АВТОМАТИЧЕСКАЯ ОБУЧАЮЩАЯ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА
DOI:
https://doi.org/10.57070/2304-4497-2022-4(42)-19-26Ключевые слова:
обучение, дистанционное обучение, обучение без учителя, автоматическая система обучения, экспертная система, формализация знанийАннотация
Групповое обучение в общем среднем образовании, средних и высших специальных учебных заведениях предполагает передачу знаний и освоение умений с ориентацией на «среднего» по способностям обучаемого. При этом достижение такого уровня обученности как навыки в принципе невозможно. Уровень навыков требует, как правило, индивидуального обучения с применением разного рода обучающе-тренирующих систем совместно с методикой итеративного научения. Пандемия короновируса (COVID-19) и переход на дистанционную форму обучения активизировал разработку информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) обучения без присутствия учителя. Все это обуславливает актуальность разработки автоматической системы обучения на базе экспертной системы, обеспечивающей при отсутствии преподавателя достижение максимального для каждого обучаемого необходимого уровня обученности в зависимости от его интеллекта. Предложена структура автоматической обучающей системы, обеспечивающей усвоение учебного материала до заданного уровня обученности без участия преподавателя. На примере использования такой системы для обучения операторов дуговой сталеплавильной печи (ДСП) показана работа элементов системы: модели – имитатора объекта, блоков анализа ошибок обучаемого, синтеза обучающей информации, а также функций баз данных и знаний. Отдельно рассмотрены вопросы получения и формализации знаний экспертов (учителей). Приведены примеры формирования фреймов знаний для обучения сталеваров ДСП. Для обучения процессу шихтовки электросталеплавильного процесса необходим 81 фрейм информации, обеспечивающий учебные комментарии для всевозможных ошибок обучаемых.
Библиографические ссылки
Курейчик В.В., Сороколетов П.В.,Щеглов С.Н. Анализ современного состояния автоматизированных систем приобретения и представления знаний // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический выпуск. 2008. С. 120–124.
Подласый И.П. Педагогика: 100 вопросов – 100 ответов. Москва: ВЛАДОС-пресс, 2004. 365 с.
Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. Москва: Институт проблем управления РАН, 1998. 77 с.
Fifty Modern Thinkers on Education: From Piaget to the Present / Liora Bresler, David Cooper, Joy Palmer ed. 2001. 320 p.
Калашников С.Н., Буинцев В.Н., Мартусевич Е.А. и др. Особенности применения информационных экспертных систем в металлургии на основе интеллектуальной обработки данных и знаний // Инженерный вестник Дона. 2020. № 1. С. 1–10.
Бородина Н.А., Подгорская С.В., Анисимова О.С. Информационные технологии в образовании. Донской ГАУ. Персиановский: Донской ГАУ, 2021. 168 с.
Edward P.K. A Study of the Uses of Expert Systems in the Training. Old Dominion University. 1990. 30 p.
Алиев Р.А., Абдикеев Н.М., Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. Москва: Радио и связь, 2016. 264 c.
Персианов В.В., Шайденко Н.А. Использование вычислительной техники в учебном процессе. Москва: Гостехиздат, 2017. 112 c.
Информационные технологии в управлении технологическими процессами цветной металлургии / Б.М. Горенский, О.В. Кирякова, С.В. Ченцов, Л.А. Лапина. Красноярск: Изд-во «СФУ». 2012. 148 с.
Michie Donald. Knowledge-based Systems. University of IL at Urbana-Champaign, Report 80-1001. 1980. 129 p.
Stefik M. The Organization of Expert Systems: A Prescriptive Tutorial, XEROX, Palo Alto Research Centers, VLSI-82-1. 1982, 238 p.
Feigenbaum E.A. Knowledge Engineering: The Applied Side of Artificial Intelligence. Computer Science Dept., Memo HPP-80-21, Stanford University. 1980.
Feigenbaum E.A. Knowledge Engineering for the 1980's. Computer Science Dept., Stanford University. 1982.
Buchanan B.G. Research on Expert Systems. Stanford University Computer Science Department, 1981.
Quinlin J.R. Discovering Rules by Induction from Large Collections of Examples in the expert environment in the era of microelectronics Age. In: Edinburgh University Press. 1979. pp. 168–201.
Hayes-Roth F. AI the New Wave – A Technical Tutorial for R&D Management. Santa Monica, CA: Rand Corp. 1981.
Thomas D. McFarland. Reese Parker Expert systems in education and training, Authors Info & Claims. 1990.
Буинцев В.Н., Рыбенко И.А., Мартусевич Е.А., Белавенцева Д.Ю. Автоматизированная обучающая система для дистанционного и самостоятельного обучения операторов сложных технологических процессов. В кн.: Моделирование и наукоемкие информационные технологии в технических и социально-экономических системах. Труды V Международной научно-практической конференции, Новокузнецк, 14 апреля 2021 года. Новокузнецк: ИЦ СибГИУ, 2021. С. 128–130.
Дьяконов В.П., Борисов А.В. Фреймовая модель представления знаний // Основы искусственного интеллекта. 2007. С. 31.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2022 Владимир Николаевич Буинцев, Инна Анатольевна Рыбенко, Ефим Александрович Мартусевич, Дарья Юрьевна Белавенцева
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
