ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

О компьютерных информационных системах формирования знаний и поддержки принятия решений на базе EPSS (Electronic perfomance support system)

Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2000 год.[ 22.03.2000 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Уринцов А.И. () - , , , Дик В.В. () - , ,
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 7993
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.43Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Существующие схемы обучения подразделяются на последовательные и иерархические, но и те и другие носят жесткий характер. При этом любая жесткая схема обучения обречена на неуспех. Поскольку каждый обучаемый индивидуум имеет свои области знания и незнания, свои особенности усвоения нового материала, промежуточные и уточняющие вопросы, возникающие в процессе обучения, могут существенно отличаться как по форме, так и по содержанию.

Для создания эффективной системы индивидуального обучения на первый взгляд более всех других подходят экспертные системы, ориентированные на конкретные дисциплины и обеспечивающие индивидуальную привязку к пользователю. Но такое решение представляется малореальным, поскольку создание даже простой экспертной системы процесс трудоемкий. Однако целиком отказаться от интеллектуальных средств в рамках обучающей системы нельзя, поэтому наиболее удачным здесь является смешанный подход, при котором обучающие системы, являющиеся частью класса информационных систем, также могут быть разделены на системы с жестко и гибко определенной предметной технологией (в данном случае - технологии обучения и наполняемой оболочки). В последнем случае технологию обучения определяет сам обучаемый, а система представляет ему возможности: по информации о выбранной им технологии. Другими словами обучаемый имеет возможность выбора необходимой информации и удобного инструментария.

Обучающая программа индивидуального использования предназначена для передачи необходимых знаний и умений в рамках изучаемой дисциплины. Получение умений связано с выработкой практических навыков применения полученных знаний в конкретных случаях. Для этого в рамках обучающей системы должен существовать блок тренинга по принятию решений по какой-либо проблемной ситуации, а также оценки знаний, принципов решения определенного класса задач данной предметной области и умение их применять на практике.

Наличие в обучающей системе, построенной на основе классической DSS (Decision support system), развитых средств моделирования и советующих средств качественно меняет загрузку ЛПР в направлении интеллектуализации их деятельности. Это достигается за счет увеличения информационных потоков, проходящих через обучающую систему, которую можно рассматривать, как разновидность экономической информационной системы (ЭИС). Такой прирост связан с развитием информационных технологий, которые в настоящее время дают всю больше возможностей переработки малоформализуемой информации. Развитие в математике и информатике таких направлений, как нечеткие множества, многозначные логики и др., совершенствование средств программирования и технических средств позволяет осуществлять такую обработку.

Внедрение в практику систем, построенных на основе подхода DSS характеризуется множеством проблем, в их числе слабая интеграция программных средств, обеспечивающих характерные возможности DSS. Это можно объяснить относительно малым опытом создания и использования по-настоящему развитых DSS-систем и большой стоимостью их разработки. Последний фактор связан с необходимостью обеспечения адекватности, заложенных в DSS модель для полноценного управления, а также чрезмерное усложнение системы и одновременно необходимость развития дружественности систем, что совпадает с возможностями развития средств вычислительной техники.

Желаемые качества гибкости и адаптивности обучающей системы требуют от нее глубокой параметризации, что делает ее чрезвычайно сложной. Поэтому необходимы решения, которое позволяли бы имея основной алгоритм обучения обеспечить его индивидуальный характер. Для этого можно использовать подход, применяющийся в цепях Маркова. В каждый момент времени объем незнания не зависит от предшествующего процесса обучения. Тогда для ликвидации незнания нет необходимости возвращаться на шаг назад, но обучаемый должен иметь удобный инструментарий и необходимую информацию, чтобы разобраться с незнанием самостоятельно. Этому решению как нельзя более соответствует подход EPSS (Electronic perfomance support system), обеспечивающий получение основных знаний и осуществляющий поддержку принятия решений для выработки навыков и умений.

Для EPSS характерными тенденциями по сравнению с DSS являются:

• увеличение малоформализуемого информационного потока, проходящего через ЭИС;

• более дружественный интерфейс;

• более полный учет требований пользователя, его психологических особенностей, менталитета;

• более гибкая система технологических настроек;

 • более гибкая и более полная система обучения пользователя новой для него функциональной информационной технологии.

EPSS углубляет DSS делая его более комфортным для обучаемого за счет улучшения инструментария и предоставляет пользователю возможность постоянного совершенствования знаний. EPSS характеризуется совокупностью функциональной информационной технологии и технологии, которую назовем образовательной. Любая функциональная информационная технология в EPSS немыслима без добавки, которой, в нашем случае, является образовательная технология. Синтез функциональной информационной и образовательной технологий образует образовательную информационную технологию, состовляющей основу автоматизированной системы.

Особенно важной отличительной особенностью EPSS является системная интеграция констатирующих, моделирующих, обучающих и советующих технологий в единую систему.

Внутри обучающей системы, должен присутствовать встроенный EPSS блок, который оценивал бы принципиальную возможность решения, принятого обучаемым и его эффективность, а также распознавал бы сделанные ошибки и определял бы для системы в целом способы устранения их источников, т.е. методику и форму подкачки знаний, наиболее удачных для обучаемого.

Детализация должна осуществляться с определенным акцентом на область незнания обучаемого. Таким образом стратегия обучения может постоянно меняться, являясь функцией психологических особенностей обучаемого (образное, логическое мышление) и суммы знаний об объекте познания, которыми обладает обучаемый.

Заманчив подход полной вертикальной адаптируемости к обучаемому EPSS, в котором определяется, какой тип восприятия преобладает, образный, логический или step-by-step, система меняет свою стратегию обучения, учитывая уровень погружения в детали, выбирая наиболее эффективный вариант. Введение технологии обучения в обучающую систему является необходимым ее атрибутом, однако проще обеспечить обучаемого необходимым программным инструментарием и информацией для того, чтобы он мог сформулировать, что именно ему непонятно, и получить ответы на свои вопросы.

Таким образом EPSS должна содержать:

1. Констатирующее программное обеспечение, то есть соответствующие данные. Например, учебный материал, примеры, случаи и т.д.

2. Моделирующее программное обеспечение, подготавливающее ответ на вопрос: - "Что будет если ... ?".

3. Советующее программное обеспечение, которое может дать ответ на вопрос "Как сделать, чтобы ... ?".

Обычно обучающая система хорошего качества меняет стратегию обучения в зависимости от контекста ответов на контрольные вопросы. При этом обучаемый следует определенному алгоритму обучения, в который заложен ряд траекторных целей на выполнение которых, всегда одних и тех же, система должна вывести любых обучаемых и распознав незнание пытаться его локализовать и ликвидировать подкачкой необходимых знаний и их закрепления. Если же этого сделать не удается система поднимается на понятие выше и действует по такому же алгоритму. Локализация же незнания сводится к его детализации. Однако направление детализации может быть различным, и это различие зависит прежде всего от признаков классификации понятий, которые мы закладываем в систему. Упрощенно контур обучение состоит из двух блоков. Это блок усвоения знаний и блок контроля знаний. Первый блок, используя какую-либо стратегию, осуществляет дозированное представление обучаемому знаний. Это представление может происходить по линейной или сетевой схеме. По мере продвижения по графу обучения система периодически переключается на блок контроля, который может быть построен различными способами:

• Стратегия обучения не меняется в зависимости от ответов, хотя правильность ответов и проверяется. В традиционных обучающих системах используется именно такая схема и на каждый вопрос предлагаются альтернативные ответы, один или несколько. Недостаток такого решения заключается в том, что необходимо очень четко, без неоднозначности сформулировать вопросы и определить ответы. Из альтернативных ответов трудно выделить смысл непонимания, хотя принципиально этот недостаток преодолим за счет увеличения числа контрольных вопросов.

• Если стратегия обучения меняется, то мы можем говорить об управлении процессом обучения, которое по функциям ничем не отличается от управления любым другим объектом: учет - ответ на контрольные вопросы; анализ -распознавания содержания ответов; планирование действий системы по адаптации стратегии обучения; регулирование - предъявление очередной порции знаний, требуемого уровня и смысла.

Таким образом, EPSS помимо механической поддержки принятия решений является мощным средством повышения эффективности автоматизированных систем для образования, обеспечивая обучение без преподавателя, улучшение управления системой за счет усиления функций поддержки и улучшение адаптивных свойств системы к требованиям конкретного пользователя.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=860
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (1.43Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 2000 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: