- Специјалност на Вишата комисија за атестирање на Руската Федерација 13.00.02
- Број на страници 192
ВОВЕД
ГЛАВА 1. СИСТЕМИ ЗА КОМПЈУТЕРСКА ОБУКА ВО
ПРОЦЕС НА ОБРАЗОВАНИЕ
1.1. Краток преглед на имплементацијата на компјутерските наставни технологии.
1.2. Експертски системи: нивните основни својства и апликации.
1.3. Примена на експертски системи во процесот на учење. Експертски системи за учење.
1.4. Спроведување и анализа на главните резултати од експериментот за утврдување.
1.5. Изгледи за употреба на експертски системи во образовниот процес.
ЗАКЛУЧОЦИ НА ПРВОТО ПОГЛАВЈЕ
ГЛАВА 2. ТЕОРЕТСКИ ПРАШАЊА НА ГРАДЕЊЕТО
СИСТЕМИ ЗА ОБУКА НА ЕКСПЕРТ
2.1. EOS архитектура.
2.2. Застапеност на знаењето во EOS.
2.3. Модел на ученик.
2.4. Класификација на EOS. 89 ЗАКЛУЧОЦИ ЗА ВТОРА ГЛАВА
ПОГЛАВЈЕ 3. СИСТЕМ ЗА ОБУКА ИЗГРАДЕН ОД СОФТВЕР
ПРИНЦИП НА РАБОТА НА СТРУЧНИ СИСТЕМИ ЗА ОБУКА ОРИЕНТИРАНИ НА РЕШАВАЊЕ ПРОБЛЕМИ ЗА ДВИЖЕЊЕ НА ТЕЛО НА КОРИСНИЕ
АВИОН НА НОА
3.1. Софтверски алатки кои учат за решавање физички проблеми.
3.2. Изградба и функционирање на систем за обука изграден на принципот на работа на системи за стручна обука, фокусиран на решавање на проблеми за движење на телото на наклонета рамнина.
3.3. Решени проблеми со помош на развиениот систем за стручна обука.
ЗАКЛУЧОЦИ ЗА ТРЕТО ПОГЛАВЈЕ
ПОГЛАВЈЕ 4. ЕКСПЕРИМЕНТАЛНА ПРОВЕРКА НА МЕТОДИТЕ НА ПОУЧУВАЊЕ НА УЧЕНИЦИТЕ СО КОРИСТЕЊЕ НА РАЗВИЕНИ СОФТВЕРСКИ АЛАТКИ
4.1. Спроведување и анализа на главните резултати од експериментот за пребарување.
4.2. Спроведување и анализа на главните резултати од наставно-контролен педагошки експеримент.
ЗАКЛУЧОЦИ ЗА ЧЕТВРТИ ПОГЛАВЈЕ
Препорачана листа на дисертации
Методологија за користење на експертски системи за прилагодување на процесот на учење и проценка на ефективноста на наставниот кадар 1997 година, кандидат за педагошки науки Снижко, Елена Александровна
Дидактичко компјутерско опкружување како компонента на технологијата за развивање на генерализираните вештини на учениците во извршувањето на експериментални истражувања 2002 година, кандидат за педагошки науки Кокшаров, Владимир Леонидович
Компјутерска технологија за подготовка и спроведување на обуки 1999 година, кандидат за педагошки науки Седих, Светлана Павловна
Дидактичка специфичност на информатичките технологии во образовниот процес во средното образование: Врз основа на материјалот од предметот астрономија 2002 година, кандидат за педагошки науки Рисин, Михаил Леонидович
Принципи на изградба и употреба на стручни наставни системи по предметот „Теоретски основи на компјутерските науки“ 2000 година, кандидат за педагошки науки Кудинов, Виталиј Алексеевич
Вовед во дисертацијата (дел од апстрактот) на тема „Компјутерски системи за обука изградени врз принципот на работа на системи за стручно-обучување: Развој и примена во наставата за решавање физички проблеми. задачи"
Традиционално, процесот на учење воопшто и процесот на настава по физика особено се сметаат за двонасочни, вклучувајќи ги и активностите на наставникот и учениците. Активната употреба на компјутерите во образовниот процес го прави целосно трет партнер во процесот на учење. Компјутерите овозможуваат практично неограничени можности за развој на независно креативно размислување на учениците, нивната интелигенција, како и независна креативна активност на учениците и наставниците.
Активната работа за изнаоѓање нови форми и методи на настава започна во 60-тите години. Под раководство на академик А.И. Берг организираше и работеше на проблемите на програмираната обука, воведувањето на технички наставни помагала и наставни машини. Програмираната обука беше првиот чекор кон подобрување на активностите за учење. Продлабоченото истражување на теоријата и практиката на програмираното учење беше спроведено од В.П. Беспалко, Г.А. Бордовски, Б.С. Гершунски, В.А. Извозчиков, Е.И. Машбитс, Д.И. Пенер, А.И. Раев, В.Г. Разумовски, Н.Ф. Тализина и други.
Прашањата за ефективна употреба на компјутерите во образовниот процес и истражувањето за развој на ефективни методи и средства за компјутерска обука остануваат актуелни и денес. Релевантна работа во оваа област се врши во нашата земја и во странство. Сепак, унифициран став за употребата на компјутерската технологија во областа на образованието сè уште не е формиран.
Почетниот период на користење на компјутерите во процесот на учење се карактеризира како период на интензивен развој на идеите за програмирана обука и развој на автоматизирани системи за настава. Програмерите на автоматизирани системи за обука поаѓаа од претпоставката дека процесот на учење може да се спроведе преку добро организирана низа од рамки на информации за обука и контрола. Првите експерименти за употребата на компјутерите во образовниот процес беа отелотворени во форма на образовни програми со детерминистичко сценарио за учење. Оваа класа на образовни програми ги има следните недостатоци: ниско ниво на адаптација на индивидуалните карактеристики на ученикот; намалување на задачата за дијагностицирање на знаењето на ученикот на задача да се утврди дали неговите одговори припаѓаат на една од класите на стандардни одговори; големи трошоци за работна сила за подготовка на едукативен материјал.
Алтернативен пристап кон процесот на компјутеризација на учењето е создавањето на таканаречените средини за учење. Околината за учење го опфаќа концептот на учење преку откривање. Фундаменталната разлика помеѓу овој пристап и оној што беше дискутиран погоре е дека во овој случај студентот се третира како некој вид на автономен систем способен да има свои цели. Оваа класа на образовни програми се карактеризира со следните карактеристики: средината за учење му обезбедува на ученикот едукативни материјали и други ресурси неопходни за постигнување на образовната цел што му ја поставил наставникот или самиот тој; недостаток на контрола на активностите на ученикот од страна на системот. Главната цел на средината за учење е да создаде поволна, „пријателска“ средина или „свет“, низ кој ученикот „патува“ стекнува знаење.
Истражувањата во областа на психологијата на размислувањето, напредокот во областа на вештачката интелигенција и програмските технологии го проширија опсегот на компјутерот во образовниот процес и овозможија во пракса да се тестираат нови концепти за интелектуализација на компјутерското учење.
Наглото зголемување на обемот на информации во образовниот процес поставува нови барања за кибернетичкиот пристап во наставата, а со тоа и за педагошкиот софтвер. Тие треба да помогнат за ефективно решавање на главниот проблем - управување со процесот на учење користејќи повратна информација заснована на детална дијагноза на знаењето на учениците, идентификување на причините за нивните грешки, а истовремено објаснување на компјутерски предложеното решение за проблемот со учењето. Забележаните карактеристики најефективно се имплементираат, пред сè, од системите за обука изградени на принципот на работа на системи за стручно-обука, што ја одредува релевантноста на теоретското и практичното проучување на овој проблем.
Воведувањето на експертски системи во образовниот процес е природно логично продолжување на компјутеризацијата на образованието, неговата квалитативно нова етапа, поставувајќи ги основите за информатизација на образованието. Овој процес стана возможен благодарение на длабинското истражување спроведено за прашањата на компјутеризацијата на образованието од страна на научници и наставници. Имајќи предвид дека употребата на експертски системи за решавање проблеми во физиката даде позитивни резултати, истражувањата за развојот и примената на експертските системи се релевантни не само во научните туку и во педагошките активности, вклучително и наставата по физика.
Употребата на програми за обука изградени врз принципот на функционирање на системите за стручна обука во процесот на учење ќе дадат нов квалитативен скок во образованието. Нивното воведување во наставната практика ќе овозможи: промена на стилот на наставата, претворајќи го од информативен и објаснувачки во когнитивен, едукативен и истражувачки; намалување на времето потребно за стекнување на потребното знаење.
Цел на студијата е процесот на настава по физика.
Предмет на истражувањето е процесот на учење за решавање проблеми по физика со користење на наставен систем изграден врз принципот на работа на системите за стручно-учење, и формирање на општ начин на решавање проблеми кај учениците.
Целта на работата беше да се развие и создаде систем за настава изграден на принципот на работа на експертски системи за учење, фокусиран на решавање физички проблеми на одреден клас и да се проучи можноста за развој на општ метод за решавање на учениците кога учат да решаваат проблеми од физиката користејќи податоци од специјално развиените педагошки софтверски алатки .
Истражувачката хипотеза е следна: воведувањето во процесот на учење на наставните системи изградени врз принципот на функционирање на стручни наставни системи ќе доведе до поефективно учење од страна на студентите на општиот метод на решавање проблеми од физиката, што ќе ги подобри нивните академски перформанси. , ги продлабочуваат своите знаења од физиката и ќе придонесат за подобрување на квалитетот на знаењето од предметот што се изучува.
Врз основа на формулираната хипотеза, за да се постигне целта на студијата, беа поставени и решени следните задачи:
Анализа на современи методи и средства за изработка на образовни програми. Фокусирање на оние што одговараат на целите на работата;
Истражување на можностите за користење на компјутер за спроведување на развој на заеднички начин на решавање проблеми кај учениците;
Развој на структурата и принципите на конструирање на систем за обука, изграден врз принципот на работа на системите за стручно-тренинг, фокусиран на решавање физички проблеми од одредена класа;
Тестирање на предложената хипотеза за истражување, проценка на ефективноста на развиената методологија, развиен педагошки софтвер за време на педагошкиот експеримент.
За да се решат проблемите, беа користени следниве методи на истражување:
Теоретска анализа на проблемот врз основа на проучување на педагошка, методолошка и психолошка литература;
Прашалници и анкети на ученици, студенти, наставници од училишта и универзитети;
Проучување на процесот на учење за решавање проблеми и развиената методологија при посета и изведување на часови по физика, набљудување ученици, разговор со наставници, спроведување и анализа на тестови, тестирање на ученици;
Планирање, подготовка, спроведување на педагошки експеримент и анализа на неговите резултати.
Научната новина на истражувањето се состои од:
Развој на систем за обука изграден врз принципот на работа на системи за стручно-обучување, фокусиран на решавање на одредена класа проблеми во физиката;
Теоретско и практично поткрепување на можноста за развивање кај учениците општ начин на решавање проблеми при користење на развиени педагошки софтверски алатки (наставен систем изграден врз принципот на функционирање на системите за стручно-учење) во процесот на учење;
Развој на основите на методологијата за користење на систем за обука, изградена врз принципот на работа на системи за стручно-тренинг, при предавање на решавање на физички проблеми.
Теоретското значење на студијата лежи во развојот на пристап кон наставата за решавање проблеми по физика, кој се состои во спроведување контрола на активностите на учениците при решавање на проблеми со помош на специјално развиен педагошки софтвер (наставен систем изграден на принципот на работа на стручно учење системи).
Практичното значење на истражувањето лежи во креирањето софтверска и методолошка поддршка за часовите по физика (наставен систем изграден врз принципот на работа на експертски наставни системи), утврдување на неговата улога и место во образовниот процес и развивање на основите на методологијата. за користење на овие педагошки софтверски алатки при изведување на часови за решавање задачи по физика со помош на компјутер.
За одбрана се доставува следново:
Оправдување на можноста за користење на развиениот систем за обука, изграден врз принципот на работа на системите за стручно-тренинг, во процесот на учење за решавање проблеми од физиката;
Развој на пристап за управување со активностите на учениците преку специјално развиен педагошки софтвер (наставен систем изграден врз принципот на експертски системи за учење) при предавање за решавање проблеми по физика;
Основи на методологијата за користење на наставен систем, изградена врз принципот на работа на системите за стручно-учење, при изведување на часови за решавање проблеми во процесот на наставата по физика.
Тестирање и имплементација на резултатите од истражувањето. Главните резултати од студијата беа пријавени, дискутирани и одобрени на состаноците на Катедрата за методи на настава по физика на Московскиот државен универзитет (1994-1997), на конференција на млади научници (државен универзитет Мордовија, 1996-1997), на конференции на Московскиот државен универзитет (април, 1996 година).
Главните одредби на дисертацијата се рефлектирани во следните публикации:
1. Гризлов С.В. Експертски системи за учење (преглед на литература) // Настава по физика во високото образование. М., 1996. Бр. 4. - стр. 3-12.
2. Гризлов С.В. Примена на системи за стручно учење во процесот на настава по физика // Настава по физика во високото образование. М., 1996. бр. 5.-С. 21-23.
3. Гризлов С.В., Королев А.П., Соловиев Д.Ју. Систем за обука на експерти фокусиран на решавање на збир на проблеми во врска со движењето на телото на наклонета рамнина // Подобрување на образовниот процес заснован на нови информатички технологии. Саранск: Мордовиска држава. пед. Институт, 1996. - стр. 45-47.
4. Гризлов С.В., Каменецки С.Е. Ветувачки насоки за употреба на компјутерска технологија во образовниот процес на универзитетите и училиштата // Наука и училиште. 1997. бр.2.-С. 35-36.
Структура и обем на дисертацијата. Дисертацијата се состои од вовед, четири поглавја, заклучок, листа на референци и додаток. Вкупниот волумен е 192 страници машински текст, вклучувајќи 25 фигури, 8 табели. Списокот на референци вклучува 125 наслови.
Слични дисертации во специјалитетот „Теорија и методологија на обука и образование (по области и степени на образование)“, 13.00.02 шифра ВАК.
Дидактички услови за користење на автоматизирани курсеви за обука во процесот на изучување на природните науки од страна на средношколци 1999 година, кандидат за педагошки науки Белоус, Наталија Николаевна
Изработка на објектно-ориентиран софтвер за математика и информатичка технологија за управување со индивидуализирано учење во воспитно училиште 2003 година, Кандидат за технички науки Кремер, Олга Борисовна
Теоретски основи за создавање и примена на дидактички интерактивни софтверски системи во општи технички дисциплини 1999 година, доктор по педагошки науки Заинутдинова, Лариса Хасанова
Методи на настава по геометрија во 10-11 одделение од средно училиште со помош на компјутер 2002 година, доктор по педагошки науки Мехдиев, Мурадхан Гаџиханович
Компјутеризирана педагошка поддршка за ученички акции при работа на обемна програма 2002 година, Кандидат за педагошки науки Царева, Ирина Николаевна
Заклучок од дисертацијата на тема „Теорија и методологија на обука и образование (по области и нивоа на образование)“, Гризлов, Сергеј Викторович
ЗАКЛУЧОЦИ ЗА ЧЕТВРТИ ПОГЛАВЈЕ
1. Врз основа на анализата на можните насоки за користење на компјутер во наставата, идентификувани се недостатоците на постоечките педагошки софтверски алатки, потребата од создавање и употреба во образовниот процес на софтверски алатки за обука изградени на принципот на работа на стручен -системи за учење се поткрепени.
2. Изработена е методологија за изведување на наставата со користење на развиен софтвер (систем за обука изграден на принципот на работа на системи за стручно-обучување).
3. Во текот на експериментот за пребарување, беше утврдена содржината и беше прилагодена структурата на развиените педагошки софтверски алатки.
4. Спроведувањето на експеримент за пребарување овозможи да се развие конечната верзија на методологијата за водење на часови користејќи го развиениот наставен систем, насочен кон развивање кај учениците општ начин на решавање проблеми.
5. Спроведената компаративна анализа на резултатите од контролниот педагошки експеримент укажува на значителното влијание на нашата предложена методологија за изведување на наставата за решавање физички проблеми со користење на развиен педагошки софтвер врз формирањето на општ метод на решавање проблеми кај учениците.
Така, валидноста на хипотезата изнесена за поголема ефективност на нашата предложена методологија за изведување часови за решавање физички проблеми со помош на развиени педагошки софтверски алатки е докажана во споредба со традиционалната.
ЗАКЛУЧОК
1. Проучена и анализирана е педагошка, методолошка и психолошка литература и дисертациски истражувања за методите на користење на компјутер во процесот на учење. Врз основа на ова, откриено е дека најефективните педагошки софтверски алатки се образовните програми изградени врз принципот на работа на експертски системи за учење.
2. Системите за стручно учење фокусирани на развивање заеднички метод на решавање кај учениците се најефективното средство за предавање на решавање проблеми.
3. Се утврдуваат изгледите за користење на системите за стручно-учење во образовниот процес и се предлагаат насоки за користење експертски системи во процесот на учење.
4. Се предлага и оправда структурата на системот за обука, изградена врз принципот на работа на системите за стручно-учење, насочена кон развивање заеднички начин на решавање на проблемите кај учениците.
5. Развиен е систем за обука, изграден на принципот на работа на системи за стручно-тренинг, фокусиран на решавање на збир на проблеми за движењето на телото на наклонета рамнина. Контрола на активностите на учениците во текот на решавањето проблем со помош на развиен наставен систем се спроведува преку: а) компјутерско моделирање, со што се овозможува да се идентификуваат суштинските својства и односите на предметите што се дискутираат во проблемот; б) хеуристички алатки кои им даваат на студентите можност да ги планираат своите акции; в) чекор-по-чекор контрола на дејствијата на ученикот од страна на системот за учење и презентација, на барање на ученикот, на референтно решение за проблемот, развивање на способност за оценување на нечии постапки и избор на критериуми за оваа евалуација.
6. Утврдена е методологијата за изведување на наставата за решавање проблеми со користење на развиени педагошки софтверски алатки, нивната улога и место во воспитно-образовниот процес. Главните одредби на оваа методологија се следните: а) независен избор на задачи од страна на учениците за совладување на општиот метод на решавање проблеми на одреден клас; б) употреба на развиен педагошки софтвер (систем за обука изграден врз принципот на работа на системи за стручно-обучување) за да се формира општ начин на решавање проблеми; в) комбинација на самостојно решавање на проблеми од страна на секој ученик со колективна дискусија за планот за решение; г) идентификување на алгоритам за решавање проблеми од оваа класа врз основа на генерализација на веќе решени проблеми.
7. Резултатите од спроведениот педагошки експеримент покажаа дека формирањето на општ начин на решавање проблеми меѓу учениците во експериментални групи, каде што обуката се спроведуваше со користење на развиен педагошки софтвер (наставен систем изграден на принципот на работа на системи за стручно учење ), е значително повисока отколку во контролните групи, каде што обуката беше спроведена со користење на најчестите типови на компјутерски програми (симулирање и обука), што ја потврдува веродостојноста на поставената хипотеза.
Список на референци за истражување на дисертацијата Кандидат за педагошки науки Гризлов, Сергеј Викторович, 1998 г.
1. Алексеева Е.Ф., Стефанјук В.Л. Експертски системи (статус и перспективи) // Известија на Академијата на науките на СССР. Техничка кибернетика. 1984.- бр.5. стр 153-167.
2. Анатски Н.М., Левин Н.А., Поспелова Л.Ја. Имплементација на експертскиот систем „IPILOG“ / Материјали на V Сојузничкиот семинар „Развој и примена на софтвер за компјутери во образовниот процес“: Апстракт. извештај Орџоникиџе, 1989. - стр. 27-28.
3. Андерсон Ј.Р., Рајзер Б.Џ. ЛИСП учител // Во книгата. Реалност и предвидувања на вештачката интелигенција: Саб. статии; лента од англиски / Ед. В.Л. Стефанјук. М.: Мир, 1987. - стр. 27-47.
4. Антоњук Л.С., Черепина И.С. За употреба на активни наставни методи во помлади курсеви // Програмирана обука, 1988 година. - Број. 25.-С. 98-101.
5. Аристова Л.П. Автоматизација на учењето на учениците. М.: Образование, 1968. -139 стр.
6. Бабански Ју.К. Избор на наставни методи во средно училиште. М.: Педагогија, 1981. - 176 стр.
7. Бајков Ф.Ја. Проблемски програмирани задачи по физика во средно училиште. Прирачник за наставници. М.: Образование, 1982. - 62 стр.
8. Балобашко Н.Г., Кузњецов В.С., Смирнов О.А. Обезбедување на образовниот процес со компјутерски ресурси. М.: Истражувачки институт за повисоки проблеми. училиште - 1985. 44 стр.
9. Беспалко В.П. Основи на теоријата на педагошките системи. Воронеж: Издавачка куќа на Универзитетот Воронеж, 1977. - 304.
10. Беспалко В.П. Програмирано учење (дидактички основи). М., 1970. - 300 стр.
11. Бобко И.М. Адаптивен педагошки софтвер. -Новосибирск: Издавачка куќа НСУ, 1991. 101 стр.
12. Бугаенко Г.А., Буркова С.А. Решение на еден проблем со зголемена тежина // Физика на училиште. бр. 4. - 1991. - стр. 43-46.
13. Буњаев М.М. Научни и методолошки основи за дизајнирање разгранети интерактивни системи за учење: Дис. за степенот Кандидат на науки. пед. Sci. 1992. - 350 стр.
14. Власова Е.З. Изгледи за употреба на експертски системи во образовниот процес // Средно специјално образование. 1991. - бр. 4. - стр. 21.
15. Власова Е.З. Развој на бази на знаење на експертски системи за методолошка обука на студентите по физика: Дис. за степенот Кандидат на науки. пед. Sci. СП-б, 1993. - 211 стр.
16. Gvaramiya M. Искуство во развивање компјутерски учебници по физика // Информатика и образование. 1990. - бр. 6. - стр. 79.
17. Гергеј Т., Машбиц Е.И. Психолошки и педагошки проблеми за ефективна употреба на компјутери во образовниот процес // Прашања за психологија. 1985. - бр. 3. - стр. 41-49.
18. Гершунски Б.С. Компјутеризација во образованието: проблеми и перспективи. М.: Педагогија, 1987. - 264 стр.
19. Глушков В.М. Проблеми со активирање на компјутерска технологија и контрола. Во: Иднината на науката. Изгледите. Хипотези. Современи проблеми. Vol. 4. - М.: Знаење, 1971 г.
20. Голицина И., Нарков И. Компјутер по часови по физика // Информатика и образование. 1990. - бр. 3. - стр. 31.
21. Готлиб Б. Компјутерска и дидактичка поддршка // Информатика и образование. 1987. - бр. 4. - стр. 3-14.
22. Готлиб Б. Структура на AOS // Информатика и образование. 1987. - бр.З.-С. 11-19.
23. Грабар М.И., Красњанскаја К.А. Примена на математичката статистика во образовните истражувања. Непараметриски методи. -М., Педагогија, 1977. 136 стр.
24. Гризлов С.В. Експертски системи за учење (преглед на литература) // Во колекција. Настава по физика во средно училиште. Бр. 4. - М., 1996. - П. 312.
25. Гутман В.И., Мошчански В.Н. Алгоритми за решавање проблеми во механиката во средно училиште: Книга за наставници. М.: Образование, 1988. -95 стр.
26. Давидов В.В. Проблемот на развојната обука: Искуство на теоретско и експериментално психолошко истражување. М.: Педагогија, 1986. - 240 стр.
27. Dahlinger V. Програми за обука за дијалог и барања за нив // Информатика и образование. 1988. - бр. 6. - стр. 35-37.
28. Дановски П., Довгјало А.М., Кирова К.Н. и други.Автоматизирани наставни системи базирани на СПОК // Модерна виша школа.-1983.-бр.1.-С. 171-178.
29. Денисов А.Е., Бушуев С.Д. Програмирана обука и компјутеризација на образовниот процес на универзитет // Програмирана обука, 1988 година.-Број. 25.-С. 3-9.
30. Дидактика на средното училиште: Некои проблеми на современата дидактика. / Ед. М.Н. Скаткина. М.: Образование, 1982. - 319 стр.
31. Дрига В.И., Панков М.Н. За прашањето за дидактичките барања за составување софтверски и педагошки алатки / Во збирка. Компјутер и образование / Ед. Разумовски В.Г. М.: АПН СССР, 1991 -117 стр.
32. Емелијанов В.В., Уханова Т.В., Јасиновски С.И. Употреба на методи на вештачка интелигенција во флексибилни системи за производство: Учебник за предметот „Организациско управување со GPS“ / Ед. В.В. Емелијанова. М.: Издавачка куќа МСТУ, 1991. - 36 стр.
33. Есљамов С.Г. Методи и средства кои обезбедуваат ефективна употреба на експертски системи во наставата: Апстракт од дисертацијата за степенот на кандидат за технички науки: 25.05.05. Киев, 1993.- 16 стр.
34. Јаблон К., Симон Ј.-Ц. Примена на компјутери за нумеричко моделирање во физиката. М.: Наука, 1983. - 235 стр.
35. Зак А.З. Како да се одреди нивото на развој на размислувањето на ученикот. -М.: Знаење, 1982. 98 стр.
36. Ибрагимов О.В., Петрушин В.А. Експертски системи за учење. -Киев, 1989. 21 стр. - (Претходно / Академија на науките на Украинската ССР. Институт за кибернетика именуван по В.М. Глушков; 89-47).
37. Извозчиков В.А. Дидактички основи на компјутерската настава по физика. L.: LGPI, 1987. - 256 стр.
38. Извозчиков В.А., Жарков И.В. Дијалог помеѓу ученик и машина // Физика на училиште. 1985. - бр. 5. - стр. 48-51.
39. Извозчиков В.А., Ревунов Д.А. ЕВТ на часови по физика во средно училиште. М.: Образование, 1988. - 239 стр.
40. Илина Т.А. Педагогија: Тек на предавања. Учебник за педагошки студенти. универзитети М.: Образование, 1984. - 202 стр.
41. Кибернетика и проблеми со учењето. / Ед. А.И. Берг. М.: Напредок, 1970. - 390 стр.
42. Компјутерот добива интелигенција: Превод. од англиски / Ед. Б.Џ.И. Стефанјук. -М.: Мир, 1990. 240 стр.
43. Кондратиев А.С., Лаптев В.В. Физика и компјутер. Л.: Издавачка куќа на Државниот универзитет во Ленинград, 1989. - 328 стр.
44. Константинов А.Б. Компјутер како теоретичар: симболични пресметки и принципи на вештачка интелигенција во теоретска физика / Експеримент на екранот. М.: Наука, 1989. - стр. 6-44.
45. Корж Е.Д., Пенер Д.И. Програмирани задачи по физика за VIII одделение. Владимир: Во ПИ, 1984. - 81 стр.
46. Круг Г.К., Кабанов В.А., Черних А.В. Инструментални интерактивни наставни системи на микрокомпјутер // Микропроцесорски уреди и системи. 1987. - бр. 3. - стр. 29-30.
47. Кузнецов А., Сергеева Т. Програми за обука и дидактика // Информатика и образование. 1986. - бр. 2. - стр. 87-90.
48. Кузнецов А. Основни принципи на користење на компјутери во процесот на учење. / Во саб. Теоретски и применети проблеми на компјутеризацијата на образованието. Казан, 1988. - 184 стр.
49. Ланина И.Ја. Формирање на когнитивни интереси на учениците за часови по физика. М.: Образование, 1985. - 128 стр.
50. Лобанов Ју.И., Брусиловски П.Л., Сједин В.В. Експертски системи за обука. - М., - 56 стр. - (Нови информатички технологии во образованието: преглед, информации /NIIVO; Број 2)
51. Љаудис В.Ја. Психолошки принципи на дизајнирање интерактивни системи за учење // Во колекција. Психолошко-педагошки и психолошко-физиолошки проблеми на компјутерска обука. М.: издавачка куќа на Академијата на науките на СССР. - 1985.- 162 стр.
52. Marcellus D. Програмирање експертски системи во Турбо Пролог: Превод. од англиски М.: Финансии и статистика, 1994. - 256 стр.
53. Марјасина Е.Д. Анализа на точноста на одговорите во автоматизирани системи за учење со користење на интерпретативни модели // Контролни системи и машини. 1983. - бр. 1. - стр. 104-107.
54. Маслов А., Таиров О., Труш В. Физиолошки и хигиенски аспекти на употребата на персонални компјутери во образовниот процес // Информатика и образование. 1987. - бр. 4. - стр. 79-81.
55. Mashbits Е.И. Дијалог во наставна машина. Киев: Училиште Вишча, 1989. -182 стр.
56. Mashbits Е.И. Компјутеризација на образованието: проблеми и перспективи. М.: Знаење, 1986. - 80 стр.
57. Mashbits Е.И. Психолошки и педагошки проблеми на компјутеризацијата на образованието. М.: Педагогија, 1988. - 215 стр.
58. Методологија за изучување на темата „Електрично поле“ на курс по физика во гимназија врз основа на проблемски програмирани задачи:
61. Митрофанов Г.Ју. Експертски системи во процесот на учење. М.: CSTI на цивилното воздухопловство, 1989. - 32 стр.
62. Михалевич В.М., Довгјало А.М., Савељев Ја.М., Когдов Н.М. Експертски системи за учење во комплексот на компјутерски наставни помагала // Модерно високо училиште. 1988. - бр.1 (61). - стр 125-136.
63. Монахов В.М. Психолошки и педагошки проблеми за обезбедување компјутерска писменост на учениците // Прашања по психологија. 1985.- бр. 3. стр. 14-22.
64. Морозова Н.В., Јонкин В.П. Користење на рамковни системи за контрола на знаењето на учениците // Во книгата. Методи и средства за информатизација на обука и научно истражување / Москва. ек.-ул. инт. М., 1992.- стр. 43-49.
65. Невдава Л., Сергеева Т. За ветувачки трендови во развојот на педагошки софтвер // Информатика и образование.- 1990.-бр.6.-С. 79.
66. Николов Б.С. Развој на алатки за креирање образовни експертски системи: Дис. за степенот Кандидат на науки. физика и математика Sci. М., Академија на науките на СССР, 1988. - 183 стр.
67. Nilsson N. Принципи на вештачка интелигенција / Превод. од англиски -М.: Радио и комуникација, 1985. 373 стр.
68. Новиков В.Н. За еден проблем со зголемена тежина // Физика на училиште. број 5. - 1989. - P. 124-128.
69. Новицки Л.П., Феидберг Л.М. Систем за стручна обука за персонален компјутер // Во книгата: Методи и средства на кибернетиката во управувањето со образовниот процес на високото образование: Саб. научни tr. / Москва екс-ул. инт. М.; 1992. - стр 43-49.
70. Училишна педагогија. / Ед. И.Т. Огородникова. М.: Образование, 1978.-320 стр.
71. Изгледи за развој на компјутерската технологија: Во 11 книги: Референца, прирачник / Ед. Ју.М. Смирнова. Книга 2. Интелектуализација на компјутери / Е.С. Кузин, А.И. Роитман, И.Б. Фоминих, Г.К. Хахалин. М.: Повисоко. училиште, 1989. - 159 стр.
72. Петрушин В.А. Архитектура на системи за стручно учење / Во книгата. Развој и примена на системи за стручно-обука: Саб. научни tr. М.: НИИВШ, - 1989. - П. 7-18.
73. Петрушин В.А. Интелигентни системи за учење: архитектура и методи на имплементација (преглед) // Известија АН. Техничка кибернетика, бр. 2 1993. - стр. 164-189.
74. Петрушин В.А. Моделирање на состојбата на знаење на ученикот во интелигентни системи за учење // Во книгата. Развој на компјутерски наставни технологии и нивна имплементација: Саб. научни tr. / Академија на науките на Украинската ССР. Институт за кибернетика именуван по. Глушкова, Киев, 1991. - стр. 26-31.
75. Повјакел Н.И. Формирање на цел во психолошка поддршка на компјутерски кориснички софтвер. М.: Издавачка куќа на Московскиот државен универзитет, 1975. -С. 79-81.
76. Попов Е.В. Комуникација со компјутер на природен јазик. М.: Наука.-1982. - 360 с.
77. Попов Е.В. Експертски системи: Решавање неформални проблеми во дијалог со компјутер. М.: Наука. Гл. ед. физика и математика лит., 1987. - 288 стр.
78. Изградба на експертски системи. Ед. Ф. Хејс-Рот М.: Мир, 1987.-442 стр.
79. Работилница за изработка на педагошки софтвер за средни училишта. / Ух. прирачник уреден од В.Д. Степанова. М.: Издавачка куќа Прометеј, 1990. - 79 стр.
80. Презентирање и употреба на знаењата: Прев. од јапонски / Ед. X. Уено, М. Ишизука. М.: Мир, 1989 година.
81. Примена на експертски системи во наставата по физика: Методолошки препораки. / Комп. Е.З. Власова, проф., доктор по физичко-математички науки Науки В.А. Возачи на такси. Санкт Петербург, 1992. - 50 стр. - (Кибернетика. Педагогија. Едукологија. / Руски педагошки универзитет именуван по А.И. Херцен. Објавено од „Образование“).
82. Putieva A. Прашања за развојна обука со користење на компјутери // Прашања за психологија. 1987. - бр. 1. - стр. 63-65.
83. Раев А.И. Психолошки прашања на програмираното учење. L.: LGPI im. Херцен, 1971. - 96 стр.
84. Развој и примена на системи за стручна обука. // Саб. научни tr. М.: НИИВШ, 1989. - 154 стр.
85. Ревунов А.Д., Извозчиков В.А. Електронска компјутерска технологија на часови по физика во средно училиште. М.: Образование, 1988. - 257 стр.
86. Ричмонд В.К. Наставници и машини: (Вовед во теоријата и практиката на програмираното учење). М., 1968. - 278 стр.
87. Савченко Н.Е. Грешки на приемните испити по физика. - Минск, Вишеиш. училиште, 1975. - 160 стр.
88. Сергеева Т. Нови информатички технологии и содржината на образованието // Информатика и образование. -1991 година. бр.1.
89. Сергеева Т., Черњавскаја А. Дидактички барања за програми за обука за компјутери // Информатика и образование. -1986 година. -Бр 1.-С. 48-52.
90. Тализина Н.Ф. Теоретски проблеми на програмирана обука. М.: Издавачка куќа на Московскиот државен универзитет, 1969. - 133 стр.
91. Тализина Н.Ф. Управување со процесот на стекнување знаење. М.: Издавачка куќа на Московскиот државен универзитет, 1975.-343 стр.
92. Тарасов Ј.И.Б., Тарасова А.Н. Прашања и задачи по физика (Анализа на типични грешки на оние кои влегуваат на факултети). Образовни прирачник, 3-то издание, ревидиран. и дополнителни - М.: Повисоко. училиште, 1984. - 256 стр.
93. Тихомиров О.К. Психолошка структура на дијалогот „Човек-компјутер“ // Билтен на Московскиот државен универзитет. Сер. 14. Психологија. - 1984. - бр. 2. - стр. 1724 г.
94. Усова А.В., Бобров А.А. Формирање образовни вештини на учениците на часовите по физика. М.: Образование, 1988. - 112 стр. (библиотека за наставник по физика).
95. Усова А.В., Тулкибаева Н.Н. Работилница за решавање физички проблеми: Учебник. прирачник за студенти по физика и математика. лажен. М.: Образование, 1992. - 208 стр.
96. Федосеенко М.Ју. Избор на средства за претставување на знаењето во системите за експертско учење // Во книгата: Развој и примена на системи за експертско учење: Саб. научни tr. М.: НИИВШ, 1989. - стр. 43-48.
97. Чекулаева М.Е. Користење на компјутер како средство за развивање на размислувањето на студентите при наставата по физика: Апстракт од дисертација за степенот кандидат за педагошки науки: 13.00.02. -М., 1995.- 17 стр.
98. Човекот и компјутерските науки / Ед. В.М. Глушкова. Киев, Наукова Думка, 1971 година.
99. Човекот и компјутерската технологија. / Под општо ед. В.М. Глушкова. Киев, 1971.-294 стр.
100. Шчукина Г.И. Активирање на когнитивната активност на учениците во воспитно-образовниот процес. М.: Образование, 1979. - 160 стр.
101. Aiken K. Наставници и компјутер. Која е клучната компонента? // Презентиран труд на ABS (Автоматизација на образовниот систем) во средните и средните училишта. Интитут Курчатова. М., 1989 година, 26 мај - стр. 37-41.
102. Андерсон Ј.А. Психологија и интелигентно туторство / Артиф. Интел. и Едукација: Проц. 4. В. Конф. AI and Educ., Amsterdam, 24-26 May, 1989. -Amsterdam etc., 1989. P. 1.
103. Андриоле С.Ј. Ветувањето на вештачката интелигенција // J. Syst. Раководител. -1985.-Кон. 36.-№7.-Стр. 8-17.
104. Боднар Ги. A mesterseges intelligencia es a szakerforendzerek // Minosed es Megbizhatosag, 1988. No. 3. - P. 11-17.
105. Bork A. Учење со персонални компјутери. Кембриџ: Харпер и Роу, 1987. - 238 стр.
106. Браун И.С., Бартон Р.Р. Дијагностички модели за процедурални грешки во основните математички вештини // Когнитивна наука. 1978. - V. 2. - P. 155192.
107. Бартон Р.Р. Дијагностицира грешки во едноставни процедурални вештини // Практикант. J. Човек-машински студии. 1979. - бр.11.
108. Каминг Г., Селф Ј. Колаборативни интелигентни образовни системи / Артиф. Интел. и Едукација: Проц. 4-ти инт. Конф. AI and Educ., Amsterdam, 2426 May, 1989. Amsterdam etc., 1989. - P. 73-80.
109. Dutta A. Расудување со непрецизно знаење во експертски систем // Инт. Sci. (САД). 1985. - Ред. 37. - бр.1-3. - Стр. 3-24.
110. Elson-Cook M. Подучување со водени откритија и моделирање на ограничени корисници // Self J. (Ed.) Вештачка интелигенција и човечко учење. Интелигентни инструкции со помош на компјутер. Л.: Чепмен и Хол, 1988 година.
111. Feigenbaum E. За општоста и решавањето проблеми // Машинска интелигенција. 1971. - бр.6.
112. Feigenbaum E.A., Mecorduck P. Петтата генерација. Адисон Весли. Маса. 1983.-226 стр.
113. Голдштајн И.П. Генетски график: претстава за еволуцијата на процедурално знаење // Практикант. J. Човек-машински студии. 1979. -№11.
114. Мареј В.Р. Контрола за интелигентни системи за туторство: динамичен планер за настава базиран на табла / Артиф. Интел. и Едукација: Проц. 4-ти инт. Конф. AI and Educ., Amsterdam, 24-26 May, 1989. Amsterdam etc., 1989.-P. 150-168.
115. Њуел А. Хеуристичко програмирање: илустрирани проблеми // Напредок во обработката на операциите. Њујорк: Вајли и синови, 1969. - V. 3. - стр. 362414.
116. Симон Х. Структурата на илустрираните проблеми // Вештачка интелигенција. 1974. - V. 5. - бр. 2. - стр. 115-135.
