Sisteme de învățare expert. Sisteme de învățare expert și inteligente Cum să creați un sistem de învățare expert

Citeste si: C2 Folosiți trei exemple pentru a arăta prezența unui sistem politic multipartit în Rusia modernă. II. Sisteme a căror dezvoltare poate fi reprezentată folosind Schema Universală a Evoluției III. Cerințe pentru organizarea unui sistem de management al deșeurilor medicale MES-systems (Manufacturing Execution System) - sisteme de management al producției (suntem mai bine cunoscuți ca sisteme de control al proceselor) Caracteristici și probleme ale funcționării sistemului monetar al Republicii Belarus A. Opoziţia acţiunilor logice şi ilogice ca relaţie iniţială a sistemului social. Teoria acțiunii Pareto și teoria acțiunii Weber

Sistem expert este un sistem informatic care folosește cunoștințele unuia sau mai multor experți, prezentate într-o formă formală, precum și logica luării deciziilor de către un expert uman în sarcini dificile sau neformalizabile.

Sistemele experte sunt capabile într-o situație dificilă (cu lipsă de timp, informații sau experiență) să ofere sfaturi calificate (sfaturi, indicii) care ajută un specialist (în cazul nostru, un profesor) să ia o decizie în cunoștință de cauză. Ideea principală a acestor sisteme este de a folosi cunoștințele și experiența specialiștilor cu înaltă calificare într-un anumit domeniu de specialitate la specialiști mai puțin înalt calificați din același domeniu în rezolvarea problemelor care apar în fața lor. Rețineți că specialiștii cu înaltă calificare în pedagogie sunt de obicei numiți metodologi cu experiență. De obicei, sistemele expert sunt create în domenii înguste.

Sistemele experte nu înlocuiesc un specialist, ci sunt consilierul acestuia, un partener intelectual. Un avantaj serios al sistemului expert este că cantitatea de informații stocate în sistem este practic nelimitată. Introdus o dată în mașină, cunoștințele sunt stocate pentru totdeauna. O persoană are o bază limitată de cunoștințe și, dacă datele nu sunt folosite pentru o lungă perioadă de timp, atunci sunt uitate și pierdute pentru totdeauna. După ce au fost dezvoltate primele tehnologii de evaluare expertă și s-au obținut primele rezultate serioase cu ajutorul lor, posibilitățile de utilizare practică a acestora au fost mult exagerate. Este necesar să înțelegem corect posibilitățile reale de utilizare a acestora. Desigur, nu toate problemele existente pot fi rezolvate cu ajutorul evaluărilor experților. Deși utilizarea corectă a tehnologiilor experte rămâne în multe cazuri singura modalitate de pregătire și luare a deciziilor în cunoștință de cauză.

Sistemele de învățare expert sunt capabile să imite munca unei persoane - un expert într-un anumit domeniu. Acest lucru se întâmplă astfel: în etapa creării unui sistem, pe baza cunoștințelor experților într-o anumită materie, se formează un model de student, apoi, în procesul de funcționare a sistemului, cunoștințele elevilor sunt diagnosticate. , erorile și dificultățile în răspunsuri sunt remediate. Datele despre cunoștințele, abilitățile, greșelile, abilitățile fiecărui elev sunt introduse în memoria computerului. Sistemul analizează rezultatele activități de învățare pentru fiecare elev, grup sau mai multe grupuri, relevă cele mai frecvente dificultăți și erori.

Sistemele expert includ următoarele subsisteme: bază de cunoștințe, mecanism de ieșire a informațiilor, interfață inteligentă și subsistem de explicații. Să luăm în considerare aceste subsisteme mai detaliat.

Bază de cunoștințeîn acest caz, conține o descriere formală a cunoștințelor experților, prezentată ca un set de fapte și reguli.

Motor de inferență sau rezolvator este un bloc care este un program care implementează un lanț de raționament înainte sau invers ca strategie generală pentru construirea unei inferențe. Sistemele de învățare expert pot fi utilizate ca mijloc de reprezentare a cunoștințelor, de organizare a unui dialog între utilizator și sistem, care, la cererea utilizatorului, poate prezenta cursul raționamentului în rezolvarea unei anumite probleme educaționale într-o formă acceptabilă pentru student.

Prin utilizarea interfață inteligentă Sistemul expert pune întrebări utilizatorului și afișează concluziile trase, prezentându-le de obicei sub formă simbolică.

Principalul avantaj al sistemelor expert față de un expert uman este absența unei abordări subiective, care poate fi inerentă unor experți. Acest lucru se manifestă în primul rând prin posibilitatea utilizării sistemele explicative progres în procesul de rezolvare a unei probleme sau a unui exemplu. Tehnologiile de evaluare expertă fac posibilă generarea de recomandări pentru elevi și date generalizate pentru profesori. Datele obținute de sistem vor permite profesorilor să identifice acele secțiuni pe care elevii le-au învățat prost, să studieze cauzele neînțelegerii material educațional si elimina-le.

În domeniul educației, astfel de sisteme pot fi folosite nu numai pentru a prezenta material educațional, ci și pentru a controla cunoștințele, abilitățile și pentru a însoți rezolvarea problemelor la nivel de tutore. În acest caz, sistemul efectuează controlul pas cu pas al corectitudinii soluționării problemei. În cazul controlului cunoștințelor, aptitudinilor și abilităților, sistemul diagnosticează nivelul de asimilare a materialului educațional. Studentului i se oferă libertatea de a alege ritmul de lucru cu sistemul și traiectoria de învățare.

Să ne evidențiem cerințe didactice de bază pentru sistemele de învățare expert.

1. Ținând cont nu numai de nivelul de pregătire (scăzut, mediu, ridicat) și de nivelul de asimilare (recunoaștere, algoritmic, euristic, creativ), ci și caracteristici psihologice, preferințele personale ale stagiarului. De exemplu: alegerea modului de operare, ritmul de lucru, designul ecranului, opțiuni pentru interacțiune interactivă.

2. Asigurarea unei libertăți maxime în alegerea răspunsului la întrebări, precum și a posibilității de ajutor sau indicii.

3. Implementarea posibilității de a obține o explicație a oportunității unei anumite decizii, obținerea unei explicații a acțiunilor sistemului, reproducerea lanțului de reguli utilizate de sistem. Sistemul trebuie să repare și să rețină erorile din raționamentul utilizatorului, astfel încât acesta să poată reveni la ele în orice moment. Erorile trebuie diagnosticate, iar asistența utilizatorului trebuie să fie adecvată acestor erori.

Eficacitatea utilizării unui sistem de învățare expert depinde de următorii factori.

1. Experiența unui expert sau a unui grup de experți, ale cărui cunoștințe și experiență generalizate stau la baza funcționării sistemului.

2. Capacitățile tehnice ale instrumentelor TIC utilizate în procesul educațional.

3. Calitățile unui anume software.

4. Grade de implementare practică a învăţării personalizate bazate pe alegerea influenţelor individuale ale învăţării.

Sub sistem de învățare intelectuală se obișnuiește să se înțeleagă un complex organizațional-metodic, informațional, matematic și software. Totuși, acest concept ar trebui să includă și componentele „umane” ale acestui sistem, și anume elevul și profesorul. În acest sens, un sistem de predare inteligent trebuie considerat ca un sistem complex om-mașină care funcționează în modul interactiv de interacțiune în schema elev-sistem-profesor. Astfel de sisteme sunt de obicei concentrate pe un domeniu specific.

Sistemele inteligente de învățare constau din două părți: partea principală, care include informatii educationale(conținut educațional) și o parte auxiliară care implementează controlul inteligent al mișcării proces educațional.

Structura sistemului inteligent de învățare:

Partea principală a programului constă din următoarele module: informații, modelare, calcul, control. Partea principală a sistemului include diverse tipuri de informații educaționale: text, tabele, figuri, animație, clipuri video. Textul poate conține ferestre active care permit utilizatorului să se deplaseze mai adânc în ecran, să se deplaseze pe o traiectorie arbitrară de la o secțiune la alta, concentrându-și atenția asupra informațiilor necesare și să facă o alegere arbitrară a secvenței de cunoaștere a informațiilor.

Modul de informare include o bază de date și o bază de cunoștințe în scopuri educaționale. Baza de date conține materiale educaționale, informaționale, informative și de referință, o listă de cursanți, performanță academică etc. În procesul de creare a unei baze de cunoștințe, este posibil să se utilizeze întreaga gamă de capabilități ale tehnologiei multimedia, hipermedia și de telecomunicații.

LA modul de modelare conține modele computerizate (imitarea funcționării computerului, vizualizarea transmisiei de date peste retele de calculatoare si altul). Modelarea computerizată vă permite să vizualizați diferite tipuri de fenomene și procese care nu sunt susceptibile de observare directă. Lucrul cu modele computerizate poate reduce semnificativ timpul de pregătire și desfășurare a experimentelor complexe, evidențiază cele mai importante, organizează un studiu științific interesant. Posibilitatea repetarii repetate a experimentului va permite elevilor sa dobandeasca deprinderile de analiza a rezultatelor experimentului, de a-si forma capacitatea de a generaliza rezultatele obtinute si de a formula concluzii.Elevul are posibilitatea de a studia cazuri particulare pe baza legilor generale, sau, dimpotrivă, ca urmare a studierii celor private, să stabilească o lege sau un model general.

Modul de calcul concepute pentru a automatiza diverse calcule.

Modul de control conține întrebări, sarcini, exerciții menite să controleze cunoștințele elevilor.

Partea auxiliară asigură funcționarea „inteligentă” a sistemului. Aici se stabilește schema secvenței de instruire, mecanismele de adaptare a sistemului la un obiect specific de pregătire, mijloacele de analiză intelectuală a volumului și structurii cunoștințelor necesare organizării și conducerii procesului de învățământ. În plus, partea auxiliară include un subsistem pentru controlul inteligent al cursului procesului educațional, care implementează un dialog interactiv între utilizator și sistem; un modul de control și diagnosticare care vă permite să calculați și să evaluați parametrii subiectului de învățare pentru a determina impactul învățării, strategia optimă și tactica de învățare în fiecare etapă a lecției; efectuarea examinării nivelului de cunoștințe, abilități, corectitudinea rezolvării diferitelor tipuri de probleme, prelucrarea statistică a rezultatelor controlului, diagnosticarea erorilor. Reacția de control a sistemului, de regulă, este determinată de răspunsurile elevului la întrebările de control. Cerința firească aici este de a minimiza discrepanța dintre răspunsul elevului și informațiile transmise acestuia. Sistemul monitorizează parcurgerea etapelor lecției de către cursanți și afișează aceste informații pe computerul profesorului.

Profesorul lucrează îndeaproape cu sistemul, primește de la acesta informații despre progresul procesului de învățare, trimite solicitări și introduce modificări în program. Efectuarea modificărilor este posibilă numai dacă sistemul este deschis, atunci acesta trebuie să aibă un modul de service. Este acest modul care permite profesorului să facă modificările și completările necesare sistemului. Fiecare dintre module este autonom, prin urmare, atunci când se fac modificări la unul dintre module, conținutul celorlalte module din partea principală nu se modifică.

Sistemul de predare inteligent poate fi folosit nu numai în sala de clasă, ci și în timpul muncă independentă stagiari, în proces de activități de cercetare. Trebuie remarcat faptul că sistemele de inteligență artificială prezintă aceleași dezavantaje ca și sistemele de predare expert, legate de dificultatea implementării practice prin sistemul de individualizare și diferențiere a învățării în forma care este tipică învățării individuale de către un profesor al unui anumit elev. Această situație se datorează faptului că inteligența artificială seamănă doar la distanță cu unele calități umane și în niciun caz nu poate fi identificată cu inteligența umană.

Să ne evidențiem principalele avantaje ale utilizării unui sistem de predare inteligent în sala de clasă.

Profesor: primește date fiabile despre rezultatele activităților educaționale ale fiecărui elev în parte și ale clasei în ansamblu. Fiabilitatea este determinată de faptul că sistemul remediază erori și dificultăți în răspunsurile elevului, identifică cele mai frecvente dificultăți și erori, precizează motivele acțiunilor eronate ale elevului și trimite comentarii și recomandări adecvate computerului său; analizează acțiunile elevului, implementează o gamă largă de influențe educaționale, generează sarcini în funcție de nivelul intelectual al unui anumit elev, nivelul cunoștințelor sale, aptitudinilor, caracteristicilor motivației sale, gestionează repartizarea sarcinilor etc.

