Использование экспертных систем ispolzovanie-ekspertnyh-sistem-v-obrazovanii

УДК 004.891.2
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
В ОБРАЗОВАНИИ1
М.С. Чванова, И.А. Киселева, А.А. Молчанов, А.Н. Бозюкова
Тамбовский государственный университет имени Г.Р. Державина
Россия, г. Тамбов. e-mail: ms@tsu.tmb.ru
В статье рассматриваются проблемы применения и разработки экспертных систем в образовании,
а также конкретные примеры использования таких систем. Авторы считают необходимым применение
аппарата нечеткой логики для проектирования и разработки интеллектуальной подсистемы.
Ключевые слова: информационные технологии, экспертная система, нечеткая логика, система
образования.
Изучение исследований по проблеме показало, что в начале восьмидесятых годов
в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название «экспертные системы» (ЭС). Исследователи в области
ЭС для названия своей дисциплины часто
используют также термин «инженерия знаний», введенный Е. Фейгенбаумом [1]. Экспертные системы (ЭС) – это набор программ,
выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области.
Название обусловлено тем, что они как бы
имитируют людей, являющихся экспертами.1
Каждая экспертная система состоит из
трех частей: очень большой базы современных данных, подсистемы формирования вопросов и совокупности правил, позволяющих
делать выводы. Некоторые экспертные системы могут рассказать о методе, который
они используют при выработке своего заключения.
В нашей стране современное состояние
разработок в области экспертных систем
можно охарактеризовать как стадию всевозрастающего интереса среди широких слоев
экономистов, финансистов, преподавателей,
инженеров, медиков, психологов, программистов, лингвистов. К сожалению, этот интерес имеет недостаточное материальное
подкрепление: явная нехватка учебников и
специальной литературы, отсутствие символьных процессоров и рабочих станций искусственного интеллекта, ограниченное фи-
нансирование исследований в этой области,
слабый отечественный рынок программных
продуктов для разработки экспертных систем, а высокая стоимость имеющихся делает
их применение и анализ эффективности
применения практически недоступным.
Общеизвестно, что процесс создания
экспертной системы требует участия высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, которых
пока выпускает небольшое количество высших учебных заведений страны.
Анализ теоретических исследований и
педагогической практики показал, что недостаточное внимание уделяется разработкам
экспертных систем в системе дистанционного
образования. Экспертные системы в области
образования чаще всего используются для
построения базы знаний, которая позволяет
отразить минимально необходимое содержание предметной области с учетом ее количественной и качественной оценок.
Исследования в области применения и
разработки экспертных систем в образовании, как мы полагаем, условно можно разделить на три группы. К первой группе представляется возможным отнести авторов, исследующих теоретико-педагогические аспекты применения экспертных систем в образовании. Ко второй группе – авторов, которые
разработали конкретные экспертные обучающие системы совместно с преподавателями на основе известных технологий.
К третьей группе – авторов, которые исследуют новые подходы к созданию экспертных
систем в образовании.
Исследования в области применения и
разработки экспертных систем в образова-
1
Тема поддержана в рамках Программы Минобрнауки «Проведение научных исследований молодыми
учеными – кандидатами наук» № 14.В37.21.1141, 20122013 гг.
47
Управление: стратегия и тактика
нии, как мы полагаем, условно можно разделить на три группы. К первой группе представляется возможным отнести авторов, исследующих теоретико-педагогические аспекты применения экспертных систем в образовании. Ко второй группе – авторов, которые
разработали конкретные экспертные обучающие системы совместно с преподавателями на основе известных технологий.
К третьей группе – авторов, которые исследуют новые подходы к созданию экспертных
систем в образовании.
Рассмотрим первую группу публикаций,
анализирующих теоретико-педагогические
аспекты применения экспертных систем.
В исследовании Н.Л. Юговой [2] сконструировано содержание профильного обучения с применением экспертной системы. Автор рассматривает экспертную систему для
проведения диагностики по уровням обученности и профессиональным предпочтениям
обучающихся, которая реализована на основе построения фреймовой модели профильной учебной информации, установления
субъект-субъектных взаимоотношений участников образовательного процесса: обучающегося, учителя, педагога-когнитолога.
