Экспертная система оценки знаний

36
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
УДК 681.3
А.М. Катина, С.В. Шидловский
Экспертная система оценки знаний
Рассматриваются основные принципы и подходы к построению экспертной системы
оценки знаний, функционирующей в качестве составного модуля корпоративного
портала. Выявлены сходства между процессами в системах автоматического
управления и обучения.
Программное обеспечение за полвека своего существования претерпело огромные изменения, пройдя путь от программ, способных выполнять только простейшие логические и
арифметические операции, до сложных систем управления предприятиями. В программном
обеспечении всегда можно было выделить два основных направления развития: выполнение
вычислений; накопление и обработка информации.
Развитие наукоемких технологий, включая Web-технологию, на современном этапе требует нового подхода к созданию управляющих сред.
В последнее время все больше руководителей начинают отчетливо осознавать важность
построения на предприятии корпоративной информационной системы как необходимого
инструментария для успешного управления различными процессами.
Таким инструментарием может стать корпоративный портал, который является защищенной, базирующейся в Web фокусной точкой доступа к широкому ассортименту корпоративной информации, услуг, приложений и знаний. Портал обслуживает как внутренних,
так и внешних пользователей. Персонализация — одна из ключевых особенностей, которая
отличает портал от корпоративной домашней страницы. Корпоративные порталы упрощают, рационализируют и ускоряют весь процесс взаимодействия с корпорацией. Они предоставляют понятийный и безопасный Web-интерфейс к разнообразнейшему спектру корпоративной информации, услуг и приложений [1]. Порталы дают возможность непосредственно
взаимодействовать с корпорацией с целью получения нужной информации, не обращаясь к
ее сотрудникам без крайней нужды.
Одной из ведущих тенденций развития информационных технологий в последнее время
является их интеллектуализация, то есть переход от систем, оперирующих с данными, к
системам, обрабатывающим знания. В основном это проявляется в разнообразных системах
образовательной сферы. Использование таких систем позволяет создавать гипермодели, имитирующие процесс обучения, что наделяет разработанный корпоративный портал широкими возможностями при передаче и обработке информации. Преподаватель, располагая значительной обозревательной средой, не тратит время на воспроизведение необходимой
информации и использует полученный выигрыш во времени для более глубокого объяснения материала. Совместное же использование единого гиперпространства между преподавателем и обучаемым создает творческое информационное поле для углубленного получения
практических навыков.
Выделим основные модули, на которые опирается такой корпоративный портал: база
знаний, модуль лабораторного практикума, модуль оперативного обмена данными, модуль
контроля и оценки.
В настоящее время при планировании процесса обучения используются главным образом эмпирически накопленные знания, экспертные оценки, сформировавшиеся на основе
самооценок и самоанализа. Сложный и многогранный характер обучения не позволяет делать какие-либо однозначные утверждения относительно его результата при планировании.
Особое значение в этой системе имеет обратная связь, которая зависит от мотивации и активизации обучения [2]. Обратная связь в процессе обучения, реализуя контроль и самоконтроль, направлена на выявление соответствия достигнутых результатов намеченным целям.
Наиболее важным компонентом системы организации обучения являются критерии обучения, благодаря которым соблюдается постоянство в оценке знаний и умений.
В ходе обучения мы задаем вопросы, ответы на которые представляют собой многоэлементное, сложное знание. Причем возможных вариантов ответа (правильных, частично правильных, неправильных) может быть дано очень много. Без решения проблемы объективной
оценки всей возможной гаммы ответов любое обучение будет, в лучшей степени, половинча-
Доклады ТУСУРа, № 5, июнь 2006
Created with novaPDF Printer (www.novaPDF.com)
37
А.М. Катина, С.В. Шидловский. Экспертная система оценки знаний
тым. Проблема объективной оценки сложных знаний обуславливается, во-первых, разной
сложностью задаваемых обучаемому вопросов, которую надо учитывать при конечной оценке в баллах, во-вторых, необходимостью учитывать полноту и правильность ответа. Существующие методы оценки знаний не дают удовлетворительного решения данной проблемы.
В связи с этим возникло новое направление в информатике — инженерия знаний, на
основе которой развивается идеология и методология экспертных систем [3]. Экспертные
системы (ЭС) стали основным направлением исследований по внедрению новых информационных технологий в системы управления. В данной работе предлагается решение поставленной ранее проблемы в виде экспертной системы, входящей в корпоративный портал как
локальный модуль эффективной оценки знаний.
Основным назначением ЭС является разработка программных средств, которые при решении задач, трудных для человека, получают результаты, не уступающие по качеству и
эффективности решениям, получаемым человеком-экспертом. ЭС используются для решения так называемых неформализованных задач, а именно: когда задачи не могут быть заданы в числовой форме; цели нельзя выразить в терминах точно определенной целевой функции; не существует алгоритмического решения задачи; если алгоритмическое решение есть,
то его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (времени, памяти). Кроме того,
неформализованные задачи обладают ошибочностью, неполнотой, неоднозначностью и противоречивостью как исходных данных, так и знаний о решаемой задаче.
Явность и доступность знаний, используемых экспертными системами, отличает их от
традиционных программ и определяет основные свойства ЭС:
1) применение для решения проблем высококачественного опыта, который представляет
уровень мышления наиболее квалифицированных экспертов в данной области, что ведет к
решениям творческим, точным и эффективным;
2) наличие прогностических возможностей, благодаря которым ЭС выдает ответы не
только для конкретной ситуации, но и показывает, как изменяются эти ответы в новых
ситуациях, подробно объясняя, каким образом новая ситуация привела к изменениям;
3) обеспечение такого нового качества, как институциональная память — за счет входящей в состав ЭС базы знаний, которая разработана в ходе взаимодействий со специалистами
организации и представляет собой ее текущую политику. Этот набор знаний становится
сводом квалифицированных мнений и постоянно обновляемым справочником наилучших
стратегий и методов, используемых персоналом. Ведущие специалисты уходят, но их опыт
остается;
4) возможность использования ЭС для обучения и тренировки руководящих работников,
обеспечивая новых служащих обширным багажом опыта и стратегий, по которым можно
изучать рекомендуемую политику и методы.
Покажем сходства между процессом обучения и технологическим процессом, описываемым с помощью аппарата теории автоматического управления. Представим обучаемого в
качестве объекта управления, а преподавателя в качестве устройства управления (рис. 1).
f
s
z
П
(УУ)
u
g
Об
(ОУ)
y
Рис. 1 — Система автоматического управления технологическим процессом:
П (УУ) — преподаватель (устройство управления); Об (ОУ) — обучаемый (объект управления)
На рис. 1 s — величина, соответствующая в теории автоматического управления сигналу задания, в процессе обучения — цели обучения. В дальнейшем по тексту примем следующее обозначение: термины, находящиеся в скобках, относятся к теории автоматического
управления, а ставящиеся им в соответствие высказывания находятся рядом вне скобок.
Величина f — внешние возмущающие факторы, влияющие на обучаемого (внешнее возмущающее воздействие, действующее на объект управления); y — результат, полученный от
обучаемого (выходная управляемая величина); z — контроль обучения (ошибка управления), достигаемый с помощью отрицательной обратной связи, т.е. установление соответствия достигнутых результатов в процессе обучения заданным критериям и принятие необходимых решений; u – поощрение или рекомендации (управляющее воздействие); g — информация,
Доклады ТУСУРа, № 5, июнь 2006
Created with novaPDF Printer (www.novaPDF.com)
38
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
воспринимаемая обучаемым с учетом возмущающих факторов (величина, характеризующая
сумму управляющего воздействия и внешнего возмущения) [4].
Процесс обучения можно рассматривать как процесс приближения динамической модели, формирующейся в сознании обучаемого, к модели содержания изучаемого предмета (классическое выделение ошибки между эталонной моделью и объектом управления).
Обычно экспертные системы разрабатываются путем получения специфических знаний
от эксперта и ввода их в систему. Некоторые системы могут содержать стратегии одного
индивида. Следовательно, найти подходящего эксперта — это ключевой шаг в создании
экспертных систем.
В настоящее время существует ряд коммерческих оболочек экспертных систем (ACQUIRE,
ART*Enterprise, G2, GURU). Кроме того, существуют и свободно распространяемые продукты, одним из которых является оболочка CLIPS, выбранная нами для создания оценочной
экспертной системы. Механизм логического вывода CLIPS включает сопровождение, динамическое добавление правил и настраиваемые стратегии разрешения противоречий. CLIPS,
включая динамическую версию, легко встраивается в другие прикладные программы, включает объектно-ориентированный язык, названный COOL (объектно-ориентированный язык
CLIPS), который прямо интегрирован с механизмом логического вывода. Оболочка выполняется на многих платформах и является свободно распространяемым программным продуктом (открытая система). Несравненное удобство данной оболочки в том, что одним из основных методов представления знаний являются правила, определяющие действия, необходимые
в случае возникновения некоторой ситуации. Разработчик экспертной системы создает набор правил, которые, работая вместе, решают поставленную задачу.
