Научная статья на тему 'Архитектура многокомпонентной распределенной гибридной экспертной обучающей системы'

Архитектура многокомпонентной распределенной гибридной экспертной обучающей системы Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

CC BY
226
68
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ ОБУЧЕНИЯ / ЭКСПЕРТНАЯ ОБУЧАЮЩАЯ СИСТЕМА / АРХИТЕКТУРА / СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА / ПРИНЦИПЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ / PEDAGOGICAL TECHNOLOGY OF TRAINING / EXPERT TRAINING SYSTEM / ARCHITECTURE / ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS / DESIGN PRINCIPLES / ПЕДАГОГіЧНі ТЕХНОЛОГії НАВЧАННЯ / ЕКСПЕРТНА НАВЧАЮЧА СИСТЕМА / АРХіТЕКТУРА / СИСТЕМИ ШТУЧНОГО іНТЕЛЕКТУ / ПРИНЦИПИ ПРОЕКТУВАННЯ

Аннотация научной статьи по наукам об образовании, автор научной работы — Шевчук О.Б.

Обоснована архитектура многокомпонентной распределенной гибридной экспертной обучающей системы, которая может использовать для обучения базы знаний внутренних и внешних экспертных систем и систем искусственного интеллекта, которые распределены на серверах интернета и других компьютерных сетей. Экспертная обучающая система (ЕНС) построена на трех группах базовых принципов: кибернетических отражают опыт предыдущих исследований систем искусственного интеллекта, ЕНС; педагогических определяют принципы, на которых строится педагогическое проектирование и применение ЕНС; психологических определяют исходные положения и понимания психики ученика, на которых основываются процессы проектирования и использования ЕНС в профессиональной подготовке будущих специалистов. Установлено, что это позволяет перейти к эффективному обучению с использованием распределенного знания в интернете и существенно расширяет дидактические возможности системы.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

THE ARCHITECTURE OF MULTI-COMPONENT DISTRIBUTED HYBRID EXPERT TRAINING SYSTEM

The paper reports on the design of a multi-component architecture of distributed hybrid expert training system that can be used for the study of knowledge base of both internal and external expert systems and artificial intelligence systems that are distributed on Internet servers and other computer networks. Expert training system is based on three groups of basic principles: cybernetic, reflecting experience of previous research of systems of artificial intelligence, expert training systems; pedagogical, determining the principles, on which pedagogical design and use of expert training systems are based; psychological, determining preconditious and understanding of pupils psychics, on which the processes of design and use of expert training systems in professional training of future specialists are based.It accounts for the efficient training through the distributed knowledge via the Internet, which greatly increases the didactic capabilities of the system.

Текст научной работы на тему «Архитектура многокомпонентной распределенной гибридной экспертной обучающей системы»

УДК 316.613.434:004.738.5

О. Б. ШЕВЧУК univinfot@gmail.com кандидат економiчних наук, доцент, Луганський нащональний ушверситет iM. Т. Шевченка

АРХ1ТЕКТУРА БАГАТОКОМПОНЕНТНО1 РОЗПОД1ЛЕНО1 Г1БРИДНО1 ЕКСПЕРТНО1 НАВЧАЛЬНО1 СИСТЕМИ

Обтрунтовано apximeKmypy багатокомпонентно'1' розподiленоi гiбридноi експертно'1' навчально'1' системи, що може використовуватися для навчання бази знань eHympMHix i зовшшшх експертних систем i систем штучного iнтелекту, як розподiленi на серверах iнтернету та iнших комп 'ютерних мереж. Експертна навчальна система (ЕНС) побудовона на трьох групах базових принципiв: тбернетичних - вiдображають досвiд попередшх дослiджень систем штучного iнтелекту, ЕНС; педагогiчних - визначають принципи, на яких будуеться педагогiчне проектування i застосування ЕНС; психологiчних- визначають вихiднi положення i розумтня психiки учня, на яких грунтуються процеси проектування i використання ЕНС у професштй пiдготовцi майбутшх фахiвцiв. Встановлено, що це дозволяе перейти до ефективного навчання з використанням розподшеного знання в iнтернетi i суттево розширюе дидактичш можливостi системи.

Ключовi слова: педагогiчнi технологи навчання, експертна навчаюча система, архтектура, системи штучного iнтелекту, принципи проектування.