Н.М. Антипиной [3] разработана технология формирования профессиональных методических умений в ходе самостоятельной
работы студентов педагогических вузов
с применением экспертной системы. Специализированная обучающая экспертная
система, разработанная автором, способна в
ходе самостоятельной работы студентов за
компьютером выдавать индивидуальные задания различных уровней трудности, вырабатывать рекомендации по способам их выполнения, оказывать помощь в виде консультаций, осуществлять контроль знаний и умений студентов на различных стадиях выполнения ими методических заданий и т.п.
Н.Л. Кирюхиной [4] разработана модель
экспертной системы диагностики знаний
студентов по психологии. Автор рассматривает экспертную систему для решения задачи
диагностики психологических знаний студентов, проверки гипотез о правильности
ответов студента, степени усвоения материала по разным темам курса. И.В. Гречиным [5]
реализуется новый подход к использованию
экспертной системы в технологии обучения.
Он предлагает систему, которая при использовании обратной связи в интерактивном
режиме генерирует и отслеживает последовательность цепочки рассуждений при обучении.
Н.А. Барановой [6] рассматривается вопрос о применении экспертных систем в непрерывном педагогическом образовании.
Экспертная система структурирует учебную
информацию и создает индивидуальные
учебные планы для каждого студента при
сокращенных сроках обучения, что повышает эффективность процессов обучения, преподавания и самообразования.
А.Б. Андреев, В.Б. Моисеев, Ю.Е. Усачев [7] используют экспертные системы для
анализа знаний обучающихся в среде открытого образования. Анализ качества знаний
проводится с помощью экспертной системы
анализа знаний. Для реализации такой системы
авторами рассматривается структурный подход
к созданию интеллектуальных обучающих и
контролирующих компьютерных систем. Таким образом, данный подход позволяет разрабатывать эффективные средства анализа знаний обучающихся на основе использования
структурной модели учебного материала.
Структурной единицей совокупности знаний в
предложенной модели является понятие, обладающее содержанием и объемом.
Е.В. Мягковой [8] рассматривается возможность применения экспертных систем
как информационных технологий в сфере
высшего образования. По мнению автора,
экспертность заключается в наличии в экспертной обучающей системе знаний по методике обучения, благодаря которым она
помогает преподавателям обучать, а учащимся – учиться. Главной целью реализации
экспертной обучающей системы, по мнению
автора статьи, является обучение и оценка
текущего уровня знаний студента относительно уровня знаний преподавателя. Таким
образом, сравнение двух решеток (эталонной, отражающей представления преподавателя, и решетки, заполненной обучаемым
в ходе диалога) позволяет оценить различия
в представлениях преподавателя и обучаемого.
В.М. Московкиным [9] построена имитационная экспертная система выбора университетов для обучения. Автором проведен
краткий обзор зарубежных исследований в
48
Психолого-педагогический журнал Гаудеамус, № 1 (21), 2013
области моделирования процессов принятия
решения о выборе колледжей и университетов для дальнейшего обучения. На концептуальном уровне построена соответствующая
имитационная экспертная система.
Рассмотрим вторую группу публикаций,
в которых рассматриваются разработанные
совместно с преподавателями экспертные
системы для образования на основе известных технологий.
Е.Ю. Левиной [10] разработана внутривузовская диагностика качества обучения на
основе автоматизированной экспертной системы, применение которой сводится, по сути,
к диагностике качества учебного процесса
в вузе, позволяющей на основе информационных средств и математических методов управлять базами данных для осуществления процедур исследования и анализа статистики результатов учебного процесса, выработке рекомендаций для принятия управленческих решений
по обеспечению качества образования.
М.А. Смирновой [11] разработана экспертная система для оценки качества педагогической подготовки будущего учителя, которая сводится к оценке качества его подготовки в школе, позволяющей исследовать
уровень подготовленности педагога.
Л.С. Болотовой [12] на основе технологии
экспертных систем ситуационного управления
реализуется адаптивное дистанционное обучение принятию решений. В качестве инструментальных программных средств разработаны экспериментальные образцы инструментальных проблемных предметно-ориентированных экспертных систем ситуационного
управления муниципальными образованиями
и малым бизнесом на основе разработанного
ситуационного тренажера – имитатора.
