CC BY
43
ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЯ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ Халикова Н.М.
Халикова Нилуфар Миркадировна - старший преподаватель, кафедра методики точных и естественных наук, Региональный центр переподготовки и повышения квалификации работников народного образования Ташкентский областной Чирчикский государственный педагогический институт, г. Чирчик, Республика Узбекистан
Аннотация: в статье раскрыты эффекты информационной технологии поддержки решения математических задач. Следует отметить, что реализовать проверку решения задачи во всех деталях невозможно, поэтому при использовании подобных систем следует ограничивать возможное количество просматриваемых ситуаций, исходя из имеющихся вычислительных ресурсов.
Ключевые слова: интеллектуальные системы обучения, база данных, база моделей решения задач, интеллектуальный анализатор решений, язык пользователя, язык сообщений компьютера, знания пользователя.
В настоящее время в образовании широко используются современные информационные технологии обучения (ИТО). Разработано большое количество специализированных компьютерных систем для образования, ориентированных на поддержку разных сторон учебно-воспитательного процесса. Одним из наиболее перспективных направлений развития ИТО является интеллектуализация информационно-образовательных систем. Интеллектуальные системы обучения (ИСО) являются результатом применения методов искусственного интеллекта в области автоматизированного обучения. В таких системах проверяется ход, логика решения, а не только правильность конечного результата. ИСО называют «следящими» потому, что для проверки хода решения обучаемого с точки зрения завершенности и правильности они сверяют шаги решения обучаемого с шагами возможных правильных решений. При использовании таких систем преподаватель избавляется от рутинной работы по проверке не только результата, но и поиска ошибок по ходу решения задачи. Анализ современного состояния разработки ИСО сделан в [1]. Большое количество имеющихся ИСО позволяет говорить о специальной информационной технологии поддержки решения задач. Постановки решения задач даже естественно - научного цикла (например, математики, физики) столь разнообразны, что на наш взгляд, здесь не может быть унификации технологических методов автоматизированного решения. Целью данной статьи является подход к формированию концепции информационной технологии поддержки решения математических задач (информационной технологии автоматизированного решения задач).
Системы поддержки решения математических задач похожи на системы поддержки принятия решений (СППР), поэтому и соответствующие им технологии должны иметь сходство. Целью технологии поддержки решения математических задач является получение обучаемым осознанного решения математической задачи. Особенностью технологии является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера в интерактивном режиме. Человек выступает в роли объекта обучения; система поддержки решения задач выступает как управляющее звено, задающее входные данные [2]. Информационная система совместно с обучаемым создают новую информацию для решения задачи. Технология должна быть ориентирована на решение разнообразных математических задач, обладать высокой адаптивностью, обеспечивать возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и
программного обеспечения, а также требованиям пользователя. Перечислим некоторые возможные задачи, решаемые системой:
1) интеллектуальный анализ промежуточных и окончательного результата решения задачи обучаемым;
2) интерактивная поддержка в решении задач (подсказки, отсылки к справочным формулам, теоретическому материалу и т.д.);
3) помощь в решении задач, основанная на показе пошагового решения аналогичных примеров.
2. Основные компоненты систем поддержки решения математических задач.
В состав системы поддержки решения математических задач входят три главных компонента: база данных, база моделей решения задач, интеллектуальный анализатора решений и программная подсистема, которая состоит из системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей решения задач (СУБМ) и системы управления интерфейсом между пользователями (преподавателем, обучаемым) и компьютером.
База данных играет в данной информационной технологии важную роль. Данные можно разделить на внутренние и внешние. К внутренним данным относится набор задач, решаемых обучаемыми на данном занятии.
Для надежности эту информацию можно хранить в файлах за пределами системы поддержки решения задач. В системе должна быть предусмотрена возможность получения информации из внешних баз данных (например, получение литературы из специализированных библиотек).
Система управления базой данных должна осуществлять комбинацию информации от различных источников: внутренних, внешних данных и данных из внешних баз. СУБД должна обладать возможностью выполнения процедур агрегирования и фильтрации данных; быстрого прибавление или исключение того или иного источника информации; построения логической структуры данных и т.д.
База моделей решения задач и интеллектуальный анализатор решений играют ключевую роль в данной системе. Имеющиеся в моделях решения могут быть сгенерированы автоматически некоторым алгоритмом или внесены в базу моделей пользователем - преподавателем
Цель интеллектуального анализатора решений - определение правильности решения задачи, анализ того, что конкретно неправильно или неполно в ответе, и, возможно, определение какие недостающие или неправильные знания могут быть ответственны за ошибку. Интеллектуальные анализаторы предполагают наличие обратной связи с обучаемым. Анализатор должен осуществлять интерактивную поддержку (помощь) на каждом шаге решения задачи, например, создавать специальную подсказку, указывающую на то, что неправильно (некорректно) в только что введенном шаге решения, выдачу совета для выполнения следующего шага, или указанием на то, что нужно будет делать дальше. Интеллектуальный анализ решений обучаемого можно осуществить при ограничении количества возможных ответов обучаемого при решении задачи.
Анализатор должен оказывать поддержку в решении задач путем демонстрации решения или его фрагмента на аналогичных примерах. Это поможет обучаемым решать новые задачи, делать анализ примеров из решенных схожих задач.
Проверить корректность пошагового решения математической задачи в полном объеме эти системы не могут, потому что существует бесконечное множество правильных записей одной и той же формулы.
Система управления базой моделей решения задач должна обладать следующими возможностями: создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.
Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик интерфейса системы. Интерфейс определяет способы взаимодействия
60
пользователей с системой. Так как в данной системе два типа пользователей: преподаватели и обучаемые, то следует предусмотреть специальные возможности для каждой из категорий пользователей. Элементами интерфейса являются: язык пользователей; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея; знания пользователей о правилах работы с системой.
Элементами языка пользователя могут быть формы (шаблоны) входной и выходной информации и т.п. Язык сообщений компьютера может быть разнообразен: всплывающие подсказки, поощрения или порицания и т.д.
Нельзя надеяться, что системы поддержки решения математических задач смогут распознать любой шаг решения задачи обучаемым, так как даже для самой простой задачи требуется внести очень много возможных решений, отличающихся друг от друга одной или несколькими формулами. В данной ситуации относительно качества работы системы можно говорить только о высокой вероятности правильного распознавания большинства шагов решений обучаемых для конкретных классов задач из некоторых разделов математики. Поэтому система автоматизированного управления обучением должна быть дополнительным средством к традиционным методам обучения. Также при ее использовании должны учитываться индивидуальные особенности обучаемых.
Технология поддержки решения задач может использоваться в самых различных сферах обучения.
Список литературы
1. Смирнова Н.В. К автоматизированной проверке решений одного класса задач в следящих интеллектуальных обучающих системах // Управление большими системами, 2014. № 48. С. 172-197.
2. Ганичева А.В. Электронное учебное пособие «Практикум по высшей математике» // Инновационные образовательные технологии и методы их реализации в формате ФГОС ВПО: материалы межд. науч.-практ. конференции, Тверь, 23 - 24 апреля 2014 г. Тверь: Тверская ГСХА, 2014. С. 196-200.
