METHODS OF BUILDING CONTEXT-SENSITIVE ASSISTANCE IN AUTOMATED TUTORIALS
Rubrics: SCIENCE, INNOVATION AND EDUCATION
Authors:
1.
Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia
(department of physical and technical fundamentals of fire safety, associate professor)
Russian Federation
Russian Federation
2.
Saint Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia
Russian Federation
Russian Federation
3.
Saint-Petersburg university of State fire service of EMERCOM of Russia
(department of supervisory activities, associate professor)
Russian Federation
Russian Federation
Type:
Article
Pages:
from 120
to 124
Status:
Published
Received:
11.12.2019
Accepted:
30.12.2019
Published:
30.12.2019
Subject area:
UDK 378.147.39:004
GRNTI 05.11 Общие проблемы народонаселения
GRNTI 06.51 Мировое хозяйство. Международные экономические отношения
GRNTI 10.01 Общие вопросы
GRNTI 11.01 Общие вопросы политических наук
GRNTI 11.25 Теория международных отношений. Внешняя политика и дипломатия
GRNTI 78.01 Общие вопросы военного дела
GRNTI 81.92 Пожарная безопасность
GRNTI 81.93 Безопасность. Аварийно-спасательные службы
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 82.33 Стратегический менеджмент. Стратегическое планирование
GRNTI 11.15 Теория политических систем. Внутренняя политика
GRNTI 05.11 Общие проблемы народонаселения
GRNTI 06.51 Мировое хозяйство. Международные экономические отношения
GRNTI 10.01 Общие вопросы
GRNTI 11.01 Общие вопросы политических наук
GRNTI 11.25 Теория международных отношений. Внешняя политика и дипломатия
GRNTI 78.01 Общие вопросы военного дела
GRNTI 81.92 Пожарная безопасность
GRNTI 81.93 Безопасность. Аварийно-спасательные службы
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 82.33 Стратегический менеджмент. Стратегическое планирование
GRNTI 11.15 Теория политических систем. Внутренняя политика
Language:
Russian
Keywords:
Automated Training Manual, context help, context-independent help, context-sensitive help, recursive-neural network, generating approach
Abstract (English):
It has been established that the Automated Training Manual (APM) is a structured set of orderly knowledge that supports modern information and communication solutions in the implementation of didactic tasks of training. The most important criteria of APM execution quality have been identified. Basic approaches in formation of context-independent scheme of content assistance in operation with APM have been formed. The role of recurrent neural networks with long short-term memory is shown. A network scheme for generating an answer to a question of context-independent assistance based on a generating approach is disclosed.
It has been established that the Automated Training Manual (APM) is a structured set of orderly knowledge that supports modern information and communication solutions in the implementation of didactic tasks of training. The most important criteria of APM execution quality have been identified. Basic approaches in formation of context-independent scheme of content assistance in operation with APM have been formed. The role of recurrent neural networks with long short-term memory is shown. A network scheme for generating an answer to a question of context-independent assistance based on a generating approach is disclosed.
Keywords:
Automated Training Manual, context help, context-independent help, context-sensitive help, recursive-neural network, generating approach
Automated Training Manual, context help, context-independent help, context-sensitive help, recursive-neural network, generating approach
Создание, развитие и расширение доступности п ер с о н а льных к о мпью т ер о в о б у сл о ви л о расширение сферы применения современных информационно-коммуникационных технологий в разнообразных областях практической и научной деятельности. Одной из подобных областей становится обучение будущих сотрудников Федеральной противопожарной службы как целена пр а вленног о пр оце с с а т р а нсляции систематизированных знаний от источника к обучающимся курсантам и студентам пожарно- технических вузов. image Одним из таких носителей информации могут быть информационно-коммуникационные автома- тизированные обучающие системы (АОС), кото- рые помогают обучающемуся в самостоятельном освоении учебного материала и предоставляют ему объективную информацию о результатах в ходе самоконтроля. Существующая педагогическая практика дает основание полагать, что одной из самых эффективных форм применения АОС является автоматизированное учебное пособие (АУП), которое представляет собой