CC BY
142
_
СТРУКТУРА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ СИСТЕМЫ С ФОРМИРОВАНИЕМ ИНДИВИДУАЛЬНОЙ СРЕДЫ ОБУЧЕНИЯ*
УДК 004
Василий Михайлович Трембач
ктн, доцент, профессор кафедры ПИЭ, МЭСИ,
доцент кафедры 304, МАИ Тел. (495) 442-8098, (499)199 84 07, Эл. почта: trembach@yandex.ru
В статье рассматриваются подходы, методы и технологии создания интеллектуальных обучающих систем. Эти системы формируют индивидуальные траектории обучения. При формировании индивидуальных программ учитывается текущий уровень знаний сотрудника и требуемый. Показана демо-версия индивидуальной среды обучения.
Ключевые слова: интеллектуальная обучающая система, компетенции, учебный объект, репозиторий, онтология, много-агентная система, индивидуальная среда обучения.
Vasiliy M. Trembach
Ph.D., Associate Professor, Department of Applied Informatics in Economy, MESI, Associate Professor, Department 304, MAI Tel. (495) 442-8098, (499)199 84 07, E-mail: trembach@yandex.ru
THE STRUCTURE OF INTELLIGENT SYSTEMS WITH THE FORMATION OF INDIVIDUAL LEARNING ENVIRONMENT
The article considers the approaches, methods and technologies of creation of intelligent tutoring systems. These systems form the individual learning paths. While creating the individual programmes the current and required level of employee knowledge is taken into account. The demo-version of the personal learning environment is shown.
Keywords: intelligent training system, competence, learning object, repository, ontology, multi-agent system, individual learning environment.
1. Введение
При создании современных интеллектуальных обучающих систем (ИОС) разработчики используют различные подходы и их комбинации. Требования к ИОС определяются разработчиками и будущими пользователями исходя из их финансовых возможностей, уровня профессионализма коллектива разработчиков, подготовки пользователей (преподавателей и обучаемых), задач возлагаемых на ИОС, уровня развития информационной среды в регионе и др. Это привело к тому, что даже при использовании одинаковых подходов в разных организациях и регионах, создаются системы с разными возможностями и задачами. В статье рассматриваются некоторые подходы к созданию ИОС, используемые технологии, предлагается одна из возможных структур современной ИОС, актуальные на практике и научно обоснованные требования к разрабатываемой ИОС для формирования компетенций обучающихся. Показаны демо-версии элементов системы.
2. Эволюция интеллектуальных систем обучения
Теоретические наработки в области ИОС ведутся с 1960-х годов, когда были созданы продукционные обучающие системы, в которых диалог с обучаемым не программировался, а формировался по нескольким алгоритмам в соответствии с набором операций и фактов, заложенных в систему. Такие обучающие системы предназначались для специфических предметных областей, которые по тем или иным причинам оказались исключительно подходящими для такого типа программирования [3,6,11]. А уже в 1970 году Дж. Карбонеллом было сформулировано общее представление об интеллектуальных обучающих системах. В виде готовых программных продуктов такие системы появились в 1980-х годах. Они были нацелены на диагностику, отладку и коррекцию поведения обучаемого. ИОС не только диагностирует и указывает студенту его ошибки, но и анализирует их причины, строит гипотезы, правила и планы исправления ошибок, дает советы, исходя из предварительно определенных стратегий обучения и имеющейся модели обучаемого [3, 6,12]. При создании первых ИОС подходы, разработанные в рамках ИИ, использовались лишь для представления знаний из предметной области. Начиная с середины 1980-х годов в ИОС стала использоваться информация об обучаемом (в частности, модель идеального обучаемого) и стратегиях обучения. В 1990-е годы для создания ИОС стали применять агентно-ориентированный под-ход[1,2,3,6,15].
