Главная страница

Удк 517. 51 Применения интеллектуальных технологий в сфере высшего образования


Скачать 77.27 Kb.
НазваниеУдк 517. 51 Применения интеллектуальных технологий в сфере высшего образования
Дата08.02.2016
Размер77.27 Kb.
ТипДокументы

УДК 517.51

ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СФЕРЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ


Исмагамбетов Б.М.


Казахский агротехнический университет им. С.Сейфулина, Астана
Научный руководитель – к.т.н., доцент Омарбекова А.С.
Настоящее время характеризуется внедрением информационных технологий во все сферы жизнедеятельности человека. В связи с этим повышается спрос на ИТ специалистов высокой квалификации. Поэтому актуальной является проблема подготовки квалифицированных специалистов в данной области. Кроме этого, в среде постоянного усовершенствования технологий разработки программного обеспечения (ПО), существующего многообразия языков программирования, высоких темпов развития современных инструментальных средств актуальной является проблема повышения уровня квалификации ИТ специалистов. Использование компьютерных средств обучения (КСО) в подготовке ИТ специалистов позволяет повысить качество подготовки специалистов, снизить затраты на обучение, повысить оперативность.

Главными современными тенденциями развития высшего образования, определяющими новые стратегии деятельности его учреждений, становятся глобализация, клиентоцентризм, информатизация и интеллектуализация.

Искусственный интеллект (ИИ) как наука существует около полувека. Первой интеллектуальной системой считается программа "Логик-Теоретик", предназначенная для доказательства теорем и исчисления высказываний. Ее работа впервые была продемонстрирована 9 августа 1956 г. В создании программы участвовали такие известные ученые, как А. Ньюэлл, А. Тьюринг, К. Шеннон, Дж. Лоу, Г. Саймон и др., а общее представление об интеллектуальных обучающих системах было сформулировано в 1970 году Дж. Карбонеллом, на ранних стадиях развития ИОС подходы, разработанные в рамках ИИ, использовались лишь для представления знаний из предметной области.

С середины 80-х годов в состав ИОС стала в явном виде включаться информация об обучаемом (в частности, модель идеального обучаемого) и стратегиях обучения. Если в обычной автоматизированной обучающей системе программа просто указывает студенту, правилен или неправилен его ответ, то ИОС нацелена на диагностику, отладку и коррекцию поведения обучаемого. Такая система не только диагностирует и указывает студенту его ошибки, но и анализирует их причины, строит гипотезы, правила и планы исправления ошибок, дает советы, исходя из предварительно определенных стратегий обучения и имеющейся модели обучаемого.

На сегодняшний день не существует единого определения, которое однозначно описывает эту научную область. Среди многих точек зрения на нее доминируют следующие три.

  1. Согласно первой исследования в области ИИ относятся к фундаментальным, в процессе которых разрабатываются новые модели и методы решения задач, традиционно считавшихся интеллектуальными, не поддававшихся ранее формализации и автоматизации.

  2. Согласно второй точке зрения это направление связано с новыми идеями решения задач на ЭВМ, с разработкой новых технологий программирования и с переходом к компьютерам не фон-неймановской архитектуры.

  3. Третья точка зрения, наиболее прагматическая, основана на том, что в результате исследований, проводимых в области ИИ, появляется множество прикладных систем, способных решать задачи, для которых ранее создаваемые системы были непригодны. По последней трактовке ИИ является экспериментальной научной дисциплиной, в которой роль эксперимента заключается в проверке и уточнении интеллектуальных систем, представляющих собой аппаратно-программные информационные комплексы.

Интеллектуальная информационная система (ИИС) основана на концепции использования базы знаний для генерации алгоритмов решения прикладных задач различных классов в зависимости от конкретных информационных потребностей пользователей.

Для ИИС характерны следующие признаки:

  1. развитые коммуникативные способности;

  2. умение решать сложные плохо формализуемые задачи;

  3. способность к самообучению;

  4. адаптивность.

Центральные задачи ИИ состоят в том, что бы сделать компьютеры более полезными и чтобы понять принципы, лежащие в основе интеллекта. В связи с этим ученым и инженерам, специализирующимся в вычислительной технике, необходимо знать, каким образом ИИ может помочь им в разрешение трудных проблем.

Существует множество областей применения ИИ: доказательства теорем; игры; распознавание образов; принятие решений; адаптивное программирование; сочинение машинной музыки; обработка данных на естественном языке; обучающиеся сети (нейро-сети); вербальные концептуальные обучения.

Компьютер в обучении может использоваться по-разному: как средство обучения, используемое преподавателем для успешнего усвоения обучаемыми содержания того или иного предмета, как предмет изучения, когда преподаются основы его архетектуры и программного обеспечения, наконец, как средство для самостоятельного изучения учебного материала. В последнем случае это так называемое компьютеризованное или компьютерное обучение, безусловно самое перспективное направление применения компьютера в обучении. Возникновение вычислительных сетей, в том числе глобальной сетей Интернет, быстрое развитие средств мультимедия привело к таким новым возможностям как дистанционное обучение, разработка тренажеров-имитаторов и т.п.

Дистанционное обучения – вид открытого обучения с использованием компьютерных и телекоммуникационных технологий, которые обеспечивают интерактивное взаимодействие преподавателей и студентов на разных этапах обучения и самостоятельную работу с материалами информационной сети, большинство из которых подготовлено преподавателем.

Очевидно, что интеллектуальные технологии раскрывают новые пути повышения качества образовательных услуг в условиях современного информационного общества. Так адаптивное представление учебных материалов обеспечивает индивидуальный подход к обучающимся, поддержка в решении задач и интеллектуальный анализ решений с интерактивной обратной связью могут значительно сэкономить время преподавателя, технологии подбора моделей обучающихся могут усилить управленческие и коммуникативные аспекты учебного процесса. 

С другой стороны, даже по мнению западных экспертов, адаптивные и интеллектуальные технологии еще не нашли себе место в "настоящей" виртуальной аудитории, не используются в работающих на практике дистанционных курсах. Большинство систем – это типичные "лабораторные" системы, которые никогда не использовались в настоящих дистанционных занятиях. Остальные из них, горстка систем, в основном из семейств ELM-ART и AHA, использовались очень мало. В то же время ни одна из дюжин коммерческих и "университетских" систем дистанционного обучения не использует адаптивные и интеллектуальные технологии.

Можно выделить два магистральных направления применения интеллектуальных технологий в сфере высшего образования, а именно, интеллектуализация преподавания и интеллектуализация учения (многоагентные системы учебного назначения). Для пояснения рассмотрим граничные случаи базового взаимодействия «преподаватель – компьютерная система – студент». Проблематика интеллектуальных обучающих систем (ИОС) ставит на первый план воздействие преподавателей, опосредованное компьютерной системой, на студентов. Здесь главное место занимают процессы коммуникации, передачи знаний преподавателей, представленных в компьютере, студентам. При этом взаимодействие «преподаватель–компьютерная система» связано с динамическим перераспределением обучающих функций между преподавателем и ЭВМ. Компьютерная программа принимает на себя часть функций преподавателя по предъявлению учебного материала, контролю его усвоения, обнаружению ошибок у студентов, и пр. В данном случае присутствуют как явно выраженная цель обучения, так и реализация некоторого метода обучения, ведущего к достижению требуемой цели и характеризующего стиль общения электронного преподавателя со студентом.

Stanchev (1993) назвал пять атрибутов образования с использованием Интернет:

  1. связь между многими объектами; 

  2. независимость от места; 

  3. независимость от времени;

  4. мультимедийное общение; 

  5. взаимодействие посредством компьютера

Повышение эффективности обучения является одной из глобальных задач общества. Эффективность обучения, в свою очередь, связана с использованием информационных технологий и в значительной степени зависит от качества обучающих программ, степени их соответствия особенностям образовательного процесса. Таким образом, задача создания полноценных обучающих систем, имеющая тридцатилетнюю историю, остается актуальной и сегодня.

Средства ИИ могут использоваться для реализации различных функций, выполняемых ИИС. На рисунке приведена классификация ИИС, признаками которой являются следующие интеллектуальные функции: коммуникативные способности - способ взаимодействия конечного пользователя с системой; решение сложных плохо формализуемых задач, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, характеризующейся неопределенностью и динамичностью исходных данных и знаний; способность к самообучению - умение системы автоматически извлекать знания из накопленного опыта и применять их для решения задач; адаптивность - способность системы к развитию в соответствии с объективными изменениями области знаний.

Интернет представляет собой огромное хранилище информации, которую можно использовать, как системно (по порядку), так и бессистемно (хаотично), что позволяет создавать обучающие системы с самыми разнообразными педагогическими стратегиями. Однако, если природа процесса обучения и возможности образовательных технологий не будут тщательно взвешены и проанализированы в процессе создания обучающей системы, свобода и гибкость Интернет приведут к огромным потерям времени, усилий и средств.

В современном мире создано огромное количество различных программ учебного назначения по многим учебным предметам, однако, существенного влияния на учебный процесс это не оказывает. К интеллектуальным программам можно отнести некоторые решатели задач (UMS, "Северный очаг"), но, не являясь при этом интерактивными программами, они не могут быть отнесены к полноценным обучающим программам. Модуль контроля знаний в таких системах отсутствует. Еще один интересный пример обучающей программы - ComputerMentor(Win Master). Здесь задачи генерируются на лету, и каждый ученик имеет свою личную задачу с интерактивным ответом. В плане дидактики минусами этой программы является то, что метод решения ученику не показан, а следовательно сложные задачи обучаемый должен будет решать отдельно в тетради, после чего записывать ответ на компьютере.

Интернет предлагает огромное количество многообразной и многоформатной информации, но, основанные на Гипертексте, поисковые устройство не обеспечивают сами по себе никакого механизма для структуризации процесса обучения. Структуризация должна обеспечиваться "живым" преподавателем через оценки. Такие оценки могут лишь дополнить отложенную обратную связь. Поэтому обучающая система, основанная только на Гипертексте, зависит от мотивации обучаемого. Тем не менее, Гипертекст - это очень мощный инструмент и в соединении с традиционным принципом Экспертных Систем, объектной ориентацией и учетом Человеко-компьютерного взаимодействия, как это предложено в описанной структуре, он может послужить базой для Интернет-основанной расширяемой ИОС.


Литература

1. Yazdani M. Intelligent Tutoring Systems: an Overview// Artificial Intelligence and Education. Vol.1. Learning Environments and Tutoring Systems/ Ed. by R.W. Lawler and M. Yazdani. – Norwood: Ablex Publ. Corp., 1987. – P. 183-201.

2. Петрушин В.А. Экспертно-обучающие системы. – Киев: Наукова думка, 1992.