Sistemi stručne obuke u obrazovanju. Stručne i studijske sisteme

Tema1. EOS kao komponenta intenzivne obuke stručnjaka.

Predavanje 8. Stručni sistemi obuke.

Opseg primjene stručnih sistema u upravljanju.

Trošak stručnih sistema.

Razvoj izloženih sistema.

U posljednjih dvadeset godina stručnjaci iz oblasti intelektualnih sustava provode aktivni istraživački rad u oblasti stvaranja i korištenja stručnih sistema namijenjenih obrazovanju. Pojavila se nova klasa stručnih sistema - stručni sustavi obuke - najperspektivniji smjer poboljšanja programskog pedagoškog sredstva za stranu proceduralnog znanja.

Stručni sistem je kompleks računalnog softvera koji pomaže osobi da donosi informirane odluke. Stručni sustavi koriste informacije dobivene unaprijed od stručnjaka - ljudi koji su u bilo kojoj regiji najbolji stručnjaci.

Stručni sistemi moraju:

  • zadržite znanje o određenom području predmeta (činjenice, opisi događaja i obrazaca);
  • da biste mogli komunicirati s korisnikom na ograničenom prirodnom jeziku (I.E., postavljajte pitanja i razumijem odgovore);
  • imati kompleks logičkih alata za uklanjanje novih znanja, identificiranje obrazaca, otkrivanja kontradikcija;
  • stavite zadatak na zahtjev, razjasnite njegovu proizvodnju i pronađite rješenje;
  • objasnite korisniku kako je dobijena odluka.

Poželjno je i da stručni sistem može:

  • prijaviti takve informacije koje povećavaju povjerenje korisnika u stručnu sustav;
  • "Pričaj o sebi, o svojoj strukturi

Stručni sistem obuke (EOS) je program koji implementira određeni pedagoški cilj na osnovu stručnih znanja u nekoj predmetnom području, uz dijagnosticiranje obuke i upravljanja upravljanjem, kao i pokazujući ponašanje stručnjaka (subjektivni stručnjaci, metodolozi, psiholozi). EOS-ov trošak je u prisustvu znanja u njemu prema metodi obuke, zahvaljujući kojem pomaže učenje učiteljima, a studenti učenja.

Arhitektura stručnog trening uključuje dvije glavne komponente: bazu znanja (skladište znanja) i softverski alat za znanje o pristupu i obradi, koji se sastoji od mehanizama zaključaka (rješenja), objašnjavajući rezultate i dobijene rezultate i intelektualno sučelje.

Razmjena podataka između polaznika i EO-e vrši program intelektualnog sučelja koji doživljava poruke učenika i pretvara ih u predstavljanje baze znanja i, naprotiv, prevodi internu zastupljenost obrade rezultata učenika i daje poruka potrebnom nosaču. Najvažniji zahtjev organizaciji dijaloga dijaloga EOS-a je prirodan, što ne znači doslovno formuliranje potreba učenika prijedloga prirodnog jezika. Važno je da slijed rješavanja problema je fleksibilan, ispunjava se idejama studenta i provedeno u profesionalnim uvjetima.


Prisutnost razvijenog sistema objašnjenja (CO) izuzetno je važan za EOS, radeći u oblasti učenja. U procesu učenja takav EOS obavljat će ne samo aktivnu ulogu "učitelja", već i ulogu referentne knjige koja pomaže pripravniku da studiraju interne procese koji se javljaju u sustavu koristeći modeliranje primijenjenog područja. Razvijeni CO sastoji se od dvije komponente: aktivne, uključujući skup informativnih poruka izdanih pripravnikom u procesu rada, ovisno o specifičnom načinu rješavanja problema u potpunosti definiranim u potpunosti definirani u potpunosti definirani sustavom; Pasivna (glavna komponenta CO), fokusirana na inicijalizaciju radnji pripravnika.

Aktivna komponenta CO detaljna je komentar koji prate akcije i rezultate dobivene sistemom. Pasivna komponenta CO je kvalitativno nova vrsta informativne podrške svojstvena samo u znanju na osnovu znanja. Ova komponenta, pored razvijenog sistema pomoći, uzrokovan pripravnikom, ima sistemski obrazloženje problema rješavanja problema. Sistem objašnjenja u postojećim EO-ima provodi se na različite načine. Može biti: skup informacija o stanju sistema; Proslijeđen je potpuni ili djelomični opis sistema distribucijskog staza; Lista hipoteza ovjerenih hipoteza (osnova za njihovu formiranje i rezultate njihove provjere); Lista ciljanih ciljeva upravljanja i načine za njihovo postizanje.

Važna karakteristika razvijenog CO-a je korištenje prirodnog jezika komunikacije sa pripravnikom. Raširena upotreba sistema "MENU" omogućava ne samo da razlikuju informacije, već i u razvijenim EOS-u za suđenje nivou obuke pripravnika, formirajući svoj psihološki portret.

Međutim, student ne smije uvijek biti zainteresiran za potpunu izlaz rješenja koja sadrži mnogo nepotrebnih detalja. U ovom slučaju sustav bi trebao biti u mogućnosti odabrati samo ključne tačke lanca, uzimajući u obzir njihovu važnost i nivo znanja učenika. Da biste to učinili, u bazi znanja potrebno je podržati model znanja i namjere učenika. Ako pripravnik nastavi da ne razumije primljeni odgovor, tada bi sistem trebao u dijalogu na osnovu podržanog modela problema sa znanjem za obuku ili druge fragmente znanja, I.E. Posebni pojmovi i ovisnosti otkriveni su detaljnije, ako se čak i ovi dijelovi ne koriste izravno u izlazu.

Stručni sustavi su jedna od glavnih primjena umjetne inteligencije. Umjetna inteligencija jedan je od odjeljki informatike, koji se bavi zadacima hardvera i softverskog modeliranja tih vrsta ljudske aktivnosti koje se smatraju intelektualnim.

Rezultati studija o umjetnoj inteligenciji koriste se u inteligentnim sistemima koji su u stanju riješiti kreativne zadatke koji pripadaju određenom objektu, čiji se znanje pohranjuje u memoriju (baza znanja) sistema. Sistemi umjetne inteligencije usmjereni su na rješavanje velikog razreda, koji uključuju takozvane djelomično strukturirane ili nestrukturirane zadatke (slabo formalizirane ili neformalijevne zadatke).

Informacijski sustavi koji se koriste za rješavanje djelomično strukturiranih zadataka podijeljeni su u dvije vrste:

    Izrada menadžerskih izvještaja (obavljanje obrade podataka: pretraživanje, sortiranje, filtriranje). Donošenje odluka vrši se na osnovu informacija sadržanih u ovim izvještajima.

    Razvoj mogućih alternativa rješenjima. Donošenje odluka svodi se na izbor jedne od predloženih alternativa.

Informacioni sistemi koji razvijaju alternative rješenjima mogu biti model ili stručnjak:

    Modelni informacioni sistemi pružaju korisnik modela (matematički, statistički, finansijski itd.) Koji pomažu u osiguravanju razvoja i evaluacije alternativa rješenju.

    Stručni informacioni sistemi pružaju razvoj i procjenu moguće alternative od strane korisnika stvaranjem sistema zasnovanih na znanju primljenim od stručnjaka.

