УДК 004

Разработка методики применения интеллектуальных самоорганизующихся систем в учебном процессе

Латорцев Роман Сергеевич – магистрант кафедры Прикладной информатики и информационных систем Сибирского государственного университета геосистем и технологий.

Бугаков Петр Юрьевич – кандидат технических наук, доцент кафедры Картографии и геоинформатики Сибирского государственного университета геосистем и технологий.

Аннотация: В статье приводится анализ возможностей применения интеллектуальных самоорганизующихся систем в учебном процессе. Рассматриваются принципы функционирования системы и организация её агентов. Предложена структура данных агентов. Практическая значимость системы заключается в том, что внедрение разработанной интеллектуальной системы будет способствовать повышению уровня профессиональной подготовки обучающихся за счет перехода к более персонифицированному подходу в процессе подачи учебного материала и контроля его усвоения.

Ключевые слова: самоорганизующиеся система, мультиагентная система, учебный процесс, агент.

Введение

В настоящее время искусственный интеллект является настоящим трамплином для поиска решений по оптимизации и улучшению процессов обучения и преподавания [3-5].

С каждым годом увеличивается количество абитуриентов с разным уровнем подготовки. В 2016 году высшее образование на бюджетных местах получили 304,2 тысячи, в 2024 году ожидается 590 тысяч, а общее количество заявок на поступление – свыше 6 миллионов [1]. У поступивших абитуриентов разная база знаний и подготовки. Преподавателю необходимо проанализировать и нивелировать данную разницу в знаниях и подготовки абитуриентов в каждой группе для дальнейшего чтения курса, однако данный процесс занимает большое количество времени.

В последние годы проявилась также проблема непрерывного образования, то есть появилась потребность постоянно увеличивающегося количества курсов, рассчитанная на конкретный момент времени и конкретных специалистов. Все это выдвигает на первое место самоорганизацию информационных образовательных систем и их саморазвитие. Соответственно, необходима методическая работа по созданию технологии разработки и поддержания таких систем [2].

Несмотря на все возникающие проблемы, тема внедрения интеллектуальных технологий в образование наиболее актуальна. Учёные находят все новые идеи применения искусственного интеллекта, для достижения лучшего качества учебного процесса и образования, снизить нагрузку с преподавателей, вовлечь в образовательный процесс обучающихся.

Методы и материалы

Ключевыми элементами при разработке интеллектуальной системы являются поддержка методик построения преподавателем учебных курсов и информационный ресурс, применяемый во время обучения обучающихся [3].

В связи с этим необходимо учитывать ключевые части системы для построения эффективной информационной модели и информационной среды в образовании.

Учитывая вышеописанные требования, интеллектуальная самоорганизующаяся система должно реализовывать следующие функции (таблица 1).

Таблица 1. Функции интеллектуальной самоорганизующейся системы.

Функции	Предназначение
Функция поддержки образовательной среды
1. Возможность объединения имеющейся структуры вуза с разрабатываемой систмей и обеспечение административной поддержки	Обеспечение единой информационной среды
2. Использовать единый метод сбора документов и материалов	Повышение производительности системы
3. Создание единой базы учащихся	Оптимизация административной деятельности
4. Обеспечение безопасности хранимой информации	Обеспечение надежности данных
5. Разграничение прав доступа	Обеспечение сохранения конфиденциальности
Функция поддержки методик преподавателей
1. Создание автоматического учебного курса	Снижение трудозатрат на разработку методической работы преподавателей
2. Соблюдение требований стандартов согласно государственным и университетским регламентам [6]	Обеспечение качественной методики согласно правилам и стандартам образовательного комитета
3. Возможность использования различных видов работ (групповых. одиночных)	Обеспечение различных методик
4. Обеспечивать возможность проведения контроля обучения	Установление контроля качества образовательной деятельности
5. Допускать автоматический и интеллектуальный анализ содержания учебного процесса	Повышение внедрения современных технологий
Функции сбора и актуализации информации
1. Обеспечить возможность сбора и передачи информации в информационную среду	Актуализация данных
2. Обеспечивать сбор информации о всех учащихся и их обучении	Сбор статистики контроля качества обучения
Функции интеллектуализации
1. Обеспечивать взаимодействие между системой и обучающимся	Обеспечение в комфортном режиме коммуникацию с системой
2. Использовать базы знаний для составления алгоритмов для решения задач, соответствующих запросу обучающегося [7]	Способность автоматического подбора к классу задач
3. Иметь способность к автоматическому контролю учебных материалов	Обеспечение актуальными учебными материалами.
4. Иметь способность к самоорганизации	Обеспечение порядка в системе между объектами

Каждый агент самостоятельно отвечает за свои реакции и взаимодействия с другими агентами. Нет точных правил для глобального поведения агентов и поведение зависит только от локальных взаимодействий. Здесь механизмы направлены на решение как сложных задач, так и небольших проектов (рисунок 1).

Построение самоорганизации таким образом позволяет системе гибко реагировать на изменение объектов в системе, а также способствует решению как крупных проектов, так и односложных запросов.

Рисунок 1. Принцип самоорганизации системы.

Результаты

В случае, когда преподаватель работает с одним обучающимся, процесс обучения начинается с агента «Преподаватель». Происходит анализ модели обучающегося и определяется подцель обучения/учебная задача. Анализ модели может осуществляться посредством диалога, решение тестов и т.д.

После получения задачи, агент «Преподаватель», в зависимости от выполняемой задачи, осуществляет наблюдение за действиями обучающегося, отвечает на задающие вопросы, выставляет оценки. Цикл обучения может инициироваться как самим обучающимся, так и преподавателем и длится это до тех пор, пока одна задача на обучение не завершится (рисунок 3).

Агент «Обучающийся» в начале обучения заходит в интеллектуальную систему с конкретным запросом. Это может быть изучение полноценного курса по предмету, повышения уровень знаний по теме из курса, объяснения, как решаются. В любом случае, перед тем как задача попадет к преподавателю, агент «Обучающийся» проходит тест/решает задачу для оценки уровня знаний. Это необходимо прежде всего для преподавателя. Некоторые обучающиеся могут работать только с начальным уровнем знаний, кто-то работает только с сильными.

После определения уровня знаний, агент «Обучающийся» получает список учебной литературы, пояснения и задачи на ту тему, которую он запрашивал.

Агент «Обучающийся» по истечению времени, которое ему задал преподаватель, должен предоставить отчет/решенную задачу по теме. Далее происходит анализ ответа со стороны агента «Преподаватель» и в форме отчета отдается обучающемуся.

Цикл обучения проходит до тех пор, пока тема не будет усвоена или задача не будет решена (рисунок 4).

Рисунок 2. Диаграмма взаимодействия агента «Преподаватель» с обучающимися.

Рисунок 3. Диаграмма взаимодействия агента «Обучающийся» с преподавателем.

Заключение

Разрабатываемая методика самоорганизующейся интеллектуальной системы позволит привнести новое в образовательный процесс, а именно:

поможет обучающимся осваивать материал в комфортной для них форме;
поможет неуспевающим обучающимся повысить уровень своих знаний;
обеспечит индивидуальный подход в обучении;
автоматизирует процесс определения пробелов в восприятии учебного материала обучающимися и составления статистики по персональной успеваемости;
позволит определить вектор корректировки методического материала учебных курсов для наиболее эффективного формирования нужных компетенций у обучающихся.

Список литературы

Минобрнауки России подвело итоги распределения бюджетных мест вузам и научным организациям на 2023-2024 учебный год [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://minobrnauki.gov.ru/press-center/news/novosti-ministerstva/50956/ 2023
О.В. Башун, И.И. Прошина. Проблемы и перспективы непрерывного образования взрослых // Ярославский педагогический вестник, 2016 – С.1-5
Суконщиков А.А., Швецов А.Н. Мультиагентные интеллектуальные системы и сети. М.: Вологда: ВоГУ, 2019. – 171 с.
Лихтенштейн В.Е., Конявский В.А., Лось В.П., Росс Г.В. Мультиагентные системы. Самоорганизация и развитие. М.: Москва: Финансы и статистика, – 264 с.
Гафиатуллина О.А. Эволюция обратных связей в самоорганизующихся системах. М.: Уфа: БГПУ, 2019. – 150 с.
Швецов А.Н. Агентно-ориентированные системы: методологии проектирования М.:Вологда: ВоГУ, 2016. –191 с.
Межиева Б.А., Моисеенко Н.А. Развитие информационных технологий в системе образования // Universum, 2021. – №11. – С. 62-65.

Интересная статья? Поделись ей с другими: