Разработка демонстрационного прототипа экспертной системы для управления деловой игрой в образовании: теоретические основы, методология и перспективы

В условиях стремительной цифровизации образования и повсеместного внедрения интеллектуальных технологий повышение эффективности учебного процесса становится одной из наиболее актуальных задач. Деловые игры, зарекомендовавшие себя как мощный инструмент формирования профессиональных компетенций, требуют не только глубокого педагогического осмысления, но и технологической поддержки. Именно здесь на стык искусственного интеллекта и педагогики выходит концепция экспертных систем. Система MYCIN, разработанная в 70-х годах для диагностики бактериальных инфекций, продемонстрировала потенциал экспертных систем в моделировании интеллектуальной деятельности человека, достигая точности диагностики до 90% и специфичности до 96% в некоторых задачах. Этот исторический факт служит убедительным доказательством способности ЭС замещать или усиливать деятельность человека-эксперта, что открывает широкие возможности для их применения в столь сложной и многогранной области, как управление деловыми играми в образовании, значительно повышая их объективность и масштабируемость.

Целью данной курсовой работы является разработка структурированного плана для создания демонстрационного прототипа экспертной системы, предназначенной для управления процессом деловой игры. Исследование будет глубоко анализировать теоретические основы экспертных систем, методологию их разработки и практическое применение в образовании, с особым акцентом на аспекты, которые зачастую упускаются в существующих работах. Наше уникальное информационное преимущество (УИП) заключается в системном раскрытии методологии разработки демонстрационного прототипа с интеграцией современных ИИ-технологий (LLM, RAG, RPA, IDP), детальным анализом специфических требований к базе знаний, механизмам логического вывода и пользовательскому интерфейсу, а также обоснованием потенциала ЭС для повышения эффективности образовательного процесса через призму деловых игр.

Структура работы последовательно проведет читателя от фундаментальных понятий до конкретных технологических решений и практических рекомендаций. Мы начнем с теоретических основ экспертных систем, затем перейдем к методам представления знаний и логического вывода. Далее будет рассмотрена специфика деловых игр в образовании и потенциал их автоматизации. Отдельное внимание будет уделено технологиям и инструментарию для разработки прототипа, а завершит работу анализ преимуществ, ограничений и требований к пользовательскому интерфейсу экспертных систем в образовательном контексте.

Теоретические основы экспертных систем

В мире, где объём информации растёт экспоненциально, а сложность принимаемых решений увеличивается, потребность в интеллектуальных помощниках становится очевидной. Экспертные системы (ЭС) выступают в роли таких помощников, способных не просто обрабатывать данные, но и имитировать процесс мышления человека-эксперта, предоставляя ценные рекомендации.

Определение и сущность экспертных систем

Что же такое экспертная система? Это не просто программа, а интеллектуальная компьютерная программа, разработанная для того, чтобы частично или полностью заменить специалиста-эксперта в решении проблемных ситуаций. Её сила заключается в способности оперировать формализованными знаниями одного или нескольких экспертов, которые представлены в понятной компьютеру базе знаний. Основная задача таких систем — моделирование интеллектуальной деятельности человека в различных областях, будь то медицина, инженерия, экономика или образование, используя набор правил и алгоритмов, основанных на этих экспертных знаниях, что позволяет значительно повысить точность и скорость принимаемых решений.

Исторически экспертные системы показали свою эффективность в самых разных сферах. В медицине они применялись для диагностики бактериальных инфекций (система MYCIN) и назначения химиотерапии (система ONCOCIN), а также для поддержки принятия врачебных решений (система HELP), прогнозирования рисков развития заболеваний и разработки диагностических анкет с высокой чувствительностью и специфичностью. В инженерии ЭС незаменимы для проектирования и оптимизации сложных технических систем. Экономическая сфера использует экспертные системы для прогнозирования финансовых рынков, управления рисками и поддержки управленческих решений. Даже в бизнесе они способствуют оптимизации производства, управлению персоналом и улучшению взаимодействия с клиентами. В образовании экспертные системы предлагают интеллектуальную поддержку обучаемым, помогают в составлении рабочих учебных планов и выборе дисциплин. Примером может служить система MIXER, которая в нефтяной и газовой промышленности, энергетике, транспорте, фармацевтическом производстве и космической отрасли помогает программистам в написании оптимизированных микропрограмм для сверхбольших интегральных схем (СБИС) TI990.

Архитектура экспертной системы

Современная экспертная система — это сложный, но гармонично устроенный организм, состоящий из взаимосвязанных компонентов, каждый из которых выполняет свою уникальную функцию, обеспечивая слаженную работу всей системы. Понимание этой архитектуры критически важно для проектирования эффективных решений.

Компонент	Функция	Описание
База знаний	Хранение формализованных знаний	Сердце системы, где содержатся факты и правила, описывающие проблемную область. Это «что» и «как» эксперт знает.
Рабочая память (база данных)	Хранение текущих данных	Место для исходных и промежуточных данных, относящихся к текущей решаемой задаче. Это «с чем» система работает сейчас.
Механизм логического вывода	Обработка знаний и данных	«Мозг» системы, который обрабатывает знания из базы знаний и данные из рабочей памяти для формирования заключений и получения решения. Это «как» система приходит к выводу.
Подсистема объяснений	Объяснение хода рассуждений	Компонент, который позволяет пользователю понять, каким образом система пришла к тому или иному выводу, повышая доверие и прозрачность.
Интерфейс пользователя	Диалог с системой	Средство для общения человека с экспертной системой: ввод данных, получение результатов и объяснений.
Модуль приобретения знаний	Пополнение и корректировка знаний	Инструмент, помогающий экспертам и инженерам по знаниям пополнять, изменять и корректировать базу знаний, автоматизируя этот сложный процесс.

Взаимодействие этих компонентов обеспечивает полноценное функционирование экспертной системы. Например, пользователь через интерфейс вводит начальные данные в рабочую память. Механизм логического вывода, используя правила из базы знаний, начинает обрабатывать эти данные, изменяя их в рабочей памяти и формируя промежуточные заключения. В случае необходимости, подсистема объяснений может показать пользователю цепочку рассуждений, приведших к конкретному выводу. Модуль приобретения знаний позволяет эксперту вносить новые правила или корректировать существующие, тем самым улучшая компетенцию системы.

Классификация экспертных систем

Мир экспертных систем не однороден. Они могут быть классифицированы по множеству признаков, что позволяет более точно подобрать тип системы под конкретную задачу, в том числе и для управления деловой игрой.

1. По области применения:

• Медицинские: Диагностика заболеваний, выбор методов лечения (MYCIN, ONCOCIN, HELP).
• Промышленные: Проектирование, оптимизация производственных процессов (MIXER).
• Финансовые: Прогнозирование рынков, управление рисками.
• Образовательные: Поддержка обучения, составление учебных планов.

2. По методам обработки знаний:

• Детерминированные экспертные системы: Применяются там, где существует четкая, однозначная взаимосвязь между входными и выходными данными, и прошлое на 100% предопределяет будущее. Они дают приблизительные оценки потребностей.
• Стохастические экспертные системы: Учитывают неопределённости и риски, позволяя более гибко подходить к расчётам. Используются в случаях, когда будущее неопределенно, так как прошлое предопределяет его лишь с определенной вероятностью.

3. По типу интеграции:

• Автономные: Функционируют как независимые приложения.
• Интегрированные: Являются частью более крупных программных комплексов.

4. По способу формирования решения:

• Анализирующие: Анализируют входные данные для вынесения диагноза или классификации.
• Синтезирующие: Генерируют новые решения или планы действий.

Также можно выделить статические ЭС, предназначенные для решения задач с неизменяемыми данными, и динамические ЭС, которые допускают изменения данных и знаний в процессе решения. Экспертные системы функционируют в двух основных режимах: режиме приобретения знаний (для экспертов и инженеров по знаниям) и режиме решения задач (консультации) для конечных пользователей.

Для управления деловой игрой, вероятно, наиболее подходящим будет гибридный подход. Система должна быть способна как к анализу текущей ситуации и действий игроков, так и к синтезу рекомендаций и сценариев. Учитывая динамичность игрового процесса и необходимость обработки меняющихся данных, предпочтение отдаётся динамическим, стохастическим экспертным системам, способным адаптироваться к изменяющейся обстановке и учитывать элементы неопределённости, присущие взаимодействию игроков. Например, при оценке действий команды, ЭС должна не только проверить соответствие правилам, но и учесть непредсказуемые факторы, такие как креативность решений или эмоциональное состояние участников, что позволяет добиться более глубокой и реалистичной симуляции.

Методы представления знаний и логического вывода в экспертных системах

Центральным вопросом построения систем, основанных на знаниях, всегда был и остаётся выбор эффективной формы представления этих знаний. Ведь именно от того, насколько адекватно и структурированно информация о предметной области будет выражена в компьютерно-интерпретируемой форме, зависит итоговая работоспособность и интеллект экспертной системы.

Модели представления знаний

Представление знаний – это не просто перевод человеческого опыта в машинный код. Это сложный процесс формализации, целью которого является создание такой структуры, которая позволит системе эффективно хранить, обрабатывать и использовать информацию для принятия решений. В экспертных системах используются несколько основных моделей представления знаний:

• Логическая модель. В основе этой модели лежит логика предикатов, где предикат выступает в роли функции, которая может принимать значения «истина» или «ложь». Её предназначение — выражать свойства объектов и связи между ними. Логический подход в ИИ фокусируется на моделировании рассуждений, при котором программы представляют собой наборы фактов и правил логического вывода, без жёстко заданного алгоритма действий. Например, в деловой игре логическая модель может быть использована для формализации правил типа: «ЕСЛИ игрок A совершил действие X И действие X разрешено правилами И у игрока A достаточно ресурсов, ТО действие X успешно».
• Продукционная модель (правила). Эта модель является одной из наиболее распространённых и интуитивно понятных. Знания выражаются в виде правил «ЕСЛИ <условие>, ТО <действие>». Условие (левая часть правила) описывает ситуацию, а действие (правая часть) — реакцию системы на эту ситуацию. Продукционные системы могут быть двух типов: с прямыми выводами (от фактов к выводам) и обратными выводами (от цели к фактам). В контексте управления деловой игрой продукционные правила идеально подходят для формализации сценариев, например: «ЕСЛИ команда не выполнила задание 1 в срок, ТО уменьшить её рейтинг на 5 баллов».
• Фреймовая модель. Фрейм, или «каркас»/«рамка», представляет собой схему действий в типичной ситуации, минимальное описание сущности объекта, явления или процесса. Фрейм состоит из имени и слотов, значениями которых могут быть другие фреймы, образуя иерархическую сеть. Различают фреймы-образцы (протофреймы), дающие минимальное описание, и фреймы-экземпляры с конкретными значениями слотов. Для деловой игры фреймовая модель может описывать роли игроков (Фрейм «Игрок»: Слоты «Имя», «Роль», «Навыки», «Текущие ресурсы»), игровые события (Фрейм «Событие»: Слоты «Название», «Описание», «Последствия», «Условия активации») или игровые ситуации.
• Семантические сети. Эта модель представляет знания в виде ориентированного графа, где вершины соответствуют объектам предметной области (понятия, события, свойства), а дуги – отношениям между ними. Семантическая сеть удобна для визуального представления информации, выявления взаимосвязей и иерархии, а её особенность заключается в единстве базы знаний и механизма вывода новых фактов. В деловой игре семантическая сеть может связывать роли игроков с доступными им действиями, ресурсами, ограничениями и влиянием этих действий на игровые параметры. Например, «Игрок_1 (тип) СТУДЕНТ (имеет_доступ_к) РЕСУРС_А (влияет_на) РЕЙТИНГ_КОМАНДЫ».

Каждая из этих моделей имеет свои преимущества и недостатки. Выбор конкретной модели (или их комбинации) зависит от сложности предметной области, характера знаний и требований к логическому выводу. Для управления деловой игрой, где требуется как формализация строгих правил, так и описание динамичных ситуаций и отношений, наиболее эффективным может быть гибридный подход, сочетающий продукционные правила для операционной логики и фреймы/семантические сети для структурирования предметной области.

Механизмы логического вывода

Машина логического вывода — это «мозг» экспертной системы, который определяет порядок выявления взаимосвязей и формирования заключений, манипулируя информацией из базы знаний. Она является основой нисходящей парадигмы искусственного интеллекта. Эффективность экспертной системы напрямую зависит от обширности и глубины её базы знаний, а уже во вторую очередь — от используемых методов вывода. Это обусловлено тем, что именно качество, корректность, полнота и непротиворечивость базы знаний определяют точность и применимость системы. Знания, позволяющие эксперту и экспертной системе принимать эффективные решения, часто носят эвристический, неопределённый и правдоподобный характер.

В продукционных экспертных системах одним из наиболее эффективных алгоритмов логического вывода является технология Rete-сети. Этот алгоритм сопоставления с образцом значительно повышает скорость работы экспертных систем, особенно при большом объёме правил в базе знаний, на порядки по сравнению с алгоритмом наивного поиска. Его теоретическая эффективность практически не зависит от числа правил в системе. Rete-сеть жертвует объёмом памяти ради скорости, создавая специальный граф, где узлы хранят списки фактов, соответствующих условиям правил. Это позволяет обрабатывать только изменения в рабочей памяти, не перепроверяя все правила при каждом новом факте.

Алгоритм вывода	Описание принципа работы	Преимущества	Недостатки
Наивный поиск	Перебор всех правил при каждом изменении в рабочей памяти, проверка соответствия условий фактам и выполнение действий.	Простота реализации для небольших систем.	Неприемлемо медленная работа при увеличении числа правил (от 100 и более). Повторные вычисления.
Rete-сеть	Создание графа (сети) для правил, узлы которого хранят списки фактов, соответствующих условиям. Обработка только изменений в рабочей памяти.	Значительное повышение скорости (на порядки) при большом объёме правил. Эффективность теоретически не зависит от числа правил.	Требует больше оперативной памяти. Сложность реализации.
Rete-NT (модификация Rete)	Улучшенная версия Rete, оптимизированная для ещё большей производительности.	В 500 раз быстрее оригинального Rete и в 10 раз быстрее Rete II (по данным 2010 г.). Высокая эффективность при работе с реляционными базами данных.	Требует сложных алгоритмических решений.

Например, сравнительный анализ показал, что алгоритм Rete-сети быстрее выполняет вывод при любом количестве фактов, а при возрастании их числа (от 1500 правил и выше) использование реляционной базы данных для рабочей памяти значительно повышает скорость вывода. Это делает Rete-сеть незаменимым инструментом для экспертных систем, которым приходится работать с динамически меняющейся информацией и обширными базами знаний, как это будет в случае управления деловой игрой.

Формализация знаний, то есть разработка базы знаний на языке представления знаний, является ключевым этапом в создании экспертной системы. ��т качества формализации зависит, насколько точно система сможет имитировать мышление эксперта и принимать адекватные решения.

Деловые игры в образовательном процессе: структура, этапы и потенциал автоматизации

Деловые игры – это не просто развлечение, а мощный педагогический инструмент, способный трансформировать процесс обучения, делая его интерактивным, вовлекающим и максимально приближенным к реальным профессиональным вызовам. Они являются одной из нетрадиционных форм организации учебного процесса, представляющей собой имитационное моделирование конкретной жизненной ситуации.

Понятие и педагогические цели деловой игры

В основе деловой игры лежит моделирование процессов и механизмов принятия решений. В отличие от пассивных форм обучения, деловая игра погружает участников в динамичную среду, где процесс выработки решений происходит в условиях поэтапного, многошагового уточнения необходимых факторов, анализа информации, поступающей дополнительно и вырабатываемой в ходе самой игры.

Педагогические цели деловой игры многогранны и охватывают как дидактические, так и воспитательные аспекты:

• Дидактические цели:
  • Закрепление теоретических знаний: Посредством моделирования практических ситуаций студенты получают возможность применить полученные знания на практике, глубоко усваивая материал.
  • Выработка умений: Развитие практических навыков, таких как анализ информации, планирование, принятие решений в условиях неопределённости.
  • Обмен опытом: Участники учатся взаимодействовать, обмениваться идеями и стратегиями.
  • Совершенствование навыков принятия коллективных решений: Развитие способности к командной работе, включая распределение ролей, делегирование задач и достижение общих целей. Это особенно ценно в инженерном образовании, где коллективные проекты являются нормой.
• Воспитательные цели:
  • Развитие творческого мышления: Стимулирование поиска нестандартных решений и критического анализа проблем.
  • Преодоление психологического барьера: Снятие страха перед ошибками, развитие уверенности в своих силах.
  • Формирование профессиональных компетенций: Федеральные государственные образовательные стандарты среднего профессионального образования (ФГОС СПО) предусматривают обязательное использование активных и интерактивных форм обучения, таких как деловые и ролевые игры, для формирования и развития общих и профессиональных компетенций обучающихся.
  • Развитие коммуникативных навыков: Студенты учатся полемике, отстаиванию своей точки зрения и умению слушать коллег для достижения общей цели, что способствует развитию «мягких» навыков (soft skills), таких как эмоциональный интеллект.
  • Оценка компетенций: Игры служат инструментом оценки, предоставляя немедленную обратную связь и выявляя скрытые способности участников в условиях неопределённости.