Stručni sustavi su programi za računare koji akumuliraju stručnjake za stručnošću u određenim predmetima koji su namijenjeni dobivanju prihvatljivih rješenja u procesu obrade podataka. Stručni sustavi transformiraju iskustvo stručnjaka u određenoj industriji u obliku heurističke pravila i namijenjeni su savjetovanju manje kvalificiranih stručnjaka.

Poznato je da znanje postoji u dvije vrste: kolektivno iskustvo, lično iskustvo. Ako je predmetno područje zastupljeno kolektivnim iskustvom (na primjer, najviša matematika), tada se ova predmet ne trebaju stručni sustavi. Ako je u predmetnom području većina znanja lično iskustvo stručnjaka na visokom nivou i tih znanja su nisko otporni, tada su takvi prostor potrebni stručne sisteme. Moderni ekspertski sistemi široko se koriste u svim oblastima ekonomije.

Baza znanja je srž stručnog sistema. Prelaz iz podataka u znanje posljedica je razvoja informacionih sistema. Baze podataka koriste se za pohranu podataka i za skladištenje znanja - bazu znanja. U bazi podataka, u pravilu, veliki niz podataka pohranjuju se s relativno malom vrijednošću, a u bazama znanja pohranjuju se malim jačinom, ali skupim informacijama o informacijama.

Baza znanja je ukupnost opisana znanja koristeći odabrani oblik njihove prezentacije. Ispunjavanje baze znanja jedan je od najtežih zadataka koji su povezani sa izborom znanja o njihovoj formalizaciji i tumačenju.

Stručni sistem se sastoji od:

    baza znanja (kao dio radne memorije i baze pravila), osmišljen za pohranu originalnih i srednjih činjenica u radnoj memoriji (ona se naziva i bazom podataka) i pohranu modela i pravila za manipulaciju modela u pravilima

    sonjaci (prevodilac), koji osiguravaju provedbu slijeda pravila za rješavanje određenog zadatka na temelju činjenica i pravila pohranjenih u bazama podataka i baze podataka

    objašnjenja podsistema omogućava korisniku da dobije odgovore na pitanje: "Zašto je sistem usvojio takvu odluku?"

    podsistemi nabavke znanja osmišljenih za dodavanje novih pravila u podnožje novih pravila i modifikacija postojećih pravila.

    korisničko sučelje, složeni programi, implementiranje korisničkog dijaloga sa sustavom u fazi unosa informacija i dobivanje rezultata.

Stručni sustavi se razlikuju od tradicionalnih sustava za obradu podataka u toj, u pravilu koriste simbol način zastupanja, karaktera izlaznog i heurističkog rješenja rješenja. Da bi se riješili slabo formalizirani ili neformalizirani zadaci, neuronske mreže ili neurokompjuteri su više obećavajući.

Osnova neurokomirača predstavljaju neuronske mreže - hijerarhijski organizirani paralelni spojevi adaptivnih elemenata - neurona, koji pružaju interakciju s predmetima u stvarnom svijetu na isti način kao i biološki nervni sustav.

Prilikom stvaranja ekspertnih sistema za samouralsku mrežu postiže se u velikoj neuralnoj mreži. Mreža je postavljena, I.E. Vlak, prolazeći kroz sve poznata rješenja i traženje potrebnih odgovora na izlazu. Postavka je izbor parametara neurona. Često koriste specijalizirani program učenja koji se bavi mrežnim treningom. Nakon učenja, sistem je spreman za rad.

Ako su njeni kreatori preliminarno leže na stručnom sustavu u određenom obliku, a zatim u neuronskim mrežama nepoznato je čak i programerima, kako se znanje formira u njegovoj strukturi u procesu učenja i samostalnosti, I.E. Mreža je crna kutija.

Nekrokompjuteri, kao umjetni obavještajni sustav, vrlo su obećavajući i mogu biti beskonačno poboljšani u svom razvoju. Trenutno se umjetni obavještajni sustavi u obliku stručnih sistema i neuronskih mreža široko koriste u rješavanju financijskih i ekonomskih problema.

"
  • Specijalnost WAK RF1.00.02
  • Broj stranica 192.

Uvođenje

POGLAVLJE 1. ISTE SISTEMIČNIH TRGOVINA

Proces obrazovanja

1.1. Kratak pregled uvođenja tehnologija računarskog učenja.

1.2. Stručni sustavi: njihova temeljna svojstva i primjena.

1.3. Primjena stručnih sistema u procesu učenja. Stručni sistemi obuke.

1.4. Provođenje i analizu osnovnih rezultata izloženog eksperimenta.

1.5. Izgledi za upotrebu stručnih sistema u obrazovnom procesu.

Zaključci o prvom poglavlju

Poglavlje 2. Teorijska pitanja izgradnje

Stručni sistemi obuke

2.1. EOS arhitektura.

2.2. Prezentacija znanja u EO-e.

2.3. Model učenja.

2.4. EOS klasifikacija. 89 Zaključci o drugom poglavlju

Poglavlje 3. Obrazovni sistem izgrađen od

Princip akcije stručnih obuka, fokusiran na rješavanje problema pokreta tijela

Noah avion

3.1. Softverski polaznici rješavaju fizičke probleme.

3.2. Izgradnja i rad sistema obuke zasnovana na principu djelovanja sustava stručnog učenja usredotočenih na rješavanje problema pokretanja tijela na nagnutoj ravnini.

3.3. Zadaci su riješeni pomoću razvijenog stručnog sistema obuke.

Zaključci u trećem poglavlju

Poglavlje 4. Eksperimentalna verifikacija tehnika obuke učenika pomoću razvijenog softvera

4.1. Provođenje i analizu glavnih rezultata eksperimenta za pretraživanje.

4.2. Provođenje i analizu glavnih rezultata obuke i kontrolnog pedagoškog eksperimenta.

Zaključci za četvrto poglavlje

Preporučena lista disertacija

  • Metode primjene stručnih sistema za prilagođavanje procesa učenja i ocjenu učinkovitosti PPS-a 1997, kandidat pedagoških nauka Snivil, Elena Aleksandrovna

  • Didaktičko računalo okruženje kao komponenta tehnologije za formiranje generaliziranih vještina učenika u obavljanju eksperimentalnih istraživanja 2002, kandidat za pedagoške nauke Koksharov, Vladimir Leonidovič

  • Računarska tehnologija za obuku i provođenje treninga 1999, kandidat za pedagoške nauke Grey, Svetlana Pavlovna

  • Didaktička specifičnost informacionih tehnologija u srednjoškolskom obrazovnom procesu: na materijalu tečaja astronomije 2002, kandidat pedagoških nauka Rynin, Mihail Leonidovich

  • Principi izgradnje i korišćenje stručnih sistema obuke u tečaju "Teorijske osnove informatike" 2000, kandidat pedagoških nauka Kudinov, Vitaly Alekseevich

Disertacija (dio apstraktnog autora) na temu "Računarski sistemi obuke, izgrađeni na principu djelovanja stručnih sistema obuke: razvoj i primjena u podučavanju rješenja za PIZ. Zadaci "

Tradicionalno, proces učenja općenito i proces učenja fizike, posebno smatra se bilateralnom, koji uključuje aktivnosti učitelja i studenata. Aktivna upotreba računara u obrazovnom procesu čini ga potpuno zanimljivim trećim partnerom procesa učenja. Računari pružaju gotovo neograničene mogućnosti za razvoj neovisnog kreativnog razmišljanja studenata, njihove inteligencije, kao i nezavisne kreativne aktivnosti učenika i nastavnika.

Aktivni rad na potrazi za novim oblicima i načinima učenja započelo je 60-ih. Pod vođstvom akademika A.I. Berg je organizovao i proveo rad na programiranim pitanjima učenja, uvođenjem tehničkih sredstava za obuku i obuku. Programirano učenje bio je prvi korak za intenziviranje aktivnosti učenja. Duboka studija o teoriji i praksi programiranog učenja održala su V.P. Beskalko, G.a. Bordovsky, B.S. Gershunsky, V.A. Cabesters, E.I. Mashbits, D.I. Penner, A.I. Raev, V.G. Razumovsky, N.F. Talyzin i drugi.

Pitanja efikasnog korištenja računara u obrazovnom procesu i istraživanju razvoja efikasnih metoda i sredstava računalnog učenja ostaju relevantni i trenutno. U našoj zemlji i inostranstvu, u ovoj oblasti se provode odgovarajući radovi. Međutim, još uvijek nije formiran niti jedan pogled na upotrebu sredstava za računalnu opremu u oblasti obrazovanja.

Početno razdoblje Upotreba računara u procesu učenja karakterizira se kao razdoblje intenzivnog razvoja programiranog učenja i razvoja automatiziranih sistema obuke. Programeri automatiziranih sistema obuke nastavili su iz pretpostavke da se proces učenja može provesti dobro organiziranim redoslijedom obuke i kontrole informacija. Prvi eksperimenti na korištenju računara u obrazovnom procesu našli su njihovu utjelovljenje u obliku programa obuke sa determinističkim scenarijom za obuku. Ova klasa obrazovnih programa svojstvena je sljedećim nedostacima: nizak nivo adaptacije pojedinim karakteristikama učenika; Razmišljajući o zadatku dijagnosticiranja znanja učenika na zadatak određivanja pripadnosti svojih odgovora na jedno od klasa referentnih odgovora; Veliki troškovi rada za pripremu obrazovnog materijala.

Alternativni pristup procesu informatizacije učenja je stvaranje takozvanih okruženja za učenje. U nastavnom planu i programu, koncept obuke se provodi. Temeljna razlika ovog pristupa iz razmatranih jeste da se u ovom slučaju student odnosi kao određeni autonomni sistem koji može imati svoje ciljeve. Za ovu klasu obrazovnih programa, sljedeće karakteristike karakterizira sljedeće značajke: nastavni plan i program pruža materijale za obuku učenja i druge resurse potrebne za postizanje nastavnog plana i programa; Nedostatak učenika iz sistema. Glavna svrha okruženja za učenje je stvaranje povoljnog, "prijateljskog" okruženja ili "svijeta", "putujući" prema kojem student stječe znanje.

Istraživanje iz oblasti psihologije razmišljanja, dostignuća u oblasti umjetne inteligencije i programskih tehnologija proširila su se opseg računara u obrazovnom procesu, omogućili provjeru prakse novih koncepata intelektualizacije računarskog učenja.

Oštro povećanje količine informacija u obrazovnom procesu daje nove zahtjeve za cybernetski pristup u učenju, a dakle, na pedagoški softver. Oni bi trebali pomoći efikasno riješiti glavni zadatak - upravljanje procesom učenja koristeći povratne informacije na temelju detaljne dijagnostike znanja učenika, identificirati uzroke grešaka uz istovremeno objašnjenje nastavnog problema koji su u nastavi koji su predložili računar. Primijećene karakteristike se najefikasnije implementiraju, prije svega, obrazovni sustavi izgrađeni na principu djelovanja stručnih sistema obuke, koji određuju relevantnost teorijskog i praktičnog proučavanja ovog problema.

Uvođenje ekspertnih sistema u obrazovni proces prirodni je logičan nastavak računarske edukacije, njegova kvalitativno nova faza koja postavlja osnove obrazovanja. Ovaj proces je omogućen dubokim istraživanjima koja su provedena na informatizaciji obrazovanja naučnika i nastavnika. S obzirom da upotreba stručnih sistema za rješavanje problema u fizici dala je pozitivne rezultate, istraživanje o razvoju i primjeni stručnih sistema relevantno je ne samo u naučnoj, već i u pedagoškim aktivnostima, uključujući obuku u fizici.

Upotreba programa obuke izgrađenih na principu rada stručnih sistema obuke, u procesu učenja pružit će novi visokokvalitetni skok u obrazovanju. Njihova primjena u praksi obuke omogućit će: Promijeniti stil učenja, pretvarajući ga iz informativnog i objašnjenja u kognitivnim, obrazovnim i istraživanjima; Smanjiti vreme savladavanja potrebnih znanja.

Cilj istraživanja je proces nastavne fizike.

Predmet studije je proces učenja rješavanja problema u fizici koristeći sistem obuke izgrađen na principu rada stručnih ustanova i formiranje općeg načina rješavanja problema.

Svrha rada bila je razviti i stvoriti sistem obuke izgrađen na principu djelovanja sustava stručnog učenja usredotočenih na rješavanje fizičkih ciljeva određene klase, te studije o mogućnosti formiranja zajedničkog načina rješavanja Odluka u nastavnim problemima u fizici pomoću podataka posebno razvijenih pedagoškog softvera.

Hipoteza za istraživanje je sljedeća: Uvođenje sistema obuke izgrađenih na principu rada stručnih obuka dovest će do efikasnijeg asimilacije općeg načina rješavanja problema u fizici, što će povećati njihov učinak, produbiti njihovo znanje o fizici i doprinijet će kvaliteti znanja o proučavanju predmeta.

Na osnovu formulisane hipoteze dostavljeni su sljedeći zadaci za postizanje cilja studije:

Analiza modernih metoda i sredstava za razvoj obrazovnih programa. Fokusirajući se na one od njih koji odgovaraju svrsi rada;

Proučavanje mogućnosti korištenja računara za provedbu stvaranja općeg načina za rješavanje problema u studentu;

Razvoj strukture i principa izgradnje sistema obuke izgrađen na principu djelovanja stručnih sistema obuke usredotočenih na rješavanje fizičkih ciljeva određene klase;

Provjera hipoteze studije, ocjenjujući efikasnost razvijene tehnike razvijena pedagoškim softverom za vrijeme pedagoškog eksperimenta.

Za rješavanje zadataka korištene su sljedeće istraživačke metode:

Teorijska analiza problema zasnovana na proučavanju pedagoške, metodološke i psihološke literature;

Istraživanje i istraživanje studenata, studenata, nastavnika škola i univerziteta;

Proučavanje procesa učenja rješavanja problema i razvijenih metoda tokom posjete i provođenja nastave u fizici, zapažanja učenika, razgovori sa nastavnicima, provođenjem i analizom testova, testiranja;

Planiranje, priprema, provođenje pedagoškog eksperimenta i analize njegovih rezultata.

Naučni novost studije sastoji se u:

Izrada sistema obuke izgrađen na principu djelovanja sistema stručnog učenja usredotočenih na rješavanje određene klase zadataka u fizici;

Teorijska i praktična potvrda mogućnosti formiranja općeg načina za rješavanje problema u procesu učenja razvijenog pedagoškog softvera (sistem obuke izgrađen na principu rada sistema stručnih obuka);

Izrada temelja metode korištenja sistema obuke, izgrađen na principu rada stručnih sistema obuke, dok podučava rješenje fizičkih problema.