О. Б. ШЕВЧУК univinfot@gmail.com кандидат экономических наук, доцент Луганский национальный университет им. Т. Шевченко

АРХИТЕКТУРА МНОГОКОМПОНЕНТНОЙ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ГИБРИДНОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ

Обоснована архитектура многокомпонентной распределенной гибридной экспертной обучающей системы, которая может использовать для обучения базы знаний внутренних и внешних экспертных систем и систем искусственного интеллекта, которые распределены на серверах интернета и других компьютерных сетей. Экспертная обучающая система (ЕНС) построена на трех группах базовых принципов: кибернетических - отражают опыт предыдущих исследований систем искусственного интеллекта, ЕНС; педагогических - определяют принципы, на которых строится педагогическое проектирование и применение ЕНС; психологических -определяют исходные положения и понимания психики ученика, на которых основываются процессы проектирования и использования ЕНС в профессиональной подготовке будущих специалистов. Установлено, что это позволяет перейти к эффективному обучению с использованием распределенного знания в интернете и существенно расширяет дидактические возможности системы.

Ключевые слова: педагогические технологии обучения, экспертная обучающая система, архитектура, системы искусственного интеллекта, принципы проектирования.

O. SHEVCHUK univinfot@gmail.com Candidate of Economic Sciences (PhD), Associate Professor, Luhansk National University. Shevchenko

_ЗАГАЛЬНА ПЕДАГОГ1КА ТА 1СТОР1Я ПЕДАГОГ1КИ_

THE ARCHITECTURE OF MULTI-COMPONENT DISTRIBUTED HYBRID

EXPERT TRAINING SYSTEM

The paper reports on the design of a multi-component architecture of distributed hybrid expert training system that can be used for the study of knowledge base of both internal and external expert systems and artificial intelligence systems that are distributed on Internet servers and other computer networks. Expert training system is based on three groups of basic principles: cybernetic, reflecting experience of previous research of systems of artificial intelligence, expert training systems; pedagogical, determining the principles, on which pedagogical design and use of expert training systems are based; psychological, determining preconditious and understanding ofpupils psychics, on which the processes of design and use of expert training systems in professional training of future specialists are based.It accounts for the efficient training through the distributed knowledge via the Internet, which greatly increases the didactic capabilities of the system.

Keywords: pedagogical technology of training, expert training system, architecture, artificial intelligence systems, design principles.

1нтенсивний розвиток сучасних шформацшно-комушкативних технологш (1КТ), глоб^защя, шновацшш процеси та багато шших факторiв значно розширили та шдвищили вимоги до тдготовки майбутшх фахiвцiв. Це вщображено в основних засадах розвитку системи вищо! осв^и Украши в контекст Болонського процесу, в законах Украши «Про освпу», «Про вищу осв^у», Державнiй нацiональнiй програмi «Освга» (Украша ХХ1 столiття).

Ниш вщ вишiв Украши вимагаеться забезпечення бiльш якiсного освiтнього рiвня та вдосконалення процесу професшно1 пiдготовки майбутшх фаивщв згiдно з вимогами та умовам мiжнародного ринку працi. Досягти цього можливо тiльки на основi розробки нових, високоефективних педагогiчних технологш, заснованих на використанш сучасних шформацшних систем навчання, якi дозволять майбутньому фахiвцевi знаходити самостiйнi рiшення в складних проблемних та суперечливих ситуащях з рiзним ступенем невизначеностi, що зустрiчаються в професiйнiй практицi.

Разом з тим створення таких високоефективних педагопчних технологш та шформацшних систем е маловивченим [3; 6; 9]. Можна стверджувати, що iснуе об'ективна педагопчна проблема, пов'язана з необхщшстю удосконалення процесу професшно1 пiдготовки майбутшх фахiвцiв на основi використання шформацшних технологш навчання.

Проблемi удосконалення професшно! пiдготовки майбутнiх фахiвцiв на основi використання 1КТ в навчаннi присвячено велику кiлькiсть статей, монографiй, дисертацшних робiт зарубiжних i вiтчизняних учених [1; 2; 4; 7]. Загалом виокремлюються два основнi напрями дослщжень [7]: кiбернетичний (iнтелектуальнi, експертнi та експертш навчальнi системи як складовi теори штучного iнтелекту) та психолого-педагопчний (iнтелектуальнi, експертнi та експертнi навчальш системи як засоби навчання у сучаснш освiтi).

На основi аналiзу цих напрямiв дослiджень виявлено, що початковим етапом проектування iнтелектуальних та експертних навчаючих систем е побудова !х архiтектури, яка повинна базуватися на певнш системi принципiв, засобiв i методiв 11 реалiзацil.

Питання аналiзу принципiв побудови i архггектури вiдомих сучасних iнтелектуальних, експертних та експертних навчальних систем першого i другого поколiнь, а також !х класифшаци, розглядалися в роботах [5; 14]. У них показано, що основним базовим типом архггектури сучасних штелектуальних, експертних та експертних навчальних систем е багатокомпонентна розподшена пбридна система, в якш використовуеться «ктент-серверна» технологiя побудови комп'ютерно1 мереж1. Це дозволило здшснити перехiд до принципово ново1 iнформацiйноl технолог^ навчання на основГ розподiленого знання.

У процеш аналiзу розробок конкретних iнтелектуальних та експертних систем [1; 4; 5] встановлено, що не юнуе загальноприйнятого способу побудови та подання архтектури сучасних штелектуальних, експертних та експертних навчальних систем, недостатньо формалiзована система принцишв на основГ яких вони повинш проектуватися та використовуватись, не формалiзовано понятГйний апарат тощо.

Отже, аналiз публiкацiй з педагогiчноl проблеми удосконалення професшно1 пГдготовки майбутнiх фахiвцiв показуе, що в наш час, створення штелектуальних, експертних та експертних навчальних систем мае дослщницький характер, а методичш та технолопчш

аспекти проектування аритектури таких систем недостатньо розроблеш. Це вказуе на важливють i актуальшсть проведення дослщжень для виршення педагог1чно1 проблеми удосконалення процесу професiйноï пiдготовки майбутнiх фахiвцiв.

У дослщженш проблеми вдосконалення процесу професiйноï пiдготовки майбутнiх фахiвцiв на основi використання 1КТ вирiшуeться актуальне завдання: розробка з щею метою архтектури експертноï навчаючоï системи (ЕНС).

Метою статт е теоретико-методологiчне обгрунтування та розробка архiтектури багатокомпонентноï розподiленоï гiбридноï експертноï навчаючоï системи (БРГЕНС), а також формалiзацiя ïï понятiйного апарату.

Початковим етапом проектування ЕНС для професшно1' тдготовки майбутнiх фахiвцiв е побудова ïï архггектури, яка повинна базуватися на певнш системi принцишв. У роботах автора [10; 11; 12; 13], з урахуванням досвщу розробки та використання ща системи, визначено основш принципи, на основi яких необхiдно вести проектування ЕНС.

Вказана система принцишв представлена у виглядi трьох, вщносно самостiйних груп: 1) юбернетичш принципи - вщображають досвiд попереднiх дослiджень в област систем штучного iнтелекту, експертних та експертних навчальних систем; 2) педагопчш принципи -визначають принципи, на яких будуеться педагопчне проектування i застосування ЕНС в навчальному процесц 3) психологiчнi принципи - визначають вихщш положення i розумiння психши учня, на яких повиннi будуватися процеси проектування i використання ЕНС у професшнш шдготовщ майбутнiх фахiвцiв [12; 13; 14].

сс

X

X

та

са

>

та

X

01 та

а. т

та m

1- (Л

•_ та

J VD

^ ■

01 m

о

о а.

та

X

IX 01

X

X и

та

са

> 01

? ^

о. 01

п ^

о ?

та

S

C1J

i-

(J

s

и

Студент

Експерт-викладач

Консультант - шженер

Експерт-психолог

À_1

Експертз ПО

^ ¥

Д1алоговий процесор (1нтерфейс користувача)

Комплекс зовшшшх ЕС та СШ1

Процесор управлння навчанням

JHZ

Виконавець плашв

Модель студента

Планувальник

Модель професмноТ компетенцп'

Модель д1агностики

Генератор навчальних послщовностей

Багатоком-понентна внутрiшня БЗв

а Багатокомпонентна ЕС

у-

Процесор пщтримки знань i даних

^S ЕСз1

Багатокомпонентна внутрiшня ЕСв

БЗз1

шш ш

i EC3i

БЗзi

шш ш

ЕСзп

БЗзп

Рис. 1. Архтектура БРГЕНС. Примтка: ЕСз1..., EC3i,..., ЕСзп - зовтшт експертн системи (ЕС) i системи штучного ттелекту (СШ1); БЗз1. . ., БЗзi,..., БЗзп - eidnoeidHO бази знань зовтштх експертних систем та систем штучного ттелекту; п - ктьюсть зовтштх ЕСз та СШ1 (1<i<n.).

Грунтуючись на виокремленш œ^^i принцишв побудови i застосування ЕНС, нами обгрунтовано експертно-навчальний шдхщ, який визначае педагопчш особливосп

використання ЕНС для професшно! пiдготовки майбутшх фахiвцiв. На основi цього тдходу i певно! системи принципiв розроблена арх^ектура БРГЕНС (див. рис. 1 i 2).

