Сравнительная оценка компьютерных образовательных сред WеbСТ и LearningSpace

Общие свойства.

WebCT – среда, которая полностью Web ориентированная. Документы для WebCT создаются в формате HTML, что позволяет использовать при оформлении документов любые включения, которые поддерживает стандарт HTML. Например, статическую графику, анимацию, видео, аудио, вызов приложений и т.д. LearningSpace, как одна из баз данных LotusNotes, поддерживает стандарт LotusNotes для документов и HTML стандарт, так как LotusNotesDomino – это и Web сервер.

Обе электронные оболочки могут использоваться для создания УМК учебных курсов и поддерживать следующие элементы:

 учебный материал в виде отдельных текстово-мультимедийных единиц;

 индексный массив;

 базу контрольных заданий;

 набор контрольных работ, сформированных из контрольных заданий;

 учебный план, определяющий последовательность и иерархию учебных единиц и контрольных работ;

 учет результатов контрольных работ;

 средства для представления индивидуальных разработок;

 средства коммуникации;

 средства авторизации доступа.

Обе оболочки ближе соответствуют потребностям гуманитарного образования, обеспечивая представление текстовой и мультимедийной информации. К сожалению, отсутствуют средства формализованного ввода и анализа математических формул. По-видимому, это связано с отсутствием соответствующих стандартов в НТМL.

Образовательные среды такого типа целесообразно использовать для создания УМК в том случае, если преподаватель/преподаватели морально готовы к активному общению со студентами посредством электронной почты и других средств организации диалога в реальном режиме времени. Замечено, что такого типа среды вызывают интерес к самостоятельной образовательной активности у студентов интерактивных курсов, если преподаватель отвечает на их письма очень быстро (не позже чем через 5-10 ч. с момента отправки письма студентом).

В контексте настоящей аналитики важно отметить, что WebCT поддерживает значительно больше типов контрольных заданий и позволяет ограничивать время на выполнение тестов. База контрольных заданий в WеbСТ может быть экспортирована и импортирована в текстовом формате на несложном языке. В WеbСТ ведется детальный учет результатов тестирования. Возможности LearningSpace для тестирования студентов весьма ограничены.

Основные сравнительные выводы:

По сравнению с LearningSpace, использование КОС WebCT для формирования и создания УМК, ориентированных на организованную (контролируемую) самостоятельную работу студентов, видится более адекватным сложившимся в нашем высшем и последипломном образовании традициям, формам и методам обучения. Среда WebCT предоставляет большие возможности для управления учебной деятельностью со стороны преподавателя (например, в LearningSpace отсутствует возможность управления прохождением теста и его оценивания в режиме on-lin).

Система самостоятельного и контрольного тестирования в LearningSpace значительно уступает аналогичной системе в WebCT, прежде всего в части разнообразия тестовых заданий, корректности их организации, и особенно в части организации экранных форм, содержащих графическую информацию. Например, в LearningSpace, в отличие от WebCT, невозможно в качестве вариантов ответов предлагать графическую информацию. Кроме того, способ фиксации результатов тестирования в LearningSpace, как представляется, не использует тех возможностей, которые позволяют реализовывать компьютерные технологии. В LearningSpace не предусмотрен даже учет посещений студентом того или иного курса или его структурных элементов.

LearningSpace уступает WebCT и по своим коммуникационным возможностям. В частности, в LearningSpace отсутствуют, в отличие от WebCT, возможность организации chat-сессий, коммуникация «один со многими» и возможность создания электронного адреса для рабочей группы.

В части разработки учебных курсов и его элементов LearningSpace удобнее интерфейсом, однако его простота во многом достигается за счет меньших функциональных возможностей LearningSpace. Для пользователя-студента организация диалога со средой выглядит в WebCT более функциональной с дидактической точки зрения и при этом более ясной и детализированной. Очевидно, что больший дидактический потенциал среды WebCT по сравнению с LearningSpace является критериальным, если рассматривать в качестве ведущего субъекта педагогического процесса того, кто обучается.

Среда WebCT значительно дешевле LearningSpace, а функционально WеbСТ выглядит предпочтительным средством для УМК. Материалы, подготовленные в WеbСТ, менее зависимы от оболочки.

Таким образом, анализ доступных версий обеих образовательных сред продемонстрировал широкие возможности каждой из них для построения УМК как средства организованной (контролируемой) СРС.

Разработка и создание УМК в КОС, в частности, WebCT требует от пользователей определенного уровня общей компьютерной грамотности, не считая необходимости изучения самой среды.

Для преподавателя:

1. Знание основ Windows 95/98/NT

2. Знание основ Word, Exel и других офисных приложений.

3. Умение обращаться с оргтехникой (сканер).

4. Умение работать с пакетами обработки графики (например, PhotoShop, CorelDraw и т.п.).

5. Знание основ языка HTML.

6. Знание Internet-браузеров.

7. E-mail.

Для студента:

1. Знание основ Windows 95/98/NT.

2. Знание Internet – браузеров.

3. E-mail.

Работа с КОС (WebCT) на уровне отдельного факультета требует проведения курсов повышения общей компьютерной грамотности для тех преподавателей, кто будет работать со средой.

Следует особо отметить, учитывая методическую и техническую сложность разработки и создания УМК в КОС и их использования в самостоятельной работе студентов, целесообразность организации общеуниверситетской постоянной группы по поддержке информационных сред. В состав такой группы должны входить:

–специалист по представлению знаний;

–специалист по компьютерному тестированию;

–специалист по сетям;

–специалист по дизайну учебных материалов;

–методист-преподаватель компьютерного обучения.

Таким образом, создание современных полноценных УМК для организации эффективной самостоятельной работы студентов требует использования информационных компьютерных технологий, в частности, КОС и является достаточно сложно задачей, решение которой предполагает совместные усилия по оказанию преподавателям учебных курсов научной, информационной и методической помощи целой группы специалистов.

Завершая данный аналитический блок, следует сказать, что разработка и использование УМК направлены, прежде всего, не только на овладение студентами определенной суммой знаний в деятельностном режиме, но и на самостоятельное приобретение их, на работу с учебной информацией. Важно также, чтобы студенты в своей самостоятельной работе смогли увидеть способы познавательной деятельности, на которых построен комплекс, овладеть ими и в дальнейшем применять в условиях самообразования для решения различных проблем, связанных с компетенциями в жизненно-практической деятельности.

