Системы дистанционного обучения и их развитие с использованием когнитивных механизмов

Целью исследования являются электронные обучающие системы. Они относятся к организационно-техническим системам и используют различные подходы и технологии для решения задач обучения. В современных условиях образование становится одним из главных факторов успешного развития стран с развитой экономикой. Знания начинают занимать ключевые позиции в жизни этих стран. Специалисты, получившие профессиональное образование, желающие повысить свой уровень знаний являются ключевым ресурсом экономики. Образование на протяжении всей жизни стало необходимым и все более доминирующим элементом современных образовательных систем. Для решения этих задач используются современные системы дистанционного обучения. В статье рассматриваются электронные системы дистанционного обучения и исследуются возможности применения когнитивных механизмов для развития технологий образования.

Материалы и методы. Непрерывное образование требует использования новых подходов и технологий, которые хорошо вписываются в системы дистанционного обучения. В этих системах используются следующие подходы и технологии: сервисно-ориентированные архитектуры, облачные технологии и виртуализация, интеллектуальные динамические системы, многоагентные системы, онтологии, эволюционирующие знания. Для применения когнитивных механизмов авторами используются технологии машинного обучения, агентно-ориентированный подход. Для описания действительности используются интегрированные методы представления знаний. Используя указанные подходы и методы, авторами рассматриваются вопросы разработки и построения модулей интеллектуальных систем обучения с интеграцией компьютерной парадигмы и когнитивных механизмов.

Результаты. В статье представлен пример разработки и использования учебного ресурса для изучения иностранного языка в техническом ВУЗе. Электронный курс создан в системе дистанционного обучения Moodle. Показан результат тестирования студентов после изучения очередной темы. Показаны структура аппаратно-программных модулей для формирования концептов-представлений из чувственных образов объектов и явлений действительности. Представлены аппаратно-программные модули, которые необходимы для формирования концептов-представлений из множества чувственных отображений управляющих воздействий. Представлены демо-пример формирования концептов-сценариев и фрагмент базы знаний, содержащий сформированный концепт-сценарий.

Заключение. Использование системы дистанционного обучения Moodle позволяет обучающимся отрабатывать текущий материал изучаемого курса. Этот материал может отрабатываться студентами самостоятельно и многократно, до понимания и усвоения. Проведение тестирования после каждой изученной темы позволяет оценить уровень знаний и успешность изучения текущих учебных единиц курса. Рассматриваемые подходы к формированию концептов-представлений и концептов-сценариев открывают возможности для использования когнитивных механизмов. Эти подходы позволяют использовать обобщенные знания в интеллектуальных системах формирования новых решений для целенаправленного поведения. Такие подходы могут использоваться в обучающих системах для усвоения новых знаний, так и в тренажерах перспективных систем для формирования навыков. Когнитивные технологии могут использоваться в социальных сообществах агентов.

1. Указ Президента РФ от 7 мая 2018 года № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года». [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://kremlin.ru/events/president/news/57425

2. Кобринский Б.А. Компьютеризированные и дистанционные обучающие системы (на примере медицинской диагностики) // Открытое образование. 2018. № 22(2). С. 45–53. DOI: https://doi.org/10.21686/1818-4243-2018-245-53

3. Зыкова Т.В., Кытманов A.A., Цибульский Г.М., Шершнева В.А. Обучение математике в среде Moodle на примере электронного обучающего курса // Вестник КГПУ им. В.П. Астафьева. 2012. № 1. С. 60–63.

4. Тимербаев Р.М., Шурыгин В.Ю. Активизация процесса саморазвития студентов при изучении курса «Теоретическая механика» на основе использования LMS Moodle // Образование и саморазвитие. 2014. № 4 (42). С. 146–151.

5. Андреев A.A. Российские открытые образовательные ресурсы и массовые открытые дистанционные курсы // Высшее образование в России. 2014. № 6. С. 150–155.

6. Воног В.В., Прохорова О.А. Использование LMS Moodle при обучении иностранному языку в аспирантуре в рамках смешанного и дистанционного образования // Вестник Кемеровского государственного университета. 2015. № 2(62). Т. 3. С. 27–30.

7. Днепровская Н.В. Система управления знаниями как основа смарт-обучения // Открытое образование. 2018. № 22(4). C. 42–52. DOI: https:// doi.org/10.21686/1818-4243-2018-4-42-52

8. IBM developerWorks Россия: SOA и Web-сервисы. [Электрон. ресурс]. URL: http://www.ibm.com/developerworks/ru/webservices.

9. Тельнов Ю. Ф., Данилов А. В., Казаков В. А., Трембач В. М. Сервисно-ориентированная архитектура динамической интеллектуальной системы управления инновационными процессами на основе многоагентной технологии // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций (CASC’2009): Труды Международной конференции (Москва, 17–19 ноября 2009). М.: ИПУ РАН, 2009.

10. Тельнов Ю.Ф., Данилов А.В., Казаков В.А. Сервисно-ориентированная архитектура динамической интеллектуальной системы управления бизнес-процессами // Открытое образование. 2010. № 6.

11. Тельнов Ю.Ф., Казаков В.А., Козлова О.А. Динамическая интеллектуальная система управления процессами в информационно-образовательном пространстве высших учебных заведений // Открытое образование. 2013 № 1(96). C. 40–49. DOI: https://doi.org/10.21686/18184243-2013-1(96)-40-49

12. Данилов А., Казаков В., Тельнов Ю. Формализация механизмов взаимодействия сервисов и агентов динамической интеллектуальной системы управления // Открытое образование. 2012. № 1. C. 31–38.

13. Осипов Г.С. Лекции по искусственному интеллекту. М.: КРАСАНД, 2009. 272 с.

14. Рассел Стюарт, Норвиг Питер. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. 1408 с.

15. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, ИНФРА-М, 2010. 432 с.

16. Голенков В.В., Емельянов В.В., Тарасов В.Б., Виртуальные кафедры и интеллектуальные обучающие системы // Новости искусственного интеллекта. 2001. № 4.

17. Гаврилова Т.А., Муромцев Д.И. Интеллектуальные технологии в менеджменте: инструменты и системы: Учеб. Пособие. СПб.: Изд-во «Высшая школа менеджмента»; Издат. дом С.-Петерб. гос. ун-та, 2007. 488 с.

18. Трембач В.М. Решение задач управления в организационно-технических системах с использованием эволюционирующих знаний: монография. М.: МЭСИ, 2010. С. 236.

19. Трембач В.М. Методы формирования, использования и анализа баз знаний // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2010. № 4. С. 145–149

20. Орловская И.В., Самсонова Л.С., Скубриева А.И. Учебник английского языка (для технических вузов). М.: МВТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 447 с.

21. Козлова О.С., Ухов П.А. Методические рекомендации для работы студентов в среде СДО MOODLE umr.mati.ru/ М.: МАТИ, 2014. 21 с.

22. Кузнецов О.П. Когнитивная семантика и искусственный интеллект // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 4. С. 32–42.

23. Rosch E. Cognitive representations of semantic categories // Journal of Experimental Psychology. 1975. № 104. P. 192–233.

24. Lakoff J. Women, Fire, and Dangerous Things: What Categories Reveal About the Mind. Chicago: University of Chicago Press, 1987.

25. Гаврилова Т.А., Болотникова Е.С., Гулякина Н.А. Категоризация знаний для создания онтологий // Материалы 4-й Всероссийской мультиконференции по проблемам управления МКПУ. 2011. Т.1. Таганрог: Издательство ТТИ ЮФУ, 2011. С. 62–66.

26. Трембач В.М. Многоагентная система для решения зада целенаправленного поведения. // Четырнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ 2014 (24–27 сентября 2014 г., г. Казань, Россия): Труды конференции. Т. 1. Казань: Изд-во РИЦ “Школа”, 2014. С. 344– 353.

27. Тельнов Ю.Ф., Казаков В.А. Онтологическое моделирование сетевых взаимодействий в информационно-образовательном пространстве // Пятнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2016 (3 – 7 октября 2016 г., г. Смоленск, Россия). Труды конференции. В 3-х томах. Т 1. Смоленск: Универсум, 2016. С. 106–115.

28. Тельнов Ю.Ф., Федоров И.Г. Инжиниринг предприятий и управление бизнес-процессами. М.: Юнити-Дана, 2015. 208 с.

29. Трембач В.М., Когнитивный подход к созданию интеллектуальных модулей организационно-технических систем // Открытое образование. 2017. № 2. С. 78–87

30. Рогаткин Д.А., Куликов Д.А., Ивлиева А.Л. Три взгляда на современные данные нейронаук в интересах интеллектуальной робототехники // Modeling of Artificial Intelligence. 2015. Vol. 6. Iss. 2.

31. Карпов В.Э., Карпова И.П., Кулинич А.А. Социальные сообщества роботов: эмоции и темперамент роботов; общение роботов; модели контагиозного, подражательного и агрессивного поведения роботов; командное поведение роботов и образование коалиций; пространственная память анимата. М.: УРСС: ЛЕНАНД, 2019. 349 с. (Сер. «Науки об искусственном»; № 19)