«Реферат на тему «Реализация возможностей систем искусственного интеллекта при разработке обучающих программных средств»


Соликамский государственный педагогический институт (филиал)
Федеральное государственное образовательное учреждение
высшего образования
«Пермский государственный национальный исследовательский университет»
Кафедра математических и естественнонаучных дисциплин
Реферат на тему:
Реализация возможностей систем искусственного интеллекта при разработке обучающих программных средств.
Выполнили: студентки 5 курса
отделения заочного обучения
профиль «Педагогическое образование»
направление «Дошкольное образование»
Черных Валентина Михайловна,
Проверила: кандидат педагогических наук,
Доцент кафедры математики и естественных дисциплин
Абрамова Ирина Владимировна
Соликамск, 2017 г.
Оглавление
TOC \o "1-3" \h \z \u
Глава 1. Введение в искусственный интеллект PAGEREF _Toc463260317 \h 31.1. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта PAGEREF _Toc463260318 \h 41.2. Область применения экспертных систем PAGEREF _Toc463260319 \h 5Глава 2. Теоретические обучающие программные средства PAGEREF _Toc463260320 \h 72.1. Пример развития использования ПК PAGEREF _Toc463260321 \h 82.2. Общие сведения о педагогических программных средствах. PAGEREF _Toc463260322 \h 9Глава 3. Разработка обучающих программных средств при помощи гибких методов. PAGEREF _Toc463260323 \h 12Заключение PAGEREF _Toc463260324 \h 15Список литературы PAGEREF _Toc463260325 \h 18

Глава 1. Введение в искусственный интеллектТермин "интеллект" впервые возник в психологии. Психологи считают, что интеллект имеет два основных значения:
это "свойство личности, выражающееся в способности глубоко и точно отражать в сознании предметы и явления объективной действительности в их существенных связях и закономерностях, а также в творческом преобразовании опыта;
система ориентировки на существенные отношения решаемой задачи.
В настоящее время известны различные объяснения понятия: "искусственный интеллект". Искусственный интеллект — это создание таких программ для вычислительных машин, поведение которых назвали "разумным", если бы обнаружили его у людей. Искусственный интеллект может быть реализован лишь тогда, когда неодушевленная машина сможет решить задачи, которые до сих пор не под силу решить человеку, — не вследствие большей скорости и точности машины, а в результате ее способности найти новые методы для решения имеющейся задачи.
Термин "искусственный интеллект" употребляется в двух разных смыслах. Во-первых, под этим термином понимают определенное научное направление, а во-вторых, этот термин используется как название для систем и объектов, на разработку которых и нацелены проводимые исследования. Искусственному интеллекту как науке около пятидесяти лет. Это направление информатики — самое молодое, возникшее в середине 70-х годов. Первой интеллектуальной системой является программа "Логик-Теоретик", предназначенная для доказательства теорем и исчисления высказываний. Ее работа в первый раз была показана 9 августа 1956 г. В разработке программы играли роль такие такие знаменитые ученые, как А. Ньюэлл, А. Тьюринг, К. Шеннон, Дж. Лоу, Г. Саймон и др. За прошедшие годы в области искусственного интеллекта разработано огромное множество компьютерных систем, которые называются интеллектуальными. Областями их применения являются практически все сферы деятельности человека, которые связаны с обработкой информации.
1.1. Основные направления исследований в области искусственного интеллектаИнтеллектуальные информационные системы состоят во всех сферах нашей жизни, трудно провести строгую классификацию направлений, по которым ведутся активные и многочисленные исследования в области искусственного интеллекта. Рассмотрим кратко некоторые из них.
Разработка интеллектуальных информационных систем или систем, основанных на знаниях — это одно из главных направлений искусственного интеллекта. Главной целью построения таких систем являются выявление, исследование и применение знаний высококвалифицированных экспертов для решения сложных задач, возникающих на практике. При построении систем, применяются знания, накопленные экспертами в виде конкретных правил решения разного рода задач. Это направление преследует цель имитации человеческого искусства анализа неструктурированных и слабоструктурированных проблем. В данной области исследований происходит разработка моделей представления, извлечения и структурирования знаний, а также изучение проблемы создания баз знаний, образующих ядро систем, основанных на знаниях. Частным случаем систем, основанных на знаниях, являются экспертные системы.
Системы искусственного интеллекта (СИИ) — это системы, созданные на базе ЭВМ, которые создают имитацию решения человеком сложных интеллектуальных вычислительных задач. Знания: в общем случае знание — проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отражение в мышлении человека, обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном, и в объективном отношении, на основании них можно построить суждения и выводы, которые кажутся достаточно надежными для того, чтобы рассматриваться как знание. Поэтому в контексте ИТ, термин знания - это информация, которая присутствует при реализации интеллектуальных функций. Обычно это отклонения, тенденции, шаблоны и зависимости, обнаруженные в информации. Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.
1.2. Область применения экспертных системРассмотрим критерий использования ЭС для решения задач.Существует ряд прикладных задач, решаемых с помощью систем, основанных на знаниях, более успешно, чем любыми другими средствами. При рассмотрении целесообразности применения таких систем нужно руководствоваться следующими критериями.
Данные и знания абсолютно надежны и не изменяются со временем.
Пространство возможных решений относительно небольшое.
В процессе решения задачи должны применяться формальные рассуждения. Существуют системы, основанные на знаниях, пока еще не пригодные для решения задач методами аналогий или абстрагирования (человеческий мозг имеет способность справляться с этим лучше). В свою очередь традиционные компьютерные программы оказываются эффективнее систем, основанных на знаниях, в тех случаях, когда решение задачи связано с применением процедурного анализа. Системы, основанные на знаниях, более подходят для решения задач, где требуются формальные рассуждения.
Должен быть, по крайней мере, один эксперт, который способен точно сформулировать свои знания и объяснить свои методы применения этих знаний для решения задач.
Системы, основанные на знаниях, могут входить в качестве составной части в компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, преподавателя) и анализирует его действия, поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой постепенно увеличивается по мере возрастания степени квалификации игрока. Одной из самых интересных обучающих ЭС является разработанная Д. Ленатом система EURISCO, которая использует простые эвристики. Эта система была протестирована в игре Т. Тревевеллера, которая имитирует реальные боевые действия. Суть игры заключена в том, чтобы определить состав флотилии, способной нанести поражение в условиях неизменяемого множества правил. Система EURISCO включила в состав флотилии небольшие, способные провести быструю и качественную атаку корабли и одно очень маленькое скоростное судно и постоянно побеждала в течение трех лет, несмотря на то, что в стремлении воспрепятствовать этому правила игры меняли каждый год. Большинство ЭС включают знания, по содержанию которых их относят одновременно к нескольким типам. Например, обучающая система может также иметь знания, позволяющие выполнять диагностику и планирование. Она определяет способности обучающегося по основным направлениям курса, а затем с учетом всех полученных данных составляет учебный план. Управляющая система применяется для целей контроля, диагностики, прогнозирования и планирования. Система, обеспечивающая сохранность жилища, должна следить за окружающей обстановкой, распознавать происходящие события (например, открылась дверь), выдавать прогноз (вор - взломщик намеревается проникнуть через окно в квартиру) и составлять план действий (позвонить в полицию).

Глава 2. Теоретические обучающие программные средстваМногообразие применений персональных компьютеров делает возможным и даже необходимым систематизацию форм применения и типов программ. Принцип независимости может являться подходящим критерием для классификации, отвечающей педагогическим соображениям. Независимость в этом смысле предполагает умение пользователей участвовать в определении целей и содержания своей же деятельности, влиять на процесс обучения/работы и управлять средствами, которые применяются (т. е. специальным оборудованием и программами).
Упрощенная классификация программ может быть составлена по возрастающей: от тех, которые структурируют работу и учение, до тех, которые позволяют делать это самостоятельно учащимся.
