Azərbaycan Respublikası Elm və Təhsil Nazirliyi Lənkəran Dövlət Universiteti

Mühazirə 5.
Mövzu № 5. Elmdə İKT.
Plan:
1.Süni intellekt. İntellektual və ekspert təhsil sistemləri
2.Elmi tədqiqatlarda məntiqi mərhələlərin müəyyənləşdirilməsi.
3.Elektron elm: məqsədlər və vəzifələr.
4.Elektron elm: Elm sahələrinin informasiyalaşdırılması.
5.Elektron elm: Elektron elmin arxitekturası və tərkib hissələri.
6.Elektron elmin formalaşması mərhələləri
7.Milli e-elm konsepsiyası və onun formalaşması
1.Süni intellekt. İntellektual və ekspert təhsil sistemləri.


Kompüterin iş prinsipini öyrənərkən onların sadəcə yaddaşlna yazılmış əmrləri yerinə yetirdiyi söylənmişdi, yəni kompüter alqoritm əsasında işləyir, onun düşünmə, fikirləşmə qabiliyyəti yoxdur. Kompüterə bu qabiliyyəti aşılamaq olarmı? Bu gün artıq intellektual, yəni şüurlu maşınlar həyatımızın demək olar ki, bütün sahələrinə sürətlə inteqrasiya etməkdədir. Kompüterin şüurunu, intellektini insan şüurundan fərqləndirmək üçün onu süni intellekt adlandırırlar. Süni intellekt insanın intellektual fəaliyyətinə nüfuzu ilə səciyyələnən V nəsil kompüterlərin yaranması ilə daha da inkişaf etdi. Bu nəsil kompüterlər təbii dili başa düşməlı, hər hansı gözlənilməz və qeyri-müəyyən vəziyyət üçün qərar çıxara bilməli, yaddaşına əvvəlcədən yazılmış biliklərlə kifayətlənməyərək o biliklərin bazasında yeni biliklər qazanmağı bacarmalı, öyrənmə, qavrama qabiliyyəti yetərincə olmalı idi. Müasir kompüterlər saniyədə trilyonlarla əməliyyat aparmağa qadir olan elektron maşınlardır. Bu sürəti isə paralel işləyən çoxprosessorlu, çoxmaşınlı sislemlərin köməyi ilə əldə etmək olar. Məs, Connection Machin adlı 65536 prosessordan ibarət kompüter saniyədə 7 milyard əməliyyat yerinə yetirə bilir. Ətraf mühit haqqında biliklərin 90%-i gözlər vasitəsilə alınır. Kompüterdə təsviri yaddaşa daxil edən qurğu – skanerin tanima, qavrama qabiliyyəti yoxdur. Bu problem də hələ tam həllini tapmayıb. Artıq intellektual sistemlərdə informasiya emalının kompüterdə də insan beynində olduğu kimi həyata keçirilməsi məsələsi müvəffəqiyyətlə öyrənilir və tətbiq edilir. Hazırda insan beyninin fəaliyyətini tənzimləyən sinir hüceyrələrinin – neyronların funksiyalarıni kompüterdə modelləşdirən nəzəriyyə (neyron şəbəkələri nəzəriyyəsi) geniş yayılmaqdadır və bu nəzəriyyə əsasında kompüterlərə öyrənmə qabiliyyəti verən alqoritmlər və paralel olaraq neyronların bir sıra funksiyalarını yerinə yetirən inteqral sxemlər yaradılmışdır. Nəzəri hesablamalara görə optik elementlər əsasında yaradılan kompüterlər saniyədə yüz trilyonlarla əməliyyat yerinə yetirə bilər. Məlumatın işıq şüalarından istifadə etməklə yüksək sürətlə və etibarlı ötürülməsi və emalı, molekulyar biologiyaya əsaslanan biokompüterlər və onların istehsalında son illər böyük inqilab baş vermişdir. Bu texnologiyaların həyatın bütün sahələrinə geniş miqyasda tətbiqi onların təlim və təhsil sisteminə də tətbiqini Ümumiyyətlə, intellektual təlim sistemləri 1. müəyyən, daha doğrusu konkret məqsədə yönəldilmiş olmalıdır. Məqsədin insan tərəfindən verilməsinin və ya sistem tərəfindən formalaşdırılmasının fərqi yoxdur. 2. sistem əhatə olunmuş aləmin dəyişməsinə reaksiya verməli, yəni kriteriyanın dəyişməsilə məsələni həll etməlidir. 3. bilik hüdudlarıni daim genişləndirməlidir, öyrənmək və özünü öyrətməklə aləmin modelini təkmilləşdirməlidir; 4. məntiqi nəticələri istifadə etməklə şəraiti tanımaq və qərar qəbul etmək, həmkarları ilə ümumi dil tapmaq, lazım gələrsə, gördüyü işi izah etməyi, proqnozlaşdırmağı və onu öz fəaliyyəti ilə əlaqələndirməyi bacarmalıdır və s. Beləliklə, intellektual təlim sistemləri – müəyyən məqsədə yönəldilmiş, fəaliyyətini vəziyyət və proqnoza əsasən planlaşdıran, aləmin modeli əsasında həssas orqanlardan və insanla intellektual əlaqədən və ya “özü kimi ağıllı sistemdən” aldığı cari informasiya və özünüöyrənmə yolu ilə aldığı biliyi və “genetik” biliyi istifadə etməklə məqsədyönlü qərar qəbul etmək qabiliyyətinə malik sistemdir. Sistem adətən 1. öyrənən və ya özünüöyrədən blok, 2. proqnoz blok, 3. xarici aləmlə əlaqə bloku, 4. məqsədi formalaşdıran blokdan təşkil olunur. Blokların bir-biri ilə əlaqəsini yaratmaq və intellektual təlim sistemləriin ağıllı fəaliyyətini təmin etmək üçün strukturda “intellektual təşkilatçı” blokunun olması vacibdir. Süni intellekt sistemləri əsasən Hard computing texnologiyasl əsasında qurulmuşdur. Bu kompüterlərin inkişafı əsasən onların funksional imkanlarından, texniki xarakteristikalarından və mikroprosessorların qurulma arxitekturasından asılıdır. Dünyanın ən böyük mikroprosessor istehsalçısı INTEL firmasının buraxdığı superskalyar arxitekturaya malik, tərkibdə qurulmuş soprosessorlar olan, ayrı-ayrı konveyerlərə malik, yüksəksürətli informasiyanı periferiya qurğularına ötürmək üçün lokal şinə malikdir və çoxprosessorlu serverlərdə istifadə olunaraq informasiya emalı sürəti qbayt/s ilə ölçülür. Bunlar sərt proqram bazasında qurulduğundan onların intellektual təlim sistemlərilərdə istifadəsi bəzən sistemlərin funksional imkanlarını məhdudlaşdırır. Maşın intellektinin səviyyəsini artırmaq üçün Soft Computing strukturu daha perspektivlidir. Soft