Педагогические подходы к построению базы знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 13.00.01, кандидат педагогических наук Воеводин, Андрей Адольфович

• Воеводин, Андрей Адольфович
• кандидат педагогических наук
• 1998

Оглавление диссертации кандидат педагогических наук Воеводин, Андрей Адольфович

Стр ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ

ПРОЕКТИРОВАНИЯ И ЭКСПЛУАТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ. 1.1. Педагогические аспекты программированного обучения в контексте его исторического развития

1.2 Особенности применения ЭВМ в педагогической деятельности вузов на современном этапе развития ф технических средств обучения

1.3. Анализ новых информационных технологий в педагогике

I ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 2. ПЕДАГОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПОСТРОЕНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ % АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ С ЭЛЕМЕНТАМИ

ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

2.1. Системный подход к построению автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта.

2.2. Концептуальные структура и алгоритм построения базы знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта. jj. 2.3. Педагогическая модель и программная реализация щ базы знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта.

ВЫВОДЫ.

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ОБОСНОВАНИЕ ВНЕДРЕНИЯ БАЗЫ ЗНАНИЙ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ С ЭЛЕМЕНТАМИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС ВУЗОВ МВД РОССИИ

3.1. Сравнительные показатели оценки эффективности проводимых занятий различными технологиями обучения.

3.2. Экспериментальная оценка эффективности базы знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта.

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Педагогические подходы к построению базы знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта»

В настоящее время во всех сферах образования ведется поиск путей повышения эффективности и качества обучения. Внедрение в учебный процесс технических средств и компьютеризация является характерными чертами современного высшего образования.

Противоречие между необходимостью увеличения в установленные сроки обучения совокупности знаний, навыков и умений и реальными возможностями существующих методов обучения, отмеченное еще в 1965 году П.Я.Гальпериным [23] остается актуальным до сих пор. Оно побуждает вузы России вести активный поиск наиболее эффективных способов обучения, применение которых в учебном процессе будет способствовать наиболее качественной подготовке специалистов.

Один из путей повышения эффективности обучения в вузах МВД России - внедрение в учебный процесс автоматизированных обучающих систем (АОС), создаваемых на базе современных персональных ЭВМ (ПЭВМ), определяющих одно из ведущих направлений развития новых информационных технологий в педагогике [99].

До последнего времени влияние наступления "информационного века" на изменение целей и обновление содержания высшего образования ощущается в вузах довольно слабо. Наша педагогическая общественность недостаточным образом осознает проблемы и опасности, которые несет широкое распространение информационных технологий, и с которыми придется столкнуться обучаемым.

Последние исследования в области компьютерной дидактики показали (В.И. Вохмянин [20], B.C. Зарубин [36], А.Б. Трофимов [105], А.В. Пономаренко [84]), что процесс подготовки обучаемых к работе с информацией в XXI веке будет существенно отличаться от нашего прошлого и даже настоящего и пока его концепция в явном виде не сформулирована.

Мы стоим на пороге нового общества, которое можно назвать информационным С114]. Информация становится товаром: ее производят, продают и покупают. Вычислительные машины, объединенные в национальные и транснациональные сети, распространяют информацию по всему миру. Такие сети постепенно делают ненужными огромные потоки бумаг и другой подобной продукции, которая заменяется электронной почтой и информацией, хранящейся в базах данных. Рождается новая информационная технология , в создании которой центральную роль играют не только результаты развития самой вычислительной техники и сетей связи, но и реализация в различного рода научных задачах элементов искусственного интеллекта. Без них затруднены формализация и систематизация знаний самой разнообразной природы, манипулирование этими знаниями и автоматизированный доступ к ним. Формализация же гуманитарных знаний для дальнейшего их использования в компьютерных системах обучения, немыслима без решения традиционных проблем, связанных с искусственным интеллектом: создания больших хранилищ знаний (так называемых баз знаний) и процедур работы с ними, моделирования схем рассуждения людей, планирование целесообразных действий и т.д. [33].

Современный уровень научно-технического прогресса связал все человеческие сообщества в тесный конгломерат. Все стали зависеть от всех, решения, принимаемые одними, тут же вызывают ответные решения у других. Наше общение друг с другом на уровне государств, межгосударственных объединений, континентов достигло высокого уровня активности. Общественные взаимоотношения и связи стали регуляторами развития человечества на Земле. Информационное общение приобретает значение "кровеносной системы" в "организме" жизнедеятельности человечества. Важнейшая задача образования в век информации - создание эффективных средств обучения. Образное представление информации становится сегодня главным средством общения. Прежде всего это видно на примере телевидения, коммерческой рекламы и т.п. Предстоит учить тому, как правильно читать эту информацию, а также формировать у обучаемых умение использовать эти средства для самовыражения. Средства мультимедиа уже привлекли к себе пристальное внимание педагогов. Их освоение как инструмента формирования соответствующей информационной культуры - актуальнейшая задача.

Современная теория информации признает [28], что образованный субъект "информационного общества" сегодня должен иметь возможность:

- доступа к базам данных и средствам информационного обслуживания;

- понимать различные формы и способы представления данных в вербальной, графической и цифровой формах;

- знать о существовании общедоступных источников информации и уметь ими пользоваться;

- уметь оценивать и обрабатывать имеющиеся у него данные с различных точек зрения; i

- уметь пользоваться техникой анализа статистической информации;

- уметь использовать имеющиеся данные при решении поставленных задач.

Педагог в "информационном обществе" перестает выступать перед обучаемыми в качестве источника первичной информации. Он превращается в посредника, который облегчает ее получение. Вопрос о том, где взять необходимые сведения, заменяется вопросом о том, сколько данных и в каком виде в состоянии воспринять и усвоить обучаемые.

