Реферат по теме выпускной работы

Внимание! Данный реферат относится к еще не завершенной работе. Примерная дата завершения: Июнь 2017 г. Обращайтесь к автору после указанной даты для получения окончательного варианта.

Содержание

Введение

Учебный процесс в техническом ВУЗе обеспечивается его подразделениями с жесткой иерархической структурой (ректорат, факультеты, кафедры). На нижнем кафедральном уровне обучение профессионально ориентировано, распределено в пространстве, регламентировано по времени, динамично по содержанию и поэтому, как процесс подготовки инженерных кадров, является сложным для создания современных компьютерных средств распределённого обучения. Установленные в настоящее время правила получения образования не позволяют своевременно реагировать на изменение требований рынка, в полной мере учитывать индивидуальные возможности и желания студентов в освоении дисциплины за ускоренное время (экстерном), предполагают обязательное личное присутствие преподавателя на всех этапах передачи и контроля усвоения знаний, жесткую привязку студентов к расписанию занятий. Студент не всегда имеет возможность учиться по индивидуальному графику, поскольку без общения с преподавателем, несмотря на полноценное учебно-методическое обеспечение, сложно получить хороший уровень знаний. Современная тенденция в инженерном образовании характеризуется внедрением индивидуальных образовательных схем, в полной мере отвечающих быстрым изменениям конъюнктуры рынка. Поэтому классические схемы централизованного управления образованием с жёсткой структурой должны позволять трансформироваться в более гибкие схемы [1-4].

1. Актуальность темы

Магистрская работа посвящена актуальной задаче - разработке приложения, которое позволит вовремя реагировать на изменения требований рынка, учитывать индивидуальные возможности студентов и подстраиваться под студента, но самое важное автоматизация процесса обучения, что позволяет получать знания наиболее эффективно и с минимальными затратами времени.

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Целью исследования является проектирование и разработка системы обучения, взаимодействие студентов с преподавателями и были поставлены следующие задачи:
  • 1. Выполнить анализ кафедры и взаимодействия студента с преподавателями
  • 2. Спроектировать агентно-ориентированную модель кафедры
  • 3. Реализовать агентно-ориентированную систему с помощью JADE(Java Agent Development Framework)
Научная новизна - полученная система будет минимально зависеть от пользователя, у каждого пользователя будет свой собственный агент, который и будет анализировать и принимать решения(подбор лекций, проверка работ студентов...).

3. Обзор исследований и разработок

Следует отметить, что существуют различные средства для дистанционного обучения, однако все они не являются абсолютно автоматическими. Зачастую данные средства предполагают обычную передачу данных между студентом и преподавателем, что в свою очередь фактически не снижает нагрузку на пользователей (в частности преподавателей), т.к. проверка результатов студента и индивидуальный подход к студенту все так же требует вмешательства пользователя(преподавателя) в процесс обучения. Однако данная система позволит управлять процессом автоматически, где преподавателю достаточно будет загрузить набор лекций и тестов, а студенту достаточно будет лишь выбрать курс.

3.1 Обзор международных источников

Университет без границ - дистанционные курсы Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова. Данные курсы являются всего лишь дополнительными к образованию, которое человек получает в университете либо школе...Пользователь не может выбрать для обучение направление, а может выбрать только отдельные не зависимые друг от друга курсы. Такая система хороша для пользователей, которые проходили(проходят) обучение по направлению, к которому принадлежит курс. Однако, если пользователь только начал подготовку по данному направлению, то сориентироваться пользователю сложно из-за зависимостей с другими курсами в направлении.

3.2 Обзор национальных источников

Центр дистанционного обучения ДонНТУ - данная система по факту не является автоматизированной системой обучения. При входе пользователь получает список курсов, связанные с своим курсом обучения и направлением обучения, где может прочитать полученные лекции от преподавателей, а затем в назначенное время пройти контрольное тестирование. Однако, для проверки тестирования, иногда требуется вмешательство преподавателя, т.к. система проверки не унивесальна. Так же, система абсолютно не имеет обновления при окончании курса, польщователь не переходит не слудющую ступень курса при прохождении предыдущей(требуется запрос от студента либо приглашение от преподавателя).

