Побудова інструментальних програмних систем автоматизації тестування знань в гібридних інтелектуальних середовищах на основі агентних технологій

Размещено на http://allbest.ru

АВТОРЕФЕРАТ

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Побудова інструментальних програмних систем автоматизації тестування знань в гібридних інтелектуальних середовищах на основі агентних технологій

1.ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

програмний контроль інформаційний

Актуальність теми. У світовій програмній індустрії створення комп'ютерних систем супроводжується зростанням трудомісткості їх конструювання з одночасним зростанням складності. Більшість програмних додатків мають особливості, що залежать від предметної області, і це впливає на процеси їх створення.

Комп'ютерні технології здобуття (або асиміляції) знань є важливими складовими інформаційних систем підтримки освітніх технологій та прийняття рішень у сфері менеджменту, до класу яких належать і електронні засоби забезпечення навчання. Ці технології інтегрують у єдину систему інтелектуальні інформаційні ресурси експертів та інтелектуалізовані програмні засоби підтримки діяльності користувачів, до яких належать особи, що приймають рішення (ОПР), студенти, тьютори, менеджери освітніх та управлінських систем. Сукупність таких програмних, інформаційних ресурсів об'єднує поняття „гібридна інтелектуальна система (ГІС), що охоплює також моделі знань предметної сфери (або навчальних предметів).

Аналіз інформаційних процесів навчання з використанням комп'ютерних технологій свідчить, що центральне місце в цих процесах, як і раніше, належить людині, яка формує плани, впливає на передавання знань, здійснює моніторинг знань персоналу та інших респондентів (слухачів) у процесі навчання. Швидкий розвиток “електронних” засобів підтримки діяльності людини надав можливість “відсторонити” знання автора-експерта від його самого в тому розумінні, що ці знання може “споживати” користувач без участі автора. Однак комп'ютерні засоби перевірки засвоєння знань розвиваються недостатніми темпами. Обмежені інтелектуальні можливості мають засоби спілкування користувача з експертом або тьютором, що не виходять за межі стандартних інтерфейсів операційних систем та оболонок інтегрованих середовищ.

У теорії та практиці комп'ютерних методів моніторингу знань з використанням комп'ютерних технологій та діалогових методів підтримки спілкування користувачів інтелектуальних систем українські дослідники мають солідні надбання. Значний внесок у створення діалогових систем та їх теоретичні засади зробили Машбіц Е.І., Гладун В.П., Колос В.В., Довгялло А.М., Ющенко К.Л., Перевозчикова О.Л., Верлань А.Ф., Самойлов В.Д., Чмир І.О., Кухаренко В.М., Булах І.Є., Петренко В.Л., Сізих Н.В., Брусиловський П.Л., Гагарін О.О., Луценко А.Н. та ін. Дослідники, які працюють над проблемами створення автоматизованих систем навчання, інтелектуальних тьюторських систем, систем підтримки прийняття рішень, вважають, що на цій основі потрібно розвивати методи доступу до баз знань з урахуванням когнітивних моделей. Така точка зору ґрунтується на необхідності моделювання поведінки та інтелектуальної діяльності експерта і користувача, щоб побудувати ефективні програмні засоби для комунікацій та моніторингу і управління процесом асиміляції знань.

Таким чином, завдання дисертаційної роботи, спрямовані на побудову програмних засобів та створення відповідних структур даних в системах автоматизації синтезу тестів на основі ефективних моделей взаємодії програмних засобів ГІС з респондентом, відповідають актуальним науковим та практичним напрямам розвитку математичного й програмного забезпечення обчислювальних машин і систем, а саме: інтелектуалізації компонентів програмного забезпечення, удосконаленню опису предметних знань, створенню компонентів ГІС, що мають ефективніші можливості організації обчислювального процесу завдяки персоналізації обміну інформацією.

Результати, отримані в даній роботі, призначені для забезпечення роботи користувачів, оснащених інтелектуальними програмними засобами навчання та прийняття рішень з метою удосконалення і скорочення терміну процесу проектування програмних засобів в частині етапів аналізу предметної сфери та визначення бізнес-логіки та автоматичної побудови тестів для контролю сприйнятих знань, що дозволяє зменшити витрати часу та звільнити тьюторів (експертів) від рутинної роботи розробки тестів.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційні дослідження проводилися автором на кафедрі інформаційних технологій та економічної кібернетики Східноєвропейського університету економіки і менеджменту м. Черкаси (який є правонаступником Черкаської академії менеджменту, Черкаського інституту управління, Інституту управління бізнесом). Частина досліджень виконана в рамках науково-дослідних робіт “Оболочка диалоговых систем” (1997 р., інв. №0202), “Методи і засоби формування та застосування змісту навчального матеріалу в умовах використання дистанційних технологій” (держ. обліковий номер 0305U005053, 2004 р.), “Оцінка ефективності впровадження системи дистанційного навчання” (держ. обліковий номер 0305U005050, 2004 р.), “Адаптація та персоналізація комп'ютерних систем навчання” (держ. обліковий номер 0305U001759, 2002 р.), “Розробка діалогової оболонки засобами високорівневих мов програмування” (держ. обліковий номер 0305U001760, 2004р.), “Комп'ютерні технології формування інформаційного та методичного комплексів спеціальності у вищому навчальному закладі” (держ. обліковий номер 0305U005058, 2002р.), “Моделі та методи інформаційного менеджменту для управління інтелектуальними ресурсами” держ. обліковий номер 0307U003104, 2005 р), які вели кафедра інформаційних технологій та кафедра економіки і фінансів Східноєвропейського університету економіки і менеджменту в рамках комплексного наукового напряму “Створення, шляхи розвитку в Україні та менеджмент освітніх закладів недержавної форми власності”. У рамках проекту “Дослідження і розвиток дистанційної освіти для регіонів”, який фінансує Черкаський обласний благодійний фонд “XXI сторіччя”, апробовані результати досліджень та зібрані вихідні дані.

Мета і завдання досліджень. Мета роботи - створення програмних засобів автоматизації тестування рівня знань користувачів гібридних інтелектуальних систем на основі агентних та об'єктних методів програмної інженерії.

Реалізація поставленої мети зумовила наступні завдання дослідження.

1. Систематизувати принципи та моделі сприйняття й передавання знань від агента-експерта (тьютора) до респондента в середовищі гібридної інтелектуальної системи та рівень програмного забезпечення автоматизації тестування як засобів контролю цих процесів.

2. Розробити метод побудови програмного забезпечення (як удосконалення етапів уніфікованого процесу проектування), орієнтованого на комунікативні інформаційні процеси для систем контролю знань з урахуванням сучасного стану інженерії програмного забезпечення на основі об'єктного аналізу та концепції програмних агентів.

3. Створити моделі діалогу, що адекватні інформаційним процедурам як доступу до баз знань, так і контролю рівня знань користувачів, та забезпечують розробку алгоритмічних процедур інформаційної взаємодії учасників навчального процесу.

4. Формалізувати процедури синтезу тестів та визначити структури даних для цих процедур з метою створення програм синтезу тестів контролю знань.

5. Розробити архітектуру та реалізувати інструментальну програмну систему автоматизації тестування з використанням сучасних засобів програмної інженерії.

Об'єктом дослідження є методи та засоби організації контролю знань, навчання та прийняття рішень у гібридних інтелектуальних системах.

Предметом дослідження є інструментальні засоби автоматизованої розробки тестів для контролю успішності процесу асиміляції знань.

Методи дисертаційного дослідження. У дисертації для вирішення поставлених завдань використано теорію інтелектуальних систем навчання, методи когнітивного моделювання, методи математичної логіки, моделі представлення знань, методи інтелектуалізації програмного забезпечення, у тому числі моделі перцепції та логічного висновку на знаннях. У розробці програм і в реалізації інструментальних засобів автоматизації тестування використано об'єктно-орієнтований підхід проектування та агентні технології створення програм.

Наукова новизна одержаних результатів. Наукова новизна дисертаційної роботи полягає в тому, що отримали подальший розвиток методи автоматизації тестування знань у гібридних інтелектуальних системах на основі онтологічних підходів до структурування знань предметної сфери, моделювання інформаційних процесів навчання як діяльності агентів та синтезу тестових питань для контролю рівня знань.

До нових наукових результатів, отриманих в дисертаційній роботі, можна віднести:

1. Уперше для побудови програмного забезпечення автоматизації контролю знань запропоновано підхід, який базується на „раціональному уніфікованому процесі” (RUP) інженерії програмного забезпечення, що відрізняється використанням комунікативно-орієнтованого аналізу інформаційних процесів, що забезпечує підвищення ефективності проектування програмних систем.

2. Для забезпечення процесів синтезу питань-тестів основних стандартних типів і помилкових варіантів - дистракторів уперше представлено архітектуру обміну даними в межах гібридної інтелектуальної системи та алгоритми автоматизації тестування знань, побудованих на основі формально-логічної моделі інтерогативного діалогу, що забезпечило незалежність цієї архітектури від предметної сфери застосування алгоритмів.

3. Уперше реалізовано алгоритми автоматичного синтезу тестів контролю знань на основі онтологічного дослідження предметної області та понятійної складової контенту декларативних знань, що належать гібридній інтелектуальній системі, на основі стандартних відношень - зв'язків.

4. Уперше архітектуру програмної системи автоматизації тестування представлено як діяльність програмних агентів, які реалізують інформаційні процеси сприйняття і контролю знань у межах гібридної інтелектуальної системи, що забезпечує процеси об'єктно-орієнтованого проектування систем цього класу, у тому числі синтез бази знань сценарного діалогу.

Практичне значення одержаних результатів. Упровадження в технологію створення програмних засобів забезпечення інформаційних процедур сприйняття, асиміляції, навчання людей, що є складовими ГІС, та контролю цих процедур з використанням методів, моделей та архітектури, запропонованих у роботі, забезпечує підвищення ефективності як самого процесу проектування програмних засобів, так і їх використання завдяки результатам дисертаційного дослідження.

Уніфікація й спеціалізація інформаційних технологій, здійснених на основі результатів досліджень діалогової взаємодії користувача в операціях сприйняття інформації та контролю успішності асиміляції знань з використанням концепції програмних інтелектуальних агентів, забезпечили формування об'єктно-орієнтованої методики в інженерії програмного забезпечення для удосконалення процесів розробки.

