Главная | Обратная связь
МегаЛекции

Адаптивным обучающим системам




 

Инструментом познания согласно концепции параграфа 5.4 можно считать и процесс проектирования структуры гипертекста. Ранее нами [Гаврилова, 1996-99] был предложен подход, трактующий структуру (граф) гипертекста (ГТ) как «скелет» поля знаний, то есть наиболее информационно-нагруженный элемент поля знаний. Именно этот граф отражает структуру знания, которую можно назвать гиперзнания. Усвоение этой структуры является важнейшим компонентом процесса обучения. Очевидно, чем более будет конкретная структура ГТ соответствовать индивидуальной когнитивной структуре, тем эффективнее будет идти процесс обучения. Фактически это означает, что обучение и тренинг будут организованы не через навязывание конкретных когнитивных структур обучаемому и ломку старых представлений, а через проекцию нового знания на каркас индивидуального опыта и наращивание уже имеющихся когнитивных структур. Такая адаптация к индивидуальным познавательным структурам может существенно повысить эффективность обучающих систем.

Предлагаемый подход позволяет представить поле знаний предметной области в виде релевантной гиперструктуры HS, узлами которой являются концепты А, выделяемые экспертами как «опорные», то есть принципиально значимые. Связи или отношения R используются для переходов между узлами. Такая трактовка является естественным развитием моделей представления знаний типа семантических сетей, которые на современном этапе считаются наиболее адекватными человеческой структуре памяти [Величковский, 1982; Шенк, Хантер, 1987]. Естественно, что такие концептуально-когнитивные структуры отличаются резкой индивидуальностью, связанной с личностными, интеллектуальными и профессиональными различиями носителей знаний. В некотором смысле такая структура является когнитивной моделью индивида.

Предлагаемый подход согласуется с концепцией мультидеревьев [Furna, Zacks, 1994], реализующей множественное представление ПО. Модель пользователя, сформированная по этому принципу, будет отражать «модель мира» данного конкретного пользователя в виде гиперграфа, узлы которого, в свою очередь, могут быть раскрыты в виде гиперструктур более низкого уровня. Фактически это соответствует субъективным концептуальным структурам в памяти. Часто в проблематике АОС используют понятие «сценария». Традиционно под сценарием понимается описание содержательного, логического и временного взаимодействия структурных единиц программы, с помощью которых реализуется авторская цель [Бойкачев, Конева, Новик, 1994].



Очевидно, что в гипермедиа учебных приложениях естественным представлением сценария является граф гипертекста. При этом важно добиваться, чтобы этот сценарий соответствовал (был релевантным) представлениям как учителей, так и учеников.

Для формирования стратифицированного множества вершин А можно использовать модификацию алгоритмов объектно-структурного анализа ОСА (параграф 3.4).

Данный алгоритм выявляет канонический или основной сценарий, альтернативные сценарии формируются на основании либо иного опыта преподавания, либо с учетом категории пользователей.

Последовательное применение данного подхода и визуальных методов проектирования позволило сформировать ГРАФИТ-технологию и реализовать ее в ряде программных продуктов ВИКОНТ (ВИзуальный Конструктор Онтологии), ПЕГАС (ПроЕктирование Гипер-Активных Схем) [Гаврилова и др., 1998-2000] (рис. 5.11).

При разработке гипермедиа-приложений необходимо также учитывать фактор сбалансированности звуковых и видеоузлов опорной ГТструктуры, то есть аудио- и видеофрагменты должны равномерно распределяться на сети. Для этого в технологию ГРАФИТ введено понятие «раскраски» узлов, что позволяет наглядно оценить сбалансированность сети по аудио- и видеонагрузке. Алгоритм «ОСА-гипер» учитывает необходимость анализа не только исходной информации, но и навигационных возможностей:

• перемещение на экран назад;

• возврат к началу;

• возврат к началу секции;

• просмотр структуры;

• озвучивание экрана;

• включение видео;

• помощь;

• перемещение на экран вперед.

 

Рис. 5.11.ГРАФИТ-технология визуального проектирования ГТ

 

Особенно ценно в реализации графической навигации то, что в произвольный момент пользователь может посмотреть структуру сценария и понять, в каком месте он сейчас находится.

Данный подход использован при создании ГТ АОС в области инженерии знаний для систем дистанционного обучения (Gavrilova, Stash, Udaltsov, 1998). Системы обучения в области ИИ имеют пока небольшую историю, хотя при отсутствии учебников по данным дисциплинам эти электронные учебники особенно необходимы. Известны лишь единичные работы в нашей стране и за рубежом — «База знаний для разработчиков ЭС» [Молокова, Уварова, 1992] и KARTT (Knowledge Acquisition Research and Teaching Tool) [Liebovitz, Bland, 1994].

При проектировании любой ГТ структуры нетривиальной задачей является выделение «опорных» концептов — вопрос, практически не освещенный в литературе. В работе [Гаврилова, Червинская, 1993] представлен обзор различных методов извлечения знаний, частично включающих и исследования по выявлению значимых концептов. Можно предложить использовать для этой цели методы многомерного шкалирования, позволяющие выявлять структуру индивидуальных ментальных пространств, анализируя попарные связи понятий предметной области (см. п. 5.1).

Эти методы использовались и ранее для изучения семантических пространств памяти [Терехина, 1988; Петренко, 1988; Cook, 1985], однако можно использовать новый подход, ориентированный на анализ не только осей ментальных пространств с выявлением соответствующих конструктов, но и точек сгущения понятий, называемых «аттракторами» для выявления метапонятий или концептов.

В дальнейшем эти концепты образуют узлы {А} релевантной ГТ структуры, которую можно фактически трактовать как модель пользователя UM (user model):

UM = {A, R}.

 

Более широкие исследования [Voinov, Gavrilova, 1993; Воинов, Гаврилова, 1994] показали, что психосемантические методики (см. п. 5.1), обогащенные новыми элементами (использование метафорических планов), могут способствовать выявлению имплицитных структур знаний, не поддающихся выявлению другими методами.

Использование UM как гиперструктуры в гипертекстовых АОС позволяет создавать «гибкие» релевантные сценарии, ориентированные на когнитивные особенности определенных групп пользователей. Последнее замечание можно также отнести к разработке систем гипермедиа. Очевидно, что глубокое и конструктивное изучение человеческого фактора в области computer science может существенно раздвинуть ограничения современных интеллектуальных и обучающих систем.

 

 





©2015- 2017 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов.