КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине
«Интеллектуальные информационные системы»
на тему «ИИС в образовании. Основные виды и технологииИИС. Интеллектуальная поддержка дистанционного образования
и экстерната»
выполнила студентка … курса, группы…,
zzz84@bk.ru
Минск 2005
Содержание
Искусственный интеллект в образовании. 3
Основные виды и технологии интеллектуальных информационныхсистем… 4
Знание – основа интеллектуальной системы… 4
Аспекты представления знаний. 5
Функциональная структура использования СИИ… 6
Интеллектуальная поддержкадистанционного образования и экстерната. 8
Концепция дистанционного иоткрытого образования. 8
Глобальный рынок учебных программ… 9
«Электронные» учебники. 9
«Электронные» тесты… 11
Литература. 13
/>Искусственный интеллект в образовании
Искусственный интеллект (ИИ) – это наука о концепциях,позволяющих компьютерам делать такие вещи, которые у людей выглядят разумными.Но что же представляет собой интеллект человека? Есть ли эта способностьразмышлять? Есть ли эта способность усваивать и использовать знания? Есть лиэта способность оперировать и обмениваться идеями? Несомненно, все этиспособности представляют собой часть того, что является интеллектом. На самомделе дать определение в обычном смысле этого слова, по-видимому, невозможно,потому что интеллект – это сплав многих навыков в области обработки и представленияинформации.
Центральные задачи ИИ состоят в том, что бы сделать компьютерыболее полезными и чтобы понять принципы, лежащие в основе интеллекта. В связи сэтим ученым и инженерам, специализирующимся в вычислительной технике,необходимо знать, каким образом ИИ может помочь им в разрешение трудныхпроблем.
Существует множество областей применения ИИ: доказательстватеорем; игры; распознавание образов; принятие решений; адаптивноепрограммирование; сочинение машинной музыки; обработка данных на естественномязыке; обучающиеся сети (нейросети); вербальные концептуальные обучения.
В учебных заведениях компьютеры должны рассматривать задачи,которые решают студенты, в поисках ошибок, подобно тому как ищутся ошибки впрограмме, и устранять их. Они должны обеспечивать студентов суперкнигами,хранящимися в памяти вычислительных систем.
Процесс вхождения высшей школы в мировое образовательноепространство требует совершенствование, а также серьёзную переориентациюкомпьютерно–информационной составляющей. Информационный взрыв породил множествопроблем, важнейшей из которых является проблема обучения. Особый интереспредставляют вопросы, связанные с автоматизацией обучения, поскольку “ручныеметоды” без использования технических средств давно исчерпали свои возможности.Наиболее доступной формой автоматизации обучения является применение ЭВМ, тоесть использование машинного времени для обучения и обработки результатовконтрольного опроса знаний учащихся.
Всё большее использование компьютеров позволяетавтоматизировать, а тем самым упростить ту сложную процедуру, которуюиспользуют научные сотрудники и преподаватели при создании методическихпособий. Тем самым, представление различного рода “электронных учебников”,методических пособий на компьютере имеет ряд важных преимуществ. Во-первых, этоавтоматизация, как самого процесса создания таковых, так и хранения данных влюбой необходимой форме. Во-вторых, это работа с практически неограниченнымобъёмом данных. Создание компьютерных технологий в обучении соседствует с изданиемучебных пособий новой генерации, отвечающих потребностям личности обучаемого.Учебные издания новой генерации призваны обеспечить единство учебного процессаи современных новационных научных исследований, т.е. целесообразностьиспользования новых информационных технологий в учебном процессе и, вчастности, различного рода так называемых “электронных учебников”. По моему мнению,эффект от применения средств компьютерной техники в обучении может бытьдостигнут лишь тогда, когда специалист предметной области не ограничивается всредствах представлениях информации, коммуникаций и работы с базами данных изнаний.
Самой обширной является отрасль компьютерных знаний. Что, вобщем-то, легко объяснимо. Некоторые по настоящему престижные зарубежные вузы,конечно, даже и не подумают предложить вам подобную форму обучения. Наиболеепрогрессивными в этом направлении считаются американские и западноевропейскиеучебные заведения, с готовностью разрабатывающие такие курсы.Основные виды и технологии интеллектуальныхинформационных системЗнание – основа интеллектуальной системы
Многие виды умственной деятельности человека, такие, какнаписание программ для вычислительной машины, занятие математикой, ведениерассуждений на уровне здравого смысла и даже вождение автомобиля – требуют«интеллекта». На протяжении последних десятилетий было построенонесколько типов компьютерных систем, способных выполнять подобные задачи.
