ПОБУДОВА АГЕНТНОЇ МОДЕЛІ З АДАПТАЦІЙНИМИ ВЛАСТИВОСТЯМИ В ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЯХ АНАЛІЗУ КОНТЕКСТУ В СИСТЕМАХ ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2023-170-5-32-40Ключові слова:
агент, мультиагентні системи, адаптація, математична модель, системи оцінювання знань, електронні освітні системи, освітній процесАнотація
Проаналізовано архітектуру електронних освітніх систем (ЕОС) та можливість їхньої декомпозиції на підсистеми відповідно до реалізації функціональності, яку вони здійснюють. Розглянуто види зв’язків та можливість взаємодій підсистем. Виділено динамічну особливість архітектури ЕОС та вплив факторів, які можуть виникати під час її роботи.
Досліджено види агентів та взаємодію між ними для забезпечення адаптаційних складових роботи систем оцінювання знань. Детально розглянуто види агентів та їхню взаємодію з ЕОС, наведено приклади. Досліджено принципи роботи та схеми взаємодії незалежних агентів та агентів, об’єднаних у групи, наведено схеми їхніх взаємодій. Виділено ефективність об’єднання агентів у групи та доцільність такого підходу.
Показана схема роботи незалежного агента з адаптаційної складовою та його вплив на результат та вхідні дані інших агентів. До кожного з агентів додані вагові коефіцієнти, що відповідають за коригування роботи кожного з вхідних факторів, які також формують загальний результат. Вагові коефіцієнти є статичними елементами, які базуються на експертних даних та визначаються на проміжку від 0 до 1.
На основі агентного підходу розроблено адаптивну квазістатичну математичну модель, яка стане основою для реалізації адаптаційної складової інформаційних технологій аналізу контексту систем оцінювання знань. Розроблена модель враховує динамічність архітектури систем оцінювання знань та включає менеджмент адаптаційними функціями.
Розроблена агентна модель відображає ітераційний процес в часі, результат якого складається з суми результатів роботи груп агентів на всьому проміжку оцінювання знань. Модель включає можливість екстреного завершення роботи системи у разі надходження відповідної команди агента.
Головними перевагами спроектованої моделі є універсальність, забезпечення адаптаційної складової, тобто врахування динаміки зміни параметрів у часі та можливість їхнього рейтингування. Така модель автономізує складові інформаційних технологій аналізу контексту в системах оцінювання знань, забезпечивши можливості зміни власного функціоналу і самостійного функціонування.
Посилання
A. Fedonuyk, V. Yunchyk, T. Cheprasova, and S. Yatsyuk, “The Models of Data and Knowledge Representation in Educational System of Mathematical Training of IT-specialists,” in 2020 IEEE 15th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), Zbarazh, Ukraine, 2020, pp. 269-272. https://doi.org/10.1109/CSIT49958.2020.9321899.
A. Fedonuyk, V. Yunchyk, I. Mukutuyk, O. Duda, and S. Yatsyuk, “Application of the hierarchy analysis method for the choice of the computer mathematics system for the IT sphere specialists preparation,” in XII International Conference on Mathematics, Science and Technology Education, Kryvyi Rih, Ukraine, 2021. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1840/1/012065.
W. Jiao, and Y. Sun, “Self-adaptation of multi-agent systems in dynamic environments based on experience exchanges,” Journal of Systems and Software, pp. 165-179, 2016.
D. Y. Bugaychenko, “MASL: A logic for the specification of multiagent real-time systems”, in Proc. 5th International Central and Eastern European Conference on Multi-Agent Systems, Leipzig, Germany, 2017, pp. 183-192.
T. Preisler, and W. Renz, “Structural Adaptations for Self-Organizing Multi-Agent Systems”, in The Seventh International Conference on Adaptive and Self-Adaptive Systems and Applications (ADAPTIVE 2015), At Nice, France, 2015, pp 1-8.
Ye. A. Palamarchuk, “Methods of building microservice architecture of e-learning systems,” Інформаційні технології та комп'ютерна інженерія, vol. 53, no. 1, pp. 43-54, February, 2022.
J. P. Műller, and K. Fisher, “Application Impact of Multi-agent Systems and Technologies: ASurvey”, in Agent-Oriented Software Engineering: Reflections on Architectures, Methodologies, Languages, and Frameworks, O. Shehony and A. Strum, Springer-Verlag, 2014, pp. 27-53. [Electronic resource]. Available: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-54432-3.
O. V. Bisikalo, O. O. Kovalenko, and Y. A. Palamarchuk, “Models of Behavior of Agents in the Learning Management System,” in 2019 IEEE 14th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), Lviv, Ukraine, 2019, pp. 222-227.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 35
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, так як це може привести до продуктивних обмінів, а також скорішого і ширшого цитування опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