Структура и этапы проведения деловой игры

Для эффективной реализации деловой игры необходимо чёткое понимание её структуры и последовательности этапов. Основой разработки является создание двух органически накладывающихся друг на друга моделей:

1. Имитационная модель: Отражает выбранный фрагмент реальной действительности (прототип модели или объект имитации), задавая предметный контекст профессиональной деятельности специалиста в учебном процессе. Например, для игры по управлению проектами имитационная модель будет включать бюджет, ресурсы, сроки, риски и задачи.
2. Игровая модель: Описывает работу участников с имитационной моделью, задавая социальный контекст профессиональной деятельности специалистов. Она включает роли игроков, правила взаимодействия, систему оценки и сценарии развития событий.

Методика проведения деловых игр включает следующие этапы:

1. Составление плана игры: Определение целей, задач, аудитории, предметной области, длительности и ожидаемых результатов.
2. Написание сценария: Детальное описание хода игры, включая руководство для ведущего, правила и рекомендации для участников, стартовые условия, возможные события и реакции системы на действия игроков.
3. Введение в игру: Ознакомление участников с целями, правилами, ролями и общим контекстом игры.
4. Разделение участников на группы: Формирование команд или назначение индивидуальных ролей.
5. Изучение ситуации: Участники анализируют стартовые данные, формулируют задачи и стратегии.
6. Обсуждение ситуации в группах: Командная работа над выработкой решений.
7. Разработка групповой структуры (при необходимости): Определение внутренних правил и распределение функций в команде.
8. Игровой процесс: Основная фаза игры, в ходе которой участники принимают решения, взаимодействуют с имитационной моделью и друг с другом.
9. Подведение итогов: Сбор результатов, анализ достижений команд/игроков.
10. Анализ деятельности групп: Обсуждение стратегий, ошибок, успешных решений.
11. Оценка эффективности: Сравнение достигнутых результатов с поставленными целями.
12. Общая дискуссия: Рефлексия, обмен мнениями, выводы.

Параметры деловой игры, подлежащие автоматизации экспертной системой

Автоматизация деловых игр с помощью экспертных систем не только облегчает работу ведущего, но и значительно повышает их объективность, масштабируемость и эффективность. Ключевые параметры деловых игр, которые могут быть автоматизированы экспертной системой, включают:

• Регулярное повторение задач и процедур: ЭС может автоматически генерировать повторяющиеся задания, проверять их выполнение и обновлять игровые параметры.
• Влияние принятых ранее решений на изменение обстановки в последующие моменты: Экспертная система способна отслеживать каждое действие игрока или команды и на основе заложенных правил динамически изменять игровую среду, ресурсы, события или условия. Это создаёт реалистичную обратную связь и углубляет погружение в игру.
• Определённые правила и регламентация игры: ЭС может строго контролировать соблюдение правил, предотвращать нарушения, автоматически начислять или вычитать очки, управляя штрафами и бонусами.
• Сбор и анализ информации: Экспертная система может в реальном времени собирать данные о действиях игроков, их решениях, затраченных ресурсах, эффективности коммуникаций. После игры она способна проводить глубокий анализ этих данных, предоставляя ведущему и участникам подробные отчёты и рекомендации для дальнейшего развития.

Интеграция экспертных систем в деловые игры значительно повышает эффективность формирования профессиональных компетенций студентов, предоставляя безопасную среду для апробации поведенческих моделей, необходимых для будущей профессиональной деятельности. Современные ИИ-агенты, способные брать на себя рутинные задачи, такие как анализ данных и первичный сбор информации, усиливают роль человека-управленца (в данном случае, ведущего игры), позволяя ему сосредоточиться на стратегическом мышлении и принятии ключевых решений. Применение искусственного интеллекта в автоматизации деловых процессов, включая генеративный ИИ, ведёт к сокращению времени подготовки отчётности с нескольких дней до часов, повышению точности прогнозов и минимизации ошибок человеческого фактора.

Таким образом, автоматизация деловых игр с помощью экспертных систем позволяет обрабатывать большой объём информации, учитывать множество факторов и обеспечивать последовательность в принятии решений, что делает образовательный процесс более динамичным, объективным и результативным.

Технологии и инструментарий для разработки демонстрационного прототипа экспертной системы управления деловой игрой

Разработка экспертных систем — это не просто написание кода; это искусство формализации человеческого знания, требующее специфических подходов и инструментов. В отличие от создания обычного программного продукта, который манипулирует данными, экспертная система манипулирует знаниями. Этот процесс характеризуется неформализованностью задач, отсутствием завершённой теории и необходимостью модификации принципов в ходе проектирования, что делает традиционные методологии разработки программного обеспечения не всегда эффективными. Создание демонстрационного прототипа экспертной системы для управления деловой игрой требует особого внимания к выбору технологий и методологии.

Языки программирования и оболочки экспертных систем

Исторически для построения экспертных систем использовались языки, специально созданные для задач искусственного интеллекта, а также специализированный программный инструментарий и оболочки.

Наиболее предпочтительными для представления баз знаний традиционно считались языки программирования Lisp (LISt Processing) и Prolog (Programming in Logic).

• Lisp, созданный Дж. Маккарти в 1958-1963 годах, стал первым функциональным языком программирования и на протяжении 70-80-х годов XX века был базовым языком для научной деятельности в сфере искусственного интеллекта. Он ценится за свою гибкость, мощные возможности для обработки списков и символов, а также за уникальную особенность: тождественность форм представления программ и данных, что позволяет обрабатывать структуры данных как программы и совершенствовать программы как данные.
• Prolog, ориентированный на логическое программирование, используется для задач ИИ, баз данных и лингвистики. Он позволяет описывать проблемы в терминах логических отношений и использует встроенный механизм вывода, что делает его особенно удобным для систем, основанных на правилах. В то время как в США и Японии доминировал Lisp, в Европе предпочтение часто отдавалось Prolog.

Однако, разработка экспертных систем «с нуля» на этих языках может быть трудоёмкой. Здесь на помощь приходят оболочки экспертных систем. Эти программные комплексы значительно сокращают время разработки (по некоторым оценкам, в 3-5 раз) и предоставляют готовые, проверенные механизмы для работы со знаниями (машина вывода, подсистема объяснений, модуль приобретения знаний).

Одной из популярных оболочек является CLIPS (C Language Integrated Production System). Разработанная Национальным Аэрокосмическим Агентством США (NASA) в 1984 году, CLIPS представляет собой распространённую оболочку для создания экспертных систем продукционного типа. Её достоинства включают:

• Встроенный объектно-ориентированный язык COOL.
• Свободное распространение и мультиплатформенность.
• Полная открытая документация.
• Возможность компиляции и компоновки с программами на C++, что позволяет интегрировать функционал CLIPS с богатым графическим пользовательским интерфейсом.

Использование инструментальных оболочек, таких как CLIPS, является общепризнанным преимуществом, поскольку оно значительно сокращает время разработки экспертных систем и предоставляет готовые и отлаженные механизмы для работы со знаниями, хотя конкретные цифры сокращения времени могут варьироваться.

Современные ИИ-технологии в контексте экспертных систем

Современный ландшафт искусственного интеллекта предлагает множество передовых технологий, которые могут значительно расширить возможности экспертных систем, особенно в контексте управления деловой игрой.

• Большие языковые модели (LLM): Эти модели, обученные на огромных массивах текстовых данных, способны генерировать связные и контекстуально релевантные тексты. В экспертной системе для деловой игры LLM могут использоваться для:
  • Генерации разнообразных сценариев и вводных для игроков.
  • Создания динамичных диалогов с виртуальными персонажами или «оппонентами» в игре.
  • Формирования персонализированных инструкций и подсказок для участников.
  • Предоставления развёрнутой и аргументированной обратной связи по итогам действий игроков.
  • Генерации кода для настройки игровых правил или симуляций.
• Генерация с доступом к данным (RAG): RAG-системы позволяют LLM обращаться к внешним, специфическим базам знаний (например, документации по конкретной предметной области деловой игры, базам данных игровых ситуаций, регламентам). Это обогащает ответы LLM актуальными и точными данными, предотвращая «галлюцинации» и делая сгенерированный контент более релевантным. В контексте деловой игры RAG может:
  • Автоматически создавать и обновлять базу знаний, извлекая информацию из различных форматов документов (PDF, Excel, веб-страницы) и преобразуя её в смысловые «чанки» для эффективного поиска.
  • Формировать умные FAQ-чат-боты для участников игры, отвечающие на их вопросы на основе игровых правил и контекста.
  • Выступать в роли «ИИ-суфлёра» для ведущего, предоставляя ему актуальную информацию или подсказки по сценарию.
• Роботизация процессов (RPA): RPA позволяет автоматизировать рутинные, повторяющиеся задачи с помощью программных роботов, которые имитируют действия пользователя в информационных системах. Интеграция RPA с ИИ-инструментами (компьютерным зрением, интеллектуальным распознаванием документов) ведёт к гиперавтоматизации. В деловой игре RPA может быть использована для:
  • Автоматического сбора данных о действиях игроков из различных источников (например, из таблиц, форм, внешних систем).
  • Подсчёта очков, расчёта рейтингов, отслеживания прогресса команд или индивидуальных участников.
  • Симуляции определённых внешних действий или реакций, которые влияют на игровой процесс (например, изменение рыночных условий, поступление новых ресурсов).
  • Подготовки стандартизированных отчётов и сводок по результатам игры.
• Интеллектуальная обработка документов (IDP): IDP выходит за рамки простого оптического распознавания символов (OCR), используя NLP, LLM и компьютерное зрение для глубокого понимания контекста документов и преобразования необработанных данных в ценные инсайты. В экспертной системе для деловой игры IDP может:
  • Автоматически анализировать входные данные от участников (например, текстовые отчёты, презентации, принятые решения), извлекать ключевую информацию, формализовать её и передавать в базу знаний ЭС.
  • Обрабатывать новые типы документов после обучения системы на нескольких примерах, значительно ускоряя адаптацию ЭС к новым форматам игровых материалов.

Интеграция этих современных ИИ-технологий позволяет создать не просто экспертную систему, а по-настоящему интеллектуальный и адаптивный инструмент для управления деловой игрой, который может динамически подстраиваться под ход игры, предоставлять глубокий анализ и значительно облегчать работу ведущего и повышать вовлечённость участников.

Методология разработки демонстрационного прототипа

Процесс разработки экспертных систем существенно отличается от создания традиционного программного продукта, поскольку он ориентирован на манипуляцию знаниями, а не только данными. Это требует специфической методологии, включающей шесть последовательных этапов:

1. Идентификация: На этом этапе определяются задачи, которые должна решать экспертная система, её цели, потенциальные эксперты, чьи знания будут формализованы, и конечные пользователи. Для деловой игры это означает чёткое определение, какие аспекты игры будут автоматизированы, кто будет выступать в роли эксперта (опытный ведущий, методист), и для кого предназначен прототип (студенты, преподаватели).
2. Концептуализация: Анализ проблемной области, выявление ключевых понятий, их взаимосвязей и зависимостей. Создание концептуальной модели знаний. Для деловой игры это включает детализацию игровых ролей, правил, сценариев, ресурсов, системы оценки и всех факторов, влияющих на ход игры.
3. Формализация знаний: Выбор подходящих инструментов и языка представления знаний. На этом этапе осуществляется выбор модели представления знаний:
   • Логическая модель: Для строго формализованного и дедуктивного вывода, реализуя объекты и правила с помощью предикатов первого порядка.
   • Продукционная модель: Для использования эвристических методов вывода на правилах и обработки неопределённостей, соответствуя долговременной памяти человека.
   • Семантическая сеть: Для отображения разнообразных отношений объектов.
   • Фреймовая модель: Как частный случай семантической сети, использующая присоединённые процедуры для реализации операционного знания.
   • Объектно-ориентированная модель: Развитие фреймовой модели, ориентированная на решение динамических задач и отражение поведенческой модели, реализуя обмен сообщениями между объектами.

   Выбор будет зависеть от сложности правил и характера игровых ситуаций.

4. Выполнение (разработка прототипа): Разработка демонстрационного прототипа экспертной системы. Этот этап включает проектирование диаграмм вариантов использования, схем активности UML, а также создание самого интерфейса прототипа. Основное отличие от традиционного ПО здесь в том, что сначала создаётся «ядро знаний», а затем к нему пристраивается интерфейс.
5. Тестирование: Проверка компетентности разработанного прототипа. Тестирование должно показать, насколько точно экспертная система воспроизводит рассуждения эксперта и принимает адекватные решения в игровых ситуациях.
6. Опытная эксплуа��ация: Проверка пригодности системы для конечных пользователей в реальных или максимально приближенных к реальным условиям деловой игры. Сбор обратной связи и дальнейшая доработка.

Разработка экспертных систем требует участия нескольких специалистов: эксперта (носителя знаний), инженера по знаниям (который извлекает, структурирует и формализует знания), программиста (реализующего систему) и пользователя (чьи потребности учитываются в дизайне). Особое внимание уделяется процессу приобретения знаний, который является одним из самых сложных и критичных этапов. Этот пошаговый подход позволяет систематически и эффективно создавать демонстрационный прототип экспертной системы, способный качественно управлять деловой игрой.

Применение экспертных систем в образовании: преимущества, ограничения и требования к интерфейсу

Внедрение экспертных систем в образовательный процесс, особенно в контексте деловых игр, открывает новые горизонты для повышения качества обучения. Однако, как и любая передовая технология, они сопряжены не только с выгодами, но и с определёнными вызовами.

Преимущества и недостатки использования ЭС в образовании

Экспертные системы в образовании могут выступать в качестве мощной интеллектуальной поддержки для обучаемых любого уровня подготовленности, что обусловлено наличием обширной и структурированной базы знаний.

Преимущества использования экспертных систем в образовательном процессе:

• Постоянство: В отличие от человека-эксперта, ЭС не забывает информацию, всегда имеет доступ к полной базе знаний.
• Воспроизводимость: Экспертную систему можно скопировать и использовать многократно, обеспечивая одинаковый уровень экспертизы для всех пользователей.
• Эффективность: ЭС увеличивает производительность за счёт автоматизации рутинных задач, сокращения времени на принятие решений и предоставления мгновенной обратной связи.
• Объективность: ЭС подходит к любой информации беспристрастно, основываясь только на формализованных правилах и фактах, что снижает вероятность ошибок человеческого фактора при обработке больших объёмов знаний.
• Персонализация и адаптивное обучение: Экспертные системы могут адаптировать учебные материалы и сценарии деловых игр под индивидуальные потребности учащихся, их уровень знаний и стиль обучения. Исследования показывают положительную связь между уровнем адаптивности интеллектуальных систем поддержки обучения (АИСПО) и академической успеваемостью студентов (коэффициент корреляции r = 0,68; при p < 0,01), а также их мотивацией (r = 0,74; при p < 0,01). Использование таких систем также сокращает временные границы самостоятельного обучения.
• Экспертно-обучающие системы: Предлагают интерактивные учебные методики, способствующие привлечению и вовлечению учащихся через практические занятия и кейс-стади.
• Повышение академической успеваемости: Благодаря адаптивности и объективности, ЭС способствуют более глубокому усвоению материала и формированию профессиональных компетенций.

Ограничения и недостатки экспертных систем:

• Отсутствие здравого смысла и творческого потенциала: ЭС работают строго по заложенным правилам и не способны к интуиции, креативности или пониманию подтекста, что ограничивает их в решении неструктурированных или совершенно новых задач.
• Отсутствие способности к автоматическому обучению: Экспертные системы требуют явной модификации базы знаний при появлении новой информации или изменении правил. Они не обладают способностью к самообучению, присущей современным нейронным сетям (хотя интеграция с LLM и RAG может частично нивелировать этот недостаток).
• Ограниченность сенсорного опыта: ЭС основаны на символьном вводе и не могут напрямую воспринимать информацию из внешнего мира, как человек.
• Неприменимость в больших предметных областях или при отсутствии экспертов: Для создания ЭС требуется наличие высококвалифицированных экспертов, чьи знания можно формализовать. В слишком обширных или плохо изученных областях разработка ЭС становится нецелесообразной.
• Проблемы с естественным языком: Одной из ключевых проблем использования экспертных систем в образовании до недавнего времени было использование неразвитых и примитивных форм диалогового общения. Это связано со сложностью обработки естественного языка (NLP), который обладает многозначностью, синонимичностью, эмоциональной окраской, а также культурным и бытовым контекстом. Компьютерам сложно извлекать смыслы из слов и работать с образами, в отличие от человека. Для решения этой проблемы требуется переход к более естественным языкам и диалогам, с использованием методов NLP. Хотя такие системы, как ROSIE, не понимают естественный язык в полной мере, их ограниченная форма «понимания» уже облегчает пользователю преобразование неформальных знаний в формальную модель.

Требования к пользовательскому интерфейсу экспертной системы управления деловой игрой

Пользовательский интерфейс экспертной системы — это не просто «лицо» программы; это ключевой фактор, определяющий эффективность взаимодействия человека с интеллектуальной системой. Для экспертной системы, управляющей деловой игрой, требования к интерфейсу особенно важны.

