Паутина знаний. Реструктуризация линейных моделей знаний в разветвленные

Любая предметная область характеризуется своим набором понятий и связей между ними, своими законами, процессами и событиями. Существуют различные классификации знаний, но наиболее часто знания подразделяются на декларативные и процедурные, а модели их представления – на продукционную, сетевую и логическую. Каждая из моделей послужила основой для создания языка программирования, ориентированного на автоматизацию работы со знаниями.

Полностью публикация приведена в формате PDF:Скачать/Просмотреть(Для просмотра необходима программа Adobe Reader или ее произвольный аналог).

Предметная область, как правило, содержит большое количество декларативных и процедурных знаний, поэтому оцифровка их и помещение в базы знаний представляет собой очень сложную и дорогостоящую задачу. Ведь знания необходимо не только накапливать, но и проверять их полноту и непротиворечивость. Различные источники знаний необходимо объединять между собой, что приводит к интегрированности знания. Территориально разнесенные базы (распределенные базы знаний) могут использоваться совместно. Таким образом, можно констатировать, что реализация любой модели представления знаний в виде цифровой базы приводит эту модель к нелинейности.

В сложившейся до появления мультимедийных компьютеров практике содержание предметной области формировали последовательно, по темам и разделам. Модели знаний по структуре в таком случае представляют линейные отношения понятий и объектов. Примерами могут служить учебные программы курсов и оглавления учебников.

В силу своей природы ИКТ не могут в полной мере реализовать образовательный потенциал в традиционной образовательной системе, в которой доминируют дидактические линейные технологии передачи готовых знаний. Они поддерживают нелинейную структуризацию информации и знаний в виде гипертекстов, гипермедиа, распределенных баз и банков педагогических данных и знаний, размещающихся на серверах и распространяющихся на CD и DVD.

Современная система образования должна обеспечить условия для развития у обучаемых умений и навыков ставить задачи, моделировать, оптимизировать, принимать решения в условиях неопределенности, учить умению добывать знания и применять их на практике. Научный трактат и учебный материал, как правило, просматриваются непоследовательно. Читатель встречает новые термины, формулы, теоремы, доказательства которых находятся в других источниках. Просмотр этих источников также предполагает дальнейшее углубление в тему исследования.

В этой связи во многих случаях, особенно в прикладных предметных областях, целесообразно использовать нелинейные модели представления знаний. Элементы обучения по подобному пути развиты в аналитических школах развивающего, проблемно ориентированного направлений.

Поэтому представляется весьма плодотворным в плане повышения эффективности учебного процесса учить студентов – будущих педагогов там, где это необходимо, реструктуризации традиционных линейных моделей знаний в нелинейные. Наиболее подходящей моделью является наглядный семантический граф.

При проектировании нелинейной модели какой-либо предметной области можно использовать известный метод пошаговой детализации сверху вниз (см. рис. 1-2).

Проектирование модели знаний для компьютерной реализации играет важную роль для образовательного процесса. От этого в конечном счете зависит формирование информационной обучающей среды.

Реализация такой модели может быть осуществлена в форме web-документа: web-страницы, web-сайта или web-конспекта.

Андрей ДИКОВ, доцент кафедры информатики и методики преподавания информатики ПГПУ им. В.Г.Белинского, Пенза