Процесс целенаправленного воспитания личности, её информатизация и социализация, акты коррекции в её развитии и саморазвитии осуществляются в педагогических системах. Вуз, несомненно, является социально-педагогической системой, как и детский сад, школа, внешкольные воспитательно-образовательные учреждения и другие. Данный вывод можно сделать на основании определения понятия педагогическая система — это всякое объединение людей, где их деятельность (познавательная, учебная, трудовая, нравственная, общественно-политическая, художественно-эстетическая, игровая, информационная и др.) является источником педагогических целей и средством их достижения одновременно.
Великие педагоги всегда говорили, что обучение — это не только занятия в аудиториях или работа под присмотром преподавателей. Но во все времена перед теми, кто хотел удовлетворить своё любопытство или самостоятельно разобраться в каком-то вопросе, неизменно вставала одна проблема: где найти нужную информацию? Уже сейчас, к началу XXI века, в полной мере проявилась фундаментальная зависимость нашей цивилизации от тех знаний и качеств личности, которые закладываются в образовании. Грандиозные события, происходящие в мировом сообществе, могут дать результаты только в опоре на подлинную образованность.
Изменение экономической и социальной формаций общества поставило задачу пересмотра структуры и содержания образования в целом. Вместе с тем информатизация общества набирает всё большие масштабы. В этих условиях информатика и информационные технологии (ИТ) играют всё большую роль в современной человеческой культуре и профессиональной деятельности человека в частности.
Современный специалист немыслим без активного владения методами и средствами информатики и он не может быть подготовлен без систематического использования ЭВМ в учебном процессе.
Можно утверждать, что широкое проникновение ИТ во все сферы деятельности в нашей стране началось именно благодаря компьютеризации нашей школы.
Работы по внедрению ЭВМ в школу и вузы, выработке концепции информатизации образования в различных аспектах связаны с именами целого ряда как отечественных, так и зарубежных учёных: И.Н. Антиповым, А.П. Ершовым, А.А. Кузнецовым, В.С. Ледневым, В.М. Монаховым, Я.А. Ваграменко, С. Пайпертом, Е.С. Полат, И.В. Роберт, Б. Сендовым, С.И. Шварцбурдом, А.Б. Ароновичем, М.Ю. Афанасьевым, Э.И. Кузнецовым, Ю.Н. Черемных и др.
Естественно, процессы внедрения ИТ получили самое широкое развитие в высшей школе.
Но многие до сих пор опасаются, что информационная технология приведёт к дегуманизации образования. Однако те, кто стоял у истоков компьютеризации общества в целом и образования в частности, видели, какой восторг охватывает студентов, которые обмениваются дружескими посланиями через океаны, могут констатировать: технология, напротив, способна гуманизировать среду образования. Вынуждая постоянно учиться, она превратит этот процесс в удовольствие и сразу же даст почувствовать практические результаты.
Для системы образования выигрыш от успешного развития информатизации заключается в высокой профессиональной подготовке работников за счёт передачи элитных знаний, компьютерной поддержки творческих способностей и интеллектуализации труда преподавателей и студентов.
Информатизация высшего образования — это реализация комплекса мер, направленных на повышение уровня подготовки специалистов путём расширения сферы использования вычислительной техники и компьютерных технологий в учебной и научно-исследовательской работе, в управлении учебным процессом.
Информатизация создаёт дополнительные возможности для стимулирования у студентов творческого мышления, усиливает значимость их самостоятельной работы, упрощаются контроль и самоконтроль самостоятельной работы. Повышается уровень индивидуальной работы преподавателя, изменяется соотношение между интеллектуальной и рутинной составляющими в учебной работе.
В настоящее время актуальным для человечества является создание открытого общества, так называемого «общества без границ». Важнейшим условием его формирования признаётся необходимость совершенствования системы образования на принципах открытости и свободы. Открытое и свободное образование предполагает создание единого образовательного пространства, предоставление равных возможностей всем участникам образовательного процесса получения доступа к информационным и образовательным ресурсам, даёт возможность каждому обучаемому максимально развить свои личностные качества. Особо это актуально для регионов, удалённых от ведущих образовательных центров.
Наиболее полно отвечает идеям открытого образования концепция личностно-ориентированного образования. Но смена парадигмы образования делает необходимым создание новой модели образования на основе совершенствования педагогических технологий в педагогических системах. В мировом и российском образовании в настоящее время проявляется тенденция к созданию интегрированных образовательных систем на основе сетевых информационных технологий.
