Сравнение различных моделей управления знаниями, полученных на основе уравнения Колмогорова

А. В. КОСАРЕВА, И. В. САМОЙЛО

Научный руководитель – Д. О. ЖУКОВ, д. т.н., профессор

Московский государственный университет приборостроения и информатики

СРАВНЕНИЕ РАЗЛИЧНЫХ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ, ПОЛУЧЕННЫХ НА ОСНОВЕ УРАВНЕНИЯ КОЛМОГОРОВА

В докладе проведено сравнение моделей управления знаниями, учитывающих и неучитывающих их самоорганизацию.

На основе уравнения Колмогорова могут быть получены различные модели управления знаниями при обучении. В частности представляется интересным сравнение результатов, которые дает модель, учитывающая способность знаний к самоорганизации и модели не учитывающей этот процесс. На рис.1 представлены результаты расчетов обеих моделей. В качестве примера были выбраны следующие параметры: L=100, x0 = 50, ε = 15 и ξ = 7 (τ0 = 1 неделя).

Рис. 1. Зависимость вероятности (Qi(t)) достижения необходимого уровня обученности L, от времени. Кривая 1 для модели без самоорганизации знаний, кривая 2 для модели, учитывающей самоорганизацию знаний.

Кривая 1 – для модели, учитывающей самоорганизацию знаний, кривая 2 – без учета самоорганизации. Как видно из представленных данных в каждой из моделей заданный уровень обученности L достигается примерно за одинаковое время. Однако при самоорганизации знаний процесс обучения идет более интенсивно. И если ограничится вероятностью достижения желаемого результата 0,8, то при самоорганизации знаний поставленная цель может быть достигнута примерно за 4,5 недели, а без самоорганизации знаний примерно за 7,7 недели. Необходимо отметить, что на практике, учащиеся склонные к тому, что получаемые ими знания структурируются, быстрее проходят обучение. Все это говорит в пользу описанной модели самоорганизации знаний.

В случае самоорганизации знаний вероятность достижения заданного уровня обученности становится отличной от 0 сразу с началом обучения, т. к. полученные знания структурируются и сами становятся источником новых необходимых знаний, что в свою очередь повышает вероятность достижения заданного уровня обученности за более короткое время. Существенным отличием модели самоорганизации знаний от модели не учитывающей самоорганизацию является качественный и количественный скачек вероятности достижения заданного уровня обученности, причем, чем меньше заданный уровень необходимой обученности L должен быть достигнут, тем быстрее по времени обучения и больше по величине наблюдается скачек вероятности. При самоорганизации знаний процесс обучения идет более интенсивно, и если ограничится меньшей, чем 1 вероятностью достижения желаемого результата, то при самоорганизации знаний поставленная цель может быть достигнута примерно в два раза быстрее, чем без самоорганизации.