Pobierz artykuł PDF

CZYNNIKI DETERMINUJCE WYMOGI DLA WIEDZY STOSOWANEJ
W DYNAMICZNYCH INTELIGENTNYCH SYSTEMACH NAUCZANIA
TATIANA TRETYAKOVA
Politechnika Szczeciska
Streszczenie
W artykule rozpatruje si czynniki determinujce wymogi dla wiedzy systemów
klasy DISN:- Dynamicznych Inteligentnych Systemach Nauczania. Podkrelono rol
opisu dziedziny problemowej przy wykrywaniu takich czynników, pokazane modele
formalne dziedziny problemowej oraz podejcia do opisu. Jako wany czynnik, determinujcy wymagania dla wiedzy DISN, rozpatrzono otwarto systemów nauczania. Jednoczenie zaprezentowana została rónica pomidzy otwartymi systemami
nauczania rónej klasy. W artykule zwrócono uwag na wano uwzgldnienia
czynników psychologicznych w procesie formułowania wymogów dla wiedzy systemów klasy DISN.
Słowa kluczowe: inynieria wiedzy, wymogi dla wiedzy, dynamiczny inteligentny system nauczania, dziedzina problemowa, ontologia.
1. Wprowadzenie
Rozwój technologii informacyjnych sprzyja aktywnemu wykorzystaniu komputerowych systemów nauczania w procesach nauczania. Inynieria wiedzy dla dynamicznych inteligentnych systemów nauczania (DISN), które nale do klasy systemów bazujcych na wiedzy eksperckiej, jest
waniejszym i trudniejszym z etapów ich projektowania. Pod hasłem „dynamicznym inteligentnym
systemem nauczania” rozumie si system, w którego składzie istnieje działajcy w czasie rzeczywistym model obiektu dynamicznego. Współczesne tendencje rozwoju systemów nauczania kształtuj okrelone wymogi dla wiedzy, zawieranej w bazach wiedzy tych systemów. Wymogi te zale
przede wszystkim od dziedziny problemowej, dla której te systemy s tworzone. Aby sformułowa
wymogi dla wiedzy z dziedziny problemowej w procesie inynierii wiedzy realizuje si etap konceptualnego opisu dziedziny przy zastosowaniu podejcia ontologicznego i taksonomicznego z wykorzystaniem metod analizy systemowej. Wymogi dla wiedzy systemów nauczania dyktuje równie
otwarto takich systemów. W artykule podjto prób znalezienia odpowiedzi na pytania, co kryje
si pod pojciem „otwarty system nauczania” i w jaki sposób zapewnia si jego otwarto, jak to
wpływa na wymagania odnonie wiedzy stosowanej w owych systemach. Nie jest moliwie w jednym artykule przedstawi nalece do ujcia wszystkie kognitywne aspekty, wpływajce na sformułowanie wymogów do wiedzy stosowanej w systemach nauczania klasy DISN. Z tego powodu
tylko zasygnalizowano w artykule wano ujcia czynników psychologicznych, które mog
znacznie wpływa na formułowanie wymogów dla wiedzy systemów tej klasy.
126
Tatiana Tretyakova
Czynniki determinujce wymogi do wiedzy, stosowanej
w dynamicznych inteligentnych systemach nauczania
2. Ontologia i taksonomia dziedziny problemowej jako narzdzie do wykrywania czynników
determinujcych wymogi dla wiedzy
Zagadnienia inynierii wiedzy znajduj si wród waniejszych i trudniejszych zagadnie,
zwizanych z tworzeniem otwartych inteligentnych systemów nauczania. W artykule rozpatruje si
tylko niektóre z wielu rónych aspektów metodologicznych inynierii wiedzy dziedziny problemowej dla otwartych systemów nauczania klasy DISN. Rozwizanie takiego zagadnienia inynierii
wiedzy, jak strukturyzacja wiedzy, bazuje na ontologicznym i taksonomicznym podejciu do opisu
dziedziny problemowej oraz na metodzie analizy strukturalno-funkcjonalnej procesów decyzyjnych ucznia-operatora obiektu dynamicznego i instruktora, kontrolujcego, oceniajcego i korygujcego działania ucznia [1]. Obecnie, co raz czciej uywa si terminu „inynieria ontologii”,
który ujmuje metody, techniki i narzdzia opracowania ontologii. Narzdziem pomocniczym
w procesie inynierii ontologii dziedzinowych s formalne modele dziedziny problemowej i przedmiotowej.
