Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

978-5-7764-0767-3

.pdf
Скачиваний:
28
Добавлен:
05.06.2015
Размер:
3.57 Mб
Скачать

Существующие 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

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]