Teorijski značaj studije je razviti pristup učenju rješavanja problema u fizici zaključivanja u provedbi upravljanja studentima u rješavanju problema kroz posebno razvijeni pedagoški softver (sistem obuke izgrađen na principu djelovanja ex-pervertnika- Sistemi učenja).

Praktični značaj studije je stvaranje softvera i metodološke podrške za obuku fizike (sistem obuke izgrađen na principu djelovanja stručnih obuka), definicija njegove uloge i mjesta u obrazovnom procesu i razvijajući osnove metode Korištenje podataka pedagoškog softvera prilikom provođenja nastave u rješavanju fizičkih zadataka pomoću računara.

Odbrana je izvađena:

Opravdanje mogućnosti primjene razvijenog sistema obuke izgrađene na principu djelovanja stručnih sistema obuke, u procesu učenja rješavanja problema u fizici;

Razvoj pristupa učenicima u upravljanju putem posebno razvijenog pedagoškog softvera (sistem obuke izgrađen na principu djelovanja sistema za obuku bivših osoba) kada nastava rješavanje problema u fizici;

Osnove metode korištenja sistema obuke izgrađene na principu djelovanja stručnih trening sistema, prilikom provođenja nastave za rješavanje problema u procesu nastave fizike.

Ispitivanje i primjena rezultata istraživanja. Glavni rezultati studije zabilježeni su, razgovarali i dobili su odobrenje na sastancima Odjela za nastavu fizike MPGU (1994-1997), na Konferenciji mladih naučnika (Mordovian State University (1996-1997), na MPGU konferencijama ( April, 1996).

Glavne odredbe disertacije ogledaju se u sljedećim publikacijama:

1. Gryzlov S.V. Stručni trening sustavi (pregled literature) // nastavna fizika u srednjoj školi. M., 1996. br. 4. - str. 3-12.

2. Gryzlov S.V. Primjena stručnih sistema obuke u procesu nastave fizike // nastavna fizika u srednjoj školi. M., 1996. br. 5.7 21-23.

3. Gryzlov S.V., Korolev A.p., Soloviev D.YU. Stručni sistem obuke fokusirao se na rješavanje kompleksa problema pokretanja tijela na nagnutom ravninu // poboljšanje obrazovnog procesa na osnovu novih informacionih tehnologija. Saransk: Mordovijsko stanje. Ped. IN-T, 1996. - P. 45-47.

4. Gryzlov S.V., Kamenetsky S.E. Perspektivna područja korištenja računarske opreme u obrazovnom procesu univerziteta i škole // nauka i škola. 1997. №2.-c. 35-36.

Struktura i opseg disertacije. Rad disertacije sastoji se od uvođenja, četiri poglavlja, zaključak, popis korištenih literatura i aplikacija. Ukupni zapremine 192 stranice pisanog teksta, uključujući 25 crteža, 8 tablica. Referentna lista uključuje 125 predmeta.

Sličan disertacijski rad specijalnost "teorija i metode obuke i obrazovanja (po oblastima i obrazovnim nivoima)", 13.00.02 Cifra Vac

  • Didaktički uslovi za primjenu automatiziranih tečajeva za obuku u procesu studiranja srednjoškolskog učenika prirodnih naučnih disciplina 1999, kandidat za pedagoške nauke Belous, Natalia Nikolaevna

  • Razvoj objektno orijentiranih matematičkih i softverskih informacionih tehnologija za upravljanje individualiziranim obukama u popravnoj školi 2003, kandidat tehničkih nauka Kremer, Olga Borisovna

  • Teorijski temelji stvaranja i primjena didaktičkih interaktivnih softverskih sistema za opće tehničke discipline 1999, doktor pedagoških nauka Zainutdinova, Larisa Hasanovna

  • Metode učenja geometrije u 10-11 razreda srednje škole koristeći računar 2002, doktor pedagoških nauka Mehdiyev, Muradhhan Gadzhikhanovich

  • Kompjuterizirana pedagoška podrška za postupke učenika prilikom rada na opsežnom programu 2002, Kandidat za pedagoške nauke Tsareva, Irina Nikolaevna

Zaključak disertacije na temu "Teorija i metode obuke i obrazovanja (po područjima i nivoima obrazovanja)", Gryzlov, Sergej Viktorovič

Zaključci za četvrto poglavlje

1. Na osnovu analize mogućih područja korištenja računara, obuka je otkrila nedostatke postojećeg pedagoškog softvera, potrebe za stvaranjem i primjenom u obrazovnom procesu programa obuke izgrađenih na principu rada sistema stručnih obuka.

2. Razvijena je metodologija za provođenje nastave uz primjenu razvijenog softvera (sistem obuke izgrađen na principu rada stručnih obuka).

3. Tokom eksperimenta za pretraživanje, utvrđen je sadržaj i struktura razvijenog pedagoškog softvera je prilagođena.

4. Provođenje eksperimenta za pretraživanje omogućilo je izradu konačne verzije metodologije za provođenje nastave pomoću razvijenog sistema obuke usmjerenog na formiranje studenata općeg načina rješavanja problema.

5. Uporedna analiza rezultata kontrolnog pedagoškog eksperimenta ukazuje na značajan utjecaj metodologije provođenja rada na rješavanje fizičkih problema koristeći razvijene pedagoške instrumente za formiranje čestag načina rješavanja problema.

Stoga je pravda hipoteze dokazana po većoj efikasnosti naših metoda vođenja rada na rješavanju fizičkih problema pomoću razvijenog pedagoškog softvera u odnosu na tradicionalnu.

Zaključak

1. Proučavani su i analizirani pedagoški, metodološka i psihološka literatura i disertacijske studije o načinu korištenja računara u procesu učenja. Na osnovu toga otkriveno je da su najefikasniji pedagoški softver obrazovni programi izgrađeni na principu djelovanja stručnih sistema obuke.

2. Sistemi za stručno osposobljavanje fokusirani na formiranje studenata općenito metodama odluka su najefikasnije sredstvo za učenje rješavanja problema.

3. Izgledi za upotrebu stručnih sistema obuke u obrazovnom procesu utvrđuju se, upute za upotrebu stručnih sistema u procesu učenja.

4. Predložena je i opravdana struktura sistema obuke izgrađena na principu djelovanja stručnih sistema obuke usredotočenih na formiranje općih metoda rješavanja problema.

5. Sistem obuke dizajniran na principu djelovanja stručnih ustanova, fokusiran na rješenje problema pokreta tijela u nagnutom ravninu. Upravljanje studentima tokom rješavanja problema sa razvijenim sistemom obuke provodi: a) Računarsko modeliranje, što vam omogućava identifikaciju suštinskih svojstava i stavova predmeta koji su u skladu s zadatkom; b) heuristički alati koji studentima pružaju priliku da planiraju svoje postupke; c) Korak po korak kontrola učenika u delu sistema obuke i predstavljanje učenika referentnog rešenja za zadatak, razvijanje sposobnosti da procijeni njihove akcije, biraju kriterije za ovu procenu.

