Методы и модели искусственного интеллекта в учебном процессе тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Стружкин, Николай Павлович

• Стружкин, Николай Павлович
• кандидат экономических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Стружкин, Николай Павлович

Введение.

Глава I. Дистанционное обучение и искусственный интеллект. $ 1. Система образования и дистанционное обучение.

§2. Анализ систем дистанционного обучения.

1. Структура систем дистанционного обучения.

2. Особенности элементов С ДО.

Ш 2.1. Электронный учебник.

2.2. Электронная библиотека.

2.3. Элементы сопровождения.

§3. Контроль знаний в системах дистанционного обучения. $4. Классификация систем дистанционного обучения.

§5. Искусственный интеллект и дистанционное обучение.

1. Методы и модели.

2. Экспертные системы.

Глава II. Когнитивный процесс в дистанционном обучении. $ 1. Познавательный процесс в дистанционном обучении. ф

§2. Когнитивные модели.

1. Процесс познания.

2. Когнитивный процесс. $3. Когнитивный процесс в решении задач.

Глава III. Когнитивный процесс как средство обучения и контроля знаний.

§ 1. Единство СДО для различных дисциплин.

§2. Когнитивный процесс в контроле знаний.

§3. Когнитивный процесс в различных дисциплинах.

1. Когнитивный процесс в технических дисциплин.

2. Когнитивный процесс в гуманитарных дисциплин.

3. Когнитивный процесс в смешанных дисциплинах.

3.1. На примере курса Информатика в ВУЗе.

3.2. На примере Экономики.

§4. Оценка знаний и качество обучения.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и модели искусственного интеллекта в учебном процессе»

Процесс экономических реформ в России повлек за собой большие изменения в различных областях народного хозяйства и, в том числе, в образовании. Одним из направлений реформирования образования в России стало возрождение и углубление дистанционного обучения.

Современное развитие информационных технологий и, в частности, систем дистанционного обучения позволяет говорить о глубокой интеграции информационных систем в учебный процесс.

Мировое информационное пространство с интегрированными в него системами дистанционного обучения дает возможность обеспечить учебный процесс качественным образованием, что выражается в унификации учебных программ, возможности централизованной разработки материалов по дисциплинам, унификации и универсализации обучающих систем, качестве обучения и т.д.

В настоящее время существует несколько сотен отечественных и зарубежных разработок в области дистанционного обучения, однако, направленность данных систем определяется сложностью дисциплин, что и сказывается на относительно низком уровне обучающих систем, и малым количеством дисциплин, подвергающихся автоматизации: математика, физика, химия, иностранный язык, русский язык и экономика. Из всего списка дисциплин, реализуемых в обучающих системах, только экономику можно отнести к не техническим. Но обучающие системы по экономике появились совсем недавно и носят в себе в основном информационный характер, хотя современные технологии позволяют создавать более продвинутые системы. [20]

В настоящее время в мире сложилось такое положение, когда наравне с традиционным обучением с личной встречей преподавателя и учащегося все большее внимание уделяется системе удаленного процесса обучения, которое и получило название «дистанционное». В последнее время сложилась тенденция штамповки систем дистанционного обучения по различным дисциплинам, причем иногда в ущерб качеству обучения.

Изначально такие системы были развиты в виде однонаправленной технологии посредством телевизионных каналов, без возможности обратной связи.

С появлением компьютерных технологий и средств переноса больших объемов информации, а также возможности реализации интерактивного обучения посредством CD-дисков, стало развиваться реальное дистанционное обучение. Но эта технология не позволяла полноценно использовать обратную связь, причем многие системы ее не имели вообще. К тому же далеко не в каждом доме имеется компьютерная техника, что в особой мере относится к России.

На смену этой технологии, помимо массовости внедрения компьютерной техники в жизнь населения, появилась технология сетевого обмена информацией (Internet, Fidonet и т.д.). На базе этих технологий и технологий мультимедийного представления информации стали появляться обучающие системы с полноценной обратной связью. К тому же этот период роста Internet-систем дистанционного обучения совпал с этапом бурного развития, как Internet-технологий, так и технологий представления и обработки информации.

