Луценко Е.В., КЮИ МВД РФ

СИНТЕЗ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНЫМ ОБУЧЕНИЕМ НА БАЗЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ТЕХНОЛОГИИ “ЭЙДОС”

 

Постановка задачи. Классическая схема автоматизированной системы управления (АСУ), как известно, включает управляемый объект и управляющую систему, находящиеся в некоторой окружающей среде и взаимодействующие друг с другом за счет управляющих и обратных связей.

В определенном аспекте, учащийся ВУЗа, очевидно, может с полным основанием рассматриваться как управляемый объект, на который преподавателями в течение длительного времени систематически оказывается определенное целенаправленное управляющее воздействие, призванное в конце концов превратить вчерашнего школьника в профессионала в некоторой области.

Конечно, подобный подход является очень упрощенным, т.к. человек является не просто сложнейшей системой обработки информации, но и обладает свободой воли.

С формальной точки зрения это означает, что человек, как объект управления, представляет собой сложную, многопараметрическую, динамичную слабодетерминированную систему. Внешние параметры подобных систем слабым и очень сложным образом связаны с их результирующим (целевым) состоянием. Выразить в аналитической форме эти зависимости в настоящее время практически не представляется возможным. Эти обстоятельства привели к тому, что традиционные подходы к синтезу систем управления состоянием человека, разрабатываемые в основном в медицине, не дали ощутимых результатов. Неразрешимые проблемы возникают как на этапе идентификации состояния объекта управления, так и на этапе выработки управляющего воздействия.

Общие принципы решения проблемы автором. Применение когнитивной аналитической системы “ЭЙДОС-6.2”, обеспечивающей построение многопараметрических (до 4000 параметров) динамических (адаптивных) информационных моделей, отражающих слабые взаимосвязи между состояниями объекта и среды, и их внешними признаками, позволяет надеется на преодоление этих проблем.

Система “ЭЙДОС” сама по себе позволяет оценивать актуальное состояние объекта управления и прогнозировать его развитие. Она позволяет также исследовать влияние на это развитие предыстории объекта управления и управляющих воздействий, как зависящих, так и не зависящих от преподавателей. Таким образом она может быть применена в качестве интеллектуальной компоненты в человеко-машинной автоматизированной системе управления индивидуальным обучением в блоках мониторинга и выработки управляющих воздействий управляющей подсистемы.

В соответствии с интеллектуальной технологией “ЭЙДОС” в процессе синтеза данной системы выполняют следующие работы:

1. ставят цели методики и разрабатывают в соответствии с ними перечень прогнозируемых и целевых состояний учащегося, переход в которые рассматривается как результат воздействия на учащегося с помощью определенных педагогических технологий (специфических и неспецифических факторов);

2. разрабатывают формализованный паспорт учащегося, позволяющий описать в пригодной для компьютерной обработки форме его историю, актуальное состояние, педагогические воздействия и их результат. Формализованный паспорт состоит из трех основных частей: первая содержит шкалы, описывающие не зависящие от преподавателей факторы, вторая часть содержит факторы, зависящие от решения преподавателей, которые можно рассматривать как средства достижения желаемых педагогических результатов, и третья – содержит классификацию самих прогнозируемых и целевых педагогических результатов.

3. неструктурированная информация о педагогических воздействиях и их результатх должна быть представлена в виде формализованных паспортов и введена в систему “ЭЙДОС” в качестве примеров того, к каким педагогическим результатам фактически приводят те или иные педагогические воздействия на учащихся, имеющих определенную предысторию и определенное актуальное состояние;

4. система на основе предъявленных реальных примеров обучения выявит взаимосвязи между предысторией учащегося, актуальным состоянием, применяемыми педагогическими технологиями (педагогическими факторами) и полученными педагогическими результатами и сформирует так называемые информационные портреты по каждому результату. Информационный портрет педагогического результата представляет собой перечень различных характеристик учащегося, а также педагогических факторов с количественным указанием того, какое влияние каждый из них оказывает на осуществление данного результата;

5. для каждой из характеристик учащегося, каждого педагогического фактора будет на основе обработки примеров обучения автоматически (то есть самой системой “ЭЙДОС”) количественно определено, какое влияние он оказывает на осуществление каждого педагогического результата;

6. система сравнит различные педагогические результаты и сформирует группы наиболее сходных из них (кластеры), а также определит какие кластеры наиболее сильно отличаются друг от друга (конструкты). При этом будут выявлены не только уже известные специалистам конструкты, но могут быть обнаружены и новые, ранее неизвестные. Выявленные взаимосвязи между классами отображаются в форме семантических сетей;

7. аналогично и технологические факторы будут сгруппированы в кластеры и конструкты, так, например, будет выявлено, что некоторые различные по своей физической природе специфические и неспецифические педагогические факторы оказывают сходное влияние на педагогические результаты. Выявленные взаимосвязи между факторами отображаются в форме семантических сетей.

