CC BY
10
теплообменном аппарате. // Известия высших учебных заведений. Проблемы энергетики. 2014. № 11-12. С. 75-80.
УДК 681.3
Кувшинов Н.Е.
инженер научно-исслед. лаборатории «ФХПЭ» Казанский государственный энергетический университет
Россия, г. Казань Kuvshinov N.E. engineer laboratory "FHPE" Kazan State Power Engineering University
Russia, Kazan
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ
Аннотация. В статье рассматриваются виды компьютерных обучающих систем и основные тенденции в разработке интеллектуальных учебных курсов. Автор, затрагивая исторический процесс заявленной темы, акцентирует внимания на практико-ориентированном аспекте ИОС.
Описываются три принципа проектирования диалоговых обучающих программ.
Ключевые слова: Искусственный интеллект, автоматизированная обучающая система, универсальные инструментальные средства, адаптивное обучение.
INTELLIGENT TRAINING SYSTEMS
The article considers the types of computer training systems and the main trends in the development of intellectual training courses. The author, touching upon the historical process of the declared topic, emphasizes the practical-oriented aspect of IOS.
Three principles of designing interactive training programs are described.
Keywords: Artificial intelligence, automated learning system, universal tools, adaptive learning.
Наиболее представительной группой нового поколения учебных систем являются интеллектуальные обучающие системы (ИОС). Создание ИОС стало результатом применения методов и средств искусственного интеллекта (ИИ) в области автоматизированного обучения.
Первые исследования в этом направлении и первые попытки создания интеллектуальных обучающих систем относятся к началу 70-х годов. Они были вызваны разочарованием ряда разработчиков обучающих систем в традиционной технологии программированного обучения.
В течение первых десяти лет (1970-1980 гг.) был разработан целый ряд экспериментальных и практических ИОС, которые продемонстрировали плодотворность нового и стимулировали дальнейшие исследования. В настоящее время можно говорить о новом научном направлении,
выделившемся на стыке двух областей информатики: искусственного интеллекта и автоматизированного обучения.
Для поддержки "разумного" процесса обучения человек-педагог использует специальные знания трех основных типов: знания о предмете обучения, знания о стратегии и методах обучения, знания об обучаемом. К этим специальным знаниям можно добавить обычные "человеческие " умения общаться — сказать, показать что-нибудь обучаемому, понять его ответ (слова, рисунок). В традиционных АОС фрагменты этих знаний, необходимые для реализации конкретной части курса обучения, были жестко встроены в текст его отдельных кадров. В ИОС необходимые знания явно выделены и представлены, как правило, с помощью различных методов и технологий. Используя эти знания, ИОС способна выполнять различные функции педагога почти также разумно, как это делает человек.
Существует две основные тенденции в разработке компьютерных учебных курсов: использование языков программирования высокого уровня и применение универсальных инструментальных средств.
Последнее делает процесс разработки более технологичным и позволяет легко вносить изменения.
Современные и перспективные информационные технологии обучения предъявляют высокие требования к качеству компьютерных обучающих программ. Каждая такая программа представляет собой сложную систему обеспечения интерактивного процесса изучения конкретной дисциплины либо некоторой ее темы в соответствии с предварительно спроектированным дидактическим материалом — сценарием обучения.
Принципиальными отличиями обучающих программ от компьютерных программ иного назначения является:
поддержка развитого диалога, максимально приближенного к естественной форме общения, обеспечивающего рекуррентный характер взаимодействия обучаемого с компьютером с выходом на более высокие уровни обученности через обратные связи в виде самоконтроля, контроля • оценки достигнутых уровней обученности; наличие совершенных баз знаний и данных, позволяющих принимать, хранить, преобразовывать и генерировать в определенной последовательности разнообразную дидактическую информацию как при формировании, и при использовании обучающих программ;
наличие высокоэффективных программных модулей формирования не только знаний, но и умений, и навыков решения прикладных задач компьютерного курса.
Сложность обеспечения такого уровня качеств программ обучения процесс их создания является чрезвычайно трудоемким. Для достижения необходимых результатов в приемлемые сроки и с допустимыми затратами целесообразно руководствоваться тремя принципами проектирования диалоговых обучающих программ (ДОП):
15) декомпозиция программ обучения, ориентирующая на расчленение сложной программы на относительно простые взаимосвязанные программные модули;
16) унификация композиционных модулей, обеспечивающий типовые процедуры их описания, проектирования и применения;
17) параметрическая настраиваемость унифицированных модулей, обеспечивающая простоту технической реализации и применения
многообразия таких модулей.
Согласно принципу декомпозиции обучающих программ следует разработать оптимальную структуру таких программ. Оптимальной целесообразно считать обучающую программу минимальной сложности и длительности программирования при эргономически допустимой длительности исполнения запросов обучаемого.
Принципы унификации и параметризации композиционных модулей предписывают представление каждого из них в виде двух взаимосвязанных частей - инвариантной и предметно-ориентированной.
Инвариантная часть исполняет целевое назначение модуля, а предметно- ориентированная часть отражает особенности исполнения модуля для каждой конкретной дисциплины.
Использованные источники:
1.Сафин А.Р., Мисбахов Р.Ш., Гуреев В.М. Обоснование рационального размещения трансформаторных подстанций в системе электроснабжения.// Электрооборудование: эксплуатация и ремонт. 2014. № 7. С. 6168.
2.Гуреев В.М., Мисбахов Р.Ш., Гумеров И.Ф. Улучшение экологических и экономических характеристик газопоршневого двигателя камаз 820.20.200 в составе электросиловой установки АП100С-Т400-1Р. // Энергетика Татарстана. 2009. № 2. С. 26-30.
3.Мисбахов Р.Ш., Мизонов В.Е. Моделирование теплопроводности в составной области с фазовыми переходами. // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. 2015. № 4. С. 39-43.
4.Шуина Е.А., Мизонов В.Е., Мисбахов Р.Ш. Влияние поперечной неоднородности потока газа на кривую разделения гравитационного классификатора. // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. 2015. № 5. С. 60-63.
5.Safin A.R., Ivshin I.V., Kopylov A.M., Misbakhov R.S., Tsvetkov A.N. Selection and justification of design parameters for reversible reciprocating electric machine. // International Journal of Applied Engineering Research. 2015. Т. 10. № 12. С. 31427-31440.
6.Kopylov A.M., Ivshin I.V., Safin A.R., Misbakhov R.S., Gibadullin R.R. Assessment, calculation and choice of design data for reversible reciprocating electric machine. // International Journal of Applied Engineering Research. 2015. Т. 10. № 12. С. 31449-31462.
