прототип обучающей интегрированной экспертной системы

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
МОСКОВСКИЙ ИНЖЕНЕРНО-ФИЗИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ
(ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ)
Кафедра «Кибернетика»
Обучающие интегрированные экспертные
системы: некоторые итоги и перспективы
д.т.н., профессор Рыбина Г.В.
Для контактов: тел. (495) 324-28-85, email: galina@ailab.mephi.ru
115409, Россия, Москва, Каширское шоссе, 31
Введение
Важнейшими особенностями современных
компьютерных технологий обучения являются
процессы индивидуализации, интеллектуализации
и веб-ориентации традиционных обучающих систем,
программ и технологий, что в значительной степени
определяется практическим использованием при их
разработке методов и средств искусственного
интеллекта (ИИ), в частности, экспертных систем
(ЭС) и интегрированных экспертных систем (ИЭС), а
также успехами бурно прогрессирующей технологии
обучения через веб.
Классификация интеллектуальных систем
компьютерного обучения
(типы обучения, П. Уинстон)
Интеллектуальные системы компьютерного обучения
Обучающиеся
системы
обучение как
learning
I
обучение путем
самостоятельного
открытия
обучение при
наблюдении
примеров
II
использующие методы
нейронных сетей
использующие методы
машинного обучения
III
использующие генетические
алгоритмы (INDUCE, ID3,
BEAGLE и др.)
использующие методы
эволюционного
моделирования
...
IV
Обучающие
системы
(педагогика)
обучение как
tutoring
интеллектуальные обучающие
системы (ИОС)
обучающие экспертные системы
(как подкласс ИОС)
экспертно-обучающие системы
(ЭОС)
сетевые адаптивные ИОС
...
обучение
путем объяснения
обучение
прямым
программированием
поддержка модели
обучаемого
поддержка модели
обучения
[поддержка модели
учителя]
поддержка модели
предметной/проблемной
области
поддержка модели
объяснения
[поддержка модели
компетенций]
Эволюция парадигм разработки
интеллектуальных обучающих систем
(с позиций искусственного интеллекта)
Основанная на концепции
специализированных экспертных систем,
разрабатываемых для конкретного
приложения (например, экспертнообучающие системы В.А. Петрушина)
Базовые парадигмы
Основанная на гипертексте или гипермедиа
(не относится к ИИ)
Основанная на интеграции экспертных
систем и гипертекста/гипермедиа
(например, «экспертексты»,
«интеллектуальные тексты» Р.Рада)
Использующая концепцию
интеллектуальных обучающих инструментов
(например, конструкторы
«интеллектуальных обучающих апплетов»
Пателла & Киншука)
На основе интеграции традиционных
(простых продукционных) экспертных систем
с обучающими системами (например,
интегрированные экспертные системы,
разрабатываемые на основе задачноориентированной методологии
Г.В. Рыбиной)
Цели моделирования знаний об обучаемом
«Каков он есть»
(поведенческая модель)
Процесс установления
«Каким его хотим
видеть»
(нормативная модель)
«Каким он может
стать»
(модель компетенций)
Реализуется на основе
задачи диагностики знаний
и умений обучаемого
Используется для сравнения
с текущей поведенческой моделью
обучаемого (включает также требования
к личностным качествам будущих
специалистов)
Определяет набор видов
деятельности, которые должен осуществлять
обучаемый в будущем (т.е. способность применять
знания, умения и личностные качества
в профессиональной сфере)
Классификация моделей обучаемого
(В.А. Петрушин)
Модель обучаемого
Фиксирующая
Оверлейная
Векторная
Генетический граф
Сетевая
Имитационная
Модификационная
Модель
ошибок
Модель
фальшивых
правил
Выводимая
Модель
ограничений
Особенности задачно-ориентированной
методологии построения интегрированных
экспертных систем
Задачно-ориентированная
методология
построения
ИЭС
и
поддерживающий ее инструментарий нового поколения – программный
комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ позволяют осуществлять разработку и
сопровождение широкого класса ИЭС, в том числе обучающих ИЭС,
обладающих развитыми интеллектуальными средствами обучения,
мониторинга и тестирования обучаемых, что предполагает:
•
•
•
•
построение модели обучаемого (с учетом личностного психологического
портрета) и эталонной модели курса (в отдельных случаях развиваемой до
модели учителя);
построение адаптивной модели обучения, сущность которой заключается в
динамической модификации стратегии обучения в соответствии с текущей
моделью обучаемого и последующей генерации совокупности обучающих
воздействий, наиболее эффективных на данном этапе обучения, в том числе
с учетом психологического портрета личности обучаемого;
контроль деятельности обучаемого и генерация управляющих решений для
соответствующей корректировки действий обучаемого с целью достижения им
поставленных целей обучения;
построение модели проблемной области и модели объяснения для оценки
логики принятия решений, результатов вычислений, объяснение (при
необходимости) неправильной альтернативы или этапа решения задачи.