Досягнуто зменшення витрат часу на формування експертами й тьюторами тестових множин завдяки запропонованій методиці синтезу тестових питань („тіла” тесту), особливо для гібридних інтелектуальних систем масового навчання людей у середовищі автоматизованих систем навчання та систем дистанційної освіти.

Упорядкування і структуризація текстового представлення декларативних знань предметної області для інтелектуальних суб'єктів ГІС (агентів-партнерів) забезпечує інтероперабельність таких знань та заощадження ресурсів ГІС на їх обробку і зберігання.

Запропонована в дисертації удосконалена технологія проектування програмних засобів та реалізоване програмне забезпечення використане в навчальному процесі для синтезу тестових множин перевірки успішності засвоєння знань слухачів різних рівнів в умовах вищої та післядипломної освіти в середовищі відповідних ГІС.

Особистий внесок здобувача. Всі результати дисертаційної роботи, що винесені на захист, отримані автором самостійно. В опублікованих працях особисто дисертанту належать такі результати: визначення рівня успішності навчання як складової когнітивного рівня [1] та складових когнітивної моделі слухача [2]; когнітивне представлення діяльності програмного агента - тьютора в складі мультиагентної системи [5, 6], структура означення поняття для алгоритму синтезу тесту-питання [8, 17]; організація архітектури мульти-агентної інтелектуальної системи навчання на основі інструментальних програмних засобів [7, 9]; методи синтезу тестів-питань на основі стандартного списку відношень [12, 16].

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційних досліджень доповідались: на третій Всеукраїнській конференції молодих науковців “Інформаційні технології в науці, освіті і техніці” (Черкаси, ЧДУ ім. Б.Хмельницького, 2002 р.), на ХХII науково-технічній конференції “Моделювання” (Київ, ІПМЕ НАН України, 2003 р.), на міжнародній науковій конференції “Управління активними системами в бізнесі, освіті, техніці” (м. Черкаси, Східноєвропейський університет економіки і менеджменту, 2004 р.), на міжнародній науковій конференції “Сучасний менеджмент у виробництві та гуманітарній діяльності” (м. Черкаси, Східноєвропейський університет економіки та менеджменту, 2005 та 2007 рр.), на п`ятій міжнародній науково-практичній конференції “Нові інформаційні технології в навчальному процесі” (м. Одеса, Південноукраїнський державний педагогічний університет, 2005 р.), на міжвузівській науково-методичній конференції “Засоби та методи “електронного навчання” в неперервній освіті” (м. Черкаси, Східноєвропейський університет економіки і менеджменту, 2006 р.), на ХХVI науково-технічній конференції “Моделювання” (Київ, ІПМЕ НАН України, 2007 р.)

Результати дисертаційної роботи були використані в розробці 11 навчальних посібників та 6 мультимедійних курсів для 8 спеціальностей Східноєвропейського університету економіки і менеджменту для вищої та післядипломної освіти, у проекті впровадження дистанційної освіти для регіональних студентів, здійснюване фондом “ХХ століття”, у розробках інформаційних систем проектування для організації “Гідробудпроектсервіс” та для визначення рівня компетенції персоналу підприємства “Черкасиелектроремонт”.

Публікації. Основні положення й результати дисертаційного дослідження опубліковані автором самостійно та в співавторстві в 22 наукових працях. Серед них 8 статей у наукових фахових виданнях, тези 12 доповідей на наукових конференціях, 2 статті - в інших виданнях.

Структура та обсяг роботи. Дисертаційна робота налічує 161 сторінку основного тексту, з яких 25 складають таблиці та рисунки, що повністю заповнюють площу сторінки. Робота складається із вступу, 4 розділів, висновку, списку літератури, в якому близько 221 посилання, та 17 додатків. Матеріали дисертації ілюстровані 54 рисунками, 19 таблицями.

2. ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі викладена загальна характеристика роботи, актуальність проблеми, мета і завдання дослідження, наведено відомості про зв'язки обраного напрямку досліджень з планами наукових досліджень організації, де виконана робота, відзначено наукову новизну і практичну цінність отриманих результатів та основні положення, що виносяться на захист.

У першому розділі “Аналіз і систематизація тестових методів контролю знань” проведений аналіз тестових методів контролю знань та засобів автоматизації тестування, необхідних для оцінки успішності сприйняття знань. Здійснено аналіз застосовності сучасних об'єктно-орієнтованих процесів проектування програм з метою пошуків їх удосконалення стосовно заданої предметної сфери - людино-машинної інформаційної взаємодії. Технології тестування, хоча й не охоплюють повністю перевірку знань, розповсюджуються все більше і вимагають удосконалення та розвитку, у тому числі теоретичних аспектів побудови тестів. Розглянуті методики побудови тестів мають описовий характер і для створення інформаційних технологій генерації тестових завдань вимагають подальшої формалізації. Більшість програм, що розглянуті в першому розділі роботи, не підтримують увесь спектр тестових питань, визначених відповідними стандартами. Жодна з перерахованих вище програм не дозволяє створювати тестові завдання автоматично. Стандарти щодо тестування визначають характеристики тестів, але не визначають структуру “тіла” формули тесту. Недостатньо розроблено теоретичні засади, на яких будується тестове завдання, тобто невідомі моделі даних, крім логіки предикатів, які б використовувались для опису інформаційної взаємодії людини, що тестується, з іншими учасниками інформаційних процесів навчання. Для побудови тестів не використовуються знання про предметну сферу (домен), розміщених на електронних носіях. Комунікативні процедури не використовуються як засіб вибору правильної відповіді слухачем-респондентом. У літературі недостатньо уваги приділяється моделям інтелектуальних процесів сприйняття знань‚ що використовують інформаційні моделі представлення знань предметної сфери. У розділі 1 роботи зроблено висновок, що в галузі теорії і практики побудови систем управління процедурами тестування знань, яких люди-користувачі набувають за допомогою інтелектуальних програмних засобів, залишаються невирішеними питання використання в межах системи організації навчання людини з електронною підтримкою декларативного опису предметної сфери для побудови тестів, побудови формальної моделі опису питання і відповіді в тесті, урахування комунікативних процедур тестування з метою представити процес генерації тестів як діалог двох „інтелектуальних” партнерів, що охоплює інформаційні процедури сприйняття і контролю набутих знань. Наявні методи програмної інженерії, у тому числі стандарт моделювання бізнес-процесів, не враховують особливостей інформаційної взаємодії людини-агента та програмного агента.