Для реализации идей открытого образования нужны новые подходы, образовательные инновационные технологии. Особое место в этой системе отводят дистанционным, «виртуальным» формам обучения, самостоятельной и индивидуальной работе учащегося.
В современном образовании можно выделить две формы обучения: последовательное, строго определённое (линейное) обучение и нелинейное (непоследовательное) индивидуально-ориентированное обучение.
Наиболее интересным и перспективным является нелинейное, личностно-ориентированное обучение, которое стало доступным благодаря информационным и коммуникационным технологиям.
Нелинейные модели знаний, нелинейные средства и технологии обучения могут позволить значительно совершенствовать учебный процесс по курсам информатики и информационных технологий в условиях глобальной информатизации и коммуникации общества.
Следует уточнить, о каких нелинейных знаниях идёт речь. Принято различать декларативные знания, то есть знания о фактах, явлениях и закономерностях и процедурные знания, представляющие собой умение решать задачи. Процедурные знания возникают на основе декларативных исключительно путём интенсивной практики. Обладание ими отличает квалифицированных специалистов (экспертов) от новичков.
Компьютерные системы обучения декларативным знаниям появились достаточно давно и достигли высокого уровня совершенства благодаря современным технологиям гипертекста и мультимедиа. Существенно бoльшие трудности связаны с передачей второго вида знаний, так как для этого необходима среда, в которой можно научить решению задач, основываясь на процедурных знаниях эксперта. То есть должна быть построена модель процесса решения задач рассматриваемой предметной области. Создание подобных моделей для таких областей, как типовые задачи алгебры или геометрии, — не проблема, поскольку в данном случае эксперт-математик может явно сформулировать идеальную стратегию, следуя которой новичок придёт к корректному решению. Иначе обстоит дело со многими недостаточно определёнными областями знаний.
Данное обстоятельство привело к необходимости создания программных систем, основанных как на традиционных методах алгоритмической обработки данных, так и на методах создания и использования баз знаний — совокупности единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами и, возможно, неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются.
Компьютерные системы новой информационной технологии — системы поддержки принятия решений (СППР) — предназначены для оказания помощи пользователям (работникам управленческого персонала, аналитикам, лицам, ответственным за принятие решений на различных уровнях) в неструктурируемых или слабо структурируемых ситуациях выбора.
Такие системы выступают в роли помощника, который позволяет расширить способности человека, но не заменяет его мнение или систему предпочтений и предназначены для использования в ситуациях, когда процесс принятия решений ввиду необходимости учета субъективного мнения не может быть полностью формализован и реализован на ЭВМ.
Наиболее широкой сферой практического применения СППР являются планирование и прогнозирование для различных видов управленческой деятельности.
Таким образом, СППР можно определить как человеко-машинную информационную систему, используемую для поддержки действий в ситуациях выбора, когда невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему представления и реализации всего процесса оценки и выбора альтернатив.
В составе СППР, как правило, имеются база данных, средства общения с пользователем и широкий набор методов и моделей математического программирования, статистического анализа, теории игр, теории принятия решений, а также эвристических методов, обеспечивающих адаптивность системы и обучение.
Большинство СППР работает с числовыми данными, аналитическими моделями и решает проблемы, которые предварительно описываются на языке таких моделей. Однако СППР могут демонстрировать и некоторые интеллектуальные черты, если в их структуру включить базу знаний и использовать механизм логического вывода. В этом случае СППР становится способной работать в условиях неполноты исходной информации, использовать вероятностные выводы, вырабатывать суждения и объяснения, которые выдаются в качестве советов.
Целевая направленность СППР — помощь человеку в решении стоящей перед ним проблемы.
В течение последних 10-15 лет в рамках исследований по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление — экспертные системы (ЭС) или инженерия знаний — автоматизированные информационные системы, содержащие базы данных и базы знаний, способных осуществлять анализ и коррекцию данных независимо от санкций пользователя, анализировать и принимать решения как по запросу, так и независимо от запроса пользователя и выполнять ряд аналитически-классификационных задач исследования и разработка программ (устройств), использующих знания и процедуры вывода для решения задач, являющихся трудными для людей-экспертов.
Назначение экспертных систем заключается в решении достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Причем решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.
На протяжении последних двадцати лет специалисты в области интеллектуальных систем ведут активные исследовательские работы в области создания и использования экспертных систем, предназначенных для сферы образования. Появился новый класс экспертных систем — экспертные обучающие системы — наиболее перспективное направление совершенствования программных педагогических средств в сторону процедурность знаний.
Экспертная обучающая система (ЭОС) — это программа, реализующая ту или иную педагогическую цель на основе знаний эксперта в некоторой предметной области, осуществляя диагностику обучения и управления учением, а также демонстрируя поведение экспертов (специалистов-предметников, методистов, психологов). Экспертность ЭОС заключается в наличии в ней знаний по методике обучения, благодаря которым она помогает преподавателям обучать, а учащимся — учиться.
Вопросы построения и использования экспертных обучающих систем рассматривались в работах Адамович И.М., Черевик Д.В., Бабанина Л.Н., Брусиловского П.Л., Баловнева О.Т, Казеннова А.Ю., Берестовой В.И., Заволович О.В., Рыбиной Г.В., Хохловой Е.Д., Григорьева А В., Слабнова О.Л., Шипицина И.В., Гришина В.А., Мироновой И.Ю., Даниелян В.А., Скибневского В.К., Коновалова В.А., Шурыгина Ю.И., Лобанова Ю.И., Роберт И.В. Принципы построения систем диалога для ЭОС рассмотрены в работах Машбиц Е.И., Андриевской В.В., Комиссаровой Е.Ю., Голицыной И.Н., Гофен A.M., Левина Н.А., Корниловой Т.В., Тихомирова O.K., Петровой Н.А., Сухининой М.А., Федорова Б.И., Джалиашвили З.О. Подходы к построению архитектуры экспертных обучающих систем рассматривались Поповым Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д., Петрушиным В.А.
Однако большинство разработанных к настоящему времени систем используют достаточно ограниченные методы в организации диалога с обучаемым, а также неразвитые системы объяснения хода своей работы. Кроме того, следует констатировать, что появление нового поколения программных средств учебного назначения — экспертных обучающих систем — требует переосмысления наработанных положений в области использования программных педагогических средств в учебном процессе, систем в учебном процессе, не получили своего должного обоснования.
Архитектура экспертной обучающей системы включает в себя два основных компонента: базу знаний (хранилище единиц знаний) и программный инструмент доступа и обработки знаний, состоящий из механизмов вывода заключений (решения), приобретения знаний, объяснения получаемых результатов и интеллектуального интерфейса.
Обмен данными между обучаемым и ЭОС выполняет программа интеллектуального интерфейса, которая воспринимает сообщения обучаемого и преобразует их в форму представления базы знаний и, наоборот, переводит внутреннее представление результата обработки в формат обучаемого и выдает сообщение на требуемый носитель. Важнейшим требованием к организации диалога обучаемого с ЭОС является естественность, которая не означает буквально формулирование потребностей обучаемого предложениями естественного языка. Важно, чтобы последовательность решения задачи была гибкой, соответствовала представлениям обучаемого и велась в профессиональных терминах.
Наличие развитой системы объяснений (СО) чрезвычайно важно для ЭОС, работающих в области обучения. В процессе обучения такая ЭОС будет выполнять не только активную роль «учителя», но и роль справочника, помогающего обучаемому изучать внутренние процессы, происходящие в системе, с помощью моделирования прикладной области. Развитая СО состоит из двух компонент: активной, включающей в себя набор информационных сообщений, выдаваемых обучаемому в процессе работы, зависящих от конкретного пути решения задачи, полностью определяемых системой; пассивной (основной компоненты СО), ориентированной на инициализирующие действия обучаемого.
Активная компонента СО является развернутым комментарием, сопровождающем действия и результаты, полученные системой. Пассивная компонента СО — это качественно новый вид информационной поддержки, присущей только системам, основанным на знаниях. Эта компонента, помимо развитой системы HELP-ов, вызываемых обучаемым, имеет системы пояснений хода решения задачи. Система пояснений в существующих ЭОС реализуется различными способами. Она может представлять собой: набор информационных справок о состоянии системы; полное или частичное описание пройденного системой пути по дереву решений; список проверяемых гипотез (основания для их формирования и результаты их проверки); список целей, управляющих работой системы, и путей их достижения.
