Интеллектуальные технологии в электронном образовании
Введение
Развитие средств компьютерной поддержки процесса обучения и создания систем дистанционного обучения, требует интеллектуализации всего процесса обучения, так как традиционные системы не в состоянии удовлетворить потребностей как обучаемых, так и преподавателей. Можно выделить три основных направления интеллектуализации учебного процесса, соответствующих трем уровням учебной деятельности.
1. Учебники и самообучение на уровне одной дисциплины
Задачей любой обучающей системы является предоставление пользователю информации об изучаемой дисциплине в понятном и наглядном виде. Решение этой задачи возлагается на электронный учебник. В предположении, что обучаемый положительно мотивирован, процесс обучения строится таким образом, чтобы предоставить ему максимальную свободу, помогая быстро сориентироваться в незнакомой (или мало знакомой) предметной области. В связи с этим учебный материал должен быть структурирован таким образом, чтобы его изучение было максимально удобным и, следовательно, эффективным. Здесь требуется совместная кропотливая работа эксперта-предметника и эксперта-педагога. В настоящее время актуальной является проблема повышения степени наглядности, когнитивности учебной информации электронного учебника с целью повышения самостоятельной познавательной деятельности обучаемого. Для решения этой задачи предлагается семантический электронный учебник [1], который имеет более развитые средства отображения семантической структуры взлетной области с соответствующими навигационными возможностями. Семантический электронный учебник представляет собой интерактивный интеллектуальный самоучитель по некоторой предметной области, содержащий подробные методические рекомендации по ее изучению и предназначенный для «мотивированного, самостоятельного, активного и честного пользователя, желающего знаниями по соответствующей дисциплине.
Существенное отличие семантического электронного учебника от традиционного электронного учебника состоит в представлении учебного материала на семантическом уровне. В результате этого, с практической точки зрения, усиливаются возможности электронного учебника как обучающей среды, появляется возможность эффективного самостоятельного изучения предмета.
Учебная база знаний семантического электронного учебника представляет собой гипермедийную семантическую сеть [2], структурирующую учебный материал процесса обучения. В рамках этой гипермедийной семантической сети описывается вся учебная информация, такая как, тематические планы обучения, содержательная структура учебного материала, непосредственно учебные материалы, представляющие собой набор взаимосвязанных информационных конструкций самого различного вида. Основным преимуществом такой формы представления учебной информации является, во-первых, приспособленность семантических сетей для представления неформальных предложений естественного языка, во-вторых, обеспечение наглядности такого представлениями.
Основным языком представления знаний для семантического электронного учебника является базовый семантический язык SC (SemanticCode) [4], который является ядром открытого семейства графовых языков представления знаний, построенных на теоретико-множественной основе.
Так как основой для представления гипермедийной семантической сети является графовый семантический язык SC, то для ее описания достаточно разработать набор ключевых узлов данного языка, которые будут отражать семантику элементов гипертекстовой семантической сети. Кроме ключевых узлов, описывающих гипермедийную семантическую сеть, вводятся также специальные sc-узлы для структуризации учебного материала, соответствующего предметной области, по которой ведется обучение. В результате представления знаний предметной области в виде гипермедийной семантической сети появляется возможность ассоциативного поиска информации, вывода информации по различным запросам обучаемого, визуализация семантической структуры базы знаний семантического электронного учебника.
Навигационно-поисковые средства являются главным средством взаимодействия пользователя с семантическим электронным учебником. С помощью этих средств пользователь имеет возможность найти любую интересующую его информацию об изучаемой предметной области, которая имеется в базе знаний. Набор специализированных навигационно-поисковых команд семантический электронный учебник включает следующие основные команды:
• найти определение (на естественном языке) указываемого понятия;
• найти пример и описание примера указываемого понятия;
• найти комментарии к указанной информационной конструкции;
• найти описание классификации указываемого понятия;
• найти перечень элементов для указываемого понятия;
• отобразить содержимое указываемого sc-узла;
• найти информацию по произвольному заданному образцу.
Кроме специализированных навигационно-поисковых команд существует универсальная команда, обеспечивающая поиск фрагментов семантической сети по произвольному образцу. Благодаря наличию такой универсальной команды, указанный набор основных навигационно-поисковых команд может быть расширен.
Прикладная база знаний содержит всю информацию, касающуюся конкретной предметной области. Содержательная структура прикладной базы знаний включает следующие компоненты:
система понятий; система определений; система утверждений; семантическая структура самой предметной области (разделы, подразделы);
• систематизированный сборник задач и упражнений;
• интеллектуальный пакет алгоритмов и программ;
• библиографический указатель;
• именной указатель;
история развития предметной области;
• лингвистическая база знаний;
гипермедийная семантическая сеть учебных материалов; учебно-методическая база знаний, содержащая набор рекомендаций по последовательности изучения предметной области.