6. Metodologija je utvrđena kako bi se obavljalo klase za rješavanje problema koristeći razvijeni pedagoški softver, njihovu ulogu i mjesto u obrazovnom procesu. Glavne odredbe ove tehnike su sljedeće: a) Nezavisni izbor nastavnika nastavnika da asimilira zajednički način rješavanja problema određene klase; b) korištenje razvijenog pedagoškog softvera (sistem obuke izgrađen na principu rada stručnih ustanova) za oblikovanje općeg načina za rješavanje problema; c) kombinacija problema sa samo-rešavanjem od strane svakog učenika sa kolektivnom diskusijom o planu odluke; d) raspodjelu algoritma za rješavanje problema ove klase na osnovu generalizacije već riješenih problema.

7. Rezultati pedagoškog eksperimenta pokazali su da se formiranje studenata na općenito rješavaju probleme u eksperimentalnim grupama, gdje je obuka provedena korištenjem razvijenog pedagoškog softvera (sistem obuke izgrađen na principu sistema stručnog treninga), znatno viši nego u kontrolnim grupama u kojima je obuka provedena korištenjem najčešćih računarskih programa (modeliranje i obuka), što potvrđuje da se preciznost hipoteze prošire.

Reference Istraživanje disertacije kandidat pedagoških nauka Gryzlov, Sergej Viktorovich, 1998

1. Alekseeva E.F., Stefanyuk V.L. Stručni sustavi (stanje i perspektiva) // Izvestia Akademija nauka SSSR-a. Tehnički kibernetika. 1984.- №5. Str. 153-167.

2. Anatsky N.M., Levin N.A., Pospelova L.YA. Implementacija stručnog sistema "Ipilog" / Materijali sve-sindikalnog seminara "Razvoj i primjena PC softvera u obrazovnom procesu": TEZ. Dokl. Ordzhonikidze, 1989. - str. 27-28.

3. Anderson J.r., Raisser B. J. Lisp učiteljica // u Kn. Stvarnost i prognoze umjetne inteligencije: Sat. članci; po. sa engleskog / Ed. V.L. Stefanyuk. M.: Mir, 1987. - str. 27-47.

4. Antonik L.S., Zhetina I.S. O korištenju aktivnih metoda učenja za juniorske kurseve // \u200b\u200bprogramirani trening, 1988. -sp. 25.-s 98-101.

5. Aristova L.P. Automatizacija učenja školarke. M.: Prosvetljenje, 1968. -139 str.

6. Babansky yu.k. Izbor metoda obuke u srednjoj školi. M.: Pedagogija, 1981. - 176 str.

7. Baikov F.YA. Problemi programirani zadaci u fizici u srednjoj školi. Priručnik za nastavnike. M.: Obrazovanje, 1982. - 62 str.

8. Balobashko N.G., Kuznetsov B.C., Smirnov O.a. Osiguravanje obrazovnog procesa računarskim resursima. M.: Istraživne institucije veće. Shk. - 1985. 44 s.

9. BESPALLO V.P. Osnove teorije pedagoških sistema. Voronezh: Izdavačka kuća Voronezh Univerzitet, 1977. - 304.

10. BESPALLO V.P. Programirano učenje (didaktičke osnove). M., 1970. - 300 str.

11. Bobko I.M. Prilagodljivi pedagoški softver. -Nosbirsk: Izdavačka kuća NSU, 1991. 101 str.

12. Bugaenko G.a., Borkova S.a. Rješavanje jednog zadatka povećane poteškoće // Fizika u školi. № 4. - 1991. - str. 43-46.

13. Bunyev M.M. Naučni i metodološki temelji dizajniranja razgranatih sistema za obuku dijaloga: DIS. Za naučni stepen kazene. Ped. nauka 1992. - 350 s.

14. Vlasova E.Z. Izgledi za primjenu stručnih sistema u obrazovnom procesu // Sekundarno specijalno obrazovanje. 1991. - № 4. - str. 21.

15. Vlasova E.Z. Razvoj baze znanja stručnih sistema u metodičkoj obuci fizičara: DIS. Za naučni stepen kazene. Ped. nauka SP-B, 1993. - 211 str.

16. Guarama M. iskustvo u razvoju računarskih udžbenika na fiziku // Informatiku i obrazovanje. 1990. - № 6. - str. 79.

17. Hergei T., Mashbits E.I. Psihološki i pedagoški problemi efikasne upotrebe računara u obrazovnom procesu // Pitanja psihologije. 1985. - № 3. - str. 41-49.

18. Gershun B.S. Kompjuterizacija u obrazovanju: problemi i izgledi. M.: Pedagogija, 1987. - 264 str.

19. Glushkov V.M. Računalna oprema i konfiguracijski problemi. U sub.: Budućnost nauke. Izgledi. Hipoteze. Moderni problemi. Vol. 4. - M.: Znanje, 1971.

20. Golitsin I., Natharkov I. Računar u lekcijama fizike // Informatika i obrazovanje. 1990. - № 3. - str. 31.

21. Gottlib B. Računar-didaktička podrška // Informatika i obrazovanje. 1987. - № 4. - str. 3-14.

22. Gottlib B. Struktura AOS // Informatika i obrazovanje. 1987. - Ne. Z.-S. 11-19.

23. Grabar M.I., Krasnoyanskaya K.a. Upotreba matematičkih statistika u pedagoškim studijama. Neprametrične metode. -M., Pedagogija, 1977. 136 str.

24. Gryzlov S.V. Stručne i obuke (pregled literature) // u Sat. Podučavanje fizike u srednjoj školi. Br. 4. - M., 1996. - str. 312.

25. Gutman V.I., Pleisensky V.N. Algoritmi za rješavanje problema mehanike u srednjoj školi: knjiga za učitelja. M.: Prosvjetljenje, 1988. -95 str.

26. Davydov V.V. Problem obrazovne obuke: Iskustvo teorijskog i eksperimentalnog psihološkog istraživanja. M.: Pedagogija, 1986. - 240 s.

27. Dalinger V. dijalog programa obuke i zahtjevi za njih // informatika i obrazovanje. 1988. - № 6. - P. 35-37.

28. Danovski P., Dovgyallo A.M., Kirov K.N. i drugi. Automatizirani sistemi obuke zasnovani na spomu // Moderna viša škola. - 1983.-№ 1. -S. 171-178.

29. Denisov A.e., Bushuev S.D. Programiranje obuke i računarstvo obrazovnog procesa u srednjoj školi // programirani trening, 1988. -Mot. 25.-s 3-9.

30. High School Didactics: Neki problemi savremene didaktike. / Ed. M.N. Rockatina. M.: Prosvetljenje, 1982. - 319 str.

31. DRIGA V.I., Pankov M.N. O pitanju didaktičkih zahtjeva za pripremu softvera i pedagoških fondova / u Sat. Računar i obrazovanje / ed. Razumovsky V.G. M.: APN SSSR, 1991 -117 str.

32. Emelyanov V.V., Wuhanova T.V., Yasinovsky S.i. Upotreba umjetnih metoda inteligencije u fleksibilnim industrijskim sistemima: udžbenik o tečaju "GPS organizacijsko upravljanje" / ed. V.V. Emelyanova. M.: Izdavačka kuća MSTU, 1991. - 36 str.

33. Eslas S.G. Metode i znači osigurati efikasnu primjenu stručnih sistema u obuci: apstraktni autor disertacije na stepenu kandidata tehničkih nauka: 05.25.05. Kijev, 1993.- 16 str.