2.1. Modele formalne dziedziny problemowej
Dynamiczny Inteligentny System Nauczania słuy celom nauczania operatorów obiektów dynamicznych. Specyfik kadego DISN okrela dziedzina problemowa, dla której system nauczania
jest budowany. Wymogi do wiedzy w ramach inynierii wiedzy dla DISN w znacznym stopniu
zale przede wszystkim od dziedziny problemowej, któr obrazuj dziedzina przedmiotowa oraz
rozwizywane w tej dziedzinie zagadnienia (problemy). W celu konceptualnego opisu dziedziny
przedmiotowej najczciej wykorzystuje si popularne obecnie podejcia ontologiczne i taksonomiczne [2,3]. Dziedzina przedmiotowa moe by scharakteryzowana przez przedstawienie poj
opisujcych obszar ekspertyzy, to jest obiektów, ich charakterystyk (atrybutów) i relacji pomidzy
nimi.
Model formalny dziedziny przedmiotowej D j przedm opisuje si jako zbiór:
D j przedm = {O j, T j},
gdzie :
O j - ontologie dziedziny przedmiotowej „j” (uporzdkowany opis poj dziedziny i zalenoci
pomidzy nimi);
T j – taksonomie dziedziny przedmiotowej (naukowo opracowany system klasyfikacji poj z uwzgldnieniem praw charakteryzujcych zalenoci pomidzy nimi);
Model formalny dziedziny problemowej D j probl ujmuje nie tylko konceptualny opis dziedziny
przedmiotowej w postaci ontologii i taksonomii, zawiera równie decyzje o sposobach rozwizywania zagadnie dziedziny przedmiotowej i moe by opisany jako zbiór:
D j probl. = { D j przedm , M j } ,
lub
D j probl = {O j, T j, M j},
gdzie :
M j - modele sposobów rozwizywania zagadnie dziedziny, lub dokładniej:
D j probl = {O j, T j, d jinput, d j output, M j oper },
gdzie
d jinput - dane wejciowe;
d j output – dane wyjciowe;
M j oper – model operacyjny przetwarzania danych wejciowych w dane wyjciowe.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 14, 2008
127
W celu rozwizywania zagadnie dziedziny „j” s potrzebne pewne dane wejciowe, przetwarzane w procesie decyzyjnym, a take pewne dane wyjciowe. W zwizku z tym ich struktura powinna by uwzgldniona przy opracowaniu modelów rozwizywania zagadnie dziedziny problemowej.
Przedstawione modele formalne dziedziny problemowej daj wskazówki do sformułowania
wymogów odnonie struktury wiedzy, niezbdnej dla inynierii wiedzy dynamicznego inteligentnego systemu nauczania.
Decyzje w procesie nauczania za pomoc systemu klasy DISN podejmuje si przez ucznia
i przez instruktora wirtualnego. Zastosowanie metody analizy strukturalno-funkcjonalnej procesów
decyzyjnych, proponowanej w pracach [1,4], wspomaga systematyczne opisywanie dziedziny, dla
której jest przeznaczony system nauczania.
3. Wpływ otwartoci systemów nauczania na wymogi do zawartej w nich wiedzy
Komputerowe systemy nauczania s przeznaczone do przekazywania i opanowania wiedzy teoretycznej i praktycznej przez uczniów-uytkowników tych systemów. Wiedza teoretyczna zwykle
jest przedstawiana w komputerowych systemach nauczania w postaci treci (ang.- content) materiałów dydaktycznych z okrelonych dyscyplin. Wiedza praktyczna jest przedstawiana w formie,
pozwalajcej uczniowi naby i opanowa nawyki i umiejtnoci, niezbdne przy realizacji procesów roboczych zwizanych ze sterowaniem obiektów dynamicznych. Taka wiedza zwykle zawiera
modele dynamiki sterowanych obiektów z odpowiedni wizualizacj ich funkcjonowania w czasie
rzeczywistym w otaczajcym rodowisku, a take reguły sterowania tymi obiektami w sytuacjach
standardowych i niestandardowych.
W ostatnich latach specjalici, tworzcy komputerowe systemy nauczania co raz aktywniej staraj si o zapewnieniu otwartoci tych systemów. Zauwamy, i z definicji teorii systemów dowolny system nauczania jest otwartym, tj. moe by opisany przez charakterystyki wejciowowyjciowe: S ⊂ X×Y, gdzie X,Y – charakterystyki wejciowe/wyjciowe systemu S [5]. Jednak,
termin „otwarty” w stosunku do systemów nauczania sygnalizuje take inne właciwoci, a mianowicie, e systemy te odpowiadaj okrelonym otwartym standardom, a take spełniaj okrelone
wymogi, pozwalajce zapewni otwarto materiałów dydaktycznych dla studentów krajów o rónych kulturach i zwyczajach [6].
Naley odrónia otwarte systemy nauczania, pod którymi w jednym przypadku rozumie si
otwarte dla studentów edukacyjne struktury organizacyjne realizujce procesy nauczania na odległo na bazie sieciowych technologii informatycznych i za pomoc systemu informacyjnego specjalnie wyposaonego w niezbdne dla takiej formy nauczania technologie. W składzie takich
struktur moe wystpowa jedna instytucja edukacyjna, jak równie i zbiór niezalenych instytucji
edukacyjnych współdziałajcych przez Internet. W drugim za przypadku pod otwartym systemem
nauczania rozumiej otwarte komputerowe technologie, zawierajce wyłcznie sprzt i oprogramowanie odpowiadajce otwartym standardom.
Warto powiedzie, e taka sama sytuacja wystpuje odnonie rónicy w traktowaniu pojcia
organizacji wirtualnej. Niektórzy rozumiej pod tym pojciem organizacj sieciow, w skład której wchodz niezalene prawnie instytucje współdziałajce przez Internet w jednym celu (na przykład, w celu nauczania na odległo, realizacji projektów software’wych na odległo, działalnoci
wydawniczej i poligraficznej). Natomiast inni, pod pojciem „organizacja wirtualna” rozumiej
komputerow technologi multiagentow, w której składzie zastosowano specjalistyczne oprogra-
128
Tatiana Tretyakova
Czynniki determinujce wymogi do wiedzy, stosowanej
w dynamicznych inteligentnych systemach nauczania
mowanie (agenty), realizujce okrelone zadania wyłcznie w sposób elektroniczny [7, 8].
Wracajc do otwartych systemów nauczania stosowanych w nauczaniu na odległo, podkrelimy, e w pierwszym przypadku chodzi o otwart edukacyjn struktur organizacyjn – Open
And Distance Learning Systems. Taka struktura edukacyjna posiada wszystkie cechy zwykłych
instytucji edukacyjnych, wykorzystujc jednoczenie w swoim systemie informacyjnym otwarte
technologie komputerowe słuce celom nauczania na odległo (sprzt komputerowy i oprogramowanie, w tym repozytorium wiedzy, interfejsy itd.), a take opracowane zgodnie z modelami
pedagogicznymi zawartoci materiałów dydaktycznych. Pozwala to studentom nabywa na odległo wiedz, umiejtnoci, a take zdawa egzaminy i zdobywa zaliczenia z opanowanych dyscyplin przez Internet w uniwersytetach rónych krajów. W drugim przypadku chodzi o technologi
komputerow, słuc celom e-nauczania. Otwarto komputerowych technologii stworzonych do
celów nauczania moe by zapewniona wyłcznie pod warunkiem, i komponenty tych systemów
(sprzt, oprogramowanie, w tym interfejsy, zawartoci materiałów dydaktycznych (content) zostan
opracowane zgodnie z otwartymi standardami, przyjtymi dla pewnego profilu (dziedziny przedmiotowej) systemów nauczania (na przykład, standardy AICC, ADL(scorm),IEEE,ISO). Jak było
podkrelone, otwarte technologie komputerowe s wykorzystywane przez otwarte struktury edukacyjne w nauczaniu na odległo. Od tych technologii znacznie zaley efektywno działania otwartych struktur edukacyjnych, bo zapewniaj one normalny przebieg procesu nauczania na odległo,
a take zunifikowan wymian danych pomidzy komputerami o rónych charakterystykach.
