СПЕЦИАЛИЗИРОВАННАЯ МУЛЬТИАГЕНТНАЯ SMART-СИСТЕМА ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ ЛЮДЕЙ С ОГРАНИЧЕННЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ ЗРЕНИЯ 2017 Институт информационных и вычислительных технологий КН МОН РК

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ Необходимо разработать мультиагентную Smart-систему дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения на основе платформы JADE (Java Agent Development Framework), с целью получения качественного инженерного образования в лабораториях коллективного пользования на современном оборудовании. 2

ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ построить структурную схему мультиагентной smart-системы ДО ЛОВЗ; создать и определить функции агентов для построения мультиагентной Smart-системы ДО ЛОВЗ в JADE. 3

ДИСТАНЦИОННОЕ ОБРАЗОВАНИЕ 4 1 поколение. В 1840 году Исаак Питман (Isaac Pitman) посредством почтовых отправлений начал обучать стенографии студентов в Объединенном Королевстве, став, таким образом, родоначальником первого дистанционного образовательного курса. 2 поколение. Когда изобрели радио, у студентов появилась возможность слушать лекции по радиоканалам точно так же, как они могли бы слушать их в аудитории. Первым вузом, реализующим радио-почтовое обучение стал Государственный университет Пенсильвании. 3 поколение. Третье поколение дистанционного обучения – это то, что мы имеем сейчас. Его принято называть E-Learning – электронное обучение, по аналогии с E-Business или . Три поколения развития ДО:

ОСОБЕННОСТИ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМ Автономность – агенты могут самостоятельно планировать собственное поведение для выполнения роли и/или для достижения своих целей, осуществляя самоконтроль над своими действиями и внутренним состоянием. Децентрализация – агенты рамках автономного поведения наделяются полномочиями принимать решения, а не только действовать по чьим-то командам. Взаимодействие – поведение агентов предполагает обмен информацией, координацию действий, согласование решений, и т.п. Открытость – возможность открытого изменения и расширения существующих агентов. 5

МУЛЬТИАГЕНТНАЯ ПЛАТФОРМА JADE При работе с мультиагентной платформой JADE используется стандартные агенты Dummy Agent и Sniffer Agent. Главный контейнер содержит систему управления агентом AMS (Agent Management System) и директорию посредника Directory Facilitator (DF) агента. Директория DF предоставляет дополнительные услуги желтых страниц (реестр услуг агентов, зарегистрированных в AMS). Агенты в платформе могут общаться, независимо от того, находятся ли они в том же контейнере (например, A2 и A3) или же в различных платформах (например, A1 и А5). 6

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА МУЛЬТИАГЕНТНОЙ SMART-СИСТЕМЫ ДО ЛОВЗ 7

8 Контейнер Агент контейнер 11. менеджер агент контейнер 2 1. персональный агент 2. когнитивный агент 3. интеллектуальный агент контейнер 3 1. статистический агент 2. онтологический агент контейнер 4 1. агент помощник 2. агент здоровья контейнер 51. агент ЛКП 2. государственный агент ТАБЛИЦА КОНТЕЙНЕРОВ

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ПЕРСОНАЛЬНОГО АГЕНТА Персональный агент регистрирует персональные данные, собирает индивидуальные характеристики (признаки) ЛОВЗ и выбирает траекторию обучения ЛОВЗ с учетом дефектов зрения и подбирает нужный учебный материал. 9

АЛГОРИТМ РАБОТЫ ПЕРСОНАЛЬНОГО АГЕНТА Шаг 1. Регистрация либо авторизация пользователя в smart-системе ДО ЛОВЗ. Шаг 2. При авторизации загрузка личного профиля с траекторией обучения ЛОВЗ. Шаг 3. При авторизации загрузка интерфейса подачи информации, адаптированный под особенности восприятия зрения (гиперметропии, миопии, астигматизма) ЛОВЗ. Шаг 4. При регистрации загрузка данных для анкетирования ЛОВЗ с целью определения индивидуальных характеристик ЛОВЗ (особенностей психофизиологического восприятия и осознания информации в зависимости от дефектов зрения). Шаг 5. При регистрации активация контейнера 3, состоящего из когнитивного и онтологического агентов, вызов когнитивного агента для обработки результатов анкетирования. Шаг 6. При регистрации выбор траектории обучения, а также интерфейса, адаптированного под особенности восприятия зрения (гиперметропии, миопии, астигматизма) ЛОВЗ. Шаг 7. Регистрация агента и передача информации в контейнере 2. Шаг 8. Функционирование в программной среде и загрузка обработанной информации (данные о результатах регистрации либо авторизации ЛОВЗ) в базу данных и базу знаний. 10

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА МЕНЕДЖЕР АГЕНТА Менеджер агент следит за потоками сообщения от других агентов, чтобы осуществлять правильную взаимосвязь между ними. 11

АЛГОРИТМ РАБОТЫ МЕНЕДЖЕР АГЕНТА Шаг 1. Установление связи с другими агентами, находящимися в активном состоянии. Шаг 2. Асинхронная переда сообщений от других агентов к менеджер агенту. Шаг 3. Организация режима подачи информации в зависимости от типа агента. Шаг 4. Распределение вычислительных ресурсов для агентов в зависимости от требуемой операции. Шаг 5. Регистрация и передача данных в контейнер 1. Шаг 6. Функционирование в программной среде и загрузка полученной информации в базу данных и базу знаний. 12