117. Sleeman D. Некои предизвици за интелигентни системи за туторство / IJCAI 87: Proc. 10-ти Заеднички Конф. Артиф. Интел., Милано, авг. 23-28, 1987. Стр. 11661168.
118. Sleeman D. Оценување на аспектите на компетентноста во основната алгебра // Sleeman D., Brown J.S. (eds) Интелигентни системи за туторство. Њујорк: Академски печат, 1982 година.
119. Souldin Y. Оптимален наставен систем Илузија или реалност? /Исток-Запад: Внат. Конференција „Интеракција човек-компјутер“, Москва, 3-7 август 1993 година: Докл. Т. 1. - М., 1993. - стр. 59-72.
120. Томпсет С.Р. Образование, обука и дизајн на база на знаење // Експертски систем. 1988. - V. 5. - бр. 4. - стр. 274-280.
121. Weip S. The Computer in School: Machine as Humanizer // Симпозиум: образовен преглед на Харвард, 1989 година. 59. - бр. 1. - стр. 61.
122. Yazadani M. Гостински уредник: експертски системи за туторство // Expert Syst. -1988 година. V. 5. - бр. 4. - P. 271-272.
Ве молиме имајте предвид дека научните текстови презентирани погоре се објавени само за информативни цели и се добиени преку препознавање на оригиналниот текст на дисертацијата (OCR). Затоа, тие може да содржат грешки поврзани со несовршени алгоритми за препознавање. Нема такви грешки во PDF-датотеките на дисертациите и апстрактите што ги доставуваме.
Апстракт на тема:
Содржини
Креирање на извештај како објект на база на податоци
Методи за креирање на извештај
Направете извештај
Експертски и системи за учење
Креирање на извештај како објект на база на податоци
Извештајот е форматиран приказ на податоци што се прикажуваат на екранот, печатени или во датотека. Тие ви овозможуваат да ги извлечете потребните информации од базата на податоци и да ги презентирате во форма што е лесно разбирлива, а исто така обезбедуваат многу можности за сумирање и анализа на податоците.
При печатење табели и прашања, информациите се прикажуваат практично во формата во која се складирани. Често има потреба да се презентираат податоци во форма на извештаи кои имаат традиционален изглед и се лесни за читање. Деталниот извештај ги вклучува сите информации од табела или барање, но содржи заглавија и е поделен на страници со заглавија и подножја.
Структура на извештајот во режим на дизајнирање
Microsoft Access прикажува податоци од барање или табела во извештај, додавајќи текстуални елементи за полесно да се читаат.
Овие елементи вклучуваат:
Наслов. Овој дел се печати само на врвот на првата страница од извештајот. Се користи за излез на податоци, како што се текст на насловот на извештајот, датум или изјава за текст на документот, кои треба да се испечатат еднаш на почетокот на извештајот. За да додадете или отстраните област за наслов на извештајот, изберете ја командата Report Title/Note од менито View.
Заглавие на страницата. Се користи за прикажување податоци како што се наслови на колони, датуми или броеви на страници отпечатени на врвот на секоја страница за извештај. За да додадете или отстраните заглавие, изберете Header and Footer од менито View. Microsoft Access додава заглавие и подножје во исто време. За да скриете едно од заглавијата и подножјето, треба да го поставите неговото својство Висина на 0.
Областа на податоци сместена помеѓу заглавието и подножјето на страницата. Го содржи главниот текст на извештајот. Овој дел ги прикажува податоците отпечатени за секоја од записите во табелата или барањето на кои се базира извештајот. За да поставите контроли во областа за податоци, користете список со полиња и лента со алатки. За да ја скриете областа со податоци, треба да го поставите својството Height на делот на 0.
Подножје. Овој дел се појавува на дното на секоја страница. Се користи за прикажување податоци како што се збирови, датуми или броеви на страници отпечатени на дното на секоја страница со извештај.
Забелешка. Се користи за излез на податоци, како што се текст за заклучок, глобални збирки или натпис, кои треба да се испечатат еднаш на крајот од извештајот. Иако делот Забелешка за извештај е на дното на извештајот во приказот на дизајн, тој е отпечатен над подножјето на страницата на последната страница од извештајот. За да додадете или отстраните област за белешки за извештај, изберете ја командата Наслов на извештај/Забелешки за извештај од менито Прикажи. Microsoft Access истовремено ги додава и отстранува областите за наслов и коментари на извештајот.
Методи за креирање на извештај
Можете да креирате извештаи во Microsoft Access на различни начини:
Конструктор
Пријави Волшебник
Автоматски извештај: во колона
Автоматски извештај: лента
Волшебник за графикони
Поштенски етикети
Волшебникот ви овозможува да креирате извештаи со групирање записи и е наједноставниот начин за креирање извештаи. Ги става избраните полиња во извештајот и нуди шест стилови на извештаи. По завршувањето на Волшебникот, добиениот извештај може да се измени во режим на дизајн. Користејќи ја функцијата Автоматски извештај, можете брзо да креирате извештаи и потоа да направите некои промени во нив.
За да креирате автоматски извештај, мора да ги извршите следните чекори:
Во прозорецот со базата на податоци, кликнете на јазичето Извештаи и потоа кликнете на копчето Креирај. Се појавува полето за дијалог Нов извештај.
Изберете ја колоната Autoreport: или Autoreport: strip ставката во списокот.
Во полето за извор на податоци, кликнете на стрелката и изберете Табела или Барање како извор на податоци.
Кликнете на копчето ОК.
Волшебникот за автоматско известување создава автоматски извештај во колона или лента (по избор на корисникот) и го отвора во режим на преглед, што ви овозможува да видите како ќе изгледа извештајот кога ќе се отпечати.
Промена на скалата за прикажување на извештајот
За да ја промените скалата на екранот, користете го покажувачот - лупа. За да ја видите целата страница, мора да кликнете каде било на извештајот. Страницата за извештај ќе се прикаже на намалена скала.
Кликнете на извештајот повторно за да се вратите на поголем приказ. Во зголемениот приказ на извештајот, точката на која кликнавте ќе биде во центарот на екранот. За да се движите низ страниците со извештаи, користете ги копчињата за навигација на дното на прозорецот.
Печатете извештај
За да отпечатите извештај, направете го следново:
Во менито Датотека, кликнете на командата Печати.
Во областа Печатење, кликнете на опцијата Страници.
За да ја испечатите само првата страница од извештајот, внесете 1 во полето Од и 1 во полето До.
Кликнете на копчето ОК.
Пред да печатите извештај, препорачливо е да го видите во режим на преглед, за да пристапите до кој треба да изберете Преглед од менито Прикажи.
Ако печатите со празна страница на крајот од вашиот извештај, проверете дали поставката Висина за белешките за извештај е поставена на 0. Ако печатите со празни страници помеѓу, проверете дали збирот на формата или ширината на извештајот и Ширината на левата и десната маргина не ја надминува ширината на листот хартија наведена во полето за дијалог Page Setup (мени Датотека).
Кога дизајнирате распоред на извештаи, користете ја следната формула: ширина на извештај + лева маргина + десна маргина<= ширина бумаги.
За да ја прилагодите големината на извештајот, мора да ги користите следниве техники:
промена на вредноста на ширината на извештајот;
Намалете ја ширината на маргината или променете ја ориентацијата на страницата.
Направете извештај
1. Стартувајте Microsoft Access. Отворете ја базата на податоци (на пример, образовната база на податоци „Деканат“).
2. Направете Автоматски Извештај: лента, користејќи табела како извор на податоци (на пример, Студенти). Извештајот се отвора во режим на преглед, кој ви овозможува да видите како ќе изгледа извештајот кога ќе се отпечати.
3. Префрлете се во режим на дизајнирање и уредете го и форматирајте го извештајот. За да се префрлите од режим на преглед во режим на дизајн, мора да кликнете Затвори на лентата со алатки на прозорецот на апликацијата Access. Извештајот ќе се појави на екранот во режим на дизајн.
Уредување:
1) отстранете ги полињата за студентски код во заглавието и областа за податоци;
2) преместете ги сите полиња во заглавието и областа за податоци налево.
3) Променете го текстот во насловот на страницата
Во делот Наслов на извештај, изберете Студенти.
Поставете го покажувачот на глувчето десно од зборот Students така што покажувачот ќе се смени во вертикална лента (влезен курсор) и кликнете на таа позиција.
Внесете NTU „KhPI“ и притиснете Enter.
4) Преместете го насловот. Во подножјето, изберете го полето =Сега() и повлечете го во Заглавието на извештајот под името Студенти. Датумот ќе се појави под насловот.
5) На лентата со алатки Report Designer, кликнете на копчето Preview за да го прегледате извештајот.
Форматирање:
1) Изберете го насловот Студенти на NTU „KhPI“
2) Променете го фонтот, стилот на фонтот и бојата, како и бојата за полнење на позадината.
3) На лентата со алатки Report Designer, кликнете на копчето Preview за да го прегледате извештајот.
Промена на стил:
За да го промените стилот, направете го следново:
На лентата со алатки Report Designer, кликнете на копчето AutoFormat за да се отвори прозорецот за дијалог AutoFormat.
Во списокот Извештај - Автоматско форматирање на стилови на објекти, кликнете Строго и потоа кликнете на ОК. Извештајот ќе биде форматиран во Строг стил.
Се префрла во режим на преглед. Извештајот ќе се прикаже во стилот што го избравте. Отсега па натаму, сите извештаи креирани со помош на функцијата AutoReport ќе имаат Строг стил додека не наведете различен стил во прозорецот AutoFormat.
Експертски и системи за учење
Експертските системи се една од главните апликации на вештачката интелигенција. Вештачката интелигенција е една од гранките на компјутерската наука која се занимава со проблемите на хардверско и софтверско моделирање на оние видови човечки активности кои се сметаат за интелектуални.
