УДК 004.891

УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССОМ ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

Заботина Наталья Николаевна
Ярославский филиал ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В.Плеханова»
кандидат технических наук, доцент, зав. кафедрой Информатики и математики

Аннотация
Статья посвящена исследованиям процесса управления обучением на основе автоматизированной системы с элементами интеллекта. Предлагается использовать тестирующий способ обучения, включающий поэтапный контроль с выдачей дальнейших рекомендаций. Используется метод распознавания образов и фактов, выполняется диагностика и анализ ошибок в процессе освоения учебного материала.

Ключевые слова: автоматизация, базы знаний, обучающая система, распознавание образов, тестирование, Экспертная система


MANAGEMENT LEARNING PROCESS BASED ON EXPERT SYSTEM

Zabotina Natalia Nikolaevna
Yaroslavl branch Plekhanov Russian University of Economics
Ph.D., Associate Professor, Supervisor of the Department of Computer Science and Mathematics

Abstract
The article investigates the learning management process through the automated system with intelligence elements. It is proposed to use the testing method of training, which includes a phased control with the issuance of further guidance. The test method and the recognition of the facts carried out diagnostics and error analysis in the development of teaching material.

Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Заботина Н.Н. Управление процессом обучения на основе экспертной системы // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 9 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/09/71206 (дата обращения: 22.11.2016).

Наиболее эффективной с точки зрения автоматизации обучения является тестирующая система обучения. Между учащимся и обучающей системой возникает двунаправленная связь, в форме диалога. Система предлагает выполнить задание (действие) – информационное воздействие, на что учащийся отвечает – управляющим воздействием – в форме ответа системе на поставленный вопрос.

Чтобы приблизить работу учащегося и автоматизированную обучающую систему (АОС) к естественному общению, в АОС  добавляют элементы искусственного интеллекта, тогда система приобретает вид экспертной системы (ЭС). В работе [1] рассмотрена ЭС, функции которой можно разделить на две части: преподавателя (эксперта) и учащегося (рис. 1). Преподаватель конструирует базу знаний, а учащийся в процессе диалога с системой проходит контроль усвоения специальных терминов предметной области. На базе этого контроля система определяет уровень знаний учащегося и выдает соответствующие рекомендации. Программа написана на языке Visual Basic, имеет теоретический материал и лабораторный практикум, также имеется встроенная система помощи для учащегося.

Распознавание образов как основа экспертизы. Распознавание образов представляет собой  работу  учащегося с ЭС. Она состоит из трех этапов. На первом этапе учащийся определяет категорию, в какой он собирается работать.  Это как раз и есть сеть объектов, созданных преподавателем. На втором этапе по ходу работы ЭС происходит диалог учащегося и программы. На этом этапе учащийся дает определения перечисленных терминов, а система определяет этот термин.  Для лучшего понимания системы учащимся и наоборот, программой предусмотрены  два подхода.

  1. Система содержит образец работы учащегося и ЭС, его учащийся может просмотреть, нажав на кнопку «Образец».
  2. Система содержит список с ключевыми словами, через которые даются определения (рис. 2).

Итак,  учащийся дает определение. Если определение дано верно, то оно появляется в поле для ввода, а также  отображается в столбце с терминами, которым учащийся  уже дал определение. Если определение дано неточно, или возможно, что такая трактовка подойдет  не к одному определению, то программа просит уточнить учащегося. Если определение неверно, то программа предлагает учащемуся попробовать еще раз. Если же определение в корне не верное, то ЭС просит учащегося перейти к другому определению. При этом программа исключает вариант неверного орфографического написания определения, проверяя орфографию определения.

Рисунок 1. Структурная схема оболочки обучающей ЭС
Рисунок 2. Работа экспертной системы

Распознавание, ориентированное на факты. Одновременно работая с обучаемым, программа определяет уровень знаний учащего.

Во-первых, учащийся работает с терминами строго ограниченное время, из расчета 50 секунд на определение для одного термина (время просмотра образца работы не учитывается); во-вторых, также дается определенное количество попыток (две попытки на одно определение). По окончанию работы учащегося:

  1. даны все определения;
  2. закончилось время;
  3. исчерпаны все попытки;

система выдает результат работы учащегося (его уровень знаний в данной предметной области). Появляется окно комментирования знаний учащегося. Возможны 4 варианта результатов по числу существующих оценок учащегося.

Высокий уровень знаний (рис. 3) – далее учащемуся за отлично выполненную работу предлагается  «поощрение» (разрешается просмотр видео фильмов) (рис. 4).

Рисунок 3. Комментирование знаний учащегося (высокий уровень знаний)
Рисунок 4. Воспроизведение файлов

Хороший уровень знаний (рис.5) – учащемуся предлагается пополнить свои знания, неопределенных терминов, найдя их понятие через поисковую систему (рис. 6) и систему помощи (рис. 7).

Низкий уровень знаний – учащемуся советуется  найти значение неопределенных терминов в системе поиска, а также предоставляется возможность просмотра лекций по данной предметной области (рис. 8)

Рисунок 5. Комментирование знаний учащегося (хороший уровень знаний)
Рисунок 6. Поисковая система помощи
Рисунок 7. Справочная система
Рисунок 8. Помощь для обучения

 Очень низкий уровень знаний – учащийся должен изучить лекции и проделать курс лабораторных работ по данной предметной области (рис. 9).

Рисунок 9.Обучающая система

Критерии оценки знаний в ЭС распределяются следующим образом:

  • <= 50 % верно данных определений – очень низкий  уровень знаний;
  • (50 ÷ 75) %  верно данных определений – низкий уровень знаний;
  • (75 ÷ 90) % верно данных определений – хороший уровень знаний;
  • (90 ÷ 100) % верно данных определений – высокий уровень знаний.

Управление процессом обучения представляет собой механизм взаимодействия учащегося и ЭС, при котором преподаватель конструирует базу знаний, а учащийся в процессе диалога с системой проходит контроль усвоения специальных терминов предметной области. На базе этого контроля система определяет уровень знаний учащегося и выдает соответствующие рекомендации.

Разработанный прототип ЭС включает в себя базу знаний по предметной области, методику обучения на основе диагностики знаний обучаемого, выявления и анализа ошибок. ЭС адаптирована под различные предметные области,   имеется возможность замены базы знаний. В процессе работы  с ЭС учебный материал предлагается в соответствии с уровнем полученных знаний, умений и навыков учащегося. Такой процесс обучения позволяет выбирать способ взаимодействия с системой, организовать помощь обучаемому на каждом этапе по его запросу, комментировать и советовать учащемуся действия выбора метода обучения.  При таком подходе индивидуализируется процесс обучения, ЭС является своего рода средством интенсификации образовательного процесса.


Библиографический список
  1. Заботина Н.Н. Система формирования знаний для автоматизации обучения // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 8 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/08/70641 (дата обращения: 26.08.2016)


Все статьи автора «Заботина Наталья Николаевна»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация