978-5-7764-0767-3

29.В.М. Трембач. Формирование и использование моделей компетенций обучающихся на основе эволюционирующих знаний, // Научно-

практический журнал «Открытое образование». – МЭСИ. – №6(77). – 2009. – С. 12-26.

30.Berners-Lee T. (1998). Semantic Web Road Map. An attempt to give a highlevel plan of the architecture of the Semantic WWW. // 3WC Design Issues.

Режим доступа: http://www.w3.org/DesignIssues/Semantic.html.

31.Brusilovsky, P., Adaptive and Intelligent Technologies for Web-based Education. In C. Rollinger and C. Peylo (eds.), Special Issue on Intelligent Systems and Teleteaching, Konstliche Intelligenz, 4, 2001.

32.Carbonell J.R. AI in CAI: an Artificial Intelligence Approach to ComputerAided Instruction// IEEE Transactions on Man-Machine Systems. – 1970. – Vol. MMS-11. – №4.

33.17. Fensel, D., Wahlster, W, Lieberman, H., Hendler, J. L. (2003). Spinning the Semantic Web. Bringing the World Wide Web to Its Full Potential – Cambridge: MIT Press. – 267 p.

34.http://www.info-foss.ru/researches/2008/05/19/storage_use_review – Центр ИТ исследований и экспертизы, Академия народного хозяйства при Правительстве РФ: Обзор международной практики использования государством репозиториев свободного программного обеспечения.

35.http://www.edu.ru/db/portal/e-library/00000053/SCORM-2004.pdf – SCORM

– сборник спецификаций и стандартов для систем дистанционного обучения.

36.http://www.imsglobal.org/metadata/ – Learning Resource Meta-data Specification Version 1.3 – Final Specification – HTML.

71

Глава 3. ИОС на основе баз эволюционирующих знаний

3.1. Эволюционирующие знания ИОС

Концепция ИОС с персональной средой обучения требует постоянной оценки текущего состояния процессов обучения, формирования и реализации решений, для достижения целей непрерывного образования. Организация процессов подготовки, принятия и реализации решений является сложной задачей. Это связано с увеличением объемов знаний, используемых для принятия решений; жесткими временными ограничениями; расширением технологий обучения, для которых приходится принимать решения; динамикой среды обитания и рядом других факторов.

Неопределенность, неточность, нечеткость знаний и данных, используемых при формировании решений, требует для этого процесса участия человека или использования интеллектуальных технологий. Применение компьютерных интеллектуальных технологий связано с формализацией необходимых знаний, методами работы с ними, своевременной актуализацией используемых знаний. Во многом эти задачи выполняются экспертом, что является дорогостоящим мероприятием и поэтому малодоступным для большинства организаций, которым остается использовать не самые эффективные методы формализации и использования знаний. Своевременная актуализация используемых знаний проводится редко и приходится решать задачи подготовки и принятия решений на основе знаний не соответствующих реальным условиям. Все указанные особенности процессов подготовки и принятия решений требуют формирования эффективных методов и подходов к представлению и использованию знаний.

Задачи, которые необходимо решать в области непрерывного образования, специалистами разделяются на две категории. К первой категории относятся задачи, решаемые на каждом из этапов непрерывного образования. Ко второй категории относятся задачи, решаемые системами (службами), которые занимаются обеспечением непрерывного образования.

72

В течении жизни, каждый человек проход ряд этапов непрерывного об-

разования, основные из которых представлены на рис. В1.

Для решения задач непрерывного образования специалистами широко применяется компьютерная техника, в результате чего можно говорить об использовании человеко-машинных систем (ЧМС). Для успешной работы ЧМС необходимы:

наличие соответствующих компетенций у специалистов для решения за-

дач «вручную» (без компьютеров);

наличие соответствующих компетенций у специалистов для решения за-

дач с применением компьютеров;

необходимый объем знаний, обеспечивающий успешное решение задач компьютерами: программы, модели, базы знаний экспертных систем и т.д.

Задачи, решаемые на каждом i-м этапе образования, – Tski, можно клас-

сифицировать следующим образом:

IT-задачи (intelligence task), которые не поддаются автоматизации на компьютере и решаются только экспертами. Например, формирование сложных, не очевидных, не указанных в исходных заданиях и т.д. реше-

ний;

MMT-задачи (man-machine task). Решаются человеком на компьютере.

Например, задачи планирования аудиторного фонда;

CBT-задачи (computer-based task). Решаются компьютером автономно,

без участия человека. Например, задачи системы дистанционного обу-

чения.

С учетом введенной классификации, для i-го этапа множество всех ре-

шаемых задач будет представлено следующим образом:

Tski = ITi MMTi СВТi,

где

ITi – сложные, трудноформализуемые задачи (интеллектуальные), реша-

емые на i-м этапе;

73

MMTi – множество задач i-го этапа, для решения которых специалисту необходима помощь компьютера;

СВТi – множество задач i-го этапа, ориентированных на решение ком-

пьютером, без вмешательства человека;

i – индекс, соответствующий одному из этапов непрерывного образова-

ния.

Средства, которые используются для решения задач непрерывного обра-

зования, по своей природе могут быть коллективами специалистов-

экспертов, компьютерными системами. Считается, что компьютерные систе-

мы имеют все необходимые знания, в различных видах, для решения задач без участия человека, а коллективы специалистов могут использовать, в ходе решения задач, компьютерные системы. Для успешного решения задач кол-

лективами специалистов каждый специалист должен обладать определенны-

ми компетенциями [34,35, 37,39,40,41]. Множества задач, решаемых компью-

терными системами и коллективами специалистов, – различны. Базы знаний для компьютерных систем и компетенции специалистов должны максималь-

но соответствовать действительности – реальному миру. Обеспечение соот-

ветствия баз знаний и компетенций действительности происходит через управление знаниями.

В задачах управления БЗ выделяются, в качестве основных задач, сле-

дующие: представления, использования и эволюции знаний, формирования новых знаний, оценки соответствия представления знаний действительности,

соответствия формируемых решений действительности, коррекции представ-

ления.

В задачах управления компетенциями специалистов, в качестве основ-

ных задач, выделяются следующие: представления компетенций, использо-

вания, эволюции компетенций, формирования новых компетенций, оценки соответствия имеющихся компетенций специалистов, принимаемых ими ре-

шений требуемым (соответствующим действительности), коррекции имею-

щихся у специалистов компетенций.

74

Определение 3.1. Используемые знания соответствуют действительности тогда и только тогда, когда они интерпретируют ситуацию в допустимых пределах по отношению к лучшей интерпретации ситуации. Лучшей интерпретацией ситуации считается та, которая найдена при полном переборе всех интерпретаций доступных в предметной области. Такая интерпретация формируется экспертами в рассматриваемой проблемной области.

Определение 3.2. Формируемые решения соответствуют действительности тогда и только тогда, когда выполнение этого решения дает результат в заданных пределах точности по отношению к лучшему результату. Лучшим результатом считается решение полученное перебором всех решений, возможных в предметной области. Все решения проблемной области формируются экспертами данной области.

Управление компетенциями может осуществляться на основе использования баз знаний, описывающих как компетенции специалистов, так и задачи управления компетенциями [29,31,40,41,42,44]. Задачи управления компетенциями будут рассматриваться как задачи управления знаниями, которые могут быть сведены к следующим:

1.Разработка и использование интегрированных методов концептуального представления знаний, позволяющих в комплексе решать задачи непрерывного образования: представление в БЗ сведений о всех структурах (объектах) и процессах, необходимых для задач непрерывного образования; извлечение знаний из примеров; поиск имеющихся и формирование новых решений (знаний); актуализацию представлений действительности; использование параллельных методов решения задач планирования.