структурированную совокупность упорядоченных знаний, которая обеспечивает поддержку современных информа- ционно-коммуникационных решений в реализации дидактических задач обучения [1]. К наиболее важным критериям качества исполнения АУП, которые обеспечат эффективное выполнение задач самостоятельной работы обуча- ющегося курсанта или студента, относятся: наличие у пользовательского интерфейса оперативного доступа ко всем предлагаемым опциям АУП; наличие возможности для обучающихся курсантов или студентов свободного пере- движения по всему информационному про- странству АУП; наличие возможности поиска и получения дополнительной информации по дидактиче- ским единицам, находящимся в информаци- онном пространстве АУП; image наличие средств, упрощающих обучаю- щимся курсантам или студентам самостоя- тельную работу с АУП [2]. Два последних критерия качества могут быть удовлетворены организацией разветвленной систе- мой контекстной помощи, которая может быть организована по двум схемам: контекстно-независимая схема, которая обыч- но представляет собой программу, которая имеет возможность формировать и выдавать ответы обучающемуся курсанту или студенту на свободно сконструированные им вопросы; контекстно-зависимая схема, формирование которой происходит по модели поставлен- ной задачи формирования новых професси- ональных компетенций и отражает логиче- скую структуру АУП. Контекстно-независимая схема контекстной помощи может быть реализована в виде вопро- сно-ответной системы двух уровней погружения: уровень максимальный, когда сфера дей- ствия вопросно-ответной системы охваты- вает все информационное поле АУП; уровень локальный, когда сфера действия вопросно-ответной системы охватывает часть информационного поля АУП, напри- мер, раздел, группу глав или отдельную главу. Существует несколько подходов формирования контекстно-независимой схемы контентной помощи в работе с АУП, из которых наиболее рас- пространенным является подход на основе правил. Такой подход предполагает наличие уже сформиро- ванного массива шаблонов, записи которого срав- ниваются с текстом вопроса, и таким образом из выбранной записи находится ответ на заданный пользователем вопрос [3]. Достоинством использования контекстно-независимой схемы контент- ной помощи является перманентный контроль ее работы, начиная со стадии разработки, при отсутствии опасности генерации непредсказуемых ответов. Однако создание такой системы является весьма трудоемким процессом в части формирова- ния массива шаблонов. Записи в массиве шаблонов могут быть заданы в различных видах: вид регулярных выражений, которые явля- ются языком управления отдельными тек- стовыми переменными, который позволяет задать образец текста и найти соответствую- щую текстовую переменную в записи, совпа- дающую с текстом заданного вопроса; вид тернарных выражений, которые явля- ются выражениями типа <объект-отноше- ние-субъект>, при этом тернарные выра- жения могут быть как объектами, так и субъектами, кроме того при анализе выра- жений может применяться инверсия; S-правила, которые позволяют транс- фор-мировать текстовую форму вопроса в эквивалентную форму при разных тернар- ных выражениях [4]. Иным подходом в формировании контекстно- независимой схемы контентной помощи в работе с АУП является использование т.н. «машин- ного обучения», на основе которого, как пра- вило, обеспечивается поддержка первоначального освоения интерфейса АУП, а также освоение алго- ритмов выполнения различных расчетных заданий. Для этого используются рекуррентные нейрон- ные сети (РНС) с долгой краткосрочной памятью (рис. 1), которые позволяют классифицировать текст вопроса на основе выбранного класса [5]. image image Рисунок 1 -Схема сети для классификации вопроса image Тексты вопроса и возможного ответа транс- формируются в векторную форму и транслируются в РНС, в которой генерируются векторные пред- ставления смыслов вопроса Св и ответа Со. Далее в результате перемножения смысла вопроса Св на матрицу М выявляется возможный ответ Со’. Матрицу М необходимо адаптировать к процессу обучения для повышения точности выявленного ответа Со’. Точность выбранного ответа оцени- вается близостью векторов Со и Со’, т.е. весом, который при помощи функции сигмоиды транс- формируется в вероятность y, из которой вычис- ляется функция потерь Р. image . (1) При использовании порождающего подхода для формирования ответа контентной помощи на соответствующий запрос текст ответа генери- руется, выбирается из массива шаблонов. Удобным инструментом для этой процедуры является спо- соб, обычно используемый в машинном переводе, когда одна последовательность трансформируется в другую, только в вопросно-ответной процедуре применяется система, состоящая из двух РНС, схема которой изображена на рис. 2. На вход шифратора загружается символьная последовательность, которая определяет его вну- треннее состояние. По окончанию процесса полной обработки входной последовательности происхо- дит генерация финального состояния, которое несет смысловую нагрузку контекста, на основе которого дешифратор и генерируется искомый ответ на основе его словаря. При этом предполагается, что производство каждого шага базируется на вероятностном распределении слов в словаре: инициализация внутренних записей дешиф- ратора производится последней записью шифратора; на шифратор поступает символ <конец предложения>, который определяет послед- нюю запись; происходит выбор первого слова из словаря по критерию максимального вероятного соответствия; слово перегружается на следующий процес- сор с последующим обновлением и выбором следующего слоя в ответе; предыдущий шаг повторяется до появления символа <конец предложения> или превы- шения числа слов в генерируемом ответе [3]. Контекстно-зависимая система контекстной помощи АУП должна удовлетворять следующим требованиям: возможность расширения типа задаваемого вопроса, на который должен быть найден соответствующий ответ; процесс формирования зависит от того, насколько решена поставленная задача по формированию новых компетенций; доступность ответов по перечню доступных для решения задач по формированию новых компетенций и последовательности шагов по их выполнению; доступность ответов не только в текстовом формате, но и в звуковых, и в видеоформа- тах при создании обучающих роликов [4]. image image Рисунок 2 - Схема сети для генерации ответа на вопрос контекстно-независимой помощи на основе порождающего подхода image Структура контекстно-зависимой помощи отражает структуру модели самостоятельной работы обучающихся курсантов или студентов по формированию у них новых профессиональ- ных компетенций. Модель самостоятельной работы обучающегося с АУП отражает логическую струк- туру рабочей программы учебной дисциплины. Поставленная общая задача по формированию новых профессиональных компетенций разбивается на отдельные шаги по решению общей задачи, и для этого формируются отношения, которые позволят определить порядок движения по шагам и условия перехода к следующему шагу [6]. Совокупность поставленных общих задач образует модель в виде размеченного ориентированного дерева, корень которого помечается названием профессиональной компетенции, формируемой в ходе решения общей задачи. Для каждого возможного вопроса, который может возникнуть у обучающегося, формируется алгоритм, генерирующий ответ на такой вопрос. В качестве входных данных генерирующего алго- ритма используются не только формулировка задан- ного вопроса, но также содержание ранее заданных вопросов и результаты прохождения предыдущих тестов. Главная идея генерирующего ответ алгоритма состоит в последовательной реализации компонен- тов размеченного ориентированного дерева задач на основе текущего состояния, которая позволяет из соотношения в степени решения задач форму- лировать ответ на поставленный вопрос. В этом случае выбор генерирующего ответ алгоритма про- исходит на основе анализа содержания множества поставленных вопросов. Текущее состояние решения поставленной учебной задачи и признак ее полного решения формируют специальные программные процедуры, которые встраиваются в ходе создания управляющего интерфейса АУП. Такие процедуры могут быть инициированы при обращении к основным элементам интерфейса, которые соответствуют сценариям возможного диалога <вопрос обучаю- щегося - реакция контекстно-зависимой помощи АУП>. Из этого же диалога вытекает и оценка теку- щего состояния, и оценка завершенности постав- ленной учебной задачи. Для написания процедур обычно используются специальные программные инструменты, прежде всего языки высокого уровня. К управлению наиболее «продвинутых» АУП обычно подключают специальный «интерфейс помощи», который позволяет обучающемуся опера- тивно получить ответы на прогнозируемые вопросы из числа наиболее часто встречающихся. В этом случае ответ обучающемуся курсанту или студенту выдается при выборе вопроса из достаточно огра- ниченного списка. Такой список может быть органи- зован в виде меню с разветвленной структурой [5]. Схема взаимодействия АУП с системой контенкстно-зависимой помощи представлена на рис. 3. Объектная шина представляет собой про- граммное решение, которое позволяет