Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Обзор и анализ инструментальных средств для решения задачи управления качеством 8
1.1 Задачи и структура системы качества высшего образования 8
1.2 Применение программных средств для управления системой высшего образования 17
1.3 Анализ специфики обучения при подготовке специалистов в области САПР 31
1.4 Выводы 39
Глава 2. Структура поля знаний предметной области для АРМ преподавателя 42
2.1 Этапы проектирования информационного обеспечения 42
2.2 Анализ дидактической системы, как объекта проектирования 49
2.3 Структуризация поля знаний предметной области 70
2.4 Выводы 77
Глава 3. Разработка информационного обеспечения АРМ преподавателя на основе методов искусственного интеллекта 79
3.1 Выбор модели представления знаний при проектировании ИО АРМ преподавателя. 79
3.2 Структура БЗ с использованием фреймовой модели представления знаний 87
3.3 Выбор стратегий принятия решений 100
3.4 Выводы 116
Глава 4. Проектирование программного обеспечения АРМ преподавателя 119
4.1 Проектирование компонентов ПО АРМ преподавателя 119
4.2 Организация интерфейса для манипулирования знаниями 132
4.3 Исследование качества системы информационной поддержки деятельности преподавателя 136
4.4 Выводы 148
Заключение 150
Литература
- Применение программных средств для управления системой высшего образования
- Анализ дидактической системы, как объекта проектирования
- Структура БЗ с использованием фреймовой модели представления знаний
- Организация интерфейса для манипулирования знаниями
Введение к работе
Задача повышения качества подготовки специалистов тесно связана с расширением границ образовательного пространства, обеспечением свободного доступа к знаниям всего мирового сообщества. Придание системе образования качеств открытой системы влечет кардинальное изменение ее свойств и свойств ее компонентов. В частности, новая роль преподавателя в современных условиях обуславливается возложением на него функций координирования познавательного процесса, корректировки содержания дисциплины, консультирования при составлении индивидуального учебного плана, руководства учебными проектами с помощью компьютерных и сетевых технологий и т.д. При этом повышение интенсивности труда преподавателя ВУЗа, особенно преподавателя информационных специальностей, обуславливается также необходимостью обеспечения учебного процесса определенного качества в заданное время в условиях постоянно возрастающего объема информации. Для решения этих задач создаются компьютерные средства поддержки учебного процесса, что приводит к лавинообразному, неуправляемому росту информационных ресурсов, в том числе и сетевых, созданию многочисленных узкоспециализированных подсистем, которые характеризует отсутствие единой методической и технологической платформ.
Высокая динамика изменений внешней социально-экономической среды, диктующей требования к будущему специалисту определяет необходимость создания средств информационной поддержки преподавателя на основе принципов адаптивного управления, использования разнообразных образовательных технологий, возможности быстрого изменения целей и содержания обучения, индивидуального подхода к отдельным обучаемым. Для информационной поддержки управления качеством обучения на уровне преподавателя необходимо создание комплексной системы, основанной на экспертных знаниях преподавателя, реализующей автоматизацию всех этапов преподавательской деятельности, предусматривающей широкие возможности работы с различными инфор -мационными ресурсами, позволяющей собирать и анализировать статистический материал по качеству обучения, своевременно выявлять недостатки методической работы преподавателя за счет анализа как структуры целей обучения и содержания учебных элементов, так и результатов, полученных в ходе обучения, адаптировать учебный процесс к постоянно меняющимся условиям.
Таким образом, актуальность диссертационной работы определяется необходимостью разработки математического, информационного и программного обеспечения автоматизированного рабочего места (АРМ)преподавателя для обеспечения качества обучения на уровне преподавателя в области САПР на основе методов искусственного интеллекта.
Целью исследования является разработка математического, информационного и программного обеспечения АРМ преподавателя как комплексной системы, предусматривающей наличие инструментальных средств для информационной поддержки деятельности преподавателя.
В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи:
1. Исследование современных образовательных технологий, анализ и формализация составляющих компонент преподавательской деятельности с точки зрения ее автоматизации.
2. Разработка концептуальной модели знаний, включающей предметные и организационно-методические знания преподавателя и модель обучаемого.
3. Выделение нечетких, лингвистически сформулированных экспертных знаний преподавателя, организация базы нечетких правил, включая методы нечеткого вывода, создание на их основе комплекса алгоритмов по управлению качеством обучения.
4. Создание программных средств, обеспечивающих автоматизированное проектирование и анализ образовательного процесса в АРМ преподавателя, его информационную поддержку, их апробация для обучения специалистов в области САПР.
Методы исследования основываются на методах статистического и факторного анализа, объектно-ориентированного проектирования, аппаратах дискретной математики и искусственного интеллекта (теория графов, математическая логика, в частности, нечеткая, методы представления знаний, работы с неопределенностью, аппараты логического вывода). К методологическим основам исследований относятся также работы в области педагогики, дидактики, методики программированного обучения.
Научная новизна. Основные результаты диссертационной работы, выносимые на защиту, состоят в следующем:
1. Сформулированы требования к АРМ преподавателя, как к интеллектуальной системе управления качеством обучения специалиста в области САПР, включающей модели содержания обучения, обучаемого, организационно-методических знаний преподавателя и накопления статистики.
2. Разработана модель представления знаний преподавателя, обеспечивающая, в отличие от ранее известных, согласованное взаимодействие знаний на всех этапах преподавательской деятельности и позволяющая учитывать не только предметные знания преподавателя, но и его методический опыт.
3. Предложена структура базы нечетких правил, включая методы нечеткого вывода и структуру представления учебных и корректирующих воздействий для осуществления адаптивного управления обучением и учета индивидуальных особенностей обучаемых.
Практическая ценность работы заключается в следующем:
1. Разработана структура базы знаний АРМ преподавателя на логическом и физическом уровнях для организации управления качеством обучения.
2. Разработан прототип АРМ преподавателя, включающий набор программных модулей для проектирования и анализа дерева целей, структуры содержания и вектора средств достижения целей обучения, анализа результатов обучения.
3. За счет интеллектуального подхода к построению БЗ достигнута возможность адаптации компонент вектора средств достижения цели к особенностям
-как отдельных учебных курсов, так и отдельных обучаемых, адаптации структуры целей и содержания обучения к меняющимся требованиям. 4. Предложено оформление результатов обучения как в виде отчетов заданной структуры, так и в форме наглядных диаграмм и таблиц.
Реализация результатов работы. Теоретические и практические результаты работы использованы в НИР, выполненной на кафедре САПР ПГУ (Отчет о НИР "Создание экспериментальной БД и БЗ учреждений высшего и смежного образования региона". Шифр работы ЕЗН 1.1.94(79). УДК 681.3 № госрегистрации 01.9.50.001888, Пенза, 1999г.). Результаты работы используются в учебном процессе.
Апробация работы. Теоретические и практические результаты диссертационной работы обсуждались и докладывались на следующих конференциях и семинарах: научно-технические конференции профессорско-преподавательского состава (ПГУ, г.Пенза, 1995-2003гг.), "Интегрированные системы образования" (Уфа, 1995), II Международная научно-методическая конференция "Университетское образование"(г.Пенза, 1998г.), Всероссийское совещание-семинар "Высокие технологии в региональной информатике "(г. Воронеж, 1998г.): III Международная научно-методическая конференция "Университетское образование" (г.Пенза, 1999г.), Шестой симпозиум "Квалиметрия человека и образования: методология и практика" (г.Москва, 1997г.), III Всероссийская школа-семинар «Информационные технологии в управлении качеством образования и развитии образовательного пространства» (г.Москва, 2001г.), III Международная научно-техническая конференция "Информационные технологии и системы в образовании, науке, бизнесе" (г.Пенза, 2002г.).
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 11 печатных работах.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами на 152 стр., списка литературы (213 наименований) на 22 стр., приложения. Работа содержит 23 рисунка и 7 таблиц.
Применение программных средств для управления системой высшего образования
Образовательная технология - это процесс и результат создания (проектирования) адекватной потребностям и возможностям личности и общества системы социализации, личностного и профессионального развития человека в образовательном учреждении, состоящий из специальным образом сконструированных под заданную цель методологических, дидактических, психологических, интеллектуальных, информационных и практических- действий, операций, приемов, шагов участников образовательного процесса, гарантирующих достижение поставленных целей и свободу их сознательного выбора[25, 26].
В рамках внедрения новых информационных технологий в образование сложилось большое количество различных классификаций[27-30].
В [29] выделяются три основных направления: - развитие компьютерного обеспечения научных исследований; - создание компьютерных технологий для управления образованием; - создание компьютерных технологий обучения.
Первое направление компьютеризации образования - обеспечение научных исследований в вузах, где работают около половины докторов и кандидатов наук, является одним из определяющих для повышения эффективности ву -18-зовской науки, в значительной мере обуславливающей темп научно- технического прогресса общества.
Создание новых информационных технологий для сферы управления образованием имеет своей целью значительное повышение оперативности и качества принимаемых управленческих решений с помощью разнообразных автоматизированных систем [29,30].
В структуре программы " Перспективные информационные технологии в высшей школе" эти направления выделяются и формулируются следующим образом[27 ]: - методическое обеспечение изучения новых информационных технологий для различных специальностей и форм обучения; - создание и внедрение компьютерных обучающих программ, учебно-методических и функциональных сетевых компьютерных комплексов, обеспечивающих эффективную и качественную поддержку различных форм общеобразовательной и профессиональной подготовки высококвалифицированных специалистов; - создание и развитие системы управления высшей школой; - разработка и внедрение программно- аппаратных систем и комплексов автоматизации научных исследований и проектирования широкого спектра объектов и изделий.
В [27] приводится обобщенная схема информатизации системы управления качеством образования, в которой выделяются два контура управления. - внутренний контур поддерживающего образования, обеспечивающий функционирование образовательных учреждений, исходя из сформированных норм, в частности, государственных образовательных стандартов (ГОС); - внешний контур опережающего образования, обеспечивающего подготовку выпускников образовательных учреждений.
В качестве основного ядра схемы выделены: - информационные технологии учебного назначения, используемые и создаваемые практически во всех образовательных учреждениях России; -19 - технологии мониторинга качества образования (от диагностики знаний обучаемых до аккредитации отдельных специальностей и аттестации учебных заведений) - технологии автоматизации процессов проектирования образовательных стандартов и программ.
Там же рассматриваются инварианты для построения «равнозначных» классификационных деревьев, определяющих направления в создании информационных технологий управления качеством образования: - Тип информационных технологий по организации взаимодействия между участниками образовательного процесса - Тип модели управления образовательным процессом - Уровень иерархии образовательной системы, а именно: I - федеральный, II - региональный, III - уровень учебного заведения. Уровень иерархии I - федеральный
Посвящены проблемам реализации государственного образовательного стандарта работы В.И.Байденко, А.А.Добрякова, Н.А.Селезневой, А.И.Субетто, Ю.Г.Татура и др.[1,24,34,35,36,37,38]
Среди работ, проводимых в рамках этого направления следует отметить технологию государственной аккредитации образовательных организаций, реализующих программы высшего профессионального образования, предложенную В.Г.Наводновым [32]. В работе предложен механизм принятия управленческих решений, позволяющий визуализировать представление информации с целью выработки интегральной экспертной оценки, представлен комплекс компьютерных систем поддержки основных этапов процедуры аккредитации (система ФОНД - на этапе самообследования, система ТестГен - на этапе проектирования измерительных материалов, система КАМЕРТОН - на этапе сбора, синтеза и анализа результатов измерений).
Анализ дидактической системы, как объекта проектирования
Для извлечения знаний о предметной области - управлении качеством образования на уровне преподавателя были использованы следующие неавтоматизированные методы: лекции, интервью, диалог и все текстологические методы: анализ учебников, литературы, других документов. Все эти методы отличаются по степени концентрированное специальных знаний, по наличию обратной связи между экспертом и инженером по знаниям, количеству "шума", степени структуризации полученных знаний. При этом текстологические методы выступали как базовые, а коммуникативные - как вспомогательные. Фраг мент интервью доцента каф. САПР ПТУ, к.т.н, преподавателя с 20-летним стажем приведен в таблице 2.1. В результате анализа предметной области была сформирована таксономия основных категорий предметной области, фрагмент обобщенной формы которой представлена на рис. 2.4.
Принципы, на основе которых осуществляется управление учебным процессом представлены в [11, 64]: - Указание цели управления; - Формулирование критериев оценки достижения поставленной цели; - Установление исходных состояний управляемой системы; - Выработка программы воздействия, предусматривающей основные переходные состояния системы, определяемые спецификой управляемого процесса, целью управления и исходным состоянием системы; - Накопление и обработка сведений по выбранной системе параметров, характеризующих состояние системы в каждый момент управления (обратная связь); - Выработка корректирующих воздействий по результатам обработки информации, полученной по каналу обратной связи; - Реализация корректирующих воздействий.
