ಯಾವ ಪರಿಣಿತ ತರಬೇತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಒದಗಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

(ಔಷಧದಲ್ಲಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯದ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಲಹೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ) ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು- ಇವುಗಳು ಪರಿಣಿತರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ (ಅಂದರೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ, ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ) ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಾಗಿವೆ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ತಜ್ಞರು, ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಜ್ಞಾನದ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ಅನುಭವವನ್ನು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ನಿಯಮಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಅರ್ಹ ತಜ್ಞರ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಜ್ಞಾನ-ಆಧಾರಿತ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ತತ್ವಗಳು: ಬಳಕೆದಾರರು ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಸತ್ಯಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ತಜ್ಞರ ಸಲಹೆ ಅಥವಾ ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.

ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

ಕೆಲಸದ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು (ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ) ಮತ್ತು ನಿಯಮ ಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾನಿಪುಲೇಟ್ ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಜ್ಞಾನದ ಬೇಸ್ (ಕೆಲಸದ ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮದ ಆಧಾರವಾಗಿ)

ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಸತ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿಯಮಗಳ ಅನುಕ್ರಮದ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರಕ (ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕಾರ)

ವಿವರಣೆ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ: "ಸಿಸ್ಟಮ್ ಈ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಏಕೆ ಮಾಡಿದೆ?"

ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹೊಸ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಎರಡೂ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಜ್ಞಾನ ಸ್ವಾಧೀನ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆ.

ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಮೂದಿಸುವ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಾದವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್.

ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರಕಾರ, ನೈಜ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕದ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರಕಾರದಿಂದ ES ಅನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಸೂಪರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್; ಮಧ್ಯಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್; ಅಕ್ಷರ ಸಂಸ್ಕಾರಕಗಳು; ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು.

ನೈಜ ಸಮಯಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಸ್ಥಿರ; ಕ್ವಾಸಿ-ಡೈನಾಮಿಕ್;

· ಡೈನಾಮಿಕ್.

ಸಮಸ್ಯೆಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ: ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ; ರೋಗನಿರ್ಣಯ; ಉಸ್ತುವಾರಿ; ವಿನ್ಯಾಸ; ಮುನ್ಸೂಚನೆ; ಯೋಜನೆ; ನಿಯಂತ್ರಣ; ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ; ಶಿಕ್ಷಣ.

ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನವು ಕೇವಲ ಒಂದು ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಮತ್ತು ಇದು ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನದ ಕ್ಷೇತ್ರ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಜ್ಞಾನದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ತರ್ಕವನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಪರಿಣಿತರು ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ತಾರ್ಕಿಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ತರ್ಕಿಸುವ ಅಥವಾ ತಲುಪುವ ತತ್ತ್ವದ ಮೇಲೆ ತಾರ್ಕಿಕ ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಇದರರ್ಥ ಕೆಲವು ಸತ್ಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ತಾರ್ಕಿಕ, ಸಮರ್ಥನೀಯ ತೀರ್ಮಾನವು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯ ಮೂಲಕ ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಅದು ಈ ಸತ್ಯಗಳಿಂದ ಅನುಸರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅನೇಕ ಆಕರ್ಷಕ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ:

ಹೆಚ್ಚಿದ ಲಭ್ಯತೆ. ಪರಿಣಿತ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಯಾವುದೇ ಸೂಕ್ತವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಯಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

· ಕಡಿಮೆಯಾದ ವೆಚ್ಚಗಳು.ಪ್ರತಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪರಿಣಿತ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವೆಚ್ಚವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ.

· ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ. ಮಾನವರಿಗೆ ಅಪಾಯಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಣಮಿಸಬಹುದಾದ ಅಂತಹ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

· ಸ್ಥಿರತೆ. ಪರಿಣಿತಿ ಎಂದಿಗೂ ದೂರವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾನವ ತಜ್ಞರಂತೆ, ಅವರು ನಿವೃತ್ತರಾಗಬಹುದು, ತಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ತ್ಯಜಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಸಾಯಬಹುದು, ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಜ್ಞಾನವು ಅನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.

· ಅನೇಕ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಅವಕಾಶ. ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ, ಹಗಲು ಅಥವಾ ರಾತ್ರಿಯ ಯಾವುದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ನಿರಂತರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ತರಬಹುದು. ಹಲವಾರು ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಣಿತ ಜ್ಞಾನದ ಮಟ್ಟವು ಒಬ್ಬ ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೀರಬಹುದು.