Модель обучаемого
Модель обучаемого включает в себя следующие
компоненты:
– общая информация об обучаемом;
– психологический портрет личности обучаемого;
– совокупность выявленных в процессе тестирования
начальных, текущих и заключительных знаний и умений
обучаемого;
– алгоритмы определения знаний и умений обучаемого;
– алгоритмы формирования психологического портрета
личности обучаемого.
Модель обучения
Модель обучения включает в себя следующие
компоненты:
– совокупность моделей обучаемого;
– совокупность стратегий обучения, представляющих
собой упорядоченные подмножества множества
обучающих воздействий для той или иной модели
обучаемого;
– множество обучающих воздействий;
– функции (алгоритмы) генерации стратегий обучения в
зависимости от модели обучаемого.
Некоторые функциональные возможности
инструментального комплекса
АТ-ТЕХНОЛОГИЯ третьего поколения
Окно планировщика
Интервьюирование эксперта
Конфигурирование
компонентов прототипа ИЭС
Построение модели архитектуры
проектируемой ИЭС
Архитектура подсистемы поддержки
построения обучающих ИЭС, входящей в
состав комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ
Компонент поддержки формирования модели обучаемого
Средство
формирования
эталонной модели
Средство
формирования
модели обучаемого
XML-структура М1
Средство
формирования
структуры курса
Средство
формирования связей
между темами
XML-структура Ме
Протестировать обучаемого
Сформировать структуру курса и тесты
Системные средства
Подсистемы
планирования
процессов
разработки
ИЭС
активация
задач
планировщика
Основное
приложение
База данных
проекта
Средства контроля
знаний обучаемого
Средства
конфигурирования
комплекса
Ядро комплекса
АТ-ТЕХНОЛОГИЯ
Подсистемы
поддержки
разработки
пользовательско
го интерфейса
Средства
тестирования
прототипа ИЭС
Среда взаимодействия
XML-структура
обуч. возд.
структура
курса
сформировать
обуч. возд.
сформировать стратегию
Средства
формирования
обучающих
воздействий
Средства
автоматизированного
формирования стратегий
обучения
реализовать
стратегию
Средства реализации
стратегий обучения
Компонент поддержки построения модели обучения
Этапы построения и
функционирования обучающих ИЭС
1. Предварительный этап, реализуемый при поддержке компонентов
интеллектуальной среды комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ (АСТП, построение БЗ
на основе КМПЗ, построение модели диалога на ЯОСД, [проектирование БД],
конфигурирование и др.)
2. Этап детального проектирования компонентов обучающей ИЭС (режим
DesignTime для преподавателей-предметников)
2.1. Построение компонентов эталонной модели курса/дисциплины (выделение элементов
курса/дисциплины, подготовка контрольных вопросов с коэффициентами сложности и
т.д.);
2.2. Построение компонентов модели обучаемого (выбор алгоритма оценивания уровня
знаний, компоновка набора тестов для выявления личностных характеристик и т.д.)