Согласно этим принципам и структуре системы управления качеством высшего образования, предложенной в [10], ключевыми категориями предметной области являются: цели обучения, содержание обучения, средства оценки достижения целей обучения, технологии обучения, средства обучения, управляющее воздействие, обратная связь, корректирующее воздействие.
В психологии целью называют осознанный образ или словесное представление будущего результата действия [77]. В кибернетике - формальное описание конечной ситуации, к достижению которой стремится целенаправленная система. Цель- это планируемый результат, выступающий как единство желаемого и возможного[80]. Под целью обучения понимается описание состояния знаний, умений и других характеристик обучаемого, которое должно быть достигнуто в результате его работы. Качество управления определяется временем, затраченным на перевод обучаемого в заданное состояние. Реальное описание целей содержит неопределенные параметры, значения которых уточняются в процессе обучения. [79]. Цели обучения - это центральная, стержневая педагогическая категория, связывающая воедино все основные компоненты учебно-воспитательного процесса и в значительной мере определяющая общий результат, эффективность педагогических действий. В [82] выделяются шесть иерархических уровней целей обучения: 1. социальные цели, стоящие перед высшим учебным заведением; 2. педагогические цели(общие цели обучения); 3. цели изучения отдельных предметов; 4. цели изучения отдельных курсов, входящих в состав предмета; 5. цели разделов и тем; 6. цели учебных занятий.
В данном случае предмет выступает как обобщенное понятие, например, "Математика", а курс может представлять логически законченную часть предмета, например, "Аналитическая геометрия".
Представленная в [7] иерархия целей в педагогической системе обеспечивает адаптацию системы и переход от требований социального заказа к учету индивидуальных возможностей учащихся.
В настоящее время наиболее распространенным способом представления целей являются табличные и списковые структуры, например списки усваиваемых понятий и умений. Однако такое представление несет мало информации при автоматизированном обучении. В качестве основы языка описания целей удобно использовать понятия общей теории систем[79].
Любой объект представляется в виде абстрактной системы - совокупности отношений, определенных на множестве элементов системы. Отношение между элементами множества может быть описано в виде графа, таблицы, графика, уравнения, неравенства, перечисления и т.п.
Раскрытие состава и структуры целей называют декомпозицией или конкретизацией [84]. В результате декомпозиции основной цели получают дерево целей, представляющее собой граф - дерево, узлы которого соответствуют целям системы, а связи узлов - отношению между целями. Подцели дерева целей как правило находятся в отношении "часть - целое" или "род - вид". Поскольку понятия об объектах и операциях над объектами, изучаемыми в учебной дисциплине, неразрывно связаны, то возникает задача их совместного описания. Поэтому при описании целей обучения могут встречаться отношения ассоциативного типа, например, "быть объектом операции". При описании целей, связанных не только родо-видовыми отношениями, но и ассоциативными, используются сетевые структуры[79]. Сети целей соответствует абстрактная система С = М,К , (2.1) где М = МпиМд,Мп- множество целей - понятий, М д - множество целей - действий, R = {Крв, Кчц, Код, Кдр}, Крв, - отношение "род- вид", Кчц, - от ношение "часть - целое", Код, - отношение "объект - действие", Кдр- отношение "действие - результат".
Общим требованием к разработке целей обучения является диагностич-ность. [6, 7, 8] Диагностичное задание целей становится возможным, когда используемые исходные понятия удовлетворяют следующим требованиям: - они точно определены, т.е. настолько точно описаны их признаки, что понятие всегда соотносится с его объективным проявлением; - проявления и факты, обозначаемые понятием, обладают категорией меры, т.е. их величина поддается прямому или косвенному измерению; - результаты измерений могут быть соотнесены с определенной шкалой, т.е. соответственно оцениваться.
Структура БЗ с использованием фреймовой модели представления знаний
Единая фреймовая система, представляющая БЗ, содержит наиболее общий концепт типа (вершину иерархии наследования), подконцептами которой являются все остальные концепты. Фрейм, обозначающий этот верхний концепт создается автоматически, существует всегда и не может быть удален. Под концептом (фреймом) в данном случае подразумевается некое смысловое значение, задающее любой элементарный объект. Иерархия наследования фреймов в системе представлена на рис. 3.1.
