Система психологического тестирования на

2А
УДК 519.7:681.3
А.А. Арзамасцев, Н.А. Зенкова
Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина, Тамбов, Россия
Система психологического тестирования
на основе аппарата искусственных
нейронных сетей
We are suggesting an artificial neuron device of networks (ANN) for modeling and structural
identification of objects in social and psychological systems. The technology of identification of structure
and contents concepts is developed on the basis of ANN, including stages of constructing primary model,
updating and analysis of the modified model. The serviceability of technology is tested using the example
of definition of structure and contents of psychological concept.
Структурная и параметрическая идентификация объектов в социальных
системах является сложной научной проблемой. Для ее решения используют
методы нечеткой логики, автоматный подход, непрерывную логику и др.
Основные трудности в решении таких задач связаны с тем, что приходится
работать с показателями, точное значение которых трудно формализовать. По
своей сути подобные проблемы близки к задачам распознавания образов, которые
обычно решаются на основе систем искусственного интеллекта.
Одним из таких показателей, часто используемых в управлении вузами,
является уровень готовности индивида (обычно абитуриента) к познавательной
деятельности по заданной специальности. Структура и содержание этого
комплексного показателя в настоящее время не определены.
Перспективным направлением в решении задач структурной идентификации
является использование аппарата искусственных нейронных сетей (ИНС),
обладающего способностями к обучению на основе предшествующего опыта
(обучающей последовательности), работы в случае недостатка информации или
при ее значительной зашумленности [1]. Являясь моделью нейронных сетей
биологических объектов, аппарат ИНС позволяет за счет использования
бионических принципов осуществлять работу с объектами, которыми может
оперировать, например, человек. Аппарат искусственных нейронных сетей в
настоящее время является в достаточной степени развитым благодаря работам
российских и зарубежных ученых (Ф. Блум, А.А. Веденов, А.И. Галушкин,
А.Н. Горбань, Т. Кохонен, М. Минский , С.О. Мкртчян, С. Пейперт, Д.А. Россиев,
С.А. Терехов, Ф. Уоссермен, Л. Хофстедтер, Г. Шеперд и др.).
Целью работы является разработка универсальной ИНС-технологии
определения структуры и содержания понятий, используемых в психологических
и социологических исследованиях и ее проверка на примере идентификации
структуры и содержания уровня готовности индивида (УГИ) к познавательной
деятельности в вузе по направлениям физико-математического цикла [2].
«Штучний інтелект» 2’2004
237
Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А.
2А
Технология включает в себя следующие этапы:
1) построение первичной модели профессиональных качеств индивида на основе
аппарата искусственных нейронных сетей и какой-либо известной системы
психологического тестирования. После реализации первого этапа мы имеем
ядро модели, не адаптированное к заданной предметной области. Для
определения УГИ к познавательной деятельности ядро должно быть
дополнено возможностью оценки некоторых дополнительных качеств
индивида;
2) коррекция первичной модели за счет введения дополнительных заданий и
модификации структуры ИНС. После реализации второго этапа мы имеем
ИНС-модель профессиональных качеств индивида. Эту модель можно
использовать для определения УГИ к познавательной деятельности в
определенной сфере на том основании, что, во-первых, она включает в себя
известные данные о профессиональной пригодности индивида (ядро модели),
дополнения, позволяющие оперировать в заданной профессиональной области
и с учетом заданного контингента обучаемых, а во-вторых, вся модель обучена
на выборке из опытных данных (матрице ответов респондентов);
3) определение структуры и содержания трудноформализуемого понятия
(например, УГИ) на основе модифицированной модели.
С целью проверки данной технологии для определения структуры и
содержания понятия УГИ к познавательной деятельности по направлениям
физико-математического цикла исследовалось 209 студентов института
математики, физики и информатики Тамбовского государственного университета
имени Г.Р. Державина. Исследование проводили в период с 2000 по 2002 год.
Под уровнем готовности индивида к познавательной деятельности мы
понимаем комплексный показатель, характеризующий его предрасположенность
к получению определенной профессиональной квалификации и включающий в
себя такие компоненты, как уровень интеллекта, наличие определенных знаний и
умений, мотивацию к обучению, творческие и иные способности, которые могут
быть использованы им в рамках выбранной специальности. Структура УГИ
определяется наличием тех или иных компонентов, степенью их важности при
расчете УГИ, системой возможных взаимосвязей между отдельными компонентами и самим показателем. Под содержанием УГИ понимается наполненность
каждого из компонентов конкретными сведениями об индивиде, которые могут
быть объективно получены путем его изучения с помощью различных
экспериментальных методик, а также наблюдения за ним.
Для реализации ИНС-модели нами использована программа Neural Network
Constructor (NNC), version 3.01, 2001, разработка ВЦ РАН. Идентификацию
первичной модели проводили на основе компьютерной версии известной
методики Л.А. Йовайши по выявлению склонностей индивида к различным
сферам деятельности [3]. В отличие от самого теста, имеющего жесткую
структуру связей, его модель, использующая аппарат ИНС, допускает
дополнительное обучение на основе вновь поступивших данных, в том числе и в
ходе тестирования респондентов, что позволяет адаптировать ее к реальной
ситуации (временной нестационарности или свойствам личности), а также
устанавливать структуру связей в сети и силу влияния входных параметров на
результат тестирования [4].
238
«Искусственный интеллект» 2’2004
Система психологического тестирования на основе аппарата...
2А
Выборку для обучения искусственной нейронной сети формировали
следующим образом. Сначала были сгенерированы по методу Монте-Карло 120
различных возможных последовательностей ответов. В результате многократного
прогона теста из него были получены значения тестируемых свойств: склонность
к работе с людьми (качество А); к умственным видам работ (качество Б); к работе
на производстве (качество В); к эстетике и искусству (качество Г); подвижным
видам деятельности (качество Д); к планово-экономическим видам работ или
степень материальной заинтересованности (качество Е).
В качестве структуры искусственной нейронной сети была выбрана
конструкция, называемая перцептроном: тридцать входных (input) нейронов (по
числу вопросов теста), соединенных с нейроном с линейной функцией и один
выходной (output) нейрон. После обучения нейронная сеть позволяла
моделировать тест с погрешностью, не превышающей 0,2 %.
Каждый из имеющихся вопросов теста является значимым для оценки
какого-либо личностного качества, т.е. в отношении всего теста. Только по десять
вопросов из тридцати являются значимыми для определения каждого качества
личности в отдельности. Это хорошо видно по абсолютным величинам
коэффициентов передачи каналов (рис. 1). Каналы нейронной сети, имеющие
коэффициенты передачи порядка 10-6 не оказывают существенного влияния на
выходную величину, в связи с чем они могут быть истолкованы как незначимые.
Рисунок 1 – Фрагменты ИНС модели с удаленными несущественными связями.
Средняя квадратичная ошибка фрагментов в сравнении с тестом: для качества А
– 4,6810-6; для качества Б – 2,8510-6 ; для качества В – 6,4110-6 ; для качества
Г – 5,5510-6; для качества Д – 3,6110-6; для качества Е – 3,8610-6
После этого модели качеств А-Е (рис. 1) объединили в общую ИНС-модель
теста Л.А. Йовайши Эта модель показана на рисунке 2.
«Штучний інтелект» 2’2004
239
Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А.
2А
Рисунок 2 – Полная ИНС-модель теста Л.А. Йовайши
240
«Искусственный интеллект» 2’2004
Система психологического тестирования на основе аппарата...
2А
На втором этапе реализации технологии первичная ИНС-модель УГИ была
дополнена новой структурой связей, соответствующей дополнительным
заданиям. Далее на основе тестирования студентов была оценена значимость
заданий и отбор тех из них, которые могут являться маркерами наиболее
значимых качеств индивида в структуре УГИ.
На третьем этапе проводили анализ структуры и содержания показателя
УГИ. При этом, во внимание принималась структура ИНС, коэффициенты
синаптических связей и осредненные значения этих коэффициентов, характерные
для показателей, входящих в определенные группы. На основе данной технологии
было установлено, что в структуре УГИ наиболее важными компонентами
являются следующие качества индивида: уровень мотивации к обучению (78 %),
склонность к умственным видам деятельности (63 %), умение моделировать и
принимать решения в данной предметной области (37 %), исходный уровень
образования (35 %). Такие качества личности студентов, как способность к
запоминанию (24 %) и логическое мышление (19 %) занимают в структуре УГИ
наименее значимые места. Объяснением этого может служить тот факт, что
последние два качества, по всей видимости, еще могут быть развиты в процессе
обучения в вузе (рис. 3).
Рисунок 3 – Структура готовности студентов первого курса к
познавательной деятельности в процентах к целому. Цифрами обозначены: 1 –
уровень мотивации к обучению; 2 – склонность к умственным видам
деятельности; 3 – умение моделировать и принимать решения в данной
предметной области; 4 – исходный уровень образования; 5 – способность к
запоминанию; 6 – логическое мышление. Неравенство суммы компонентов
структуры 100 % объясняется их взаимным пересечением
На основе проведенных исследований можно сделать следующие выводы:
1) аппарат ИНС может быть успешно использован для определения структуры и
содержания трудноформализуемых понятий, используемых в психологических и
«Штучний інтелект» 2’2004
241
Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А.
2А
социологических исследованиях; с его помощью возможно получить адекватные
модели систем психологического тестирования; 2) в отличие от существующих
систем тестирования, имеющих жесткую внутреннюю структуру связей, их
модель на основе ИНС позволяет: установить структуру связей в сети и силу
влияния входных параметров на результат тестирования; модифицировать
структуру за счет введения новых заданий; дообучать модель на основе вновь
поступивших данных, таким образом, адаптируя ее к имеющейся
нестационарности социума; 3) выявленные структура и содержание УГИ
показали, что наиболее значимыми в формировании данного понятия являются –
уровень мотивации, готовности и желания для обучения по заданной
специальности, склонность к умственным видам деятельности, способность к
моделированию в предметной области.
Литература
1.
2.
3.
Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. – Москва: Мир, 1992.
Зенкова Н.А. Психологическая модель готовности студентов первого курса к обучению в вузе. –
Дис… канд. психол. наук. – Тамбов, 2003.
Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А. Моделирование в психологии на основе искусственных
нейронных сетей. – Тамбов, 2003. – 106 с.
Арзамасцев А.А., Зенкова Н.А. Компьютерные системы психологического тестирования
нового поколения – на основе технологии искусственных нейронных сетей // Вестн. ТГУ.
Тамбов. – 2003. – Т. 8. – Вып. 1: Материалы научной конференции преподавателей и
аспирантов. VII Державинские чтения. – С. 190-192.
4.
Стаття надійшла 27.04.2004.
242
«Искусственный интеллект» 2’2004