В общем случае под экспертной системой понимают систему, способную заменить человека-эксперта при решении некоторых задач определенной предметной области [1, с. 4]. В состав экспертной системы обычно входят компоненты, способные формировать базу знаний предметной области, правила по которым предметные знания связаны друг с другом, «решатель» различных задач и «объяснитель» решений. Такой набор составляющих экспертной системы позволяет разработчику, заполнив базу знаний, определив набор правил предложить пользователю вариант(ы) решения задачи с объяснением. Базы знаний, разработанные в ЭС, могут применяться совместно с механизмом логического вывода. Механизм логического вывода снабжен набором средств отладки для проверки и поддержки  базы знаний.

Если рассматривать применение экспертных систем в обучении, то следует учитывать методику обучения, которая должна быть заложена в правилах обработки знаний, с целью диагностировать знания учащегося и управлять процессом обучения.

Перед студентами была поставлена задача разработать оболочку экспертной обучающей системы, позволяющей изменять базу знаний и вести диалог между системой и обучаемым, чью глубину знаний и навыков необходимо оценить. Была разработана
программа (экспертная система – оболочка) для того, чтобы включить эксперта, обладающего определенными знаниями в какой-либо предметной области в разработку прикладной программы. ЭС содержит два основных компонента: во-первых, систему формирования знаний, которая позволяет экспертам конструировать базы знаний для использования в обучающих программах; и, во-вторых, механизм логического вывода, чтобы применить базы знаний для непосредственного использования (рис. 1). Интерфейс программы достаточно простой и понятный, реализован в среде Visual Basic. Система формирования знаний – это раздел программы, в котором накапливаются экспертные знания предметной области, необходимые для наполнения базы знаний без помощи инженера по знанию. Обычно при разработке прикладной программы экспертной системы сбор знания проводится вручную инженером по знанию, который задает специалистам в проблемной области ряд вопросов, чтобы сформировать базу знаний. Это – длительный и трудоемкий процесс. Экспертная система
помогает специалисту в предметной области создавать базу знаний самостоятельно, не прибегая к помощи инженера по знанию. Для этой цели используется пошаговая методология приобретения и представления знаний. ЭС
выполняет функции инженера по знаниям, позволяя пользователю сосредоточиться на структурировании своих знаний.

Рисунок 1. Экспертная система

В ЭС используются модели знаний проблемной области на разных уровнях обобщения. Наиболее общая из этих моделей образуют сеть объектов (категорию). Все, что соответствует знанию эксперта, должно быть названо как объект (термин). В ЭС, объектом (термином) может быть все, над чем производятся действия, что может рассматривать эксперт (то есть, данные, наблюдения, переменные, гипотезы, заключения, концепции, и т.д.) как знания. Каждый объект (термин) принимает набор значений (ключевых слов), определенных специалистом в данной предметной области. Таким образом, формирование базы знаний происходит в следующем порядке:

• шаг 1. создается объектная сеть объектов (терминов),
  
• шаг 2. создается сеть правил, связывающих объекты (термины) между собой.
  

Первый шаг в структурировании знания – назвать объекты (термин) и связать их вместе в сеть объектов. Объекты связаны, когда значение, связанное с одним объектом (целью) может влиять на значение, связанное с другим объектом (термин). Вместе наборы объектных связей составляют сеть объектов (категорию). Поскольку фактические значения объектов (терминов) не рассматривается, связь объектов (терминов) в сеть представляет собой очень общую модель,  иллюстрирующую область приложения (категорию), которая включается в список категорий после создания и сохранения базы знаний, причем имя категории и имя базы знаний идентичны. Таким образом, первым шагом в создании базы знаний будет – выбор преподавателем определенной категории и обозначение группы терминов, которые будут включены в эту категорию (см. рис. 1).

Следующим шагом в структурировании знаний является группировка объектов (терминов), связанных в сеть объектов – пакеты, для которых могут формироваться правила. Чтобы завершить спецификации правила, необходимо определить возможные значения, которые каждый объект (термин) должен принимать. Эти значения используются для определения как самих объектов в непосредственной реализации обучающей экспертной системы, так и точной природы зависимости между объектами (терминами) (рис. 2).

Также очень часто в созданных базах знаний для экспертных систем необходимо вносить дополнения или изменения, чтобы не создавать базу знаний заново. Для этого сначала необходимо просмотреть всю базу (рис. 3), а потом уже вносить изменения. Это также предусмотрено в ЭС. Преподаватель-эксперт может загрузить уже существующую базу знаний, просмотреть ее и внести необходимые изменения с сохранением. При этом корректируя базу, преподавателю (эксперту), достаточно в списке выделить необходимый термин и удалить его, а для добавления термина работает тот же алгоритм, что и при создании базы знаний (рис. 2).

Рисунок 2. Создания базы знаний

Система формирования знаний в ЭС представляет собой процесс накопления знаний эксперта предметной области. Формируемая база знаний должна быть подвергнута формализации с целью однозначной обработки с помощью правил.

Рисунок 3. Просмотр базы знаний

База знаний может содержать несколько модулей в своем составе. Обучающая функция ЭС должна включать возможности контроля и оценки знаний учащегося с целью выявлений пробелов в изученном материале. Учитывая, что система формирования знаний является ядром ЭС, необходимо сосредоточиться на последующих стадиях доступа к этим знаниям, оптимального извлечения знаний и адекватной обработке знаний. Процесс проектирования ЭС подчиняется традиционному способу поэтапной разработки информационных систем [2, с.13] .

Таким образом, автоматизация обучения с использованием ЭС является востребованным инструментом повышения уровня усвоения учебного материала учащегося и, как следствие, демонстрацией возможности самостоятельно управлять образовательным процессом с учетом особенностей обучающегося. Диалоговый способ взаимодействия ЭС и учащегося раскрывает педагогический смысл дружественного интерфейса, выхода из системы в любой момент времени, а также предоставления помощи в случае необходимости.

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.

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).

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)

 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.