УДК 378.147.315.7

В. М. ДЬОМІНА

МЕТОДИ І МОДЕЛІ КОНТРОЛЮ ЗНАНЬ З ЕЛЕМЕНТАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Аналізуються методи і моделі контролю знань з елементами штучного інтелекту в галузі освіти із застосуванням інформаційних технологій.

Ключові слова: автоматизований контроль знань, методи і моделі контролю знань, точність виміру знань, штучний інтелект, експертна оцінка.

Анализируются методы и модели контроля знаний с элементами искусственного интеллекта в области образования с применением информационных технологий.

Ключевые слова: автоматизированный контроль знаний, методы и модели контроля знаний, точность измерения знаний, искусственный интеллект, экспертная оценка.

The article is about the analysis of the methods and models of the knowledge control with the elements of the artificial intellect in the field of education with using the information technologies.

Key words: automates control of knowledge, methods and models of knowledge control, exactness of knowledge measuring, artificial intellect, estimation of expert.

В освітній сфері України спостерігається посилення інтересу до автоматизації контролю знань випробуваних у навчальних закладах різного рівня. Найпопулярнішим видом такого контролю є тестування з використанням автоматизованої системи контролю знань. Це викликає зростання потреби в системах, що дозволяють об'єктивно, швидко й надійно оцінювати знання випробуваних.

Виникнення перших концепцій комп'ютеризації навчання пов'язувалося з ідеєю «навчальної машини», що механічно та точно оцінює знання. Розвиток освітньої системи за останній період продемонстрував обмеженість такої концепції [4]. На етапі створення більшості автоматизованих систем контролю знань розробники не завжди приділяють належну увагу дидактичним і психологічним аспектам точності оцінювання знань, намагаючись максимально збільшити привабливість своїх програмних продуктів через засоби мультимедіа, ігноруючи процес взаємодії з викладачами як носіями знань, і це відбивається на якості створених систем.

Прямолінійність процесу тестування, неточність оцінки знань автоматизованими системами, невідповідність виставлених балів існуючим нині п'яти- чи стобальній системам, труднощі у формалізації процесу взаємодії студента та викладача породжують застосування методів контролю знань з використанням елементів штучного інтелекту, щоб точно визначити сукупність необхідних знань. Тому останнім часом значна увага приділяється розвитку тих інтелектуальних систем, які тією чи іншою мірою дозволяють моделювати логіку викладача при проведенні опитування студентів, коли виставлення оцінки віддзеркалює не тільки кількісний, але й і якісний рівень засвоєних знань [2, 5, 7].

Мета статті – подати підхід до опису і використання методів контролю знань в автоматизованих системах, що містять елементи штучного

інтелекту.

Для того, щоб проаналізувати можливості абсолютних шкал оцінки знань і перейти до їх вимірювання [3] на основі інтелектуальних тестів, необхідно розглянути на функції контролю [12].

Контролююча функція полягає у виявленні знань і умінь студентів, рівня та ступеня їх засвоєння. За допомогою контролю виявляється опорний рівень знань, а далі вивчається глибина й обсяг їх засвоєння. Порівнюється запланований і реальний результат, установлюється ефективність застосованих методів, форм і засобів навчання.

Навчальна функція полягає в удосконаленні знань і вмінь та їх систематизації. Вона забезпечує точність знань, що перевіряються, а контроль сприяє їх узагальненню та систематизації.

Діагностична функція має на меті отримання інформації про помилки, недоліки та прогалини в знаннях і вміннях студентів, а також про причини, що викликали труднощі в опануванні навчального матеріалу, про кількість і тип помилок. Результати діагностичних перевірок допомагають обрати найінтенсивнішу методику навчання, уточнити напрями подальшого поліпшення змісту методів і засобів навчання.

Прогностична функція перевірки надає можливість отримати випереджаючі дані про навчально-виховний процес, що в результаті стають основою для прогнозування динаміки певної ланки навчального процесу: формування конкретних знань, перевірка вмінь і навичок для подальшого засвоєння навчального матеріалу. Результати прогнозування використовують для створення моделі подальшого планування навчальної діяльності.

Розвиваюча функція контролю полягає в стимулюванні пізнавальної активності студентів, розвиває їх здібності, схильності, інтереси, потреби.

Орієнтуюча функція контролю полягає в отриманні інформації про ступінь досягнення мети навчання: ступінь опанування і глибину вивчення навчального матеріалу.

Виховна функція контролю полягає у вихованні в студентів потреби в самовдосконаленні, самокритичному і відповідальному ставленні до виконання дорученої справи, розвиткові і поглибленні різних форм самоврядування і самоконтролю.

Збереження всієї сукупності функцій контролю при автоматизованому вимірюванні знань є основним засобом підвищення ефективності і результативності навчання. Реалізація цих функцій на практиці, тобто застосування логіки викладача при автоматизованому контролі [9; 10], робить його ефективнішим – ефективнішим стає і сам навчальний процес.

Так, на основі системологічного когнітивного підходу [14] розроблено нові методики навчання та контролю знань, сформульовано систему основних понять, термінів, понятійних класифікацій для інтелектуальної технології контролю для будь-яких навчальних дисциплін. Його застосування дозволяє зважати на природу знань, суттєві властивості об'єктів предметної області. Когнітивні методи орієнтуються на закономірності мислення та структуру знань людини. Їх застосування в різноманітних навчальних системах і при автоматизовану контролі сприяє кращій взаємодії між студентом та автоматизованою системою, а також поліпшенню ефективності моделей знань [14]. У статті [11] подано використовувані для цього методології і стан практичних розробок в області інтелектуальної технології навчання та контролю знань.

На основі системологічного підходу поглядів [6] побудовано концептуальну класифікаційну модель, що адекватніше відображає когнітивні структури мислення людини. На цьому етапі розробок вона являє собою орієнтований граф загального типу, достатньо великого обсягу, у якому можна виділити ієрархічні підструктури.

Як еталонні знання використовуються знання експерта, оскільки навчальна система, в цьому підході, є експертною системою [5; 11]. Відповіді студента порівнюються з еталонною моделлю