Компьютерная система принятия решений по результатам экспертного оценивания
в задачах оценки качества образования, разработанная О.Г. Берестневой [13] и О.В. Марухиной позволяет выделить наиболее обоснованные утверждения специалистов-экспертов и использовать их, в конечном счете, для
подготовки различных решений. Разработанный авторами и описанный в статье универсальный программный продукт позволяет
наиболее оптимально решать задачу оценки
качества образовательного процесса по результатам экспертного оценивания.
Е.Ф. Снижко [14] рассмотрена методика
применения экспертных систем для корректировки процесса обучения и оценки эффективности
педагогических
программных
средств. В ходе исследования автором разработан экспериментальный фрагмент педагогического программного средства по изучению языка Пролог для учащихся 9 класса
средней школы с целью демонстрации основных моментов разрабатываемой методики и ее экспериментальной проверки. Встроенная в педагогическое программное средство экспертная система была доведена до
уровня демонстрационного прототипа.
Рассмотрим третью группу публикаций
авторов, которые исследуют новые подходы
к созданию самих экспертных систем для
образования.
Анализ литературы по данному направлению показал, что одним из подходов к созданию экспертных систем являются попытки
предложить использовать методы нечеткой
логики, основанные на теории нечетких
множеств.
В.С. Тоискин [15] выделяет несколько
причин, на основании которых предпочтение
отдается применению систем именно с нечеткой логикой:
 она концептуально легче для понимания;
 это гибкая система и устойчива к неточным входным данным;
 она может моделировать нелинейные
функции произвольной сложности;
 в ней учитывается опыт специалистов-экспертов;
 она основана на естественном языке
человеческого общения.
И.В. Солодовников, О.В. Рогозин, О.В. Шуруев [16] рассматривают общие принципы
построения программного комплекса, способного производить комплексную успеваемость студентов в семестре с помощью экспертной системы, с использованием элементов аппарата нечеткой логики.
В ходе анализа предметной области авторами были сформулированы следующие
критерии (на основе расчета статистических
оценок):
 посещение лекций. Оценка посещаемости рассчитывалась по среднему арифметическому всех имеющихся оценок;
49
Управление: стратегия и тактика

работа на семинаре. Оценка работы
проводилась аналогичным образом;
 выполнение
контрольных работ.
Оценка выполнения контрольных работ проводилась с учетом коэффициента сложности;
 выполнение
домашнего задания.
Оценка выполнения проводилась аналогичным образом.
Для оценки успеваемости авторы использовали лингвистические переменные:
«посещал лекции», «работал на семинаре»,
«выполнял контрольные работы», «выполнял
домашнее задание». Характеристиками данных переменных являлись понятия «активность», «эффективность», «оценка». Такой
подход дает возможность проанализировать
работу студента и на основе сформулированных критериев оценить эффективность качества знаний студента.
На основе моделей нечеткой логики
И.В. Самойло, Д.О. Жуков [17] рассматривают проблему создания экспертных систем,
позволяющих давать рекомендации по профессиональной ориентации конкретному
абитуриенту.
Авторы в качестве логических переменных, описывающих состояние обучаемого, рассматривают следующие группы переменных:
Группа переменных (O) – оценки. В общем случае для группы переменных O можно записать O = {O1, O2, O3, …, On}.
Группа переменных (C) – психологические тесты, направленные на выявление способностей, связанных с обучением и интеллектом.
Группа переменных (L) – характеристики личности обучаемого.
Группа переменных (M) – результаты
диагностики сферы интересов обучаемого:
М = {m1, m2, …,mk}.