Резултатите од истражувањето на вештачката интелигенција се користат во интелигентни системи кои се способни да решаваат креативни проблеми кои припаѓаат на одредена предметна област, чие знаење се чува во меморијата (базата на знаење) на системот. Системите за вештачка интелигенција се фокусирани на решавање на голема класа проблеми, кои вклучуваат таканаречени делумно структурирани или неструктурирани задачи (слабо формализирани или неформализирани задачи).
Информационите системи што се користат за решавање на полуструктурирани проблеми се поделени на два вида:
Креирање извештаи за управување (вршење обработка на податоци: пребарување, сортирање, филтрирање). Одлуките се носат врз основа на информациите содржани во овие извештаи.
Експертските системи се една од главните апликации на вештачката интелигенција. Вештачката интелигенција е една од гранките на компјутерската наука која се занимава со проблемите на хардверско и софтверско моделирање на оние видови човечки активности кои се сметаат за интелектуални.
Резултатите од истражувањето на вештачката интелигенција се користат во интелигентни системи кои се способни да решаваат креативни проблеми кои припаѓаат на одредена предметна област, чие знаење се чува во меморијата (базата на знаење) на системот. Системите за вештачка интелигенција се фокусирани на решавање на голема класа проблеми, кои вклучуваат таканаречени делумно структурирани или неструктурирани задачи (слабо формализирани или неформализирани задачи).
Информационите системи што се користат за решавање на полуструктурирани проблеми се поделени на два вида:
Креирање извештаи за управување (вршење обработка на податоци: пребарување, сортирање, филтрирање). Одлуките се носат врз основа на информациите содржани во овие извештаи.
Развивање на можни алтернативи за решение. Донесувањето одлуки се сведува на избор на една од предложените алтернативи.
Информационите системи кои развиваат алтернативи за решенија може да бидат модел или експерт:
Моделните информациски системи му обезбедуваат на корисникот модели (математички, статистички, финансиски итн.) кои помагаат да се обезбеди развој и евалуација на алтернативи за решенија.
Експертските информациски системи обезбедуваат развој и проценка на можните алтернативи од страна на корисникот преку креирање системи засновани на знаење добиено од специјализирани експерти.
Експертските системи се компјутерски програми кои го акумулираат знаењето на специјалисти - експерти од одредени предметни области, кои се дизајнирани да добијат прифатливи решенија во процесот на обработка на информации. Експертските системи го трансформираат искуството на експертите во која било област на знаење во форма на хеуристички правила и се наменети за консултации со помалку квалификувани специјалисти.
Познато е дека знаењето постои во две форми: колективно искуство и лично искуство. Ако предметната област е претставена со колективно искуство (на пример, виша математика), тогаш оваа предметна област нема потреба од експертски системи. Ако во предметната област најголем дел од знаењето е лично искуство на специјалисти на високо ниво и тоа знаење е слабо структурирано, тогаш на таква област и се потребни експертски системи. Современите експертски системи најдоа широка примена во сите сфери на економијата.
Базата на знаење е јадрото на експертскиот систем. Преминот од податоци кон знаење е последица на развојот на информациските системи. Базите на податоци се користат за складирање податоци, а базите на знаење се користат за складирање на знаење. Базите на податоци, по правило, складираат големи количини на податоци со релативно ниска цена, додека базите на знаење складираат мали, но скапи сетови со информации.
Базата на знаење е збир на знаења опишани со користење на избраната форма на нејзина презентација. Пополнувањето на базата на знаење е една од најтешките задачи, која е поврзана со изборот на знаењето, неговата формализирање и толкување.
Експертскиот систем се состои од:
база на знаење (како дел од работната меморија и база на правила), наменета за складирање почетни и средни факти во работната меморија (исто така наречена база на податоци) и складирање модели и правила за манипулирање со модели во базата на правила
решавач на проблеми (толкувач), кој обезбедува имплементација на низа правила за решавање на одреден проблем врз основа на факти и правила складирани во бази на податоци и бази на знаење
потсистемот за објаснување му овозможува на корисникот да добие одговори на прашањето: „Зошто системот ја донесе оваа одлука?
потсистем за стекнување знаење дизајниран и да додава нови правила во базата на знаење и да ги менува постоечките правила.
кориснички интерфејс, збир на програми кои го спроведуваат дијалогот на корисникот со системот во фаза на внесување информации и добивање резултати.
Експертските системи се разликуваат од традиционалните системи за обработка на податоци по тоа што тие обично користат симболичко претставување, симболично заклучување и хеуристичко пребарување на решенија. За решавање на слабо формализирани или неформализирани проблеми, повеќе ветуваат невронските мрежи или неврокомпјутерите.
Основата на неврокомпјутерите е составена од невронски мрежи - хиерархиски организирани паралелни врски на адаптивни елементи - неврони, кои обезбедуваат интеракција со предметите од реалниот свет на ист начин како и биолошкиот нервен систем.
Постигнати се големи успеси во користењето на невронските мрежи во креирањето на експертски системи кои самостојно учат. Мрежата е конфигурирана, т.е. тренирајте со поминување на сите познати решенија низ него и постигнување на бараните одговори на излезот. Поставувањето се состои од избирање на параметрите на невроните. Често тие користат специјализирана програма за обука која ја обучува мрежата. По обуката, системот е подготвен за работа.
Ако во експертски систем неговите креатори однапред го вчитуваат знаењето во одредена форма, тогаш во невронските мрежи дури и на развивачите им е непознато како знаењето се формира во неговата структура во процесот на учење и самостојно учење, т.е. мрежата е „црна кутија“.
Неврокомпјутерите, како системи за вештачка интелигенција, се многу ветувачки и можат бескрајно да се подобруваат во нивниот развој. Во моментов, системите за вештачка интелигенција во форма на експертски системи и невронски мрежи се широко користени за решавање на финансиски и економски проблеми.
| " |
Систем за стручна обука
Вовед
Во моментов, поради брзиот развој на интернет технологиите, се појавуваат се повеќе и повеќе нови интерактивни услуги заИнтернет и Интранет -мрежи, како учење на далечина. Системот за учење на далечина е прилично популарна форма на образование во светот во оние земји кои имаат прилично високо ниво на развој на компјутерски комуникациски алатки. Обуката на современи специјалисти бара организација на образовниот процес со користење на овие нови информатички технологии и користење на системи засновани на знаење - експертски системи (ЕС).
Употребата на ЕС за оценување на нивото на знаење на учениците во системите за тестирање одредува важен блок на компјутерски програми - системи за стручна обука (ETS).
Системите за стручно учење се компјутерски програми кои ги имаат главните компоненти на ЕС, но кои имаат дополнително проширена компонента за објаснување. Ваквите системи се засноваат и на знаењето на софтверските експерти и на знаењето на експертите за методологија на наставата. Покрај тоа, тие имаат компонента за прилагодување на презентацијата на едукативниот материјал на ученикот, во зависност од неговата подготвеност. И во најмала рака, постојат неколку стратегии за учење, чие ниво на детали зависи од активноста на ученикот во дијалог со системот.
Употребата на EOS како алатка за тестирање за одредување на квалитетот на знаењето на ученикот е исто така од големо значење во наставата. Бидејќи при ваквото тестирање ученикот не е под влијание на субјективен фактор, односно резултатите од тестот не зависат од личните карактеристики на испитувачот и лицето што се тестира. А употребата на униформни тестови му овозможува на наставникот објективно да го процени нивото на подготвеност на учениците.
1. Релевантност на темата
Во врска со широката употреба на компјутерите, се зголемува улогата на обуката за компјутери, чија методологија ги зголемува интелектуалните способности на ученикот и независноста на одлучувањето. И таквите квалитети се најбарани во конкурентна економија и придонесуваат за образовнипрофесионален раст. Има проблеми во создавањето ефективни наставни системи, како и создавање нови форми и начини на презентирање на образовниот материјал, барање нови педагошки техники и средства за настава. Една од насоките за зголемување на ефективноста на обуката, асимилација на информации и намалување на трошоците на самиот процес на учење е развојот и употребата на автоматизирани системи за стручна обука. Во тоа време, постојат многу термини кои означуваат автоматизиран систем за обука на експерти, кои, всушност, се слични.
Најпопуларните од нив се системите за учење на далечина, системите за компјутерска обука и други. За да се објасни целосното значење на термините наведени погоре, може да се даде следнава дефиниција.
Експертскиот систем за обука (ETS) е комплекс од софтвер, хардвер, образовни и методолошки алатки изградени врз основа на знаењето на експертите за предметот (квалификувани наставници, методолози, психолози), кои спроведуваат и контролираатпроцес на учење. Целта на таквиот систем е од една страна да му помага на наставникот да го подучува и контролира ученикот, а од друга страна ученикот самостојно учи.
2. Цел и цели на студијата, планирани резултати
Целта на студијата е да се развие компјутерски експертски наставен систем кој ќе помогне да се зголеми количината на стекнатото знаење и ефикасноста на перцепцијата на информациите, како и да се намали времето поминато на изучување на предметот, вклучително и времето поминато од наставникот за презентирање информации и всадување на практични вештини кај учениците.
Главните цели на студијата:
- Развој на онтолошки модел на EOS;
- Развој на структурата EOS;
- Оправдување и избор на алатки за компјутерска имплементација;
- Воведување активни компоненти во EOS (игри, интерактивни системи, директен пристап до комуникација, на пример, преку Skype со менаџерот);
Предмет на проучување: експертски систем за обука.
Предмет на проучување: модели, структури и функции на EOS.
Научна новинасе состои од нов пристап кон дизајнот на EOS заснован на моделирање на активностите на ученикот и употребата на методи на вештачка интелигенција.
Како дел од магистерскиот труд се планира да се добијат релевантни научни резултативо следните области:
- Моделирање на процесите на учење.
- Дизајнирање на структурата EOS заИнтернет и Интранет.
Планирани резултати од работата: прототип на експертски систем за обука кој ќе го подобри квалитетот на обуката и ќе го намали времето за обука.
3. Преглед на научни истражувања.
Бидејќи прашањата за истражување на експертските наставни системи и зголемувањето на ефективноста на обуката во овој систем се важен дел од решавањето на сложените проблеми со користење на експертски системи. EOS се нашироко проучувани и од странски и од домашни специјалисти.