Student primește în fața unui astfel de sistem nu doar un profesor, ci un asistent personal în studiul unei anumite discipline.

Eficiența sistemelor inteligente de învățare depinde de o serie de condiții:

Posibilitatea de a acumula și aplica cunoștințe despre rezultatele învățării fiecărui elev pentru a selecta influențele individuale de învățare și a gestiona procesul de învățare pentru a forma cunoștințe și abilități complexe;

Valabilitatea criteriilor de evaluare a nivelului de cunoștințe, aptitudini, abilități; nivelul de pregătire (scăzut, mediu, ridicat) sau nivelul de asimilare a materialului (recunoaștere, algoritmic, euristic, creativ);

Posibilități de adaptare a sistemului la o schimbare a stării elevului (elevul aparținea nivelului mediu, dar în această lecție cunoștințele sale se apropie de un nivel înalt sau, dimpotrivă, de un nivel scăzut).

Introducerea sistemelor inteligente de învățare în procesul educațional va spori percepția emoțională a informațiilor educaționale; cresterea motivatiei invatarii prin posibilitatea de autocontrol, abordare individuala, diferentiata a fiecarui elev; dezvoltarea proceselor de activitate cognitivă; cauta si analiza diverse informatii; crearea condiţiilor pentru formarea deprinderilor de auto-dobândire a cunoştinţelor.

• Specialitate HAC RF13.00.02
• Număr de pagini 192

INTRODUCERE

CAPITOLUL 1. SISTEME DE PREGĂTIRE INFORMATICĂ ÎN

PROCESUL DE EDUCAȚIE

1.1. O scurtă prezentare a introducerii tehnologiei informatice în educație.

1.2. Sisteme expert: proprietățile și aplicațiile lor fundamentale.

1.3. Utilizarea sistemelor expert în procesul de învățare. Sisteme de instruire a experților.

1.4. Realizarea si analizarea principalelor rezultate ale experimentului constatator.

1.5. Perspective de utilizare a sistemelor experte în procesul educațional.

CONCLUZII LA PRIMUL CAPITOLUL

CAPITOLUL 2. ÎNTREBĂRI TEORETICE DE CONSTRUCȚIE

SISTEME DE FORMARE EXPERT

2.1. Arhitectura EOS.

2.2. Reprezentarea cunoștințelor în EOS.

2.3. Modelul elevului.

2.4. Clasificarea EOS. 89 CONCLUZII PRIVIND AL DOILEA CAPITOLUL

CAPITOLUL 3. UN SISTEM DE ÎNVĂȚARE CONSTRUIT DE

PRINCIPIUL DE FUNCȚIONARE A SISTEMELOR EXPERT-EDUCAȚIONALE ORIENTATE PENTRU SOLUȚIONAREA PROBLEMELOR DE MIȘCARE A CORPULUI PRIN INCLINARE

AVIONUL NOAH

3.1. Instrumente software care învață rezolvarea problemelor fizice.

3.2. Construirea și funcționarea unui sistem de antrenament construit pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert, axat pe rezolvarea problemelor legate de mișcarea unui corp de-a lungul unui plan înclinat.

3.3. Sarcini rezolvate cu ajutorul sistemului dezvoltat de expert-training.

CONCLUZII PRIVIND CAPITOLUL TREEI

CAPITOLUL 4

4.1. Realizarea și analizarea principalelor rezultate ale experimentului de căutare.

4.2. Realizarea și analizarea principalelor rezultate ale experimentului pedagogic de predare și control.

CONCLUZII DESPRE CAPITOLUL AL IV-lea

Lista recomandată de dizertații

• Metodologie de utilizare a sistemelor expert pentru ajustarea procesului de învățare și evaluarea eficienței personalului didactic 1997, candidat la științe pedagogice Snijko, Elena Aleksandrovna

• Mediul informatic didactic ca componentă a tehnologiei pentru formarea deprinderilor generalizate ale elevilor în implementarea cercetării experimentale 2002, candidat la științe pedagogice Koksharov, Vladimir Leonidovici

• Tehnologia informatică pentru pregătirea și desfășurarea sesiunilor de formare 1999, candidat la științe pedagogice Sedykh, Svetlana Pavlovna

• Specificul didactic al tehnologiilor informației în procesul de învățământ al liceului: Pe baza materialului cursului de astronomie 2002, Candidat la Științe Pedagogice Rysin, Mihail Leonidovici

• Principii de construcție și utilizare a sistemelor de învățare expert la cursul „Fundamente teoretice ale informaticii” 2000, candidat la științe pedagogice Kudinov, Vitali Alekseevici

Introducere în teză (parte a rezumatului) pe tema „Sisteme informatice de instruire construite pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert: Dezvoltare și aplicare în predarea soluției fizice. sarcini"

În mod tradițional, procesul de învățare în general și procesul de predare a fizicii, în special, sunt văzute ca bidirecționale, inclusiv activitățile profesorului și ale elevilor. Utilizarea activă a computerelor în procesul educațional îl face un al treilea partener cu drepturi depline în procesul de învățare. Calculatoarele oferă oportunități practic nelimitate pentru dezvoltarea gândirii creative independente a elevilor, a intelectului acestora, precum și a activității creative independente a elevilor și profesorilor.

Lucrările active privind căutarea de noi forme și metode de predare au început în anii 60. Sub conducerea academicianului A.I. Berg a organizat și a desfășurat lucrări privind problemele învățării programate, introducerea mijloacelor tehnice de predare și a mașinilor de învățare. Învățarea programată a fost primul pas către îmbunătățirea activităților de învățare. Cercetări profunde asupra teoriei și practicii învățării programate au fost efectuate de V.P. Bespalko, G.A. Bordovsky, B.S. Gershunsky, V.A. Izvozchikov, E.I. Mashbits, D.I. Penner, A.I. Raev, V.G. Razumovsky, N.F. Talyzina și alții.

Întrebări utilizare eficientă Calculatoarele în procesul educațional și cercetarea de dezvoltare metode eficienteși mijloacele de instruire pe calculator rămân relevante în prezent. Lucrări relevante în acest domeniu se desfășoară în țara noastră și în străinătate. Cu toate acestea, încă nu s-a format o viziune unificată asupra utilizării tehnologiei informatice în domeniul educației.

Perioada inițială de utilizare a computerelor în procesul de învățare este caracterizată ca o perioadă de dezvoltare intensivă a ideilor de învățare programată și de dezvoltare a sistemelor de învățare automată. Dezvoltatorii sistemelor de învățare automatizate au pornit de la presupunerea că procesul de învățare poate fi realizat printr-o secvență bine organizată de cadre de instruire și control al informațiilor. Primele experimente privind utilizarea computerelor în procesul educațional s-au concretizat sub forma unor programe educaționale cu scenariu de învățare determinist. Această clasă de programe educaționale prezintă următoarele dezavantaje: un nivel scăzut de adaptare la caracteristicile individuale ale elevului; reducerea sarcinii de diagnosticare a cunoștințelor unui elev la sarcina de a determina dacă răspunsurile acestuia aparțin uneia dintre clasele de răspunsuri de referință; costuri mari de muncă pentru pregătirea materialului educațional.

O abordare alternativă a procesului de informatizare a învățării este crearea așa-numitelor medii de învățare. Mediul de învățare implementează conceptul de învățare prin descoperire. Diferența fundamentală dintre această abordare și cea discutată mai sus este că, în acest caz, studentul este tratat ca un fel de sistem autonom capabil să-și aibă propriile obiective. Pentru această clasă de programe educaționale sunt caracteristice următoarele trăsături: mediul de învățare asigură elevului materiale educaționale și alte resurse necesare atingerii scopului de învățare stabilit de profesor sau de el însuși; lipsa controlului asupra acţiunilor elevului de către sistem. Scopul principal al mediului de învățare este crearea unui mediu sau „lume” favorabil, „prietenos”, „călător” prin care elevul dobândește cunoștințe.

Cercetările în domeniul psihologiei gândirii, progresele în domeniul inteligenței artificiale și al tehnologiilor de programare au extins sfera calculatorului în procesul educațional, au făcut posibilă testarea în practică a noilor concepte de intelectualizare a învățării pe calculator.

O creștere bruscă a cantității de informații în procesul de învățământ impune noi cerințe asupra abordării cibernetice a învățării și, în consecință, asupra software-ului pedagogic. Acestea ar trebui să ajute la rezolvarea eficientă a sarcinii principale - gestionarea procesului de învățare folosind feedback-ul bazat pe o diagnoză detaliată a cunoștințelor elevilor, identificarea cauzelor erorilor acestora, explicând simultan varianta propusă de calculator pentru rezolvarea problemei educaționale. Caracteristicile remarcate sunt implementate cel mai eficient, în primul rând, de sistemele de instruire construite pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert, ceea ce determină relevanța studiului teoretic și practic al acestei probleme.

Introducerea sistemelor expert în procesul de învățământ este o continuare logică firească a informatizării educației, etapa sa calitativ nouă, punând bazele informatizării educației. Acest proces a devenit posibil datorită cercetărilor profunde efectuate pe problemele informatizării educației de către oameni de știință și profesori. Având în vedere că utilizarea sistemelor expert pentru rezolvarea problemelor din fizică a dat rezultate pozitive, cercetările privind dezvoltarea și aplicarea sistemelor expert sunt relevante nu numai în știință, ci și în activitate pedagogică inclusiv predarea fizicii.

Utilizarea programelor de formare construite pe principiul sistemelor expert de formare în procesul de învățare va da un nou salt calitativ în educație. Introducerea lor în practica didactică va permite: schimbarea stilului de predare, transformându-l de la informațional și explicativ în cognitiv, educațional și de cercetare; reduce timpul necesar dobândirii cunoștințelor necesare.

Obiectul cercetării este procesul de predare a fizicii.

Obiectul cercetării este procesul de învățare a rezolvării problemelor din fizică folosind un sistem de învățare construit pe principiul funcționării sistemelor de învățare expert și formarea unei metode comune de rezolvare a problemelor în rândul studenților.

Scopul lucrării a fost de a dezvolta și de a crea un sistem de învățare construit pe principiul sistemelor de învățare expert, axat pe rezolvarea problemelor fizice ale unei anumite clase, și de a studia posibilitatea formării unei metode comune de rezolvare a elevilor atunci când predau rezolvarea problemelor în fizică folosind date din instrumente software pedagogice special dezvoltate. .

Ipoteza studiului este următoarea: introducerea în procesul de învățare a sistemelor de învățare, construite pe principiul sistemelor de învățare expert, va duce la o asimilare mai eficientă de către studenți a modului general de rezolvare a problemelor din fizică, care va crește performanța lor academică, aprofundarea cunoștințelor de fizică și va crește calitatea cunoștințelor la materia studiată.

Pe baza ipotezei formulate, în vederea realizării scopului studiului, au fost stabilite și rezolvate următoarele sarcini:

Analiză metode moderneși instrumente pentru dezvoltarea programelor educaționale. Concentrarea pe cele care corespund scopurilor muncii;

Cercetarea posibilităților de utilizare a computerului pentru implementarea formării unei modalități comune de rezolvare a problemelor elevilor;

Dezvoltarea structurii și principiilor construirii unui sistem de antrenament construit pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert, axat pe rezolvarea problemelor fizice ale unei anumite clase;

Testarea ipotezei de cercetare propusă, evaluarea eficacității metodologiei elaborate, software pedagogic dezvoltat în timpul experimentului pedagogic.

Pentru rezolvarea sarcinilor au fost utilizate următoarele metode de cercetare:

Analiza teoretică a problemei pe baza studiului literaturii pedagogice, metodologice și psihologice;

Chestionarea și chestionarea elevilor, studenților, profesorilor școlilor și universităților;

Studierea procesului de învățare a rezolvării problemelor și a metodologiei dezvoltate în cursul frecventării și desfășurării orelor de fizică, observarea elevilor, discutarea cu profesorii, efectuarea și analizarea testelor, testarea elevilor;

Planificarea, pregătirea, desfășurarea unui experiment pedagogic și analizarea rezultatelor acestuia.

Noutatea științifică a cercetării constă în:

Dezvoltarea unui sistem de instruire construit pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert, axat pe rezolvarea unei anumite clase de probleme din fizică;

Fundamentarea teoretică și practică a posibilității formării unei modalități comune pentru ca studenții să rezolve problemele la utilizarea instrumentelor software pedagogice dezvoltate în procesul de învățare (un sistem de învățare construit pe principiul sistemelor de învățare expert);

Dezvoltarea fundamentelor metodologiei de utilizare a unui sistem de instruire, construit pe principiul funcționării sistemelor de expert-training, în predarea soluționării problemelor fizice.

Semnificația teoretică a studiului constă în dezvoltarea unei abordări a predării rezolvării problemelor din fizică, care constă în implementarea controlului asupra activităților elevilor în rezolvarea problemelor prin instrumente software pedagogice special dezvoltate (un sistem de învățare construit pe principiul sisteme de învățare expert).

Semnificația practică a studiului constă în crearea de software și suport metodologic pentru orele de fizică (un sistem de predare construit pe principiul funcționării sistemelor de predare expert), determinarea rolului și locului acestuia în procesul educațional și dezvoltarea bazelor metodologiei. pentru utilizarea acestor instrumente software pedagogice la desfășurarea orelor de rezolvare a problemelor fizice.sarcini cu ajutorul computerelor.

Se depun spre apărare următoarele:

Fundamentarea posibilității de utilizare a sistemului de instruire dezvoltat, construit pe principiul funcționării sistemelor de expert-formare, în procesul de predare a rezolvării problemelor din fizică;

Dezvoltarea unei abordări a gestionării activităților studenților prin instrumente software pedagogice special dezvoltate (un sistem de predare construit pe principiul funcționării sistemelor de predare expert) în predarea rezolvării problemelor din fizică;

Fundamentele metodologiei de utilizare a unui sistem de instruire construit pe principiul sistemelor de instruire expert în desfășurarea orelor de rezolvare a problemelor în procesul de predare a fizicii.

Testarea și implementarea rezultatelor cercetării. Principalele rezultate ale studiului au fost raportate, discutate și aprobate în cadrul ședințelor Departamentului de Metode de Predare a Fizicii de la Universitatea Pedagogică de Stat din Moscova (1994-1997), la o conferință a tinerilor oameni de știință (Universitatea de Stat Mordovia, 1996-1997), la conferințe la Universitatea Pedagogică de Stat din Moscova (aprilie 1996).

Principalele prevederi ale disertației sunt reflectate în următoarele publicații:

1. Gryzlov S.V. Sisteme de pregătire a experților (recenzia literaturii) // Predarea fizicii în învățământul superior. M., 1996. Nr. 4. - S. 3-12.

2. Gryzlov S.V. Utilizarea sistemelor de învățare expert în procesul de predare a fizicii // Predarea fizicii în liceu. M., 1996. Nr. 5.-S. 21-23.

3. S. V. Gryzlov, A. P. Korolev și D. Yu. Un sistem de instruire expert axat pe rezolvarea unui complex de probleme despre mișcarea unui corp de-a lungul unui plan înclinat // Îmbunătățirea procesului educațional bazat pe noi tehnologia Informatiei. Saransk: Statul Mordovian. ped. in-t, 1996. - S. 45-47.

4. Gryzlov S.V., Kamenetsky S.E. Direcții de perspectivă de utilizare a tehnologiei informatice în procesul educațional al universității și școlii // Știință și școală. 1997. Nr 2.-S. 35-36.

Structura și scopul disertației. Lucrarea de disertație constă dintr-o introducere, patru capitole, o concluzie, o listă de referințe și o anexă. Volumul total este de 192 de pagini de text dactilografiat, inclusiv 25 de figuri, 8 tabele. Lista de referințe include 125 de titluri.

Teze similare la specialitatea „Teorie și metode de formare și educație (pe regiuni și niveluri de educație)”, 13.00.02 cod VAK

• Condiții didactice de utilizare a cursurilor de formare automatizate în procesul de studiere a disciplinelor de științe naturale de către elevii de liceu 1999, candidat la științe pedagogice Belous, Natalya Nikolaevna

• Dezvoltarea de tehnologii informatice matematice și software orientate pe obiecte pentru gestionarea învățării individualizate într-o școală corecțională 2003, Ph.D. Kremer, Olga Borisovna

• Fundamente teoretice pentru crearea și aplicarea sistemelor didactice interactive software în discipline tehnice generale 1999, Doctor în Științe Pedagogice Zainutdinova, Larisa Khasanovna

• Metode de predare a geometriei în clasele 10-11 ale unei școli gimnaziale folosind un computer 2002, doctor în științe pedagogice Mehdiyev, Muradkhan Hajikhanovich

• Suport pedagogic computerizat al acțiunilor elevului atunci când lucrează la un program ramificat 2002, candidată la științe pedagogice Tsareva, Irina Nikolaevna

Concluzia disertației pe tema „Teorie și metode de formare și educație (pe domenii și niveluri de educație)”, Gryzlov, Sergey Viktorovich

CONCLUZII DESPRE CAPITOLUL AL IV-lea

1. Pe baza analizei posibilelor direcții de utilizare a calculatorului în educație, se identifică deficiențele instrumentelor software pedagogice existente, se fundamentează necesitatea creării și utilizării software-ului didactic în procesul educațional, construit pe principiul sistemelor de pregătire expertă. .

2. A fost elaborată o metodologie pentru desfășurarea cursurilor folosind instrumentele software dezvoltate (un sistem de instruire construit pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert).

3. În timpul experimentului de căutare, a fost determinat conținutul și a fost ajustată structura software-ului pedagogic dezvoltat.

4. Realizarea unui experiment de căutare a făcut posibilă elaborarea versiunii finale a metodologiei de desfășurare a cursurilor folosind sistemul de instruire dezvoltat, care vizează dezvoltarea unei modalități comune de rezolvare a problemelor în rândul elevilor.

5. Deținut analiza comparativa Rezultatele experimentului pedagogic de control mărturisesc influența semnificativă a metodologiei propuse pentru desfășurarea orelor de curs privind rezolvarea problemelor fizice cu ajutorul instrumentelor software pedagogice dezvoltate asupra formării unui mod comun de rezolvare a problemelor în rândul elevilor.

Astfel, s-a dovedit valabilitatea ipotezei propuse cu privire la eficiența mai mare a metodologiei propuse de desfășurare a orelor de rezolvare a problemelor fizice cu ajutorul software-ului pedagogic dezvoltat față de cel tradițional.

CONCLUZIE

1. Studierea și analizarea literaturii pedagogice, metodologice și psihologice și cercetări de disertație privind metodologia utilizării computerului în procesul de învățare. Pe această bază, s-a dezvăluit că cel mai eficient software pedagogic sunt programele educaționale construite pe principiul funcționării sistemelor de formare a experților.

2. Sistemele de pregătire a experților, axate pe formarea unui mod comun de rezolvare a studenților, sunt mijloacele cele mai eficiente de predare a rezolvării problemelor.

3. Se determină perspectivele de utilizare a sistemelor expert-formare în procesul de învăţământ, se propun direcţii de utilizare a sistemelor expert în procesul de învăţare.

4. Se propune și se fundamentează structura sistemului de predare, construită pe principiul funcționării sistemelor de expertiză-formare, axată pe formarea unui mod comun de rezolvare a problemelor în rândul studenților.

5. S-a dezvoltat un sistem de antrenament, construit pe principiul funcționării sistemelor expert-training, axat pe rezolvarea unui set de probleme despre mișcarea unui corp de-a lungul unui plan înclinat. Managementul activităților elevilor în cursul rezolvării unei probleme cu ajutorul sistemului de instruire dezvoltat se realizează prin: a) modelare computerizată, care face posibilă identificarea proprietăților și relațiilor esențiale ale obiectelor, care în cauzăîn sarcină; b) instrumente euristice care oferă elevilor posibilitatea de a-și planifica acțiunile; c) controlul pas cu pas al acțiunilor elevului de către sistemul de predare și prezentarea, la solicitarea elevului, a unei soluții de referință la problema, dezvoltarea capacității de evaluare a acțiunilor cuiva, și alegerea criteriilor pentru această evaluare.

6. Se determină metodologia de desfășurare a orelor de rezolvare a problemelor cu ajutorul softului pedagogic dezvoltat, rolul și locul acestora în procesul de învățământ. Principalele prevederi ale acestei metodologii sunt următoarele: a) alegerea independentă de către elevi a sarcinilor pentru însuşirea modului general de rezolvare a problemelor unei anumite clase; b) utilizarea instrumentelor software pedagogice dezvoltate (un sistem de instruire construit pe principiul funcționării sistemelor de instruire expert) pentru a forma o metodă comună de rezolvare a problemelor; c) combinație solutie independenta sarcini pentru fiecare elev cu o discuție colectivă a planului de soluție; d) selectarea unui algoritm de rezolvare a problemelor din această clasă pe baza generalizării problemelor deja rezolvate.

7. Rezultatele experimentului pedagogic efectuat au arătat că formarea unei modalități comune de rezolvare a problemelor în rândul studenților din grupurile experimentale, unde instruirea s-a desfășurat folosind instrumentele software pedagogice dezvoltate (un sistem de instruire construit pe principiul sistemelor de instruire expert) , este mult mai mare decât în ​​grupurile de control, unde antrenamentul s-a desfășurat folosind cele mai comune tipuri de programe de calculator (modelare și antrenament), ceea ce confirmă fiabilitatea ipotezei prezentate.

Lista de referințe pentru cercetarea disertației Candidat la Științe Pedagogice Gryzlov, Sergey Viktorovich, 1998

1. Alekseeva E.F., Stefanyuk V.L. Sisteme expert (stat și perspectivă) // Izvestiya AN SSSR. Cibernetică tehnică. 1984.- Nr. 5. p. 153-167.

2. Anatsky N.M., Levin N.A., Pospelova L.Ya. Implementarea sistemului expert „IPILOG” / Materialele Seminarului V All-Union „Dezvoltarea și aplicarea software-ului PC în procesul educațional”: Rezumate. raport Ordzhonikidze, 1989. - S. 27-28.

3. Anderson J.R., Reiser B.J. profesor LISP // În carte. Realitatea și previziunile inteligenței artificiale: Sat. articole; pe. din engleza. / Ed. V.L. Stefanyuk. M.: Mir, 1987. - S. 27-47.

4. Antonyuk L.S., Cherepina I.S. Despre utilizarea metodelor de predare active în cursurile de juniori // Învățare programată, 1988. -Vol. 25.-S. 98-101.

5. Aristova L.P. Automatizarea predării elevilor. M.: Iluminismul, 1968. -139 p.

6. Babansky Yu.K. Alegerea metodelor de predare în liceu. M.: Pedagogie, 1981. - 176 p.

7. Baikov F.Ya. Sarcini programate cu probleme la fizica la liceu. Un ghid pentru profesori. M.: Iluminismul, 1982. - 62 p.

8. Balobashko N.G., Kuznetsov V.C., Smirnov O.A. Asigurarea procesului educațional cu resurse de calcul. M .: Institutul de Cercetare a Problemelor Superioare. scoala - 1985. 44 p.

9. Bespalko V.P. Fundamentele teoriei sistemelor pedagogice. Voronezh: Editura Universității Voronezh, 1977. - 304.

10. Bespalko V.P. Învățare programată (fundamente didactice). M., 1970. - 300 p.

11. Bobko I.M. Software adaptativ pedagogic. -Novosibirsk: editura NSU, 1991. 101 p.

12. Bugaenko G.A., Burkova S.A. Rezolvarea unei probleme de dificultate crescută // Fizica la școală. Nr 4. - 1991. - S. 43-46.

13. Bunyaev M.M. Fundamente științifice și metodologice pentru proiectarea sistemelor de învățare interactivă ramificată: Dis. pentru competitie grad cand. ped. Științe. 1992. - 350 p.

14. Vlasova E.Z. Perspective de utilizare a sistemelor experte în procesul educațional // Secundar educatie speciala. 1991. - Nr 4. - S. 21.

15. Vlasova E.Z. Dezvoltarea bazelor de cunoștințe ale sistemelor expert pt pregătire metodologică studenți la fizică: Dis. pentru gradul de Cand. ped. Științe. Sankt Petersburg, 1993. - 211 p.

16. Gvaramiya M. Experiență în dezvoltarea de mijloace de predare pe calculator în fizică.Informatică și educație. 1990. - Nr. 6. - S. 79.

17. Gergey T., Mashbits E.I. Probleme psihologice și pedagogice ale utilizării eficiente a calculatoarelor în procesul educațional.Voprosy psikhologii. 1985. - Nr 3. - S. 41-49.

18. Gershunsky B.S. Informatizarea în educație: probleme și perspective. M.: Pedagogie, 1987. - 264 p.

19. Glushkov V.M. Tehnologia de calcul și problemele de activare a controlului. În: Viitorul științei. Perspective. Ipoteze. Probleme moderne. Problema. 4. - M.: Cunoașterea, 1971.

20. Golitsina I., Narkov I. Calculator la lecții de fizică // Informatică și educație. 1990. - Nr. 3. - S. 31.

21. Gottlieb B. Suport informatic și didactic // Informatică și educație. 1987. - Nr. 4. - S. 3-14.

22. Gottlieb B. Structura AOS // Informatică și educație. 1987. - Nr Z.-S. 11-19.

23. Grabar M.I., Krasnyanskaya K.A. Aplicarea statisticii matematice în cercetare pedagogică. Metode neparametrice. -M., Pedagogie, 1977. 136 p.

24. Gryzlov S.V. Sisteme de formare a experților (recenzia literaturii) // În sat. Predarea fizicii în învățământul superior. Nr 4. - M., 1996. - S. 312.

25. Gutman V.I., Moshchansky V.N. Algoritmi pentru rezolvarea problemelor de mecanică în liceu: O carte pentru profesori. M.: Iluminismul, 1988. -95 p.

26. Davydov V.V. Problema educației pentru dezvoltare: experiența cercetării psihologice teoretice și experimentale. M.: Pedagogie, 1986. - 240 p.

27. Dalinger V. Programe de instruire interactive și cerințe pentru acestea // Informatică și educație. 1988. - Nr 6. - S. 35-37.

28. Danovski P., Dovgyallo A.M., Kirova K.N. et al. Sisteme automatizate de învăţare bazate pe SPOK // Liceul modern.-1983.-№ 1.-S. 171-178.

29. Denisov A.E., Bushuev S.D. Învățare programată și informatizare a procesului de învățământ la universitate // Învățare programată, 1988.-Vol. 25.-S. 3-9.

30. Didactica liceu: Câteva probleme ale didacticii moderne. / Ed. M.N. Skatkin. M.: Iluminismul, 1982. - 319 p.

31. Driga V.I., Pankov M.N. Pe tema cerințelor didactice pentru compilarea de software și instrumente pedagogice / În Sat. Calculatoare și Educație / Ed. Razumovski V.G. M.: APN URSS, 1991 -117 p.

32. Emelyanov V.V., Ukhanova T.V., Yasinovskii S.I. Utilizarea metodelor de inteligență artificială în sistemele de producție flexibile: Un manual pentru cursul „Managementul organizațional al GPS-ului” / Ed. V.V. Emelyanov. M.: Editura MSTU, 1991. - 36 p.

33. Eslyamov S.G. Metode și instrumente care asigură utilizarea eficientă a sistemelor experte în educație: Rezumatul tezei de doctorat pentru gradul de candidat în științe tehnice: 25.05.05. Kiev, 1993.- 16 p.

34. Jablon K., Simon J.-C. Utilizarea calculatoarelor pentru simularea numerică în fizică. M.: Nauka, 1983. - 235 p.

35. Zak A.Z. Cum se determină nivelul de dezvoltare a gândirii unui elev. -M.: Cunoașterea, 1982. 98 p.

36. Ibragimov O.V., Petrushin V.A. Sisteme de instruire a experților. - Kiev, 1989. 21 p. - (Prepr. / Academia de Științe a RSS Ucrainei. Institutul de Cibernetică numit după V.M. Glushkov; 89-47).

37. V.A. Bazele didactice ale pregătirii informatice în fizică. L.: LGPI, 1987. - 256 p.

38. Taximetristi V.A., Zharkov I.V. Dialog între elev și mașină // Fizica la școală. 1985. - Nr 5. - S. 48-51.

39. Taximetristi V.A., Revunov D.A. EVT la lecțiile de fizică din liceu. Moscova: Iluminismul, 1988. - 239 p.

40. Ilyina T.A. Pedagogie: Curs de prelegeri. Manual pentru elevi ped. universități. M.: Iluminismul, 1984. - 202 p.

41. Cibernetică și probleme de învățare. / Ed. A.I. Berg. M.: Progres, 1970. - 390 p.

42. Calculatorul dobândește inteligență: TRANS. din engleză / Ed. B.J.I. Stefanyuk. -M.: Mir, 1990. 240 p.

43. Kondratiev A.S., Laptev V.V. Fizica si calculator. L .: Editura Universității de Stat din Leningrad, 1989. - 328 p.

44. Konstantinov A.B. Calculatorul ca teoretician: calcule simbolice și principii ale inteligenței artificiale în fizica teoretică / Experiment pe ecran. M.: Nauka, 1989. - S. 6-44.

45. Korzh E.D., Penner D.I. Sarcini programate la fizică pentru clasa a VIII-a. Vladimir: V PI, 1984. - 81 p.

46. ​​​​Krug G.K., Kabanov V.A., Chernykh A.V. Sisteme instrumentale de învățare interactivă pe microcalculatoare // Dispozitive și sisteme cu microprocesor. 1987. - Nr 3. - S. 29-30.

47. Kuznetsov A., Sergeeva T. Programe educaționale și didactică // Informatică și educație. 1986. - Nr. 2. - S. 87-90.

48. Kuznetsov A. Principii de bază ale utilizării computerelor în procesul de învățare. / Sat. Probleme teoretice şi aplicative de informatizare a învăţământului. Kazan, 1988. - 184 p.

49. Lanina I.Ya. Formarea intereselor cognitive ale elevilor la lecțiile de fizică. M.: Iluminismul, 1985. - 128 p.

50. Lobanov Yu.I., Brusilovsky P.L., Sedin V.V. Sisteme de învățare expert. - M., - 56 p. - (Noile tehnologii informaționale în educație: revizuire, informare. / NIIVO; Numărul 2)

51. Lyaudis V.Ya. Principii psihologice ale construirii sistemelor de predare prin dialog // În colecția de articole. Probleme psihologice-pedagogice și psihologice-fiziologice ale pregătirii informatice. M.: Editura Academiei de Științe a URSS. - 1985.- 162 p.

52. Marcellus D. Programare sisteme experte pe Turbo Prolog: Per. din engleza. M.: Finanţe şi statistică, 1994. - 256 p.

53. Maryasina E.D. Analiza corectitudinii răspunsurilor în sistemele de învățare automată folosind modele interpretative // ​​Sisteme și mașini de control. 1983. - Nr 1. - S. 104-107.

54. Maslov A., Tairov O., Trush V. Aspecte fiziologice și igienice ale utilizării computerelor personale în procesul educațional.Informatica i obrazovanie. 1987. - Nr 4. - S. 79-81.

55. Mashbits E.I. Dialog în mașina de învățare. Kiev: școala Vishcha, 1989. -182 p.

56. Mashbits E.I. Informatizarea educației: probleme și perspective. M.: Cunoașterea, 1986. - 80 p.

57. Mashbits E.I. Probleme psihologice și pedagogice ale informatizării educației. M.: Pedagogie, 1988. - 215 p.

58. Metode de studiere a temei „Câmpul electric” la cursul de fizică de liceu pe baza sarcinilor programate problematice:

61. Mitrofanov G.Yu. Sisteme experte în procesul de învățare. M.: TSNTI al aviaţiei civile, 1989. - 32 p.

62. Mihailevici V.M., Dovgyallo A.M., Saveliev Ya.M., Kogdov N.M. Sisteme de expertiză-formare în complexul de mijloace didactice informatice // Liceu Modern. 1988. - Nr. 1 (61). - S. 125-136.

63. Monahov V.M. Probleme psihologice și pedagogice de asigurare a alfabetizării informatice a elevilor // Întrebări de psihologie. 1985.- Nr 3. S. 14-22.

64. Morozova N.V., Ionkin V.P. Utilizarea sistemelor de cadru pentru a controla cunoștințele elevilor // În carte. Metode și mijloace de informatizare a educației și cercetării / Mosk. ec.-st. in-t. M., 1992.- S. 43-49.

65. Nevdava L., Sergeeva T. Despre tendințele promițătoare în dezvoltarea software-ului pedagogic // Informatică și Educație.- 1990.-№6.-S. 79.

66. Nikolov B.C. Dezvoltarea instrumentelor pentru crearea sistemelor expert educaționale: Dis. pentru gradul de Cand. Fiz.-Matematică. Științe. M., Academia de Științe a URSS, 1988. - 183 p.

67. Nilson N. Principles of artificial intelligence / Per. din engleza. -M.: Radio şi comunicare, 1985. 373 p.

68. Novikov V.N. La o sarcină de dificultate crescută // Fizica la școală. Nr 5. - 1989. - S. 124-128.

69. Novitsky L.P., Feidberg L.M. Sistem de instruire expert pentru un computer personal // În cartea: Metode și mijloace de cibernetică în managementul procesului educațional liceu: Sat. științific tr. / Moscova. ex-st. in-t. M.; 1992. - S. 43-49.

70. Pedagogia şcolii. / Ed. ACEASTA. Ogorodnikov. M.: Iluminismul, 1978.-320 p.

71. Perspective de dezvoltare a tehnologiei informatice: În 11 cărți: Referință, indemnizație / Ed. Yu.M. Smirnova. Carte. 2. Intelectualizarea calculatoarelor / E.S. Kuzin, A.I. Roitman, I.B. Fominykh, G.K. Khakhalin. M.: Mai sus. şcoală, 1989. - 159 p.

72. Petrushin V.A. Arhitectura sistemelor de învățare expert / În carte. Dezvoltarea și aplicarea sistemelor de instruire expert: Sat. științific tr. M.: NIIVSH, - 1989. - S. 7-18.

73. Petrushin V.A. Sisteme inteligente de învățare: arhitectură și metode de implementare (recenzie) // Izvestiya AN. Cibernetică tehnică, Nr. 2 1993. - S. 164-189.

74. Petrushin V.A. Modelarea stării cunoștințelor unui stagiar în sistemele inteligente de învățare // În carte. Dezvoltarea tehnologiilor de învățare pe calculator și implementarea acestora: Sat. științific tr. / O RSS Ucraineană. Institutul de Cibernetică im. Glushkova, Kiev, 1991. - S. 26-31.

75. Povyakel N.I. Formarea obiectivelor în suportul psihologic al software-ului utilizatorului de calculator. M.: Editura Universității de Stat din Moscova, 1975. -S. 79-81.

76. Popov E.V. Comunicarea cu computerele în limbaj natural. M.: Nauka.-1982. - 360 p.

77. Popov E.V. Sisteme experte: Rezolvarea problemelor neformalizate în dialog cu un calculator. M.: Știință. Ch. ed. Fiz.-Matematică. lit., 1987. - 288 p.

78. Construirea sistemelor expert. Ed. F. Hayes-Roth M.: Mir, 1987.-442 p.

79. Workshop privind dezvoltarea de software pedagogic pentru școlile secundare. / Uch. indemnizatie ed. V.D. Stepanova. M.: editura Prometheus, 1990. - 79 p.

80. Reprezentarea și utilizarea cunoștințelor: Per. din japoneză. / Ed. X. Ueno, M. Ishizuka. M.: Mir, 1989.

81. Utilizarea sistemelor expert în predarea fizicii: Recomandări metodologice. / Comp. E.Z. Vlasova, prof., Dr. Ph.-M. Științe V.A. Cabieri. Sankt Petersburg, 1992. - 50 p. - (Cibernetică. Pedagogie. Educologie. / Universitatea Pedagogică Rusă numită după A.I. Herzen. Din „Educație”).

82. Putieva A. Probleme ale dezvoltării educaţiei folosind computerele // Probleme de psihologie. 1987. - Nr. 1. - S. 63-65.

83. Raev A.I. Probleme psihologice ale învățării programate. Leningrad: LGPI im. Herzen, 1971. - 96 p.

84. Dezvoltarea și aplicarea sistemelor de învățare expert. // Sat. științific tr. M.: NIIVSH, 1989. - 154 p.

85. Revunov A.D., Izvozchikov V.A. Calculatoare electronice la lecțiile de fizică din liceu. Moscova: Iluminismul, 1988. - 257 p.

86. Richmond W.K. Profesori și mașini: (Introducere în teoria și practica învățării programate). M., 1968. - 278 p.

87. Savcenko N.E. Erori activate examen de admitereîn fizică. -Minsk, mai sus. scoala, 1975. - 160 p.

88. Sergeeva T. Noile tehnologii informaționale și conținutul educației // Informatică și educație. -1991. Numarul 1.

89. Sergeeva T., Chernyavskaya A. Cerințe didactice pentru programele de formare pe calculator // Informatică și educație. -1986. -Nr 1.-S. 48-52.