Computing-in əsas komponentləri qeyri-səlis məntiq, neyron şəbəkələr nəzəriyyəsi və ehtimal mühakiməsidir. Ehtimal mühakiməsi öz növbəsində “qenetik” alqoritmlər, xaos və öyrənmə nəzəriyyəsini birləşdirir. Qeyri-səlis məntiq – Fizzy Logic (FL) soft kompüterinin aparıcısı və təşkiledicisidir. Bu məntiq hesablamanın deyilişi və interpretasiyasını (şərh) təmin edərək sənaye sahələrində, diaqnostikada, qərarların qəbul olunmasında, mürəkkəb sistemlərdə, informasiyanın çatışmadığı şəraitdə istifadə olunur. Süni neyron şəbəkəsi paralel hesablama modellərini əvəz edir. Qeyri-səlis məntiq və qeyri-səlis çoxluq nəzəriyyəsi – riyaziyyatın bir bölməsi olub klassik məntiq və çoxluq anlayışlarını ümumiləşdirir. Qeyri-səlis məntiq anlayışı 1965-ci ildə Lütfi Zadə tərəfindən irəli sürülmüşdür. Bu gün dünya elminə L.Zadənin 6 mühüm nəzəriyyəsi məlumdur. Hazırda onlar elm və istehsalatda geniş şəkildə tətbiq olunur. L.Zadəyə dünya şöhrəti qazandıran, onun dünya elmində inqilab hesab olunan qeyri-səlis məntiq (ingiliscə:Fuzzy Logic, rusca:Нечеткая Логика, türkcə:Bulanık Mantık) nəzəriyyəsidir. Aparıcı dünya şirkətlərinə inanılmaz məbləğdə gəlir gətirən bu nəzəriyyə 1965-ci ildə işlənib hazırlanıb. Nəzəriyyə uzun müddət Amerika elmi ictimaiyyəti tərəfindən qəbul edilməsə də, ötən əsrin 80-ci illərində Yapon alimlərinin diqqətini cəlb edib və yaponlar bu unikal nəzəriyyədən yararlanmaq qərarına gəliblər. L.Zadə nəzəriyyəsinin tətbiqi gündoğan ölkəyə milyardlar qazandırıb. Bu gün Yaponiyanın "Mitsubishi", "Toshiba", "Sony", "Canon", "Sanyo", "Nissan", "Honda" və digər nüfuzlu şirkətləri qeyri-səlis məntiq texnologiyasından foto ve videokameralar, paltaryuyan maşınlar, vakuum kimyəvi təmizləyiciləri istehsalında, avtomobillərin, qatarların, sənaye proseslərinin idarə olunmasında geniş istifadə edirlər. L.Zadə 1989-cu ildə qeyri-səlis məntiq nəzəriyyəsinin sənayedəki uğurlarına görə Yaponiyanın elm adamlarına verdiyi ən yüksək mükafat - "Honda" mükafatı ilə təltif olunub. Amerikalılar da hazırda L.Zadə nəzəriyyəsinin qiymətini anlamağa, ondan geniş miqyasda yararlanmağa başlayıblar. Bu gün bu nəzəriyyə Amerikanın "General Motors", "General Electric", "Motorola", "Dupont", "Kodak" və başqa şirkətləri tərəfindən istehsalatda geniş tətbiq olunur. L.Zadə eyni zamanda "Təəssüratlar nəzəriyyəsi", "Sistemlər nəzəriyyəsi", "Sözlə işləyən kompüter nəzəriyyəsi", "Optimal süzgəclər nəzəriyyəsi" kimi dünya elminin inkişafında, onun yeni əsaslar üzərində qurulmasında mühüm rol oynamış elmi kəşflərin müəllifidir. Qeyd edək ki, L.Zadənin nəzəriyyələrinin meydana gəlməsində onun Qurani Kərimi dərindən bilməsinin də mühüm rol oynadığını düşünənlər var. L.Zadənin elmdə Z-çevirmə kimi tanınan işi diskret və rəqəmli idarəetmə, informasiya və kommunikasiya sistemlərinin yaradılmasının əsasını qoymuş bir elmi nəzəriyyədir. L.Zadənin məşhur vəziyyətlər fəzası, dinamik sistemlərin idarə olunma və müşahidə olunma nəzəriyyələri müasir idarəetmə elminin əsasını təşkil edir. Amerika Birləşmiş Ştatlarının Milli Kosmik Tədqiqatlar Mərkəzi (NASA) bu nəzəriyyələr əsasında idarəetmə sistemlərini tədqiq edir, layihələndirir və tətbiq edir. L.Zadənin ən böyük nəzəriyyəsi qeyri-səlis məntiq nəzəriyyəsidir. Bu nəzəriyyə riyaziyyatın əsası olan ikili çoxluq anlayışına yeni ifadə vermişdir: qeyri-səlis çoxluq. Elmdə qeyri-səlis ölçünün daxil edilməsi təbiətdə və cəmiyyətdə gedən proseslərin qeyri-müəyyənliyini daha adekvat nəzərə almağa imkan yaratdı. L.Zadənin Soft Computing nəzəriyyəsi qeyri-səlis məntiq, süni neyron şəbəkələri, genetik alqoritmlər, xaos nəzəriyyəsi və ehtimal nəticəçıxarma paradiqmlərinin intellektual kombinasiyalarını özündə əks etdirərək yeni texnologiyaların əsasını təşkil edir. L.Zadənin sözlə işləyən kompüterlər nəzəriyyəsi əsasında işləyən kompüterlərdə informasiyanın qranulyasiyası kimi sözlər, cümlələr istifadə olunur. Bu tip kompüterlər təxmini məntiqi nəticə çıxarma qabiliyyətinə malik olan və təəssürat əsasında informasiyanı işləyə bilən insan beyninə ən adekvat texniki modelidir. L.Zadənin təəssürat nəzəriyyəsi dəqiq ölçmə aparmadan ətraf aləm haqqında tez və dolğun informasiya almaq üsullarını verir. Bu nəzəriyyənin məqsədi insanda mövcud olan oxşar süni təəsürat sistemini yaratmağın prinsip və üsullarını verməkdir. Ümumiyyətlə Lütfi Zadənin qeyrisəlis məntiqini obrazlı şəkildə belə izah etmək olar: Aristotel məntiqi ilə mühakimə yürüdən beyin dünyanı yalnız ağ və ya qara rəngdə qavrayır, Zadə məntiqi isə dünyanı bütün çalarları ilə qavramağa imkan verir. Çünki Aristotel məntiqi ikili (binar) məntiqdir, Zadə məntiqi çoxmənalı (kəsilməz qiymətli) məntiqdir. Aristotelə görə, bir müddəa ya doğru, ya da yalan ola bilər. Zadəyə görə, hər bir müddəanın doğruluq dərəcəsi doğru və ya yalan arasında (və ya sıfırla bir arasında) kəsilməz qiymətlər alır. Zadə məntiqində real həyatı daha dürüst inikas etmək qabiliyyəti var, bu məntiqdə tolerantlıq daha çoxdur. Aristotel məntiqinə görə, bir adam ya dostdur, ya düşmən (kim bizimlə deyilsə o, bizim düşmənimizdir), Zadə məntiqinə görə, dostla düşmən münasibətləri arasında sonsuz sayda münasibət dərəcəsi var (məsələn, neytral, çox yaxın dost və s.). Professor Albert Eynşteyn fizikada inqilab etdi, klassik mexanika ilə kvant mexanikasının sərhəddini göstərdi. Lütfi Zadə alternativ riyaziyyat (qeyri-səlis riyaziyyat) yaratdı. Elmin dili, qeyri-müəyyənlik ölçüsü dəyişdiyindən qeyri-səlis fizika, qeyri-səlis kimya, qeyri-səlis riyaziyyat və başqa qeyri-səlis elmlər yarandı. Zadənin qeyri-səlis məntiqi yayılma sürətinə və əhatə dairəsinə görə bu gün bir çox alimlərə elmdən çox dini xatırladır. Bu gün qeyri-səlis məntiq sahəsində 50-dən çox elmi jurnal nəşr olunur, hər il 100-dən çox beynəlxalq konfrans və simpoziumlar keçirilir. Zadə bizim üçün dahidir. Düz 20 il Amerika elmi ictimaiyyəti tərəfindən qəbul edilməyən qeyri-səlis məntiq nəzəriyyəsi, nəhayət, 1980-ci illərdə yapon alimləri tərəfindən böyük maraqla qarşılanmışdır. Beləliklə, bu nəzəriyyə riyaziyyatın, kibernetikanın, informatika və hesablama texnologiyasının inkişafı tarixində yeni bir dövr açmışdır. Bu nəzəriyyə bütün dünyada elmə, texnika və texnologiyaya geniş nüfuz etmişdir. Paltaryuyan maşınlardan tutmuş, avtomat sürücüyə kimi yüzlərlə, minlərlə sistemdə, qurğuda öz tətbiqini tapmışdır. Getdikcə həmin nəzəriyyənin əməli, gücü onun mücərrəd mahiyyətini üstələmişdir. Görkəmli alimin qeyri-səlis məntiq nəzəriyyəsi Amerika Birləşmiş Ştatlarında kosmik proqramların həyata keçirilməsində mühüm rol oynayır. Yaponiyada qeyri-səlis məntiqə əsaslanan fotovideo cihazlar buraxılır. Danimarkada qeyri-səlis məntiq əsasında işləyən sement sobaları istehsal edilir. Avropada çoxlu sistem və qurğular, xüsusi "ağıllı" ekspert sistemlər hazırlanır. Hazırda Yaponiyanın "Umtachi", "Mitsubishi", "Toshiba", "Sony", "Orison", "Canon", "Riqo", "Sanyu" kimi tanınmış şirkətləri professor Lütfi Zadənin qeyri-səlis məntiq nəzəriyyəsindən istifadə edib böyük iqtisadi gəlir götürürlər; məsələn: Yaponiyada "Panasonic" və "Kvassar" adı altında mallar istehsal edən "Mitçusita" şirkəti qeyri-səlis texnologiyanın tətbiqindən sonra milyard dollarla gəlir götürmüşdür. Hazırda bu nəzəriyyədən iqtisadiyyatda, psixologiyada, linqvistikada, siyasətdə, fəlsəfədə, sosiologiyada, dini məsələlərdə, münaqişə problemlərində də istifadə olunur. Bilik anlayışı. Bilik kəlməsi proqramlaşdırmada məlum olan verilənlə bağlıdır. Biliklər məlumatlara əsaslanır, lakin insanın əqli fəaliyyət nəticəlini ümumiləşdirir, müəyyən əlamətlər üzrə sintezləşdirir, sistemləşdirir, təkrarlamanı aradan qaldırır. Məlumatlar – predmet sahəsində obyektləri, prosesləri, hadisələri, həmçinin onların əlaqə və xassələrini əks etdirən ayrı-ayrı informasiya elementləridir. Məlumatlar kompüterdə emal edilərkən şərti olaraq aşağıdakı mərhələləri keçərək transformasiya olunur: ölçü və müşahidə nəticələri; elektron informasiya daşıyıcılarında diaqram, qrafik, funksiya və mətnlər; cədvəllər və soraqçalar; kompüterdə təsvir dili; məlumat bazaları və s. Biliklər– müəyyən predmet sahəsində məsələlərin həllini təmin edən faktlar, prinsiplər, metodlar, qanunlardır və s. Biliklər məlumatlar kimi kompüterdə mərhələlərlə transformasiya olunur: insan təfəkkürü kimi sistemləşdirilmiş formada; maddi daşıyıcılar (dərslik, metodiki vəsait, elmi və istehsalat xarakterli əsərlər) formasında; biliklərin təqdimedilmə dilində (semantik şəbəkələr, freymlər və s.); bilik bazaları. Biliklər – optimal strukturlaşdırılmış, sistemləşdirilmiş məlumatlardır (metaməlumat), verilənlər barədə verilənlərdir. Məlumat bazaları məlumatları mühafizə etmək üçün yaradılır. Burada informasiyanın böyük həcmi və nisbətən az dəyəri xarakterikdir. Biliklər isə bilik bazalarında mühafizə olunur. Burada isə informasiya kütləsi az və mənəvi dəyərlidir. Bilik bazası istənilən tip intellektual təlim sistemləriin əsasıdır. Bilikləri səciyyələndirən xüsusiyyətlər. Biliklər, demək olar ki, getdikcə strukturu mürəkkəbləşən verilənlərin müəyyən dərəcədə inkişafından alınır. Proqramlaşdırmanın ilkin mərhələlərində ölçü vahidi maşın sözləri olan verilənlər, sərbəst sayda komponentlər vektoru, sərbəst ölçülü matrislər, müxtəlif strukturlu cədvəllər, çətin təşkil olunmuş fayl sistemləri və siyahı sturukturları, abstrakt tipli verilənlərin meydana çıxması ilə mürəkkəbləşməyə başladı. Digər dəyişikliklərin də baş verməsilə ənənəvi təşkil olunmuş verilənlərdə yeni keyfiyyət xarakterli cəhətlər yarandı. Bilikləri səciyyələndirən xüsusiyyətlər : 1. Daxili interperetasiya 2. Strukturlaşma 3. Bağlılıq 4. Aktivlik İntellektual sistemlərdə biliyin təsviri. İntellektual sistemlərin yaradılması üçün əsas problemlərdən biri biliyin təsviri və ondan istifadə olunmasıdır. Baza biliklərinin yaradılması üçün bir-biri ilə əlaqədar aşağıdakı problemləri həll etmək lazımdır: Birincisi, müvafiq sahəyə lazım tətbiqi biliyi formalaşdırmaq lazımdır. Bunun üçün mütəxəssis-tətbiqçi və riyaziyyatçılar birgə işləməlidir. Problemi formalaşdırmaq üçün modelin konseptual sxeminin seçilməsi və ya qurulması tələb olunur. İkincisi, biliyin təsviri problemidir. Üçüncüsü, biliyin istifadə olunması problemidir. Dördüncüsü, texnologiya problemidir. Bu modellərin proqram təminatıdır, yəni bilik bazası və onu idarə edən sistemin yaradılmasıdır. Biliklərin təsnifatı. Bilikləri üç əsas sistemə ayırırlar: 1. Tam