Общество постоянно накапливает все новые и новые знания. Но люди не научились, да и вряд ли когда научатся производить в добавок еще и время, необходимое, чтобы овладеть все увеличивающейся суммой знаний. Период обучения не может растягиваться на большую часть человеческой жизни. Выход из этого положения, по мнению ряда ученых-педагогов - Бабанского Ю.К., Белкина Е.Л., Беспалько В.П., Вохмянина В.И., Пономаренко А.В., Стрельникова П.М., Трофимова А.Б. и других, сводится к констатации того, что необходимо вносить изменения в педагогическую технологию овладе-вания новыми знаниями обучаемыми. Традиционные формы обучения, сложившиеся на протяжении столетий, необходимо дополнять иными, основанными на всем том новом, что накопило в этой области человечество. Не последней составляющей в этом новом видении проблемы современного обучения является возможность использования для обучения педагогических систем с элементами искусственного интеллекта [15,40, 75].

Уже имеющиеся на рынке программных продуктов консультирующие экспертные системы (ЗС), как известный класс интеллектуальных систем, могут помочь в деле подготовки квалифицированных специалистов. Но возможны и специальные обучающие интеллектуальные системы, так называемые тьюторы ("обучатели", - при переводе с английского) [62]. Тьюторы, простроенные по прототипу классической экспертной системы, содержат все необходимые сведения, нужные для организации процесса обучения. Они работают с человеком в интерактивном режиме, используя ту обратную связь, которую от него получают. Богатая графика тьюторов делает возможным не только текстовое обучение, но и обучение с помощью зрительных образов, мультфильмов, динамической графики, в построении которой участвует не только тьютор, но и сам обучаемый. В отечественной педагогике разработка и использование в учебном процессе тьюторов до настоящего времени не находили широкого применения.

Одной из главных проблем , возникающих при создании таких систем, является представление знаний о предметной области [2, 12,21,24,31,75], в нашем случае - это весь комплекс педагогических знаний, необходимых для эффективного обучения заданному конкретному предмету. В общем виде предметная область включает в себя, с одной стороны, разработку мощных выразительных средств для описания различных объектов, понятий, ситуаций, их иерархии, связей между ними и т.д. С другой стороны, должны быть созданы пояснительные процедуры, обеспечивающие формулировку правил принятия решений в терминах построенных структур знаний. Другими словами, эта проблема связана с построением модели знаний о предметной области и механизме логического вывода, работающего с этой моделью для получения необходимых решений [43,58,69,86].

Сложность понятия "знание" заключена в множественности и многообразии его материального носителя. Исследователи проблем искусственного интеллекта выделяют пять основных форм знаний (Морозов В.П. и др., [69]), это :

1) знания в памяти человека;

2) знания, материализованные в книгах, монографиях, учебниках, статьях и т. д.;

3) интегрированные знания, извлеченные как из памяти человека так и из книг;

4) знания на языках представления знаний (формализация представления знаний);

5) компьютерные базы знаний.

Построение моделей знаний, размещаемых в базах знаний, тесно связано со специальными алгоритмическими языками представления знаний, такими как, например, язык ПРОЛОГ [16,121]. Эти языки по своим возможностям достаточно богаты, чтобы с необходимой полнотой и точностью описывать предметные области. Такое требование сближает языки представления знаний с естественным языком, однако в отличие от последнего у языков представления знаний средства выявления смысла текстов и сообщений зафиксированы в более формализованном виде. Расширение изобразительных возможностей языков представления знаний с необходимостью приводит к тому, что процедуры, реализуемые в механизме вывода, носят логический, символьный характер [33,40,41]. Тем самым экспертные интеллектуальные системы относятся к классу логико-лингвистических интеллектуальных систем [109]. В этих системах логические средства обработки используются для преобразования данных, представленных в лингвистической форме. Таким образом, определив язык представления знаний, как элемент построения интеллектуальной системы в общем виде, мы можем сказать, что данный инструментарий, позволит подойти к практической реализации базы знаний, являющейся "мозговым центром" автоматизированной обучающей системы с элементами искусственного интеллекта (АОСИ).

Необходимо отметить, что АОСИ по сравнению с просто АОС различны по использованию в их реализациях теоретических "подложках". "Простые" или "старые" АОС являются продуктами традиционного программирования, а АОСИ ("сложные" или "новые"), - нетрадиционного, с применением положений теории искусственного интеллекта, одного из быстроразвивающегося и имеющего массу практических приложений научного направления [4,15,24,40,41,47,59].

Историческая ретроспектива развития АОС от "простых" к "сложным" вытекает из того, что к началу 80-х годов назрел конфликт между производителями и пользователями педагогических программных продуктов [66].

Во-первых, конструирование и производство программной системы выполняет инженер-программист, а педагог находит разумное, дидактически обоснованное соответствие между логикой работы вычислительной машины и логикой преподавания.

Во-вторых, АОС является лишь одним из равноправных компонентов дидактической системы наряду с другими ее звеньями: целями, содержанием, формами, методами, деятельностью обучающего и деятельностью обучаемого. Все эти звенья взаимосвязаны, и изме

- ю нение в одном из них обусловливает изменения во всех других. Как новое содержание требует новых форм его организации, так и новое средство предполагает переориентацию всех других компонентов дидактической системы.

В виду того, что программная часть АОС - это компьютерная программа в обычном понимании, а современная теория информации отмечает сдерживание развития программных средств традиционной технологией решения задач на ЭВМ, то реализация современных АОС так же требует педагогического и технологического переосмысления. По мнению ряда исследователей проблем автоматизации обучения [1,19,36,43,49], указанная кризисная ситуация преодолевается посредством привлечения пользователей (в концепции АОС пользователи ЭВМ - это преподаватели и обучаемые) к процессам решения задач, сопровождения программной системы и , возможно, даже разработки прикладного программного обеспечения.

Прежде всего необходимо строить программные системы таким образом, чтобы радикально упростить процесс их эксплуатации и сопровождения. Основная идея нового подхода состоит в том, чтобы рассматривать систему понятий предметной области и соответствие между ней и системой понятий формальной модели как исходную информацию для решения прикладных задач [44,65]. Для реализации базы знаний АОСИ это означает - добиться адаптации знаний к изменяющимся педагогическим факторам в процессе обучения, не выходя за рамки конкретного программного обеспечения самим преподавателем. Посредством базы знаний АОСИ педагог призван реализовать возможность формулирования своего видения предметной области, выделения в ней объектов и взаимосвязей, существенных для решения педагогической задачи.

Сегодня большинство экспертов согласны в том, что обращение педагогов к практическому использованию АОС способствует радикальным изменениям в вузе. Они служат основой для создания новых учебных предметов. Вместе с тем их создание весьма трудоемкое дело, так как обычно связано с переработкой традиционной организации учебного процесса.

В отечественной педагогике выполнен большой массив исследований, посвященных совершенствованию форм и методов процесса обучения в высшей школе (Ахаян Т.К., Барабанщиков А.В., Высотина Л.А., Емельянов С.М., Дьяченко М.И., Кузьмина Н.В., Майоров В.В., Марищук В.Л., Олейников B.C., Семеник В.Г., Слепов В.Я., Феденко Н.Ф., Хальзов В.И., Шаранов Ю.А., Якунин В. А. и др.). Однако, в стороне от исследователей оказались возможности, которые предоставляют педагогам автоматизированные обучающие системы с элементами искусственного интеллекта. Одним из важнейших и центральных частей АОСИ является база знаний. В силу того, что создание законченной интеллектуальной педагогической системы под силу большому научному коллективу [623, автор ограничился в данном исследовании обоснованием общих педагогических подходов к построению базы знаний для АОСИ и программной реализацией базы знаний конкретного предмета "Информатика", выступающей в качестве одного из модулей целостной педагогической обучающей системы, требующей дальнейшей разработки.

Несомненная актуальность исследуемой проблемы и недостаточная ее научная разработка и обусловили выбор настоящей темы диссертации, цель, объект и предмет исследования.

Цель исследования состоит в обосновании педагогической модели и построении действующего алгоритма базы знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта, позволяющей максимально реализовать в учебном процессе потенциально высокие дидактические возможности современной вычислительной техники и программного обеспечения.

Объектом исследования выступает процесс обучения слушателей в вузах МВД России, в условиях практической реализации базы знаний для автоматизированных обучающих систем.

Предмет исследования: обоснование дидактических возможностей базы знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта по повышению эффективности учебного процесса.

В качестве рабочей гипотезы автором были выдвинуты следующие предположения:

- если технология использования действующих моделей программированного обучения вступает в противоречие с многообразием взаимообусловленных аспектов педагогической предметной области, то построение современных АОС нежелательно ограничивать традиционными методами программирования;

- если в структуру традиционных АОС включить элементы искусственного интеллекта (база знаний и связанные с ней подсистемы) и строить ее по прототипу классической экспертной системы, то эффективность учебно-воспитательного процесса возрастет.

Исходя из выдвинутых гипотез были сформулированы следующие задачи исследования:

1. На основе системно-педагогического анализа состояния проблемы обучения слушателей определить роль и место автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта в учебном процессе вузов МВД.

2. Разработать и обосновать педагогическую модель и разработать на алгоритмическом языке высокого уровня действующий алгоритм базы знаний для автоматизированной обучающей системы с элементами искусственного интеллекта.

3. Экспериментально обосновать эффективность и дидактические возможности базы знаний для автоматизированной обучающей системы с элементами искусственного интеллекта в педагогической системе вузов МВД России.

В соответствии с поставленными задачами применялись следующие методы исследования: историко-педагогический анализ научной литературы, изучение и обобщение педагогического опыта, анализ результатов педагогической деятельности, изучение учебно-методической документации вузов, педагогическое наблюдение, анкетирование, моделирование, педагогический эксперимент, математи-ко-статистические методы.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Педагогические подходы к построению баз знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта:

- построение АОСИ возможно проводить по прототипу классической экспертной системы с педагогической интерпретацией составляющих ее блоков;

- интеллектуальный интерфейс АОСИ должен обеспечивать привлечение преподавателей и обучаемых к процессам решения задач, сопровождения базы знаний и адекватно отражать изменения предметной области знаний;

- организация базы знаний для АОСИ производится на внешнем носителе ПЭВМ по редукционной схеме гипертекстовой структуры, используя возможности инструментальных программных систем управления реляционными базами данных;

- для реализации работы алгоритма базы знаний для АОСИ применимы методы нетрадиционного программирования - программирование на алгоритмическом языке пятого поколения ПРОЛОГ для искусственного интеллекта.

2. Методика реализации действующего алгоритма базы знаний для автоматизированной обучающей системы с элементами искусственного интеллекта.

3. Экспериментальное обоснование дидактических возможностей базы знаний для автоматизированной обучающей системы с элементами искусственного интеллекта, повышающих эффективность обучения.

4. Теоретические выводы и практические рекомендации исследования.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в том, что:

- определены и теоретически обоснованы основные положения о путях построения АОСИ;

- на основе концептуального алгоритма осуществлена программная реализация базы знаний для АОСИ;

- выявлены, обобщены и систематизированы дидактические возможности базы знаний для АОСИ.

