Mida ekspertide koolitussüsteemid ei paku. Ekspert- ja õppesüsteemid

(meditsiinis pakub arvuti diagnostikavõimalusi ja annab nõu) Ekspertsüsteemid- need on arvutiprogrammid, mis koguvad (st koguvad, koguvad) spetsialistide - konkreetsete valdkondade ekspertide teadmisi, mis on loodud teabe töötlemise protsessis vastuvõetavate lahenduste saamiseks. Ekspertsüsteemid muudavad ekspertide kogemused mis tahes spetsiifilises teadmisvaldkonnas heuristiliste reeglite vormis ja on mõeldud vähem kvalifitseeritud spetsialistide konsultatsiooniks.

Teadmistepõhise ekspertsüsteemi toimimise põhimõtted: kasutaja edastab ekspertsüsteemi fakte või muud teavet ning saab selle tulemusena ekspertnõu või ekspertteadmised.

Ekspertsüsteem koosneb:

Teadmistebaas (töömälu osana ja reeglibaas), mis on loodud alg- ja vahefaktide salvestamiseks töömällu (nimetatakse ka andmebaasiks) ning mudelite ja reeglite salvestamiseks reeglibaasis mudelitega manipuleerimiseks

Probleemide lahendaja (tõlk), mis pakub andmebaasidesse ja teadmistebaasidesse salvestatud faktide ja reeglite põhjal reeglite jada rakendamist konkreetse probleemi lahendamiseks

Selgituste alamsüsteemid võimaldavad kasutajal saada vastused küsimusele: "Miks süsteem sellise otsuse tegi?"

Teadmiste omandamise alamsüsteem, mis on loodud nii teadmistebaasi uute reeglite lisamiseks kui ka olemasolevate reeglite muutmiseks.

Kasutajaliides, programmide komplekt, mis rakendab kasutaja dialoogi süsteemiga teabe sisestamise ja tulemuste saamise etapis.

Üldiselt ekspertsüsteemid liigitatakse kolme põhivaldkonda: arvuti tüübi, reaalajas ühenduse ja lahendatava probleemi tüübi järgi.

Arvuti tüübi järgi ES liigitatakse: superarvuti; Keskmise jõudlusega arvuti; märgiprotsessorid; personaalarvutid.

Seoses reaalajas klassifitseeritakse: Staatiline; Kvaasidünaamiline;

· Dünaamiline.

Lahendatava probleemi tüübi järgi liigitatakse: Andmete tõlgendamine; Diagnostika; Järelevalve; Disain; Prognoosimine; Planeerimine; Kontroll; Otsuste toetamine; Haridus.

Eksperdi teadmised puudutavad ainult ühte ainevaldkonda ja see on erinevus ekspertsüsteemide kasutamisel põhinevate meetodite ja üldiste probleemide lahendamise meetodite vahel. Spetsiifiliste probleemide lahendamisega seotud eksperdi teadmisi nimetatakse eksperdi teadmiste valdkonnaks.

Teadmiste valdkonnas viib ekspertsüsteem läbi arutlusi või teeb loogilisi järeldusi samal põhimõttel, nagu inimekspert arutleks või jõuaks probleemile loogilise lahenduseni. See tähendab, et teatud faktidele tuginedes kujuneb läbi arutlemise loogiline, põhjendatud järeldus, mis nendest faktidest tuleneb.

Ekspertsüsteemidel on palju atraktiivseid funktsioone:

Suurenenud saadavus. Ekspertteadmistele juurdepääsu tagamiseks võib kasutada mis tahes sobivat arvutiriistvara.

· Vähendatud kulud. Ekspertteadmiste pakkumise kulud üksiku kasutaja kohta vähenevad oluliselt.

· Vähendatud oht. Ekspertsüsteeme saab kasutada sellistes keskkondades, mis võivad osutuda inimestele ohtlikuks.

· Püsivus. Ekspertiis ei kao kunagi. Erinevalt inimekspertidest, kes võivad pensionile jääda, töölt lahkuda või surra, säilivad teadmised ekspertsüsteemist lõputult.

· Võimalus saada teadmisi paljudest allikatest. Ekspertsüsteemide abil on võimalik koguda paljude ekspertide teadmisi ja rakendada neid üheaegselt ja pidevalt täidetava ülesande kallal igal kellaajal päeval või öösel. Ekspertteadmiste tase kombineerituna mitme eksperdi teadmiste kombineerimisega võib ületada ühe inimeksperdi teadmiste taseme.

