Страница 78

Страница 78: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

5.4. Визуальное проектирование баз

знаний как инструмент познания

Визуальные методы спецификации и проектирования баз знаний и разработка концептуальных структур являются достаточно эффективным гносеологическим инструментом или инструментом познания [Jonassen, 1993]. Использование методов инженерии знаний в качестве дидактических инструментов и в качестве формализмов представления знаний способствует более быстрому и более полному пониманию структуры знаний данной предметной области, что особенно ценно для новичков на стадии изучения особенностей профессиональной деятельности.

Методы визуальной инженерии знаний можно широко использовать в различных учебных заведениях — от школ до университетов — как для углубления процесса понимания, так и для контроля знаний. Большинство учеников и студентов овладевают навыками визуального структурирования в течение нескольких часов.

5.4.1. От понятийных карт

к семантическим сетям

В параграфе 3.1 было предложено определение поля знаний, которое позволяет инженеру по знаниям трактовать форму представления поля достаточно широко, в частности семантические сети или понятийные карты (concept maps) (см. параграф 1.3) являются возможной формой представления. Это означает, что сам процесс построения семантических сетей помогает осознавать познавательные структуры.

Рис. 5.9. Пример понятийной карты

Программы визуализации являются инструментом, позволяющим сделать видимыми семантические сети памяти человека. Сети состоят из узлов и упорядоченных соотношений или связей, соединяющих эти узлы. Узлы выражают понятия или предположения, а связи описывают взаимоотношения между этими узлами. Поэтому разработка семантических сетей подразумевает анализ структурных взаимодействий между отдельными понятиями предметной области.

В процессе создания семантических сетей эксперт и аналитик вынуждены анализировать структуры своих собственных знаний, что помогает им включать новые знания в структуры уже имеющихся знаний. Результатом этого является более осмысленное использование приобретенных знаний.

Визуальные спецификации в форме сетей могут использоваться новичками и экспертами в качестве инструментов для оценки изменений, произошедших в их мышлении. Если согласиться, что семантическая сеть является достаточно полным представлением памяти человека, то процесс обучения с этой точки зрения можно рассматривать как реорганизацию семантической памяти.

Kozma [Kozma, 1992], один из разработчиков программы организации семантической сети Learning Tool, считает, что эти средства являются инструментами познания, усиливающими и расширяющими познания человека. Разработка семантических сетей требует от учеников:

• реорганизации знаний;

• исчерпывающего описания понятий и связей между ними;

• глубокой обработки знаний, что способствует лучшему запоминанию и извлечению из памяти знаний, а также повышает способности применять знания в новых ситуациях;

• связывания новых понятий с существующими понятиями и представлениями, что улучшает понимание;

• пространственного изучения посредством пространственного представления понятий в изучаемой области [Fisher, Faletn, Paterson, Lipson, Thorton & Spring, 1990].

Полезность семантических сетей и карт понятий, пожалуй, лучше всего Демонстрируется их связями с другими формами мышления высшего порядка. Они тесно связаны с формальным обоснованием в химии [Schreiber & Abeg, 1991] и способностью аргументировать свои высказывания в биологии [Briscoe & LeMaster, 1991; Mikulecky, 1987]. Также было показано, что семантические сети имеют связь с выполнением исследований [Goldsmith, Johnson & Acton, 1991].

5.4.2. База знаний

 как познавательный инструмент

Когда семантическая сеть создается как прообраз базы знаний, разработчик должен фактически моделировать знания эксперта. Особенно глубокого понимания требует разработка функциональной структуры.

Определение структуры ЕСЛИ-ТО области знаний вынуждает четко формулировать принципы принятия решения. Нельзя считать, что просто разработка поля знаний системы обязательно приведет к получению полных функциональных знаний в данной области.

Разработка экспертных систем стала использоваться как инструмент познания сравнительно недавно. Lippert [Lippert, 1988], который является одним из пионеров применения экспертных систем в качестве инструментов познания, утверждает, что задания по созданию небольших базисов правил являются очень полезными для решения педагогических проблем и структурирования знаний для учеников от шестого класса до взрослых. Изучение при этом становится более осмысленным, так как ученики оценивают не только сам процесс мышления, но также и результаты этого процесса, то есть полученную базу знаний. Создание базы знаний требует от учеников умения отделять друг от друга факты, переменные и правила, относящиеся к связям между составляющими области знаний.

Например, Lai [Lai, 1989] установил, что после того, как студенты-медики создадут медицинскую экспертную систему, они повышают свое умение в плане аргументации и получают более глубокие знания по изучаемому предмету. Шесть студентов-первокурсников физического факультета, которые использовали экспертные системы для составления вопросов, принятия решений, формулировки правил и объяснений относительно движения частицы в соответствии с законами классической физики, получили более глубокие знания в данной области благодаря тщательной работе, связанной с кодированием информации и обработкой большого материала для получения ясного и связного содержания, а следовательно, и большей семантической глубины [Lippert & Finley, 1988].

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 78: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем