CC BY
78
Литература
1. Толстик А.М., Открытое образование. -2002. - №5. -С.42-47.
2. Клыков В.В. Интерактивные компьютерные тренажеры // Международная научно-методическая конференция «Новые информационные технологии в университетском образовании»: Тезисы докладов. - Новосибирск: Изд-во СибГУТИ, -2003. - С. 85-86.
3. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Технология и инструментальные средства проектирования компьютерных тренажерно-обучающих комплексов для профессиональной подготовки и повышения квалификации. -Ч 1 // Информационные технологии. -1999. - №6. -С.40-45.
4. Клыков В.В. Система автоматизированной разработки интерактивных компьютерных тренажеров на базе XML // «Дистанционные образовательные технологии. -Вып. 1. Пути реализации»: Сб. научн. тр. - Томск: Изд-во ТУСУР, 2004. - С. 110-127.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ ТРЕНАЖЕРНЫЕ
СИСТЕМЫ
П.П. Дьячук, к.ф.-м.н., доц., зав. кафедрой Тел.: (3912) 27 09 28; Е-Mail:[email protected] Красноярский государственный педагогический университет им. В.П. Астафьева
http://www. kspu. ru
This article is devoted to intellectual educational systems, which manage the process of shaping skills for solving mathematical problems
В настоящее время сформировался социальный заказ на разработку обучающих систем, которые позволяют управлять процессом формирования компетентности в той или иной предметной области. Такие интеллектуальные обучающие системы позволяют не только формально передавать знания, но и осуществлять, в результате тренировки, процесс перехода от явного использования декларативного знания к прямому применению процедурного знания.
Предметная компетентность, как правило, связывается с уровнем тренированности в выполнении операций необходимых для решения задач. Тренированность в выполнении тех или иных умственных действий характеризует приобретенные учащимися навыки. Изучение компетентности важно, так как оно вносит важный вклад в обучение техническим и формальным навыкам в сфере математики, науки и техники.
Автор предлагает реализовать проект интеллектуальных обучающих тренажерных систем [1] по математике, которые:
• формировали бы компетентности учащихся, необходимые для решения стандартных задач, за счет выработки навыков выполнения математических операций;
• стимулировали бы мотивацию познавательной деятельности;
• осуществляли бы управление учебной деятельностью ученика, на основе записи, хранения и переработки информации о процессе перехода декларативного знания в процедурное знание;
• были бы разработаны на основе достижений систем искусственного интеллекта в области машинного обучения.
В интеллектуальных обучающих системах, формирующих компетентности, можно выделить следующие составляющие:
1) генератор задач;
2) систему слежения, осуществляющую пооперационный контроль и запись действий ученика и определяющую расстояние текущего состояния от целевого;
3) механизм обратной связи, принимающий решение о том, сообщать или не сообщать ученику о текущем состоянии решения задачи;
4) интерфейс, включающий виртуальное пространство, содержащее математические объекты и интерактивную систему управления ими;
5) воспроизводящий модуль, который, используя записанную системой слежения информацию, воспроизводит визуальную картину деятельности ученика.
В обучающих системах, предназначенных для выработки навыков решения задач, значительно повышается значение модулей, отвечающих за управление процессом формирования компетентности. Реализация интеллектуальных обучающих систем подобного типа требует существенного пересмотра как теоретического базиса, так и механизмов программной реализации. Чтобы эффективно формировать компетентности, обучающая система должна обладать следующими возможностями:
1. Поскольку компетентности связаны с формированием навыков, то необходима программа, реализующая у ученика все три стадии приобретения навыков [2]. Первая -когнитивная стадия предполагает наличие стандартной обучающей подсистемы, которая позволяла бы осуществить ученику декларативное кодирование навыка, то есть запоминание фактов, релевантных навыку. Обучающий должен всегда иметь доступ к декларативным знаниям в активном и пассивном режимах. Активный режим означает, что обучающийся сам проявляет желание работать с декларативной информацией. В пассивном режиме обучающая система сама напоминает ученику декларативные знания, получив соответствующие управляющие воздействия от механизма обратной связи. Например, знания о правилах преобразования графиков функций на первом этапе формирования навыков являются декларативными знаниями. Ученик мог помнить эти знания, но преобразования осуществляет медленно, пытаясь вспомнить определенные факты и увязать их с решением проблемы. На первом этапе формирования навыков у ученика нет знаний в процедурной форме.
Вторая стадия приобретения навыков называется ассоциативной стадией. Для того чтобы обучающая система могла обеспечить ученику возможности для прохождения ассоциативной стадии, необходим генератор задач. Решая последовательно одну задачу за другой, ученик постепенно обнаруживает и устраняет ошибки в исходном понимании проблемы, формирует связи
между различными элементами необходимыми для успешного выполнения задания. Результатом ассоциативной стадии является способность успешно реализовать навык. Программа, обеспечивающая ассоциативную стадию формирования навыка, имеет подсистему слежения за действиями ученика и соответствующий механизм обратной связи. В зависимости от успешности выполнения задания механизм обратной связи вырабатывает управляющие сигналы, которые помогают ученику в формировании продукционных знаний. Результатом ассоциативной стадии являются процедуры, которые описываются правилами продукции [2].
Третья стадия в стандартной последовательности приобретения навыков - автономная стадия. На этой стадии подсистема слежения отключает механизм обратной связи, так как процедура становится все более автоматизированной и быстрой.
Подсистема, организующая тренировку навыка, должна иметь два режима: первый - отсутствие ограничений на время решения задачи; второй - наличие ограничений времени, отводимого на выполнение задания, с его постепенным уменьшением. Второй режим включается тогда, когда ученик переходит к автономной стадии формирования навыка.
2. Подсистема, генерирующая задачи, навыки, решения которых формирует ученик, должна предоставить ученику возможность использовать правила продукции в материализованной форме. Для этого у обучающей системы должны быть достаточно развитые графические средства отображения решения задачи. Язык общения ничем не должен отличаться от языка предметной области. Информация должна быть представлена в семиотических оппозиционных парах [3]. Например, решение задачи преобразования графика функции связано с необходимостью перевода описания состояния задачи с континуального языка на дискретный и наоборот. Базисом для разработки графического интерфейса может служить, например, графическая система VISUAL BASIC.
3. Наличие интерактивной подсистемы, позволяющей осуществлять преобразования объектов или соответствующих параметров задачи. В предлагаемом проекте интеллектуальных обучающих систем нет подсистемы решения задач (такие подсистемы иногда называют машинными реша-
телями задач). Задачи, которые генерируются в обучающей системе, не решаются. Генерируется не только задача, но и ее решение (ответ). Обучение ученика в предлагаемой обучающей системе происходит в процессе взаимодействия с последовательностью задач, рандомизированных по параметрам, исходным (начальным) данным и соответствующим типам задач.
В процессе обучения, при переходе к ассоциативной стадии формирования навыков, система переходит к режиму, когда ученик вырабатывает вычислительный алгоритм перехода от ситуации к действиям, которые максимизируют вознаграждение. Ученику не сообщается напрямую, как поступить или какое действие предпринять. Он сам на основе своего опыта узнает, какие действия приводят к наибольшему вознаграждению. В качестве такого «вознаграждения» выступает информация о расстоянии до цели, которую выводит компьютерная система слежения, через механизм обратной связи. Действия ученика определяются не только сиюминутным результатом, но и последующими действиями и случайными вознаграждениями.
Обучающая система ставит перед учеником две цели: тактическую и стратегическую. Тактическая цель состоит в том, чтобы правильно решить текущую задачу с наименьшим числом ошибочных действий. Стратегическая цель состоит в том, чтобы в результате тренировки сформировать автоматизированные процедуры решения задач, то есть достигнуть автономной стадии. У предлагаемой системы есть два характерных свойства: 1) она предоставляет ученику возможность действовать методом «проб и ошибок»; 2) правильные действия подкрепляются информационным «вознаграждением».
Воздействие предлагаемой обучающей системы на ученика не определяется конкретными методами обучения. Оно характеризуется действиями ученика в виртуальной среде и откликом этой среды. Любой метод, реализующий подобное взаимодействие, относится к обучению с подкреплением [4]. Такое обучение отличается от обучения с учителем, при котором «учитель» (обучающая система) с использова-Литература
1. Дьячук П.П., Бортновский С.В. Интеллектуальные обучающие программы // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы XII Всероссийского семинара. - Красноярск , -2004. -С. 62-63.
2. Андерсон Дж. Когнитивная психология, -СПб.: Питер, 2002.
3. Данилюк А.Я. Теория интеграции образования. -Ростов-на-Дону: РГПУ, 2000.
нием примеров напрямую инструктирует или тренирует ученика. При обучении с подкреплением ученик обучается с помощью проб, ошибок и обратной связи. Он сам определяет оптимальную политику для достижения цели во внешней компьютерной среде.