Таким образом, прототип такой системы
позволил сформировать механизм управления кафедральным выбором:
 абитуриент заходит на стартовую
страницу системы, заносит школьные оценки
и (или) вносит результаты единого государственного экзамена, результаты текущей успеваемости, система проводит оценку достоверности результата с помощью нечеткой логики;
 пользователь проходит тестирование
психологических особенностей личности и
способности к обучению, сферы интересов с
оценкой достоверности результата с помощью нечеткой логики;
 автоматизированная экспертная система (АЭС) проверяет, соответствует ли данный абитуриент требованиям кафедры
(учебного заведения). Если «да», то с помощью управляющей образовательной среды
корректируются знания пользователя, создаются оптимальные условия преодоления
кафедрального «барьера», кроме этого у пользователя есть возможность отказаться от
борьбы за интересующую его кафедру и
продолжить образование на той кафедре, на
которой позволяют его достижения;
 последующие тестирования проходят
раз в полгода. Результаты тестирования помогают отследить динамику развития студента, выбрать оптимальную стратегию
формирования будущего профессионала.
О.А. Мелиховым [18] рассматривается
вопрос о возможности реализации экспертной системы мониторинга образовательного
процесса вуза на основе нечеткого подхода
к моделированию интеллектуальных систем.
В данном подходе используются «лингвистические» переменные, отношения между
которыми описываются с помощью нечетких
высказываний и нечетких алгоритмов.
Построение системы мониторинга учебного процесса включает этапы:
 формулировка целей обучения, определение уровня требований каждого преподавателя (высший, средний, низший);
 построение системы мониторинга,
определение степени обученности по каждой
дисциплине. Показатели: различение, запоминание, понимание, элементарные умения и
навыки, перенос знаний;
 определение фактической эффективности деятельности преподавателя на основании показателей степени обученности
учащихся. Основными показателями эффективности деятельности преподавателя являются прочность, глубина и осознанность
знаний обучаемых. Эти же показатели определяют качество образования.
Д.И. Попов [19] в своей работе рассматривает интеллектуальную систему дистанционного обучения (ИСДО) «KnowledgeCT» на
базе интернет-технологий, которую планируется использовать в учебных целях Центра
дистанционного образования. Она позволяет
50
Психолого-педагогический журнал Гаудеамус, № 1 (21), 2013
производить не только оценку знаний, но и
осуществлять сбор данных о студентах, что
необходимо для создания математических
моделей обучаемого, сбора статистики.
Оценка знаний производится с помощью
системы адаптивного тестирования, базирующейся на методах и алгоритмах нечеткой
логики: для каждого уровня сложности эксперту по дисциплине (преподавателю) необходимо разработать соответствующий набор
вопросов. Подобная система позволяет сделать процесс обучения более гибким, учесть
индивидуальные особенности обучаемого и
повысить точность оценки знаний студента.
В.М. Курейчик, В.В. Марков, Ю.А. Кравченко [20] в своей работе исследуют подход к
проектированию интеллектуальных систем дистанционного обучения на основе правил и технологий вывода, основанных на прецедентах.
Экспертные системы моделируют процесс принятия экспертом решения как дедуктивный процесс с использованием вывода,
основанного на правилах. В систему закладывается совокупность правил, согласно которым на основании входных данных генерируется заключение по адекватности предложенной модели. Есть недостаток: дедуктивная модель эмулирует один из наиболее
редких подходов, которому следует эксперт
при решении проблемы.
Вывод, основанный на прецедентах, делает заключения по результатам поиска аналогий, хранящихся в базе прецедентов. Данный
метод эффективен в ситуациях, когда основным источником знаний о проблеме или ситуации является опыт, а не теория; решения
не уникальны для конкретной ситуации и могут быть использованы в других для решения
аналогичных задач; целью вывода является не
гарантированное верное решение, а лучшее из
возможных. Реализация данной технологии
вывода может быть осуществлена с применением нейросетевых алгоритмов.
Анализ литературы по проблеме использования экспертных систем в системе дистанционного обучения показал, что данное
направление мало изучено и только развивается, о чем свидетельствует небольшое количество публикаций исследователей-педагогов, работающих в указанном проблемном
поле. Публикации по данному направлению
носят, в основном, прогнозный характер.
Отмечается интерес к распределенным
интеллектуальным системам в системе дистанционного обучения, вместе с тем, не совсем ясно как можно эффективно организовать образовательный процесс, чтобы он приводил к желаемому качеству образования.
Видимо, речь должна идти, прежде всего, о
построении педагогических образовательных
моделей в системе открытого образования.
По нашему мнению, проблема обусловлена тем, что значительная часть исследователей в области технологий дистанционного
обучения переносят известные в практике
методы и приемы, наполняя ими дистанционное обучение. Вместе с тем, совершенно
очевидно, что новые технологии в образовании должны опираться на принцип «новых
задач». Передовые технологии несут в себе
новое решение, новые методы, новые подходы, новые возможности, еще не известные
системе образования. Сейчас стало очевидным, что «традиционная лекция» и «традиционный учебник» малоэффективны при
дистанционном обучении. Нужен организованный и направленный доступ к динамичным системам актуальной информации,
нужны доступные в любое время «автоматизированные консультации», нужны новые
способы и приемы организации совместной
проектной деятельности и многое другое.
К настоящему времени накоплен определенный опыт в передаче части интеллектуальных функций по организации и проведению
образовательного процесса в системе открытого образования средствам информатизации.
Так, Г.А. Самигулиной [21] приводится
пример интеллектуальной экспертной системы дистанционного обучения на основе искусственных иммунных систем, которая позволяет в зависимости от принадлежности
обучаемого к определенной группе оценить
его интеллектуальный потенциал и в соответствии с ним оперативно предоставить индивидуальную программу обучения. На выходе комплексная оценка знаний, дифференциация студентов и прогноз качества полученного образования. Группы определяются
экспертами и соответствуют определенным
знаниям, практическим навыкам, творческим
способностям, логическому мышлению и т.д.
Разработанная экспертная система подразумевает реализацию подсистем:
51
Управление: стратегия и тактика

«Информационная подсистема» –
разработка методов и средств хранения информации, разработка баз данных, баз знаний. Включает электронные учебники, справочки, каталоги, библиотеки и т.д.;
 «Интеллектуальная подсистема» –
обучение иммунной сети, обработка многомерных данных в режиме реального времени. Применение алгоритма оценок энергий
связи на основе свойств гомологичных пептидов позволяет уменьшить ошибки при
прогнозировании интеллектуальной системы, что позволяет производить обучение
студентов в соответствии с их индивидуальными особенностями;
 «Обучающая подсистема» осуществляет разработку методов, средств и форм подачи обучающей информации, адаптированной на конкретного пользователя с учетом
его индивидуальных характеристик. Составляется график выполнения объема требуемых работ и сроки реализации;
 «Контролирующая подсистема» предназначена для комплексной оценки знаний
обучающегося с целью оперативной корректировки программы и процесса обучения.
Таким образом, в результате оперативного анализа знаний огромного числа обучающихся можно быстро корректировать процесс
обучения, так как экспертная система предлагает индивидуальную программу обучения.
Анализ исследований экспертных систем
в области дистанционного образования показал, что это новое и актуальное направление
в науке, которое мало изучено. Зачастую под
экспертной системой педагогами понимается
тестирование студентов в той или иной системе дистанционного образования и экспертиза их знаний.
Так, А.В. Зубовым и Т.С. Денисовой [22]
разработаны комплексные экспертные интернет-системы для дистанционного обучения на основе системы дистанционного обучения «Finport Training System». В системе
имеется возможность разрабатывать учебные
курсы, проводить обучение и аттестацию и
одновременно анализировать результаты и
эффективность обучения на основе тестов,
разработанных высококвалифицированными
специалистами.
В.Г. Никитаевым и Е.Ю. Бердниковичем [23] разработаны мультимедийные кур-
сы дистанционного обучения врачей по гистологической и цитологической диагностике
с применением экспертных систем на базе
системы управления контентом Moodle. Система позволяет добавлять курсы в контент и
на основе тестирования проверять уровень
усвоение материала в зависимости от ответа
студентов.
Таким образом, в системах дистанционного обучения имеется возможность произвести экспертную оценку знаний на основе разработанных специалистами тестовых заданий.
Вместе с тем, по нашему мнению, технологии дистанционного обучения требуют
использования множества подсистем для
снятия рутинной нагрузки с организаторов и
преподавателей-тьюторов. Эта нагрузка увеличивается в связи с тем, что человек выбирает для себя свой ритм, темп и время обучения. Индивидуализация требует развитой
автоматизированной системы «интеллектуальных» подсказок, помощи, консультаций
в течение всего периода дистанционного
обучения и при использовании разных образовательных методов и приемов: лекции,
практики, проектной деятельности, конференции и др. Только уникальные вопросы
адресуются преподавателю эксперту. На основе анализа публикаций и личной практики
организации дистанционного обучения мы
пришли к выводу о том, что указанные выше
интеллектуальные подсистемы могут быть
организованы на разной теоретической и
программной основе в виде подключаемых к
системе отдельных модулей. Это связано
с тем, что подсистемы несут разную интеллектуальную «нагрузку»: где-то достаточно
использовать традиционную логику при проектировании конкретной подсистемы, а в
другом случае удобно создавать подсистему
с использованием аппарата нечеткой логики.
Список литературы
Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы.
М.: Финансы и статистика, 2006.
2. Югова Н.Л. Конструирование содержания
профильного обучения с применением экспертной системы: автореф. дис. ... канд. пед.
наук. Ижевск, 2006.
3. Антипина Н.М. Технология формирования
профессиональных методических умений в ходе самостоятельной работы студентов педаго1.
52
Психолого-педагогический журнал Гаудеамус, № 1 (21), 2013
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
гических вузов с применением экспертной
системы: дис. ... канд. пед. наук. М., 2000.
Кирюхина Н.Л. Модель экспертной системы
диагностики знаний студентов по психологии:
дис. ... канд. психол. наук. М., 1998.
Гречин И.В. Новый подход к экспертной
системе в технологии обучения // Известия
ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». Таганрог: ТРТУ, 2001. № 4.
С. 343-344.
Баранова Н.А. К вопросу о применении экспертных систем в непрерывном педагогическом образовании // Образование и наука.
2008. № 4. С. 24-28.
Моисеев В.Б., Андреев А.Б. Внутривузовская
система обеспечения качества подготовки
специалистов // Инженерное образование.
2005. № 3. С. 62-74.
Мягкова Е.В. Роль и возможность применения экспертных систем как информационных
технологий в сфере высшего образования //
Информационные технологии в проектировании и производстве: научно-технический
журнал. 2008. № 1. С. 13-15.
Московкин В.М. Имитационная экспертная
система выбора университетов для обучения //
НТИ. Серия 2. 2009. № 10. С. 19-21.
Левина Е.Ю. Внутривузовская диагностика
качества обучения на основе автоматизированной экспертной системы: автореф. дис. ...
канд. пед. наук. Казань, 2008.
Смирнова М.А. Применение экспертной системы для оценки качества педагогической
подготовки будущего учителя: дис. ... канд.
пед. наук. Тула, 1997.
Болотова Л.С. [и др.] Адаптивное дистанционное обучение принятию решений на основе
технологии экспертных систем ситуационного
систем ситуационного управления муниципальными образованиями и малым бизнесом //
Научные исследования. Вып. 5. Ежегодный
отчет об основных результатах научно-исследовательских работ, 2003. М., 2004.
Берестнева О.Г., Марухина О.В. Компьютерная система принятия решений по результатам экспертного оценивания в задачах оценки
качества образования // Материалы региональной научно-методической конференции
«Современное образование: системы и практика обеспечения качества», Томск, 29-30 янв.
2002 г. Томск, 2002. С. 29-30.
Снижко Е.А. Методика применения экспертных систем для корректировки процесса обучения и оценки эффективности ППС: дис. ...
канд. пед. наук. СПб., 1997.
Тоискин В.С. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие. Ставрополь: Изд-во СГПИ, 2010. Ч. 2.
16. Экспертная система оценки эффективности
обучения на основе математического аппарата
нечеткой логики / И.В. Солодовников [и др.] //
Качество. Инновации. Образование. 2006.
№ 1. С. 19-22.
17. Самойло И.В., Жуков Д.О. Информационные
технологии в обеспечении нового качества
высшего образования // Сборник научных
статей. Кн. 2. Труды Всероссийской научнопрактической конференции с международным
участием «Информационные технологии в
обеспечении нового качества высшего образования (14-15 апр. 2010 г., Москва, НИТУ
«МИСиС»)». М.: Исследовательский центр
проблем качества подготовки специалистов
НИТУ «МИСиС», 2010. С. 89-95.
