Под термином «cемантика» понимают [2, 5, 9] интерпретацию связи содержания с формой, систему правил определения поведения отдельных языковых конструкций. Объединение понятий «когнитивность» и «семантика» позволяет не только формализовать субъективную сторону познания, но также выработать оценку семантической конструкции, в том числе по принципу полноты и «удобства» её восприятия конкретным субъектом. Отсюда возникает обобщённое обновляющее понятие «когнитивная семантика». Когнитивная семантика может служить достаточно перспективным, ёмким и унифицированным мерилом и инструментом регулирования функциональных достоинств информационных систем в образовании, в том числе электронных библиотек, систем дистанционного обучения и консорциумов образовательных порталов. Плодотворность этой парадигмы подтверждена на примерах многоуровневых портальных консорциумов, исследованием, созданием и сопровождением которых автор длительное время занимался в рамках соответствующих отраслевых высшей школы и московских научно-производственных образовательных программ.
В предшествующей публикации автора [1] и отчётах по соответствующим НИР и НИОКР, проведенных в МГТУ МИРЭА в период 2008-2011 гг. показано, что практический интерес в образовательных информационных технологиях представляет применение методов когнитивной семантики, для количественной оценки вероятности извлечения «когнитивного документа» из совокупного информационного ресурса сетевого портального консорциума, а также для определения вероятности, с какой этот документ может находиться в одной из подсистем этого консорциума. Здесь термин «когнитивная семантика» трактуется и применяется в уточнённом дидактическом смысле, то есть как оценка истинности и комфортности обнаружения поиска, извлечения, полноценного раскрытия и восприятия объектом обучения откликов информационной системы на его запросы, причём откликов, содержащих истинную знаниевую информацию.
В семантических системах пертинентность ответов ИС (точное и полное соответствие содержания выданного документа сути запроса) автоматически означает его релевантность (соответствие содержания документа формулировке запроса по формальным признакам, в частности, идентификаторам мультимедиа контейнера, файла или атома в составе HTML файла). Однако не все выданные системой документы, имеющие признаки пертинентности, с позиции восприятия их конечным пользователем «дружественны», доступны быстрой оценке и реально пригодны к использованию. Иными словами нарушаются мажоритарный и эргодический принципы функционирования дидактических информационных систем, условно отнесённые выше к термину «комфортность» работы со знаниевой информацией в составе информационных образовательных консорциумов. Из совокупности пертинентных ответов системы пользователь по его собственным критериям отбирает наиболее полезную и удобную для себя информацию как по форме, так и по содержанию, то есть наиболее мажоритарную. Таким образом, когнитивную семантику конкретного документа, другими словами, его когнитивность, в реальной образовательной практике представляется возможным определить не только по соответствию выданного документа формализованному на уровне соблюдения релевантности запросу, но также с учётом компетентностных и психо-эмоциональных особенностей пользователя. Формализацию этого нового понятия предлагается выполнить с привлечением хорошо развитого математического аппарата описания обширного разнообразия энтропийных оценок информационного морфизма, т.е. функционала взаимодействия, информационных систем между собой и с конечным пользователем [1]. При этом опора делается на широко известный авторитетный подход на основе вероятностной теории Байеса - Колмогорова [6-8, 10].
В качестве типового примера рассмотрим задачу моделирования когнитивной семантики, базируясь на априорном знании когнитивности образовательной информации в информационном ресурсе портально-сетевого консорциума, включающего на аддитивной основе три образовательных микропортала [1]. Полный ресурс консорциума в эксперименте составляет 10000 элементарных семантических единиц (ЭСЕ), отобранных случайным образом из образовательного портала, включая до 10 % системной и сопутствующей информации, которая не учитывается в решении задачи. При этом первый из микропорталов содержит 25 % совокупного информационного ресурса, второй - 35 %, третий - 40 %. При этом методом экспертных оценок в практических упражнениях преподавателем определена потенциальная когнитивность ЭСЭ для каждого из микропорталов, соответственно 5, 4 и 2 %. (заметим, что в многократных опытах подобного рода образующиеся численные значения были схожими с приведёнными выше). Доступ к образовательным ресурсам микропорталов осуществляется последовательным запросом каждого из ЭСЕ без повторения. Отметим также, что сбор статистики запросов к микропорталам или другим образовательным ИС в реальных образовательных условиях осуществляется за определенный отрезок времени, будь то день, неделя, месяц или год, абстрагируясь от чего в ходе моделирования, запросы к микропорталам задаются последовательно и не зависят от времени. Сведения о ресурсах, участвующих в эксперименте микропорталов, сведены в таблицу 1.
Таблица 1. Распределение ЭСЕ в микропорталах сетевого консорциума
|
Микропорталы |
ЭСЕ |
Кол-во ЭСЕ микропорталов |
Когнитивность/ЭСЕ |
|
1 |
25 % |
2500 |
5 % / 12,5 |
|
2 |
35 % |
3500 |
4 % / 14 |
|
3 |
40 % |
4000 |
2 % / 8 |
Далее, задачу определения вероятности получения отклика ИС в виде когнитивного файла (ЭСЕ) будем решать по формуле полной вероятности [1, 2].
Если событие А наступает лишь при появлении одного из несовместных событий (далее гипотез) 
, то вероятность события А вычисляется по формуле полной вероятности:
, (2)
где 
- вероятность гипотезы 
,
А - событие, которое появляется после появления событий 
. В нашем случае А - получение дефектного (некогнитивного) файла из числа образовательных ЭСЕ (
), с выявлением вероятности поддерживания одним из трех микропорталов (
) портального-сетевого консорциума;
, - условная вероятность события при выполнении гипотезы (
).
Представим формулу полной вероятности графом с выделенной вершиной А:
Рис. 1. Граф полной вероятности
Полная вероятность события А равна весу всего вероятностного графа с гипотезами.
Теперь рассмотрим ресурс образовательного консорциума с позиции теории Байеса [8].
Если до опыта вероятности гипотез были 
, 
, ..., 
, а в результате опыта появилось событие А, то с учетом этого события «новые», т.е. условные вероятности гипотез вычисляются по:
, (3)
где 
и 
(4)
Включая описываемый здесь фрагмент в регулирование когнитивности образовательных порталов, автор исходит из того, что в общепринятом представлении теорема Байеса (формула Байеса) [7, 8] дает возможность «пересмотреть» вероятность гипотез с учетом наблюдавшегося результата опыта. Условная вероятность 
может находиться как отношение веса ветви, проходящей через вершину, соответствующую гипотезе 
, к весу всего вероятностного графа.
В объявленную выше постановку определения вероятности получения отклика ИС в виде когнитивного файла (ЭСЕ) могут быть добавлены две дополнительные развивающие задачи:
- Оценить вероятность того, что случайно вызванная ЭСЕ когнитивна.
- Определить, какому микропорталу принадлежит случайно выбранный из консорциума элемент, оказавшийся некогнитивным.
Ниже приводятся следующее возможное решение этих задач.
Пусть рассматривается событие А = {выбрать дефектный файл}. Сформулируем три возникающие в процессе рассмотрения гипотезы:
={файл поддерживается первым микропорталом}, 
=0,25 (25 % - 2500 ЭСЕ), 
= 0,05 (5 % ЭСЕ первого микропортала);
={файл поддерживается вторым микропорталом}, 
=0,35 (35% - 3500 ЭСЕ), 
= 0,04 (4 % ЭСЕ второго микропортала);
={файл поддерживается третьим микропорталом}, 
=0,4 (40% - 4000 ЭСЕ), 
= 0,02 (2 % ЭСЕ третьего микропортала).
Рис. 2. Граф выдвигаемых гипотез
(5)
Если полная вероятность равна 
, то каждая случайно вызванная ЭСЕ будет когнитивна для всех 9000 образовательных ЭСЕ консорциума. В нашем случае 
, т.е. с вероятностью 0,0345 ЭСЕ консорциума окажется когнитивным, тогда примерно 34 ЭСЕ из всего ресурса образовательного портально-сетевого консорциума могут оказаться когнитивными.
(6)
Результаты расчетов (5) и (6) показывают, что примерно каждая 345 ЭСЕ может быть когнитивна при и, с большей вероятностью, будет принадлежать второму микропорталу, равному 0,41, поскольку 
>
> 
. Приведенная процедура расчета вероятности когнитивности извлекаемого ЭСЕ может оказаться применимой в расчетах вероятности получения пертинентных откликов конкретной образовательной ИС. Процедура успешно и без единого сбоя применялась автором в течение четырёх лет в процессе создания и сопровождения упоминавшихся выше многоуровневых образовательных консорциумов. Данная процедура может быть полезна при практическом определении когнитивности ресурса образовательных информационных систем в обычных и дистанционных формах обучения.
Рецензенты:
- Раев Вячеслав Константинович, доктор технических наук, профессор кафедры ТИССУ ФГБОУ ВПО МГТУ МИРЭА, г. Москва.
- Петров Андрей Борисович, доктор технических наук, профессор, декан факультета «Информационные технологии» ФГБОУ ВПО МГТУ МИРЭА, г. Москва.
Библиографическая ссылка
Болбаков Р.Г. ТЕОРЕМА БАЙЕСА В КОГНИТИВНОЙ СЕМАНТИКЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 5. ;URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=7074 (дата обращения: 07.12.2024).