Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Графодинамические модели переработки сложно структурированной информации в интеллектуальных обучающих системах

Диссертация: Графодинамические модели переработки сложно структурированной информации в интеллектуальных обучающих системах
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Проведен анализ существующих компьютерных систем обучения и проблем их реализации. Определены основные тенденции их развития и отмечено, что одним из перспективных направлений развития КСО является разработка интеллектуальных обучающих систем нового поколения, обладающих по сравнению с существующими системами рядом преимуществ, благодаря тому, что в них производится комплексное рассмотрение… Читать ещё >

Содержание

  • Общая характеристика работы
  • 1. Компьютерные системы обучения и инструментальные средства их проектирования: современное состояние и перспективы развития
    • 1. 1. Современные тенденции развития компьютерных систем обучения
    • 1. 2. Проблемы реализации компьютерных систем, применяемых в обучении
    • 1. 3. Интеллектуальные обучающие системы (ИОС)
    • 1. 4. Инструментальные средства проектирования КСО и ИОС
    • 1. 5. Графодинамическая парадигма переработки информации как основа для создания ИОС нового поколения
    • 1. 6. Выводы
  • 2. Построение архитектуры ИОС нового поколения
    • 2. 1. Решение задач, систематизация учебного материала, использование средств мультимедиа
    • 2. 2. Управление обучением и взаимодействие компонентов ИОС
    • 2. 3. Диалог с пользователем и тестирование обучаемого
    • 2. 4. Дополнительные особенности архитектуры ИОС нового поколения
      • 2. 4. 1. Интеграция с внешними по отношению к ИОС программными и техническими средствами
      • 2. 4. 2. Когнитивное взаимодействие с пользователем
      • 2. 4. 3. Синтаксическое единство языков представления и переработки знаний
    • 2. 5. Выводы
  • 3. Инструментальные средства проектирования ИОС нового поколения на базе графодинамических параллельных ассоциативных моделей переработки сложно структурированных знаний
    • 3. 1. Семантический графовый язык представления и переработки знаний подсистемы решения задач и ознакомления с предметной областью
    • 3. 2. Семантический графовый язык описания и переработки модели обучаемого.,
    • 3. 3. Графовый семантический язык описания и реализации интерфейса ИОС
      • 3. 3. 1. Описание и реализация вопросов и заданий
      • 3. 3. 2. Реализация процесса когнитивного взаимодействия с пользователем
    • 3. 4. Описание и реализация процесса управления обучением
    • 3. 5. Семантическое описание структуры тестов и их реализация в графодинамической памяти
    • 3. 6. Выводы
  • 4. Методика проектирования ИОС нового поколения на базе предлагаемых инструментальных средств

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ база знаний виртуальная реальность интеллектуальная информационно-поисковая система интеллектуальная система интеллектуальная обучающая система интеллектуальная система дистанционного обучения инструментальные средства проектирования интеллектуальная тренажерная система компьютерная система обучения обучающая экспертная система подсистема решения задач и ознакомления с предметной областью подсистема управления обучением предметная область программный продукт учебная база знаний экспертно-обучающая система

Язык представления и переработки знаний

Semantic Code

Semantic Code educational

Semantic Code Logic

Semantic Code Logic tutoring process

Semantic Code Programming

Semantic Code questions

Semantic Code tutoring последовательность перечисляемых элементов множество, состоящее из перечисляемых элементов знак пересечения множеств знак объединения множеств знак отношения включения множеств знак пустого множества знак дизъюнктивной связки

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Графодинамические модели переработки сложно структурированной информации в интеллектуальных обучающих системах (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Одной из современных тенденций развития прикладных интеллектуальных систем (ИС) является реализация ИС, способных не только решать задачи из соответствующей предметной области (ПОб), но и осуществлять обучение пользователя знаниям и умениям из этой ПОб. С другой стороны, при разработке современных компьютерных систем обучения (КСО) возникла необходимость в применении методов и средств искусственного интеллекта, что привело к появлению нового класса КСОинтеллектуальных обучающих систем (ИОС). В настоящее время, в связи с ростом требований к системам данного класса актуальность приобрела проблема разработки ИОС нового поколения, которые характеризуются тем, что в них обеспечивается:

1) обработка больших объемов сложно структурированной информации различного типа;

2) гибкость и легкая модифицируемость системы;

3) интеграция различных моделей и механизмов решения задач;

4) поддержка различных моделей обучений и управления взаимодействием с пользователем;

5) интеграция различных программных систем в составе одной системы и осуществление централизованного управления их функционированием и взаимодействием;

6) широкое использование средств мультимедиа;

7) работа в реальном масштабе времени.

В настоящее время существуют КСО, 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 переработки знаний о предметной области (ПОб) 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, причем, как правило, неподготовленным. 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. При этом объектом управления является совокупность подсистем в составе ИОС, каждая из которых ориентирована на решение некоторого класса задач. Таким 6 образом, системы данного класса относятся к разряду сложных, и для их проектирования требуется наличие соответствующей технологии или методики проектирования.

Связь работы с крупными научными программами, темами.

Результаты работы использовались при выполнении НИР «Разработать принципы организации интеллектуальных обучающих систем, основанных на распределенной обработке сложно структурированных баз знаний, на использовании средств мультимедиа, и создать на их основе интеллектуальную обучающую систему» в рамках договора ГБЦ № 95−3052 БГУИР (№ гос. регистрации 199 647), НИР «Разработать технологические средства проектирования интеллектуальных систем» в рамках договора ГБЦ № 95−3114 между БГУИР и Министерством образования и науки Республики Беларусь (№ гос. регистрации 199 642), НИОКР «Разработка специализированного интеллектуального интерфейса для комплексной обработки данных дистанционного зондирования Земли» в рамках договора по программе Белкосмос-10 от 1.01.96г., НИР «Разработка базы знаний информационно-экспертной системы лечения больных с хронической почечной недостаточностью» в рамках договора от 1.07.96г. между ИТК АНБ и НИИ кардиологии Министерства здравоохранения РБ (№ гос. регистрации 199 792), а также в работе «Разработать инструментально-технологические средства проектирования интеллектуальных обучающих систем, ориентированных на различные возрастные группы обучаемых и адаптируемых к неподготовленному пользователю», выполненной в рамках Республиканской программы «Компьютеризация населения» (№ гос. регистрации 19 983 883).

Целью данной работы явилась разработка инструментальных средств и методики проектирования систем следующего типа: а) конкретные ИОС по различным предметным областям, осуществляющие эффективное обучение пользователя знаниям и умениям по соответствующей дисциплинеб) прикладные ИС различного назначения, способные обучать пользователя, адаптируясь к его индивидуальным особенностям.

В качестве единой формальной основы для создания инструментальных средств проектирования ИОС нового поколения выбрана графодинамическая парадигма параллельной асинхронной переработки знаний, представленных однородными семантическими сетями.

В соответствии с избранным подходом для достижения указанной цели в работе решались следующие задачи:

1) определение архитектуры ИОС нового поколения;

2) разработка формальных моделей, описывающих: а) учебный материал, формирование которого производится с использованием средств мультимедиа, б) информацию о пользователях ИОС и о процессе взаимодействия с ними, в) процесс управления функционированием совокупности подсистем- 7.

3) разработка графодинамических моделей и языков описания и реализации указанных формальных моделей в графодинамической параллельной ассоциативной памяти с ориентацией на единый синтаксический подход;

4) разработка единого метода реализации: а) механизмов управления функционированием и взаимодействием компонентов ИОСб) механизмов взаимодействия с пользователем;

5) разработка методики проектирования ИОС нового поколения и реализация фрагментов конкретных ИОС на базе разработанных инструментальных средств.

Объект и предает исследования.

Объектом исследований являются компьютерные системы обучения, инструментальные средства и технологии их проектирования с использованием методов и средств искусственного интеллекта. Предмет исследований — ИОС нового поколения, для реализации которых необходима разработка принципиально новых моделей, языков представления знаний, механизмов переработки знаний, а также новых методик проектирования систем указанного класса.

Методология и методы проведенного исследования.

Описываемые в работе средства разрабатывались на основе графодинамической парадигмы представления и переработки информации в ИС с использованием теории множеств, математической логики, теории ситуационного управления, теории и методов инженерии знаний.

Научная новизна и значимость полученных результатов заключаются в том, что впервые все уровни иерархии ИОС рассмотрены с позиции их единообразного формального описания и реализации. Наличие единой формальной основы позволило выделить и унифицировать основные механизмы управления и фукциониро-вания всей иерархии подсистем в составе ИОС, что обеспечивает более эффективное их взаимодействие. Разработанные в данной работе языковые средства позволяют описывать информацию различной природы единым, удобным и понятным образом с ориентацией на семантическую систематизацию и структуризацию набора учебного и иллюстративного материала, независимо от избранной ПОб. Предлагаемые в работе средства позволяют реализовывать различные модели управления обучением (как сценарии, так и более сложные поведенческие модели) в зависимости от требований разработчиков конкретной ИОС. Предложенные средства когнитивного взаимодействия с пользователем позволяют ему более эффективно решать проблему перехода от интуитивного понимания к образному мышлению, что является одной из основных дидактических задач.

Практическая значимость полученных результатов заключается в том, что применение предлагаемых инструментальных средств при проектировании ИОС позволяет ускорить процесс разработки конкретной системы. Это достигается благодаря тому, что указанный инструментарий включает языковые средства описания и переработки необходимых для ИОС знаний. Таким образом, акцент переносится с разработки моделей и методов переработки знаний на непосредственное описание знаний экспертов. 8.

Предлагаемые инструментальные средства позволяют разрабатывать ИОС нового поколения, которые обладают следующими качествами:

1) обеспечивается стройное структурное представление предметной области и учебного материала на семантическом уровне;

2) система становится способной самостоятельно решать задачи, обеспечивая обучение по принципу «делай, как я» и сопровождая свои действия необходимыми (а также запрашиваемым и пользователем) объяснениями;

3) производится моделирование пользователя, благодаря чему появляется возможность более глубокого индивидуального обучения;

4) описание поведения системы производится на семантическом уровне и базируется на предлагаемой экспертом методике обучения. Благодаря этому появляется возможность реализации различных моделей обучения;

5) более гибкой становится реализация тестирования, включая этапы подготовки, реализации тестов и анализа результатов теста. Благодаря единообразному способу семантического описания знаний о предметной области и ответов пользователя, появляется возможность семантического анализа ответов и ошибок, вследствие чего реакция системы становится более адекватной;

6) имеется возможность производить перепроектирование системы в процессе ее эксплуатации.

Предложенные в диссертации инструментальные средства проектирования и соответствующая им методика проектирования ИОС были использованы при разработке ряда конкретных систем, таких как:

— ИОС по математическим основам искусственного интеллекта, которая используется в одноименном курсе на кафедре ИИТ БГУИР;

— ИОС по геометрии, которая явилась объектом апробации результатов НИР «Разработать технологические средства проектирования интеллектуальных обучающих систем» в рамках договора между БГУИР и Министерством образования и науки Республики Беларусь;

— прикладной интеллектуальной системы по поддержке принятия решений при чрезвычайных ситуациях техногенного характера для НИП «Геоинформационные системы» НАН Беларуси;

— информационно-экспертной системы лечения больных с хронической почечной недостаточностью, которая введена в эксплуатацию в БелНИИ кардиологии.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту.

1. Графодинамические модели представления следующей информации:

— об учебном материале (с ориентацией на семантическую структуризацию и систематизацию, а также интеграцию со средствами мультимедиа);

— о пользователях (с учетом их индивидульных особенностей);

— о процессе управления обучением (с учетом внешних воздействий пользователя и ориентацией на описание всевозможных моделей обучения).

2. Языковые средства, базирующиеся на графодинамической парадигме представления и переработки информации, а именно: 9.

— расширение базового графового языка представления знаний SC (Semantic Code), названное SCe (Semantic Code educational) — для описания и представления пользователю учебного материала;

— расширение базового графового языка представления и переработки знаний SCL (Semantic Code Logic), названное SCLtp (Semantic Code Logic tutoring process) -для реализации процессов управления обучением;

— семантический графовый язык SCt (Semantic Code tutoring) — для описания информации о пользователях ИОС;

— семантический графовый язык SCq (Semantic Code questions) — для единообразного описания пользовательских и системных запросов, а также процесса диалога с пользователем.

В рамках перечисленных языков разработаны наборы операций переработки знаний и реализованы в виде программ на параллельном графовом языке SCP (Semantic Code Programming).

3. Комплекс инструментальных средств и соответствующая им методика проектирования ИОС нового поколения, рассчитанные на различные категории пользователей и обеспечивающие четкое разделение функций разработчиков системы, предоставляя каждому из них свой арсенал средств.

Личный вклад соискателя.

Вклад автора данной работы в совместные публикации следующий:

— в рамках работы [43] (Голенков В.В.1995мо-Опера Я SCL) осуществлялась реализация и апробация операций графового семантического языка SCL с уточнением соответствующих алгоритмов;

— в работе [44] (Голенков В.В. 1995мо-ОписаЯ SCP) соискатель принимала участие в разработке структуры SCP-программы и ее представлении в виде SC-конструкции;

— в рамках работы [45] (Голенков В.В.1995мо-Решен на Я8СЬ) был осуществлен выбор набора тестовых задач и описание на языке SCL знаний, требуемых для их решения;

— в работе [46] (Голенков В.В.1996ст-Инстр-Т С) автору диссертации принадлежит разработка первой версии инструментально-технологических средств проектирования ИОС на основе графодинамической парадигмы представления и переработки знаний;

— в основу работы [48] (Голенков В.В.1999мет-Инстр С П ИОС) были положены основные результаты данной диссертации, а именно: анализ тенденций развития КСО, архитектура ИОС, формальные модели описания и переработки информации в ИОС, методика проектирования ИОС;

— в работе [55] (Гулякина Н.А.1995ст-Экспе С В П) автору диссертации принадлежит реализация макета представленной экспертной системы выбора площадок для размещения экологически опасных объектов на базе инструментальных средств гра-фодинамического параллельного ассоциативного компьютера;

— работа [71] (ЕлисееваО.Е.1998тез-Интел О СНП) включает выполненный соискателем анализ современных тенденций развития ИОС, обоснование необходимости и основные проблемы разработки ИОС нового поколения;

— в работе [72] (Елисеева O.E. 1999тез-ИнтелИ иКВ) автором диссертации проведен анализ особенностей взаимодействия с пользователем ИОС и рассмотрено одно из перспективных направлений решения указанной проблемы — когнитивное взаимодействие с пользователем;

— в рамках работы [73] (ЕлисееваО.Е.1999ст-Интел О С и) автору диссертации принадлежит описание архитектуры ИОС;

— в рамках работы [117] (Голенков В.В.1994пр-Описа Я SCPasl) проводилось тестирование описанных в ней операторов параллельного графового языка SCP;

— в работе [135] (Голенков В.В.1995пр-Предс Т-М) автору диссертации принадлежит разработка примеров использования теоретико-множественных и арифметических отношений при формировании базы знаний предметной области.

Апробация результатов диссертации.

Материалы работы докладывались и обсуждались на 10 конференциях и семинарах: IV Межгосударственной научно-практической конференции творческой молодежи «Информатика-94» (Минск, БГУ, 16−20 мая 1994 г.), Республиканской научно-методической конференции, посвященной 25-летию факультета прикладной математики и информатики Еелгосуниверситета (Минск, БГУ, 10 — 14 апреля 1995 г.), на ежегодном августовском национальном научно-техническом семинаре с международным участием «Экспертные и обучающие системы» (Россия, Саратов, 26 — 30 августа 1995 г.), Международной конференции «Автоматизация проектирования дискретных систем» (Минск, ИТК АНБ, 15 — 17 ноября 1995 г.), научно-методической конференции «Камп'ютарныя тэхналогп у навучант» (Минск, БГПУ, 21−22 ноября 1995 г.), Международной выставке-семинаре «Высшее образование в Беларуси» (Минск, БГУ, 5−6 марта 1996 г.), на XXXIII научно-технической конференции аспирантов и студентов (Минск, БГУИР, 15−19 апреля 1997 г.), пятой Украинской научно-методической конференции «Новые информационные технологии обучения в учебных заведениях Украины» (Украина, Одесса, ОГМУ, 2—4 июля 1997 г.), Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии в науке и производстве» (Минск, БГУИР, 25 — 27 ноября 1998 г., Третьей международной летней школе-семинаре по искусственному интеллекту для студентов и аспирантов (Браславские озера, 28 июня — 4 июля 1999 г.).

