Реализация возможностей систем искусственного интеллекта при разработке обучающих программных систем

Наиболее перспективным направлением развития систем компьютерного обучения является технология искусственного интеллекта (ИИ).

Искусственный интеллект – раздел информатики, занимающийся вопросами имитации мышления человека с помощью компьютера.

Системы, использующие методику ИИ, называют интеллектуальными обучающими системами (ИОС). ИОС реализует адаптивное и двухстороннее взаимодействие, направленное на эффективную передачу знаний.

Под адаптивностью понимается то, что система дает пояснения, подходящие каждому обучаемому, с помощью динамического управления, зависящего от процесса обучения.

Двустороннее взаимодействие – это взаимодействие со смешанной инициативой, при которой обучаемый может задать вопросы или просить систему решить задачу.

Наиболее перспективным путем развития ИОС является путь создания самообучающихся систем, приобретающих знания в диалоге с человеком. Общая архитектура системы совместного обучения человека и компьютера может определяться следующими компонентами:

ü микромир – особые узкоспециализированные программы, позволяющие создать на компьютере специальную среду, предназначенную для исследования некоторой проблемы. По сути, это развитие подходов компьютерного моделирования;

ü учащийся – человек;

ü учащийся – компьютер;

ü интерфейс между двумя учащимися и микромиром;

ü интерфейс между двумя учащимися.

(более подробно Могилев)

В основе разработки компьютерного “соученика” в центре внимания должно быть соотношение между управлением и коммуникацией.

Другое направление развития систем искусственного интеллекта – распределенные системы, связывающие два и более компьютеров, так, что ученики могут обучаться, сотрудничая или соревнуясь, каждый на своем компьютере. В этом случае возникает некое подобие “классного” обучения, но на совершенно ином уровне. Эксперименты и оценки показывают, что такое обучение оказывается более эффективным и интересным, чем обучение в одиночку.

Недостатком многих существующих ИОС является ориентация на специальные знания в рамках определенного предмета. Более общий подход состоит в развитии интеллектуального окружения (оболочки), из которого затем можно получить много ИОС путем наполнения различным содержанием, как баз знаний.

Система может реализует модель преподавания, основанную на трех режимах:

1) режим вопросов (обучаемый расспрашивает компьютер, с целью получения ответов на задачи и их объяснений);

2) режим исследования (решения задачи совместными усилиями обучаемого с компьютером, обучаемый поставляет требуемую информацию для решения задачи);

3) режим решения (обучаемый решает задачу самостоятельно, получая минимальную помощь и советы компьютера).

В современных интеллектуальных обучающих системах, в основном, используются знания о качественных (количественных) аспектах процесса обучения. Однако необходимо учитывать и мотивационную сторону обучения (соревновательность, заинтересованность, самоконтроль, уверенность и удовлетворение).

Обучающая система должна

1. определять мотивацнонное состояние обучаемого;

2. реагировать с целью мотивации рассеянных, менее уверенных или недовольных учеников или поддержки уже мотивированных учеников.

Примеры мотивационной тактики:

ü если менее уверенный ученик правильно решает задачу, система может предложить ему подобную задачу для закрепления;

ü внимание рассеянных или неактивных обучаемых может быть привлечено неожиданными эффектами или вводными комментариями;

ü интерес может быть повышен головоломками, вопросами или знакомством с новыми темами.