• Интуитивность и удобство: Интуитивно понятный и удобный интерфейс напрямую влияет на эффективность использования экспертной системы. Он позволяет пользователям быстро понимать, как взаимодействовать с продуктом и достигать своих целей. Хорошее юзабилити снижает время на обучение и адаптацию, уменьшает количество ошибок, повышает продуктивность и удовлетворённость пользователей. Принципы юзабилити, такие как читаемость и понятность элементов, остаются актуальными, а для оценки удобства используются методы юзабилити-тестирования и экспертная оценка.
• Способность к диалогу на удобном для пользователя языке: Интерфейс должен поддерживать диалог о решаемой задаче на языке, понятном пользователю. Это может быть естественный язык (с использованием достижений NLP), профессиональный язык предметной области (специфическая терминология деловых игр и экономики/инженерии/педагогики) или язык графики (визуализация игрового процесса, параметров, решений).
• Способность приобретать новые знания в ходе диалога: Идеальный интерфейс должен не только выводить информацию, но и позволять экспертам или даже продвинутым пользователям легко пополнять и корректировать базу знаний, например, через интерактивные формы или «мастера».
• Способность следовать линии рассуждения и объяснять ход своего вывода: Пользователь должен иметь возможность запросить у системы объяснение, почему было принято то или иное решение, или почему был предложен конкретный сценарий. Прозрачность процессов и удобство в использовании позволяют пользователям получать максимальную выгоду от применения ЭС, обеспечивая оперативное и качественное принятие решений.
• Механизмы обратной связи: Важно интегрировать механизмы обратной связи, которые позволят системе улучшаться и адаптироваться на основе полученных результатов и оценок пользователей. Это может быть система рейтинга рекомендаций, возможность комментирования или встроенные инструменты для сбора пользовательского опыта.

Тщательное проектирование пользовательского интерфейса с учётом этих требований обеспечит максимальную эффективность и приемлемость экспертной системы для управления деловой игрой, способствуя её успешному внедрению в образовательный процесс.

Заключение

Разработка демонстрационного прототипа экспертной системы для управления деловой игрой в образовательном процессе представляет собой многогранную и перспективную задачу, способную значительно трансформировать педагогическую практику. В рамках данной курсовой работы был разработан структурированный план исследования, охватывающий все ключевые аспекты этого сложного проекта.

Мы глубоко погрузились в теоретические основы экспертных систем, определив их сущность как интеллектуальных программ, способных моделировать деятельность эксперта, и детально проанализировали их архитектуру, выделив базовые компоненты: базу знаний, рабочую память, механизм логического вывода, подсистему объяснений, пользовательский интерфейс и модуль приобретения знаний. Классификация ЭС по различным признакам позволила обосновать выбор динамических стохастических систем для управления деловой игрой, учитывая её изменчивость и непредсказуемость.

Далее были рассмотрены методы представления знаний и логического вывода. Мы изучили логическую, продукционную, фреймовую модели и семантические сети, подчеркнув их применимость для формализации правил, сценариев и взаимосвязей в деловой игре. Особое внимание было уделено алгоритму Rete-сети как эффективному механизму логического вывода, способному значительно ускорять работу продукционных систем при больших объёмах правил, что является критически важным для динамичных игровых сред.

Анализируя деловые игры в образовательном процессе, мы дали определение этой форме обучения, раскрыли её дидактические и воспитательные цели, а также детально описали структуру и этапы проведения. Был выявлен и акцентирован потенциал автоматизации ключевых параметров деловых игр экспертной системой — от контроля за соблюдением правил до динамического изменения игровой обстановки и глубокого анализа действий участников. Этот аспект, зачастую упускаемый конкурентами, формирует основу уникального информационного преимущества данной работы.

Ключевой блок был посвящён технологиям и инструментарию для разработки демонстрационного прототипа. Мы рассмотрели традиционные языки ИИ (Lisp, Prolog) и современные оболочки, такие как CLIPS, их преимущества в сокращении времени разработки. Особое место занял анализ интеграции передовых ИИ-технологий: большие языковые модели (LLM) для генерации контента, генерация с доступом к данным (RAG) для обогащения базы знаний, роботизация процессов (RPA) для автоматизации рутинных операций и интеллектуальная обработка документов (IDP) для анализа входных данных от участников. Пошаговая методология разработки прототипа ЭС подчеркнула отличия от традиционного ПО и специфику создания интеллектуальной системы для деловых игр.

Наконец, мы оценили преимущества и ограничения использования экспертных систем в образовании, выделив их вклад в повышение эффективности, объективности и персонализации обучения, при этом не забывая о вызовах, таких как отсутствие здравого смысла и проблемы с обработкой естественного языка. Детально были сформулированы требования к пользовательскому интерфейсу экспертной системы управления деловой игрой, акцентируя внимание на интуитивности, способности к диалогу, прозрачности рассуждений и механизмах обратной связи, что является важной «слепой зоной» в существующих исследованиях.

Подводя итоги, можно утверждать, что предложенный структурированный план создаёт прочную основу для разработки демонстрационного прототипа экспертной системы, способной эффективно управлять деловой игрой. Эта работа не только систематизирует существующие знания, но и предлагает инновационные подходы к интеграции современных ИИ-технологий, обеспечивая комплексное и глубокое раскрытие темы. Вклад предложенной структуры заключается в создании дорожной карты для будущих исследований и практической реализации, что открывает новые перспективы для оптимизации образовательного процесса и формирования высококвалифицированных специалистов в условиях стремительно меняющегося мира.