34. Termal K., Simon Zh.-K. Primjena računara za numeričko modeliranje u fizici. M.: Nauka, 1983. - 235 str.

35. Zak A.z. Kako odrediti nivo razvoja školskog razmišljanja. -M.: Znanje, 1982. 98 str.

36. Ibrahimov O.V., Petrušin V.A. Stručni sistemi obuke. -Kyev, 1989. 21 s. - (Prep. / Akademija nauka ukrajinskog SSR-a. IN-T Cybernetics im. V.M. Glushkova; 89-47).

37. V. nosači Didaktičke osnove fizike računarskog obrazovanja. L.: LGPI, 1987. - 256 str.

38. V. Mrkva, Zharkov I.V. Studentski dijalog i automobili // Fizika u školi. 1985. - № 5. - P. 48-51.

39. V. Carriers, Revunov D.A. Eutt na lekcijama fizike u srednjoj školi. M.: Prosvjetljenje, 1988. - 239 str.

40. Ilina TA Pedagogija: Naravno predavanja. Tutorial za studente Ped. Sveučilišta. M.: Obrazovanje, 1984. - 202 str.

41. Cybernetics i problemi učenja. / Ed. A.I. Berg. M.: Napredak, 1970. - 390 str.

42. Računar stječe um: po. sa engleskog / ed. B.JI. Stefanyuk. -M.: Mir, 1990. 240 str.

43. Kondratyev A.S., Laptv V.V. Fizika i računar. L.: Izdavačka kuća LHA, 1989. - 328 str.

44. Konstantinov A.B. EUM kao teoretika: simbolički proračuni i principi umjetne inteligencije u teorijskoj fizici / eksperimentu na ekranu. M.: Nauka, 1989. - str. 6-44.

45. Korzh E.D., Penner D.I. Programirani zadaci fizike za VIII klasu. Vladimir: u PI, 1984. - 81 str.

46. \u200b\u200bZNATE G.K., KABANOV V.A., Black A.V. Dijalogijski sustavi alata na mikro-računalnim // mikroprocesorskim uređajima i sistemima. 1987. - № 3. - str. 29-30.

47. Kuznetsov A., Sergeeva T. Obrazovni programi i didaktika // Informatika i obrazovanje. 1986. - № 2. - P. 87-90.

48. Kuznetsov A. Osnovni principi primjene računara u procesu učenja. / U Sat. Teorijski i primijenjeni problemi u učenju kompjuterizacije. Kazan, 1988. - 184 str.

49. Lanina I.Ya. Formiranje kognitivnih interesa učenika u lekcijama fizike. M.: Prosvetljenje, 1985. - 128 str.

50. Lobanov yu.i., Brusilovsky P.L., Eginal V.V. Stručni sistemi obuke. - M., - 56 str. - (nove informacijske tehnologije u obrazovanju: Pregled, informiranje. / Niivo; izdanje 2)

51. Laudis V.YA. Psihološki principi za izgradnju sistema za obuku dijaloga // u Sat. Psihološki i pedagoški i psihološki i fiziološki problemi računarskog učenja. M.: Izdavačka kuća Akademije nauka SSSR-a. - 1985.- 162 str.

52. Marsellus D. Programiranje stručnih sistema na turbo prologu: po. sa engleskog M.: Finansije i statistike, 1994. - 256 str.

53. Maryasina E.D. Analiza ispravnosti odgovora u automatiziranim sistemima obuke koristeći interpretativne modele // upravljačke sisteme i mašine. 1983. - br. 1. - str. 104-107.

54. Maslov A., Tairov O., Truch V. Phioler-higijenski aspekti upotrebe ličnog računara u obrazovnom procesu // Informatika i obrazovanje. 1987. - № 4. - P. 79-81.

55. Mashbits e.i. Dijalog u mašini za trening. Kijev: Victory SK., 1989. -182 str.

56. Mashbits e.i. Kompjuterizacija obuke: problemi i izgledi. M.: Znanje, 1986. - 80 s.

57. mashbits e.i. Psihološki i pedagoški problemi kompjuterizacije obuke. M.: Pedagogija, 1988. - 215 str.

58. Metode studiranja tokom fizike srednje škole "Električno polje" zasnovane na problematičnim programiranim zadacima:

61. Mitrofanov G.YU. Stručni sistemi u procesu učenja. M.: Civilno vazduhoplovstvo TSNTI, 1989. - 32 str.

62. Mikhalevich V.M., Dovgyallo A.M., Saveliev Ya.m., Kogdov N.M. Stručne i obuke sustavi u kompleksu računarskog učenja // Moderna viša škola. 1988. - № 1 (61). - P. 125-136.

63. Monasi V.M. Psihološki i pedagoški problemi pružanja računarske pismenosti učenika // Pitanja psihologije. 1985. - br. 3. str. 14-22.

64. Morozova N.V., Ionkin V.P. Upotreba okvira sistema za praćenje znanja učenika // u knjizi. Metode i sredstva za informatizaciju obuke i naučnog istraživanja / Mosk. Ekt. IN-T. M., 1992.- P. 43-49.

65. Nevdava L., Sergeeva T. Obećavajućim trendovima u razvoju pedagoškog softvera // informatika i obrazovanje. - 1990.-№6.-c. 79.

66. Nikolov B.C. Razvoj instrumentalnih alata za kreiranje stručnih sistema obuke: DIS. Za naučni stepen kazene. Fizička mat. nauka M., Akademija nauka SSSR-a, 1988. - 183 str.

67. Nilson N. principi umjetne inteligencije / po. sa engleskog -M.: Radio i komunikacija, 1985. 373 str.

68. Novikov V.N. O jednom zadatku povećane poteškoće // fizika u školi. Br. 5. - 1989. - P. 124-128.

69. Novitsky L.P., Fadberg L.M. Stručni i trening sistem za lične računare // u Kn: Metode i sredstva za kibernetike u upravljanju srednjoškolskom procesu učenja: Sat. Naučni Tr. / Mosk. EK-Art. IN-T. M.; 1992. - str. 43-49.

70. Škola pedagogije. / Ed. I.T. Ogorodnikova. M.: Prosvetljenje, 1978.-320 s.

71. Izgledi za razvoj računarske opreme: u 11 kn: referenca, ručni / ed. Yu.m. Smirnova. Kn. 2. EMM intelektualizacija / e.S. Kuzin, A.I. Ryutman, I.B. Fomin, G.K. Khahalin. M.: Viši. Škola, 1989. - 159 str.

72. Petrušin V.A. Arhitektura sistema stručnih obuka / u KN. Razvoj i primjena stručnih sistema obuke: Sat. Naučni Tr. M.: Nivsh, - 1989. - str. 7-18.

73. Petrušin V.A. Inteligentni obrazovni sustavi: metode arhitekture i implementacije (pregled) // izvestia an. Tehnička kibernetika, # 2 1993. - P. 164-189.

74. Petrušin V.A. Modeliranje statusa znanja učenika u inteligentnim sistemima obuke // u knjizi. Razvoj tehnologija računarskog učenja i njihova implementacija: Sat. Naučni Tr. / SSSR akademiju nauka. IN-T Kybirnetics ih. Glushkova, Kijev, 1991. - str. 26-31.

75. MOVITEL N.I. Ciljana formacija u psihološkom pružanju računarskog korisničkog softvera. M.: Izdavačka kuća Moskovskog državnog univerziteta, 1975. -S. 79-81.

76. Popov e.v. Komunikacija sa računarom na prirodnom jeziku. M.: Nauka.-1982. - 360 str.

77. Popov E.V. Stručni sustavi: rješavanje neformalnih zadataka u dijalogu sa računarom. M.: Nauka. GL ed. Fizička mat. Lit., 1987. - 288 str.

78. Izgradnja ekspertnih sistema. Ed. F. HAYES-ROTA M.: Mir, 1987.-442 str.

79. Radionica o razvoju pedagoškog softvera za srednju školu. / Uch. Priručnik Ed. V.D. Stepanova. M.: Izdavačka kuća Prometheus, 1990. - 79 str.

80. Prezentacija i upotreba znanja: po. sa jaknom / Ed. X. Weno, M. Ishizka. M.: Mir, 1989.

81. Upotreba stručnih sistema u nastavi fizike: mea-tod.recommunications. / SOST E.Z. Vlasova, prof., Dr. F.-M. Nauka v.a. Kabineri. C-PB, 1992. - 50 s. - (Cybernetics. Pedagogija. Eduko-gia. / Ros. Ped. Sveučilište. A.I. Herzen. Iz "obrazovanja").

82. Putiva A. Pitanja obrazovne obuke koristeći računar // Pitanja psihologije. 1987. - № 1. - P. 63-65.

83. RAEV A.I. Psihološka pitanja programiranog učenja. L.: Lgpy im. Herzen, 1971. - 96 str.

84. Razvoj i primjena stručnih sistema obuke. // Sat. Naučni Tr. M.: Niivs, 1989. - 154 str.

85. Revunov A.d., V. nosači Elektronika i računarska oprema na lekcijama fizike u srednjoj školi. M.: Prosvetljenje, 1988. - 257 str.

86. Richmond u.k. Nastavnici i automobili: (implementacija programiranog učenja u teoriju i praksu). M., 1968. - 278 str.

87. Savchenko N.E. Greške na prijemnim ispitima u fizici. - Minsk, Vesti. Škola, 1975. - 160 str.

88. Sergeeva T. Nova informaciona tehnologija i sadržaj obrazovanja // Informatika i obrazovanje. -1991. № 1.

89. Sergeeva T., Chernyavskaya A. Didaktički zahtjevi za programe računarskog učenja // Informatika i obrazovanje. -1986. -Readan 1.-s. 48-52.

90. Talyzina N.F. Teorijski problemi programiranog učenja. M.: Izdavačka kuća Moskovskog državnog univerziteta, 1969. - 133 str.

91. Talyzina N.F. Upravljanje procesom učenja znanja. M.: Izdavačka kuća Moskovskog državnog univerziteta, 1975.-343 str.

92. Tarasov ji.b., Tarasova A.N. Pitanja i izazovi u fizici (analiza karakterističnih grešaka dolaznog u tlu). Obrazovanje. Priručnik, 3. ed., Pererab. i dodaj. - M.: Viši. Shk., 1984. - 256 str.

93. Tikhomirov O.K. Psihološka struktura dijaloga "MAN -EVM" // Bilten iz Moskovskog državnog univerziteta. Ser. 14. Psihologija. - 1984. - № 2. - str. 1724.

94. Usova A.V., Bobrov A.A. Formiranje vještina obuke i vještina učenika u časovima fizike. M.: Prosvetljenje, 1988. - 112 str. (Biblioteka nastavnika fizike).

95. Usova A.V., Tulkibaeva N.N. Radionica o rješavanju fizičkih problema: edukativno. Priručnik za studente FIZ.-MAT. Činjenica M.: Prosvetljenje, 1992. - 208 str.

96. Fedoseenko M.YU. Izbor sredstava za predstavljanje znanja u stručnim sistemima obuke // u knjizi: Razvoj i primjena stručnih ustanova: Sat. Naučni Tr. M.: Niivs, 1989. - str. 43-48.

97. Chekulaeva M.E. Koristeći računar kao sredstvo razvoja razmišljanja učenika Kada nastavna fizika: apstraktni autor disertacije na stepenu kandidata pedagoških nauka: 13.00.02. -M., 1995. - 17 str.

98. Čovjek i računarska oprema / ed. V.M. Glushkova. Kijev, Nukov Dumka, 1971.

99. Čovjek i računalna oprema. / U potpunosti. ed. V.M. Glushkova. Kijev, 1971.-294 str.

100. Schukina G.i. Aktivacija kognitivne aktivnosti učenika u obrazovnom procesu. M.: Prosvetljenje, 1979. - 160 s.

101. Aiken K. nastavnici i računar. Šta je kompatibilan? // papir predstavljen na ABS-u (automatizacija obrazovnog sistema) u sekundarnim i visokim škalima. Intituta Kurchatova. M., 1989., 26. maja - P. 37-41.

102. Anderson J.A. Psihologija i inteligentna podučavanja / Artif. Intel. I educi.: Proc. Četvrti int. Conf. Ai i Educs., Amsterdam, 24.-26. Maj, 1989. -Amsterdam itd., 1989. str. 1.

103. Andriole S.J. Obećanje veštačke intelektualne i /. J. Syst. Manacije. -1985.-vol. 36.-№7.-str. 8-17.

104. Bodnar Gy. Mesterstereeges Intelligencia es SzakerForendzerek // Minosed ES Megizhatosag, 1988. br. 3. - P. 11-17.

105. Bork A. Učenje sa ličnim računarima. Cambridge: Harper i red, 1987. - 238 str.

106. Smeđi I.S., Burton R.R. Dijagnostički modeli za proceduralne greške u osnovnim matematičkim vještinama // kognitivna nauka. 1978. - V. 2. - str. 155192.

107. Burton R.R. Dijagnosticiranje grešaka u asimple proceduralnim vještinama // stažem. J. MAN-Strojni studije. 1979. - № 11.

108. Cumming G., Self J. Suradnici Intellegent Edukativni sistemi / Artif. Intel. I educi.: Proc. Četvrti int. Conf. Ai i Educs., Amsterdam, 2426. maj, 1989. Amsterdam itd., 1989. - P. 73-80.

109. Dutta A. Obrazloženje sa neprimerenim znanjem u stručnom sistemu // Int. Sci. (SAD). 1985. - Vol. 37. - № 1-3. - P. 3-24.

110. Elson-Cook M. Vodeće otkriće Tutoriranje i ograničeno korisničko modeliranje // Self J. (Ed.) Umjetna inteligencija i ljudsko učenje. Inteligentna računalna uputstva. L.: Chapman i hala, 1988.

111. Feigenbaum E. o općenitosti i rješavanju problema // strojno inteligencija. 1971. - № 6.

112. Feigenbaum e.a., Mecorduck P. Pet generacija. Addison Wesley. Masa. 1983.-226 str.

113. Goldstein IP. Genetski grafikon: zastupljenost za evoluciju procedurijskog znanja o procedurijskom znanju // stažem. J. MAN-Strojni studije. 1979. -.Prologođeno 11 ..

114. Murray w.r. Kontrola za inteligentne sustave za podučavanje: dinamički planer za nanošenje na ploči / dinamički tablica. Intel. I educi.: Proc. Četvrti int. Conf. AI i Educs., Amsterdam, 24.-26. Maj, 1989. Amsterdam itd., 1989.-P. 150-168.

115. Newell A. Heuristički programiranje: Obiljni problemi // Napredak u operativnoj obradi. New York: Wiley i sinovi, 1969. - V. 3. - str. 362414.

116. Simon H. Struktura ilustrukturcijskih problema // umjetna inteligencija. 1974. - V. 5. - br. 2. - P. 115-135.

117. Sleeman D. Neki izazovi za inteligentne podučavajuće sisteme / Ijcai 87: Proc. 10. zajednički con. Artif. Intel., Milano, avgust. 23-28, 1987. P. 11661168.

118. Slablje D. Procjenjuje asseps kompetencije u osnovnoj algebri // Sleeman D., Brown J.S. (EDS) Inteligentni sistemi za podučavanje. New York: Akademska štampa, 1982.

119. SOULDIN Y. Optimalno iluzija nastavnog sistema ili stvarnosti? / Istok-zapad: međunarodni. Konferencija "Interakcija muškarca sa računarom", Moskva, 3-7. Aug. 1993: Dokl. T. 1. - M., 1993. - str. 59-72.

120. Tomsett S.r. Obrazovanje, osposobljavanje i znanje Dizajn osnova // Stručni sistem. 1988. - V. 5. - br. 4. - P. 274-280.

121. Weip S. Računar u školi: Mašina kao humanizer // Simpozijum: Harvard Education Review, 1989. Vol. 59. - Ne. 1. - str. 61.

122. Yazadani M. Gost Uredništvo: Stručni sustavi za podučavanje // Stručni smog. -1988. V. 5. - br. 4. - P. 271-272.

Imajte na umu da se gore predstavljeni naučni tekstovi postavljeni za upoznavanje i dobivene prepoznavanjem originalnih tekstova teza (OCR). S tim u vezi mogu sadržavati pogreške povezane sa nesavršenom algoritmom prepoznavanja. U PDF-u disertacija i autorovi sažeci koje isporučujemo takve greške.

Stručni sistem za obuku - Ovo je softverski sistem koji implementira funkciju učenja na osnovu stručnog znanja.

EOS mogućnosti:

  • Pogled na mrežu na tečajeve za obuku

  • Modeli traine-a

  • Generacija kontrolnih pitanja i podataka za analizu odgovora na njih

  • Sposobnost izgradnje osnova znanja, vještina i vještina


Zadaci stručnog sistema:

  • omogućite naučene jasne kriterije za postizanje ciljeva obuke (kontrolni sistem),

  • pomozite mu da izgradi optimalni individualni raspored učenja.

  • sudrži rezultati prethodnih konsultacija.


  • Stručni sistem za rješavanje problema u temu u studiju

  • Stručni sistem za dijagnostiku grešaka polaznika

  • Stručni sistem za planiranje procesa nastavnog upravljanja


1. Doktrina

1. Doktrina . Stvaranje okruženja za stjecanje znanja.

2. Trening. Izvođenje funkcija nastavnika nakon prezentacije materijala, kontrola njene asimilacije i dijagnostike grešaka

3. Kontrola i dijagnostika . Pružanje testnih pitanja, evaluaciju odgovora i identifikacijskih grešaka.

4. Vježbati . Stvaranje medija koji vam omogućava da steknete i popravite potrebne veštine i veštine.



Stručnjak

Stručnjak dizajniran za organizovanje učenja u režimu "računar-student". Obuka u sastavu informacionih i obrazovnih okruženja "Chopin" javlja se u skladu s pojedinim nastavnim planom i programom i u pojedinim tempom. Stručna ljuska u okolišu vrši ulogu savjetnika, koji na osnovu stvarnih dostignuća učenika bilježi u bazi podataka o ispitivanju i rezultatima obuke, izgrađuje plan studija i odlučuje o postizanju naučenog znanja o temi Područje. Vipes - hibridni omot


Vipes je dizajniran za rad na mreži. Ova ljuska je multiplayer. Ovaj sistem koristi grafičko korisničko sučelje. Predmeti stručnjaci i nastavnici mogu samostalno stvoriti i uređivati \u200b\u200bbaze znanja za ljusku napeva.

  • Ispitivanje omotača

  • Konzola za analizu podataka

  • Membrana višekorisničke EK sa vizuelnim sučeljem

  • Baza podataka o treningu i testiranju

  • Tečajevi testiranja i treninga Datoteke datoteka

  • Učenje ljuske

  • Servisni modul.



Ispitivanje izvora podataka

Ispitivanje izvora podataka uključuje provjeru činjeničnih informacija koje služe osnovu za ispitivanje.

Ispitivanje baza logičkog znanja leži u otkrivanju logičkih grešaka u sistemu proizvoda koji ne ovise o predmetnoj oblasti; promašena i presijecala pravila; Neslaganja i terminalne klauzule (nedosljedne uslove).

Idejne testiranje Provodi se da provjeri opću strukturu sistema i uzima u obzir sve aspekte zadatka riješenosti.


1. Jednostavan za rješavanje izvornog zadatka izgradnje sistema.

2. Mogućnost dodavanja testnog sistema tokom upotrebe.

3. Prilično jednostavna praktična shema upotrebe.

4. Atraktivnost za korisnika zbog vremena i truda potrošenog na test znanja.


prijedlog nekoliko opcija za odgovore indirektno potiče korisnika da analizira različita rješenja, što više duboko istražuju zadatak.

Pregled stručnog sistema.

Jedan od načina za rješavanje problema je problem intenziviranja obrazovnog procesa - korištenje najnovijih informacionih tehnologija u obuci i stažiranju mladih profesionalaca.

Da bi se riješio ovaj problem, razvijen je projekat za kreiranje pregleda stručnog sistema koji vrši funkcije stručnog - savjetnika i učitelja istovremeno.




Stručni sistem je program koji je namijenjen simulaciji ljudske inteligencije, iskustva, procesa znanja.

Sa stručnim sistemom zasnovan na pristupu pregleda, korisnik pruža veću količinu podataka, kao i vlastito rješenje ili akcioni plan.

Sistem procjenjuje plan korisnika i pruža kritičnu analizu.

Kritična analiza uključuje alternative, objašnjenja, izgovore, upozorenja i dodatne informacije za razmatranje.


Stručni sistem za pregled implementira dvije vrste sposobnosti:

  • Sistem može funkcionirati kao konvencionalni stručni sistem.

  • Sistem može analizirati bilo koji od mogućih planova koje je korisnik predložio u kontekstu skripte mogućih radnji i proizvesti praktičnu kritičnu analizu.



1. Korisnik unosi informacije u vezi s trenutnim akcijama i predstavlja svoj operativni plan ili skup akcija.

2. Analiza uvedenog

3. Korisnik prima traženi rezultat.

4. Ako je korisnik postavio akcioni plan kao nepoznato, stručnjak za pregled će funkcionirati kao običan stručnjak i dati plan preporučenom stručnjaku.


Svi ekspertni sustavi obavljaju različite funkcije, ali slijede jedan cilj - da uporede ovaj zadatak s dostupnim informacijama u bazi podataka i ispunili funkciju koju ovaj stručni sistem izvodi.

  • Šta je stručni studijski sistem?

  • Koja su 3 aspekta raspoređena u testiranju stručnih sistema?

Pročitajte i