Имеются системы, способные диагностировать заболевания,планировать синтез сложных синтетических соединений, решать дифференциальныеуравнения в символьном виде, анализировать электронные схемы, пониматьограниченный объем человеческой речи и естественного языкового текста. Можно сказать,что такие системы обладают в, некоторой степени, искусственным интеллектом.
Работа по построению таких систем проводится в области,получившей название искусственный интеллект(ИИ).
При реализации интеллектуальных функций непременноприсутствует информация, называемая знаниями. Другими словами, интеллектуальныесистемы являются в то же время системами обработки знаний.
В настоящее время в исследованиях по искусственномуинтеллекту выделились несколько основных направлений.
1. Представление знаний. В рамках этого направлениярешаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памятисистемы ИИ. Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний иязыки описания знаний, внедряются различные типы знаний. Проблема представлениязнаний является одной из основных проблем для системы ИИ, так какфункционирование такой системы опирается на знания о проблемной области,которые хранятся в ее памяти.
2. Манипулирование знаниями. Чтобы знаниями можнобыло пользоваться при решении задачи, следует научить систему ИИ оперироватьими. В рамках данного направления разрабатываются способы пополнения знаний наоснове их неполных описаний, создаются методы достоверного и правдоподобноговывода на основе имеющихся знаний, предлагаются модели рассуждений, опирающихсяна знания и имитирующих особенности человеческих рассуждений. Манипулированиезнаниями очень тесно связано с представлением знаний, и разделить эти дванаправления можно лишь условно.
3. Общение. В круг задач этого направления входят:проблема понимания и синтеза связных текстов на естественном языке, понимание исинтез речи, теория моделей коммуникаций между человеком и системой ИИ. Наоснове исследований в этом направлении формируются методы построения лингвистическихпроцессов, вопросно-ответных систем, диалоговых систем и других систем ИИ,целью которых является обеспечение комфортных условий для общения человека ссистемой ИИ.
4. Восприятие. Это направление включает разработкуметодов представления информации о зрительных образах в базе знаний, созданиеметодов перехода от зрительных сцен к их текстовому описанию и методовобратного перехода, создание средств, порождающих зрительные сцены на основевнутренних представлений в системах ИИ.
5. Обучение. Для развития способности систем ИИ кобучению, т.е. к решению задач, с которыми они раньше не встречались,разрабатываются методы формирования условий задач по описанию проблемнойситуации или по наблюдению за ней, методы перехода от известного решениячастных задач (примеров) к решению общей задачи, создание приемов разбиенияисходной задачи на более мелкие и уже известные для систем ИИ. В этомнаправлении ИИ сделано еще весьма мало.
6. Поведение. Поскольку системы ИИ должны действоватьв некоторой окружающей среде, то необходимо разрабатывать некоторыеповеденческие процедуры, которые позволили бы им адекватно взаимодействовать сокружающей средой, другими системами ИИ и людьми. Это направление в ИИ такжеразработано ещё очень слабо.
В последние годы термин «знание» все чащеупотребляется в информатике. Специалисты подчеркивают, что совершенствованиетак называемых интеллектуальных систем (информационно-поисковых систем высокогоуровня, диалоговых систем, базирующихся на естественных языках, интерактивныхчеловеко-машинных систем, используемых в управлении, проектировании, научныхисследованиях) во многом определяется тем, насколько успешно будут решатьсязадачи (проблемы) представления знаний.Аспекты представления знаний
Неудивительно, что перед теми, кто занимается проблемойпредставления знаний, встает вопрос о том, что такое знание, какова его природаи основные характеристики. В связи с этим предпринимаются, например, попыткидать такое определение знания, из которого можно было бы исходить в решениизадач представления знаний в компьютерных системах.