2.3. Построение компонентов модели обучения (конкретизация и построение обучающих
воздействий)
3. Этап функционирования разработанной обучающей ИЭС (режим RunTime
для обучаемых)
3.1. Формирование моделей обучаемых (построение психологического портрета личности,
выявление уровня знаний и умений путем проведения контрольных тестирований и т.д.)
3.2. Построение индивидуальных планов (стратегий) обучения для обучаемых.
3.3. Реализация текущего плана (совокупности обучающих воздействий) для конкретного
обучаемого с последующим контролем знаний и умений.
Автоматизированное построение модели
проблемной области
Построение модели проблемной области проводится на
основе приобретения знаний из трех источников знаний
(эксперты, проблемно-ориентированные ЕЯ-тексты,
специализированные БД) с использованием
комбинированного метода приобретения знаний,
предусматривающего:
 прямое извлечение экспертных знаний путем компьютерного
интервьюирования экспертов (с использованием подхода
«ориентация на модель решения типовой задачи»);
 интеграцию методов компьютерного интервьюирования экспертов
с методами обработки ЕЯ-текстов и технологией извлечения
знаний из БД (включая извлечение, представление и обработку
знаний, содержащих отдельные виды НЕ-факторов знаний);
 структурирование информации в виде поля знаний с
последующей верификацией и конвертацией в форматы
различных ЯПЗ продукционного типа.
Пример работы КМПЗ
(извлечение неопределенных, неточных и нечетких знаний)
Фрагмент базы знаний в терминах ЯПЗ
комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ
(прототип обучающей ИЭС для поддержки курса
«Введение в интеллектуальные системы» )
ПРАВИЛО ПРАВИЛО31
ЕСЛИ
ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ1="простые" УВЕРЕННОСТЬ
[80;100] ТОЧНОСТЬ 0&
ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ2="имеется небольшое число
отношений на понятиях" УВЕРЕННОСТЬ
[50;100] ТОЧНОСТЬ 0&
ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ3="индуктивный" УВЕРЕННОСТЬ
[50;100] ТОЧНОСТЬ 0
ТО
ОБЪЕКТ6.АТРИБУТ6="Целесообразно использовать
индуктивные модели представления знаний"
УВЕРЕННОСТЬ [80;100] ТОЧНОСТЬ 0
КОММЕНТАРИЙ Формализм
Если понятия являются простыми,
имеется небольшое число отношений
на понятиях и способ рассуждения –
индуктивный, то целесообразно
использовать индуктивные модели
представления знаний
Редактирование базы знаний
Пример построения модели диалога
(прототип обучающей ИЭС для поддержки курса
«Введение в интеллектуальные системы» )
Редактор
сценариев диалога
Фрагмент модели сценария
диалога на языке описания
сценариев диалога
Режим DesignTime для преподавателей-предметников
Принципы построения эталонной модели
курса
Ранжирование тем в соответствии с признаками
П1 - Исторический обзор,
П2 - Основные понятия и определения,
П3 - Фундаментальные аспекты
Для определения типа связи, существующей между двумя темами Ti и Tj
(слабая, средняя, сильная), вычисляется мера различия этих двух тем по всем
имеющимся признакам Пk. Мера различия между темами вычисляется согласно
формуле евклидова расстояния:
1/ 2
dTi T j
K

  ( xkTi  xkT j ) 2 
 k 1

- где
xkTi , xkT j
ранги тем Ti, Tj относительно признака
Пk.
Фрагмент структуры компетенций
по курсу «Введение в интеллектуальные системы»
Профессиональны
е компетенции (ПК)
ОНК
ПК 1
ПК 11
ПК 14
Обозначение
Универсальные
компетенции
ИК
СЛК
ПК 2
ПК 12
ПК 13
ПК 15
ПК 16
Полное название
ПК 1
Фундаментальные знания и умения в области
разработки интеллектуальных систем
ПК 2
Технологические знания и умения в области
разработки интеллектуальных систем
ПК 22
ПК 21
ПК 23
…
…
ПК 24
Обозначение
Полное название
ПК 16
Знать современные методы моделирования и уметь применять
их для интеллектуальных систем (имитационное, эволюционное,
нейросетевое, нечеткое и др.)
