Главная страница

А. А. Шарипбаев, Б. Ш. Разахова, Д. И. Кабенов Интеллектуальная система оценки знаний, основанная на семантических сетях


Скачать 81.84 Kb.
НазваниеА. А. Шарипбаев, Б. Ш. Разахова, Д. И. Кабенов Интеллектуальная система оценки знаний, основанная на семантических сетях
Дата10.02.2016
Размер81.84 Kb.
ТипДокументы

А.А. Шарипбаев, Б.Ш. Разахова, Д.И.Кабенов


Интеллектуальная система оценки знаний, основанная на семантических сетях


(Евразийский национальный университет им. Л.Н. Гумилева, г. Астана)
В данной работе строится семантическая сеть, описывающая семантическую модель треугольника в планиметрии - раздел геометрии, в котором изучаются фигуры на плоскости. С помощью этой семантической модели можно построить интеллектуальную систему оценки знаний. Определяются классы понятий, их структуры и свойства. Описывается построение интеллектуальной системы оценки знаний (ИСОЗ). ИСОЗ предполагает построение двух семантических сетей, для представления знаний по конкретному вопросу и их сопоставление.

В настоящее время в казахстанской системе образования одним из способов контроля и оценки знания обучающихся является комплексное тестирование. Выпускники школ сдают единое национальное тестирование (ЕНТ), по результатам которого можно поступать в вузы. Тестирование используется и для оценки знаний студентов вуза.

Имеются разные мнения на счет тестирования. Одним из недостатков тестовой формы оценки знаний студента является то, что только конечный результат указывается в вариантах ответа без учета мышления. Поэтому тестирование не всегда дает объективную оценку наличия знаний. Данный недостаток устраняется созданием интеллектуальной системы оценки знаний (ИСОЗ), позволяющей оценить мышление, указывая пути получения промежуточных и конечных результатов.

Применение методов искусственного интеллекта позволит преодолеть недостатки современных систем оценки знаний, а также предоставить возможность для интерпретации таких навыков, как умение логически мыслить, конкретизировать ответы примерами, нереализованными в настоящее время.

Современный уровень развития науки и технологий ставит перед системой образования проблему о пересмотрении взглядов на контроль и оценку знаний учащихся и студентов. Существующие на данный момент подходы к оценке знаний учащихся и студентов зачастую имеют множество недостатков, таких как повышенная сложность, стихийность, недостаточная упорядоченность проведения контроля. Для контроля оценочного процесса необходимо внедрять современные системы обработки информации, основанные на теории искусственного интеллекта.

Внедрение интеллектуальных систем, а также технологий, связанных с их разработкой и проектированием, в настоящий момент являются актуальным направлением исследований. Значительная часть новых автоматизированных систем содержит интеллектуальные компоненты.

В области тестовых технологий практически каждая система оценки знаний должна содержать базу данных тестовых заданийю. Внедрение интеллектуальных технологий в данную сферу, позволяет говорить о новом качественном подходе к созданию подобных систем. Одной из основных задач интеллектуальных систем является формализация и представление знаний о предметной области и процессах, протекающих в ней.

Каждый из применяемых методов и форм проверки имеет свои преимущества и недостатки, а также свои ограничения.

Основные принципы построения ИСОЗ, основанные на семантических сетях:

1. Переход от задания истинности предлагаемых вариантов ответов в категориях двоичной логики (“да-нет”) к более общей и универсальной схеме оценивания ответов функциями предпочтения, определяемыми в категориях нечеткой логики. Заметим, что такой переход не отрицает и традиционный подход, поскольку в соответствии с современными представлениями двоичная логика является частным случаем нечеткой логики.

2. Реализация ИСОЗ позволяет формализовать широко применяемые в системе образования приемы дополнительных и уточняющих вопросов.

3. Построение, унифицированное описание двух однотипных семантических сетей в рамках ИСОЗ и набора алгоритмов тестирования, реализующих различные методики оценивания знаний.

4. Создание инструментария для построения, настройки и модификации различных шкал итогового оценивания знаний. Это дает возможность организовать параметрический анализ промежуточных и итоговых результатов тестирования.

Предложенные принципы реализуются в рамках ИСОЗ, разрабатываемой автором. Функциональные компоненты ИСОЗ определяют целесообразность и эффективность представленного подхода к организации оценки знаний.

Основным компонентом интеллектуальных систем является база знаний - семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе.

В интеллектуальной системе знания представляются данными.

Данные – это отделенные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их совокупность.

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем, являются результатом мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Для хранения данных используются базы данных, а для хранений знаний – базы знаний. Основа любой интеллектуальной системы – это база знаний.

Знания могут быть поверхностные и глубинные.

Поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области.

Глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов. При создании интеллектуальных систем всегда стояла задача разработки моделей для представления информации о фрагментах предметной области.

На сегодняшний день наработаны языки представления знаний, процедур вывода (манипулирования этими знаниями) и т.д. Одним из таких языков представления знаний являются семантическая сеть.

Семантическая сеть – информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы [1]. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а направленные дуги задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.

