Проблема моделювання знань в інтелектуальних навчальних Web-системах

УДК 004.896

Проблема моделювання знань в інтелектуальних навчальних Web-системах

Титенко С.В., Гагарін О.О., к.т.н., доц.
Національний технічний університет України «КПІ», м. Київ
Лабораторія СЕТ – семантичні технології в дистанційному навчанні www.setlab.net

Титенко С.В., Гагарін О.О. Проблема моделювання знань в інтелектуальних навчальних Web-системах // ІХ международная научная конференция имени Т.А. Таран «Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2009», Киев, 19-22 мая 2009 г.: сб. тр./ ред. кол.: С.В. Сирота (гл. ред.) и др. – К.: Просвіта, 2009. – С. 384-390.

У роботі розглянуто проблему моделювання знань для освітніх завдань. Проаналізовано поширені методи і технології, які знайшли застосування в навчальних системах різного характеру. Було класифіковано ці підходи на когнітивно-семантичний і мовно-дидактичний, та показано потребу в їх синтезі. Обґрунтовано загальну структуру семантичної моделі навчального контенту, як засобу моделювання знань для навчання.

Вступ

Категорія знання відіграє ключову роль як у навчальному процесі, так і в інтелектуальних системах, тому задача подання, моделювання і керування знаннями в навчальній системі набуває особливої значущості. Разом із поширенням досягнень у галузі штучного інтелекту (ШІ), підсилюються намагання науковців використовувати вже розроблені технології цієї галузі спеціально для потреб освіти [1].

Галузь ШІ пропонує різні моделі для імітації і формалізації людських знань, спираючись на когнітологію. У контексті освіти питання подання знань також набуває значущості, так як основною ланкою педагогічного процесу є передача знань і їх засвоєння учнями. На відміну від когнітології, керованої областю традиційних досліджень ШІ, подання знань в освітній системі має спиратися також на дидактику і інші педагогічні напрямки, враховуючи виразність природної мови для передачі знань [2]. Таким чином проблема створення моделі подання знань для педагогічних цілей набуває свого власного незалежного значення на стику галузей ШІ і Інтернет-освіти.

Аналіз технологій подання і керування знаннями в навчальних системах

Перелічимо основні інтелектуальні та взагалі інформаційні технології для подання і керування знаннями в комп’ютерному навчанні, які набули поширення в дослідженнях і на практиці. Серед таких технологій слід згадати наступні: експертні системи [3-5], інтерактивні середовища вивчення (ІСВ) [5, 6], або мікросвіти, семантичні мережі [5, 7-10], гіпертекст [11], аналіз текстів та інформаційний пошук [12-13], тощо. Кожна з технологій має свої переваги та недоліки і застосовується в контексті різних задач, пов’язаних із навчанням.

Таблиця 1. Аналіз технологій подання і керування знаннями в навчальних системах.

На основі здійсненого аналізу було класифіковано підходи до подання знань у контексті освіти на когнітивно-семантичний і мовно-дидактичний [14]. Урахування цієї класифікації дає змогу розрізнити відмінність завдань моделювання знань в контексті класичної задачі штучного інтелекту і задачі моделювання знань для освіти, що виникає під час побудови інтелектуальних систем навчання.

Когнітивно-семантичний підхід вбирає в себе технології, методи і моделі, породжені класичною задачею ШІ, і служить меті моделювання знань людини, тобто представляє модель «Знати». До особливостей підходу слід віднести такі: 1) служить для моделювання знань людини; 2) орієнтується на розв'язання задач (а не на навчання); 3) має на меті створення формальної мови, не залежної від природної мови, але придатної для комп'ютерних маніпулювань. Основним недоліком підходу у контексті навчання є те, що зворотний процес передачі знань від системи до учня ускладнюється із-за нездатності системи «добре говорити» звичною для людини мовою подання знань – її природною мовою. Іншим недоліком є так звана проблема всеосвіченості, у результаті якої відбувається формалізація таких аспектів предметної області, які не мають педагогічної значимості, тим самим ускладнюючи як побудову БЗ, так і її застосування для навчання.