Представлению данных присущ пассивный аспект: книга,таблица, заполненная информацией память. В теории искусственного интеллектаособо подчеркивается активный аспект представления знаний: приобретение знаниядолжно стать активной операцией, позволяющей не только запоминать, но и применятьвоспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений на их основе.
Использование символического языка, такого, как языкматематической логики, позволяет формулировать описания в форме, одновременноблизкой и к обычному языку, и к языку программирования. Впрочем, математическаялогика позволяет рассуждать, базируясь на приобретенных знаниях: логические выводыдействительно являются активными операциями получения новых знаний из ужеусвоенных.
Принципиальная мировоззренческая установка состоит врассмотрении ЭВМ как предмета-посредника в познавательной человеческойдеятельности. Компьютерная система, подобно другим предметам-посредникам(орудиям труда и предметам быта, инструментам, приборам, знаково-символическимсистемам, научным текстам и т. д.), играя инструментальную роль в познании,является средством объективизации накопленного знания, воплощениемопределенного социально-исторического опыта практической и познавательнойдеятельности.
Проблема представления знаний возникла как одна из проблемискусственного интеллекта. Она связана с переходом исследований в этой областив некоторую новую фазу. Речь идет о создании практически полезных систем(прежде всего так называемых экспертных систем), применяемых в медицине,геологии, химии. Создание такого рода систем требует интенсивных усилий поформализации знания, накопленного в соответствующей науке.
С термином «представление знаний» связываетсяопределенный этап в развитии математического обеспечения ЭВМ. Если на первомэтапе доминировали программы, а данные играли вспомогательную роль своеобразной«пищи» для «голодных» программ, то на последующих этапахроль данных неуклонно возрастала. Их структура усложнялась: от машинного слова,размещенного в одной ячейке памяти ЭВМ, происходил переход к векторам,массивам, файлам, спискам. Венцом этого развития стали абстрактные типы данных,обеспечивающие возможность создания такой структуры данных, которая наиболееудобна при решении задачи. Последовательное развитие структур данных привело ких качественному изменению и к переходу от представления данных к представлениюзнаний. Уровень представления знаний отличается от уровня представления данныхне только более сложной структурой, но и существенными особенностями:интерпретируемость, наличие классифицируемых связей (например, связь междузнаниями, относящихся к элементу множества, и знаниями об этом множестве),которые позволяют хранить информацию, одинаковую для всех элементов множества,записанную одноактно при описании самого множества, наличие ситуативныхотношений (одновременности, нахождения в одной точке пространства и т. п., этиотношения определяют ситуативную совместимость тех или иных знаний, хранимых впамяти). Кроме того, для уровня знаний характерны такие признаки, как наличиеспециальных процедур обобщения, пополнения имеющихся в системе знаний и рядадругих процедур.
Моделирование на ЭВМ понималось как техническая реализацияопределенной формы знакового моделирования. Однако, рассматривая ЭВМ вгносеологическом плане в качестве посредника в познании, имеет смысл нефиксировать внимание, прежде всего на «железной части» (hardware)компьютера, а рассматривать всю компьютерную систему как сложную системувзаимосвязанных и до некоторых пределов самостоятельных моделей – какматериальных, так и знаковых, т. е. идеальных. Такой подход не только соответствуетрассмотрению компьютерных систем в современной информатике, но является игносеологически оправданным. В последние годы все чаще стал употреблятьсятермин «компьютерное моделирование». Очевидно, имеет смысл обозначатьим построение любого из составляющих компьютерной системы – будь то знаковаямодель или материальная. />Функциональная структураиспользования СИИ
Эта структура состоит из трех комплексов вычислительныхсредств (рис. 1).
/>
Рис. 1. Функциональная структура использования СИИ
Первый комплекс представляет собой совокупность средств,выполняющих программы (исполнительную систему), спроектированных с позицийэффективного решения задач, имеет в ряде случаев проблемную ориентацию. Второйкомплекс – совокупность средств интеллектуального интерфейса, имеющих гибкуюструктуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектреинтересов конечных пользователей.
Третьим комплексом средств, с помощью которых организуетсявзаимодействие первых двух, является база знаний, обеспечивающая использованиевычислительными средствами первых двух комплексов целостной и независимой отобрабатывающих программ системы знаний о проблемной среде. Исполнительнаясистема (ИС) объединяет всю совокупность средств, обеспечивающих выполнениесформированной программы. Интеллектуальный интерфейс – система программных иаппаратных средств, обеспечивающих для конечного пользователя использованиекомпьютера для решения задач, которые возникают в среде его профессиональнойдеятельности либо без посредников либо с незначительной их помощью.
База знаний (БЗ) – занимает центральное положение поотношению к остальным компонентам вычислительной системы в целом, через БЗосуществляется интеграция средств ВС, участвующих в решении задач. Интеллектуальная поддержка дистанционногообразования и экстернатаКонцепция дистанционного и открытого образования
Термин «дистанционное образование и экстернат» (открытоеобразование) и его определения являются сравнительно новыми в сфереобразования, так как они получили распространение лишь в последние 15–20 лет.Среди наиболее часто используемых терминов, относящихся к открытомуи дистанционному образованию, можно назвать следующие: корреспондентноеобразование, домашнее обучение, самостоятельное обучение, внешнее обучение,непрерывное обучение, дистанционное обучение, самообучение, обучение взрослых,обучение с опорой на технические средства, или опосредованноеобучение, обучение с фокусировкой на учащемся, открытое обучение,открытый доступ, гибкое обучение и распределенное обучение.
Педагогическая доктрина открытого обученияв центр ставит предоставление учащимся возможности выбора:
– среды и медиа – печатных, онлайновых, телевизионных или видео;
– места обучения – дома, на рабочем месте, в учебномзаведении;
– темпа обучения – с четко заданным темпом или не имеющимчеткой структуры;
– механизмов поддержки – помощь тьюторов (преподавателей) по требованию,аудиоконференции или обучение с опорой на компьютер;
– моментов начала и завершения.
Многие учреждения используют этот термин в своихнаименованиях: Открытый университет Великобритании; Колледж открытого доступаи Институт открытого обучения Чарльза Стёрта, Австралия; Информационнаясеть открытого обучения и Организация открытого обучения, Канада;Национальный открытый университет Индии имени Индиры Ганди; Открытыйуниверситет Шри-Ланки.
Один из вариантов обучения, практикуемый сегодня: к студентупоступает информация, которую он изучает, а после сдает экзамен. Другой методпрактиковался в Екатеринбурге при изучении языка. Информация выкладывалась насервер, люди ее изучали и, допустим, через две недели должны были написатьопределенную контрольную. Так, блоками, они проходили всю программу, и в концеорганизаторы назначали время, в которое они сдают экзамен.
Остается понять, чем так привлекательно дистанционноеобразование, кроме сидения дома и возможности получить диплом западногообразца.
Во-первых – это достаточно дешево, что немаловажно сегодня,когда всерьез идут разговоры о переводе ряда вузов на коммерческие рельсы.Здесь не надо платить за коммунальные услуги в вузах, аудиторные часыпреподавателям и прочее, прочее.
Во-вторых, если на сервере выложен некоторый объеминформации и есть возможность пользователю получить его без особых хлопот, – этонеплохой шанс повысить его интеллектуальный уровень. А один пользователь плюсеще один… глядишь, повысится культурный уровень нации в целом. Достаточно перспективнымбыло бы искать способы совмещения разных типов образования.
Проблем у дистанционного образования, конечно, много: слаборазработаны методики, не отлажена сама технология учебного процесса,отсутствует финансирование. Корочки корочками, но обучение должно бытьэффективным, то есть приносить знания. И такие, чтобы данный человек не могполучить их никаким другим способом. Заниматься же этим должны профессионалы, ане коммерческие организации.
А вообще, этот вид образования, как и все другие, – серьезноеи важное дело. И может быть, через некоторое время многие будут проходить курсыпо сети. Но единственное, что можно сказать точно: старого доброго очногообразования оно не заменит./>/>Глобальный рынок учебных программ
В Москве состоялся 2-й Международный конгресс Образование иинформатика под эгидой ЮНЕСКО. Участниками конгресса были ведущие авторитетыкомпьютерных дел и высшей школы России и зарубежья. В рамках конгресса работаликонференция по дистанционному образованию, выставка-ярмарка компьютерныхпрограмм и новых технологий обучения Edit-96. Главным организатором конгрессавыступила Ассоциация международного образования совместно со своим зарубежнымпартнером International Council of Distance Education (ICDE). Задача ICDE – разработкаи распространение новых программ по дистанционному образованию. В перспективеICDE планирует создать глобальный рынок учебных программ разных уровней, доступк которому будет открыт для всех. Российское отделение ICDE (в Ассоциациимеждународного образования) создано для того, чтобы интегрировать российскуюсистему образования в мировую и запустить зарубежные программы дистанционногообразования в российские вузы.