обучаю- щемуся курсанту или студенту, выполняющему учебную задачу при помощи АУП, получать соответствующие заданному вопросу ответы без обращения к каким-либо специальным информа- ционным средствам. Процесс взаимодействия интерфейса контек- тно-зависимой помощи с системой помощи, инте- грированной в АУП, организуется через объектную шину, которая в некотором смысле является ядром системы помощи. Основная задача такого ядра - подключение интерфейса контекстно-зависимой помощи для информационного поля АУП. Часть информационного поля АУП можно использо- вать для формирования ответов на поставлен- ные вопросы обучающимися курсантами или студентами на основе предусмотренных автором АУП алгоритмов. К наиболее важным функциям image image Рисунок 3 - Схема взаимодействия АУП с системой контекстно-зависимой помощи Национальная безопасность и стратегическое планирование 123 image объектной шины относится задача обеспечения совместной работы процедур, содержащих алго- ритмы формирования ответов и пользовательского интерфейса. В процессе формирования и имплементации системы контекстно-независимой помощи в АУП его автору предстоит произвести следующие действия: сформировать модель самостоятельной работы обучающихся курсантов или студен- тов по формированию у них новых профес- сиональных компетенций; дополнить общее информационное поле АУП специальными информационными фрагмен- тами, позволяющими формирование ответов на поставленные вопросы обучающимися курсантами или студентами на основе пред- усмотренных автором АУП алгоритмов; сформировать специальный «интерфейс помощи», который позволяет обучающе- муся оперативно получить ответы на про- гнозируемые вопросы из числа наиболее часто встречающихся; произвести имплементацию системы кон- текстно-независимой помощи в код управ- ляющей оболочки посредством разметки интерфейса АУП специальными коммента- риями, которыми руководствуется компиля- тор, что не позволяет изменить логику про- граммного кода, прежде всего внутренней структуры информационной базы, а также типа переменных и функций. Таким образом, построение разветвленной системы помощи контекстно-независимой или контекстно-зависимой в самостоятельной работе обучающихся с АУП позволяет использовать принципы контекстного обучения в самостоя- тельной работе по формированию новых профес- сиональных компетенций. При этом появляется возможность сформулировать на научном языке проблемные ситуации, которые позволят прори- совать профессиональные перспективы будущего специалиста, а в разрешении этих ситуаций важ- ную роль будут играть возможности информаци- онной поддержки в виде контекстной помощи [7]. Успешная самостоятельная работа обучающегося курсанта или студента с АУП по формированию новых профессиональных компетенций при под- держке эффективной контекстной помощи напол- нит его познавательную деятельность личностным смыслом, создаст возможности для собственных целеобразования и целеосуществления, для дви- жения познавательной деятельности от прошлого через настоящее к будущему, от обучения к эффек- тивной служебной деятельности сотрудника Феде- ральной противопожарной службы.
1. Gosudarev I.B. Elektronnoe obuchenie: tendencii razvitiya modeley i opyt primeneniya // Izvestiya Rossiyskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta imeni A. I. Gercena. - 2013. - №1. - S. 162-166. [Elektronnyy resurs]. - Rezhim dostupa: http://lib.herzen.spb.ru/media/magazines/contents/1/162/gosudarev_162_162_166.pdf (data obrascheniya: 26.09.2019).
2. Brusilovskiy P.L. Postroenie i ispol'zovanie modeley obuchaemogo v intellektual'nyh obuchayuschih sistemah // Izvestiya RAN. Tehnicheskaya kibernetika. - 1992. - № 5. - S. 97-119.
3. Voprosno-otvetnaya sistema QA-sistema Start - Sistema Start. [Elektronnyy resurs]. - Rezhim dostupa: https://intellect.ml/voprosno-otvetnaya-sistema-qa-sistema-start-5991 (data obrascheniya: 26.09.2019).
4. Gavrilova T.A., Horoshevskiy V.F. Bazy znaniy intellektual'nyh sistem. - SPb.: Piter, 2000. - 384 s.
5. Moriyon, R. Automatic Generation of Help from Interface Design Models // Conference companion on Human factors in computing systems. - 1994. - P. 225-231.
6. Verbickiy A. A., Fedorova A. A. Racional'naya rabota s tekstom pri povyshenii kvalifikacii inzhenerno-pedagogicheskih rabotnikov. // Teoriya i praktika obucheniya dinamicheskomu chteniyu v vuze i sredney shkole. - Novokuzneck, 1986.
7. Zhukova I.A. Kontekstnoe obuchenie kak uslovie uspeshnoy podgotovki studentov-yuristov // Vestnik Universiteta (Gosudarstvennyy universitet upravleniya). - 2011. - №13. - S. 47-48.