У другому розділі “Моделі інформаційної взаємодії при обміні знаннями в гібридних інтелектуальних системах” розглянуті інформаційні процеси, що відбуваються в процедурах комунікативної взаємодії суб'єктів-партнерів, що мають інтелект. Такі процеси забезпечують і процедури тестування, тому завданнями цього розділу є визначення структури повідомлень у діалоговій взаємодії, вимоги до структур і моделей даних, що забезпечать побудову таких повідомлень, вибір адекватної базової моделі інформаційної взаємодії як основи для автоматизації процедур тестування.

Показано, що діалоговий процес, який ініціює “агент” (у широкому розумінні - сутність, що може самостійно діяти в деякому середовищі), та його формальна модель є концептуальною моделлю для створення програмних компонентів підтримки навчального процесу. У даному розділі подані результати дисертаційного дослідження, які забезпечують у подальшому ефективну побудову алгоритмів та програмних засобів синтезу тестових множин. Висунуто гіпотезу про використання контенту навчального предмету для синтезу тестів.

Процес передавання знань представлено у вигляді інформаційного потоку повідомлень на адресу респондента, коли процеси спілкування учасників навчального процесу забезпечують як передавання знань, так і моніторинг успішності навчання (рис. 1).

Проведений аналіз свідчить, що для побудови системи контролю знань необхідні:

§ моделі знань учасників навчання,

§ модель спілкування для переносу знань, яка забезпечить контроль істинності переданих елементів знань, у тому числі відповідність їх структурам знань комунікантів.

Для визначення структур даних для синтезу тестового питання використано відому з практики створення автоматизованих систем навчання модель помилок.

Агенти, які входять до складу гібридної інтелектуальної системи, підтримують модель знань про предметну область, в тому числі і ті знання, які є предметом навчання. Такі знання можна використати для побудови множини тестів на відміну від існуючої практики побудови тестів з використанням знань агента-людини. Таким чином, модель знань та процесу спілкування агентів - партнерів повинні базуватись на тій самій концептуальній моделі.

У контексті спілкування партнерів, які мають інтелект, розглянуто, яким чином сприймається людиною інформація, що надходить із зовнішнього середовища, зокрема які моделі цього сприйняття пропонують спеціалісти з когнітивних процесів і яким чином ці моделі можуть бути використані в інтелектуальних комп'ютерних системах. У роботі показано, що для моделювання діалогу, який призначений для реалізації в автоматизованих комп'ютерних системах, слід застосувати, як концептуальну основу, перцептивний цикл сприйняття людиною інформації із зовнішнього середовища. Запропонована базова модель, побудована як інтерпретація моделі перцептивного циклу, зображена на рис. 2.

Показано, що тестування можна представити як інтерогативну взаємодію агентів у формі діалогу (табл. 1). Інтерогативний діалог визначається як діяльність агента, що намагається отримати нову інформацію за допомогою іншого агента - партнера діалогу. У роботі виконано порівняльний аналіз типів тестів, з одного боку, та видів питань у межах еротематичного підходу до моделювання діалогу. При цьому інформаційну процедуру тестування представлено моделлю еротематичної ситуації, що забезпечило формальну основу для реалізації комп'ютерної методики синтезу тестових множин і контролю відповідей.

Для діагностики процесу засвоєння знань агент-тьютор у перелік альтернатив для відповіді вміщує помилкову альтернативу (дистрактор). Для розробки програмного забезпечення синтезу тестів удосконалено і використано формально-логічну модель взаємодії агентів - логіку питань і відповідей, яка забезпечила:

- логічний умовивід для формулювання питання;

- алгоритм побудови списку варіантів для формулювання відповіді;

- алгоритм відбору дистракторів;

- засоби контролю істинності відповіді.

Більшість питань, мета яких - пошук даних, має формальне представлення, що відповідає “чи-питанням”, і мають суб'єкт, що містить список альтернатив:

{A₁,A₂,…,A_i,…,A_n},

де A_i - альтернатива.

Вимоги для передумови

{s,c,d},

де s - вимога вибору числа;

c - вимога повноти;

d - вимога розрізнення.

Суб'єкт “який-питання” - це список альтернатив, представлених як

?(C₁x₁,C₂x₂ ,…,C_nx_n),

де C - категорійна умова, що зв'язує запитальну змінну x.

Логіка питань і відповідей доповнена автором стосовно представлення дистракторів. Таке доповнення забезпечує побудову алгоритму автоматичного визначення істинності відповіді, у тому числі на тестове питання, незалежно від змісту повідомлень.

Для реалізації процедури автоматизації тестування зроблено аналіз типів тестів та встановлено відповідність цих тестів типам питань, що дозволило твердити про адекватність вищенаведеної логічної моделі, тобто еротематичної логіки, для алгоритмів синтезу тестів.

Таблиця 1. Відповідність видів тестів і типів питань

Вид тестового завдання	Еквівалентний тип еротеми	Форма суб'єкта питання
Завдання з кількома варіантами вибору	“Який” - питання	Експліцитний список альтернатив, що має не більше ніж 5 елементів
Альтернативні завдання	“Чи” - питання	Дві альтернативи: “так” і “ні”
Питання з фасетом	Зводиться до “який”- питання	Неявний замовчуваний список альтернатив
Питання з шаблоном відповіді	Зводиться до “який” - питання	Неявний, за умовчуванням список альтернатив
Питання з набором ключових слів (зображень, позначень), з яких можна конструювати відповідь	Може представляти що, де, коли - питання, які зводяться до “який” - питання	Експліцитний список альтернатив
Закрита форма питання	Те ж саме	Експліцитний список альтернатив
Завдання на відповідність	Зводиться до кон'юнкції “чи” - питань та їх суб'єктів відповідно	Експліцитний список альтернатив
Конструювання відповіді	Зводиться до “чи” - питань, наведених у п.7
завдання на демонстрацію з об'єктами, що рухаються	зводиться до “чи” - питань	Суб'єкт представлений тимчасовими або просторовими шкалами

Інформаційну взаємодію можна розглядати як діяльність двох інтелектуальних агентів, один з яких ставить питання (активний агент) партнерові, що повинен конструювати і повернути відповідь (реактивний агент). Адекватність формально-логічної моделі діалогу визначається спільно для обох партнерів метою намагання отримати інформацію від одного партнера для асиміляції цієї інформації в систему знань іншого.

Під час діалогу агента, що ініціює обмін знаннями, позначимо A-agent, а іншого - R-agent. Під час виконання кроку діалогу активний і реактивний агенти обмінюються елементарними порціями декларативних знань. В еротематичному діалозі порція декларативних знань, яку активний агент передає реактивному агенту, має логічну структуру питання (Q-chunk), а порція декларативних знань, яку реактивний агент повертає активному - логічну структуру відповіді (A-chunk). Кроком діалогу вважається цикл “постановка питання - передавання питання - формулювання відповіді - передавання відповіді - контроль відповіді щодо вимог передумови”.

Формальні вирази, що відображають логічну структуру питання і відповіді:

,

де Subj і Pre - відповідно суб'єкт і передумова питання.

Разом з питанням активний агент передає реактивному агенту суб'єкт, який має одну з таких структур:



Реактивний агент конструює відповідь шляхом виділення частки списку з розширеного списку. Тому відповідь має одну з таких структур:

Таким чином, у другому розділі роботи досліджено інформаційні процеси сприйняття знань, визначено модель агента, що вчиться, досліджено явище перцепції і встановлено адекватність її діалоговому процесу, побудовано формально-логічну модель тестового циклу, встановлено відповідність структури і процесу тестування еротематичному циклу “питання-відповідь”.

Третій розділ “Структурування знань в діалоговому навчальному процесі та архітектура програмного комплексу” присвячений побудові архітектури програмних засобів гібридної інтелектуальної системи, розробці методу синтезу тестів та визначенню класів і методів для програмування. Інформаційна діяльність програмних агентів, що входять до складу гібридної інтелектуальної системи, представлена як обмін повідомленнями в процесі реалізації еротематичного діалогу, а на рівні операцій з даними - як реалізацію деякого діалогового методу доступу. У випадку, коли сценарій діалогу створюється до моменту його реалізації, цей сценарій необхідно зберігати в області пам'яті, до якої повинні мати доступ “діалогові агенти”, що є концептуальною моделлю програмних модулів. Розглянуто структуру такої пам'яті з метою інтерпретації її в структуру СУБД або файлову структуру. На рис. 3 наведено візуальне представлення елементів DiAM.

У третьому розділі побудовано модель сценарного діалогу, DiMC представлено у вигляді послідовно виконуваних фаз:

Фаза генерації питання. У пам'яті питань (QMem) відшукується опис поточного питання з індексом QueInd, і він інтерпретується. Якщо опис вузла включає посилання на QueDemonInd, то цей процес завантажується і виконується.

Фаза сприйняття відповіді. Сприймається поточна відповідь. Якщо опис вузла містить посилання на AnsDemonInd, то цей процес завантажується і виконується.

Фаза навігації. Визначається індекс наступного вузлового елементу.

З урахуванням введених позначень правило навігації для вузла типу Node1 представимо у вигляді

IF < розпізнаний CurrAns[i]>

THEN < перейти до вузла NextNodeInd >

ELSE

IF < нерозпізнаний CurrAns[i]>

THEN < перейти до вузла NNodeInd >

Для моделювання сценарного діалогу розроблена діаграма класів UML (рис. 4).

Представлені моделі визначають структури даних для програмування агентів, що забезпечують сценарний метадіалог для формування бази даних понять. Діаграма об'єктів наведена на рис. 5.

При розробці корпоративних систем управління знаннями найвужче місце -- не програмний аспект, а завдання добування, формулювання, структуризації і представлення інформації, тобто даних і знань (Гладун А.Я., Рогушина Ю.В., 2006). Подальші дослідження декларативних компонентів знань, що забезпечать алгоритми синтезу тестів, виконані в розділі 3 на основі онтологічних підходів моделювання предметних областей. У центрі більшості онтологій знаходяться класи, які описують поняття предметних областей та зв'язки між ними. З цією метою досліджена структура поняття і методи формалізації понять з використанням таких результатів інженерії знань та інших наукових напрямів:

· галузі винахідництва і патентної справи;

· класичної логіки;

· еротематичної логіки, яка описує інформаційну процедуру тестової ситуації в термінах ситуації “питання-відповідь”.

· ситуаційного управління, у межах якого формалізовано і виділено обмежений список відношень, що використано нами для визначення відповідного цьому відношенню питання в тесті.

Побудовано уточнену “верхню онтологію” (рис. 6) для забезпечення побудови тестових питань Чи має об'єкт X властивість R?; Чи встановлено на об'єкті X відношення R?; Чи належить властивість R об'єкту X; Чи має місце відношення R на об'єкті X? та інших типів.

Еротематична логіка не має механізму для розпізнавання значення відповіді, тому не може забезпечити визначення правильності вибору альтернативи, яку надсилає реактивний агент (виконавець тесту) у складі повідомлення, що є відповіддю. Нами доповнена еротематична логіка для забезпечення визначення тих альтернатив, які є дистракторами, тобто навмисно вставленими автором у перелік альтернатив помилкових складових тесту-питання.

В опис передумови питання - тесту введено доповнення. Суб'єкт питання представлено як

= _s (S,p,d),

деS - об'єкт предметної області;

p - властивість об'єкта;

d - дистрактор.

Передумову представлено як вимогу до відповіді і як засіб контролю істинності відповіді та “вбудовано” в передумову механізм контролю для дистракторів:

= _p (s,c,p , d),

деs - специфікація вибору числа;

с - специфікація вимоги повноти;

p - специфікація вимоги розрізнення;

d - вимога заперечення дистрактора.

Формування тесту представлено як перелік інформаційних процедур, що виконуються агентами - партнерами діалогу.

Ідентифікація елементу знань учня, відносно якого слід формувати тестове запитання (за критерієм оцінки рівня “незнання”).

Формування суб'єкта запитання.

Формування передумови запитання, тобто загальних вимог до множини альтернатив.

Інтерпретація інтерогативу (який є формальним представленням запитання) у форму повідомлення для передачі його партнерові. До цієї дії належить і процедура (операція) граматичного узгодження відмінків імен сутностей, форм дієслів та інших частин мови.

Передавання повідомлення через комунікативний канал.

Агент, що тестується, виконує процедури оцінки альтернатив з метою порівняння їх за деякими критеріями і шкалами (або відношеннями), які визначають раціональний вибір у предметній сфері, до якої належить навчальна задача-тест. Автором встановлена адекватність цієї операції моделі раціонального вибору альтернатив, що забезпечує симуляцію операції з процедурними знаннями. Результатом розділу 3 є архітектура гібридної інтелектуальної системи в складі програмних агентів і користувача для інтерогативної взаємодії, що забезпечує синтез тесту-питання та контроль відповіді (рис. 7).

У четвертому розділі „Організація інструментальної програмної системи автоматизації тестування знань в гібридних інтелектуальних середовищах” розроблена структура діалогової бази знань і запропоновані мережна та реляційні моделі її компонентів у нотації Уніфікованої Мови Моделювання (UML). Процедура вирішення (навчальної) задачі представлена як діяльність мультиагентної системи, що реалізує універсальний підхід до процесів сприйняття інформації, прийняття рішень і навчання як діалогової взаємодії партнерів, які мають інтелект. Виконано програмну реалізацію представлення понятійної частини знань навчального предмету із застосуванням мови Java та СУБД MS SQL. У процесі програмної реалізації агентів, що входять до складу архітектури мультиагентної ГІС, розроблено: семантичну мережу інформаційної моделі поняття як складової навчального контенту; діаграму класів для означення поняття ризику в нотації Уніфікованої Мови Моделювання (UML) для подальшого використання CASE-засобів у ході створення програмних модулів системи; модель бази даних у нотації UML, з тією ж метою. Реалізовані програмні модулі архітектури мультиагентної ГІС синтезу тестів (програмний агент Inferens-Agent) та контролю рівня знань як складової когнітивного рівня агента - студента (програмний агент Infix-Agent). У табл. 2 наведено перелік агентів та назви класів і методів, які їх реалізують.