2.Извлечение знаний (обучение) из собственного опыта и результатов деятельности других специалистов и других компьютерных систем.

3.Поддержка в актуальном состоянии базы эволюционирующих знаний, необходимых для решения задач непрерывного образования.

4.Эффективное использование знаний для выработки (поиска, формирования) решений при различных требованиях к качеству и времени получения такого решения.

75

5.Оценка получаемых знаний.

Разработка интегрированных методов концептуального представления знаний, позволяющих в комплексе решать все задачи непрерывного образо-

вания, должна проводиться в целях повышения релевантности представления в базе знаний экспертным знаниям об этой области.

Важнейшим критерием оценки разрабатываемых методов и средств си-

стемы управления базой знаний является релевантность результатов их при-

менения результатам действий экспертов в такой же предметной области, т.е.

соответствие результатов функционирования СУБЗ, как источника информа-

ции, другому источнику – экспертам в рассматриваемой области.

Понятие релевантности появилось в философской науке для объяснения относительной связи между источниками информации. В настоящее время это понятие используется во многих направлениях научных исследований. [47].

Многие критерии релевантности субъективны и по этой причине их чет-

кая формализация невозможна. Исследователи информационных систем для многих мер делают предположение, что получаемые количественные харак-

теристики коррелируют с искомыми критериями [48].

Одними из известных параметров оценки релевантности информацион-

ных систем являются точность и полнота. Понятие полноты и точности для систем автоматической обработки, хранения и поиска информации подробно изложено в работе [28]. Для определения оценок, используемых в работе

[35,38,42], выделяются 4 группы информационных ресурсов g00, g01, g10, g11. В

данном случае под информационным ресурсом понимается представление действительности каким-либо методом, результат поиска/формирования ре-

шения, результат актуализации базы знаний. Все эти ресурсы формируются с использованием соответствующих методов и средств системы управления базой знаний. Соответствующие информационные ресурсы могут формиро-

ваться экспертом/экспертами. Информационные ресурсы, сформированные экспертами являются эталонными и используются для оценки ресурсов си-

стемы управления БЗ.

76

Количество информационных ресурсов в каждой из групп (рис. 3.1) – g00, g01, g10, g11, представляет собой первичную характеристику ответа рас-

сматриваемой системы, являющуюся основой для используемых в работе оценок методов и средств системы управления базой знаний. Эти группы об-

разуются с помощью двух признаков:

рассматриваемый информационный ресурс сформирован исследуемым методом или средством СУ БЗ,

рассматриваемый информационный ресурс соответствует эталонному.

g00

g10

Рис. 3.1. Распределение информационных ресурсов системы управления базой знаний для решения задач непрерывного образования

Варианты ответов и образуют четыре группы информационных ресур-

сов, которые изображены на рис. 3.1, где

g00 – группа информационных ресурсов, которые не формируются ис-

следуемым методом или средством СУ БЗ и не соответствуют эталонному; g01 – группа информационных ресурсов, которые не формируются ис-

следуемым методом или средством СУ БЗ, но соответствуют эталонному;

g10 – группа информационных ресурсов, которые формируются исследу-

емым методом или средством СУ БЗ и соответствуют эталонному;

g11 – группа информационных ресурсов, которые формируются исследу-

емым методом или средством СУ БЗ, но не соответствуют эталонному.

77

Для оценок представления действительности группы имеют следующую интерпретацию.

Группы представлений (информационных ресурсов) g00 и g01 соответ-

ствуют элементам действительности, которые не представляются методами представлений в БЗ, а группы представлений (информационных ресурсов) g10

и g11 соответствуют элементам действительности, которые методами пред-

ставления представлены в БЗ.

Группы представлений (информационных ресурсов) g01 и g10 соответ-

ствуют элементам действительности, которые представляются экспертами для решения задач управления в ОТС, а группы представлений (информаци-

онных ресурсов) g00 и g11 не представляются экспертами для решения задач непрерывного образования.

Группа g00 представляет собой множество представлений элементов действительности которые не представляются в БЗ исследуемым методом и не представляются экспертами при решении задач непрерывного образова-

ния.

Группа g01 представляет собой множество представлений элементов действительности, которые не представляются в БЗ исследуемым методом,

но представляются экспертами при решении задач непрерывного образова-

ния.

представляет собой множество представлений элементов действительности, которые представляются в БЗ исследуемым методом и представляются экспертами при решении задач непрерывного образования.

Группа g11 представляет собой множество представлений элементов действительности, которые представляются в БЗ исследуемым методом, но не представляются экспертами при решении задач непрерывного образова-

ния.

С учетом введенного распределения элементов действительности ниже представлены определения полноты и точности представления действитель-

ности в БЗ.

78

Определение 3.3. Полнота представления действительности рассматри-

ваемым методом в базе знаний – ППБЗ является отношением числа представ-

лений элементов действительности, представленных в базе знаний и исполь-

зуемых экспертами для решения задач непрерывного образования, к числу элементов, которые представляются экспертами для решения задач непре-

рывного образования.

Определение 3.4. Точность представления действительности рассматри-

ваемым методом в базе знаний – ТПБЗ является отношением числа представ-

лений элементов действительности, представленных в базе знаний и исполь-

зуемых экспертами для решения задач непрерывного образования, к числу элементов, которые представляются в базе знаний рассматриваемым методом для решения задач непрерывного образования.

Следует отметить, что вычисление полноты и точности метода пред-

ставления является сложной задачей по ряду причин.

1.Субъективный подход при оценке принадлежности элементов действи-

тельности к принятию решений в области непрерывного образования.

2.Наличие порогового уровня определения принадлежности.

3.Трудно определить границы элементов действительности, которые являются размытыми.

4.Необходимость использования огромного числа элементов действи-

тельности для реальных задач.

Тем не менее, эти характеристики позволяют оценить эффективность разрабатываемого метода представления знаний.

Разработка компьютерных методов и средств для извлечения знаний

(обучения) из собственного опыта и результатов деятельности других специ-

алистов и других компьютерных систем является важной, базовой задачей для получения новых знаний, а в итоге для адаптации управления в интел-

лектуальных обучающих системах. Разрабатываемые методы должны оцени-

79

ваться с позиции полноты представления действительности из примеров и точности этих представлений действительности. Немаловажным фактором является и время, требуемое на обучение.

Для оценок метода извлечения/обучения используемого в системе управления базой эволюционирующих знаний группы информационных ре-

сурсов имеют следующую интерпретацию.

Группы представлений (информационных ресурсов) g00 и g01 соответ-

ствуют элементам действительности, которые не формируются методом из-

влечения/обучения используемым в СУ БЗ, а группы представлений (инфор-

мационных ресурсов) g10 и g11 соответствуют элементам действительности,

которые формируются методом извлечения/обучения используемым в СУ БЗ.

Группы представлений (информационных ресурсов) g01 и g10 соответ-

ствуют элементам действительности, которые формируются экспертами при извлечении/обучении новым концептам для решения задач непрерывного об-

разования, а группы представлений (информационных ресурсов) g00 и g11 не формируются экспертами при извлечении/обучении новым концептам для решения непрерывного образования.

Группа g00 представляет собой множество представлений элементов действительности, которые не формируются в СУ БЗ исследуемым методом и не формируются экспертами для решения задач непрерывного образова-

ния.

Группа g01 представляет собой множество представлений элементов действительности, которые не формируются в СУ БЗ исследуемым мето-

дом, но формируются экспертами для решения задач непрерывного образо-

вания.

Группа g10 представляет собой множество представлений элементов действительности, которые формируются в СУ БЗ исследуемым методом и формируются экспертами для решения задач непрерывного образования.

Группа g11 представляет собой множество представлений элементов действительности, которые формируются в СУ БЗ исследуемым методом,

80