ИСОЗ предполагает построение двух семантических сетей (одна – тьютером, другая - студентом) для представления знаний по конкретному вопросу и их сопоставление. Такая технология позволяет оценить мышление, указывая пути получения промежуточных и конечных результатов в виде семантических сетей. Таким образом, появляется возможность создания интеллектуальной системы оценки знаний, которая может оценить правильность хода рассуждений студента при построении ответа на поставленный вопрос и решении задач. Чтобы создать такую ИСОЗ, сначала нужно определить предметную область, по которой будет оцениваться знания, и построить семантическую модель.

Особое место занимают семантические модели верхнего уровня, которые описывают наиболее общие понятия: пространство, время, материя, объект, событие, действие и т.д. На формальном уровне семантика – система, содержащая определенные концепты (понятия, классы), свойства концептов (атрибуты, роли), отношения между концептами (зависимости, функции) и дополнительные ограничения, которые определяются аксиомами [2].

В данной работе строится семантическая сеть, описывающая семантическую модель треугольника в планиметрии - раздел геометрии, в котором изучаются фигуры на плоскости (предметная область).

В семантической модели треугольника рассматриваются следующие основные понятия Точка, Прямая, Угол, Вершина, Сторона, Треугольник и другие концепты, которые участвуют в формальном описании.

В центре семантической модели находятся Треугольник. Основные геометрические фигуры Точка и Прямая. С помощью Точки и Прямой можно строить конкретные геометрические фигуры, такие как отрезок, угол, треугольник. Треугольник является экземпляром класса Многоугольник. Класс может иметь подклассы, которые представляют более конкретные понятия, чем надкласс. Например, класс Многоугольник можно разделить на подклассы Треугольник, Четырехугольник, Пятиугольник и т.д. n-угольник.

Важная часть любого представления знаний – это классификация по категориям или классам объектов.

Отношения между классами и подклассами понятий организуются в виде таксономии или таксономической иерархии. Для представления таксономии используется отношение является _видом (A kind of). Фрагмент таксономии для семантической модели Треугольника представлен на рис.1.

Один объект может составлять часть другого объекта – это привычно для описания окружающего нас мира. Для отображения взаимоотношений целого и частей служат три вида понятий. Составные понятия, в которых используется отношение является_частью(PartOf). Здесь можно описать свойства фигуры, дать определение. Там, где важны отношения между частями используются структурные понятия. Для выделения структуры используется отношение имеет_структуру.

При составлении структур используются в качестве составляющих понятий, не вошедших в таксономию классов, но необходимых для полного описания понятия: Отрезок, Прямой, Сторона, Угол и т.д.

Для семантической модели геометрических фигур используются следующие свойства соответствующих понятий: вершины, сторона, угол, и др.

Рисунок 1. Семантическая модель треугольника
Пользователями ИСОЗ являются тьютор и студент. Для них создается интерфейс, который позволяет заполнить базу знаний для тьютора и студента. Затем проверяется эквивалентность двух моделей.

Если обозначим две модели через S1 и S2, то отношения между ними можно описать как S1 ~ S2. При этом, если S1 = S2 , то знания студента оценивается на «отлично» и т.д.

Интеллектуальная система оценки знаний позволит строить тест по одному из заданных сценариев, сохранять результаты тестирования и использовать их для улучшения процесса обучения, а также давать рекомендации и советы для повышения уровня знаний обучающихся. Все это позволит повысить эффективность процесса обучения, практически исключив фактор субъективизма, и качество контроля и оценки знаний.

Таким образом, можно создать интеллектуальную систему оценки знаний, позволяющей оценить мышление, указывая пути получения промежуточных и конечных результатов на основе семантических сетей.
ЛИТЕРАТУРА


  1. Roussopoulos N.D. A semantic network model of data bases. - TR No 104, Department of Computer Science, University of Toronto, 1976.

  2. Хахалин Г.К. Предметная семантика для понимания текстов геометрических задач// Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: Труды Международной конференции "Диалог 2008" / Под ред. Н.И. Лауфер, А.С. Нариньяни, В.П. Селегея. – М.: Изд-во РГГУ, 2008.


Шәріпбаев А.Ә., Разахова Б.Ш., Қабенов Д.И.

Білімді бағалаудың семантикалық желілерге негізделген зерделі жүйесі.

Берілген жұмыста геометрияның жазықтықтағы фигураларды оқарастыратын планиметрия бөліміндегі үшбұрыштың семантикалық моделін сипаттайтын семантикалық желі тұрғызылады. Осы семантикалық модель көмегімен білімді бағалаудың зерделі жүйесін жасауға болады. Ұғымдар, олардың ұғымдары мен қасиеттерінің кластары анықталады. Білімді бағалаудың зерделі жүйесінің (ББЗЖ) құрылуы сипатталады. ББЗЖ нақты сұрақ бойынша білім берілетін екі семантикалық желінің құрылуын және олардың салыстырылуын қарастырады.
Sharipbaev А.А., Razakhova B.Sh., Kabenov D.I.

Intelligent system assessment of knowledge based on semantic networks

In this paper we construct a semantic network describing the semantic model of a triangle in plane geometry - the section of the geometry, which studies shapes in the plane. With this semantic model can be constructed an intellectual system of knowledge assessment. The classes of concepts, their structure and properties is defined. The construction of an intellectual system of knowledge assessment (ISAK) is described. ISAK supposed plotting two semantic networks for knowledge representation on a concrete question and their comparisons