Бурдаев Владимир Петрович Харьковский национальный экономический университетк.ф.- м.н., с.н.с., доцент кафедры информатики и компьютерной техники e-mail: burdaevVP@mail.ru

Мультиагентный подход при создании ПИОС (почти интеллектуальная обучающая система) основывается на построении системы как совокупности следующих агентов:

контента, учителя, ученика, анализатора контроля знаний, агента объяснения, агента доски объявления (Blackboard), агента адаптивного обучения, агента адаптивного тестирования.

Таким образом, все управление учебным процессом осуществляется коллективом

агентов, который адаптируется под конкретного ученика и преследует его

цели обучения.

Основными компонентами агента являются:- база знаний;- логический вывод;- интерфейс сообщений.

Система " КАРКАС "

Одним из представителей ПИОС является система "КАРКАС" , которая реализует инструментальные средства для построения онтологии ПрО (предметная область). Структура ПрО может быть многообразной, например, выбор решения среди определенного набора вариантов, использование ненадежных знаний. Система "КАРКАС" позволяет, как разрабатывать БЗ (база знаний), так и может быть использована для тестирования и обучения пользователей по локальной сети.

Архитектура системы " КАРКАС "

В архитектуре системы можно выделить следующие основные модули: загрузчик; модуль для разработки БЗ; модуль консультации; модуль кластеризации данных; модуль Web-сервисов.

Модули системы представлены в виде программных пассивных агентов (взаимодействие их осуществляется с помощью массивов параметров и через общую память компьютера). Среда их взаимодействия – это система "КАРКАС".

Архитектура системы " КАРКАС "

Такие компоненты, как редактор БЗ, машина логического вывода, блок объяснения, являются общими для перечисленных модулей и выступают инструментами для функционирования модулей. Модули системы "КАРКАС" можно имплантировать в прототипы ЭС.

В системе выделены два режима использования: режим когнитолога – специалист моделирующий онтологию ПрО и режим проблемного специалиста.

Архитектура системы " КАРКАС " Система "КАРКАС" сочетает в себе различные подходы в построении систем, основанных на знаниях, таких как: экспертные системы, экспертные обучающие системы, мультиагентные системы .

Экспертная система Экспертная обучающая система Мультиагентная система

Редактор БЗ Обучение Пассивные агенты

Машина вывода Тестирование Среда взаимодействия

Система объяснения Монитор преподавателя Активные агенты

Визуализация онтологии Статистика тестирования Web–сервисы

Архитектура системы " КАРКАС "

Система реализована с помощью среды программирования Delphi 2010. Для организации функционирования агентов системы используется следующие файлы: msagent.exe (MS agent server), merlin, peddy (персонажи агентов), и движок распознавания речи (Microsoft Speech API).

Функции системы " КАРКАС " Создание БЗ на основе шаблоновПостроение онтологии ПрО: классов, их

экземпляров (объектов), атрибутов Кластеризация классов и их визуализация

в виде дерева объектовСоздание метаправил с помощью доски

объявления.Формирование протокола консультации и

его импорт в буфер памяти компьютера.

Функции системы " КАРКАС " В режиме обучения и тестирования

применяются следующие функции:импорт и экспорт вопросов и ответов для

создания тестов (типы файлов: txt, xsl);использование визуальных вопросов

(пользователь может выбрать ответы на изображении);

настройка параметров тестирования;визуализация оценок тестирования во время

консультации;анализ статистики тестирования.

Редактор БЗ " КАРКАС " Редактор БЗ содержит синтаксический

контроль логического условия для продукции.Если пользователь вводит атрибут или его

значение с грамматической ошибкой (не содержащее в списке терминов ПрО), то агент редактора базы знаний обнаруживает их и объясняет, что неправильно.

Редактор БЗ позволяет клонировать продукции. Редактор БЗ имеет следующие закладки:

атрибуты БЗ; правила; фреймы; изображение; иерархия объектов (правил, фреймов); онтология.

Редактор БЗ " КАРКАС " В системе "КАРКАС" атрибут имеет

несколько вариантов ответов, при этом каждый ответ имеет коэффициент фактора уверенности, который проставляется экспертом в диапазоне [0,…,1] или, в случае группы экспертов, определяются методами экспертных оценок.

В системе имеется возможность выставить два коэффициента достоверности ответа, что позволяет использовать формулу Байеса для использования априорных вероятностей .

Редактор БЗ " КАРКАС " Применение коэффициентов фактора

уверенности ответов позволяет при тестировании использовать математический аппарат нечетких множеств для адекватного отображения знаний, тестируемого на шкалу оценок. В системе "КАРКАС" имеется модуль для конструирования "нечетких" тестов .

Машина вывода " КАРКАС "

Агент вывода моделирует алгоритм рассуждений с целью получения новых фактов из БЗ для решения задачи.

обратный вывод (от гипотез к данным) установлен по умолчанию;

прямой вывод (от данных к гипотезам); байесовский вывод (применение формулы

Байеса);нейлоровский вывод (применение

алгоритма цены свидетельств).

Агент объяснения Агент позволяет пользователю получить

ответы на вопросы: "Как было получено то или иное решение?". Алгоритм основан на трассировке машины вывода. Запросы к агенту возможны следующие: как образован факт, почему сработало правило. Агент разворачивает дерево принятия решения. Агент доступен вовремя консультации.

Агент может выполнить гипотетические рассуждения: пользователь вводит или изменяет факт, и машина вывода предъявляет, что может быть получено в БФ в таком случае.

Средства отладки БЗ Предоставляется возможность выбора цели

(объекта онтологии) консультации для локального тестирования части онтологии предметной области.

Режим автоматического тестирования БЗ позволяет обнаружить ошибки, несовместимость решения задачи. Для пользователя эти возможности полезны в тех случаях, когда БЗ проверяется на полноту и непротиворечивость, когда БЗ модифицируется (пополняется или пересматривается).

Средства отладки БЗ Режим кластеризации БЗ позволяет

разбить онтологию на кластеры и установить иерархию кластеров. Причем, иерархия кластеров важна для обратного вывода. Порядок расположения правил в кластерах значения не имеет.

Если машина вывода вовремя консультации не может найти информацию (атрибут, объект, правило, фрейм), то она запрашивает ее у пользователя, при этом указывается причина

Методика создания БЗ 1. Изучить методику построения БЗ при помощи

моделей БЗ, приведенных в системе "КАРКАС".2. Построить онтологию ПрО:определить классы, объекты и их связи;определить атрибуты;определить цели и подцели;определить критерии оценки (составить список);составить список значений, которые может

принимать каждый из определенных атрибутов;выбрать способ определения степени

уверенности.

Методика создания БЗ 3. Выполнить идентификации ПрО. 4. Построить концептуальную модель ПрО.5. Выбрать логический вывод на основе

проведенного выше анализа, 6. Выполнить формализацию БЗ. 7. Протестировать БЗ.

Экспертные системы

КАРКАС

Обуча

ющие

сист

емы

Интеллектуальные ресурсыИНТЕРНЕТ

Web-сервисы

Накопление интеллектуальных ресурсов

Мотивация процесса создания нового знания и эффективный доступ к контенту

Внедрение новых знаний

Способствует развитию интеллектуальных способностей студентов

Выступает источником национальной конкурентоспособности

Повышает конкурентоспособность выпускников

Предполагаемый результат от внедрения системы " КАРКАС "

Бурдаев Владимир Петрович к.ф.- м.н., с.н.с., доцент кафедры ИКТ ХНЭУE-mail: burdaevVP@mail.ru