Интеллектуальная обучающая система концептуальному проектированию автоматизированных систем

На основе модельного подхода, к построению архитектуры интеллектуальной обучающей системы, разработаны следующие основные компоненты: предметная область проектирования, обучаемый проектировщик, сценарий процесса обучения. С целью обеспечения доступности и автономности компонентов, выбрана Сервиснокомпонентная организация системы обучения. Интернет-ориентированные сервисные службы позволяют поддерживать доступ к системе в любое время и с любого подключенного к сети Интернет клиентского компьютера. Интерфейсное взаимодействие компонентов обеспечивает возможность замены их на другие компоненты без перекомпилирования всей системы. Взаимодействие компонентов архитектуры показано на рис. 1.

Математическое описание моделей в предметной области автоматизированного проектирования представлена в виде дерева онтологий,

Рис. 1. Сервисно-компонентная архитектура интеллектуальной обучающей системы которая динамически использует иерархические, порядковые и ассоциативные связи онтологий объектов и процессов проектирования. Каждой онтологии соответствует учебный элемент.

Иерархические связи используются для описания объекта и процесса проектирования с разной степенью детализации. Порядковые связи упорядочивают описание на одном иерархическом уровне и определяют цепочки онтологий. Ассоциативные связи соединяют иерархические и порядковые онтологии разных уровней.

Таким образом, модель предметной области позволяет адекватно представить учебный материал и является базой знаний промышленного проектирования.

Модель предметной области имеет вид CADModel={Архитектура, Функции, Процессы, Данные, Паттерн, MetaData| ortree, <, view} , где Архитектура={архитектура_i, i=1…E} – множество архитектур проектирования;

Функции={функция_i-, i=1…Z} – множество проектных функций;

Процессы={процесс_i, i=1…P} -– множество проектных процессов;

Паттерн={Операция, Команда, Способ} – множество проектных шаблонов,

Операция={операция_i, i=1…O} – множество проектных операций,

Команда={командаi, i=1…C} – множество проектных команд,

Способ={способ_i, i=1…S} – множество проектных способов выполнения команды,

Atom={понятие_i, действие_i, i=1…A} – множество «атомов» знаний, состоящее из элементарных понятий и простейших действий,

Atom ∈ Этап, Atom ∈ Процедура, Atom Операция, Atom Команда, Atom Способ ;

MetaData={key_i, hash-function, i=1…H} – метаданные модели, где i> – кортеж ассоциативных ключей, hash-function – хэш-функция поиска элемента; ortree – иерархическое отношение;

• < – отношение порядка;

view – ассоциативная функция.

Структура паттернов PatternOperaion проектных операций, PatternComand проектных команд, PatternSposob проектных способов одинакова [1]. Например, структура PatternOperation имеет вид:

PatternOperation = {название, назначение, мотивация, применимость, структура, участники, отношения, результаты, реализация, пример, применения, родственные паттерны};

• название – название;

назначение – назначение, лаконично характеризует функции и дает обоснование, какие конкретные задачи проектирования можно решить с помощью паттерна;

мотивация – мотивация, помогает понять абстрактные описания паттерна;

применимость – применимость, описывает ситуацию, в которой можно применить паттерн и распознавание таких ситуаций;

структура – структура, представляется графическими диаграммами классов программы с использованием нотации, основанной на методике Object Modeling Technique и диаграммами взаимодействий;

• участники – участники, представляются классами и объектами, задействованными в данном паттерне проектирования, и их функциями;

• отношения – отношения, описывают взаимодействие участников для выполнения своих функций;

• результаты – результаты, состоят из результатов применения, компромиссов, на которые приходится идти;

• реализация – реализация, описывает сложность при реализации паттерна;

• пример – пример, представляется фрагментом кода, схемы, сборки и т.п.;

• применения – известные применения в реальных системах;

родственные паттерны – родственные паттерны, имеют описания связи, важных различий, композиции других паттернов с данным.

Графовое представление модели CADModel показано на рис. 2, числа 1, 2, 3, …, 12 на рисунке обозначают параметры структуры паттерна (1 – название, 2 – назначение и т.д.).

Разработана модель обучаемого инженера, отражающая динамический уровень его подготовленности к решению проектных задач. Уровень описан нечеткими лингвистическими критериальными параметрами (знания, умения, навык и компетентность). Описание модели обучаемого инженера имеет вид

UserModel = {OcenkaZnaniei, OcenkaUmeniei, OcenkaNaviki, OcenkaKompetentnosti, haracteristika | calcZ, calcU, calcN, calcK, i=1…N}, где OcenkaZnaniei, OcenkaUmeniei, OcenkaNaviki и OcenkaKompetentnosti – массивы оценок знаний, умений, навыков и компетентности соответственно, N – число контрольных точек Ki сценария. Областью значений функций расчета указанных оценок являются пары (D,): calcZ, calcU, calcN, calcK (D, ), где D – значение функции евклидово расстояние, – значение функции принадлежности к классу проектной характеристики [1], haracteristika={оценка1, оценка2, оценка3, …, оценкаS} – множество лингвистических характеристик. calcZ:markTeori оценкаi, calcU: marki оценкаi, calcN:ti оценкаi, calcK:calcZ, calcU, calcN оценкаi, где markTeori, marki, ti определены в модели протокола ниже.

CADModti

Рис. 2. Графовое представление модели CADModel

Реализация функций calcZ, calcU, calcN, calcK выполнена с помощью нечетких карт Кохонена [1].

Разработана модель сценария обучения. В основу модели сценария положена система, состоящая из ориентированного графа, отображений вершин и альтернативного выбора траектории обучения. Модель сценария имеет вид:

Scenariy = {G(vertex,edge), Reflaction, Alternativ}, где G(vertex,edge) – ориентированный граф сценария, vertex ={vi, i=1…V} – множество атрибутивных вершин, edge = {ei, i=1…E} – множество дуг;

Reflaction = {Rf₁, Rf₂, Rf₃, Rf₄} – множество гетерогенных отображений вершин в объекты проектирования ( Rf₁ – архитектура, функции, процессы, данные, паттерны (см. модель CADModel ), Rf₂ – тестовые вопросы, Rf₃ – практические проектные задачи, Rf₄ – контрольные точки K_i , содержащие требуемые (целевые) значения лингвистических критериальных параметров (проектных характеристик) обучаемого инженера);

Alternativ={v_j , если v_i инциндентна v_j и v_i K_i, v_i< v_j } – выбор обучаемым инженером траектории обучения из v_i неконтрольной вершины.

Ориентированный граф сценария обладает свойствами антирефлексивности, симметричности и транзитивности.

С помощью сценария учитывается механизм ролей обучаемого.

Модель протокола protocol представлена вектором параметрических критериев, сформированных из квалиметрии процесса обучения, и имеет вид кортежа protocol = j,           j           j где name – идентификатор обучаемого инженера, ttype={teor, pract} – тип проектной задачи (teor – теория, pract – практика), ttypeij – массив типов проектных задач, testij – массив ключей проектных задач, tij – массив затраченного времени на выполнение проектных действий, markTeorij – массив баллов за ответы на вопросы, markij – массив баллов за выполненные практические проектные задачи, cognDifij – массив когнитивной сложности проектных задач, povtoreniyij – массив числа повторов решения проектных задач, countTestij – массив числа решенных проектных задач,

N – число контрольных точек K_i ,

M – размерность массива.

Накопленная и обработанная информация в процессе обучения хранится в протоколе.

Реализация интеллектуальной обучающей системы представлено линейкой программ: графический конструктор разработки гипертекстовых электронных учебно-методических комп- лексов, графический конструктор модели предметной области САПР, транслятор SCORM-спецификации проектных решений САПР, система контроля знаний ТЕСКО [2, 3, 4].

Компонентные модели разработаны по технологии JavaBeans с целью обеспечения многократного использования компонентов и взаимодействие с похожими компонентными структурами. Например, Windows -программа при наличии соответствующего моста или объекта-обертки может использовать компонент JavaBeans как компонент COM или ActiveX .

Таким образом, разработанная система обладает рядом преимуществ по сравнению с известными системами обучения проектной деятельности и характеризуется следующими показателями:

• 1.    использована компонентная архитектура системы, что повышает ее гибкость, универсальность и масштабируемость;

• 2.    предложена формализация предметной области САПР с разными типовыми связями;

• 3.    применение нечетких карт Кохонена в качестве средств адаптации позволяет эффектив-

• но учитывать динамические индивидуальные характеристики проектировщика, что повышает качество обучения;

• 4.    реализована динамическая структура сценария обучения проектировщика с поддержкой параметризации его шаблонных решений.