Проекты машинного обучения представляют собой пример одного из наиболее обещающих подходов к созданию программного обеспечения преподавания, получившего название интеллектуальное преподавание. В отличие от других методов использования искусственного интеллекта в проблеме обучения для таких систем характерна попытка добиться такой же эффективности в ходе решения задач, какая достигается при обучении с преподавателем-человеком.
В системе, предназначенной для интеллектуального преподавания, обычно можно выделить несколько составляющих.
- Во-первых, здесь имеется специалист по предмету, способный решать поставленные задачи. (GREATERP включает подсистему, которая по описанию условий задачи может строить функции на Лиспе.)
- Во-вторых, система имеет каталог ошибок, содержащий все возможные отклонения от правильного результата, которые может допустить конкретный студент (по сравнению со специалистом).
- В-третьих, имеется модуль обучения—экспертная система, предназначенная для преподавания. Этот модуль учитывает три группы соображений. Во-первых, по поведению студента определяется, чтб ему известно и какие недочеты или ошибки ему присущи; во-вторых, рассматривается вопрос о том, в какой момент следует прервать процесс решения задачи и чтб при этом нужно сообщить студенту, и, в-третьих, осуществляется подбор задач, которые надлежит решить студенту, и принимается решение, когда следует переходить к изучению нового материала.
Такие решения, как правило, принимаются на основании некой внутренней модели знаний, которыми располагает студент, и испытываемых им затруднений, что позволяет учителю организовывать обучение в зависимости от индивидуальных особенностей студента.
Наконец, система обучения должна содержать интерфейс, обеспечивающий контакт со студентом. При создании интерфейса необходимо учитывать особенности общения человека с машиной, т. е. предусмотреть, как придать информации форму, понятную для студента, как задавать ему вопросы и как обеспечить возможность ввода в систему ответов студента, а также решить, что именно должно размещаться на экране дисплея.
До недавнего времени вопросы интеллектуального обучения оставались предметом чисто научных изысканий, и, казалось бы, не шло речи непосредственно о разработке программ для реального преподавания. Однако теперь ситуация изменилась. Во-первых, опыт, накопленный в психологии познания и в искусственном интеллекте, позволяет ныне создавать машинных учителей гораздо быстрее и эффективнее.
Например, учитель Лиспа позволяет подготовить материал для академических занятий за более короткое время, чем отводится на это при использовании обычного программного обеспечения. Во-вторых, хотя для систем интеллектуального преподавания требуется достаточно мощный и быстродействующий компьютер, стоимость аппаратуры непрерывно снижается, что делает соответствующие затраты вполне оправданными.
