978-5-7764-0767-3

операций часто зависит от используемого метода представления действи-

тельности [17,41]. Ниже будут представлены способы выполнения операций применительно к интегрированному методу представления знаний.

Важными операциями с использованием интегрированного подхода к представлению знаний являются:

преобразование представления фрагмента знаний к полному виду;

поиск фрагмента по образцу;

вставка/исключение фрагмента;

обобщение;

операции сходства/различия,

планирование.

Интегрированный метод представления действительности D позволяет

представлять предметную область в виде иерархически взаимосвязанных вершин-сущностей (В-С). Таксономия понятий предметной области предпо-

лагает наличие вершин-сущностей, которые являются элементарными – ЭВ Сq, q=1, … ,t , где t – число элементарных вершин-сущностей, использу-

емых кибернетической системой для представления действительности. Акти-

визация элементарной вершины-сущности осуществляется системой воспри-

ятия действительности. Такая вершина-сущность считается абсолютно эле-

ментарной (АЭВ-С). Помимо абсолютно элементарных вершин-сущностей выделяются относительно элементарные вершины-сущности (ОЭВ-С), т.е.

такие вершины-сущности которые активизируются не системой восприятия действительности, а вершинами-сущностями, начиная с абсолютно элемен-

тарных и заканчивая вершинами-сущностями которые могут определять вершины-сущности рассматриваемого фрагмента знаний, но не являться опи-

санием данного фрагмента знаний. Элементарные вершины сущности (ЭВ-С)

являются основанием (базовыми) рассматриваемого фрагмента знаний. С

помощью элементарных вершин-сущностей можно задавать любую верши-

ну-сущность В-Сi, в рамках представления рассматриваемой действительно-

сти,

111

В-Сj = F(ЭВ-Сr),

где F – отображение множества ЭВ-Сr в рассматриваемую В-Сj; r – номер элементарной вершины сущности r = 1,…,τ;

τ – число элементарных вершин-сущностей, необходимых для представ-

ления рассматриваемого фрагмента знаний ФЗ о действительности D.

Фрагмент знаний ФЗ о сущностях действительности EDu D, может представляться:

–в виде сетевой структуры (рис. 3.8);

–в виде набора имен вершин-сущностей, определяющих рассматривае-

мую вершину-сущность EDu: <K3; K7; … Ki; … Kv>;

–именем вершины-сущности EDu: Kf; «Посадка».

Рис. 3.8. Сетевая структура вершин-сущностей (В-С) с абсолютно элементарными вершинами-сущностями (АЭВ-С)

С учетом таких понятий типов вершин-сущностей, как:

элементарные ЭВ-С: АЭВ-С и ОЭВ-С;

составные вершины-сущности (СВ-С), которые определяются как эле-

ментарными, так и составными вершинами-сущностями;

112

входные вершины-сущности являются терминальными вершинами-

сущностями (ТВ-С) и определяют текущее состояние фрагмента пред-

ставления сущностей действительности;

выходные вершины-сущности (ВВ-С), которые не определяют ни одну из вершин рассматриваемого фрагмента знаний,

можно выделить два типа сетевых структур вершин-сущностей, характери-

зующих сущности действительности. Это:

сетевые структуры вершин-сущностей, имеющие в качестве входных вершин-сущностей элементарные;

сетевые структуры вершин-сущностей, где не все входные вершины-

сущности являются элементарными.

Преобразование представления фрагмента знаний к полному виду. Сете-

вые структуры вершин-сущностей (фрагменты знаний), у которых все вход-

ные вершины-сущности ТВ-С являются элементарными, имеют полный вид.

К сетевым структурам, у которых не все входные вершины-сущности явля-

ются элементарными, возможно применение операции преобразования пред-

ставления этой сетевой структуры вершин-сущностей к полному виду. Зада-

ча приведения представления фрагмента знаний к полному виду может быть представлена следующим образом.

Имеется k-й фрагмент знаний – ФЗk :

ФЗk = (В-Сk1, В-Сk2, … , В-Сki, … , В-Сkn),

где

В-Сki ЭВ-С СВ-С ВВ-С

ТВ-С = ЭВ-С СВ-С

В-Сki = ТВ-Сkd ЭВ-С СВ-С

Требуется привести представление фрагмента знаний ФЗk к полному ви-

ду, т.е. такому виду представления знаний, когда все терминальные вершины k-го фрагмента знаний ФЗk принадлежат подмножеству элементарных вер-

шин-сущностей ЭВ-С k-го фрагмента знаний ФЗk: ТВ-Сkd ЭВ-Сk, d = 1÷h

113

где

В-Сki – i-я вершина-сущность для описания k-го фрагмента знаний ФЗk;

ЭВ-С – множество элементарных вершин-сущностей для описания k-го фрагмента знаний ФЗk;

СВ-С – множество составных вершин-сущностей для описания k-го фрагмента знаний ФЗk;

ВВ-С – множество выходных вершин-сущностей для описания k-го фрагмента знаний ФЗk;

ТВ-С – множество терминальных вершин-сущностей для описания k-го фрагмента знаний ФЗk;

k – номер ФЗk;

i – номер вершины-сущности в описании k-го фрагмента знаний ФЗk, i =

1÷n;

n – номер вершины-сущности в описании k-го фрагмента знаний ФЗk;

d – номер терминальной вершины-сущности для описания k-го фрагмен-

та знаний ФЗk, d = 1÷h, h – максимальное число терминальных вершин-

сущностей для описания k-го фрагмента знаний ФЗk.

Данная операция выполняется следующим образом. Рассматриваются описания всех терминальных вершин-сущностей, которые не являются эле-

ментарными. В рассматриваемом описании из предусловий PRU выбираются имена вершин-сущностей, образующих условие. Если соответствующая вер-

шина-сущность является элементарной, то дальнейшее рассмотрение описа-

ния этой вершины-сущности не проводится, а рассматриваются описания тех вершин-сущностей, которые не являются элементарными. Операция преоб-

разования представления фрагмента к полному виду завершается при усло-

вии, что все терминальные (входные) вершины-сущности фрагмента знаний являются элементарными.

Поиск фрагмента по образцу. Поиск фрагмента по образцу [17] может выполняться различными способами. Если фрагмент сводится к одному кон-

цепту с именем, то происходит поиск концепта с таким именем. Если такого

114

концепта нет, то поиск прекращается, так как нет искомого концепта. Если концепт найден, то происходит анализ найденного концепта искомому.

При задании фрагмента несколькими концептами поиск происходит че-

рез операцию преобразования представления фрагмента к полному виду. В

этом случае образец для поиска представляется множеством элементарных понятий. Активированные концепты самого верхнего уровня будут соответ-

ствовать искомому фрагменту.

Вставка/исключение фрагмента. Операции вставки/исключения основы-

ваются на машинном обучении методом взвешивания связей. Основными этапами создания новых концептов – представлений действительности, яв-

ляются [35,40]:

–поступление информации о ситуации;

–анализ поступившей информации;

–формирование имени концепта новой ситуации;

–формирование/ запрос оценки использования концепта рассматриваемой ситуации;

–усиление весов положительно оцененных связей и уменьшение весов отрицательно оцененных связей;

–анализ весов связей в описании нового концепта;

–задание признака окончания формирования нового концепта.

Для вставки фрагмента знаний выполняется его преобразование к пол-

ному виду, после чего он подается как обучающий пример с положительной оценкой. После определенных предъявлений примера будет сформирован в базе знаний необходимый фрагмент. Для операции исключения фрагмента он подается как обучающий пример с отрицательной оценкой. В итоге задавае-

мый фрагмент будет исключен из базы знаний.

Обобщение. Операции обобщения [17] могут выполняться по тому же прин-

ципу, что и предыдущие. Отличием операций обобщения от операций встав-

ки/удаления является содержание обучающих примеров. В качестве приме-

ров для операции обобщения используются концепты, имена которых указа-

115

ны в списке имен концептов-ассоциаций. Активизация этих концептов, вме-

сте с рассматриваемым, является условием активизации нового, обобщающе-

го концепта.

Операции сходства/различия. Операции сходства/различия [17] базиру-

ются на методе интерпретации рассматриваемого фрагмента с последующей оценкой полученных результатов. Изначально проводится преобразование описания фрагмента к полному виду, после чего проводится его интерпрета-

ция. Результат интерпретации получает оценку в виде оценочной функции,

например, отношения числа активизированных концептов к числу макси-

мально возможных концептов для рассматриваемой ситуации. Используя до-

пуски, пороги делается вывод о сходстве/различии фрагмента. Данная опера-

ция может использоваться при оценке компетенций обучаемых. Более слож-

ным методом оценки сходства/различия и выявления недостающих в фраг-

менте концептов, является использование метода планирования. В этом слу-

чае фрагмент представляется как исходное состояние, а эталон – как целевое состояние. В этом случае возможно формирование индивидуальных планов решения по восполнению отсутствующих концептов.

Планирование. Важной операцией является операция планирования [17],

включающая два этапа – собственно формирование плана решения и реали-

зацию этого плана. Планирование операций для перехода из текущего состо-

яния в требуемое может включать несколько шагов. На начальном шаге про-

исходит сравнение требуемого состояния с текущим. При несовпадении формируется запрос к описанию проблемной области для поиска множества операций, необходимых для перевода в требуемое состояние. По этому за-

просу выбираются и предусловия концептов (операций), из которых форми-

руется требуемое состояние для следующего шага планирования и т.д., до тех пор, пока на одном из шагов планирования будут устранены различия между текущим и требуемым состояниями.

На этапе реализации начинать выполнение необходимо с операций, ко-

торые спланированы на последнем шаге планирования. Тогда, после выпол-

116

нения операций, спланированных на первом шаге планирования, требуемое состояние будет достигнуто [44 ].

Рассмотренные операции [17] ориентированы для работы с интегриро-

ванным методом представления знаний. При интерпретации фрагментов зна-

ний используются весовые коэффициенты для оценки результатов. Для раз-

вития, помимо весовых коэффициентов, возможно использование факторов уверенности нечеткой логики Л.Заде [36].

Особенностью данного подхода к использованию операций над концеп-

тами является универсальность описания представлений действительности,

их возможность к развитию, без дополнительных преобразований концептов.

117

3.3. Структура ИОС на основе баз знаний

Каждый из рассмотренных компонентов структуры ИОС должен соот-

ветствовать определенному набору функциональных требований. В качестве основных требований к современным ИОС выделяются: индивидуализация и дифференциация процесса обучения, выбор индивидуальной образователь-

ной траектории; контроль с обратной связью, с диагностикой и оценкой ре-

зультатов учебной деятельности; самоконтроль и самокоррекция действий обучаемого; интенсивное развитие умений и закрепление навыков обучаемо-

го путём вариативного компьютерного тренинга; создание и использование индивидуальных сред обучения, обеспечение оперативного доступа к уда-

лённым информационным ресурсам.

В разработанных ИОС реализуется адаптивное и двухстороннее взаимо-

действие, направленное на эффективную передачу знаний. Перспективными направлениями развития ИОС являются создание самообучающихся систем,

приобретающих знания в диалоге с человеком; развитие систем искусствен-

ного интеллекта, многоагентных систем, с использованием которых обучае-

мые могут обучаться, сотрудничая или соревнуясь, каждый на своем компь-

ютере. В этом случае создаётся некое подобие “классного” обучения, но на сетевом уровне. Эксперименты и прогностические оценки показывают, что сетевое обучение оказывается более эффективным, чем индивидуальное обу-

чение.

Структура современной ИОС [10,11,12,25,26,32,34] представлена на рис. 3.9. Основу ИОС составляет индивидуальная среда обучения, которая содер-

жит все необходимые учебные объекты и методики, сформированные инди-

видуально для каждого обучаемого. Индивидуальная среда обучения позво-

ляет каждому обучаемому работать в своей предметной области, которая формируется применительно к индивидуальной траектории обучения. Инди-

видуальные траектории обучения формируются на основе метаданных учеб-

ных объектов, которые хранятся в базе знаний. Содержимое базы знаний по-

стоянно синхронизируется с содержимым репозитория учебных объектов.

118

Модель требуемой компетенции или требуемый уровень знаний обучае-

мого может задаваться:

руководством обучающей организации;

организацией, чьи сотрудники повышают свой профессиональный уро-

вень;

непосредственно обучаемым;

самой системой, при необходимости повторного изучения темы или учебного объекта.

Подсистема индивидуальной среды обучения

Рис. 3.9. Концептуальная структура современной интеллектуальной обучающей системы

Формирование модели текущей компетенции обучаемого происходит в процессе выполнения тестовых заданий. Тестовые задания представляются в формате учебных объектов и помимо самого тестового задания (тестового объекта) должны иметь метаданные о тестовом задании. Тестовое задание мо-

жет представляться в виде набора вопросов с ответами или без ответов. Они могут быть в виде практических заданий, например, сделать инъекцию на тре-

119

нажере, отправить клиенту сообщение по указанному адресу, выполнить взлет воздушного судна, произвести стыковку космических аппаратов и т.д.

Использование ИОС в подготовке специалистов в инновационных, зна-

ниевых областях экономики направлено на достижение следующих методи-

ческих целей [10,11,12,25,36,37]:

индивидуализация и дифференциация процесса обучения, выбор инди-

видуальной образовательной траектории;

формализованное представление модели исследуемого процесса на ос-

нове интеграции и интерпретации знаний, относящихся к различным предметным областям;

визуализация изучаемых физических (химических) процессов, включая наглядное представление скрытых в реальном мире процессов, наблю-

дение их в развитии, в пространственном движении с использованием технологий мультимедиа и гипермедиа;

проведение виртуальных лабораторных работ и экспериментов с имита-

цией реального опыта на компьютере или полунатурной модели;

осуществление многоуровневого контроля с обратной связью, с диагно-

стикой и оценкой результатов учебной деятельности; самоконтроль и самокоррекция действий обучаемого;

интенсивное развитие умений и закрепление навыков обучаемого путём вариативного компьютерного тренинга;

создание и использование информационных баз данных, обеспечение оперативного доступа к удалённым информационным ресурсам;

формирование интеллектуальных умений и развитие коммуникативных качеств на основе выполнения индивидуальных или групповых творче-

ских проектов;

формирование алгоритмической и информационной культуры;

усиление мотивации обучения путём использования гибкой системы бо-

нусов, учитывающих когнитивный стиль и эмоциональное состояние обучаемого.

120