…
…
ПК 11
Знать и уметь использовать методы системного
анализа для оценки применимости/неприменимости
технологии интеллектуальных систем
ПК 21
Знать основные архитектуры статических, динамических,
интегрированных и гибридных интеллектуальных систем и
уметь их проектировать и разрабатывать
ПК 12
Знать и уметь выбрать модели представления знаний
для построения конкретных интеллектуальных систем
ПК 22
Знать способы построения баз знаний для различных
проблемных/предметных областей
ПК 13
Владеть навыками моделирования рассуждений и
построения современных решателей (средств вывода)
для интеллектуальных систем
ПК 23
Знать состав и структуру основных инструментальных средств и
уметь обоснованно выбирать и применять их при реализации
различных интеллектуальных систем
ПК 14
Знать основные типы НФ-задач и уметь строить
модели и методы решения
НФ-задач различных типов
ПК 24
Владеть базовыми методами проектирования, разработки,
тестирования и сопровождения конкретных классов
интеллектуальных систем
ПК 15
Знать методы получения знаний из различных
источников знаний (эксперты, ЕЯ-тексты, БД) и уметь
применять их на практике
…
…
Режим DesignTime для преподавателей-предметников
Некоторые средства комплекса
АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для построения
обучающих ИЭС (базовая версия)
Построение компонентов эталонной модели курса
Построение компонентов модели обучения
Режим DesignTime для преподавателей-предметников
Примеры некоторых средств веб-версии
комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для построения
обучающих веб-ИЭС
Построение компонентов эталонной
модели курса
Построение компонентов
модели обучения
Режим DesignTime для преподавателей-предметников
Алгоритм оценивания уровня знаний
обучаемого, основанный на сбалансированной
оценке Т.Робертса
Под сбалансированностью в данном случае понимается независимость математического
ожидания оценки от числа правильных и неправильных ответов, полученных на этот
вопрос случайным образом.
Rj 
 R C
~
iQ
i
i
C
~
iQ
i
,
где Ri – оценка за вопрос qi;
Сi
– коэффициент сложности вопроса qi;
~
~
Q – подмножество вопросов, относящихся к теме Tj; Q
 Q;
Rj – итоговая оценка.
Q={qi} – множество всех вопросов, I =1n.
T={Tj} – множество
всех тем, j =1m.

R={Rj} – множество всех оценок за темы, j =1m.
Поскольку в применяемом методе оценивания в контрольных тестах используются
вопросы qi из разных тем, то сначала выбирается подмножество вопросов
множества
Q, относящихся к конкретной теме Tj, а соответствующая итоговая оценка Rj
складывается из оценок по каждому вопросу Ri, взвешенному коэффициентом
сложности Сi, с последующим отображением на отрезок [0,1].
Психологический портрет личности
обучаемого
В качестве рабочего определения используется
термин «психологический портрет личности»
(Грицанов А.А., Абушенко В.А., Евелькин Г.М.
Социология. Энциклопедия. Минск: Книжный дом,
2003 ), т.е.:
«Совокупность личностных характеристик, таких
как темперамент, способности, направленность,
характер, интеллектуальность, эмоциональность,
волевые качества; настойчивость в достижении
цели, общительность, самооценка, уровень
самоконтроля и др.»
Личностные характеристики психологического
портрета и способы их выявления
№
Название личностной
характеристики и ее
дальнейшее обозначение
Принимаемое значение
1
Возбудимость
1.
2.
Возбудимость
Устойчивость
2
Активность
1.
2.
Активность
Пассивность
3
Ригидность
1.
2.
Ригидность
Гибкость
4
Интроверсия
1.
2.
Экстраверсия
Интроверсия
5
Скорость реакции
1.
2.
Быстрая
Медленная
Темперамент
1.
2.
3.
4.
Холерик
Меланхолик
Флегматик
Сангвиник
Тип внимания
1.
2.
3.
Внимательность
Рассеянность
Переключаемость
Тип мышления
1.
2.
3.
4.
5.
Предметно-действенное
Абстрактно-символическое
Словесно-логическое
Наглядно-образное
Креативность
6
7
8
Способы выявления
личностной
характеристики
*Опросник
«Исследование
психологической
структуры
темперамента»
(Б. Н. Смирнов)
Тест на выявление типа
внимания
http://azps.ru/tests/tests2_vnima
nie.html
Тест на определение типа
мышления
Г.В.Резапкиной
http://vsetesti.ru/412/
* Ильин И.П. Психология индивидуальных различий. Серия: Мастера психологии. - М.,2004. -704 с.
Личностные характеристики психологического
портрета и способы их выявления
9
10
11
12
13
14
1.
2.
Полезависимость
Поленезависимость
Общительность
1.
2.
Общительность
Необщительность
Зависимость
1.
2.
Зависимость
Независимость
Избегание борьбы
1.
2.
Избегание борьбы
Желание борьбы
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Вытеснение
Регрессия
Замещение
Отрицание
Проекция
Компенсация
Гиперкомпенсация
Рационализация
1.
2.
3.
Слабая
Средняя
Сильная
Полезависимость/
поленезависимость
Защитный процесс
Воля
Тест
«Включенные фигуры Готшильда»
Опросник Стефансона
http://azps.ru/tests/3/test2.html
Опросник Плутчика - Келлермана –
Конте
http://azps.ru/tests/2/tt26.html
Тест на силу воли
http://azps.ru/tests/2/silavoli.html
Личностные характеристики психологического
портрета и способы их выявления
№
15
16
17
Название личностной
характеристики и ее
дальнейшее обозначение
Принимаемое значение
Тип акцентуации характера
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
Гипертимые
Возбудимые
Эмотивные
Педантичные
Тревожные
Циклотивные
Демонстративные
Неуравновешенные
Дистимные
Экзальтированные
Решительность
1.
2.
3.
4.
Очень нерешительны
Принимаете решения осторожно
Достаточно решительны
Очень решительны
1.
Не сложно, легко добиваюсь
успеха;
Средняя сложность;
Очень сложно, требует
значительных усилий.
Настойчивость
2.
3.
1.
18
Целеустремленность
2.
3.
Позволяешь другим себя
использовать
Помогаешь другим
Очень целеустремленны
Способы выявления личностной
характеристики
*Характерологический опросник
Леонгарда
Тест на решительность
http://www.test.tut.by/tests.php
* Тест на настойчивость
Н.А. Литвинцева
Тест на целеустремленность
http://else.rw.ru/tests.php?cmd=rstat
s&test_id=428
* Ильин И.П. Психология индивидуальных различий. Серия: Мастера психологии. - М.,2004. -704 с.
Личностные характеристики психологического
портрета и способы их выявления
19
Самостоятельность
1.Самостоятельны
2.Вы образцовое «дитя» своих родителей
3.Несамостоятельны
Тест на самостоятельность
http://azps.ru/tests/2/gotsh.html
1.Хорошая
2.Плохая
20
Методика «Память на числа»
http://psylive.ru/
Память
1.живете в фантастическом мире
2.случаются отдельные вспышки
интуиции
3.отличительные черты "приземленность" и прагматичность
21
Воображение
Тест на способность к
воображению
http://www.psi.lib.ru/test/test6.htm
Режим RunTime для обучаемых
Пример выявления личностных характеристик
для построения психологического портрета
личности обучаемого
Выявление личностных характеристик
обучаемого (тест «Исследование
психологической структуры темперамента»
Б.Н.Смирнова )
Тип вопросов: «да/нет»
Для исследуемой личностной характеристики
(темперамент) выявлен тип «флегматик»
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации процесса выявления
текущего уровня знаний обучаемого
(по курсу «Введение в интеллектуальные системы»)
Тип вопросов: «один
вопрос - много ответов»,
Коэффициенты сложности
вопросов: 1-2 и 3.
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации процесса выявления текущего
уровня умений обучаемого
моделировать стратегии прямого и обратного
вывода
(по курсу «Введение в интеллектуальные системы»)
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации процесса выявления
текущего уровня умений обучаемого
моделировать стратегии прямого и обратного
вывода
(по курсу «Введение в интеллектуальные системы»)
Промежуточный шаг моделирования прямого вывода
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации процесса выявления текущего уровня
умений обучаемого
моделировать стратегии прямого и обратного вывода
(по курсу «Введение в интеллектуальные системы»)
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации обучающих воздействий
«Решение учебно-тренировочных задач»
(прототип обучающей ИЭС для поддержки курса
«Введение в интеллектуальные системы» )
Решение УТЗ с альтернативными
вариантами ответов
Решение УТЗ с графическими
блоками
Режим RunTime для обучаемых
Комментарий к обучающему воздействию
«Консультация с экспертной системой»
Реализована некоторая «модельная» технология разработки
СОЗ (ЭС), где в качестве проблемной области (ПрО) выступает
собственно область проектирования СОЗ(ЭС),а экспертом
является преподаватель, аккумулирующий и интегрирующий опыт
создания СОЗ(ЭС) для различных приложений в виде
совокупности методик по таким важным аспектам, как:
•
•
•
•
•
проведение системного анализа ПрО на применимость/неприменимость
технологии СОЗ(ЭС) (этап идентификации);
построение психологических портретов личностей экспертов и инженеров по
знаниям и определение «идеальной пары» с целью организации эффективной
коллективной работы при создании модели ПрО (этап концептуализации);
выбор модели представления знаний для конкретной ПрО (этап формализации);
выбор инструментальных средств для СОЗ(ЭС) (этап формализации);
выбор стратегии прототипирования (этапы проектирования, реализации и
тестирования);
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации обучающего воздействия
«Консультация с экспертной системой»
(Исследование на уместность разработки СОЗ(ЭС))
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации обучающего воздействия
«Консультация с экспертной системой»
(Исследование на оправданность разработки
СОЗ(ЭС))
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации обучающего воздействия
«Консультация с экспертной системой»
(Исследование на возможность разработки
СОЗ(ЭС))
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации обучающего воздействия
«Консультация с экспертной системой»
(Модель «идеальной пары»)
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации обучающего воздействия
«выбор модели представления знаний для
конкретной ПрО (этап формализации) »
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации обучающего воздействия
«Консультация с экспертной системой»
(выбор инструментальных средств для
СОЗ(ЭС))
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации обучающего воздействия
«Консультация с экспертной системой»
(выбор инструментальных средств для
СОЗ(ЭС))
Режим RunTime для обучаемых
Пример реализации обучающего воздействия
«выбор стратегии прототипирования (этапы
проектирования, реализации и тестирования)»
Экспериментальные апробации динамически
развивающихся средств поддержки построения
обучающих ИЭС, функционирующих в составе
комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ третьего поколения,
проводились на примере разработки:
– обучающих ИЭС по курсам «Введение в
интеллектуальные системы», «Интеллектуальные
диалоговые системы», «Проектирование систем,
основанных на знаниях» и «Динамические
интеллектуальные системы» (кафедра Кибернетики
МИФИ);
– обучающей ИЭС по курсу «Автоматизация
экспериментальных физических установок» (кафедра
Автоматики МИФИ);
– обучающей ИЭС для диагностики заболеваний
дыхательных путей (совместно с детской городской
поликлиникой № 109 СЗАО г. Москвы).
Спасибо
за
внимание!
Для контактов: тел. (495) 324-28-85, email: galina@ailab.mephi.ru