18. Мелихова О.А., Мелихова З.А. Использование нечеткой математики при моделировании
систем искусственного интеллекта // Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР»:
в 2 т. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2007. С. 113-119.
19. Попов Д.И. Проектирование интеллектуальных систем дистанционного образования //
Известия Южного федерального университета. Серия: Технические науки. 2001. Т. 22.
№ 4. С. 325-332.
20. Астанин С.В. [и др.] Интеллектуальная образовательная среда дистанционного обучения //
Новости искусственного интеллекта. 2003. № 1.
21. Самигулина Г.А. Интеллектуальная экспертная система дистанционного обучения на основе искусственных иммунных систем // Информационные технологии моделирования и
управления. 2007. Вып. 9 (43). С. 1019-1024.
22. Зубов А.В., Денисова Т.С. Создание комплексных экспертных Интернет-систем для дистанционного обучения // Информатизация образования и науки. М.: Государственный научноисследовательский институт информационных
технологий и телекоммуникаций, 2010.
23. Никитаев В.Г., Бердникович Е.Ю. Разработка
мультимедийных курсов дистанционного обучения врачей по гистологической и цитологической диагностике с применением экспертных
систем // Фундаментальные исследования: научный журнал. 2007. № 12. С. 334-334.
References
Andrejchikov A.V., Andrejchikova O.N. Intellektual'nye informacionnye sistemy. M.: Finansy
i statistika, 2006.
2. Jugova N.L. Konstruirovanie soderzhanija profil'nogo obuchenija s primeneniem ekspertnoj sistemy: avtoref. dis. ... kand. ped. nauk. Izhevsk,
2006.
3. Antipina N.M. Tehnologija formirovanija professional'nyh metodicheskih umenij v hode samostojatel'noj raboty studentov pedagogicheskih vuzov
1.
53
Управление: стратегия и тактика
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
14.
15.
16.
s primeneniem ekspertnoj sistemy: dis. ... kand.
ped. nauk. M., 2000.
Kirjuhina N.L. Model' ekspertnoj sistemy diagnostiki znanij studentov po psihologii: dis. ...
kand. psihol. nauk. M., 1998.
Grechin I.V. Novyj podhod k jekspertnoj sisteme
v tehnologii obuchenija // Izvestija TRTU. Tematicheskij vypusk «Intellektual'nye SAPR». Taganrog: TRTU, 2001. № 4. S. 343-344.
Baranova N.A. K voprosu o primenenii ekspertnyh
sistem v nepreryvnom pedagogicheskom obrazovanii // Obrazovanie i nauka. 2008. № 4. S. 24-28.
Moiseev V.B., Andreev A.B. Vnutrivuzovskaja
sistema obespechenija kachestva podgotovki
specialistov // Inzhenernoe obrazovanie. 2005.
№ 3. S. 62-74.
Mjagkova E.V. Rol' i vozmozhnost' primenenija
ekspertnyh sistem kak informacionnyh tehnologij
v sfere vysshego obrazovanija // Informacionnye tehnologii v proektirovanii i proizvodstve:
nauchno-tehnicheskij zhurnal. 2008. № 1.
S. 13-15.
Moskovkin V.M. Imitacionnaja ekspertnaja sistema vybora universitetov dlja obuchenija // NTI.
Serija 2. 2009. № 10. S. 19-21.
Levina E.Ju. Vnutrivuzovskaja diagnostika kachestva obuchenija na osnove avtomatizirovannoj ekspertnoj sistemy: avtoref. dis. ... kand. ped.
nauk. Kazan', 2008.
Smirnova M.A. Primenenie ekspertnoj sistemy
dlja ocenki kachestva pedagogicheskoj podgotovki budushhego uchitelja: dis. ... kand. ped.
nauk. Tula, 1997.
Bolotova L.S. [i dr.]. Adaptivnoe distancionnoe
obuchenie prinjatiju reshenij na osnove tehnologii
ekspertnyh sistem situacionnogo sistem situacionnogo upravlenija municipal'nymi obrazovanijami i
malym biznesom // Nauchnye issledovanija. Vyp.
5. Ezhegodnyj otchet ob osnovnyh rezul'tatah
nauchnoissledovatel'skih rabot, 2003. M., 2004.
Berestneva O.G., Maruhina O.V. Komp'juternaja
sistema prinjatija reshenij po rezul'tatam jekspertnogo ocenivanija v zadachah ocenki kachestva obrazovanija // Materialy regional'noj nauchno-metodicheskoj konferencii «Sovremennoe obrazovanie: sistemy i praktika obespechenija kachestva», Tomsk, 29-30 janv. 2002 g. Tomsk,
2002. S. 29-30.
Snizhko E.A. Metodika primenenija jekspertnyh
sistem dlja korrektirovki processa obuchenija i
ocenki jeffektivnosti PPS: dis. ... kand. ped.
nauk. SPb., 1997.
Toiskin V.S. Intellektual'nye informacionnye
sistemy: uchebnoe posobie. Stavropol': Izd-vo
SGPI, 2010. Ch. 2.
Solodovnikov I.V. [i dr.] Ekspertnaja sistema
ocenki jeffektivnosti obuchenija na osnove ma-
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
tematicheskogo apparata nechetkoj logiki //
Kachestvo. Innovacii. Obrazovanie, 2006. № 1.
S. 19-22.
Samojlo I.V., Zhukov D.O. Informacionnye tehnologii v obespechenii novogo kachestva vysshego obrazovanija // Sbornik nauchnyh statej.
Kn. 2. Trudy Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii s mezhdunarodnym uchastiem
«Informacionnye tehnologii v obespechenii novogo kachestva vysshego obrazovanija (14-15 apr.
2010 g., Moskva, NITU «MISiS»)». M.: Issledovatel'skij centr problem kachestva podgotovki
specialistov NITU «MISiS», 2010. S. 89-95.
Melihova O.A., Melihova Z.A. Ispol'zovanie
nechetkoj matematiki pri modelirovanii sistem
iskusstvennogo intellekta // Tematicheskij vypusk «Intellektual'nye SAPR»: v 2 t. Taganrog:
Izd-vo TRTU, 2007. S. 113-119.
Popov D.I. Proektirovanie intellektual'nyh sistem
distancionnogo obrazovanija // Izvestija Juzhnogo federal'nogo universiteta. Serija: Tehnicheskie
nauki. 2001. T. 22. № 4. S. 325-332.
Astanin S.V. [i dr.] Intellektual'naja obrazovatel'naja sreda distancionnogo obuchenija // Novosti iskusstvennogo intellekta. 2003. № 1.
Samigulina G.A. Intellektual'naja jekspertnaja
sistema distancionnogo obuchenija na osnove
iskusstvennyh immunnyh sistem // Informacionnye tehnologii modelirovanija i upravlenija.
2007. Vyp. 9 (43). S. 1019-1024.
Zubov A.V., Denisova T.S. Sozdanie kompleksnyh ekspertnyh Internet-sistem dlja distancionnogo obuchenija // Informatizacija obrazovanija i
nauki. M.: Gosudarstvennyj nauchnoissledovatel'skij institut informacionnyh tehnologij i telekommunikacij, 2010.
Nikitaev V.G., Berdnikovich E.Ju. Razrabotka
mul'timedijnyh kursov distancionnogo obuchenija vrachej po gistologicheskoj i citologicheskoj
diagnostike s primeneniem ekspertnyh sistem //
Fundamental'nye issledovanija: nauchnyj zhurnal. 2007. № 12. S. 334-334.
USE OF EXPERT SYSTEMS IN EDUCATION
М.S. Chvanova, I.А. Kiseleva, А.А. Molchanov,
А.N. Bozyukova
Tambov State University named after G.R. Derzhavin
Tambov, Russia. e-mail: ms@tsu.tmb.ru
The article considers the problems of use and development of expert systems in education, as well as actual
examples of use of such systems. The authors consider it
necessary to use fuzzy logic to design and develop an intelligent subsystem.
Key words: information technologies, expert system,
fuzzy logic, system of education.
54