uzluga.ru
добавить свой файл
1 2 ... 5 6


САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ


На правах рукописи


Червинская Ксения Ральфовна


Психология извлечения экспертных знаний

субъектов труда


Специальность 19.00.03 – психология труда, инженерная психология, эргономика


Автореферат

диссертации на соискание ученой степени


доктора психологических наук


Санкт-Петербург

2010

Работа выполнена на кафедре эргономики и инженерной психологии факультета психологии

Санкт-Петербургского государственного университета


Официальные оппоненты: доктор психологических наук

профессор

Александр Георгиевич Шмелев


доктор психологических наук

доктор медицинских наук

профессор

Андрей Александрович Благинин


доктор психологических наук

профессор

Александр Алексеевич Грачев


Ведущая организация Учреждение Российской Академии наук Институт психологии Российской академии наук.


Защита состоится ________ 2010 г. в _____ часов на заседании совета Д 212.232.02 по защите докторских и кандидатских диссертаций при Санкт-Петербургском государственном университете по адресу: факультет психологии, ауд.227, наб. Макарова, 6, Санкт-Петербург, 199034.


С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке им. М.Горького Санкт-Петербургского государственного университета (Университетская наб. 7/9, Санкт-Петербург.)


Автореферат разослан____________________________________________

дата


Ученый секретарь

диссертационного совета Е.С.Старченкова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Актуальность исследования и степень разработанности проблемы. Проблема извлечения экспертных знаний возникла в конце 1970-х годов в результате создания первых экспертных систем – интеллектуальных (компьютерных) программ, моделирующих в рамках определенной предметной области решение задач экспертами. Зародившись в русле теории искусственного интеллекта как технического направления по созданию интеллектуальных (компьютерных) систем, она вышла за рамки практических рекомендаций для программистов, остро поставив очевидные психологические проблемы: что такое экспертные знания, как их можно «извлечь» или эксплицировать, как построить работоспособную модель принятия решений специалистом предметной области для создания экспертной системы – интеллектуальной программы, решающей профессиональные задачи также, как это делает опытный профессионал.

Трудности проведения экспертизы и получения экспертных знаний для создания концептуальных моделей в различных предметных областях (медицина, химия и пр.) положили начало самостоятельному научному направлению – инженерии знаний (от англ. knowledge engineering), предназначенному для изучения проблем извлечения и структурирования экспертных знаний, представления, формирования, обработки и приобретения знаний интеллектуальными системами [Feigenbaum, 1980; Boose, 1986; Поспелов, 1986; Гаврилова, Червинская, 1992; Adeli, 1994; Tuthill, 1994; Гаврилова, Хорошевский, 2001; Червинская, Щелкова, 2002]. Психологический аспект инженерии знаний касается исследования проблемы извлечения экспертных знаний, возникающей в процессе построения модели экспертных представлений и рассуждений путем взаимодействия двух субъектов труда: инженера по знаниям или когитолога (специалиста по извлечению знаний, от лат. cogitio – мыслить; греч. logos – слово, учение) и эксперта (специалиста предметной области).

Рассмотрение эволюционного развития работ в области искусственного интеллекта как направления по моделированию познавательных процессов человека показывает, что с начала 1980-х годов вплоть до настоящего времени центральной парадигмой проектирования экспертных систем является концепция «экспертных знаний» [Поспелов, 1989; Попов, 1987; Яшин, 1990; Ларичев, Моргоев, 1991; Хейес-Ротт, Уотермена, Ленат, 1987; Осуга, 1989; Gaines, 1993]. По мнению специалистов в области искусственного интеллекта, эффективность экспертных систем определяется не столько формальными схемами логического вывода, сколько знаниями экспертов предметной области, которые удалось «выявить» и «перенести» в компьютер.

Анализ исследовательских работ в области инженерии знаний как основы проектирования экспертных систем (область компьютерных наук) показывает, что, несмотря на успехи в разработке компьютерной аппаратуры, программного обеспечения, оптических носителей (дисков), электронных коммуникаций и прочих новейших технологий, центральной проблемой создания любой экспертной системы является процесс передачи знаний и опыта решения задач экспертом в компьютерную систему, называемый «приобретением знаний» [Boose, 1989; Hart, 1986; Осипов, 1997; Ford, Bradshaw, Adams-Webber, Agnew, 1997]. Для разрешения проблемы «приобретения знаний» компьютерной системой специалистами в области искусственного интеллекта разработаны методологии проектирования экспертных систем, учитывающие последовательное прохождение этапов приобретения знаний, в которой отдельно выделены этапы извлечения и концептуального анализа экспертных знаний. Считается, что создание каждой конкретной системы вплоть до настоящего времени является скорее искусством, чем наукой и основано на «ad hoc» технологии, т.е. технологии, применительно к случаю [Гаврилова, Хорошевский, 2001].

Создание систем «приобретения знаний» или инструментальных сред автоматического проектирования баз знаний, разработка промышленной методологии и на ее основе технологии построения интеллектуальных систем являются основным полем деятельности специалистов в области «приобретения знаний». Сращивание идей искусственного интеллекта и современных технологий программирования способствует дальнейшему развитию и расширению современных исследований в области «приобретения знаний» [Хорошевский, 1994]. Очевидно, что психологическая составляющая в таких работах отсутствует.

Анализ работ, посвященных исследованию психологического аспекта инженерии знаний, показывает крайне слабую степень разработанности проблемы извлечения экспертных знаний. Извлечение знаний (от англ. knowledge elicitation) понимается довольно узко как процедура взаимодействия когитолога с экспертом, в результате которой становятся явными рассуждения специалистов при принятии решений и структура их представлений о предметной области. Извлечение экспертных знаний традиционно считается «узким местом» (от англ. bottleneck) в проектировании экспертных систем [Гаврилова, 1996; Ларичев, Моргоев, 1991; Gammack, Young, 1984; Leplat, 1986; Cooke, McDonald, 1987]. По количеству цитируемости в литературе по инженерии знаний это изречение стало классическим и довольно точно отражает состояние дел. Исследователи в большинстве своем указывают на трудности получения экспертизы, а преодоление указанных трудностей видят в создании методов извлечения экспертных знаний и в привлечении когнитивных моделей, разработанных в русле когнитивной психологии как экспериментальной науки, с целью проведения концептуального анализа знаний. В связи с этим создание теоретико-психологических оснований извлечения экспертных знаний субъектов труда (когитолога и эксперта) является актуальной в научном плане и востребованной в практике конструирования экспертных систем.

Изучение проблемы извлечения экспертных знаний субъектов труда также востребованно при решении задач проектирования когнитивных компьютерных систем, человеко-компьютерного взаимодействия, исследуемых в русле современной эргономики и инженерной психологии.

Анализ эволюционного развития работ в области инженерной психологии, теоретических подходов к человеку и технике, концепций автоматизации, как отечественных, так и зарубежных, позволяет особо выделить так называемый антропоцентрический подход, в котором техника (компьютер) принципиально интерпретируется как нечто вторичное в субъект-объектных отношениях, как элемент человеческой деятельности [Леонтьев, Ломов, 1963; Голиков, 2003]. Основным теоретическим фундаментом антропоцентрического подхода в ранних отечественных инженерно-психологических исследованиях являлась теория деятельности, предполагающая анализ структуры и динамики операторской деятельности и механизмов ее психической регуляции. Идея о том, что существенным моментом в проектировании систем «человек-техника» является выявление концептуальной модели в деятельности оператора, впервые предложена в отечественных работах [Ошанин, 1973; Завалова, Ломов, Пономаренко, 1971; Зинченко, Гордеева, Девишвили, 1975; Моросанова, 1975; Конопкин 1980].

С появлением такой области исследования как человеко-компьютерное взаимодействие зарубежные исследователи обнаружили ограниченность когнитивного подхода, что привело к смене парадигмы исследования путем активного заимствования идей культурно-исторической школы Л.С.Выготского, теории деятельности А.Н.Леонтьева и когнитивной антропологии М.Коула [Engeström, Miettinen, 1999; Kuutti, 1996; Nardi 1996 и др.]. Методологическим приемом антропоцентрического подхода в области когнитивной эргономики становится когнитивный анализ деятельности как процесс создания концептуальной модели деятельности путем выявления и анализа знаний, которыми владеют субъекты труда в процессе взаимодействия с артефактами [Rasmussen, 1986; Rasmussen, Pejtersen, Goodstein, 1994; Vicente, 1999]. В рамках антропоцентрической парадигмы исследователи различают деятельность по проектированию когнитивных систем и деятельность по их использованию [Ришар, 1998; Рабардель, 1999; Darses, 2001]. В обоих случаях встает проблема извлечения знаний субъектов труда, в первом случае (проектирование) – извлечение знаний экспертов, а во втором (использование) – извлечение знаний пользователей.

