Використання інтелектуальних та експертних систем в освіті. Експертні системи у навчанні

  • Спеціальність ВАК РФ13.00.02
  • Кількість сторінок 192

ВСТУП

ГЛАВА 1. КОМП'ЮТЕРНІ НАВЧАЛЬНІ СИСТЕМИ В

ПРОЦЕС ОСВІТИ

1.1. Короткий огляд запровадження комп'ютерних технологій навчання.

1.2. Експертні системи: їх фундаментальні властивості та застосування.

1.3. Застосування експертних систем у процесі навчання. Експертно-навчальні системи.

1.4. Проведення та аналіз основних результатів констатуючого експерименту.

1.5. Перспективи використання експертних систем у навчальному процесі.

ВИСНОВКИ З ПЕРШОЇ ГЛАВИ

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧНІ ПИТАННЯ ПОБУДУВАННЯ

ЕКСПЕРТНО-НАВЧАЛЬНИХ СИСТЕМ

2.1. Архітектура ЕОС.

2.2. Подання знань у ЕОС.

2.3. Модель учня.

2.4. Класифікація ЕОС. 89 ВИСНОВКИ З ДРУГОГО РОЗДІЛА

ГЛАВА 3. НАВЧАЛЬНА СИСТЕМА, ПОБУДОВА ПО

ПРИНЦИПУ ДІЇ ЕКСПЕРТНО-НАВЧАЛЬНИХ СИСТЕМ, ОРІЄНТУВАНА НА РІШЕННЯ ЗАВДАНЬ ПРО РУХ ТІЛА ПО НАХОДУ

НІЙ ПЛОЩИНІ

3.1. Програмні засоби, які навчають вирішення фізичних завдань.

3.2. Побудова та робота навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем, орієнтованої на вирішення завдань про рух тіла по похилій площині.

3.3. Завдання, які вирішуються за допомогою розробленої експертно-навчальної системи.

ВИСНОВКИ ПО ТРЕТІЙ ГЛАВІ

ГЛАВА 4. ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНА ПЕРЕВІРКА МЕТОДИКИ НАВЧАННЯ УЧНІВ З ВИКОРИСТАННЯМ РОЗРОБЛЕНИХ ПРОГРАМНИХ ​​ЗАСОБІВ

4.1. Проведення та аналіз основних результатів пошукового експерименту.

4.2. Проведення та аналіз основних результатів навчального та контрольного педагогічного експерименту.

ВИСНОВКИ ПО ЧЕТВЕРТІЙ РОЗДІЛІ

Рекомендований список дисертацій

  • Методика застосування експертних систем для коригування процесу навчання та оцінки ефективності ПКС 1997 рік, кандидат педагогічних наук Сніжко, Олена Олександрівна

  • Дидактичне комп'ютерне середовище як складова технології формування узагальнених умінь учнів у виконанні експериментального дослідження 2002 рік, кандидат педагогічних наук Кокшаров, Володимир Леонідович

  • Комп'ютерна технологія підготовки та проведення навчальних занять 1999 рік, кандидат педагогічних наук Сєдих, Світлана Павлівна

  • Дидактична специфіка інформаційних технологій в освітньому процесі середньої школи: На матеріалі курсу астрономії 2002 рік, кандидат педагогічних наук Рисін, Михайло Леонідович

  • Принципи побудови та використання експертних навчальних систем у курсі "Теоретичні засади інформатики" 2000 рік, кандидат педагогічних наук Кудінов, Віталій Олексійович

Введення дисертації (частина автореферату) на тему «Комп'ютерні навчальні системи, побудовані за принципом дії експертно-навчальних систем: Розробка та застосування при навчанні фіз. завдань»

Традиційно процес навчання взагалі і процес навчання фізики, зокрема, розглядається як двосторонній, що включає діяльність викладача і учнів. Активне використання ЕОМ у процесі робить її повноправним третім партнером процесу навчання. Комп'ютери надають практично необмежені можливості для розвитку самостійного творчого мислення учнів, їхнього інтелекту, а також самостійної творчої діяльності учнів та викладачів.

Активна робота з пошуку нових форм та методів навчання розпочалася у 60-ті роки. Під керівництвом академіка О.І. Берга було організовано та проведено роботи, присвячені проблемам програмованого навчання, впровадження технічних засобів навчання та навчальних машин. Програмоване навчання стало першим кроком до активізації навчальної діяльності. Глибокі дослідження з питань теорії та практики програмованого навчання провели В.П. Беспалько, Г.А. Бордовський, Б.С. Гершунський, В.А. Візників, Є.І. Машбіц, Д.І. Пеннер, А.І. Раєв, В.Г. Розумовський, Н.Ф. Тализіна та інші.

Питання ефективного використання ЕОМ у навчальному процесі та дослідження з розробки ефективних методів та засобів комп'ютерного навчання залишаються актуальними й у час. У нашій країні і там ведуться відповідні роботи у цій галузі. Проте досі ще не сформувалося єдиного погляду щодо застосування засобів обчислювальної техніки у сфері освіти.

Початковий період використання ЕОМ у процесі навчання характеризується як період інтенсивного розвитку ідей програмованого навчання та розробки автоматизованих навчальних систем. Розробники автоматизованих навчальних систем виходили з припущення, що процес навчання може бути здійснений шляхом добре організованої послідовності кадрів навчальної та контролюючої інформації. Перші експерименти з використання ЕОМ у процесі знайшли своє втілення як програм навчального призначення з детермінованим сценарієм навчання. Даному класу програм навчального призначення притаманні такі недоліки: низький рівень адаптації до індивідуальних особливостей учня; зведення завдання діагностики знань учня до завдання визначення належності його відповідей до одного із класів еталонних відповідей; великі трудовитрати підготовку навчального материала.

Альтернативним підходом до процесу комп'ютеризації навчання є створення про навчальних середовищ. У навчальному середовищі реалізується концепція навчання через відкриття. Принципова відмінність даного підходу від розглянутого вище полягає в тому, що в даному випадку до учня ставляться як до деякої автономної системи, здатної мати свої цілі. Для цього класу програм навчального призначення характерні такі особливості: навчальне середовище надає учню навчальні матеріали та інші ресурси, необхідні досягнення навчальної мети, поставленої йому викладачем чи їм самим; відсутність контролю дій учня із боку системи. Основне призначення навчального середовища - створення сприятливого, "дружнього" середовища або "світу", "подорожуючи" яким, учень набуває знання.

Дослідження в галузі психології мислення, досягнення в галузі штучного інтелекту та технологій програмування розширили сферу застосування комп'ютера в навчальному процесі, дозволили перевірити на практиці нові концепції інтелектуалізації комп'ютерного навчання.

Різке збільшення обсягу інформації в навчальному процесі висуває нові вимоги до кібернетичного підходу в навчанні, а отже, і до педагогічних програмних засобів. Вони повинні допомогти ефективно вирішувати основне завдання - управління процесом навчання з використанням зворотного зв'язку на основі детальної діагностики знань учнів, виявлення причин виникнення у них помилок з одночасним поясненням варіанта вирішення навчальної задачі, що пропонується комп'ютером. Зазначені особливості найефективніше реалізуються, передусім, навчальними системами, побудованими за принципом дії експертно-навчальних систем, що визначає актуальність теоретико-практического дослідження цієї проблеми.

Впровадження експертних систем у навчальний процес є природним логічним продовженням комп'ютеризації освіти, її якісно новим етапом, що закладає основи інформатизації освіти. Цей процес став можливим завдяки глибоким дослідженням, проведеним з питань комп'ютеризації освіти вченими та педагогами. Враховуючи, що застосування експертних систем для вирішення проблем з фізики дали позитивні результати, дослідження з розробки та застосування експертних систем є актуальними не лише у науковій, а й у педагогічній діяльності, включаючи навчання фізики.

Використання навчальних програм, побудованих за принципом дії експертно-навчальних систем, у процесі навчання дасть нових якісний стрибок в освіті. Їх впровадження у практику навчання дозволить: змінити стиль навчання, перетворивши його з інформаційно-пояснювального на пізнавальний, навчально-дослідницький; скоротити терміни оволодіння необхідними знаннями.

Об'єктом дослідження є навчання фізиці.

Предметом дослідження є процес навчання розв'язання задач з фізики з використанням навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем, та формування у учнів загального способу вирішення задач.

Мета роботи полягала в розробці та створенні навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем, орієнтованої на вирішення фізичних завдань певного класу, та дослідженні можливості формування у учнів загального способу вирішення при навчанні розв'язання задач з фізики з використанням даних спеціально розроблених педагогічних програмних засобів .

Гіпотеза дослідження полягає в наступному: впровадження у процес навчання навчальних систем, побудованих за принципом дії експертно-навчальних систем, призведе до більш ефективного засвоєння учнями загального способу вирішення завдань з фізики, що дозволить підвищити їхню успішність, поглибити їх знання з фізики та сприятиме підвищенню якості знань з предмета, що вивчається.

Виходячи зі сформульованої гіпотези, для досягнення мети дослідження було поставлено та вирішено такі завдання:

Аналіз сучасних методів та засобів розробки програм навчального призначення. Акцентування уваги ті з них, які відповідають цілям роботи;

Дослідження можливостей використання комп'ютера для реалізації формування у учнів загального способу розв'язання задач;

Розробка структури та принципів побудови навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем, орієнтованої на вирішення фізичних завдань певного класу;

Перевірка висунутої гіпотези дослідження, оцінка ефективності розробленої методики, розроблених педагогічних програмних засобів у ході педагогічного експерименту.

