|
|
Скачати 0.51 Mb.
|
|
Титенко С.В. Освітні Інтернет-системи та моделювання знань // Лабораторія СЕТ. Київ - 2006. http://www.setlab.net/?view=AIED_Overview Освітні Інтернет-системи та моделювання знаньТитенко С.В. Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут» www.setlab.net Лабораторія СЕТ – Науково-технічна лабораторія новітніх інформаційних технологій Зміст
ВступДистанційне навчання покликане забезпечити досягнення сучасних вимог до навчального процесу, втілити принципи відкритості навчання та навчання через все життя. Сучасні освітні тенденції вимагають великої гнучкості та динамічності в організації навчального процесу. Розвиток економіки і галузей народного господарства створює потребу в професійних кадрах нових спеціальностей. Навіть класичні спеціальності вимагають модернізації процесу навчання в умовах стрімкого розвитку науки і техніки. Таким чином виникає потреба в створенні систем навчання нового покоління, характерними рисами яких стане: орієнтація на індивідуальні особливості учня; гнучкість; відкритість для модифікації і розширення; простота підготовки вихідного матеріалу. Сьогодні провідні науковці в області дистанційної освіти зосереджені на застосуванні усієї міці сучасних високих технологій для інтелектуалізації систем дистанційного навчання. Разом із поширенням досягнень в області штучного інтелекту, підсилюються намагання науковців використовувати вже розроблені технології ШІ, а також винаходити нові спеціально для області освіти. Застосування інтелектуальних розробок для навчання і викладання набуває свого власного дослідницького напрямку із відповідними специфічними для цієї області проблемами. Як результат, виникають нові наукові напрямки на стику різних наук (педагогіки, штучного інтелекту, комп’ютерних наук, психології та ін.): штучний інтелект в освіті (IJAIED), семантичний Веб-простір у Е-навчанні (SW-EL) тощо. Створюються наукові співтовариства, що займаються дослідженням освітніх процесів і застосуванням технологій ШІ для створення комп’ютерних систем навчання. (IJAIED, SW-EL, IFETS, МФ «ОТО») Класично дослідження ШІ намагаються пояснити і зрозуміти людський розум, щоб змоделювати його роботу на комп’ютері для вирішення задач у певній предметній області, натомість штучний інтелект у навчанні людини робить ще більший виклик дослідникам ШІ, тому що ставить так би мовити подвійну вимогу інтелектуальній системі – по-перше «розумітися» у предметній області і по-друге «розумітися» на навчанні людини. Херберт А. Сімон зазначає: «Якщо ми зрозуміємо людський розум, ми почнемо розуміти, що ми можемо зробити із освітньою технологією» (Herbert A. Simon 1997). Таким чином проблема моделювання людських міркувань підсилюється ще складнішою проблемою навчання людини. Як зазначається у (Shapiro, Stuart C. 1992), ШІ і когнітивна наука повинні займатися усією сукупністю процесів пов’язаних із навчанням, що повинно включати моделювання роботи учителів і суб’єктів навчання, пояснення вивчення і навчання як складової людської системи обробки інформації. Сюди ж слід віднести основне завдання освіти – передачу знань. Цей процес і є центром нашої особливої уваги. Особливого значення набуває тут технологія ШІ подання знань. У зв’язку з цим варто зазначити слова Рамеш Джайн, що підкреслюють значущість природної мови для процесу репрезентації знань: «Мова є мовою подання знань» (Ramesh Jain). Дійсно, не зважаючи на досягнення в області подання знань, очевидним залишається той факт, що людська мова володіє неперевершеною виразністю у передачі знань. То ж супутньою проблемою є завдання знайти такі методики і підходи, які разом із використанням обчислювальних структур даних, зрозумілих комп’ютеру, дадуть можливість не втратити природну силу людської мови для маніпулювання знаннями під час автоматизованого освітнього процесу. Концепція стиснення або формалізації навчальної інформації спирається на провідні теоретичні положення молодої спеціальної галузі інформаційної