· ಹೆಚ್ಚಿದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ. ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆಯು ಹಲವಾರು ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ನಡುವಿನ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯದ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಾಗ ಮಾನವ ತಜ್ಞ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯವರ್ತಿಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬ ವಿಶ್ವಾಸದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. (ಸಹಜವಾಗಿ, ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳ ಘರ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವ ತಜ್ಞರಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರಿಂದ ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಿದರೆ ಅಪಶ್ರುತಿ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಈ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.) ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ಧಾರವು ಯಾವಾಗಲೂ ತಜ್ಞರ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು; ತಜ್ಞರು ಮಾಡಿದ ದೋಷದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಮಾನವ ತಜ್ಞರು ದಣಿದಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಒತ್ತಡಕ್ಕೊಳಗಾಗಿದ್ದರೆ ಮಾತ್ರ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

· ವಿವರಣೆ. ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾದ ಅದರ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಯು ತುಂಬಾ ದಣಿದಿರಬಹುದು, ವಿವರಿಸಲು ಒಲವು ತೋರುವುದಿಲ್ಲ ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಕಾಲಿಕ ಅದನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಅವಕಾಶವು ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಎಂಬ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

· ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ. ಕೆಲವು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ವೇಗದ ಅಥವಾ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಬಳಸಿದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ವೇಗವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ತಜ್ಞರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ವಿಪರೀತ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ವೇಗವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು; ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಬಳಕೆಯು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಆಯ್ಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

· ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಸರಿಯಾದ, ಭಾವರಹಿತ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಉತ್ತರ. ಒತ್ತಡ ಅಥವಾ ಆಯಾಸದಿಂದಾಗಿ ಮಾನವ ತಜ್ಞರು ಗರಿಷ್ಠ ದಕ್ಷತೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಂತಹ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವಿಪರೀತ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಆಸ್ತಿಯು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

· ಬುದ್ಧಿವಂತ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವಾಗಿ ಬಳಕೆಯ ಸಾಧ್ಯತೆ. ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಬೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.

· ಬುದ್ಧಿವಂತ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪ್ರವೇಶ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

25.ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ICT ಬಳಸುವ ಅನುಕೂಲಗಳು

ಮಾಹಿತಿ ವಿದ್ಯಮಾನ ಸುಧಾರಣೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವೆಂದರೆ ರಚನೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಉದಾ. ಹೆಚ್ಚಿನದಕ್ಕೆ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಪ್ರವೇಶ. ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮ. ಶಿಕ್ಷಣ.

ಕಂಪ್. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕೇವಲ ಯಂತ್ರಾಂಶವಾಗಿದೆ. ಇಂದು ನಮಗೆ ಮತ್ತೊಂದು ಕಾರ್ಯವಿದೆ - ಗಸಗಸೆ. ಪರಿಣಾಮ. ಬಳಸಿ ಅವಳ, ನಿರ್ದೇಶನ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಆಧುನೀಕರಣದ ಗುರಿಗಳು ಶಿಕ್ಷಣ - ಉನ್ನತ. ಅದರ ಗುಣಮಟ್ಟ.

ಪ್ರಯೋಜನಗಳು:

1. ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅರ್ಥ. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಿ ಬಣ್ಣ, ಗ್ರಾಫಿಕ್ಸ್, ಧ್ವನಿ, ಎಲ್ಲಾ ಆಧುನಿಕ ಬಳಕೆ. ಚಟುವಟಿಕೆಯ ನೈಜ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಮರುಸೃಷ್ಟಿಸಲು ವೀಡಿಯೊ ಉಪಕರಣಗಳು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನಾಮಪದವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲಿಯಲು ಪ್ರೇರಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ.

3. ICT ಗಳು ಕಲಿಕೆಯಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ, ಮಾನಸಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ.

4. ಬಳಸಿ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಐಸಿಟಿ ಹೆಚ್ಚಿದೆ. ಸಾಧ್ಯ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳು, ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಮಾನಗಳ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

5. ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಗುಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಲು ICT ಗಳು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವಾಗ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿ.

6. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ರಚನೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಪ್ರತಿಬಿಂಬ. ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ತಮ್ಮ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ದೃಷ್ಟಿಗೋಚರವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಂತ, ಬೆಕ್ಕು. ತಪ್ಪು ಮಾಡಿದೆ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಿದೆ.

ವಿಷಯ 2.3. ಪ್ರಸ್ತುತಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಕಚೇರಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮೂಲಗಳು

ವಿಷಯ 2.4.

2.4.11. ಮುಖ್ಯ ಬಟನ್ ಫಾರ್ಮ್ "ಟ್ರೇನಿಂಗ್_ಸ್ಟೂಡೆಂಟ್ಸ್" ನೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಬೇಸ್ - ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

2.4 ಡೇಟಾಬೇಸ್ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

2.4.10. ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮುಖ್ಯ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನದ ಶಾಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಅದು ಬೌದ್ಧಿಕ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾದ ಮಾನವ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್‌ನ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಸೇರಿದ ಸೃಜನಶೀಲ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಮರ್ಥವಾಗಿದೆ, ಅದರ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಮರಣೆಯಲ್ಲಿ (ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರ) ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ದೊಡ್ಡ ವರ್ಗದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿವೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಭಾಗಶಃ ರಚನಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಗಳು (ದುರ್ಬಲವಾಗಿ ಔಪಚಾರಿಕ ಅಥವಾ ಅನೌಪಚಾರಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳು) ಸೇರಿವೆ.