Таблиця 2 . Перелік програм, що реалізують мультиагентну систему контролю знань

Назва агента	Назва програми, що реалізує клас	Методи класу
Inference-Agent	QuestionsFrame	Виконує синтез питання
Press-Agent	TesterMainFrame	Головне вікно програми
Plan-Agent та його методи	ResultatFrame Tester	Забезпечує запис результату тесту ( в локальному варіанті); Точка входу в програму
SN-Agent	DBConnection TeacherFrame	Доступ до бази даних та виконання SQL-запитів; виконання адміністративних функцій над базою даних
Infix-Agent	AddFrame	Введення нових та редагування існуючих елементів онтологій

Перевірку адекватності теоретичних положень і моделей, які є результатами роботи, виконано на прикладі предметної області “Ризик”. На рис. 8 наведено діаграму класів для цієї області. Виконано апробацію моделей діалогової взаємодії та методик тестування, пропонованих у даній роботі, у ході розробки підручників, використаних у навчальному процесі з навчальних предметів “комп`ютерна графіка”, “прогнозування соціально-економічних процесів”, “організаційно-технічні та периферійні пристрої ЕОМ”, “інформатика та комп`ютерна техніка”, “економічний ризик та методи його вимірювання”.

Структура програмного комплексу гібридної інтелектуальної системи автоматизації тестування знань, представленої як сукупність програмних агентів, показана на рис. 9. Ця структура подана у формі діаграми пакетів уніфікованої мови моделювання.

ВИСНОВКИ

Дисертаційна робота є теоретично обґрунтованим дослідженням, містить узагальнення й практичні вирішення важливого науково-технічного завдання, сутність якого - розробка методів, моделей, архітектури для побудови систем автоматизації тестового контролю сприйняття знань у гібридних інтелектуальних системах навчання та прийняття рішень.

У тому числі отримано наступні результати.

1. Систематизовано методи створення та використання інформаційних систем управління навчанням і контролю знань, на основі чого доведено адекватність інформаційних процесів інтерогативного діалогу та контролю знань.

2. Уперше для побудови програмного забезпечення, призначеного для автоматизації контролю сприйняття знань, використано запропонований комунікативно-орієнтований шаблон проектування для етапів аналізу та концептуального моделювання „раціонального уніфікованого процесу” об'єктно-орієнтованого створення додатків.

3. Запропоновано архітектуру інструментальної програмної системи автоматизації тестування знань на основі теорії інтерогативного діалогу для забезпечення незалежності цієї архітектури від предметної сфери застосування програмних засобів.

4. Реалізовано алгоритми автоматичного синтезу питань та варіантів відповідей тестів контролю знань з використанням онтологічних методів дослідження предметної області на основі стандартних відношень - зв'язків, - для удосконалення „раціонального уніфікованого процесу” на етапах концептуального моделювання.

5. На основі декларативно-процедурної типізації знань синтезована структура діалогової бази знань у термінах взаємодії двох програмних агентів, що реалізують діалоговий процес. Виконано симуляцію діалогу “тьютор - слухач” з використанням агентного підходу створення інтелектуальних програмних засобів. Розроблена модель сценарного діалогового процесу як реалізація взаємодії програмних інтелектуальних агентів, що забезпечило алгоритмізацію та створення програмних компонентів ГІС.

6. Створено комплекс програмних засобів, що реалізують функції інтелектуального тьютора. Цей комплекс забезпечує скорочення часу розробки “електронних” методичних комплексів для дистанційного та локального навчання за рахунок автоматизації синтезу тестових множин для контролю знань, що відповідають типам тестів, визначених стандартами дистанційного навчання. В гібридних інтелектуальних системах, що виконують функції системи підтримки прийняття рішень, програмні засоби створення тестів забезпечують контроль знань осіб, що приймають рішення та контроль рівня їх компетенції.

7. Результати дисертаційних досліджень впроваджені в ході реалізації проекту дистанційного навчання фонду „XXI Століття”, в ТОВ “Черкасиелектроремонт” для удосконалення системи професійної освіти, для модернізації проектних технологій програмування додатків у відділах “Гідробудпроектсервісу”.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМою ДИСЕРТАЦІЇ

У наукових фахових виданнях

1. Ус М.Ф., Пискун А.В., Гадецкая З.М. Когнитивные свойства обучающегося для адаптации персонализированного тьютора // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України .- Львів: Світ, 1998.- Вип. 6.-С. 151-157.

2. Ус М., Пискун А., Гадецкая З. Моделирование когнитивного уровня учащегося в интеллектуальных обучающих системах // Моделювання та інформаційні технології: Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України.- К., 1999.- Вип 3.-С.133-141.

3. Ус М.Ф., Гадецкая З.М. Модель представления знаний для тестирования обучаемого // Системний аналіз, управління і інформаційні технології: Вісник Харківського державного політехнічного університету: Збірка наукових праць.- Вип. 94.-Харків: ХДПУ, 2000.-С. 82-86.

4. Ус М.Ф., Піскун О.В., Гадецька З.М., Ус Г.О. Поведінкова модель діалогу для систем підтримки прийняття рішень // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України.-К., 2001.- Вип. 11. - С.88-93.

5. Гадецька З.М., Ус М.Ф., Костьян Н.Л., Ель-Мурр П.А. Маркетингові методи моделювання і адаптації систем електронного навчання // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України ім. Г.Є. Пухова. - К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова, 2006. -Вип. 37. - С.103-110.

6. Гадецька З.М., Ус М.Ф., Ель-Мурр П.А. Онтологічні підходи до оцінки когнітивного рівня слухача в умовах “електронного” навчання // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України ім. Г.Є. Пухова “Моделювання та інформаційні технології”. - К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова, 2006.- Вип. 38. - С.150-155.

