Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров

Работа завершает изложение общей денотационной модели гибких автономных тренажѐров для привития интеллектуальных навыков. Рассмотрены основы инвариантной к реализациям денотационной модели автоматизированного решения синтезированных тренировочных задач в произвольной многопроцессной операционной сис...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2005
Автор: Верещагин, И.И.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2005
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6431
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров / И.И. Верещагин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2005. — № 4. — С. 64-69. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-6431
record_format dspace
spelling Верещагин, И.И.
2010-03-02T14:51:42Z
2010-03-02T14:51:42Z
2005
Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров / И.И. Верещагин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2005. — № 4. — С. 64-69. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
1817-9908
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6431
004.923
Работа завершает изложение общей денотационной модели гибких автономных тренажѐров для привития интеллектуальных навыков. Рассмотрены основы инвариантной к реализациям денотационной модели автоматизированного решения синтезированных тренировочных задач в произвольной многопроцессной операционной системе.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров
spellingShingle Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров
Верещагин, И.И.
title_short Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров
title_full Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров
title_fullStr Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров
title_full_unstemmed Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров
title_sort формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров
author Верещагин, И.И.
author_facet Верещагин, И.И.
publishDate 2005
language Russian
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
description Работа завершает изложение общей денотационной модели гибких автономных тренажѐров для привития интеллектуальных навыков. Рассмотрены основы инвариантной к реализациям денотационной модели автоматизированного решения синтезированных тренировочных задач в произвольной многопроцессной операционной системе.
issn 1817-9908
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6431
citation_txt Формализация автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажеров / И.И. Верещагин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2005. — № 4. — С. 64-69. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT vereŝaginii formalizaciâavtomatizirovannogorešeniâsintezirovannyhzadačgibkihtrenažerov
first_indexed 2025-11-25T22:51:36Z
last_indexed 2025-11-25T22:51:36Z
_version_ 1850575012872847360
fulltext Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 64 Работа завершает изложение об- щей денотационной модели гиб- ких автономных тренажѐров для привития интеллектуальных на- выков. Рассмотрены основы ин- вариантной к реализациям дено- тационной модели автоматизи- рованного решения синтезирован- ных тренировочных задач в про- извольной многопроцессной опе- рационной системе.  И.И. Верещагин, 2005 УДК 004.923 И.И. ВЕРЕЩАГИН ФОРМАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РЕШЕНИЯ СИНТЕЗИРОВАННЫХ ЗАДАЧ ГИБКИХ ТРЕНАЖЁРОВ Актуальность и новизна научно-технической задачи разработки прикладной модели гиб- ких, т.е. перепрограммируемых тренажѐров обусловлена отсутствием в настоящее время систематического подхода к созданию уни- версальных автоматизированных систем для привития специалистам интеллектуальных навыков [1, 2]. Установлено, что инвариант- ная к реализациям прикладная денотацион- ная модель автономных гибких тренажѐров такого рода раскладывается на две части: модель автоматизированного синтеза собст- венно тренировочных задач и модель их ре- шения в произвольной операционной систе- ме на персональном компьютере [3]. Основы денотационной модели синтеза самих трена- жей были рассмотрены в [4]. В данной ра- боте излагаются основополагающие принци- пы второй части общей денотационной мо- дели, которая формализована посредством языка VDM-SL Венского метода разработки систем [5  7]. Напомним, что тренировочная задача син- тезируется в гипотетической системе визу- альной разработки, функционирование кото- рой