· Адаптация целей реализуется за счет выбора нового множества целей из множества возможных целей, определенных априори в системе. Все предыдущие уровни адаптации направлены на достижение целей, поставленных перед системой.
Для реализации всех рассмотренных уровней адаптации в моделях с разветвленной схемой обучения не хватало «знаний» об обучаемом. Это привело к созданию моделей обучения, в которых для управления процессом обучения используются модели об обучаемом наряду с наличием в системе экспертных знаний о предмете изучения и педагогических методах. Реализацией данного подхода стало появление в 1982 году новых структур обучающих систем на базе метода экспертных систем (ЭС).
Главным отличием данной модели обучения от предыдущих, является возможность не закладывать априори последовательность шагов обучения, т. к. она строится самой системой в процессе ее функционирования, что и позволяет строить для каждого обучаемого индивидуальный план обучения.
Данные обучающие системы способны выполнять параметрическую и структурную адаптации. Однако, в случае возникновения задачи, для решения которой у системы не достаточно знаний, задача остается не решенной. Это говорит о не достаточности параметров в структуре моделей обучаемого или несоответствии цели, преследуемой системой, целям объекта обучения. В данных системах экспертные знания о предмете и методах изучения должны быть полными, проектироваться априори и в процессе обучения не изменяться. Кроме того, работа системы направлена на достижение одной фиксированной, априори определенной цели обучения. Это делает невозможным реализацию адаптации целей обучения и тем более адаптацию объекта обучения.
4. Мультиагентный подход к реализации моделей обучения
В рамках мультиагентного подхода рассматривается возможность реализации адаптации всех уровней, что позволит обеспечить управление объектом – обучаемым на всех этапах процесса обучения.
Основа этого подхода – построение системы как совокупности агентов (агенты пользователя, агенты преподавателя, агенты лекций и даже агенты отдельных объектов знания: определений понятий и правил, задач, методов, результатов, лабораторных работ, комментариев и т.д.). Каждый из агентов имеет семантическое описание своего поля деятельности (свою структуру, свои знания), и соответствует экспертной системе с традиционной структурой . Агент обладает всеми свойствами экспертных систем, а так же памятью своей деятельности. Основная идея применения агентов заключается в том, что каждый агент имеет собственные ресурсы для достижения собственных целей, взаимодействия с другими агентами и разрешения конфликтов с целями других агентов для достижения общей цели. Это позволяет свободно выбирать те цели, которые преследуются на данный момент объектом управления, и соответственно целям выбирать тот эталон (представленный соответствующим агентом), соответствие которому достигается моделью обучаемого на данный момент.
Движущей силой систем, основанных на мультиагентном подходе, является способность агентов вести переговоры. При этом их коммуникация основана на семантических сообщениях (самого высокого уровня), а не на заранее предопределенных сообщениях низшего порядка. Переговоры необходимы для одновременного выполнения функций агентов, когда разные агенты, возможно, имеют разные взаимоисключающие цели и намерения, разные возможности в своих виртуальных мирах, обладают различной информацией. Вопросы взаимодействия агентов разной архитектуры решены применением соответствующего языка коммуникации агентов (ACL) и языка обмена информацией, которые дают возможность агентам эффективно понимать друг друга несмотря на разницу в подходах их построения и функционирования.
Мультиагентная система реализует распределенное управление, которое может быть как централизованным, так и децентрализованным.
Централизованное управление выполняется центральным устройством управления, который формирует коллективы агентов и распределяет все возникающие задачи между агентами коллектива.
При децентрализованном управлении известны разные варианты реализации систем, одним из них является применение «контрактной системы» управления. При реализации данного подхода, вершинами сети агентов является множество независимых управляющих агентов (исполнителей), которые обладают информацией о том, какие задачи они способны решать, какие средства использовать, с какими агентами и как взаимодействовать при решении задачи. При возникновении конкретной задачи агент происходят переговоры между агентами и выясняется какой агент какую часть задачи может решить. С помощью такого процесса происходит распределение решения задачи. Все агенты независимы, т.е. исходное состояние графа до начала решения задачи представляет изолированные между собой вершины. Все связи устанавливаются только в процессе функционирования системы при решении задач. Использованию данного подхода препятствует отсутствие эффективного глобального управления работой такой системы, несмотря на то, что такой подход обладает гибкостью и модифицируемостью обучающей системы.
Таким образом, для каждой конкретной задачи обучения составляется определенный коллектив агентов, что говорит о смене структуры и целей решающей системы в зависимости от поставленной задачи. Формирование коллективов агентов для решения задач обучения позволяет реализовать любой уровень адаптации, т.к. эта процедура предполагает формирование каждый раз структуры системы, ее представления об объекте управления, т.е. обучаемом и целей обучающей системы, адаптируемые под цели, преследуемые на данный момент объектом управления.
Систематические исследования в области компьютерной поддержки процесса обучения имеют более чем 30–летнюю историю. За этот период в США, Канаде, Англии, Франции, Японии, России и ряде других стран было разработано большое количество компьютерных систем учебного назначения, ориентированных на различные типы ЭВМ
Сферы применения компьютерных средств поддержки процесса обучения гораздо шире, чем только учебные заведения. Это крупные промышленные предприятия, военные и гражданские организации, ведущие самостоятельную подготовку и переподготовку кадров. Кроме того, в цивилизованных странах становится уже стандартом снабжать новые сложные машины и технологии компьютерными обучающими системами, облегчающими и ускоряющими процесс их освоения и внедрения. За рубежом разработку "мягкого" компьютерного продукта учебного назначения (методических и программно–информационных средств) считают весьма дорогостоящим делом в силу его высокой наукоемкости и необходимости совместной работы высококвалифицированных специалистов: психологов, преподавателей-предметников, компьютерных дизайнеров. Несмотря на это, многие зарубежные крупные фирмы финансируют проекты создания компьютерных учебных систем в учебных заведениях и ведут собственные разработки в этой области.
В методологическом плане разработка и использование компьютерных средств поддержки обучения, в первую очередь – "мягкого" продукта, с самого начала развивались по двум направлениям, слабо связанным между собой. Первое направление опирается в своей основе на идеи программированного обучения. В его рамках разрабатываются и эксплуатируются автоматизированные обучающие системы (АОС) по различным учебным дисциплинам. Ядром АОС являются так называемые авторские системы, позволяющие преподавателю–разработчику вводить свой учебный материал в базу данных и программировать с помощью специальных авторских языков или других средств алгоритмы его изучения. Характерными представителями АОС, построенных на алгоритмах программированного обучения, длительное время являлись: за рубежом система PLATO, в нашей стране семейство АОС ВУЗ. С начала 90–х годов в России и странах СНГ распространяются инструментальные среды для создания компьютерных курсов на ПЭВМ типа IBM PC зарубежного (Private Tutor, LinkWay, Costoc) и отечественного производства: АДОНИС, АСОК, УРОК и др.
Второе направление компьютеризации обучения является как бы вторичным приложением "мягкого" продукта компьютеризации различных отраслей человеческой деятельности (науки, техники, экономики и др.). Это отдельные программы, пакеты программ, элементы автоматизированных систем (АСУ, САПР, АСНИ, АСУП и др.), предназначенные для автоматизации трудоемких расчетов, оптимизации, исследования свойств объектов и процессов на математических моделях и т.п. Применение таких программных систем в учебном процессе носит более массовый характер, чем использование универсальных АОС, как в нашей стране, так и за рубежом, но, в силу своей разобщенности в содержательном плане и отсутствия единой дидактической платформы, менее известно, систематизировано и обобщено в научно–методической литературе. Среди многочисленных работ в нашей стране по адаптации отраслевых программных разработок для целей обучения определенной системностью и попытками дидактических и технических обобщений выделяются работы по созданию учебно–исследовательских САПР и АСНИ.
С начала 80-х годов интенсивно развивается новое направление в компьютеризации обучения – интеллектуальные обучающие системы (ИОС), основанные на работах в области искусственного интеллекта. Существенной частью ИОС являются модели обучаемого, процесса обучения, предметной области, на основе которых для каждого обучаемого может строиться рациональная стратегия обучения. Базы знаний ИОС могут содержать наряду с формализованными знаниями экспертные знания в предметных областях и в сфере обучения.
"Персональная революция" 80-х гг. принесла в сферу обучения не только новые технические, но и дидактические возможности. Это доступность ПЭВМ, простота диалогового общения и, конечно же, графика. Применение графических иллюстраций в учебных компьютерных системах позволяет не только увеличить скорость передачи информации обучаемому и повысить уровень ее понимания, но и способствует развитию таких важных для специалиста любой отрасли качеств, как интуиция, профессиональное "чутье", образное мышление. А на рынке компьютерных технологий появляются еще более перспективные для целей профессиональной подготовки технические и программные новинки. Это оптические внешние запоминающие устройства на компакт-дисках CD-ROM (Compact Disk Read Only Memory) с большими объемами памяти (сотни мегабайт), инструментальные программные средства гипертекста, мульти– и гипермедиа, системы "виртуальной реальности".