Практическая значимость исследования заключается в том, что:

- оно направлено на совершенствование учебного процесса в высших учебных заведениях МВД РФ и повышение его эффективности;

- предложенная база знаний, как один из модулей АОСИ, используется в процессе изучения курсов "Информатика" Санкт-Петербургского института пожарной безопасности МВД РФ , курса "Общая физика" Санкт-Петербургского электротехнического университета (концептуальный алгоритм базы знаний);

- использование базы знаний в учебном процессе позволяет преподавателю учитывать индивидуальные способности каждого обучаемого;

- реализация алгоритма по неконфликтному заполнению базы знаний преподавателями различного уровня квалификации посредством интеллектуального интерфейса решает проблему приемственнос-ти педагогических знаний как элемента глобальной формализации знаний - основной задачи теории искусственного интеллекта.

Полученные в работе результаты направлены на реализацию актуальных задач подготовки высококвалифицированных профессиональных кадров в высшей школе для органов внутренних дел.

В процессе работы над диссертацией автор руководствовался документами МВД России о высшей школе.

Положения диссертационного исследования нашли применение:

- в преподавании курсов "Информатика" на "Физико-математической" кафедре Санкт-Петербургского института пожарной безопасности МВД РФ ("База знаний предмета "Информатика""), март - сентябрь 1992г.);

- в создании по концептуальному алгоритму базы знаний по предмету "Физика" на кафедре "Физики" Санкт-Петербургского электротехнического университета;

- на кафедре "Аварийно-спасательных работ" Санкт-Петербургского института пожарной безопасности МВД РФ ("Интегрированная система психофизиологического обследования абитуриентов", использующая концептуальный алгоритм базы знаний, октябрь 1992г. -февраль 1993г.)

- в работе сотрудников учебного отдела и отделения технических средств обучения Санкт-Петербургского института пожарной безопасности МВД РФ в создании взаимодействующих с базой знаний подсистем: "Абитуриент", "Успеваемость", "Планирование", "Расписание занятий", "Выпускник", "Кадры" ноябрь 1991г. - ноябрь 1994г.

- результаты исследования используются преподавателями Санкт-Петербургского института пожарной безопасности МВД РФ, Санкт-Петербургской академии МВД России, Санкт-Петербургского электротехнического университета для решения различных педагогических задач, о чем имеются положительные отзывы.

Полученные в работе результаты направлены на реализацию актуальных задач подготовки высококвалифицированных профессиональных кадров в высшей школе для органов внутренних дел.

Теоретическую базу работы составили исследования проведенные А.С.Батышевым, В.И.Вохмяниным, Ю.И.Жуковым, В.Е.Кадулиным, В.В.Карповым, В.Я.Кикотем, А.В.Пономоренко, Д.А.Поспеловым, И.А.

Скопылатовым, П.М.Стрельниковым, А.Б.Трофимовым, А.Н.Урюпиным, работы ряда ученых, специализирующихся в сфере профессиональной деятельности правоохранительных органов - В.В.Домбровского, А.Т.Иваницкого, А.Ф.Назаренко, В.П.Сальникова, А.В.Стремоухова и многих других.

Личный вклад автора состоит в:

- обосновании необходимости создания автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта;

- разработке действующей педагогической модели базы знаний предмета "Информатика", как части автоматизированной обучающей системы с элементами искусственного интеллекта;

- в самостоятельном проведении теоретических и экспериментальных исследований , результаты которых отражены в соответствующих публикациях;

- подтверждении теоретических выводов и практических реко^» мендаций по внедрению в учебный процесс базы знаний предмета "Информатика", как части автоматизированной обучающей системы с элементами искусственного интеллекта. '

Апробация исследования.Исследования проводились с 1993 по 1997 год на базе двух высших учебных заведений МВД России. Общий замысел и логика исследования определили следующие этапы работы: первый этап (1993-1995 гг.) носил констатирующе-поисковый характер. На этом этапе была изучена основная философская, психолого-педагогическая, социологическая и техническая литература, проведены первичный сбор, обработка и осмысление информации, рассмотрена предметная область, проведен анализ существующих взглядов и выявлены недостаточно исследованные аспекты решения поставленной задачи; второй этап (1995-1996 гг.) был посвящен подготовке и проведению педагогического эксперимента, который проводился на двух контрольных и одной экспериментальной группах с приблизительно равным количеством обучаемых, одинаковыми диагностическими целями обучения, по одному и тому же предмету были охвачены педагогическим экспериментом два различных вуза МВД России: Санкт-Петербургская юридическая академия МВД России, кафедра "Информатики", предмет "Информатика" (контрольная группа 1), Санкт-Петербургский институт пожарной безопасности МВД России, "Физико-математическая" кафедра, предмет "Информатика" (контрольная группа 2 и экспериментальная группа). В контрольных группах занятия проводились традиционными методами, в экспериментальной - с применением базы знаний. Целью эксперимента являлось определить количественные характеристики эффективности дидактического процесса в трех группах и сравнить их; третий этап (1996-1997 гг.) связан с обработкой, обобщением, систематизацией и апробацией полученных результатов, коррекцией и оптимизацией исходных данных с целью повышения точности и статистической значимости эксперимента, литературным оформлением диссертации.

Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения. Материал изложен на 186 страницах, содержит 8 таблиц, 14 рисунков и схем. Имеется 2 приложения. Указатель литературы включает 133 источника.

Заключение диссертации по теме «Общая педагогика, история педагогики и образования», Воеводин, Андрей Адольфович

ВЫВОДЫ

1. Для достижения поставленных перед занятием целей усвоения обучаемыми учебного материала необходимо стремиться не к интенсификации деятельности преподавателя на занятии, а к возможно более полному использовании времени занятия для индивидуальной учебной деятельности под руководством преподавателя.

