Интеллектуальные информационные системы в образовании

13

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине

«Интеллектуальные информационные системы»

на тему «ИИС в образовании. Основные виды и технологии ИИС. Интеллектуальная поддержка дистанционного образования
и экстерната»

выполнила студентка … курса, группы…,

zzz84@bk.ru

Минск 2005

Содержание

• Искусственный интеллект в образовании 3
• Основные виды и технологии интеллектуальных информационных систем 4
• Знание - основа интеллектуальной системы 4
• Аспекты представления знаний 5
• Функциональная структура использования СИИ 6
• Интеллектуальная поддержка дистанционного образования и экстерната 8
• Концепция дистанционного и открытого образования 8
• Глобальный рынок учебных программ 9
• «Электронные» учебники 9
• «Электронные» тесты 11
• Литература 13

Искусственный интеллект в образовании

Искусственный интеллект (ИИ) - это наука о концепциях, позволяющих компьютерам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными. Но что же представляет собой интеллект человека? Есть ли эта способность размышлять? Есть ли эта способность усваивать и использовать знания? Есть ли эта способность оперировать и обмениваться идеями? Несомненно, все эти способности представляют собой часть того, что является интеллектом. На самом деле дать определение в обычном смысле этого слова, по-видимому, невозможно, потому что интеллект - это сплав многих навыков в области обработки и представления информации.

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 (нейросети); вербальные концептуальные обучения.

В учебных заведениях компьютеры должны рассматривать задачи, которые решают студенты, в поисках ошибок, подобно тому как ищутся ошибки в программе, и устранять их. Они должны обеспечивать студентов суперкнигами, хранящимися в памяти вычислительных систем.

Процесс вхождения высшей школы в мировое образовательное пространство требует совершенствование, а также серьёзную переориентацию компьютерно-информационной составляющей. Информационный взрыв породил множество проблем, важнейшей из которых является проблема обучения. Особый интерес представляют вопросы, связанные с автоматизацией обучения, поскольку “ручные методы” без использования технических средств давно исчерпали свои возможности. Наиболее доступной формой автоматизации обучения является применение ЭВМ, то есть использование машинного времени для обучения и обработки результатов контрольного опроса знаний учащихся.

Всё большее использование компьютеров позволяет автоматизировать, а тем самым упростить ту сложную процедуру, которую используют научные сотрудники и преподаватели при создании методических пособий. Тем самым, представление различного рода “электронных учебников”, методических пособий на компьютере имеет ряд важных преимуществ. Во-первых, это автоматизация, как самого процесса создания таковых, так и хранения данных в любой необходимой форме. Во-вторых, это работа с практически неограниченным объёмом данных. Создание компьютерных технологий в обучении соседствует с изданием учебных пособий новой генерации, отвечающих потребностям личности обучаемого. Учебные издания новой генерации призваны обеспечить единство учебного процесса и современных новационных научных исследований, т.е. целесообразность использования новых информационных технологий в учебном процессе и, в частности, различного рода так называемых “электронных учебников”. По моему мнению, эффект от применения средств компьютерной техники в обучении может быть достигнут лишь тогда, когда специалист предметной области не ограничивается в средствах представлениях информации, коммуникаций и работы с базами данных и знаний.

Самой обширной является отрасль компьютерных знаний. Что, в общем-то, легко объяснимо. Некоторые по настоящему престижные зарубежные вузы, конечно, даже и не подумают предложить вам подобную форму обучения. Наиболее прогрессивными в этом направлении считаются американские и западноевропейские учебные заведения, с готовностью разрабатывающие такие курсы.

Основные виды и технологии интеллектуальных информационных систем

Многие виды умственной деятельности человека, такие, как написание программ для вычислительной машины, занятие математикой, ведение рассуждений на уровне здравого смысла и даже вождение автомобиля - требуют "интеллекта". На протяжении последних десятилетий было построено несколько типов компьютерных систем, способных выполнять подобные задачи.

Имеются системы, способные диагностировать заболевания, планировать синтез сложных синтетических соединений, решать дифференциальные уравнения в символьном виде, анализировать электронные схемы, понимать ограниченный объем человеческой речи и естественного языкового текста. Можно сказать, что такие системы обладают в, некоторой степени, искусственным интеллектом.

Работа по построению таких систем проводится в области, получившей название искусственный интеллект (ИИ).

При реализации интеллектуальных функций непременно присутствует информация, называемая знаниями. Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.

В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту выделились несколько основных направлений.

1. Представление знаний. В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти системы ИИ. Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки описания знаний, внедряются различные типы знаний. Проблема представления знаний является одной из основных проблем для системы ИИ, так как функционирование такой системы опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.

2. Манипулирование знаниями. Чтобы знаниями можно было пользоваться при решении задачи, следует научить систему ИИ оперировать ими. В рамках данного направления разрабатываются способы пополнения знаний на основе их неполных описаний, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, предлагаются модели рассуждений, опирающихся на знания и имитирующих особенности человеческих рассуждений. Манипулирование знаниями очень тесно связано с представлением знаний, и разделить эти два направления можно лишь условно.

3. Общение. В круг задач этого направления входят: проблема понимания и синтеза связных текстов на естественном языке, понимание и синтез речи, теория моделей коммуникаций между человеком и системой ИИ. На основе исследований в этом направлении формируются методы построения лингвистических процессов, вопросно-ответных систем, диалоговых систем и других систем ИИ, целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека с системой ИИ.

4. Восприятие. Это направление включает разработку методов представления информации о зрительных образах в базе знаний, создание методов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методов обратного перехода, создание средств, порождающих зрительные сцены на основе внутренних представлений в системах ИИ.

5. Обучение. Для развития способности систем ИИ к обучению, т.е. к решению задач, с которыми они раньше не встречались, разрабатываются методы формирования условий задач по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за ней, методы перехода от известного решения частных задач (примеров) к решению общей задачи, создание приемов разбиения исходной задачи на более мелкие и уже известные для систем ИИ. В этом направлении ИИ сделано еще весьма мало.

6. Поведение. Поскольку системы ИИ должны действовать в некоторой окружающей среде, то необходимо разрабатывать некоторые поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать с окружающей средой, другими системами ИИ и людьми. Это направление в ИИ также разработано ещё очень слабо.

В последние годы термин "знание" все чаще употребляется в информатике. Специалисты подчеркивают, что совершенствование так называемых интеллектуальных систем (информационно-поисковых систем высокого уровня, диалоговых систем, базирующихся на естественных языках, интерактивных человеко-машинных систем, используемых в управлении, проектировании, научных исследованиях) во многом определяется тем, насколько успешно будут решаться задачи (проблемы) представления знаний.

Аспекты представления знаний

Неудивительно, что перед теми, кто занимается проблемой представления знаний, встает вопрос о том, что такое знание, какова его природа и основные характеристики. В связи с этим предпринимаются, например, попытки дать такое определение знания, из которого можно было бы исходить в решении задач представления знаний в компьютерных системах.

Представлению данных присущ пассивный аспект: книга, таблица, заполненная информацией память. В теории искусственного интеллекта особо подчеркивается активный аспект представления знаний: приобретение знания должно стать активной операцией, позволяющей не только запоминать, но и применять воспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений на их основе.

Использование символического языка, такого, как язык математической логики, позволяет формулировать описания в форме, одновременно близкой и к обычному языку, и к языку программирования. Впрочем, математическая логика позволяет рассуждать, базируясь на приобретенных знаниях: логические выводы действительно являются активными операциями получения новых знаний из уже усвоенных.

Принципиальная мировоззренческая установка состоит в рассмотрении ЭВМ как предмета-посредника в познавательной человеческой деятельности. Компьютерная система, подобно другим предметам-посредникам (орудиям труда и предметам быта, инструментам, приборам, знаково-символическим системам, научным текстам и т. д.), играя инструментальную роль в познании, является средством объективизации накопленного знания, воплощением определенного социально-исторического опыта практической и познавательной деятельности.

Проблема представления знаний возникла как одна из проблем искусственного интеллекта. Она связана с переходом исследований в этой области в некоторую новую фазу. Речь идет о создании практически полезных систем (прежде всего так называемых экспертных систем), применяемых в медицине, геологии, химии. Создание такого рода систем требует интенсивных усилий по формализации знания, накопленного в соответствующей науке.

С термином "представление знаний" связывается определенный этап в развитии математического обеспечения ЭВМ. Если на первом этапе доминировали программы, а данные играли вспомогательную роль своеобразной "пищи" для "голодных" программ, то на последующих этапах роль данных неуклонно возрастала. Их структура усложнялась: от машинного слова, размещенного в одной ячейке памяти ЭВМ, происходил переход к векторам, массивам, файлам, спискам. Венцом этого развития стали абстрактные типы данных, обеспечивающие возможность создания такой структуры данных, которая наиболее удобна при решении задачи. Последовательное развитие структур данных привело к их качественному изменению и к переходу от представления данных к представлению знаний. Уровень представления знаний отличается от уровня представления данных не только более сложной структурой, но и существенными особенностями: интерпретируемость, наличие классифицируемых связей (например, связь между знаниями, относящихся к элементу множества, и знаниями об этом множестве), которые позволяют хранить информацию, одинаковую для всех элементов множества, записанную одноактно при описании самого множества, наличие ситуативных отношений (одновременности, нахождения в одной точке пространства и т. п., эти отношения определяют ситуативную совместимость тех или иных знаний, хранимых в памяти). Кроме того, для уровня знаний характерны такие признаки, как наличие специальных процедур обобщения, пополнения имеющихся в системе знаний и ряда других процедур.

Моделирование на ЭВМ понималось как техническая реализация определенной формы знакового моделирования. Однако, рассматривая ЭВМ в гносеологическом плане в качестве посредника в познании, имеет смысл не фиксировать внимание, прежде всего на "железной части" (hardware) компьютера, а рассматривать всю компьютерную систему как сложную систему взаимосвязанных и до некоторых пределов самостоятельных моделей - как материальных, так и знаковых, т. е. идеальных. Такой подход не только соответствует рассмотрению компьютерных систем в современной информатике, но является и гносеологически оправданным. В последние годы все чаще стал употребляться термин "компьютерное моделирование". Очевидно, имеет смысл обозначать им построение любого из составляющих компьютерной системы - будь то знаковая модель или материальная.

Функциональная структура использования СИИ

Эта структура состоит из трех комплексов вычислительных средств (рис. 1).

Страницы: 1, 2