· Suurenenud töökindlus. Ekspertsüsteemide kasutamine võib suurendada kindlustunnet, et on tehtud õige otsus, esitades inimeksperdile või vahendajale teise teadliku arvamuse mitme inimeksperdi lahkarvamuste lahendamisel. (Loomulikult ei saa seda lahkarvamuste lahendamise meetodit kasutada, kui ekspertsüsteemi on programmeeritud mõni arvamuste kokkupõrkesse sattunud ekspert.) Ekspertsüsteemi otsus peab alati olema kooskõlas eksperdi otsusega; mittevastavuse võib põhjustada ainult eksperdi tehtud viga, mis saab juhtuda ainult siis, kui inimekspert on väsinud või stressis.

· Selgitus. Ekspertsüsteem suudab üksikasjalikult selgitada oma arutluskäiku, mis viis teatud järelduseni. Ja inimene võib olla liiga väsinud, ei taha seletada või ei suuda seda kogu aeg teha. Võimalus saada selgitust suurendab kindlustunnet, et tehti õige otsus.

· Kiire vastus. Mõned rakendused võivad vajada kiiret või reaalajas reageerimist. Olenevalt kasutatavast riist- ja tarkvarast suudab ekspertsüsteem reageerida kiiremini ja olla tööks rohkem valmis kui inimekspert. Mõned äärmuslikud olukorrad võivad vajada kiiremaid reaktsioone kui inimesed; sel juhul muutub vastuvõetavaks võimaluseks reaalajas ekspertsüsteemi kasutamine.

· Järjepidevalt õige, emotsioonitu ja täielik vastus igal juhul. See omadus võib olla väga oluline reaalajas ja äärmuslikes olukordades, kus inimekspert ei pruugi stressi või väsimuse tõttu maksimaalselt tõhusalt töötada.

· Võimalus kasutada intelligentse treeningprogrammina. Ekspertsüsteem võib toimida intelligentse õpetamisprogrammina, tuues õpilastele näiteid käivitatavatest programmidest ja selgitades, millel süsteemi arutluskäik põhineb.

· Saab kasutada intelligentse andmebaasina. Andmebaasidele juurdepääsuks intelligentse juurdepääsumeetodi abil saab kasutada ekspertsüsteeme.

25.IKT kasutamise eelised õppetöös

Infonähtus reformi kõige olulisem mehhanism on kujunemine. Süsteemid, nt. kõrgemale kvaliteet, juurdepääs. ja mõju. haridust.

Comp. tehnoloogia on lihtsalt riistvara. Täna on meil veel üks ülesanne – moon. Mõju. Kasutage tema, suund otsustada strateegiliselt moderniseerimise eesmärgid Haridus – kõrgem. selle kvaliteet.

Eelised:

1. Infotehnoloogia Tähendab. laiendada haridusalase teabe esitamise võimalusi Värvikasutus, graafika, heli, kõik kaasaegne. Videotehnika võimaldab teil taasluua tegevuse tegelikku olukorda.

2. Arvuti lubab nimisõna. suurendada õppimismotivatsiooni.

3. IKT kaasab õpilasi õppimisse. protsessi, aidates kaasa nende võimete kõige laiemale avalikustamisele, vaimse tegevuse aktiveerimisele.

4. Kasutamine IKT haridusprotsessis kasvas. Võimalik kasvatusülesannete püstitamine ja nende lahendamise protsessi juhtimine. Arvutid võimaldavad koostada ja analüüsida erinevate objektide, olukordade ja nähtuste mudeleid.

5. IKT võimaldab kvalitatiivselt muuta tegevuste kontrolli. Õppige, pakkudes samal ajal paindlikkust õppeprotsessi juhtimisel.

6. Arvuti aitab kujunemisele kaasa. õpilaste peegeldus. Koolitusprogramm võimaldab õpilastel visuaalselt esitleda oma tegevuse tulemust, konkreetset probleemi lahendamise etappi, kassi. tegi vea ja parandab selle.

Teema 2.3. Esitlustarkvara ja kontoriprogrammeerimise põhitõed

Teema 2.4.

2.4.11. Koolituste andmebaas põhinupu vormiga "Treening_tudents" - Laadi alla

Andmebaasihaldussüsteemid ja ekspertsüsteemid

2.4. Andmebaasihaldussüsteemid ja ekspertsüsteemid

2.4.10. Ekspert- ja õppesüsteemid

Ekspertsüsteemid on tehisintellekti üks peamisi rakendusi. Tehisintellekt on üks arvutiteaduse harudest, mis tegeleb intellektuaalseks peetavate inimtegevuse tüüpide riist- ja tarkvara modelleerimise probleemidega.

Tehisintellekti uuringute tulemusi kasutatakse intelligentsetes süsteemides, mis on võimelised lahendama konkreetsesse ainevaldkonda kuuluvaid loomingulisi probleeme, mille kohta teadmised salvestatakse süsteemi mällu (teadmistebaasi). Tehisintellekti süsteemid on keskendunud suure hulga probleemide lahendamisele, mis hõlmavad nn osaliselt struktureeritud või struktureerimata ülesandeid (nõrgalt formaliseeritavad või vormistamatud ülesanded).

Poolstruktureeritud probleemide lahendamiseks kasutatavad infosüsteemid jagunevad kahte tüüpi:

Juhtimisaruannete koostamine (andmetöötluse teostamine: otsing, sorteerimine, filtreerimine). Otsused tehakse nendes aruannetes sisalduva teabe põhjal.
Võimalike lahendusalternatiivide väljatöötamine. Otsustamine taandub ühe pakutud alternatiivide valikule.

Infosüsteemid, mis arendavad lahendusalternatiive, võivad olla näidis- või eksperdid:

Mudelite infosüsteemid pakuvad kasutajale mudeleid (matemaatilisi, statistilisi, finants- jne), mis aitavad tagada lahendusalternatiivide väljatöötamise ja hindamise.
Ekspertinfosüsteemid võimaldavad kasutajal võimalike alternatiivide väljatöötamist ja hindamist spetsialistidelt saadud teadmiste põhjal süsteemide loomise kaudu.

Ekspertsüsteemid on arvutiprogrammid, mis koguvad spetsialistide - konkreetsete valdkondade ekspertide - teadmisi, mis on loodud teabe töötlemise protsessis vastuvõetavate lahenduste saamiseks. Ekspertsüsteemid muudavad ekspertide kogemused mis tahes konkreetses teadmisvaldkonnas heuristiliste reeglite vormis ja on mõeldud vähem kvalifitseeritud spetsialistide konsultatsiooniks.

On teada, et teadmised eksisteerivad kahel kujul: kollektiivne kogemus ja isiklik kogemus. Kui ainevaldkonda esindab kollektiivne kogemus (näiteks kõrgmatemaatika), siis see ainevaldkond ekspertsüsteeme ei vaja. Kui ainevaldkonnas on suurem osa teadmistest kõrgetasemeliste spetsialistide isiklik kogemus ja need teadmised on nõrgalt struktureeritud, siis selline valdkond vajab ekspertsüsteeme. Kaasaegsed ekspertsüsteemid on leidnud laialdast rakendust kõigis majandusvaldkondades.

Teadmistebaas on ekspertsüsteemi tuum. Üleminek andmetelt teadmistele on infosüsteemide arengu tagajärg. Andmebaase kasutatakse andmete salvestamiseks ja teadmusbaase teadmiste salvestamiseks. Andmebaasid salvestavad reeglina suuri andmemahtusid suhteliselt madalate kuludega, teadmistebaasid aga väikseid, kuid kalleid teabekogumeid.

Teadmistebaas on teadmiste kogum, mida kirjeldatakse selle esitlusviisi valitud vormis. Teadmistebaasi täitmine on üks keerulisemaid ülesandeid, mis on seotud teadmiste valiku, vormistamise ja tõlgendamisega.

Ekspertsüsteem koosneb:

teadmistebaas (töömälu osana ja reeglibaas), mis on loodud alg- ja vahefaktide salvestamiseks töömällu (seda nimetatakse ka andmebaasiks) ning mudelite ja mudelitega manipuleerimise reeglite salvestamiseks reeglibaasis;
probleemilahendaja (tõlk), mis tagab andmebaasidesse ja teadmusbaasidesse salvestatud faktide ja reeglite alusel reeglite jada rakendamise konkreetse probleemi lahendamiseks;
selgituste alamsüsteem võimaldab kasutajal saada vastused küsimusele: “Miks süsteem sellise otsuse tegi?”;
teadmiste omandamise alamsüsteem, mis on loodud nii teadmistebaasi uute reeglite lisamiseks kui ka olemasolevate reeglite muutmiseks;
kasutajaliides, programmide komplekt, mis rakendab kasutaja dialoogi süsteemiga teabe sisestamise ja tulemuste saamise etapis.

