Використання дескриптивних логік в інтелектуальних навчальних системах

Костянтин Ткаченко

doi:10.31866/2617-796X.6.2.2023.293594

Автор(и)

Костянтин Ткаченко Державний університет інфраструктури та технологій, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-0549-3396

DOI:

https://doi.org/10.31866/2617-796X.6.2.2023.293594

Ключові слова:

інтелектуальна система, інтелектуальна навчальна система, знання, база знань, дескриптивні логіки, виведення знань, навчальний контент

Анотація

Мета статті полягає в дослідженні та вирішенні проблем використання базових принципів сучасного формалізму дескриптивних (термінологічних) логік в інтелектуальних навчальних системах, що використовують бази знань навчального контенту.

Методами дослідження є основні методологічні підходи й технологічні засоби для розробки інтелектуальних навчальних систем. Зокрема, системний і порівняльний аналізи – для виявлення особливостей інтелектуальних навчальних систем, метод експертних оцінок, який передбачає аналіз літературних джерел та інформаційних ресурсів, проведення інтерв’ю та опитування експертів з інформаційно-технологічної галузі та математичної логіки, а також процес розробки й тестування інтелектуальної системи.

Науковою новизною проведеного дослідження є розробка системи отримання експертних знань для інтелектуальної системи, що поєднує в собі формування бази експертних знань, формалізмом для представлення яких є дескриптивні логіки. Запропонований підхід формалізованого представлення знань з використанням дескриптивних логік можна застосовувати під час розробки авторських інтелектуальних навчальних систем у сфері онлайн-освіти та розвитку когнітивних навичок.

Висновки. Сфери застосування дескриптивних логік в інтелектуальних системах постійно розширюються, збільшуючи можливості цих систем щодо формалізованого виведення нових знань, у тому числі й в умовах неповної визначеності.

Дескриптивна логіка, яку використовують в інтелектуальних навчальних системах, надає широкі можливості побудови висновку (тобто формування відповіді), зокрема в таких ситуаціях, як формування та надання відповіді на різні види запитів до бази знань системи (наприклад, повністю визначений і чітко сформульований, неповністю визначений і нечітко сформульований, повністю невизначений, неповністю визначений і чітко сформульований, повністю нечітко сформульований, повністю невизначений і нечітко сформульований), допомагаючи конкретизувати запит. Для цього необхідно строго сформулювати відповідну систему числення (побудувати аксіоматичну теорію). Отже, як засіб вирішення семантичних та логічних завдань дескриптивна логіка стала унікальним і важливим механізмом представлення знань.

Успішне використання дескриптивної логіки в авторській інтелектуальній навчальній системі забезпечить підвищення якості освітнього процесу; моніторинг процесу навчання та контроль його результатів; сприятиме інтеграції цієї системи до багатьох сучасних інформаційних навчальних систем; забезпечить надання різноманітних консультацій, порад, тлумачень, пояснень щодо навчального контенту чи освітнього процесу, а також широкого спектра тем навчального контенту й тестів різного рівня.

Біографія автора

Костянтин Ткаченко, Державний університет інфраструктури та технологій

Доцент, кандидат економічних наук, доцент кафедри інформаційних технологій

Посилання

Abacus.AI, 2019. An Overview of Logic in AI and Machine Learning. Medium, [online] 09 August. Available at: <https://medium.com/abacus-ai/an-overview-of-logic-in-ai-and-machine-learning-2f41ccb2a335> [Accessed 14 July 2023].

Artificial Neural Network Tutorial, n.d. JavaTpoint. [online] Available at: <https://www.javat-point.com/artificial-neural-network> [Accessed 03 July 2023].

Baader, F. and Nutt, W., 2007. Basic Description Logics. In: F. Baader, D. Calvanese, D. McGuinness, D. Nardi and P. Patel-Schneider, eds. The description logic handbook: Theory, implementation and applications. 2nd Ed. [e-Book] Cambridge: Cambridge University Press, pp.47-100. Available at: <http://www.inf.unibz.it/~franconi/dl/course/dlhb/dlhb-02.pdf> [Accessed 26 July 2023].

Basic Principles of Multimedia Learning, 2021. In: R. Mayer, ed. The Cambridge Handbook of Multimedia Learning. [e-Book] Cambridge: Cambridge University Press, pp.143-182. https://doi.org/10.1017/9781108894333.014

Bechhofer, S. and Globe, C., 1997. Using a description logic to drive query interfaces. In: Proceedings of the 1997 International Workshop on Description Logics. [online] Université Paris-Sud. Available at: <https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&-doi=59635216a075243cc229f53ddc442ae00fce1a89> [Accessed 04 July 2023].

Brachman, R.J. and Levesque, H.J., 2004. Knowledge Representation and Reasoning. [online] Amsterdam: Morgan Kaufmann. Available at: <https://www.cin.ufpe.br/~mtcfa/files/in1122/Knowledge%20Representation%20and%20Reasoning.pdf> [Accessed 02 July 2023].

Martin, F.R., 2019. How Important Are Semantic Networks in Artificial Intelligence? Analytics India Magazine, [online] 23 January. Available at: <https://analyticsindiamag.com/semantic-networks-ai/> [Accessed 04 July 2023].

Meyer, J.J., 2009. Logic in AI. In: J.N. Kok, ed. Artificial Intelligence. [e-Book] Oxford: EOLSS. Vol. 1 Encyclopedia of Life Support Systems, pp.21-44. Available at: <https://www.researchgate.net/publication/46666490_Logic_in_AI?enrichId=rgreq-c3ac39601cdf333e51cc2507fcbc3092-XXX-&enrichSource=Y292ZXJQYWdlOzQ2NjY2NDkwO0FTOjExNDk3MzUxNDY3MDA4MkAxNDA0NDIzMjMwOTgy&el=1_x_3&_esc=publicationCoverPdf> [Accessed 14 July 2023].

Minker, J., 2000. Introduction to Logic-Based Artificial Intelligence. In: J. Minker, eds. Logic-Based Artificial Intelligence. [e-Book] Boston: Springer, pp.3-33. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-1567-8_1

Nardi, D. and Brachman, J., 2007. An Introduction to Description Logics. In: F. Baader, D. Calvanese, D. McGuinness, D. Nardi and P. Patel-Schneider, eds. The description logic handbook: Theory, implementation and applications. 2nd Ed. [e-Book] Cambridge: Cambridge University Press, pp.1-44. Available at: http://www.inf.unibz.it/~franconi/dl/course/dlhb/dlhb-01.pdf [Accessed 26 July 2023].

Pshtiwan, Q.R., 2015. Semantic Network and Frame Knowledge Representation Formalisms in Artificial Intelligence. Master of Science. Eastern Mediterranean University. [online] Available at: <http://i-rep.emu.edu.tr:8080/jspui/bitstream/11129/1783/1/RashidPshtiwan.pdf> [Accessed 12 July 2023].

Rodrigues, W.P., 2023. The Role of Mathematical Logic in Artificial Intelligence. Linkedin, [online] 28 June. Available at: <https://www.linkedin.com/pulse/role-mathematical-logic-artificial-intelligence-pereira-rodrigues> [Accessed 12 July 2023].

Tkachenko, Olha, Tkachenko, Kostiantyn and Tkachenko, Oleksandr, 2022. Designing Intelligent Multi-agent Ontology-Based Training Systems: The Case of State University of Infrastructure and Technology. In: Advances in Computer Science for Engineering and Manufacturing, Conference proceedings. [e-Book] Cham: Springer, pp.181-192. https://doi.org/10.1007/978-3-031-03877-8