350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №8 за 2016 г.
Статья в номере:
Некоторые аспекты интеллектуального обучения на основе использования обучающих интегрированных экспертных систем
Ключевые слова: обучающие интегрированные экспертные системы интеллектуальное обучение интеллектуальный анализ решения учебных задач повторно-используемые компоненты инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ моде-лирование семантические сети фреймы ЯПЗ FRL
Авторы:
Г.В. Рыбина - д.т.н., профессор, кафедра «Кибернетика», Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (Москва). Е-mail: galina@ailab.mephi.ru В.М. Рыбин - д.т.н., профессор, кафедра «Автоматика», Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (Москва) Е.С. Сергиенко - аспирант, инженер, кафедра «Кибернетика»,иНациональный исследовательский ядерный университет «МИФИ» И.А. Сорокин - аспирант, кафедра «Кибернетика», Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (Москва)
Аннотация:
Проанализирован опыт разработки и использования в учебном процессе НИЯУ МИФИ обучающих интегрированных экспертных систем, созданных на основе задачно-ориентированной методологии и интеллектуальной программной среды комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ. Сделан акцент на особенностях реализации некоторых задач интеллектуального обучения, связанных с выявлением знаний и умений обучаемых решать неформализованные задачи.
Страницы: 3-9
Список источников

 

  1. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. Монография. М.: Научтехлитиздат. 2008. 482 с.
  2. Рыбина Г.В. Интеллектуальные системы: от А до Я. Серия монографий в 3 кн.: Кн. 1: Системы основанные на знаниях. Интегрированные экспертные системы. М.: Научтехлитиздат. 2014. 224 c.
  3. Рыбина Г.В. Интеллектуальные обучающие системы на основе интегрированных экспертных систем: опыт разработки и использования // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. № 10. С. 4-16.
  4. Рыбина Г.В., Сергиенко Е.С. Интеллектуальное обучение на основе интегрированных экспертных систем: моделирование умений обучаемых решать сложные учебные задачи // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2015. № 1. C. 31-39.
  5. Трембач В.М. Системы управления базами эволюционирующих знаний для решения задач непрерывного образования. М.: МЭСИ. 2013. 255 с.
  6. Юрков Н.К. Интеллектуальные компьютерные обучающие системы: монография. Пенза: Изд-во ПГУ. 2010. 304 с.
  7. Смирнова Н.В., Шварц А.Ю. Мотивационно-волевой компонент модели обучаемого в следящих интеллектуальных системах. Ч. 1 // Искусственный интеллект и принятие решений. 2012. № 1. С. 65-80.
  8. Durlach P.J., Lesgold A.M. Adaptive technologies for training and education. Cambridge University Press. 2012. 360 p.
  9. Conati C. Student modeling and intelligent tutoring beyond coached problem solving // Adaptive Technologies for Training and Education. 2012. P. 96-116.
  10. Feng M., Heffernan N., Koedinger K. Student modeling in an intelligent tutoring system // Intelligent Tutoring Systems in E-Learning Environments: Design, Implementation and Evaluation. 2010. P. 208-236.
  11. Рыбина Г.В. Рыбин В.М., Сергиенко Е.С. Некоторые особенности разработки и применения обучающих интегрированных экспертных систем в учебном процессе НИЯУ МИФИ // Материалы VI Междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 18-20 февраля 2016 года) «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем» (OSTIS-2016) Минск: БГУИР, 2016. С. 497-502.
  12. Рыбина Г.В. Основы построения интеллектуальных систем. Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика. 2014. 432 с.