Опубликованность результатов По результатам работы опубликовано 17 работ, из них 2 статьи в научном журнале, 3 брошюры (материалы по математическому обеспечению ЭВМ), 1 методическое пособие, 2 препринта, 9 тезисов на конференциях и семинарах. Общее количество страниц опубликованных материалов, включая совместные публикации, — 630.

Структура и объем диссертации

.

Основная часть работы на 121 странице состоит из общей характеристики работы, четырех глав, заключения и содержит 40 рисунков.

Список использованных источников

включает 227 наименований. Работа имеет 7 приложений.

4.4. Выводы.

Результатом данной главы является подробное рассмотрение методики проектирования ИОС нового поколения на базе предложенных в данной работе инструментальных средств проектирования систем указанного класса. В заключение данного описания следует отметить, что основными особенностями предложенной методики являются следующие:

1) основным принципом разработки конкретных систем на базе предложенных в данной работе средств является не программирование отдельных компонентов системы, как это принято в большинстве существующих в настоящее время систем, а.

117 описание знаний для соответствующих подсистем ИОС. Это является принципиально важным, поскольку при таком подходе нет привязки к некоторым жестко заданным наборам алгоритмов решения задач, а основной акцент переносится на осуществление максимально семантически корректного и грамотного с точки зрения конкретной предметной области описания знаний об этой области;

2) построение ИОС по принципу интеграции в составе одной системы ряда подсистем, которые используют одну и ту же память, что позволяет им свободно обмениваться любой информацией и значительно сокращает время обработки заданий, поступающих из одной подсистемы в другую;

3) четкое разделение функций разработчиков различных категорий на каждой из стадий проектирования ИОС позволяет разрабатывать отдельные фрагменты системы автономно, сокращая тем самым сроки разработки. При этом, благодаря единообразию представления и обработки знаний во всех подсистемах процесс стыковки различных подсистем в одну систему значительно упрощается;

4) обеспечение на этапе формирования баз знаний строгой систематизизации и структуризации учебного материала заставляет разработчика в максимальной степени учитывать особенности обучения по заданной предметной области;

5) возможность описания любых типов моделей поведения ИОС позволяет, несмотря на предметную независимость предлагаемых инструментальных средств, реализовать ту модель обучения, которая наиболее соответствует представлениям методистов и дидактов в данной области;

6) возможность модификации и пополнения БЗ ИОС на этапе ее эксплуатации без перекомпиляции системы в целом позволяет разрабатывать гибкие системы, которые не будут быстро устаревать и терять свою актуальность в связи с появлением новых. Напротив, преимуществом таких систем является их способность «развиваться» с течением времени;

7) возможность беспрепятственного наращивания набора операций переработки знаний способствует оперативному расширению функциональных возможностей ИОС и, как следствие, замедлению ее морального старения;

8) так же, как предложенные в данной работе ИСПр ИОС ориентированы не только на разработку конкретных систем указанного класса, но и на разработку ИСПс, так и разработанная методика проектирования ИОС допускает ее использование при разработке ИСПс, но в несколько упрощенном виде.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Общим результатом работы являются инструментальные средства проектирования ИОС нового поколения и методика проектирования указанных систем на базе предлагаемых средств. Особенность этих систем заключается в том, что это системы, состоящие из ряда единым образом организованных подсистем, знания которых имеют сложную структуру, описывают информацию различного типа и хранятся в единой памяти, для обработки которых необходимо интегрировать различные стратегии и механизмы решения задач. Это свойство позволяет создавать системы, поддерживающие различные режимы обучения.

Ниже перечислены основные результаты данной работы.

1. Проведен анализ существующих компьютерных систем обучения и проблем их реализации. Определены основные тенденции их развития и отмечено, что одним из перспективных направлений развития КСО является разработка интеллектуальных обучающих систем нового поколения, обладающих по сравнению с существующими системами рядом преимуществ, благодаря тому, что в них производится комплексное рассмотрение и реализация различных положительных качеств КСО. Такое комплексное рассмотрение возможно в случае наличия единой формальной основы к построению архитектуры ИОС в целом и каждого ее компонента в отдельности. Одним из возможных вариантов решения данной задачи является использование в качестве единой формальной основы графодинамической парадигмы параллельной асинхронной переработки знаний, представленных в виде однородных семантических сетей [39] (Голенков В.В.1996дис-Графо М и М), так как этот подход специально ориентирован на поддержку сложно структурированных знаний и смешанных гибких стратегий решения неформализованных задач.

2. В рамках избранного подхода рассмотрена архитектура ИОС нового поколения как иерархия подсистем, каждая из которых представляет собой конкретную ИС, ориентированную на решение некоторого класса задач [38- 56- 57] (Голенков В.В. Л996тез-Инстр-Т СЕлисеева O.E. 1997тез-Инстр С ПЕлисеева O.E. 1998ет-Инетр СП). Представление и переработка знаний в указанных подсистемах организована по единому принципу, а взаимодействие подсистем происходит через общую графодинамическую ассоциативную память, что значительно сокращает накладные расходы на реализацию этих процессов. Благодаря открытости, гибкости и возможности интеграции с внешними пакетами прикладных программ используемых в работе базовых языков представления знаний и разработанных на их основе новых языков, поддерживается интегрируемость различных моделей решения задач и различных моделей управления в рамках одной системы.

3. На основе избранного подхода разработана модель предметно независимого представления информации об учебном материале, описание которого производится с использованием средств мультимедиа. Для данной модели разработаны расширенные средства семантического графового языка SC для представления структуры и со.

119 держания учебного материала в ИОС, а также набор операций переработки указанных знаний. Преимущество предложенных способов представления знаний заключается в том, что в одной БЗ интегрируются знания о ПОб, необходимые для решения задач из этой ПОб, и информация, необходимая для обучения пользователя [53- 109- 37] (Елисеева O.E. 1994тез-Интел С РГоленков В.В. 1995пр-Предс Т-М и, А ОГоленков В.В.1995мо-Решен Н Я SCL). При этом поддерживается иерархичность и сложная структурированность учебного материала с учетом семантики его составных элементов. Такой подход позволяет использовать одну и ту же базу знаний как для приобретения новых знаний, так и для получения навыков решения задач.

Для обеспечения адаптируемости к обучаемому разработана формальная модель описания состояния обучаемого и соответствующий этой модели новый графовый семантический язык SCt, являющийся SC-подъязыком и предназначенный для представления знаний об обучаемом в ИОС [58] (Елисеева O.E. 1997тез-Струк 3 о П). В рамках данного языка разработан набор операций переработки знаний об обучаемом, функционирование которых обеспечивает адаптацию к каждому конкретному пользователю ИОС. В рамках языка SCt разработаны также средства описания и реализации тестирования уровня знаний обучаемого. Преимуществом данного языка является то, что благодаря единой синтаксической основе SC-подъязыков, автоматически осуществляется интеграция знаний о пользователе (в частности, об уровне его знаний), со знаниями о предметной области. Кроме того, при описании и реализации тестов соответствующая информация описывается на семантическом уровне, благодаря чему появляется возможность семантического анализа ответов и ошибок. В связи с этим диалог с пользователем становится более гибким и наиболее соответствующим его индивидуальному уровню.

С целью обеспечения гибкости управления взаимодействием с обучаемым в данной работе разработан язык SCq, предназначенный для описания вопросов и заданий. Разработаны принципы организации когнитивного взаимодействия с пользователем, в рамках которого ему предоставляется возможность формулировать свои вопросы и получать ответы на них в явном виде на языках SCq, SC, SCL. Такой режим полезен при проектировании конкретной ИОС на этапе тестирования базы знаний, а также используется при подготовке специалистов в области искусственного интеллекта при обучении их способам представления знаний в виде однородных семантических сетей [53] (Елисеева O.E. 1994тез-Интел С РГ 3).