Для вирішення поставлених завдань використовувалися такі методи дослідження:

Теоретичний аналіз проблеми на основі вивчення педагогічної, методичної та психологічної літератури;

Анкетування та опитування учнів, студентів, викладачів шкіл та вузів;

Вивчення процесу навчання вирішення завдань та розробленої методики в ході відвідування та проведення занять з фізики, спостережень за учнями, бесід з викладачами, проведення та аналізу контрольних робіт, тестування учнів;

Планування, підготовка, проведення педагогічного експерименту та аналіз його результатів.

Наукова новизна дослідження полягає у:

розроблення навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем, орієнтованої на вирішення певного класу завдань з фізики;

Теоретичному та практичному обґрунтуванні можливості формування у учнів загального способу вирішення завдань при використанні у процесі навчання розроблених педагогічних програмних засобів (навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем);

Розробка основ методики використання навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем, під час навчання розв'язання фізичних завдань.

Теоретична значущість дослідження полягає у розробці підходу до навчання розв'язання задач з фізики, що полягає у реалізації управління діяльністю учнів під час вирішення завдань у вигляді спеціально розроблених педагогічних програмних засобів (навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем).

Практична значимість дослідження полягає у створенні програмно-методичного забезпечення занять з фізики (навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем), визначенні його ролі та місця у навчальному процесі та розробленні основ методики використання даних педагогічних програмних засобів при проведенні занять за рішенням фізичних задач із використанням ЕОМ.

На захист виноситься:

Обґрунтування можливості застосування розробленої навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем, у процесі навчання розв'язанню задач з фізики;

Розробка підходу до управління діяльністю учнів за допомогою спеціально розроблених педагогічних програмних засобів (навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем) під час навчання розв'язання задач з фізики;

Основи методики використання навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем, під час проведення занять щодо вирішення завдань у процесі навчання фізики.

Апробація та впровадження результатів дослідження. Основні результати дослідження доповідалися, обговорювалися та отримали схвалення на засіданнях кафедри методики викладання фізики МПГУ (1994-1997 рр.), на конференції молодих вчених (Мордівський держуніверситет, 1996-1997 рр.), на конференціях МПГУ (квітень, 19).

Основні положення дисертації відображені у наступних публікаціях:

1. Гризлов С.В. Експертно-навчальні системи (огляд літератури) // Викладання фізики у вищій школі. М., 1996. № 4. – С. 3-12.

2. Гризлов С.В. Застосування експертно-навчальних систем у процесі викладання фізики // Викладання фізики у вищій школі. М., 1996. № 5.-С. 21-23.

3. Гризлов С.В., Корольов А.П., Соловйов Д.Ю. Експертно-навчальна система, орієнтована рішення комплексу завдань про рух тіла по похилій площині // Удосконалення навчального процесу з урахуванням нових інформаційних технологій. Саранськ: Мордовський держ. пед. ін-т, 1996. – С. 45-47.

4. Гризлов С.В., Кам'янецький С.Є. Перспективні напрями використання комп'ютерної техніки у навчальному процесі вузу та школи // Наука та школа. 1997. №2.-С. 35-36.

Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається із вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаної літератури та додатку. Загальний обсяг 192 сторінок машинописного тексту, включаючи 25 малюнків, 8 таблиць. Список літератури містить 125 найменувань.

Подібні дисертаційні роботи за спеціальністю «Теорія та методика навчання та виховання (за областями та рівнями освіти)», 13.00.02 шифр ВАК

  • Дидактичні умови застосування автоматизованих навчальних курсів у процесі вивчення старшокласниками природничих дисциплін 1999 рік, кандидат педагогічних наук Білоус, Наталія Миколаївна

  • Розробка об'єктно-орієнтованого математичного та програмного забезпечення інформаційних технологій управління індивідуалізованим навчанням у корекційній школі 2003 рік, кандидат технічних наук Кремер, Ольга Борисівна

  • Теоретичні основи створення та застосування дидактичних інтерактивних програмних систем із загальнотехнічних дисциплін 1999 рік, доктор педагогічних наук Зайнутдінова, Лариса Хасанівна

  • Методика навчання геометрії у 10-11 класах загальноосвітньої школи з використанням комп'ютера 2002 рік, доктор педагогічних наук Мехтієв, Мурадхан Гаджиханович

  • Комп'ютеризована педагогічна підтримка дій учня під час роботи з розгалуженої програми 2002 рік, кандидат педагогічних наук Царьова, Ірина Миколаївна

Висновок дисертації на тему «Теорія та методика навчання та виховання (за областями та рівнями освіти)», Гризлов, Сергій Вікторович

ВИСНОВКИ ПО ЧЕТВЕРТІЙ РОЗДІЛІ

1. На підставі проведеного аналізу можливих напрямів використання комп'ютера у навчанні виявлено недоліки існуючих педагогічних програмних засобів, обґрунтовано необхідність створення та застосування у навчальному процесі програмних засобів навчання, побудованих за принципом дії експертно-навчальних систем.

2. Розроблено методику проведення занять із застосуванням розроблених програмних засобів (навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем).

3. У ході пошукового експерименту було визначено зміст та скориговано структуру розроблених педагогічних програмних засобів.

4. Проведення пошукового експерименту дозволило виробити остаточний варіант методики проведення занять із застосуванням розробленої навчальної системи, спрямованої формування в учнів загального способу вирішення завдань.

5. Проведений порівняльний аналіз результатів контрольного педагогічного експерименту свідчить про значний вплив запропонованої нами методики проведення занять з вирішення фізичних завдань з використанням розроблених педагогічних програмних засобів на формування у учнів загального способу вирішення задач.

Таким чином, доведено справедливість висунутої гіпотези про більшу ефективність запропонованої нами методики проведення занять щодо вирішення фізичних завдань з використанням розроблених педагогічних програмних засобів порівняно з традиційною.

ВИСНОВОК

1. Вивчено та проаналізовано педагогічну, методичну та психологічну літературу та дисертаційні дослідження з методики використання комп'ютера в процесі навчання. На цій основі виявлено, що найбільш ефективними педагогічними програмними засобами є програми навчального призначення, які побудовані за принципом дії експертно-навчальних систем.

2. Експертно-навчальні системи, орієнтовані формування в учнів загального способу рішення, є найефективнішим засобом навчання розв'язання завдань.

3. Визначено перспективи використання експертно-навчальних систем у навчальному процесі, запропоновано напрями використання експертних систем у процесі навчання.

4. Запропоновано та обґрунтовано структуру навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем, орієнтованою на формування у учнів загального способу вирішення завдань.

5. Розроблено навчальну систему, побудовану за принципом дії експертно-навчальних систем, орієнтована на вирішення комплексу завдань про рух тіла по похилій площині. Управління діяльністю учнів у ході розв'язання задачі за допомогою розробленої навчальної системи реалізується за допомогою: а) комп'ютерного моделювання, що дозволяє виявити суттєві властивості та відносини об'єктів, про які йдеться у завданні; б) евристичних засобів, які надають учням можливість планувати свої дії; в) покрокового контролю дій учня з боку навчальної системи та пред'явлення на прохання учня еталонного вирішення завдання, вироблення вміння оцінювати свої дії, вибирати критерії цієї оцінки.

6. Визначено методику проведення занять з вирішення завдань з використанням розроблених педагогічних програмних засобів, їх роль та місце у навчальному процесі. Основні положення цієї методики в наступному: а) самостійний вибір учнями завдань засвоєння загального способу розв'язання завдань певного класу; б) використання розроблених педагогічних програмних засобів (навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем) на формування загального способу вирішення завдань; в) поєднання самостійного вирішення завдань кожним учням з колективним обговоренням плану розв'язання; г) виділення алгоритму розв'язання задач даного класу на основі узагальнення вже розв'язаних задач.

7. Результати проведеного педагогічного експерименту показали, що формування у учнів загального способу вирішення завдань в експериментальних групах, де навчання проводилося з використанням розроблених педагогічних програмних засобів (навчальної системи, побудованої за принципом дії експертно-навчальних систем), значно вище, ніж у контрольних групах , де навчання проводилося з використанням найпоширеніших видів комп'ютерних програм (моделюючих та навчальних), що підтверджує достовірність висунутої гіпотези.

Список літератури дисертаційного дослідження кандидат педагогічних наук Гризлов, Сергій Вікторович, 1998 рік

1. Алексєєва Є.Ф., Стефанюк В.Л. Експертні системи (стан та перспектива) // Вісті АН СРСР. Технічна кібернетика. 1984. - №5. З. 153-167.

2. Анацький Н.М., Левін Н.А., Поспєлова Л.Я. Реалізація експертної системи "ІПІЛОГ" / Матеріали V Всесоюзного семінару "Розробка та застосування програмних засобів ПЕОМ у навчальному процесі": Тез. доп. Орджонікідзе, 1989. – С. 27-28.

3. Андерсон Дж.Р., Рейзер Б. Дж. Вчитель ЛИСПа // У кн. Реальність та прогнози штучного інтелекту: Зб. статей; пров. з англ. / За ред. В.Л. Стефанюка. М: Світ, 1987. - С. 27-47.

4. Антонюк Л.С., Черепіна І.С. Про використання активних методів навчання на молодших курсах// Програмоване навчання, 1988. -Вип. 25.-С. 98-101.

5. Арістова Л.П. Автоматизація вчення школярів. М: Просвітництво, 1968. -139 с.

6. Бабанський Ю.К. Вибір методів навчання у середній школі. М.: Педагогіка, 1981. – 176 с.