Рис. 2. Структура багатокомпонентног внутршньог експертног системи ЕСв. Примтка: ЕСв ПО - експертна система знань про предметну область; ЕСв УН - експертна система управлтня навчанням; ЕСв ДП - експертна система д1агностики помилок учшв (тих, кого навчають) (статистика); БЗв ПО, БЗв УН, БЗв ДП - в1дпов1дно бази знань внутрштх експертних систем ЕСв ПО, ЕСв УН, ЕСв ДП.

Аритектура БРГЕНС, як видно на рис. 1 i 2, включае наступи основш компоненти.

1. Багатокомпонентна внутршня експертна система ЕСв складаеться з трьох внутршшх експертних систем та !х баз знань: 1) ЕСв ПО призначена для вироблення еталонних ршень погано формалiзованих задач в учшв з дослщжувано! ПО. Вона будуеться на знаннях експерта з ПО (рис. 1) i заздалепдь заготовлено! сукупносп завдань (кейсiв, прецедеипв та iн.). База знань БЗв ПО описуе структуру, основш поняття i методи ршень задач дослщжувано! ПО;

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2) ЕСв УН враховуе обмеження, що накладаються на наявний навчальний матерiал, з урахуванням яких здiйснюе планування процесу навчання (компонент Планувальник), включаючи дидактичш можливостi та особливостi комплексу зовшшшх ЕС та СШ1. База знань БЗв УН мютить опис мети, типи курсiв i повщомлень, що обробляе ЕСв УН, способи !х аналiзу та iн. Система ЕСв УН формалiзуе знання експерта-викладача про принципи i методики навчання, на яких будуеться експертно-навчальний пiдхiд у професшнш пiдготовцi майбутнiх фахiвцiв;

3) ЕСв ДП використовуеться для виявлення невiрних уявлень учнiв про дослщжувану ПО. Ця система формалiзуе знання експерта-психолога, яким також може бути викладач.

База знань БЗв ДП мютить каталог можливих помилок учшв (тих, хто навчаеться) i правила висунення та перевiрки гшотез про !х неправильнi уявлення з дослщжувано! ПО, а також статистичнi даш про процес навчання.

2. Комплекс зовшшшх ЕС i СШ1 та !х баз знань розширюе дидактичш можливосп багатокомпонентно! розподiлено! гiбридно! ЕНС для професшно! шдготовки майбутнiх фахiвцiв за рахунок включення у процес навчання знань, розподшених в комп'ютерних мережах (iнтернет) СШ1, реальних або навчальних ЕС, якi використовуються фахiвцями в професiйнiй дiяльностi при виршенш складних завдань з рiзним ступенем шформацшно! невизначеностi (наприклад, в фiнансово-економiчнiй сферi).

Взаемодiя мiж компонентами експертних систем ЕСв ПО, ЕСв УН, ЕСв ДП, зовшшшми ЕС та СШ1, а також !х базами знань, здшснюеться через процесор шдтримки знань i даних та процесор управлiння навчанням.

3. Дiалоговий процесор (штерфейс користувача) забезпечуе взаемодiю вах користувачiв (студента, експерта-викладача, консультанта-iнженера, експерта-психолога, експерта з ПО) iз

БРГЕНС. Як синонiми назви вказаного компонента в цш œcTeMi також використовуються термiни: iнтерфейс користувача, передавач шформацн, пiдсистема органiзацiï дiалогу та iн.

4. Процесор управлшня навчанням (вирiшувач) реалiзуe логiку роботи з базами знань БРГЕНС, генератором навчальних послщовностей, системою формування корекцп та редагування моделей, сценарiïв i баз знань, та користувачами системи через дiалоговий процесор. Як синошми цього компонента також використовують термши: вирiшувач, розв'язувач, блок перевiрки, аналiзатор характеристик [8].

5. Планувальник на основi обмежень, що накладаються на процес навчання, поточних значень в моделi студента, моделi професiйноï компетенцн майбутнього фахiвця та моделi дiагностики студента, баз знань БРГЕНС, плануе методи та створюе алгоритм формування знань, умшь, навичок, поведiнкових iндикаторiв тощо професiйних компетенцiй майбутнього фаивця. Вiн «знае» скiльки i яких навчальних завдань е в базах знань - зовшшшх i внутршшх, для чого вони призначеш, використовуваний алгоритм планування та формування, на тдст^ чого створюеться набiр завдань для досягнення заданих професiйних компетенцш майбутнього фах1вця. Планувальник та процесор управлшня навчанням також забезпечують взаемодда з БРГЕНС.

6. Виконавець плашв декомпозуе план, створений планувальником, на бшьш дрiбнi завдання i виконуе його. Вш моделюе хiд мiркувань експерта з ПО на пiдставi знань, наявних в базах знань ЕС.

