Алгоритмы и технологии создания средств адаптивного управления обучением с элементами интеллектуализации на транспортных системах Кондратьев Дмитрий Дмитриевич
Кондратьев Дмитрий Дмитриевич. Алгоритмы и технологии создания средств адаптивного управления обучением с элементами интеллектуализации на транспортных системах : Дис. . канд. техн. наук : 05.13.06 : Санкт-Петербург, 2003 219 c. РГБ ОД, 61:04-5/607-5
Содержание к диссертации
Глава 1. Управление программированным обучением и контролем знаний стр. 11
1.1.Основные концепции и понятия обучения как процесса автоматизации стр. 11
1.2. Классификация систем автоматизированного обучения и контроля знаний стр. 16
1.3. Механизмы реализации адаптивного программированного обучения и контроля знаний стр. 20
1.4. Использование интеллектуальных технологий для автоматизации и управления качеством программированного обучения и контроля базы знаний стр. 24
Выводы по Главе 1 стр. 43
Глава 2. Математическое обеспечение систем управления обучением и контролем знаний стр. 45
2.1. Разработка оценочных критериев и весовых коэффициентов для определения уровней сложности и адекватности контрольных вопросов стр. 45
2.2. Разработка методов формирования оценок по контрольным программам в зависимости от числа правильных ответов стр. 63
2.3. Методы формализации решения задач распознавания знаний стр. 71
Выводы по Главе 2 стр. 81
Глава 3. Алгоритмизация адаптивной системы управления обучением и контролем базы знаний стр.82
3.1. Построение общей функциональной схемы системы стр.82
3.2. Разработка алгоритмов, реализующих механизм адаптивного обучения на основе стереотипной оверлейной модели пользователя стр. 87
3.3. Разработка естественно-языкового интерфейса для обеспечения задач контроля базы знаний на естественном языке и интеллектуального поиска стр. 104
3.4. Разработка алгоритмов, обеспечивающих возможность моделирования поведения специалиста при решении задач предметных областей стр. 130
Выводы по Главе 3 стр. 135
Глава 4. Разработка прикладного программного обеспечения для систем управления обучением и контролем знаний в транспортных комплексах стр. 137
4.1. Архитектура программной системы адаптивного управления обучением с обеспечением обратной связи стр. 137
4.2. Проектирование интерфейса инструментальной среды разработки адаптивных обучающих курсов, их настройки и конфигурирования стр. 157
4.3. Проектирование интерфейса программной оболочки, обеспечивающей возможности проведения дистанционного обучения и контроля знаний в транспортных комплексах стр.174 Выводы по Главе 4 стр. 185
Заключение стр. 186
Литература стр. 188
Использование интеллектуальных технологий для автоматизации и управления качеством программированного обучения и контроля базы знаний
В области разработки интеллектуальных технологий наиболее известными являются работы следующих ученых: Нильсон Н.Д., Ньюэлл А., Саймон Н.А., Минский М, Мак-Карти Д., Слейгл С, Рафаэль Б., Симоне Д., Бобров Д., Виноград Т., Хомский Н.О., Мур Р.С., Крипке С.А., Барвайс Д., Тьюринг А., Бучанан Б.Г., Фейгенбаум Е.А., Перл Д., Шенон К., Уинстон П., Заде Л. А. и др.
Для автоматизации процесса передачи данных и управления качеством программированного обучения и контроля знаний используются различные механизмы, основанные на использовании технологий построения экспертных систем и систем малого искусственного интеллекта (МИИ). Можно выделить следующие основные направления, где используются технологии интеллектуализации:
Разработка режимов "Работа со специалистом". В ряде предметных областей теоретических знаний, передаваемых ЭОМ, недостаточно для овладения основными навыками (так, например, теоретический курс по аппаратному обеспечению ПК не сможет передать структурированной информации по диагностике неисправностей). Поэтому в рамках электронного курса необходимо создание модуля с элементами экспертной системы (далее - ЭС), помогающего принять то или иное заключение, а также продемонстрировать ход принятия решения [31, 37];
Реализация механизмов интеллектуального поиска по обучающим материалам. Проблематика интеллектуального поиска по электронному пространству документов затрагивает не только обучающие системы, но и все программные средства, манипулирующие пространством документов. Основной проблемой поиска является то, что чаще всего пользователь, создающий запрос, обладает либо неполной информацией по предмету запроса, либо его запрос представляется в плохо формализованном виде [68];
Организация естественно-языкового интерфейса (далее - ЕЯ-интерфейс) для обеспечения контроля базы знаний на естественном языке. Очевидно, что при оценке знаний обучаемого недостаточно структурированных вопросов. Так, например, если необходимо уточнить, знает обучаемый определение термина или нет, то используется следующий механизм: в качестве вопроса дается полное определение, а пользователю предлагается набор терминов, из которых он должен выбрать правильный. Помимо того, что пользователь может случайным образом угадать термин, он может догадаться по семантике определения, какой термин ему соответствует. Поэтому для корректной оценки знаний обучаемого необходимо в ряде случаев использовать ЕЯ-интерфейс [6,17, 25]. Рассмотрим подробнее основные технологии, позволяющие реализовать указанные выше механизмы. Разработка режимов "Работа со специалистом" Как мы уже отмечали, в основе данного режима должны лежать технологии, сходные с технологиями построения ЭС. Рассмотрим самые распространенные принципы построения ЭС [13, 38] с учетом требований использования в АОС. Системы на основе таблиц операторов [77] В данной системе текущее состояние окружающей среды представляется набором выражений предикат-аргумент, которые в совокупности образуют модель мира. Рассмотрим простейший пример организации экспертной системы на базе предложенного принципа. Так, набор формул (1) означает, что робот находится в комнате А и имеются два ящика, один из которых находится в комнате Б, а второй — в комнате В. W = \аі(робот,комнатаА\аі(ящик\,комнатаБ\аі