7. Байков Ф.Я. Проблемно-програмовані завдання з фізики у середній школі. Посібник для вчителів. М.: Просвітництво, 1982. – 62 с.

8. Балобашко Н.Г., Кузнєцов B.C., Смирнов О.А. Забезпечення навчального процесу обчислювальними ресурсами. М.: НДІ проблем вищих. шк.- 1985. 44 с.

9. Беспалько В.П. Основи теорії педагогічних систем. Воронеж: Вид-во Воронезького ун-ту, 1977. - 304.

10. Беспалько В.П. Програмоване навчання (дидактичні засади). М., 1970. – 300 с.

11. Бобко І.М. Адаптивні педагогічні програмні засоби. -Новосибірськ: вид-во НГУ, 1991. 101 с.

12. Бугаєнко Г.А., Буркова С.А. Вирішення однієї задачі підвищеної проблеми // Фізика в школі. № 4. – 1991. – С. 43-46.

13. Буня М.М. Науково-методичні засади проектування розгалужених діалогових навчальних систем: Дис. на здобуття наукового ступеня канд. пед. наук. 1992. – 350 с.

14. Власова Є.З. Перспективи застосування експертних систем у навчальному процесі // Середня спеціальна освіта. 1991. – № 4. – С. 21.

15. Власова Є.З. Розробка баз знань експертних систем при методичній підготовці студентів-фізиків: Дис. на здобуття наукового ступеня канд. пед. наук. СП-б, 1993. – 211 с.

16. Гварамія М. Досвід розробки комп'ютерних навчальних посібників з фізики // Інформатика та освіта. 1990. – № 6. – С. 79.

17. Гергей Т., Машбіц О.І. Психолого-педагогічні проблеми ефективного застосування комп'ютерів у процесі // Питання психології. 1985. – № 3. – С. 41-49.

18. Гершунський Б.С. Комп'ютеризація у сфері освіти: проблеми та перспективи. М.: Педагогіка, 1987. – 264 с.

19. Глушков В.М. Обчислювальна техніка та проблеми активізації управління. У СБ: Майбутнє науки. Перспективи. Гіпотези. Сучасні проблеми. Вип. 4. – М.: Знання, 1971.

20. Голіціна І., Нарьков І. Комп'ютер під час уроків фізики // Інформатика та освіта. 1990. – № 3. – С. 31.

21. Готліб Б. Комп'ютерно-дидактичне забезпечення // Інформатика та освіта. 1987. – № 4. – С. 3-14.

22. Готліб Б. Структура АОС // Інформатика та освіта. 1987. - № З.-С. 11-19.

23. Грабар М.І., Краснянська К.А. Застосування математичної статистики у педагогічних дослідженнях. Непараметричні методи. -М., Педагогіка, 1977. 136 с.

24. Гризлов С.В. Експертно-навчальні системи (огляд літератури) // У зб. Викладання фізики у вищій школі. № 4. – М., 1996. – С. 312.

25. Гутман В.І., Мощанський В.М. Алгоритми розв'язання задач з механіки у середній школі: Книга для вчителя. М: Просвітництво, 1988. -95 с.

26. Давидов В.В. Проблема навчання: Досвід теоретичного та експериментального психологічного дослідження. М.: Педагогіка, 1986. – 240 с.

27. Далінгер В. Діалогові навчальні програми та вимоги до них // Інформатика та освіта. 1988. – № 6. – С. 35-37.

28. Дановскій П., Довгялло A.M., Кірова К.М. та інших. Автоматизовані навчальні системи з урахуванням СПОК // Сучасна вища школа.-1983.-№ 1.-С. 171-178.

29. Денисов А.Є., Бушуєв С.Д. Програмоване навчання та комп'ютеризація навчального процесу у вузі // Програмоване навчання, 1988.-Вип. 25.-С. 3-9.

30. Дидактика середньої школи: Деякі проблеми сучасної дидактики. / За ред. М.М. Скаткіна. М.: Просвітництво, 1982. – 319 с.

31. Дріга В.І., Панков М.М. До питання про дидактичні вимоги щодо складання програмно-педагогічних засобів / У зб. Комп'ютер та освіта / За ред. Розумовського В.Г. М: АПН СРСР, 1991 -117 с.

32. Ємельянов В.В., Уханова Т.В., Ясиновський С.І. Використання методів штучного інтелекту в гнучких виробничих системах: Навчальний посібник з курсу "Організаційне управління ДПС"/За ред. В.В. Ємельянова. М.: Вид-во МДТУ, 1991. – 36 с.

33. Єслямов С.Г. Методи та засоби, що забезпечують ефективне застосування експертних систем у навчанні: Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук: 05.25.05. Київ, 1993. – 16 с.

34. Жаблон До., Симон Ж.-К. Застосування ЕОМ для чисельного моделювання у фізиці. М.: Наука, 1983. – 235 с.

35. Зак А.З. Як визначити рівень розвитку мислення школяра. -М: Знання, 1982. 98 с.

36. Ібрагімов О.В., Петрушин В.А. Експертно-навчальні системи. -Київ, 1989. 21 с. – (Препр./АН УРСР. Ін-т кібернетики ім. В.М. Глушкова; 89-47).

37. Візників В.А. Дидактичні засади комп'ютерного навчання фізики. Л.: ЛДПІ, 1987. – 256 с.

38. Візників В.А., Жарков І.В. Діалог учня та машини // Фізика в школі. 1985. – № 5. – С. 48-51.

39. Візників В.А., Ревунов Д.А. ЕВТ під час уроків фізики у неповній середній школі. М.: Просвітництво, 1988. – 239 с.

40. Ільїна Т.А. Педагогіка: Курс лекцій. Навчальний посібник для студентів пед. вишів. М.: Просвітництво, 1984. – 202 с.

41. Кібернетика та проблеми навчання. / За ред. А.І. Берга. М.: Прогрес, 1970. – 390 с.

42. Комп'ютер знаходить розум: Пер. з англ. / За ред. B.JI. Стефанюка. -М: Світ, 1990. 240 с.

43. Кондратьєв А.С., Лаптєв В.В. Фізика та комп'ютер. Л.: Вид-во ЛДУ, 1989. – 328 с.

44. Константинов А.Б. ЕОМ у ролі теоретика: символьні викладки та принципи штучного інтелекту у теоретичній фізиці / Експеримент на дисплеї. М.: Наука, 1989. – С. 6-44.

45. Корж Е.Д., Пеннер Д.І. Програмовані завдання з фізики для класу VIII. Володимир: У ПІ, 1984. – 81 с.

46. ​​Коло Г.К., Кабанов В.А., Чорних А.В. Інструментальні діалогові навчальні системи на мікро-ЕОМ // Мікропроцесорні пристрої та системи. 1987. – № 3. – С. 29-30.

47. Кузнєцов А., Сергєєва Т. Навчальні програми та дидактика // Інформатика та освіта. 1986. – № 2. – С. 87-90.

48. Кузнєцов А. Основні засади застосування ЕОМ у процесі навчання. / У зб. Теоретичні та прикладні проблеми комп'ютеризації навчання. Казань, 1988. – 184 с.

49. Ланіна І.Я. Формування пізнавальних інтересів учнів під час уроків фізики. М.: Просвітництво, 1985. – 128 с.

50. Лобанов Ю.І., Брусиловський П.Л., З'єдн В.В. Експертно-навчальні системи. – М., – 56 с. - (Нові інформаційні технології в освіті: огляд, інформ./НДІВО; Вип. 2)

51. Ляудіс В.Я. Психологічні принципи конструювання діалогових навчальних систем // У зб. Психолого-педагогічні та психолого-фізіологічні проблеми комп'ютерного навчання. М.: вид-во АН СРСР. – 1985. – 162 с.

52. Марселлус Д. Програмування експертних систем на Турбо Пролозі: Пров. з англ. М.: Фінанси та статистика, 1994. – 256 с.

53. Мар'ясіна О.Д. Аналіз правильності відповідей в автоматизованих навчальних системах з використанням інтерпретують моделей // Управляючі системи та машини. 1983. – № 1. – С. 104-107.

54. Маслов А., Таїров О., Труш В. Фізіолого-гігієнічні аспекти використання персональних ЕОМ у навчальному процесі // Інформатика та освіта. 1987. – № 4. – С. 79-81.

55. Машбіц О.І. Діалог у навчальній машині. Київ: Вища шк., 1989. –182 с.

56. Машбіц О.І. Комп'ютеризація навчання: проблеми та перспективи. М.: Знання, 1986. – 80 с.

57. Машбіц Є.І. Психолого-педагогічні проблеми комп'ютеризації навчання. М.: Педагогіка, 1988. – 215 с.

58. Методика вивчення у курсі фізики середньої школи теми "Електричне поле" на основі проблемних програмованих завдань:

61. Митрофанов Г.Ю. Експертні системи у процесі навчання. М.: ЦНТІ цивільної авіації, 1989. – 32 с.

62. Михалевич В.М., Довгялло A.M., Савельєв Я.М., Когдов Н.М. Експертно-навчальні системи у комплексі комп'ютерних засобів навчання // Сучасна вища школа. 1988. – № 1 (61). – С. 125-136.

63. Монахов В.М. Психолого-педагогічні проблеми забезпечення комп'ютерної грамотності учнів// Питання психології. 1985. - № 3. С. 14-22.

64. Морозова Н.В., Іонкін В.П. Використання фреймових систем контролю знань студентів // У кн. Методи та засоби інформатизації навчання та наукових досліджень / Моск. ек.-ст. ін-т. М., 1992. - С. 43-49.