Проведена классификация моделей поведения ИОС, направленных на управление обучением. Разработано расширение графового языка SCL [35] (Голенков В.В.1995мо-Опера Я SCL) для поддержки различных моделей обучения (как статических, так и динамических), названное в работе SCLtp. При этом не ставилось задачи реализации некоторой отдельной модели управления обучением. Напротив, разработчику конкретной ИОС предлагаются средства описания и реализации любой модели по его выбору.

В рамках данной работы учитывается, что фактически функции ИОС должны выполнять все развитые компьютерные системы, так как в конечном счете любая компьютерная система должна уметь адаптироваться к пользователям, имеющим.

120 весьма широкий спектр подготовки — от абсолютно неподготовленных, но профессионально нуждающихся в компьютерной прикладной системе, до хорошо подготовленных и часто использующих эти системы. Предложенные в работе инструментальные средства ориентированы на создание подобных систем [54- 45] (Елисеева O.E. 1995тез-Графо П К К СГулякина Н.А. 1995тез-Экспе С В П).

4. Для всех перечисленных выше языков представления знаний реализованы в виде программ на параллельном графовом языке SCP, который также включается в набор инструментальных средств проектирования ИОС нового поколения [36- 94] (Голенков В.В. 1995мо-Описа Я SCPГоленков В.В. 1994пр-Описа Я SCPasl) наборы операций переработки знаний в рамках соответствующих моделей. Главным преимуществом избранного способа реализации операций переработки знаний является изначальная ориентация языка SCP на параллельную переработку знаний, представленных в виде однородных семантических сетей, что гарантирует функционирование системы в реальном масштабе времени. Кроме того, язык SCP на верхнем уровне не зависит от аппаратной реализации используемой вычислительной техники, что дает основания говорить о принципиальной приспособленности ИОС нового поколения к будущей аппаратной поддержке в рамках специальных параллельных компьютеров, что обеспечивает их практическую реализуемость.

5. Разработана методика проектирования ИОС нового поколения на базе предлагаемых инструментальных средств [55- 112] (Елисеева O.E. 1995тез-Средс С И О СРазраб Т С П-1997отч-ГБЦ95−3114), в рамках которой производится разделение компетенций различных категорий разработчиков, что позволяет разрабатывать отдельные фрагменты ИОС автономно, тем самым значительно сокращая время на ее создание. Предложенные в рамках разработанных инструментальных средств модели представления знаний способствуют систематизации и структуризации знаний экспертов, участвующих в разработке конкретной системы, тем самым поддерживая технологичность проектирования ИОС на всех стадиях ее разработки.

6. Предложенные в работе интетрументальные средства проектирования ИОС нового поколения и методика разработки конкретных систем на базе указанных средств были апробированы при создании ряда систем [45- 53- 54- 111- 112] (Гулякина H.A. 1995тез-Экспе С В ПЕлисеева O.E. 1994тез-Интел С Р Г 3- Елисеева O.E. 1995тез-Графо П К К СРазра П О И О С-1997отч-ГБЦ95−3052- Разраб Т С П-1997отч-ГБЦ95−3114), основным отличием которых является под-дежка большого объема сложно структурированной информации различного типа и интеграция различных стратегий и механизмов решения неформализованных задач.

Предложенные в работе инструментально-технологические средства проектирования ИОС нового поколения характеризуются открытостью и легкой модифицируемостью, а выбранный в качестве базового средства графодинамический параллельный ассоциативный компьютер ориентирован на распределенную реализацию. Это позволяет утверждать, что указанные средства в перспективе могут быть значительно расширены на случай сетевой реализации ИОС, т. е. для решения проблем дистанционного обучения. Благодаря тому, что предлагаемые средства организованы по.

121 принципу интеграции в составе одной системы нескольких различных подсистем, реализованных как на предлагаемых в работе языках, так и любыми другими средствами, появляется возможность проектировать интеллектуальные тренажерные системы (ИТС), что в настоящее время является не менее актуальным, чем разработка ИОС. Таким образом, описанные средства легко расширяются данным в работе методом (путем расширения денотационной и операционной семантики языков представления и переработки знаний) и использоваться как инструментально-технологические средства проектирования ИТС.

Показать весь текст

Список литературы

  1. О.И., Джонс Л. Л., Ушакова A.C. Проект новой модели обучения для информационного общества // Информатика и образование. — 1996. — № 1. — С. 105−109.
  2. Г. Л., Андриенко Н. В. Интеллектуальная гипертекстовая система для исследования проблем и обучения II IV национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 94». Сб. науч. тр. в 2-х т.- Т. 1. Рыбинск, 1994. — С.58−62.
  3. Т.Б. Лингвистические структуры в компьютерных учебных средах. -Киев: «Наукова думка», 1994. -160 с.
  4. В.В., Герасимов H.A., Лукацкий AM. Модели адаптивного диалога в человеко-машинных системах // Известия Академии наук. Техническая кибернетика. 1989. -№ 2. — С, 161−168.
  5. Афонин В. А, Свиридов АП., Смолко AB. О новом классе компьютерных систем для группового обучения с арбитром // Информационные технологии, № 8, 1997. С. 44 — 46.
  6. В.Б., Булдакова Т. И., Суятинов С. И. Методические задачи дистанционного обучения// Информационные технологии. 1997. — № 3. — С.41−45.
  7. К.В. Модели обучения и сложность предоставляемой информации. // V национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 96». Сб. науч. тр. в 3-х т. — Т. 1. — Казань, 1996. — С. 163−166.
  8. В.А. Составление расписаний учебных занятий с помощью ЭВМ // Управляющие системы и машины. -1991. № 8. — С. 119−126.
  9. А.И., Башмаков И. А. Технология и инструментальные средства проектирования компьютерных тренажерно-обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации. Часть 1 // Информационные технологии, № 6, 1999. С. 40 — 45.
  10. АИ., Башмаков И. А. Технология и инструментальные средства проектирования компьютерных тренажерно-обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации. Часть 2 /У Информационные технологии, № 7, 1999. С. 39 — 45.
  11. Д.А. Телекоммуникации в школе // Информатика и образование.1 231 996. № 3. — С. 92−93.
  12. Д. А., Федосеев А. А. Проблемы дистанционного обучения в России // Информатика и образование. 1996. — № 3. — С. 94−97.
  13. Н.В., Корниенко И. А., Шабат Г. Б. Компьютеры в школьной геометрии // Информатика и образование. -1998. № 7. — С. 3−9.
  14. Н.П., Маслов С. П., Рамиль Альварес X. Микрокомпьютерная система обучения «Наставник». М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. — 224с.
  15. П.Л. Интеллектуальные обучающие системы // «Информатика», сер. «Информационные технологии. Средства и системы». 1990. — Вып.2. — С. З-23.
  16. П.Л. Построение и использование моделей обучаемого в интеллектуальных обучающих системах // Изв. РАН. Техн. Кибернетика. -1992. № 5.
  17. Н. Теория множеств / Пер. с фр. под ред. Успенского В. А. М.: Мир, 1965. — 450 с.
  18. А.Н. Проект интенсивного развития способностей // Информатика и образование. 1997. — № '2. — С. 38−40.
  19. Бурты ль Ю. Учиться хорошо, а хорошо учиться — еще лучше! // Компьютерные Вести. -1997. — № 37, 12 августа — 18 сентября. — С. 14.
  20. М.Н. Обучающаяся система искусственного интеллекта с ассоциативной памятью-процессором. М., 1980. — 26 с. — (Препринт / АН СССР, Научн. сов. по комплекс, пробл. «Кибернетика»).
  21. И.А. АСУ обучением // Управляющие системы и машины. 1991. — № 8.-С. 10−16.
  22. Е.И., Кривошеее АО. Вопросы применения информационных технологий в сфере образования и обучения // Информационные технологии, № 2, 1998. С. 32 — 36.
  23. А.В., Гаврилова Т. А. Антропоцентрический подход к разработке адаптивных систем: методология и инструментарий // КИИ'98. Шестая национальная конференция с международным участием. Сборник научных докладов. Том 1. Пущино, 1998. — С. 35−41.
  24. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д. А. От амебы до робота, модели поведения. -М.: Наука, 1987. 138 с.
  25. А.В., Товбис М. Б. От дистанционной поддержки к дистанционному образованию // Информатика и образование. -1997. № 2. — С. 57−59.
  26. Т.А., Червинская К. Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. — 200 с.
  27. Т.А. Состояние и перспективы разработки баз знаний интеллектуальных систем // Новости искусственного интеллекта. 1996. — № 1. — С.512 443.
  28. Т. А. Человеческий фактор и модель пользователя в интеллектуальных обучающих системах // IV национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 94». Сб. науч. тр. в 2-х т. — Т. 1. — Рыбинск, 1994. — С.83 — 88.
  29. И.Х. Организация адаптивного обучения навыкам алгоритмической природы // Программные продукты и системы. 1989. — № 3.
  30. И.Х., Сафин К. А., Сафина Г. М. Автоматизация проектирования ЭОС на ПЭВМ // Управляющие системы и машины. 1991. — № 8. — С. 112−118.
  31. П.А. Методы организации параллельной переработки информации в графодинамической ассоциативной памяти // Интеллектуальные системы- сб. науч. тр. / Ин-ттехн. кибернетики HAH Беларуси, Мн., 1998. — С. 167−178.
  32. И.В. Новые подходы к организации учебного процесса с использованием современных компьютерных технологий /У Информационные технологии, № 6, 1998. С. 44 — 47.
  33. В.В. Графодинамические методы и средства параллельной асинхронной переработки информации в интеллектуальных системах. Минск: БГУИР, 1996. — 295 с.
  34. В.В. Искусственный интеллект в Республике Беларусь // Новости искусственного интеллекта. 1992. — № 1. — С.54−59.
  35. В.В. Описание графового языка SC. Мн., 1994. — 86 с. — (Материалы по математическому обеспечению ЭВМ. / Ин-т техн. Кибернетики АН Беларуси).
  36. В.В. Построение прикладных интеллектуальных систем в мультитранспьютерной среде // Новости искусственного интеллекта. 1993. — № 4. — С. 128−148.
  37. В.В. Параллельный графовый компьютер (PGC), ориентированный на решение задач искусственного интеллекта, и его применение. Мн., 1994. -60 с. — (Препринт / Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси- № 2).
  38. В.В., Королев В. Г., Малевич И. Е. Представление знаний различного вида на языке SCL Semantic Code Logic. — Мн., 1995. — 58 с. — (Препринт / Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси- № 4).
  39. В.В., Королев В. Г., Малевич И. Е. Представление логических высказываний на языке SCL Semantic Code Logic. — Мн., 1994. — 46 с. -(Препринт / Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси- № 19).
  40. В.В., Королев В. Г., Елисеева O.E. Операции языка SCL для обработки простых запросов. Мн., 1995. — 140 с. — (Материалы по математическому обеспечению ЭВМ / Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси).
  41. В.В., Гулякина H.A., Елисеева O.E. Описание языка SCP. Мн., 1995. -152 с. — (Материалы по математическому обеспечению ЭВМ / Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси).
  42. В.В., Королев В. Г., Елисеева O.E. Решение на языке SCL задач из области геометрии. Мн., 1995. — 135 с. — (Материалы по математическому125обеспечению ЭВМ / Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси).
  43. В.В. Графодинамические модели и методы параллельной асинхронной переработки информации в интеллектуальных системах: Дис. д-ра техн. наук: 05.13.17- 05.13.11. Мн., 1996. — 341 с.
  44. Е.Ю., Чибизова Н. В. О построении интеллектуальной обучающей системы // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. 1996. — № 5. — С. 85−92.
  45. Ю.М., Зворыгина Е. В. Психолого-педагогические основы использования программно-методической системы «Кид-малыш» // Информатика и образование. 1996. — № 2. — С. 43−51.
  46. В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения // Новости искусственного интеллекта. 1996. — № 1. — С. 44 — 59.
  47. Грибкова В. А, Новицкий Л. П. Диалоговая адаптивная система программирования учебного назначения // Программирование. 1989. — № 2. -С. 95−102.
  48. В.В., Клещев A.C. Инструментальный комплекс для разработки пользовательского интерфейса // Программные продукты и системы, № 1, 1999.- С. 30−34.
  49. Д., Оленев В., Тихонов А. Гипертекстовые системы // Монитор. -1992. -№ 5. -С.4−8.
  50. Д.Х. Компьютеры как инструменты познания: изучение с помощью технологии, а не из технологии // Информатика и образование. 1996. — № 4. — С. 117−131.
  51. А.М., Ющенко E.JI. Обучающие системы нового поколения // Управляющие системы и машины. 1988. — № 6. — С.54−60.
  52. В.Г., Ретинская И. В. О классификации компьютерных образовательных информационных технологий // Информационные технологии.- 1996.-№ 2. С. 10−14.126
