Система автоматического управления целенаправленной деятельностью Tr@cK Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

6.2. Предусмотреть освещение Конференции в ведущих отечественных журналах в области высшего образования и его информатизации.

6.3. Предусмотреть возможность накопительной свободной регистрации библиографической информации по опубликованным авторским работам на сайте конференции, а также формирование регулярно пополняемого электронного каталога по тематике конференции.

6.4. Провести вторую Всероссийскую научно-практическую конференцию «Информационные технологии в области нового качества высшего образования» в 2012 году.

6.5. Рассмотреть возможность организации конкурса лучших работ среди участников последующих конференций для усиления мотивации их деятельности по созданию, применению и сопровождению оригинальных и вместе с тем эффективных ИКТ.

7. Заинтересованным исследователям и разработчикам в области перспективных информационных и телекоммуникационных технологий для реализации современных моделей управления качеством высшего образования регистрировать свои публикации (в любых изданиях) на сайте Конференции.

Оргкомитет конференции

УДК 658 582 681

СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ Tr@cK

С. В. Бортновский, к. т. н., доцент кафедры математических методов физики и информационных технологий, зам. декана по УР факультета физики, информатики и ВТ

Тел.: (391) 212-01-79, e-mail: bsv@imfi.kspu.ru П. П. Дьячук, к. ф.-м. н., доцент, зав. кафедрой математических методов физики и

информационных технологий Тел.: (391) 227-13-00, e-mail:ppdyachuk@rambler.ru И. В. Шадрин, к. т. н., доцент кафедры математических методов физики и информационных технологий, зам. декана по ОЗО факультета физики, информатики и ВТ Тел.: (391) 227-09-28, e-mail: ivsha@km.ru Красноярский государственный педагогический университет имени В. П. Астафьева

www.kspu.ru

In the article the computer system Tr@cK, controlling the process of the interactive teaching the decision of tasks is described. The system allows to get data about the process of searching tasks decision, that in turn enables to investigate (to diagnose) behavior of students. The role of the guided parameter in the system Tr@cK is executed by the coefficient of the feed-back between a student and the controlling device. Individual distinctions of the strategies of tasks decision by a student are analyzed. The teaching graphs are gained experimentally. A teaching criterion is the feed-back coefficient

В статье описывается компьютерная система Tr@cK, управляющая процессом итеративного научения решению задач. Система позволяет получить данные о процессе поиска решения задач, что в свою очередь дает возможность исследовать (диагностировать) поведение обучающихся. Роль управляемого параметра в системе Tr@cK выполняет коэффициент обратной связи между обучающимся и управляющим устройством. Выявлены индивидуальные различия стратегий решения задач обучающимися. Экспериментально получены кривые научения. Критерием научения является коэффициент обратной связи.

Ключевые слова: Tr@cK, стратегия решения задач, учебная деятельность, стратегический прогноз

Keywords: Tr@cK, strategy of tasks decision, educational activity, strategic forecast

В работе рассматриваются компьютерные системы управления целенаправленной деятельностью Tr@cK, созданные на основе автоматического регулирования действий обучающегося, в которых реализована биологическая обратная связь в виде отображения на мониторе ин-

формации о расстоянии до цели. Информацию о расстоянии до цели обучающиеся получают вследствие того, что компьютерная система осуществляет постоянное слежение за действиями обучающегося при решении задач и измерения (в режиме онлайн) расстояния до цели в пространстве состояний. Расстояние до цели измеряется числом действий, которые необходимо совершить обучающемуся для достижения цели.

Учебную деятельность обучающегося решению задач можно рассматривать как процесс развития потому, что с ней связано возникновение новой информации, полученной в результате опыта взаимодействия с проблемной средой. Этот процесс происходит вследствие итеративного научения [8]. При этом результат научения деятельности по решению задач является следствием решения последовательности аналогичных задач и перехода от незнания к знанию путем продуцирования информации в результате взаимодействия с проблемной средой.

Проблемная среда определяется как совокупность условий обеспечивающих достижение целевых состояний обучающегося решению задач. К ним относятся: множество действий, необходимых для решения задачи; объекты задачной ситуации; система автоматического регулирования учебной деятельности Тг@сК, представленная датчиками управляющих воздействий.

Особую роль в учебной деятельности имеет процесс информационного взаимодействия с проблемной средой, который связан с пониманием информации как характеристики структуры учебной деятельности. Этот информационный процесс изменения организации обучающегося, структуры его деятельности отражает процесс самоорганизации. Структура деятельности обучающегося меняется как в результате взаимодействия с проблемной средой, так и каких-либо внутренних процессов.

Учебная деятельность - это особый способ развития и особое свойство способности обучающегося, направленные на изменение прежде всего самого себя, на развитие способностей и интеллектуальных возможностей, на освоение новых видов деятельности, приобретение знаний, умений и навыков.

В основе любой человеческой деятельности лежат информационные процессы. В определении деятельности выделяют, прежде всего, те аспекты, которые связаны с ее функциональной ролью. Генеральной функцией учебной деятельности является продуцирование обучающимся новой информации, необходимой для развития способностей поиска решений задач или проблем. Деятельности отводится опосредующая роль между внешними и внутренними условиями.

Единицей деятельности является действие. И. А. Зимняя указывает [9]: «В деятельности выделяют ее внутреннюю структуру, или строение, где действие выступает как единица деятельности, ее клеточка, а операции суть способы реализации действия. Действие как морфологическая единица деятельности может становиться самостоятельной деятельностью и, наоборот, превращаться в операцию».

В качестве параметра, характеризующего изменение структуры системы действий во времени, используют энтропию системы, понимая ее в широком смысле [4]. Развитие можно трактовать как процесс снижения меры неупорядоченности, убывания энтропии, проявлением которого является снижение меры неопределенности в принятии решения при выборе действия.

Процесс решения задачи представляет собой целенаправленную деятельность, состоящую из временной последовательности действий. Множество совершаемых действий образует два подмножества: подмножество правильных действий и подмножество непра-

Рис. 1. Структура системы действий обучающегося решению задач

вильных действий. Структура системы действий в этом случае изображается в виде графа состояний, приведенного на рис. 1.

Структура системы действий представлена состояниями: - обучающийся совершает правильные действия; Б2 - обучающийся совершает неправильные действия. Соответствующие вероятности перехода ии, и12, и22, и21 отвечают условиям: ии + и12 = 1 и и22 + и21 = 1. Вероятности состояний обозначим р и д, р + д = 1.

Правильные действия (код - 1) приближают к цели. Неправильные действия (код - 0) удаляют от цели. При этом деятельность обучающегося при решении задачи можно формально представить в виде временной последовательности единиц и нулей - 1110110011... и т. д. Ее можно рассматривать как сообщение обучающегося (в синтаксической форме) о структуре системы действий. Согласно теории Шеннона Клода, этому сообщению соответствует энтропия, которая определяется относительными частотами появления нулей и единиц и равна

Щ /

где р = уп - относительная частота правильных

Н = — р 1о§2 р — (1 — р) 1о§2 (1 — р) , действий, п1 - число правильных действий (единиц), (1)

п = щ + п0 - общее число действий, п0 - число неправильных действий (нулей).

В процессе научения решению задач доля правильных действий возрастает и, соответственно, доля неправильных действий уменьшается. Структура системы действий при научении решению задачи эволюционирует к виду, показанному на рис. 2.

и _ ^ Индивидуальные различия обучающихся состоят в

различной скорости изменения энтропии, которая характеризует обучаемость.

Описанная концептуальная модель развития учебной деятельности базируется на одной из основных категорий информатики - энтропии как мере беспорядка в системе. Поэтому излагаемая модель учебной деятельности обучающегося является информационной.

Рис. 2. Структура системы Как было показано выше, энтропия учебной деятель-

действий обучающегося по завер- ности представляет собой параметр, который можно из-шении процесса научения решению

мерить количественно и, соответственно, получить функ-

задач (р = 1, ии = 1)

цию, характеризующую динамику изменения состояния обучающегося решению задач. В системах машинного обучения с подкреплением [4] подобный параметр называют функцией ценности состояния. В нашем случае функция ценности состояния принимает вид

I = 1 — Н (2)

Функция ценности состояния обучающегося представлена в проблемной среде системой уровней в диапазоне от 1 до 10. Если обучающийся, взаимодействуя с проблемной средой, будет иметь информацию об изменении функции ценности состояния, то, естественно, он будет иметь возможность осуществлять стратегический прогноз и соответствующее саморегулирование своей учебной деятельности в достижении максимума I.

Однако, кроме стратегической цели, у обучающегося есть тактическая цель, состоящая в необходимости решения текущей задачи. Для этого в проблемную среду включается датчик «расстояния до цели» [1]. Эта информация позволяет обучающемуся различать текущее состояние решения задачи от целевого. Ценность такой информации тем ниже, чем большее значение принимает функция ценности состояния обучающегося. Чем больше обучающийся «накопил» информации, тем меньше ему требуется поддержки со стороны проблемной среды.

Проблемная среда связана с обучающимся двумя линиями связи - прямой линией передачи управляющих сигналов от проблемной среды к обучающемуся и линией обратной связи, передающей в проблемную среду информацию о действительном состоянии деятельности обучающегося.

На рис. 3 представлена структурная схема автоматического регулятора действий обучающегося [6].

Показано взаимодействие ученика и обучающей и диагностирующей системы. Цифрами и буквами обозначены: 1, 2 - модули управления; 3 - генератор заданий; 4 - аналитический мо-

и

ученик

Р 1

- Хв

Рис. 3. Структурная схема автоматического регулятора Тг@сК

дуль, записывающий и анализирующий информацию о деятельности ученика; 5 - модуль, запоминающий информацию о деятельности ученика; Xв - задание; V -управляющее воздействие; 2 - возмущение (влияние среды); X -управляемая величина; Я1, Я2 - критерии оптимальности; Г - функционалы; У, р - корректирующие воздействия (отражают функцию вознаграждения и функцию ценности состояния); Р - коммутирующий переключатель.

Технический эффект работы автоматического регулятора информации о расстоянии до цели состоит в том, что целевое состояние задачи достигается независимо от индивидуальных особенностей обучающихся. Постоянно, пока обучающийся не решит задачу, система автоматического регулятора действий обучающегося будет посылать сигналы [1]. При этом индивидуальные способности обучающихся влияют на процесс поиска решения задачи, но не на результат.

Автоматический регулятор информации о расстоянии до цели посредством датчика «расстояния до цели» позволяет собственной системе управления обучающегося находить решение

задачи, проявляя поисковую активность в процессе адаптации к проблемной среде.

При этом система управления не имеет исполнительных механизмов и, соответственно, не может выполнять какие-либо активные действия. Она лишь автоматически передает информацию о расстоянии до цели системе управления обучающегося. На основе этой информации обучающийся осуществляет саморегуляцию своей деятельности, принимая решения о выполнении тех или иных действий.

Из анализа, проведенного А. М. Новиковым, следует, что учебная деятельность всегда направлена на получение субъективно нового опыта. Количественно приобретенный опыт выражается в том, что при повторном решении той же или аналогичной задачи уменьшается число ошибок и совершенствуется структура системы действий обучающегося. Обучающиеся научаются безошибочному решению задач в процессе итеративного научения, решая последовательность аналогичных или одинаковых задач.

Проблема неуспешного поиска решения задач обусловлена тем, что обучающиеся не в состоянии различать текущее состояние решения задачи от целевого и, соответственно, не могут осуществлять целенаправленную деятельность по поиску решения задачи. Главными причинами этого являются: во-первых, отсутствие или недостаточное множество действий (операций), задающих функцию преемника, которая позволяет переходить, при решении задачи, от одной ситуации к другой; во-вторых, отсутствие у обучающихся представлений о цели для данного типа задач. Это приводит к подавлению поисковой активности и неэффективной работе собственной системы управления деятельностью обучающегося. Вследствие этого у обучающегося может сформироваться состояние «обученной беспомощности». Для того чтобы этого не произошло, необходимо, как это показано в [1], применять автоматическое регулирование информации о расстоянии до цели, то есть организовать биологическую обратную связь (БОС) между обучающимся и компьютерной системой, которая обеспечивает условия для поиска решения задач.

В системах ИИ [4, 5] поиск решения задач состоит в нахождении алгоритма и написании соответствующей программы поиска допустимого пути в пространстве состояний из начального в целевое состояние. Эти алгоритмы и программы интерпретируются как системы искусственного разума. Встает вопрос, как использовать этот подход для организации процесса поиска решения задач не искусственного, а естественного разума? Для этого используются возможности информационных технологий, которые позволяют отобразить пространство состояний задачи в виде множества ситуаций и задать функцию определения преемника системой кнопок -действий. Нажатие кнопки соответствует тому или иному действию, которое переводит задачу из текущей ситуации в следующую. Последовательность действий и, соответственно, ситуаций в графовом представлении можно рассматривать как путь, который проходит обучающийся в процессе поиска решения задачи. По мере научения путь, проходимый обучающимся, приближается к оптимальному, т. е. его деятельность становится безошибочной.

Расстояние до цели Ь является важным параметром поискового поведения обучающегося решению задач. Вывод на экран дисплея датчика «расстояние до цели» позволяет обучающимся корректировать поиск решения задачи, исправляя ошибочные действия до тех пор, пока не будет достигнута цель.

Второй датчик регулирует приближение деятельности обучающегося к оптимальной. Он выводит на экран монитора информацию о величине коэффициента обратной связи К = Р1ЛР1В между обучающимся и проблемной средой после выполнения очередного 7-го задания. Здесь РЛ - относительная частота правильных действий обучающегося, Р1В - относительная частота включения датчика информации о расстоянии до цели. Коэффициент обратной связи К в процессе научения изменяется от 0.5 до 0. В начале процесса научения относительная частота пра-

1 Щ

вильных действий РЛ = — = 0.5 (щ — число правильных действий, п0 — общее число действо

вий, совершенных при выполнении очередного задания). Относительная частота включения датчика информации о расстоянии до цели Р1Л =1. То есть в начале процесса научения каждое действие обучающегося подкрепляется сигналом от датчика коэффициента обратной связи. По мере научения относительная частота правильных действий Л увеличивается до 1. При этом относительная частота появления сигнала о расстоянии до цели стремится к нулю. Это достигается тем, что вероятность появления сигнала информации о расстоянии до цели при решении 7-й задачи задается как функция относительной частоты правильных действий обучающегося при решении предыдущей 7 — 1 задачи.

РгВ = 2(1 — РЛ 1), здесь РЛ 1 е (0.5,1) и, соответственно, РгВ изменяется от 1 до 0.

-»7—1

(3)

Таким образом, коэффициент обратной связи определяется как произведение относительной частоты появления датчика, определяемой результатами деятельности обучающегося в предыдущем 7 — 1 задании (см. (3)) и относительной частоты правильных действий обучающегося при выполнении 7-го задания, то есть К = Р1ЛР1В .

В системе автоматического управления деятельностью обучающегося Тг@еК параметрами управления являются: относительная частота появления датчика информации о расстоянии до

Время (сек.)

а) б)

Рис. 4. График зависимости расстояния до цели при выполнении 1-го задания от времени:

а) обучающийся № 1; б) обучающийся № 2

цели Р1В ; коэффициент обратной связи К . Характерное время функционирования датчика информации о расстоянии до цели существенно меньше времени изменения датчика коэффициента обратной связи.

Далее в статье приведем результаты экспериментов по выявлению индивидуальных различий стратегий решения задач по конструированию пространственных объектов (пазлов) обучающимися.

На рис. 4 приведены экспериментальные графики зависимости расстояния до цели от времени, полученные при обработке протоколов данных о действиях обучающегося при конструировании пространственных объектов из пазлов.

Графики зависимости «расстояния до цели» от времени приведены для двух обучающихся: № 1 - «успешный»; № 2 - «неуспешный». Техническим результатом является то, что обучающиеся, независимо от их индивидуальных особенностей, доходят до цели. Однако из сравнения графиков видно, что обучающийся № 2 на пути к цели совершал гораздо больше ошибочных действий, чем № 1. Относительная частота правильных действий у обучающегося № 1 существенно выше, чем у обучающегося № 2.

На рис. 5 приведены графики зависимости расстояния до цели от времени для тех же обучающихся, но уже при выполнении третьего задания.

Из сравнения графиков видны как качественные, так и количественные изменения в выполнении заданий. Количественные изменения в выполнении заданий равны изменению относительной частоты (доли) правильных действий. Изменение относительной частоты правильных действий происходит в результате самообучения на основе автоматического информационного регулирования действий обучающегося. Из сравнения графиков, приведенных на рис. 4 и рис. 5, видно, что учебная деятельность как для обучающегося № 1, так и для обучающегося № 2 стала более упорядоченной. В результате учебной деятельности на основе собственного опыта обучающийся самостоятельно продуцирует новую для себя информацию о способах решения задач. В обыденном понимании, порядка в голове стало больше, а беспорядка меньше.

При анализе непосредственно протоколов действий обучающихся № 1 и № 2 можно сделать выводы:

1. Обучающийся № 1, прежде чем устанавливать пазлы на рабочее поле, длительное время их просматривает и при установке совершает очень мало ошибочных действий. Можно сделать вывод о том, что функция пространственного воображения обучающегося № 1 существенно лучше развита, нежели у обучающего № 2. При поиске решения задачи обучающийся № 1 опирается на внутренний контекст и получает, в значительной мере, новый опыт, мысленно конструируя пространственный объект. Для безошибочной деятельности ему потребовалось провести сборку пространственного объекта всего лишь 3 раза.

2. Обучающийся № 2 практически не просматривает пазлы перед их установкой на рабочее поле. Его немногочисленные попытки извлечь информацию из просмотров пазлов терпят провал. Он действует преимущественно методом проб и ошибок. Функция пространственного воображения у него развита слабо. Как следствие этого, прежде чем он исключил все ошибки, ему потребовалось провести сборку пространственного объекта 19 раз.

На рис. 6 и рис. 7 приведены графики зависимости видов действий от номера действия для обучающихся № 1 и № 2 для первого задания. Верхний график отражает действия, связанные с

а) б)

Рис. 5. График зависимости расстояния до цели при выполнении 3-го задания от времени:

а) обучающийся № 1; б) обучающийся № 2

просмотром пазлов, нижний график показывает действия установки и отмены.

Полученные протоколы учебной деятельности по конструированию пространственных объектов позволяют диагностировать функцию пространственного воображения, определяющую профессиональную пригодность обучающегося к деятельности инженера, архитектора, строителя. Данные, на основании которых сделаны диагностические заключения, получены в результате процесса скрытного слежения за процессом самообучения данному виду деятельности. На рис. 8 и рис. 9 приведены графики зависимости видов действий от номера действия для обучающихся № 1 и № 2, выполняющих третье задание.

.....;...а;

......

м 10

i:

U а

и 0

сс .

5 6 <и

а А

CD 4

.J.--.-J----___

ООО

.. о. ..

с о

-:q о

а □

□ о

а □

............;............^.....л.....

0 ! о! о ; а

.).. а

а—л.У. а

□ а □

□а

а о о

<Р

□-п

п.

D £

к

о □

О 10 20 30 10 ЭЭ ео го SO SO 100 115 120 130 1« 150 160 1П0 130 130 300

Акты ПОИСКА фрагментов

tt I *

Q.

CD 4 3

о

: *

*

i 1 1' ■ 1 г 1 *]"" "Т.....*.....Г" *

.....I....L.V.....i.....L..1UJ--I* .....f"1......bfvfi.....

V ■•"V"""^.....& - - * • т " ■ ■ * ■ 1...... * : * : —Д

* * **

10 30 30

40

й 50 70 80 80 100 110 130 130 140 150 130 170 130 1» 300

Акты УСТАНОВКИ или ОТМЕНЫ фрагментов Рис. 6. Первое задание обучающегося № 1. Верхний график отражает зависимость действий просмотра или поиска фрагментов (квадратик) от номера действия. Нижний график показывает акты установки или отмены фрагментов в зависимости от номера действий (черный кружок -правильное действие, треугольник - неправильное действие). Число совершенных действий - 220

2i

щ 211 и

■ 15

0-!

Q.1D CD

5

а

Я

Г □

о □ е 1Й

—I.....j.....ьР—.

□

— "i....."i.....

□ □

-T--------4-r——,—|---

80 iCD 120 HCi 1 ED 19(1 200 220 Sffi 2f» 290 3D0 320 340 3B 390 "130 Щ

20

4iJ

SD

Акты ПОИСКА фрагментов

I i *— !

SD 80 100 120 Щ 1ED 180 230 320 240 2G0 280 3DD 320 340 3BO 330 400 420 РЧГГЫ УГТДМПЧКИ нпи (УШРШ-.! тпягнрнгпр

Рис. 7. Первое задание обучающегося № 2. Верхний график отражает зависимость действий просмотра или поиска фрагментов (квадратик) от номера действия. Нижний график показывает акты установки или отмены фрагментов в зависимости от номера действий (черный кружок -правильное действие, треугольник - неправильное действие). Совершенных действий - 420.

Шил—лВзоа,

ш j MiTFPÍlCprfFi ijpii ¡ FPij npjlVft FITIPVI'^II E > ■ F [ F • < I 1 (■ i 4 I I j MI |"'¡IM jlMjM ¡1М1Р''|*1Ч" '1"'T "i "IT »"'¡MPjlll jr И j Jl F ¡ I IM I I F¡ll| f PIP j III j HIT

0 2 4 6 8 10 1214 1Б1820 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 4850 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 66 90 92 94 9S9S

.ft.

.ода.

о ; °°Q

□ d-

or'

Акты ПОИСКА фрагментов

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 68 90 92 94 9В 9£

Акты УСТАНОВКИ млм ОТМЕНЫ фрагментов Рис. 8. Третье задание. При сборке объекта обучающийся № 1 не совершает ни одной ошибки. Проводится только поиск (просмотр) нужного объекта. Общее число действий - 98

Ü

: i

□ □ --

□ □ ....L..[..В. СП

□Dd Ъ 9 □ о □ Q □ ^ □ □ □ □

10 20 30 40 50 60 70 80

90 100 110 120 130 140 150 180 170 180 190 200 210 220 230 240 250 280

Акты ПОИСКА фрагментов

Д

♦

А Д ^^ ,

О 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260

Акты УСТАНОВКИ или ОТМЕНЫ фрагментов

Рис. 9. Третье задание. При сборке объекта обучающийся № 2 по-прежнему действует преимущественно методом проб и ошибок. Общее число действий - 260

Если проанализировать трудозатраты обучающихся при конструировании пространственного объекта, т. е. число выполняемых действий, то можно констатировать факт существенно больших трудозатрат обучающегося № 2 по сравнению с трудозатратами обучающегося № 1.

На верхнем графике рис.10 представлена кривая научения для испытуемого № 1, на нижнем - испытуемого № 2.

График с узлами в виде ромбиков - это кривая научения, зависимость коэффициента обратной связи R от номера заданий. Второй график (без узлов) - зависимость уровня достижения (целевой функции) от номера задания. Целью функционирования системы автоматического регулирования действиями обучающегося является достижение значения коэффициентом обратной связи R нулевого значения. Как видно, приведенные кривые подтверждают все вышесказанные утверждения и выводы о деятельности обучаемых № 1 и № 2.

R

1

o.s п,в П. 0.6 O.S 0,4 n,3 0.2 0.1 О

НОМЕРА ЗАДАНИЙ

Рис. 10. Кривые научения

Таким образом, можно сделать вывод о том, что при одинаковом конечном результате (безошибочное выполнение задания) самообучения имеются существенные различия в процессе получения этих результатов, обусловленные индивидуальными особенностями мыслительной сферы обучающихся.

Литература:

1. Дьячук П. П. Динамические компьютерные системы управления и диагностики процесса обучения: монография. - Красноярск: Красноярский гос. пед. ун-т, 2005. - 344 с.

2. Джафарова О. А., Донская О. Г, Зубков А. А. и др. Технология игрового биоуправления // Биологическая обратная связь, 1999. № 3. C. 14-17.

3. Bechtereva N. P., Gretchin V. B. Physiological foundations of mental activity // Intern. Rev. Neurobiol. - N.Y., London: Academic Press, 1968. Vol. 11. P. 239-246.

4. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход / Пер. с англ. 2-е изд. - М.: Вильямс, 2006. - 1408 с.

5. Хант Э. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1978. - 558 с.

6. Дьячук П. П., Лариков Е. В. Способ обучения и диагностики обучаемости. Патент на изобретение № 2294144. Государственный реестр изобретений РФ от 27 февраля 2007.

7. Редько В. Г. Модели адаптивного поведения - биологически инспирированный подход к искусственному интеллекту // Искусственный интеллект и принятие решений, 2008. № 2. С. 13-22.

8. Дьячук П. П., Дьячук П. П. (мл.), Николаева Ю. С. Компьютерные системы управления поиском решения задач // Программные продукты и системы, 2009. № 2 (86). С. 128-130.

9. Зимняя И. А. Педагогическая психология. - М.: Логос, 2004. - 384 с.

Z 1..............................

_____________________________________

1 ——■--—„___

□ 13 3

НОМЕРА ЗАДАНИЙ

УДК 377.1

РАЗВИТИЕ ПОЗНАВАТЕЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ СТУДЕНТОВ В ПРОЦЕССЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ С ЦЕЛЬЮ ФОРМИРОВАНИЯ СПЕЦИАЛИСТОВ ИННОВАЦИОННОГО ТИПА

Л. В. Горяинова, к. э. н., доцент кафедры экономической теории и инвестирования Тел.: (495) 442-63-44, e-mail: vgoryainova@mail.ru Я. В. Данилина, к. э. н., доцент кафедры экономической теории и инвестирования Тел.: (495) 442-63-44, e-mail: yavdanilina@mail.ru Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)

www.mesi.ru