Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ. Отличия систем искусственного интеллекта от обычных программных систем ХарактеристикаПрограммирование в системах.
Advertisements

Структура и этапы создания экспертных систем. Экспертные системы (ЭС) – это сложные программные комплексы, аккумулирую- щие знания специалистов в конкретных.
СИСТЕМА ОЦЕНКИ ПЛАНИРУЕМЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ОСВОЕНИЯ ПРОГРАММЫ НАЧАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Система оценки достижения планируемых результатов освоения основной образовательной.
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ Экспертными системами называют сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и.
«Поисковое исследование условий перехода на компетентностную модель подготовки студента с учетом анализа соответствующих современной государственной политике.
Экспертная система компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться.
Афанасьева Е.Н. Межкафедральный семинар «Принципы и методы организации управляемой самостоятельной работы студентов»
Теория систем и системный анализ Тема3 «Системный анализ: сущность, принципы, последовательность »
Методика организации тестового контроля знаний учащихся на уроках информатики.
Учебный курс «ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ» Кафедра СОИУ (ИУ-5) Филиппович Андрей Юрьевич к.т.н., доцент МГТУ им. Н.Э.Баумана уч. секретарь УМС «ИТ в образовании»
г. Андреев Илья Александрович, преподаватель-методист Роль и значение технологических инноваций фирмы «1С» для развития научных школ.
Системный анализ процессов химической технологии Лекция 3 Преподаватель:профессор ИВАНЧИНА ЭМИЛИЯ ДМИТРИЕВНА РЕАЛИЗАЦИЯ СТРАТЕГИИ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА В.
РАЗРАБОТКА МОДУЛЯ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГРАММЫ AUTOCAD Министерство образования и науки Российской Федерации ФГАОУ ВПО «Северо-Восточный.
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ СТАВРОПОЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ.
Учитель математики МОУ СОШ 16 Погорелова В. Н.. 2 Под понятием «компетентностный подход» имеют в виду направленность процесса обучения на формирование.
Федеральный государственный стандарт начального образования (ФГОС) Курс имеет системообразующий характер, составляет базу начального образования; Главная.
АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РФ ФГОУ ВПО СИБИРСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Институт экономики, управления и природопользования направление «МЕНЕДЖМЕНТ» ПРЕЗЕНТАЦИЯ.
Инновационные оценочные средства в условиях компетентностного подхода.
Преподаватель И. Н. Явтушенко «Белоярский политехнический колледж» Педагогический проект.
Содержание и структура модуля «Технологии проектирования профессионально ориентированного обучения в медицинском вузе» Лопанова Елена Валентиновна, Омская.
Транксрипт:

Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы д.т.н., профессор Рыбина Г.В. Для контактов: тел. (495) , , Россия, Москва, Каширское шоссе, 31 ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования МОСКОВСКИЙ ИНЖЕНЕРНО-ФИЗИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ) Кафедра «Кибернетика»

Введение Важнейшими особенностями современных компьютерных технологий обучения являются процессы индивидуализации, интеллектуализации и веб-ориентации традиционных обучающих систем, программ и технологий, что в значительной степени определяется практическим использованием при их разработке методов и средств искусственного интеллекта (ИИ), в частности, экспертных систем (ЭС) и интегрированных экспертных систем (ИЭС), а также успехами бурно прогрессирующей технологии обучения через веб.

Классификация интеллектуальных систем компьютерного обучения

Эволюция парадигм разработки интеллектуальных обучающих систем (с позиций искусственного интеллекта)

Цели моделирования знаний об обучаемом Реализуется на основе задачи диагностики знаний и умений обучаемого Используется для сравнения с текущей поведенческой моделью обучаемого (включает также требования к личностным качествам будущих специалистов) Определяет набор видов деятельности, которые должен осуществлять обучаемый в будущем (т.е. способность применять знания, умения и личностные качества в профессиональной сфере)

Классификация моделей обучаемого (В.А. Петрушин)

