Введение
В программе стратегического развития многих государств предусматривается не только экономическое развитие, но и развитие информационных технологий. В том числе уделяется значительное внимание внедрению передовых технологий, программных продуктов для компаний и программ, способных обучить пользователей компьютерной грамотности.
Одной из областей использования экспертных систем является образовательная сфера. Обучение является многогранным процессом, и контроль знаний представляет только одну из его сторон. Тем не менее именно в ней компьютерные технологии продвинулись очень существенно, и среди них экспертные системы тестирования играют ведущие роли. Во многих государствах компьютерное тестирование уже вытесняет стандартные формы контроля, то есть, проведение устных и письменных экзаменов и собеседований.
Экспертные системы тестирования не могут определить знания обучаемого, а способны определить уровень усвоения материала, степень соответствия учеников необходимому эталону. Они, фигурально выражаясь, могут поставить диагноз, путем выявления изъянов и пробелов с их обоснованием и способны предложить методики их устранения.
Именно по этой причине особую актуальность для педагогов разных уровней приобрели программы, предназначенные для формирования компьютерных тестов, то есть, тестовые оболочки. Аналогичных программных средств известно достаточно много, и программисты-проектировщики могут создавать новые версии, так называемых, авторских систем. Тем не менее широкое распространение данных программных средств сдерживает отсутствие простых и нетрудоемких методов формирования тестовых заданий, при помощи которых можно «начинить» эти оболочки.
Разработка экспертных систем тестирования знаний по информационным технологиям
К процессу тестирования любое учебное заведение может предъявить свои требования. Сегодня на рынке программного обеспечения представлено много программных продуктов, которые позволяют осуществить компьютерное тестирование. Однако они не всегда способны удовлетворить ожидаемые запросы пользователей. Актуальность должна заключаться в инновационном подходе к формированию экспертной тестирующей программы для студентов.
В восьмидесятые годы прошлого века в работах, связанных с искусственным интеллектом, образовалось самостоятельное направление, которое получило название «экспертные системы». Целью создания экспертной системы является разработка программы, которая при решении задач, которые считаются трудными для эксперта-человека, способна получить результат, не уступающий по качеству и эффективности решениям, найденным экспертом.
Экспертными системами являются сложные программные комплексы, способные аккумулировать знания специалистов в выбранных предметных областях и способные распространять опыт, для того чтобы обучить менее квалифицированных пользователей. Назначением экспертных систем является решение очень сложных для экспертов задач на основании имеющейся базы знаний, которая отражает опыт работы экспертов в выбранной проблемной области. Достоинством использования экспертных систем может считаться возможность принимать решение в нестандартных ситуациях, для которых не существует разработанного алгоритма и он может формироваться по начальным данным в форме цепи предположений, являющихся правилами принятия решений, из базы знаний. При этом решение задач должно осуществляться в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходных данных и качественных оценок процессов.
Программные средства, которые базируются на технологии экспертных систем, обладают значительным распространением в мире. Степень важности экспертных систем определяется тем фактом, что они предназначаются для так называемых неформализованных задач, то есть, экспертные системы не отвергают и не заменяют традиционный подход к разработке программ, ориентированных на решение формализованных задач.
Неформализованные задачи, к которым можно отнести и тестирование знаний, как правило, имеют следующие особенности:
- Наличие ошибочности, неоднозначности, неполноты и противоречивости начальных данных.
- Наличие ошибочности, неоднозначности, неполноты и противоречивости знаний, связанными с проблемной областью и решаемой задачей.
- Большой объем пространства решений, что означает наличие большого количества переборов при поиске решения.
- Наличие динамически изменяющихся данных и знаний.
Экспертные системы, а также системы искусственного интеллекта, могут отличаться от систем обработки информации тем, что в них в главным образом применяется символьный (а не числовой) метод представления, а также символьный вывод и эвристический поиск решения (а не выполнение известного алгоритма).
Экспертные системы используются для решения лишь сложных практических задач. Решения экспертных систем имеют «прозрачность», то есть, их можно объяснить пользователям на качественном уровне. Данное качество экспертных систем может быть обеспечено их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы могут пополнить свои знания в процессе взаимодействия с экспертом.
Экспертные системы могут иметь две категории пользователей и два отдельных «входа», которые соответствуют разным целям взаимодействия пользователей с системой:
- Обычный пользователь, то есть, специалист предметной области, для которого предназначается система и которому необходима консультация экспертной системы. А именно, требуется диалоговый сеанс работы с ней, в процессе которого она может решить определенную экспертную задачу.
- Экспертная группа инженерии знаний, которая состоит из экспертов в предметной области и инженеров знаний. В функции этой группы входит заполнение базы знаний.
