции, di компьютерные программы и физические модели, специальные методики,
создаваемые для того, чтобы подготовить личность к принятию качественных и быстрых решений [3].
В основном тренажерно-обучающие комплексы ориентированы на отработку навыков человека-оператора. Вместе с тем для целей обучения их функции могут быть значительно шире. В первую очередь это касается комплексов, реализованных в среде виртуальной реальности, в которых обучение связывается с отработкой приемов и механизмов принятия решений в различных ситуациях и при изменениях воздействий внешней среде. При такой постановке организация тренажно-моделирующих комплексов становится близкой к организации ИОС.
В настоящее время общепринятой классификации компьютерных обучающих систем нее существует. Более того, каждый исследователь приводит и обосновывает свою классификацию, причем все они не свободны от недостатков, что признают и сами авторы [4-12]. Например, в [4] авторы по признакам взаимодействия системы с пользователем делят обучающие системы на два класса: разомкнутые и замкнутые. Такое деление правомочно, но достаточно устаревшее.
12
В работе [5] системы делят на два класса в зависимости от принципов
взаимодействия программных обучающих средств и обучаемого: учебные среды и обучающие программы. Жесткой границы между учебными средами и обучающими программами нет.
Действительно, системы, обеспечивающие демонстрацию учебного материала, в своем развитии "идут" в направлении учебных сред. А учебные среды-тренажеры, в конечном счете, сближаются с обучающими программами-тренажерами. Единственное различие, остающееся между обучающими системами этих классов — отсутствие контроля фискального типа в учебных средах и наличие его в обучающих программах [6].
Другая классификация, приведенная в [7], более обширна. В соответствии Ф с ней компьютерные обучающие средства делятся на:
- компьютерные учебники;
- предметно-ориентированные среды;
- лабораторные практикумы;
- тренажеры;
- системы контроля знаний;
- справочники и базы данных учебного назначения;
- инструментальные системы.
Несмотря на большее разнообразие, эта классификация также не может претендовать на однозначность. Например, многие компьютерные учебники предоставляют возможность использования лабораторных практикумов и организации контроля знаний, но они будут отнесены к классу "компьютерные учебники" наряду с теми программными продуктами, которые такими возможностями не обладают.
Неоднозначность существует и при классификации компьютерных
Ш)
тренажеров. В частности в [8] используется следующая классификация:
- компьютерные тренажеры с жестким характером обучения
- тренажеры-симуляторы, основанные на применении имитационного и математического моделирования;
13
- тренажеры, ориентированные на индивидуализацию обучения. Для этого
в их состав включена модель обучаемого, которая используется для формирования индивидуальных вариантов объяснения задания, а также для генерации подсказок и подбор справочного материала;
- интеллектуальные тренажеры, ориентированные на динамическое отслеживание и анализ решений и ошибок обучаемого на всех этапах работы, с генерацией подсказки с подробным описанием ошибок и возможных путей их исправления;
- распределенные интеллектуальные тренажеры, функционирующие в глобальной сети.
Из этой классификации неясно, чем компьютерные тренажеры отличаются Ф от АОС, ИОС и компьютерных обучающих средств.
Подобное противоречие различных классификаций, не позволяет использовать какую-либо из них, для определения места той или иной обучающей системы. В этой связи целесообразно использовать подход к многомерной классификации, изложенный в [6].
Будем выделять два классифицирующих признака: стратегию управления и поведение обучаемого. В соответствии с введенными признаками обучающие системы можно разделить (рис. 1.1):
- по первому признаку:
- с жесткой программой обучения;
- адаптивной программой обучения
- с программой обучения, управляемой самим обучаемым,
- по второму признаку
- с пассивным поведением обучаемого
- с рецептивным поведением
'01
- с поведением, ориентированным на синтез знании и готовностью к действиям.
Очевидно, что ИОС относятся к системам с программой обучения, управляемой обучаемым и поведением, ориентированным на синтез знаний.
14
Стратегия управления обучением
программа
управляемая
обучаемым
адаптивная программа
жесткая
программа
пассивное рецептивное сотворчество
поведение обучаемого
Рис. 1.1. Многомерная классификация обучающих систем
В этом случае процесс создания ИОС включает следующие этапы:
1. Идентификация и концептуализация предметной области:
- создание базы знаний, необходимой для освоения данной предметной области (используется опыт экспертов для отбора информации);
- разработка «дерева сценариев» развития процесса обучения, оценка возможностей наступления различных сценариев;
- выбор наиболее возможного сценария за дерево цели;
- создание классификаторов;
- генерация подцелей;
- проверка целей на осуществимость;
- проверка независимости целей;
- оценка существенности целей.
2. Формализация базы знаний экспертной обучающей системы включает в себя:
- окончательное построение дерева целей обучения;
15
- разработку принципов принятия решения и управления процессом
познания (основной принцип — ориентация на индивидуальный темп и возможности обучаемого);
- разработку классификации предметной области;
- разработку технологий оценки знаний, оценки эффективности процесса обучения (используются методы распознавания);
- определение оценки альтернативных решений.
3. Реализация базы знаний, разработка организационной структуры по обеспечению непрерывного процесса обучения и интерфейса программы; разработка примеров — иллюстраций к отдельным этапам обучения;
4.Тестирование базы знаний; ф 5. Внедрение.
Основными отличительными моментами создания ИОС являются:
- опора на возможности обучаемого; широкое использование экспертных методов и методов распознавания при создании базы знаний и управлением за ходом обучения;
- использование деятельностного подхода на различных этапах обучения и контроля знаний — обучаемый сам выступает в роли педагога, предлагаемые задания носят конструктивный характер, в ходе обучения внедрены поисковые элементы, требующие принятия решений в условиях неполной информации и частичной неопределенности.
В последнее время, в связи с развитием телекоммуникационных технологий, начали создаваться и эксплуатироваться распределенные ИОС, функционирующие в среде Интернет.
В соответствии с [13] в ИОС используются следующие виды технологий:
- построение последовательности курса обучения;
- интеллектуальный анализ ответов обучаемого;
- интерактивная поддержка в решении задач;
- помощь в решении задач основанная на примерах.
16
Таким образом, на сегодня, наиболее перспективным направлением исследований, связанным с разработкой средств обучения и тренинга, являются ИОС. Структура ИОС содержит общие и специальные знания следующих
классов [11, 13-15]:
- предметной области;
- стратегии обучения;
- модели обучаемого.
В ИОС эти знания представлены в соответствующих базах знаний с помощью различных методов и средств. При этом в модели обучаемого выделяются процедурная и декларативная составляющие.
Основные особенности интеллектуальных обучающих систем заключаются в управлении учебной деятельностью, с учетом всех ее особенностей, на всех этапах решения учебно-познавательной задачи, начиная от постановки и поиска принципа решения и кончая оценкой оптимальности решения; обеспечения диалогового взаимодействия на языке, близком к естественному [16].
В ходе диалога может обсуждаться не только правильность действий обучаемых, но и строится поиск решения, планирования действий, приемы контроля и т.д. В таких обучающих системах индивидуальное обучение осуществляется на основе динамической модели обучаемого.
Системы этого вида позволяют обеспечить распределение управляющих функций между компьютером и обучаемым, передавая последнему, по мере формирования учебной и самостоятельной деятельности, новые обучающие функции, обеспечивая тем самым оптимальный переход от учения к самообучению [17].
По мере накопления данных интеллектуальная система может совершенствовать свою стратегию обучения. В отличие от традиционных компьютерных систем, которые функционируют на основе заложенного алгоритма, интеллектуальные обучающие системы в соответствии с
17 заложенными в нее алгоритмами организуют управление учебной и
самостоятельной деятельностью на эвристическом уровне [18].
Вместе с тем требования к ИОС, изложенные в [13-18], носят декларативный характер. Как правило, в существующих ИОС реализуется только какая-либо интеллектуальная технология, что ограничивает их возможности [19-22].
1.2. Особенности интеллектуальных обучающих систем
Требования к ИОС можно разделить на две основные группы: требования, инвариантные относительно уровня образования, имеющие отношение ко всем, 4, без исключения, обучающим системам и специфические требования,
предъявляемые к ИОС.
К первой группе относятся традиционные дидактические и методические требования (научность, доступность, проблемность, наглядность, систематичность и последовательность обучения).
Специфические требования, обусловлены использованием преимуществ современных информационных и телекоммуникационных технологий в создании и функционировании ИОС. К ним относятся [23]:
т - адаптивность ИОС, под которой подразумевается приспособляемость к
индивидуальным возможностям обучаемого.
- интерактивность обучения означает, что в процессе обучения должно иметь место взаимодействие обучаемого с ИОС на основе интерактивного диалога и суггестивной обратной связи (от английского слова suggest -предлагать, советовать). Важной составной частью организации диалога является реакция на действие пользователя. Суггестивная обратная связь осуществляет контроль и корректирует действия обучаемого, дает рекомендации по дальнейшей работе, осуществляет постоянный доступ к справочной и разъясняющей информации. При контроле с диагностикой
|
