РУАЭСТ (RUAEST)
АДАПТИВНЫЕ СЕМАНТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО КОНТРОЛЯ ЗНАНИЙ
В статье показано, что существующие автоматизированные системы обучения и контроля знаний не позволяют судить об уровне знаний обучаемых, имеют жесткую структуру, то есть являются неадаптивными. Для построения адаптивных систем обучения преподавателю необходима некоторая информация о знаниях и целях студентов (пользовательская модель), наряду со знаниями о предмете. Рассмотрение пользовательской модели позволяет разрабатывать адаптивные системы обучения, которые идентифицируют уровень знаний обучаемых и соответственно предоставляют каждому пользователю индивидуальную траекторию обучения и индивидуальный электронный учебник. Одним из вариантов построения адаптивных систем обучения является организация процесса обучения на основе использования достижений кибернетики, синергетики, теории искусственного интеллекта в аспектах развития и расширения понятий, принципов и методов дидактики и педагогических технологий. Предлагаемый нами подход основан на структуре человеческих знаний, принципах разработки систем искусственного интеллекта и информационных семантических систем, каковым является процесс обучения. Он объединяет процедурный и декларативный подход к представлению знаний, базируется на теории семантических сетей и продукционных правил. На основе предложенных методологических положений разработана интеллектуальная система обучения и контроля знаний. Для подтверждения эффективности предложенной методики и доказательства предполагаемой гипотезы был проведен педагогический эксперимент с использованием разработанной интеллектуальной обучающей системы. В результате проведенных педагогических экспериментов были получены основные количественные оценки эффективности результатов предложенной методики, подтверждающие предполагаемую гипотезу