В настоящее время отмечается слабая степень разработанности проблемы проведения когнитивного анализа деятельности в отечественных исследованиях. Анализ зарубежных исследований показывает, что данное направление представлено диапазоном методологий когнитивного анализа деятельности, когнитивными моделями, которые можно использовать в процессе решения практических задач, а также методами, позволяющими получать знания людей об их деятельности [Fidel, Pejtersen, 2004; Vicente, 1999; Naikar, Hopcroft, Moylan, 2005 и др.]. Исследователи отмечают недостаточную проработанность данной проблемы в теоретическом и прикладном аспектах, а также указывают на необходимость построения концептуальной базы прикладной когитологии, предполагающей систематизацию и использование разработанных в русле когнитивной психологии моделей для проектирования и оценки когнитивных технических (компьютерных) систем [Woods, E.M.Roth, 1988; Darses, 2001; Величковский, 2006].

Разработка экспертных психодиагностических систем, баз знаний оказалась востребованной в практике медицинской психологии. Под экспертными психодиагностическими системами (ЭПС) понимаются компьютерные методики, осуществляющие вербальную интерпретацию результатов тестирования испытуемых на основе баз психодиагностических знаний. В основе таких баз знаний лежат концептуальные модели интерпретации тестовых данных, построенные путем извлечения (эксплицирования) знаний специалистов – медицинских психологов, имеющих имплицитные знания интерпретационных схем методик и опыт их использования в процессе подготовки потребных психодиагностических заключений. Проведение экспериментальных работ по созданию моделей интерпретации тестовых данных приводит к эксплицированию и отчуждению знаний опытных специалистов, превращая такие «отчужденные знания» в интеллектуальный ресурс практических психологов. Очевидно, что тиражирование экспертного опыта по интерпретации тестовых данных открывает новые возможности повышения качества как обучения, так и практической работы медицинских психологов.

Реализация принципов инженерии знаний в области медицинской психодиагностики способствовала появлению психодиагностической технологии принципиально нового класса: конструированию экспертных психодиагностических систем. В связи с этим актуальным является разработка методологических положений конструирования экспертных психодиагностических систем как эффективных и качественных инструментов работы практических психологов.

Таким образом, актуальность диссертационной работы обусловлена отсутствием теоретико-психологических оснований извлечения экспертных знаний субъектов труда, необходимостью построения концептуальной базы прикладной когитологии, необходимостью создания экспертных психодиагностических систем, востребованных в практике медицинской психодиагностики, и их обоснования как принципиально новой психодиагностической технологии конструирования качественного инструментария для практических психологов.

Цель исследования: теоретико-психологическое обоснование и апробация концепции извлечения экспертных знаний, включая разработку и эмпирическую верификацию моделей интерпретации тестовых данных и экспертных психодиагностических систем в области медицинской психодиагностики.

Объект исследования: индивидуальный опыт субъектов труда как экспертов по решению проблем предметной области.

Предмет исследования: психологические основания извлечения экспертных знаний субъектов труда (когитолога и эксперта) с целью построения модели экспертных представлений и рассуждений для создания экспертных систем.

Общая гипотеза исследования.

Проявление феноменов когнитивной деятельности эксперта влияет на эксплицирование экспертных знаний. Выявление структуры феноменов, затрудняющих эксплицирование знаний, позволяет наметить пути разрешения проблемы и сформулировать аспекты обоснования концепции извлечения экспертных знаний. Теоретико-психологические основания извлечения экспертных знаний способствуют созданию методологии построения моделей интерпретации тестовых данных в области медицинской психодиагностики, которая, в свою очередь, обусловливает разработку конкретных моделей интерпретации тестовых данных для формирования баз знаний экспертных психодиагностических систем.

Задачи исследования:

1. Осуществить сравнительный анализ теоретико-психологических и методологических оснований инженерии знаний и когнитивной эргономики; показать, что процесс извлечения экспертных знаний субъектов труда составляет основу когнитивного анализа деятельности специалиста (пользователя, эксперта) для проектирования когнитивных компьютерных систем: экспертных систем, систем поддержки принятия решений, систем «человеко-компьютерного взаимодействия».

2. Систематизировать феномены когнитивной деятельности эксперта, влияющие на эксплицирование экспертных знаний; построить системную модель «экспертности»; проанализировать компоненты «экспертности» на предмет выявления структуры феноменов эксплицирования, показывающих трудности извлечения экспертных знаний; наметить пути разрешения трудностей; определить теоретико-психологические основания концепции извлечения экспертных знаний.

3. Разработать коммуникативные модели взаимодействия субъектов труда, детерминирующие выбор адекватных методов извлечения экспертных знаний.

4. Обосновать концептуальные основы прикладной когитологии; разработать мета-язык взаимодействия субъектов труда в виде набора инструментов структурирования декларативного и процедурного типа.