65. Невдава Л., Сергєєва Т. Про перспективні тенденції розробки педагогічних програмних засобів // Інформатика та освіта. - 1990. - №6.-С. 79.

66. Ніколов B.C. Розробка інструментальних засобів для створення навчальних експертних систем: Дис. на здобуття наукового ступеня канд. фіз.-мат. наук. М., АН СРСР, 1988. – 183 с.

67. Нільсон Н. Принципи штучного інтелекту/Пер. з англ. -М: Радіо і зв'язок, 1985. 373 с.

68. Новіков В.М. Про одне завдання підвищеної проблеми // Фізика у шкільництві. № 5. – 1989. – С. 124-128.

69. Новицький Л.П., Фейдберг Л.М. Експертно-навчальна система для персональної ЕОМ // У кн.: Методи та засоби кібернетики в управлінні навчальним процесом вищої школи: Зб. наук. тр. / Моск. ек-ст. ін-т. М.; 1992. – С. 43-49.

70. Педагогіка школи. / За ред. І.Т. Огороднікова. М: Просвітництво, 1978.-320 с.

71. Перспективи розвитку обчислювальної техніки: У 11 кн.: Справ, посібник/За ред. Ю.М. Смирнова. Кн. 2. Інтелектуалізація ЕОМ/Є.С. Кузін, А.І. Ройтман, І.Б. Фоміних, Г.К. Хахалін. М: Вищ. школа, 1989. – 159 с.

72. Петрушин В.А. Архітектура експертно-навчальних систем/В кн. Розробка та застосування експертно-навчальних систем: Зб. наук. тр. М.: НДІВШ, - 1989. - С. 7-18.

73. Петрушин В.А. Інтелектуальні навчальні системи: архітектура та методи реалізації (огляд) // Вісті АН. Технічна кібернетика, №2 1993. – С. 164-189.

74. Петрушин В.А. Моделювання стану знань у інтелектуальних навчальних системах // У кн. Розробка комп'ютерних технологій навчання та їх впровадження: Зб. наук. тр. / АН УРСР. Ін-т кібірнетики ім. Глушкова, Київ, 1991. – С. 26-31.

75. Повякель Н.І. Цілеутворення у психологічному забезпеченні програмних засобів користувача ЕОМ. М.: Вид-во МДУ, 1975. -С. 79-81.

76. Попов Е.В. Спілкування з ЕОМ природною мовою. М: Наука.-1982. – 360 с.

77. Попов Е.В. Експертні системи: Вирішення неформалізованих завдань у діалозі з ЕОМ. М: Наука. Гол. ред. фіз.-мат. літ., 1987. – 288 с.

78. Побудова експертних систем. За ред. Ф. Хейєса-Рота М.: Світ, 1987.-442 с.

79. Практикум із розробки педагогічних програмних засобів для середньої школи. / Уч. посібник під ред. В.Д. Степанова. М.: вид-во Прометей, 1990. – 79 с.

80. Подання та використання знань: Пер. з япон. / За ред. X. Уено, М. Ісідзука. М.: Світ, 1989.

81. Застосування експертних систем у навчанні фізики: Метод.рекомендації. / Упоряд. Є.З. Власова, проф., д-р ф.-м. наук В.О. Візників. С-Пб, 1992. – 50 с. - (Кібернетика. Педагогіка. Едуколо-гія. / Рос. пед. ун-т ім. А.І. Герцена. З-во "Освіта").

82. Путієва А. Питання навчання з використанням ЕОМ // Питання психології. 1987. – № 1. – С. 63-65.

83. Раєв А.І. Психологічні питання програмованого навчання. Л.: ЛДПІ ім. Герцена, 1971. – 96 с.

84. Розробка та застосування експертно-навчальних систем. // Зб. наук. тр. М.: НДІВШ, 1989. - 154 с.

85. Ревунов А.Д., Візників В.А. Електронно-обчислювальна техніка на уроках фізики у середній школі. М.: Просвітництво, 1988. – 257 с.

86. Річмонд У.К. Вчителі та машини: (Впровадження в теорію та практику програмованого навчання). М., 1968. – 278 с.

87. Савченко Н.Є. Помилки на вступних іспитах з фізики. -Мінськ, Вишейш. школа, 1975. – 160 с.

88. Сергєєва Т. Нові інформаційні технології та зміст освіти // Інформатика та освіта. -1991. №1.

89. Сергєєва Т., Чернявська А. Дидактичні вимоги до комп'ютерних навчальних програм // Інформатика та освіта. -1986. -№ 1.-С. 48-52.

90. Тализіна Н.Ф. Теоретичні проблеми програмованого навчання. М.: Вид-во МДУ, 1969. – 133 с.

91. Тализіна Н.Ф. Управління процесом засвоєння знань. М: Вид-во МДУ, 1975.-343 с.

92. Тарасов JI.B., Тарасова О.М. Питання та завдання з фізики (Аналіз характерних помилок вступників у втузи). Навчальний. посібник, 3-тє вид., перераб. та дод. - М: Вищ. шк., 1984. – 256 с.

93. Тихомиров О.К. Психологічна структура діалогу "Людина-ЕОМ"// Вісник МДУ. Сер. 14. Психологія. – 1984. – № 2. – С. 1724.

94. Усова А.В., Бобров А.А. Формування навчальних умінь та навичок учнів під час уроків фізики. М.: Просвітництво, 1988. – 112 с. (Бібліотека вчителя фізики).

95. Усова А.В., Тулькібаєва Н.М. Практикум з вирішення фізичних завдань: Навч. посібник для студентів фіз.-мат. фак. М.: Просвітництво, 1992. – 208 с.

96. Федосєєнко М.Ю. Вибір засобів представлення знань в експертно-навчальних системах // У кн.: Розробка та застосування експертно-навчальних систем: Зб. наук. тр. М.: НДІВШ, 1989. - С. 43-48.

97. Чекулаєва М.Є. Використання ЕОМ як розвиток мислення учнів під час навчання фізиці: Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата педагогічних наук: 13.00.02. -М., 1995. - 17 с.

98. Людина та обчислювальна техніка / За ред. В.М. Глушкова. Київ, Наукова Думка, 1971.

99. Людина та обчислювальна техніка. / За заг. ред. В.М. Глушкова. Київ, 1971.-294 с.

100. Щукіна Г.І. Активізація пізнавальної діяльності учнів у процесі. М.: Просвітництво, 1979. – 160 с.

101. Aiken К. Teachers and Computer. What is the key component? // Paper Presented в АБС (Automatization of the Educational System) в Secondary and High Shcools. Intitute Kurchatova. M., 1989, May 26. – P. 37-41.

102. Anderson J.A. Психологія та інтелектуальна освіта / Artif. Intell. and Educ.: Proc. 4th Int. Conf. AI and Educ., Amsterdam, 24-26 May, 1989. -Amsterdam etc., 1989. P. 1.

103. Andriole S.J. The Promise of artificial intellegence // J. Syst. Manag. -1985.-Vol. 36.-№7.-P. 8-17.

104. Bodnar Gy. A messerges intelligencia es a szakerforendzerek // Minosed es Megbizhatosag, 1988. № 3. - P. 11-17.

105. Bork A. Learning with Personal Computers. Cambridge: Harper and Row, 1987. - 238 p.

106. Brown IS, Burton R.R. Diagnostic Models for Procedural Bugs in Basic Mathematical Skills // Cognitive Science. 1978. – V. 2. – P. 155192.

107. Burton R.R. Diagnosing bugs in asimple procedural skills // Intern. J. Man-Machine Studies. 1979. – № 11.

108. Cumming G., Self J. Collaborative intellegent educational systems / Artif. Intell. and Educ.: Proc. 4th Int. Conf. AI and Educ., Amsterdam, 2426 May, 1989. Amsterdam etc., 1989. – P. 73-80.

109. Dutta A. Reasoning with imprecise knowledge in expert system // Int. SCI. (USA). 1985. – Vol. 37. - №1-3. - P. 3-24.

110. Elson-Cook M. Guided discovery tutoring і bounded user modelling // Self J. (Ed.) Artifical intelligence and human learning. Intelligent computer-aided instruction. L.: Chapman і Hall, 1988.

111. Feigenbaum E. On generality and problem solving // Machine Intelligence. 1971. – № 6.

112. Feigenbaum E.A., Mecorduck P. The 5th generation. Addison Wesley. Mass. 1983.-226 p.

113. Goldstein I.P. Genetic Graph: representation for evolution procedurial knowledge // Intern. J. Man-Machine Studies. 1979. -№11.

114. Murray W.R. Контроль за інтелектуальними систематичними системами: blackboard базується на динамічному інструктивному планері / Artif. Intell. and Educ.: Proc. 4th Int. Conf. AI and Educ., Amsterdam, 24-26 May, 1989. Amsterdam etc., 1989.-P. 150-168.

115. Newell A. Heuristic programming: illstructured problems // Progress in operation processing. New York: Wiley and Sons, 1969. – V. 3. – P. 362414.

116. Simon H. Структура з йогоструктурними проблемами / / Artificial Intelligence. 1974. – V. 5. – № 2. – P. 115-135.

117. Sleeman D. Деякі школярі для сучасних освітніх систем / IJCAI 87: Proc. 10th Joint Conf. Artif. Intell., Milan, Aug. 23-28, 1987. P. 11661168.

118. Sleeman D. Assessing aspects of competence in basic algebra // Sleeman D., Brown J.S. (eds) Intelligent Tutoring Systems. New York: Academic Press, 1982.

119. Souldin Y. Optimum teaching system Illusion or reality? /Схід-Захід: Міжнар. конференція " Взаємодія людини з комп'ютером " , Москва, 3-7 серп., 1993: Докл. Т. 1. – М., 1993. – С. 59-72.

120. Tompsett С.Р. Education, training and knowledge base design // Експерт syst. 1988. – V. 5. – № 4. – P. 274-280.

121. Weip S. Комп'ютер у школі: Машина як humanizer // Symposium: Harvard Educational Review, 1989. Vol. 59. - №1. - P. 61.

122. Yazadani M. Guest editorial: expert tutoring systems // Expert Syst. -1988. V. 5. – № 4. – P. 271-272.

Зверніть увагу, наведені вище наукові тексти розміщені для ознайомлення та отримані за допомогою розпізнавання оригінальних текстів дисертацій (OCR). У зв'язку з чим у них можуть бути помилки, пов'язані з недосконалістю алгоритмів розпізнавання. У PDF файлах дисертацій та авторефератів, які ми доставляємо, таких помилок немає.

Реферат на тему:

Зміст

Створення звіту як об'єкта бази даних

Способи створення звіту

Створення звіту

Експертні та навчальні системи

Створення звіту як об'єкта бази даних

Звіт - це форматоване представлення даних, яке виводиться на екран, у друк чи файл. Вони дозволяють витягти з бази потрібні відомості та подати їх у вигляді, зручному для сприйняття, а також надають широкі можливості для узагальнення та аналізу даних.

Під час друку таблиць та запитів інформація видається практично у тому вигляді, в якому зберігається. Часто виникає необхідність подати дані у вигляді звітів, які мають традиційний вигляд та легко читаються. Докладний звіт включає всю інформацію з таблиці або запиту, але містить заголовки та розбитий на сторінки із зазначенням верхніх та нижніх колонтитулів.

Структура звіту у режимі Конструктора

Microsoft Access відображає дані з запиту або таблиці у звіті, додаючи до них текстові елементи, які спрощують його сприйняття.

До таких елементів относятся:

Заголовок. Цей розділ друкується лише у верхній частині першої сторінки звіту. Використовується для виведення даних, таких як текст заголовка звіту, дата або частина тексту документа, що констатує, які слід надрукувати один раз на початку звіту. Для додавання або видалення області заголовка звіту необхідно вибрати в меню Вигляд команду Заголовок/примітка звіту.

Верхній колонтитул. Використовується для виведення даних, таких як заголовки стовпців, дати або номери сторінок, що друкуються зверху на кожній сторінці звіту. Щоб додати або видалити верхній колонтитул, необхідно вибрати в меню Вигляд команду Колонтитули. Microsoft Access додає верхній та нижній колонтитули одночасно. Щоб приховати один із колонтитулів, потрібно задати для його властивості Висота значення 0.

Область даних, розташована між верхнім та нижнім колонтитулами сторінки. Містить основний текст звіту. У цьому розділі з'являються дані, що роздруковуються для кожного з записів у таблиці або запиті, на яких заснований звіт. Для розміщення в області даних елементів керування використовують список полів та панель елементів. Щоб приховати область даних, потрібно задати властивості розділу Висота значення 0.

Нижній колонтитул. Цей розділ з'являється у нижній частині кожної сторінки. Використовується для виведення даних, таких як підсумкові значення, дати або номери сторінки, що друкуються знизу на кожній сторінці звіту.

Примітка. Використовується для виведення даних, таких як текст висновку, загальні підсумкові значення або підпис, які слід надрукувати один раз наприкінці звіту. Незважаючи на те, що в режимі Конструктора розділ "Примітка" звіту знаходиться внизу, він друкується над нижнім колонтитулом сторінки на останній сторінці звіту. Для додавання або видалення області приміток звіту необхідно вибрати в меню Вигляд команду Заголовок/примітка звіту. Microsoft Access одночасно додає та видаляє області заголовка та приміток звіту.

Способи створення звіту

У Microsoft Access можна створювати звіти різними способами:

Конструктор

Майстер звітів

Автозвіт: у стовпець

Автозвіт: стрічковий

Майстер діаграм

Поштові наклейки


Майстер дозволяє створювати звіти з групуванням записів і є найпростішим способом створення звітів. Він поміщає вибрані поля у звіт та пропонує шість стилів його оформлення. Після завершення роботи Майстра отриманий звіт можна доопрацювати у режимі Конструктора. Скориставшись функцією Автозвіт, можна швидко створювати звіти, а потім вносити деякі зміни.

Для створення Автозвіту необхідно виконати такі дії:

У вікні бази даних натисніть вкладку Звіти, а потім натисніть кнопку Створити. З'явиться діалогове вікно Новий звіт.

Виділити у списку пункт Автозвіт: у стовпець або Автозвіт: стрічковий.

У полі джерела даних клацнути на стрілці і вибрати як джерело даних таблицю чи запит.

Клацніть на кнопці ОК.

Майстер автозвіту створює автозвіт у стовпець або стрічковий (на вибір користувача), і відкриває його в режимі Попереднього перегляду, який дозволяє побачити, як виглядатиме звіт у роздрукованому вигляді.

Зміна масштабу відображення звіту

Для зміни масштабу відображення користуються покажчиком – лупою. Щоб побачити всю сторінку повністю, необхідно натиснути будь-де звіту. На екрані з'явиться сторінка звіту у зменшеному масштабі.

Знову натисніть на звіті, щоб повернутися до збільшеного масштабу. У збільшеному режимі подання звіту точка, на якій ви клацнули, опиниться в центрі екрана. Для перегляду сторінок звіту користуються кнопками переходу внизу вікна.

Друк звіту

Для друку звіту необхідно виконати таке:

У меню Файл натисніть команду Друк.

В області Друкувати клацнути на варіанті Сторінки.

Щоб надрукувати лише першу сторінку звіту, введіть 1 у полі "з" та 1 у поле "по".

Клацніть на кнопці ОК.

Перш ніж друкувати звіт, доцільно переглянути його в режимі Попереднього перегляду, щоб перейти до якого в меню Вигляд потрібно вибрати Попередній перегляд.

Якщо під час друку наприкінці звіту з'являється порожня сторінка, переконайтеся, що параметр Висота для приміток звіту має значення 0. Якщо під час друку порожні проміжні сторінки звіту, переконайтеся, що сума значень ширини форми або звіту та ширини лівого та правого полів не перевищує ширину аркуша паперу. в діалоговому вікні Параметри сторінки (меню Файл).

Під час розробки макетів звіту керуйтеся наступною формулою: ширина звіту + ліве поле + праве поле<= ширина бумаги.

Щоб підігнати розмір звіту, необхідно використовувати такі прийоми:

змінити значення ширини звіту;

зменшити ширину полів або змінити орієнтацію сторінки.

Створення звіту

1. Запустіть програму Microsoft Access. Відкрийте базу даних (наприклад, навчальну базу даних "Деканат").

2. Створіть Автозвіт: стрічковий, використовуючи як джерело даних таблицю (наприклад, Студенти). Звіт відкривається в режимі Попереднього перегляду, який дозволяє побачити, як виглядатиме звіт у роздрукованому вигляді.

3. Перейдіть у режим Конструктора та виконайте редагування та форматування звіту. Щоб перейти з режиму попереднього перегляду в режим конструктора, натисніть кнопку Закрити на панелі інструментів вікна програми Access. На екрані з'явиться звіт у режимі Конструктора.


Редагування:

1) видаліть поля код студента у верхньому колонтитулі та області даних;

2) перемістіть вліво всі поля у верхньому колонтитулі та області даних.

3) Змініть напис у заголовку сторінки

У розділі Заголовок звіту виділити напис Студенти.

Помістіть покажчик миші праворуч від слова Студенти, щоб вказівник набув форми вертикальної риси (курсора введення), і клацніть у цій позиції.

Введіть НТУ "ХПІ" та натисніть Enter.

4) Перемістіть напис. У нижньому колонтитулі виділити поле =Now () і перетягнути його в Заголовок звіту під назвою Студенти. Дата відображатиметься під заголовком.

5) На панелі інструментів Конструктор звітів натисніть кнопку Попередній перегляд, щоб переглянути звіт.

Форматування:

1) Виділіть заголовок Студенти НТУ "ХПІ"

2) Змініть гарнітуру, зображення та колір шрифту, а також колір заливки фону.

3) На панелі інструментів Конструктор звітів натисніть кнопку Попередній перегляд, щоб переглянути звіт.

Зміна стилю:

Щоб змінити стиль, виконайте таке:

На панелі інструментів Конструктора звітів натисніть кнопку Автоформат, відкриється діалогове вікно Автоформат.

У списку Стилі об'єкта "звіт - автоформат" клацнути на пункті Строгий, а потім клацнути на кнопці ОК. Звіт буде відформатовано у стилі Строгий.

Перемикається в режим Попередній перегляд. Звіт з'явиться у вибраному стилі. Надалі всі звіти створені за допомогою функції Автозвіт матимуть стиль Строгий, доки ви не задасте інший стиль у вікні Автоформат.

Експертні та навчальні системи

Експертні системи є одним із основних додатків штучного інтелекту. Штучний інтелект - це один із розділів інформатики, в якому розглядаються завдання апаратного та програмного моделювання тих видів людської діяльності, які вважаються інтелектуальними.

Результати досліджень із штучного інтелекту використовуються в інтелектуальних системах, які здатні вирішувати творчі завдання, що належать до конкретної предметної галузі, знання про яку зберігаються в пам'яті (базі знань) системи. Системи штучного інтелекту орієнтовані рішення великого класу завдань, яких ставляться звані частково структуровані чи неструктуровані завдання (слабко формализуемые чи неформализуемые завдання).

