Интеграция знаний

Интеграция знаний — это процесс синтеза нескольких моделей (или представлений) знаний в общую модель (представление).

По сравнению с интеграцией информации , которая предполагает объединение информации, имеющей разные схемы и модели представления, интеграция знаний больше фокусируется на синтезе понимания данного предмета с разных точек зрения.

Например, возможны множественные интерпретации набора оценок учащихся, обычно каждая с определенной точки зрения. Общее, комплексное представление и понимание этой информации могут быть достигнуты, если эти интерпретации можно поместить в общую модель, скажем, индекс успеваемости учащихся.

Сетевая среда исследований и научных исследований (WISE) была Калифорнийского университета в Беркли разработана в соответствии с теорией интеграции знаний.

Интеграция знаний также изучалась как процесс включения новой информации в совокупность существующих знаний с использованием междисциплинарного подхода. Этот процесс включает в себя определение того, как взаимодействуют новая информация и существующие знания, как существующие знания должны быть изменены для размещения новой информации и как новая информация должна быть изменена в свете существующих знаний.

Агент обучения, который активно исследует последствия новой информации, может обнаружить и использовать различные возможности обучения; например, для разрешения конфликтов знаний и заполнения пробелов в знаниях. Используя эти возможности обучения, обучающийся агент может учиться за пределами явного содержания новой информации.

Программа машинного обучения KI, разработанная Мюрреем и Портером в Техасском университете в Остине , была создана для изучения использования автоматизированной и полуавтоматической интеграции знаний, чтобы помочь инженерам знаний в создании большой базы знаний .

Возможным методом, который можно использовать, является семантическое сопоставление . Совсем недавно была представлена методика, полезная для минимизации усилий по проверке и визуализации карт, основанная на минимальных отображениях . Минимальные отображения — это отображения высокого качества, такие, что i) все остальные отображения могут быть вычислены на их основе за время, линейное по размеру входных графов, и ii) ни одно из них нельзя отбросить без потери свойства i).

Университет Ватерлоо по интеграции знаний реализует программу бакалавриата по академической специальности или второстепенной специальности. Программа стартовала в 2008 году.

См. также

Ссылки

Дальнейшее чтение

Линн, MC (2006) Перспектива интеграции знаний в области обучения и преподавания. Р. Сойер (ред.). В Кембриджском справочнике по обучающим наукам. Кембридж, Массачусетс. Издательство Кембриджского университета
Мюррей, К.С. (1996) КИ: Инструмент для интеграции знаний. Материалы тринадцатой Национальной конференции по искусственному интеллекту
Мюррей, К.С. (1995) Обучение как интеграция знаний , Технический отчет TR-95-41, Техасский университет в Остине.
Мюррей, К.С. (1990) Улучшение объяснительной компетентности, материалы двенадцатой ежегодной конференции Общества когнитивных наук.
Мюррей, К.С., Портер, Б.В. (1990) Разработка инструмента для интеграции знаний: первоначальные результаты. Международный журнал человеко-машинных исследований, том 33
Мюррей, К.С., Портер, Б.В. (1989) Управление поиском последствий новой информации во время интеграции знаний. Материалы Шестой Международной конференции по машинному обучению
Шен Дж., Сун С. и Чжан Д.М. (2016) К аналитической структуре процессов междисциплинарного рассуждения и коммуникации (IRC) в науке. Международный журнал научного образования, 37 (17), 2809–2835.
Шен Дж., Лю О. и Сун С. (2014). Разработка междисциплинарных оценок по естественным наукам для студентов: пример осмоса. Международный журнал научного образования, 36 (11), 1773–1793.