В области современного профессионального образования получил широкое распространение компетентностный подход, который означает формирование разнообразных образовательных программ для различных категорий обучающихся по различным видам и формам обучения [6,8,11]. Требование гибкости и динамичности таких образовательных программ обусловливает необходимость инструментальной поддержки процессов формирования компетентностей обучающегося и оценки уровня его достижимости с использованием динамических систем сбора, накопления, обработки и распространения информации. Это может быть достигнуто с помощью распределенных интеллектуальных технологий, обеспечивающих достижение требуемых компетенций за счет введения адаптивности в процесс обучения [2,3,4,5,7]. При этом основная задача заключается в обеспечении оптимальной траектории движения обучающегося к цели на основе управляемого усвоения им учебного материала в обучающей системе.
В рамках рассматриваемого подхода широко используется понятие учебного объекта [9,11,15]. Понятие учебного объекта, как новое понятие в педагогике, появилось в начале 1990-х годов и было ориентировано на решение новых задач обеспечения образовательных процессов. Одна из задач связана с организацией обмена образовательными ресурсами. Другая задача ориентирована на конструирование новых, более сложных образовательных ресурсов. Кроме того, учебный объект как независимая информационная сущность, обеспечивает процессный подход к организации обучения и позволяет решать оптимизационные задачи применительно к содержанию учебных информационных ресурсов и их эффективному использованию.
: Статья подготовлена при поддержке гранта РФФИ .№ 10-07-00672
3. Основные технологии, используемые в современных ИОС
Наиболее значимый вклад в теорию интеллектуальных автоматизированных обучающих систем внесли российские ученые Ларичев О.И., Гаврилова Т. А., Рыбина Г.В., Стефанюк В.Л., Тарасов В.Б., Тельнов Ю.Ф. Петрушин В.А., Бру-силовский П. Л., Башмаков А.И., Башмаков И. А. и др., а также зарубежные Kabassi K., Tang T.Y., Dorca F.A., Giannotti E., Rada R. и др. Современным разработчикам требуется новый взгляд на формирование компетентностей, при котором охватывается весь процесс формирования знаний, умений и навыков . Реализация такой ИОС возможна на основе результатов передовых исследований в области ИИ [2,3,4,5,6,7,10,14,15]: интеллектуальные динамические системы, многоагент-ные системы, онтологии, эволюционирующие знания.
В рамках интеллектуальных динамических систем возможно создание подсистемы формирования индивидуальных траекторий обучения и поддержание индивидуальной среды обучения. Интеллектуальная динамическая система является результатом интеграции интеллектуальных систем с динамическими системами. Это двухуровневые динамические модели, где один из уровней отвечает за стратегию поведения системы (носит делиберативный характер), а другой уровень отвечает за реализацию конкретной (в том числе, математической) модели [4,5,6].
Использование агентно-ориентиро-ванного подхода позволяет создать систему, которая обладает собственным поведением, удовлетворяющим некоторым экстремальным принципам. Метафора искусственного агента как персонального помощника пользователя отводит ему роль интеллектуального посредника между пользователем и средой, в которой тот работает. Тогда программные агенты понимаются как полуавтономные программные модули, способные сотрудничать с пользователем и приспосабливаться к нему, а главное действовать ради достижения целей, поставленных пользователем [3,5,15]. Здесь полуавтономность означает наличие зависимости программного агента от пользователя, в частности, возможность пользователя изменять уровень автономности своего агента.
Программные агенты начали широко применяться с развитием Интернета. Информационные агенты, такие как
PointCast, доставляют пользователям новости и сообщают об изменениях на избранных сайтах. Агенты покупок (shopping agents), подобные Bargain Finder, сравнивают за них цены в электронных магазинах. Роботы-пауки бродят по ссылкам и индексируют информацию для поисковых серверов, и т. д.
Появился и используется термин agentware, который характеризует новые архитектурные принципы организации обработки информации на основе агентов [3,5]. Под архитектурой ИОС на основе агентно-ориентированного подхода понимается условное разделение многоагентной системы (МАС) на взаимодействующих интеллектуальных агентов, где каждый агент выполняет определенные функции, а база знаний ИОС состоит из интегрированной базы знаний ее агентов.