Метаконцепт представляет собой метазнание, т.е. знания, касающиеся способов использования знаний, и знания, касающиеся свойств знаний. Это понятие необходимо для управления базой знаний, логическим выводом, отождествления, обучения и т.п.
Система управления качеством обучения на уровне АРМ преподавателя для корректной работы должна предусматривать следующие типы концептов:
1. Факты, термы. Базовые объекты системы, в простейшем случае константы и переменные, их свойства и атрибуты. Потенциальное множество свойств, которыми обладает концепт, называется его содержанием.
2. Утверждения. Основаны на базовых объектах системы и заранее рассматриваются как достоверные. Будучи полноправными концептами утверждения: а) участвуют в иерархии наследования, б) наследуют свойства, в) могут быть субъектами утверждений и г) могут употребляться в значениях утверждений. Утверждения, субъектами которых являются утверждения, называют фацетами. Как и другие концепты, утверждения обладают множеством свойств. Самым общим субъектом для них обычно является элементарный тип, утверждение. Поскольку фацеты являются такими же утверждениями, как и все остальные, их значения можно использовать так же, как и значения обычных утверждений.
Более того, фацетам можно приписывать подфацеты, формируя сколь угодно глубокую иерархию фацетов. Фацеты нижнего уровня обычно являются пустыми и существуют только неявно.
3. Правила, представляющие собой условие (ноль и более), действия в случае успеха и, возможно, в случае неудачи.
4. Алгоритмы или сценарии, предназначенные для выполнения определенных задач. Определяемая ими последовательность действий оформляется в блок в строгом порядке, в отличие от других типов знаний. Функции являются разновидностью данного типа, они необходимы для вычисления параметров. Слоты - условия нужны в данном случае для задания вызова данного алгоритма. Условием в слотах - действиях в является наличие всех параметров, необходимых для работы алгоритма.
5. События, которыми являются мгновенные с точки зрения целей моделирования изменения, переход в новый режим, включение, отключение чего-либо, изменение значения и т.п. Обязательно включает атрибут датирования.
6. Состояния, под которыми понимаются утверждения, привязанные к шкале времени и определенные на некотором интервале существования, задаваемом с помощью двух специальных маркеров - атрибутов начала и конца. Концепт определяет интенсионал объекта. Он обязательно включает: - Описательную часть, уточняющую характеристики и структуру данных; - Указатель на все известные примеры концепта; - Связи с другими концептами.
Экстенсиональным представлением объекта является экземпляр концепта. Концепт может быть либо концептом типа, либо концептом экземпляра, но не тем и другим одновременно. Концепт - родитель по отношению к дочернему концепту является суперконцептом. Понятие наследование рассматривается в двух смыслах: - Наследование свойств: Концепт всегда обладает теми свойствами, которыми обладает его суперконцепт (наследование содержания). - Наследование значений. Наследование значений является специ альным случаем делегирования значений свойств.
Система поддерживает механизм множественного наследования, при этом для каждого наследуемого свойства указывается иерархия наследования. При переходе к сети фреймов необходимо обеспечить уникальную идентификацию отдельных фреймов с помощью десигнатов, или меток. Метки фреймов становятся узлами ассоциации соответствующих наборов атрибутов.
Для повышения эффективности поиска система (сеть) фреймов разделяется на подсети (пространства) и отношения устанавливаются не только между вершинами, но и между пространствами. Все вершины и дуги сети являются элементами по крайней мере одного пространства. Различные пространства, существующие в сети, упорядочиваются в виде дерева пространств, вершинам которого соответствуют пространства, а дугам - отношения "видимости", что позволяет повысить эффективность поиска. Отношение «видимости» позволяет сгруппировать пространства в упорядоченные множества - «перспективы». Перспектива обычно используется для ограничения сетевых сущностей, «видимых» некоторой процедурой, работающей с сетью. Для задания пространств используются фреймы - отношения (для каждого пространства свой фрейм).
Структура протофрейма в зависимости от типа может содержать различные наборы слотов, каждый из которых может быть как значением, так и ссылкой на фрейм, содержащий более подробную информацию. С каждым слотом фрейма связаны описания условий, которые должны быть соблюдены, чтобы произошло означивание слота.
Организация интерфейса для манипулирования знаниями
При разработке системы проектирования и управления процессом обучения с заданным качеством были проанализированы методы приобретения, представления, хранения, управления знаниями. Выделены следующие взаимосвязанные классы задач, которые необходимо решить для корректной организации работы с БЗ: - Задачи поиска; - Задачи определения; - Задачи именования; - Задачи объяснения; - Задачи анализа. - Задачи понимания и визуализация общей структуры знания.
Задачи поиска связаны с задачами понимания и визуализации общей структуры знания и включают: нахождение уже существующего концепта или свойства в БЗ; определение существования некоторого свойства; определение места, куда в иерархии наследования следует поместить концепт; нахождение места для свойства в иерархии свойств; нахождение самого общего объекта для свойства и т.д.
К задачам определения (в смысле задания) относятся: определение взаимосвязей между конкретным набором концептов; перемещение свойства к новому общему объекту; смена родителей для свойства, концепта и т.п. Задачи именования: главного объекта; концепта; свойства; задание конкретной взаимосвязи (например, часть-целое) между концептами; изменение строки символов (возможно, в нескольких местах); заполнение значения и т.п.
-Задачи объяснения: выяснение, с чем связан отказ системы выполнять команду; откуда берется содержание наследуемых значений и т.п.
Задачи понимания и визуализация общей структуры знания включают, в частности: исследование больших объемов знания за один раз; визуализацию общей структуры знаний; наглядное иерархическое представление и т.п.
Задачи анализа относятся к анализу работы системы и анализу отдельных ее составляющих и рассматриваются ниже.
Для инженера знаний (когнитолога) существенным требованием к системе является наличие средств решения задач понимания и визуализация общей структуры знания, поиска, определения, именования. Эти задачи позволяет решать организация пользовательского интерфейса с использованием карт знаний. Использование карт знаний обеспечивает абстрактный механизм упорядочения знаний, являющийся чем-то средним между концептуальным уровнем и уровнем промежуточных представлений. Для вывода информации в карте знаний можно использовать различные промежуточные представления; они могут быть организованы в иерархии просмотра. Маски используются для выделения знания и указания, какие детали следует выводить.
Карта знаний - это программная абстракция, которая позволяет манипулировать сетью связанных концептов(фреймов). Предусматривается возможность рассматривать эту сеть исходя из : a) Одного или более концептов из одного или нескольких пространств. b) Одного или более отношений, связывающих концепты. c) Ограничения глубины прослеживания.
Пользователь использовать маски (связанные с картами знаний) для выделения части карты. Маска (фильтр)- это логическое выражение, которое вычисляется для каждого концепта карты знания, когда он готовится к выводу. Оно состоит из набора условий (или критерия), связанных логическими операторами, и является либо истинным , либо ложным для каждого концепта. Каждая карта знаний имеет две маски: - 134 - Маска видимости, определяющая, будет ли концепт показан (истина) или нет (ложь). В маске видимости по умолчанию все концепты видимы. - Маска выделения, определяющая, будет ли концепт выделен (подчерк нут). В маске выделения по умолчанию не выделяется ни один концепт. Наиболее значимыми являются карты знаний, показывающие следующие иерархии:
1. Иерархию наследования, отношением которой является элементарное свойство подконцепты. Чаще всего используются карты знаний, показывающие всю иерархию наследования. Они имеют отдельный начальный концепт, верхний концепт. Поскольку вся иерархия наследования может быть очень большой, для ограничения видимой части используются маски.
2. Иерархии свойств. В качестве начального концепта они обычно имеют верхнее свойство, а в качестве отношения используют элементарное свойство подсвойства.
3. Произвольные графы отношений, самые общие, и вместе с тем самые сложные карты знаний, поскольку пользователь должен явно выбирать начальные концепты и отношения.
Одна и та же команда карты знаний может использоваться для любого отношения. Таким образом, пользователь не должен запоминать различные команды для добавления подконцептов, подсвойств, частей и т.п.
Другой способ обеспечения абстракции картами знаний состоит в том, что они позволяют осуществлять операции на множествах узлов и/или дуг, и даже на целых подъиерархиях. Для этого карты знаний автоматически поддерживают набор выбранных концептов и один главный выбранный концепт. Эти выделения могут содержать либо узлы, либо дуги.