Otwarte technologie zapewniaj take interoperabilno, tj. moliwo przenoszenia oprogramowania na róne platformy nauczania. Informacj o tym, jakie technologie i standardy wspieraj enauczanie, w tym nauczanie na odległo, mona uzyska w literaturze wiatowej i krajowej
[9,10,11,12]. Niej w tablicach 1,2 s przedstawione charakterystyki otwartych systemów nauczania rónych typów.
3.1. Rola zastosowania nowych modeli pedagogicznych w inynierii wiedzy dla systemów
nauczania
Zapewnienie mobilnoci studentów, pod któr rozumie si moliwo ich poruszania si w Internecie i jednakowo skutecznego korzystania z materiałów dydaktycznych uniwersytetów rónych
krajów, powinno by realizowane nie tylko przez zapewnienie dostpu do sieciowych technologii
i przez wykorzystanie otwartych technologii. Mobilno zapewnia si równie przez zastosowanie
nowych specjalistycznych modeli pedagogicznych uwzgldniajcych rónic w kulturach i zwyczajach krajów wiata przy przygotowaniu zawartoci materiałów dydaktycznych [6,13]. To ostatnie
zadanie jest na razie nierozwizanym. Tworzy to znaczne trudnoci przy kształtowaniu wspólnej
przestrzeni edukacyjnej w Europie i na całym wiecie. Zadanie to wymaga wielkiej uwagi ze strony
nauczycieli i specjalistów z pedagogiki i kogniwistyki zaangaowanych w procesie budowy otwartych systemów nauczania i dcych do stworzenia w Europie wspólnej przestrzeni edukacyjnej.
Przykładem otwartego systemu nauczania, rozumianego jako edukacyjna struktura organizacyjna, realizujca nauczanie na odległo na bazie technologii informatycznych, moe by kada
instytucja, znajdujca si w składzie Europejskiej Asocjacji Uniwersytetów - European Association
of Distance Teaching Universities (EADTU), wykorzystujca w nauczaniu na odległo technologie informatyczne [6]. Instytucje EADTU d do stworzenia wspólnej przestrzeni edukacyjnej,
wspieranej przez sieciowe technologie komputerowe. Stopie otwartoci instytucji EADTU
w sensie wykorzystania otwartych technologii, otwartych standardów i nowych modeli pedago-
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 14, 2008
129
gicznych na razie nie jest wystarczajcy.
Wród informatycznych technologii pozwalajcych łatwo adaptowa si do specjalistycznych
wymogów studentów-uytkowników studiujcych w rónych otwartych edukacyjnych strukturach
organizacyjnych, mona wyróni system IBM Lotus Workplace Collaborative Learning. Jest to
produkt firmy IBM, pozwalajcy łatwo nastroi rodowisko nauczania, dostarcza zawartoci materiałów dydaktycznych (content) w rónorakiej formie oraz zarzdza procesem dydaktycznym
o rónej skali, realizowanym w rónych formach nauczania ocznego i elektronicznego (na odległo). W tej technologii zawarte s: system zarzdzania nauczaniem - LMS (Learning Management System), system zarzdzania treci materiałów dydaktycznych (content’em) - LCMS (Learning Content Management System) oraz narzdzia do współpracy przez sie elektroniczn. LMS
łczy kursy dyscyplin, stworzone za pomoc narzdzi do budowy content’u (Web – narzdzia
i narzdzia autorskie). Moe on równie łczy kursy, dostarczane za pomoc systemu zarzdzania
treci materiałów dydaktycznych (content’em) - LCMS [9].
W Europie wspólna przestrze edukacyjna powstaje zgodnie z zadaniami okrelonymi w Lizboskiej Strategii, z tezami Deklaracji Boloskiej[14], a take zgodnie ze Strategi e-Bologna,
która została składow Strategii Lizboskiej w 2003 roku [6]. W publikacjach i raportach odnonie
edukacji profesjonalnej i przygotowania kadry (vocational education and training, VET) [16,17]
podkrela si, e sukces e-nauczania zaley od pedagogiki i bardziej cisłej integracji nowych
technologii nauczania ze zdobytym wczeniej dowiadczeniem w organizacji i realizacji procesu
nauczania studentów. Aby zawartoci materiałów dydaktycznych, umieszczonych w repozytorium
otwartego systemu nauczania, mogły by otwarte (tj. jednakowo dostpne do zrozumienia) dla
studentów z rónych krajów, koniecznym warunkiem jest zastosowanie przy ich przygotowaniu
nowych modeli pedagogicznych pozwalajcych uj kultury i zwyczaje tych krajów. Zapewni to
studentom moliwo korzystania z materiałów dydaktycznych w uniwersytetach rónych krajów
z jednakowym sukcesem i w sposób poredni zapewni ich „mobilno”. Z raportu J.Banga – Prezesa EADTU wynika, i uwzgldnienie aspektów pedagogicznych przy przygotowaniu treci materiałów dydaktycznych w celu nauczania na odległo pozwoli materiałom dydaktycznym z sukcesem «przechodzi» granice krajów, których uniwersytety kształtuj wspóln przestrze edukacyjn
[6].