технології, яка дуже бурхливо розвивається – інженерії знань. Вона спрямована на дослідження проблем набуття, подання та практичного використання знань. В епоху інформаційної насиченості проблеми компонування знання та мобільного його використання набувають колосальної значимості. З цією метою створюються всілякі типи моделей подання знань у стислому, компактному, зручному для використання вигляді (логічні моделі, семантичні мережі, продукційні моделі й ін.). Поряд із цим ефективні способи стиснення навчальної інформації містяться у відомих психолого-педагогічних теоріях змістовного узагальнення, укрупнення дидактичних одиниць, формування системності знань (Дахин А.Н. 1999). Навчальні комп’ютерні системи мають містити автоматизовану функцію контролю знань та аналізу результатів навчання. Такий підхід зокрема дасть можливість індивідуалізувати процес навчання, примноживши його ефективність. У той час, як багато досліджень в області комп’ютерного контролю знань зосереджені на питаннях валідності і надійності тестів, справедливо відшліфовуючи техніку контролю знань (Аванесов В.С. 1998), питання формування самого банку завдань в більшості випадків залишається виключно прерогативою викладача, що працює з курсом, без пропозицій автоматизації даного процесу. Дійсно намагання автоматизації формування завдань для тесту наштовхується на область штучного інтелекту і питання формалізації знань для подальшого їх використання при складанні контрольних завдань для тесту. Тож постає завдання створення моделі падання знань, на основі якої стане можливою побудова сучасної навчальної системи з широкими можливостями щодо контролю і оцінки знань студентів, широкої адаптивності до потреб учня. Перша частина роботи дає огляд і точку зору на освітні системи в перспективі їх історичного і технологічного розвитку. Огляд ґрунтується на роботах Петра Брусиловського (Brusilovsky P., Peylo C. 2003; Brusilovsky P. 1996; Brusilovsky P. 1999.) і Кристофа Пейло (Brusilovsky P., Peylo C. 2003). |
|
Адаптивні і інтелектуальні освітні системи на основі Інтернет Число зацікавлених у AIWBES, що сповіщалося на ранніх стадіях їх розвитку під час цих конференцій, з тих пір досягло рівня зрілості.... |
ЕКСПЕРТНІ ТА НАВЧАЛЬНІ СИСТЕМИ По суті експертні системи є комп’ютерними програмами, що моделюють дії людини-експерта в вузькій предметній галузі на ґрунті накопичених... |
|
«Електронні послуги у сфері купівлі продажу (Інтернет-аукціони, Інтернет-магазини)» Мета роботи: ознайомитись та описати роботу Інтернет-аукціонів та Інтернет-магазинів |
Лабораторна робота №4 СИНТЕЗ БЕЗПОШУКОВОЇ АДАПТИВНОЇ САК ДРУГОГО... Засвоїти методику використання обчислювальної техніки для моделювання динамічних режимів системи керування |
|
Принципи комп’ютерного проектування та моделювання РЕС Вміти виконувати основні технологічні операції проектування та моделювання. Розуміти роль проектування та моделювання в електронній... |
Освітні округи як чинники модернізації управління освітою регіону Управління розвитком освітніх округів у контексті підвищення якості регіональної системи освіти |
|
МОДЕЛЮВАННЯ СТАНУ ФІНАНСОВОЇ БЕЗПЕКИ СУБ’ЄКТІВ ІЄРАРХІЧНОЇ СИСТЕМИ... Та методів математичного та динамічного програмування надають можливість оцінити ступінь захисту пріоритетних фінансових інтересів... |
Глобальна мережа Інтернет. Ідентифікація комп’ютерів у мережі. Протоколи... Сторії розвитку Інтернет, принципи ідентифікації комп’ютерів в мережі та основні протоколи мережі, розглянути основні послуги глобальної... |
|
Глобальна мережа Інтернет. Ідентифікація комп’ютерів у мережі. Протоколи... Сторії розвитку Інтернет, принципи ідентифікації комп’ютерів в мережі та основні протоколи мережі, розглянути основні послуги глобальної... |
План лекції Методи кореляційно-регресійного аналізу. Методи математичного... Ключові слова: модель, моделювання, кореляційний аналіз, регресійний аналіз, методи лінійного і динамічного програмування, прямий... |