3.1. Преглед на меѓународни извори
Прв систем за обукаПлатон базиран на моќен компјутер од компанијата "Корпорација за контрола на податоци „Беше развиен во САД кон крајот на 50-тите и се развиваше повеќе од 20 години. Создавањето и употребата на програми за обука станаа навистина широко распространети од раните 80-ти, кога персоналните компјутери се појавија и станаа широко распространети. Оттогаш, образовните апликации на компјутерите станаа една од нивните главни апликации, заедно со обработката на текст и графиката, туркајќи ги математичките пресметки во позадина.
ECSI исто така е основана во 1972 година и оттогаш се етаблира како водечки давател на услуги во образовната индустрија. Компанијата е специјализирана за развој на производи и услуги за подобрување на учењето за учениците и нивните родители. ECSI моментално опслужува повеќе од 1.300 училишта, колеџи и универзитети низ целата земја, нудејќи широк спектар на целосно приспособени, интуитивни системи за учење.
3.2. Преглед на национални извори
Современите системи за обука вклучуваат TrainingWare, eLearning Server 3000 v2.0, eLearningOffice 3000, IBM Workplace Collaborative Learning и HyperMethod 3.5 од HyperMethod, кој е најголемиот руски развивач на готови решенија и софтвер во областа на мултимедија, стручна обука и е- трговија.
4. Системи за обука на експерти
Систем за експертско учење (ETS) е компјутерска програма изградена врз основа на знаењето на експертите за предметот (квалификувани наставници, методолози, психолози) што го спроведува и контролира процесот на учење. Целта на таквиот систем е од една страна да му помага на наставникот да го подучува и контролира ученикот, а од друга страна ученикот самостојно учи.
Главните компоненти на EOS се:
- база на знаење;
- излезна машина;
- модул за екстракција на знаење;
- модул за обука;
- систем за објаснување;
- модул за тестирање.
Слика 1- Функционален модел на структурата EOS
(анимација: 8 рамки, 5 циклуси на повторување, 118 килобајти)
Во овој модел, горниот дел од EOS е наследен од ES, а долниот дел претставува блокови кои обезбедуваат процес на обука и тестирање.
Базата на знаење е складиште на модули на знаење. Модулот за знаење на експертски системи е формализиран, со користење на некој метод на претставување на знаење (производен систем, рамки, семантички мрежи, пресметување на предикат од 1-ви ред) приказ на објекти од предметната област, нивните односи, дејства врз објекти.
Работата со базата на знаење ги вклучува следните фази:
- извлекување знаење од експерти;
- официјализирање на знаењето;
- пристап, обработка на модули на знаење.
Во текот на процесот на учење, стручното знаење може да се пренесе на ученикот во форма на информација (текст, графичка, мултимедија), како и знаење засновано на искуство, кое не може директно да се пренесе на ученикот, туку се стекнува со него во текот на самостојната дејност].
За пренос на стручно знаење, широко се користи развиената хипертекст технологија - од традиционални програми за помош до модерни алатки за креирање и поддршка на веб-страници (на пример, Dreamweaver MX).
За разлика од ES, за да се изгради база на знаење за EOS, не се вклучени само стручни наставници, туку се користат и знаења за педагошките техники и стратегии за настава и за психолошките карактеристики на поединецот. Затоа, модулите за знаење се формираат од многу експерти. И тука е неопходно да се земе предвид доследноста на експертските мислења и фино да се прилагоди базата на знаење, земајќи ја предвид компетентноста на експертите. Се разбира, овие тешкотии може да се заобиколат доколку постои експерт кој го комбинира знаењето на специјалист во предметната област, знаењето за наставните тактики и стратегии и ги совлада техниките на психолошка настава, односно висококвалификуван наставник.
Компонентата за обука е збир на софтверски модули кои имплементираат различни излезни механизми за постигнување на педагошката цел во обуката. EOS, за разлика од другите компјутерски наставни помагала, се интерактивни: тие водат дијалог со ученикот, што е многу привлечно за вториот.
Конструкцијата на дијалогот се заснова на основните психолошки принципи на учење:
- кориснички интерфејс;
- излезете од дијалогот во секое време;
- навремена и мотивирана помош.
Секое прашање поставено на ученикот мора внимателно да се размисли и доколку е потребно, да се даде подетално прашање за подобро да се разбере.
Како резултат на студијата Се покажа дека многу компоненти за создавање на EOS зависат од исходот на обуката, затоа, за да се создаде база на знаење за EOS, потребен ви е специјалист кој има одлично познавање на предметната област и исто така е уверен во техниките за учење.
5. Клиент-сервер технологија на експертски систем за обука за мрежи ИнтернетИИнтранет
Архитектурата клиент-сервер се состои од следниве компоненти:
сервер кој ги исполнува барањата на клиентот; клиент, кој обезбедува кориснички интерфејс кој испраќа барања до серверот и добива одговори од него; мрежен комуникациски софтвер кој комуницира помеѓу клиент и сервер. Употребата на технологијата клиент-сервер обезбедува одредени предности при градење на ES: базата на знаење се складира на серверот и, според тоа, потребата за нејзино ажурирање се прави еднаш;
базата на знаење може да биде достапна за други апликации; а предноста за експертските системи за учење (ETS) е тоа што можете да складирате содржина на сервер и да ја следите статистиката за учење на неа.
Клиент-сервер ES и EOS за Интернет/Интранет мрежи овозможуваат проширување на можностите за нивно користење во образованието на далечина.
Компјутерските системи за обука овозможуваат и развој на ES прототипови и може да се користат за приспособено тестирање и обука на студенти преку локална мрежа.
Главните компоненти на EOS се следните: уредник на база на знаење; машини за логично заклучување (директно, инверзно, индиректно заклучување, Бејсова формула); потсистем за објаснување; анализатор на тесто; модул за наставник; компонента за обука.
Главната задача на експертските системи за учење е да му овозможат на ученикот можност да стекне знаења, вештини и способности за самостојно развивање на бази на знаење и создавање прототипови на електронски системи, како и за обучено тестирање.
Постојат најмалку пет важни причини кои ја попречуваат имплементацијата на клиент-сервер (дистрибуиран) ES:
- Структурните елементи на ES компонентите не се изолирани едни од други.
- Базата на податоци не е база на податоци, за која има моќни DBMS (Oracle, InterBase, MySQL и така натаму) кои користат SQL барања.
- Пристапот за повеќе корисници до базата на знаење за уредување едноставно не е прифатлив.
- Логичкиот заклучок и спецификите на создавање база на знаење (различни начини на претставување на знаењето) не придонесуваат за потребата од нивно комбинирање во единствен систем. Развиени се голем број јазици за опис и веб-услуги за Symantec Web, но сè уште нема предлози за спроведување на логички заклучоци.
- Софтверските алатки за изградба на ES и бази на знаење се ексклузивни и скапи.
Можете, се разбира, да го поставите ES на веб-сервер за преземање на клиентската машина преку врската за преземање и да го ажурирате на серверот, но ова не е решение клиент-сервер.
Слично на тоа, може да се расправа за употребата на тристепена архитектура клиент-сервер (Server - CORBA - Client), кога базата на знаење се наоѓа на серверот за апликација и е претставена во форма на правила за деловни одлуки.
Исто така не е погодна за технологијата „тенок клиент“ (КБ, логичко заклучување, систем за објаснување се наоѓа на серверот, а дијалогот со ES е поддржан и на серверот и на клиентот) и „дебел клиент“ (KB, логично заклучоците, системот за објаснување се наоѓаат на клиентската машина, а интерфејсот за дијалог е поддржан од клиентот и серверот).
Ве молиме имајте предвид дека базата на знаење ES е интелектуална сопственост и не може да биде достапна за бесплатна употреба. И образовните KB треба да бидат поставени на веб-сервер, така што секој заинтересиран корисник може да анализира како функционира ES и да го подобри своето знаење за предметната област.
Не треба да заборавиме на оптоварувањата на серверот за време на врвни ситуации. Ниту еден провајдер нема да даде сервер само за функционирање на ES, бидејќи реакцијата на корисникот за време на консултации или објаснување не е предвидлива. И ова се важни аспекти на функционирањето на ЕС (консултациите можат да траат од минути до неколку часа).
Развивањето на EOS за интернет/интранет мрежи е сосема друга работа.
EOS е компјутерски систем изграден врз основа на знаењето на експертите за предметот (квалификувани наставници, методолози, психолози), кој го спроведува и контролира процесот на учење. Целта на таквиот систем е од една страна да му помага на наставникот да ги подучува и контролира учениците, а од друга страна учениците самостојно да учат.
Главните компоненти на EOS се следните: база на знаење; излезна машина; модул за обука; систем за објаснување; модул за тестирање на учење.
Како по правило, базата на знаење содржи:
Психодијагностички правила за идентификување психолошки типови на ученици.
Дидактички техники за настава. Правилата го претставуваат акумулираното знаење на наставниците за оценување на знаењето на учениците.
Правилата за учење го менуваат редоследот на презентираните задачи со содржина. Оваа низа е во функција на многу променливи: психолошкиот тип на ученикот, нивото на обука, моменталниот одговор на ученикот, нивото на тежина на задачата, количината на завршена обука.
Во врска со она што е кажано за дистрибуирани ES, се препорачува да се користи технологијата „дебел клиент“ за обука и тестирање, односно кога сите компоненти на ES се наоѓаат на машината на клиентот и резултатите од обуката и тестирањето се префрлаат на серверот. И нема потреба да се плашиме дека резултатите може да се заменат, со оглед на современите можности за шифрирање на протоколот со далечински сервер. Зошто токму оваа технологија? Познато е дека околу 80% од сите информации што ги перцепира некоја личност - тоа е визуелно. Затоа, мултимедијалните технологии (avi датотеки) се приоритет во обуката. Ако ги поставите и стартуватесервер - ова е огромно оптоварување на серверот и, како резултат на тоа, сообраќајот се зголемува до огромни големини.