Інформаційні системи, що використовуються для вирішення частково структурованих завдань, поділяються на два види:

Створюють управлінські звіти (що виконують обробку даних: пошук, сортування, фільтрацію). Прийняття рішення складає основі відомостей, які у цих звітах.

Експертні системи є одним із основних додатків штучного інтелекту. Штучний інтелект – це з розділів інформатики, у якому розглядаються завдання апаратного і програмного моделювання тих видів людської діяльності, які вважаються інтелектуальними.

Результати досліджень із штучного інтелекту використовуються в інтелектуальних системах, які здатні вирішувати творчі завдання, що належать до конкретної предметної галузі, знання про яку зберігаються в пам'яті (базі знань) системи. Системи штучного інтелекту орієнтовані рішення великого класу завдань, яких ставляться звані частково структуровані чи неструктуровані завдання (слабко формализуемые чи неформализуемые завдання).

Інформаційні системи, що використовуються для вирішення частково структурованих завдань, поділяються на два види:

    Створюють управлінські звіти (що виконують обробку даних: пошук, сортування, фільтрацію). Прийняття рішення складає основі відомостей, які у цих звітах.

    Розробні можливі альтернативи рішення. Ухвалення рішення зводиться до вибору однієї із запропонованих альтернатив.

Інформаційні системи, які розробляють альтернативи рішень, можуть бути модельними чи експертними:

    Модельні інформаційні системи надають користувачеві моделі (математичні, статистичні, фінансові тощо), які допомагають забезпечити вироблення та оцінку альтернатив рішення.

    Експертні інформаційні системи забезпечують вироблення та оцінку можливих альтернатив користувачем за рахунок створення систем, що ґрунтуються на знаннях, отриманих від фахівців - експертів.

Експертні системи - це програми для комп'ютерів, що акумулюють знання фахівців - експертів у конкретних предметних галузях, які призначені для отримання прийнятних рішень у процесі обробки інформації. Експертні системи трансформують досвід експертів у будь-якій галузі знань у форму евристичних правил і призначені для консультацій менш кваліфікованих фахівців.

Відомо, що знання існують у двох видах: колективний досвід, особистий досвід. Якщо предметна область представлена ​​колективним досвідом (наприклад, вища математика), то ця предметна область не потребує експертних систем. Якщо в предметній галузі більшість знань є особистим досвідом фахівців високого рівня і ці знання є слабоструктурованими, то така галузь потребує експертних систем. Сучасні експертні системи знайшли широке застосування у всіх галузях економіки.

База знань є ядром експертної системи. Перехід даних до знань є наслідком розвитку інформаційних систем. Для зберігання даних застосовуються бази даних, а зберігання знань – бази знань. У базі даних зазвичай зберігаються великі масиви даних з відносно невеликою вартістю, а в базах знань зберігаються невеликі за обсягом, але дорогі інформаційні масиви.

База знань – це сукупність знань, що описані з використанням обраної форми їх подання. Наповнення бази знань є одним із найскладніших завдань, яка пов'язана з вибором знань їхньою формалізацією та інтерпретацією.

Експертна система складається з:

    бази знань (у складі робочої пам'яті та бази правил), призначеної для зберігання вихідних та проміжних фактів у робочій пам'яті (її ще називають базою даних) та зберігання моделей та правил маніпулювання моделями в базі правил

    вирішувача завдань (інтерпретатора), який забезпечує реалізацію послідовності правил для вирішення конкретної задачі на основі фактів та правил, що зберігається в базах даних та базах знань

    підсистеми пояснення дозволяє користувачу отримати відповіді на запитання: «Чому система прийняла таке рішення?».

    підсистеми набуття знань, призначеної як додавання до бази знань нових правил, і модифікації існуючих правил.

    інтерфейсу користувача, комплексу програм, що реалізують діалог користувача із системою на стадії введення інформації, та отримання результатів.

Експертні системи відрізняються від традиційних систем обробки даних тим, що в них зазвичай використовується символьний спосіб подання, символьний висновок і евристичний пошук рішень. Для вирішення слабко формалізованих або неформалізованих задач перспективнішими є нейронні мережі або нейрокомп'ютери.

Основу нейрокомп'ютерів становлять нейронні мережі – ієрархічні організовані паралельні сполуки адаптивних елементів – нейронів, які забезпечують взаємодію Космосу з об'єктами реального світу як і, як і біологічна нервова система.

Великих успіхів використання нейромереж досягнуто під час створення самонавчальних експертних систем. Мережа налаштовують, тобто. навчають, пропускаючи через неї всі відомі рішення та домагаючись отримання необхідних відповідей на виході. Налаштування полягає у доборі параметрів нейронів. Часто використовують спеціалізовану програму навчання, яка займається навчанням у мережі. Після навчання система готова до роботи.

Якщо в експертну систему її творці попередньо закладають знання у певній формі, то в нейронних мережах невідомо навіть розробникам, як формуються знання у її структурі у процесі навчання та самонавчання, тобто. мережа є «чорний ящик».

Нейрокомп'ютери як системи штучного інтелекту є досить перспективними і можуть нескінченно вдосконалюватися у своєму розвитку. В даний час системи штучного інтелекту у формі експертних систем та нейронних мереж знаходять широке застосування при вирішенні фінансово-економічних проблем.

"

Експертна навчальна система


Вступ

В даний час у зв'язку з бурхливим розвитком інтернет-технологій з'являються нові інтерактивні сервіси для Internet та Intranet -Мереж, як наприклад, дистанційне навчання. Система дистанційного навчання є досить популярною формою освіти у світі у країнах, у яких досить високий рівень розвитку засобів комунікації з урахуванням обчислювальної техніки. Підготовка сучасних фахівців потребує організації навчального процесу з використанням цих нових інформаційних технологій та із застосуванням систем, заснованих на знаннях – експертних систем (ЕС).

Застосування ЕС з метою оцінки рівня знань які у системах тестування визначає важливий блок комп'ютерних програм - експертно-навчальні системи (ЭОС).

Експертно-навчальні системи - це комп'ютерні програми, які мають основні компоненти ЕС, але які додатково розширено компонента пояснення. Такі системи ґрунтуються як на знаннях експертів ПЗ, так і на знаннях експертів за методикою навчання. Крім того, вони мають компонент адаптації викладу навчального матеріалу до учня залежно від його підготовленості. І як мінімум є кілька стратегій навчання, рівень деталізації яких залежить від активності того, хто навчається в діалозі з системою.

Використання ЕОС як тестуючого засобу визначення якості знань учня, студента також має велике значення у навчанні. Оскільки при такому тестуванні на учня не впливає суб'єктивний фактор, то результати тестування не залежать від особистісних особливостей екзаменатора і тестованого. А вчителеві використання єдиних тестів дає змогу об'єктивно оцінити рівень підготовки учнів.

1. Актуальність теми

У зв'язку з поширенням використання комп'ютерів зростає роль комп'ютерного навчання, методика якого підвищує інтелектуальні здібності учня і самостійність прийняття рішення. А такі якості найбільш затребувані в умовах конкурентоспроможної економіки та сприяють освітньо-професійного зростання. Є проблеми створення ефективних систем навчання, як і створення нових форм і способів представлення навчального матеріалу, пошуку нових педагогічних прийомів та засобів викладання. Одним із напрямів підвищення ефективності навчання, засвоєння інформації та скорочення витрат на сам процес навчання є розробка та використання автоматизованих експертних навчальних систем. В даний час є безліч термінів, що позначають автоматизовану експертну навчальну систему, які, по суті, є аналогічними.

Найпопулярнішими є системи дистанційного навчання, комп'ютерна навчальна система та інші. Для пояснення всього змісту перелічених вище термінів можна навести таке визначення.
Експертно-навчальна система (ЕОС) - це комплекс програмно-технічних та навчально-методичних засобів, побудованих на основі знань експертів предметної галузі (кваліфікованих викладачів, методистів, психологів), що здійснює та контролюєпроцес навчання. Призначення такої системи полягає в тому, що вона, з одного боку, допомагає викладачеві навчати і контролювати учня, а з іншого боку учню самостійно навчатися.

2. Мета та завдання дослідження, плановані результати

Метою дослідження є розробка комп'ютерної експертної навчальної системи, яка допоможе підвищити кількість засвоєних знань та ефективність сприйняття інформації, а також скоротити час на вивчення предмета, в тому числі час, витрачений викладачем на подання інформації та прищеплення практичних навичок у студентів.

Основні завдання дослідження:

  1. Розробка онтологічної моделі ЕОС;
  2. Розробка структури ЕОС;
  3. Обґрунтування та вибір комп'ютерних засобів реалізації;
  4. Впровадження активних компонентів у ЕОС (ігри, інтерактивні системи, прямий доступ до спілкування, наприклад, через Skype з керівником);

Об'єкт дослідження: експертно-навчальна система.

Предмет дослідження: моделі, структури та функції ЕОС.

Наукова новизнаполягає в новому підході до проектування ЕОС, заснованому на моделюванні діяльності учня та застосуванні методів штучного інтелекту.

В рамках магістерської роботи планується отримання актуальних наукових результатівза такими напрямами:

  1. Моделювання процесів навчання.
  2. Проектування структури ЕОС для Internet та Intranet.

Запланованими результатами роботи є прототип експертної навчальної системи, яка дозволить покращити якість навчання та скоротити час навчання.

3. Огляд наукових досліджень про.

Оскільки питання дослідження експертних навчальних систем та підвищення ефективності навчання у цій системі є важливою частиною вирішення складних завдань за допомогою експертних систем. ЕОС були широко досліджені як зарубіжними, і вітчизняними фахівцями.