Wród systemów nauczania, rozumianych jako technologia, wyrónia si systemy statyczne
i dynamiczne [15]. Otwarto statycznych systemów nauczania, które nie zawieraj dynamicznych
modeli obiektów i wykorzystuj tylko wiedz deklaratywn, wiadczy o moliwoci przeniesienia
zawartoci materiałów dydaktycznych i oprogramowania do innych systemów nauczania, bazujcych na platformach rónych producentów. Dla dynamicznych inteligentnych systemów nauczania,
które zawieraj w symulatorach modele dynamiczne obiektów oraz wizualizacj funkcjonowania
owych obiektów w otaczajcym rodowisku, zapewnienie ich otwartoci daje moliwo wykorzystania modułu symulacji w systemach nauczania rónych producentów, specjalizujcych si
w tworzeniu systemów nauczania dla operatorów takich samych obiektów dynamicznych.
Problem opracowania otwartych technologii i nowych modeli pedagogicznych na razie zawiera
duo znaków zapytania, na które wci poszukuje si odpowiedzi. Otwarto systemów nauczania
to tylko jedno wród wielu innych zagadnie, które rozwizuj specjalici, zaangaowani w tworzenie komputerowych systemów nauczania w kadej dziedzinie problemowej. Pewne podejcia
metodologiczne do rozwizania niektórych z nich zostały rozpatrzone w pracy [15].
Reasumujc, jeszcze raz podkrelimy, i dla zabezpieczenia otwartoci takich technologii, jak
130
Tatiana Tretyakova
Czynniki determinujce wymogi do wiedzy, stosowanej
w dynamicznych inteligentnych systemach nauczania
komputerowe systemy nauczania, koniecznym warunkiem jest wykorzystanie otwartych standardów, którym powinny odpowiada sprzt, oprogramowanie (w tym interfejsy) i zawartoci materiałów dydaktycznych (content). Z powyszego mona wnioskowa, e warunek zapewnienia otwartoci systemów nauczania klasy DISN pociga za sob niezbdno rozwizania okrelonych zagadnie inynierii wiedzy dla systemów tej klasy.
Tabela l. Charakterystyka otwartych edukacyjnych struktur organizacyjnych
Główne podsystemy, ich składniki
Typ systemu
nauczania
Otwarte edukacyjne
struktury
organizacyjne,
realizujce
nauczania na
Odległo
Podsystem
System informacyjny
Główne składniki
podsystemu
Stosowane oprogramowanie
Sprzt:
PC;
Sprzt do sieciowej
komunikacji;
Serwery
Oprogramowanie:
LMS;LMCS; Virtual
school;
VL;
narzdzia do współpracy;
Web-browsers;
Repozytorium wiedzy
z materiałami dydaktycznymi i modelami
pedagogicznymi.
- IBM Lotus Workplace Collaborative
Learning;
KnowledgeBridge
LMS;
- Intellinex LCMS;
- Jones
e-Education;
- Jones Knowladge;
- Black board;
- Internet Explorer
4.7;
- Dreamweaver:
Course Builder;
- Enhanced Distance
Learning
Enviroment (EDLE);
Aspen; inne
Organizacje,
których standardy stosuje
si w otwartych systemach nauczania
- AICC;
- ADL
(SCORM);
- IMS Global
Consortium;
- IEEE’s
LTSC;
- ISO;
- ASTD Certificate
Institute;
- W3C
System kadrowy
ródło: opracowanie własne
Personel
zaangaowany w
procesie nauczania i w
działalnoci wspomagajcej
- Odpowiednie moduły SI, słuce
celom administracyjnym;
-web-narzdzia oraz
- narzdzia autorskie
do opracowania
content’u
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 14, 2008
131
Tabela 2. Charakterystyki otwartych technologii, stosowanych w e-nauczaniu
Typ
systemu
Główne podsystemy, ich składniki
Podsystem
Statyczny
autonomiczny
system
nauczania,
sterowany
przez
ucznia
Dynamicz.
