Для контактов : тел. (495) 324-28-85, email: galina@ailabphi.ru

1. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования МОСКОВСКИЙ ИНЖЕНЕРНО-ФИЗИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ) Кафедра «Кибернетика» Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективыд.т.н., профессорРыбина Г.В. Для контактов: тел. (495) 324-28-85, email:galina@ailab.mephi.ru 115409, Россия, Москва, Каширское шоссе, 31

2. Введение Важнейшими особенностями современных компьютерных технологий обучения являются процессы индивидуализации, интеллектуализации и веб-ориентации традиционных обучающих систем, программ и технологий, что в значительной степени определяется практическим использованием при их разработке методов и средств искусственного интеллекта (ИИ), в частности, экспертных систем (ЭС) и интегрированных экспертных систем (ИЭС), а также успехами бурно прогрессирующей технологии обучения через веб.

3. Классификация интеллектуальных систем компьютерного обучения

4. Эволюция парадигм разработки интеллектуальных обучающих систем(с позиций искусственного интеллекта)

5. Цели моделирования знаний об обучаемом Реализуется на основе задачи диагностики знаний и умений обучаемого Используется для сравнения с текущей поведенческой моделью обучаемого (включает также требования к личностным качествам будущих специалистов) Определяет набор видов деятельности, которые должен осуществлять обучаемый в будущем (т.е. способность применять знания, умения и личностные качества в профессиональной сфере)

6. Классификация моделей обучаемого(В.А. Петрушин)

7. Особенности задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем Задачно-ориентированная методология построения ИЭС и поддерживающий ее инструментарий нового поколения – программный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ позволяют осуществлять разработку и сопровождение широкого класса ИЭС, в том числе обучающих ИЭС, обладающих развитыми интеллектуальными средствами обучения, мониторинга и тестирования обучаемых, что предполагает: • построение модели обучаемого (с учетом личностного психологического портрета) и эталонной модели курса (в отдельных случаях развиваемой до модели учителя); • построение адаптивной модели обучения, сущность которой заключается в динамической модификации стратегии обученияв соответствии с текущей моделью обучаемого и последующей генерации совокупности обучающих воздействий, наиболее эффективных на данном этапе обучения, в том числе с учетом психологического портрета личности обучаемого; • контроль деятельности обучаемого и генерация управляющих решений для соответствующей корректировки действий обучаемого с целью достижения им поставленных целей обучения; • построение модели проблемной области и модели объяснения для оценки логики принятия решений, результатов вычислений, объяснение (при необходимости) неправильной альтернативы или этапа решения задачи.

8. Модель обучаемого Модель обучаемого включает в себя следующие компоненты: • общая информация об обучаемом; • психологический портрет личности обучаемого; • совокупность выявленных в процессе тестирования начальных, текущих и заключительных знаний и умений обучаемого; • алгоритмы определения знаний и умений обучаемого; • алгоритмы формирования психологического портрета личности обучаемого.

9. Модель обучения Модель обучения включает в себя следующие компоненты: • совокупность моделей обучаемого; • совокупность стратегий обучения, представляющих собой упорядоченные подмножества множества обучающих воздействий для той или иной модели обучаемого; • множество обучающих воздействий; • функции (алгоритмы) генерации стратегий обучения в зависимости от модели обучаемого.

10. Некоторые функциональные возможности инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ третьего поколения Окно планировщика Интервьюирование эксперта Конфигурирование компонентов прототипа ИЭС Построение модели архитектуры проектируемой ИЭС

11. Архитектура подсистемы поддержки построения обучающих ИЭС, входящей в состав комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ

12. Этапы построения и функционирования обучающих ИЭС 1. Предварительный этап, реализуемый при поддержке компонентов интеллектуальной среды комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ (АСТП, построение БЗ на основе КМПЗ, построение модели диалога на ЯОСД, [проектирование БД], конфигурирование и др.) 2. Этап детального проектирования компонентов обучающей ИЭС (режим DesignTime для преподавателей-предметников) 2.1.Построение компонентов эталонной модели курса/дисциплины (выделение элементов курса/дисциплины, подготовка контрольных вопросов с коэффициентами сложности и т.д.); 2.2. Построение компонентов модели обучаемого (выбор алгоритма оценивания уровня знаний, компоновка набора тестов для выявления личностных характеристик и т.д.) 2.3. Построение компонентов модели обучения (конкретизация и построение обучающих воздействий) 3. Этап функционирования разработанной обучающей ИЭС (режим RunTime для обучаемых) 3.1. Формирование моделей обучаемых (построение психологического портрета личности, выявление уровня знаний и умений путем проведения контрольных тестирований и т.д.) 3.2. Построение индивидуальных планов (стратегий) обучения для обучаемых. 3.3. Реализация текущего плана (совокупности обучающих воздействий) для конкретного обучаемого с последующим контролем знаний и умений.

13. Автоматизированное построение модели проблемной области Построение модели проблемной области проводится на основе приобретения знаний из трех источников знаний (эксперты, проблемно-ориентированные ЕЯ-тексты,специализированные БД) с использованием комбинированного метода приобретения знаний, предусматривающего: • прямое извлечение экспертных знаний путем компьютерного интервьюирования экспертов (с использованием подхода «ориентация на модель решения типовой задачи»); • интеграцию методов компьютерного интервьюирования экспертов с методами обработки ЕЯ-текстов и технологией извлечения знаний из БД (включая извлечение, представление и обработку знаний, содержащих отдельные виды НЕ-факторов знаний); • структурирование информации в виде поля знаний с последующей верификацией и конвертацией в форматы различных ЯПЗ продукционного типа.

14. Пример работы КМПЗ(извлечение неопределенных, неточных и нечетких знаний)

15. Фрагмент базы знаний в терминах ЯПЗ комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ (прототип обучающей ИЭС для поддержки курса «Введение в интеллектуальные системы» ) Если понятия являются простыми, имеется небольшое число отношений на понятиях и способ рассуждения – индуктивный, то целесообразно использовать индуктивные модели представления знаний ПРАВИЛО ПРАВИЛО31 ЕСЛИ ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ1="простые" УВЕРЕННОСТЬ [80;100] ТОЧНОСТЬ 0& ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ2="имеется небольшое число отношений на понятиях" УВЕРЕННОСТЬ [50;100] ТОЧНОСТЬ 0& ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ3="индуктивный" УВЕРЕННОСТЬ [50;100] ТОЧНОСТЬ 0 ТО ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ6="Целесообразно использовать индуктивные модели представления знаний" УВЕРЕННОСТЬ [80;100] ТОЧНОСТЬ 0 КОММЕНТАРИЙ Формализм Редактирование базы знаний

16. Пример построения модели диалога(прототип обучающей ИЭС для поддержки курса «Введение в интеллектуальные системы» ) Редактор сценариев диалога Фрагмент модели сценария диалога на языке описания сценариев диалога

17. Режим DesignTime для преподавателей-предметниковПринципы построения эталонной модели курса , где Ранжирование тем в соответствии с признаками П1 - Исторический обзор, П2 - Основные понятия и определения, П3 - Фундаментальные аспекты Для определения типа связи, существующей между двумя темами Ti и Tj (слабая, средняя, сильная), вычисляется мера различия этих двух тем по всем имеющимся признакам Пk. Мера различия между темами вычисляется согласно формуле евклидова расстояния: - где ранги тем Ti, Tj относительно признака Пk.

18. Профессиональные компетенции (ПК) Универсальные компетенции ОНК ИК СЛК ПК 1 ПК 2 ПК 11 ПК 22 ПК 21 ПК 13 ПК 12 ПК 14 ПК 15 ПК 16 … … ПК 23 ПК 24 Фрагмент структуры компетенцийпо курсу «Введение в интеллектуальные системы»

19. Режим DesignTime для преподавателей-предметниковНекоторые средства комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для построения обучающих ИЭС (базовая версия) Построение компонентов эталонной модели курса Построение компонентов модели обучения

20. Режим DesignTime для преподавателей-предметниковПримеры некоторых средств веб-версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для построения обучающих веб-ИЭС Построение компонентов эталонной модели курса Построение компонентов модели обучения

21. Режим DesignTime для преподавателей-предметниковАлгоритм оценивания уровня знаний обучаемого, основанный на сбалансированной оценке Т.Робертса Под сбалансированностью в данном случае понимается независимость математического ожидания оценки от числа правильных и неправильных ответов, полученных на этот вопрос случайным образом. , где Ri – оценка за вопрос qi; Сi – коэффициент сложности вопроса qi; – подмножество вопросов, относящихся к теме Tj; Q; Rj – итоговая оценка. Q={qi} – множество всех вопросов, I =1n. T={Tj} – множество всех тем, j =1m. R={Rj} – множество всех оценок за темы, j =1m. Поскольку в применяемом методе оценивания в контрольных тестах используются вопросы qi из разных тем, то сначала выбирается подмножество вопросов множества Q, относящихся к конкретной теме Tj, а соответствующая итоговая оценка Rj складывается из оценок по каждому вопросу Ri, взвешенному коэффициентом сложности Сi, с последующим отображением на отрезок [0,1].

22. Психологический портрет личности обучаемого В качестве рабочего определения используется термин «психологический портрет личности» (Грицанов А.А., Абушенко В.А., Евелькин Г.М. Социология. Энциклопедия. Минск: Книжный дом, 2003 ), т.е.: «Совокупность личностных характеристик, таких как темперамент, способности, направленность, характер, интеллектуальность, эмоциональность, волевые качества; настойчивость в достижении цели, общительность, самооценка, уровень самоконтроля и др.»

23. Личностные характеристики психологического портрета и способы их выявления * Ильин И.П. Психология индивидуальных различий. Серия: Мастера психологии. - М.,2004. -704 с.

24. Личностные характеристики психологического портрета и способы их выявления

25. Личностные характеристики психологического портрета и способы их выявления * Ильин И.П. Психология индивидуальных различий. Серия: Мастера психологии. - М.,2004. -704 с.

26. Личностные характеристики психологического портрета и способы их выявления

27. Режим RunTime для обучаемыхПример выявления личностных характеристик для построения психологического портрета личности обучаемого Выявление личностныххарактеристик обучаемого (тест «Исследование психологической структуры темперамента» Б.Н.Смирнова ) Для исследуемой личностной характеристики (темперамент) выявлен тип «флегматик» Тип вопросов: «да/нет»

28. Режим RunTime для обучаемыхПример реализации процесса выявления текущего уровня знаний обучаемого(по курсу «Введение в интеллектуальные системы») Тип вопросов: «один вопрос - много ответов», Коэффициенты сложности вопросов: 1-2 и 3.

29. Режим RunTime для обучаемыхПример реализации процесса выявления текущего уровня умений обучаемого моделировать стратегии прямого и обратного вывода(по курсу «Введение в интеллектуальные системы»)

30. Режим RunTime для обучаемыхПример реализации процесса выявления текущего уровня умений обучаемого моделировать стратегии прямого и обратного вывода(по курсу «Введение в интеллектуальные системы») Промежуточный шаг моделирования прямого вывода

31. Режим RunTime для обучаемыхПример реализации процесса выявления текущего уровня умений обучаемого моделировать стратегии прямого и обратного вывода(по курсу «Введение в интеллектуальные системы»)

32. Режим RunTime для обучаемыхПример реализации обучающих воздействий «Решение учебно-тренировочных задач»(прототип обучающей ИЭС для поддержки курса «Введение в интеллектуальные системы» ) Решение УТЗ с альтернативными вариантами ответов Решение УТЗ с графическими блоками

33. Режим RunTime для обучаемыхКомментарий к обучающему воздействию «Консультация с экспертной системой» Реализована некоторая «модельная» технология разработки СОЗ (ЭС), где в качестве проблемной области (ПрО) выступает собственно область проектирования СОЗ(ЭС),а экспертом является преподаватель, аккумулирующий и интегрирующий опыт создания СОЗ(ЭС) для различных приложений в виде совокупности методик по таким важным аспектам, как: • проведение системного анализа ПрО на применимость/неприменимость технологии СОЗ(ЭС) (этап идентификации); • построение психологических портретов личностей экспертов и инженеров по знаниям и определение «идеальной пары» с целью организации эффективной коллективной работы при создании модели ПрО (этап концептуализации); • выбор модели представления знаний для конкретной ПрО (этап формализации); • выбор инструментальных средств для СОЗ(ЭС) (этап формализации); • выбор стратегии прототипирования (этапы проектирования, реализации и тестирования);

34. Режим RunTime для обучаемыхПример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой»(Исследование на уместность разработки СОЗ(ЭС))

35. Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой»(Исследование на оправданность разработки СОЗ(ЭС))

36. Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой»(Исследование на возможность разработки СОЗ(ЭС))

37. Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой»(Модель «идеальной пары»)

38. Режим RunTime для обучаемыхПример реализации обучающего воздействия «выбор модели представления знаний для конкретной ПрО (этап формализации) »

39. Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой»(выбор инструментальных средств для СОЗ(ЭС))

40. Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой»(выбор инструментальных средств для СОЗ(ЭС))

41. Режим RunTime для обучаемыхПример реализации обучающего воздействия «выбор стратегии прототипирования (этапы проектирования, реализации и тестирования)»

42. Экспериментальные апробации динамически развивающихся средств поддержки построения обучающих ИЭС, функционирующих в составе комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ третьего поколения, проводились на примере разработки: • обучающих ИЭС по курсам «Введение в интеллектуальные системы», «Интеллектуальные диалоговые системы», «Проектирование систем, основанных на знаниях» и «Динамические интеллектуальные системы» (кафедра Кибернетики МИФИ); • обучающей ИЭС по курсу «Автоматизация экспериментальных физических установок» (кафедра Автоматики МИФИ); • обучающей ИЭС для диагностики заболеваний дыхательных путей (совместно с детской городской поликлиникой № 109 СЗАО г. Москвы).

43. Спасибо за внимание! Для контактов: тел. (495) 324-28-85, email:galina@ailab.mephi.ru