TəHSİLDƏ İkt (Mühazirələr) GİRİŞ

2.4. Təhsil Standartları Sistemi (TSS)

Təhsil sistemlərinin ən əsas problemlərindən biri təhsil standartları məsələsidir. Təhsil standartlarının minimumu, təlim/tədrisin mövzu əhatəliyini təyin etməklə, təhsil pillələri arasında keçid təmin edən meyar ölçüsüdür. Bu standartların müəyyən olunması, operativ olaraq dəyişdirilməsi və s. ƏTS-in ən böyük problemlərindəndir. ATS-TSS bu tip problemləri həll etmək üçün yaradılır. Qeyd etdiyimiz kimi Təhsil Standartları milli xarakter daşıyır, ölkədə təhsilin keyfiyyət ölçüsüdür. Bu isə öz növbəsində ATS-TSS-dən istifadəni zəruri edir.

ATS-də “Təhsil Standartları Sistemi” kompleks alt-sistemi aşağıdakı mürəkkəb məsələləri həll edəcək:

• 
  Ənənəvi və Avtomatlaşdırılmış dərsliklərinin (DM) hazırlanması standartlarını müəyyən etmək;
  
• 
  Təhsilin ixtiyari pilləsində təlim/tədris olunan fənnin mənimsənilmə minimumularını (ATS-TYQKS vasitəsilə) müəyyən etmək;
  
• 
  Təhsili idarəedən sübyektlərin fəaliyyətinin ekspertizası, pedaqoqların attestasiyası, DM elektron dərsliklərinin sertifikatlaşdırılması, təhsil müəssisələrinin lisenziyalaşdırılması və digər bu kimi problemləri həll etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.
  

5. Təhsilin Avtomatlaşdırılmış İdarəetmə Sistemi (TAİS)

Təhsilə cəlb olunmuş maddi, elmi, pedaqoji və s. resursların Avtomatlaşıdırlmış İdarəetmə Sistemidir. ATS-in və ümumilikdə bütün təhsil sisteminin idarəolunma və nəzarət mexanizmlərini özündə birləşdirməklə, müxtəlif səviyyələrdə prioritetlər əsasında təhsil sisteminin optimal və effektiv üsullarla idarə olunmasına yardım məqsədilə yaradılır. TAİS, təhsilin şaquli idarəolunma, üfiqü və şaquli nəzarət mexanizmlərinə(alt-sistemlərə) malik olur.

4. Kompleks Alt Sistemlərin yaradılması mərhələləri.

İKT sahəsində yaradılan bütün sistemlər müəyyən zəruri texnoloji mərhələlərdən keçməlidirlər. Bu mərhələlri keçməyən və ya qismən keçən sistemlər adətən qüsurlu olur və istismar zamanı gözlənilməz, neqativ problemlərin əmələ gəlməsinə səbəb olurlar.

Bu baxımdan bütün kompleks alt sistemlərin yaradılması aşağıdakı ciddi texnoloji mərhələlər nəzərə alınmaqla həyata keçirilməlidir.

1.  “Texniki məsələ” mərhələsi: ATS-nə keçid haqqında qərar əsasında reallaşır.

2.  “Texniki layihə” mərhələsi: Sistemin qlobal alqoritmlərini, texniki sənədlərin hazırlanma qaydalarını, tətbiq olunacaq alqoritmik dilləri və verilənlər bazalarının tiplərini, layihənin yerinə yetirilməsinə cəlb olunacaq mütəxəssislərin səviyyə göstəricilərini müəyyən edəcək mərhələ.

3.  “Proqramlaşdırma” mərhələsi:

3.1.  “Texniki layihə” sənədi əsasında proqram təminatının yaradılması (alfa versiya), sazlanması (beta versiya) və istismara hazır vəziyyətə gətirilməsi

4.  “Ekspremental tətbiq” mərhələsi: Proqram təminatının qabaqcadan hazırlanmış “Sistemə Nəzarət məsələsi” sənədi vasitəsilə yoxlanması (bu mərhələ haqqında məlumat yuxarıda verilmişdir).