формализует первая часть общей дено- тационной модели [4]. Такая система визу- ального создания тренажей по сути предос- тавляет разработчикам наглядный, интуи- тивно понятный язык, содержательная се- мантика которого вынуждает их подходить к задаче с позиций трѐх сущностей: режиссѐр (исполнитель тренировочного плана), стажер (тренируемый на предмет интеллектуальных навыков) и учитель“за кадром”, который со- ФОРМАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РЕШЕНИЯ СИНТЕЗИРОВАННЫХ ЗАДАЧ ГИБКИХ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 65 ветует, приказывает, выдаѐт и проверяет задания. В ходе последующего автома- тизированного решения тренировочной задачи перечисленным сущностям отве- чают одноимѐнные потоки вычисления, интерпретирующие команду за коман- дой (каждый поток по своему),  один и тот же текст плана тренировки, кото- рый служил заключительным этапом визуального синтеза тренажа. Хотя в дей- ствительности тренировочные задачи должны быть реализованы в терминах распределѐнных, конкурирующих, т. е. параллельных потоков (процессов), опи- сываемая подсистема гибкого тренажѐра смоделирована аппликативно (функ- ционально), как потенциально недетерминированная система (в этом смысле придерживаемся подхода Бьѐрнера к формальному специфицированию систем распределѐнного типа) [8]. При императивном (алгоритмическом) подходе вы- шеуказанный поток, в свою очередь, распадается на пару потоков, в которой первый читает команду плана тренировки и передаѐт, если требуется, сообщение второму потоку по поводу еѐ дальнейшей обработки. С другой стороны, в моде- ли применяется терминология и обозначения, принятые Венской школой [9], а также еѐ сторонниками и последователями, в частности Ирландской школой VDM [5], при формализации семантики языков программирования. Как выяснилось, все три потока тренировочной задачи укладываются в до- вольно абстрактную схему единого потока вычисления, позволяющую исследо- вать формальными средствами специфические и существенные аспекты созда- ния гибких автономных тренажѐров. Рассмотрим эту схему вычисления. Ниже представлены в упрощѐнном виде главные предложения абстрактного синтакси- са плана тренировки (ПланТр): ПланТр = Команда (1) Команда = СписКмнд  БазСцена  Акт  Действие  Антракт  (2) СписКмнд = Команда* (3) Поток = Команда  НазвЦикл +  СфаИзобр +  НачУрЗнан + ном_цкл:Nat0 (4) Предложениям (1) – (4) абстрактного синтаксиса тренировочного плана со- ответствуют следующие основные рекурсивные семантические функции, интер- претирующие все циклы тренажа (НазвЦикл + ) тренировочной задачи (префикс М в названии семантических функций – от англ. meaning “смысл”): МПоток : Поток  ИнфСрд  СтатСрд  ДинСрд, МПотокmk - Поток(_ком, , _ном_цкл) (_и_с) (_с_с)  let дин_срд = mk - ДинСрд(, _ном_цкл), рез_цкл = mk - МКоманда_ком (_и_с) (_с_с) (дин_срд), нов_цкл_ = нов_цкл(рез_цкл) in if нов_цкл_ = 0 then рез_цкл else МПоток(_ком, , нов_цкл_) (_и_с) (_с_с) (5) И.И. ВЕРЕЩАГИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 66 МКоманда : Команда  ИнфСрд  СтатСрд  ДинСрд  ДинСрд МКомандаmk - СписКмнд(_ком) (_и_с) (_с_с) (_д_с)  let рез_ком = МКомандаhd _ком (_и_с) (_с_с) (_д_с) in if len _ком = 1 then рез_ком else МКомандаmk - СписКмнд(tl _ком) (_и_с) (_с_с) (рез_ком) (6) В связи с содержанием семантических функций (5) и (6) напомним, что цик- лом тренажа называется решение тренировочной задачи по одному и тому же плану тренировки, причѐм в каждом таком цикле стажѐр решает задание одного типа, но, как правило, в более сложных условиях, скажем, при более жѐстких строках, определяемых командами “антракт”: (ИСЭтапы  ИнфСрд)  запр_акт : ИмАкта  m  НазвЦикл  m  BOOL  запр_дей : ИмДейств  m  НазвЦикл  m  BOOL  антракты : ИмАнтр  m  НазвЦикл  m  Длит (7) Изображающее пространство тренажа складывается из сфер изображения (СфаИзобр + ), и для режиссѐра, реализующего план тренировки, стажѐра и учи- теля “за кадром” закрепляется своя, отдельная сфера. В каждой сфере представ- лена сцена (БазСцена), состоящая из картины (фона) с размещѐнными в ней де- талями картины (МДетал), например, персонажами и реквизитом (под персона- жем понимается деталь картины, наделѐнная качествами человека). Например, в сфере режиссѐра может быть отображѐн интерьер кабинета директора предпри- ятия (mk–БазСцена). В такой обстановке тренируемый имеет возможность по- местить курсор на рисунок рабочей папки, и на экране возникнет еѐ содержимое: (АктОбл  m  Метод)  (Знание  m  Обл  СфаИзобр), а может “нажать” мышью кнопку звонка и в кабинет войдѐт секретарь: (АктОбл  m  mkДинСцена_им)  (Метод +  m  Обл). В сфере изображения стажѐра, вероятно, в это время будет находиться сцена с инструментами (деталями картины), позволяющими перемещаться по базовым сценам и возбуждать сцены динамические (mkДинСцена). Тогда в сфере изо- бражения учителя может быть представлена сцена с элементами взаимодействия с гипертекстовой подсистемой информационной среды (ИнфСрд), и эти элемен- ты будут выступать в качестве деталей картины в такой базовой сцене. В итоге, вышеизложенное поддерживается приведенными ниже элементами статической среды (СтатСрд) и среды информационной, в которую погружены потоки вычис- ления тренировочной задачи: ССДтСц = (ИмДетал  ИмБазСцен)  m  (Метод - set  обл : НазвАктОбл  m  Метод) (8) ССБзСц = ИмБазСцен  m  ИмДетал - set (9) ФОРМАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РЕШЕНИЯ СИНТЕЗИРОВАННЫХ ЗАДАЧ ГИБКИХ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 67 ССДинСц = ИмДинСцен  m  Метод + (10) ИСДтСц = (ИмДетал  ИмБазСцен)  m  НазвЦикл  m  НазвАктОбл  m  АктОбл (11) ИСЗн = ИмДетал  m  НазвЦикл  m  НазвУрЗнан  m  Знание (12) ИСВыВвод = ИмДетал  m  НазвЦикл  m  вы : Обл  вв : Обл (13) ИСВншВид = ИмДетал  m  НазвЦикл  m  Лицо  ИмБазСцен  m  НазвЦикл  m  Картина (14) СтатСрд = ССДтСц  ССБзСц  ССДинСц   (15) ИнфСрд = ИСЭтапы  ИСДтСц  ИСЗн  ИСВыВвод  ИСВншВид  (16) Связь между всеми семантическими функциями осуществляется через так называемую динамическую среду (ДинСрд), объект которой создаѐтся в функ- ции МПоток (см. (5)). Динамическая среда наряду с обеспечением связи функ- ций служит также для моделирования операций ввода и вывода на экран персо- нального компьютера: ДинСрд = нов_цкл : Nat0  выв_карт : Картина  m  Обл  выв_дет : Лицо  m  Обл  интрф : АктОбл  m  Метод  вы : Вопр  m  Обл  вв : Обл  m  Отв   (17) Базовые сцены интерпретируются следующей семантической функцией: МКомандаmk-БазСцена(_им) (_и_с) (_с_с) (_д_с)  let нов_рез = разрушСцену(_д_с), карт = вывКартин(_и_с, нов_рез, _им), дет = вывДеталКартин(_и_с, _с_с, нов_рез, _им), а_обл = создАктОбл(_и_с, _с_с, нов_рез, _им) in (нов_рез, выв_карт ↦ карт, выв_дет ↦ дет, интрф ↦ а_обл) (18) Следует отметить, что структуры информационной и статистической среды потоков вычисления обеспечивают полиморфизм на трѐх уровнях: уровень де- талей картин, уровень сцен и уровень плана тренировки. Структурный поли- морфизм позволяет относительно легко модифицировать задания от цикла к циклу в пределах задачи, а также переходить к другой предметной области, ис- пользуя наработки из иных областей. Например, детали картин, как правило, имеют “лицо” (внешний вид на экране) и знания в виде поименованных единиц текста (12), (14). Тогда персонаж с именем “Главный бухгалтер” будет иметь в каждом цикле тренажа (НазвЦикл) другое лицо. В каждом цикле тренажа можно автоматически менять также и его знания. Более того, в течение одного цикла уровнем знания (НазвУрЗнан) можно автоматически варьировать указанием до- полнительных меток текста (см. (12)). И.И. ВЕРЕЩАГИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 68 План тренировки разбит на именованные периоды времени, называемые ак- тами. Каждый акт, в свою очередь, разделяется на именованные секции, которые называются действиями (см. (2)). С актами и действиями связаны переключатели – включить в план тренировки и исключить из плана (см. (7)). Следовательно, все циклы тренажа выполняются по одному и тому же плану тренировки, но при разных значениях переключателей для актов и действий. Разумеется, что лица деталей картин и внешний вид самих картин (см. (14)), а также знания их персо- нажей и реквизита (см. (12)), как следует из вышеизложенного, тоже подлежат модификации и изменению. На заключительном этапе цикла тренажа стажѐр выполняет контрольное за- дание, состоящее из ряда вопросов, ответы на которые характеризуют навык тренируемого принимать решения в сложных жизненных ситуациях заданно- го типа. На этом этапе поток вычисления учителя отображает базовую сцену (см. (18)) с деталями картины, обеспечивающими вывод на экран вопросов и ввод стажѐром ответов на них (см.