Современный подход к оценке креативности с использованием компьютерных программных средств

| Категория реферата: психология, педагогика
| Теги реферата: закон реферат, решебник по физике
| Добавил(а) на сайт: Набатников.

Разрабатывается алгоритм, задача которого - просматривать базу ответов и в спорных случаях выводить ответ на повторную экспертизу. Как один из вариантов такой переоценки - ситуация, если ответ оценен группой экспертов как оригинальный, а статистика тестирования показывает высокую частоту встречаемости данного варианта в изучаемой выборке.

Прорабатывается возможность обмена базами знаний между автономными программами. Такое пополнение базы способствует повышению надежности работы программы, поскольку учитывает ответы большего числа испытуемых, возможно разной профессиональной и личностной направленности, эрудированности и др.

Сфера применения данного алгоритма достаточно обширна. Он может использоваться для заданий на сочетание предметов, написание картинки либо ситуации взаимодействия, для описания смысла «новых» слов и др.

Все же необходимо отметить, что программе для того, чтобы она смогла проявить себя как система, реализующая принципы искусственного интеллекта, необходимо сравнительно больше времени и числа проведенных тестирований, чем человеку-психологу в сходной ситуации. На стороне человека выступают накопленный жизненный и профессиональный опыт, способность к абстрактному мышлению, построению аналогий. На стороне компьютерной системы способны выступить более обширные объемы «памяти», быстрота работы и стандартизация предъявления стимулов и оценки результатов, отсутствие утомляемости, опора на объективное мнение экспертной группы.

Хотелось бы определить ряд задач, вытекающих из приведенного материала, каждая из которых дискуссионна и требует отдельного изучения в ходе пилотажных исследований:

1. Какой объем испытаний необходим для начала эффективной работы алгоритма с использованием собственных накопленных знаний? Каковы возможности сети Интернет для апробации алгоритма и наращивания базы знаний?

2. Каковы возможные формы построения работы с экспертами?

3. Каким образом организовать базу знаний, чтобы близкие по значению ответы сохранялись как дополняющие друг друга?

4. Какие фильтры необходимо ввести для повышения надежности обработки?

5. Как можно учесть опыт редакторской работы при коррекции ошибок ввода со стороны испытуемого?