Организация автоматизированного обучения

УДК 53.08:621.3

ОРГАНИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОБУЧЕНИЯ Ермолаев Виктор Анатольевич,

Юрков Николай Кондратьевич г. Вильнюс. Литва

Пензенский государственный университет

Проблема обучения сформулирована как проблема моделирования поведения преподавателя с целью адаптации к индивидуальным начальным и потенциальным (творческим) характеристикам обучаемых с учетом требований внешней среды. Дается определение процесса приобретения знаний о предметной области, как процесса накопления основных понятий обучаемого. Процесс заканчивается при совпадении множества основных понятий обучаемого и обучающего.

The problem of course is formulated as a problem of modeling the behavior of the teacher in order to adapt to the individual and the initial potential (creative) performance of trainees to meet the requirements of the environment. The definition of the process of acquiring domain knowledge as a process of accumulation of the basic concepts of the student. The process ends when the coincidence set of basic concepts and student learning.

Ключевые слова: искусственный интеллект, обучение, автоматизация, предметная область, знания.

Keywords: artificial intelligence, training, automation, data domain, knowledge.

Центральной проблемой компьютерного обучения называют проблему создания гибких машинных обучающих программ, способных обеспечивать эффективную организацию содержания учебного курса, стратегий усвоения и режимов индивидуального активного взаимодействия обучаемого в диалоге с машиной.

Основное значение искусственного интеллекта (ИИ) заключается не в написании программ, а в новом подходе к пониманию процесса мышления. Наиболее актуальным является применение ИИ в образовании - создание интеллектуальных программ обучения помогут индивидуальному обучению людей

і

чтению, запоминанию, мышлению на основании фундаментального понимания этих процессов.

Проблема обучения может быть сформулирована как проблема моделирования поведения преподавателя с целью адаптации к индивидуальным начальным и потенциальным (творческим) характеристикам обучаемых с учетом требований внешней среды.

Моделирование дает возможность проверить теоретические предположения о режимах работы мозга, поскольку хороший алгоритм для выполнения определенной задачи на вычислительной модели может служить гипотезой о механизмах, которые использует мозг для выполнения той же задачи.

Построение структурной модели интеллектуальной обучающей системы (ИОС) базируется на функционально-целевом подходе, в концепции управления индивидуальным обучением через целеполагание и соответствие целей ИОС функциям предметной области. Такое соответствие обеспечивает как формальную постановку задачи анализа и принятия решения, так и практическую реализацию задач синтеза структуры ИОС и алгоритмов обучения, оптимальных в смысле заданных критериев.

Общая модель ИОС основана на формализации процесса обучения как процесса целенаправленного пополнения аппарата понятий и совершенствования базы знаний обучаемого. Модель представляет собой граф, множество вершин которого отождествлено с действиями учителя в процессе организации и реализации процедуры обучения, а множество ребер определяет связи между действиями и порядок их выполнения.

Таким образом, под процессом обучения будем понимать процесс накопления основных понятий обучаемого. Процесс заканчивается при совпадении множества основных понятий обучаемого и обучающего. Основные понятия отражают цель обучения на каждом шаге. Уточняющие понятия не имеют самостоятельного значения и играют роль признака, что облегчает задачу адаптации, а, следовательно, и определяют последовательность обучения, формируя подцель [1].

2

Таким образом, процесс обучения можно представить как преобразование множества знаний обучаемого во множество новых знаний , полученное на основе имеющихся знаний. Обозначим эту группу преобразований через f. Задача формулируется таким образом: надо найти неизвестную группу преобразований f, изоморфно переводящую множество Р (знаний о предметной области) во множество В (знаний конкретного человека о данной предметной области).

Вид этого преобразователя не известен. Однако именно в задании оптимального преобразования f и заключается умение педагога построить индивидуальный процесс обучения.

Разработка стратегий автоматизированного обучения непосредственно связана с разработкой методик традиционного обучения. Опытный педагог, в зависимости от индивидуальности обучаемого, может выбрать адекватную реакцию, т.е. указать и разъяснить ошибку, напомнить аналогичную задачу, предложить более простую задачу, решение которой поможет обучаемому найти ошибку, вернуться к доучиванию или продолжить диалог для выяснения сути ошибки [2].

Современная педагогика предлагает шире использовать проблемное обучение. При этом тренировочные упражнения погружают обучаемых в реальную профессиональную обстановку и способствуют выработке навыков решения профессиональных задач. Однако при программируемом обучении деятельность обучаемого регламентируется жестким алгоритмом, не обеспечивающим свободы при выборе решения. Одной из причин неумения решать задачи является то, что пользователи, обладая некоторой суммой знаний, не выделяют действий, которые надо произвести, чтобы получить решение. Недаром говорят, что студента научить мыслить легко, труднее научить его безошибочно и быстро отыскивать готовые решения. Для повышения активности обучаемых, развития способности к самостоятельному анализу ситуацией поиску решений формируют учебные проблемные ситуации, которые отличаются от реальных тем, что допустимые, оптимальные и неверные варианты решения уже известны и заложены в ИОС. Частная задача формулируется таким образом, чтобы возникла ситуация, решить которую обучаемый может лишь в результате продуктивной мыслительной

3

деятельности. Ограничений при выборе решения не накладывается, но в то же время направление поиска не является совершенно неопределенным. ИОС осуществляет поэтапный контроль за ходом рассуждений, предлагает дополнительный вариант решения, позволяет перебрать все возможные пути решения и выполнить их сравнительный анализ.

Процесс обучения выглядит так: ставится частная задача с конкретной целью обучения. Задача формулируется таким образом, чтобы возникла проблемная ситуация. Содержание постановки задачи нацеливает обучаемых на формирование гипотез, с чего и начинается процесс решения. После анализа задачи и способов решения обучаемый осуществляет пробные шаги в реализации выбранного способа. Если он выбрал оптимальный вариант решения, то осуществляется анализ смыслового содержания ответа. Если студент дал допустимый ответ, но не лучший, ИОС указывает ему на приемлемость, однако рекомендует получить оптимальный вариант ответа. Если выбранный вариант неприемлем, то обучаемому сообщается об этом, а факт выбора неправильного пути фиксируется. В процессе решения по запросу могут выдаваться подсказки или пути решения задачи в зависимости от начального уровня подготовки обучаемого. Если обучаемый успешно справился, ставится задача более высокого уровня сложности.

Составляющие ИОС: специалист по предмету (учитель), каталог ошибок (возможные отклонения от правильного результата), модуль обучения (экспертная система, предназначенная для преподавания, позволяющая по поведению студента определять уровень его подготовленности, что ему известно и какие недочеты или ошибки присущи; рассматривать вопрос о том, в какой момент следует прервать процесс решения задачи и что при этом нужно сообщить студенту; осуществить подбор задач, которые надлежит решить студенту, и когда следует переходить к изучению нового материала). В состав ИОС также входит интерфейс, который должен учитывать особенности общения человека с машиной, т.е. предусматривать, как придать информации форму, понятную для студента, как задавать ему вопросы и как обеспечить возможность ввода в систему ответов студента, а также решить, что именно должно размещаться на экране дисплея. К тому же система должна

4

обладать "дружелюбием", что означает возможность за два дня освоить все средства пользования, включая входной язык системы.

К сожалению, пока нет удовлетворительной модели процесса формирования знаний. В первом приближении формирование знаний можно рассматривать как способность ЭВМ или человека вырабатывать правила классификации объектов, ситуации на основе собственного опыта.

Целью обучения будем считать необходимость и доступность получения определенного количества информации и формирования на ее основе системы знаний. С точки зрения кибернетики процесс обучения можно представить как процесс управления с ограниченным множеством управляющих воздействий, выбранных учителем для обеспечения наиболее эффективного пополнения базы знаний.

ИОС должна иметь некоторую стратегию обучения (управления), которую можно рассматривать как оптимальный путь достижения цели (стратегию должен задавать учитель). Заданная стратегия управления суть система обучающих (управляющих) процедур, выполняемых последовательно или параллельно, описываемых системой примитивов, связанных некоторыми отношениями подчиненности, иерархичности и т.п. В этом случае имеем идеал поступательного движения в области создания базы знаний обучаемого. Отвлекаясь от конкретного наполнения атомов (примитивов) обучающей стратегии, вполне справедливо допустить ее наличие.

Система обучения подвержена воздействию внешних дестабилизирующих факторов (отвлекающий шум, рассеянность обучаемого, плохое свечение экрана дисплея и т.д.). Как сложная система, ИОС не может быть до конца определенной. Всегда найдутся факторы, учесть которые не представляется возможным или учет которых требует дополнительного отвлечения ресурсов.

При данной постановке задачи поиск оптимального решения видится как процесс адаптации реального пути обучения, т.е. приближение реальной стратегии обучения к оптимальной задаче синтеза адаптивной системы. 5

5

Статья подготовлена в рамках реализации проекта «Разработка интеллектуальной системы управления сложным программно-аппаратным комплексом на основе теории межсистемного взаимодействия» (НК-682П/23) ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России (20092013 гг.)»

Литература

1. Юрков Н.К. Интеллектуальные компьютерные обучающие системы. Монография. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2010. - 304 с.

2. Граб И.Д., Затылкин А.В., Алмаметов В.Б., Юрков Н.К. Адаптация процесса обучения к психофизиологическому состоянию обучаемого в ИКОС. Надежность и качество: Труды международного симпозиума. //Под ред. Н.К. Юркова - Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2010. В 2-х томах. - Том 2- С. 430-433 6

6