Методические основы представления и контроля знаний в области информатики с использованием адаптивных семантических моделей (12.01.2009)

Автор: Шихнабиева Тамара Шихгасановна

Для представления и контроля знаний в области информатики целесообразно использовать адаптивные семантические модели, обеспечивающие эффективную структуризацию, наглядное представление и строгое логическое изложение учебного материала, целостность восприятия его содержания, возможность адаптации компонентов моделей к современному содержанию информатики, уровню подготовки специалистов и качеству базовых знаний обучаемых.

Основными методологическими положениями при создании учебных семантических моделей в области информатики следует определить: необходимость структуризации изучаемых понятий, явлений, объектов и технологий, целесообразность использования многоуровневых иерархических структур и идентификации уровней знаний обучаемых, обеспечение возможности построения пирамид знаний с применением современных достижений психосемантики, использования инструментальных средств для создания современного образовательного контента, отвечающего требованием государственных образовательных стандартов.

Методические основы представления и контроля знаний в области информатики с использованием адаптивных семантических моделей должны обеспечивать: адекватное отражение знаний в изучаемой предметной области и ее тематических разделах, учет причинно-следственных и родовидовых связей между понятиями и отдельными разделами учебных дисциплин, рациональную

этапность разработки учебных моделей, возможность адаптации отдельных компонентов этих моделей и моделей в целом к уровню подготовки специалистов, качеству базовых знаний обучаемых и используемым формам учебных занятий.

Разработанные в диссертации 43 адаптивных учебных моделей по основным темам 8 профильных учебных дисциплинам специальности 030100 (учитель информатики): «Программирование», «Программное обеспечение ЭВМ», «Архитектура компьютера», «Компьютерное моделирование», «Теоретические основы информатики», «Математическая логика», «Компьютерные сети», «Основы искусственного интеллекта», могут быть использованы для повышения эффективности учебного процесса в педагогических и гуманитарных вузах страны по данной специальности.

Предложенная в диссертации методика контроля знаний обучаемых, основанная на применении адаптивных семантических моделей и сети запроса учебной информации и обеспечивающая целесообразную последовательность предъявляемых им контрольных заданий и использование деятельностного подхода к процессу контроля знаний, позволяет существенно повысить оперативность и объективность этого процесса.

Разработанные принципы построения автоматизированной обучающей системы «КАСПИЙ» на основе модульной структуры и адаптивного пользовательского интерфейса, обеспечивают возможность её эффективного использования и поэтапного развития и совершенствования.

Проведенные экспериментальные педагогические исследования и полученные на их основе количественные оценки эффективности основных результатов диссертации подтверждают правомерность основной гипотезы диссертационного исследования.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографии и приложений. Основной текст диссертации изложен на 302 стр.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность исследования, сформулирована его проблема, определены цели, объект, предмет и гипотеза исследования. Показаны степень разработанности, научная новизна, теоретическая и практическая значимость проблемы, выделены этапы и описаны результаты апробации рекомендаций исследования, перечислены положения, выносимые на защиту. На основе анализа сложившихся противоречий и недостатков определена основная задача диссертации - совершенствование методической системы обучения будущих учителей информатике, в соответствии с концепцией модернизации отечественного образования, современным состоянием, тенденциями и задачами информатизации российского общества.

В первой главе “Теоретические основания исследования и системный анализ его проблематики” изложены теоретические основы диссертационного исследования, рассмотрены наиболее распространённые модели представления знаний, проведен их системный анализ, на основе которого обоснован выбор основной модели представления знаний в области информатики.

Рассматриваются также различные подходы к моделированию содержания образования как сложной системы, способы представления семантической информации, проблемы, возникающие при разработке систем, основанных на знаниях и наиболее распространённые модели их представления. Для представления знаний в интеллектуальных системах существуют различные способы, наличие которых вызвано, в первую очередь, стремлением с наибольшей эффективностью представить знания, относящиеся к различным предметным областям.

Способ представления знаний в большинстве случаев реализуется с помощью соответствующей модели. Основные типы моделей представления знаний делятся на логические (формальные), эвристические (формализованные) и смешанные (рис.1).

В основе логических моделей представления знаний лежит понятие формальной системы (теории). Примерами формальных теорий могут служить исчисление предикатов и любая конкретная система продукций. В отличие от формальных моделей эвристические модели имеют разнообразный набор средств, передающих специфические особенности той или иной проблемной области. К эвристическим моделям относятся сетевые, фреймовые, продукционные и объектно-ориентированные модели. На основе различных логических концепций создаются смешанные модели представления знаний.

Основным преимуществом логических подходов является наличие четкой семантики и правил вывода. Одной из основных проблем является отсутствие в логическом подходе структуры, так как знания представляются в виде совокупности линейных формул.