(13)), что формально можно записать таким образом: (АктОбл  m  Метод)  (Вопр  m  Обл  СфаИзобр) (АктОбл  m  Метод)  (Обл  СфаИзобр  m  Отв) Поскольку вопросы автоматизации оценки принимаемых решений выходят за рамки рассматриваемой модели, тезисно обозначим нашу позицию по данной проблеме. Функция рассматриваемой архитектуры гибких тренажѐров, в основ- ном, заключается в генерировании (на основе тренировочных планов и знаний) виртуальных ситуаций, типичных для различных уровней оперативного управ- ления социальными объектами и системами. Такие реальности диктуют поста- новку учебных вопросов качественного, количественного и качественно- количественного характера, соединѐнных в единое целое. В этом и заключается главное препятствие на пути создания сугубо автоматических оценивающих процедур. Формально ответ О стажѐра на ряд связанных вопросов можно пред- ставить в виде списка [o1, , oi, , on], где oioi -set. Поскольку в данном слу- чае практически нереально создать всѐ множество ответов, решение тренируе- мого сравнивается с шаблоном (образцом) Ш = [ш1, ,шi, , шn]. При достиг- нутом к настоящему времени уровне формализации любая попытка “втиснуть” оценку абстрактной разности О – Ш в “прокрустово ложе” формализации приведѐт к двум главным негативным последствиям – чрезмерным затратам тру- да на формализацию и кодирование и к утрате процедурой оценки универсаль- ности. Следовательно, усилия разработчиков и программистов должны быть со- средоточены на аспекте оказания помощи педагогу при анализе им решений тренируемых, а также на оказании помощи тренируемым при самооценке ими собственных решений – когда тренировочные задачи используются в самостоя- тельной работе. Оценочные процедуры должны только сигнализировать о про- махах и о “больших” расхождениях oi – шi по каждому ответу из списка О, составляющего решение стажѐра. ФОРМАЛИЗАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РЕШЕНИЯ СИНТЕЗИРОВАННЫХ ЗАДАЧ ГИБКИХ … Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 69 Основные выводы: 1. Подсистема визуального создания тренажей вынуждает разработчиков подходить к задаче с позиций трѐх сущностей: режиссѐр (исполнитель трениро- вочного плана), стажѐр (тренируемый на предмет интеллектуальных навыков) и учитель “за кадром”. В ходе последующего автоматизированного решения тре- нировочной задачи данным сущностям отвечают одноимѐнные потоки вычисле- ния, интерпретирующие один и тот же текст плана тренировки. 2. Все три потока вычисления тренировочной задачи укладываются в абст- рактную схему единого потока вычисления, позволяющую исследовать фор- мальными средствами специфические и существенные аспекты создания гибких автономных тренажѐров. 3. Подсистема автоматизированного решения тренировочных задач может быть смоделирована аппликативно, как потенциально недетерминированная сис- тема, наряду с описанием в терминах распределѐнных, конкурирующих потоков (процессов). 4. Рассмотрены основы инвариантной к реализациям денотационной модели автоматизированного решения синтезированных задач гибких тренажѐров в про- извольной операционной системе. 5. Достигнутый к настоящему времени уровень формализации в общем не позволяет использовать в гибких тренажѐрах сугубо автоматические процедуры для оценки решений тренируемых. При типичном применении гибких тренажѐ- ров обозначенной архитектуры оценочные процедуры должны лишь сигнализи- ровать о промахах и недопустимых расхождениях с образцами по каждому отве- ту из списка, составляющего решение тренируемого. 1. Верещагін І.І., Динисовець В.Д. Принципи архітектури гнучких тренажерів для вищих ланок управління // УкрІНТЕІ. – 2002. – № 1/2. – С. 10–13. 2. Верещагин И.И. Организация анимационных фильмов в гибких тренажѐрах // Комп’ю- терні засоби, мережі та системи. – 2003. – № 2. – С. 158–163. 3. Верещагин И.И., Тарасов В.А. Денотационная модель гибких тренажѐров для автомати- зированного синтеза тренировочных задач // Intern. Conf. TAAPSD’2004: Спец. вип. вісн. Київ. ун-ту. – 2004. – С. 257–260. 4. Верещагин И.И. Автоматизированный синтез тренировочных задач в гибких тренажѐрах // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. – 2004. – № 3.– С.158–163. 5. Butterfield Andrew. The VDM Reference. – University of Dublin; Trinity College, 1999. – 174 p. 6. RAISE Language Group. The RAISE Specification Language: BCS Practitioner Series, 1992. – 397 p. 7. Петренко А.К. Венский метод разработки программ. Неформальное введение // Программирование. – 1991. – № 6. – С. 3–23. 8. Бьѐрнер Д. Формальное специфицирование как экспериментальная наука // Программирова- ние. – 1991. – № 6. – С. 24 – 43. 9. Jones C.B., Shaw R.C.F.. Case Studies in Systematic Software Development. 1986. – xvi + 392 p. Получено 20.08.2005