Ekspertsüsteemid erinevad traditsioonilistest andmetöötlussüsteemidest selle poolest, et nad kasutavad tavaliselt sümboolset esitust, sümboolset järeldust ja heuristlikku lahenduste otsimist. Nõrgalt formaliseeritavate või mitteformaliseeritavate probleemide lahendamiseks on paljulubavamad närvivõrgud või neuroarvutid.

Neuroarvutite aluse moodustavad närvivõrgud - adaptiivsete elementide - neuronite - hierarhilised organiseeritud paralleelühendused, mis tagavad vastasmõju reaalse maailma objektidega samamoodi nagu bioloogiline närvisüsteem.

Suuri edusamme närvivõrkude kasutamisel on saavutatud iseõppivate ekspertsüsteemide loomisel. Võrk on konfigureeritud, st. treenida, lastes sellest läbi kõik teadaolevad lahendused ja saavutades väljundis vajalikud vastused. Seadistamine koosneb neuronite parameetrite valimisest. Sageli kasutavad nad spetsiaalset koolitusprogrammi, mis koolitab võrgustikku. Pärast koolitust on süsteem tööks valmis.

Kui ekspertsüsteemis laadivad selle loojad teadmised teatud kujul ette, siis närvivõrkudes on arendajatelegi teadmata, kuidas kujuneb teadmine oma struktuuris õppimise ja iseõppimise käigus, s.t. võrk on "must kast".

Neuroarvutid tehisintellektisüsteemidena on väga paljulubavad ja neid saab nende arendamisel lõputult täiustada.

Praegu kasutatakse tehisintellekti süsteeme ekspertsüsteemide ja närvivõrkude näol laialdaselt finants- ja majandusprobleemide lahendamisel.

Nesterov A.V., Timchenko V.V., Trapitsyn S.Yu. Õppe- ja metoodiline käsiraamat, – Peterburi: Kirjastus “Book House” LLC, 2003 – 340 lk.

Ekspertsüsteemid hariduses. Neli arenguprobleemi

Ja kartulis ei hinnata vormiriietust,

ja sisemine sisu

Ekspertsüsteemid (ES) põhinevad tehisintellekti elementide kasutamisel ja neid kasutatakse automatiseeritud haridussüsteemides hariduse kvaliteedi tõstmiseks, automatiseerides õppeprotsessi ja suurendades efektiivsust, vabastades õpetaja rutiinsest tööst.

Olemasolevate elektrooniliste õppevahendite peamiseks puuduseks on kasutajaga dialoogilise suhtluse väljatöötamata primitiivsete vormide kasutamine. Üleminek primitiivselt dialoogilt, näiteks "menüüst" "loomulikus" keeles dialoogile, dialoogile "häälest" nõuab ekspertsüsteemide kasutamist.

Tänapäeval puudub mõiste "ekspertsüsteem" selge määratlus. Kõige üldisem määratlus: ES on kunstlik süsteem, mis suudab tõhusalt asendada inimeksperti antud ainevaldkonnas. Ekspertideks võib nimetada automatiseeritud infosüsteeme, mis on keskendunud konkreetse ainevaldkonna probleemide piisava kvaliteediga lahendamisele.

ES on mõeldud selleks, et teha kättesaadavaks kvalifitseeritud spetsialistide teadmiste, kogemuste, oskuste ja intuitsiooni kombinatsioonid. Erinevalt olemasolevatest automatiseeritud koolitustest on ES koos haridusteabe kompleksiga põhimõtteliselt uus suund õppeprotsessi juhtimist ja juhtimist rakendava tarkvara ja metoodiliste komplekside didaktilise tõhususe suurendamiseks. See erinevus seisneb erineva ettevalmistustasemega õpilaste intellektuaalse toe võimaluses. See võimalus on tingitud teadmistebaasi olemasolust.

Ülesannete tüübid, mille puhul on soovitatav kasutada ES-i:

õppeprotsessi juhtimine, võttes arvesse õpilase individuaalset valmisolekut, tema individuaalseid iseärasusi;

aineteabe omastamise kvaliteedi diagnostika ja prognoosimine ning õppematerjali esitusjärjestuse muutuste kujunemine;

õpilase professionaalse taseme hoidmine antud ainevaldkonnas;

Teema kokkuvõte:

"Aruande loomine andmebaasiobjektina. Ekspert- ja õppesüsteemid"

Sisu

Aruande loomine andmebaasiobjektina

Aruande struktuur kujundusrežiimis

Aruande koostamise meetodid

Loo aruanne

Aruande loomine andmebaasiobjektina

Aruanne on andmete vormindatud esitus, mis kuvatakse ekraanil, prinditakse või failis. Need võimaldavad hankida andmebaasist vajaliku info ja esitada selle lihtsalt arusaadaval kujul ning pakuvad ka rohkelt võimalusi andmete kokkuvõtmiseks ja analüüsimiseks.

Tabelite ja päringute printimisel kuvatakse teave praktiliselt sellisel kujul, nagu see on salvestatud. Sageli on vaja andmeid esitada traditsioonilise välimusega ja kergesti loetavate aruannete kujul. Üksikasjalik aruanne sisaldab kogu teavet tabelist või päringust, kuid sisaldab päiseid ning on jagatud päiste ja jalustega lehtedeks.

Aruande struktuur kujundusrežiimis

Microsoft Access kuvab aruandes päringu või tabeli andmed, lisades lugemise hõlbustamiseks tekstielemente.

Need elemendid hõlmavad järgmist:

Pealkiri. See osa trükitakse ainult aruande esimese lehe ülaossa. Kasutatakse andmete (nt aruande pealkirja teksti, kuupäeva või dokumenditeksti väljavõtte) väljastamiseks, mis tuleks aruande alguses printida. Aruande pealkirja ala lisamiseks või eemaldamiseks valige menüüst Vaade käsk Raporti pealkiri/märkus.

Lehe päis. Kasutatakse selliste andmete kuvamiseks nagu veerupealkirjad, kuupäevad või leheküljenumbrid, mis on prinditud iga aruande lehe ülaossa. Päise lisamiseks või eemaldamiseks valige menüüst Vaade valik Päis ja jalus. Microsoft Access lisab samaaegselt päise ja jaluse. Ühe päise ja jaluse peitmiseks peate määrama selle atribuudi Kõrgus väärtuseks 0.

Lehe päise ja jaluse vahel asuv andmeala. Sisaldab aruande põhiteksti. Selles jaotises kuvatakse aruande aluseks oleva tabeli või päringu iga kirje jaoks prinditud andmed. Juhtelementide paigutamiseks andmealale kasutage väljade loendit ja tööriistariba. Andmeala peitmiseks peate määrama jaotise atribuudi Kõrgus väärtuseks 0.

Jalus. See jaotis kuvatakse iga lehe allosas. Kasutatakse selliste andmete kuvamiseks nagu kogusummad, kuupäevad või leheküljenumbrid, mis on prinditud iga aruande lehe allossa.

Märge. Kasutatakse andmete (nt järeldustekst, üldsummad või pealdis) väljastamiseks, mis tuleks aruande lõpus välja printida. Kuigi aruande märkuste jaotis asub kujundusvaates aruande allosas, prinditakse see aruande viimasele lehele lehe jaluse kohale. Aruande märkmete ala lisamiseks või eemaldamiseks valige menüüst Vaade käsk Raporti pealkiri/aruande märkmed. Microsoft Access lisab ja eemaldab samaaegselt aruande pealkirja ja kommentaarialad.

Aruande koostamise meetodid

Saate Microsoft Accessis aruandeid luua mitmel viisil.

Konstruktor

Teavitamise viisard

Automaatne aruanne: veergu

Automaataruanne: lint

Diagrammi viisard

Postisildid

Viisard võimaldab luua aruandeid kirjete rühmitamise teel ja on lihtsaim viis aruannete loomiseks. See lisab valitud väljad aruandesse ja pakub kuut aruandestiili. Pärast viisardi lõpetamist saab saadud aruannet kujundamisrežiimis muuta. Automaataruannete funktsiooni abil saate kiiresti aruandeid luua ja seejärel teha neis muudatusi.

Automaataruande loomiseks peate tegema järgmised toimingud.

