XÂY DỰNG hệ CHUYÊN GIA về QUY CHẾ SINH VIÊN TRONG học tập

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN  TIỂU LUẬN MÔN HỌC TIỂU LUẬN MÔN HỌC Đề tài: XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA VỀ XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA VỀ QUY CHẾ SINH VIÊN TRONG QUY CHẾ SINH VIÊN TRONG HỌC TẬP HỌC TẬP Giảng viên hướng dẫn : PGS.TS. Phan Huy Khánh Nhóm sinh viên : Nguyễn Thị Hải Hà Nguyễn Thị Thu Hằng Nguyễn Thị Hải Vy Lớp : KHMT11 Đà Nẵng, 2010 MỤC LỤC CÔNG NGHỆ TRI THỨC 3 (KNOWLEDGE ENGINEERING) 3 I. Công nghệ tri thức 3 I.1. Giới thiệu về công nghệ tri thức 3 I.2. Một số nguyên tắc cơ bản về Công nghệ tri thức 4 I.3. Cách nhìn về Công nghệ tri thức 4 I.4. Tổng quan xu hướng trong Công nghệ tri thức 4 I.5. Hướng tiếp cận công nghệ tri thức để hiểu ngôn ngữ tự nhiên 6 II. Hệ chuyên gia 7 II.1. Khái niệm 7 II.2 Hoạt động của hệ chuyên gia 8 II.3. Đặc trưng của hệ chuyên gia 8 II.4. Biểu diễn tri thức trong các hệ chuyên gia 9 XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA VỀ QUY CHẾ SINH VIÊN TRONG HỌC TẬP 10 I. Phát biểu bài toán 10 II. Đặc tả bài toán 11 II.1. Xây dựng các vị từ 11 II.2. Xây dựng các luật và sự kiện 12 II.3. Chuyển các luật, sự kiện về ngôn ngữ Prolog 14 III. Kết quả thực hiện 18 KẾT LUẬN 20 TÀI LIỆU THAM KHẢO 21 PHẦN I CÔNG NGHỆ TRI THỨC (KNOWLEDGE ENGINEERING) I. Công nghệ tri thức I.1. Giới thiệu về công nghệ tri thức Công nghệ tri thức (KE) được định nghĩa năm 1983 bởi Edward Feigenbaum và Pamela McCorduck như sau: “Công nghệ tri thức là khía cạnh của các hệ thống công nghệ trong đó có sự tích hợp của tri thức vào các hệ thống máy tính để giải quyết những vấn đề phức tạp mà thông thường yêu cầu trình độ cao về mặt chuyên môn loài người”. Công nghệ phần mềm cung cấp các cơ chế cho việc xác thực sự thực thi của các thuật toán tốt cụ thể. Sự tương tác con người - máy tính cung cấp các kỹ thuật phân tích và thiết kế dựa trên nguyên mẫu của giao diện người dùng để nhắm đến các khía cạnh của hệ thống nơi mà rủi ro có liên quan với những nhu cầu của người dùng, hoặc tiện ích hệ thống này. Công nghệ dữ liệu nhắm đến sự lưu trữ lâu dài một lượng lớn dữ liệu và sự truy xuất hiệu quả của phần tương đối nhỏ cần thiết cho một số quy trình. Ngược lại, công nghệ tri thức nhắm đến cấu trúc phức tạp nhưng những rủi ro xác định các quá trình nơi mà các giải pháp xác định quá trình là để xác định những tri thức liên quan đến quá trình một cách rõ ràng trong một hệ thống dựa tri thức (knowledge based system - KBS). Công nghệ tri thức (quy trình phát triển KBS) khác với các kỹ thuật phần mềm thông thường chủ yếu ở giai đoạn đầu của chu kỳ cuộc sống khi các yêu cầu người dùng và các phương thức chức năng (hoặc tri thức) đang thu được. Các công cụ cho việc thực thi, thiết kế giao diện người dùng, kiểm thử, bảo trì và cập nhật hệ thống có thể khác nhau, nhưng những nguyên tắc mà chi phối các hệ phần mềm là như nhau. Vì thế, mặc dù giai đoạn đầu của việc thu nhận tri thức sẽ bao hàm một công nghệ tri thức và một (hoặc hơn) các chuyên gia lĩnh vực, thì sau các giai đoạn sẽ bao hàm các công nghệ tri thức cho việc thực thi / tích hợp. Hiện tại, KE đề cập đến việc xây dựng, duy trì và phát triển các hệ thống dựa tri thức. Nó liên quan với công nghệ phần mềm, và được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học máy tính như trí tuệ nhân tạo, kể cả cơ sở dữ liệu, khai phá dữ liệu, hệ chuyên gia, hệ hỗ trợ quyết định và hệ thống định vị toàn cầu. Công nghệ tri thức cũng có liên quan mạnh