Сукупність знань має свою внутрішню структуру. Структурною одиницею сукупності знань є поняття. Поняттям називається уявлення людини про деякий об'єкт або відображення цього об'єкту в свідомості людини. У структурі сукупності знань складніші поняття розкриваються через простіші поняття.

Між поняттями існує відношення визначення. Кожному поняттю відповідає деяка підмножина інших понять, що входять в його визначення, за допомогою яких розкривається сенс цього поняття. Поняття, сенс якого розкривається у визначенні, називається розкриваним, а розкриваючі поняття, що входять у визначення, називаються визначальними [17].

У простому випадку структуру множини знань S можна визначити за допомогою виразу

, (2.1)

де:

M – множина всіх понять сукупності;

O – відношення визначення між ними.

Такі структури є ієрархічними, тобто такими які мають декілька рівнів складності. Найпростіший (базовий) або нижчий рівень містить апріорні відомі поняття. Чим вищий рівень, тим більш ємні і складні визначення він містить. Вочевидь, що поняття які розкриваються складніші, ніж ті які визначаються. В цьому випадку, відношення визначення задає ієрархію в структурі сукупності знань, розносячи поняття по рівнях складності.

На самому верхньому рівні знаходяться найскладніші поняття або одне поняття. Поняття цього рівня, як правило, є темою по якій проводиться оцінювання. Відмінною рисою понять цього рівня є те, що вони не використовуються як визначальні в цій сукупності знань.

В даному випадку, як модель знань про структуру учбового матеріалу, який вивчається, узята семантична мережа. Семантична мережа містить знання про складність окремих понять і про їх взаємозв'язки, тобто про структуру учбового матеріалу. Це визначається кінцевою множиною символів S, які називаються атрибутами, тобто

, (2.2)

а також кінцевою безліччю відношень D, які складається з відношення визначення O і відношень рівня складності Y, тобто

. (2.3)

Для створення автоматизованих засобів контролю і навчання необхідно, аби сукупність знань була систематизованою. Для цього необхідно виконати наступні дві умови:

Аналіз виконання умов систематизації сукупності знань можна виконувати автоматично за допомогою ПЕОМ. Якщо аналіз показує, що сукупність не є систематизованою, то повідомляються конкретні причини, усунення яких можливо лише людиною.

Процедура комп'ютерного аналізу знань

Процедура комп'ютерного аналізу знання поняття дозволяє виділити для аналізованого поняття всі його визначальні поняття, а потім шляхом тестування для кожної з вершин графа систематизованої множини знань визначити, наскільки ці поняття відомі студентові. Степінь відомості може приймати два значення, а саме: «істина» або «хиба». Кожному поняттю множини М взаємно однозначно відповідає предикат, що набуває значення «істина», якщо поняття відоме студенту, і значення «хиба» – у всіх інших випадках.

В цілому процедура реалізує перевірку виконання правила

If X1 & X2 &…& Xt to Xi, (2.4)

де:

Xi – предикат, який відповідає розкриваному поняттю;

X1, X2,…, Xt – предикати, які відповідають визначальним поняттям.

Процедура розрахунку оцінки і здобуття «фотографії знань» дозволяє визначити для розкриваного поняття після його аналізу і зробити вивід про продовження та закінчення пошуку. Після закінчення побудови дерева пошуку воно стає деревом виводу, по якому обчислюється для кореневої вершини (основного поняття теми по якій відбувається оцінка знань). Це значення, приведене, наприклад, до стобальної або іншої шкали, і буде формальною оцінкою знання. Висячі вершини дерева виводу дадуть «фотографію знання», тобто список відомих і невідомих даному студентові понять зі всієї сукупності знань, які відповідають даній заліковій одиниці [18].

Для встановлення істинного значення предиката необхідно встановити істинні значення предикатів.

Спочатку ці відомості не містяться в базі знань, тому система звертається до учня. Йому за кожним поняттям видаються тестові питання, при цьому кожній відповіді ставиться у відповідність знання поняття, що відображають міру його правильності. Саме за значенням степеня довіри система встановлює істинне значення конкретного предиката Xi. Якщо всі предикати X1, X2,…, Xt – набули істинного значення «істина», то виведення значення оцінки буде закінчено. Якщо при аналізі зустрінуться предикати, для яких істинне значення «хиба», то на наступному етапі аналізу знань вони стають поточною метою, і для них рекурсивно застосовують процедуру аналізу знання поняття.

Оскільки нульовий рівень складають базові поняття, для яких відповідні ним предикати завжди набувають значення «істина», то вивід завжди буде успішним. Процес виводу закінчується встановленням значення «істина» всіх поточних предикатів.

РОЗРОБКА ЕКСПЕРТНОЇ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ПОТОЧНОГО І ПІДСУМКОВОГО КОНТРОЛЮ ЗНАНЬ

Розробка алгоритму функціонування експертної інформаційної системи контролю знань

База знань – найбільш важливий компонент експертної системи, на якій засновані її «інтелектуальні здібності». На відміну від всіх інших компонентів ЕС, база знань – «змінна» частина системи, яка може поповнюватися і модифікуватися інженерами із знань і з досвіду використання ЕС, між консультаціями (а в деяких системах і в процесі консультації). Існує декілька способів представлення знань в ЕС, проте загальним для всіх них є те, що знання представлені в символьній формі (елементарними компонентами представлення знань є тексти, списки і інші символьні структури). Тим самим, в ЕС реалізується принцип символьної природи міркувань, який полягає в тому, що процес міркування представляється як послідовність символьних перетворень [19].

Правила в базі знань мають вигляд: ЯКЩО X ТО Y, де X – умова; Y – дія. Дія Y виконується, якщо X “істина”.

Правила в базі знань служать для