Современные информационные технологии /2. Вычислительная техника и программирование

Д.п.н., к.т.н.  Н.Г. Семенова, к.т.н.  А.М. Семенов

Оренбургский государственный университет, Россия

Основные этапы разработки

интеллектуальных обучающих систем

с использованием теории нечетких множеств

 

Применяемые раннее математические методы при разработке электронных средств учебного назначения основывались на  теории вероятностей и математической статистики, опирающихся на аддитивную вероятностную меру. В настоящее время экспериментально доказано, что обучение происходит в нечеткой обстановке, а не в вероятностной, при этом характер неопределенности, возникающий в процессе обучения, является лингвистической, а не случайной переменной. В соответствии с этим, в сегодняшних условиях, для разработки интеллектуальных обучающих систем применяются  вычислительные технологии, к которым относится и теория нечетких множеств, рассматривающая изучение и измерение неопределенности, в том числе и лингвистической природы.

Рассмотрим основные этапы разработки интеллектуальных обучающих систем (ИОС), создаваемых с использованием теории нечетких множеств, на примере разработанного авторами ИОС по дисциплине «Основы теории управления».

1-ый этап – идентификация. На этом этапе определяются цель и задачи, которые должна решать разрабатываемая ИОС, выдвигаются требования к ИОС, в соответствии с ее типом: информационно-справочная, консультирующая, тренирующая, комплексного назначения.

В данной работе разрабатывалась ИОС комплексного назначения, основные требования, сформулированные к ней были следующие: предъявление теоретической информации в виде гипермедиа; обеспечение обучения с обратной связью; выбор индивидуальной траектории обучения; организация промежуточного и итогового контролей; занесение результатов в электронный журнал; автоматизация выставления итоговых оценок.

2 – й этап – концептуализация. На данном этапе проводится содержательный анализ предметной области, для которой создается ИОС, выявляются  используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

В данном контексте дисциплина «Основы теории управления» была представлена в следующем виде [1]:

                                                  ,                                  (1)

 

где VU – множество этапов обучения: ,   – элементарный этап обучения по дисциплине; RU – матрица смежности дисциплины; UU – алгоритм формирования индивидуальной траектории обучения по дисциплине.

Множество этапов обучения VU  представляет собой совокупность элементарных этапов обучения. Под элементарным этапом обучения понимаем изучение параграфа (модуля) теоретического (практического, лабораторного) блока. По результатам обучения каждого модуля в разработанной ИОС сформирован индивидуальный сценарий обучения, меняющийся (подстраивающийся) в зависимости либо от результатов процесса обучения, либо от выбора решения, принятого самим обучающимся.

Матрица смежности R показывает связь между этапами обучения дисциплины и возможные пути перехода от одного этапа к другому.

Алгоритм формирования индивидуальной траектории обучения UU представляет собой адаптивное управление процесса обучения студента, которое заключается в анализе текущего состояния обучения, результатов обучения студента и выборе дальнейшего пути. Для автоматизации и адаптации процесса обучения  разработана схема информационных потоков, рисунок 1. На рисунке представлены следующие обозначения: Вi – теоретический блок i – го модуля; К1i – тестовые задания 1-го уровня i – го модуля; К2i – тестовые задания 2-го уровня i -го модуля; G - электронный журнал; ИК – итоговый контроль; Vi - выбор решения; БЗ – база знаний.

 

 

Рисунок 1 – Схема информационных потоков, подлежащих автоматизации

Представленная схема позволяет определить значения матрицы смежности  RU  и представит ее в виде:

,

 

где 0 – переход запрещен; 1 – переход в случае верного ответа; 2 – переход в случае неправильного ответа; 3 – переход из теоретического блока; 4 – переход в электронный журнал.

3 – й этап – формализация. На этом этапе выбираются инструментальные средства, определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы.

Основными структурными компонентами разработанной ИОС, в которых применён современный инструментарий математики, являются блок контроля знаний и электронный журнал. Блок контроля знаний реализован по типу экспертной системы на основе продукционной модели представления знаний.

Расчет модульных и итоговых оценок с последующим их внесением в электронный журнал осуществлен на основе математического аппарата теории нечетких множеств, реализующий алгоритм нечёткого вывода Мамдани, рисунок 2.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок 2 – Оконная форма электронного журнала

Для каждого элементарного этапа обучения было проведено следующее [2]: построены функции принадлежности ; определены базовые терм-множества значений лингвистических переменных Т; разработана база нечетких правил.

В качестве инструментального средства для ИОС  была выбрана среда Microsoft Visual Studio, язык программирования – C# и система управления базой данных Microsoft SQL Server 2008.

4 –й этап – реализация ИОС. На этом этапе создается один или несколько прототипов ИОС.

5 – й этап – тестирование, на котором производится оценка разработанной ИОС.

6 –й этап – опытная эксплуатация. На данном этапе проверяются дидактические и функциональные возможности использования ИОС. По результатам этого этапа может потребоваться существенная модификация: переформулирование концепции создания ИОС, перепроектирование (дополнение) базы знаний, усовершенствование разработанной ИОС.

В нашей работе разработана одна ИОС, которая прошла апробацию у студентов 3-го курса специальности «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем». Результаты внедрения показали, что ИОС предоставляет комфортную среду обучения для студентов, обеспечивающую: диагностику интеллектуальных возможностей обучаемых, уровня их знаний, умений, навыков, уровня подготовки к конкретному занятию; автоматизацию процессов информационно-методического обеспечения учебного процесса; автоматизацию процессов контроля результатов учебной деятельности, тестирование; генерацию и предоставление заданий в зависимости от уровня подготовки конкретного обучаемого; обеспечение управления информационными потоками.

 

Литература

1. Семенов А.М., Семенова Н.Г. Реализация адаптивного управления процессом обучения в электронных средствах образовательного назначения Труды Всероссийской научно-технической конференции: «Энергетика: состояние, проблемы, перспективы». - Оренбург: ОГУ, 2010. С. 349-354.

2. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети. – М.: Интернет-Университет информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. -316 с.