8. после выполнения данных работ будет проверена способность системы правильно прогнозировать педагогические результаты на массиве уже введенных формализованных паспортов, то есть будет определена внутренняя интегральная и дифференциальная валидность методики. Если она окажется достаточно высокой, то методику можно будет рекомендовать для опытно-экспериментального практического применения. В то же время, по-видимому, будут выявлены и слабодетерминированные педагогические результаты, которых наиболее сложно добиваться и достоверно прогнозировать.

Таким образом, адаптивная АСУ индивидуальным обучением позволяет решить следующие две основные задачи:

1. прогноз того, какие педагогические результаты наиболее вероятны (а какие практически невозможны) для учащегося с данной предысторией, с данным актуальным состоянием, при воздействии на него имеющимися в распоряжении педагогическими (педагогическими) технологиями;

2. консультация, какие предыстория, актуальная картина и педагогические воздействия должны быть, чтобы можно было рассчитывать с определенной уверенностью на заданный педагогический эффект.

Система сама оценивает степень достоверности своих прогнозов и рекомендаций, т.е. она не просто дает рекомендацию, но и количественно оценивает степень надежности этой рекомендации.

Кроме того система дает характеристику каждого технологического приема (то есть говорит, “на что он работает”), а также выдает рекомендации по замене желательных технологических приемов, но очень дорогих, труднодоступных или опасных, другими, более дешевыми, доступными и безопасными, и, при этом, имеют сходное влияние на педагогические результаты.

Таким образом, данная методика позволяет “просматривать” различные варианты педагогических технологий, прогнозировать последствия применения различных технологических приемов, и, на этой основе, вырабатывать научно обоснованные рекомендации по выбору квазиоптимальной для поставленных целей педагогической технологии с учетом истории и актуального состояния учащегося.

Таким образом, автоматизированная система управления:

1. может эксплуатироваться в адаптивном режиме: то есть квалифицированный пользователь может увеличивать базу примеров, расширять перечень прогнозируемых (идентифицируемых) педагогических ситуаций, увеличивать количество факторов в формализованном паспорте или контролируемо уменьшать размерность описания без потери качества. Эти возможности функционально сближают систему “ЭЙДОС” с нейронными сетями [7];

2. позволяет использовать любое количество шкал для классификации и описании прогнозируемых и целевых педагогических результатов, причем в разных шкалах может быть различное количество градаций, но их общее количество не должно превышать 8000;

3. сама выявляет зависимости на основе примеров обучения, взятых из реальной практики, и не требует от эксперта формализованного описания этих зависимостей (продукций), как в ряде экспертных систем.

Кроме того, методика позволяет также раздельно изучать вклад в достижении педагогического эффекта, который дают, с одной стороны, объективное действие педагогических, а с другой стороны, эффект плацебо, действующий за счет ожиданий учащихся, их веры и других психологических факторов.

Данное подход к синтезу человеко-машинной системы адаптивного управления индивидуальным обучением показателен как сам по себе, так и в качестве примера применения системы “ЭЙДОС” для выявления взаимосвязей между различными технологиями с одной стороны, и результатами применения их применения, с другой.

 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Клайн Пол, Справочное руководство по конструированию тестов (Введение в психометрическое проектирование). – Киев, 1994, -282с.

2. Луценко Е.В. Беседы об искусстве превращения жемчуга в алмаз (Мастеру, звезда которого светит из будущего), - Краснодар.: НПП “ЭЙДОС”, 1994, -138С.

3. Луценко Е.В. Теоретические основы и технология адаптивного семантического анализа в поддержке принятия решений (На примере универсальной автоматизированной системы распознавания образов “ЭЙДОС-5.1”). Под ред. В.Н.Лаптева. Изд-во КЮИ МВД РФ, Краснодар, 1996, 280с.

4. Луценко Е.В. Универсальная автоматизированная система анализа, мониторинга и прогнозирования состояний многопараметрических динамических систем “ЭЙДОС-Т”, Свидетельство РосАПО №940328.

5. Наводнов В.Г. Математические модели САПР ПИМ: Препринт №4/97. – Йошкар-Ола: Научно-информационный центр государственной аккредитации, 1997. – 72с.

6. Майоров А.Н. Тесты школьных достижений, конструирование и использование. - СПб.: Образование и культура, 1996.-304с.

7. Масалович А. Пять шагов к вершине (портрет российского рынка аналитических систем), Ж-л “Рынок ценных бумаг”, №14(77), 1996, с.41.