3.1. Огляд міжнародних джерел

Перша навчальна система Plato на основі потужної ЕОМ фірми « Control Data Corporation » була розроблена в США наприкінці 50-х років та розвивалася протягом 20 років. По-справжньому масовими створення та використання навчальних програм стали з початку 80-х років, коли з'явилися і набули широкого поширення персональних комп'ютерів. З тих пір освітні застосування ЕОМ висунулися до їх основних застосувань поряд з обробкою текстів і графіки, відтіснивши на другий план математичні розрахунки.

Також була заснована в 1972 році компанія ECSI і з тих пір зарекомендувала себе як провідного постачальника послуг для освітньої галузі. Компанія спеціалізується на розробці продуктів та послуг для підвищення досвіду навчання для учнів та їхніх батьків. університетів по всій країні, пропонуючи широкий спектр повністю налаштованих, інтуїтивно зрозумілих систем навчання.

3.2. Огляд національних джерел

До сучасних навчальних систем відносяться системи TrainingWare, eLearning Server 3000 v2.0, eLearningOffice 3000, IBM Workplace Collaborative Learning і HyperMethod 3.5 компанії ГіперМетод, яка є найбільшим російським розробником готових рішень та програмного забезпечення в галузі мультимедіа.

4. Експертні навчальні системи

Експертна навчальна система (ЕОС) - це комп'ютерна програма, побудована на основі знань експертів предметної галузі (кваліфікованих викладачів, методистів, психологів), яка здійснює та контролює процес навчання. Призначення такої системи полягає в тому, що вона, з одного боку, допомагає викладачеві навчати і контролювати учня, а з іншого - учню самостійно навчатися.

Основними компонентами ЕОС є:

  1. база знань;
  2. машина виводу;
  3. модуль отримання знань;
  4. модуль навчання;
  5. система пояснення;
  6. модуль тестування

Малюнок 1- Функціональна модель структури ЕОС

(анімація: 8 кадрів, 5 циклів повторення, 118 кілобайт)

У цій моделі верхня частина ЕОС успадкована від ЕС, а нижня є блоками, що забезпечують процес навчання і тестування.

База знань – це депозитарій модулів знань. Модуль знання експертних систем є формалізоване, за допомогою деякого методу представлення знань (система продукцій, фрейми, семантичні мережі, обчислення предикатів 1-го порядку) відображення об'єктів предметної області, їх взаємозв'язків, дій над об'єктами.

Робота з базою знань передбачає такі стадії:

  1. отримання знань з експертів;
  2. формалізація знань;
  3. доступ, обробка модулів знань.

У процесі навчання знання експертів можуть бути передані учню у вигляді порції інформації (текстової, графічної, мультимедійної), а також знання, засновані на досвіді, які не можуть бути передані безпосередньо учню, а набуваються в ході самостійної діяльності].

Для передачі знань експертів широко використовують розвинену технологію гіпертексту - від традиційних програм створення допомоги (help) до сучасних інструментів створення та підтримки Web-сайтів (наприклад Dreamweaver MX).

На відміну від ЕС для побудови бази знань ЕОС залучаються не лише експерти-викладачі, а й використовуються знання про педагогічні прийоми та стратегії навчання та про психологічні особливості особистості. Тому модулі знання формуються багатьма експертами. І тут слід враховувати узгодженість думок експертів та робити тонке налаштування бази знань, що враховує компетентність експертів. Звичайно, ці труднощі можна обійти, якщо є експерт, який поєднує в собі знання фахівця з предметної галузі, знання про тактику і стратегію навчання, який володіє психологічними прийомами навчання, тобто висококваліфікований викладач.

Компонент навчання є комплексом програмних модулів, що реалізують різні механізми виведення для досягнення педагогічної мети в навчанні. ЕОС на відміну від інших комп'ютерних засобів навчання мають інтерактивність: мають діалог з учням, що дуже привабливо для останнього.

Побудова діалогу будується на основних психологічних засадах навчання:

  1. дружній інтерфейс;
  2. вихід із діалогу у будь-який момент;
  3. своєчасна та вмотивована допомога.

Кожне питання, яке задається учню, необхідно ретельно продумати, при необхідності передбачити більш розгорнуте питання з метою кращого розуміння його.

В результаті дослідження було показано, що багато компонентів створення ЕОС залежать від результату навчання, тому для створення бази знань ЕС необхідний фахівець, який має відмінні знання з предметної галузі, а також впевнено володіє прийомами навчання.

5. Клієнт-серверна технологія експертної навчальної системи для мереж InternetіIntranet

Архітектура клієнт-сервер складається з наступних компонентів:

сервер, який виконує запити клієнта; клієнт, що надає інтерфейс користувача, що посилає запити до сервера та отримує відповіді від нього; мережеве комунікаційне програмне забезпечення, що здійснює взаємодію між клієнтом та сервером. Використання клієнт-серверної технології дає певні переваги при побудові ЕС: база знань зберігається на сервері і, отже, необхідність її оновлення проводиться одноразово;
база знань може бути доступна іншим додаткам; а перевага для експертно-навчальних систем (ЕОС) полягає ще в тому, що можна зберігати контент на сервері та на ньому відстежувати статистику навчання.
Клієнт-серверні ЕС та ЕОС для мереж Internet/Intranet дозволяють розширити можливості їх застосування у дистанційній освіті.
Комп'ютерні навчальні системи дозволяють як розробляти прототипи ЕС, так і може бути використана для адаптованого тестування та навчання студентів по локальній мережі.
Основними компонентами ЕОС є: редактор БЗ; машини логічного висновку (прямий, зворотний, опосередкований висновок, формула Байєса); підсистема пояснення; аналізатор тесту; модуль викладача; компонента навчання.

Основне завдання експертних навчальних систем - це надання можливості набуття студентом знань, умінь, навичок з розробки БЗ та створення прототипів ЕС самостійно, а також для тестування, що навчається.

Є принаймні п'ять важливих причин, які перешкоджають реалізації клієнтів-серверних (розподілених) ЕС:

  1. Конструктивні елементи компонентів ЕС не відокремлені один від одного.
  2. БЗ - це база даних, котрим існують потужні СУБД (Oracle, InterBase, MySQL тощо) які використовують SQL запити.
  3. Розрахований на багато користувачів доступ до БЗ для редагування просто не допустимо.
  4. Логічний висновок та специфіка створення БЗ (різні способи представлення знань) не сприяє необхідності об'єднання їх у єдину систему. Для Symantec Web розроблено низку мов описів, Web-сервісів, але досі немає жодних пропозицій щодо реалізації логічного висновку.
  5. Програмне забезпечення інструментальних засобів для побудови ЕС та БЗ є ексклюзивним та дорогим.

Можна, звичайно, розмістити ЕС на Web-сервері для завантаження на клієнтську машину за посиланням download та оновлювати її на сервері, але це не клієнт-серверне рішення.

Аналогічно можна стверджувати і про використання триланкової архітектури клієнт-сервер (Сервер - CORBA - Клієнт), коли БЗ розміщується на сервері додатків і подається у вигляді правил бізнес - рішень.

Також не підходить технології "тонкого клієнта" (БЗ, логічний висновок, система пояснення розташовуються на сервері, а діалог з ЕС підтримується як на сервері, так і на клієнті) та "товстого клієнта" (БЗ, логічний висновок, система пояснення розташовуються на клієнтській машині, а діалоговий інтерфейс підтримується клієнтом та сервером).

Зауважимо, що БЗ ЕС є інтелектуальною власністю і не може бути доступним для вільного використання. А навчальні БЗ слід розміщувати на Web-сервері, щоб будь-який користувач може проаналізувати, як працює ЕС і вдосконалити свої знання про предметну область.

Не слід забувати про навантаження на сервер у пікових ситуаціях. Жоден провайдер не віддасть сервер лише для функціонування ЕС, оскільки реакція користувача під час консультації чи пояснення не передбачувана. А це важливі моменти функціонування ЕС (консультації можуть тривати від хвилин до кількох годин).

Зовсім інша річ - розробка ЕОС для мереж Internet/Intranet.

ЕОС - це комп'ютерна система, побудована на основі знань експертів предметної галузі (кваліфікованих викладачів, методистів, психологів), яка здійснює та контролює процес навчання. Призначення такої системи полягає в тому, що вона, з одного боку, допомагає викладачеві навчати і контролювати студентів, а з іншого - студентам самостійно навчатися.

Основними компонентами ЕОС є такі: БЗ; машина виводу; модуль навчання; система пояснення; модуль навчання тестування.

Як правило, БЗ містить:

Психодіагностичні правила для ідентифікації психологічних типів учнів.

Дидактичні прийоми на навчання. Правила є накопичені знання викладачів з оцінки знань учнів.

Правила навчання змінюють послідовність завдань контенту. Ця послідовність є функцією багатьох змінних: психологічний тип учня, рівень навчання, поточна відповідь учня, рівень складності завдання, кількість навчання.

У зв'язку з викладеним з приводу розподілених ЕС, для навчання та тестування рекомендується використовувати технологію "товстого клієнта", тобто коли всі компоненти ЕОС знаходяться на клієнтській машині, а на сервер передаються результати навчання і тестування. І не треба побоюватися, що результати можуть бути замінені, враховуючи сучасні можливості шифрування протоколу з віддаленим сервером. Чому саме така технологія? Відомо, що близько 80% всієї сприймається людиною інформації - це зорова. Тому мультимедійні технології (avi-файли) є пріоритетними під час навчання. Якщо їх розташовувати та запускати насервері - це величезне навантаження на сервер і, як наслідок, зростає трафік до величезних розмірів.

Висновки

ЕОС на відміну від інших комп'ютерних технологій навчання мають можливість реалізувати процес навчання за індивідуальною моделлю учня. Навчання з допомогою ЕС спрямовано отримання знань самим учням. А саме такі фахівці потрібні на сучасному ринку праці. Також ЕОС має свої переваги та недоліки.

Основні недоліки, пов'язані з експертними навчальними системами, можна поділити на психологічні , пов'язані з відсутністю «живого» спілкування з викладачем, високими вимогами до самоорганізації та технічні, які зумовлені недосконалістю контенту, технологій та телекомунікаційної інфраструктури.

Переваги експертних навчальних систем є:

  1. Географічні та тимчасові переваги.
  2. Персоналізація процесу навчання. Можливість навчання різних категорій людей, зокрема з обмеженими здібностями.
  3. Розширення інформації, що вивчається, і підвищення інтенсивності навчання.
  4. Оптимізація та автоматизація процесу передачі знань.

Магістерська робота присвячена актуальному науковому завданню автоматизації експертної навчальної системи. У рамках проведених досліджень виконано:

  1. Проаналізовано існуючі експертні навчальні системи.
  2. Було зроблено дослідження автоматизованої експертної навчальної системи.
  3. Розглянуто Клієнт-серверну технологію експертної навчальної системи для мереж Internet та Intranet.

Відповідно до постановки завдання, подальшим напрямом дослідження є вибір, розробка та адаптація експертної навчальної системи, її програмна реалізація та тестування.

Під час написання даного реферату магістерська робота ще завершено. Остаточне завершення: грудень 2013 року. Повний текст роботи та матеріали на тему можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.

Список джерел

1. Брукінг А. Експертні системи. Принципи роботи та приклади.: Пер. з англ. / А. Брукінг, П. Джонс; [За ред. Р. Форсайта. - М.: Радіо та зв'язок, 1987. - 224 с.

2. - Американська асоціація штучного інтелекту Американська Association for Artificial Intelligence (AAAI).

7. Карпова І.П. Аналіз відповідей у ​​автоматизованих навчальних системах / І.П. Карпова // - Інформаційні технології, 2001 № 11. - с.49-55.

8. Pusilovsky, P., Adaptive and Intelligent Technology for Web-based Education. В C. Rollinger і C. Peylo (eds.), Спеціальна допомога на Intelligent Systems and Teleteaching, Konstliche Intelligenz, 4, 19 - 25.

9. Бурдаєв В.П. Клієнт-серверна технологія експертної навчальної системи для мереж Інтернет та Інтранет. // Штучний інтелект.

11. Андрійчиков А. В. Інтелектуальні інформаційні системи. /А. В. Андрійчиков, О. Н. Андрейчікова.: Підручник. - М.: Фінанси та статитстика, 2004. - 424 с.

12. Атанов Г. А. Навчання та штучний інтелект, або основи сучасної дидактики вищої школи. /Р. А. Атанов, І. Н. Пустиннікова. – Донецьк: ДОП, 2002. – 504 с.

13. Marvin Minsky. The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, і the Future of the Human Mind. 2007. – 332 с.

(У медицині комп пропонує варіанти діагнозу, дає пораду) Експертні системи- це програми для комп-ров, що акумулюють (тобто збирати, накопичувати) знання фахівців - експертів у конкретних предметних галузях, які призначені для отримання прийнятних рішень у процесі обробки інф-ції. Експертні системи трансформують досвід експертів у будь-якій конкретній галузі знань у форму евристичних правил і призначені для консультацій менш кваліфікованих спец-тів.

Принципи роботи експертної системи, заснованої на знаннях: користь-ль передає в експертну систему факти або іншу інф-цію і отримує як результат експертну раду або експертні знання.

Експертна система складається з:

Бази знань (у складі робочої пам'яті та бази правил), призначеної для зберігання вихідних та проміжних фактів у робочій пам'яті (її ще називають базою даних) та зберігання моделей та правил маніпулювання моделями в базі правил

Вирішувача завдань (інтерпретатора), який забезпечує реалізацію послідовності правил для вирішення конкретної задачі на основі фактів та правил, що зберігається в базах даних та базах знань

Підсистеми пояснення дозволяє користувачу отримати відповіді на запитання: «Чому система прийняла таке рішення?».

Підсистеми набуття знань, призначеної як додавання до бази знань нових правил, і модифікації наявних правил.

Інтерфейсу користувача, комплексу програм, що реалізують діалог користувача із системою на стадії введення інформації, та отримання результатів.

У загальному випадку експертні системи класиф-ться за трьома осн напрямками: за типом ЕОМ, у зв'язку з реальним часом і за типом задачі, що вирішується.

За типом ЕОМЕС класиф-ється на: супер ЕОМ; ЕОМ середньої продуктивності; символьні процесори; персональні комп'ютери.

У зв'язку з реальним часомкласиф-ється на: Статичні; Квазидинамічні;

· Динамічні.

За типом розв'язуваної задачікласиф-тується на: Інтерпретація даних; Діагностика; Моніторинг; Проектування; прогнозування; Планування; Управління; Підтримка ухвалення рішень; Навчання.

Знання експерта ставляться лише до однієї предметної області, й у полягає відмінність методів, заснованих на исп-нии експертних систем, від загальних методів вирішення завдань. Знання експерта, що стосуються вирішення конкретних завдань, називаються областю знань експерта.

В галузі знань експертна система проводить міркування або робить логічні висновки за таким же принципом, як міркував би експерт-людина або приходив логічним шляхом до вирішення завдання. Це означає, що на підставі певних фактів шляхом міркувань формується логічний, виправданий висновок, який випливає з цих фактів.



Експертні системи мають багато привабливих осіб:

· Підвищена доступність. Для забезпечення доступу до експертних знань можуть застосовуватися будь-які відповідні комп'ютерні апаратні засоби.

· Зменшені витрати.Ст-сть надання експертних знань у розрахунку окремого польз-ля значно знижується.

· Зменшена небезпека. Експертні системи можуть испол-ся у разі середовища, кіт може бути небезпечними для чел-ка.

· Постійність. Експертні знання нікуди не зникають. На відміну від експертів-людей, які можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або померти, знання експертної системи збережеться протягом невизначено довгого часу.

· Можливість отримання експертних знань із багатьох джерел. За допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів та залучені до роботи над завданням, яке виконується одночасно і безперервно, у будь-який час дня та ночі. Рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об'єднання знань кількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо взятої експерта-людини.

· Підвищена надійність. Застосування експертних систем дозволяє підвищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки експерту-чол-ку або посереднику при вирішенні неузгоджених думок між кількома експертами-людьми. (Зрозуміло, такий метод вирішення неузгоджених думок не може використовуватися, якщо експертна система запрограмована одним із експертів, які беруть участь у зіткненні думок.) Рішення експертної системи має завжди співпадати з рішенням експерта; розбіжність може бути викликана лише помилкою, допущеною експертом, що може статися, лише якщо експерт-людина втомилася чи перебуває у стані стресу.



· Пояснення. Експертна система здатна докладно пояснити свої міркування, кіт привели до визначення висновку. А людина може виявитися надто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно. Можливість отримати пояснення сприяє підвищенню довіри до того, що було ухвалено правильне рішення.

· Швидкий відгук. Для деяких програм може знадобитися швидкий відгук або відгук у реальному часі. Залежно від апаратного та програмного забезпечення, що використовується, експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина. У деяких екстремальних ситуаціях може знадобитися швидша реакція, ніж у людини; у разі прийнятним варіантом стає застосування експертної системи, що у реальному часі.

· Незмінно правильна, позбавлена ​​емоцій і повна відповідь за будь-яких обставин. Така властивість може виявитися дуже важливою в реальному часі та в екстремальних ситуаціях, коли експерт-людина може виявитися нездатною діяти з максимальною ефективністю через вплив стресу чи втоми.

· Можливість застосування як інтелектуальна навчальна програма. Експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані міркування системи.

· Можливість застосування як інтелектуальну базу даних.Експертні системи можуть испол-ся доступу до баз даних з допомогою интелл-го методу доступу.

25. Переваги використання ІКТ в освіті

Інформація явл. найважливішим механізмом рефор-ня утвор. системи, напр. на підвищення. якості, доступ. та ефект. освіти.

Комп. техніка – лише «залізо». Сьогодні у нас інше завдання – мак. Ефект. Використ. її, направ. на рішення стратегіч. цілі модерніз. Образ-ня - підвищення. його кач-ва.

Переваги:

1. Інформаційні технол. Значить. розширюють можливості пред'явлення навчальної інформації. Застосування кольору, графіки, звуку, всіх совр. засобів відеотехніки дозволяє відтворювати реальну обстановку деят..

2. Комп'ютер дозволяє сущ. підвищити мотивацію до навчання.

3. ІКТ залучають уч-ся до навч. процес, сприяючи найширшому розкриттю їх здібностей, активізації розумової деят.

4. Використ. ІКТ у навчальному процесі збільш. Можливий. постановки навчальних завдань та управління процесом їх вирішення. Комп'ютери дозволяють будувати та аналізувати моделі різних предметів, ситуацій, явищ.

5. ІКТ дозволяють якісно змінювати контроль деят. Уч-ся, забезпечуючи у своїй гнучкість управління навчальним процесом.

6. Комп'ютер сприяє формуванню. у учнів рефлексії. Навчальна програма дає можливість учням наочно уявити результат своїх дій, опр.этап у вирішенні завдання, на кіт. зроблено помилку, і виправити її.