978-5-7764-0767-3
.pdfСуществующие ИОС реализуют адаптивное и двухстороннее взаимодействие, направленное на эффективную передачу знаний. Перспективным направлением развития ИОС является создание самообучающихся систем, приобретающих знания в диалоге с человеком. Общая архитектура системы совместного обучения человека и компьютера может определяться следующими компонентами: микромир; учащийся-человек; учащийся-компьютер; интерфейс между двумя учащимися и микромиром; интерфейс между двумя обучаемыми.
Среди наиболее актуальных направлений формирования системы непрерывного образования выделяются следующие:
развитие новых образовательных технологий на основе дальнейшего развития идеи мультидисциплинарной подготовки путём интеграции науки, образования и инновационной деятельности;
реализация программы формирования технологической культуры у школьников профильных классов и студентов учреждений СПО;
формирование системы научно-методического и организационноправового базиса (ГОС, профессиональные стандарты и требования, программы подготовки, учебные планы, учебная и методическая литература) для обеспечения национальной системы непрерывного образования;
формирование информационно-аналитической системы и развитие современных образовательных технологий (электронные образовательные ресурсы, системы удалённого доступа), адаптированных к динамичному рынку разработки, производства и применения новейшей продукции;
дальнейшее развитие сетевых форм научно-образовательной деятельности в интересах повышения квалификации и переподготовки кадров, использования уникального лабораторного оборудования;
организация и координация проведения исследований молодыми учё-
ными на условиях их командирования в НОЦ вузов России.
Тенденции в области ИОС для образования современных специалистов
проявляются в активизации исследований по нескольким направлениям
[7,10,11,12,26,32,33,37]:
121
а) создание специализированные ИОС;
б) создание универсальных ИОС на единой платформе;
в) создание гибридных и профессионально-ориентированных ИОС;
д) разработка баз знаний и алгоритмов их обучения на основе достиже-
ний в области искусственного интеллекта;
е) развитие эвристических методов и математических схем, ориентиро-
ванных на формализацию поведения сложных систем с априорно заданными свойствами и визуализацию протекающих в них процессов;
ж) разработка методов интеллектуальной обработки и анализа результа-
тов контроля знаний обучаемых.
В работе ИОС на основе баз знаний выделяются следующие процессы непрерывного образования:
оформление обучаемого (формирование для него электронной карты обучаемого) выбор для него требуемой компетенции
определение начального уровня знаний у обучаемого
формирование для обучаемого индивидуальной траектории обучения
наполнение оболочки индивидуальной образовательной среды
реализация траектории обучения
тестирование обучаемого.
Эти процессы целесообразно разделить между автономными подсисте-
мами ИОС. В качестве основных подсистем ИОС выделяются следующие:
интерфейс обучаемого,
репозиторий интеллектуальной обучающей системы,
подсистема планирования индивидуальных траекторий обучения,
подсистема оценки знаний обучаемого,
подсистема для наполнения индивидуального репозитория обучаемого данными (учебными объектами) и знаниями.
Сучетом изложенного можно выделить задачи, которые необходимо решать на всех этапах формирования компетенций обучающихся. Это такие
задачи как:
122
регистрация пользователей;
получение доступа к персональной среде;
просмотр базы знаний с обеспечением целостности данных,
исключением ошибок ввода, облегчением ввода данных, автоматизацией обработки описаний на множестве объектов и поиском;
просмотр, наполнение и редактирование репозитория с широкими возможностями в оформлении учебного материала, большим набором мультимедийного наполнения, простотой и удобством, как создания новых учебных статей, так и их редактирования, с обеспечением коллективного доступа, наличием механизма ревизии описаний;
ввод текущих оценок компетенции;
оценка уровня знаний;
контроль получения знаний;
формирование индивидуальных траекторий – планирование индивиду-
альной программы обучения;
реализацию индивидуальных программ обучения с использованием ин-
дивидуальной среды обучения.
Каждый из рассмотренных компонентов структуры ИОС должен соот-
ветствовать определенному набору функциональных требований.
Требования к «Интерфейсу обучаемого». В данной подсистеме должны решаться интерфейсные задачи, основными из которых являются:
регистрация пользователей;
получение доступа к персональной среде;
просмотр базы знаний;
доступ к содержимому репозитория;
взаимодействие с агентом оценки уровня знаний, компетенций
взаимодействие с агентом формирующим индивидуальные программы обучения;
формирование из разных источников и хранение моделей компетенций.
123
Требования к «Подсистеме оценки знаний обучаемого». Основной зада-
чей является оценка компетенций. Для решения этой задачи необходимы:
ввод текущих значений оценки компетенций обучаемого;
интерфейс с внешними системами оценки знаний;
ввод и использование тестирующих объектов;
контроль получения знаний в ходе обучения.
Требования к «Подсистеме формирования индивидуальных траекторий обучения». В этой подсистеме происходит формирование индивидуальной траектории обучения в зависимости от уровней оценки текущей и требуемой компетенций. Для этого требуется обеспечить:
ввод результатов оценки требуемой компетенции;
ввод результатов оценки текущей компетенции;
планирование последовательности учебных объектов;
формирование по результатам планирования индивидуальной траекто-
рии обучения;
передача сформированной программы обучения в индивидуальную сре-
ду обучения;
передача сформированной последовательности объектов в репозиторий учебных объектов.
Требования к «Подсистеме индивидуальной среды обучения». Этой под-
системе необходимо обеспечить обучаемому возможность работы со всеми учебными объектами в рамках спланированной программы обучения. Для этого подсистема должна обеспечивать:
получение индивидуальной программы обучения;
прием, хранение и использование учебных объектов, которые соответ-
ствуют индивидуальной траектории обучения;
обеспечение отработки обучаемым учебных объектов.
Требования к репозиторию ИОС. Репозиторий ИОС должен обеспечить
создание, хранение и использование учебных объектов различной природы и
124
знаний в базе знаний ИОС. С этой целью должны реализовываться следую-
щие функции:
работа с учебными объектами различной природы;
создание учебных объектов;
передача учебных объектов в индивидуальную среду обучения;
синхронизация учебных объектов с их метаданными.
125
Литература к главе 3
1.Башмаков А.И., Башмаков И.А., Механизмы наследования, выявления и разрешения противоречий в обобщенной модели представления предметной области. Ч. I // Известия РАН. Техническая кибернетика. – 1994. –
№5. – С.14-27.
2.Башмаков А.И., Башмаков И.А., Механизмы наследования, выявления и разрешения противоречий в обобщенной модели представления предметной области. Ч. II // Известия РАН. Теория и системы управления. – 1995.
– №3. – С. 175-189.
3.Виноградов А.Н., Жилякова Л.Ю., Осипов Г.С.. Динамические интеллектуальные системы. Ч.1. Представление знаний и основные алгоритмы. Известия РАН. Теория и системы управления. – М: Наука, 2002. – №6.
4.Виноградов А.Н.,.Жилякова Л.Ю, Осипов Г.С.. Динамические интеллектуальные системы. Ч.II. Моделирование целенаправленного поведения. Известия РАН. Теория и системы управления. – М: Наука, 2003. – №1. –
С. 87-94.
5.Гаврилова Т.А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем // Новости искусственного интеллекта. – 2003. – №2. – С. 24-29.
6.Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф., Базы знаний интеллектуальных систем – СПб: Питер, 2000. – 384 с.
7.Голенков В.В., Емельянов В.В., Тарасов В.Б., Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы // Новости искусственного интеллекта. – 2001. – №4.
8.Дюк В., Самойленко А. Data Mining: уч.. курс. – СПб: Питер, 2001.
9.Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. – 432 с.
10.Зенкина С.В. Компьютерные обучающие системы: дидактические особенности создания и применения в высшем профессиональном образовании (монография). – Ставрополь: Изд-во СГУ, 2007. – 152 с. (9,5 п.л.)
126
11.Зенкина С.В., Васильченко С.Х. Функциональные особенности формирования персональной образовательной среды как средства индивидуализации обучения на основе информационных технологий // Информатика и образование. – 2010. – № 12. – С. 104-108.
12.Зенкина С.В., Трембач В.М. Интеллектуальные системы для интеграции и использования академических знаний// XIV-я научнопрактическая конференция с международным участием «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления процессами и знаниями»: Сборник научных трудов / Моск. госуд. ун-
т экономики, статистики и информатики – М., 2011. – С. 115-120.
13.Кузнецов И.П. Расширенные семантические сети для представления и обработки знаний // Системы и средства информатики: Ежегод. Вып. 4 / РАН. Ин-т проблем информатики. – М., 1993. – с. 70-83
14.Люгер, Джордж, Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.:Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 864 с.
15.Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту. – М.: КРАСАНД,
2009. – 272 с.
16.Осипов Г.С. Динамические интеллектуальные системы//Искусственный интеллект и принятие решений. – 2008. – №1. – С. 47-54.
17.Осипов Г.С., Поспелов Д.А. Введение в прикладную семиотику Глава 5. Операции в семиотических базах знаний// Новости искусственного интеллекта. – 2002. – № 6. – С. 28-35.
18.Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. – М.: Наука. Физматлит, 1997. – 112 с. – (Проблемы искусственного интеллекта).
19.Осипов Г.С. Построение моделей предметных областей. ЧI. Неоднородные семантические сети// Известия РАН. Техническая кибернетика. – 1990. – №5. – С. 32-45.
127
20.Перминов И.А. Нечеткая объектно-ориентированная семантическая сеть // Международный форум информатизации – 99: Доклады международной конференции «Информационные средства и технологии». Т. 3. – С. 37-40.
21.Перминов И.А. Объектно-ориентированный язык для оперирования семантическими сетями // Международный форум информатизации – 2000:
Доклады международной конференции «Информационные средства и технологии». Т3. – С. 212-215.
22.Приобретение знаний / Пер. с япон.: Под ред. С. Осуга., Ю. Саэки – М.: Мир, 1990. – 292 c.
23.Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. –
1408 с.
24.Редько В.Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект: Модели и концепции эволюционной кибернетики / Предисл. Г.Г. Малинецкого. – Изд. 5-е, стереотипное. М.: КомКнига, 2007. – 224 с. (Синергетика: от прошлого к будущему.)
25.Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы //Искусственный интеллект и принятие решений. – 2008. – №1. С. 22-46.
26.Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: учеб. пособие / Г.В. Рыбина. – М.: Финансы и статистика, ИНФРА-М, 2010. – 432 с.
27.Стефанюк В.Л. Поведение квазистатической оболочки в изменяющейся нечеткой среде // В кн. КИИ – 94.Национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 94». Сборник научных трудов в 2-х томах. Т.1. – Рыбинск 1994. – С. 199-203.
28.Сэлтон Г. Автоматическая обработка, хранение и поиск информации. Нью-Йорк, 1968, Пер. с англ., под ред. А.И. Китова. – М., «Сов. Радио», 1973. – 560 с.
29.Тельнов Ю.Ф. Управление компетенциями в самообучающейся организации // V-я Международная научно-практическая конференция «Интегри-
128
рованные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте», Ко-
ломна, 2009.
30.Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в эко-
номике. Учебное пособие. Издание третье, расширенное и дорабо-танное. Серия «Экономика и бизнес». – М.: СИНТЕГ, 2002. – 316 с.
31.Тельнов Ю.Ф., Ипатова Э.Р. Технологии смарт-обучения для реализации инновавационных образовательных проектов // Открытое образование. – 2011. – № 3. – С. 56-63.
32.Тельнов Ю.Ф., Корнеев Д.Г., Козлова О.А. «Модель динамической системы формирования компетенций на основе агентно-ориентированного подхода»// Сборник трудов международной конференции «Информаци- онно-коммуникационные технологии в сфере культуры». – Саратов:
СГСУ, 2011.
33.Тельнов Ю.Ф., Трембач В.М. Интеллектуальные информационные системы. Учебное пособие – М.: МЭСИ, 2009. – С. 202.
34.Трембач В.М. Основные подходы и требования к созданию интеллектуальной обучающей системы на основе агентно-ориентированного подхода»// Сборник трудов международной конференции «Информационно-
коммуникационные технологии в сфере культуры». – Саратов: СГСУ, 2011.
35.Трембач В.М. Решение задач управления в организационно-технических системах с использованием эволюционирующих знаний: монография. – М.: МЭСИ, 2010. – С. 236.
36.Трембач В.М. Представление сложных связей в описаниях предметной области для решения задач целенаправленного поведения. // В кн. КИИ – 2010. Двенадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. Сборник научных трудов в 4-х томах. Т.4. – М.: Физматлит, 2010. – С. 194-202.
37.Трембач В.М. Интеллектуальная информационная система формирования компетенций для реализации модели непрерывного образования // Науч-
129
но-практический журнал «Открытое образование». – МЭСИ. – №4 (77). –
2010. – С. 79-91
38.Трембач В.М. Методы формирования, использования и анализа баз знаний //Экономика, статистика и информатика. – Вестник УМО. – № 4. – 2010. – С. 145-149.
39.Трембач В.М. Формирование и использование моделей компетенций обучающихся на основе эволюционирующих знаний, // Научно-практический журнал «Открытое образование», МЭСИ, №6 (77), 2009. – С. 12-26.
40.Трембач В.М. Построение и использование моделей компетенций на основе эволюционирующих знаний // XII-я научнопрактическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями»: Сборник научных трудов / Моск. госуд. ун-т экономики, статистики и информатики – М., 2009. – С. 298-302.
41.Трембач В.М. Применение интеллектуальных технологий к формированию компетенций обучающихся //Искусственный интеллект и принятие решений. – 2008. – №2. – С. 34-54.
42.Трембач В.М. Методы представления эволюционирующих знаний, обеспечения и оценки их соответствия действительности. // В кн. КИИ – 2008.
Одиннадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. Сборник научных трудов в 3-х томах. Т.3., М.: Физматлит, 2008.– С. 315-322.
43.Трембач В.М. Приобретение знаний из опыта и внешних источников. // В кн. КИИ – 2006. Десятая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. Сборник научных трудов в 3-х
томах. Т.3. – М.: Физматлит, 2006. – С. 1100-1108.
44.Трембач В.М. Компьютерные методы представления и формирования знаний для синтеза планов решений // Новости искусственного интеллекта. – 2005. – № 3. – С. 51-62.
130