CC BY
120
чаях предприятия и НТО К7 в большей степени подходят друг другу для совместной реализации инновационного проекта. Данное исследование подтверждено выводами экспертов.
Разработанный программный комплекс применяется для оценки инновационного потенциала научных центров Алтайского государственного технического университета и промышленных предприятий края. Представленные модели используются для создания ^ей-портала поддержки инновационной деятельности в регионе. Данный портал позволит решать задачи оперативного сбора данных об инновационной деятельности, оцен-
ки инновационного потенциала региона и формирования научно-производственных кластеров.
Литература
1. Пятковский О.И. Интеллектуальные компоненты аналитических информационных систем управления организацией. Барнаул: АлтГТУ, 2002. 219 с.
2. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.: Физматлит, 2002.
3. Нейроинформатика / А.Н. Горбань [и др.]. Новосибирск: Наука, Сибирская издат. фирма РАН, 1998. 296 с.
4. Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.: Наука, Физматлит, 1987. 288 с.
УДК 004.8 (075.8)
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ ОБУЧЕНИЕ НА ОСНОВЕ РАЗРАБОТКИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОБУЧАЮЩИХ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
(Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект 09-01-00638)
Г.В. Рыбина, д.т.н.; А.В. Семенов; Л.С. Степанов; О.В. Нистратов
(Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», г. Москва,
galina@pilab. mephi. ru)
Описываются опыт и перспективы применения обучающих интегрированных экспертных систем, разработанных на основе использования задачно-ориентированнной методологии и поддерживающего эту методологию инструментального программного комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ (веб-версия).
Ключевые слова: интегрированная экспертная система, модель обучаемого, модель обучения, психологический портрет личности, инструментальная система, моделирование.
Инновационное развитие современных компьютерных технологий обучения и систем управления качеством образования предполагает переход к новым архитектурам обучающих систем, ориентированным на индивидуализацию, интеллектуализацию и веб-ориентацию традиционных обучающих систем, программ и технологий. Как показано в [1, 2], важную роль здесь могут сыграть интегрированные экспертные системы (ИЭС) с масштабируемой архитектурой, позволяющей расширять функциональность традиционных экспертных систем с помощью дополнительных подсистем и компонентов, реализующих в том числе характерные для интеллектуального обучения средства, а именно:
индивидуальное планирование методики изучения учебного курса (конкретизация для каждого студента последовательности тем/разделов курса, индивидуальный контроль и выявление проблемных зон обучаемых, оптимизация индивидуального обучения);
• интеллектуальный анализ решений учебных задач (моделирование рассуждений студентов, решающих учебные задачи; выявление типов ошибок, пробелов в знаниях и т.д. вместо их констатации; обратная связь через динамическое обновление знаний обучаемых);
интеллектуальная поддержка принятия решений (интеллектуальная помощь на каждом этапе решения учебных задач, подсказка следующего этапа, объяснения типа «как?» и «почему?»).
Именно эти возможности обучающих ИЭС и веб-ориентированных ИЭС (веб-ИЭС) уже сегодня соответствуют мировому уровню самых сложных компьютерных обучающих систем - интеллектуальных (ИОС), а в дальнейшем значительно превысят функциональность зарубежных ИОС, особенно в части дальнейшего развития интеллектуального обучения, а также создадут предпосылки для интеллектуального мониторинга и интеллектуального коллективного обучения.
Задачно-ориентированная методология
(ЗОМ) построения ИЭС и веб-ИЭС [1] и поддерживающий ее инструментарий нового поколения -комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ [1, 2] позволяют разрабатывать широкий класс обучающих ИЭС, обладающих развитыми средствами интеллектуального обучения, мониторинга и тестирования обучаемых.
Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛО-ГИЯ является динамически развивающимся отечественным инструментарием типа ШогкБепсН, то есть в контексте автоматизации программирования это интегрированная инструментальная сис-
тема, поддерживающая полный жизненный цикл создания на основе ЗОМ и сопровождения широкого класса прикладных веб-ИЭС, включая интеллектуализацию процессов построения веб-ИЭС.
Анализ многолетнего опыта применения ЗОМ и комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ (базовая и веб-версия) для разработки и использования в учебном процессе Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ» (НИЯУ МИФИ, г. Москва) совокупности обучающих веб-ИЭС для практической поддержки курсов/дисциплин по специальности «Прикладная математика и информатика» и подготовки студентов Института инновационного менеджмента показал их высокую эффективность именно для обучения, поскольку, с одной стороны, полностью наследуется мощная функциональность обучающих ИЭС (построение модели обучаемого, адаптивной модели обучения, а также моделей проблемной области, объяснения, преподавателя), а с другой - приобретаются все основные черты современной клиент-серверной архитектуры, такие как независимость систем от платформы, простота обновления информации, удобство в администрировании и технической поддержке, что значительно упрощает аккумулирование знаний преподавателей-предметников.
Технология веб-ИЭС используется для реализации таких современных новаций в образовании, как компетентностный подход к обучению, в том числе на основе управления знаниями, так как в рамках ЗОМ создаются обучающие ИЭС и веб-ИЭС, обеспечивающие индивидуализацию и интеллектуализацию процессов обучения за счет расширения архитектуры традиционных ЭС компонентами, поддерживающими совокупность эвристических моделей обучаемого, обучения, объяснения, эталонного курса и др.
В настоящее время проводятся исследования, направленные на эволюцию базовых моделей, отражающих традиционный квалификационный подход к организации учебного процесса (то есть что должен знать, уметь и какими навыками владеть выпускник вуза в профессиональной области), в сторону компетентностного подхода, учитывающего, кроме всего прочего, и способности обучаемых применять знания, умения, и личностные качества для успешной профессиональной деятельности. В связи с этим особенно актуальными становятся построение психологического портрета личности, а также эффективный учет личностных характеристик обучаемого при построении моделей обучаемого и обучения. Другим не менее важным направлением исследований при создании обучающих веб-ИЭС является алгоритмизация процессов формирования (на базе достаточно развитых моделей обучаемого и обучения) моделей нового типа - моделей компетенций, требуемых для каждого специалиста в конкретной области профессиональной деятельности [3].
Опыт использования веб-версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для ряда практических задач, включая разработку обучающих веб-ИЭС для поддержки учебного процесса в НИЯУ МИФИ (около 600 студентов), в целом подтвердил уместность и обоснованность применения веб-подхода для создания интеллектуальных систем, в частности ИЭС. Это позволило решить некоторые проблемы контроля безопасности и управления доступом обучаемых к системе, существенно улучшить методы хранения и процесс обработки материалов, собранных в ходе учебного процесса, а также значительно упростить работу администратора системы [4].
Кроме традиционных приложений обучающих ИЭС и веб-ИЭС в профессиональном вузовском и поствузовском образовании, большие перспективы для разработки и использования систем данного класса открываются на стыке с медициной, психологией, спортом и другими слабоструктурированными проблемными областями, которые до настоящего времени были не столь привлекательными для интеллектуального обучения. Это в значительной степени связано с построением лично-стно-ориентированных моделей обучаемых, отражающих, кроме их профессиональных знаний и умений, психологические портреты личности, а также эффективные способы индивидуального учета личностных характеристик при построении моделей обучаемых и моделей обучения.
В настоящее время проводятся исследования, связанные с разработкой прототипа обучающей ИЭС для поддержки процесса обучения спортивным единоборствам [5]. Здесь в качестве сетевой модели обучаемого, используемой в ЗОМ [1, 2], выступает модель спортсмена-единоборца, включающая, кроме начального и конечного уровней знаний и умений, сведения об индивидуальных особенностях спортсмена (уровень развития специальных физических качеств, морфофункцио-нальные особенности и др.), а также его психологический портрет и процедуры выбора оптимальной стратегии тренировочного процесса в зависимости от особенностей его индивидуальных характеристик. Поскольку в настоящее время психическому аспекту единоборств уделяется недостаточно внимания, использование обучающих ИЭС подобного типа на самых ранних этапах начала занятий спортом, включая выбор конкретного вида единоборств, формирование графиков тренировочных нагрузок с учетом индивидуальных особенностей психики и нервной системы спортсменов и т.п., позволит минимизировать риски перетренировок и получения травм в ходе тренировочного процесса, а также сформировать индивидуальный стиль соревновательной деятельности спортсменов и снизить интеллектуальную нагрузку на тренеров, осуществляющих подготовку как спортсменов высшей квалификации,
так и спортивного резерва в сложнокоординаци-онных видах спорта.
Другой цикл исследований связан с разработкой прототипа обучающей ИЭС для первичной и вторичной профилактики наркомании. Основной целью в данном случае является моделирование с помощью обучающей ИЭС условий, формирующих у представителей группы риска установки на неприятие наркотических веществ с учетом индивидуальных особенностей личности (возрастных, психологических и др.). Клиент-серверная архитектура обучающих ИЭС позволяет динамически формировать модели обучаемых специального контингента (подростки группы риска, состоящие на учете в комиссиях по делам несовершеннолетних и защите их прав, в возрасте от 10 до 17 лет) и строить индивидуальные модели обучения (первичной и вторичной профилактики) с учетом психологических портретов и историй болезней.
Внедрение обучающих ИЭС подобного типа, ориентированных на использование в качестве помощников психологов, врачей, социальных педагогов, секретарей комиссии по делам несовершеннолетних и защите их прав и других специалистов, будет способствовать уменьшению числа лиц, имеющих психологические факторы риска возникновения психосоциальных расстройств, а также формированию невосприимчивости к дисфункциональным паттернам поведения, изменению уже сложившихся дезадаптивных форм поведения на позитивное развитие личностных ресурсов и личностных стратегий.
Еще одним важным направлением, о котором следует упомянуть, является разработка прототипа обучающей ИЭС для информационной поддержки охраны труда и техники безопасности на предприятиях, занимающихся специализированным производством. Большое внимание здесь уделяется моделированию нештатных ситуаций, а также проверке правильности и точности дейст-
вий персонала, направленных на устранение аварий на предприятиях.
Для этого необходимо проводить специальный тренинг персонала и служб, ответственных за ликвидацию последствий аварий, что может быть эффективно достигнуто с помощью обучающей ИЭС. Здесь для построения модели обучения используются знания о планировании и организации процесса обучения охране труда и технике безопасности, об общих и частных методиках обучения персонала, а также алгоритмы генерации стратегий обучения в зависимости от входной модели обучаемого, учитывающей индивидуальные особенности каждого работника предприятия.
Показатель неутешительной статистики производственного травматизма в целом по России может существенным образом снизиться благодаря исследованиям в области обучающих ИЭС и применению этих систем на производстве.
Литература
1. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем: Монография. М.: Научтехлитиз-дат, 2008. 482 с.
2. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: некоторые итоги и перспективы // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 1. С. 22-46.
3. Рыбина Г.В. Обучающие интегрированные экспертные системы: опыт и перспективы использования в современном компьютерном обучении // Тр. одиннадцатой нац. конф. по искусствен. интел. с междунар. участием (КИИ-2008): Тр. конф. М.: ЛЕНАНД, 2008. Т. 2. С. 313-320.
4. Рыбина Г.В., Сикан К.В., Степанов Л.С. Методы и инструментальные средства разработки веб-ориентированных интегрированных экспертных систем // Программные продукты и системы. 2008. № 2. С. 31-35.
5. Рыбина Г.В., Семенов А.В. Особенности извлечения и структурирования недостоверных знаний в интегрированной экспертной системе для поддержки процесса обучения спортивным единоборствам // Интегрированные модели, мягкие вычисления, вероятностные системы и комплексы программ в искусственном интеллекте: науч. докл. Науч.-практич. конф. студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов (Коломна, 26-27 мая 2009 г.). В 2-х т. Т. 1. М.: Физматлит, 2009. С. 229-233.
УДК 004.89:00.4
ОЦЕНКА РИСКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СППР В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Нгуен Тхань Винь
(Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, г. Москва, thanhuirih@mail-'i'u)
В статье рассматриваются вопросы, связанные с анализом инвестиционных рисков. Анализируются методы оценки рисков и возможных подходов к совершенствованию процесса принятия решений при проведении таких оценок.
Ключевые слова: риск, инвестиции, неопределенность, интеллектуальные технологии, решения.
Лицо, принимающее решение (ЛПР) о вложениях на рынке капиталов, в общем случае следует
называть вкладчиком. Цели вложений могут быть разными: традиционные сбережения служат сред-
