978-5-7764-0767-3

Всовременных условиях требуется новый взгляд на формирование компетентностей, при котором охватывается весь процесс формирования знаний, умений и навыков. Реализация такой ИОС возможна на основе результатов следующих исследований в области ИИ:

динамические интеллектуальные системы [23], многоагентные системы [6,29,8],

онтологии [8,37,41,50],

эволюционирующие знания [41].

Внастоящее время, для реализация ИОС, соответствующей современным требованиям, необходимы результаты указанных исследований и их интеграция в рамках одной системы для формирования компетентностей обучающегося в единой информационно-образовательной среде, чему способствую процессы информатизации нашего общества.

Появившиеся новые коммуникационные технологии ведут к зарождению нового мира, способствуют серьезной переоценке ценностей и потребностей современного рынка. Знания сегодня являются товаром, который с каждым днем востребован все больше и больше. Сейчас недостаточно просто знать, надо постоянно актуализировать свои знания [38,53]. А в эпоху информационного общества это, в основном, связано с внедрением новых технологий, таких как web 2.0, которые в свою очередь являются ключевым фактором доставки актуальных знаний до учащихся.

Еще несколько лет назад специалисты в области ИТ говорили о первом цифровом разрыве – сегодня же уже нужно говорить о втором [3].

Содержание первого цифрового разрыва заключалось в технологическом отставании в развитии в области ИТ индустрии:

недостаточное количество техники,низкая степень охвата Интернетом,низкая скорость Интернета,

низкая квалификация ИТ пользователей и т.д.

Первый цифровой разрыв позволял оценить положение стран, народов, континентов по насыщению электронными технологиями, в основном это

21

были количественные оценки. Существовала следующая зависимость: страны, обладающие большим количеством технологий, получают большее развитие. На данный момент Россия в какой-то мере преодолела данный разрыв – в университетах и школах установили компьютеры и провели интернет, научили пользователей работать – но что же дальше?

Во втором цифровом разрыве возникли новые аспекты. Большое число функций человека были переданы машине, сам же человек сосредоточил свое внимание на креативности, на саморазвитии. Возник вопрос: какой новый эффект, новую эффективность получают люди с помощью этих новых технологий и возможностей? Допустим, мы научились переводить учебники в электронный формат. Но что именно это дает преподавателю, студенту? Философия второго цифрового разрыва включает получение нового эффекта. Использование информационно-коммуникационных технологий начинает эффективно коррелироваться с новой мотивацией и вовлеченностью людей в использование всего технологического многообразия. Знания становятся открытыми и доступными большему числу людей. Примером тому являются блоги, открытые образовательные ресурсы. Только открывая свои знания, можно привлечь внимание людей, вызвать их на дискуссию и тем самым представить разнообразный подход к проблеме. Активное использование новых знаний, размещаемых в открытых образовательных ресурсах, – принципиальная позиция второго цифрового разрыва.

Многие страны – такие как Корея – давно ушли вперед в своем технологическом развитии, и Россия отстает от них не на один, а как минимум на два шага. Что же необходимо сделать, чтобы сократить данное отставание?

Большинство современных развитых стран продвигает концепцию интеллектуализации (применения Smart-технологий) в рамках развития не только системы образования, но и всей экономики в целом. В основе данной концепции лежат три основные идеи [33,55]:

1. Мобильный доступ – возможность получения всех видов цифровых услуг в любой точке мира, при этом данные сервисы должны быть ориентированы на каждого пользователя индивидуально;

22

2.Создание новых знаний – ни одна страна не сможет развиваться без постоянного «снабжения» новыми знаниями, ведь именно новые знания являются двигателем в процессе модернизации национальной экономики;

3.Создание Smart окружения – несмотря на то, что современный уровень развития вычислительных систем пока не позволяет говорить о создании искусственного интеллекта, тем не менее отдельные сервисы и технологические разработки достигли того уровня, когда ИТ среда практически идентична естественному интеллекту. Именно среда Smart позволяет стимулировать появление подобных разработок и служит одной из основных идей, на которых базируется идея «умной» экономики.