ಅರೆ-ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಬಳಸುವ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಎರಡು ವಿಧಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ:

ನಿರ್ವಹಣಾ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು (ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: ಹುಡುಕಾಟ, ವಿಂಗಡಣೆ, ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್). ಈ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಪರ್ಯಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬರುತ್ತದೆ.

ಪರಿಹಾರ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ತಜ್ಞರಾಗಿರಬಹುದು:

ಮಾದರಿ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ (ಗಣಿತ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಹಣಕಾಸು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಪರಿಹಾರ ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಪರಿಣಿತ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪರಿಣಿತ ತಜ್ಞರಿಂದ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ರಚನೆಯ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಸಂಭವನೀಯ ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಾಗಿವೆ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರು, ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಜ್ಞಾನದ ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ಅನುಭವವನ್ನು ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ನಿಯಮಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಅರ್ಹ ತಜ್ಞರ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಾಗಿ ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಜ್ಞಾನವು ಎರಡು ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದಿದೆ: ಸಾಮೂಹಿಕ ಅನುಭವ ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅನುಭವ. ಒಂದು ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಸಾಮೂಹಿಕ ಅನುಭವದಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಿದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಉನ್ನತ ಗಣಿತ), ನಂತರ ಈ ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜ್ಞಾನವು ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟದ ತಜ್ಞರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅನುಭವವಾಗಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಈ ಜ್ಞಾನವು ದುರ್ಬಲವಾಗಿ ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅಂತಹ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆಧುನಿಕ ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡಿವೆ.

ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರವು ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಮೂಲವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾದಿಂದ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ನಿಯಮದಂತೆ, ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಗಳು ಸಣ್ಣ ಆದರೆ ದುಬಾರಿ ಮಾಹಿತಿ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ.

ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲವು ಅದರ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯ ಆಯ್ದ ರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿವರಿಸಿದ ಜ್ಞಾನದ ದೇಹವಾಗಿದೆ. ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಯನ್ನು ತುಂಬುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಕಷ್ಟಕರವಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ, ಇದು ಜ್ಞಾನದ ಆಯ್ಕೆ, ಅದರ ಔಪಚಾರಿಕತೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ.

ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

ಕೆಲಸದ ಮೆಮೊರಿಯಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು (ಇದನ್ನು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ) ಮತ್ತು ನಿಯಮ ಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಜ್ಞಾನದ ಬೇಸ್ (ಕೆಲಸದ ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮದ ಆಧಾರವಾಗಿ);
ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರಕ (ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕಾರ), ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಸಂಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿಯಮಗಳ ಅನುಕ್ರಮದ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ;
ವಿವರಣೆ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ: "ಸಿಸ್ಟಮ್ ಈ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಏಕೆ ಮಾಡಿದೆ?";
ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹೊಸ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಜ್ಞಾನ ಸ್ವಾಧೀನ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆ;
ಬಳಕೆದಾರ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಮೂದಿಸುವ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಾದವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್.

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಂಕೇತಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ, ಸಾಂಕೇತಿಕ ತೀರ್ಮಾನ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ ಹುಡುಕಾಟವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ದುರ್ಬಲವಾಗಿ ಔಪಚಾರಿಕಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಔಪಚಾರಿಕವಲ್ಲದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ನ್ಯೂರೋಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತವೆ.

ನ್ಯೂರೋಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಆಧಾರವು ನರಮಂಡಲಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ - ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಅಂಶಗಳ ಕ್ರಮಾನುಗತ ಸಂಘಟಿತ ಸಮಾನಾಂತರ ಸಂಪರ್ಕಗಳು - ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳು, ಇದು ಜೈವಿಕ ನರಮಂಡಲದಂತೆಯೇ ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಸ್ವಯಂ-ಕಲಿಕೆ ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ನರಗಳ ಜಾಲಗಳ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಅನ್ನು ಕಾನ್ಫಿಗರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಅಂದರೆ. ಅದರ ಮೂಲಕ ತಿಳಿದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ರವಾನಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ. ಸೆಟಪ್ ನ್ಯೂರಾನ್‌ಗಳ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅವರು ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ವಿಶೇಷ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ತರಬೇತಿಯ ನಂತರ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾಗಿದೆ.

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಅದರ ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮೊದಲೇ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ನಂತರ ನರಮಂಡಲಗಳಲ್ಲಿ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ-ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಅದರ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನವು ಹೇಗೆ ರೂಪುಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಅಭಿವರ್ಧಕರಿಗೆ ಸಹ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಅಂದರೆ. ನೆಟ್ವರ್ಕ್ "ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ" ಆಗಿದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತೆ ನ್ಯೂರೋಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಬಹಳ ಭರವಸೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಅನಂತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ನರ ಜಾಲಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.

ನೆಸ್ಟೆರೊವ್ ಎ.ವಿ., ಟಿಮ್ಚೆಂಕೊ ವಿ.ವಿ., ಟ್ರಾಪಿಟ್ಸಿನ್ ಎಸ್.ಯು. ಮಾಹಿತಿ ಶಿಕ್ಷಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು. ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕೈಪಿಡಿ, - ಸೇಂಟ್ ಪೀಟರ್ಸ್ಬರ್ಗ್: ಪಬ್ಲಿಷಿಂಗ್ ಹೌಸ್ "ಬುಕ್ ಹೌಸ್" LLC, 2003 - 340 ಪು.

ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. ನಾಲ್ಕು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು

ಮತ್ತು ಇದು ಆಲೂಗಡ್ಡೆಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಸಮವಸ್ತ್ರವಲ್ಲ,

ಮತ್ತು ಆಂತರಿಕ ವಿಷಯ

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ES) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಂಶಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಕರನ್ನು ದಿನನಿತ್ಯದ ಕೆಲಸದಿಂದ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಶಿಕ್ಷಣದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಾಧನಗಳ ಮುಖ್ಯ ಅನನುಕೂಲವೆಂದರೆ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಸಂವಹನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗದ ಪ್ರಾಚೀನ ರೂಪಗಳ ಬಳಕೆಯಾಗಿದೆ. "ಮೆನು" ದಂತಹ ಪ್ರಾಚೀನ ಸಂವಾದದಿಂದ "ನೈಸರ್ಗಿಕ" ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಸಂವಾದಕ್ಕೆ, "ಧ್ವನಿಯಿಂದ" ಸಂಭಾಷಣೆಗೆ ಪರಿವರ್ತನೆಯು ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ.

ಇಂದು "ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆ" ಎಂಬ ಪದದ ಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿಲ್ಲ. ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ: ES ಎಂಬುದು ಒಂದು ಕೃತಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತಜ್ಞರನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು. ಸಾಕಷ್ಟು ಗುಣಮಟ್ಟದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಹರಿಸುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಪರಿಣಿತರು ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು.

ES ಜ್ಞಾನ, ಅನುಭವ, ಕೌಶಲ್ಯ ಮತ್ತು ಅರ್ಹ ತಜ್ಞರ ಅಂತಃಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತರಬೇತಿ ಕೋರ್ಸ್‌ಗಳಿಗೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಂಕೀರ್ಣದೊಂದಿಗೆ ಇಎಸ್ ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ, ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಸಂಕೀರ್ಣಗಳ ನೀತಿಬೋಧಕ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಹೊಸ ನಿರ್ದೇಶನವಾಗಿದೆ. ಈ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ವಿವಿಧ ಹಂತದ ಸನ್ನದ್ಧತೆಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಬೌದ್ಧಿಕ ಬೆಂಬಲದ ಸಾಧ್ಯತೆಯಲ್ಲಿದೆ. ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಯ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಿಂದಾಗಿ ಈ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ.

ES ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಲಹೆ ನೀಡುವ ಕಾರ್ಯಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳು:

ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಸಿದ್ಧತೆ, ಅವನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡು;

ವಿಷಯದ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಮೀಕರಣದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವಸ್ತುಗಳ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯ ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ರಚನೆಯ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ;

ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ವೃತ್ತಿಪರ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು;

ವಿಷಯದ ಬಗ್ಗೆ ಅಮೂರ್ತ:

"ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಆಗಿ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು. ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು"

ಪರಿವಿಡಿ

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಸ್ತುವಾಗಿ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

ವಿನ್ಯಾಸ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ರಚನೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿ

ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು

ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಸ್ತುವಾಗಿ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವುದು

ವರದಿಯು ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ, ಮುದ್ರಿತ ಅಥವಾ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಅಗತ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲು ಅವು ನಿಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಕೋಷ್ಟಕಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುವಾಗ, ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ನೋಟವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ಓದಲು ಸುಲಭವಾದ ವರದಿಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ. ವಿವರವಾದ ವರದಿಯು ಟೇಬಲ್ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಹೆಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಹೆಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪುಟಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ.

ವಿನ್ಯಾಸ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ರಚನೆಯನ್ನು ವರದಿ ಮಾಡಿ

Microsoft Access ಒಂದು ವರದಿಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರಶ್ನೆ ಅಥವಾ ಕೋಷ್ಟಕದಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ, ಓದಲು ಸುಲಭವಾಗುವಂತೆ ಪಠ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಅಂಶಗಳು ಸೇರಿವೆ:

ಶೀರ್ಷಿಕೆ. ಈ ವಿಭಾಗವನ್ನು ವರದಿಯ ಮೊದಲ ಪುಟದ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಮುದ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವರದಿ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಪಠ್ಯ, ದಿನಾಂಕ ಅಥವಾ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಪಠ್ಯದ ಹೇಳಿಕೆಯಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ವರದಿಯ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮೆ ಮುದ್ರಿಸಬೇಕು. ವರದಿ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕಲು, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮೆನುವಿನಿಂದ ವರದಿ ಶೀರ್ಷಿಕೆ/ನೋಟ್ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.

ಪುಟದ ಹೆಡರ್. ಪ್ರತಿ ವರದಿಯ ಪುಟದ ಮೇಲ್ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮುದ್ರಿಸಲಾದ ಕಾಲಮ್ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು ಅಥವಾ ಪುಟ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಹೆಡರ್ ಸೇರಿಸಲು ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕಲು, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮೆನುವಿನಿಂದ ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. Microsoft Access ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ. ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲು, ನೀವು ಅದರ ಎತ್ತರದ ಆಸ್ತಿಯನ್ನು 0 ಗೆ ಹೊಂದಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಪುಟದ ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿ ನಡುವೆ ಇರುವ ಡೇಟಾ ಪ್ರದೇಶ. ವರದಿಯ ಮುಖ್ಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ವಿಭಾಗವು ವರದಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಕೋಷ್ಟಕ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ದಾಖಲೆಗಳಿಗೆ ಮುದ್ರಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ಡೇಟಾ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಇರಿಸಲು, ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಟೂಲ್‌ಬಾರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಡೇಟಾ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಮರೆಮಾಡಲು, ನೀವು ವಿಭಾಗದ ಎತ್ತರದ ಆಸ್ತಿಯನ್ನು 0 ಗೆ ಹೊಂದಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿ. ಈ ವಿಭಾಗವು ಪ್ರತಿ ಪುಟದ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವರದಿಯ ಪುಟದ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿ ಮುದ್ರಿಸಲಾದ ಮೊತ್ತಗಳು, ದಿನಾಂಕಗಳು ಅಥವಾ ಪುಟ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸೂಚನೆ. ವರದಿಯ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮೆ ಮುದ್ರಿಸಬೇಕಾದ ತೀರ್ಮಾನದ ಪಠ್ಯ, ಗ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಮೊತ್ತಗಳು ಅಥವಾ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಾಡಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವರದಿಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವಿಭಾಗವು ವಿನ್ಯಾಸ ವೀಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ವರದಿಯ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿದ್ದರೂ, ವರದಿಯ ಕೊನೆಯ ಪುಟದಲ್ಲಿ ಪುಟದ ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಯ ಮೇಲೆ ಅದನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವರದಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಅಥವಾ ತೆಗೆದುಹಾಕಲು, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮೆನುವಿನಿಂದ ವರದಿ ಶೀರ್ಷಿಕೆ / ವರದಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಆಜ್ಞೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. Microsoft Access ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ವರದಿಯ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಾಮೆಂಟ್ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.

ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು

ನೀವು Microsoft Access ನಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು:

ಕನ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಟರ್

ವರದಿ ವಿಝಾರ್ಡ್

ಸ್ವಯಂ ವರದಿ: ಕಾಲಮ್‌ಗೆ

ಸ್ವಯಂ ವರದಿ: ಟೇಪ್

ಚಾರ್ಟ್ ವಿಝಾರ್ಡ್

ಅಂಚೆ ಲೇಬಲ್ಗಳು

ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾಂತ್ರಿಕ ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸರಳವಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ. ಇದು ಆಯ್ದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆರು ವರದಿ ಶೈಲಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವಿಝಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ಫಲಿತಾಂಶದ ವರದಿಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಬಹುದು. ಸ್ವಯಂ ವರದಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ನೀವು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು.

ಸ್ವಯಂ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು, ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕು:

ಡೇಟಾಬೇಸ್ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ, ವರದಿಗಳ ಟ್ಯಾಬ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ರಚಿಸಿ ಬಟನ್ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ. ಹೊಸ ವರದಿ ಸಂವಾದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂ ವರದಿ: ಕಾಲಮ್ ಅಥವಾ ಸ್ವಯಂ ವರದಿ: ಸ್ಟ್ರಿಪ್ ಐಟಂ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.

ಡೇಟಾ ಮೂಲ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಬಾಣದ ಗುರುತನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲವಾಗಿ ಟೇಬಲ್ ಅಥವಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.

ಸರಿ ಬಟನ್ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

ಸ್ವಯಂ ವರದಿ ವಿಝಾರ್ಡ್ ಕಾಲಮ್ ಅಥವಾ ಸ್ಟ್ರಿಪ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ (ಬಳಕೆದಾರರ ಆಯ್ಕೆ) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ವರದಿಯನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿದಾಗ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ವರದಿ ಪ್ರದರ್ಶನದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಪ್ರದರ್ಶನ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು, ಪಾಯಿಂಟರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿ - ಭೂತಗನ್ನಡಿಯಿಂದ. ಸಂಪೂರ್ಣ ಪುಟವನ್ನು ನೋಡಲು, ನೀವು ವರದಿಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಬೇಕು. ವರದಿಯ ಪುಟವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ದೊಡ್ಡ ವೀಕ್ಷಣೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಲು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ವರದಿಯ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ. ವಿಸ್ತರಿಸಿದ ವರದಿ ವೀಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ನೀವು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿದ ಪಾಯಿಂಟ್ ಪರದೆಯ ಮಧ್ಯಭಾಗದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ವರದಿ ಪುಟಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ಕ್ರಾಲ್ ಮಾಡಲು, ವಿಂಡೋದ ಕೆಳಭಾಗದಲ್ಲಿರುವ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಬಟನ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.

ವರದಿಯನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿ

ವರದಿಯನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ:

ಫೈಲ್ ಮೆನುವಿನಲ್ಲಿ, ಪ್ರಿಂಟ್ ಆಜ್ಞೆಯ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

ಮುದ್ರಣ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ, ಪುಟಗಳ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

ವರದಿಯ ಮೊದಲ ಪುಟವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮುದ್ರಿಸಲು, ಫ್ರಮ್ ಫೀಲ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ 1 ಮತ್ತು ಟು ಫೀಲ್ಡ್‌ನಲ್ಲಿ 1 ಅನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ.

ಸರಿ ಬಟನ್ ಮೇಲೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

ವರದಿಯನ್ನು ಮುದ್ರಿಸುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಸಲಹೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ನೀವು ವೀಕ್ಷಣೆ ಮೆನುವಿನಿಂದ ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

ನಿಮ್ಮ ವರದಿಯ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ನೀವು ಖಾಲಿ ಪುಟದೊಂದಿಗೆ ಮುದ್ರಿಸಿದರೆ, ವರದಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಎತ್ತರ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು 0 ಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ಖಾಲಿ ಪುಟಗಳ ನಡುವೆ ಮುದ್ರಿಸಿದರೆ, ನಮೂನೆಯ ಮೊತ್ತ ಅಥವಾ ವರದಿಯ ಅಗಲ ಮತ್ತು ಎಡ ಮತ್ತು ಬಲ ಅಂಚು ಅಗಲಗಳು ಪುಟ ಸೆಟಪ್ ಸಂವಾದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಲ್ಲಿ (ಫೈಲ್ ಮೆನು) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಕಾಗದದ ಹಾಳೆಯ ಅಗಲವನ್ನು ಮೀರುವುದಿಲ್ಲ.

ವರದಿ ಲೇಔಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ, ಕೆಳಗಿನ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿ: ವರದಿ ಅಗಲ + ಎಡ ಅಂಚು + ಬಲ ಅಂಚು

ವರದಿಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು, ನೀವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು:

ವರದಿಯ ಅಗಲ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ;

ಅಂಚು ಅಗಲವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಅಥವಾ ಪುಟದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ.

ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ

1. ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ. ಡೇಟಾಬೇಸ್ ತೆರೆಯಿರಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಡೇಟಾಬೇಸ್ "ಡೀನ್ ಆಫೀಸ್").

2. ಸ್ವಯಂ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಟೇಪ್, ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಮೂಲವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು). ವರದಿಯು ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ, ಇದು ವರದಿಯನ್ನು ಮುದ್ರಿಸಿದಾಗ ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

3. ವಿನ್ಯಾಸ ಮೋಡ್‌ಗೆ ಬದಲಿಸಿ ಮತ್ತು ವರದಿಯನ್ನು ಸಂಪಾದಿಸಿ ಮತ್ತು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಿ. ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಮೋಡ್‌ನಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸ ಮೋಡ್‌ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲು, ನೀವು ಪ್ರವೇಶ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ವಿಂಡೋ ಟೂಲ್‌ಬಾರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮುಚ್ಚು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಬೇಕು. ವರದಿಯು ವಿನ್ಯಾಸ ಮೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಪಾದನೆ:

1) ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಕೋಡ್ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ;

2) ಹೆಡರ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರದೇಶದ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಎಡಕ್ಕೆ ಸರಿಸಿ.

3) ಪುಟದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ

ವರದಿ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ವಿಭಾಗದಲ್ಲಿ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.

ಮೌಸ್ ಪಾಯಿಂಟರ್ ಅನ್ನು ಸ್ಟೂಡೆಂಟ್ಸ್ ಪದದ ಬಲಕ್ಕೆ ಇರಿಸಿ ಇದರಿಂದ ಪಾಯಿಂಟರ್ ಲಂಬ ಬಾರ್‌ಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ (ಇನ್‌ಪುಟ್ ಕರ್ಸರ್) ಮತ್ತು ಆ ಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

NTU "KhPI" ಅನ್ನು ನಮೂದಿಸಿ ಮತ್ತು Enter ಅನ್ನು ಒತ್ತಿರಿ.

4) ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ಸರಿಸಿ. ಅಡಿಟಿಪ್ಪಣಿಯಲ್ಲಿ, = Now() ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಹೆಸರಿನ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವರದಿ ಹೆಡರ್‌ಗೆ ಎಳೆಯಿರಿ. ದಿನಾಂಕವು ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಕೆಳಗೆ ಕಾಣಿಸುತ್ತದೆ.

5) ವರದಿ ಡಿಸೈನರ್ ಟೂಲ್‌ಬಾರ್‌ನಲ್ಲಿ, ವರದಿಯನ್ನು ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಿಸಲು ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಂಗ್:

1) NTU "KhPI" ನ ಶಿರೋನಾಮೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ

2) ಟೈಪ್‌ಫೇಸ್, ಫಾಂಟ್ ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ಬಣ್ಣ, ಹಾಗೆಯೇ ಹಿನ್ನೆಲೆ ತುಂಬುವ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ.