Система образования, и не только в России, сегодня становится одной из самых важных задач в государственной политике. В экономически развитых странах (США, ФРГ и т.д.) всячески приветствуется самозанятость населения, т.е. организация безработными частных малых предприятий - семейных кафе, прачечных и т.п. Естественно, что главную роль в этом играет образование, поскольку людям необходимо обучаться и бизнесу, и той предметной области, в которой они собираются работать. Но эта же проблема стоит и у крупных корпораций, когда, при бурном развитии технологий, требуется переучивать свой персонал.

Как следствие роста информационных технологий, задачи реформирования системы образования встали особо остро, что также относится и к России в условиях обострения экономического и финансового положения.

В России в системе государственного и муниципального образования постоянно возрастает доля платных образовательных услуг. С каждым годом обостряются проблемы финансирования дополнительного образования детей, ставшего практически полностью платным. Низкий уровень доходов большинства населения ограничивает возможности родителей в оплате дополнительного образования своих детей, что в свою очередь, порождает проблему доступности этого вида образования. [15]

Все это ведет к вырождению системы образования в России. Ввиду этого возникла задача реформирования российской образовательной системы. К тому же по данным Всероссийского центра изучения общественного мнения положение дел в сфере образования сегодня волнует россиян не меньше, чем ситуация во всех других сферах. И это не удивительно: в каждой семье есть студенты или школьники, а нередко и те, и другие. Если к числу заинтересованных приплюсовать всех родителей, то выяснится, что образование затрагивает сегодня интересы чуть ли не половины населения страны [15]. А добавив еще сотрудников организаций и предпринимателей, которые хотят повысить свой уровень образованности, получится, что процесс образования затрагивает почти все население России.

Преобразования в России привели к тому, что население, с одной стороны, получило возможность оснащаться компьютерной техникой, а, с другой, были созданы условия недостижимости полноценного недорогого образования. Эти и множество других факторов поставили проблему развития систем дистанционного обучения в ряд приоритетных. Последние пять лет ознаменовались бурным развитием этих систем, но в качестве основных целей ставились задачи по созданию электронных учебников и увеличению количества дисциплин, по которым можно было бы обучаться дистанционно.

Однако существует очень важная задача, которая была пропущена основной массой производителей и разработчиков систем дистанционного обучения - это развитие систем контроля знаний. Лишь очень немногие представители научного мира обратили на это внимание, но какого-либо существенного продвижения в решении данной проблемы не наблюдается.

Эта проблема в рамках создания систем дистанционного обучения также поднимается в концепции информатизации образования в России, утвержденной министерством образования в 1998 году [15]. И наиболее приемлемым решением данной задачи видится разработка системы контроля знаний и системы представления знаний с использованием методов искусственного интеллекта и когнитивных моделей, которые рассматриваются в различных работах российских и зарубежных авторов (Смирнов В.М., Керов Л.А., Дерюшев В.А., Поспелов Д.А., Магазов С.С., Краудер H.A. и др.).

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Стружкин, Николай Павлович, 2000 год

1. Если X с{рж) = 1, то £с{е) = 1 ;

2. Последователи корня помечены именами из множества собственных имен М={е1,.,е1С}. В дереве не должно быть двух вершин помеченных одинаковыми именами;

3. Любая вершина дерева, принадлежащая какой-либо ветви, выходящей из вершины с именем У, должна быть помечена формулой вида рее\

4. Если вершина помечена рее или е и из нее выходят ветви р1£е,.,рп£е, то #(р1,.,рп) (р!,.,рп- несовместные свойства).

5. Непротиворечивость. Когнитивная структура как дедуктивная систем должна быть непротиворечивой.

6. Принцип бритвы Оккама для эмпирических терминов. Не должно быть эмпирических терминов и связей в концептуальном каркасе, которые не имеют референций хотя бы в одной из предметных областей.