Методы и модели построения интелектуальных адаптивных гипермедиа систем (стр. 2 )

Применение комбинации этих методов обеспечило высокую достоверность и обоснованность результатов работы и позволило получить ряд новых научных результатов.

Научная новизна полученных результатов.

К новым, полученным лично автором, следует отнести следующие результаты:

1.  Впервые предложен метод обучения и восстановления знаний в интеллектуальных обучающих информационных системах, который предусматривает этапы восприятия эталона знаний, формирования, воспроизводства и сравнения субъективного образа с эталоном знаний, что позволяет повысить интенсивность и эффективность компьютеризированного обучения.

2.  Впервые предложена модель обучения, основанная на навигационных правилах генерации и динамической модификации стратегий обучения в базисе алгебры конечных предикатов, что позволяет упростить процесс обучения за счет использования унифицированного формального представления знаний и стратегии обучения.

3.  Усовершенствована многоуровневая модель организации гипермедийного пространства, в которой, в отличие от существующих, используется понятие учебных предикатов, что дало возможность единого представления учебного пространства в базисе алгебры конечных предикатов и предикатных операций.

4.  Получила дальнейшее развития адаптивная модель пользователя благодаря введению коэффициента толерантности знаний, что позволило индивидуализировать процесс обучения в соответствии с уровнем знаний пользователя.

Практическое значение полученных результатов.

Применение разработанных в диссертации моделей и технологий компьютеризированного обучения позволило практически реализовать модель обучения с использованием навигационных правил на уровне программного обеспечения автоматизации процесса адаптации обучени, с помощью сокрытия связей, которая реализует совокупность процедур генерации и динамической модификации стратегии представления учебного материала.

Обоснованность научных выводов и положений диссертации подтверждается результатами экспериментальных исследований, проведенных на кафедре компьютерного мониторинга и логистики НТУ «ХПИ» на материале дисциплины «Компонентное программирование» при выборке студентов 90 человек. Эффективность методики обучения с ИАГС, по суммарному рейтингу превзошла методику, которая была основанная на традиционном подходе, на 35,6%.

Результаты диссертации в виде комплекса моделей, методов гипермедийной компьютерной системы обучения внедрен в организациях: 1) шахтера» (акт внедрения от 01.01.2001 г.) 2) Национальный технический университет «Харьковский политехнический институт» при преподавании дисциплин «Прикладная лингвистика», «Автоматизированная обработка естественного языка», «Основы программирования» и «объектно-ориентированное программирование», «Компьютерные системы перевода и документированной информации», «Математические основы лингвистики» (акт внедрения от 24.05. 2012 г.), 3) Харьковский национальный университет радиоэлектроники в рамках преподавания дисциплин «Основы искусственного интеллекта» и «Интеллектуальный анализ» и «Компьютерная дискретная математика» для студентов направления подготовки «Программная инженерия» (акт внедрения от 01.01.2001 г.).

Личный вклад соискателя. Все практические результаты были получены лично автором. В работах, написанных в соавторстве, соискателю принадлежат следующие результаты: [43] - применение метода компараторной идентификации для интеллектуальной обработки неструктурированных данных [44] - метод автоматизации процесса создания компьютерных гипермедиа пространств и виртуальных сред, [84] - комплексная модель адаптивной учебной гипермедийной компьютерной системы и разработка модели обучения, [85] - метод управления адаптацией модели обучения с использованием навигационных правил, [86] - разработка структурированных моделей обучения, [92] - алгоритм интерактивного представления гипермедийных учебных материалов, [93] - комплексная модель адаптивной учебной гипермедийной компьютерной системы и разработка модели обучения, [94] - применение моделей обучения в гипермедиа системах, [98] - применение метода компараторной идентификации в процедурах систематизации учебного материала.

Апробация результатов диссертации. Основные результаты работы представлены и обсуждались на шести конференциях: 1) Международной конференции «Информационные технологии в образовании и управлении» (Новая Каховка, 2010), 2) XVIII Международной научно-практической конференции «Информационные технологии: наука, техника, технология, образование, здоровье» (Харьков, 2010), 3) Международной научно-практической конференции ученых, преподавателей, специалистов« Социально-экономическое развитие современного общества» (Харьков, 2010); 4) MicroCAD-2011 (Харьков, 2011); 5) XIII Международной конференции «Образование и виртуальность Вирт-2011» (Харьков - Ялта, 2011); 6) IV Международной конференции «Наука и социальные проблемы общества: информатизация и информационные технологии» (Харьков, 2011); 7) Информационные технологии : наука, техника, технология, образование, здоровье: материалы XX-й междунар. научно-практической. конф. «MicroCAD» (Харьков, 2012).

Публикации. Результаты научных исследований предоставлено в 11 печатных работах, из которых 6 статей в изданиях, входящих в перечень научных специализированных изданий Украины по техническим наукам, и 5 публикаций в материалах международных научных конференций.

ВЫВОДЫ

В результате выполненных исследований диссертационной работы была решена актуальная научно-практическая задача интенсификации и повышения качества процесса компьютеризированного обучения за счет создания новых методов и моделей построения интеллектуальных адаптивных гипермедиа систем, основанных на использовании персональных способностей пользователя.

В процессе выполнения диссертационной работы получены следующие результаты.

1.  Новый метод обучения и обновления знаний, который предусматривает этапы восприятия эталона знаний, формирования, воспроизводства субъективного образа и сравнение воспроизведенного образа к эталону знаний, что позволило повысить эффективность интеллектуальных информационных систем обучения на 35,6%.

2.  Новая модель обучения интеллектуальной адаптивной гипермедиа системы с использованием навигационных правил реализации совокупности процедур генерации и динамической модификации стратегии представления гипермедиа, которая представляет собой упорядоченную последовательность гипермедиа воздействий для автоматизации процесса создания компьютерных обучающих гипермедиа пространств и виртуальных сред с элементами искусственного интеллекта, что способствовало упрощению восприятия пользователем учебного материала.

3.  Усовершенствованная многоуровневая модель организации гипермедийного пространства, в которой, в отличие от существующих, используется компараторная идентификация для дальнейшей формализации и автоматизации процесса создания гипермедиа пространства. Это позволило на практике представить и классифицировать неструктурированные данные в гипермедиа системах с помощью разбиения на классы эквивалентности и связывания в гиперструктурах учебных материалов.

4.  Усовершенствованная модель пользователя за счет введения коэффициента «степень толерантности знаний» как отношения мощности множества элементов знаний воспроизведенного образа эталона знаний на каждом шаге обучения к мощности множества эталона знаний. Это позволило индивидуализировать процесс обучения в соответствии с уровнем знаний пользователя.

5.  Полученные практические результаты педагогического эксперимента, в рамках которого реализованы различные дидактические приемы обучения, показали рост эффективности обучения с ИНАГС по разработанной методике на 35,6% по сравнению с базовой методикой обучения без использования гипермедиа систем.

6.  Результаты работы внедрены в ходе построении интеллектуальной системы, которая создана для повышения квалификации инженерно-технического персонала «Свет шахтера», г. Харьков. Предложенные усовершенствования методик обучения использованы на кафедре программной инженерии ХНУРЭ во время преподавания специальных дисциплин «Мультимедиа-системы», «Мультимедиа и виртуальность в Интернет» и на кафедре интеллектуальных компьютерных систем НТУ «ХПИ» во время преподавания дисциплин «Информационно-ресурсное обеспечение лингвистической деятельности», «Автоматизированная обработка естественного языка». Оценка эксплуатации системы выполнена по методам качественной оценки всей системы и количественной оценки инструмента, проведено оценивание особенностей системы для предотвращения появления навигационных ошибок.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Налимов модель языка. О соотношении естественных и искусственных языков / . − М.: Наука, 1979. – 303 с.

2. Черный в теорию информационного поиска: монография / . − М.: Наука, 1975. − 239 с.

3. Вишняков семантического информационного поиска / , // Труды международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» (AIS’06) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2006). Научное издание в 3-х томах. − М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. − Т. 2. − С. 308–314.

4. Об одном подходе к интеллектуализации информационно-поисковых систем / // Известия ТРТУ. Тематический выпуск, «Интеллектуальные САПР». — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2007. − № 1 (73). – С. 170–173.

5. Вишняков и проблемы семантического информационного поиска / // Труды международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» (AIS’08) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2008). Научное издание в 3-х томах. − М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008.

6. Бондаренко интеллекта / , -Кушнаренко. Х.: Изд-во «СМИТ», 2007. – 221 c.

7. Брусиловский и интеллектуальные технологии в сетевом обучении / // Новости искусственного интеллекта. – 2002. – № 5. – С. 25–31.

8. Голенков обучающие системы и виртуальные учебные организации / , [и др.]. – Минск: БГУИР, 2001. – 488 с.