Развитие экономики в Smart направлении требует соответствующей модернизации всех её отраслей без исключения. Как сказал президент Дмитрий Медведев: «защитой российской экономики от деградации должна стать замена отсталого сырьевого хозяйства на «умную экономику»«. К примеру, НАТО давно уже прорабатывает идею «УМНОЙ обороны». Так, под умной противоракетной обороной подразумевается та, которая не порождает новых угроз и локализует имеющиеся. Также в мире уже давно развивается идея умного освещения, которое является элементом концепции умный дом, где все сервисы используются с наибольшей эффективностью и удобством для пользователя.

Как отмечается в одном из блогов сети Интернет: «Научного определения термину „Умная экономика“ – нет. Но здесь и так все ясно. Это значит, в век нанотехнологий идти в ногу со временем».

Трансформация сфер экономики на пути к концепции Smart представляет собой цепочку, в которой переход в одной из сфер от одного этапа к другому влечет за собой развитие и в других областях. К примеру, «e-money» трансформировались в Smart money, а именно, появились новые платежные системы, позволяющие работать с финансами в любой точке мира и в индивидуальных условиях.

Трансформация затронула и сферу образования. Во многих странах понятие Smart education уже является стандартом де факто.

23

Вчем же заключается основная идея Smart education? Для ответа на данный вопрос необходимо рассмотреть процесс развития подходов к образованию. Условно его можно разделить на три этапа и рассмотреть в разрезе пяти видений, таких как знания, технологии, преподавание, учитель и бизнес. «Вчера» единственным источником знаний для студента был преподаватель, при этом почерпнуть новые знания студент не мог нигде кроме, как в аудитории или в книге, которую ему посоветовал тот же преподаватель. Целью же университетов была подготовка специалистов для индустриального производства.

«Сегодня» знания передаются не только от преподавателя к студенту, но

имежду студентами, что позволяет создавать новый уровень знаний. В свою очередь активно начинают применяться образовательные технологии и преподаватели могут нести знания не только в аудитории. Бизнесу необходимы специалисты, подготовленные к обществу знаний.

А «завтра» главным источником знания для студента станет Интернет, технологии будут индивидуально ориентированы и направлены на создание новых знаний. Процесс преподавания будет предполагать движение знаниевых объектов в любых направлениях от студента к преподавателю и обратно, от студента к студенту и т.д. Выпускник будет не просто специалистом в своей области, он сможет вливаться в бизнес-среду в качестве партнера или предпринимателя [34,40,57].

Входе прошлого десятилетия активно формировалось цифровое общество с такими атрибутами, как экономика знаний, электронная армия, электронная культура, электронное здравоохранение, электронное правительство, электронная наука. Электронное обучение имплантировано в структуру цифрового общества и является его центральным, системообразующим элементом. Однако, говоря об электронном обучении, упор делался в основном на технологии. Сегодня технологическое развитие ведущих университетов мира достигло такого предела, когда дальнейшее развитие информационной базы качественно нового изменения не принесет. Электронное обучение больше не является инновацией, в нем нет неясных позиций. Образовательный контент в свободном доступе для студентов, обеспечение обратной связи препо-

24

давателей и студентов, обмен знаниями между ними, автоматизация административных задач – это все относится к технологиям. Но что дальше? Что люди делают с этими технологиями, какой эффект получают? Эти вопросы лежат уже в разрезе Smart education. Именно оно способно обеспечить максимально высокий уровень образования, соответствующий задачам и возможностям сегодняшнего мира, позволит молодым людям адаптироваться в условиях быстроменяющейся среды, обеспечит переход от книжного контента к активному.

Smart education – это объединение учебных заведений и профессорскопреподавательского состава для осуществления совместной образовательной деятельности в сети Интернет на базе общих стандартов, соглашений и технологий. То есть речь идет о совместном создании и использовании контента, о совместном обучении [33,57].

Можно также сказать, что Smart education, или умное обучение, – это гибкое обучение в интерактивной образовательной среде с помощью контента со всего мира, находящегося в свободном доступе. Ключ к пониманию Smart education – широкая доступность знаний.