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА СТАТИСТИЧЕСКОГО АГЕНТА Статистический агент учитывает динамику ДО пользователей, производит запись логов событий, системных ошибок и осуществляет выделение информативных признаков ЛОВЗ на основе факторного анализа. 13

АЛГОРИТМ РАБОТЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АГЕНТА Шаг 1. Обработка многомерных данных в реальном времени. Шаг 2. При выделении информативных признаков ЛОВЗ осуществляется факторный анализ данных ЛОВЗ с использованием программного обеспечения SPSS. Шаг 3. Сбор статистической информации о просмотренных материалах обучения ЛОВЗ за определённый промежуток времени. Шаг 4. Сбор сведений о различных системных ошибках smart-смарт системы ДО возникших в течении работы ЛОВЗ с системой. Шаг 5. Регистрация и передача информации в контейнер 3. Шаг 6. Функционирование в программной среде и загрузка полученной информации в базу данных и базу знаний. 14

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АГЕНТА Интеллектуальный агент определяет уровень обучения на основе нечеткой логики и прогнозирует результаты обучения ЛОВЗ с помощью нейро-нечеткой сети. 15

АЛГОРИТМ РАБОТЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АГЕНТА Шаг 1. Определение уровня знаний ЛОВЗ. Шаг 2. Загрузка тестирования по выбранному предмету обучения и соответствующему профилю обучения ЛОВЗ. Шаг 3. Проверка тестирования с учителем или без учителя. Шаг 4. Обработка полученных результатов. Шаг 5. Прогнозирование результатов обучения ЛОВЗ на основе нейро-нечеткой логики. Шаг 6. Выдача ЛОВЗ сертификата о прохождении курса либо перенаправление его на повторное обучение. Шаг 7. Регистрация агента и передача информации в контейнере 2. Шаг 8. Функционирование в программной среде и загрузка полученной информации в базу данных и базу знаний. 16

СТРУКТУРНАЯ СХЕМА АГЕНТА ПОМОЩНИКА Агент помощник посредством подсказок и уведомления помогает ЛОВЗ в выборе материалов обучения. 17

АЛГОРИТМ РАБОТЫ АГЕНТА ПОМОЩНИКА Шаг 1. Формирование подсказок в зависимости от страницы обучения ЛОВЗ. Шаг 2. Определения текущей страницы, на котором в данный момент времени ЛОВЗ проходит обучение. Шаг 3. Выдача подсказок в случаи, когда ЛОВЗ запрашивает справочный материал и нуждается в помощи. Шаг 4. Регистрация и передача данных в контейнер 4. Шаг 5. Функционирование в программной среде и загрузка информации в базу данных и базу знаний. 18

ЗАКЛЮЧЕНИЕ Таким образом, достоинством Smart-системы ДО для ЛОВЗ на основе многофункциональных агентов является: комплексный подход на основе использования различных интеллектуальных, когнитивных и статистических методов; многофункциональность, устойчивость к системным ошибкам и высокая самоорганизованность компонентов (агентов) МАС, созданных c помощью современной мультиагентной платформы JADE, которая имеет гибкие инструменты для создания подобных систем; оптимизация и улучшение производительности работы Smart-системы ДО ЛОВЗ. 19

ПУБЛИКАЦИИ Samigulina G. A., Nyussupov A.T., Shayakhmetova A. S. Multi-agent Smart-system of distance learning for people with vision disabilities // Proceedings of the IV International conference on Smart Education and E-learning. – Portugal, Algarve: Springer, – P (Thomson Reuters). 2. Samigulina G.A., Shayakhmetova A.S., Nyussupov A. Innovative intelligent technology of distance learning for visually impaired people, J. Open Engineering, (Thomson Reuters). 3. Самигулина Г.А., Нюсупов А.Т. Обзор интеллектуальных систем для дистанционного образования, построенных на основе мультагентного подхода // Проблемы информатики. – Новосибирск, – С Самигулина Г.А., Нюсупов А.Т. Интеллектуальная система дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения на основе мультиагентной платформы JADE // Труды VIII Школы-конференции «Информатика в образовании». – Воронеж: Воронежский государственный университет, 9-10 февраля Самигулина Г.А., Нюсупов А.Т., Шаяхметова А.С. Разработка программного обеспечения интеллектуальной системы дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения на основе мультиагентного подхода // Труды Всероссийской научно-практической конференция «Информационно-телекоммуникационные системы и технологии». – Кемерово, Самигулина Г.А., Нюсупов А.Т., Шаяхметова А.С. Көру мүмкіндігі шектеулі жандарм үшін қашықтықтан оқытудың мультиагенттік жүйесін құру // Новости науки Казахстана. – Нюсупов А.Т., Шаяхметова А.С. JADE платформа сын қолданып көру мүмкіндігі шектеулі жандармды қашықтықтан оқытудың мультиагенттік жүйесін құру // Вестник Жезказганского университета им. О. А. Байконурова, Самигулина Г. А., Нюсупов А.Т., Шаяхметова А.С. Специализированная мультиагентная Smart-система дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения // Труды научн. конф. ИИВТ МОН РК «Современные проблемы информатики и вычислительных технологий». – Алматы: ИИиВТ, Samigulina G., Shayakhmetova A., Nyussupov A. OWL model of multi-agent Smart-system of distance learning for people with vision disabilities // Труды междунар. мультиконференции IEEE SIBIRCON 2017 и XIII междунар. азиатской школы- семинар «Проблемы оптимизации сложных систем». – Новосибирск, (Scopus).

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ! 21