7. Генератор навчальних послщовностей, використовуючи вихiднi данi з БЗ, Виконавця планiв i Планувальника, формуе таку послщовшсть правил, якi, будучи застосоваш до вихвдних даних, приводять до ршення задачi [8].

8. Комплекс моделей. Архтектура БРГЕНС включае наступнi три основнi моделi: модель студента, модель професiйноï компетенцiï фахiвця i модель дiагностики процесу навчання.

Модель студента вщображае поточний стан студента. Вона представляе знання про студента, як використовуються в процес навчання або вчення i е моделлю поточного стану знань шдивщуально для кожного студента. Ця модель може уточнюватися експертами як при налаштувант ЕНС, так i в процес попередньо1' дiагностики знань учня.

Модель професiйноï компетенцiï фах1вця (модель професшних компетенцiй фах1вця) задае щеальний, бажаний рiвень професiйноï шдготовки майбутнх фахiвцiв i становить набiр компетенцш, що визначають набiр видiв дiяльностi, яю повинен виконувати той, якого навчають (студент).

Модель дiагностики процесу навчання забезпечуе автоматичну дiагностику та результата вивчення студентами ПО, включаючи статистичнi данi та iн.

9. Система формування, корекци та редагування моделей, сценарив i баз знань дозволяе експерту-викладачу, консультанту-iнженеру з знань, експерту-психологу та експерту з ПО здшснювати динамiчне оновлення знань в галузi професiйноï шдготовки майбутнiх фах1вщв та забезпечувати: 1) структурування ПО вщповщно до правил органiзацiï баз знань; 2) корекщю моделей: студента, профеайно1' компетенцй' i дiагностики процесу навчання; 3) редагування та корекщю сценарив навчання з урахуванням змюту внутрштх та зовнiшнiх баз знань.

10. Користувачi БРГЕНС. З нею взаемодiють 5 основних категорiй користувачiв.

Студент - використовуе закладенi в цш системi знання для вивчення рiзних видiв дiяльностi, яю вш повинен здiйснювати в майбутнiй професшнш роботi вiдповiдно до моделi профеайних компетенцiй фах1вця.

Експерт-викладач - передае сво1' знання про ПО до вказано1' системи з метою надання допомоги в процесi вирiшення завдань, а також ощнки дiй студенпв (оцiнок успiшностi навчання).

Консультант або iнженер iз знань (когнитолог) в БРГЕНС - це прикладний програмют, який добувае i завантажуе знання експерпв у багатокомпонентнi внутрiшнi бази знань ЕСв. Вш е посередником м1ж експертами i системою БРГЕНС на етат формування вiдповiдних зовтштх та внутрiшнiх баз знань [2]. З позицш консультанта-iнженера iз знань, БРГЕНС повинна: 1) забезпечувати зручними засобами формування i редагування багатокомпонентт внутрiшнi бази знань БЗв в дiалоговому режимi; 2) здiйснювати перевiрку несуперечностi iнформацiï, яка зберiгаеться у внутрших та зовнiшнiх базах знань; 3) поеднувати процедурнi й декларативт способи подання знань; 4) ефективно представляти процедурнi i декларативнi знання, що розмщеш у внутрiшнiх i зовшшшх базах знань; 5) забезпечувати програмний iнтерфейс взаемодй' ЕНС з базами знань комплексу зовтштх БРГЕНС та СПИ

_ЗАГАЛЬНА ПЕДАГОГ1КА ТА 1СТОР1Я ПЕДАГОГ1КИ_

Експерт-психолог - враховуе особистюш характеристики студента i передае його «психолопчний портрет особистосп» в модель студента. Знання експерта-психолога необхiднi для забезпечення найбiльш адекватно1' адаптацй' БРГЕНС до шдивщуальних особливостей учня [2].

Експерт з ПО - фах1вець, що володie достатнiм обсягом профеайних знань в прийняттi рiшень для дослщжуважл ПО, який погодився подшитися сво1'м досвщом i передати знання, а також забезпечити ïх повноту та правильнiсть введення в БРГЕНС [2; 8]. Вш, за шдтримки консультанта (iнженера iз знань), описуе дослiджувану ПО у виглядi сукупносп даних i правил. Данi визначають об'екти та ïх властивостi (характеристики, значення, поведiнку та iн.), яю е складовими моделi професiйноï компетенцп майбутнього фах1вця у дослiджуванiй ПО. Правила визначають способи взаемодй' i використання даних, в рiзних ситуащях, найбiльш характерних (типових) для дослщжувано1' ПО.

Таким чином, розроблена архитектура БРГЕНС базуеться на iнформацiйнiй технологи навчання з використанням розподiленого знання. Така система може використовуватися для навчання бази знань шших ЕС i СШ1, яю розподiленi на серверах iнтернету й iнших компютерних мереж, що суттево розширюе ïï дидактичт можливостi.

