Архітектура багатокомпонентної розподіленої гібридної експертної навчальної системи

Abstract

Обґрунтовано архітектуру багатокомпонентної розподіленої гібридної експертної навчальної системи, що може використовуватися для навчання бази знань внутрішніх і зовнішніх експертних систем і систем штучного інтелекту, які розподілені на серверах інтернету та інших комп’ютерних мереж. Експертна навчальна система (ЕНС) побудовона на трьох групах базових принципів: кібернетичних – відображають досвід попередніх досліджень систем штучного інтелекту, ЕНС; педагогічних – визначають принципи, на яких будується педагогічне проектування і застосування ЕНС; психологічних– визначають вихідні положення і розуміння психіки учня, на яких грунтуються процеси проектування і використання ЕНС у професійній підготовці майбутніх фахівців. Встановлено, що це дозволяє перейти до ефективного навчання з використанням розподіленого знання в інтернеті і суттєво розширює дидактичні можливості системи.

Обоснована архитектура многокомпонентной распределенной гибридной экспертной обучающей системы, которая может использовать для обучения базы знаний внутренних и внешних экспертных систем и систем искусственного интеллекта, которые распределены на серверах интернета и других компьютерных сетей. Экспертная обучающая система (ЕНС) построена на трех группах базовых принципов: кибернетических – отражают опыт предыдущих исследований систем искусственного интеллекта, ЕНС; педагогических - определяют принципы, на которых строится педагогическое проектирование и применение ЕНС; психологических – определяют исходные положения и понимания психики ученика, на которых основываются процессы проектирования и использования ЕНС в профессиональной подготовке будущих специалистов. Установлено, что это позволяет перейти к эффективному обучению с использованием распределенного знания в интернете и существенно расширяет дидактические возможности системы.

The paper reports on the design of a multi-component architecture of distributed hybrid expert training system that can be used for the study of knowledge base of both internal and external expert systems and artificial intelligence systems that are distributed on Internet servers and other computer networks. Expert training system is based on three groups of basic principles: cybernetic, reflecting experience of previous research of systems of artificial intelligence, expert training systems; pedagogical, determining the principles, on which pedagogical design and use of expert training systems are based; psychological, determining preconditious and understanding of pupils psychics, on which the processes of design and use of expert training systems in professional training of future specialists are based.It accounts for the efficient training through the distributed knowledge via the Internet, which greatly increases the didactic capabilities of the system.