При обучении с подкреплением ученик выступает в роли исследователя. Он должен изучить различные возможности в деятельности по решению задач и выбрать из них те, которые приводят к правильному решению задач. Для получения достоверных оценок он должен предпринять множество попыток для исследования ситуаций. Для этого обучающая система должна обеспечить максимально разнообразную случайную последовательность задач. Это необходимо для формирования у ученика «полной» компетентности, характеризующей автономный режим.
4. Эмоциональная мотивация ученика, обуславливающая постоянное его стремление к совершенствованию навыков решения задач, определяется динамикой его движения по уровням самостоятельности. Уровень самостоятельности определяется значением функции ценности состояния [4, с.425] ученика. Она задает частоту помощи, которую обучающая система оказывает ученику в процессе решения им задач. Стремление ученика повысить свой уровень самостоятельности, или значение функции ценности состояния, является эмоционально мощной мотивацией для решения задач. Переход ученика в автономную стадию формирования навыков решения задач соответствует максимуму функции ценности состояния ученика. Наивысший уровень самостоятельности соответствует нулевой частоте помощи, оказываемой ученику [5]. Обучающая система по-прежнему осуществляет слежение за деятельностью ученика и записывает операции, произведенные им.
Предлагаемая обучающая система позволяет: во-первых, сформировать у ученика компетентности в решении задач (например, по математике); во-вторых, получить информацию о динамических свойствах, особенностях и стилях переработки информации учеником.
4. Люгер Дж. Искусственный интеллект. -М.: Изд. «Вильямс», 2003.
5. Дьячук П.П., Бортновский С.В. Пооперационный контроль в динамическом компьютерном тестировании // Международная конференция, «Образование 21 века», -Красноярск, -2002. -С. 157-158.
ИПСЭТ (ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВАЯ СИСТЕМА ЭКСПЕРТНОГО ТИПА ПО ГУМАНИТАРНЫМ НАУКАМ) КАК АНАЛОГ ФИЛОСОФСКОЙ МАШИНЫ РАЙМОНДА ЛУЛЛИЯ
А.Г. Егоров, к.ф.н., доц. кафедры Философии, Тел.: 812-584-06-17, E-Mail: [email protected]. ПГУПС
In this article it is given summary materially working information retrieval system of expert type on the humanities. To call attention philosophical basis of this system, future trends of it development and make a comparison with philosophical machine of Raymond Lully
(XIV century).
Задача исследователя в любой области познания состоит в том, чтобы найти, собрать, систематизировать информацию и затем на основе каких-либо всеобщих принципов превратить ее в знание, то есть привнести в эту информацию свой уникальный, неповторимый вклад с сохранением момента всеобщности. Это невозможно сделать без концентрации, систематизации, переплавки собранных сведений на основе определенных принципов и приемов.
Цели конкретных наук всех типов в основном состоят в анализе знания, синтез стоит на втором плане и касается только отдельных сторон и фрагментов бытия в целом. Задача же философского познания состоит в том, чтобы добиться максимально возможного, всеобщего синтеза всех знаний, которые могут быть доступны мыслителю. Другими словами, одна из основных целей философии - собирание, систематизация и концентрация рассеивающегося, разбегающегося, непрерывно дифференцирующегося знания обо всем. Описываемая ИПСЭТ (которая в электронном варианте разрабатывается с 1991 года) - одна из ступеней создания мощного и эффективного инструмента по реализации указанной выше основной цели философии.
Помимо прочего в познание входит процесс иерархизации знания. Знание только тогда становится знанием, когда каждый его составной момент (понятие, суждение, умозаключение, определение, факт) находится в строго определенном месте в соответствии с принципами и задачами исследования, объективными свойствами познаваемой области. Истинность знания является производной от степени его диффе-ренцированности и целостности, то есть от уровня его иерархизации. Создаваемая ИП-СЭТ - средство иерархизации знания на основе различных взаимодополняющих принципов.
Одной из теоретических основ предлагаемой экспертной системы является следующая концепция понятия. Понятие есть идеальное сущностное образование, благодаря которому возможна та часть бытия, которую это понятие не только выражает, но и создает, хотя бы в гносеологическом смысле. Любое понятие состоит из других понятий, но не так, как обычная вещь состоит из каких-то своих частей. Каждое понятие одновременно есть часть и целое других понятий, то есть между понятиями существуют идеальные, духовные отношения, в корне отличающиеся от отношений между вещами в нашем материальном мире. Часть понятия есть одновременно и целое этого понятия. Хотя в самой ИПСЭТ как материальном образовании отношения между понятиями строятся во многом аналогично отношениям между вещами. То есть ИПСЭТ, как и все в этом мире, отражает и выражает отношения между поня-
