Пошук по сайту...
Відпочинок для дітей! Табір Райдуга. Чорне море, Крим
Портал Знань Портал безперервного навчання

Портал знань — відкриті навчальні матеріали, дистанційне навчання, дистанційне тестування знань

Навчальні матеріали і Тестування знань


Акція! Сайт, що допоможе дітям...

1.3.2. Аналіз і синтез підходів до подання знань в інформаційно-навчальних Web-системах

Когнітивно-семантичний підхід. Цей підхід можна також охарактеризувати як модель «Знати» [56]. 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'ютерної обробки. Класично дослідження в області штучного інтелекту прагнули створити таку мову подання знань, яка б не залежала від людської мови і була придатна для комп’ютерних маніпуляцій – так звану філософську мову, метамову, семантичну мову або семантичну модель знань. Створивши її, людині слід буде пройти процес передачі або формалізації своїх знань у цю внутрішню модель знань системи, після чого система буде здатна вирішувати конкретні завдання на основі отриманих знань. Зважаючи на досягнення і значні успіхи таких штучних мов для розв’язання деяких завдань, слід однак зазначити, що такий підхід виявляється дуже неефективним при зворотному процесі передачі знань від системи до людини – у процесі освіти людини. Причиною є нездатність системи «говорити» звичною для людини мовою подання знань – її природною мовою.  Отже запорукою ефективності навчальної системи має стати її уміння доносити закладені знання за допомогою природної мови. Очевидним також є те, що формалізувати абсолютно все знання, до того ж дидактично представлене, без застосування «чистої» людської мови буде неможливо. З другого боку тут виникає так звана проблема «всеосвіченості», у результаті якої відбувається формалізація таких аспектів предметної області, які не мають дидактичної значимості, тим самим ускладнюючи як побудову БЗ, так і її застосування для навчання. Тож слід шукати подальші шляхи інтелектуалізації навчальних систем у контексті освітніх вимог. До когнітивно-семантичного підходу можемо віднести наступні наукові напрямки: когнітологію, класичні підходи подання знань у штучному інтелекті, такі як семантичні мережі, фрейми, експертні системи, продукційні і логічні моделі тощо. 

Мовно-дидактичний підхід.Такий підхід представляє модель «Навчати» [56]. 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 та аналіз текстів, поняття гіпертексту; 3) має на меті забезпечити такий процес передачі знань, який задовольнить освітні потреби учня. Мовно-дидактичний підхід має забезпечити процес подання знань, що ґрунтується на поточних освітніх потребах суб’єкта навчання – учня. В той час, як когнітивно-семантичний підхід намагається зробити точний знімок всієї предметної області, відобразивши її в усіх аспектах і залежностях, мовно-дидактичний, застосовуючи текст,прагне виявити, яку саме частину знань про навчальний предмет і яким саме чином слід подати користувачу так, щоб матеріал був найкраще засвоєним і найбільш ефективним з точки зору дидактичних цілей. Тут велике значення мають положення теорії тексту. З точки зору цієї теорії кожен текст обов’язково розрахований на сприйняття кимось. У тексті укладена мовнорозумова діяльність пишучого (мовця) суб'єкта, розрахована на відповідну діяльність читача (слухача), на його сприйняття. Важливе значення тут відіграють такі поняття, як комунікативність тексту, мовна компетенція. Для адекватної репрезентації тексту у комп’ютерній системі допоможуть уявлення про мікро- і макроструктуру, про одиниці тексту і його класифікацію. Важливий внесок у дидактичний підхід має зробити герменевтика. Так як ця наука займається тлумаченням тексту, її положення можна застосувати для тлумачення тексту у розумінні його формалізації в комп’ютерній системі. Такі поняття, як контекст, ключові слова в тексті, основна думка автора мають допомогти вірним чином формалізувати знання, що знаходяться в тексті для їх подальшого подання і застосування для перевірки знань учнів.

Важливим питанням, яким має оперувати дидактичний підхід є проблема лінійності – лінійності навчання, лінійності навчального тексту, що подається учневі. Лінійна структура розгортання тексту і глибинна структура повідомлення неадекватні, і тому ця відповідність/невідповідність повинна бути регульованою [58]. Коли мова іде про індивідуалізоване навчання, регулятором тут має виступати стан підготовленості учня. На відміну від підручника, комп’ютерна система повинна забезпечити адекватне до знань студента подання навчального матеріалу. Тут лінійність класичного друкованого тексту має бути подолана. У цьому питанні має допомогти поняття гіпертексту.

Проблема синтезу підходів. Підсумовуючи, зазначимо, семантичне подання знання, яким воно є (тобто когнітивне), і дидактичне подання знань – це різні підходи і методики. Адже це різне – знати і навчати. Модель «Знати» – це модель знань, що містяться у нашому розумі (когнітивні аспекти, аспекти класичного ШІ). Модель «Навчати» (передавати знання іншому) – це модель того, як слід подати знання, щоб вони були засвоєнні (тобто стали вмістом у моделі «Знати») – це дидактика і, до певної міри, когнітологія лише у аспекті сприйняття знань. З другого боку дидактичне подання знань повинно витікати із подання семантичного, або когнітивного. Тобто, коли мова йде про інтелектуальну навчальну систему, тоді система по-перше повинна сприйняти знання і «засвоїти» їх, по-друге  на основі бази знань система повинна вміти будувати дидактичні подання знань для різних груп учнів. Тобто слід сумістити семантику і дидактику, слід сумістити і пов’язати два різних підходи до організації знань [56, 57].

У цьому контексті звернемо увагу на сучасний розвиток гіпертекстової мережі Інтернет. На сьогодні, як відомо, її розробники зіткнулися із схожою проблемою, коли текстуальне подання перестало задовольняти потреби, і намітилася тенденція до об’єднання текстуальної частини із семантичною, завдяки додаванню в гіпертекст семантичних даних і створення онтології [45] предметної області, метою якої є репрезентація знань для їх комп’ютерної обробки.  Проте, проблемою тут є незв’язаність і потенційна невідповідність семантики і тексту. Тобто немає природного зв’язку і відповідності між текстом, що виражає певні знання природною мовою, і смислом, який задає семантика. За їх адекватність відповідає розробник, а це породжує загрозу невідповідності тексту і семантичних даних.

Таким чином є потреба у глибшій з лінгвістичної, мовної точки зору моделі подання знань, яка б могла об’єднати міць комп’ютерних розрахунків (тобто комп’ютерних міркувань) і в той же час не відкинула б виразності і універсальності неформалізованої природної мови для передачі знань. Така модель повинна об’єднати надбання досліджень інженерії знань у штучному інтелекті із дидактикою, теорією тексту, герменевтикою та іншими науками, застосовуючи і розвиваючи переваги гіпертексту. Тут необхідно знайти баланс між формалізованими знаннями і знаннями, поданими як є, в тексті. Такий синтез технологій (рис.1.4) з метою розробки семантичної моделі навчального контенту зможе стати передумовою для технічної реалізації інтелектуальної системи, яка стане партнером у педагогічному процесі і допоможе людині навчати людину ефективніше, примножуючи педагогічну діяльність [56].

Керування контентом як метод керування знаннями в інформаційно-навчальній Web-системі. 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. 

Рис.1.4. Синтез технологій, необхідний для розробки семантичної моделі інформаційно-навчального контенту

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 БЗ 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 [59]. Загалом же задача передачі знань в зворотному напрямку з метою підтримки навчального процесу не характерна для моделей подання знань в класичній постановці задачі ШІ.

Висновками 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. У зв'язку  з тим, що універсальною мовою передачі знань для людини є природна мова, моделювання знань для освіти має спиратись на використання природної мови і активно використовувати текст, як спосіб передачі 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 другого. Такий підхід повинен вирішити проблему «всеосвіченості», характерну для стандартних моделей ШІ, в результаті якої відбувається формалізація таких аспектів предметної області, які не мають дидактичної значимості, тим самим ускладнюючи як побудову БЗ, так і її застосування для навчання.

Моделювання знань, поданих в інформаційно-навчальному контенті, має відбуватись шляхом побудови семантичної моделі предметної області або онтології, структура якої орієнтується на специфічні задачі інформаційно-навчальних Web-систем. База знань системи повинна містити контент, тобто інформаційне наповнення, яке виражає знання мовою комунікації людини, і його онтологічно-орієнтовану формалізацію, а також володіти дидактичними функціями, які керують на основі онтології процесом постачання контенту користувачу.

Таким чином навчальна система повинна містити контент, тобто інформаційне наповнення, яке виражає знання мовою комунікації людини, і його семантичну формалізацію у вигляді онтологіїпредметної області, а також володіти дидактичними функціями, які керують на основі семантики контенту процесом постачання контенту учневі (рис.1.5).

Отже завдання моделювання знань в інформаційно-навчальній Web-системі зводиться до побудови онтлогічно-орієнтованої моделі навчального контенту, що включає зазначені вище компоненти: 1) інформаційне наповнення; 2) онтологію предметної області; 3) дидактичну функцію.

Рис.1.5. Загальна модель навчального контенту

Коментарі відвідувачів (0)
[ Показати коментарі ]

Додайте власний коментар
Автор

Коментар

Кількість входів в цьому місяці : 2297
Приєднуйтесь!
Сторінки, близькі за змістом
1.3. Синтез проблем керування знаннями і керування контентом
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. Проблеми моделювання знань в інтелектуальних системах широко розглядаються в роботах [30-32]. Разом із поширенням досягнень у галузі штучного інтелекту (ШІ), підсилюються намагання науковців використовувати вже розроблені технології цієї галузі спеціально для потреб освіти. Застосування досягнень ШІ у навчанні і викладанні сприяє розвитку окремого дослідницького напрямку із відповідними специфічними для цієї області проблемами. Створюються наукові співтовариства [37, 38], що займаються дослідженням освітніх процесів і застосуванням технологій ШІ у комп’ютерних системах навчання.
Дисертація «Програмне забезпечення онтологічно-орієнтованої системи керування інформаційно-навчальним Web-контентом»
Титенко С.В. «Програмне забезпечення онтологічно-орієнтованої системи керування інформаційно-навчальним Web-контентом». Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.03 – Математичне та програмне забезпечення обчислювальних машин і систем.
©2006-2017 Лабораторія СЕТ, Сергій Титенко
При використанні матеріалів посилання, гіперпосилання для web-ресурсів, на www.setlab.net обов'язкове
Зв'язок: lab@setlab.net 
Лабораторія СЕТ powered by FreshKnowledge
Студія Інновацій — Розробляємо розумні сайти
Rambler's Top100 НТУУ "КПІ"
Друзі і партнери
Український рейтинг TOP.TOPUA.NET