7. Гадецька З.М., Ус М.Ф., Тарандушка Л.А., Ель-Мурр П.А. Аналіз методів організації дистанційного навчального процесу // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України ім. Г.Є. Пухова “Моделювання та інформаційні технології”. - К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова, 2006. - Вип. 39. - С.106-113.

8. Герман М.І, Пастух О.О., Гадецька З.М. Залежність сприйняття навчальної інформації з екрану монітора від кольорової гами // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України ім. Г.Є. Пухова “Моделювання та інформаційні технології”. - К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова, 2007. - Вип. 40. - С.90-97.

В інших виданнях

1. Ус М.Ф., Ус Г.О., Гадецька З.М. Агентна модель групової системи підтримки прийняття рішень в економіці // Актуальні проблеми економіки.-2004.-№7(37).- С. 185-191.

2. Чмырь И.А., Ус М.Ф., Гадецкая З.М., Акопф С.Х. Когнитивные модели для диалоговых агентов // Вісник Академії дистанційної освіти.-2004.-№2.-с. 68-73.

3. Ус М.Ф, Гадецкая З.М. Оценка когнитивного уровня слушателя в системе персонализованного компьютерного обучения // Тези третьої Всеукраїнської конференції молодих науковців “Інформаційні технології в науці, освіті і техніці” (17-19 квітня 2002 р.). - Черкаси: Черкаський державний університет імені Богдана Хмельницького; 2002. - С.157-160.

4. Ус М.Ф., Гадецкая З.М., Ус Г.А. Вопрос-ответный метод для рационального выбора // Матеріали ХХII науково-технічної конференції “Моделювання”. - К: ІПМЕ НАНУ,- 2003. - С. 10-11.

5. Гадецька З.М. Тестовий контроль знань // Тези міжнародної наукової конференції “Управління активними системами в бізнесі, освіті, техніці” (11-12 квітня 2004 р.). - Черкаси: Східноєвропейський університет економіки і менеджменту, 2004 - С. 84-85.

6. Гадецкая З.М., Нагорный В.А. Жирякова И.А. Разработка объектно-ориентированных моделей визуального внимания // Тези міжнародної наукової конференції “Сучасний менеджмент у виробництві та гуманітарній діяльності” (5-6 квітня 2005 р.). - Черкаси: Східноєвропейський університет економіки і менеджменту, 2005. - С.39.

7. Ус М.Ф, Гадецька З.М. Огляд досліджень з проблем побудови тестів для контролю знань // Тези міжнародної наукової конференції “Сучасний менеджмент у виробництві та гуманітарній діяльності” (5-6 квітня 2005 р.). - Черкаси: Східноєвропейський університет економіки і менеджменту, 2005. - С. 30-32.

8. Ус М.Ф, Гадецька З.М. Інтерогативний підхід породження тестів контролю успішності навчання // Тези п`ятої міжнародної науково-практичної конференції “Нові інформаційні технології в навчальному процесі” (29 червня - 2 липня 2005 р.). - Одеса: Південноукраїнський державний педагогічний університет ім. К.Д. Ушинського, 2005. - С. 178-180.

9. Гадецька З.М., Шарафан В.А. Розробка мультимедійного курсу для дистанційної форми навчання // Матеріали міжвузівської науково-методичної конференції “Засоби та методи “електронного навчання” в неперервній освіті” (26-27 квітня 2006 р.). - Черкаси: Східноєвропейський університет економіки і менеджменту, 2006. - С. 34.

10. Гадецька З.М., Ус М.Ф. Сучасний стан та напрямки досліджень в тестології для автоматизованого контролю знань // Тези міжнародної наукової конференції “Сучасний менеджмент у виробництві та гуманітарній діяльності” (10-11 квітня 2007 р.). - Черкаси: Східноєвропейський університет економіки і менеджменту, 2007. - С. 34-35.

11. Гадецкая З.М., Ус М.Ф., Костьян Н.Л. Методы инфологического и онтологического моделирования для представления знаний в обучении // Тези міжнародної наукової конференції “Сучасний менеджмент у виробництві та гуманітарній діяльності” (10-11 квітня 2007 р.). - Черкаси: Східноєвропейський університет економіки і менеджменту; 2007. - С. 35-36.

12. Гадецька З.М., Чмир І.О., Ус Г.О., Ус М.Ф. Діалоговий вирішував задач в системах підтримки прийняття рішень // Тези міжнародної наукової конференції “Сучасний менеджмент у виробництві та гуманітарній діяльності” (10-11 квітня 2007 р.). - Черкаси: Східноєвропейський університет економіки та менеджменту, 2007. - С. 36-37.

13. Гадецкая З.М., Ус М.Ф. К вопросу об автоматизации построения тестов успешности обучения // Тези ХХVI науково-технічної конференції “Моделювання” (12-13 січня 2007 р.). - К: ІПМЕ НАНУ,- 2007. - С. 20-21.

14. Гадецька З.М., О.А. Наконечна, Ус М.Ф. Модель комунікації в нотації UML для управління навчальними та організаційними системами // Тези ХХVI науково-технічної конференції “Моделювання” (12-13 січня 2007 р.). - К: ІПМЕ НАНУ,.- 2007. - С. 20-21.

Размещено на Allbest.ru