Klõpsake andmebaasiaknas vahekaarti Aruanded ja seejärel nuppu Loo. Ilmub dialoogiboks Uus aruanne.

Valige loendist veerg Automaatne aruanne: või Automaatne aruanne: riba üksus.

Klõpsake andmeallika väljal noolt ja valige andmeallikaks Tabel või Päring.

Klõpsake nuppu OK.

Automaataruannete viisard loob automaatse aruande veerus või ribas (kasutaja valikul) ja avab selle eelvaaterežiimis, mis võimaldab näha, milline aruanne välja printides välja näeb.

Aruande kuvamise skaala muutmine

Ekraani skaala muutmiseks kasutage kursorit – suurendusklaasi. Kogu lehe nägemiseks peate klõpsama aruande suvalises kohas. Aruande leht kuvatakse vähendatud skaalal.

Suurema vaate juurde naasmiseks klõpsake aruandel uuesti. Suurendatud aruandevaates on punkt, millel klõpsasite, ekraani keskel. Aruandelehtede kerimiseks kasutage akna allosas olevaid navigeerimisnuppe.

Printige aruanne

Aruande printimiseks tehke järgmist.

Menüüs Fail klõpsake käsku Prindi.

Klõpsake alal Prindi suvandil Leheküljed.

Aruande ainult esimese lehekülje printimiseks sisestage väljale Alates 1 ja väljale Saaja 1.

Klõpsake nuppu OK.

Enne aruande printimist on soovitav seda vaadata eelvaate režiimis, kuhu pääsemiseks tuleb valida menüüst Vaade Eelvaade.

Kui prindite aruande lõpus tühjale lehele, veenduge, et aruande märkuste sätte Kõrgus on seatud väärtusele 0. Kui prindite tühjad lehed vahele, veenduge, et vormi või aruande laiuse ja vasaku ja parema veerise laius ei ületa dialoogiboksis Page Setup (menüüs Fail) määratud paberilehe laiust.

Aruande paigutuste kujundamisel kasutage järgmist valemit: aruande laius + vasak veeris + parem veeris

Aruande suuruse muutmiseks peate kasutama järgmisi tehnikaid.

muuta aruande laiuse väärtust;

Vähendage veerise laiust või muutke lehe suunda.

Loo aruanne

1. Käivitage Microsoft Access. Ava andmebaas (näiteks haridusandmebaas "Dekanaat").

2. Looge automaataruanne: lint, kasutades andmeallikana tabelit (näiteks õpilased). Aruanne avaneb eelvaaterežiimis, mis võimaldab näha, kuidas aruanne prindituna välja näeb.

3. Lülitage kujundusrežiimi ning redigeerige ja vormindage aruanne. Eelvaaterežiimist kujundusrežiimi lülitumiseks peate Accessi rakenduse akna tööriistaribal klõpsama nuppu Sule. Aruanne ilmub ekraanile kujundusrežiimis.

Redigeerimine:

1) eemaldage päisest ja andmealast õpilaskoodi väljad;

2) liigutage kõik päise ja andmeala väljad vasakule.

3) Muutke lehe pealkirja teksti

Jaotises Aruande pealkiri valige Õpilased.

Asetage hiirekursor sõnast Õpilased paremale, nii et kursor muutuks vertikaalseks ribaks (sisestuskursor) ja klõpsake selles kohas.

Sisestage NTU "KhPI" ja vajutage sisestusklahvi.

4) Liigutage pealdis. Valige jaluses väli =Now() ja lohistage see aruande päisesse nime all Õpilased. Kuupäev kuvatakse pealkirja all.

5) Aruande kujundaja tööriistaribal klõpsake aruande eelvaate kuvamiseks nuppu Eelvaade.

Vormindamine:

1) Valige pealkiri NTU üliõpilased "KhPI"

2) Muutke kirjatüüpi, fondi stiili ja värvi, samuti tausta täitevärvi.

3) Aruande kujundaja tööriistaribal klõpsake aruande eelvaate kuvamiseks nuppu Eelvaade.

Stiili muutus:

Stiili muutmiseks tehke järgmist.

Dialoogiboksi AutoFormat avamiseks klõpsake aruandekujundaja tööriistaribal nuppu Automaatne vormindamine.

Loendis Aruanne – objektistiilide automaatne vormindamine klõpsake nuppu Range ja seejärel nuppu OK. Aruanne vormistatakse ranges stiilis.

Lülitub eelvaaterežiimile. Aruanne kuvatakse teie valitud stiilis. Edaspidi on kõik automaatse aruande funktsiooniga loodud aruanded stiilis Range, kuni määrate aknas AutoFormat mõne muu stiili.

Ekspert- ja õppesüsteemid

Poolstruktureeritud probleemide lahendamiseks kasutatavad infosüsteemid jagunevad kahte tüüpi:

Juhtimisaruannete koostamine (andmetöötluse teostamine: otsing, sorteerimine, filtreerimine). Otsused tehakse nendes aruannetes sisalduva teabe põhjal.

Võimalike lahendusalternatiivide väljatöötamine. Otsustamine taandub ühe pakutud alternatiivide valikule.

Infosüsteemid, mis arendavad lahendusalternatiive, võivad olla näidis- või eksperdid:

Mudelite infosüsteemid pakuvad kasutajale mudeleid (matemaatilisi, statistilisi, finants- jne), mis aitavad tagada lahendusalternatiivide väljatöötamise ja hindamise.

Ekspertinfosüsteemid võimaldavad kasutajal võimalike alternatiivide väljatöötamist ja hindamist spetsialistidelt saadud teadmiste põhjal süsteemide loomise kaudu.

Ekspertsüsteem koosneb:

teadmistebaas (töömälu osana ja reeglibaas), mis on loodud alg- ja vahefaktide salvestamiseks töömällu (nimetatakse ka andmebaasiks) ning mudelite ja reeglite salvestamiseks reeglibaasis mudelitega manipuleerimiseks

probleemilahendaja (tõlk), mis pakub andmebaasidesse ja teadmistebaasidesse salvestatud faktide ja reeglite põhjal reeglite jada rakendamist konkreetse probleemi lahendamiseks

selgituste alamsüsteem võimaldab kasutajal saada vastused küsimusele: "Miks süsteem sellise otsuse tegi?"

teadmiste omandamise alamsüsteem, mis on loodud nii teadmistebaasi uute reeglite lisamiseks kui ka olemasolevate reeglite muutmiseks.

kasutajaliides, programmide komplekt, mis rakendab kasutaja dialoogi süsteemiga teabe sisestamise ja tulemuste saamise etapis.

Neuroarvutid tehisintellektisüsteemidena on väga paljulubavad ja neid saab nende arendamisel lõputult täiustada. Praegu kasutatakse tehisintellekti süsteeme ekspertsüsteemide ja närvivõrkude näol laialdaselt finants- ja majandusprobleemide lahendamisel.

Teema 1. EOS spetsialistide intensiivse koolituse komponendina.

Loeng 8. Ekspertõppesüsteemid.

Ekspertsüsteemide rakendusvaldkonnad juhtimises.

Ekspertsüsteemide maksumus.

Ekspertsüsteemide arendamine.

Viimase paarikümne aasta jooksul on intelligentsete süsteemide valdkonna spetsialistid teinud aktiivset uurimistööd haridusvaldkonnale mõeldud ekspertsüsteemide loomise ja kasutamise vallas. Tekkinud on uus ekspertsüsteemide klass - ekspertõppesüsteemid - kõige perspektiivikam suund tarkvarapedagoogiliste vahendite täiustamiseks protseduuriliste teadmiste suunal.

Ekspertsüsteem on arvutitarkvara kogum, mis aitab inimesel teha teadlikke otsuseid. Ekspertsüsteemides kasutatakse eelnevalt ekspertidelt – inimestelt, kes on mistahes valdkonna parimad spetsialistid – saadud infot.

Ekspertsüsteemid peavad:

talletada teadmisi konkreetse ainevaldkonna kohta (faktid, sündmuste ja mustrite kirjeldused);
oskama kasutajaga suhelda piiratud loomulikus keeles (st esitada küsimusi ja mõista vastuseid);
omama loogilisi vahendeid uute teadmiste saamiseks, mustrite tuvastamiseks ja vastuolude tuvastamiseks;
püstitada nõudmisel probleem, selgitada selle sõnastust ja leida lahendus;
Selgitage kasutajale, kuidas lahendus saadi.

