А. С. БАКИНА, Ю. И. ПЕТРИЧЕНКО, Л. В. ТОРОПЧИНА

Московский инженерно-физический институт (государственный университет)

УЧЕТ ЛИЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК В НЕКОТОРЫХ АЛГОРИТМАХ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ ОБУЧАЕМОГО
И ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

В работе рассматриваются некоторые аспекты учета психологического портрета личности при построении моделей обучаемого и обучения для подсистемы поддержки построения обучающих интегрированных экспертных систем, входящей в состав инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.

Важной особенностью обучающих интегрированных экспертных систем (ИЭС), разработанных на основе задачно-ориентированной методологии [1], является возможность учета индивидуальных особенностей обучаемого за счет построения адаптивных моделей обучаемого и обучения.

На этапе формирования модели обучаемого наряду с выявлением уровня знаний и умений осуществляется построение психологического портрета личности [2]. В ранних исследованиях по созданию обучающих ИЭС [3] психологический портрет учитывал только такие личностные характеристики как тип мышления − интуитивный/логический, для выявления которых использовались объединенные тесты и
[4].

Основной задачей данной работы является исследование возможностей расширения диапазона личностных характеристик, которые могут быть использованы при построении адаптивной модели обучения в соответствии с текущей моделью обучаемого. Разработка алгоритмической базы в этом случае связана с реализацией совокупности процедур генерации и динамической модификации стратегий обучения, представляющих собой упорядоченную последовательность обучающих воздействий (учебно-тренировочные задачи, гипертекстовый учебник, тренинг с экспертной системой и др.), наиболее эффективных на данном этапе обучения [3].

В качестве примера рассмотрим процедуру формирования конкретной стратегии обучения на основе учета таких личностных характеристик как внимание, воля и темперамент. Для этой цели на этапе выявления начального уровня знаний каждому обучаемому (студенту, слушателю) предлагается пройти тестирование на основе использования теста Айзенка [5], зарегистрированного в специальной БД комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, по завершению которого на вход компонента формирования стратегий обучения поступают конкретные значения параметров «внимание» (такие как переключаемость или рассеянность), «воля» (например целеустремленность или инициативность) и «темперамент» (например сангвиник). Если параметр «внимание» принимает значение рассеянность и параметр «темперамент» принимает значение холерик или меланхолик, то в стратегию обучения добавляется обучающее воздействие просмотр презентации. Если параметр «темперамент» принимает значение холерик и параметр «воля» принимает значение целеустремленность или решительность, то с коэффициентом 0.95 (экспертная оценка) сеанс обучения равен одному академическому часу. Если параметр «внимание» принимает значение рассеянность и параметр «темперамент» принимает значение сангвиник, то с коэффициентом 0.75 (экспертная оценка) в стратегию обучения добавляется обучающее воздействие чтение главы гипертекстового учебника. Если параметр «темперамент» принимает значение сангвиник и параметр «воля» принимает значение энергичность, то с коэффициентом 0.75 (экспертная оценка) в стратегию обучения добавляется обучающее воздействие тренинг с экспертной системой.

В настоящее время специальная БД комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ насчитывает около пятидесяти именных тестов для выявления личностных характеристик обучаемого. Для формирования психологического портрета личности перед этапом формирования текущей модели обучаемого преподавателю предлагается скомпоновать набор тестов для выявления необходимых в данном случае личностных характеристик.

Расширение диапазона личностных характеристик психологического портрета личности и использование их в алгоритмах построения моделей обучаемого и обучения позволяет более полно учитывать личностные особенности обучаемого и формировать более эффективные стратегии обучения студентов образовательных учреждений.

Список литературы

1.  Рыбина -ориентированная методология автоматизированного построения интегрированных экспертных систем для статических проблемных областей // Известия РАН. Теория и системы управления. 1997. № 5. С. 129-137.

2.  Грицанов А. А., Абушенко В. А., Евелькин . Энциклопедия. Минск: Книжный дом, 20с.

3.  Рыбина  построение баз знаний для интегрированных экспертных систем // Известия РАН. Теория и системы управления. 1998. №5. С. 152-166.

4.  Филатова  для всех. СПб.: «Б&К», 19с.

5.  Айзенк. Г. Классические IQ тесты. М.: ЭКСМО, 20с.