3) ವರದಿ ಡಿಸೈನರ್ ಟೂಲ್‌ಬಾರ್‌ನಲ್ಲಿ, ವರದಿಯನ್ನು ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಿಸಲು ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

ಶೈಲಿ ಬದಲಾವಣೆ:

ಶೈಲಿಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ:

ರಿಪೋರ್ಟ್ ಡಿಸೈನರ್ ಟೂಲ್‌ಬಾರ್‌ನಲ್ಲಿ, ಆಟೋ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಡೈಲಾಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ತೆರೆಯಲು ಆಟೋ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಬಟನ್ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ.

ವರದಿ - ಆಟೋಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಸ್ಟೈಲ್ಸ್ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ, ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಂತರ ಸರಿ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ. ವರದಿಯನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪೂರ್ವವೀಕ್ಷಣೆ ಮೋಡ್‌ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ನೀವು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ಶೈಲಿಯಲ್ಲಿ ವರದಿಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇಂದಿನಿಂದ, ಆಟೋಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ವಿಂಡೋದಲ್ಲಿ ನೀವು ವಿಭಿನ್ನ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುವವರೆಗೆ ಸ್ವಯಂ ವರದಿ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾದ ಎಲ್ಲಾ ವರದಿಗಳು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಶೈಲಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ.

ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು

ನಿರ್ವಹಣಾ ವರದಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು (ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು: ಹುಡುಕಾಟ, ವಿಂಗಡಣೆ, ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್). ಈ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಂಭವನೀಯ ಪರಿಹಾರ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಪರ್ಯಾಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಬರುತ್ತದೆ.

ಮಾದರಿ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ (ಗಣಿತ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ, ಹಣಕಾಸು, ಇತ್ಯಾದಿ) ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಪರಿಹಾರ ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪರಿಣಿತ ಮಾಹಿತಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪರಿಣಿತ ತಜ್ಞರಿಂದ ಪಡೆದ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ರಚನೆಯ ಮೂಲಕ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಸಂಭವನೀಯ ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

ಜ್ಞಾನದ ಬೇಸ್ (ಕೆಲಸದ ಸ್ಮರಣೆ ಮತ್ತು ನಿಯಮದ ತಳಹದಿಯ ಭಾಗವಾಗಿ), ಕೆಲಸದ ಸ್ಮರಣೆಯಲ್ಲಿ ಆರಂಭಿಕ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಂತರ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ (ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ) ಮತ್ತು ನಿಯಮ ಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕುಶಲತೆಯಿಂದ ಮಾಡುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು

ಸಮಸ್ಯೆ ಪರಿಹಾರಕ (ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕಾರ), ಇದು ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿರುವ ಸಂಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ನಿಯಮಗಳ ಅನುಕ್ರಮದ ಅನುಷ್ಠಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ

ವಿವರಣೆ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ: "ಸಿಸ್ಟಮ್ ಈ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಏಕೆ ಮಾಡಿದೆ?"

ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲಕ್ಕೆ ಹೊಸ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಜ್ಞಾನ ಸ್ವಾಧೀನ ಉಪವ್ಯವಸ್ಥೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತೆ ನ್ಯೂರೋಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಬಹಳ ಭರವಸೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಅನಂತವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದು. ಪ್ರಸ್ತುತ, ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ನರ ಜಾಲಗಳ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ.

ವಿಷಯ 1. ತಜ್ಞರ ತೀವ್ರ ತರಬೇತಿಯ ಒಂದು ಅಂಶವಾಗಿ EOS.

ಉಪನ್ಯಾಸ 8. ಪರಿಣಿತ ಕಲಿಕೆಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು.

ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅನ್ವಯದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು.

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವೆಚ್ಚ.

ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ.

ಕಳೆದ ಇಪ್ಪತ್ತು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ, ಬುದ್ಧಿವಂತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರು ಶಿಕ್ಷಣ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಉದ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮತ್ತು ಬಳಸುವ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯ ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಹೊಸ ವರ್ಗವು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿದೆ - ಪರಿಣಿತ ಬೋಧನಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು - ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಜ್ಞಾನದ ದಿಕ್ಕಿನಲ್ಲಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಶಿಕ್ಷಣ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ನಿರ್ದೇಶನವಾಗಿದೆ.

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತಜ್ಞರಿಂದ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ - ಯಾವುದೇ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಪರಿಣಿತರಾಗಿರುವ ಜನರು.

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮಾಡಬೇಕು:

ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯದ ಪ್ರದೇಶದ ಬಗ್ಗೆ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ (ಸತ್ಯಗಳು, ಘಟನೆಗಳ ವಿವರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು);
ಸೀಮಿತ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ (ಅಂದರೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ ಮತ್ತು ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ);
ಹೊಸ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿರೋಧಾಭಾಸಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ತಾರ್ಕಿಕ ಸಾಧನಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ;
ವಿನಂತಿಯ ಮೇರೆಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿ, ಅದರ ಸೂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳಿ;
ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪಡೆಯಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವಿವರಿಸಿ.