2. Необходимую эффективность проведения занятия обеспечивает программно-педагогическая система организованная с элементами интеллектуального интерфейса пользователя: база знаний предмета "Информатика".

Педагогические подходы к построению базы знаний и ее программная реализация в дальнейшем могут использоваться для создания законченного программно-педагогического продукта - автоматизированной обучающей системы с элементами искусственного интеллекта (АОСИ). Однако, эта задача потребует привлечения дополнительного контингента специалистов в области педагогики, психологии, программирования, медицины и др.

3. Развитие педагогической технологии состоит в соподчинен-ности всех разработок общенаучным принципам измеримости, системности и управляемости. В этом смысле технология искусственного интеллекта, примененная автором при разработке и внедрении в учебный процесс базы знаний предмета "Информатика", как элемента АОСИ, является чисто прикладной, практическим продолжением общей дидактики и педагогики в целом.

4. Исследование подтверждает выводы дидактов [1,97,105] о возрастающей роли в современной высшей школе индивидуализации обучения, посредством внедрения в учебный процесс педагогических программно управляемых систем (системы N8), в числе которых автоматизированные обучающие системы - АОС, и их развитие - АОСИ, занимают ведущие позиции и являются на сегодняшний день наиболее эффективными с точки зрения завершенности учебно-педагогического процесса.

Практические рекомендации:

1. Считаем целесообразным Учебно-методическому центру МВД России разработать и осуществить концепцию переоснащения вузов МВД современной вычислительной техникой, позволяющей создавать на их базе корпоративные сети ЭВМ с циркулирующей по ним не только административной, но и учебной информацией баз знаний по преподаваемым в вузе предметам.

2. Прогрессивное развитие дидактических процессов в высшей школе должно идти через индивидуальное использование аудиовизуальных средств, запрограммированных на определенную технологию обучения посредством индивидуализированных автоматизированных обучающим систем как традиционных, так и более сложных - с элементами искусственного интеллекта.

2. Вузам МВД России целесообразно совместными усилиями создать учебную компьютерную сеть с возможностью подключения к территориальным сетям МВД и учебным сетям других вузов, международным образовательным сетям.

3. Кафедрам вузов на основании изложенных в диссертации педагогических подходов к построению баз знаний для автоматизированных обучающих систем с элементами искусственного интеллекта добиваться структурирования учебного материала в предлагаемый автором машинный формат для дальнейшего использования его, как в собственно разработанных системах обучения, так и отдельно, в качестве универсального "склада" знаний о преподаваемых дисциплинах.

4. Необходимо создать консультационные центры как для преподавателей информатики, так и для преподавателей по другим дисциплинам использующим в своей работе педагогические средства обучения на основе новых информационных технологий под эгидой УМЦ при ГУН МВД России.

5. В учебные отделы вузов МВД ввести должность преподавателя-координатора общевузовской автоматизированной базы знаний по всем преподаваемым предметам.

Основное содержание диссертации нашло свое отражение в следующих публикациях автора:

1. Программно-ориентированная система контроля знаний // Физика в системе современного образования: тез. докл. на Всесо-юз. научн.- методич.конф. Ленинград: ЛГУ, 1991, (в соавторстве). 0.2 п. л.

2. Анализ современных исследований в области создания программно-педагогических средств // Актуальные проблемы автоматизации управления организационно-техническими системами в органах внутренних дел: тез. докл. на межвуз. научн.- технич. конф. Санкт-Петербург: СПбЮИ МВД России, 1994. 0.1 п.л.

3. Развитие педагогической науки в годы Великой Отечественной войны: системы ускоренной подготовки военных специалистов // 50 лет Великой Победы в жизни и исторической судьбе России: ма-. териалы междунар. научн.- практ. конф. Санкт-Петербург: СПб ВВКУ ВВ МВД России, 1995. 0.1 п. л.

4. Анализ исследования теории экспертных оценок в области создания программно-педагогических средств // Актуальные проблемы автоматизации управления организационно-техническими системами: материалы межвуз. научн. - технич.конф. 4.5. Санкт-Петербург: СПбЮИ МВД России, 1995. 0.1 п.л.

5. Некоторые вопросы построения математической модели педагогики // Общество, право, полиция. Материалы международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 23-24 мая 1996г. Ч.4/ Под ред. В.П. Сальникова. Спб.: СПбЮИ МВД России, 1996. 0.2 п. л.

Список литературы диссертационного исследования кандидат педагогических наук Воеводин, Андрей Адольфович, 1998 год

1. Адаменко Е.В. Психолого-педагогические факторы продуктивного использования ТСО, дисс. .канд. пед. наук. СПб., 1990, 186с.

2. Аванесов B.C. Научные проблемы тестового контроля знаний. М., 1994, 135с.

3. Айзенк X, Эванс Д. Коэффициент интеллектуальности вашего ребенка: энциклопедия психологических тестов (пер. с англ.). М., ACT, 1997, 185с.

4. Алиев Р.А., Абдикиев Н.М, Шахназаров М.М. Производственные системы с искусственным интеллектом. М., Радио и связь, 1990, 264с.

5. Ананьев Б.Г. Человек как предмет познания. Л., 1986, 339с.

6. Архангельский С.И. Некоторые проблемы теории обучения в высшей школе. М., Знание, 1980, 283с.

7. Афанасьев В.И. Метод средних в экономических расчетах: теория и практика. М., Финансы и статистика, 1997, 257с.

8. Бабанский Ю.К. Оптимизация процесса обучения. М., Знание, 1987, 152с.

9. Барабанщиков А.В., Муцынов С.С. Педагогическая культура офицера. М., Воениздат, 1985, 159 с.

10. Беспалько В.П. Теория учебника. М., Педагогика, 1988, 160с.

11. И. Беспалько В.П. Слагаемые педагогической технологии, М., Педагогика, 1989, 192с.

12. Бондаренко О.В. Мысленный эксперимент в познании физических информационных реальностей. Изд. Иркутсткого унверситета, 1996, 143с.

13. Бореслов А.В., Шикин Е. В., Шикина Г. Е. Компьютерная графика: первое знакомство, М., Финансы и статистика, 1997, 189с.

14. Борзенков В.Л. Дидактический анализ учебной информации, какоснова выбора методов и форм организации процесса обучения. Дисс. . канд. пед. наук, СПб., 1987. С.76-80.

15. Брайт Л. Развиваем интеллект. Спб., Питер, 1997, 144с.

16. Братко И. Программирование на языке ПРОЛОГ для искусственного интеллекта: пер. с англ., М., Мир, 1990, 560с.

17. Бурлак Г.Н. Безопасная работа на компьютере: организация труда на предприятиях информационно-вычислительного обслуживания: учебное пособие, М., Финансы и статистика, 1997, 103с.

18. Васильев В.Л. Юридическая психология. М., Юрид.лит., 1991, 464с.

19. Вербицкий А.А. Активное обучение в высшей школе: контекстный подход. М., Высшая школа, 1991, 234с.

20. Вохмянин В. И. Принципы конструирования дидактического материала и опросных алгоритмов АОС. Дисс. .канд. пед. наук, Л., 1991, 165с.

21. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М., Радио и связь, 1992, 200с.

22. Гайниев И.А. Размышления о познании. М., Изд-во МГУ, 1996, 61с.

23. Гальперин П.Я. Основные результаты исследований по теме "Формирование умственных действий и понятий", М., Наука, 1965. С.67-81.

24. Геловани В.А., Ковригин О.В., Смольянинов Н.Д. Методологические вопросы построения экспертных интеллектуальных систем //Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1983г. М., Наука. С.254-279.

25. Гершунский Б.С. Компьютеризация в сфере образования: проблемы и перспективы. М., 1987, 263с.

26. Голиков Ю.Я., Костин А.Н. Психология автоматизации управления техникой. М., Наука, 1996, 168с.

27. Горев А.А. и др. Эффективная работа с СУБД. СПб., Питер, 1997, 345с.

28. Гориштейн А. М., Розанов Л.М. Информатика. Информационные технологии: уч. пособие. Спб., ИПЦ Спб ГТУ, 1996, 77с.

29. Гунаков В. К. Управление рабочим временем. М., Финансы и статистика, 1997, 291с.

30. Деге В. ЭВМ думает, считает, управляет: пер. с нем., М., Мир, 1989, 234с.

31. Дзитиев А. Законы мышления. М., Центр, 1997, (ПИК ВИНИТИ), 116с.

32. Диго С.М. Проектирование и использование баз данных, М., Финансы и статистика, 1997, 226с.

33. Довгаль В.М. Методы модификации формальных систем обработки символьной информации. Курск, Курский ГУ, 1996, 145с.

34. Еремин Л.В., Косарев В.П. Компьютерные системы и сети, М., Финансы и статистика, 1997, 284с.

35. Заморин А.П., Марков А.С. Толковый словарь по вычислительной технике и программированию. Основные термины. М., Русский язык, 1988, 221с.

36. Зарубин B.C. Компьютерные технологии в деятельности органов внутренних дел: инф. справ, пособие, Воронеж, Воронежская ВШ МВД России, 1997, 375с.

37. Зеленин В.М. Методические указания по использованию вычислительной техники в учебном процессе. Л., 1988, 84с.

38. Иваницкий А.Т., Лаптев Ю.В., Шаранов Ю.А. Индивидуальный психологический практикум. Л., 1991. 59 с.

39. Ильин В.Д. Система порождения программ. М., Наука, 1989, 264с.

40. Интеллектуальные автономные системы. /Сб. статей. , Уфа, УГ-ТУ, 1996, 184с.

41. Интеллектуальные программные системы. /Вып.2., М., МГУ, 164с.

42. Интенсификация творческой деятельности студентов: под ред. проф. В.И. Андреев, проф. Мельхорн Г., изд. Казанск. Ун-та, 1990., 199с.

43. Карпов В.В. Инвариантная модель интенсивной технологии обучения при многоступенчатой подготовке в вузе. М., 1992. 142 с.

44. Керр С. Новые информационные технологии и реформа школы. /Информатика и образование. 1993. N 5. С. 117-123.

45. Кибернетика и вычислительная техника /под ред. В.А. Мельникова. Вып.5., М., Наука, 1990, 264с.

46. Кикоть В.Я. Формирование культуры профессионального общения у курсантов училищ МВД РФ. Автореф. дис. канд. пед. наук. СПб., 1994. 16 с.

47. Кирсанов Б.С., Попов Э.В. Отечественные оболочки экспертных систем для больших ЭВМ // Искусственный интеллект: Справочник, т.1, М., Радио и связь, 1990, С.369-388.

48. Когнитивное обучение: современное состояние и перспективы. М., институт психологии PAH, 1997, 325с.

49. Книгин А.А., Ямпольский В.З. Непрерывное образование в системе кадрового обеспечения информатизации общества. /Информатика. Научно-технический сборник. М., 1990. N 1. С. 21-23.

50. Козин Ю.Д. и др. Общая теория систем. Часть 1: Методология системных исследований. Элементы теории эффективности процессов функционирования сложных систем, Курск, Курский ГУ, 1996, 356с.

51. Коменский Я.А. Великая дидактика // Изб. пед. соч., М., 1955, 380с.

52. Крем Д. Программированное обучение и обучающие машины. М., Прогресс, 1965, 178с.

53. Кубланов М.С. Математические модели моделирования. 2-е изд-е. М., РИО МГТУ гражданской авиации, 1996, 196с.

54. Кузьмина Н.В. Понятие "педагогическая система" и критерии ееоценки //Методы системного педагогического исследования. Л., 1980. С. 7-45.

55. Кузьмина Н.В., Якунин В.А. Эксперимент //Методы системного педагогического исследования. Л., 1980. С.115-128.

56. Кушелев Ю.Н. Технические средства обучения и контроля. М., Высшая школа, 1976. С.87-95.

57. Кутеева В.П. Развитие активности личности будущего специалиста. Саранск, изд-во Мордовского ун-та, 1996, 180с.

58. Кэмпбелл Д. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследованиях: пер. с англ., Спб., Социальный психологический центр, 1996, 368с., 398с.

59. Лазарев В.Г. Интеллектуальные цифровые сети /под ред. Н.А. Кузнецова, М., Финансы и статистика, 1997, 205с.

60. Латышев О.М. Подготовка младших командиров курсантских подразделений в условиях ввуза МВД России. Дисс. .канд. пед. наук. СПб., 1995.

61. Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание. Личность. Изд.2-е. М., 1977, 304 с.

62. Левитин К.Е., Поспелов Д.А. Будущее искуственного интеллекта. М., Наука, 1991, 302с.

63. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. М., Патент, 1996, 291с.

64. Ломов Б.Ф. Методологические и теоретические проблемы психологии. М., 1984. 246 с.

65. Математическая логика в программировании: Сб.статей, пер.с англ., М., Мир, 1991, 408с.

66. Машбиц Е.И. Компьютеризация обучения: проблемы и перспективы, М., Высшая школа, 1986. С.89-115.

67. Меньшиков В.В. Защита информации в компьютерных системах. М., Финансы и статистика, 1997, 511с.

68. Моисева М.В. Программно-методический комплекс "Компьютер всистемах передачи информации". /Информатика и образование.N1, 1994. С. 23-24.

69. Морозов В.П., Тихомиров В.П., Хрусталев Е.Ю. Гипертексты в экономике. Информационная технология моделирования. М., Финансы и статистика, 1997, С.11-56.

70. Мухаметзянов И.3. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. Уфа, УГТУ, 1996, 86с.

71. Накано Э. Введение в робототехнику: пер. с японского, М., Мир, 1988, 334с.

72. Немов Р.С. Психология, (в 3-х кн.). Кн.З. Экспериментальная педагогическая психология и психодиагностика, М., Просвещение, ВАЛДОС, 1995, 507с.

73. Олейников B.C. Психолого-педагогические основы нравственного воспитания сотрудников органов внутренних дел. Пособие, Л., 1986, 40 с.

74. О милиции.Закон РСФСР от 18.04.91 г. //ведомости Съезда народных депутатов РСФСР и ВС РСФСР N16, 1991, ст. 503.

75. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. Основы теории и технологии. М., Наука, 1997, 520с.

76. Осуги С., Саэки Ю. Приобретение знаний: пер. с японского. М., Мир, 1990, 304с.

77. Педагогика: Учеб. пособие для студентов пед. ин-тов /Ю.К. Бабанский, В.А. Сластенин, Н.А. Сорокин и др.; под ред. Ю.К. Бабанского, 2-е изд. доп. и перераб., М., Просвещение, 1988, 479с.

78. Первин Ю.А. Дети, компьютеры и коммуникации. /Информатика и образование. 1994. N1. С. 10-12.

79. Перспективы развития вычислительной техники: в 11 кн.: Справ.пособие /под ред. Ю.М. Смирнова. Кн.1: Информационные семантические системы/ Н.М. Соломатин. М., Высшая школа, 1989, 127с.

80. Перспективы развития вычислительной техники: в И кн.: Справ.пособие /под ред. Ю.М. Смирнова. Кн.2: Интеллектуализация ЭВМ/ Е.С. Кузин, А.И. Ройтман и др. М., Высшая школа, 1989, 159с.

81. Петровский А.В., Нечаев Н.Н. Психолого-педагогические основы использования ЭВМ в вузовском обучении. М., 1987. С.39-45.

82. Пископпель А.А., Щедравицкий Л.П. Инженерная психология и эргономика: справ, обзор (1958-1991 гг.). М., Путь, 1996, 222с.

83. Подбельский В.В., Булгаков М.В. Web-технология сети "Internet" /под общ. ред. Подбельского В.В. М., Финансы и статистика, 1997, 428с.

84. Пономаренко А.В. Исходные теоретические принципы коммуникативной дидактики //Школьная информатика и проблемы устойчивого развития: Материалы научно-технической конференции. СПб.: СПбВВКУ ВВ МВД России, 1995. С. 25.

85. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б. Статические и динамические экспертные системы. М., Финансы и статистика, 1997, 342с.

86. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. М., Радио и связь, 1989, 184с.

87. Психология и педагогика в профессиональной подготовке сотрудников органов внутренних дел. /Под ред. А.Ф. Дунаева, А.С. Батышева. М., 1993. В 5-ти частях. 388 с.

88. Психология и педагогика высшей военной школы: Учеб. пособие/

89. B. И. Варваров, В.И. Вдовюк, В.П. Давыдов и др. под. ред. А.В. Барабанщикова. М., Воениздат, 1989, 366с.

90. Пырский A.M. Способы оптимизации технологии обучения и оценки их эффективности, дисс. .канд. пед. наук. Л., 1992.1. C.134-156.

91. Пятибратов А.П., Гудило Л.П., Кириченко А.Л. Вычислительныесистемы, сети и коммуникации, М., Финансы и статистика, 1997, 452с.

92. Рафаел Б. Думающий компьютер: пер. с англ. /под ред. В.Л. Стефанюка. М., Мир, 1979, 408с.

93. Рынгач В. Д. и др. АОС для обучения программированию, Кишинев, Штиинца, 1989, 164с.

94. Рысев В. П. Совершенствование содержания специальных дисциплин в системе стадийной профессиональной подготовки курсантов в строительном ВВУЗе (на основе интегративной концепции). Ав-тореф. дисс. .канд. пед. наук, Спб., 1997, 23с.

95. Савельев А.Я., В.А. Новиков, Ю.И. Лобанов. Подготовка информации для АОС. М., Высшая школа, 1986, 176с.

96. Саймон А. Стратегическая технология баз данных: менеджмент на 2000 год: пер. с англ., М., Финансы и статистика, 1997, 513с.

97. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. Спб., Социальный психологический центр, 1996, 368с.

98. Скопылатов И. А. Индивидуализация обучения в высшей военной школе. Автореф. дисс. .д-ра пед. наук. СПб., 1994, 34 с.

99. Слепов В. Я. Акмеологические проблемы сплочения коллективов кафедр как фактор повышения эффективности подготовки кадров органов внутренних дел. /Права человека и статус правоохранительных органов. СПб., 1994. С.32.

100. Стариченко Б.Е. Компьютерные технологии в образовании: инструментальные системы педагогического назначения. Уч. пособие. Екатеринбург, 1997, 203с.

101. Стрельников П.М. Методика обучения курсантов с использованием компьютеров. /Учеб. пособие. СПб., 1994. 40 с.

102. Талызина Н.Ф. Управление процессом усвоения знаний. М., 1984. С.90-112.

103. Талызина Н. Ф. Творческие проблемы разработки модели специалистов// Современная высшая школа. 1986. N 2 (54). С. 75-84.

104. Таныгин О.Ф. Математическая обработка результатов измерений физических величин. Курск, КГСХ академия, 1997, 14с.

105. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ: пер. с англ., М., Финансы и статистика, 1990, 320с.

106. Трофимов А.Б. Дидактические возможности компьютерных технологий обучения курсантов в высших военно-учебных заведениях МВД России. Автореф. канд. дисс. . канд. пед. наук. СПб., 1995, 21 с.

107. Тихомиров O.K. Интеллект человека и программа ЭВМ. М., Знание, 1989, С.43-58.

108. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ. М., Мир, 1989, 388с.

109. Ушинский К.Д. Избранные педагогические сочинения. Т.1. М., 1953. 639 с.

110. Файн B.C. Распознавание образов и машинное понимание естественного языка. М., Наука, 1987, 176с.

111. Фролова Г.В. Педагогические возможности ЭВМ. Опыт. Проблемы. Перспективы. Новосибирск, Наука (Сибирское отделение), 1988, 173с.

112. Хальзов В.И. Педагогические основы повышения эффективности учебно-воспитательной деятельности офицера подразделения внутренних войск. Автореф. дисс. .докт. пед. наук. СПб., 1991, 32 с.

113. Хальзов В.И., Григорьев В.К. Вопросы педагогики в деятельности офицера подразделения. СПб., 1993, 184 с.

114. Хорошевский В.Ф. Программный инструментарий представления знаний в экспертных системах // Экспертные системы: состояние и перспективы: под. ред. Д.А. Поспелова. М., наука, 1989, С.38-47.

115. Цветков К.Я. Геоинформационные системы и технологии, М., Финансы и статистика, 1997, 171с.

116. Цикритис Д., Лоховски Ф. Модели данных, М., Финансы и статистика, 1985, С.87.

117. Чернецкий В.И. Математическое моделирование динамических систем. Петрозаводск, тип. им. Анохина, 1996, 209с.

118. Чичварин Н.В. Экспертные компоненты САПР. М., Машиностроение, 1991, 240с.

119. Энкараччо Ж., Шлехтендаль Э. Автоматизированное проектирование. Основные понятия и архитектура систем / пер. с англ. М., Радио и связь, 1986, 288с.

120. Юл Г., Кендалл М. Теория статистики. М., 1960. 243 с.

121. Ягодина Е.Ю. Игровая среда, как фактор развития интеллектуальных структур, СПбГУ, 1992.

122. Язык ПРОЛОГ в пятом поколении ЭВМ: пер. с англ.// Сб. статей: под ред. Н.И. Ильинского. М., Мир, 1988, 501с.

123. Якунин В.А. Обучение как процесс управления. Психологические аспекты. Л., 1988, 159 с.

124. Якунин В.А. Психологические основы управления учебно-познавательной деятельностью студентов. Дисс. .докт. психол. наук, Л, 1989.

125. Якунин В. А., Линов Е. Н. Психология педагогической деятельности. Л., 1990, 103 с. Л., 1989.

126. Якунин В.А. Современные методы обучения в высшей школе. Л., 1991, 115 с.

127. Alty J.L., Coombs M.J. Expert systems. Concepts and examples. NCC Publications, 1984, 191p.

128. Doores.J, Prolog-programming for tomoroow, Sigma Press, 1987, 144p.

129. Levine R.I., Drang D.E., Edelson B. "A comprehensive guide to AI and expert systems", McGrow-Hill, N.Y., 1986, 239p.

130. Naylor С., Build yor own expert system. John Wiley & Sons Ltd., Chichester, 1987, 286p.

131. Piaget J. The Child and Reality. Harmondsworth, 1976.

132. Norman H. Models of Human Memory, N.Y.-L., 1970.

133. Valdduriez P. & Gardarin G.A. Analisis and Comparison of Relational Database Systems. A-W Publishing Co., inc, 1989, 315p.