ЭС должна содержать пять основных подсистем: интерфейс с пользователем, систему
логического вывода (механизм вывода), базу знаний, составляющих ядро любой ЭС, а также
модуль приобретения знаний, модуль отображения и объяснения решений (рис. 2).
Модуль
объяснений
База знаний
Пользователь
Интерфейс с
пользователем
Механизм
вывода
БД (рабочая
память)
База
правил
Модуль
приобретенных
знаний
Эксперт
Рис. 2 — Структура связей между подсистемами ЭС
Механизм вывода (интерпретатор правил) осуществляет в основном две функции:
просмотр существующих фактов из рабочей памяти (базы данных) и правил из базы
знаний;
добавление в рабочую память новых фактов и определение порядка просмотра применения правил.
База знаний нужна для хранения знаний о предметной области, используемых при решении задач экспертной системой. Наиболее эффективной реализацией базы знаний в экспертной системе может служить лингвистический процессор.
Лингвистическим процессором (ЛП) называется реализованная на ЭВМ формальная
лингвистическая модель, способная понимать и производить тексты на неограниченном языке.
Она включает три основных массива правил — морфологические, синтаксические и семантические — и обслуживающие их словари. Эти компоненты обеспечивают пофазное преобразование текста в морфологические, синтаксические и семантические структуры и обратно.
Задача ЛП состоит в преобразовании естественно-языкового предложения (или даже
целого текста) в некоторый набор семантических структур, являющихся формальным представлением «смысла» исходного предложения или текста. Цель такого преобразования —
обеспечить исходные данные для работы поисковых механизмов СУБД. Разрабатываемый
Доклады ТУСУРа, № 5, июнь 2006
Created with novaPDF Printer (www.novaPDF.com)
А.М. Катина, С.В. Шидловский. Экспертная система оценки знаний
39
лингвистический процессор может быть выполнен в виде библиотеки, доступной различным
приложениям и не взаимодействующей напрямую с пользователем.
База данных предназначена для временного хранения фактов или гипотез, являющихся
промежуточными решениями или результатом общения системы с внешней средой, в качестве которой обычно выступает человек, ведущий диалог с экспертной системой.
Инструментальная автоматизированная система оценки на базе экспертной системы с
лингвистическим процессором предназначена для обучения пользователя процессу решения
определенного класса задач из конкретной предметной области, а также для контроля знаний. Модификация ЭС сводится к обеспечению режима контроля ответов обучаемого на
вопросы по глубинным процессам и режима помощи при этих ответах. Особенностью процедур, описывающих глубинные знания, является необходимость проверки ответов пользователя вместо выработки этих ответов. Инструментальность автоматизированной системы
означает возможность легкой смены и класса задач, и предметной области. В соответствии с
критериями, используемыми при классификации обучающих систем, предлагаемую инструментальную систему можно отнести к классу экспертно-обучающих систем и использовать
для создания автоматизированных обучающих курсов.
Литература
1. Гуруге Анура. Корпоративные порталы на основе XML и Web-служб / Анура Гуруге.
– М. : КУДИЦ-ОБРАЗ, 2004.
2. Карпова И.П. Анализ ответов обучаемого в автоматизированных обучающих системах
/ И.П. Карпова // Информационные технологии. – 2001. – № 11. – С. 35 – 42.
3. Инмон У. Методология экспертной оценки проектных решений для систем с базами
данных / У. Инмон, Л. Фридман. – М. : Финансы и статистика, 1986.
4. Шидловский С.В. Корпоративный портал на основе принципа перестраиваемых структур / С.В. Шидловский // Автоматизированные системы обработки информации, управления и проектирования : Докл. Томск. гос. ун-та систем упр. и радиоэлектроники. – 2004. –
№ 1(9). – С. 79 – 91.
5. Частиков A.П. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS / A.П. Частиков, Т.А.
Гаврилова, Д.Л. Белов. – СПб. : БХВ-Петербург, 2003.
Катина Алена Михайловна
Студентка 5-го курса ТУСУРа
Шидловский Станислав Викторович
Канд. техн. наук, доцент каф. информационно-измерительной техники ТУСУРа
Телефон: (3822) 41 48 35
Эл. почта: stas@iit.tusur.ru
A.M. Katina, S.V. Shidlovskiy
Expert system of knowledge estimation
The article is devoted to the basic principles and approaches to the construction
of the expert system of knowledge estimation, functioning as a compound module
of the cooperative portal. It reveals the similarities between processes in control systems
and education.
Доклады ТУСУРа, № 5, июнь 2006
Created with novaPDF Printer (www.novaPDF.com)