ತಜ್ಞ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಹ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವಾಗಿದೆ:

ಪರಿಣಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ;
ನಿಮ್ಮ ಬಗ್ಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ರಚನೆಯ ಬಗ್ಗೆ "ಹೇಳಿ"

ಪರಿಣಿತ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆ (ETS) ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಷಯದ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಒಂದು ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಶಿಕ್ಷಣ ಗುರಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವಾಗಿದೆ, ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವುದು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ (ವಿಷಯ ತಜ್ಞರು, ವಿಧಾನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು, ಮನಶ್ಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು) ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತದೆ. ) EOS ನ ಪರಿಣತಿಯು ಬೋಧನಾ ವಿಧಾನಗಳ ಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿದೆ, ಇದು ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ಕಲಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಕಲಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪರಿಣಿತ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪವು ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲ (ಜ್ಞಾನ ಘಟಕಗಳ ಭಂಡಾರ) ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸಾಧನ, ತೀರ್ಮಾನಗಳನ್ನು (ನಿರ್ಧಾರಗಳು), ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಪಡೆದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿವಂತ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್.

ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಮತ್ತು EOS ನಡುವಿನ ಡೇಟಾ ವಿನಿಮಯವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ ರೂಪವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನಿಂದ ನಿರ್ವಹಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶದ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂದೇಶವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಧ್ಯಮ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಮತ್ತು ಇಒಎಸ್ ನಡುವಿನ ಸಂವಾದವನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ಅವಶ್ಯಕತೆಯೆಂದರೆ ಸಹಜತೆ, ಇದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ವಾಕ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಅಕ್ಷರಶಃ ರೂಪಿಸುವುದು ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ. ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಅನುಕ್ರಮವು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಆಲೋಚನೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುವುದು ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಶಿಕ್ಷಣ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಇಒಎಸ್‌ಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದ ವಿವರಣೆಗಳ (ಎಸ್‌ಒ) ಉಪಸ್ಥಿತಿಯು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕಲಿಕೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ EOS "ಶಿಕ್ಷಕ" ನ ಸಕ್ರಿಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಉಲ್ಲೇಖ ಪುಸ್ತಕದ ಪಾತ್ರವನ್ನೂ ಸಹ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರದೇಶದ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುವ ಆಂತರಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದ ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಎರಡು ಘಟಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ: ಸಕ್ರಿಯ, ಇದು ಕೆಲಸದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ನೀಡಲಾದ ಮಾಹಿತಿ ಸಂದೇಶಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ (SO ಯ ಮುಖ್ಯ ಅಂಶ), ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಆರಂಭಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ.

CO ಯ ಸಕ್ರಿಯ ಘಟಕವು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ನಿಂದ ಪಡೆದ ಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿವರವಾದ ಕಾಮೆಂಟ್ ಆಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿ ಬೆಂಬಲದ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಘಟಕವು ಗುಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಹೊಸ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿ ಬೆಂಬಲವಾಗಿದೆ, ಇದು ಜ್ಞಾನ-ಆಧಾರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಕರೆಯುವ ಸಹಾಯಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಜೊತೆಗೆ, ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ EOS ನಲ್ಲಿ ವಿವರಣೆಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದು ಹೀಗಿರಬಹುದು: ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿ ಪ್ರಮಾಣಪತ್ರಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್; ನಿರ್ಧಾರ ಮರದ ಉದ್ದಕ್ಕೂ ಸಿಸ್ಟಮ್ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಮಾರ್ಗದ ಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ಭಾಗಶಃ ವಿವರಣೆ; ಪರೀಕ್ಷಿಸಲ್ಪಡುವ ಊಹೆಗಳ ಪಟ್ಟಿ (ಅವುಗಳ ರಚನೆಗೆ ಆಧಾರ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು); ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಗುರಿಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಮಾರ್ಗಗಳು.

ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದ ಸಂವಹನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ ಕಲಿಯುವವರೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನದ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯ ಬಳಕೆ. "ಮೆನು" ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿದ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಸನ್ನದ್ಧತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು, ಅವನ ಮಾನಸಿಕ ಭಾವಚಿತ್ರವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ಅನಗತ್ಯ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪರಿಹಾರದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಲಿಯುವವರು ಯಾವಾಗಲೂ ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸಿಸ್ಟಮ್ ಸರಪಳಿಯಿಂದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಅವರ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಜ್ಞಾನದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಇದನ್ನು ಮಾಡಲು, ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಕಲಿಯುವವರ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಉದ್ದೇಶಗಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ. ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಉತ್ತರವನ್ನು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದಿದ್ದರೆ, ಸಿಸ್ಟಮ್, ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ ಜ್ಞಾನದ ಬೆಂಬಲಿತ ಮಾದರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸಂವಾದದಲ್ಲಿ, ಜ್ಞಾನದ ಕೆಲವು ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಅವನಿಗೆ ಕಲಿಸಬೇಕು, ಅಂದರೆ. ಈ ವಿವರಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ತೀರ್ಮಾನದಲ್ಲಿ ಬಳಸದಿದ್ದರೂ ಸಹ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿ.