Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 7)

ЭС создаётся и существует для пользователя. Пользователь – это проблемный специалист, для которого предназначена экспертная система. Считается, что квалификация пользователя недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны экспертной системы.

ЭС является системой, основанной на знаниях. Система, основанная на знаниях – это система искусственного интеллекта, в которой предметные знания представлены в явном виде и отделены от прочих знаний системы.

1.5. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент обучения

Визуальные методы спецификации и проектирования баз знаний и разработка концептуальных структур являются достаточно эффективным гносеологическим инструментом или инструментом познания. Использование ме­тодов инженерии знаний в качестве дидактических инструментов и в качестве формализмов представления знаний способствует более быстрому и более полно­му пониманию структуры знаний данной предметной области, что особенно ценно для новичков на стадии изучения особенностей профессиональной деятельности.

Методы визуальной инженерии знаний можно широко использовать в различ­ных учебных заведениях — от школ до университетов — как для углубления про­цесса понимания, так и для контроля знаний. Большинство учеников и студен­тов овладевают навыками визуального структурирования в течение нескольких

От понятийных карт к семантическим сетям

Было предложено определение поля знаний, которое позволяет инженеру по знаниям трактовать форму представления поля достаточно широ­ко, в частности семантические сети или понятийные карты (concept maps) являются возможной формой представления. Это означает, что сам процесс построения семантических сетей помогает осознавать познаватель­ные структуры.

Программы визуализации являются инструментом, позволяющим сделать види­мыми семантические сети памяти человека. Сети состоят из узлов и упорядочен­ных соотношений или связей, соединяющих эти узлы. Узлы выражают понятия или предположения, а связи описывают взаимоотношения между этими узлами. Поэтому разработка семантических сетей подразумевает анализ структурных взаимодействий между отдельными понятиями предметной области.

В процессе создания семантических сетей эксперт и аналитик вынуждены анали­зировать структуры своих собственных знаний, что помогает им включать новые знания в структуры уже имеющихся знаний. Результатом этого является более осмысленное использование приобретенных знаний.

Визуальные спецификации в форме сетей могут использоваться новичками и эк­спертами в качестве инструментов для оценки изменений, произошедших в их мышлении. Если согласиться, что семантическая сеть является достаточно пол­ным представлением памяти человека, то процесс обучения с этой точки зрения можно рассматривать как реорганизацию семантической памяти.

Kozma, один из разработчиков программы организации семанти­ческой сети Learning Tool, считает, что эти средства являются инструментами познания, усиливающими и расширяющими познания человека. Разработка се­мантических сетей требует от учеников:

• реорганизации знаний;

• исчерпывающего описания понятий и связей между ними;

• глубокой обработки знаний, что способствует лучшему запоминанию и извлечению из памяти знаний, а также повышает способности применять знания в новых ситуациях;

• связывания новых понятий с существующими понятиями и представлениями, что улучшает понимание;

• пространственного изучения посредством пространственного представления понятий в изучаемой области.

Полезность семантических сетей и карт понятий, пожалуй, лучше всего демонст­рируется их связями с другими формами мышления высшего порядка. Они тес­но связаны с формальным обоснованием в химии и спо­собностью аргументировать свои высказывания в биологии. Также было показано, что семантические сети имеют связь с выполнением исследований.

База знаний как познавательный инструмент

Когда семантическая сеть создается как прообраз базы знаний, разработчик дол­жен фактически моделировать знания эксперта. Особенно глубокого понимания ' требует разработка функциональной структуры.

Определение структуры ЕСЛИ-ТО области знаний вынуждает четко форму­лировать принципы принятия решения. Нельзя считать, что просто разработка поля знаний системы обязательно приведет к получению полных функциональ­ных знаний в данной области.

Разработка экспертных систем стала использоваться как инструмент познания сравнительно недавно. Lippert, который является одним из пио­неров применения экспертных систем в качестве инструментов познания, ут­верждает, что задания по созданию небольших базисов правил являются очень / полезными для решения педагогических проблем и структурирования знаний для учеников от шестого класса до взрослых. Изучение при этом становится более осмысленным, так как ученики оценивают не только сам процесс мышле­ния, но также и результаты этого процесса, то есть полученную базу знаний. Со­здание базы знаний требует от учеников умения отделять друг от друга факты, переменные и правила, относящиеся к связям между составляющими области знаний.

Например, Lai установил, что после того, как студенты-медики созда­дут медицинскую экспертную систему, они повышают свое умение в плане аргу­ментации и получают более глубокие знания по изучаемому предмету. Шесть студентов-первокурсников физического факультета, которые использовали экс­пертные системы для составления вопросов, принятия решений, формулировки правил и.объяснений относительно движения частицы в соответствии с законами классической физики, получили более глубокие знания в данной области благо­даря тщательной работе, связанной с кодированием информации и обработкой большого материала для получения ясного и связного содержания, а следователь­но, и большей семантической глубины.

Таким образом, создание базы знаний экспертной системы способствует более глубокому усвоению знаний, а визуальная спецификация усиливает прозрач­ность и наглядность представлений.

Когда компьютеры используются в обучении как инструмент познания, а не как контрольно-обучающие системы (обучающие компьютеры), они расширяют воз­можности автоматизированных обучающих систем (АОС), одновременно раз­вивая мыслительные способности и знания учеников. Результатом такого со­трудничества учащегося и компьютера является значительное повышение эф­фективности обучения. Компьютеры не могут и не должны управлять процессом обучения. Скорее, компьютеры должны использоваться для того, чтобы помочь ученикам приобрести знания.

2. Разработка курса «Инженерия знаний»

2.1. Анализ требований к содержанию курса с учётом заявленной цели

Исследуя проблему представления за небольшое количество часов будущим учителям информатики темы «Инженерия знаний», необходимо иметь в виду цель такого изучения. Этот раздел можно считать очень важным именно для будущих учителей информатики по следующим причинам. С одной стороны учитель должен знать, как могут быть структурированы и представлены в формальном виде знания, которые мы традиционно привыкли видеть представленными в виде текстов на естественном языке, или в виде знаний, умений и навыков конкретных людей. С другой стороны особенно важно будет для будущего учителя познакомиться с методами извлечения знаний из эксперта альтернативные педагогическим методам «извлечения знаний из учащегося». Всё это позволит будущему учителю с одной стороны углубить своё понимание в области формирования и приобретения знаний обучаемым, а с другой – даст ему возможность расширить свой педагогический арсенал приёмами выявления и структуризации знаний, применяемыми в инженерии знаний.

Поэтому необходимо разработать курс по выбору по теме «Инженерия знаний» такой, что его изучение позволит обучающимся по специальности «учитель информатики» получить адекватное представление о современном состоянии данного раздела информатики. При этом необходимо избежать излишних технических подробностей.

2.2. Содержание курса

Изучая построение курса, выделим темы, подлежащие изучению.

Во-первых, необходимо рассмотреть основы инженерии знаний. В данном разделе надо раскрыть следующие понятия: данные и знания, базы знаний, основные сферы применения баз знаний – экспертные системы, структура и классификация экспертных систем, этапы разработки экспертных систем, коллектив разработчиков экспертных систем.

Далее необходимо рассмотреть теоретические аспекты извлечения знаний. В данном разделе надо раскрыть следующие понятия: стратегии получения знаний, психологический аспект, лингвистический аспект, гносеологический аспект.

Следующая тема – когнитивная психология в инженерии знаний. В данном разделе надо раскрыть следующие понятия: основы когнитивной психологии, семантическая репрезентация знаний, образная репрезентация, восприятие информации, организация памяти.

Основные темы курса начинаются с темы «методы извлечения знаний». В данном разделе надо раскрыть следующие понятия: классификация методов, пассивные методы, активные индивидуальные методы, активные групповые методы, экспертные игры, текстологические методы.

Далее идёт тема «методология структурирования знаний». В данном разделе надо раскрыть следующие понятия: поле знаний, стадии структурирования, методы структурирования, психосемантика и методы многомерного шкалирования.

Следующая тема – машинно-ориентированные приобретение и формирование знаний. В данном разделе надо раскрыть следующие понятия: автоматическое формирование знаний, системы автоматического формирования знаний.

2.3. Тематическое планирование и рабочая программа курса

Цель и задачи курса

Цель – дать студентам систематическое представление о возможностях современных методов извлечения и представления знаний для ориентирования в современных информационных технологиях, и проведения аналогий с приобретением знаний у учащихся. Задача – дать студентам умения работы со знаниями, их извлечения и структуризации.

Требования к уровню освоения содержания курса

В результате изучения дисциплины студенты должны:

• Иметь представление о современных методах извлечения знаний

• Иметь практические умения работы со знаниями

• Иметь умения извлекать знания из экспертов и текстов

• Уметь организовать процесс извлечения знаний различными способами

Учебный план

Всего курсом предусматривается 14 часов лекций, 14 часов практических занятий, и 54 часа самостоятельной работы.

2.4. Учебно-методические материалы

В качестве учебных пособий можно рекомендовать следующие книги.

Гаврилова Т. А., Червинская К. Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем — М.: Радио и связь, 1992. — 200с. Книга посвящена одному из важнейших и недостаточно исследованных аспектов теории и практики искусственного интеллекта — извлечению и структурированию знаний при разработке экспертных систем. При создании так систем наибольшую трудность вызывает домашинный этап, на котором разработчики выявляют знания специалистов в конкретной предметной области и структурируют их для последующей формализации и ввода в ЭВМ. Как и все исследования по искусственному интеллекту, данная тема носит междисциплинарный характер, и поэтому в книге освещены различные аспекты этой проблемы, (включая вопросы когнитивной психологии, психологии общения, лингвистики, гносеологии и др. Рассмотрены основные этапы разработки экспертных систем с акцентом на практические приемы и методы инженерии знаний, в том числе извлечение знаний из текстов, экспертные игры, техника интервьюирования и анкетирования и т. д. Введена классификация методов извлечения знаний и предложена методология структурного анализа знаний, которая проиллюстрирована на примере трех экспертных систем — АВТАНТЕСТ, АВ-ТАНКЛИП и МИКРОЛЮШЕР. Дан обзор современного состояния других способов создания баз знаний экспертных систем, включающий анализ систем индуктивного формирования знаний и автоматизированных систем приобретения знаний в прямом диалоге «эксперт-ЭВМ».

Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем: Учебник для вузов. СПб: Питер,2001 год, 384 стр. Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем. Актуальность предмета определяется стремительно развивающейся сферой применения инженерии знаний и системного анализа в различных областях деятельности. Особенностью изложения является его практическая направленность: освоения имеющегося материала должно быть достаточно для начала самостоятельной работы над созданием интеллектуальной системы, основанной на знаниях. В учебнике учтена все возрастающая роль Интернета и потому подробно рассматривается применение инженерии знаний в Сети.

2.5. Рекомендуемое программное обеспечение для проведения лабораторных работ

Из рассмотренных выше специализированных средств работы со знаниями для проведения практических работ была выбрана система Prot?g?.

Характеристики

Список файлов ВКР