Онтологический подход [2,5,15] составляет основу разработки репозито-рия учебных объектов с их метаданными. Репозиторий онтологий компетенций является распределенной системой на основе современных сетевых технологий. Архитектура репозитория онтологий компетенций является клиент-серверной. Клиентская часть репозитория состоит из jsp-страниц (которые могут содержать функции JavaScript) и с ее помощью пользователи получают доступ к различным функциям системы. Серверная часть выполняется на Java, доступ к онтологии предоставляется через Jena API и RDQL. Jena является Java API с открытым кодом для RDF, и RDQL представляется языком запросов к RDF в моделях Jena. Идея заключается в модели запросов, ориентированной на данные, чтобы получить более формализованный метод составления процедурного Jena API. Это позволяет проводить анализ компетенций.
Система обеспечения соответствия
знаний действительности позволяет проводить постоянную актуализацию метаданных учебных объектов, текущих знаний (компетенций) обучаемых. Это достигается использованием эволюционирующих знаний [10,14,15].
В плане организации обучения инновационным направлением является Smart-Education, позволяющее целым образовательным структурам подстраиваться под современные требования реальной жизни.
В настоящее время для реализация ИОС, соответствующей современным требованиям, необходимы результаты указанных исследований и их интеграция в рамках одной системы для формирования компетентностей обучающегося в единой информационно-образовательной среде.
4. Структура концептуальной модели ИОС
В работе [1] на основе модельного подхода, к построению архитектуры интеллектуальной обучающей системы, использованы следующие основные компоненты: предметная область проектирования, обучаемый проектировщик, сценарий процесса обучения. С целью обеспечения доступности и автономности компонентов, выбрана сервисно-компонентная организация системы обучения.
Интернет-ориентированные сервисные службы позволяют поддерживать доступ к системе в любое время и с любого подключенного к сети Интернет клиентского компьютера. Интерфейсное взаимодействие компонентов обеспечивает возможность замены их на другие компоненты без перекомпилирования всей системы. Взаимодействие компонентов архитектуры показано на рисунке 1.
Эволюция и расширение функциональных возможностей обучающих си-
Модель предметной ооласти Модель обучаемого
\7 А \7
Модель сценарии Модель протокола
Рис. 1. Сервисно-компонентная архитектура ИОС
стем на основе интеграции достижений в педагогике, психологии и искусственном интеллекте привело к созданию интеллектуальных обучающих систем. Современная интеллектуальная обучающая система, на основе агентно-ори-ентированного подхода, должна иметь следующие компоненты [3,15]:
- агент обучаемого;
- агент оценки знаний обучаемого;
- агент формирования индивидуальных планов обучения;
- агент индивидуальной среды обучения;
- репозиторий учебных объектов на основе Wiki.
Концептуально интеллектуальная обучающая система на основе агент-но-ориентированного подхода представлена на рисунке 2.
Интеллектуальная обучающая система, показанная на рисунке, ориентирована на индивидуальную работу с обучаемыми. Агент обучаемого является по своей сути интерфейсной аппаратно-программной сущностью, обеспечивающей студенту 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 уровня компетенций позволяет обучаемому определить свой текущий уровень компетенций и контролировать процесс отработки индивидуальной программы обучения. Агент формирования индивидуальных программ обучения осуществляет планирование последовательности учебных объектов в зависимости от требуемой компетенции и имеющихся у обучаемого. Индивидуальная среда обучения должна обеспечить возможность работы со всеми учебными объектами в рамках спланированной последовательности. Репозиторий учебных объектов должен обеспечить создание, хранение и использование учебных объектов различной природы.
Каждый из рассмотренных компонентов концептуальной модели (структуры) ИОС должен соответствовать определенному набору функциональных требований.
5. Требования к функциональности ИОС
В разрабатываемой интеллектуальной обучающей системе предполагается использовать стандарты и рекомендации для учебных объектов, предлага-
емые IMS и SCORM. Учебные объекты должны представлять собой поименованные файлы различной природы. Содержимым файлов может быть текст, графика, звук, видео и др. Храниться учебные объекты должны в репозито-рии, который располагается на web-сер-вере.
Для каждого объекта должны быть сформированы метаданные, которые хранятся в базе знаний расположенной на web-сервере и доступной каждому агенту. При необходимости агент формирования индивидуальной траектории обучения получает необходимые метаданные для решения своих задач в собственную базу знаний. Метаданные об учебных объектах должны представляться и храниться в xml-формате или других форматах структурируемых данных. Структура метаданных об учебных объектах должна включать следующие элементы их представления:
- имя учебного объекта,
- множество признаков, описывающих ситуацию при которой возможно изучение учебных объектов,
- признаки, отражающие результат изучения учебного объекта,
- список имен признаков, способных представить ситуацию начала изучения учебного,
- список имен признаков, отражающих результаты изучения учебного объекта.
Учебные объекты должны быть до-
ступны агенту индивидуальной среды обучения, а метаданные об учебных объектах должны быть доступны агенту обучаемого, агенту формирования индивидуальной траектории обучения и агенту индивидуальной среды обучения.
Учебный объект в репозитории должен быть простым, т.е. не состоящим из множества других учебных объектов. Агрегирование учебных объектов должно осуществляться агентом формирования индивидуальных траекторий обучения для каждого обучаемого с использованием метаданных учебных объектов.
Агенту обучаемого должен решать интерфейсные задачи, основными из которых являются: регистрация пользователей; получение доступа к персональной среде; просмотр базы знаний; доступ к содержимому репозитория; взаимодействие с агентом оценки уровня знаний, компетенций; взаимодействие с агентом формирующим индивидуальные программы обучения; формирование из разных источников и хранение моделей компетенций.
Основной задачей агента оценки знаний обучаемого является оценка компетенций.
Агент формирования индивидуальных планов обучения обеспечивает формирование индивидуальной траектории обучения в зависимости от уровней оценки текущей и требуемой ком-
Рис. 2. Концептуальная структура ИОС
О - »
„■.■у.>т • ru' '^-с'.»•..•••: ■ ■ •.-ЛЛ.МИШИИНИИ
^jSpäNKi- ojM-c ; rr. i (Км.С
о
YWQ т ■ ■ ■ЛПЛ! Г1- Я ш
I СТРАНИЦА; Ку^ичме и&сте с ГИ 1.вцшипк-< т
Ж NIKI
ПРАВКА » ЭКСПОРТ т ьапьш ДЕИС Ш1И т
OiytMMtcpflffta'Ç ЛИ !&Ueoi >¥< I
Обучение работе с ПК (впдеокурс)
.Ьмгяип nDcn^liiimJ ■ liai.: 301 '-"DÏ-GO 23 Jô
...........I!'.....С
МП,
Рис. 3. Интерфейс индивидуальной среды обучения
петенций.
Агенту индивидуальной среды обучения необходимо обеспечить обучаемому возможность работы со всеми учебными объектами в рамках спланированной программы обучения. Для этого агент должен:
- получать индивидуальную программу обучения;
- принимать, хранить и использовать учебные объекты, соответствующие индивидуальной траектории обучения;
- обеспечивать отработку обучаемым учебных объектов.
Репозиторий учебных объектов до л-жен обеспечить создание, хранение и использование учебных объектов различной природы.
6. Демо-версии элементов интеллектуальной системы с формированием индивидуальной среды обучения
Демо-версия индивидуальной среды обучения ИОС разрабатывается с импользованием языка программирования Ruby. Ruby (англ. Ruby — «Рубин») представляет собой динамический, рефлективный, интерпретируемый высокоуровневый язык программирования для быстрого и удобного объектно-ориентированного программирования. Язык обладает независимой от операционной системы реализацией многопоточности, строгой динамической типизацией и многими другими возможностями. Язык программирования Ruby близок по особенностям синтаксиса к языкам Perl и Eiffel, по объектно-ориентированному подходу — к языку Smalltalk. Также некоторые черты языка взяты из Python, Лисп, Dylan и CLU [16,17,18]. Ruby входит в большинство дистрибутивов ОС Linux, доступен он и пользователям других операционных систем. На рисунке 3 показано окно интерфейса индивидуальной среды обучения в режиме отработки учебного объекта.
7. Заключение
Дальнейшее развитие информационных технологий позволяет разрабатывать приложения для эффективного формирования компетенций у обучаемых. Размещение этих приложений на web-серверах, использование агентно-ориентированного подхода, wiki-техно-логий создают условия сотрудникам организаций для своевременного пополнения ими своих знаний. Это связано с возможностью повышения своих компетенций, не покидаю своего рабочего места, по индивидуальной программе обучения. Индивидуальные
программы обучения формируются с учетом текущих знаний сотрудника и необходимых компетенций для выполнения новых работ.
Литература
1. Афанасьев А.Н., Войт Н.Н. Интеллектуальная обучающая система концептуальному проектированию автоматизированных систем: http:// www. ssc. smr. ru/media/j ournals/izvestia/ 2010/ 2010_4_465_468.pdf
2. Гаврилова Т. А., Муромцев Д.И. Интеллекткальные технологии в менеджменте: инструменты и системы: Учеб. Пособие / Т. А. Гаврилова, Д.И. Муромцев; Высшая школа менеджмента СПбГУ - СПб.: Изд-во "Высшая школа менеджмента"; Издат. дом С.-Петерб. гос. ун-та, 2007. - 488 с.
3. Голенков В.В., Емельянов В.В., Тарасов В.Б., Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы / / Новости искусственного интеллекта. -2001. - №4.
4. Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту. - М.: КРАСАНД, 2009. - 272 с.
5. Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2007. -1408 с.
6. Рыбина Г.В. Основы построения
интеллектуальных систем: учеб. пособие /Г.В. Рыбина. - М.: Финансы и статистика, ИНФРА-М, 2010. - 432 с.
7. Тельнов Ю.Ф., Трембач В.М. Интеллектуальные информационные системы. Учебное пособие - М.: МЭСИ, 2009. - стр. 202.
8. Тельнов Ю.Ф., Ипатова Э.Р. Технологии смарт-обучения для реализации инновавационных образовательных проектов // Открытое образование, 2011, № 3. - с. 56-63.
9. Тельнов Ю.Ф., Рогозин О.В. Разработка инновационных образовательных технологий на основе модели с использованием SCORM-спецификаций / / Открытое образование, N° 4, 2009. с. 37 - 46.
10. Трембач В.М. Методы представления эволюционирующих знаний, обеспечения и оценки их соответствия действительности. // В кн. КИИ - 2008. Одиннадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. Сборник научных трудов в 3-х томах. Т.3., М.: Физматлит, 2008, с. 315-322.
11. Трембач В.М. Применение интеллектуальных технологий к формированию компетенций обучающихся // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2008.- №2. С. 34-54.
12. Трембач В.М., Формирование и использование моделей компетенций
_
обучающихся на основе эволюционирующих знаний// Научно-практический журнал «Открытое образование», МЭСИ, №>6 (77), 2009, с. 12-26.
13. Трембач В.М., Интеллектуальная информационная система формирования компетенций для реализации модели непрерывного образования, // Научно-практический журнал «Открытое образование», МЭСИ, .№4(77), 2010, с. 79-91
14. Трембач В.М. Методы формирования, использования и анализа баз знаний //Экономика, статистика и информатика, - Вестник УМО, № 4, 2010, с. 145-149
15. Трембач В.М. Решение задач управления в организационно-технических системах с использованием эволюционирующих знаний: монография. -М.: МЭСИ, 2010. - стр. 236.
16. David Thomas, Chad Fowler, Andrew Hunt. Programming Ruby: The Pragmatic Programmer's Guide, Second Edition—Boston: Addison-Wesley, 2004. —ISBN 0-9745140-5-5.
17. Dave Thomas, Chad Fowler, Andy Hunt. Programming Ruby 1.9: The Pragmatic Programmers' Guide — Dallas: Pragmatic Bookshelf, 2009. — ISBN 9781-93435-608-1.
18. http://www.internet-technologies.ru/ articles/article_882.html - Ruby
References
1. Afanas'ev A.N., Vojt N.N. Intellektual'naya obuchayushhaya sistema konceptual'nomu proektirovaniyu avtomatizirovanny'x sistem: http:// www.ssc.smr.ru/media/journals/izvestia/ 2010/ 2010_4_465_468.pdf
2. Gavrilova T.A., Muromcev D.I.
Intellektkal'ny'e texnologii v me-nedzh-mente: instrumenty' i sistemy': Ucheb. Posobie / T.A. Gavrilova, D.I. Muromcev; Vy'sshaya shkola menedzhmenta SPbGU.
- SPb.: Izd-vo "Vy'sshaya shkola menedzhmenta"; Izdat. dom S.-Peterb. gos. unta, 2007. - 488 s.
3. Golenkov W, Emel'yanov W, Tara-sov V.B., Virtual'ny'e kafedry' i intellektual'ny'e obuchayushhie sistemy' // Novosti iskusstvennogo intellekta. -2001. - №4.
4. Osipov G.S. Lekcii po iskusstven-nomu intellektu. - M.: KRASAND, 2009. -272 s.
5. Rassel, Styuart, Norvig, Piter. Iskusstvenny'j intellekt: sovremenny'j podxod, 2-e izd.: Per. s angl. - M.: Izdatel'skij dom "Vil'yams", 2007. -1408 s.
6. Ry'bina G.V. Osnovy' postroeniya intellektual'ny'x sistem: ucheb. posobie / G.V. Ry'bina. - M.: Finansy' i statistika, INFRA-M, 2010. - 432 s.
7. Tel'nov Yu.F., Trembach V.M. Intellektual'ny'e informacionny'e sistemy'. Uchebnoe posobie - M.: ME'SI, 2009.
- str. 202.
8. Tel'nov Yu.F., Ipatova E'.R. Tex-nologii smart-obucheniya dlya realizacii inno vavacio nny' x obrazo vatel' ny' x proektov // Otkry'toe obrazovanie, 2011, № 3. - s. 56-63.
9. Tel'nov Yu.F., Rogozin O.V Razrabo-tka innovacionny'x obrazova-tel'ny'x tex-nologij na osnove modeli s ispol'zovaniem SCORM-specifikacij // Otkry'toe obrazovanie, № 4, 2009. s. 37 - 46.
10. Trembach VM. Metody' predstav-leniya e'volyucioniruyushhix znanij, obe-specheniya i ocenki ix sootvetstviya dejstvitel'nosti. // V kn. KII - 2008. Odin-nadcataya nacional'naya konferenciya
po iskusstvennomu intellektu s mezhdunarodny'm uchastiem. Sbornik nauchny'x trudov v 3-x tomax. T.3., M.: Fizmatlit, 2008, s. 315-322.
11. Trembach V.M. Primenenie intellektual'ny'x texnologij k formirovaniyu kompetencij obuchayushhixsya // Iskusstvenny'j intellekt i prinyatie resh-enij. - 2008.- №2. S. 34-54.
12. Trembach V.M., Formirovanie i ispol'zovanie modelej kompetencij obuch-ayushhixsya na osnove e'volyucioniruyushhix znanij// Nauchno-prakticheskij zhurnal «Otkry'toe obrazovanie», ME'SI, №6 (77), 2009, s. 12-26.
13. Trembach VM., Intellektual'naya informacionnaya sistema formirovaniya kompetencij dlya realizacii modeli neprery'vnogo obrazovaniya, // Nauch-no-prakticheskij zhurnal «Otkry'toe obrazovanie», ME'SI, №4(77), 2010, s. 79-91
14. Trembach V.M. Metody' formiro-vaniya, ispol'zovaniya i analiza baz znanij //E'konomika, statistika i informatika, -Vestnik UMO, № 4, 2010, s. 145-149
15. Trembach VM. Reshenie zadach upravleniya v organizacionno-tex-nicheskix sistemax s ispol'zovaniem e'volyucioniruyushhix znanij. - M.: ME'SI, 2010. - str. 236
16. David Thomas, Chad Fowler, Andrew Hunt. Programming Ruby: The Pragmatic Programmer's Guide, Second Edition — Boston: Addison-Wesley, 2004. — ISBN0-9745140-5-5.
17. Dave Thomas, Chad Fowler, Andy Hunt. Programming Ruby 1.9: The Pragmatic Programmers' Guide — Dallas: Pragmatic Bookshelf, 2009. — ISBN 978-193435-608-1.
18. http://www.internet-technologies.ru/ articles/article_882.html - Ruby