Мовно-дидактичний підхід увібрав у себе технології, методи і моделі, які виникають у контексті вимог навчального процесу, та служать для його забезпечення. Цей підхід представляє модель «Навчати» і подає знання мовою комунікації. До особливостей підходу слід віднести такі: 1) ґрунтується на природній мові, як основному засобі передачі знань; 2) бере до уваги такі галузі, як дидактика, теорія тексту, герменевтика, лінгвістика, інформаційний пошук, поняття гіпертексту; 3) має на меті забезпечити такий процес передачі знань, який задовольнить освітні потреби учня. Недоліком підходу є недостатня формалізація, що ускладнює комп'ютерне опрацювання знань і перешкоджає задачам автоматизації навчального процесу.

Класичний процес навчання містить обидві складові: «знати» і «навчати». Отже освітня галузь ставить свої специфічні вимоги до моделювання знань, що передбачають синтез когнітивно-семантичного і мовно-дидактичного підходів на основі семантичної моделі навчального контенту (рис.1).

Рис.1. Синтез технологій, необхідний для розробки семантичної моделі навчального контенту.

Звернемо особливу увагу на важливість синтезу згаданих підходів через недостатність класичних моделей знань ШІ при їх безпосередньому застосуванні для подання знань з метою навчання в освітніх системах. Завданням опрацювання знань у штучному інтелекті є передача знань від експерта до системи, яка неявні знання експерта формалізує завдяки моделі знань, перетворюючи їх у явні, тобто формалізовані, знання, які тепер стають доступними для комп’ютерного маніпулювання. Як правило, така передача знань відбувається по ланцюгу: експерт з предметної області – інженер по знанням – інтелектуальна система. Від експерта до інженера передача відбувається мовою комунікації, тоді як інженер закладає знання в систему на мові мислення. Завданням інженера по знанням є розуміння мови комунікації експерта, що виражає його неявні знання, і переведення її на мову мислення системи, яка подає формалізовані знання.

Як слідує із огляду вище, певне поширення отримали системи, в яких робиться спроба, безпосередньо використовувати модель знань ШІ для організації освітніх процесів шляхом перенесення знань від моделі до людини-учня. Аналізуючи застосування таких систем, можна зробити висновки про явну або неявну гіпотезу, яка має бути прийнята розробниками подібних систем: «Так як не існує можливості несвідомої передачі знань із комп'ютерної системи в інтелект людини-учня, обрана модель є мовою комунікації для учня». На основі цієї гіпотези і її нескладного аналізу можна зробити висновки:

1. У випадку застосування моделей ШІ подана гіпотеза в загальному випадку хибна, так як моделі ШІ створюються, щоб подолати проблему комунікаційної мови людини і перейти до мови мислення.

2. Таким чином тут застосовується мова мислення для передачі знань, а такий підхід ігнорує здобутки і напрацювання дидактики, як науки, яка наголошує на тому, що існують спеціальні умови, способи навчання і методи передачі знань, за яких відбувається ефективне засвоєння знань учнем.

3. Застосування моделей ШІ у якості комунікації з учнем у загальному випадку є неефективним у зв'язку з невідповідністю області застосування моделі. Хоча проблема передачі знань у зворотному напрямку від системи до людини розглядається в експертних системах, а також як проблема вербалізації в нейронних мережах, подібні підходи є неефективними у загальному випадку навчання і можуть підійти лише для деяких специфічних навчальних цілей і видів навчальної діяльності, наприклад, таких як інформаційно-пошукова діяльність, діяльність з вивчення логічних кроків роботи експертної системи з базою знань, або діяльність з розробки інформаційних моделей навчального матеріалу [4]. Загалом же задача передачі знань в зворотному напрямку з метою підтримки навчального процесу не характерна для моделей подання знань в класичній постановці ШІ.

Висновок

Висновками поданого аналізу будуть наступні:

1. Освітні системи вимагають такого підходу до проблеми моделювання знань, який свідомо врахує необхідність комунікації з учнем на мові, зрозумілій для нього, за допомогою застосування принципів і завдань дидактики

2. Так як універсальною мовою передачі знань для людини є природна мова, саме на її використанні повинен ґрунтуватися процес моделювання знань для систем навчання. Природна мова виступає тут перш за все у формі навчального тексту, який стає провідним способом передачі знань в дистанційних навчальних системах. Ця особливість повинна бути врахована при побудові дидактично-орієнтованої моделі знань.

3. Щоб реалізувати педагогічний принцип, який передбачає, що перш за все вчитель повинен володіти знаннями (не тільки на папері чи в конспекті), і вже потім передавати ці знання учням, слід збагатити навчальні системи, які виступають тут у ролі вчителя, семантичними моделями знань на основі ШІ. Натомість такі моделі повинні будуватися в контексті дидактичних задач, не перегромаджуючись нецільовою семантикою з одного боку і реалізуючи семантику, яка повинна підтримати задачі навчання з іншого. Такий підхід повинен вирішити проблему всеосвіченості, характерну для стандартних моделей ШІ, в результаті якої відбувається формалізація таких аспектів предметної області, які не мають педагогічної значимості, тим самим ускладнюючи як побудову БЗ, так і її застосування для навчання.

Текст, а також мультимедіа, що є інформаційним наповненням Web-систем, називають контентом. Таким чином навчальна Web-система повинна містити контент, який виражає знання мовою комунікації людини, і його семантичну формалізацію з урахуванням моделювання предметної області, а також володіти дидактичними функціями, які керують процесом постачання контенту учневі (рис.2).

Рис.2. Загальна модель навчального контенту інтелектуальної навчальної Web-системи.

Отже завдання моделювання знань навчальної системи зводиться до побудови семантичної моделі навчального контенту, що включає зазначені вище компоненти, тобто: 1) інформаційне наповнення; 2) семантику предметної області; 3) дидактичну функцію. Роботи, що містять формальний опис семантичної моделі навчального контенту на основі поданих принципів та подальші дослідження публікуються на сайті авторів [15].

Література

1.    Shapiro, Stuart C., editor. 1992. Encyclopedia of Artificial Intelligence. 2nd ed. New York: John Wiley & Sons. Volume 1, page 434.

2.    Ramesh Jain. Refining the Search Engine. Ubiquity, Volume 5, Issue 29, Sept. 15 - 21, 2004 http://www.acm.org/ubiquity/

3.    Clancey, W.J. (1987). Knowledge-based tutoring: The GUIDON program. Cambridge, MA: The MIT Press.

4.    Антонченко М. О. Експертні системи як засіб формування якісних знань учнів 7-8 класів з предметів природничого циклу. Автореферат … кандидата педагогічних наук. Харків – 2001.

5.    McArthur, D., Lewis, M, and Bishay, M. (1993). The roles of artificial intelligence in education: Current progress and future prospects. RAND DRU-472-NSF

6.    Shute, V., and Glaser, R. (1990). Large-scale evaluation of an intelligent discovery world: SMITHTOWN. Interactive Learning Environments, 1, 51-77.

7.    Berners-Lee T. "Spіnnіng the Semantіc Web: Brіngіng the World Wіde Web to Іts Full Potentіal", The MІ Press, 2005

8.    Berners-Lee, T., Hendler, J., and Lassіla, O. 2001, The Semantіc Web. Scіentіfіc Amerіcan 284, 5 (May 2001), 34-43

9.    SW-El: Semantic Web for E-Learning http://compsci.wssu.edu/iis/swel/

10. Stankov, S., Žitko, B., Grubišić, A. (2005). “Ontology as a Foundation for Knowledge Evaluation in Intelligent E-learning Systems”, International Workshop on Applications of Semantic Web Technologies for E-Learning (SW-EL’05) in conjunction with 12th International Conference on Artificiel Intelligence in Education (AI-ED 2005), Amsterdam, Netherlands, pp. 81-84.

11. Berners-Lee T., Caіllіau R., Luotonen A., Nіelsen H., Secret A., 1994, The World-Wіde Web, Communіcatіons of the ACM 37 No.8, p., 76-82

12. Brusilovsky, P. and Tasso, C. (2004) Preface to special issue on user modeling for Web information retrieval. User Modeling and User Adapted Interaction 14 (2-3), 147-157.

13. Валгина Н.С. (1998). Теория текста: Учебное пособие Москва: Изд-во МГУП «Миркниги», 1998. 210с.

14. Гагарін О.О., Титенко С.В. Проблеми створення гіпертекстового навчаючого середовища // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля №4 (110) 2007 Ч.2 - Луганськ 2007 - С. 6-15.

15. Лабораторія СЕТ – дослідження в галузі інтелектуальних навчальних Web-систем. http://www.setlab.net