заклучоци
EOS, за разлика од другите технологии за компјутерско учење, има способност да го имплементира процесот на учење според индивидуален студентски модел. Учењето со помош на ЕС е фокусирано на стекнување знаење од самиот ученик. Имено, вакви специјалисти се барани на современиот пазар на труд. EOS исто така има свои предности и недостатоци.
Главните недостатоци поврзани со експертските системи за учење може да се поделат на психолошки поврзани со недостаток на „жива“ комуникација со наставникот, високи барања за самоорганизирање и технички, кои се предизвикани од несовршености во содржината, технологијата и телекомуникациската инфраструктура.
Предностите на системите за стручна обука се:
- Географски и временски предности.
- Персонализација на процесот на учење. Можност за обука на различни категории на луѓе, вклучувајќи ги и оние со попреченост.
- Проширување на информациите што се проучуваат и зголемување на интензитетот на учење.
- Оптимизација и автоматизација на процесот на пренос на знаење.
Магистерскиот труд е посветен на актуелниот научен проблем за автоматизирање на експертски наставен систем. Како дел од истражувањето беше спроведено следново:
- Се анализираат постоечките системи за обука на експерти.
- Беше спроведена студија за автоматизиран систем за обука на експерти.
- Се разгледува технологијата Клиент-сервер на експертски систем за обука за Интернет и Интранет мрежи.
Во согласност со изјавата на проблемот, натамошната насока на истражување е избор, развој и адаптација на систем за стручна обука, негова имплементација на софтвер и тестирање.
Во моментот на пишување на овој апстракт, магистерскиот труд се уште не е завршен. Конечно завршување: декември 2013 година. Целосниот текст на делото и материјалите на темата може да се добијат од авторот или неговиот претпоставен по наведениот датум.
Список на извори
1. Брукинг А. Експертски системи. Оперативни принципи и примери: Превод. од англиски / А. Брукинг, П. Џонс; [Ед. Р. Форсајт. - М.: Радио и комуникација, 1987. - 224 стр.
2. - Американско здружение за вештачка интелигенција Американската асоцијација за вештачка интелигенција (AAAI).
7. Карпова И.П. Анализа на одговорите на учениците во автоматизирани системи за учење / I.P. Карпова // - Информатички технологии, 2001, бр.11. - стр.49-55.
8. Пусиловски, П., Адаптивни и интелигентни технологии за образование базирано на веб. Во C. Rollinger and C. Peylo (eds.), Special Issue on Intelligent Systems and Teleteaching, Konstliche Intelligenz, 4, 19 - 25.
9. Бурдаев В.П. Клиент-сервер технологија на експертски систем за обука за Интернет и Интранет мрежи. // Вештачка интелигенција.
11. Андрејчиков А.В. Интелигентни информациски системи. /А. В. Андреичиков, О. Н. Андреичикова: Учебник. - М.: Финансии и статистика, 2004. - 424 стр.
12. Атанов Г. А. Обука и вештачка интелигенција, или основите на модерната високошколска дидактика. /Г. А. Атанов, И. Н. Пустиникова. - Донецк: ДОУ, 2002. - 504 стр.
13. Марвин Мински. Машината за емоции: разумно размислување, вештачка интелигенција и иднината на човечкиот ум. 2007. - 332 стр.
(во медицината компјутерот нуди дијагностички опции и дава совети) Стручни системи- ова се програми за компјутери кои го акумулираат (т.е. собираат, акумулираат) знаењето на специјалисти - експерти во одредени предметни области, кои се дизајнирани да добијат прифатливи решенија во процесот на обработка на информации. Експертските системи го трансформираат искуството на експертите во која било специфична област на знаење во форма на хеуристички правила и се наменети за консултации со помалку квалификувани специјалисти.
Принципи на работа на експертски систем базиран на знаење: корисникот пренесува факти или други информации до експертскиот систем и како резултат добива стручен совет или стручно знаење.
Експертскиот систем се состои од:
База на знаење (како дел од работната меморија и база на правила), наменета за складирање почетни и средни факти во работната меморија (исто така наречена база на податоци) и складирање модели и правила за манипулирање со модели во базата на правила
Решавач на проблеми (толкувач) кој обезбедува имплементација на низа правила за решавање на одреден проблем врз основа на факти и правила складирани во бази на податоци и бази на знаење
Подсистемите за објаснување му овозможуваат на корисникот да добие одговори на прашањето: „Зошто системот ја донесе оваа одлука?
Подсистем за стекнување знаење дизајниран и да додава нови правила во базата на знаење и да ги менува постоечките правила.
Кориснички интерфејс, збир на програми кои го спроведуваат дијалогот на корисникот со системот во фаза на внесување информации и добивање резултати.
Генерално експертските системи се класифицирани во три главни области: по тип на компјутер, со поврзување со реално време и според видот на проблемот што се решава.
По тип на компјутер ES е класифициран на: супер компјутер; Компјутер со средни перформанси; процесори на карактери; персонални компјутери.
Во врска со реално времекласифицирани во: Статични; Квазидинамичен;
· Динамичен.
Според видот на проблемот што се решавакласифицирани во: Толкување на податоци; Дијагностика; Мониторинг; Дизајн; прогнозирање; Планирање; Контрола; Поддршка за одлучување; Образование.
Знаењето на експертот се однесува само на една предметна област, а тоа е разликата помеѓу методите засновани на употреба на експертски системи и општите методи за решавање проблеми. Знаењето на експертот поврзано со решавање на конкретни проблеми се нарекува област на знаење на експертот.
На полето на знаењето, експертски систем спроведува расудување или донесува логички заклучоци на истиот принцип како што човек експерт би расудувал или би дошол до логично решение на проблемот. Тоа значи дека врз основа на одредени факти, преку расудување се формира логичен, оправдан заклучок, што произлегува од овие факти.
Експертските системи имаат многу атрактивни карактеристики:
Зголемена достапност. Секој соодветен компјутерски хардвер може да се користи за да се обезбеди пристап до стручно знаење.
· Намалени трошоци.Трошоците за обезбедување на стручно знаење по индивидуален корисник се значително намалени.
· Намалена опасност. Експертските системи може да се користат во такви средини што може да се покажат како опасни за луѓето.
· Постојаност. Експертизата никогаш не исчезнува. За разлика од човечките експерти, кои може да се пензионираат, да ја напуштат својата работа или да умрат, знаењето за експертски систем ќе опстојува бесконечно.
· Можност да стекнете експертиза од многу извори. Со помош на експертски системи може да се собере знаењето на многу експерти и да се доведе на работа на задача која се извршува истовремено и континуирано, во секое време од денот или ноќта. Нивото на стручно знаење комбинирано со комбинирање на знаењето на неколку експерти може да го надмине нивото на знаење на еден човек експерт.
· Зголемена доверливост. Употребата на експертски системи може да го зголеми степенот на доверба дека е донесена вистинската одлука со обезбедување на друго информирано мислење на човечки експерт или посредник при разрешување на несогласни мислења меѓу неколку човечки експерти. (Се разбира, овој метод за решавање на несогласни мислења не може да се користи ако експертскиот систем е програмиран од некој од експертите вклучени во судирот на мислења.) Одлуката на експертскиот систем мора секогаш да се согласува со одлуката на експертот; неусогласеност може да биде предизвикана само од грешка направена од страна на експертот, што може да се случи само ако човечкиот експерт е уморен или под стрес.
· Објаснување. Експертскиот систем е во состојба детално да го објасни своето размислување што доведе до одреден заклучок. А личноста може да биде премногу уморна, да не е склона да објаснува или да не може постојано да го прави тоа. Можноста да се добие објаснување ја зголемува довербата дека е донесена вистинската одлука.
· Брз одговор. Некои апликации може да бараат брз или одговор во реално време. Во зависност од користениот хардвер и софтвер, експертскиот систем може да реагира побрзо и да биде поподготвен за работа од човечки експерт. Некои екстремни ситуации може да бараат побрзи реакции од луѓето; во овој случај, употребата на експертски систем во реално време станува прифатлива опција.
· Постојано точен, без емоции и целосен одговор под никакви околности. Ова својство може да биде многу важно во реално време и во екстремни ситуации кога човечки експерт може да не може да работи со максимална ефикасност поради стрес или замор.
· Можност за користење како интелигентна програма за обука. Експертскиот систем може да делува како интелигентна наставна програма, давајќи им на ученикот примери на програми за извршување и објаснувајќи на што се заснова резонирањето на системот.
· Може да се користи како интелигентна база на податоци.Експертските системи може да се користат за пристап до бази на податоци користејќи интелигентен метод за пристап.
25. Предности од користење на ИКТ во образованието
Информациски феномен најважниот механизам за реформи е формирањето. Системи, на пр. до повисоко квалитет, пристап. и ефект. образованието.
Комп. технологијата е само хардвер. Денеска имаме уште една задача - афион. Ефект. Користете неа, насока да одлучува стратешки цели на модернизација Образование – повисоко. нејзиниот квалитет.
Предности:
1. Информатичка технологија Средства. ги прошири можностите за презентирање на едукативни информации.Користење на боја, графика, звук, сето тоа модерно. видео опремата ви овозможува да ја рекреирате вистинската ситуација на активност..
2. Компјутерот дозволува именка. зголемување на мотивацијата за учење.
3. ИКТ ги вклучува учениците во учењето. процес, придонесувајќи за најшироко откривање на нивните способности, активирање на менталната активност.
4. Користете Се зголеми ИКТ во образовниот процес. Можно поставување образовни задачи и управување со процесот на нивно решавање. Компјутерите овозможуваат градење и анализа на модели на различни предмети, ситуации и појави.
5. ИКТ овозможуваат квалитативно менување на контролата на активностите. Учат додека обезбедуваат флексибилност во управувањето со процесот на учење.
6. Компјутерот придонесува за формирање. рефлексија на учениците. Програмата за обука им овозможува на учениците визуелно да го претстават резултатот од нивните постапки, специфичната фаза во решавањето на проблемот, мачката. направи грешка и исправи ја.