БРГЕНС - це шформацшна система, заснована: на сукупносп педагогiчних, психологiчних i юбернетичних принцишв, яю визначають процеси розробки та застосування системи; пбридному поданнi знань експертГв в певнiй ПО, що виршуе клас складних, практично значущих i важко формалiзованих навчальних завдань цieï ПО, включаючи, за необхвдносп дiагностику знань студенев, управлiння навчанням, а також демонстращю поведiнки на рiвнi експертiв, в яюй використовуються бази знань як внутрiшнi, вбудоваш в систему, так i зовшшш, розподiленi в локальних або глобальних комп'ютерних мережах, iнших СШ1, ЕС тощо.

Аналiз публiкацiй з педагогiчноï' проблеми, пов'язаноï' з необхiднiстю вдосконалення та пщвищення ефективностi процесу професiйноï пiдготовки майбутнiх фахiвцiв у вишах на основi сучасних 1КТ показуе, що основним базовим типом архгтектури сучасних навчальних систем е розподшеш гiбриднi системи, в яких застосовуеться «ктент-серверна» технологiя. Використання таких систем дозволяе перейти до навчання на основГ розподшеного знання.

Грунтуючись на експертно-навчальному пiдходi, який визначае особливосп створення та використання експертних навчальних систем для професiйноï щцготовки майбуттх фахiвцiв, розроблено архттектуру БРГЕНС, яка може використовуватися для навчання бази знань внутрштх i зовшшшх ЕС i СШ1, яю розподiленi на серверах штернету та iнших комп'ютерних мереж.

Архитектура цieï системи базуеться на новш iнформацiйнiй технологiï' навчання з використанням розподшеного знання, що суттево розширюе ïï дидактичш можливосп.

Перспективними напрямками подальших розвщок е вдосконалення БРГЕНС у профеайнш шдготовщ майбуттх фах1вщв, ïï програмна реалiзацiя.

Л1ТЕРАТУРА

1. Бурдаев В. П. Клиент-серверная технология экспертной обучающей системы для сетей Интернет и Интранет / В. П. Бурдаев // Искусственный интеллект. -2008. - №3. - С. 364-369.

2. Голенков В. В. Инструментальные средства проектирования интеллектуальных обучающих систем: методическое пособие по курсу «Интеллектуальные обучающие и тренажерные системы» для студентов специальности «Искусственный интелект» / В. В. Голенков, Н. А. Гулякина, О. Е. Елисеева. - Мн.: БГУИР, 1999. - 102 с.

3. Каленський А. А. Застосування педагопчних шформащйних технологий у навчальному процеа вищо1 школи / А. А. Каленський. - К.: Аграрна освтта, 2011. - 280 с.

4. Костюченко М. П. 1нформащйно-юбернетичш та психолого-дидактичш аспекти проектування експертно-навчальних систем / М. П. Костюченко // Искусственный интеллект - 2013. - № 4. - С. 127-137.

5. Костюченко М. П. Формування загально1 архгтектури експертно-навчальних систем / М. П. Костюченко // Науков1 пращ ДонНТУ. &рГя: Педагопка, психолог^ i соцГологГя. - 2013. - № 2 (14).- С. 127-137.

6. Набока О. Г. Професшно-ор1ентоваш технологи навчання у фаховш щдготовщ майбутн1х економ1ст1в: теортя та методика застосування: монография / О. Г. Набока. - Слов'янськ: Щдприемець Матор1н Б. I., 2012. - 303 с.

7. Словак К. Використання експертних систем пад час узагальнення та систематизацп у процеа навчання вищо1 математики / К. Словак // Науков1 записки Тернопшьського нацiонального педагог1чного унiверситету 1мен1 Володимира Гнатюка. СсрГя: педагогiка - 2011. - № 1. - С. 141-148.

8. Сороко В. Н. Автоматизоваш навчакга системи з елементами штучного 1нтелекту: навч. пос1бник / В. Н. Сороко, О. В. Журавльов. - К.: УМК ВО, 1992. - 214 с.

9. Тверезовська Н. Т. Теоретичт та меroдичнi основи створення i використання навчальних експертних систем у щдготовщ фах1вц1в вищих навчальних закладов: дис. ... д-ра. пед. наук: 13.00.04 / Н. Т. Тверезовська - Харюв, 2003. - 198 с.

10. Шевчук О. Б. Психолопчт принципи в проектувант та розробц експертних навчальних систем / О. Б. Шевчук // Науковi записки Бердянського державного педагогичного унiверсигету. Серiя: Педагогiчнi науки. - 2016. - Вип. 1. - С. 307-313.

11. Шевчук О. Б. Юбернетичт принципи проектування та розробки експертних навчаючих систем / О. Б. Шевчук // Вкник Луганського нацiонального унiверситету теш Тараса Шевченка: Педагогiчнi науки. - 2016. - № 1 (298). - С. 137-142.

12. Шевчук О. Б. Педагопчт принципи проектування та розробки експертних систем навчання / О. Б. Шевчук // Науковi записки Тернопльського нацюнального педагогичного утверситету iменi Володимира Гнатюка. Серш: педагогтка. - 2016. - № 1. - С. 38-43.

13. Шевчук О. Б. Теоретико-методолопчне обгрунтування принципн побудови експертних навчаючих систем з шдготовки фахiвцiв фiнансово-економiчного напряму / О. Б. Шевчук // Сучаст шформащйт технологи та шноващйт методики навчання у щдготовщ фамвщв: методологiя, теорiя, досвiд, проблеми: зб. наук. праць. Вип. 43. - Кшв-Вшниця: ТОВ фiрма «Планер», 2015. - С. 509-512.

14. Jacobsen H. A. A generic architecture for hybrid intelligent systems // IEEE Fuzzy Systems. Ancourage. - Alaska, 1998. - P. 709-714.

REFERENCES

1. Burdaev V. P. Klient-servernaya tekhnologiya ekspertnoi obuchayushchei sistemy dlya setei Internet i Intranet [Client-server technology expert training system for the Internet and Intranet networks] / V. P. Burdaev. -Shtuchnyy intelekt, #3. - 2008. - P.364-369.

2. Golenkov V. V. Instrumental'nye sredstva proektirovaniya intellektual'nykh obuchayushchikh sistem: Metodicheskoe posobie po kursu «Intellektual'nye obuchayushchie i trenazhernye sistemy» dlya studentov spetsial'nosti «Iskusstvennyi intelekt» [Tools design of intelligent tutoring systems: the textbook for the course "Intellectual training and training systems" for students majoring in «Artificial Intelligence»] / V. V. Golenkov, N.A.Gulyakina, O.E.Eliseeva // Mn.: BGUIR, 1999. - 102 p.

3. Kalens'kyy A. A. Zastosuvannya pedahohichnykh informatsiynykh tekhnolohiy u navchal'nomu protsesi vyshchoyi shkoly [The use of educational information technologies in educational process of high school] / Andriy Anatoliyovych Kalens'kyy - K.: Ahrarna osvita, 2011. - 280 p.

4. Kostyuchenko M. P. Informatsiyno-kibernetychni ta psykholoho-dydaktychni aspekty proektuvannya ekspertno-navchal'nykh system [Tekst] [Information and cybernetic psychological and didactic aspects of design expert training systems] / M. P. Kostyuchenko // Iskusstvennyi intellekt, 2013, #4. - P.127-137.

5. Kostyuchenko M. P. Formuvannya zahal'noyi arkhitektury ekspertno-navchal'nykh system [Tekst] [Formation of the overall architecture expert and training systems] / M.P. Kostyuchenko // Naukovi pratsi DonNTU. Seriya: «Pedahohika, psykholohiya i sotsiolohiya». # 2 (14), 2013. - P.127-137.

6. Naboka O. H. Profesiyno-oriyentovani tekhnolohiyi navchannya u fakhoviy pidhotovtsi maybutnikh ekonomistiv: teoriya ta metodyka zastosuvannya: monohrafiya [Professionally-oriented technology training in the professional training of future economists: Theory and Methods of Use: monograph] / O. H. Naboka. - Slov"yans'k: Pidpryyemets' Matorin B.I., 2012. - 303 p.

7. Slovak K. Vykorystannya ekspertnykh system pid chas uzahal'nennya ta systematyzatsiyi u protsesi navchannya vyshchoyi matematyky [The use of expert systems in the generalization and systematization in the teaching of Mathematics] / Kateryna Slovak // Naukovi zapysky Ternopil's'koho natsional'noho pedahohichnoho universytetu im. V. Hnatyuka. Ser. Pedahohika / hol. red. H. Tereshchuk. - Ternopil', 2011. - #1. - S. 141-148.

8. Soroko V. N., Zhuravl'ov O. V. Avtomatyzovani navchayuchi systemy z elementamy shtuchnoho intelektu. Navchal'nyy posibnyk [Automated teaching system with elements of artificial intelligence. Tutorial] / V. N. Soroko, O. V. Zhuravl'ov. - K.: UMK VO. 1992. - 214 p.

9. Tverezovs'ka N. T. Teoretychni ta metodychni osnovy stvorennya i vykorystannya navchal'nykh ekspertnykh system u pidhotovtsi fakhivtsiv vyshchykh navchal'nykh zakladiv [Theoretical and methodological bases of creation and use of educational expertise in training institutions of higher education]: dys. ... dok. ped. nauk: 13.00.04 / Tverezovs'ka Nina Trokhymivna. - Kharkiv, 2003. - 198 p.

10. Shevchuk O. B. Psykholohichni pryntsypy v proektuvanni ta rozrobtsi ekspertnykh navchal'nykh system [Psychological principles in the design and development of expert training systems] / O. B. Shevchuk // Naukovi zapysky Berdyans'koho derzhavnoho pedahohichnoho universytetu. Ser.: Pedahohichni nauky. - 2016. -Vyp. 1. -P. 307-313.

11. Shevchuk O.B. Kibernetychni pryntsypy proektuvannya ta rozrobky ekspertnykh navchayuchykh system [Cybernetic principles of design and development expert teaching system] / O.B.Shevchuk // Visn. Luhan. nats. un-tu im. Tarasa Shevchenka: Ped. nauky. - 2016. - #1 (298). - P. 137-142.

12. Shevchuk O. B. Pedahohichni pryntsypy proektuvannya ta rozrobky ekspertnykh system navchannya [Teaching the principles of design and development of expert systems training] / O. B. Shevchuk // Naukovi zapysky

_ЗАГАЛЬНА ПЕДАГОГ1КА ТА 1СТОР1Я ПЕДАГОГ1КИ_

Ternopil's'koho natsional'noho universytetu imeni Volodymyra Hnatyuka. Seriya: pedahohika. - 2016. -#1. - P. 38-43.

13. Shevchuk O. B. Teoretyko-metodolohichne obgruntuvannya pryntsypiv pobudovy ekspertnykh navchayuchykh system z pidhotovky fakhivtsiv finansovo-ekonomichnoho napryamu [Theoretical and methodological substantiation of principles of construction of expert teaching system for training of financial and economic direction] /O. B. Shevchuk // Suchasni informatsiyni tekhnolohiyi ta innovatsiyni metodyky navchannya u pidhotovtsi fakhivtsiv: metodolohiya, teoriya, dosvid, problemy // Zb. nauk. pr. - Vypusk 43 / Redkol. - Kyyiv-Vinnytsya: TOV firma «Planer», 2015. - P. 509-512.

УДК 37.091

J. KARBOWNICZEK jkarbow@poczta.onet.pl Dr Hab, Professor

Jesuit University of Philosophy and Education Ignatianum (Cracow)

PARADIGMATIC TRANSFORMATION IN EARLY EDUCATION - FROM BEHAVIOURAL TO EMANCIPATORY DISCOURSE

The interpretation of the phenomen of school teaching as the process of early education in Polish schools has been suggested in the article through the prism of philosophical, psychological and sociological of human development. The author has made an attempt to outline different possibilities to approach the subject of education: pupils, teachers and parents. The researched problem has been analyzed from the point of view of a number of scientific paradigms: behavioural, humanistic, constructivist and critical-emancipatory pedagogical discources. A conclusion has been made, that all presented concepts are the basis for making multi- and interdisciplinary discourse in early education, suggesting various approaces in this regard.

Keywords: early childhood education, school, educational process, paradigm.

Й. КАРБОВН1ЧЕК jkarbow@poczta.onet.pl доктор наук, професор, Академiя iM. Святителя 1гнат1я (Крашв)

ПАРАДИГМАЛЬН1 ТРАНСФОРМАЦП В РАНН1Й ОСВ1Т1: В1Д ПОВЕД1НКОВОГО ДО ЕМАНСИПОВАНОГО ДИСКУРСУ

Подано iнтерпретацiю феномену викладання у школi - освiтнього процесу раннього навчання у польських освiтнiх закладах Kpi3b призму фiлософськоi, психологiчноi та соцiологiчноi концепци розвитку людини. Зроблена спроба окреслити рiзнi можливостi пiдходу до суб 'eктiв навчального процесу: учнiв, учителiв i батьтв. Дослiджувана проблема розглядаеться з позици парадигм: бiхевiоризму, гуманiстичного, конструктивiстського та критично-емансипацшного педагогiчного дискурсу. Зроблено висновок про те, що представленi концепци виступають основою для проведення мiждисциплiнарного вивчення ранньо'1' освiти i пропонують для цього рiзнi пiдходи.

Ключовi слова: ранне навчання, школа, освiтнiй процес, парадигма.

Й. КАРБОВНИЧЕК jkarbow@poczta.onet.pl доктор наук, профессор, Академия им. Святителя Игнатия (Краков)

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.