ISSN 2071-8594

Российская академия наук

Главный редактор

Г.С. Осипов

Р. В. Душкин "Развитие методов адаптивного обучени при помощи использования интеллектуальных агентов"

Аннотация.

В статье рассматриваются варианты использования и применения интеллектуальных агентов в качестве ассистентов преподавателя при организации процессов адаптивного обучения в Интернет-мессенджерах. Дается краткое описание модели образовательного процесса, включая модель студента. Описывается обобщенная архитектура интеллектуального агента вместе с кратким представлением подпроцесса его взаимодействия с различными акторами в рамках образовательного процесса. Приводится краткая статистическая сводка по проведенному обучению с использованием описанной технологии. Предлагается перечень последующих шагов по улучшению представленной в статье технологии.

Ключевые слова:

адаптивное обучение, обучающая интеллектуальная система, интеллектуальный агент, когнитивные технологии, обработка естественного языка.

Стр. 87-96.

DOI 10.14357/20718594190108

Литература

1. Дурнев А. Как искусственный интеллект проникает в финтех: от чат-ботов к персональным ассистентам // Forbes — Технологии / Финтех, 14 мая 2017 г. — Электронный ресурс (дата обращения: 19.02.2019).
2. Крецу К. Искусственный интеллект в бизнесе — опыт российских брендов // VC.ru, 16 августа 2017 г. — Электронный ресурс (дата обращения: 19.02.2019).
3. Душкин Р. В., Жарков А. Д., Иванов Д. А. К современному пониманию ИТС — Нижний Новгород: ИТ Форум 2020. «Развитие цифрового государства. Создание систем весогабаритного контроля, интеллектуальных транспортных систем». 12-14 апреля 2017 г.
4. Kausar M. Sustainability and Industry 4.0. — Logictics and inventory control, November 2018.
5. Aldewereld H., Boissier O., Dignum V., Noriega P., Padget J. A. Social Coordination Frameworks for Social Technical Systems. — Springer. — August, 2016.
6. Душкин Р. В. Место ИТС в инфраструктуре Умного города // Мир дорог, № 110, август 2018.
7. Raskin J. The human interface: new directions for designing interactive systems (1. printing. ed.). Reading, Mass. [u.a.]: Addison Wesley.
8. Udell J. Interfaces are habit-forming. — Infoworld. Archived from the original on 4 April 2017.
9. Душкин Р. В. 5 профессий, которые заменят чат-боты и искусственный интеллект в ближайшие 5 — 10 лет // VC.ru, 27 августа 2016. — https://vc.ru/p/bots-replace. — Электронный ресурс (дата обращения: 19.02.2019).
10. Mauldin M. ChatterBots, TinyMuds, and the Turing Test: Entering the Loebner Prize Competition // Proceedings of the Eleventh National Conference on Artificial Intelligence, AAAI Press.
11. Wolpaw J. R., Birbaumer N., Heetderks W. J., McFarland D. J., Peckham P. H., Schalk G., Donchin E., Quatrano L. A., Robinson C. J., Vaughan T. M. Brain-Computer Interface Technology: A Review of the First International Meeting, IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering, Vol. 8, No. 2, June 2000, 164-173.
12. Емельянов В. В., Курейчик В. В., Курейчик В. М. Теория и практика эволюционного моделирования. М: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 432 с.13. Kasabov N. Introduction: Hybrid intelligent adaptive systems // International Journal of Intelligent Systems, Vol. 6 (1998), 453-454.
14. Krafzig D., Banke K., Slama D. Enterprise SOA. Prentice Hall, 2005.
15. Teleschool: http://teleschool.me/ — retrieved in November 2018.
16. Morifuji D. Connectionist Approach to Stage-Like Syntactic Development / Daichi Morifuji, Toshio Innui // Обработка текста и когнитивные технологии: Сборник статей. № 11 / Редакторы: В. Соловьев, В. Гольдберг, В. Поляков — Казань: Казанский государственный университет им. В.И. Ульянова-Ленина, 2006. С. 41-50.
17. Душкин Р. В. Методы получения, представления и обработки знаний с НЕ-факторами. 2011.115 с.
18. Blasiak S., Rangwala H. A Hidden Markov Model Variant for Sequence Classification. IJCAI Proceedings-International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2001. 22:1192.
19. Орельен Ж. Прикладное машинное обучение с помощью Scikit-Learn и TensorFlow. Концепции, инструменты и техники для создания интеллектуальных систем = Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques for Building Intelligent Systems. Вильямс, 2018.688 с.
20. Wierema S. Build your own Siri: Api.ai offers voice integration for all. The Next Web.
21. Душкин Р. В. Почему за гибридными ИИ-системами будущее // Экономические стратегии, № 6 (156), 2018. с. 84-93.