В составе семантического электронного учебника имеется решатель задач, который позволяет пользователю сформулировать любую задачу (с помощью языка описания задач) и отправить системе задание на ее решение, чтобы посмотреть, как система будет ее решать. При этом имеется возможность пошагового просмотра решения задачи, что обеспечивает обучение по принципу «делай, как я».
Пользователь имеет возможность выбирать задачи из систематизированного сборника задач и упражнений в составе предметной базы знаний. Это означает, что ему не обязательно знать язык описания задач, так как формулировки задач, имеющихся в сборнике задач и упражнений, уже описаны
на данном языке. Пользователю остается лишь сформировать соответствующее задание решателю.
В системе контроля знаний пользователь имеет возможность проверить свои знания, полученные при изучении материалов семантического электронного учебника. Пользователю предоставляется возможность либо ответить на ряд вопросов для самопроверки, либо решить какую-либо задачу. При этом осуществляется семантический анализ свободно конструируемых ответов и ошибок, допущенных пользователем, с выработкой рекомендаций на повторение соответствующих разделов учебника. Особенностью системы контроля знаний семантического электронного учебника является предоставление пользователю практически полной свободы как по выбору вопросов и задач, так и по способу решения задачи. Это означает, что пользователь имеет право в любой момент времени попросить помощь у системы либо вернуться к изучению учебных материалов без завершения выполнения задания. Таким образом, вопросы аутентификации пользователя и тотального контроля его действий в рамках данной системы специально не предусматриваются.
Технологически семантический электронный учебник можно построить полностью сохраняя традиционный учебник, лишь надстраивая над ним соответствующую семантическую сеть. Это актуально на сегодняшний день, поскольку существует большое количество качественного учебно-методического материала, представленного в традиционной форме.
Использование принципов, лежащих в основе семантического электронного учебника и обеспечивающих семантическую структуризацию и систематизацию хранимой информации, позволяет по новому подойти к решению проблем интеллектуализации web-сайтов, в частности, образовательных сайтов в системе открытого образования.
2. Управление обучением на уровне отдельной дисциплины
В связи с повышением сложности и информационной насыщенности компьютерных средств обучения возникает необходимость в осуществлении управленияобучением и процессом взаимодействия с пользователем. Поскольку обучающая система становится более сложной и многофункциональной и предназначена для различных категорий пользователей, то требуется адаптация к индивидуальным особенностям каждого конкретного пользователя. В настоящее время в сфере образования все более широко начинают применяться новые информационные технологии и, в частности методы и средства искусственного интеллекта. Способность обучающей системы адаптироваться к пользователю является одним из показателей ее эффективности и, как следствие, интеллектуальности.
Интеллектуальные обучающие системы (ИОС) [2] представляет собой сложную иерархическую систему, состоящую из совокупности взаимодействующих между собой подсистем, каждая из которых решает определенный класс задач. В качестве базового компонента интеллектуальных обучающих систем используется семантический электронный учебник. Основными функциями интеллектуальных обучающих систем являются:
• мониторинг деятельности обучаемых и постоянное уточнение базы знаний об обучаемых (подсистема анализа действий обучаемого);
• выбор рекомендуемой последовательности изучения учебного материала (подсистема управления обучением);
• выбор рекомендуемой последовательности задаваемых обучаемому вопросов, задач и лабораторных заданий (подсистема управления обучением);
• тестирование знаний обучаемых (подсистема тестирования знаний);
• отслеживание прерываний в процессе обучения каждого обучаемого и обеспечение возможности возврата в прерванное состояние (подсистема анализа действий обучаемого, подсистема управления обучением);
• управление переходами между режимами обучения (подсистема управления обучением).
В настоящее время в связи с ростом требований к системам данного класса приобрела актуальность проблема разработки ИОС, которые характеризуются тем, что в них должна обеспечиваться:
1) обработка больших объемов сложноструктурированной информации раз
2) гибкость и легкая модифицируемость системы;
3) интеграция различных моделей и механизмов решения задач;
4) поддержка различных моделей обучения и управления взаимодействием с пользователем;
5) интеграция различных программных систем в составе одной системы и осуществление управления их функционированием и взаимодействием;
6) широкое использование средств мультимедиа;
7) работа в реальном масштабе времени.
В настоящее время существуют обучающие системы, в которых указанные проблемы решаются с проработкой лишь некоторых отдельных вопросов. Это вызвано тем, что существующими на данный момент традиционными средствами решить все проблемы в комплексе не удается. Особенность реализации процесса обучения в ИОС заключается в том, что помимо представления и обработки знаний о предметной области система должна содержать информацию о своих пользователях, уметь ее обрабатывать и таким образом адаптироваться к индивидуальным особенностям каждого конкретного пользователя. Кроме того, одной из самых важных проблем при проектировании обучающей системы является управление диалогом с пользователем (как правило, неподготовленным в области компьютерной техники). Взаимодействие с пользователем, в отличие от взаимодействия подсистем в составе компьютерной системы, представляет собой более сложный процесс, так как в нем присутствует элемент непредсказуемости. Пользователь оказывает свое влияние на работу ИОС, т.е. функционирование системы в условиях взаимодействия с ним становится управляемым как самой системой, так и пользователем. В связи с этим возникает проблема обработки внешних воздействий пользователя, а также описания и реализации управляющих механизмов системы в целом. Системы данного класса относятся к разряду сложных и для их проектирования требуется наличие соответствующей технологии и методики проектирования. Инструментальные средства проектирования ИОС приведены в работе [2].
3. Управление учебной деятельностью на уровне специальности
Учебная организация и процесс обучения - это не просто совокупность автоматизированных и интеллектуальных обучающих систем по определенным дисциплинам, обладающих средствами мультимедиа, гибкими стратегиями обучения, подсистемами адаптации к пользователю и т.д. Для эффективного использования всех этих средств необходима инфраструктура, в которой осуществляется обработка информации, взаимодействие пользователей и подсистем, совместное решение задач, в которое вовлекаются как пользователи, так и подсистемы.
Анализ деятельности высших учебных заведений показывает, что качество профессиональной подготовки молодых специалистов в первую очередь зависит от профилирующей (выпускающей) кафедры, поскольку именно профилирующая кафедра [5]:
• заинтересована в непосредственных связях с организациями - потребителями молодых специалистов;
• заинтересована в получении инновационных заказов не только в сфере подготовки специалистов, но и области научно-исследовательских проектов;
• способна находить источники внебюджетных средств.
Таким образом, повышение эффективности высших учебных заведений необходимо начинать с анализа деятельности профилирующих кафедр и совершенствования этой деятельности на основе широкого использования современных информационных технологий. Использование таких технологий (в частности, телекоммуникационных средств), позволяющих создавать эффективное внутрикафедральное информационное пространство, дает возможность рассматривать профилирующую кафедру как территориально распределенную организацию, деятельность которой направлена на комплексную подготовку молодых специалистов по конкретной специальности. Профилирующую кафедру, деятельность которой осуществляется через посредство интеллектуальной распределенной корпоративной системы, будем называть виртуальной кафедрой
[5,6]. Очевидно, что виртуальные кафедры являются частным видом виртуальных учебных организаций. Преобразование традиционной профилирующей кафедры в виртуальную предполагает создание интеллектуальной кафедральной корпоративной системы, обеспечивающей сведение к минимуму необходимости непосредственного общения студентов и преподавателей между собой. Из этого вовсе не следует, что непосредственное общение студентов и преподавателей необходимо исключить из деятельности кафедры. Просто надо стремится к тому, чтобы это общение было максимально эффективным.
Преобразование традиционных профилирующих кафедр в виртуальные кафедры требует существенного пересмотра всей структуры деятельности кафедры.
Преобразование традиционной кафедры в виртуальную предполагает создание интеллектуальной кафедральной корпоративной системы, обеспечивающей комплексную автоматизацию всех видов деятельности кафедры, координацию взаимодействия студентов, штатных и внештатных сотрудников кафедры.
Проектирование виртуальной кафедры и, соответственно, ее корпоративной системы на концептуальном и логическом уровне включает в себя разработку и анализ трех моделей [5]:
• процессной (процессно-ориентированной) модели, формально описывающей структуру деятельности организации с необходимой степенью детализации;
• агентно-ориентированной модели, формально описывающей взаимодействие всех субъектов организации (как физических субъектов – сотрудников организации, так и искусственных субъектов - интеллектуальных систем, входящих в состав корпоративной компьютерной системы);
• модели управления корпоративными знаниями.
Каждый агент (как физический субъект так и программный агент) виртуальной кафедры в своей деятельности активно использует корпоративные знания этой организации. Поэтому проблема управления корпоративными знаниями виртуальной кафедры является ключевой. Очевидно, что решение этой проблемы, тесно связанно с агентно-ориентированной моделью виртуальной кафедры. Проблема построения модели представления и обработки знаний является центральной для любой интеллектуальной системы. Особенность корпоративной системы виртуальной кафедры заключается в том, что эта система является не просто интеллектуальной, а распределенной интеллектуальной системой, имеющей большое число взаимодействующих через нее пользователей. Таким образом, проблема представления и обработки знаний здесь имеет свои особенности.
Основная роль управления знаниями в сетевой организации состоит в их разделении между партнерами, программными агентами сети, так чтобы каждый агент мог воспринимать и использовать имеющиеся корпоративные знания в процессах распределенного решения задач. Корпоративные системы должны обеспечить быстрый доступ к необходимым знаниям, распространению и совместному использованию знаний не зависимо от нахождения источника знания и пользователя знания, а также уменьшить избыток получаемой информации и недостаток имеющихся знаний [7].
В качестве формальной основы для построения моделей управления знаниями виртуальной кафедры предлагается использовать графодинамические ассоциативные параллельные асинхронные модели обработки сложноструктурированных знаний [4].
Корпоративная база знаний виртуальной кафедры формируется на базовом языке представления знаний SC, языке гипермедийных семантических сетей, а также на языке, специально ориентированном на представление учебно-методической информации в интеллектуальных обучающих системах [3,2]. Все операции обработки знаний реализованы на процедурном языке программирования SCP (SemanticCodeProgramming), специально ориентированном на обработку однородных семантических сетей. [8]
Учебно-методические знания являются основным компонентом информационных ресурсов виртуальной кафедры, и поэтому эффективность обучения непосредственно зависит от объема, содержания и систематизации этих знаний.
Методы управления корпоративными знаниями виртуальной кафедры включают в себя набор правил построения онтологии корпоративных знаний виртуальной кафедры и определения функций интерпретации на построенных онтологиях [9,10]. Под онтологией
понимается подробная структурная спецификация предметной области (словарь, логические связи, свойства) [3].
Заключение
Для обеспечения качественного уровня обучения требуется согласованное решение всех проблем, перечисленных выше. Для разработки семантических электронных учебников, интеллектуальных обучающих систем и корпоративных систем виртуальных кафедр нужно использовать одни и те же технологии, одни и те же языки представления и обработки знаний.
Литература
1. Гулякина Н.А. Семантические электронные учебники и инструментальные средства их построения. В сб.:Четвертый российско-украинский научный семинар «Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2004».: Сб.тр. - К.: Просвгга, 2004. - с. 95-102.
2. Интеллектуальные обучающие системы и виртуальные учебные организации / В.В.Голенков, В.Б. Тарасов, О.Е. Елисеева и др. Под ред. В.В. Голенкова и В.Б. Тарасова - Мн.: БГУИР, 2001. - 488 с.
3. Гаврилова Т.А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем// Новости искусственного интеллекта. 2003. - № 2. - с. 24-29.
4. Представление и обработка знаний в графодинамических ассоциативных машинах / В.В.Голенков, О.Е.Елисеева, В.П.Ивашенко и др.; Под ред. В.В.Голенкова. -Мн.: БГУИР, 2001.-412 с.
5.Гулякина Н.А., Лубневский О.А. Проект "Виртуальная кафедра". В сб.:Четвертая международная летняя школа-семинар по искусственому интеллекту для студентов, аспирантов и молодых ученых. Сб. науч. тр., 2000 г., стр. 243-248.
6.Гулякина Н.А. Корпоративные системы виртуальных кафедр// Доклады БГУИР.-2003.-Т. 1 ,№2/2.-С. 15-25.
7.Попов Э.В. Корпоративные системы управления знаниями // Новости искусственного интеллекта, №7, 2001 - С. 14-25
8.Голенков В.В., Гулякина Н.А. Язык параллельного программирования, ориентированный на переработку сложноструктурированных знаний в структурно перестраиваемой ассоциативной памяти. - Мн.: БГУИР, 1998.
9.Гулякина Н.А. Модель управления знаниями виртуальной кафедры. В сб.:7-я научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями»: Сб. науч. тр./ Моск. Госуд. Ун-т экономики, статистики и информатики -М., 2004 г., стр. 254-258.
10. Емельянов В.В., Тарасов В.Б., Гулякина Н.А., Жуков К.В. Управление знаниями на виртуальной кафедре// Дистанционное обучение - образовательная среда XXI века: Материалы П Международной науч.-метод.конф. Минск, 26-28 ноябр. 2002 г./ - Мн.: Бестпринт, 2002. - С.277-280.