Специфика методов обработки информации в автоматизированных обучающих системах (АОС) связана прежде всего с тем, что современные АОС представляют собой интеллектуальные системы, построенные на основе парадигмы обработки баз знаний (БЗ). В научных публикациях представлены основные типы информации, существующей в БЗ, дана общая классификация методов интеллектуальной обработки информации в АОС по её типам: представления информации, контроля усвоения представленной информации, помощи, определения причин ошибок, формирования управляющих воздействий. Однако подробно не рассмотрен ряд вопросов, в частности качественные характеристики информации, на которых базируются методы. С учетом этого обстоятельства в статье подробно описаны механизмы работы методов, определены свойства, представляемой данным методом информации, выявлены особенности каждого метода. В силу большого разнообразия методов представления информации в первой части статьи анализировались только методы продукционной и логической моделей. Рассмотрены: метод формализации информации в форме правил (продукционная модель представления знаний), метод исчисления высказываний первого порядка, метод резолюций, методы модальной и псевдофизических логик (логическая модель представления знаний). Приведены примеры представления информации каждым методом.
The specifics of data processing methods in automated educational systems (AES) is principally related to the fact that modern AES correspond to intelligent systems based on the knowledge base (KB) processing paradigm. In scientific publications presents the main kinds of information existing in the KB and the general classification of intelligent information processing methods in AES according to its types (the representation of information reception, the uptake of content supervision, the assistance, the error cause identification, the control actions formation). However, a set of questions hasn’t been considered in depth; in particular, qualitative characteristics of information on which methods are based. In view of the fact the article describes methods’ operating principles in detail, defines properties of information provided by this method, and identifies the essential features of every method. Due to a great variety of information representation methods Part I of the article analyses only the methods of production and logical models. The method of formalizing information in the form of rules, the first-order sentence calculus method, the resolution method and the methods of modal and pseudophysical logics have been observed. Examples of information presentation by each method are given.
1. Карпенко А.П. Модельное обеспечение автоматизированных обучающих систем. Обзор / А.П. Карпенко // Машиностроение и компьютерные технологии. – 2011. – № 7. – С. 12–29.
2. Макаренко С.И. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие / С.И. Макаренко. – Ставрополь: СФ МГГУ им. М.А. Шолохова, 2009. – 206 с.
3. Поллак Г.А. Интеллектуальные информационные системы: учебное пособие / Г.А. Поллак. – Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2011. – 141 с.
4. Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях: учебник / Л.С. Болотова. – М.: Финансы и статистика, 2012. – 664 с.
5. Осипов Г.С. Методы искусственного интеллекта: монография / Г.С. Осипов. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2011. – 296 с.
6. Остроух А.В. Интеллектуальные информационные системы и технологии: монография / А.В. Остроух, Н.Е. Суркова. – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. – 370 с.
7. Калинина Н.А. Модели и процедуры иерархического сетевого представления предметной области для поддержки процессов приобретения знаний: дис. …канд. тех. наук. – Нижний Новгород, 2017. – 180 с.
8. Осуга С. Обработка знаний / С. Осуга; пер. с япон. В.И. Этова. – М.: Мир, 1989. – 293 с.
9. Представление и использование знаний / Х. Уэно, М. Исидзука, Т. Кояма и др.; пер. с япон. И.А. Иванова, под ред. Н.Г. Волкова. – М.: Мир, 1989. – 220 с.
10. Лукасевич Я. О принципе противоречия у Аристотеля. Критическое исследование / Я. Лукасевич; пер. с польского Б.Т. Домбровского. – М. – СПб.: Центр гуманитарных инициатив, 2012. – 255 с.
11. Карпенко А.С. Логики Лукасевича и простые числа / А.С. Карпенко. – М.: Наука, 2000. – 319 с.
12. Карпенко А.С. Современные исследования в философской логике: мировой уровень, российская наука, РФФИ / А.С. Карпенко // Вестник РФФИ. – 2003. – № 3. – С. 52–71.
13. Калуцкая А.П. Моделирование информационного взаимодействия когнитивного агента с внешней средой на основе псевдофизических логик и обобщенных ограничений: дис. …канд. тех. наук. – Москва, 2010. – 216 с.
14. Фоминых И.Б. Методы представления и обработки неопределенной информации в интеллектуальных системах поддержки принятия решений / И.Б. Фоминых, А.П. Еремеев // Проблемы машиностроения и автоматизации. – 2012. – № 1. – С. 44–51.