5.  “İstismar” mərhələsi: İstismar üçün nəzərdə tutulan texniki vasitələrin alınması, yerləşdirilməsi, sazlanması, müxtəlif istiqamətli kadrlar qruplarının hazırlanması
Qeyd etmək lazımdır ki, ATS-nə keçid göstərilən mərhələlərdən müvəffəqiyyətlə keçmiş və gözlənilən nəticələrlə əldə olunan real nəticələr arasında fərq olmayan hallarda mümkün ola bilər.

5. Ənənəvi Təhsil Sistemindən Avtomatlaşdırılmış Təhsil Sisteminə keçid məsələləri haqqında

Azərbaycanda təhsilin bu günkü vəziyyəti yeni təhsil texnologiyalarının tətbiq edilməsini qaçılmaz edir. Bu baxımdan ATS-in tətbiqi Azərbaycanda da mərhələlərlə həyata keçirilməlidir. Belə ki, bu məqsədlə seçilmiş pilot məktəblərində ilk növbədə tələb olunan maddi-texniki baza yaradılmalı, sonra ATS-in “Təhsildə Yoxlama, Qiymətləndirmə və Keçid Alt Sistemi” tam tətbiq olunmalı və yalnız bundan sonra ATS-in uyğun məsələləri həll olunduqca pilot təhsil müəssisələri üçün ATS-nə keçidin tam tətbiqinə, yəni aşağıda göstərilən kompleks alt sistemlərin ardıcıl tətbiqinə başlanıla bilər:

1. 
   Ümumi İnformasiya Bankı Sistemi
   
2. 
   Təhsil Standartları Sistemi
   
3. 
   Təhsilin Avtomatlaşdırlmış İdarəetmə Sistemi
   
4. 
   Təhsildə Təlim/Tədris Sistemi
   

12. 
    INTELLEKTUAL TƏLIM SISTEMLƏRILƏRI
    

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?

İntellektual, yəni şüurlu maşınların yaradılması sahəsində uğurlu araşdırmalar aparılır. Kompüterin şüurunu, intellektini insan şüurundan fərqləndirmək üçün onu süni intellekt adlandırmaq qəbul olunmuşdur. Süni intellekt insanın intellektual fəaliyyətinə nüfuzu ilə səciyyələnən V nəsil kompüterlərin yaradılması ilə 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 yeni biliklər qazanmalı, öyrənmə, qavrama qabiliyyəti olmalıdır.

Öhdəsinə düşən funksiyaları yerinə yetirmək üçün kompüter saniyədə trilyon əməliyyat aparmalıdır. 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.

İntellektual sistemlərdə informasiya emalının kompüterdə də insan beynində olduğu kimi həyata keçirilməsi məsələsi öyrənilir. Beyin fəaliyyətini tənzimləyən sinir hüceyrələrinin – neyronların funksiyalarıni kompüterdə modelləşdirən nəzəriyyə (neyron şəbəkələri nəzəriyyəsi) əsasında kompüterlərə öyrənmə qabiliyyəti verən alqoritmlər yaradılır. Neyronların bir sıra funksiyalarını yerinə yetirən inteqral sxemlər yaradılmışdır. Nəzəri hesablamalara görə optik elementlər əsasında yaradılan kompüterlər saniyədə qüz trilyonlarla əməliyyat yerinə yetirə bilər. Məlumatın işıq şüalarından istifadə etməklə yüksək sürətlə və etibarlı ötürülməsi və emalı son illər geniş yayılmışdır. Molekulyar biologiyaya əasalanan biokompüterlərin elementləri molekullardır.

Deməli, intellektual təlim sistemləri

1. müəyyən məqsədə yönəldilmiş olmalıdır. Məqsədin verildiyi və ya sistem tərəfindən formalaşdırılmasının fərqi yoxdur.

2. 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 Lütfizadə 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 gec də olsa, L.Zadə nəzəriyyəsinin qiymətini anlamağa, ondan 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 qeyri-səlis 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, yadıma demokratik olmayan cəmiyyətdə siyasi plyüralizmin olmaması düşür), 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. Əvvəlki yazılarımın birində demişdim ki, 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 (ikinci belə elm sahəsi tanımıram). 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) avtomatlaşdırılmış 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:

1. 
   ekspertlə işləməyə hazırlıq dövründə əlaqədar ixtisas ədəbiyyatından əldə edilən terminlər;
   
2. 
   ümumielmi terminlər;
   
3. 
   adi danışıq dili;
   

Ekspertin dilinin komponentləri bunlardır:

• 
  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.