5. Разработать процессуальную схему извлечения экспертных знаний субъектов труда путем установления соотношения феноменов эксплицирования, стадий, этапов и шагов.

6. Апробировать концепцию извлечения экспертных знаний в области медицинской психологии; разработать методологию создания моделей интерпретации тестовых данных путем конкретизации процессуальной схемы извлечения экспертных знаний субъектов труда; построить и описать конкретные модели интерпретации тестовых данных.

7. Верифицировать модели интерпретации тестовых данных в области медицинской психологии; сформулировать методологические положения конструирования экспертных психодиагностических систем.

Теоретико-методологической основой являлись:

  • концепция «экспертных знаний», разработанная в работах по искусственному интеллекту и инженерии знаний (Д.А.Поспелов, В.Н.Пушкин, О.И.Ларичев, Э.В.Попов, А.М.Яшин, Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский, А.Ньюэлл, Г.Саймон, Ф.Хейес-Ротт, Д.Уотермен, Д.Ленат, С.Осуга, E.Feigenbaum, J.H.Boose, B.R.Gaines, B.Buchanan и др.);

  • концепция Л.С.Выготского, предполагающая, что высшая ментальная активность и деятельность человека порождаются культурно опосредованной исторически развивающейся практической деятельностью, и, в целом, опосредована знаками («психологическими инструментами») широкого класса семиотических форм (структуры естественного языка, схемы, карты, формулы, чертежи, символические образы и пр.);

  • положение А.Н.Леонтьева предполагающее, что инструменты повседневной жизни, являясь социальными объектами с присущими им способами применения, выработанными в процессе коллективного труда, представляют собой средство капитализации накопленного опыта и одну из форм внешнего закрепления видового опыта;

  • теория деятельности, разработанная в работах отечественных и зарубежных исследователей (А.Н.Леонтьев, Г.В.Суходольский, J.Rasmussen, B.Nardi, K.Kuutti, Y.Engeström, R.Fidel, K.J.Vicente);

  • положения экспериментальной психологии познания, представленные в работах В.М.Аллахвердова, Дж.Андерсона, Дж.Брунера Б.М.Величковского, М.Минского, Р.Л.Солсо, Е.Ю.Артемьевой, А.Г.Шмелева, В.Ф.Петренко, Т.П.Зинченко, М.А.Холодной, Д.Нормана, Ж.Ф.Ришара, И.Хофмана и др.;

  • системный подход к анализу сложных психических явлений, представленный в работах Б.Ф.Ломова, В.А.Ганзена;

  • концепция «выявления концептуальной модели в деятельности оператора» (Д.А.Ошанин, Н.Д.Завалова, Б.Ф.Ломов, В.А.Пономаренко, Н.Д.Гордеева, В.М.Девишвили, В.П.Зинченко, В.И.Моросанова, О.А.Конопкин);

  • концепции «артефактов», «когнитивных артефактов» и «артефактного опосредования», разработанные в работах М.Коула, М.Вартофского, E.Hutchins, Д.Нормана; S.J.Payne;

  • концепция когнитивных инструментов как артефактов и схем их использования, представленная в работах П.Рабарделя;

Методы исследования, теоретические и экспериментальные, подбирались и разрабатывались в соответствии с задачами исследования. Основными теоретическими методами исследования выступали анализ содержания научных текстов, структурно-функциональный анализ системы, моделирование. Для построения моделей интерпретации тестовых данных в области медицинской психодиагностики использовались такие методы извлечения знаний как: беседа, анализ протоколов «мыслей вслух», методологические правила для создания полуструктурированного интервью, структурированное интервью для построения дерева целей, сортировка карточек, текстологические методы (контент-анализ), работа с картинками, метод построения дерева решений, метод построения семантической сети.

Верификация моделей интерпретации тестовых данных осуществлялась путем установления валидности компьютерного психодиагностического заключения, которая, в свою очередь, устанавливалась путем проведения эмпирических исследований с привлечением экспертных оценок (врачей, участников тренинга) и проведением статистической обработки (корреляционный анализ, частотный анализ, достоверность различий по критерию χ2 Пирсона).

Достоверность результатов исследования обеспечена логикой построения теоретико-методологических оснований работы на всех этапах ее осуществления, аргументирована путем описания тринадцати кейсов по извлечению экспертных знаний в области медицины и медицинской психодиагностики, верифицирована с привлечением эмпирических данных, сочетанием количественного и качественного анализа полученных данных, воспроизводимостью результатов исследования.

Материалом эмпирических исследований, проведенных для проверки эффективности разработанного психодиагностического инструментария, послужили данные 423 (48,7% мужчин и 51,3% женщин) больных психическими и психосоматическими расстройствами, а также 728 (44,7% мужчин и 55,3% женщин) здоровых респондентов. Общая выборка исследованных лиц составила 1151 человек.

Для установления валидности компьютерного психодиагностического заключения (для получения экспертной оценки) в исследовании приняли участие представители медицинской профессии в количестве 72-х человек (врачи СПбПНИ им.В.М.Бехтерева, ГПБ №7 им. академика И.П.Павлова, 4-го отделения ВМедА и ГИБ № 30 им. С.П. Боткина) и 350 студентов высших учебных заведений Санкт-Петербурга.

В процессе создания моделей интерпретации тестовых данных в области медицины и медицинской психодиагностики приняли участие 15 опытных специалистов – экспертов, из них 3 доктора медицинских наук, 4 кандидата медицинских наук и 8 кандидатов психологических наук.

Научная новизна и теоретическая значимость результатов исследования.

1. Проведено теоретико-психологическое исследование проблемы извлечения экспертных знаний как процесса взаимодействия субъектов труда с целью построения модели экспертных представлений и рассуждений. Обосновано, что извлечение экспертных знаний составляет основу когнитивного анализа деятельности специалиста (пользователя, эксперта) для проектирования когнитивных технических (компьютерных) систем: экспертных систем, систем поддержки принятия решений, систем «человеко-компьютерного взаимодействия».

2. Систематизированы феномены когнитивной деятельности экспертов, оказывающие существенное влияние на процесс эксплицирования экспертных знаний. Построена системная модель «экспертности». Выявлена структура феноменов эксплицирования, показывающих трудности извлечения экспертных знаний. Намечены пути разрешения трудностей. Определены аспекты рассмотрения концепции извлечения экспертных знаний.

3. Разработаны коммуникативные модели взаимодействия субъектов труда, характеризующиеся специфическим наполнением типовой структуры. Показано, что извлечение экспертных знаний детерминировано выбором структуры взаимодействия, включающей необходимость использования соответствующих методов извлечения экспертных знаний.

4. Обоснованы концептуальные основы прикладной когитологии. Определены когнитивные артефакты и инструменты структурирования как набор формализмов, полученных в результате использования когнитивных артефактов в процессе концептуального анализа знаний. Разработан мета-язык взаимодействия когитолога и эксперта как конкретный набор инструментов структурирования декларативного и процедурного типа.

5. Представлена и обоснована феноменами эксплицирования экспертных знаний процессуальная схема извлечения экспертных знаний, представляющая собой алгоритм прохождения стадий, этапов и шагов в процессе извлечения экспертных знаний.

6. На основе процессуальной схемы извлечения экспертных знаний разработана методология построения моделей интерпретации тестовых данных в области медицинской психодиагностики. Сформулированы стратегии построения моделей интерпретаций тестовых данных. Разработаны конкретные модели интерпретации тестовых данных.

7. Сформулированы методологические положения конструирования экспертных психодиагностических систем.

Результаты диссертационного исследования имеют практическую значимость.

1. Разработанные коммуникативные модели, инструменты структурирования, процессуальная схема извлечения экспертных знаний субъектов труда дают возможность проводить практические работы по проектированию когнитивных компьютерных систем (экспертных систем, систем поддержки принятия решений, систем «человеко-компьютерного взаимодействия»).

2. Разработанные модели интерпретации тестовых данных в области медицинской психодиагностики являются основой для создания баз знаний конкретных экспертных психодиагностических систем.

3. Разработанные и представленные в диссертации экспертные психодиагностические системы, являясь информативными и валидными инструментами психологической диагностики, используются в практике медицинской психологии.

4. Результаты диссертации отражены в содержании учебных курсов «Психологические основы инженерии знаний» и «Компьютерная психодиагностика», читаемых в Санкт-Петербургском государственном университете, других психологических ВУЗах г.Санкт-Петербурга.

5. Результаты исследования использованы в учебных пособиях «Психологические основы инженерии знаний» (2009) и «Компьютерная психодиагностика» (2003).

На защиту выносятся следующие положения

1. Проектирование когнитивных компьютерных систем (экспертных систем, систем поддержки принятия решений, систем «человеко-компьютерного взаимодействия») включает в себя процесс извлечения экспертных знаний, в рамках которого осуществляется взаимодействие субъектов труда с целью построения модели экспертных представлений и рассуждений.

2. Феномены экспертной категоризации и процедурализации, проявление дискурсивных и личностных особенностей специалистов (когитолога и эксперта), эффекты чрезмерной уверенности, привязки, проекции, эвристика доступности являются барьерами и существенно затрудняют процесс эксплицирования экспертных знаний. Анализ этих феноменов позволяет наметить пути разрешения проблемы в виде аспектов рассмотрения процесса извлечения экспертных знаний: коммуникативного, операционально-инструментального и процессуального. Теоретико-психологическими основаниями извлечения экспертных знаний являются разработанные коммуникативные модели, мета-язык и процессуальная схема взаимодействия субъектов труда.

3. Коммуникативные модели взаимодействия субъектов труда характеризуются специфическим наполнением типовой структуры (субъект, объект, цель деятельности, перцепция, методы извлечения знаний и результат деятельности) и определяют диадическое и многомерное субъект-объектное и субъект-субъектное взаимодействие. Субъект-объектная модель задает взаимодействие, при котором активность проявляет один из участников, а в качестве объекта выступает как человек (когитолог или эксперт), так и другие материальные носители (текст, экспериментальные данные, компьютерная программа). Субъект-субъектная модель определяет взаимодействие, при котором активность проявляется обоими участниками, процесс извлечения знаний имеет творческий, двухсторонний характер, создающий предпосылки для возникновения синергетического эффекта, инсайта, осознания имплицитно усвоенных экспертом оснований категоризации. Выбор конкретной коммуникативной модели предопределяет структуру взаимодействия, включая необходимость использования конкретных методов в процессе извлечения экспертных знаний.

4. Мета-язык взаимодействия субъектов труда включает в себя набор инструментов структурирования декларативного и процедурного типа. В качестве когнитивных артефактов как искусственных устройств, интегрирующих знания, выступают конкретные виды когнитивных структур, опосредованные классами базовых семантических отношений: деревья, кластеры, пространства, цепочки и сети. Инструменты структурирования, определяемые в общем виде как когнитивные артефакты и схемы их использования, представляют собой набор формализмов инженерии знаний, полученных в результате использования выделенных когнитивных артефактов в процессе концептуального анализа знаний. К инструментам структурирования декларативного типа относятся классификационные деревья, фреймы, ассоциативные сети, шкалы, семантические сети и пр., а к инструментам структурирования процедурного типа – деревья решений, деревья целей, иерархические сети действий, продукционные правила, сценарии и пр. Набор инструментов структурирования может расширяться с учетом специфики разных предметных областей.

5. Процессуальная схема извлечения экспертных знаний задает алгоритм прохождения стадий, этапов и шагов в процессе извлечения экспертных знаний. В соответствии с феноменами эксплицирования процессуальная схема включает в себя следующие стадии: «Подготовка», «Выявление», «Структурирование» и «Результат». Этап «Выявления» экспертных знаний характеризуется субъект-субъектным взаимодействием когитолога и эксперта, способствующем осознанию экспертом имплицитно усвоенного основания категоризации. Этап «Структурирования» характеризуется преимущественно субъект-объектным взаимодействием и включает этапы «Категоризации» и «Процедурализации», предназначенные для формирования модели экспертных представлений с помощью инструментов структурирования декларативного и процедурного типа.

6. Методология построения моделей интерпретаций тестовых данных, основанная на процессуальной схеме извлечения экспертных знаний, включает в себя последовательность трех этапов и пяти взаимосвязанных с ними шагов. На каждом этапе участниками взаимодействия осуществляется выбор конкретной коммуникативной модели и использование инструментов структурирования декларативного или процедурного типа. Формирование исходной и диагностической систем понятий, установление взаимосвязей и семантических отношений, проведение процедурализации и построение системы иерархически организованных продукционных правил задают последовательность разработки моделей интерпретации тестовых данных в области медицинской психодиагностики.

7. Конструирование экспертных психодиагностических систем в области медицинской психодиагностики включает в себя построение моделей интерпретации тестовых данных путем извлечения знаний экспертов – медицинских психологов; верификация моделей осуществляется путем установления валидности компьютерного психодиагностического заключения. Разработанные на основе концепции извлечения экспертных знаний и представленные в диссертации экспертные психодиагностические системы являются информативными и валидными инструментами психологической диагностики, дополняющими и объективирующими данные клинико-психологического исследования.

Апробация и внедрение результатов.

Результаты диссертационного исследования были апробированы на I-й Всесоюзной конференции по математической психологии (Звенигород, 1986), на семинаре по проблемам представления экспертных знаний (ИСЭП, Ленинград, 1987), на заседании рабочей группы по представлению знаний и экспертным системам при научно-техническом совете по информатике и межведомственного координационного совета АН СССР (Пярну, 1988), на Всесоюзной школе-семинаре “Семиотические аспекты формализации интеллектуальной деятельности” (Боржоми, 1988), на республиканской школе-семинаре по проблемам применения экспертных систем в народном хозяйстве (Кишинев, 1989), на заседании рабочей группы по проблеме извлечения знаний при научно-техническом совете по информатике и ВТ (Кишинев, 1990), на II Всесоюзной конференции «Искусственный интеллект – 90» (Минск, 1990), на заседании кафедры компьютерных интеллектуальных технологий Санкт-Петербургского государственного технического университета (1992), на заседании Петербургского отделения Ассоциации искусственного интеллекта (1996), на III Международной открытой сессии «Компьютерные технологии в науке и образовании XXI века» (Ульяновск, 1999), на научно-практических конференциях «Ананьевские чтения» (Санкт-Петербург, 2004, 2006); на регулярных семинарах в лаборатории клинической психологии Психоневрологического института им.В.М.Бехтерева (1996-2006), на заседании кафедры эргономики и инженерной психологии СПбГУ (2006); на Всероссийской научной конференции «Современная психодиагностика в изменяющейся России» (Челябинск, 2008).

Разработанные экспертные психодиагностические системы активно используются медицинскими психологами Психоневрологического института им.В.М.Бехтерева, на кафедрах медицинской психологии Санкт-Петербургской медицинской академии последипломного образования (МАПО), Санкт-Петербургского государственного педагогического университета имена А.И.Герцена, Челябинского, Ульяновского, Гродненского государственных университетов, в психоневрологических диспансерах и других лечебных учреждениях Санкт-Петербурга и других городов России (Ставрополь, Казань, Красноярск, Самара, Ульяновск, Тольятти, Хабаровск, Салехард, Сургут, Курган, Екатеринбург, Гродно и др.).

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографии (370 наименований, из них 170 на иностранных языках) и 11-ти приложений. Основной текст диссертации изложен на 437 страницах. Диссертация содержит 30 таблиц и 71 рисунок.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении обосновываются актуальность изучаемой проблемы, определяются цель, объект, предмет исследования, формулируются задачи и гипотеза, излагаются основные положения, выносимые на защиту, описаны использованные методы. Даны формулировки научной новизны, практической значимости, положений, выносимых на защиту, представлены данные об апробации результатов исследования и его структуре.

В главе 1 Теоретические контексты проблемы извлечения экспертных знаний субъектов труда определяется место проблемы извлечения экспертных знаний в теоретических контекстах искусственного интеллекта и инженерно-психологических исследований.

В параграфе 1.1 «Извлечение экспертных знаний в теории искусственного интеллекта» проблема извлечения экспертных знаний рассматривается в контексте теории искусственного интеллекта и экспертных систем.

Прослеживается становление концепции «экспертных знаний» в искусственном интеллекте, показана эволюционная роль искусственного интеллекта как исследовательского подхода к моделированию познавательных процессов человека с помощью компьютера и как технического направления по созданию интеллектуальных (экспертных) систем [МакКарти, 1956; Ньюэлл, Саймон, 1967; Boose, 1986; Попов, 1987; Гаврилова, Хорошевский, 2001; Люггер, 2003; Джарратано, Райли, 2006]. Рассматривается проблемы в области инженерии знаний с позиций компьютерных наук, приводится классификация экспертных систем по типу решаемых задач. Обсуждается понятие «приобретения знаний» в инженерии знаний как процесс передачи знаний и опыта по решению задач от источника информации в базу знаний компьютерной системы [Boose, 1986; Hart, 1986; Попов, 1987; Осипов, 1993, 1998]. Рассматривается эволюция основных подходов, реализуемых разработчиками для создания базы знаний, представлены направления исследований в области «приобретения знаний» компьютерными системами. Осуществлен анализ исследований, посвященных психологическому аспекту инженерии знаний: проблеме извлечения экспертных знаний субъектов труда.

В параграфе 1.2 «Извлечение экспертных знаний в инженерно-психологическом контексте проектирования сложных технических систем» проблема извлечения экспертных знаний рассматривается в контексте инженерно-психологических исследований, касающихся когнитивного анализа деятельности, проводимого с целью проектирования когнитивных технических (компьютерных) систем.

Анализ литературных источников показывает, что теоретико-психологическими основаниями проектирования когнитивных технических систем являются: во-первых, развиваемая в зарубежных исследованиях теория деятельности [Engeström, 1987; Bannon, Bodker, 1991; Engeström, Miettinen, 1999; Nardi, 1996; Kuutti, 1996; Kaptelinin, 1996; Bertelsen, Bødker, 2000; Barthelmess, Anderson, 2002; Kolari, 2003; Be´guin, 2003; Bedny, Karwowski, 2003], основа которой сформулирована в отечественных работах [Выготский, 1956; Леонтьев, 1974], а во-вторых, прикладная когитология, которая предполагает использование разработанных в русле когнитивной психологии моделей для проектирования и оценки когнитивных компьютерных систем [Woods, Roth, 1988; Darses, 2001; Величковский, 2006]. В параграфе представлен анализ современных методологий когнитивного анализа деятельности, когнитивных моделей, которые можно использовать в процессе решения практических задач, и методов, позволяющих извлекать знания субъектов труда об их деятельности, а также осуществлен сравнительный анализ двух подходов к проектированию когнитивных систем: инженерии знаний и когнитивной эргономики (табл.1). В качестве критерия для сравнения выбраны теоретико-психологические основания, методологии, модели и методы, разрабатываемые и используемые в этих двух областях исследований.

Таблица 1. Теоретико-психологические и методологические основания, модели и методы проектирования когнитивных компьютерных систем: инженерии знаний и когнитивной эргономики.

Инженерия знаний

Когнитивная эргономика

Определение

Прикладная дисциплина, занимающаяся изучением проблем извлечения и структурирования экспертных знаний, представления, формирования, обработки и приобретения знаний интеллектуальными системами.

Прикладная дисциплина, занимающаяся изучением проблем проектирования и оптимизации человеко-компьютерного взаимодействия.

Участники взаимодействия

Когитолог (инженер по знаниям)

и эксперт

Эргономист и эксперт;

Эргономист и пользователь

Теоретико-психологические основания

Когнитивные науки, исследующие закономерности приобретения, сохранения и использования знаний человеком [Величковский, 2006], в частности, искусственный интеллект как направление по моделированию познавательных процессов человека [Ньюэлл, Саймон, 1981], экспериментальная психосемантика [Osgood, 1959, 1968; Kelly, 1955, Артемьева, 1999; Шмелев, 1983, 2002; Петренко, 1987, 2005], когнитивная психология (в частности, выделение декларативных и процедурных знаний) [Андерсон, 2002].

Прикладная когитология, под которой понимается использование разработанных в русле когнитивной психологии моделей для проектирования и эксплуатации когнитивных систем [Woods, Roth, 1988; Darses, 2001]. Культурно-историческая школа Л.С.Выготского (1956). Теория деятельности [Леонтьев, 1975; Kuutti, 1996; Engeström, Miettinen, 1999; Rasmussen, Pejtersen, Goodstein, 1994; Рабардель, 1999].

Психологическая (когнитивная) антропология [Коул, 1997].

Методологические основания

Методологии приобретения знаний: KADS-методология [Wielinga et al., 1984], АПРИС-методология [Гаврилова, 1996] и пр.

Методологии когнитивного анализа деятельности: WDA [Vicente, 1999], SAI, SACI [Рабардель, 1999] и пр.

Выделение этапа извлечения знаний, на котором происходит взаимодействие когитолога и эксперта с целью построения модели экспертных представлений и рассуждений [Гаврилова, Червинская, 1992].

Выделение этапа концептуального уровня, на котором происходит взаимодействие эргономиста и эксперта (пользователя) с целью когнитивного анализа деятельности [Vicente, 1999; Darses, 2001].

Когнитивные модели

Когнитивные модели, разработанные в русле когнитивной психологии: фреймы [Minsky, 1981], семантические сети [Collins, Quillian, 1972], продукционные правила [Андерсон, 2002] и пр.

Когнитивные модели, разработанные в русле прикладной когитологии [Хейес-Рот, Уотермен, Ленат, 1987; Андерсон, 2002; Poitrenaud, 1995; Keyser, 2001; Grant, Mayes, 1991; Amalberti, Hoc, 1998; Luczak, Schlick, 2000; Darses, 2001].

Методы

Методы извлечения и структурирования знаний, диапазон которых достаточно широк: от бесед, интервью, наблюдений, лекций, диалогов, экспертных игр и экспериментов до использования формализованных процедур и компьютерных программ [Gammack, Young, 1984; Hart, 1985, 1986; Волков, Ломнев, 1989; Boose, 1989; Гаврилова, Червинская, 1992; Гаврилова, Хорошевский, 2001; Червинская, Щелкова, 2002].

Методы проектирования когнитивных систем: принципы декомпозиции задач, сортировка карточек, классификационные техники «да-нет», метод диаграмм и пр.

Методы оценки когнитивных систем: юзабилити обследование, контрольный перечень, пользовательское тестирование, опросники удовлетворенности и пр.

[Luczak, Schlick, 2000; Klein, 2000; Darses, 2001].


следующая страница >>