  53. AM. Программирование контроля умения решать задачи // Материалы лекции, прочитанной в Политехническом музее на факультете программированного обучения. М.: «Знание», 1970. — 36 с.
  54. О Доэлл М. Влияние компьютерной анимационной среды на школьное образование /У Информатика и образование, № 5, 1998. С. 55−62.
  55. В.П. Популярная энциклопедия мультимедиа. М.: ABF, 1996. — 416 с.
  56. Дюк В. А. Компьютерная психодиагностика. Спб.: изд-во «Братство», 1994. -364с.
  57. М.В., Подорожный Д. А., Сапир М. В. Подход к созданию гибких обучающих систем // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. -1996. № 5. — С. 77−84.
  58. С.Я., Мокрозуб В. Г., Немтинов В. А. Опыт разработки электронной графической справочной системы по технологическому оборудованию и ее использовании в учебном процессе У/ Информационные технологии, № 8, 1999. -С. 35 -37.
  59. O.E. Интеллектуальная система решения геометрических задач на базе графового языка представления знаний У/ Мат-лы международной научно-практической конференции творческой молодежи «Информатика-94». Тезисы докладов. Минск, 1994. — С.73−74.
  60. O.E. Инструментальные средства проектирования интеллектуальных обучающих систем // «Вышэйшая школа». -1998. № 1. — С.63−69.
  61. O.E. Структура знаний о пользователе в интеллектуальной системе // Международная летняя школа-семинар по искусственому интеллекту для студентов, аспирантов и молодых ученых (Браслав-97): Сборник трудов. Мн: БГУИР, 1997.-С.215−221.
  62. O.E., Гапонов П. А. Интеллектуальные обучающие системы и их проектирование // Интеллектуальные системы: сб. науч. тр. / Ин-т техн. кибернетики HAH Беларуси, Мн., 1999. — С. 115−125.
  63. А. П. Адаптируемая продукционная модель принятия решений для динамических проблемных областей // IV национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 94». Сб. науч. тр. в 2-х т. — Т. 1. — Рыбинск, 1994. — С.162−166.
  64. М.Г., Андреева J1.E. Вопросы разработки тестирующих программ // Информатика и образование. 1997. — № 3. — С.87−89.
  65. Г. В., Малютин В. М., Стройнова В. Н. Интерактивная обучающая система по физике на базе компьютеров Макинтош /У Информационные технологии, № 3, 1998. С. 37 — 41.
  66. P.P., Зориктуев В. Ц. Концептуальные вопросы дистанционного образования // Информационные технологии, № 5, 1999. С. 33 — 36.
  67. Зенкин АА Когнитивная компьютерная графика / Под ред. Д.АПоспелова. -М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1991. 192 с.
  68. А.Г. Самообучающиеся системы с положительными обратными связями. Справочное пособие. Киев, 1963. — 328 с.
  69. Инструментальный комплекс проектирования и переработки баз знаний. Руководство пользователя /Академия наук Беларуси. Минск, 1996. — 20 с.
  70. Информатика. Энциклопедический словарь для начинающих. М.: «Педагогика-Пресс», 1994. — 352 с.
  71. Информатика и компьютерная грамотность. Научное издание. М.: Наука, 1988. — 240 с.
  72. Искусственный интеллект: В 3 кн. / Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э. В. Попова.- М.: Радио и связь, 1990. 464 с.
  73. Искусственный интеллект: В 3 кн. / Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Д. А Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.-304 с.
  74. Искусственный интеллект: В 3 кн. / Кн. 3. Программные и аппаратные средства: Справочник / Под ред. В. Н. Захарова, В. Ф. Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990. — 368 с.
  75. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии: Сб. науч. тр. / Под ред. Поспелова Д. А, Семенова Н. А — Калинин, 1990. — 116 с.
  76. Искусственный интеллект в XXI веке /У Новости искусственного интеллекта. -1995. № 4. — С. 126 -172.
  77. Н.Х. Построение модели обучаемого на принципах прикладной семиотики. // V национальная конференция с международным участием128
  78. Искусственный интеллект 96″. Сб. науч. тр. в 3-х т. — Т. 1. — Казань, 1996. -С.166−171.
  79. Е.В. Технология работы с системой «Расписание 2.0» // Информатика и образование. 1997. — № 2. — С. 120−127.
  80. Е.В. Создание программ на основе библиотеки объектов системы «Расписание 2.0» // Информатика и образование. 1997. — № 3. — С. 112−115.
  81. Е.В. Ввод исходных данных для системы «Расписание 2.0» // Информатика и образование. 1997. — № 4. — С. 112−115.
  82. Ю.И., Горьков Л. Н. Банки данных для принятия решений. М.: Сов. радио, 1980. — 208 с.
  83. В. В. Компьютер помогает в составлении школьного расписания // Информатика и образование. 1998. — № 7. — С. 108−117.
  84. В. А. Формирование профессионально ориентированной модели обучения с учетом личностных особенностей обучаемых /У Информатика и образование. -1997. № 2. — С. 104−106.
  85. М. Моделирование воздействия на партнера в человеко-машинном диалоге// Новости искусственного интеллекта. -1996. № 2. — С. 79 — 86.
  86. Л.В., Перевозчикова О. Л., Ющенко Е. Л. Диалоговые системы и представление знаний: Справочное пособие / АН Украины. Ин-т кибернентики.- Киев: Наук. думка, 1992. 448 с.
  87. В.В., Кудрявцева С. П., Сахно АА Разработка и реализация семейства 79. интеллектуальных обучающих систем на основе учебных структур знаний /У
  88. Известия Академии наук. Техническая кибернетика. 1993. — № 2. — С. 190 — 201.
  89. Ю.В. Комплексный подход к моделированию мыслительной деятельности человека /У КИИ'98. Шестая национальная конференция с международным участием. Сборник научных докладов. Том 1. Пущино, 1998.- С. 84−95.
  90. А.О. Разработка и использование компьютерных обучающих программ /У Информационные технологии. 1996. — № 2. — С. 14 — 18.
  91. А.О., Голомидов Г. С., Таран АН. Перспективные Мегпе!-технологии информационного обеспечения образовательных услуг // Информационные технологии, № 8, 1998. С. 34 — 40.
  92. Ч. Основы общей дидактики / Пер. с пол. М., 1986.
  93. С. Гипертексты с практической точки зрения. Часть 1. // Монитор. -1993. № 4. — С.6−14.
  94. С. Гипертексты с практической точки зрения. Часть 2. // Монитор. -1993. -№ 5.-С.6−11.
  95. О.И. Проблемы компьютерного обучения экспетным знаниям // КИИ'98. Шестая национальная конференция с международным участием. Сборник научных докладов. Том 1. Пущино, 1998. — С. 3−6.
  96. Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстратрациями на129
  97. Бейсике / Пер. с аигл / Предисловие M. JL Сальникова, Ю. В. Сальниковой. М.: Финансы и статистика, 1991. — 239 с.
  98. В.А., Герасимов H.A. Оптимизация структуры диалога в человеко-машинной системе принятия решений // Диалоговые системы. Рига: Зинатне, 1981. -Вып.4. -С.3−14.
  99. Л.В. Виртуальные миры в системах обучения // V национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 96». Сб. науч. тр. в 3-х т. — Т. 1. — Казань, 1996. — С.183−186.
  100. Н.В. Дидактика математики: общая методика и ее проблемы: Учеб. пособие для вузов. 2-е изд., перераб. — Мн.: Изд-во БГУ, 1982. — 256 с.
  101. Т.И., Михеенков И. Е. Программная таксономия основа для создания гипермедийных обучающих программ // Информационные технологии, № 8, 1998.-С. 40−43.
  102. М.В. Факультатив по телекоммуникациям // Информатика и образование. -1996. № 5. — С. 133−141.
  103. Е.В. Компьютерная обучающая система ОСТЭЛА // КИИ'98. Шестая национальная конференция с международным участием. Сборник научных докладов. Том 1. Пущино, 1998. — С. 49−55.
  104. В.В., Цуканова Н. И. Обучение как многошаговый дискретный процесс управления с нечеткими параметрами // Известия Академии наук. Теория и системы управления. 1996. — № 5. — С.93−96.
  105. Ю.И., Михайловский О. В. Адаптивная автоматизированная обучающая система // IV национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 94». Сб. науч. тр. в 2-х т. — Т. 1. — Рыбинск, 1994. — С.72−76.
  106. И.П. Концепция модульного учебника // Информационные технологии. -1996. № 2. — С.22 — 24.
  107. Обработка динамической информации в интеллектуальных системах: Сб. науч. тр.- Под ред. акад. Лупичева Л. Н. М.: Ин-т физ.-техн. пробл., 1992. — 187 с.
  108. A.B., Сокулина И. Н. Механизмы интеллектуального решателя в обучающей системе ЕВКЛИД // V национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 96». Сб. науч. тр. в 3-х т. — Т. 1. — Казань, 1996. — С. 171 -176.
  109. Описание языка SCPas. Операторы преобразования состояния SC-графа / Голенков В. В., Гулякина H.A., Королев В. Г. и др. Мн., 1994, — 44 с. -(Препринт / Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси- № 7).
  110. Описание языка SCPas. Операторы поиска и проверки условий / Голенков В. В., Гулякина H.A., Кузьмицкий В. М. и др. Мн., 1994.- 32 с. — (Препринт / Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси- № 9).
  111. Описание языка SCPas. Операторы управления вычислительным процессом. Примеры программ / Голенков В. В., Гулякина H.A., Королев В. Г. и др. Мн., 1994. — 36 с. — (Препринт / Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси- № 11).130
  112. Г. С. Информационные технологии, основанные на знаниях // Новости искусственного интеллекта. 1993. — № 1. — с. 7−41.
  113. Г. С. Построение баз знаний на основе взаимодействия интерактивных методов приобретения знаний. I. Концептуальные элементы модели мира // Известия Академии наук. Теория и системы управления. 1995. — № 3. — С. 160 174.
  114. Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. М.: Наука. Физматлит, 1997. — 112 с. — (Проблемы искусственного интеллекта).
  115. Пак Н.И., Симонова A.JI. Методика составления тестовых заданий // Информатика и образование, № 5, 1998. С. 27−32.
  116. Е.Р. Метамодель распределения ресурсов в задаче проектирования учебного расписания вуза // Информационные технологии, № 7, 1999. С. 45 -49.
  117. Педагогика и логика / Щедровицкий Г. П., Розин В. М., Алексеев Н. Г., Непомнящая Н. И. М.: «Касталь», 1993. — 416 с.
  118. В.И. Наука и технология в парадигме образовательного общества: примеры взаимоотношений // Программные продукты и системы, № 1, 1999. С. 16−20.
  119. В.А. Экспертно-обучающие системы / Отв. ред. АМ. Довгялло- Ин-т кибернетики АН УССР. Киев: Наук. думка, 1982. — 196 с.
  120. Петрушин В. А Интеллектуальные обучающие системы: архитектура и методы реализации (обзор) // Известия Академии наук. Техническая кибернетика. -1993. -№ 2. С. 164−189.
  121. Д. Математическое открытие. Решение задач: основные понятия: изучение и преподавание. М.: Наука, 1976. — 448 с.
  122. Е.С. Дистанционное обучение: организационный и педагогический аспекты // Информатика и образование. 1996. — № 3. — С. 87−91.
  123. Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. М.: Наука, 1982.- 360 с.
  124. М.Ф., Титовицкая А. Э. ЭВМ в учебном процессе. Мн.: «ВайталАда», 1996.-104 с.
  125. Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. — Гл. ред. физ.-мат.лит., 1986. — 288 с.
  126. Д.А. Интеллектуальные интерфейсы для ЭВМ новых поколений // Электронная вычислительная техника. М.: Радио и связь, 1989. — Вып. 3. — с. 420.
  127. Представление теоретико-множественых и арифметических отношений на языке SCL Semantic Code Logic / Голенков В. В., Королев В. Г., Елисеева O.E., Малевич И. Е. — Мн., 1995. — 20с. — (Препринт / Ин-т техн. кибернетики АН Беларуси- № 3).
  128. А.Б., Рыбина Г. В. Архитектура и принципы построения интеллектуальных диалоговых систем: Учебное пособие. М.: МИФИ, 1989. -80 с.131
  129. Программные средства и технология автоматизированного построения интегрированных экспертных систем / Рыбина Г. В., Пышагин C.B., Смирнов В. В., Чабаев А. В. // Программные продукты и системы, № 4, 1997. С. 37−45.
  130. JI.A., Эренштейн М. Х. Адаптивная система обучения с адаптируемой моделью обучаемого // Кибернетика. -1984. № 1. С. 28−32.
  131. JI.A. Обучение как управление // Известия Академии наук. Техническая кибернетика. 1993. — № 2. — С. 153 — 163.
  132. Г. В. Технология проектирования прикладных экспертных систем: Учебное пособие. М.: МИФИ, 1991. — 104 с.
  133. Г. В. Проектирование систем, основанных на знаниях: Учебное пособие. -М.: МИФИ, 1997. 104 с.
  134. Самообучающаяся компьютерная система «Вопрос-ответ» / Тыщенко Г. А., Сарана Д. В., Евстратов И. В., Заярный В. П. // Информационные технологии, № 5, 1999. С. 36−38.
  135. Г. В. Формы и методы организации теоретического обучения: Метод.пособие. Мн.: ИПК образования, 1993. -110 с.
  136. И.Н., Овсейчик А. В., Технология представления пользователю декларативной части знаний в составе интеллектуальной обучающей системы Евклид // Искусственный интеллект. Саратов: Изд-тво Сарат. у-та, 1995. -Вып. 2.
  137. И.Н., Миронов C.B. Об одном приеме формирования базы знаний с точки зрения решателя в ИОС // Искусственный интеллект. Саратов: Изд-тво Сарат. ун-та, 1995. — Вып. 2.
  138. А. В. Информационные технологии обучения в профессиональном образовании // Информатика и образование. 1996. — № 1. — С. 13−19.
  139. P.JI. Когнитивная психология. Пер. с англ. — М.: Тривола, 1996. — 600 с.132
  140. Статические и динамические экспертные системы: Учеб. Пособие У Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М. Д. М.: Финансы и статистика, 1996. -320 с.
  141. B.JI. Анализ целесообразности локально-организованных систем через потоки вероятности УУ Модели в системах обработки данных. М.: Наука, 1989. — С.33−45.
  142. B.JI. К детальной структуре педагогического процесса IV национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект — 94». Сб. науч. тр. в 2-х т. — Т. 1. — Рыбинск, 1994. — С.76−79.
  143. B.JI. Теоретические аспекты разработки компьютерных систем обучения- Учебное пособие для студентов и аспирантов по специальности «Прикладная математика». Саратов: Изд-во Саратовского университета, 1995. -36 с.
  144. B.JI. Трансакционный анализ систем обучения /У V национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект 96». Сб. науч. тр. в 3-х т. — Т. 1. — Казань, 1996. — С. 179−183.
  145. JI.B., Пискунов М. У., Тихонов И. И. Организация учебного процесса с помощью АОС. Мн., 1986.
  146. Д. Революция на выставке BETT /У Информатика и образование, № 5,1998. С. 63−65.
  147. Н.Ф. Теоретические основы программированного обучения. М., 1986.
  148. Н.Ф. Внедрению компьютеров в учебный процесс научную основу УУ Сов. педагогика. — 1985. -№ 12. С. 34−38.
  149. А.Н. Единое информационное пространство высшей школы России: основные проблемы и направления развития /У Информационные технологии. -1996. № 2. — С.2−6.
  150. С.А. Представление и синтез оптимальной логической структуры учебного материала в автоматизированных тренажерных системах УУ Кибернентика и системный анализ. -1993. № 1. — С. 183−186.
  151. П. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1980. — 519 с.
  152. B.JI., Ускова М. Дистанционное образование: организационные, технологические и финансовые аспекты УУ Информационные технологии, № 1,1999.-С. 31 -38.
  153. H.H., Борисов Н.А Развивающаяся модель обучаемого УУ КИИ'98. Шестая национальная конференция с международным участием. Сборник научных докладов. Том 1. Пущино, 1998. — С. 65−70.
  154. С.С. Развитие технологии создания компьютерных обучающих133программ // Информационные технологии. -1996. -№ 2. С. 18−21.
  155. В.Ф. Автоматизация программирования экспертных систем: Учебное пособие. М.: МИФИ, 1988. — 64 с.
  156. В.Ф., Шерстнев В. Ю. Программный инструментарий представления знаний в экспертных системах // Экспертные системы: состояние и перспективы. М.: Наука, 1989. — С.38−46.
  157. Ю.Е., Чернин АЭ. От гипертекста к гипермедиа. Единообразная обработка разнородной информации на компьютерах семейства IBM PC // журнал д-ра Добба. 1992. — № 2. — С. 13−17.
  158. Д.В., Филатов O.K. Технология обучения в высшей школе: Учебное издание / Под ред. Д. В. Чернилевского. М.: «Экспедитор», 1996. -228 с.
  159. Н.В. Построение и использование модели обучаемого в ИОС. V национальная конференция с международным участием «Искусственный интеллект — 96». Сб. науч. тр. в 3-х т. — Т. 1. — Казань, 1996. — С.159−162.
  160. Н.В. Инструментальные средства создания ИОС // Динамические интеллектуальные системы в управлении и моделировании. Материалы семинара. Москва, 1996. — С. 107−110.
  161. И.Б. Канонические знания в модели исследователя: энциклопедия как информационная креативная среда /У Известия Академии Наук. Теория и системы управления. 1996. — № 3. — С. 153−159.
  162. М.В. Отечественные системы для создания компьютерных учебных курсов // Мир ПК. 1993. — № 7. С.55−60.
  163. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Под ред. Р.Форсайта. М.: Радио и связь, 1987. — 224 с.
  164. В.Н. Компьютерные технологии в учебном процессе инженерного образования // Информационные технологии, № 3, 1999. С. 45 — 46.
  165. Java-технология для дистанционного образования в области нейроинформатики / Шахнов В. А., Власов А. И., Тимонин С, Г., Броновицький А. Р. // Информационные технологии, № 6, 1999. С. 45 — 53.
  166. II Международный конгресс Юнеско «Образование и информатика». Москва, 15 июля 1996 года // Информатика и образование. 1996. — № 5. — С. 1−38.
  167. VI Всемирная конференция IFIP «Компьютеры в образовании» (WCCE-95) // Информатика и образование. 1996. — № 1. — С.33−36.
  168. , J. 1993. Rules of the Mind. New Jersey, Lawrence Erlbaum Associates.134
  169. Anderson, J., Boyle, C., and Yost, G. 1985. The Geometry Tutor. In Proceedings of the Ninth IJCAI, Los Angeles, Morgan-Kaufmann, San Mateo, Calif.
  170. Anderson, J. and Reiser, B. 1985. The LISP Tutor. Byte, 10, 4, pp.159−175.
  171. Baffes P., Mooney R. Refinement Based Student Modeling and Automated Bug Library // Journal of Artificial Intelligence in Aducation. -1996. — P. 76.
  172. Beck J., Stern M., Haugsjaa E. Applications of AI in Education // The ACM’s First Electronic Publication. Copyright 1996. Last Modified: Saturday, 03-Oct-98 17:26:49 www. acm. org/erossroads/xrds3 -1 /aied. html
  173. Benaki E. Integrating User Modeling Into Information Extraction: The UMIE Prototype. Proceeding of UM-97, 1997. -http://um.org
  174. Castellani I., Montanari U. Graph grammars for distributed systems // Graph Grammars and their Application to Computer Science. LNCS 153 / H. Ehrig, M. Nagl, G. Rozenberg, ed. Springer-Verlag. — 1982. — P. 20−38.
  175. Dietterich Т., Michalski R. Inductive learning of structural descriptions // Artificial Intelligence. -1981. -№ 16. P.257−294.
  176. Eliot, C. and Woolf, B. 1995. An Adaptive Student Centered Curriculum for an Intelligent Training System. User Modeling and User-Adapted Interaction, 5, 1, pp. 6786.
  177. Forsyth R. BEAGLE: a Darwinian approach to pattern recognition // Kybernetes. -1987. -№ 10.
  178. Giangrandi P. Managing Temporal Knowledge in Student Modeling. Proceeding of UM-97, 1997. -http://um.org
  179. Goering Steven K. A Graph Grammar Approach to Concurrent Programming: Technical Report UIUCDCS-R-90−1576 / University of Illinois, Department of Computer Science. May 1990. -195 p.
  180. Haugsjaa, E. and Woolf, B. 1996. 3D Visualization Tools in a Design for Manufacturing Tutor. In Proceedings of Educational Multimedia and Hypermedia, Boston, Mass.
  181. Hirashima Т., Kashihara A., Toyoda J. Providing Problem Explanation for ITS /7 Lecture Notes in Computer Science. -1992. V. 608.
  182. Hockemeyer C., Albert D. The Adaptive Tutoring System RATH a Prototype -http://wundt.kfunigraz.ac.at/rath/publications/icl99.pdf
  183. Holt, P., Dubs, S., Jones, M., and Greer, J. 1993. The State of Student Modelling. In Student Modelling: The Key to Individualized Knowledge-Based Instruction, Greer, J. and McCalla, G, eds., Springer-Verlag, New York.
  184. Hoppe U. H. Collaborative Learning in Open Distributed Environments Pedagogical Principles and Computational Methods // Материалы конференции «AI in education"135http:// ai-ed99 .uniY-lemans.fr/cvdesconferenciers/hoppe.html
  185. Kearsley G. Exploration in Learning & Instruction // The Theory Into Practice DataBase. 1997. — http://mirrors.org.sg/tip/index.html
  186. Kelly C., Colgan L. User Modeling and User Interface Design // Proceeding of the HCI'92 Conference on People and Computers VII, Applying Models of User and System, 1992. P. 227−239.
  187. Ketabchi M., Jambor-Sadeghi K. Modeling application domains // Data & Knowledge Engineering. Vol. 22, № 3, 1997. P.261−281.
  188. Khuwaja R.A., Evens M.W., Rovick A.A., Michael J.A. Khowledge Representation for an Intelligent Tutoring System on a Multilevel Causal Model // Lecture Notes in Computer Science. -1992. V. 608.
  189. Koit M., Oim H. Modelling communicative strategies // Proc of the Third Symposium on Programming Languages and Software Tools. Kiiriku, 1993. — P.73−82.
  190. , N. 1995. REDEEM: Creating Reusable Intelligent Courseware. In Proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence in Education., Greer, J., ed., AACE, Charlottesville, VA, pp. 75−82.
  191. Major N.P., ReichgeltH. Using COCA to Build an Intelligent Tutoring Systems for simple algebra /7 In Nwana, H.S. (Ed.). Mathematical Learning Environments, Intellect, 1992.
  192. Marshall S. P. Cognitive Applications of New Computational Technologies in Eye Tracking // Материалы конференции «AI in education» http://ai-ed99.univ-lemans.fr/cv des conferenciers/marshall.html
  193. Murray T. Cottage industry forms as thousands build intelligent tutoring systems in their basements~Not yet: A review of ITS authoring tools // Материалы конференции «AI in education» http://ai-ed99.univ-lemans.fr/cvdesconferenciers/murray.html
  194. , T. 1996. Having It All, Maybe: Design Tradeoffs in ITS Authoring Tools. In Proceedings of the Third International Conference on Intelligent Tutoring Systems, Montreal.
  195. Nehemie P. A. Systemic Approach for Student Modelling in a Multi-Agent Aided Learning Environment // Lecture Notes in Computer Science. 1992. — V. 608. P. 475 482.
  196. Oppermann R. Adaptive User Support Lawrence Erlbaum Associates, Publishers ISBN 0−8058−1655−0, 41 TWQ7716. — http://www.c4ab.de/bauhaus/lit/0.html
  197. Quinlan J. Induction over Large Databases: Report HPP-7914 / Stanford University. -Palo Olto, 1979.
  198. , D. 1988. IDE: The Interpreter. Intelligent Tutoring Systems: Lessons Learned, Psotka, J., L. Massey, and S. Mutter, eds., Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, NJ, pp. 323−349.136
  199. Sandberg J. Trends and issues in AI and Education: towards a common research framework // Материалы конференции «AI in education» http://ai-ed99.univ-lemans.fr/cvdesconferenciers/Sandberg.html
  200. Self J. A. Student Models in Computer-aided Instruction // Int. J. Man-Machine Studies. -1974. -№ 6, P.261−276.
  201. Self J. Artificial Intelligence and Human Learning Chapman and Hall. ISBN 0−41 216 610−0. 41TVU1392. — http://www.c-lab.de/bauhaus/lit/!.html
  202. Self J. Open Sesame?: fifteen variations on the theme of openness in learning environments // Материалы конференции «AI in education» http://ai-ed99.univ-lemans.fr/cvdesconferenciers/self.html
  203. Scown G. Real-Time Issues in Multi-Agent Computer Systems // Proc. of East-West International Conference on Human-Computer Interaction EWHCI'92. Vol. 1. — P. 158−167.
  204. , V. 1995. Smart: Student Modeling Approach for Responsive Tutoring. User Modeling and User-Adapted Interaction, 5, l, pp. 1−44.
  205. Shute, V., R. Glaser, and K. Raghaven. 1989. Inference and Discovery in an Exploratory Laboratory. Learning and Individual Differences, Ackerman, P., R. Sterberg, and R. Glaser, eds., pp. 279−326.
  206. , D. 1992. Answering Student Queries: Functionality and Mechanisms. In Proceedings of the 2nd International Conference on ITS (ITS-92), Montreal, June.
  207. Sutliffe A, Faraday P. Designing Multimedia Interfaces // Proc. of East-West International Conference on Human-Computer Interaction EWHCI'93. Vol. 3. — P. 123−133.
  208. Thompson H.S. Everything You Always Wanted to Know About LT XML // Elsnews, 8.2. 1998. P. 4−5.
  209. Towne, D. and A Munro. 1992. Supporting Diverse Instructional Strategies in a Simulation-Oriented Training Environment. Cognitive Approaches to Automated Instruction, Regian, J. and V. Shute, eds., Lawrence Erlbaum, Hillsdale, NJ, pp. 107 134.
  210. Wang H. LearnOOP: An Active Agent-Based Educational System // Expert Systems with Applications. An International Journal. Vol. 12, № 2,1997. P. 153−162.
  211. , B. 1992. AI in Education. Encyclopedia of Artificial Intelligence, Shapiro, S., ed., John Wiley & Sons, Inc., New York, pp. 434−444.138
  212. Данное приложение содержит формальное описание подмножества ключевых узлов языков 8С и 8СЬ и разработанных расширений указанных языков 8Се, йСЫр, 8О, SCq, используемых для представления знаний в ИОС,
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?