Особенности задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем Задачно-ориентированная методология построения ИЭС и поддерживающий ее инструментарий нового поколения – программный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ позволяют осуществлять разработку и сопровождение широкого класса ИЭС, в том числе обучающих ИЭС, обладающих развитыми интеллектуальными средствами обучения, мониторинга и тестирования обучаемых, что предполагает: построение модели обучаемого (с учетом личностного психологического портрета) и эталонной модели курса (в отдельных случаях развиваемой до модели учителя); построение адаптивной модели обучения, сущность которой заключается в динамической модификации стратегии обучения в соответствии с текущей моделью обучаемого и последующей генерации совокупности обучающих воздействий, наиболее эффективных на данном этапе обучения, в том числе с учетом психологического портрета личности обучаемого; контроль деятельности обучаемого и генерация управляющих решений для соответствующей корректировки действий обучаемого с целью достижения им поставленных целей обучения; построение модели проблемной области и модели объяснения для оценки логики принятия решений, результатов вычислений, объяснение (при необходимости) неправильной альтернативы или этапа решения задачи.

Модель обучаемого Модель обучаемого включает в себя следующие компоненты: –общая информация об обучаемом; –психологический портрет личности обучаемого; –совокупность выявленных в процессе тестирования начальных, текущих и заключительных знаний и умений обучаемого; –алгоритмы определения знаний и умений обучаемого; –алгоритмы формирования психологического портрета личности обучаемого.

Модель обучения Модель обучения включает в себя следующие компоненты: –совокупность моделей обучаемого; –совокупность стратегий обучения, представляющих собой упорядоченные подмножества множества обучающих воздействий для той или иной модели обучаемого; –множество обучающих воздействий; –функции (алгоритмы) генерации стратегий обучения в зависимости от модели обучаемого.

Некоторые функциональные возможности инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ третьего поколения Интервьюирование эксперта Окно планировщика Построение модели архитектуры проектируемой ИЭС Построение модели архитектуры проектируемой ИЭС Конфигурирование компонентов прототипа ИЭС Конфигурирование компонентов прототипа ИЭС

Архитектура подсистемы поддержки построения обучающих ИЭС, входящей в состав комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ

Этапы построения и функционирования обучающих ИЭС 1. Предварительный этап, реализуемый при поддержке компонентов интеллектуальной среды комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ (АСТП, построение БЗ на основе КМПЗ, построение модели диалога на ЯОСД, [проектирование БД], конфигурирование и др.) 2. Этап детального проектирования компонентов обучающей ИЭС (режим DesignTime для преподавателей-предметников) 2.1. Построение компонентов эталонной модели курса/дисциплины (выделение элементов курса/дисциплины, подготовка контрольных вопросов с коэффициентами сложности и т.д.); 2.2. Построение компонентов модели обучаемого (выбор алгоритма оценивания уровня знаний, компоновка набора тестов для выявления личностных характеристик и т.д.) 2.3. Построение компонентов модели обучения (конкретизация и построение обучающих воздействий) 3. Этап функционирования разработанной обучающей ИЭС (режим RunTime для обучаемых) 3.1. Формирование моделей обучаемых (построение психологического портрета личности, выявление уровня знаний и умений путем проведения контрольных тестирований и т.д.) 3.2. Построение индивидуальных планов (стратегий) обучения для обучаемых Реализация текущего плана (совокупности обучающих воздействий) для конкретного обучаемого с последующим контролем знаний и умений.

Автоматизированное построение модели проблемной области Построение модели проблемной области проводится на основе приобретения знаний из трех источников знаний (эксперты, проблемно-ориентированные ЕЯ-тексты, специализированные БД) с использованием комбинированного метода приобретения знаний, предусматривающего: прямое извлечение экспертных знаний путем компьютерного интервьюирования экспертов (с использованием подхода «ориентация на модель решения типовой задачи»); интеграцию методов компьютерного интервьюирования экспертов с методами обработки ЕЯ-текстов и технологией извлечения знаний из БД (включая извлечение, представление и обработку знаний, содержащих отдельные виды НЕ-факторов знаний); структурирование информации в виде поля знаний с последующей верификацией и конвертацией в форматы различных ЯПЗ продукционного типа.

Пример работы КМПЗ (извлечение, неточных и нечетких знаний) Пример работы КМПЗ (извлечение неопределенных, неточных и нечетких знаний)

Фрагмент базы знаний в терминах ЯПЗ комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ (прототип обучающей ИЭС для поддержки курса «Введение в интеллектуальные системы» ) Редактирование базы знаний ПРАВИЛО ПРАВИЛО31 ЕСЛИ ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ1="простые" УВЕРЕННОСТЬ [80;100] ТОЧНОСТЬ 0& ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ2="имеется небольшое число отношений на понятиях" УВЕРЕННОСТЬ [50;100] ТОЧНОСТЬ 0& ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ3="индуктивный" УВЕРЕННОСТЬ [50;100] ТОЧНОСТЬ 0 ТО ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ6="Целесообразно использовать индуктивные модели представления знаний" УВЕРЕННОСТЬ [80;100] ТОЧНОСТЬ 0 КОММЕНТАРИЙ Формализм Если понятия являются простыми, имеется небольшое число отношений на понятиях и способ рассуждения – индуктивный, то целесообразно использовать индуктивные модели представления знаний

Пример построения модели диалога (прототип обучающей ИЭС для поддержки курса «Введение в интеллектуальные системы» ) Фрагмент модели сценария диалога на языке описания сценариев диалога Фрагмент модели сценария диалога на языке описания сценариев диалога Редактор сценариев диалога Редактор сценариев диалога

Режим DesignTime для преподавателей-предметников Принципы построения эталонной модели курса Ранжирование тем в соответствии с признаками Для определения типа связи, существующей между двумя темами T i и T j (слабая, средняя, сильная), вычисляется мера различия этих двух тем по всем имеющимся признакам П k. Мера различия между темами вычисляется согласно формуле евклидова расстояния :, где - где ранги тем Ti, Tj относительно признака Пk. П1 - Исторический обзор, П2 - Основные понятия и определения, П3 - Фундаментальные аспекты

Фрагмент структуры компетенций по курсу «Введение в интеллектуальные системы» ПК 1 ПК 2 ПК 11 ПК 12 ПК 13 ПК 14 ПК 15 ПК 21 ПК 22 ПК 23ПК 24 Профессиональны е компетенции (ПК) ПК 16 ИК СЛК Универсальные компетенции ОНК … … ОбозначениеПолное названиеОбозначениеПолное название ПК 1 Фундаментальные знания и умения в области разработки интеллектуальных систем ПК 16Знать современные методы моделирования и уметь применять их для интеллектуальных систем (имитационное, эволюционное, нейросетевое, нечеткое и др.) ПК 2Технологические знания и умения в области разработки интеллектуальных систем …… ПК 11Знать и уметь использовать методы системного анализа для оценки применимости/неприменимости технологии интеллектуальных систем ПК 21Знать основные архитектуры статических, динамических, интегрированных и гибридных интеллектуальных систем и уметь их проектировать и разрабатывать ПК 12Знать и уметь выбрать модели представления знаний для построения конкретных интеллектуальных систем ПК 22Знать способы построения баз знаний для различных проблемных/предметных областей ПК 13Владеть навыками моделирования рассуждений и построения современных решателей (средств вывода) для интеллектуальных систем ПК 23Знать состав и структуру основных инструментальных средств и уметь обоснованно выбирать и применять их при реализации различных интеллектуальных систем ПК 14Знать основные типы НФ-задач и уметь строить модели и методы решения НФ-задач различных типов ПК 24Владеть базовыми методами проектирования, разработки, тестирования и сопровождения конкретных классов интеллектуальных систем ПК 15Знать методы получения знаний из различных источников знаний (эксперты, ЕЯ-тексты, БД) и уметь применять их на практике ……

Режим DesignTime для преподавателей-предметников Некоторые средства комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для построения обучающих ИЭС (базовая версия) Построение компонентов эталонной модели курса Построение компонентов модели обучения

Режим DesignTime для преподавателей-предметников Примеры некоторых средств веб-версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для построения обучающих веб-ИЭС Построение компонентов модели обучения Построение компонентов эталонной модели курса

Режим DesignTime для преподавателей-предметников Алгоритм оценивания уровня знаний обучаемого, основанный на сбалансированной оценке Т.Робертса Под сбалансированностью в данном случае понимается независимость математического ожидания оценки от числа правильных и неправильных ответов, полученных на этот вопрос случайным образом., где Ri – оценка за вопрос qi; Сi – коэффициент сложности вопроса qi; – подмножество вопросов, относящихся к теме Tj; Q; Rj – итоговая оценка. Q={qi} – множество всех вопросов, I =1 n. T={Tj} – множество всех тем, j =1 m. R={Rj} – множество всех оценок за темы, j =1 m. Поскольку в применяемом методе оценивания в контрольных тестах используются вопросы qi из разных тем, то сначала выбирается подмножество вопросов множества Q, относящихся к конкретной теме Tj, а соответствующая итоговая оценка Rj складывается из оценок по каждому вопросу Ri, взвешенному коэффициентом сложности Сi, с последующим отображением на отрезок [0,1].