4. Организация процесса обучения на основе агентно-ориентированного подхода

В учебном процессе, выполняемом кафедрой, участвуют следующие субъекты: профессорско-преподавательский состав кафедры (заведующий кафедрой М, лекторы L1, L2,…, Ln, ассистенты Р1, Р2,…, Рk), лаборанты (Y1, Y2,…Ym), студенты (Х1, Х2,…,Хn). На каждом отрезке времени (семестре) студенты изучают предусмотренные учебным планом специальности дисциплины (D1, D2,… Dm). Изучение каждой дисциплины включает прослушивание лекций (Lect1, Lect2, …Lectk), выполнение лабораторных работ, возможно выполнение курсовой работы и сдачу экзамена (зачёта). Для успешной учебы студентам необходимо посещать лекции и общаться с преподавателями на практических и лабораторных занятиях, т. е. существуют установленные взаимодействия и взаимоотношения между субъектами учебного процесса. Учебный процесс может быть описан следующими компонентами: УП = (S, K, R, Аct, I, T, U) ,где S ={М, (Х1, Х2,…,Хn), ((L1,L2,…Lm),(Р1, Р2,…, Рk)), (Y1, Y2,…Yl)} – множество субъектов учебного процесса; K – среда (кафедра), в которой функционирует данный процесс; R – отношения, установленные для субъектов учебного процесса (горизонтальные: лектор-ассистент, лектор-диспетчер; вертикальные: студент-лектор, студент-ассистент, студент-диспетчер); Аct – множество действий, выполняемых субъектами; I – множество установленных видов общения и взаимодействий между субъектами; T – расписание учебных занятий; U – состояние выполнения студентом учебного плана (журналы успеваемости, экзаменационные ведомости, учебно-методические карты дисциплин). Учебный процесс на кафедре (К) выполняется посредством действий (Act) и взаимодействий (I) между конкретными субъектами (Xi, Li, Pi, Yi), определяемыми кафедрой отношением R (например, лектор-дисциплина-студент, лектор-ассистент), происходящих по строгому расписанию (Т). Кафедра, как среда для проведения учебного процесса, может накладывать различные ограничения, например, в виде дефицита аудиторий. Таким образом, учебный процесс как объект моделирования является распределённым и динамичным. Ставится цель создать такую компьютерную среду обучения (виртуальную кафедру К?), в которой сохраняются все необходимые для учёбы отношения (R) и устраняются жёсткие пространственно-временные ограничения в виде расписания занятий (Т) (рис.1): УП = {S, K?, R, Act, I, U}. Такая среда может быть успешно построена на основе агентно-ориентированного подхода, использующего принципы распределённого искусственного интеллекта [5]. Рисунок 1. Схема организации индивидуального обучения студентов на основе агентно-ориентированного подхода Многоагентная система (МАС) строится как объединение отдельных подсистем (агентов), основанных на знаниях, и формально определяется следующим образом [1]: МАC = (А, Е, R, ORG, ACT, COM, EV), где А - множество агентов, способных функционировать в некоторых средах E, находящихся в определённых отношениях R и взаимодействующих друг с другом, формируя некоторую организацию ORG, обладающих набором индивидуальных и совместных действий ACT (стратегий поведения и поступков), включая возможные коммуникативные действия СOM, и характеризуется возможностями эволюции EV. Основное свойство агентов связано с его автономностью, т. е. способностью функционировать самостоятельно. Кроме того агентно-ориентированная декомпозиция позволяет снизить сложность создания программных систем, гарантировать их надежность и упростить их сопровождение.

5. Проектирование агентной модели кафедры

Для разработки многоагентного приложения, автоматизирующего процесс обучения на кафедральном уровне, был проведен агентно-ориентированный (АО) анализ предметной области образовательного процесса по методологии Gaia [6]. С помощью этой методологии разработаны модели, необходимые для описания виртуальной кафедры и последующей программной реализации. Процесс обучения, в соответствии с методологией Gaia, описывается следующими моделями: моделью ролей, моделью взаимодействий, моделью агентов, моделью услуг, моделью связей. На рисунке 2 показаны взаимосвязи и содержание моделей при агентно-ориентированном проектировании. Воспроизведение функций кафедры ВУЗа является сложной задачей, которую в соответствии с методологией Gaia, естественно рассматривать как организацию множества действительно существующих и взаимодействующих ролей: лектор, ассистент, лаборант, студент [7]. Разработанные агентно-ориентированные модели позволили системно перейти от этапа постановки задачи к этапу программной реализации компьютерной среды с элементами квазиреального общения между субъектами учебного процесса изучения дисциплин кафедры. Поскольку программным агентам делегируется выполнение полномочий субъектов образовательного процесса, то они должны имитировать взаимодействия, которые в определённой степени соответствуют их профессиональной деятельности. Для имитации профессиональной деятельности каждый программный агент должен обладать знаниями о порученных должностных обязанностях, знаниями об агентах, с которыми возможно общение, а также правилами, определяющими его поведение в плане выполнения своих обязанностей. Рисунок 2 – Взаимосвязь моделей при агентно-ориентированном проектировании процесса обучения Из характера образовательного процесса следует, что кроме реактивности, автономности, активности и коммуникабельности, архитектура программного агента должна иметь внутренние механизмы мотивации, которые задаются ментальными свойствами, такими как убеждения, обязательства, способности и правила поведения. Из существующей классификации для создаваемой системы больше подходит архитектура, основанная на классических принципах искусственного интеллекта, т. е. архитектура интеллектуального агента на основе продукционных правил.

6. Среда Jade для разработки агентно-ориентированнной системы

Агентные платформы являются промежуточным исполнительным уровнем между программными агентами и операционной системой. Многоагентная система работает «поверх» агентной платформы и использует ее сервисы. Для разработки агентно-ориентированной модели кафедры университета была выбрана платформа Jade (Java Agent Development Framework). Это программная среда разработки мультиагентных систем и приложений, поддерживающая FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) стандарты для интеллектуальных агентов, которая включает в себя: 1) среду выполнения агентов, агенты регистрируются и работают под управлением среды; 2) библиотеку классов, которые используются для разработки агентных систем; 3) набор графических утилит для администрирования и наблюдения за жизнедеятельностью активных агентов. Помимо агентной абстракции, Jade предоставляет простую, но мощную модель выполнения и структурирования задач, а также одноразовой связи агента на основе парадигмы асинхронной передачи сообщений[9]. Основу функционирования агентов составляет механизм семантической интерпретации (Interpreter Behaviour), который базируется на двух ключевых понятиях – семантической репрезетации (SR – Semantic Representation) и правила семантической интерпретации (SIP – Semantic Interpretation Principle). Основная деятельность агента состоит в дедукции воспринимаемых событий и существующей модификации убеждений и шаблонов поведения агента на основе обработки семантической репрезентации, которая осуществляется посредством применения правил семантической интерпретации. Основными компонентами фреймворка (рис. 3) являются: 1) база убеждений – убеждения агента; 2) таблица действий – описания (пред- и постусловия) и коды всех действий, которые может выполнить агент; 3) типовая надстройка – средства надстройки; 4) таблица семантических правил интерпретации – базовые правила семантической интерпретации. Рисунок 3 – Схема обработки сообщений Фреймворк берет на себя функцию семантического разбора сообщений, устраняя ее из функциональности агентов, а так же осуществляет маршрутизацию сообщений между агентами после начала их взаимодействия, что позволяет ограничить деятельность агента. Таким образом, онтология агента может охватывать лишь узкую область знаний, не имея представления о системе в целом[8].

Выводы

Выполнен агентно-ориентированный анализ процесса обучения студентов на кафедральном уровне, на основании которого получена новая модель кафедры ВУЗа. Кафедра ВУЗа представлена в виде распределенной системы, элементами которой являются преподаватели и студенты. Их поведение и полномочие делегированы искусственным программным агентом при помощи модели ролей. Общение между агентами описывается моделями связи и взаимодействий. В качестве физической платформы, на которую проецируются полученные модели агентов, была выбрана инструментальная среда Jade, которая представляет собой простой, но мощный инструмент программной реализации многоагентных систем. В дальнейшем планируется программирование агентов виртуальной кафедры с помощью инструментальных средств Jade.

Список источников

1. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика.- М.: “Едиториал УРСС”, 2002. -352 с. 2. Гаврилова Т. А., Яшин А. М., Фертман В. П. Взаимодействие интеллектуальных агентов для поддержки сервера дистанционного обучения// Материалы междунар. конф. ”Интеллектуальные системы и информационные технологии в управлении IS&ITC”, Псков, 2000, с.224-227. 3. Курейчик В.М. Эволюционная адаптация интерактивных средств открытого образования /В.М. Курейчик, Л.А. Зинченко //Открытое образование. - 2001. - N1. - С.43-50. 4. Глибовец Н.Н. Использование JADE (Java Agent Development Environment) для разработки компьютерных систем поддержки дистанционного обучения агентного типа// Educational Technology&Society 8(3) 2005 ISSN 1436-4522 pp. 325-345. 5. Федяев О.И., Жабская Т.Е., Лямин Р.В. Система индивидуального обучения студентов агентно-ориентированного типа // Сб. тр. VIII международной конференции «Интеллектуальный анализ информации, ИАИ-2008», Киев, Просвiта, 2008. – С. 502–511. 6. F. Zambonelli, N. R. Jennings, and M. Wooldridge. Developing Multiagent Systems: The Gaia Methodology. In ACM Transactions on Software Engineering Methodology, 12(3), 2003. 7. Zhabska Tetiana , Fedyaev Oleg . The development of agent-based intellectual e-learning environment // Proceedings of the IADIS International conference Intelligent systems and agents, 2011, Rome, Italy, July 24 - 26, 2011. - Pages 143-147. 8. Филимонов А.Б., Кромин О.А. Особенности разработки .мультиагентных систем на платформе Jade semantic agent framework // Сборник трудов Московского государственнего университета приборостроения и информатики, 2008. – С. 397-403. 9. http://jade.tilab.com/documentation/tutorials-guides/ - Режим доступа: http://jade.tilab.com