Надо заметить, что некоторые российские вузы уже достаточноиспользуют зарубежные программы дистанционного образования и даже предлагаютиностранцам свои.
Например, Московский инженерно-физический институтразработал программно-методический комплекс по курсу Теория управления,электронный задачник, компьютерный учебник по математическому программированию.Московский автомобилестроительный институт представил на выставке инновационныекурсы Менеджмент и Юриспруденция, которые могут быть использованы длядистанционного обучения инвалидов, военнослужащих, сотрудниковспецподразделений с особым режимом и людей, занятых на производстве. Применимыони и для профессионально-технических училищ и даже старших классов среднейшколы.
МГУ представил компьютерную систему контроля знанийстудентов. В соответствии с этой системой, студент сдает экзамен компьютеру.Профессор лишь следит за процессом, почти не вмешиваясь в него. АСанкт-Петербургский университет связался по Internet с Парижем и Хельсинки, атакже с большинством крупнейших российских университетов. Теперь его студентымогут выбирать себе учебные программы (пока в качестве дополнительных курсов)университетов-партнеров. «Электронные» учебники
Для эффективного функционирования человека в электроннойсистеме обучения вне зависимости от задачи, решаемой исследователем, особоезначение приобретают методы визуализации исходных данных, промежуточныхрезультатов обработки, обеспечивающих единую форму представления текущей и конечнойинформации в виде отображений, адекватных зрительному восприятию человека иудобных для однозначного толкования полученных результатов. Важным требованиеминтерфейса является его интуитивность. Следует заметить, что управляющиеэлементы интерфейса должны быть удобными и заметными, вместе с тем они недолжны отвлекать от основного содержания, за исключением случаев, когда управляющиеэлементы сами являются основным содержанием.
Лёгкость в освоении и использовании данной среды длягенерации электронных учебников достигается за счёт применения визуальныхтехнологий и возможностью использования специалистом-предметником любыхтекстовых и графических редакторов для написания содержимого электронногоучебника. Для удобства работы среда по генерации электронных учебниковдопускает разработку проекта по отдельным частям, что позволяет организоватьработу над учебником нескольких специалистов-предметников.
К таким требованиям подходит среда для разработкиэлектронных систем обучения Toolbook II Assistant Version 6.0, в которой можетбыть реализован электронный учебник по какой-либо теме для студентов дистантнойформы обучения ТПУ.
Программный продукт ToolBook II Assistant Version 6.0предназначен для без какого бы то ни было программирования создавать ираспространять обучающие программы доступные, как в локальном варианте, так и всетевом для локальных сетей и интернет. В ToolBook II Assistant Version 6.0имеется управляемый посредством шаблонов интерфейс, который позволяет вестиобучение шаг за шагом. Разработчики могут начать работу с этим продуктом соспециально разработанного модуля Book Specialist, который проведет их по всемосновным этапам создания приложения. Добавление в учебную программу видео,звука, графики и интерактивных функций производится путем простой буксировки(drag-and-drop) мышью соответствующих файлов. В результате получается учебноеприложение, которое можно использовать как на традиционных занятиях спреподавателем, так и при дистантном обучении на компьютере. Разработаннуюучебную программу можно хранить в сети, поместить на диск или записать наCD-ROM. Полученное приложение может легко дополнить следующий разработчик,путём вставки дополнительных страниц. Преимуществом такого подхода является то,что преподаватели сами могут создавать свои индивидуальные программы компьютерногообучения.
Пакет ToolBook II обладает стандартным меню, расположенном вверхней части главного окна и состоящее из следующих пунктов: “File” (“Файл”),“Edit” (“Редактирование”), “View” (“Вид”), “Page” (“Страница”), “Object”(“Объект”), “Text” (“Текст”), “Draw” (“Прорисовка”) и “Help” (“Помощь”)
Пакет ToolBook II Assistant позволяет экспортироватьэлектронные учебники в виде набора файлов в формате HTML для использования вWorld Wide Web.
