УДК 004.8

Интеллектуальная обучающая система кафедры вуза

Авторы: Алещенко А.С., Трембач В.М.

Источник: Алещенко А.С., Трембач В.М. Интеллектуальная обучающая система кафедры вуза. Открытое образование. 2016;(5):47-52. [ссылка на статью]

Аннотация: Целью исследования являются интеллектуальные обучающие системы для планирования и отработки индивидуальных программ обучения студентов. Одной из важных составляющих современных программ обучения являются индивидуальные программы практик, которые формируются с первого курса и наращиваются в процессе обучения на последующих курсах. Каждая индивидуальная программа практики формируется на основании Рабочей программы практики для конкретной группы. На последующих этапах прохождения практик производится планирование и коррекция индивидуальной программы практики для конкретного студента.
Для формирования индивидуальных программ практик используется агентно-ориентированный подход к планированию индивидуальных программ обучения. Агенты интеллектуальной обучающей системы создаются с учетом требований сервисно-ориентированной архитектуры. Для применения знаний используется интегрированный подход к представлению знаний.
В результате исследований авторами предложена архитектура интеллектуальной обучающей системы кафедры ВУЗа, использующая репозиторий учебных объектов, агенты обучаемого, оценки знаний обучаемого, формирования индивидуальных программ обучения, персональной среды обучения, методической поддержки, предприятия и телекоммуникационную систем. Показана возможность формирования индивидуальных программ практики с использованием агента методической поддержки.
Применение рассмотренных подходов и технологий позволит решать задачи формирования индивидуальных программ практик. Использование таких приложений расширит возможности интеллектуальных обучающих систем кафедр ВУЗа.

Ключевые слова: интеллектуальная обучающая система, многоагентная система, индивидуальная программа практики, планирование индивидуальных программ обучения, репозиторий

Введение

Происходящие в мире процессы затрагивают многие области человеческой деятельности. В настоящее время одной из ключевых сфер жизни общества, важнейшим источником и ресурсом эволюции является образование. Генерируемые и используемые знания начинают занимать ключевые позиции в экономиках стран, радикально изменяют место образования в жизни мирового сообщества. Специалисты, получившие профессиональное образование и желающие повысить уровень своих навыков или получить новые, являются ключевым ресурсом экономики. К этим особенностям современного этапа следует отнести кризисное со-стояние в экономике страны. Это требует новых решений в адекватном преобразовании отечественного образования.

Одним из решений является наращивание образовательных структур для повышения их эффективности, что требует новых подходов к организации учебного процесса. Актуальным направлением становится создание интеллектуальных обучающих систем (ИОС) для структуры учебного учреждения [4]. Современные ИОС должны участвовать как в решении задач поддержки индивидуального обучения, так и его планирования в высшем учебном заведении основным структурным подразделением, напрямую участвующим в процессе обучения и планирования, является кафедра. Для преподавателей кафедры важной современной задачей является повышение насыщенности образовательного процесса. Одним из решений, позволяющим повысить качество образования студентов, является организация распределенной практики. Распределенная практика проводится в весеннем семестре, путем выделения отдельного дня практики еженедельно, или раз в две недели. Распределенная практика позволяет увеличить срок летних каникул и сделать процесс прохождения практики более эффективным, но требует более гибкого планирования процесса обучения

В статье рассматриваются подходы к построению интеллектуальных обучающих систем, ориентированных на формирование индивидуальных программ практик.

1. Основные этапы развития интеллектуальных обучающих систем

Интеллектуальным обучающим системам предшествовал длительный этап появления и развития систем для обучения. Изначально традиционной формой получения знаний было обучение с преподавателем. В ходе обучения применяются различные вспомогательные средства, получившие в прошлом веке название тренажеры. Тренажеры представляют собой некие устройства для обучения человека и создания у него определенных навыков. Применялись такие устройства еще тысячи лет тому назад. Одними из первых были куклы. Для обучения, военному делу предки, желая сохранить во здравии своих воинов, использовали в тренировках деревянные мечи и копья с затупленными наконечниками. В области здравоохранения, несколько тысячелетий назад, в Китае, использовалось приспособление, для обучения искусству иглоукалывания, в виде муляжа человека с множеством скрытых отверстий, в которые должны безошибочно попадать иглой обучаемые. В ходе развития цивилизации создавались новые, другие тренажеры, потом стали применяться механические и электронные системы тестирования. Появление и развитие вычислительных средств привело к появлению электронных систем обучения.

Появление вычислительных средств и их использование в образовании пришлось на конец 1950-х годов. Эволюция электронных систем обучения прошла ряд этапов. На первых этапах исследовались возможности создания обучающих систем. Данные исследования проводились специалистами развитых стран в 1950 – 1960 годы. Первые шаги в области автоматизации программированного обучения начались с использования обучающих и контролирующих устройств различного типа и осуществлялись в 1960 – 1970-е годы. Обучающие системы того периода еще не обеспечивали достаточной эффективности и адекватности результатов контроля реальному уровню знаний обучаемого.

Появление и широкое распространение персональных компьютеров, развитие сетевых технологий начинает ориентировать обучающие системы на работу в сети. Возросшие аппаратные возможности привели к применению новых компьютерных технологий – гипертекста, мультимедиа, искусственного интеллекта.

В последние десятилетия существенно меняются требования к образованию – появляется и закрепляется инженерный подход, связанный с индивидуализацией процесса обучения. В современных условиях жесткая, детерминированная, инерционная организация образовательных заведений не позволяет своевременно отслеживать конъюнктуру рынка и удовлетворять все возрастающие требования заказчиков образовательных услуг. Эти изменения привели к необходимости привлекать имеющиеся и разрабатывать новые подходы в области искусственного интеллекта (ИИ), выделять новые особенности образовательного процесса. Разработанные интеллектуальные обучающие системы охватывают лишь определенные аспекты образовательного процесса, а современные условия требуют нового взгляда на формирование компетенций, при котором охватывается весь процесс приобретения знаний, умений и навыков.

2. Интеллектуальная обучающая система кафедры ВУЗа

К настоящему времени в области образования сформировались новые подходы. Для систем электронного обучения, одним из таких подходов, является использование концепции учебных объектов. К значимым характеристикам учебного объекта относятся возможность многократного использования и разметка метаданными. Наличие этих характеристик позволяет создавать независимые компоненты образовательного контента, которые обеспечивают гибкость в планировании и использовании образовательных сред [7,8].

Для систем дистанционного образования [8] определяется структура учебных материалов и интерфейс среды выполнения. Учебные объекты могут быть использованы в различных системах электронного дистанционного образования. Одной из важных частей спецификаций для дистанционного образования является использование метаданных учебных объектов (Learning Object Metadata, LOM). Этот стандарт [8] предназначен для облегчения поиска, рассмотрения, оценки и использования учебных объектов для учеников, учителей или автоматических программных процессов. Данное соглашение обеспечивает связывание учебных объектов.

В стандартах для метаданных [8] определяются минимальный набор атрибутов, необходимый для организации, определения местонахождения и оценки учебных объектов. Основными атрибутами учебных объектов являются:

• тип объекта;
• имя автора объекта;
• имя владельца объекта;
• сроки распростарнения;
• формат объекта.

Применение метаданных учебных объектов в ИОС позволяет учитывать индивидуальные требования к обучению. Одной из главных составляющих современных ИОС является метод представления знаний об учебных объектах. Авторами предлагается интегрированный подход к представлению знаний, в основе которого заложены семантическое и продукционное представление сущностей реального мира [1,2,3,7].

Интегрированный метод представления знаний позволяет предметную область задавать множеством описаний ситуаций, объектов (сущностей) в виде описаний концептов. Описания концептов представляются как множества вершин и взвешенных связей между ними. Каждая вершина описывается следующими атрибутами представления сущности [7]:

• имя;
• предусловие;
• постусловие;
• имена концептов нижнего уровня;
• имена концептов верхнего уровня;
• имена концептов-ассоциаций.

Современная ИОС ВУЗа является сложной распределенной системой. Компонентами такой распределенной системы являются множество субъектов учебного процесса, которые обладают характерными для человека сложным поведением, интеллектом и индивидуальными средствами коммуникации, что делает неэффективным применение традиционных формальных методов для их описания.

Поэтому в настоящее время широко используется агентно-ориентированный подход при создании приложений реальной сложности.

Для решения задач кафедры ВУЗа интеллектуальная обучающая система должна создаваться на основе агентно-ориентированного подхода и включать следующие компоненты:

• агент обучаемого;
• агент оценки знаний обучаемого;
• агент формирования индивидуальных программ обучения;
• агент персональной среды обучения;
• репозиторий учебных объектов;
• агент методической поддержки;
• агент предприятия;
• телекоммуникационная система.

На рис.1 представлена структура интеллектуальной обучающей системы кафедры ВУЗа, на основе агентно-ориентированного подхода [4,5,6,7]. Рассматриваемая ИОС кафедры ВУЗа ориентирована на индивидуальную работу с обучаемыми.

Агент обучаемого является, по своей сути, интерфейсной аппаратно-программной сущностью, обеспечивающей обучаемому возможность работы со всеми имеющимися в системе сервисами. Этот агент позволяет формировать и хранить требуемые компетенции, текущие компетенции обучаемого и сформированные индивидуальные программы обучения.

Агент оценки знаний позволяет обучаемому определить свой текущий уровень компетенций и контролировать процесс отработки индивидуальной программы обучения. Кроме того, Агент оценки знаний позволяет преподавателю осуществлять динамический контроль процесса обучения.

Агент формирования индивидуальных программ обучения (ИПО) осуществляет планирование последовательности учебных объектов в зависимости от требуемой компетенции и имеющегося у обучаемого объема компетенций. Относительно практик агент работает следующим образом. Индивидуальная программа практики (ИПП) обучаемого формируется, начиная с первого курса, и наращивается в процессе прохождения практик на последующих курсах. Каждая ИПП формируется на основании Рабочей программы практики для конкретной группы и на первом курсе должна быть достаточно универсальной программой, предназначенной для развития навыков программирования на языках высокого уровня. Первая практика позволяет выявить личные предпочтения и способности обучающихся, в результате чего следует сформулировать сферу интересов для формирования ИПО для следующих практик.

Для студентов, обучающихся по целевому направлению от предприятий, в конце первой практики следует наладить связь с Агентом предприятия, что позволит учесть требования к студенту-целевику со стороны предприятия-заказчика. На последующих этапах прохождения практик, с использованием Агента методической поддержки и Агента предприятия, производится формирование и коррекция ИПП для конкретного студента.

Агент индивидуальной среды обучения обеспечивает возможность работы со всеми учебными объектами в рамках спланированной последовательности учебных объектов.

Репозиторий учебных объектов служит для создания, хранения и использования учебных объектов различной природы.

Агент методической поддержки обеспечивает формирование перечня практик на основании плана обучения для каждого года набора (всего потока или группы). В соответствии с планом обучения формируются Рабочие программы практики для текущего года обучения. С учетом данных агента предприятия и планов кафедры формируются ИПП. Отслеживается ход выполнения индивидуальной практики (по студентам, группам, потокам). Формируются отчеты о завершении очередной практики. В отчет о завершении практики необходимо включить следующие данные:

• личные данные студента (ФИО, учебная группа),
• оценки за предыдущие практики студента,
• предприятие-заказчик для студентов-целевиков,
• другие данные (например, иногородний с общежитием или без него, платное обучение, имеется ли перерыв в обучении),
• рекомендации по направлению дальнейших практик (пожелания студента и мнение преподавателя),
• отметки о необходимости изменения тематики практик.

Агент предприятия формирует сведения о каждом студенте-прак-тиканте. Определяет профиль, вид деятельности, тему практики, диплома. Содержит и предоставляет сведения о руководителе, консультанте; заключения консультанта; ход выполнения практик. Агент предприятия для студентов-целевиков формируется после зачисления студентов на 1-й курс.

Телекоммуникационная система обеспечивает связь агентов предприятия с агентом методической поддержки.

Интеллектуальную систему для решения задач кафедры целесообразно строить с использованием агентно-ориентированного подхода, который позволяет разрабатывать современные интеллектуальные системы с применением множества методов и средств интеграции на основе знаний в распределенной сервисно-ориентированной вычислительной среде.

3. Формирование ИПП с использованием агента методической поддержки

Основной задачей агента методической поддержки (АМП) для конкретного обучаемого является формирование индивидуальной программы практики студента. Эта программа должна содержать все сведения о студенте, его задачах и исходные данные для успешного прохождения практики. Содержание индивидуальной программы практики формируется из различных источников:

• плана обучения, который выбирается в соответствии с учебным планом его группы,
• рабочей программы практики для текущего года обучения,
• данных агента предприятия о каждом студенте.

В качестве основных сведений от агента предприятия поступают:

• вид деятельности на время практики, тема практики (тема ВКР),
• сведения о том, является ли данный студент студентом целевиком,
• сведения о руководителе или консультанте на предприятии (выпускающей кафедре),
• ход выполнения практики. При получении всех необходимых сведений агент методической поддержки формирует ИПП, которые на выпускающей кафедре оформляются по установленной форме для выдачи студенту.

По данным от агента предприятия и от выпускающей кафедры отслеживается ход выполнения индивидуальной практики по студентам (потокам, группам). Формируются отчеты о завершении очередной практики.

Концептуальная модель, отражающая данные процессы деятельности агента методической поддержки, представлена на рисунке 2 в виде графа И-ИЛИ.

На основании данной модели создается база знаний для решения задач планирования индивидуальных программ практик. Содержимое базы знаний формируется с использованием интегрированной модели представления знаний [7].

Фрагмент базы знаний на основе рассмотренной концептуальной модели представлен на рисунке 3.

Заключение

В качестве одного из основных средств поддержки индивидуальных программ обучения на кафедре становятся электронные обучающие системы с элементами искусственного интеллекта. В рассмотренной интеллектуальной обучающей системе для формирования индивидуальных программ практик используется агентно-ориентированный подход к планированию индивидуальных программ обучения. Агенты интеллектуальной обучающей системы создаются с учетом требований сервисно-ориентированной архитектуры. Для применения знаний используется интегрированный подход к представлению знаний. Применение рассмотренных подходов и технологий позволит расширить возможности интеллектуальных обучающих систем кафедр ВУЗа.

Литература

1. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф., Базы знаний интеллектуальных систем – СПб: Питер, 2000. 384 с.
2. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами: Основы теории и технологии. – М.: Наука. Физматлит, 1997. – 112 с. – (Проблемы искусственного интеллекта)
3. Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом Вильямс, 2007. – 1408 с.
4. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: учеб. пособие /Г.В. Рыбина. – М.: Финансы и статистика, ИНФРА-М, 2010. – 432 с.
5. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология , информатика. – М.: Эдиториал УРСС, 2002. – 352 с.
6. Тельнов Ю.Ф., Данилов А.В., Казаков В.А. Программная реализация информационно-образовательного пространства на основе многоагентной технологии и онтологического подхода // Научно-практический журнал Открытое образование, №6 – М.: МЭСИ, 2015, с. 73-82.
7. Трембач В.М. Решение задач управления в организационно-технических системах с использованием эволюционирующих знаний: монография. – М.: МЭСИ, 2010. – стр. 236.
8. Learning Resource Meta-data Specification Version 1.3 - Final Specification – HTML, URL: http://www. imsglobal.org/metadata/