Informacines technologijos mokymasis

IŠŠ Ū KIAI MOKYMUI IR INFORMACINI Ų SISTEM Ų
MOKYMO TURINYS
Aptariami projekt ų MSIS 2000, MOCURIS ir pirmaujan č i ų universitet ų informacini ų sistem ų mokymo turinys ir
dirbtinio intelekto pasiekim ų išš ū kiai ne tik informacini ų sistem ų mokymui.
1 . MSIS
Pirm ą Association for Computing Machinery (ACM) si ū lyt ą informacini ų sistem ų (IS) mokymo turin į
Lietuvoje bandyta į gyvendinti prieš 30 met ų .
Aptarsime ACM ir AIS (Association for Information Systems) MSIS 2000 (Master of Science in Information
Systems): Model Curriculum and Guidelines for Graduate Degree Programs in Information Systems
(http://cis.lentley.edu/MSIS).
MSIS 2000 sudarytojams buvo pristatytos keliasdešimties JAV ir 22 kit ų šali ų universi teet ų IS magistr ų ruošimo
programos. MSIS 2000 paskirtis – suteikti pagrindus produktyviam darbui ir nuolatiniam mokymuisi. Joje esminiai
veikl ą (užsi ė mim ą ) nusakantys geb ė jimai, į skai tant kal b ė jimo, rašymo, pristatymo geb ė jimus; žmoni ų ir verslo
geb ė j i mus; eti kos i r mei stri škumo (profesi onal umo) yra apj ungti .
MSIS 2000 sudaro keturios dalys: pagrindai, šerdis, apjungimas, sri tys.
Pagrinduose d ė stomi dal ykai pri kl auso nuo student ų pasiruošimo ir skirti paruošti studentus suprasti šerdies
dal ykus: 1 ) duomen ų valdymas, 2) analiz ė , modeliavimas, projektavimas, 3) tinklai, 4)) projekt ų ir keitim ų valdymas,
5) IS politika ir strategija.
Apj ungimo dal i es dal ykai ski rti si ntezuoti į vairias technologijas ir id ė jas išd ė stytas šerdies dalyje ir į gyvendi nti
sistem ą organizacijoje.
Sri č i ų dalis – taikom ų j ų sri č i ų rei kal avi mus te

enkinantys dal ykai . MSIS paskirtis steigti sekan č ius geb ė jimus,
žinias ir vertybes:
•informacini ų sistem ų žini ų šerd į ,
•IS ir verslo integravimo pagrindus,
•pla č i ą verslo ir realaus pasaulio perspektyv ą ,
•bendravi mo, tarpasmeninius i r grupi ni us į g ū džius,
•analitinio ir kritinio m ą stymo į g ū džius,
•taikomosios srities į g ū džius,
•ir paruošti
•pažangai dabartiniam darbe,
•vidutini ų IS valdymui,
•versl o anal i ti ku, val dymo konsultantu,
•sistem ų integruotoju, projekto vadovu,
•sistem ų analitiku, projektuotoju,
•moksl i ni nku, d ė stytoj u,
•elektronin ė s prekybos specialistu.
IS ir verslo pagrind ų mokymo dalykai tokie: IS pagrindai (pagal IS’97.1 ), informacin ė s technologijos (IS’97.5)
bei fi nans ų apskaita, marketingas, organizacin ė veikla.
MSIS 2000 integravimo dalyje išskirti trys lygiai: žinybos, IS funkci j ų i r IS technol ogij ų .
Žinybos integracijos dalyk ų paskirtis – suvokti firm ą visumoje kartu su jos tiek ė jais ir vartotojais beei proces ų ,
funkci j ų visumas pakankamas veiklos reikm ė ms.A.Baskas
– 82 –
IS funkci j ų integracijos dalykai skirti:
•projektuoti IS organizacinius procesus,
•į vertinti atsirandan č i ų technol ogij ų į tak ą ,
•nustatyti rei kal i ngus speci al i stus i r val dymo metodus,
•naudoti metodus matuoti IS reikšm ę .
•IS technol ogij ų integracijos dalykai skirti:
•į vertinti ir parinkti si ū lomas architekt ū ras, platformas,
•į vertinti standartus,
•į vertinti tiek ė j ų , gami ntoj ų strategijas.
Sri č i ų dalyje į vardinta penkiolika specializacij ų .
MSIS 2000 kiekvienai sri č i ai nurodyta po keturi s dal ykus, kuri ų į sisavinimas suteikia atitinkamos srities
specializacij ą
.
MSIS 2000 mokymosi apimtys paskirstytos taip: IS pagrindai – 9–1 2 vienet ų , veiklos (verslo) pagrindai – 9, IS
šerdis – 1 5, apj ungimas – 3, speci al i zaci j a – 1 2.
2. MOCURIS
MOCURIS (Modern Curriculum in Information Systems at Master Level) yra Sokrates/Erasmus CDA
projektas. (Kontrakto numeris 69077-IC-1 -98-1 -LT-ERASMUS-CDA-2). Jis paskirtas sudaryti Informatikos magist-ro
ori entuoto į informacines sistemas mokymo program ą atliepian č i ą laiko išš ū kiams.
Aptarsime MOCURIS Reikalavim ų specifikacij ą , 200 1 , versija 1 7.1 , 1 –77 p.
MOCURIS pagrindu paimta klasikin ė mokymo paradigma – bendras teorinis mokymas, išskiriant specializaci-jas
nusakan č ius disciplin ų modulius.
Daugeliui universitet ų ji nauja tuo, kad 1 ) teoriniuose pagrinduose į traukta tik labiausiai su specialybe susi-j
usi os matemati kos sri tys ir 2) apj ungiama i nformaci ni ų sistem ų esm ė , j ų sudarymas, valdymas ir tarpdisciplininiai
ryšiai.
MOCURIS projektuojamas universitet ų – projekto dalyvi ų poreiki ų tenkinimui , bet abej oti na, kad tam nerei ka-linga
ir precedentinio mokymo paradigmos pagrindu sudarytas mokymo turinys.
Projekto reikalavimas, kad MOCURIS turi remtis tipine dalyvaujan č i ų projekte universitet ų mokymo strukt ū ra,
priimtinas su s ą l yga, kad ta strukt ū ra ti nkamai sprendži a speci al ybei bent arti mi ausi us penkis metus kel i amus
reikalavimus.
Pagri ndi nis MOCURIS ti ksl as – atsi žvel gti į išš ū kius mokymui, s ą l ygotus kompi uteri ni ų sistem ų panaudojimo
plitimo ir ypa č ži niomi s gr į st ų sistem ų keliamos revoliucijos į vairiausioms anks č iau tik žmogaus veikloms.
Pateiktomis d ė stytinomis disciplinomis ir j ų
temomis (moduliais) sprendžiami šio išš ū kio uždaviniai, bet kaip gerai
jie sprendžiami į vertinti į manoma tik ekspertiškai.
Kompi uteri niai repeti tori ai , maši nos mokymasi s mokyti s ir tam ti nkami di sci pl i n ų aprašymai sudaro prielaidas
ateityje į vertinti mokymo plan ų atitikim ą j ų ti ksl ams ne ti k eksperti niai s b ū dais, bet ir eksperimentais nelaukiant, kol
paaišk ė s absolvent ų ti nkamumas dar be.
MOCURIS reikalavimas, kad universitetas formuot ų motyvacij ą siekti karjeros, mokytis vis ą gyveni m ą ,
nesiderina su supratimu, kad šiems dalykams pagrindai dedami pirmaisiais gyvenimo metais ir jau vidurini ų mokyk-l
ų mokymosi programos į tai atsižvelgia.
Dokumente nurodoma, kad MOCURIS klausytojais (studentais) bus šios specialyb ė s bakal aurai , anks č iau
baig ę ši ą specialyb ę ir asmenys siekiantys pakeisti specializacij ą . Regis, kad jiems visiems reikalingi skirtingi paruo-šiamieji
kursai, kad gal ė t ų suprasti MOCURIS kursus, bet ši ų reikalavim ų proj ekte nesuti kau. Tai p pat kai p i r kokiu
nuoseklumu d ė styti MOCURIS kurs ų modulius.
MOCURIS problem ų sprendimo žinias papildy č iau problem ų numatymo, suvokimo ir problem ų nusakymo
(formulavimo) žiniomis. Inovacij ų teorij ą papildy č i au ar pakei s č iau inovacij ų praktika.
Informatikos ir kit ų disciplin ų ryšiui aiškinti pateiktos disciplinos „Filosofin ė s ir tarpdisciplinarin ė s informa-tikos
pasekm ė s“ temos – moduliai „Filosofiniai informatikos ir žini ų aspektai“, „Filosofiniai saviorganizuojan č i ų
sistem ų aspektai “, „Proto fi l osofi j
a“ kaži n ar rekomenduoti nos vi soms speci al i zaci j oms, kai p tai nurodyta doku-mente.
Kaip reikalavimas pateiktas modulio aprašymo strukt ū rizuotas pavyzdys. Ta č iau n ė ra reikalavim ų aprašyti
modulius pagal kompiuterini ų mokymo sistem ų reikalavimus.

Išš ū kiai mokymui ir informacini ų sistem ų mokymo turinys
– 83 –
Profesijos planavimui nurodyta, kokie moduliai kokiai specializacijai skirti, reikalaujama nurodyti modulio
aprašyme, kas turi b ū ti išmokta prieš studijuojant duoto modulio turin į .
MOCURIS reikalavim ų į gyvendi nimas esmi niai pageri nt ų daugel i o universi tet ų išleidžiam ų absolvent ų kokyb ę
informatikos srityje.
Didžiausi ą į tak ą tam tur ė t ų disciplinos „Informatikos inžinerijos pagrind ų “ moduliai „Sistem ų inžinerija“,
„Verslo ir į moni ų inžinerija“, „Informacini ų sistem ų inžinerija“, „Žini ų i nži neri j a“, „Agent ų technologijos“.
Reik ė t ų daugiau d ė mesio skirti precedentiniam mokymui bei mokymui, naudojant kompiuterines mokymo
sistemas ir iš to sekantiems reikalavimams moduli ų aprašymui.
3. Universitet ų topas
Pagal specialyb ę MIS (Management Information Systems) 200 1 m. rei ti nguot ų 33 JAV universitet ų pri ekyje
MIT (Massachusetts Insti tute of Technol ogy, Sl oan), CMU (Carnegie Mel l on Uni versi ty, PA), UTA (Universi ty of
Texas–Austin, McCombs), UA (University of Arizona, Eller), SU (Stamford University, CA).
Ski rti nguose universi tetuose MIS speci al yb ė s pavadi nimai i r mokymo turi niai ski rti ngi, nors ACM (Associ ati on
for Computi ng Machi ney) nuo 1 969 m. kas keli metai skelbia informacini ų sistem ų (IS) mokymo turi nius
(programas), apibendrinan č ius dešim č i ų universi tet ų atitinkamo laikotarpio lyg į ruošiant informacini ų sistem ų baka-l
aurus, magistrus i r daktarus.
Pirmaujantis pagal MIS specialyb ę MIT j ą į vardijo ITBT (Information Technology and Business Transforma-tion).
Antras reitinge CMU MIS specialyb ę į vardijo MISM (Master of Information Systems Management).
Tiek ITBT, tiek MISM mokyme akcentuojama ne paskaitos, bet seminarai, projektai. Ši ų seminar ų ir projekt ų
vadovais kvie č iami atitinkam ų sri č i ų prakti kai , kuri ų Lietuvoje atlyginimai žymiai didesni negu profesori ų . Ta č iau
akcentas mokymo programose praktini ų problem ų sprendimas, studentams dalyvaujant min ė tuose seminaruose ir
projektuose, regis daugiausia pad ė j o universi tetams gauti aukš č iausius vertinimus pagal MIS specialist ų ruošim ą .
ITBT mokymo turi nyje į vardijamos ne aplamai taikomosios sistemos, o tik žiniomis gr į stos, elektronin ė
komerci j a ei na kartu su el ektroni ni u marketi ngu. Pas mus daugel i s nesupranta, kad marketi ngas yra komerci j os
pagrindas, kad rink ų paieška daug kur vykdoma naudojant žiniomis gr į stas internetines sistemas.
Ži niomi s gr į stos – dirbtinio intelekto pasiekimus naudojan č ios sistemos plinta į vairiose srityse, priima sprendi-mus,
kuri uos anks č i au tegal ė jo daryti žmogus.
4. Išš ū kiai mokymui
Kompiuteri ų , j ų ti nkl ų ir ypa č dirbtinio intelekto pasiekim ų panaudoj i mas esmi niai kei č i a ši mtme č iais nekitu-sias
veiklas, tarp j ų i r mokym ą , mokym ą si [1 ].
Pagal atl i ekamas funkci j as kompi uteri ų panaudojimas mokyme skirstomas į 1 ) mokomo dal yko turi nio pri sta-tymo
sistemas, 2) mokomo dalyko valdymo sistemas, 3) mokymo valdymo sistemas (MVS).
Liverpulio (Liverpool) universitetas naudodamas pirmas sistemas per atstum ą (on-line) ruošia informacini ų
technol ogij ų bakal aurus ir magistrus pagal program ą : Objektinis programavimas ir projektavimas naudojant C++,
Interneto programavimas, Duomen ų baz ė s, Programin ė s į rangos inži neri j a, Di rbti nis intel ektas, IT tai kymai . Ki ek-vi
enam išvardi ntam dal ykui ski ri ama po 1 5 kreditini ų vienet ų , mokymo trukm ė pri kl auso nuo student ų geb ė jim ų ir
dažniausiai b ū na nuo 1 2 iki 1 8 m ė nesi ų .
Didžiausi ą išš ū k į ši mtme č i ai s nekitusi am mokymui kel i a mokymo val dymo kompi uteri n ė s sistemos. J ų gali-myb
ė s sekan č ios.
Sistema sudaro individualius mokymo planus. Ji padeda besimokan č iam rasti tinkamiausi ą jam mokymosi nuo-seklum
ą . Si stema nusako sekant į uždavin į ar tem ą , kuri ą reikia mokytis.
Sistema analizuoja besimokan č io sprendimus. Ji nurodo ne tik, ar besimokan č i o sprendi mas tei si ngas, bet kuo
netei si ngas ar nepi l nas i r koki ų žini ų tr ū kumas s ą l ygoj o klai d ą .
Sistema padeda spr ę sti problemas. Sekdama besimokan č io veiksmus, supranta j į ir naudoja š į supratim ą teikti
j am patar i mus .
Sistema padeda spr ę sti naujas problemas, nurodydama pavyzdžius iš ankstesnio patyrimo, si ū lydama besimo-kan
č iam labiausiai susietus atvejus (anks č iau jam paaiškintus pavyzdžius ar jo išspr ę stas problemas).
Sistema prisitaikan č iai pateikia žinias pagal besimokan č io tikslus, žinojim ą ir kit ą informacij ą , saugom ą besi-mokan
č io modelyje, kuris rodo, k ą besi mokanti s j au ži no, moka.
Sistema palaiko bendradarbiavim ą , naudodama žinias apie skirtingus j os vartotoj us. Tai p parenkamos bendra-darbiavimo
grup ė s spr ę sti problem ą ar labiausiai j ą i šmananti s.
A.Baskas
– 84 –
Peter Brusilovsky [2] nurodo, kuriose sistemose, kurios iš nurodyt ų gal i mybi ų į gyvendintos.
Mokom ų dalyk ų (kurs ų ) aprašymas darbo imlus, tod ė l sudarytos sistemos, kurios išple č i a mokymo dal yko
val dymo (antros grup ė s) sistemas iki tre č ios su atitinkamomis min ė tomi s gal i myb ė mis .
Viena iš toki ų praple č ian č i ų sistem ų yra ABITS [3].
Joje mokomoji medžiaga organizuota mokomaisiais objektais – Web perduodamais vienetais. Jie indeksuoti
taip, kad ABITS žinot ų , apie k ą kiekvienas iš j ų ir kaip jis gali b ū ti panaudotas mokyme.
Tam panaudotas IEEE LTSC Learning Object Metadata (LOM) standartas.
Pagal besi mokan č i o vei ksmus ABITS nustato paži nimo b ū sen ą ir mokymosi preferencijas (suvokimo galimy-bes,
koki ą medžiag ą besimokantis geriau suvokia).
Pažinimo b ū sena rei škia besi mokan č io žini ų lyg į apie kiekvien ą mokomoj o dal yko koncept ą . Kai besimokantis
teisingai atsako ar išsprendžia, tuomet jo pažinimo b ū sena sistemoje did ė ja.
Besimokan č iojo preferencijos į vertinamos, naudojant IEEE metaduomen ų kategorijas: formatas (tekstas, pa-veikslas,
slaidas, hipertekstas, video klipas, modeliavimas, virtuali realyb ė ), pri ė j i mas (i nduktyvus, deduktyvus,
ti ri amasi s), i nteraktyvumo l ygis, semanti ni s tankumas, sunkumas.
ABITS vykdo mokymo plano sudarym ą , kadangi tuos pa č i us dal ykus ski rti ngi besi mokantys grei č iau išmoksta,
i l gi au neužmi ršta, kai mokymo pl anas sudarytas atsi žvel giant į j ų žini ų l ygius i r mokymosi preferenci j as.
J. Beck, B. Woolf, C. Beal [4] sudar ė ADVISOR: dviej ų dali ų maši nos mokymosi archi tekt ū r ą (MMA) skirt ą
MVS. Šios architekt ū ros paski rti s: apj ungti MVS samprotavi mus, į gal i nti mokymosi ti ksl ų tipizacij ą ir palengvinti
MVS tobulinim ą .
Pi rma MMA dal i s atsakinga už mokymosi model į : kai p mokinys (studentas) naudoj a MVS. Antra MMA dal i s
vadovaujasi šiuo studento elgesio modeliu ir tikslu, nusakan č iu pageidaujam ą mokymosi paskirt į . Ši MMA dalis
sudaro mokymosi politik ą (plan ą ), kuri ati ti nka nusakyt ą mokymosi ti ksl ą .
ADVISOR į vertintas su realiais studentais, kas parod ė , kad jis s ė kmi ngai mokosi kai p mokyti , si eki ant nusta-tytos
mokymosi paskirties.
Maši nos mokymasi s – naudi ngas b ū das automatizuojant žini ų inži neri j os uždavi nius ir di di nant di rbti nio inte-lekto
pritaikomum ą ne ti k pedagogikos sri tyje. Maši nos mokymasi s ti kimasi pad ė s pati ksl i nti , ko i r kai p mokyti dar-žel
yj e, mokykloj e, universi tete. Dabar tai dažnai apsprendži a tradi ci j os, paži nimo ir pedagogin ė s teorijos, kurios ne
visuomet visapusiškai į vertintos, o tuo labiau n ė ra atsižvelgusios į plintant į internetin į mokym ą si.
5. Išvados
Proj ektai MSIS ir MOCURIS nepakankam ą d ė mes į skyr ė kompi uteri ni ų sistem ų išš ū kiams mokymui ir iš to
kylantiems reikalavimams mokymo turiniui bei dalyk ų aprašymui.
Uni ver si tet ų reitingavimas ir darbai kompiuterini ų mokymo valdymo sistem ų srityje rodo, kad bent jau techni-niuose
universi tetuose maž ė s paskait ų ir did ė s projektais gr į stas mokymas.
Dirbtinio intelekto pasiekimai į galina pereiti nuo mokymo spræsti uždavinius, problemas prie mokymosi pagal
pavyzdžius, o bendr ų j ų žini ų spragas užpi l dyti , krei pi anti s į reikiamos srities intelektual ų kompi uteri n į repetitori ų
(mokymo valdymo sistem ą ).
Literat ū ros s ą rašas
[1 ] A. Baskas. Elektronini ų žini ų visuomen ė . Informacijos mokslai. Vilniaus universiteto leidykla, 200 1 , t .1 8, p. 93-96.
[2] P. Brusilovsky. Adaptive Educational Systems on the World-Wide-Web: A Review of Available Technolo-gies
//plb@cs.cmu.edu.
[3] N. Capuano, M. Marsella, S. Salero. ABITS: An Agent Based Intelligent Tutoring System for Distance Learning //
http://virtcampus.cl-ki.uni-osnabrueck.de/its-2000/paper/capuano/ws2-paper-3.htm.
[4] J. Beck., B. Woolf, C. Beal. ADVISOR: A Machine Learning Architecture for Intelligent Tutor Construction //
{beck,bev}@cs.umass.edu.
Summary
Paper discusses 1 ) MSIS 2000 (Master of Sciense in Information Systems) Model Curriculum, 2) MOCURIS
(Modern Curriculum in Information Systems at Master level) Sokrates/Erasmus CDA project, 3) Educational
Systems on the World-Wide-Web features, 4) ABITS: An Agent Based Intelligent Tutoring System for Distance
learning and 5) ADVISOR: A machine learning architecture for intelligent tutor construction.

A.Baskas
– 84 –
Peter Brusilovsky [2] nurodo, kuriose sistemose, kurios iš nurodyt ų gal i mybi ų į gyvendintos.
Mokom ų dalyk ų (kurs ų ) aprašymas darbo imlus, tod ė l sudarytos sistemos, kurios išple č i a mokymo dal yko
val dymo (antros grup ė s) sistemas iki tre č ios su atitinkamomis min ė tomi s gal i myb ė mis .
Viena iš toki ų praple č ian č i ų sistem ų yra ABITS [3].
Joje mokomoji medžiaga organizuota mokomaisiais objektais – Web perduodamais vienetais. Jie indeksuoti
taip, kad ABITS žinot ų , apie k ą kiekvienas iš j ų ir kaip jis gali b ū ti panaudotas mokyme.
Tam panaudotas IEEE LTSC Learning Object Metadata (LOM) standartas.
Pagal besi mokan č i o vei ksmus ABITS nustato paži nimo b ū sen ą ir mokymosi preferencijas (suvokimo galimy-bes,
koki ą medžiag ą besimokantis geriau suvokia).
Pažinimo b ū sena rei škia besi mokan č io žini ų lyg į apie kiekvien ą mokomoj o dal yko koncept ą . Kai besimokantis
teisingai atsako ar išsprendžia, tuomet jo pažinimo b ū sena sistemoje did ė ja.
Besimokan č iojo preferencijos į vertinamos, naudojant IEEE metaduomen ų kategorijas: formatas (tekstas, pa-veikslas,
slaidas, hipertekstas, video klipas, modeliavimas, virtuali realyb ė ), pri ė j i mas (i nduktyvus, deduktyvus,
ti ri amasi s), i nteraktyvumo l ygis, semanti ni s tankumas, sunkumas.
ABITS vykdo mokymo plano sudarym ą , kadangi tuos pa č i us dal ykus ski rti ngi besi mokantys grei č iau išmoksta,
i l gi au neužmi ršta, kai mokymo pl anas sudarytas atsi žvel giant į j ų žini ų l ygius i r mokymosi preferenci j as.
J. Beck, B. Woolf, C. Beal [4] sudar ė ADVISOR: dviej ų dali ų maši nos mokymosi archi tekt ū r ą (MMA) skirt ą
MVS. Šios architekt ū ros paski rti s: apj ungti MVS samprotavi mus, į gal i nti mokymosi ti ksl ų tipizacij ą ir palengvinti
MVS tobulinim ą .
Pi rma MMA dal i s atsakinga už mokymosi model į : kai p mokinys (studentas) naudoj a MVS. Antra MMA dal i s
vadovaujasi šiuo studento elgesio modeliu ir tikslu, nusakan č iu pageidaujam ą mokymosi paskirt į . Ši MMA dalis
sudaro mokymosi politik ą (plan ą ), kuri ati ti nka nusakyt ą mokymosi ti ksl ą .
ADVISOR į vertintas su realiais studentais, kas parod ė , kad jis s ė kmi ngai mokosi kai p mokyti , si eki ant nusta-tytos
mokymosi paskirties.
Maši nos mokymasi s – naudi ngas b ū das automatizuojant žini ų inži neri j os uždavi nius ir di di nant di rbti nio inte-lekto
pritaikomum ą ne ti k pedagogikos sri tyje. Maši nos mokymasi s ti kimasi pad ė s pati ksl i nti , ko i r kai p mokyti dar-žel
yj e, mokykloj e, universi tete. Dabar tai dažnai apsprendži a tradi ci j os, paži nimo ir pedagogin ė s teorijos, kurios ne
visuomet visapusiškai į vertintos, o tuo labiau n ė ra atsižvelgusios į plintant į internetin į mokym ą si.
5. Išvados
Proj ektai MSIS ir MOCURIS nepakankam ą d ė mes į skyr ė kompi uteri ni ų sistem ų išš ū kiams mokymui ir iš to
kylantiems reikalavimams mokymo turiniui bei dalyk ų aprašymui.
Uni ver si tet ų reitingavimas ir darbai kompiuterini ų mokymo valdymo sistem ų srityje rodo, kad bent jau techni-niuose
universi tetuose maž ė s paskait ų ir did ė s projektais gr į stas mokymas.
Dirbtinio intelekto pasiekimai į galina pereiti nuo mokymo spræsti uždavinius, problemas prie mokymosi pagal
pavyzdžius, o bendr ų j ų žini ų spragas užpi l dyti , krei pi anti s į reikiamos srities intelektual ų kompi uteri n į repetitori ų
(mokymo valdymo sistem ą ).
Literat ū ros s ą rašas
[1 ] A. Baskas. Elektronini ų žini ų visuomen ė . Informacijos mokslai. Vilniaus universiteto leidykla, 200 1 , t .1 8, p. 93-96.
[2] P. Brusilovsky. Adaptive Educational Systems on the World-Wide-Web: A Review of Available Technolo-gies
//plb@cs.cmu.edu.
[3] N. Capuano, M. Marsella, S. Salero. ABITS: An Agent Based Intelligent Tutoring System for Distance Learning //
http://virtcampus.cl-ki.uni-osnabrueck.de/its-2000/paper/capuano/ws2-paper-3.htm.
[4] J. Beck., B. Woolf, C. Beal. ADVISOR: A Machine Learning Architecture for Intelligent Tutor Construction //
{beck,bev}@cs.umass.edu.
Summary
Paper discusses 1 ) MSIS 2000 (Master of Sciense in Information Systems) Model Curriculum, 2) MOCURIS
(Modern Curriculum in Information Systems at Master level) Sokrates/Erasmus CDA project, 3) Educational
Systems on the World-Wide-Web features, 4) ABITS: An Agent Based Intelligent Tutoring System for Distance
learning and 5) ADVISOR: A machine learning architecture for intelligent tutor construction.

Leave a Comment