Samuti on soovitav, et ekspertsüsteem suudaks:

pakkuda teavet, mis suurendab kasutajate usaldust ekspertsüsteemi vastu;
"rääkige" endast, oma struktuurist

Ekspertõppesüsteem (ETS) on programm, mis viib ellu üht või teist pedagoogilist eesmärki, tuginedes teatud ainevaldkonna eksperdi teadmistele, diagnoosides õppimist ja õppejuhtimist ning demonstreerides ka ekspertide (ainespetsialistid, metoodikud, psühholoogid) käitumist. ). EOS-i asjatundlikkus seisneb õpetamismeetodite tundmises, tänu millele aitab see õpetajatel õpetada ja õpilastel õppida.

Ekspertõppesüsteemi arhitektuur sisaldab kahte põhikomponenti: teadmistebaasi (teadmisüksuste hoidla) ja tarkvaralist tööriista teadmistele juurdepääsuks ja nende töötlemiseks, mis koosneb järelduste (otsuste) tegemise, teadmiste omandamise, saadud tulemuste selgitamise mehhanismidest, ja intelligentne liides.

Andmevahetust õpilase ja EOS-i vahel teostab intelligentne liideseprogramm, mis võtab vastu õpilase sõnumid ja teisendab need teadmusbaasi esitusvormiks ning vastupidi, tõlgib töötlemise tulemuse sisemise esituse õpilase vormingusse ja väljastab sõnumi vajalik meedium. Üliõpilase ja EOS-i vahelise dialoogi korraldamise olulisim nõue on loomulikkus, mis ei tähenda õpilase vajaduste sõna-sõnalist sõnastamist loomuliku keele lausetes. Oluline on, et probleemi lahendamise järjekord oleks paindlik, vastaks õpilase ideedele ja toimuks professionaalselt.

Väljatöötatud selgituste süsteemi (SO) olemasolu on haridusvaldkonnas töötava EOS jaoks äärmiselt oluline. Õppeprotsessi käigus täidab selline EOS lisaks aktiivsele "õpetaja" rollile ka teatmeteose rolli, aidates õpilasel rakendusala modelleerimise abil uurida süsteemis toimuvaid protsesse. Väljatöötatud sidesüsteem koosneb kahest komponendist: aktiivne, mis sisaldab õpilasele töö käigus väljastatud infoteadete kogumit, olenevalt süsteemi poolt täielikult määratud konkreetsest probleemi lahendamise teest; passiivne (SO põhikomponent), mis on keskendunud õpilase initsialiseerivatele tegevustele.

CO aktiivne komponent on üksikasjalik kommentaar, mis kaasneb süsteemi toimingute ja tulemustega. Infotoe passiivne komponent on kvalitatiivselt uut tüüpi infotugi, mis on omane vaid teadmistepõhistele süsteemidele. Sellel komponendil on lisaks väljatöötatud õpilase kutsutud HELP-süsteemile süsteemid, mis selgitavad probleemi lahendamise edenemist. Olemasolevas EOS-is on selgituste süsteem rakendatud mitmel viisil. See võib olla: teabesertifikaatide kogum süsteemi oleku kohta; süsteemi poolt mööda otsustuspuud läbitud tee täielik või osaline kirjeldus; testitavate hüpoteeside loetelu (nende moodustamise alused ja kontrollimise tulemused); süsteemi toimimist reguleerivate eesmärkide loetelu ja nende saavutamise viisid.

Arenenud suhtlussüsteemi oluliseks tunnuseks on loomuliku suhtluskeele kasutamine õppijaga suhtlemisel. Menüüsüsteemide laialdane kasutamine võimaldab mitte ainult eristada teavet, vaid ka arenenud elektroonilistes süsteemides hinnata õpilase valmisoleku taset, moodustades tema psühholoogilise portree.

Samas ei pruugi õppija alati olla huvitatud lahenduse terviklikust väljundist, mis sisaldab palju mittevajalikke detaile. Sellisel juhul peaks süsteem suutma valida ahelast ainult võtmepunkte, võttes arvesse nende olulisust ja õpilase teadmiste taset. Selleks on vaja teadmistebaasis toetada õppija teadmiste ja kavatsuste mudelit. Kui õpilane ei saa jätkuvalt saadud vastusest aru, siis peaks süsteem toetatud probleemse teadmise mudelil põhinevas dialoogis õpetama talle teatud teadmiste killukesi, s.o. paljastada üksikasjalikumalt üksikuid mõisteid ja sõltuvusi, isegi kui neid detaile järelduses otseselt ei kasutatud.