В свою очередь цель умного обучения заключается в том, чтобы сделать процесс обучения наиболее эффективным за счет переноса образовательного процесса в электронную среду. Именно такой подход позволит скопировать знания преподавателя и предоставить доступ к ним каждому желающему. Более того, это позволит расширить границы обучения, причем не только с точки зрения количества обучаемых, но и с точки зрения временных и пространственных показателей: Обучение станет доступным везде и всегда.

Smart education является концепцией, которая предполагает комплексную модернизацию всех образовательных процессов, а также методов и технологий, используемых в этих процессах. Концепция Smart в образовательном разрезе влечет за собой появление таких технологий, как умная доска, умные экраны, доступ в Интернет из любой точки. Каждая из этих технологий позволяет по-новому построить процесс разработки контента, его доставки и актуализации. Обучение становится возможным не только в классе,

25

но и дома и в любом месте: общественных местах, таких как музеи или кафе. Основным же элементом, связывающим образовательный процесс, становится активный образовательный контент, на базе которого создаются единые репозитории, позволяющие снять временные и пространственные рамки.

Основу концепции Smart education составляет идея индивидуализации обучения, что возможно лишь за счет создания преподавателем контента, нацеленного на конкретного слушателя. Традиционное образование ориентированное на книги сегодня способно давать лишь ничтожно малый объем знаний по сравнению с тем, что размещено на ресурсах Интернет. Большая часть контента, в том числе образовательного, расположенного на webресурсах в Интернете, вообще никогда не попадет в книги. Удержание системы образования, ориентированной на книги, может привести общество к стагнации менее чем за десятилетие. Использование Smart education дает возможность синхронизировать доставку знаний: то, что вчера было на сайте, сегодня – в учебном материале. Такой образовательный контент позволит студентам приобрести навыки и знания в соответствии с компетентностной моделью. Smart education позволит не тратить время, связанное с технической разработкой курса, благодаря возможности использовать уже существующий контент, реализованный в виде модулей (учебных объектов), описанных специальным образом.

Следует отметить тот факт, что в последнее время большую популярность (особенно у молодежи) получили социальные сервисы, такие как Twitter, Facebook и др. Перенос контента в подобные сети и использование подобных технологий в образовательном процессе позволит существенно повысить качество обучения.

26

Интеллектуальные агенты (ИА) – это новый класс программных и про-

граммно-аппаратных сущностей, которые действуют от имени пользователя,

чтобы находить и обрабатывать информацию, вести переговоры в системах электронной торговли и услуг, автоматизировать выполнение рутинных опе-

раций и поддерживать решение трудных задач, сотрудничать с другими про-

граммными агентами при возникновении сложных проблем, снимая тем са-

мым с человека избыточную информационную нагрузку [36].

ИА и многоагентные системы (МАС) имеют достаточно долгую исто-

рию и сформировались на основе результатов, полученных в рамках таких направлений как «распределенный искусственный интеллект», «параллель-

ный искусственный интеллект», «распределенные системы поддержки при-

нятия решений» [36].

Базисом для формирования агентно-ориентированных технологий стали труды А. Н. Колмогорова по теории информации и алгоритмической сложно-

сти объектов [4,46], И. Пригожина, И. Стенгерс, Г. Хакена по теории самоор-

ганизации и эволюции открытых систем [5,7,46], У. Р. Эшби по моделям го-

меостазиса и разнообразию систем, А. Беркса по клеточным автоматам и мо-

делированию эволюционных систем [9], Дж. Холланда и Д. Гольдберга по генетическим алгоритмам [10,11]. Значимое влияние на исследования в рам-

ках ИИ было сделано отечественной школой коллективного поведения авто-

матов (М.Л. Цетлин, М.М. Бонгард, В.И. Варшавский и др.) [12,13,46]. Ре-

зультаты работы в рамках этой школы позволили впервые в мире поставить вопрос о возможности целесообразного поведения в стационарной среде при рассмотрении коллектива реактивных агентов минимальной сложности, и

было доказано, что если среда является стационарной и вероятностной, то для организации целесообразного взаимодействия со средой достаточно иметь в качестве агента конечный автомат определенной структуры. Расши-

рение адаптивности агентов достигается за счет перехода к автоматам пере-

менной структуры. Классические модели коллективного поведения автома-

тов могут рассматриваться как предельный случай описания реактивных

28

агентов, которые обладают малой автономностью и минимальным целепола-

ганием.