Список использованной литературы

1. Долин, Г. Что такое ЭС. // Компьютер Пресс. – 1992. – № 2.
2. Ефимов, Е.Н. Информационные системы в экономике / Е.Н. Ефимов, С.М. Патрушина, Л.Ф. Панферова, Л.И. Хашиева. – М.: ИКЦ «МарТ», 2008. – 326 с.
3. Построение экспертных систем / Ф. Хейес-Рот, Д. Уотерман, Д. Ленат. – М.: Мир, 1987. – 325 с.
4. Марселлус, Д.Н. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. – М.: Финансы и статистика, 1994. – 523 с.
5. Нейлор, К. Как построить свою экспертную систему. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 564 с.
6. Нильсон, Н.Д. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. – М.: Мир, 1973. – 232 с.
7. Сафонов, В.О. Экспертные системы – интеллектуальные помощники специалистов. – С.-Пб.: Санкт-Петербургская организация общества «Знания» России, 1992. – 234 с.
8. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / К. Таунсенд, Д. Фохт. – М.: Финансы и статистика, 1990.
9. Убейко, В.Н. Экспертные системы. – М.: МАИ, 1992. – 543 с.
10. Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам. – М.: Мир, 1980. – 236 с.
11. Элти, Д. Экспертные системы: концепции и примеры / Д. Элти, М. Кумбс. – М.: Финансы и статистика, 1987. – 402 с.
12. Экспертная система: что такое, принцип работы, примеры использования. – URL: https://skillbox.ru/media/ai/ekspertnaya-sistema/ (дата обращения: 30.10.2025).
13. Экспертные системы: принципы работы и разработки. – URL: https://work5.ru/spravochnik/ekspertnye-sistemy-principy-raboty-i-razrabotki (дата обращения: 30.10.2025).
14. Архитектура экспертной системы. – URL: https://studfile.net/preview/5688009/page:2/ (дата обращения: 30.10.2025).
15. Классификация и виды экспертных систем. – URL: https://studfile.net/preview/7905187/page:13/ (дата обращения: 30.10.2025).
16. Экспертные системы (ЭС): понятие, назначение, архитектура, отличительные особенности. Классификация ЭС. Этапы разработки ЭС. – URL: https://studfile.net/preview/6069922/page:3/ (дата обращения: 30.10.2025).
17. Экспертные системы (Архитектура) — TAdviser. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%AD%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B_(%D0%90%D1%80%D1%85%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B0) (дата обращения: 30.10.2025).
18. Основные компоненты экспертных систем. – URL: https://studfile.net/preview/4214275/page:13/ (дата обращения: 30.10.2025).
19. Экспертные системы (ExpertSystems). – URL: https://studfile.net/preview/4427581/page:22/ (дата обращения: 30.10.2025).
20. Классификация и виды экспертных систем, Структура экспертной системы — Экспертная система прогнозирования успеваемости студентов в ВУЗах — Studbooks.net. – URL: https://studbooks.net/835467/informatika/klassifikatsiya_ekspertnyh_sistem_struktura_ekspertnoy_sistemy (дата обращения: 30.10.2025).
21. Структура деловой игры. – URL: https://studfile.net/preview/6763595/page:2/ (дата обращения: 30.10.2025).
22. Инструментальные средства экспертных систем. – URL: https://studfile.net/preview/5742194/page:36/ (дата обращения: 30.10.2025).
23. Консультация на тему «Деловая игра»: методические материалы на Инфоурок. – URL: https://infourok.ru/konsultaciya-na-temu-delovaya-igra-metodicheskie-materiali-3382404.html (дата обращения: 30.10.2025).
24. Достоинства и недостатки экспертных систем. – URL: https://studfile.net/preview/5895747/page:15/ (дата обращения: 30.10.2025).
25. Методы представления знаний в экспертных системах. – URL: https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/34791 (дата обращения: 30.10.2025).
26. Структура деловой игры. – URL: https://studfile.net/preview/10976159/page:7/ (дата обращения: 30.10.2025).
27. Экспертно обучающие системы: что это такое, особенности и как с помощью них организовать обучение персонала. – URL: https://platrum.ru/blog/ekspertno-obuchayushchie-sistemy (дата обращения: 30.10.2025).
28. Инструментальные средства построения экспертных систем. Пример построения эс. – URL: https://studfile.net/preview/4304899/page:26/ (дата обращения: 30.10.2025).
29. Структура деловой игры — Деловые игры в экономике — Bstudy. – URL: https://bstudy.net/603780/ekonomika/struktura_delovoy_igry (дата обращения: 30.10.2025).
30. Экспертные системы (Разработка) — TAdviser. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%AD%D0%BA%D1%81%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%82%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D1%81%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BC%D1%8B_(%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0) (дата обращения: 30.10.2025).
31. Деловая игра как одна из форм организации учебного процесса, ее структура и функции — КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/delovaya-igra-kak-odna-iz-form-organizatsii-uchebnogo-protsessa-ee-struktura-i-funktsii (дата обращения: 30.10.2025).
32. Роль и место экспертных систем в образовании Текст научной статьи по специальности — КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-i-mesto-ekspertnyh-sistem-v-obrazovanii (дата обращения: 30.10.2025).
33. Селивонин, А.Е. Обзор экспертных систем и их применение в различных областях. – URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_43997274_21932371.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
34. Экспертные системы как прикладная область искусственного интеллекта. – URL: https://studfile.net/preview/2679944/page:2/ (дата обращения: 30.10.2025).
35. Инструментальный комплекс для разработки пользовательского интерфейса в экспертных системах. – URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_12503254_36553898.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
36. Методика проектирования экспертных систем на базе инструментальных средств. – URL: https://studfile.net/preview/1628151/page:10/ (дата обращения: 30.10.2025).
37. Особенности применения экспертных систем в интеллектуальных компьютерных обучающих системах — Elibrary. – URL: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_44458319_52063310.pdf (дата обращения: 30.10.2025).
38. Проблемы использования экспертных систем в образовании Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки — КиберЛенинка. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-ispolzovaniya-ekspertnyh-sistem-v-obrazovanii (дата обращения: 30.10.2025).
39. Создание прототипа интерфейса экспертной системы — online presentation. – URL: https://studfile.net/preview/2679944/page:25/ (дата обращения: 30.10.2025).
40. Преимущества экспертных систем. – URL: https://studfile.net/preview/10976159/page:36/ (дата обращения: 30.10.2025).
41. Преимущества и недостатки экспертных систем. – URL: https://studfile.net/preview/4427581/page:23/ (дата обращения: 30.10.2025).
42. Методический аппарат машины вывода — Проектирование экспертных систем — Bstudy. – URL: https://bstudy.net/603780/ekonomika/metodicheskiy_apparat_mashiny_vyvoda (дата обращения: 30.10.2025).
43. Системы и средства представления знаний (курс лекций, В.Ф.Хорошевский). – URL: https://mipt.ru/education/chair/is/courses/knowledge_eng/materials/ (дата обращения: 30.10.2025).