Важной особенностью развитой СО является использование в ней естественного языка общения с обучаемым. Широкое применение систем «меню» позволяет не только дифференцировать информацию, но и в развитых ЭОС судить об уровне подготовленности обучаемого, формируя его психологический портрет.
Однако обучаемого не всегда может интересовать полный вывод решения, содержащий множество ненужных деталей. В этом случае система должна уметь выбирать из цепочки только ключевые моменты с учетом их важности и уровня знаний обучаемого. Для этого в базе знаний необходимо поддерживать модель знаний и намерений обучаемого. Если же обучаемый продолжает не понимать полученный ответ, то система должна в диалоге на основе поддерживаемой модели проблемных знаний обучать его тем или иным фрагментам знаний, т.е. раскрывать более подробно отдельные понятия и зависимости, если даже эти детали непосредственно в выводе не использовались.
Основным принципом разработки и применения экспертных обучающих систем взят принцип конструктивного обучения с использованием самообучаемой и самообразовывающейся системы (Бабанин Л.И., Брусиловский П.Л.). Он реализует деятельностный подход к обучению субъекта, обучение происходит на основе самообразования и саморазвития экспертной обучающей системы и взаимного перекрестного влияния. Процесс создания ЭОС включает несколько этапов:
1. Идентификация и концептуализация предметной области: создание базы знаний, необходимой для освоения данной предметной областью (используется опыт экспертов для отбора информации); разработка «дерева сценариев» развития процесса обучения, оценка возможностей наступления различных сценариев; выбор наиболее возможного сценария за дерево цели; создание классификаторов; генерация подцелей; проверка целей на осуществимость; проверка независимости целей; оценка существенности целей.
2. Формализация базы знаний экспертной обучающей системы включает в себя: окончательное построение дерева целей обучения; разработку принципов принятия решения и управления процессом познания (основной принцип — ориентация на индивидуальный темп и возможности обучаемого); разработку классификации предметной области; разработку технологий оценки знаний, оценки эффективности процесса обучения (используются методы распознавания); определение оценки альтернативных решений;
3. Реализация базы знаний, разработка организационной структуры по обеспечению непрерывного процесса обучения и интерфейса программы; разработка примеров — иллюстраций к отдельным этапам обучения; разработка оформления программы.
4.Тестирование базы знаний;
5. Внедрение.
Основными отличительными моментами предложенной схемы являются: опора на возможности обучаемого; широкое использование экспертных методов и методов распознавания при создании базы знаний и управлением за ходом обучения; использование деятельностного подхода на различных этапах обучения и контроля знаний — обучаемый сам выступает в роли педагога, предлагаемые задания носят конструктивный характер, в ходе обучения внедрены поисковые элементы, требующие принятия решений в условиях неполной информации и частичной неопределенности, процесс обучения является рекурсивным, возможно углубление процесса обучения по той же схеме.
Источниками знаний для конкретных экспертных обучающих систем могут быть учебники, справочники, материалы конкретных исследований в проблемной области и т.п. Сами разработчики могут иметь теоретические знания и практический опыт в данной области. Но классическим источником знаний является эксперт — профессионал в данной предметной области. Таким образом, приобретение знаний требует учета человеческого фактора. Для успешного решения этой проблемы необходимы совместные усилия математиков, программистов, психологов.
Математическая модель эксперта раздельно учитывает его профессиональный опыт и теоретические знания применительно к конкретной предметной области и позволяет решать следующие задачи: определять относительную погрешность эксперта, идентифицировать предметные области, находящиеся в рабочей полосе компетентности эксперта; отбирать экспертов с заданным уровнем компетентности для решения конкретных задач, давать оценку экспертных знаний при занесении их в базу знаний экспертной системы
Для качественного решения задачи построения экспертных обучающих систем необходимо приобретение и комбинирование в единое целое знаний как минимум трех типов: об изучаемой предметной области (аналогично традиционной БЗ), о педагогических приемах и стратегиях обучения (область педагогики), о психологических особенностях личности, характеристиках мыслительной, познавательной деятельности (область психологии).