Психологический портрет личности обучаемого В качестве рабочего определения используется термин «психологический портрет личности» (Грицанов А.А., Абушенко В.А., Евелькин Г.М. Социология. Энциклопедия. Минск: Книжный дом, 2003 ), т.е.: «Совокупность личностных характеристик, таких как темперамент, способности, направленность, характер, интеллектуальность, эмоциональность, волевые качества; настойчивость в достижении цели, общительность, самооценка, уровень самоконтроля и др.»

Название личностной характеристики и ее дальнейшее обозначение Принимаемое значение Способы выявления личностной характеристики 1Возбудимость 1.Возбудимость 2.Устойчивость *Опросник «Исследование психологической структуры темперамента» (Б. Н. Смирнов) 2Активность 1.Активность 2.Пассивность 3Ригидность 1.Ригидность 2.Гибкость 4Интроверсия 1.Экстраверсия 2.Интроверсия 5Скорость реакции 1.Быстрая 2.Медленная 6Темперамент 1.Холерик 2.Меланхолик 3.Флегматик 4.Сангвиник 7Тип внимания 1.Внимательность 2.Рассеянность 3.Переключаемость Тест на выявление типа внимания nie.html 8Тип мышления 1.Предметно-действенное 2. Абстрактно-символическое 3. Словесно-логическое 4. Наглядно-образное 5.Креативность Тест на определение типа мышления Г.В.Резапкиной Личностные характеристики психологического портрета и способы их выявления * Ильин И.П. Психология индивидуальных различий. Серия: Мастера психологии. - М., с.

9 Полезависимость/ поленезависимость 1.Полезависимость 2.Поленезависимость Тест «Включенные фигуры Готшильда» 10Общительность 1.Общительность 2.Необщительность Опросник Стефансона 11Зависимость 1.Зависимость 2.Независимость 12Избегание борьбы 1.Избегание борьбы 2.Желание борьбы 13Защитный процесс 1.Вытеснение 2.Регрессия 3.Замещение 4.Отрицание 5.Проекция 6.Компенсация 7.Гиперкомпенсация 8.Рационализация Опросник Плутчика - Келлермана – Конте 14Воля 1.Слабая 2.Средняя 3.Сильная Тест на силу воли Личностные характеристики психологического портрета и способы их выявления

Название личностной характеристики и ее дальнейшее обозначение Принимаемое значение Способы выявления личностной характеристики 15Тип акцентуации характера 1.Гипертимые 2.Возбудимые 3.Эмотивные 4.Педантичные 5.Тревожные 6.Циклотивные 7.Демонстративные 8.Неуравновешенные 9.Дистимные 10.Экзальтированные * Характерологический опросник Леонгарда 16Решительность 1.Очень нерешительны 2.Принимаете решения осторожно 3.Достаточно решительны 4.Очень решительны Тест на решительность 17Настойчивость 1.Не сложно, легко добиваюсь успеха; 2.Средняя сложность; 3.Очень сложно, требует значительных усилий. * Тест на настойчивость Н.А. Литвинцева 18Целеустремленность 1.Позволяешь другим себя использовать 2.Помогаешь другим 3.Очень целеустремленны Тест на целеустремленность s&test_id=428 Личностные характеристики психологического портрета и способы их выявления * Ильин И.П. Психология индивидуальных различий. Серия: Мастера психологии. - М., с.

19Самостоятельность 1.Самостоятельны 2.Вы образцовое «дитя» своих родителей 3.Несамостоятельны Тест на самостоятельность 20Память 1.Хорошая 2.Плохая Методика «Память на числа» 21Воображение 1.живете в фантастическом мире 2.случаются отдельные вспышки интуиции 3.отличительные черты - "приземленность" и прагматичность Тест на способность к воображению Личностные характеристики психологического портрета и способы их выявления

Режим RunTime для обучаемых Пример выявления личностных характеристик для построения психологического портрета личности обучаемого Выявление личностныххарактеристик обучаемого (тест «Исследование психологической структуры темперамента» Б.Н.Смирнова ) Выявление личностных характеристик обучаемого (тест «Исследование психологической структуры темперамента» Б.Н.Смирнова ) Тип вопросов: «да/нет» Для исследуемой личностной характеристики (темперамент) выявлен тип «флегматик»

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации процесса выявления текущего уровня знаний обучаемого (по курсу « Введение в интеллектуальные системы ») Тип вопросов: «один вопрос - много ответов», Коэффициенты сложности вопросов: 1-2 и 3.

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации процесса выявления текущего уровня умений обучаемого моделировать стратегии прямого и обратного вывода (по курсу « Введение в интеллектуальные системы »)

Промежуточный шаг моделирования прямого вывода

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации процесса выявления текущего уровня умений обучаемого моделировать стратегии прямого и обратного вывода (по курсу «Введение в интеллектуальные системы»)

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающих воздействий «Решение учебно-тренировочных задач» прототип обучающей ИЭС для поддержки курса «Введение в интеллектуальные системы» ) Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающих воздействий «Решение учебно-тренировочных задач» (прототип обучающей ИЭС для поддержки курса «Введение в интеллектуальные системы» ) Решение УТЗ с графическими блоками Решение УТЗ с альтернативными вариантами ответов

Режим RunTime для обучаемых Комментарий к обучающему воздействию Режим RunTime для обучаемых Комментарий к обучающему воздействию «Консультация с экспертной системой» Реализована некоторая «модельная» технология разработки СОЗ (ЭС), где в качестве проблемной области (ПрО) выступает собственно область проектирования СОЗ(ЭС),а экспертом является преподаватель, аккумулирующий и интегрирующий опыт создания СОЗ(ЭС) для различных приложений в виде совокупности методик по таким важным аспектам, как: проведение системного анализа ПрО на применимость/неприменимость технологии СОЗ(ЭС) (этап идентификации); построение психологических портретов личностей экспертов и инженеров по знаниям и определение «идеальной пары» с целью организации эффективной коллективной работы при создании модели ПрО (этап концептуализации); выбор модели представления знаний для конкретной ПрО (этап формализации); выбор инструментальных средств для СОЗ(ЭС) (этап формализации); выбор стратегии прототипирования (этапы проектирования, реализации и тестирования);

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия Исследование на уместность разработки СОЗ(ЭС) Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой» (Исследование на уместность разработки СОЗ(ЭС))

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия (Исследование на оправданность разработки СОЗ(ЭС)) Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой» (Исследование на оправданность разработки СОЗ(ЭС))

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия (Исследование на возможность разработки СОЗ(ЭС)) Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой» (Исследование на возможность разработки СОЗ(ЭС))

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой» (Модель «идеальной пары»)

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия « » Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «выбор модели представления знаний для конкретной ПрО (этап формализации) »

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия (выбор инструментальных средств для СОЗ(ЭС)) Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «Консультация с экспертной системой» (выбор инструментальных средств для СОЗ(ЭС))

Режим RunTime для обучаемых Пример реализации обучающего воздействия «выбор стратегии прототипирования (этапы проектирования, реализации и тестирования)»

Экспериментальные апробации динамически развивающихся средств поддержки построения обучающих ИЭС, функционирующих в составе комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ третьего поколения, проводились на примере разработки: –обучающих ИЭС по курсам «Введение в интеллектуальные системы», «Интеллектуальные диалоговые системы», «Проектирование систем, основанных на знаниях» и «Динамические интеллектуальные системы» (кафедра Кибернетики МИФИ); –обучающей ИЭС по курсу «Автоматизация экспериментальных физических установок» (кафедра Автоматики МИФИ); –обучающей ИЭС для диагностики заболеваний дыхательных путей (совместно с детской городской поликлиникой 109 СЗАО г. Москвы).

Спасибо за внимание! Для контактов: тел. (495) ,