inteligent.
system
nauczania
(DISN)
Sprztowy
Programowy
Główne składniki
podsystemu
Stosowane
oprogramowanie
Organizacje,
których standardy stosuje si
w otwartych
systemach enauczania
PC
Sie;
Serwer
Interfejsy;
Moduł komunikacyjny
Moduły kursów na serwerze;
Moduł z narzdziami do
oceny czynnoci ucznia
Standardowe dla
PC
AICC;
ADL (SCORM)
Web-narzdzia
oraz oprogramowanie do autorskiego opracowania content’u
Sprztowy
PC
Sprzt specjalistyczny do
sterowania obiektem dynamicznym;
Sie;
Serwer wymaganej klasy
Standardowe dla
PC wymaganej
klasy
Programowy
Interfejsy;
Komputerowy moduł dynamiki obiektu;
Wirtualna rzeczywisto;
Baza danych;
Baza wiedzy;
Moduł do oceny czynnoci
ucznia (inteligentny agent);
Mechanizm wnioskowania;
Moduł wyjaniajcy;
Moduł do korekcji i uzupełnienia bazy wiedzy
Standardowe dla
PC wymaganej
klasy;
Web-narzdzia
oraz
oprogramowanie
do autorskiego
opracowania
content’u;
ródło: opracowanie własne
- AICC;
- ADL
(SCORM);
- IMS Global
Consortium;
- IEEE’s
LTSC;
- ISO;
- ASTD Certificate
Institute;
- W3C
132
Tatiana Tretyakova
Czynniki determinujce wymogi do wiedzy, stosowanej
w dynamicznych inteligentnych systemach nauczania
4. O uwzgldnieniu czynników psychologicznych przy formułowaniu wymogów dla wiedzy
stosowanej w DISN
W procesie nauczania i treningu za pomoc dynamicznych komputerowych systemów nauczania (trenaerów) uwzgldnia si wymogi dla wiedzy, zdeterminowane przez własnoci uczniów,
takich, jak typ psychologiczny zgodnie z klasyfikacj C. Junga, który wysunł trzy pary charakterystyk, opisujcych procesy przyswajania i przetwarzania informacji przez człowieka [18], a take
przez charakterystyki zgodne z klasyfikacjami innych naukowców: G. Ajzenk’ego, E. Kreczmer’ego, W. Szełdona. Jest to niezbdne z powodu uwzgldnienia metod realizacji treningu
w zalenoci od psychologicznych właciwoci ucznia i zwizanego z tym sposobu opanowania
przez niego nawyków i umiejtnoci. Prawidłowa reakcja uczniów o rónych typach psychologicznych na niestandardowe sytuacje moe by ukształtowana za pomoc systemu klasy DISN w przypadku, jeli uda si uwzgldni w inynierii wiedzy właciwoci o charakterze psychologicznym.
5. Zakoczenie
W artykule rozpatrzono czynniki determinujce wymogi dla wiedzy, które naley uwzgldnia
w procesie inynierii wiedzy dla DISN. Wród tych czynników w pierwszej kolejnoci omówiono
wpływ specyfiki dziedziny problemowej na okrelenie wymogów dla wiedzy DISN i pokazane
modele formalne dziedziny. Podkrelono wano uwzgldnienia przy sformułowaniu wymogów
dla wiedzy DISN takiej charakterystyki systemu nauczania jak otwarto. Wyodrbniono otwarte
systemy nauczania interpretowane jako edukacyjna struktura organizacyjna oraz jako komputerowa
technologia. W artykule zwraca si uwaga na rol czynników psychologicznych w inynierii wiedzy dla systemów klasy DISN.
Bibliografia
1. Achieving the Lisbon goal: The contribution of VET. Executive Summary (2004)
2. Achieving the Lisbon goal: The contribution of vocational and training (VET, Executive
Summary), November 4, 2004.
3. Bang J. E-Bologna – creating a European Learning Space. A step toward the Knowledge
Society. http: // confifar.cpic.ru/upload/conf2005/reports/
4. Clarke A. E-learning – nauka na odległo. Wyd. Komunikacji i Lcznoci, Warszawa,
2007.
5. Grudzewski W., Hejduk I. Przedsibiorstwo wirtualne, Difin, Warszawa, 2002.
6. Horton W., Horton K. E-learning Tools and Technologies. A consumer’s guide for trainers, teacher, educators, and instructional designers. Wiley Publishing, Inc., 2003.
7. Hyla M. Przewodnik po e-learning. Wyd. Wolters Kluwer business, Kraków, 2005. 2-gie
wyd. , 2007.
8. Jashapara.A. Zarzdzanie wiedz. PWE, Warszawa, 2006.
9. Jung C.G. Psychological Types. Collected Work of C.G.Jung, Volume 6. Princeton University Press, 1971
10. KIpiska-Jakubec A., Steczek A., Zaborek P. Poradnik metodyczny dla autorów modułów i opiekunów przedmiotów nauczanych w trybie e-learning. Zachodniopomorska
Szkoła Biznesu, Szczecin, 2005.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 14, 2008
133
11. Mesarowicz M., Takachara Y. General systems theory: mathematical foundations. Academic Press, NY, San Francisco, London, 1975.
12. O.Popov, T.Tretyakova, A.Barcz, P.Piela. Methodology of Developing Computer-based
Training Systems for Operators of Dynamic Object. In book: Advances in Information
processing and Protection. Edited by J.Pieja and Khalid Saeed, Springer, 2007, page 399408. ISBN-13: 978-0-387-73136-0.
13. O.Popov, T.Tretyakova. Ontologies as a Technique of Knowledge Management In Open
E-Learning Systems for Operators of Dynamic Processes. Studies & Proceedings Polish
Associetion for Knowledge Management nr 6. Reviewrs: prof. J.Kacprzyk. Editorial
elaboration & correction: W.Kpa. ISSN 1732-324X, Order nr 7556, Bydgoszcz 2006.
14. O.Popov, T.Tretyakova. Use of a technique of the structurally functional analysis In
knowledge engineering for komputer-bazed training systems (on example of decisionmaking processes for operator’s training of dynamic objects). In book - red. F.Kubiak,
A.Korowicki: Information Management, Gdansk University Press, Gdansk, 2007.
15. Reding V. Is e-learning going mainstrim? Opening of the Learner Forum, Karlsruhe, 4
February 2003.
16. The European Higher Education Area – The Bologna Declaration of 19 June 1999: Joint
Declaration of the European Minister of Education: www.bologna-bergen2005.no
17. Tretyakova T. Metodyka analizy funkcjonalno-strukturalnej procesów decyzyjnych i jej
rola w inynierii wiedzy dla systemów informacyjnych. Studia i materiały Polskiego stowarzyszenia zarzdzania wiedz nr 8., Red. dr hab.in. Waldemar Bojar, PSZW, Bydgoszcz, 2007.
18. Tretyakova T. Organizacja typu Solar System a organizacje wirtualne. W ksice pod red.
prof. A.Nowakowskiego „Wykorzystanie technologii informatycznych w funkcjonowaniu
organizacji wirtualnej”, wyd. Politechniki Szczeciskiej, Szczecin, 2007.
134
Tatiana Tretyakova
Czynniki determinujce wymogi do wiedzy, stosowanej
w dynamicznych inteligentnych systemach nauczania
THE FACTORS DETERMINING THE REQUIREMENTS FOR KNOWLEDGES USED IN
DYNAMIC INTELLIGENT TRAINING SYSTEMS
Summary
The factors determining the requirements for knowledge in dynamic intelligent
training systems are considered in the article. The role of the problem domain description is underlined at revealing such factors. Formal models of problem and subject domain are shown. Distinctions between open training systems of different
classes are shown. Importance of the taking into account of psychological factors is
underlined at a formulation of requirements for knowledge in dynamic intelligent
training systems.
Key words: knowledge engineering, requirements for knowledge, dynamic intelligent training
systems, problem domain, ontology
Tatiana Tretyakova
[email protected]
Wydział Informatyki, Politechnika Szczeciska
ul. ołnierska 49, 71- 210 Szczecin, Polska