Большую роль в становлении агентно-ориентированного подхода сыгра-

ли работы Карла Хьюитта в области открытых систем и теории акторов [46]. В

этих работах в 1969 г. был предложен язык PLANNER для доказательства тео-

рем. Кроме того К. Хьюитт раскрыл значение процессов коммуникации и управления в организации и понимании рассуждений. Отойдя от рассмотрения управления как последовательности актов выбора, он ввел вариант распреде-

ленной системы, в которой структуры управления трактовались как «образцы прохождения сообщений», циркулирующих между активными объектами,

названными им акторами. По К. Хьюитту, актор – это программный агент,

имеющий свой почтовый адрес и обладающий определенным поведением [46].

В результате появилось семейство языков для программирования задач параллельного ИИ, которые стали первыми средствами реализации MAC,

осуществляющих коммуникацию путем посылки асинхронных сообщений.

М. Минский стал одним из первых ученых, начавших распространять представления о различных ментальных свойствах на искусственные объек-

ты, и трактовать ментальную сферу как среду взаимодействия между актив-

ными объектами [46]. Он описал некоторые механизмы возникновения ин-

теллектуального поведения в результате конфликтов и сотрудничества меж-

ду простейшими вычислительными единицами, которые он называет агента-

ми. Каждый агент «отвечает» за то или иное ментальное свойство, их взаи-

модействие происходит спонтанно, без участия какого-либо управляющего агента. В своих трудах М. Минский сделал важный вывод о том, что функци-

онирование психики связано не столько с реализацией выводов над символь-

ными конструкциями, сколько с принципами самоорганизации при взаимо-

действии автономных процессов. Его идеи оказали серьезное влияние на многие современные исследования в области многоагентных систем.

Первые зарубежные практические разработки агентно-ориентированных систем появились в 1970-х годах и связаны с именами В.Лессера [36,46]

29

Д. Лената [46]. Результаты их работ привели к созданию архитектуры «доски объявлений» (blackboard) и легли в основу многих дальнейших разработок по организации коммуникации между агентами. Исследуя проблематику авто-

матического понимания речи, они воспользовались метафорой «доски объ-

явлений», полагая, что решение проблемы обычно требует заранее не запла-

нированных обращений к источникам знаний. Полагается, что структура управления процессом коммуникации предварительно не определена. Функ-

ционирование источников знаний связано с доставкой, модификацией и из-

влечением объектов с доски объявлений, т. е. из зоны совместной работы в базе данных, где модель предметной области структурирована как простран-

ство гипотез и решений. Управляющее устройство разрешает конфликты до-

ступа к доске объявлений, возникающие между агентами и неявно организу-

ет их совместную работу.

У. Корнфелд и К. Хьюитт [46], в те же 1970-е годы разработали схожий подход к совместному решению задач. В рамках их модели «демоны», похо-

жие на источники знаний, доставляют факты, гипотезы и доказательства в общую область, аналогичную «доске объявлений». Отличие от модели клас-

сной доски состоит в разделении демонов на две категории – экспертов и критиков. Эксперты стремятся доказать справедливость некоторой гипотезы,

а критики, наоборот, ищут контрпримеры, чтобы ее опровергнуть. Специаль-

ные управляющие агенты распределяют время, отводимое каждому демону.

Д. Ленатом [46] и К. Хьюиттом был предложен другой тип управления взаимодействием агентов. В системе PUPS, была реализована идея решения задачи группой агентов (специалистов), именуемых «beings» («существа»).

Специалисты или «существа» стремятся синтезировать особого специалиста по формированию концепций, способного самостоятельно решить задачу.

Существа постоянно меняются в процессе решения задачи и не могут быть отнесены к классическим источникам знаний. Каждый специалист моделиру-

ется подобно фрейму множеством пар «атрибут-значение» и может обра-

щаться за сведениями к другим специалистам, не зная их лично.

30