faktiki biliklər (insana məxsus qanunlar və faktorların toplusu) 2. Aktual biliklər (dünyaya məxsus sistemin universal və xüsusi metodlar toplusu) 3. Praqmatik biliklər (axtarış istiqamətini müəyyən edən və alternativ yolların seçilməsini təmin edən) Başqa bir təsnifata görə biliklərin belə klassifikasiyası mümkündür: 1. Predmet sahəsnə aid olan biliklər: konkret obyektlərin, gerçəkliyin və bunlara aid elementlərin kəmiyyət və keyfiyyət xarakterli bilikləri; 2. Prosedur biliklər: sistem tərəfindən həyata keçirilən müxtəlif əməliyyatlar, metodlar, alqoritmlər və proqramlar; 3. Konseptual biliklər: 4. Struktur biliklər Ümumi şəkildə, biliyin təsviri modelini şərti olaraq konseptual və empirik modelə bölmək olar. Bəzi problemləri həll etmək üçün konseptual model evristik metodun köməyilə verilir. Çünki, konseptual yazılış bütün paktik hallar üçün tətbiqə qarant verə bilməz. Konseptual model problemi tanımaq imkanı verir və onun analizinə sərf olunan vaxtı qısaldır. Təcrübədə çox vaxt konseptual model empirik modelə çevrilir və bir qayda olaraq yazılı xarakterə malik olur. Çox hallarda biliyi deklarativ və prosedur biliyə bölürlər. Prosedur bilik fəaliyyətin ardıcıllığı ilə yazılır və onlardan məsələnin həlli üçün istifadə edilir. Bu EHM üçün proqram, alqoritmlərin sözlə yazılması, müəyyən məhsulun yığılması üçün təlimat və s. ola bilər. Deklarativ bilik – prosedur olmayan bütün biliklərdir. Məs, ensiklopediya və ya izahlı lüğət, məqalə, fizika, kimya və başqa elmlərdə qanunların formaları və s. Elmi biliklərin alınmasının meyarları. Biliyin seçilməsi prosesində bilik mühəndisinin espertlərin ES-lər üçün qiymətli hesab edilən fərdi bilik və təcrübələri daha çox maraqlandırır. Fəlsəfi cəhətdən espertin biliklərinin iki səviyyəsi fərqləndirilir: empirik biliklər (müşahidələr, hadisələr); nəzəri biliklər (qanunlar, abstaksiyalar, ümumiləşdirmələr). Elmi biliklərin alınmasının, əldə edilməsinin bir sıra meyarları müəyyənləşdirilmişdir: daxili uyğunluğu və ziddiyyətli olmaması; sistemlilik; obyektivlik; tarixilik. Bu meyarların hər birinin öz xarakteristikası, mahiyyəti və xüsusiyyətləri vardır. Biliyin aşkarlanmasının problemləri. İntellektual informasiya texnologiyalarının mərkəzi problemi mütəxəssislərin əlaqədar predmet sahəsində biliklərin alınması və kompüter yaddaşında mühafizə edilməsidir. Aktual və səmərəli biliklərin kompüter yaddaşında formallaşdırılmış əksini təmin edən metod, vasitə və texnologiyaları araşdıran nisbi-müstəqil elm sahəsi kimi bilik mühəndisliyi keçən əsrin 80-ci illərindən yaranmış və inkişaf etmişdir. Bilik mühəndisliyi biliyin əldə edilməsi, təhlili və intellektual təlim sistemlərilərdə reallaşdırılması problemlərini öyrənir. Hazırda biliyin əldə edilməsinin 3 istiqaməti daha geniş yayılmışdır: 1) Elektron üsullar əsasında ekspertlə xüsusi proqramın dialoqu nəticəsində bilik bazasının yaradılması. Bu üsulda biliyin strukturu əvvəlcə proqramda təsvir edilir, lakin biliyin formallaşdırılmış strukturunu əvvəlcədən işləmək tələb olunur. Üsul biliyin alınması və ya aşkarlanması adlanır; 2) bilik mühəndisinin bilik mənbəyi ilə canlı əlaqəsi nəticəsində biliyin əldə edilməsi və bilik bazasına proqramlaşdırılmış üsullarla daxil edilməsi. Bu üsul biliyin seçilməsi adlandırılır; 3) biliyin əldə edilməsi, aşkarlanması üçün məlumat təhlilinin model, metod və alqoritminin işlənməsi. Bu üsul biliyin formalaşdırılması adlanır. Üsul ənənəvi olaraq bilik bazası sahəsində araşdırmaların ən perspektiv və fəal surətdə inkişaf etdirilən istiqaməti hesab edilir. Beləliklə, üç əsas strategiya müəyyənləşdirmək olar: biliyin alınması (aşkarlanması), biliyin seçılməsi və biliyin formalaşdırılması. ES-lərinin işlənməsi sahəsində təcrübələr göstərir ki, biliyin seçılməsi strategiyası MBD ölkələri üçün daha realdır, çünki digər iki strategiyanı reallaşdırmaq üçün proqram vasitələri və onların tətbiq təcrübələri bizə məlum deyil. Biliyin seçilməsi nisbətən çox vaxt və əmək tələb edən prosesdir. Bu strategiya bilik mühəndisindən koqnitiv psixologiyanı, sistem təhlili metodlarını, riyazi məntiqi və proqramlaşdırmanı yaxşı bilməyi tələb edir. Çünki predmet sahəsinin elə əlverişli modelini qurmaq lazımdır ki, qərar qəbul etmək üçün ondan asan və rahat istifadə edilsin. ES-lər sahəsində təcrübəsi nisbətən az olan bilik mühəndisləri bəzən bilikləri seçməyi və formalaşdırmağı ekspertlərin öhdəsinə verirlər. Bu, ES-lərin işlənməsində ən yararsız strategiyadır. Çünki, təfəkkür məhsulları ancaq canlı dialoq nəticəsində aşkarlana, seçilə və sistemləşdirilə bilər, digər tərəfdən ekspertlərin əksəriyyəti bilik mühəndisliyini səif bildiyindən əlaqədar predmet sahəsinin model strukturunu qura bilmirlər. Buna görə də biliyin seçilməsində bilik mühəndisi ilə ekspertin canlı dialoqu vacib şərtdir. Biliyin seçilməsi prosedurunun üç cəhəti fərqləndirilir: psixoloji, linqvistik və qnesiliji cəhətlər. Psixoloji cəhət biliyin alınmaında, seçilməsində əsasdır. Çünki bilik mühəndisi ilə mütəxəssis – ekspert arasında qarşılıqlı əlaqənin müvəffəqiyyəti və səmərəliliyi psixoloji amillərin istifadə dərəcəsindən çox asılıdır. Bundan başqa dialoq prosesində əvvəllər ehtimal edilməyən yeni biliklər də aşkarlana bilər. Müəyyən edilmişdir ki, canlı ünsiyyətdə də informasiya itirilməsi həddi çoxdur və mərhələlərlə müəyyən edilərək informativlik əmsalı belədir: ekspertin müəyyən məsələyə dair daxili fikir əmsalı – 100%; həmin fikrin söz formasını alması həddi– 90%; fikrin sözlə ifadəsi əmsalı – 80%; fikrin dinlənilmə əmsalı – 70%; fikrin başa düşülmə əmsalı – 60%; deyilən fikrin bilik mühəndisinin hafizəsində qalma əmsalı – 24%. Hazırda psixoloji cəhətdən biliyin seçilməsinin üçdərəcəli struktur modeli müəyyən edilir: 1) birbaşa əlaqə dərəcəsi; 2) prosedur dərəcəsi; 3) koqnitivlik1 dərəcəsi. Birbaşa əlaqə dərəcəsi baxımından bilik mühəndisi aşağıdakı keyfiyyətlərə malik olmalıdır: xeyirxahlıq və insansevərlik; yumor hissi; yaxşı yaddaş və diqqət; təsəvvür və həssaslıq; intizamlılıq və inadkarlıq; ünsiyyət qabiliyyəti; geyim manerası; özünə inam. Prosedur dərəcəsi baxımından bilik mühəndisi predmet sahəsində müəyyən biliklərə malik olmalıdır. Ekspertlə müsahibə apararkən hər seansa 20-25 dəqiqədən artıq vaxt ayırmaq müəyyən yorğunluğa səbəb olur. Söhbətin əsas məzmunu qeyd edilməlidir. Koqnitiv psixologiya mövqeyindən bilik mühəndisi üçün bir sıra vacib xüsusiyyətlər vardır: özünə təbii görünən və aydın olan hər hansı modeli ekspertə məcburən qəbul etdirməməli; ekspertlə işləmək üçün müxtəlif metodlardan istifadə etməli; predmet sahəsində əsas anlayışları və onların əlaqələrini müəyyənləşdirməyi təmin edən baş məqsədi dəqiq müəyyən etməli; bir sıra hallarda ekspertin mühakimə və fikirlərini aydın dərk edilən və yadda qalan sxem formasında təsvir etməli. Bilik mühəndisi ilə ekspetrin ünsiyyəti təbii ki dil zəminində baş verir. Dil digər işarə sistemləri ilə yanaşı, təfəkkürün əsas şifahi ifadə vasitəsidir. Bilik mühəndisinin və ekspertin danişdığı dil və düşüncə tərzi müxtəlif ola bilər. Beləliklə, bilik mühəndisinin dili üç komponentdən ibarətdir: a) ekspertlə işləməyə hazırlıq dövründə əlaqədar ixtisas ədəbiyyatından əldə edilən terminlər; b) ümumielmi terminlər; c) adi danışıq dili; Ekspertin dilinin komponentləri bunlardır: 1 Koqnitiv psixologiya (koqnition-idrak) insanın ətraf aləmi dərk etmək mexanizmini öyrənən elmdir. predmet sahəsində işlədilən termin və anlayışlar; ümumielmi terminlər və adi danışıq dili; neologizm, yəni ekspertin iş zamanı istifadə etdiyi peşəkar jarqonlar. Bilik mühəndisinin və ekspertin danişdığı dil komponentlərindən ümumielmi terminlər və adi danışıq dili təqribən eynidir. Onların qarşılıqlı əlaqələrini optimallaşdırmaq üçün ümumi dil (kod) formallaşdırılmalıdır. Həmin dil sonralar semantik şəbəkəyə çevrilir və predmet sahəsinin bilik modelini yaradır. Biliyin seçilməsi prosesində bilik mühəndisinin ekspertlərin qeyri-ənənəvi, yəni fərdi bilik və təcrübələri daha çox maraqlandırır. Çünki, ES-lər üçün orijinal mühakimələr daha qiymətli hesab edilir. Beləliklə, fəlsəfi cəhətdən ekspertin biliklərinin iki səviyyəsi fərqləndirilir: empirik biliklər (müşahidələr, hadisələr); nəzəri biliklər (qanunlar, abstraksiyalar, ümumiləşdirmələr). Elmi biliklərin alınmasının, əldə edilməsinin daxili uyğunluq və ziddiyyətli olmaması, sistemlilik, obyektivlik, tarixilik kimi meyarları da müəyyənləşdirilmişdir ki, bu meyarların hər birinin öz xarakteristikası, mahiyyəti və xüsusiyyətləri vardır. Bilik mühəndisi üçün idrakın metodoloji strukturu aşağıdakı mərhələlərdən ibarətdir: - faktların təsviri və ümumiləşdirilməsi - faktlar toplanaraq sistemləsdirilir. - əlaqə və qanunauyğunlyqların müəyyənləşdirilməsi - faktlar arasında məntiqi əlaqələr qurulur. - ideallaşdırılmış modelin qurulması - termin və anlayışlar sistemi, həmçinin riyazi və məntiqi vasitələr istifadə edilməklə biliklərin qismən formallaşdırılmış struktur modelinin yaradılmasıdır. - modelin izahı və onun perspektivliyinin əsaslandırılması - ekspertin aşkarlanmamış bilikləri dolğun və obyektivdirsə, onların əsasında proqnoz vermək və əlaqədar predmet sahəsində istənilən hsdisəni izah etməkdir. Adətən, ES-lərin bilik bazalarına komponentlərin fraqmentliyi və modulluğu - əlaqəsizliyi xas olduğundan bazada yeni qanunauyğunluqların əvvəlcədən formallaşdırılmasına və onda açıq şəkildə olmayan hadisələrin izahına inkan vermir. Lakin burada yeni ideyaların generasiyasına yönəlmiş xüsusi məntiqi sistemin olması istisnalıq təşkil edir. Biliklərin təsnifatı. Biliklər səthi və dərin kateqoriya ilə fərqləndirilir. Səthi biliklər – əlaqədar predmet sahəsində ayrı-ayrı proses, fakt və hadisələrin minimum məcmuu və onlar arasında zahiri (natamam) əlaqələrdir. Dərin biliklər – predmet sahəsində struktur və prosesləri əks etdirən mühakimələr, analoloqlar, sxemlər, modellər, strukturlar, qarşılıqlı əlaqələr və s.-dir. Müasir Ekspertl təlim sistemləri səthi biliklər əsasında yaradılır. Çünki dərin biliklərlə əməliyyatlar aparmağı təmin edən modellər hələ işlənməmişdir. Səthi biliklərin təqdim edilməsinin onlarla modelləri movcuddur ki, onlar əsasən bu tiplərə ayrılır: qaydalar modeli, freymlər, formal məntiqi modellər. Qaydalar modeli. Qaydalar modeli – biliklərin aşağıdakı tip cümlələr formasında təqdimatını təmin edən modellərdir; Əgər (şərt), onda (hərəkət, təsvir, nəticə). Burada şətr müəyyən tipik cümlələr əsasında bilik bazasında axtarış, hərəkət isə müəyyən şərtin optimal cavabını ödəyən nəticədr. Əksər hallarda şərt optimal hərəkətlə birbaşa bağlı olur, bəzən də hazır hərəkət (nəticə) şərti təyin edir. Məs, tələbə dərsə gələrsə onda evə tapşırıq alır, yaxud dərsi öyrənir. Burada şərt hərəkətlə birbaşa bağlıdır. Tələbə şöbəsində sənədlər komplektləşdirilir, sistemləşdirilir, mühafizə və istifadə olunur cümləsində nəticə şərti (əgər texnikumdursa...) təyin edilir. Qaydalar modeliin reallaşdırmaqçün bir sıra proqram vasitələri vardır. Semantika simvol və işarələrin mənasını, mahiyyətini öyrənən dilçilik sahəsidir. B. Bazaları baxımından semantik şəbəkəyə qrafik kimi baxılsa onun zirvəsi anlayışları, yan tilləri isə həmin anlayışlar arasındakı münasibətləri ifadə edir. Adətən, anlayışlar mücərrəd və ya konkret obyektləri mənalandırır, münasibətlər isə müxtəlif olur. Məs, “bu” “hissəsidir”, “məxsusdur” və s. Nümunə üçün aşağıdakı anlayışlar üzrə semantik şəbəkə quraq: səxs, Əlizadə, voleybol komandası, Xəzər, idman növü, qol. Freym modelləri. Freym (ing. – frame-karkas, çərçivə) bilik strukturu kimi məkan mənzərələrini qavramaq üçün vasitədir. Semantik şəbəkə kimi onun da dərin psixoloji əsasları mövcuddur. Freym dedikdə mücərrəd obraz, yaxud situasiya başa düşülür. Məs. texnikum dedikdə tələbə, müəllimlər, şöbələr, bina, texniki və kommunikasiya qurğuları, kitabxana və s.. Bu təsvirdən heç nəyi çıxarmaq olmaz. Məs. “tələbə” olmadıqda, bu artıq texnikum deyil. Eləcə də, “kitabxana” dedikdə fond, kataloqlar, bina, texniki və kommunikasiya qurğuları, kitabxana işçiləri, oxucular və s başa düşülür. Bu təsvirdə “kataloqlar” olmadıqda bu artıq kitabxana deyil, kitab anbarıdır. Lakin hər iki misalda pəncərə, tavan, döşəmə və s. atributlar da çoxdur. Freym nəzəriyyəsində belə tamelementli obrazlar freymlər adlanır. Freym həm də obrazı əks etdirən formallaşdırılmış modeldir. Freym modelləri dünyəvi bilikləri əhatə etmək baxımından kifayət qədər universallığa malikdir. Bunun üçün freym şəbəkələrində biliklərin təqdimatının xüsusi dilləri işlənmişdir. Hazırda FRL (Frame Represeation Language), ANALYST, MODIS adlı dillər geniş istifadə edilir. Qara zolaqlı Təyinatı Rəng Geyim forması sevir Voleybol komandası bu Şəxs Xəzər İdman növü Əlizadə Əsas hissə bu qol 15. EKSPERT TƏLIM SISTEMLƏRININ ÜMUMILƏŞDIRILMIŞ STRUKTURU Ekspert Təlim Sistemi (ETS) – tədris-təlim sahəsində yüksək ixtisaslı mütəxəssislərin elmi biliklərini və təcrübələrini özündə toplayan, yayan və onlardan nisbətən az ixtisas biliyi olanların istifadəsinə imkan yaradan mürəkkəb proqram kompleksidir. ETS-lərin işlənməsində minimal səviyyədə 4 mütəxəssis iştirak edir: ekspert, bilik mühəndisi, proqramçı, istifadəçi. Bilik mühəndisi süni intellekt üzrə mütəxəssisdir. O, bilik bazası ilə ekspert arasında bufer rolunu oynayır. Bilik mühəndisi koqnitoloq, mühəndis-interpretator və analitik də adlandırılır. ETS-in ümumiləşdirilmiş strukturu aşağıdakı kimi göstərilə bilər: İstifadəçi interfeysi Məntiqi nəticə bloku Bilik bazasının intellektual redaktoru Bilik bazası İzahedici altsistem İstifadəçi interfeysi – sorğunun daxil edilməsi və cavabın alınması prosesində istifadəçi ilə ETS arasında dialoqu reallaşdıran proqram kompleksidir. Məntiqi nəticə bloku - bilik bazasında olan məlumatlar əsasında ekspertin fikirlərinin, düşüncələrinin gedişini modelləşdirən proqramdır. Bilik bazası – ES – in özəyi olub, predmet sahəsində biliklər məcmusunun ekspertə və istifadəçiyə aydın olan formada (təbii dilə yaxın dillərdə) maşın informasiya daşıyıcılarına yazılmış kompleksidir. Biliklərin təbii dilə yaxın dildə yazılması ilə yanaşı, maşındaxili təqdimat formaları da mövcud olur. İzahedici altsistem – istifadəçinin aşağıdakı tip suallarına cavab verən proqram kompleksidir: Bu və ya digər tövsiyyə necə alınmışdır? Nə üçün sistem belə qərar qəbul etmişdir? Deyilən birinci sualda bilik bazasının bütün əlaqədar fraqmentlərini göstərməklə fikrin alınmasının tam gedişi, ikinci sualda isə alınmış nəticədən əvvəldə duran mühakiməyə isnad verilir. Bilik bazasının intellektual redaktoru – bilik mühəndisinə dialoq rejimində bilik bazası yaratmağa imkan verən proqramdır. Buraya qurulmuş menyu sistemi, biliyin təqdimedilmə dilinin şablonu, “help” – rejim və baza ilə işləməyi asanlaşdıran digər servis vasitələri daxildir. ETS – in işlənməsinə bilik mühəndisi rəhbərlik edir. ETS-lər hazırda çoxlu müxtəlif məzmunda proqram kompleksini birləşdirir ki, onları da müxtəlif meyarlarla təsnifləşdirmək olar. Həmin təsnifatın ümumiləşdirilmiş modeli daha dolğun hesab edilir. Ekspertl təlim sistemlərinin təsnifatı. Hər bir təsnifat elementlərinin təyinatı və xüsusiyyətləri vardır. Məs., təlim sistemi kompüter vasitəsilə hər hansı predmeti (fənni) öyrənərkən səhvləri düzəldir və düzgün cavabı göstərir; öyrənənin fənn sahəsində zəif cəhətlərini təhlil edərək, onların aradan qaldırılması üçün vasitələr hazırlayır; mənimsəmə dərəcəsindən asılı olaraq biliyin verilmə miqdarını, həcmini və mürəkkəblik dərəcəsini təyin edir. Bu tip sistemlərə LİSP proqramlaşdırma dilinin öyrənilməsinə dair “Учитель Лисп” Paskalın təlimi üzrə PROUST sistemini misal göstərmək olar. İnterrasiya səviyyəsinə görə hibrid (inteqral) sistemlər diqqəti cəlb edir. Onlar standart tətbiqi proqram zərflərini (məs., riyazi statistika, xətti proqramlaşdırma və ya məlumat bazalarının idarəetmə sistemləri) aqreqatlaşdırır (uyğunlaşdırır) və biliklərin manipulyasiyası üçün vasitə olan proqram komplekslərindən ibarətdir. Hibrid sistemlər tətbiqi proqram zərfləri üçün intellektual Üstlük (Надстройка), yaxud ekspert bilikləri ilə bağlı olan mürəkkəb məsələlərin həllində vasitə ola bilər. Lakin avtonom ES-lərə nisbətən, hibrid sistemlərin işlənməsi xeyli mürəkkəbdir. Çünki müxtəlif metodologiyası olan proqram zərflərini əlaqələndirmək bir sıra nəzəri və tətbiqi problemlər yaradır. ES-lərin işlənməsinin instrumental vasitələri də yaradılmışdır. Onları 4 qrupa bölmək olar: Ənənəvi proqramlaşdırma dilləri (C, C+, Basic, Small Talk, Fortran və s.). Onıar əsasən ədədi alqoritmlər üçün hesablanmışdır, simvol və məntiqi məlumatlarla işləmək imkanı az olduğuna görə proqramçıdan çox işləmək tələb edir. Lakin bu dillər ənənəvi maşın arxitekturasına yaxşı uyğunlaşdırılmışdır. Ekspert Təlim Sistemləri Funksiyalarına görə Elektron maşın tiplərinə görə İnteqrasiya səviyyəsinə görə Real vaxtla əlaqəsinə görə - məlumatın interpretasiyası; - diaqnostika; - monitorinq; - layihələndirmə; - proqnozlaşdırma; - planlaşdırma; - təlim - statistik; -kvazidinamik; - dinamik - super EHM-lərdə; - orta məhsuldar EHM-lərdə; - simvol prosessorlarında; -mini EHM-lərdə; -fərdi kompüterlərdə; - avtonom; - hibrid; (inteqral) 1) Süni intellekt dilləri - ən geniş yayılanları Lisp və Proloqdur. Onların universallığı ənənəvi proqramlaşdırma dillərindən aşağı səviyyədədir, lakin simvol və məntiqi məlumatlarla işləmək üçün geniş imkanları vardır. Süni intellekt dilləri əsasında xüsusi kompüterlər yaradılır (məs., Lisp - maşın). Bu dillər Ekspertl təlim sistemlərinin işlənməsində tətbiq edilmir. 2) Xüsusi proqram instrumentariləri - süni intellekt dillərinə nisbətən daha yüksək səviyyədə ES-lərin işlənməsini təmin edir. Onlar əsasən Lisp dilinin proqramxanası və üstlüyüdür. KEE (Knowledge Engineering Enviroument)? FRL (Frame Representation Language), ARTS və s. bunlara misal ola bilər. 3) Örtüklər (Оболочки, shells) – örtük dedikdə bilik bazası olmayan ES – in hazır versiyası nəzərdə tutulur. Məs., EMYSYN (Entry MYSİN, Пустой MYSİN) real massivlə yüklənməmiş ES – dir. Örtüklər ES – lərin yaradılmasında proqramlaşdırma proseslərini aradan qaldırır. Belə halda yalnız real məlumatlarla bilik bazasını doldurmaq üçün predmet sahəsində işləyən mütəxəssis (ekspert) tələb olunur. Kitabxana – informasiya xarakterli bilik bazaları üçün örtükləri istifadə etmək çətindir. Çünki bir sıra prosesləri modelləşdirmək çox mürəkkəbdir (məs., referatlaşdırma, biblioqrafik və analitik icmal tərtibi və s.). Ekspertl təlim sistemlərinin işlənməsinin texnologiyaları. Bütün təhsil ssistemi üçün ayrı-ayrı ETS-lərin işlənməsinin nümunəvi texnologiyası demək olar ki, eynidir. Hazırda mütəxəssislər ETS-lərin işlənməsini altı ardıcıl məntiqi mərhələyə bölürlər: 1) Təhsil sahəsində məsələlərin müəyyən edilməsi; 2) prototip sisteminin işlənməsi; 3) ES-in işlənməsinin istismar səviyyəsinə çatdırılması; 4) ekspert təlim sisteminin qiymətləndirilməsi; 5) sistemin əlaqələndirilməsi; 6) sistemin dəstəklənməsi. Problem sahəsinin və məsələlərin müəyyən edilməsi – ETS-in bütün mərhələləri üçün vacibdir. ETS-in rəhbəri, yəni bilik mühəndisi problemi müəyyən etməlidir. Əlverişsiz problem seçildiyi halda vaxt və vəsait itkisinə səbəb ola bilər. Problemin həlli üçün vacib olan biliklər də sabit, dəqiq və nisbətən daimi xarakter daşımalı və bütün əlaqədar məsələləri əhatə etməlidir. Prototip sisteminin işlənməsi ETS-in ümumiləşdirilmiş versiyasıdır. Prototip sistem ekspertin verdiyi faktların, mühakimə strategiyalarının, obyekt və proseslər arasında əlaqələrin düzgünlüyünü və kodlaşdırmanı yoxlamaq üçün xüsusi layihədir. Prototip layihə onlarca qaydalardan, freym və nümunələrdən ibarətdir. Dördüncü mərhələdə ETS işlənildikdən sonra səmərəlilik baxımından qiymətləndirilir; ekspertlər işə cəlb edilir və sistem sınaq nümunələrində yoxlanılır, ilk növbədə proqramın dəqiq işlənməsi, faydalılığı, məhsuldarlığı qiymətləndirilir. Beşinci mərhələdə ETS-in mühitində işlədiyi digər proqram vasitələrilə əlaqələndirilməsi, həmçinin onun xidmətindən istifadə edəcək şəxslərin öyrədilməsi məsələləri həll edilir. ETS-in yaradılmasının sonuncu mərhələsi sistemin dəstəklənməsidir. Biliyin seçilməsinin (aşkarlanmasının) təcrübi metodları. Ekspert sistemlərinin bilik bazalarını yaratmaq üçün biliyin metodoloji baxımdan seçilməsi (aşkarlanmasının) aşağıdakı sxemdə verilmişdir: Şəkildə adları çəkilən metodlardan biri, yaxud bir neçəsi konkret məsələdən və şəraitdən asılı olaraq tətbiq edilə bilər. Təsnifat bölgüsünün əsasında bilik mənbələrinin müxtəlifliyi durur. Kommunikativ metodlar canlı bilik mənbəyini, yəni ekspertlə əlaqənin bütün növlərini əhatə edir, tekstoloji metodlar isə biliyin müxtəlif sənədlərdən seçılməsində istifadə olunur. Bu bölgü nusbi xarakter daşıyır. Bilik mühəndisi çox zaman müxtəlif metodları iş prosesesində əlaqələndirməli olur. Məs. o, əvvəlcə ədəbiyyatı öyrənir, sonra ekspertlə işləyir, əksi də mümkündür. Kommunikativ metodlar da passiv – qeyri-fəal və fəal metodlara bölünmüşdür. Passivlik onu ifadə edir ki, həmin metodlar əsasında biliyin aşkarlanmasında aparıcı rol bilik mühəndisinə deyil, ekspertə məxsusdur. Ekspertin müşahidələrinin nəticələri və mühazirələri buna misal ola bilər. Fəal metodlarda isə bu proses əksinədir, yəni bilik mühəndisi əsas rol oynayır. Qrup metodları bir neçə mütəxəssis-ekspertin biliklərinin kollektiv şəkildə aşkarlanmasında istifadə edilir. Lakin müasir ETS-lərdə fərdi metodların tətbiqi daha geniş yayılmışdır. Passiv metoda aid olan müşahidə zamanı bilik mühəndisi ekspertin icra etdiyi işi izahını, hərəkətlərini, qeydlərini və s. işə müdaxilə etmədən yazır, və ya videolentə köçürür. Müşahidənin nəticələri ekspertlə müzakirə edilməlidir. Söhbətin protokollaşdırılması metodunda ekspert yalnız özünün müəyyən iş fəaliyyətini deyil, həm də onun bütün mərhələlərini izah edir. Bütün izahlar, mühakimələr, hətta söhbət zamanı edilən qısa fasilələr də protokollaşdırılır. Mühazirələr – biliyin verilməsinin ənənəvi üsuludur. Mühazirənin yalnız hazırlanması və oxunması deyil, dinlənilməsi, konspektləşdirilməsi və öyrənilməsi də əsas cəhətdir. Biliyin seçilməsi Kommunikativ metodlar Passiv Tekstoloji (mətnşünaslıq) metodlar - müşahidə; - söhbətin protokollaşdırılması; - mühazirələr - beyin həmləsi; -dəyirmi masa; - işgüzar oyunlar Fəal - elmi, metodiki və istehsalat ədəbiyyatının təhlili; - dərsliklərin təhlili; - işçi sənədlərin təhlili - anketləşdirmə; -müsahibə; - sərbəst dialoq; - ekspert oyunları Qrup Qrup Fəal metodlar içərisində hazırda ETS-lər üçün əksər hallarda fərdi metodlardan istifadə edilir. Anketləşdirmə, müsahibə, dialoq və ekspert oyunlarının senarisi və təşkili bilik mühəndisi tərəfindən aparılır. Burada ekspert oyunları metodu digərlərindən əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənir. Anketləşdirmə - sosioloji və psixoloji tədqiqatlarda daha çox istifadə edilərək standart xarakter daşıyan metoddur. Müsahibənin keyfiyyətinə təsir edən üç əsas sual tipi vardır: 1) sualın stili (aydınlıq, lakoniklik, terminologiya), 2) sualların məntiqi ardıcıllığı, 3) sualın etik cəhətləri. Eyni vaxtda bir neçə ekspertin biliyinin aşkarlanması, müzakirələr və diskusiyalar zamanı orijinal fakt və hadisələrin meydana çıxması ilə nəticələnən fəal qrup metodlarına beyin həmləsi, dəyirmi masa, işçi oyunlar daxildir. Beyin həmləsi – yaradıcı təfəkkürün sərbəstliyini və fəallağını artıran metod kimi geniş yayılmışdır. 40 dəqiqəyə qədər müəyyən edilən bu prosesdə 10 nəfər iştirakçı müəyyən mövzuda tənqid edilmədən zarafat, fantastik, hətta yanlış ideya söyləyə bilər. Maraqlı odur ki, ideyaların miqdarı pik həddə çatdıqda iştirakçılar analitik təfəkkür prosesini gücləndirərək deyilməmiş yeni ideyalar axtarmağa cəhd edirlər. Biliyin seçilməsi prosesində ekspert oyunları metod kimi istifadə edilir. Ekspert oyunları üç metodun müəyyən elementlərini özündə birləşdirir: 1) mütəxəssis hazırlığında və modelləşdirmədə geniş istifadə edilən işgüzar oyunlar; 2) diaqnostik oyunlar; 3) təlimdə daha çox istifadə edilən kompüter oyunları. İşgüzar oyunların məqsədi müəyyən qrup iştirakçılarının həh hansı fəaliyyətinin real mənzərəsini nümayiş etdirməkdir. Təlim, istehsalat və elmi-tədqiqat xarakterli oyunlar fərqləndirilir. Trenajor oyunları həqiqi təcrübi fəaliyyətə uyğun mənzərə yaratmağa və eksperti real şəraitdə müşahidə etməyə imkan yaradır. Onlar təlim prosesində (məs: təyyarəçilərin, atom stansiyası operatorlarının, kosmonavtların, hərbi qulluqçuların təlimi) daha geniş tətbiq olunur. Kompüterlərdə yüzlərlə proqramlar işgüzar oyunlarda istifadə olunur: 1. mövqe oyunları (şahmat, dama və s); 2. dinamik oyunlar (hərəkər edən obyektə atəş açmaq, futbol və s.); 3. istifadəçinin süjetə müdaxiləsinə imkan verən dialoq oyunları; 4. təlim xarakterli oyunlar. Mətnşünaslıq (tekstologiya) metodları sənəd-informasiya daşıyıcılarının təhlilinə, sintezinə əsaslanır. Mətndə məna etibarı ilə iki cəhəti ayırmaq olar: - müəllifin fikri, yəni onun model aləmi, oxucunun, yəni bilik mühəndisinin mütaliə prosesində aldığı məna. ETS-lərin deyilən mərhələləri təcrübi olaraq həyata keçirildikdən sonra təhsil sahəsində seçilmiş biliklərin strukturlaşdırılması məsələləri həll edilməlidir. Strukturlaşdırma predmet saəsnin qismən formal təsvir prosesidir. Burada, predmet sahəsinin konseptual və funksional strukturunun işlənməsinə, bilik bazasının formalaşdırılmasına və proqramla reallaşdırılmasına diqqət verilir. Təhsil sahəsinin konseptual strukturu, yaxud modeli onun obyektlərinin və həmin obyektlər arasında qarşılıqlı əlaqələrin təsviridir. Funksional struktur – məsələni həll edən zaman ekspertin istifadə etdiyi mühakimələri və qəbul etdiyi qərarları əks etdirən modellərdir. Predmet sahəsində biliklərin konseptual və funksional strukturunu formallaşdırdıqdan sonra bilik mühəndisi proqramçı ilə birlikdə bilik bazasında biliyin təqdimi üçün əlverişli proqramlaşdırma vasitələri müəyyən etməlidir. Belə vasitələr isə ya translyatorlar, ya da örtüklər ola bilər.