90. Talyzina N.F. Probleme teoretice ale învăţării programate. M.: Editura Universității de Stat din Moscova, 1969. - 133 p.

91. Talyzina N.F. Managementul procesului de învățare. M.: Editura Universității de Stat din Moscova, 1975.-343 p.

92. Tarasov JI.B., Tarasova A.N. Întrebări și sarcini în fizică (Analiza erorilor caracteristice la intrarea în universitățile tehnice). Manual indemnizație, ed. a 3-a, revizuită. si suplimentare - M.: Mai sus. şcoală, 1984. - 256 p.

93. Tihomirov O.K. Structura psihologică a dialogului „Om-calculator” // Buletinul Universității de Stat din Moscova. Ser. 14. Psihologie. - 1984. - Nr. 2. - S. 1724.

94. Usova A.V., Bobrov A.A. Formarea deprinderilor și abilităților educaționale ale elevilor la lecțiile de fizică. M.: Iluminismul, 1988. - 112 p. (Biblioteca profesorului de fizică).

95. Usova A.V., Tulkibaeva N.N. Atelier de rezolvare a problemelor fizice: Manual. alocație pentru studenții la fizică și matematică. fals. M.: Iluminismul, 1992. - 208 p.

96. Fedoseenko M.Yu. Alegerea mijloacelor de reprezentare a cunoștințelor în sistemele expert-formare // În cartea: Dezvoltarea și aplicarea sistemelor expert-training: Sat. științific tr. M.: NIIVSH, 1989. - S. 43-48.

97. Chekulaeva M.E. Utilizarea computerelor ca mijloc de dezvoltare a gândirii studenților în predarea fizicii: Rezumat al disertației pentru gradul de candidat stiinte pedagogice: 13.00.02. -M., 1995.- 17 p.

98. Omul şi tehnologia calculatoarelor / Ed. V.M. Glushkov. Kiev, Naukova Dumka, 1971.

99. Omul și tehnologia calculatoarelor. / Sub total. ed. V.M. Glushkov. Kiev, 1971.-294 p.

100. Schukina G.I. Activarea activității cognitive a elevilor în procesul de învățământ. M.: Iluminismul, 1979. - 160 p.

101. Aiken K. Profesori și computer. Care este componenta cheie? // Lucrare prezentată la ABS (Automatizarea Sistem educațional) în licee şi licee. Institutul Kurchatova. M., 1989, mai 26. - P. 37-41.

102. Anderson J.A. Psihologie și tutorat inteligent / Artif. Intel. şi Educ.: Proc. al 4-lea int. Conf. AI și Educ., Amsterdam, 24-26 mai 1989. -Amsterdam etc., 1989. P. 1.

103. Andriole S.J. Promisiunea inteligenței artificiale // J. Syst. Manag. -1985.-Vol. 36.-№7.-P. 8-17.

104. Bodnar Gy. A mesterseges intelligencia es a szakerforendzerek // Minosed es Megbizhatosag, 1988. Nr. 3. - P. 11-17.

105. Bork A. Learning with Personal Computers. Cambridge: Harper and Row, 1987. - 238 p.

106. Brown I.S., Burton R.R. Modele de diagnosticare pentru erori procedurale în abilitățile matematice de bază // Știința cognitivă. 1978. - V. 2. - P. 155192.

107 Burton R.R. Diagnosticarea erorilor în abilitățile procedurale simple // Intern. J. Studii om-maşină. 1979. - Nr. 11.

108. Cumming G., Self J. Collaborative intelligent educational systems / Artif. Intel. şi Educ.: Proc. al 4-lea int. Conf. AI și Educ., Amsterdam, 2426 mai, 1989. Amsterdam etc., 1989. - P. 73-80.

109. Dutta A. Raţionament cu cunoştinţe imprecise în sistem expert // Int. sci. (STATELE UNITE ALE AMERICII). 1985. - Vol. 37. - Nr. 1-3. - P. 3-24.

110. Elson-Cook M. Tutorial prin descoperire ghidată și modelarea utilizatorului limitat // Self J. (Ed.) Inteligență artificială și învățare umană. Instruire inteligentă asistată de calculator. L.: Chapman și Hall, 1988.

111. Feigenbaum E. Despre generalitate și rezolvarea problemelor // Machine Intelligence. 1971. - Nr. 6.

112. Feigenbaum E.A., Mecorduck P. Generația a 5-a. Addison Wesley. Masa. 1983.-226 p.

113. Goldstein I.P. Graficul genetic: o reprezentare pentru evoluția cunoștințelor procedurale // Intern. J. Studii om-maşină. 1979. -№11.

114. Murray W.R. Control pentru sistemele de instruire inteligente: un planificator de instruire dinamic bazat pe tablă / Artif. Intel. şi Educ.: Proc. al 4-lea int. Conf. AI și Educ., Amsterdam, 24-26 mai 1989. Amsterdam etc., 1989.-P. 150-168.

115. Newell A. Programare euristică: probleme nestructurate // Progrese în procesarea operațiunii. New York: Wiley and Sons, 1969. - V. 3. - P. 362414.

116. Simon H. Structura problemelor nestructurate // Artificial Intelligence. 1974. - V. 5. - Nr. 2. - P. 115-135.

117. Sleeman D. Câteva provocări pentru sistemele inteligente de tutorat / IJCAI 87: Proc. a 10-a Conf. comună. Artif. Intel., Milano, aug. 23-28, 1987. P. 11661168.

118. Sleeman D. Evaluarea aspectelor de competență în algebra de bază // Sleeman D., Brown J.S. (eds) Sisteme inteligente de instruire. New York: Academic Press, 1982.

119. Suldin Y. Sistem de predare optim Iluzie sau realitate? /Est-Vest: Intern. conferința „Interacțiunea om-calculator”, Moscova, 3-7 august 1993: Dokl. T. 1. - M., 1993. - S. 59-72.

120. Tompsett C.R. Educație, formare și proiectare baze de cunoștințe // Expert syst. 1988. - V. 5. - Nr. 4. - P. 274-280.

121. Weip S. The Computer in School: Machine as Humanizer // Simpozion: Harvard Educational Review, 1989. Vol. 59. - Nr. 1. - P. 61.

122. Yazadani M. Editorial invitat: sisteme expert tutoring // Expert Syst. -1988. V. 5. - Nr. 4. - P. 271-272.

Vă rugăm să rețineți că textele științifice prezentate mai sus sunt postate pentru revizuire și obținute prin recunoașterea textului original al disertației (OCR). În acest sens, ele pot conține erori legate de imperfecțiunea algoritmilor de recunoaștere. Nu există astfel de erori în fișierele PDF ale disertațiilor și rezumatelor pe care le livrăm.

Nesterov A. V., Timchenko V. V., Trapitsyn S. Yu. tehnologii pedagogice. Manual educațional și metodologic, - Sankt Petersburg: Editura SRL „Knizhny Dom”, 2003 - 340 p.

Sisteme experte în educație. Patru provocări de dezvoltare

Și într-un cartof nu prețuiesc o uniformă,

și conținutul interior

Sistemele expert (ES) se bazează pe utilizarea elementelor de inteligență artificială, sunt utilizate în sistemele educaționale automatizate pentru a îmbunătăți calitatea educației prin automatizarea procesului de învățare și creșterea eficienței prin eliberarea profesorului de munca de rutină.

Principalul dezavantaj al instrumentelor de e-learning existente este utilizarea unor forme primitive nedezvoltate de comunicare interactivă cu utilizatorul. Trecerea de la un dialog primitiv, precum un „meniu”, la un dialog într-un limbaj „natural”, la un dialog „din voce” necesită utilizarea unor sisteme experte.

Astăzi nu există o definiție clară a termenului „sistem expert”. Definiția cea mai generală: ES este un sistem artificial capabil să înlocuiască în mod eficient un expert uman într-un anumit domeniu. Expert poate fi numit sisteme informatice automatizate, concentrate pe rezolvarea problemelor dintr-un anumit domeniu cu o calitate suficienta.

ES sunt concepute pentru a pune la dispoziție o combinație de cunoștințe, experiență, abilități și intuiție a unor profesioniști calificați. ES în combinație cu un set de informații educaționale, spre deosebire de cursurile de formare automatizate existente, reprezintă o direcție fundamental nouă pentru creșterea eficienței didactice a software-ului și a complexelor metodologice care implementează controlul și managementul procesului de învățare. Această diferență constă în posibilitatea de sprijin intelectual pentru elevii de diferite niveluri de pregătire. Această posibilitate se datorează prezenței unei baze de cunoștințe.

Tipuri de sarcini în care este recomandabil să utilizați ES:

managementul procesului de învățare, ținând cont de pregătirea individuală a elevului, de caracteristicile individuale ale acestuia;

diagnosticarea și prognozarea calității asimilării informațiilor subiectului și formarea modificărilor în succesiunea de prezentare a materialului educațional;

menținerea nivelului profesional al studentului în această materie;

Sistemele experte sunt una dintre principalele aplicații ale inteligenței artificiale. Inteligența artificială este una dintre ramurile informaticii, care se ocupă de sarcinile de modelare hardware și software a acelor tipuri de activitate umană care sunt considerate intelectuale.

Rezultatele cercetărilor privind inteligența artificială sunt utilizate în sisteme inteligente care sunt capabile să rezolve probleme creative aparținând unui anumit domeniu, cunoștințele despre care sunt stocate în memoria (baza de cunoștințe) a sistemului. Sistemele de inteligență artificială sunt concentrate pe rezolvarea unei clase mari de sarcini, care includ așa-numitele sarcini parțial structurate sau nestructurate (sarcini slab formalizate sau neformalizabile).

Sistemele informatice utilizate pentru rezolvarea sarcinilor parțial structurate sunt împărțite în două tipuri:

Crearea rapoartelor de management (efectuarea prelucrarii datelor: cautare, sortare, filtrare). Decizia se ia pe baza informatiilor cuprinse in aceste rapoarte.

Dezvoltarea posibilelor soluții alternative. Luarea deciziilor se reduce la alegerea uneia dintre alternativele propuse.

Sistemele informatice care dezvoltă soluții alternative pot fi model sau expert:

Sistemele de informații model oferă utilizatorului modele (matematice, statistice, financiare etc.) care ajută la asigurarea dezvoltării și evaluării alternativelor de soluție.

Sistemele informatice expert asigura dezvoltarea si evaluarea posibilelor alternative de catre utilizator prin crearea de sisteme bazate pe cunostinte obtinute de la specialisti - experti.

Sistemele expert sunt programe de calculator care acumulează cunoștințele specialiștilor - experți în domenii specifice, care sunt concepute pentru a obține soluții acceptabile în procesul de prelucrare a informațiilor. Sistemele expert transformă experiența experților într-un anumit domeniu de cunoaștere în formă de reguli euristice și sunt concepute pentru a consulta specialiști mai puțin calificați.

Se știe că cunoașterea există sub două forme: experiență colectivă, experiență personală. Dacă domeniul este reprezentat de experiență colectivă (de exemplu, matematică superioară), atunci această materie nu are nevoie de sisteme expert. Dacă în domeniul de studiu majoritatea cunoștințelor sunt experiența personală a specialiștilor de nivel înalt și aceste cunoștințe sunt semistructurate, atunci această zonă are nevoie de sisteme experte. Sistemele expert moderne sunt utilizate pe scară largă în toate domeniile economiei.

Baza de cunoștințe este nucleul sistemului expert. Trecerea de la date la cunoaștere este o consecință a dezvoltării sistemelor informaționale. Bazele de date sunt folosite pentru a stoca date, iar bazele de cunoștințe sunt folosite pentru a stoca cunoștințe. Baza de date, de regulă, stochează cantități mari de date cu un cost relativ scăzut, iar bazele de cunoștințe stochează matrice de informații mici, dar costisitoare.

Baza de cunoștințe este o colecție de cunoștințe descrise folosind forma aleasă de reprezentare a acestora. Completarea bazei de cunoștințe este una dintre cele mai dificile sarcini, care este asociată cu alegerea cunoștințelor, formalizarea și interpretarea acestora.

Sistemul expert este format din:

o bază de cunoștințe (ca parte a memoriei de lucru și a unei baze de reguli) concepută pentru a stoca fapte inițiale și intermediare în memoria de lucru (numită și bază de date) și pentru a stoca modele și reguli pentru manipularea modelelor în baza de reguli

rezolvator de probleme (interpret), care asigură implementarea unei secvențe de reguli pentru rezolvarea unei probleme specifice bazate pe fapte și reguli, stocate în baze de date și baze de cunoștințe

subsistemul de explicații, permite utilizatorului să obțină răspunsuri la întrebarea: „De ce a luat sistemul o astfel de decizie?”

subsistem de achiziție de cunoștințe conceput atât pentru a adăuga reguli noi la baza de cunoștințe, cât și pentru a modifica regulile existente.

interfata utilizator, ansamblu de programe care implementeaza dialogul utilizatorului cu sistemul in stadiul introducerii informatiilor si obtinerii rezultatelor.

Sistemele expert diferă de sistemele tradiționale de procesare a datelor prin aceea că folosesc de obicei reprezentarea simbolică, inferența simbolică și căutarea euristică pentru soluții. Pentru rezolvarea sarcinilor slab formalizate sau neformalizabile, rețelele neuronale sau neurocalculatoarele sunt mai promițătoare.

Baza neurocalculatoarelor sunt rețelele neuronale - conexiuni paralele organizate ierarhic ale elementelor adaptive - neuroni care asigură interacțiunea cu obiectele lumii reale în același mod ca și sistemul nervos biologic.

Mari succese în utilizarea rețelelor neuronale au fost obținute în crearea sistemelor expert de auto-învățare. Rețeaua este configurată, adică tren, trecând prin el toate soluțiile cunoscute și obținând răspunsurile cerute la ieșire. Setarea constă în selectarea parametrilor neuronilor. Utilizați adesea un program de instruire specializat care antrenează rețeaua. După antrenament, sistemul este gata să funcționeze.

Dacă creatorii unui sistem expert pun preliminar cunoștințe într-o anumită formă într-un sistem expert, atunci în rețelele neuronale nici dezvoltatorii nu știu cum se formează cunoștințele în structura sa în procesul de învățare și autoînvățare, adică. Rețeaua este o cutie neagră.

Neurocalculatoarele, ca sisteme de inteligență artificială, sunt foarte promițătoare și pot fi îmbunătățite la infinit în dezvoltarea lor. În prezent, sistemele de inteligență artificială sub formă de sisteme expert și rețele neuronale sunt utilizate pe scară largă în rezolvarea problemelor financiare și economice.

"

UDK 004.891.2

UTILIZAREA SISTEMELOR EXPERT ÎN EDUCAȚIE1

DOMNIȘOARĂ. Chvanova, I.A. Kiseleva, A.A. Molchanov, A.N. Bozyukova

Tambov Universitate de stat numit după G.R. Derzhavin Rusia, Tambov. e-mail: [email protected]

Articolul tratează problemele aplicării și dezvoltării sistemelor expert în educație, precum și exemple concrete utilizarea unor astfel de sisteme. Autorii consideră că este necesară utilizarea aparatului de logica fuzzy pentru proiectarea și dezvoltarea unui subsistem inteligent.

Cuvinte cheie: tehnologii informaționale, sistem expert, logică neclară, sistem educațional.

Studiul cercetării asupra problemei a arătat că la începutul anilor optzeci s-a format o direcție independentă în cercetarea inteligenței artificiale, numită „sisteme expert” (ES). Cercetătorii din domeniul ES folosesc adesea termenul „ingineria cunoașterii” introdus de E. Feigenbaum pentru a-și denumi disciplina. Sistemele expert (ES) sunt un set de programe care îndeplinesc funcțiile unui expert în rezolvarea problemelor dintr-un anumit domeniu. Numele se datorează faptului că par să imite oameni care sunt experți.

Fiecare sistem expert constă din trei părți: o bază de date foarte mare de date moderne, un subsistem pentru generarea întrebărilor și un set de reguli care permit tragerea de concluzii. Unele sisteme expert pot vorbi despre metoda pe care o folosesc atunci când ajung la concluzia lor.

În țara noastră, starea actuală a evoluțiilor în domeniul sistemelor expert poate fi caracterizată ca o etapă de interes din ce în ce mai mare în rândul unei game largi de economiști, finanțatori, profesori, ingineri, medici, psihologi, programatori, lingviști. Din păcate, acest interes are suport material insuficient: o lipsă clară de manuale și literatură de specialitate, absența procesoarelor simbolice și a stațiilor de lucru cu inteligență artificială și finanțare limitată.

1 Tematica a fost susținută în cadrul Programului Ministerului Educației și Științei „Efectuarea cercetării științifice de către tineri oameni de știință - candidați la știință” nr. 14.В37.21.1141, 20122013.

finanțarea cercetării în acest domeniu, piața internă slabă a produselor software pentru dezvoltarea sistemelor expert și costul ridicat al celor existente fac ca aplicarea acestora și analiza eficienței aplicării lor să fie practic inaccesibile.

Este bine cunoscut faptul că procesul de creare a unui sistem expert necesită participarea unor specialiști de înaltă calificare în domeniul inteligenței artificiale, care sunt încă produse de un număr mic de instituții de învățământ superior din țară.

Analiza studiilor teoretice şi practica didactică a arătat că se acordă o atenție insuficientă dezvoltării sistemelor expert în sistem educație la distanță. Sistemele experte în domeniul educației sunt cel mai adesea folosite pentru a construi o bază de cunoștințe care vă permite să reflectați conținutul minim necesar al domeniului de studiu, ținând cont de evaluările sale cantitative și calitative.

Cercetările în domeniul aplicării și dezvoltării sistemelor expert în educație, după cum credem, pot fi împărțite în trei grupe. Pare posibil să ne referim la primul grup la autorii care studiază aspectele teoretice și pedagogice ale utilizării sistemelor expert în educație. Al doilea grup include autori care au dezvoltat sisteme specifice de învățare expertă împreună cu profesori bazate pe tehnologii binecunoscute. Al treilea grup - autori care explorează noi abordări ale creării sistemelor expert în educație.

Cercetări în domeniul aplicării și dezvoltării sistemelor expert în educație

Institutele de cercetare, după cum credem, pot fi împărțite condiționat în trei grupuri. Pare posibil să ne referim la primul grup la autorii care studiază aspectele teoretice și pedagogice ale utilizării sistemelor expert în educație. Al doilea grup include autori care au dezvoltat sisteme specifice de învățare expertă împreună cu profesori bazate pe tehnologii binecunoscute. Al treilea grup - autori care explorează noi abordări ale creării sistemelor expert în educație.

Să luăm în considerare primul grup de publicații care analizează aspectele teoretice și pedagogice ale aplicării sistemelor expert.

În studiul lui N.L. Yugovoy a proiectat conținutul instruirii specializate folosind un sistem expert. Autorul are în vedere un sistem expert de diagnosticare a nivelurilor de pregătire și a preferințelor profesionale ale studenților, care este implementat pe baza construirii unui model-cadru de informații educaționale de specialitate, stabilind relații subiect-subiect între participanți. proces educațional: student, profesor, om de știință cognitiv.

N.M. Antipina a dezvoltat o tehnologie pentru formarea abilităților metodologice profesionale în cursul muncii independente a studenților universităților pedagogice folosind un sistem expert. Un sistem specializat de formare expert dezvoltat de autor este capabil să emită sarcini individuale cu diferite niveluri de dificultate în cursul muncii independente a studenților la un computer, să elaboreze recomandări cu privire la modul de finalizare a acestora, să ofere asistență sub formă de consultări, să monitorizeze cunoștințele și aptitudinile elevilor în diferite etape ale implementării lor a sarcinilor metodologice etc.

N.L. Kiryukhina a dezvoltat un model de sistem expert pentru diagnosticarea cunoștințelor studenților despre psihologie. Autorul are în vedere un sistem expert de rezolvare a problemei de diagnosticare a cunoștințelor psihologice ale studenților, testarea ipotezelor despre corectitudinea răspunsurilor elevului, gradul de asimilare a materialului pe diverse teme ale cursului. I.V. Grechin implementează o nouă abordare a utilizării unui sistem expert în tehnologia de învățare.

El propune un sistem care, folosind feedback-ul în mod interactiv, generează și urmărește secvența unui tren de lanțuri de raționament.

PE. Baranova ia în considerare problema utilizării sistemelor expert în continuu formarea profesorilor. Sistemul expert structurează informațiile educaționale și creează programe individuale pentru fiecare elev cu perioade de pregătire reduse, ceea ce crește eficiența proceselor de învățare, predare și autoeducare.

A.B. Andreev, V.B. Moiseev, Yu.E. Usachev folosește sisteme expert pentru a analiza cunoștințele elevilor într-un mediu educațional deschis. Analiza calității cunoștințelor se realizează cu ajutorul unui sistem expert de analiză a cunoștințelor. Pentru a implementa un astfel de sistem, autorii au în vedere o abordare structurală a creării de sisteme inteligente de predare și control. Astfel, această abordare face posibilă dezvoltarea unor instrumente eficiente de analiză a cunoștințelor elevilor pe baza utilizării unui model structural de material educațional. Unitatea structurală a totalității cunoștințelor din modelul propus este un concept care are conținut și volum.

E.V. Myagkova ia în considerare posibilitatea utilizării sistemelor expert ca tehnologii informaționale în domeniul educatie inalta. Potrivit autorului, expertiza constă în prezența în sistemul expert de predare a cunoștințelor despre metodele de predare, datorită cărora ajută profesorii să predea, iar elevii să învețe. Scopul principal al implementării sistemului de formare expertă, conform autorului articolului, este formarea și evaluarea nivelului actual de cunoștințe al elevului în raport cu nivelul de cunoștințe al profesorului. Astfel, o comparație a două grile (cea de referință, care reflectă ideile profesorului, și grila completată de elev în timpul dialogului) ne permite să evaluăm diferențele dintre ideile profesorului și ale elevului.

B.M. Moskovkin a construit un sistem expert de simulare pentru alegerea universităților pentru formare. Autorul a făcut o scurtă trecere în revistă a studiilor străine în

domeniul modelării proceselor de luare a deciziilor privind alegerea colegiilor și universităților pentru studii ulterioare. La nivel conceptual, este construit un sistem expert de simulare adecvat.

Să luăm în considerare al doilea grup de publicații, care se ocupă de sisteme expert pentru educație dezvoltate în comun cu profesorii pe baza tehnologiilor cunoscute.

E.Yu. Levina a elaborat un diagnostic intrauniversitar al calității educației bazat pe un sistem expert automatizat, a cărui utilizare, de fapt, se rezumă la diagnosticarea calității procesului de învățământ la o universitate, care permite, pe baza medii de informareși metode matematice de gestionare a bazelor de date pentru implementarea procedurilor de cercetare și analiza statisticilor privind rezultatele procesului de învățământ, elaborarea de recomandări pentru luarea deciziilor de management pentru asigurarea calității educației.

M.A. Smirnova a dezvoltat un sistem expert de evaluare a calității pregătirii pedagogice a unui viitor profesor, care se rezumă la evaluarea calității pregătirii sale la școală, ceea ce face posibilă investigarea nivelului de pregătire a unui profesor.

L.S. Bolotova, bazată pe tehnologia sistemelor expert de management situațional, este implementată învățământul adaptativ la distanță pentru luarea deciziilor. Ca software instrumental, pe baza simulatorului situațional dezvoltat au fost dezvoltate mostre experimentale de sisteme expert instrumentale problematice orientate pe subiecte pentru managementul situațional al municipalităților și al întreprinderilor mici.

Un sistem informatic decizional bazat pe rezultatele evaluării experților în sarcinile de evaluare a calității educației, elaborat de O.G. Berestneva și O.V. Marukhina face posibilă evidențierea celor mai fundamentate declarații ale experților specialiști și, în cele din urmă, să le folosească pentru a pregăti diferite decizii. Produsul software universal dezvoltat de autori și descris în articol face posibilă rezolvarea cât mai optimă a problemei evaluării calității procesului educațional pe baza rezultatelor evaluării experților.

E.F. Snizhko ia în considerare metodologia de utilizare a sistemelor expert pentru a ajusta procesul de învățare și pentru a evalua eficacitatea software-ului pedagogic. Pe parcursul studiului, autorul a elaborat un fragment experimental al unui instrument software pedagogic de învățare a limbajului Prolog pentru elevii clasei a IX-a de gimnaziu pentru a demonstra principalele puncte ale metodologiei elaborate și verificarea experimentală a acesteia. Sistemul expert încorporat în instrumentul software pedagogic a fost adus la nivelul unui prototip demonstrativ.

O analiză a literaturii de specialitate în acest domeniu a arătat că una dintre abordările pentru crearea sistemelor expert sunt încercările de a propune utilizarea metodelor logicii fuzzy bazate pe teoria mulțimilor fuzzy.

V.S. Toykin identifică mai multe motive pe baza cărora se preferă utilizarea sistemelor cu logică fuzzy:

Conceptual este mai ușor de înțeles;

Este un sistem flexibil și este rezistent la intrări inexacte;

Poate modela funcții neliniare de complexitate arbitrară;

Se ține cont de experiența specialiștilor experți;

Se bazează pe limbajul natural al comunicării umane.

I.V. Solodovnikov, O.V. Rogozin, O.V. Shu-ruev ia în considerare principiile generale ale construirii unui pachet software capabil să producă o performanță cuprinzătoare a studenților într-un semestru cu ajutorul unui sistem expert, folosind elemente ale aparatului logic fuzzy.

Prezența la prelegere. Scorul de prezență a fost calculat prin media aritmetică a tuturor scorurilor disponibile;

Lucrări de seminar. Evaluarea performanței a fost efectuată în mod similar;

Efectuarea lucrărilor de control. Evaluarea efectuării lucrărilor de control a fost efectuată ținând cont de coeficientul de complexitate;

Fac temele. Evaluarea performanței a fost efectuată în mod similar.

Pentru a evalua performanța academică, autorii au folosit variabile lingvistice: „a participat la prelegeri”, „a lucrat la un seminar”, „a efectuat teste”, „a făcut temele”. Caracteristicile acestor variabile au fost conceptele de „activitate”, „eficiență”, „evaluare”. Această abordare face posibilă analizarea muncii elevului și, pe baza criteriilor formulate, evaluarea eficienței calității cunoștințelor elevului.

Bazat pe modele cu logica fuzzy I.V. Samoilo, D.O. Jukov ia în considerare problema creării de sisteme experte care să permită să ofere recomandări privind orientarea profesională unui anumit solicitant.

Grupa de variabile (O) - estimări. În cazul general, pentru un grup de variabile O, se poate scrie O = (O1, O2, O3, ..., Op).

Grup de variabile (C) - teste psihologice care vizează identificarea abilităţilor legate de învăţare şi inteligenţă.

Grupa de variabile (C) - caracteristici ale personalității elevului.

Grupul de variabile (M) este rezultatul diagnosticării sferei de interes a elevului: M = (t1, t2, ..., tk).

Astfel, prototipul unui astfel de sistem a făcut posibilă formarea unui mecanism de gestionare a alegerii catedralei:

Solicitantul intră în pagina de pornire a sistemului, introduce notele școlare și (sau) introduce rezultatele examenului de stat unificat, rezultatele performanței academice curente, sistemul evaluează fiabilitatea rezultatului folosind logica fuzzy;

Utilizatorul este testat pentru caracteristicile psihologice ale personalității și capacitatea de a învăța, domenii de interes cu

evaluarea fiabilității rezultatului folosind logica fuzzy;

Sistemul expert automatizat (AES) verifică dacă solicitantul îndeplinește cerințele departamentului (instituției de învățământ). Dacă „da”, atunci cu ajutorul mediului educațional de gestionare, cunoștințele utilizatorului sunt corectate, sunt create condiții optime pentru depășirea „barierei” departamentale, în plus, utilizatorul are posibilitatea de a refuza să lupte pentru departamentul de interes lui și să-și continue studiile în departamentul în care realizările îi permit;

Testele ulterioare au loc la fiecare șase luni. Rezultatele testelor ajută la urmărirea dinamicii dezvoltării elevului, la alegerea strategiei optime pentru formarea unui viitor profesionist.

O.A. Melikhov ia în considerare posibilitatea implementării unui sistem expert pentru monitorizarea procesului educațional al unei universități bazat pe o abordare neclară a modelării sisteme inteligente. Această abordare folosește variabile „lingvistice”, relațiile dintre care sunt descrise folosind declarații fuzzy și algoritmi fuzzy.

Construirea unui sistem de monitorizare a procesului educațional include următorii pași:

Formularea obiectivelor de învățare, determinarea nivelului de cerințe ale fiecărui profesor (superior, mediu, inferior);

Construirea unui sistem de monitorizare, determinarea gradului de pregătire în fiecare disciplină. Indicatori: discriminare, memorare, înțelegere, deprinderi elementare, transfer de cunoștințe;

Determinarea eficacităţii efective a activităţilor profesorului pe baza indicatorilor gradului de învăţare a elevilor. Principalii indicatori ai eficacității activității profesorului sunt forța, profunzimea și conștientizarea cunoștințelor cursanților. Acești indicatori determină calitatea educației.

DI. Popov, în activitatea sa, consideră sistemul intelectual de învățământ la distanță (ISDO) „KnowledgeCT” bazat pe tehnologiile Internet, care este planificat să fie utilizat în scopuri educaționale de către Centrul pentru Învățământ la Distanță. Permite

nu numai să evalueze cunoștințele, ci și să colecteze date despre elevi, care sunt necesare pentru a crea modele matematice student, culegând statistici.

Cunoștințele sunt evaluate folosind un sistem de testare adaptiv bazat pe metode și algoritmi de logică neclară: pentru fiecare nivel de complexitate, un expert în disciplină (profesor) trebuie să dezvolte un set adecvat de întrebări. Un astfel de sistem face posibilă flexibilizarea procesului de învățare, luarea în considerare a caracteristicilor individuale ale elevului și îmbunătățirea acurateței evaluării cunoștințelor elevului.

V.M. Kureichik, V.V. Markov, Yu.A. Kravchenko, în activitatea lor, explorează o abordare pentru proiectarea sistemelor inteligente de învățare la distanță bazate pe reguli și tehnologii de inferență bazate pe precedent.

Sistemele expert modelează procesul de luare a deciziilor unui expert ca un proces deductiv folosind inferența bazată pe reguli. În sistem este stabilit un set de reguli, conform cărora, pe baza datelor de intrare, se generează o concluzie cu privire la caracterul adecvat al modelului propus. Există un dezavantaj: modelul deductiv emulează una dintre abordările mai rare pe care le adoptă un expert atunci când rezolvă o problemă.

Inferența bazată pe caz trage concluzii din rezultatele căutării analogiilor stocate în baza de date de cazuri. Această metodă este eficientă în situațiile în care principala sursă de cunoștințe despre o problemă sau situație este experiența, nu teoria; soluțiile nu sunt unice pentru o anumită situație și pot fi folosite în altele pentru a rezolva probleme similare; scopul inferenței nu este o soluție corectă garantată, ci cea mai bună posibilă. Implementarea acestei tehnologii de inferență poate fi realizată folosind algoritmi de rețea neuronală.

O analiză a literaturii de specialitate referitoare la problema utilizării sistemelor experte în sistemul de învățare la distanță a arătat că acest domeniu a fost puțin studiat și este doar în curs de dezvoltare, fapt dovedit de numărul mic de publicații ale cadrelor didactice cercetători care lucrează în acest domeniu problematic. Publicațiile din acest domeniu sunt în principal de natură predictivă.

Există un interes pentru sistemele inteligente distribuite în sistemul de învățământ la distanță, cu toate acestea, nu este complet clar cum poate fi organizat eficient procesul educațional astfel încât să conducă la calitatea dorită a educației. Aparent, ar trebui să vorbim, în primul rând, despre construcția modelelor educaționale pedagogice în sistemul educației deschise.

În opinia noastră, problema se datorează faptului că o parte semnificativă a cercetătorilor din domeniul tehnologiilor de învățare la distanță transferă metode și tehnici cunoscute în practică, umplând învățământul la distanță cu acestea. În același timp, este destul de evident că noile tehnologii în educație ar trebui să se bazeze pe principiul „noilor sarcini”. Tehnologiile avansate poartă o nouă soluție, noi metode, noi abordări, noi oportunități care nu sunt încă cunoscute de sistemul de învățământ. Acum a devenit evident că „prelecția tradițională” și „manualul tradițional” sunt ineficiente în învățământul la distanță. Aveți nevoie de acces organizat și direcționat la sisteme dinamice informații la zi, avem nevoie de „consultări automate” disponibile în orice moment, avem nevoie de noi modalități și tehnici de organizare comună activitati ale proiectuluiși mult mai mult.

Până în prezent, s-a acumulat o anumită experiență în transferul unei părți din funcțiile intelectuale de organizare și desfășurare a procesului educațional în sistemul de învățământ deschis către instrumente de informatizare.

Deci, G.A. Samigulina dă un exemplu de sistem expert inteligent de învățământ la distanță bazat pe sisteme imunitare artificiale, care permite, în funcție de apartenența elevului la un anumit grup, să-și evalueze potențialul intelectual și, în conformitate cu acesta, să ofere prompt un program individual de pregătire. Rezultatul este o evaluare cuprinzătoare a cunoștințelor, diferențierea elevilor și o prognoză a calității educației primite. Grupurile sunt determinate de experți și corespund anumitor cunoștințe, abilități practice, abilități creative, gandire logica etc. Sistemul expert dezvoltat presupune implementarea subsistemelor:

- „Subsistemul informațional” - dezvoltarea metodelor și mijloacelor de stocare a informațiilor, dezvoltarea bazelor de date, a bazelor de cunoștințe. Include manuale electronice, referințe, cataloage, biblioteci etc.;

- „Subsistemul intelectual” - antrenamentul rețelei imune, prelucrarea datelor multidimensionale în timp real. Utilizarea unui algoritm de estimare a energiilor de legare pe baza proprietăților peptidelor omoloage face posibilă reducerea erorilor în prezicerea unui sistem inteligent, ceea ce face posibilă instruirea studenților în conformitate cu caracteristici individuale;

- „Subsistemul de formare” dezvoltă metode, mijloace și forme de prezentare a informațiilor de formare adaptate unui anumit utilizator, ținând cont de caracteristicile individuale ale acestuia. Se întocmește un program pentru sfera lucrărilor necesare și momentul implementării;

- „Subsistemul de control” este conceput pentru o evaluare cuprinzătoare a cunoștințelor elevului pentru a ajusta prompt programul și procesul de învățare.

Astfel, ca urmare a analizei operaționale a cunoștințelor unui număr mare de studenți, este posibilă corectarea rapidă a procesului de învățare, deoarece sistemul expert oferă un program de formare individual.

O analiză a cercetărilor asupra sistemelor experte în domeniul educației la distanță a arătat că acesta este un domeniu nou și relevant în știință, care a fost puțin studiat. Adesea, educatorii înțeleg sistemul expert ca testarea studenților într-un anumit sistem de învățământ la distanță și examinarea cunoștințelor acestora.

Deci, A.V. Zubov și T.S. Denisova a dezvoltat sisteme complexe de Internet expert pentru învățarea la distanță bazate pe sistemul de învățământ la distanță Finport Training System. Sistemul are capacitatea de a se dezvolta cursuri de pregatire, desfășoară instruire și certificare și, în același timp, analizează rezultatele și eficacitatea instruirii pe baza unor teste elaborate de specialiști cu înaltă calificare.

V.G. Nikitaev și E.Yu. Berdnikovi-a dezvoltat cur-

cursuri de învățare la distanță pentru medici în diagnosticare histologică și citologică folosind sisteme expert bazate pe sistemul de management al conținutului Moodle. Sistemul vă permite să adăugați cursuri la conținut și, pe baza testării, să verificați nivelul de asimilare a materialului în funcție de răspunsul studenților.

Astfel, în sistemele de învățare la distanță este posibil să se facă o evaluare expertă a cunoștințelor pe baza sarcinilor de testare dezvoltate de specialiști.

În același timp, în opinia noastră, tehnologiile de învățământ la distanță necesită utilizarea multor subsisteme pentru a ușura povara de rutină a organizatorilor și a tutorilor. Această sarcină crește datorită faptului că o persoană își alege singur ritmul, ritmul și timpul de învățare. Individualizarea necesită un sistem automat dezvoltat de îndemnuri „inteligente”, asistență, consultări pe toată perioada de învățământ la distanță și atunci când se utilizează diverse metode și tehnici educaționale: prelegeri, practici, activități de proiect, conferințe etc. Numai întrebările unice sunt adresate expertului. profesor. Pe baza analizei publicațiilor și a practicii personale de organizare a învățământului la distanță, am ajuns la concluzia că subsistemele intelectuale de mai sus pot fi organizate pe diferite teme teoretice și baza de program sub forma unor module separate conectate la sistem. Acest lucru se datorează faptului că subsistemele poartă diferite „încărcări” intelectuale: undeva este suficient să folosiți logica tradițională atunci când proiectați un subsistem specific, iar într-un alt caz este convenabil să creați un subsistem folosind aparatul logic fuzzy.

Bibliografie

1. Andreichikov A.V., Andreichikova O.N. Sisteme informatice inteligente. M.: Finanțe și statistică, 2006.

2. Yugova N.L. Proiectarea conţinutului învăţământului de specialitate folosind un sistem expert: dr. dis. ... cand. ped. Științe. Izhevsk, 2006.

3. Antipina N.M. Tehnologie pentru formarea competențelor metodologice profesionale în cursul muncii independente a studenților de pedagogie

a instituţiilor de învăţământ superior cu utilizarea unui sistem expert: dr. ... cand. ped. Științe. M., 2000.

4. Kiryukhina N.L. Model de sistem expert de diagnosticare a cunoștințelor studenților în psihologie: dis. ... cand. psihic. Științe. M., 1998.

5. Grechin I.V. O nouă abordare a sistemului expert în tehnologia de predare // Izvestiya TSURE. Problemă tematică „CAD intelectual”. Taganrog: TRTU, 2001. Nr. 4.

6. Baranova N.A. Pe problema aplicării sistemelor expert în educația pedagogică continuă // Educație și știință. 2008. Nr 4. S. 24-28.

7. Moiseev V.B., Andreev A.B. Sistem intrauniversitar de asigurare a calității pregătirii specialiștilor // Învățământul ingineresc.

2005. Nr 3. S. 62-74.

8. Myagkova E.V. Rolul și posibilitatea de aplicare

a sistemelor expert ca tehnologii informaţionale în domeniul învăţământului superior // Tehnologii informaţionale în proiectare şi producţie: ştiinţifice şi tehnice

revistă. 2008. Nr 1. S. 13-15.

9. Moskovkin V.M. Sistem expert de simulare pentru alegerea universităților pentru formare // NTI. Seria 2. 2009. Nr 10. S. 19-21.

10. Levina E.Yu. Diagnosticarea intrauniversitară a calității educației pe baza unui sistem expert automatizat: dr. dis. ... cand. ped. Științe. Kazan, 2008.

11. Smirnova M.A. Aplicarea unui sistem expert de evaluare a calității pregătirii pedagogice a unui viitor profesor: dis. ... cand. ped. Științe. Tula, 1997.

12. Bolotova L.S. [și altele] Învățare adaptativă la distanță pentru luarea deciziilor bazată pe tehnologia sistemelor expert de sisteme situaționale de management situațional al municipalităților și întreprinderilor mici // Cercetare științifică. Problema. 5. Raport anual privind principalele rezultate ale cercetării științifice, 2003. M., 2004.

13. Berestneva O.G., Marukhina O.V. Sistem informatic decizional bazat pe rezultatele evaluării experților în sarcinile de evaluare a calității educației // Lucrările conferinței regionale științifice și metodologice „Modern education: systems and practice of quality assurance”, Tomsk, 29-30 ianuarie. 2002. Tomsk, 2002. S. 29-30.

14. Snizhko E.A. Metodologia de utilizare a sistemelor expert de reglare a procesului de învățare și evaluarea eficacității personalului didactic: dis. ... cand. ped. Științe. SPb., 1997.

15. Toiskin V.S. Sisteme informatice inteligente: tutorial. Stavropol: Editura SGPI, 2010. Partea a 2-a.

16. Sistem expert de evaluare a eficacității antrenamentului bazat pe aparatul matematic al logicii fuzzy / I.V. Solodovnikov [și alții] // Calitate. Inovaţie. Educaţie. 2006. Nr 1. S. 19-22.

17. Samoilo I.V., Jukov D.O. Tehnologiile informației în asigurarea unei noi calități a învățământului superior // Colecție articole științifice. Carte. 2. Lucrările conferinței științifice-practice din întreaga Rusie cu participare internațională „Tehnologiile informaționale în asigurarea unei noi calități în învățământul superior (14-15 aprilie 2010, Moscova, NUST „MISiS”)”. M.: Centrul de Cercetare pentru Probleme de calitate în formarea specialiştilor la NUST MISIS, 2010, pp. 89-95.

18. Melikhova O.A., Melikhova Z.A. Utilizarea matematicii fuzzy în modelarea sistemelor de inteligență artificială // Număr tematic „CAD inteligent”: în 2 volume.Taganrog: Editura TRTU, 2007. P. 113-119.

19. Popov D.I. Proiectarea sistemelor inteligente pentru educația la distanță // Proceedings of the Southern Federal University. Seria: Științe inginerești. 2001. V. 22. Nr. 4. S. 325-332.

20. Astanin S.V. [și alții] Intelectual mediu educaționalînvăţământ la distanţă // Ştiri despre inteligenţa artificială. 2003. Nr. 1.

21. Samigulina G.A. Sistem expert inteligent de învățare la distanță bazat pe sisteme imunitare artificiale // Tehnologii informaționale de modelare și control. 2007. Problemă. 9 (43). p. 1019-1024.

22. Zubov A.V., Denisova T.S. Crearea de sisteme complexe de Internet expert pentru învățământul la distanță // Informatizarea educației și științei. Moscova: Institutul de Cercetare Științifică de Stat pentru Tehnologii Informaționale și Telecomunicații, 2010.

23. V. G. Nikitaev și E. Yu. Dezvoltarea de cursuri multimedia la distanță pentru medici de diagnosticare histologică și citologică folosind sisteme expert.Cercetare fundamentală: o revistă științifică. 2007. Nr 12. S. 334-334.

1. Andrejcikov A.V., Andrejchikova O.N. Intel-lektual "nye informacionnye sistemy. M .: Finansy i statistika, 2006.

2. Jugova N.L. Konstruirovanie soderzhanija pro-fil "nogo obuchenija s primeneniem ekspertnoj sis-temy: avtoref. dis. ... kand. ped. nauk. Izhevsk,

3. Antipina N.M. Tehnologija formirovanija profes-sional "nyh metodicheskih umenij v hode samosto-jatel" noj raboty studentov pedagogicheskih vuzov

s primeneniem ekspertnoj sistem: dis. ... cand. ped. ştiinţă. M., 2000.

4. Kirjuhina N.L. Model "ekspertnoj sistemy diag-nostiki znanij studentsov po psihologii: dis. ... kand. psihol. nauk. M., 1998.

5. Grechin I.V. Novyj podhod k jekspertnoj sisteme v tehnologii obuchenija // Izvestija TRTU. Tema-ticheskij vypusk "Intellektual" nye SAPR ". Taganrog: TRTU, 2001. Nr. 4. S. 343-344.

6. Baranova N.A. K voprosu o primenenii ekspertnyh sistem v nepreryvnom pedagogicheskom obrazo-vanii // Obrazovanie i nauka. 2008. Nr 4. S. 24-28.

7. Moiseev V.B., Andreev A.B. Vnutrivuzovskaja sistema obespechenija kachestva podgotovki specialistov // Inzhenernoe obrazovanie. 2005. Nr 3. S. 62-74.

8. Mjagkova E.V. Rol "i vozmozhnost" primenenija

ekspertnyh sistem kak informacionnyh tehnologij v sfere vysshego obrazovanija // Informacion-nye tehnologii v proektirovanii i proizvodstve: nauchno-tehnicheskij zhurnal. 2008. Nr. 1.

9. Moskovkin V.M. Imitacionnaja ekspertnaja sistema vybora universitetov dlja obuchenija // NTI. Serija 2. 2009. Nr 10. S. 19-21.

10. Levina E.Ju. Vnutrivuzovskaja diagnostika kachestva obuchenija na osnove avtomatizirovan-noj ekspertnoj sistemy: avtoref. dis. ... cand. ped. ştiinţă. Kazan”, 2008.

11. Smirnova M.A. Primenenie ekspertnoj sistemy dlja ocenki kachestva pedagogicheskoj podgotovki budushhego uchitelja: dis. ... cand. ped. ştiinţă. Tula, 1997.

12. Bolotova L.S. . Adaptivnoe distancionnoe obuchenie prinjatiju reshenij na osnove tehnologii ekspertnyh sistem situacionnogo sistem situacion-nogo upravlenija municipal "nymi obrazovanijami i malym biznesom // Nauchnye issledovanija. Vyp.

5. Ezhegodnyj otchet ob osnovnyh rezul "tatah nauchnoissledovatel" skih rabot, 2003. M., 2004.

13. Berestneva O.G., Maruhina O.V. Komp "juternaja sistema prinjatija reshenij po rezul" tatam jeks-pertnogo ocenivanija v zadachah ocenki kachest-va obrazovanija // Materialy regional "noj nauch-no-metodicheskoj konferencii "Sovremennoe ob-razovanie: sistemy i praktika obespechenija ka-chestva", Tomsk, 29-30 ianuarie 2002. Tomsk, 2002. S. 29-30.

14. Snizhko E.A. Metodika primenenija jekspertnyh sistem dlja korrektirovki procesa obuchenija i ocenki jeffektivnosti PPS: dis. ... cand. ped. ştiinţă. SPb., 1997.

15. Toiskin V.S. Intelectuală "nye informacionnye sistemy: uchebnoe posobie. Stavropol": Izd-vo SGPI, 2010. Ch. 2.

16. Solodovnikov I.V. Ekspertnaja sistema ocenki jeffektivnosti obuchenija na osnove ma-

thematicheskogo aparat nechetkoj logiciki // Kachestvo. Innovacii. Obrazovanie, 2006. Nr. 1.

17. Samojlo I.V., Jukov D.O. Informacionnye tehnologii v obespecenii novogo kachestva vys-shego obrazovanija // Sbornik nauchnyh statej. Kn. 2. Trudy Vserossijskoj nauchno-praktiche-skoj konferencii s mezhdunarodnym uchastiem „Informacionnye tehnologii v obespecenii no-vogo kachestva vysshego obrazovanija (14-15 apr. 2010, Moscova, NITU „MISiS”)”. M.: Issledo-vatel „skij centr problem kachestva podgotovki specialistov NITU „MISiS”, 2010. S. 89-95.

18. Melihova O.A., Melihova Z.A. Ispol "zovanie nechetkoj matematiki pri modelirovanii sistem iskusstvennogo intellekta // Tematicheskij vypusk "Intellektual" nye SAPR": v 2 t. Taganrog: Izd-vo TRTU, 2007. S. 113-119.

19. Popov D.I. Proektirovanie intelektual "nyh sistem distancionnogo obrazovanija // Izvestija Juzhno-go federal" nogo universiteta. Serija: Științe tehnice. 2001. T. 22. Nr 4. S. 325-332.

20. Astanin S.V. Intellektual "naja obrazova-tel" naja sreda distancionnogo obuchenija // No-vosti iskusstvennogo intellekta. 2003. Nr. 1.

21. Samigulina G.A. Intellektual "naja jekspertnaja sistema distancionnogo obuchenija na osnove iskusstvennyh immunnyh sistem // Informacion-nye tehnologii modelirovanija i upravlenija.

2007. Vyp. 9 (43). S. 1019-1024.

22. Zubov A.V., Denisova T.S. Sozdanie kompleks-nyh ekspertnyh Internet-sistem dlja distancion-nogo obuchenija // Informatizacija obrazovanija i nauki. M .: Gosudarstvennyj nauchnoissledova-tel "skij institut informacionnyh tehnologij i tele-kommunikacij, 2010.

23. Nikitaev V.G., Berdnikovich E.Ju. Razrabotka mul "timedijnyh kursov distancionnogo obuchenija vrachej po gistologicheskoj i citologicheskoj diagnostike s primeneniem ekspertnyh sistem // Fundamental" nye issledovanija: nauchnyj zhur-nal. 2007. Nr 12. S. 334-334.

UTILIZAREA SISTEMELOR EXPERT ÎN EDUCAȚIE

DOMNIȘOARĂ. Chvanova, I.A. Kiseleva, A.A. Molchanov, A.N. Universitatea de Stat Bozyukova Tambov numită după G.R. Derzhavin Tambov, Rusia. e-mail: [email protected]

Articolul ia în considerare problemele de utilizare și dezvoltare a sistemelor experte în educație, precum și exemple reale de utilizare a unor astfel de sisteme. Autorii consideră că este necesară utilizarea logicii fuzzy pentru a proiecta și dezvolta un subsistem inteligent.

Cuvinte cheie: tehnologii informaționale, sistem expert, logică neclară, sistem de educație.