Фреймы - универсальная модель представления знаний, эффективна для структурного описания сложных понятий. Однако в этой модели отсутствует конкретный язык представления знаний, затруднено управление завершенностью и постоянством целостного образа, что приводит к возможному нарушению присоединенной процедуры.

Рис.1. Наиболее распространенные модели представления знаний.

Система продукций – эффективна для выражения знаний, которые могут принимать форму переходов между состояниями. Основным недостатком систем продукций является отсутствие внутренней структуры. Семантические сети. Как известно этот термин обозначает фактически целый класс подходов, для которых общим является использование графических схем с узлами, соединенными дугами. Узлы представляют понятия, а дуги выражают отношения между ними. Семантические сети обеспечивают легкий доступ к знаниям: начиная движение от некоторого понятия по дугам отношений, можно достичь других понятий предметной области. Эти сети обладают естественностью и выразительностью, механизмами структурирования и абстракции и легко преобразуются в естественный язык. Фреймы и системы продукций имеют свои недостатки, обусловленные их преимущественной ориентацией на эффективную машинную реализацию; в частности их семантика определяется механизмом вывода.

В таблице 1 представлены результаты сравнительного анализа основных моделей представления знаний.

На основе системного анализа интеллектуальных моделей представления знаний, в качестве основного средства решения указанных дидактических задач в области информатики выбрана модель в виде семантической сети, которая отличается от других моделей наглядностью и простотой представления знаний, наличием механизмов их структуризации и соответствием современным представлениям об организации памяти человека.

Во второй главе “Методологические аспекты представления и контроля знаний” приведены результаты анализа методов структуризации знаний, этапы разработки общих моделей представления и контроля знаний, основные методологические положения по представлению и контролю знаний с использованием адаптивных семантических моделей.

Как отмечалось выше, одним из преимуществ семантических сетей как модели представления знаний и непосредственно самого процесса обучения является наглядность описания предметной области, их гибкость и адаптивность к цели и другим факторам процесса обучения.

Однако, свойство наглядности с увеличением размеров и усложнением связей базы знаний предметной области теряется. Кроме того, возникают значительные сложности по обработке различного рода исключений. Для преодоления указанных проблем обычно используется метод иерархического описания моделей (рис.2).

На самом верхнем уровне расположены классы понятий, далее (на уровень ниже) размещены обобщенные понятия и на самом нижнем уровне - элементарные (конкретные) понятия. Число уровней иерархической модели знаний предметной области зависит от степени детализации понятий.

Такой подход к организации знаний при разработке обучающих систем показывает взаимосвязь элементов учебного материала, позволяет значительно сократить время обучения, уменьшить объем памяти, занимаемой базой знаний и данных.

Модель в виде иерархической семантической сети, являясь логической структурой изучаемой предметной области, показывает также последовательность изложения учебного материала.

Рис. 2. Общая многоуровневая иерархическая модель представления знаний.

Многоуровневую иерархическую модель знаний можно интерпретировать ориентированным графом. На рис.3 приведена иерархическая модель знаний по учебной дисциплине “Программирование” специальности 030100 (учитель информатики).

Данная модель представляет различные виды понятий (обобщенные, элементарные) изучаемой учебной дисциплины (“Программирование”), где понятия в зависимости от их сложности распределены по уровням. Таким образом, на самом верхнем уровне расположены классы понятий (КП11 , . . . , КПn1), далее на уровень ниже размещены обобщенные понятия (ОП12 , …, ОПm2) и на третьем уровне - более простые, конкретные понятия (ЭП31 , . . . , ЭП3k).

Рис.3. Представление иерархической модели знаний

ориентированным графом.

Стрелки на рис.3 обозначают такие отношения между понятиями предметной области, как IS – A (это есть), PART – OF (является частью), MEMBER – OF (является элементом).

- оператор выбора.

Приведенные выше сведения, соображения и рекомендации позволили систематизировать и обобщить основные методологические положения по представлению и контролю знаний в области информатики с использованием адаптивных семантических моделей (АСМ).

Для представления и контроля знаний в области информатики в качестве основных обеспечивающих эти задачи моделей целесообразно использовать адаптивные семантические модели, учитывая их возможности по более адекватному описанию взаимодействия различных понятий и разделов учебных дисциплин и их адаптации к быстрому изменению содержания этих дисциплин и уровню знаний обучаемых.

АСМ обеспечивают глубокую структуризацию изучаемых понятий и явлений в области информатики, её предметная область может быть представлена наглядно в виде сложных иерархических моделей, которые могут идентифицировать знания обучаемых и их способности, в полной мере использовать достижения современных систем искусственного интеллекта.

Основными этапами структуризации знаний в АСМ в большинстве случаев можно считать:

определение входных и выходных данных;

составление словаря терминов;


загрузка...