Эссе

Моя выпускная квалификационная работа посвящена исследованию тематических связей между дисциплинами учебного плана и разработке подхода к их формальному представлению. Основным объектом исследования является образовательный граф знаний, вершинами которого выступают учебные понятия, а направленные рёбра отражают отношения пререквизита. Такое отношение возникает в случае, когда понимание одного понятия необходимо или существенно облегчает освоение другого.

Актуальность темы обусловлена сложностью современных образовательных программ и большим количеством взаимосвязей между входящими в них дисциплинами. Отдельные курсы могут разрабатываться независимо друг от друга, вследствие чего общая последовательность изучения тем не всегда оптимальна с точки зрения качества усвоения материала. Содержательно связанные элементы программы могут изучаться со значительным временным разрывом или в неправильной последовательности. Полностью ручное выявление таких связей между темами требует значительных экспертных затрат и плохо масштабируется. Поэтому для задач оптимизации расписания крайне актуальной является разработка формализованного и интерпретируемого подхода, объединяющего методы искусственного интеллекта, обработку текстовых данных и экспертную оценку.

В рамках обзора литературы были изучены существующие актуальные методы предварительной обработки и смыслового разбиения учебных текстов, тематического моделирования, извлечения понятий и построения текстовых эмбеддингов. Также анализировались способы ранжирования потенциальных пререквизитных связей, формирования образовательных графов.

Цель работы состояла в разработке и экспериментальной проверке прототипа системы, позволяющей преобразовывать учебно-методические материалы в структурированное представление тематических зависимостей. Для этого были сформулированы требования к исходным данным, реализована обработка рабочих программ дисциплин, исследованы способы автоматического выделения учебных понятий и подготовки их текстовых описаний с использованием технологий искусственного интеллекта. Полученные тексты преобразовывались в векторные представления, на основе которых оценивалась семантическая связь между понятиями.

Потенциальные связи ранжировались по показателю вероятности существования между ними отношения пререквизита, после чего наиболее значимые пары должны передаваться на экспертную проверку. На основании подтверждённых отношений автоматически строился минимальный ориентированный граф пререквизитов. При его формировании учитывались направленность и транзитивность связей, контролировалось отсутствие циклов и исключались избыточные рёбра, уже следующие из существующих цепочек зависимостей. Такой подход позволяет уменьшить объём ручной работы и сосредоточить экспертную проверку на наиболее вероятных связях.

Разработанная система была апробирована как на опубликованных данных, так и на русскоязычных учебно-методических материалах. Результаты вычислительных экспериментов подтвердили корректность реализации всех алгоритмических компонентов и показали, что высокие значения используемых показателей преимущественно соответствуют содержательно связанным понятиям. Дополнительно был программно реализован автоматический анализ структуры построенного графа. Рассчитываемые графовые характеристики позволяют выявлять базовые понятия, темы, связывающие различные разделы курса, а также элементы, освоение которых требует значительной предварительной подготовки.

Новизна исследования состоит в комплексной программной реализации выбранной схемы применительно к русскоязычным образовательным данным и в объединении в едином прототипе процедур подготовки текстов, выделения понятий, оценки семантических связей, построения минимального графа и анализа его структуры. Отдельным результатом стала адаптация подходов к условиям, в которых исходные учебные материалы не содержат заранее заданной системы формальных связей между понятиями.

Тематика работы достаточно хорошо соотносится с образовательной программой выбранного направления. Исследование основано на математическом моделировании, алгоритмической обработке данных, построении информационной системы и формировании показателей, пригодных для поддержки принятия решений. Построенный граф может рассматриваться как формальная модель сложной системы, а его характеристики — как информационная основа для последующей оптимизации. Обучение по выбранной программе позволит углубить подготовку в области анализа данных, математических методов принятия решений и оптимизационных моделей, а также продолжить развитие полученных результатов в направлении создания интерпретируемых информационно-аналитических систем. Выполнение работы сформировало опыт анализа научной литературы, постановки и формализации исследовательской задачи, проведения вычислительных экспериментов и содержательной интерпретации их результатов.