Управляющие программы, которые выполняют некоторые традиционные функции учителя, в частности управления классом. Они содержат команды, не только касающиеся компьютерных работ, но и, например, дающие учащимся указания покинуть рабочее место, для того, чтобы что-то проверить, получить дополнительные данные, обсудить ход выполняемой работы с другими учениками.  Обучающие программы, направляющие обучение исходя из имеющихся у учащегося знаний и его индивидуальных предпочтений; как правило, они предполагают усвоение новой информации.
Диагностические программы, предназначенные для диагностики, оценивания и проверки знаний, способностей, навыков и умений.
Тренировочные программы, рассчитанные на повторение или закрепление пройденного учебного материала.  
Измеряющие и контролирующие программы для датчиков, позволяющие получать, записывать и изучать информацию и управлять действиями роботов.  
Имитационные программы, представляющие тот или иной аспект реальности с помощью ограниченного числа параметров для изучения его структурных или функциональных характеристик.  
Моделирующие программы свободной композиции, предоставляющие в распоряжение обучаемого основные элементы и типы функций для моделирования реальности.  Программы типа «микромир», похожие на имитационно-моделирующие, однако не отображающие реальность; в идеале — это воображаемая учебная среда, создаваемая при помощи преподавателя.
Инструментальные программные средства, обеспечивающие выполнение конкретных операций, например обработку текстового документа, составление различных таблиц, редактирование графиков.
Языки программирования — это системы кодирования, которые позволяют управлять компьютером. Это описание не следует воспринимать, как перечень четко классифицированных типов программ, но оно дает возможность точнее определить дидактическую функцию программы при планировании комплексного и долгого обучения.
2.1. Пример развития использования ПКРаспространение компьютерных технологий во всех сферах деятельности, развитие средств коммуникации и формирование совершенно новой информационной среды оказали существенное влияние на систему образования. Показатели оснащенности образовательных учреждений образования персональными компьютерами и Интернетом в значительной степени увеличились: в 2008/2009 учебном году по сравнению с 2007 г. обеспеченность учеников школ ПК выросла приблизительно в 2 раза — с 2,8 до 6,3 компьютера на 105 учеников.
В 23 странах использование ПК увеличилось с 5,9 до 17,4, в том числе с доступом в интернет с 5,1 до 16,5. В расчете на 100 учащихся образовательных учреждения по России и странам ЕС.
2.2. Общие сведения о педагогических программных средствах. Педагогическое программное средство (ППС) является новым дидактическим средством, предназначенным для частичной или полной автоматизации процесса обучения с применением компьютерной техники. В состав ППС входят: совокупность программ для ЭВМ, направленная на достижение заданных целей при обучении той или иной учебной дисциплине. Программу для ЭВМ, входящую в состав ППС, часто называют обучающей программой, хотя она может реализовывать различные виды учебной деятельности: выдачу нового учебного материала, контроль усвоения полученных знаний, закрепление знаний и т.д.  Комплект технических и методических документов по использованию данной программы в учебном процессе. Техническая документация включает описание внутренней структуры обучающей программы, знание которой необходимо при внесении различных изменений в программу; инструкции по эксплуатации программы; сведения о необходимом составе технических средств и др. Методическая документация состоит из рекомендации преподавателю по применению обучающей программы и вспомогательных средств в учебном процессе.  Набор вспомогательных средств для использования в учебном процессе (учебные пособия, слайды, мультимедиа и т.д.); Примечание: (набор вспомогательных средств может отсутствовать.)
Учебный процесс с использованием ЭВМ, посредством которого реализуется ППС, являет собой имитацию учебной деятельности, при которой на ЭВМ перекладывается та или иная часть функций преподавателя: выдача учебной информации, указаний, заданий, контроль знаний и умений и др. Общение ЭВМ с обучаемым происходит путем диалога, содержание которого заложено в ППС. Управление познавательной деятельностью обучающегося в целом ложится на обучающую программу, но в отдельных случаях, в соответствии с рекомендациями профессионалов, может быть предоставлена возможность самостоятельного выбора пути обучения. Обучающая программа реализует ту методику обучения, которая была заложена при ее создании. Использование хорошо развитых ППС в учебном процессе предоставляет ряд новых возможностей и преимуществ, как преподавателю, так и обучаемому по сравнению с обычным способом обучения. Преподаватель разрабатывает и использует ППС в учебном процессе и имеет возможность:  легко распространять свой личный опыт, свою модель обучения той или иной дисциплины на своих коллег, так как единожды созданная программа легко распространяется;  реализовать различные методы обучения одновременно для различных категорий учащихся, индивидуализирует тем самым процесс обучения;  уменьшить количество излагаемого материала за счет использования демонстрационного моделирования;  проводить отработку различных знаний и умений обучаемых при помощи ЭВМ как тренажера;  осуществлять постоянный и контроль за процессом усвоения знаний;  легко поддерживать историю обучения каждого ученика отдельно, вести и отрабатывать статистику, тем самым более точно и достоверно осуществлять управление учебной деятельностью;  уменьшить количество рутиной, скучной работы, тем самым освободить время для творческой работы и индивидуальной работы с учащимися;  сделать наиболее эффективной самостоятельную работу учащихся, которая становится и контролируемой и управляемой. С использованием ППС ученик: имеет возможность вести работу в привычном для него темпе;  обучается тем методом и на том уровне изложения, который соответствует уровню его готовности и психофизическим характеристикам;  имеет возможность вернуться к изученному ранее материалу, получить необходимую помощь, прервать процесс обучения в произвольном месте, а позже к нему возвратиться;  может наблюдать динамику различных процессов, взаимодействие механизмов;  может управлять изучаемыми объектами, действиями, процессами и наблюдать результаты своих воздействий;  легче переступать барьеры психологического характера (нерешительность, боязнь насмешек, стеснительность, дискомфорт) вследствие определенной анонимности контакта с ЭВМ;  отрабатывать нужные для него умения и навыки до той степени подготовленности, какая требуется вследствие исключительной "терпеливости" ЭВМ. Применение ППС в учебном процессе позволяет реализовать принцип индивидуализации обучения, активность обучаемых, интенсифицировать учебную деятельность. Наличие ряда перечисленных выше качеств не является чем-то априорно присущим любому ППС. Это не более чем возможности, которые могут быть реализованы в обучаемой программе, и которые становятся реальными только лишь после создания ППС с соответствующими качествами. Чем больше возможностей закладывается в ППС, тем труднее его разработка.

Глава 3. Разработка обучающих программных средств при помощи гибких методовГибкие методы разработки программных средств (ПС) — это набор сравнительной молодых методов разработки, цель которых — позволить создать ПС в срок, в рамках установленного бюджета, и, самое важное, именно таким, каким его хочет видеть заказчик. Гибкие методы устанавливают первостепенной ценностью непосредственно реализацию требования к ПС. Два первых постулата манифеста гибких методов гласят:
наивысший приоритет применяется для удовлетворения потребностей заказчика;
приветствуется изменение требований.
Наиболее распространенными методами разработки ПС являются:
гибкое моделирование (метод для создания моделей ПС в условиях изменяющихся требований); экстремальное программирование (метод, представляющий собой набор приемов разработки ПС); Скрум (метод, который сводится к управлению проектом, не предполагает комплексного подхода к созданию ПС); разработка (метод, опирающийся на функции как на некоторые формализованные удобные для реализации описания требований); динамичный метод разработки систем (метод, который наделяет разработчиков существенными полномочиями, требует реверсивность любых вносимых в ПС изменений); разработка, ведомая тестами (метод, преувеличивающий роль тестов, предлагает реализацию определенного функционала лишь после того, как написан и проверен его тест); адаптивная разработка ПС (метод устанавливает, что разработка ПС — постоянный процесс адаптации к состоянию проекта в данный момент времени;
предполагается, что заказчик не может точно определить своих требований, а разработчик всегда должен искать баланс между определенностью и неясностью в проекте).
Рассмотрев существующие гибкие методы, мы можем сделать вывод, что не существует универсального решения проблемы эффективного создания обучающих ПС в условиях постоянно изменяющихся требований. Необходим симбиоз, совокупность совместно используемых гибких методов. В качестве таких методов в данной работе предлагается использовать гибкое моделирование, экстремальное программирование и разработку, ведомую функциями.
Для создания архитектуры обучающих ПС имеет смысл использовать гибкое моделирование. Получаемые модели обладают такими полезными свойствами как:
практичность — модели представляют собой практическую ценность;
понятность — модели доступны для предназначенной аудитории, но не обязательно для всех;
точность и непротиворечивость;
достаточная детальность;
простота в выражении;
Гибкие методы разработки показывают акцент на непосредственной реализации требований к ПС. Для эффективной реализации требований необходим набор определенных принципов и практических приемов. Именно поэтому в этой работе мы предлагаем рассматривать и считаться с идеями экстремального программирования. В основе этого метода лежат следующие принципы:
коммуникативность — всегда важно общение, в частности между создателем и пользователем;
простота — разрабатываемое ПС должно быть предельно простым;
обратная связь — необходимо предоставить возможность пользователям оставлять отзывы о ПС как можно раньше, и по возможности чаще;
требовательность к разработчикам, преимущественно из профессионалам;
Конечно, гибкое моделирование и экстремальное программирование помогают эффективной разработке ПС. Однако они не касаются планирования проекта. Но для заказчика ведь важно не только качество ПС, но также время его разработки и бюджет. Без хорошего планирования вероятность успеха любого проекта снижается многократно. Разработка, ведомая функциями, добавляет необходимый элемент контроля.
Согласно разработке, функция — это такое требование, реализация которого запланирована и связана с активностью по его реализации. Т.е. функции связывают требования с планированием. Разработка, ведомая функциями, предполагает наличие жестких определенных временных рамок, которые отводятся на реализацию набора функции. Эти временные рамки, набор функций (запланированных к реализации требований), их приоритеты и определяют итерацию в данном методе.
Сложив все вышесказанное, в данной работе предлагается использовать следующие гибкие методы для разработки обучающих ПС:
гибкое моделирование, что позволяет создать архитектуру ПС;
экстремальное программирование, что позволяет эффективно разрабатывать ПС;
разработку, ведомую функциями, что дает управление проектом.
Практическое применение предложенного в данной работе подмножества гибких методов позволит эффективно создавать качественные обучающие ПС в условиях неясных и изменяющихся требований, когда сроки разработки малы и ресурсы проекта ограничены.
ЗаключениеИз всего вышеперечисленного можно сделать вывод о том, что системы искусственного интеллекта при разработке обучающих программных средств занимают ведущее положение в обучении.
Учебный процесс в современном учебном заведении, будь то общеобразовательное учебное заведение, профессиональное училище или вуз, невозможно представить без применения компьютеров. ПК в обучении может использоваться по-разному: как средство обучения, как предмет изучения, когда преподаются основы его архитектуры и программного обеспечения, наконец, как средство для индивидуального изучения материала. В последнем случае это так называемое компьютеризованное или компьютерное обучение, самое перспективное направление применения компьютера в обучении. Возникновение вычислительных сетей, в том числе глобальной сети Интернет, быстрое развитие средств мультимедиа привело к таким новым возможностям как дистанционное обучение, разработка тренажеров-имитаторов.
Области внедрения имеющихся на сегодняшний день систем ИИ обхватывает многие сферы, в том числе и образовательную. Но, невзирая на значимые успехи в области ИИ, пока еще существует установленный разрыв между техническими исследованиями, программными средствами ИИ и способностями их практического применения наиболее обширно в частности, в образовательной деятельности.
Наиболее показательным считается раздел, аккумулирующий разные проблемные направления образовательной области, управление учебным процессом. На его образце особенно хорошо видны достоинства применения систем ИИ для решения, как различных предметных задач, так и для управления встроенной системой в целом.
Существует множество доводов в пользу того, что системы искусственного интеллекта могут и должны стать важнейшей составной частью в технологии современного образования. Основными из них являются:
преодоление  сложности (сложности управления  возникают тогда, когда приходится делать выбор из множества возможных решений);
управление учебным процессом требует организации больших объемов информации;
как уменьшить информацию до того уровня, который необходим для осуществления эффективного образовательного процесса;
нехватка времени на выполнение задания (проявляется по мере усложнениязаданий);
необходимость сохранения и распространения знаний очень опытных преподавателей, полученных ими в процессе многолетней работы и большого практического опыта.
Проблема извлечения знаний и их сохранения и распределения — сегодня одна из главных проблем образования.
Таким образом, можно отметить большую важность искусственного интеллекта в процессе обучения и рассказать о некоторых перспективных направлениях в области информатизации образования:
Методологические и прогностические нюансы становления педагогической науки и взаимосвязи с введением передовых информационных и коммуникационных технологий.
Улучшение образовательных технологий, нацеленных на формирование интеллектуального потенциала обучающегося, реализованные на складе передовых средств информатизации и коммуникации. Формирование научной базы информатизации образования.
Исследование модели встроенной учебно-методической среды информатизации образования на базе одного информационного образовательного места.
Создание содержания и программно-методического снабжения процесса самообразования в области применения способностей информационных и коммуникационных технологий.
Улучшение банков и баз этих научно-педагогической информации на базе потенциала распределенного информационного ресурса Интернет и корпоративных информационных сетей.
Совершенствование методов управления системой образованием на основе средств информатизации и коммуникации.
Абстрактные и методологические базы обеспечения жизнедеятельности "виртуальных" образовательных учреждений, функционирующих на базе корпоративных информационных сетей массовых коммуникаций и использования потенциала распределенных информационных ресурсов раскрытых образовательных систем телекоммуникационного доступа.
Однако с иной стороны сможет ли компьютер охарактеризовать творческое поручение, дать значимые инструкции? Если да, то кому станут необходимы педагоги? Поэтому в эру безусловной компьютеризации никак нельзя вычеркивать огромный труд преподавателей.

Список литературыБрановский Ю.С. Введение в педагогическую информатику: Учебное пособие для студентов. Ставрополь: СГПУ, 1995. – 205 с.
Засухина О.А. Компьютерные технологии и прогнозирование, Кубань-бизнес (связь, информатика). - Краснодар: Кубань-бизнес, 1994.-2 с.
Лабораторный практикум по информатике : учеб. пособие для вузов/ В. С Микшина [и др.] ; под ред. : В. А. Острейковского. -2-е изд., стер.. – М.: Высш. шк., 2006. -376 с.
Максимов, Н. В. Информационные технологии в профессиональной деятельности: учебное пособие [Эл.ресурс]/ Н.В. Максимов, Т.Л. Партыка, И.И. Попов. – М.: Форум, 2010. - 496 с. – Режим доступа: http://www.sgu.ru/library ЭБС «ИНФРА-М».
Мельников В. П. Информационные технологии : учеб. для студентов вузов [Эл. ресурс / В. П. Мельников. -2-е изд., стер. – М.: Академия, 2009. -432 с. – Режим доступа: http://www.sgu.ru/library, ЭБС «ИНФРА-М»
Мельников, В.П. Информационные технологии : Учебник для студентов высших учебных заведений [Текст] / В.П. Мельников. – М.: Издательский центр «Академия», 2009. – 432 с
Янчук Е. И., Балыкина Е. Н. Об опыте использования ЭВМ в организации учебного процесса в курсе философии. – с. 33.

Приложенные файлы


Добавить комментарий