Примеры семантических сетей для хранения знаний

Однако, свойство наглядности с увеличением размеров и усложнением связей базы знаний предметной области теряется. Кроме того, возникают значительные сложности по обработке различного рода исключений. Для преодоления указанных проблем используют метод иерархического описания сетей (выделение на них локальных подсетей, расположенных на разных уровнях).

Однако, как показывает личный опыт работы, изучение и анализ информационных источников, основной проблемой при работе с большой базой знаний является проблема поиска знаний, их релевантных решаемой задаче. В связи с тем, что в обрабатываемых данных может не содержаться явных знаний, их классификация и структуризация могут значительно ускорить процесс поиска, тем самым, осуществляя интенсификацию процесса обучения.

Сравнительно недавно разработана интеллектуальная обучающая система в виде иерархической многоуровневой семантической модели (рис.

3), где понятия в зависимости от их сложности распределены по уровням.

Рис. 2. Мультиерархическая модель знаний по информатике.

Так, на самом верхнем уровне расположены классы понятий (на рис.

2 понятие «сеть»), далее на уровень ниже размещены обобщенные понятия и на самом нижнем уровне — конкретные (элементарные) понятия. Число уровней иерархической модели знаний предметной области зависит от степени детализации понятий. Стрелки на рис.

3 обозначают такие отношения между понятиями предметной области, как IS — A (это есть), PART — OF (является частью), MEMBER — OF (является элементом).

Разработанную модель можно интерпретировать ориентированным графом (рис.

4). Данная семантическая модель представляет различные виды понятий (обобщенные, элементарные и т. д.) по дисциплине «Языки и методы программирования», где понятия в зависимости от их сложности распределены по уровням.

Рис. 3. Представление иерархической модели знаний ориентированным графом.

Такой подход к организации знаний при разработке интеллектуальных обучающих систем по информатике позволяет значительно сократить время обучения, уменьшить объем памяти, занимаемой базой знаний и данных. Модель в виде иерархической семантической сети, являясь логической структурой изучаемой предметной области, показывает также последовательность изложения учебного материала.

Для контроля знаний обучаемых можно использовать также и сеть запроса (рис.

4).

Рис. 4. Сеть запроса

При данной форме контроля знаний обучаемый дополняет соответствующими понятиями из предметной области вершины сети, которые обозначены вопросительным знаком.

Заключение

По поводу решения основной задачи работы можно отметить, то в начале при создании ЭВМ использовались только процедурные представления при решении задач, при этом программы были хранителями этих знаний, декларативные же представления описывали данные, с которыми работали программы. Однако у человека в модели окружающего мира и в его деятельности оба вида представлений работают весьма активно, к чему стремятся и создатели искусственного интеллекта.

Достоинством семантических сетей как модели представления знаний и непосредственно самого процесса обучения является наглядность описания предметной области, гибкость, адаптивность к цели обучаемого как субъекта получения знаний. При решении задач человек анализирует не только условия задачи, но и использует все свои накопленные знания и опыт. Причем из всего многообразия знаний он выбирает только те, которые связаны с конкретной задачей, здесь не так важен объем знаний, сколько их системность, точность и гибкость.

Семантические сети различают простые иерархические, мультииерархические и сети запроса. Несмотря на различия семантических и пропозициональных моделей сетей, обе модели предполагают, что знание хранится в виде объектов и связей между ними.

Бройдо В. Л. Вычислительные системы, сети и телекоммуникации СПб, Питер 2002; 464 с.

Глушков В. М. Основы безбумажной информатики — М.: Наука, 1992 — 512 с.

Каймин В. А. Информатика и дистанционное образование — М.: НОРМА-ИНФРА-М, 2002 — 432 с.

Каймин В. А. Информатика. М.: ИНФРА-М, 2002 — 328 с.

Кирмайер М. Информационные технологии. СПб.: Питер, 2003 — 443 с.

Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта — М.: Мир, 1995 — 466 с.

Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. — М.: Энерго-Атом

Издат, 1991 — 388 с.

Роберт И. Современные информационные технологии в образовании: дидактические проблемы; перспективы использования.

М: Школа-Пресс, 2001 -292 с.

Селевко Г. К. Современные образовательные технологии.

М: Народное образование, 2002 -255 с.