WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 15 |

Для формирования и учета рейтингов студентов по дисциплине разработаны правила формирования переменных курса, которые позволяют уменьшить количество ошибок при вводе баллов, и обеспечивают более глубокий мониторинг результатов обучения.

Анализ использования информационных технологий европейских вузов Анализ использования информационных технологий европейских вузов основан на опыте университетов Испании: Национального университета дистанционного образования в Мадриде UNED (Universidad Nacional de Educacion a Distancia) и Открытого университета Каталонии в Барселоне UOC (Universitat Oberta de Catalunya).

Сборник трудов молодых ученых и сотрудников кафедры ВТ 16 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В целом технологии дистанционного образования этих университетах не отличаются от практики дистанционного обучения, используемой в лучших вузах России. Отличительными особенностями этих технологий является масштабность (филиалы действуют во всем мире) и массовость (более 200 тысяч студентов в 2008/2009 учебном году) [1]. Главной особенностью дистанционного обучения в высшем образовании Европы является наличие нормативноправовой базы. В Европе форма дистанционного обучения признана государством как самостоятельная форма обучения наряду с очной, очно-заочной и заочной. По результатам дистанционного обучения выдаются дипломы государственного образца, тогда как в России дистанционное обучение является лишь одной из технологий, обеспечивающих повышение эффективности и качества образования.

Национальный университет дистанционного образования в Мадриде был создан для обеспечения равных возможностей доступа к высшему образованию для тех, кто по таким-то причинам (удаленное место жительства, полная трудовая занятость и т.п.) не может посещать занятия по программам, предлагаемым традиционными университетами. Особое место в образовательной деятельности UNED в последние годы занимает решение таких важнейших социальных проблем общества, как доступ к высшему и дополнительному профессиональному образованию для инвалидов и людей, отбывающих временное наказание в местах заключения (тюрьмах). Для организации и управления учебным процессом ДО этот университет разрабатывает и постоянно совершенствует свою платформу для создания виртуальных кампусов [1]. В 2008/2009 учебном году использовалась программная платформа WebCT, а в 2009/2010 учебном году будет осуществлен переход на платформу alf. Ее отличительной особенностью является расширение функций для поддержки ДО студентов, обучаемых в ассоциированных центрах университета, а также для мониторинга и оценки качества образования. В частности, в этом году появится новая возможность, позволяющая осуществлять удаленный мониторинг активности работы студентов и тьюторов (преподавателей) в центрах. С этой целью все процедуры выдачи, приемки и оценивания практических заданий, а также проведения дистанционных консультаций по ходу выполнения этих заданий фиксируются в среде виртуального кампуса. Кроме того, на платформе alf разработана новая технология для организации и проведения дистанционных защит проектных работ. Руководитель проекта в режиме многоточечной Интернет-конференции проводит прием выпускных работ студентов, находящихся в своих центрах, при этом каждый участник конференции может видеть и слышать речь защищающегося, вопросы руководителя и ответы на них. Руководитель выступает в роли модератора конференции, передавая (по запросам студентов) право выступить в дискуссии при обсуждении результатов того или иного проекта.

Открытый университет Каталонии в Барселоне стремится обеспечить учебную деятельность студентов самыми передовыми технологическими и коммуникационными средствами, в число которых входят.

— Социальные инструменты, обеспечивающие совместную работу (блоги, вики и т.д.);

мультимедийный контент, что дает возможность предлагать студенту многомерное содержание.

— Современные средства синхронной и асинхронной коммуникации, которые обеспечивают адаптацию студента в любой ситуации (видеоконференции, системы коллективного интеллекта в форумах и т.д.).

— 3D виртуальные среды на основе видеоигр, которые обеспечивают взаимодействие с людьми и объектами в условиях имитации реальных событий и явлений.

— Доступ к обучению с помощью мобильных устройств.

Новая платформа программы Campus 5.0, которая будет введена в действие в 2009/учебном году, отличается гибкостью и адаптивностью по отношению ко всем участникам дистанционного учебного процесса [1]. Концепция новой платформы «Мой университет» ориентирована на формирование индивидуальной информационно-образовательной среды стуСборник трудов молодых ученых и сотрудников кафедры ВТ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ дента с возможностью включения/ выключения удаленных служб и ресурсов, трансформации систем меню и навигации, а также подключения извне новых приложений и ресурсов.

Система управления качеством образования построена на основе оценки запланированных результатов обучения, накапливаемых в среде виртуального кампуса с использованием оценок, определяемых в автоматическом режиме (электронные тесты, отчеты по выполнению лабораторных заданий и практических упражнений) или внесенных преподавателями.

Заключение На основе изучения опыта использования информационных технологий в управлении дистанционным обучением российских и европейских университетов определены важные проблемы современного ДО, которые окажут существенное влияние на развитие технологий и методов управления в этой сфере образовательной деятельности ВУЗов России и сформированы их возможные решения.

— Для повышения качества и конкурентоспособности образовательных программ вузы должны вести совместную систематическую работу по изучению спроса рынка труда и отбору компетентностно ориентированного содержания дисциплин с учетом передового педагогического опыта в стране и мире.

— Для повышения мобильности студентов, аспирантов и преподавателей вузы должны разрабатывать новые ИКТ для описания, хранения и поиска в образовательном пространстве результатов обучения и компетенций с целью информирования профессионального и академического сообщества об образовательном потенциале вуза.

— Для повышения качества образования вузы должны создавать и активно внедрять в практику новые подходы к управлению качеством образования, использующие новые методики и механизмы планирования и оценивания результатов обучения, формирования и систематизации портфолио обучаемых и преподавателей, определения рейтингов студентов, преподавателей, кафедр, факультетов и вузов.

— При разработке информационно-образовательных сред и методов управления дистанционным обучением студентов в них следует ориентироваться на комплексное решение проблем образования в контексте требований федеральных ГОС третьего поколения и реформ Болонского процесса.

— Для консолидации усилий необходимо создавать условия для формирования, устойчивого функционирования и развития сетевых педагогических сообществ вузов из числа ведущих преподавателей, объединяющихся для совместной научно-методической и образовательной деятельности в области дистанционного образования. Моделью функционирования таких сообществ может стать модель функционирования социальных сетей.

ЛИТЕРАТУРА 1. Информационные технологии в университетском управлении: Сборник аналитических материалов по проекту ICT4UM. М.—Тверь: Твер. гос. ун-т, 2009. 308 с.

2. Васильев В.Н., Лямин А.В., Чежин М.С. Система дистанционного обучения второго поколения // Науч.-технич. вестн. СПбГУ ИТМО. 2007. Вып. 45. С. 148—157.

3. Васильев В.Н., Павлова А.А., Чежин М.С. Жизненный цикл электронного учебнометодического комплекса в системе дистанционного обучения университета // Там же.

2009. Вып. 61. С. 94—4. Лисицына Л.С. Теория и практика компетентностного обучения и аттестаций на основе сетевых информационных систем. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2006. 147 с.

5. Лисицына Л.С. Средства и технологии для управления самостоятельной работой студентов. Методическое пособие. СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. 53 с.

Сборник трудов молодых ученых и сотрудников кафедры ВТ 18 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 6. Лямин А.В., Плешкова М.В. Программирование структуры электронного курса // Тр. XIV Всеросс. науч.-метод конф. «Телематика'2007». СПб, 2007. Т. 1. - С. 211—212.

7. Лямин А.В., Чежин М.С. Модульное построение электронных учебно-методических комплексов для системы дистанционного обучения // Тр. XII Всеросс. науч.-метод. конф.

«Телематика'2005». СПб, 2005.

УДК 004.ИНДЕКСАЦИЯ ФАКТОВ ДЛЯ УСКОРЕНИЯ ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА В БАЗАХ ЗНАНИЙ И. А. Бессмертный, М. М. Шеховцов Рассматривается проблема ускорения поиска решений при резолюции правил в системах искусственного интеллекта. Предлагается подход к ускорению извлечения знаний путем индексации фактов и сокращения числа используемых фактов с помощью операций над множествами индексов. В отличие от известных алгоритмов, предполагающих предварительный отбор фактов для каждого правила, индексы абстрагируются от правил, что позволяет логически и физически разделить базы фактов и базы правил, а также упростить модификацию базы знаний. Приводятся результаты исследования быстродействия предложенных решений.

Ключевые слова: искусственный интеллект, индексация фактов, логический вывод.

Модель базы знаний В базах знаний, построенных на продукционной модели, вывод из правил представляет собой классическую задачу неинформированного поиска [1] и в случае небольших баз знаний может решаться путем последовательного перебора всех фактов для каждого из условий правила.

Пусть база знаний содержит n атомов (элементарных фактов) вида f = (s,p,o), а также множество правил R = {r}, где s — субъект, p — предикат, o — объект. Каждое правило r состоит результирующей части (консеквента) и тела (антецедента или условий правила). Для простоты будем считать, что консеквент содержит один атом, а тело — множество условий С = {c}. Пусть среднее число условий в одном правиле равно k, а мощность множества правил равна m. Каждое условие также состоит из атомов, причем субъекты и объекты как в консеквенте, так и в антецеденте могут быть представлены константами либо переменными.

Запуск процедуры применения всех правил к множеству фактов вызывает последовательный перебор всех фактов для каждого из условий правил. Общее число вершин A дерева решений равно A = mnk.

Фактическое число развертываемых вершин на дереве поиска зависит от метода поиска и от того, требуется ли найти первое подходящее решение или надо искать все решения. Данная формула показывает линейный рост сложности поиска от числа правил, степенную зависимость от числа фактов и показательную — от среднего числа условий в правиле. Таким образом, комбинаторная сложность задачи даже для небольших баз знаний не позволяет решать ее путем «буквального» или «наивного» логического вывода. Заметим, что из этой формулы Сборник трудов молодых ученых и сотрудников кафедры ВТ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ следует, что декомпозиция правил способствует сокращению сложности задачи поиска.

Самым известным методом ускорения логического вывода является алгоритм Rete [2], используемый в экспертных системах CLIPS, Jess, Soar и др. В алгоритме предусматривается построение для каждого правила префиксного дерева, узлами которого являются условия правил. В каждом узле префиксного дерева создается список фактов из базы знаний, которые удовлетворяют условиям правила. Фактически это означает, что правило заранее применяется к имеющемуся множеству фактов, но вместо консеквентов запоминаются множества фактов для каждого из условий правил.

«Узким» местом алгоритма Rete является необходимость обновления префиксного дерева при изменении фактов базы знаний. Большинство модификаций алгоритма Rete, например Modify-in-place, Scaffolding, Decision Tree [3], «нацелены» именно на ускорение изменения префиксного дерева. Между тем модификация множества фактов происходит в системах искусственного интеллекта постоянно, поскольку каждое правило дает в качестве результата новые факты, которые должны сразу же использоваться в ходе резолюции. Указанные недостатки привели к тому, что алгоритм Rete не получил широкого распространения.

В этой связи представляется целесообразным попытаться применить в продукционных системах методы, давно и продуктивно используемые в базах данных.

Построение индексов и предварительный отбор фактов Проиндексируем все факты в базе знаний следующим образом. Присвоим каждому факту в базе знаний порядковый номер i, тогда нумерованный факт будет выглядеть следующим образом:

fn = (i,s,p,o).

Для множества термов T = {t}, встречающегося в фактах в качестве субъекта, объекта или предиката, построим индекс в виде X {x} {(t, w,{itw})}, (1) где w — место данного терма в атоме (в качестве субъекта, предиката или объекта), {itw} — множество номеров фактов, имеющих терм t в роли w, w=(‘s’;’p’;’o’). Резолюция правила заключается в установлении истинности условий и присвоении значений переменным.

Теперь при обращении к правилу, тело которого состоит из множества условий {c1,c2,…, ck}, где cj = (sj,pj,oj), sj — субъект, pj — предикат, oj — объект, (s;o) = (t;v), v — переменная, pj = t, можно было бы ограничить множество фактов, подставляемых в правила, такими фактами, в которых присутствуют термы, фигурирующие в правиле. Однако это не так, поскольку в ходе резолюции цели с помощью правила переменные получают значения, вследствие чего в процесс логического вывода могут вовлекаться новые факты.

Для каждого из cj условий правила извлечение релевантных фактов для перечисленных сочетаний термов заключается в нахождении пересечений множеств индексов:

I {its}{itp}{ito}, sj const,pj const,oj const;

j I {itp}{ito}, pj const,oj const;

j I {its}{itp},sj const, pj const;

j I {itp}, pj const j Каждой переменной v, используемой в j-м условии, из списков Ij можно поставить в соответствие множество кортежей {i,ui}, где i — номер факта, i I, ui — значение переменной j v, извлекаемое из i-го факта. Если переменная v используется более чем в одном условии правила, пересечение Uv {uv} {u}j jC Сборник трудов молодых ученых и сотрудников кафедры ВТ 20 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ множеств значений переменной во всех cj условиях правила, в которых эта переменная используется, позволит сократить число фактов, требуемых для унификации этих условий. Для получения списка фактов Ivj, содержащих переменную v для j-го условия правила, где эта переменная встречается, достаточно выполнить операцию реляционного деления Ivj i,ui uv.

Наконец, если в условии правила cj участвуют более одной переменной, то пересечение списков I Ivj j vcj для каждой из двух переменных даст окончательный список фактов, которые отвечают j-му условию правила.

Рассмотрим данный алгоритм на простом примере. Пусть имеется база знаний, состоящая из следующих фактов. Здесь и далее будем придерживаться синтаксиса языка Prolog.

fn(1, ivan, has_a, computer). fn(7, ivan, parent, vasily).

fn(2, vasily, has_a, computer). fn(8, ivan, parent, andrey).

fn(3, ivan, is_a, person). fn(9, natalia, parent, vasily).

fn(4, natalia, is_a, person). fn(10, natalia, parent, andrey).

fn(5, vasily, is_a, person). fn(11, vasily, parent, stepan).

fn(6, natalia, has_a, byke). fn(12, andrey, parent, egor).

Построим для этих фактов индекс, как показано в формуле (1).

x(ivan, s, [1,3,7,8]). x(computer, o, [1,2]).

x(vasily, s, [2,5,11]). x(person, o, [3,4,5]).

x(natalia, s, [4,7,9,10]). x(byke, o, [6]).

x(andrey, s, [12]). x(vasily, o, [7,9]).

x(has_a, p, [1,2,6]). x(andrey, o, [8,10]).

x(is_a, p, [3,4,5]). x(stepan, o, [11]).

x(parent, p, [7,8,9,10,11,12]). x(egor, o, [12]).

Создадим правила в виде r(conditionList, resultingList) с использованием переменных, начинающихся с вопросительного знака, где conditionList — список условий, resultingList — список триплетов результата. Первое правило устанавливает, что субъект является грамотным, если он является человеком и имеет компьютер r([c(“x”, is_a, person), c(“x”, has_a, computer)], [f(“x”, is_a, literal)].

Таблица 1.

Предварительный отбор фактов для правила x is_a literal Факт 1-е условие правила 2-е условие правила Исходное условие x, is_a, person x, has_a, computer Индекс для используемых термов x(is_a, p, [3,4,5]). x(has_a, p, [1,2,6]).

x(person, o, [3,4,5]). x(computer, o, [1,2]).

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 15 |






















© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.