Перемещая описанные языком Java объекты из каталога на страницыэлектронного учебника, изменяя их свойства и экспортируя электронный учебниккак файлы в формате HTML, конечные пользователи могут иметь все выгодыинтерактивного режима, независящего от операционной системы. При экспортированииэлектронного учебника для использования в World Wide Web, поддерживаемые языкомJava объекты, используемые в электронном учебнике, экспортируются как Java – апплеты.Эти небольшие приложения зависят от специального кода языка Java, которыйопределяет их поведение в Internet.
Конвертацию электронного учебника в формат HTML реализуетдиалоговое окно “Export for Web”. В пакете ToolBook II Assistant создатьупакованную форму электронного учебника позволяет диалоговое окно“Автоупаковщик” (“AutoPackager”). Опции инсталляции позволяют выбрать один изпяти видов инсталляции.
Учебник можно организовать как обычную книгу. В началеучебника идёт описание навигационных средств учебника, таких, как кнопкиперехода на страницы, кнопок вызова помощи, содержания и оглавления. Затем, настранице “содержание” содержатся пункты основных разделов материалапредставленного в учебнике, в виде “горячих” слов, нажатие мышкой на которыепроисходит перемещение на страницу указанную в содержание. В конце каждогораздела помещаются контрольные вопросы или различного рода тестовые задания попройденному материалу. Оценка ответов, на которые показывает, на сколько максимальнобыл усвоен предложенный материал, в конце электронного пособия возможно такжеобобщить все полученные оценки и выставить итоговую по пройденному курсу. Взависимости от требований предъявляемых к каждому конкретному студенту, т.е. отстепени интеллектуального развития, психологической устойчивости и различныхдругих личностных факторов, преподаватель или ассистент курса может предложитьповторить те разделы, по которым оценка может считаться неудовлетворительной.«Электронные» тесты
Существуют различные виды тестов, так для тестирования можноприменить так называемую закрытую форму тестов. Пользователю представлен вопросили утверждение, а также варианты ответов. Причем количество самих ответов иправильных из них может быть неограниченно. Тест может быть, охарактеризованкак эффективный при условии, что он удовлетворяет определенным требованиям.
Основные требования следующие: надёжность, валидность и дискриминативность.
Надёжность теста – это характеристика методики,отражающая точность психодиагностических измерений, а также устойчивостьрезультатов теста к действию посторонних случайных факторов. При этом надёжностьбывает нескольких видов:
1) ре-тестовая надёжность – когда рассматриваютсяпоказатели при повторном исследовании испытуемых с помощью одного и того жетеста по прошествии времени;
2) надежность частей теста – получается путём анализаустойчивости результатов отдельных совокупностей тестовых задач или отдельныхчастей теста.
Когда тест не может дать тот же самый результат длянекоторого испытуемого (при условии, что этот испытуемый не изменился) вразличных условиях, – значит, не все в порядке. Способ измерения ре-тестовойнадёжности очень прост. Вычисляется корреляция показателей для выборкииспытуемых, протестированных в двух случаях. Удовлетворительным наименьшимзначением для ре-тестовой надежности является 0,7. Указанный предельныйкоэффициент надежности в известной мере условен. Для проективных и некоторыхдругих тестов личности показатель ре-тестовой надежности может быть ниже, приэтом диагностическая ценность методики не снижается.
Средняя величина корреляции одного теста или задания со всемтестами или заданиями из генеральной совокупности называется коэффициентомнадежности. Квадратный корень из коэффициента надёжности являетсякорреляцией данного теста или задания с истинным показателем. Однако напрактике невозможно точно вычислить это теоретическое значение надежности />, потому чтоколичество разработанных нами заданий и тестов не является бесконечным. Этоозначает, что надежность /> некоторого теста можно оценитьлишь приблизительно.
Таким образом, на практике коэффициенты надежности основанына корреляции одного теста с другими, и эта оценка может быть не очень точной.Это, означает, что имеющая более существенное значение корреляция теста илизадания с истинным показателем тоже может быть оценена неточно.
Тесноту связи между качественными признаками X и Y измеряютс помощью коэффициента ассоциации. Где Х – вид теста, а Y – результатытестирования. В простейшем виде формула, по которой рассчитывается этотпоказатель, выглядит следующим образом:
/>, (1.1)
где a, b, c, d – численности коррелируемых групп.
Коэффициент ассоциации, как и пирсоновский коэффициенткорреляции, изменяется от -1 до +1. Значимость /> можно проверить с помощьюt-критерия Стьюдента. Нулевую гипотезу, которая сводится к предложению, что вгенеральной совокупности этот показатель /> равен нулю, отвергают, если
/>, (1.2)
где n – количество тестируемых, кa – коэффициент ассоциации, tst– t-критерий Стьюдента, для принятого уровня значимости a и числа степеней свободы k = n – 2.
Так как коэффициент ассоциации имеет прямое отношение кпирсоновскому критерию c2,на котором он основан, то распределение вероятных значений критерия c2 является непрерывным.Качественные же признаки дискретны, их числовое значение не распределяютсянепрерывно. Учитывая эту особенность, в формулу (1.1) принято вносить поправкуЙейтса на непрерывность вариации, равную половине объёма выборки. И формула(1.1) принимает следующий вид:
/>. (1.3)
Тест называется валидным, если он измеряет то, дляизмерения чего он предназначен. Однако такое определение не разъясняетудовлетворительно значения валидности. В этом случае возникает новый вопрос:как мы узнаем, что тест измеряет то, для чего он предназначен? Вдействительности, существует много различных способов доказательства валидноститестов, и каждый из них соответствует разным аспектам этого значения.
Говорят, что тест является очевидно валидным, если о немскладывается впечатление, что он измеряет именно то, что подразумевается,особенно с точки зрения испытуемых
Конкурентная валидность – эта валидность оцениваетсяпо корреляции результатов данного теста с результатами других тестов. Так, еслимы пытаемся установить конкурентную валидность некоторого теста интеллекта, мыбудем изучать его корреляцию с другими тестами, валидность которых установлена.
Содержательная валидность. Этот термин применяется, восновном, по отношению к тестам достижений и может быть просто объяснёнследующим образом. Если можно показать, что задания теста отражают все аспектыисследуемой области поведения, то тест является, по существу, валидным, при условии,что инструкции изложены ясно. Содержательная валидность не сводится к простойочевидной валидности, которая связан с внешним видом заданий теста. Если втесте математических навыков тестируется умение перемножать выражения скобках иимеем задания вида (y + 2k)(2y – 3x) = ?, то трудно оспариватьвалидность этого задания. Очевидно, содержательная валидность полезна толькодля тех тестов, для которых, как в данном случае, смысл, измеряемого параметра полностьюясен.
Дискриминативность – это способность отдельныхзаданий теста и теста в целом дифференцировать обследуемых относительно“максимального” и “минимального” результата теста. При помощи тщательногоконструирования теста можно обеспечить соответствующий уровеньдискриминативности, а это именно то, в чем тесты значительно выигрывают посравнению с другими формами испытаний. В общем, было обнаружено, что в оценкеможет быть использовано около девяти градаций [1], а в опросах, вероятно,наиболее эффективно использовать три градации: ниже среднего, средний уровень ивыше среднего. Дискриминативность измеряется показателем дельта Фергюсона ипринимает максимальное значение при равномерном распределении показателей (δ = 1).Литература
1. Алексеева И.Ю. «Знание как объект компьютерногомоделирования.»// «Вопросы философии», 1987, №3, с. 42-49.
2. Веб-сайт www.msclub.ce.cctpu.edu.ru.
3. Перспективы развития вычислительной техники.Кн.2. ИнтеллектуализацияЭВМ.М., 1989.
4. Петрунин Ю.Ю. «Искусственный интеллект как феномен современнойкультуры.»// «Вестник Московского университета», 1994, №8, с.28-34.
5. Тимофеев А.А. «Информатика и компьютерный интеллект», М., 1991
6. Уинстон П. Искусственный интеллект. М.1980.
7. Хант Э. Искусственный интеллект. М.1978.
8. Эндрю А. «Искусственный интеллект», М.: Мир, 1985