Студенческий сайт КФУ - ex ТНУ » Учебный раздел » Учебные файлы »ПРОГРАММИРОВАНИЕ

Разработка элективного курса "Основы искусственного интеллекта"

Тип: дипломная работа
Категория: ПРОГРАММИРОВАНИЕ
Скачать
Купить
Определения знаний и приобретения знаний человеком. Виды знаний и способы их представления. Приобретение и извлечение знаний. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент обучения. Программное обеспечение для проведения лабораторных работ.
Краткое сожержание материала:

31

Введение

В настоящее время курс «Основы искусственного интеллекта» является базовым при подготовке учителей информатики по специальности 030100.00 информатика. Это обусловлено тем, что передовые информационные технологии всё более широко используют методы решения проблем и задач, развиваемые в такой научной дисциплине, как искусственный интеллект. Все современные устройства, использующие цифровую обработку информации уже применяют те или иные алгоритмы искусственно-интеллектуальной обработки. А тенденция развития техники и информационных технологий таковы, что интеллектуализация систем, устройств и программного обеспечения будет усиливаться. Поэтому учителю информатики необходимо быть готовым ответить на вызов времени, и быть способным ориентироваться в современных интеллектуальных технологиях обработки информации, и иметь представление об их основах. Это позволит ему уверенно чувствовать себя как в общении с современными широко информированными школьниками, так и в преподавании основ информатики, поскольку здание информатики, построенное на этих основах уже в достаточной степени пропитано интеллектуальными технологиями, методами и подходами.

Существующий базовый курс за индексом ДПП.Ф.10, опирающийся на государственный образовательный стандарт высшего профессионального образования от 2000г., предусматривает некоторое знакомство учащихся с основами представления знаний и построения экспертных систем. В стандарте оговорено следующее содержание по этому вопросу: «Система знаний. Модели представления знаний: логическая, сетевая, фреймовая, продукционная». Но для применения конкретных схем и языков представления знаний и построения баз знаний необходимо эти знания извлечь из различных носителей, например, людей-экспертов или текстовых описаний. Этот момент является очень существенным и не формальным. Есть много методов и технологий извлечения знаний. Они настолько обширны, что образуют целую отдельную научно-практическую область - инженерию знаний. К тому же среди всех этих методов и технологий нет универсальных, они лишь дополняют друг друга, и на практике необходимо комбинировать и сочетать самые различные подходы.

Но у инженерии знаний есть другой аспект, который не лежит на поверхности, и в некоторой степени является побочным эффектом. Это педагогически-дидактический аспект, т.е. возможности, технологий и инструментов инженерии знаний, которые позволяют их использовать в качестве средств обучения. Известны примеры такого использования [1].

Но не только поэтому этот раздел можно считать очень важным именно для будущих учителей информатики. С одной стороны учитель должен знать, как могут быть структурированы и представлены в формальном виде знания, которые мы традиционно привыкли видеть представленными в виде текстов на естественном языке, или в виде знаний, умений и навыков конкретных людей. С другой стороны особенно важно будет для будущего учителя познакомиться с методами извлечения знаний из эксперта альтернативные педагогическим методам «извлечения знаний из учащегося».

Всё это позволит будущему учителю с одной стороны углубить своё понимание в области формирования и приобретения знаний обучаемым, а с другой - даст ему возможность расширить свой педагогический арсенал приёмами выявления и структуризации знаний, применяемыми в инженерии знаний.

Но необходимо иметь ввиду, что данный раздел искусственного интеллекта - «инженерия знаний» представляет собой достаточно обширную и сложную область, поэтому является некоторой проблемой дать её адекватное представление за небольшое количество часов будущим учителям информатики, изучающим базовый курс «Основы искусственного интеллекта».

В связи с вышесказанным в данной работе была поставлена следующая цель: исследовать возможность адекватного изучения темы «Инженерия знаний» студентами, обучающимися по специальности «учитель информатики», при изучении курса «Основы искусственного интеллекта».

При этом была выдвинута следующая гипотеза: возможно разработать в поддержку курса «Основы искусственного интеллекта» курс по выбору по теме «Инженерия знаний» такой, что его изучение позволит обучающимся по специальности «учитель информатики» получить адекватное представление о современном состоянии данного раздела информатики.

Объектом исследования в данной работе являлся процесс обучения учащихся по специальности 030100.00-информатика, предметом исследования - изучение возможности построения курса по выбору по теме «Инженерия знаний» удовлетворяющего цели и гипотезе исследования.

Для выполнения поставленной цели было необходимо решить следующие задачи:

1. Ознакомиться с таким разделом искусственного интеллекта, как инженерия знаний.

2. Определить разделы, темы, понятия и методы области «инженерия знаний», представляющие значимость для освоения учащимися и формирования их взгляда на эту область.

3. Собрать материалы по теме «инженерия знаний», имеющие ценность для построения учебного курса и обучения.

4. Определить и найти программное обеспечение, позволяющее на практике закрепить необходимые знания по инженерии знаний.

5. Разработать тематическое планирование и рабочую программу курса по выбору, позволяющие при проведении занятий по ним достичь заявленную цель и доказать заявленную гипотезу.

6. Разработать лабораторные работы, упражнения и контрольные вопросы по темам курса.

В случае успешного выполнения задач и реализации цели данной работы ожидается получение следующих результатов: подтверждение положения о возможности построения курса «Инженерия знаний» в поддержку базового курса «Основы искусственного интеллекта» так, что будущие учителя информатики смогут познакомиться с методами и технологиями этой области исследований в искусственном интеллекте.

1. Инженерия знаний - приёмы структуризации и формализации знаний

1.1. Определения знаний и приобретения знаний человеком

Знания являются неотъемлемой и существенной составляющей деятельности человека. Что такое знания и их свойства можно определять по-разному, но все эти определения не взаимоисключающие, но дополняющие друг-друга. Приведём некоторые из них.

Знание - проверенный практикой и удостоверенный логикой результат познания действительности, отраженный в сознании человека в виде представлений, понятий, суждений и теорий. Знания формируются в результате целенаправленного педагогического процесса, самообразования и жизненного опыта. По Д.А.Поспелову для знаний характерны внутренняя интерпретируемость, структурированность, связанность и взаимная активность.

Можно выделить здравый смысл и научное знание. Здравый смысл - основанные на повседневном опыте знания и взгляды психически здоровых людей на окружающую среду и самих себя. Научное знание - система знаний о законах природы, общества, мышления. Научное знание составляет основу научной картины мира и отражает законы его развития. Научное знание:

· является результатом постижения действительности и когнитивной основой человеческой деятельности;

· социально обусловлено;

· обладает различной степенью достоверности.

Научные знания добываются путём научной деятельности (науки). Научная деятельность - это интеллектуальная деятельность, направленная на получение и применение новых знаний для:

· решения технологических, инженерных, экономических, социальных, гуманитарных и иных проблем;

· обеспечения функционирования науки, техники и производства как единой системы.

Можно выделить также формальные знания или знания - в информатике. Знания - в информатике - вид информации, отражающей опыт специалиста (эксперта) в определенной предметной области, его понимание множества текущих ситуаций и способы перехода от одного описания объекта к другому.

Кроме знаний существует также индивидуальный опыт. Опыт - это совокупность знаний и умений, приобретенных индивидом на основе и в процессе непосредственного практического взаимодействия с внешним миром. Часть индивидуального опыта является повседневное знание. Повседневное знание - это знание:

· основанное на здравом смысле и повседневном опыте;

· являющееся ориентировочной основой поведения человека в обыденной жизни.

Повседневное знание - в феноменологической социологии - основа научного знания и теоретических абстракций.

Существует также и здравый смысл - основанные на повседневном опыте знания и взгляды психически здоровых людей на окружающую среду и самих себя.

Следует отличать от знаний информацию. Например, по законодательству РФ, информация - это сведения о лицах, предметах, фактах, событиях, явлениях и процессах независимо от формы их представления. Информация уменьшает степень неопределенности, неполноту знаний о лицах, предметах, событиях и т.д.

Но в информатике более популярно другое определение. Информацией (от лат. Informatio -- «научение», «сведение», «оповещение») называется опосредованный формами связи результат отражения изменяемого объекта из...

Другие файлы:

Разработка элективного курса "Кинематика" для учеников средних общеобразовательных учебных учреждений
Особенности и методологические основы построения элективного курса. Подбор материала, необходимого его для создания. Разработка системы оценивания зна...

Разработка элективного курса "Моделирование в среде Macromedia Flash" для профильного обучения в старших классах
Психолого-педагогические основы разработки элективного курса по информатике в старшей школе. Психолого-возрастные особенности старшеклассников. Реализ...

Разработка комплекса логических игр на основе принципов искусственного интеллекта
Принципы построения и программирования игр. Основы 2-3D графики. Особенности динамического изображения и искусственного интеллекта, их использование д...

Решение уравнений и неравенств с использованием свойств функций на элективном курсе по математике в старших классах общеобразовательной школы
Разработка занятий элективного курса. Использование свойств функций при решении уравнений и неравенств. Разработка элективного курса "Решение уравнени...

Разработка элективного курса по пошиву детской одежды
Понятие элективных курсов в процессе технологического образования. Проблемы разработки содержания элективных курсов. Взаимосвязь элективного курса с п...