Процесс создания сценария будущей ЭОС преподавателем — процесс творческий и потому должен быть освобожден от рутинных операций для максимальной сосредоточенности на элементах и отношениях предметной области. Этот процесс представляет собой не что иное, как приобретение знаний у эксперта-преподавателя, являющегося дважды экспертом в профессиональной области и в области педагогики. В диссертации предложено использовать для организации процесса приобретения знаний методику репертуарных решеток, что позволяет выявить единую природу сложно структурированных знаний, используемых в ЭОС: предметные, методико-педагогические, психологические, учитывающие индивидуальность обучаемого. Предварительное ранжирование решетки преподавателем позволяет организовать обучение в соответствии со степенью важности очередной порции информации, связанной с текущим элементом. Возможность использования как заданных, так и выявленных элементов и конструктов позволяет управлять мотивацией познавательной деятельности.
Использование этого метода позволяет передавать студенту опыт профессиональной деятельности преподавателя. Этот личный опыт проявляется также и в поясняющей информации, которая легко структурируется и детализируется относительно конструктов преподавателя; она автоматически выявляется при помощи хорошо разработанных приемов. Индивидуализация обучения для каждого студента также уже заложена в самой сути метода и заключается в том, что каждый студент может исследовать предметную область в соответствии с той стратегией, которую он считает целесообразным применить. Система не навязывает ему своей стратегии и так преодолевается одно из «узких мест» современных адаптивных ППС.
Структура решетки определяет легкость реализации гибкой подсистемы объяснений, генерирующей ответы на запросы типа «почему?».
Главной целью реализации ЭОС является обучение и оценка текущего уровня знаний студента относительно уровня знаний преподавателя. Сравнение двух решеток (эталонной, отражающей представления преподавателя, и решетки, заполненной обучаемым в ходе диалога) позволяет оценить различия в представлениях преподавателя и обучаемого.
Использование статистических методов сравнения решеток предъявляет достаточно жесткие требования к организации диалога в ЭОС в силу необходимости выполнения определенных условий для проведения статистической обработки.
Диалоговое взаимодействие (диалог) представляет собой регламентированный обмен информацией между обучаемым и экспертной обучающей системой, осуществляемый в реальном масштабе времени и направленный на совместное решение конкретной задачи.
Обмен информацией между партнерами диалога осуществляется посредством передачи сообщений и управляющих сигналов. В состав сообщения входит информация разного рода: пояснения, предупреждения, обучения, указания. Связи между частями сообщения образуют его структуру, а отображение структуры и содержания на технические средства диалога задает формат сообщения.
Тип диалога характеризует структурные и лингвистические средства для оформления диалоговых обменов. Различают следующие типы диалога: абстрактный, конкретный, технической реализации. Форма диалога характеризует содержание диалогового разговора, описывает повторение одинаковых типов диалога и сочетание различных типов диалога в одном диалоговом обмене и разговоре. Основные формы диалога следующие: директивная, табличная, фразовая на ограниченно — естественном языке, объектно-ориентированная.
Структура диалога — связанная совокупность состояний диалога, достижимых при общении пользователя с диалоговой системой. Состояние диалога включает в себя три компоненты: используемую форму диалога; достигнутую в системе ситуацию, которая определяет совокупность функций, представляемых пользователю; предысторию диалога — последовательность диалоговых обменов, приведших в это состояние, и содержание областей данных.
Наиболее полное отражение структура диалога находит в сценарии диалога — детальном описании структуры и содержания диалога, достаточном для его реализации автоматическим путем.
Основными чертами реализации сценария являются: формальный аппарат, лежащий в основе описания сценария; способ описания сценария диалога; поддерживаемая форма и структура диалога; структура узла сценария диалога; возможность вложенного описания сценария, способ хранения и формат сценария; наличие средств сохранения и восстановления состояния диалога; наличие протокола состояния диалога и средств для возврата к предыдущим состояниям.
Простейший вид диалога на естественном языке предусматривает просмотр ключевых слов в качестве основы для выполнения операций. В небольших фрагментах естественного языка, таких, как вопрос или команда, в большинстве случаев имеется одно слово или же слово с несколькими модификаторами, которое является ключевым. Механизм просмотра ключевых слов основан на поиске частей предложения, содержащих нужное слово, и отбрасывании всего остального. При этом происходит выборка данных или табличное преобразование, либо возвращение выработанного заранее ответа.
Таким образом, для организации интеллектуального диалога в экспертных обучающих системах большое значение имеет разработка терминологического словаря, позволяющего, кроме того, организовывать поиск информации в гипертекстовой теоретической системе, сопряженной с ЭОС в единое программное педагогическое средство.
Отличиями экспертных систем от обычных компьютерных являются:
• экспертные системы манипулируют знаниями, тогда как любые другие системы — данными;
• экспертные системы, как правило, дают эффективные оптимальные решения и способны иногда ошибаться, но в отличие от традиционных компьютерных систем они имеют потенциальную способность учиться на своих ошибках.
Экспертные системы как инструмент в работе пользователей совершенствуют свои возможности решать трудные, неординарные задачи в ходе практической работы.
Наиболее уязвимы экспертные системы в распознавании границ своих возможностей и демонстрируют ненадежное функционирование вблизи границ их применимости. Дальнейший прогресс в области искусственного интеллекта со временем предложит способы выявления границ своих возможностей. Другим недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. Получение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний представляет собой сложный процесс, сопряженный с значительными затратами времени и средств. Проектирование экспертных систем также имеет определенные трудности и ограничения, которые влияют на их разработку.
Зарубежный опыт показывает, что экспертные системы разрабатываются в основном в университетах, научно-исследовательских центрах и коммерческих организациях, в том числе и для финансовой индустрии. В сфере финансового обслуживания эти системы помогают страховым компаниям анализировать и оценивать коммерческий риск, устанавливать размеры ссуд при кредитовании организаций, составлять сметы проектов и т.д.
Область применения экспертных систем расширяется. Кроме охвата различных областей деятельности, одним из наиболее важных последствий разработки экспертных систем является модификация знаний. По мере того как разработчики будут строить большие, сложные базы знаний, появляется рынок знаний, независимых от компьютерных систем. Появятся средства обучения для изучающих определенную прикладную область. Коммерческим продуктом станут метазнания, т.е. знания об оптимальных стратегиях и процедурах использования предметных знаний. Развитие экспертных систем в интеллектуальные состоит в слиянии концепций оборудования, средств их создания (языков) и самих экспертных систем. Объединение интеллектуальных систем особенно эффективно в сложных инфраструктурах. Интеллектуальные системы уже разрабатываются и внедряются за рубежом для коммерческого использования.
Искусственная компетентность экспертных систем не заменяет полностью человека. Эксперт-человек способен реорганизовать информацию и знания и использовать их для синтеза новых знаний. В области творческой деятельности люди обладают большими способностями и возможностями по сравнению с самыми умными системами. Эксперты справляются с неожиданными поворотами событий и, используя новые подходы, способны проводить аналогии из других предметных областей. Эксперты адаптируют к изменяющимся условиям и приспосабливают свои стратегии к новым обстоятельствам в более широком диапазоне проблем и задач. Экспертные системы менее приспособлены к обучению на уровне новых концепций и новых правил. Они оказываются не столь эффективны и мало пригодны в тех случаях, когда надо учитывать всю сложность реальных задач.
Эксперты могут непосредственно воспринимать весь комплекс входной информации: символьной, визуальной, графической, текстовой, звуковой, осязательной, обонятельной. У экспертной системы есть только символы, с помощью которых представлены базы знаний, воплощающие те или иные концепции. Преобразование сенсорной информации в символьную сопровождается потерей части информации.
Но главное, что огромный объем знаний, которым обладают эксперты-специалисты (профессиональные знания и знания о мире и действующих в нем законах), не удается пока встроить в интеллектуальную систему, тем более столь специализированную, какой является любая экспертная система.
Целевая направленность ЭС — полная замена человека при решении проблемных задач.
Подводя черту под изложенным в статье, хочется заметить, что дальнейшее развитие двух типов информационных программных систем — ЭС (ЭОС) и СППР — непосредственно связано с интеграцией и взаимообогащением методов их реализации. Появление возможности обработки процедурных знаний в гибридных ЭС и, с другой стороны, введение базы знаний в СППР указали путь сближения и возможность создания различных обучающих систем, в том числе — дистанционных, позволяющих использовать различные типы знаний при решении тех или иных задач, объединять на общей концептуальной основе подходы, характерные для исследований в области принятия решений, оптимального управления, извлечения и представления знаний, компьютерной логики, естественного и языкового общения.

Дата добавления: 2014-01-15