Имя материала: Базы знаний интеллектуальных систем

В зависимости от опыта и профессиональной компетентности испытуемых размерность пространства и расположение в ней первичных понятий может существенно варьироваться. Эта особенность семантических пространств может быть использована на стадии контроля в процессах обучения, при тестировании экспериментов и пользователей.

 

Пример 5.1

Так, для проверки знаний и понимания английского языка в работе [Терехина, 1988] были взяты десять наиболее распространенных предлогов, достаточно трудно переводимых. На экране дисплея испытуемому предъявлялась пара предлогов и спрашивалось, часто ли у него вызывает затруднения выбор одного из этих предлогов. Степень затруднения оценивалась в баллах от 1 до 9. На этих данных методами многомерного шкалирования была построена структура сложности употребления английских предлогов с точки зрения носителя русского языка. Эта модель существенно зависит от уровня знаний. Так, модель новичка не представляет организованной структуры. У людей, имеющих определенные навыки, проявилась некоторая структурированность семантического пространства, в нем отчетливо обозначились пары и тройки сходных предлогов.

 

          

 

Рис. 5.1. Семантическое пространство близости английских предлогов

 

Наиболее четкая и связная структура приведена на рис. 5.1. По ней можно объяснить особенности дифференциации предлогов в английском языке. Основа структуры представляется в виде окружности, близкие точки на которой соответствуют трудно дифференцируемым предлогам. Структура опирается на две ортогональные оси. Ось абсцисс соответствует предлогам направления движения, а ось ординат — предлогам цели — средства.

 

На основании получаемых методами психосемантики моделей можно проводить контроль знаний. При анализе индивидуальных семантических пространств выявляются вопросы, которые не усвоены и не уложились в систему. Контроль структуры знаний проводится на основе сопоставления семантических пространств хороших специалистов и новичков (студентов, слушателей, молодых специалистов). Степень согласованности семантических пространств (их размерности, признаки и конфигурации понятий) будет определять уровень знаний новичка.

Однако здесь необходимо учесть, что семантические пространства двух квалифицированных специалистов могут быть разными, так как содержат индивидуальные различия восприятия, отражающие опыт и характер деятельности человека. Поэтому не всегда можно формально сравнить семантические пространства эксперта и новичка, следует предварительно изучить семантические пространства нескольких специалистов, а затем уж производить сравнение.

В работе [Кук, Макдональд, 1986] описан подобный эксперимент. Были получены когнитивные структуры знаний опытного летчика-истребителя и пилота-новичка, с использованием двух методов: многомерного шкалирования (алгоритм MDS — Alscal) и сетевого шкалирования со взвешенными связями (алгоритм Pathfinder). Оба алгоритма основаны на использовании оценок психологической близости. Опытный пилот и пилот-новичок оценивали все возможные парные сочетания 30 связанных с полетом понятий, приписывая числа от 0 до 9 каждой паре, где 0 обозначал самую слабую степень связи между понятиями, а 9 — самую сильную. Эти оценки затем обрабатывались с применением обоих алгоритмов шкалирования.

В соответствии с алгоритмами MDS каждый концепт, выражающий некоторое понятие, помещается в к-мерное пространство таким образом, что расстояние между точками отражает психологическую близость соответствующих концептов. Алгоритм Pathfinder строит семантическую сеть [Schvaneveldt, Durso, Dearholt, 1985]. Дуги могут быть либо ориентированными (несимметричное отношение), либо неориентированными (симметричное отношение). Оба метода обеспечивают сжатия больших объемов данных (в форме попарных оценок) к меньшему набору параметров; однако нацелены они на выявление разных свойств исследуемых структур. Если в алгоритме Pathfinder центром внимания являются локальные отношения между концептами, то алгоритм MDS обеспечивает более широкое понимание свойств метризуемого пространства концептов.

Результирующие когнитивные структуры оказались близкими для летчиков-истребителей с одинаковым уровнем опыта, но были различными для разных групп испытуемых. Авторы экспериментов обнаружили, что по когнитивной структуре, характерной для летчика-истребителя, можно установить, новичок он или опытный пилот. Наконец, проведенный ими же анализ когнитивных структур выявил наличие концептов и отношений, общих для представлений опытного специалиста и новичка, и, кроме того, ряд концептов и отношений, которые появились только в одном из представлений. Прямым развитием рассмотренной работы стала экспертная система управления воздушным боем ACES [Goldsmith, Schvaneveldt, 1985].

Аналогичное исследование механизмов накопления опыта было проведено в области программирования на ЭВМ [Cooke, 1985]. С помощью методов шкалирования было показано, что один из аспектов программистского опыта включает в себя организацию знаний соответственно замыслу программы, или семантике, а не в соответствии с синтаксисом.

 

Пример 5.2

Сетевое представление абстрактных понятий программирования на основе оценок связности концептов у программистов показано на рис. 5.2. Эксперимент показал, что всех программистов на основе анализа структуры семантического пространства можно разбить на три группы: новички, неопытные специалисты среднего уровня, опытные специалисты. Это заключение совпадает с результатами, полученными в работе [Гаврилова, 1984]. Кроме того, исследовалась эволюция когнитивной структуры программиста по мере его продвижения от новичка до опытного специалиста.

 

 

Рис. 5.2. Ассоциативная сеть структуры знаний эксперта-программиста

 

Интерпретация выявленных отношений (связей) между понятиями требует дополнительных усилий от коллектива разработчиков ЭС. Так, например, означивание дуг на рис. 5.2. потребовало дополнительного эксперимента, участникам которого была предложена пара понятий и поставлена задача дать словесное описание связи между понятиями пары. Результаты представлены в табл. 5.1. Таким образом, ассоциативная сеть на рис. 5.2 может быть превращена в семантическую.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 |