mẽ đến logic toán học, bao hàm công nghệ khoa học nhận thức và nhận thức xã hội nơi mà tri thức được tạo bởi toàn thể nhận thức xã hội (chủ yếu là loài người) và được xây dựng lại theo sự hiểu biết của chúng ta về cách con người lập luận và logic sự kiện. Các hoạt động khác nhau của KE đặc trưng cho sự phát triển của một hệ thống dựa tri thức:  Đánh giá vấn đề Báo cáo Tiểu luận môn học – Công nghệ Tri thức  Sự phát triển của một cấu trúc hệ thống dựa tri thức  Sự thu nhận và cấu trúc của thông tin, tri thức và quyền ưu tiên cụ thể (mô hình IPK)  Sự thực thi của tri thức đã được cấu trúc vào các cơ sở tri thức  Kiểm thử và xác nhận tính hợp lệ của tri thức được thêm vào  Sự tích hợp và bảo trì hệ thống  Sự xem lại và đánh giá hệ thống Trong thực tế, KE không chỉ gần với các hoạt động trên mà nó còn mạng dáng vẻ nghệ thuật hơn công nghệ. Các giai đoạn chồng chéo, quy trình có thể lặp đi lặp lại, và có nhiều thách thức có thể xuất hiện. Gần đây, nổi lên công nghệ siêu tri thức như một hướng tiếp cận mới nói chung đến sự phát triển của một thuyết hợp nhất tri thức và trí tuệ. I.2. Một số nguyên tắc cơ bản về Công nghệ tri thức Từ giữa thập niên 80, công nghệ tri thức đã phát triển một số các nguyên tắc, các phương thức và các công cụ mà đã cải thiện đáng kể quy trình thu nhận và sắp xếp tri thức. Một số các nguyên tắc cơ bản được tổng hợp như sau:  Công nghệ tri thức thừa nhận nhiều kiểu tri thức khác nhau, mà hướng tiếp cận đúng và kỹ thuật nên được sử dụng cho tri thức được yêu cầu.  Công nghệ tri thức thừa nhận nhiều kiểu chuyên gia và chuyên môn khác nhau, vì vậy các phương thức nên được chọn phù hợp.  Công nghệ tri thức thừa nhận nhiều cách thức biểu diễn tri thức khác nhau, mà có thể hỗ trợ việc thu thập, xác nhận tính hợp lệ và sử dụng lại tri thức.  Công nghệ tri thức thừa nhận nhiều cách thức sử dụng tri thức khác nhau, vì vậy quá trình thu nhận tri thức có thể được dẫn dắt bởi mục tiêu của dự án.  Công nghệ tri thức sử dụng các phương thức có cấu trúc để tăng hiệu quả của quá trình thu thập.  Công nghệ tri thức là quá trình của suy diễn Tri thức cho một vài mục đích là Hệ chuyên gia hay sự phát triển AI. I.3. Cách nhìn về Công nghệ tri thức Có hai cách nhìn chính về Công nghệ tri thức:  Cách nhìn dịch chuyển – Đây là cách nhìn truyền thống. Trong cách nhìn này, sự thừa nhận là để áp dụng quy ước các kỹ thuật KE để chuyển tri thức loài người thành các hệ trí tuệ nhân tạo.  Cách nhìn mô hình hóa – Đây là cách nhìn thay đổi. Trong cách nhìn này, KE cố gắng mô hình hóa các kỹ thuật giải quyết vấn đề và tri thức của chuyên gia lĩnh vực thành hệ thống trí tuệ nhân tạo. I.4. Tổng quan xu hướng trong Công nghệ tri thức HVTH: Hải Hà – Thu Hằng – Hải Vy _ KHMT11 4 Báo cáo Tiểu luận môn học – Công nghệ Tri thức Một số xu hướng trong Công nghệ tri thức trong một vài năm gần đây được thảo luận ở phần này. Dòng văn bản dưới đây là một tổng quan ngắn gọn: “Công nghệ tri thức: Nguyên tắc và phương thức” của các tác giả Rudi Studer, V.Richard Benjamins và Dieter Fensel. I.4.1 Hệ biến hóa Shift từ cách nhìn dịch chuyển đến cách nhìn mô hình hóa Theo cách nhìn dịch chuyển, tri thức loài người cần phải có để giải quyết một vấn đề được chuyển và thực thi thành cơ sở tri thức. Tuy nhiên, điều này thừa nhận rằng khối tri thức sẵn sàng hiện diện ở loài người để giải quyết vấn đề. Cách nhìn dịch chuyển bất chấp tri thức ngầm một cá thể đạt được để mà giải quyết vấn đề. Đây là một trong những lý do cho hệ biến hóa Shift theo hướng cách nhìn mô hình hóa. Hệ Shift này được so sánh với một hệ Shift từ hệ chuyên gia thế hệ đầu tiên đến hệ chuyên gia thế hệ thứ hai. Cách nhìn mô hình hóa hiểu được việc giải quyết các vấn đề như một quá trình động, không ngừng và tuần hoàn độc lập trên tri thức thu được và các thể hiện được tạo bởi hệ thống. Điều này tương tự với cách một chuyên gia giải quyết các vấn đề trong cuộc sống. I.4.2 Sự suy diễn của các phương pháp Giới hạn vai trò và các tác vụ chung Các phương pháp giới hạn vai trò là nền tảng cho việc sử dụng lại các phương pháp giải quyết vấn đề. Các vai trò tri thức khác biệt được quyết định và tri thức được mong đợi từ mỗi vai trò này được làm rõ. Tuy nhiên, nhược điểm của các phương pháp giới hạn vai trò là không có các cách thức logic có tác dụng quyết định việc có giải quyết được một vấn đề cụ thể bởi một phương pháp giới hạn vai trò cụ thể hay không. Nhược điểm này làm kéo theo các phương pháp giới hạn vai trò có thể cấu hình. Các phương pháp giới hạn vai trò có thể cấu hình dựa trên ý tưởng là một phương pháp giải quyết vấn đề có thể chia nhỏ hơn nữa các tác vụ phụ, mỗi tác vụ được giải quyết bởi chính phương pháp giải quyết vấn đề của nó. Các tác vụ nói chung bao gồm một cấu trúc tri thức cố định, một chiến lược chuẩn để giải quyết vấn đề, một đầu vào và một đầu ra cụ thể. Hướng tiếp cận GT được dựa trên giả thuyết vấn đề tương tác chắc chắn mà sự biểu diễn và cấu trúc của tri thức lĩnh vực của các trạng thái của giả thuyết này được xác định hoàn toàn bởi lợi ích của nó. I.4.3 Cách sử dụng Modeling Framework Sự phát triển của các ngôn ngữ đặc tả và các phương pháp giải quyết vấn đề của hệ thống dựa tri thức. Nhiều năm trước đây, các modeling framework đã trở nên phổ biến trong Công nghệ tri thức là Common KADs, MIKE (Công nghệ tri thức tăng và dựa mô hình) và PROTÉGÉ-II. PROTÉGÉ-II là một modeling framework bị ảnh hưởng bởi khái niệm của “Bản thể học”. (“Ontology”) I4.4 Ảnh hưởng của Bản thể học (Ontology) Bản thể học giúp xây dựng mô hình của một lĩnh vực và xác định các thuật ngữ bên trong lĩnh vực và các mối liên hệ giữa chúng. Có nhiều kiểu khác nhau về bản thể HVTH: Hải Hà – Thu Hằng – Hải Vy _ KHMT11 5 Báo cáo Tiểu luận môn học – Công nghệ Tri thức học bao gồm các bản thể học Lĩnh vực, các bản thể học Tổng quát, các bản thể học ứng dụng, và các bản thể học tượng trưng. Trong khi phân loại tri thức, lưu trữ, truy xuất và quản trị thông tin thì nó không chỉ hữu ích cho việc giải quyết vấn đề không trực tiếp cần chuyên môn loài người, mà còn đưa đến các kết quả “Quản trị tri thức” cho phép một tổ chức thực hiện chức năng một cách hiệu quả trong một thời gian dài. I.5. Hướng tiếp cận công nghệ tri thức để hiểu ngôn ngữ tự nhiên Mục này mô tả nghiên cứu sơ bộ hướng tiếp cận Công nghệ tri thức với việc hiểu Ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding - NLU). Một hệ thống máy tính đang được phát triển để xử lý sự thu nhận, sự mô tả, và sử dụng ngôn ngữ tri thức. Hệ thống máy tính được dựa trên nguyên tắc và sử dụng một mạng ngữ nghĩa cho việc lưu trữ và mô tả tri thức. Để tạo điều kiện tương tác giữa người dùng và hệ thống, đầu vào của ngôn ngữ học tri thức và các phản ứng máy tính nằm trong ngôn ngữ tự nhiên. Nhiều loại tri thức khác nhau có thể được nhập và sử dụng: cú pháp và ngữ nghĩa; các xác nhận và quy tắc. Sự dễ dàng truy vết suy luận cũng đang được phát triển như là một phần của hệ thống dựa trên nguyên tắc với đầu ra trong ngôn ngữ tự nhiên. Các hệ thống Ngôn ngữ tự nhiên (NL) bao gồm hai thành phần logic là: a) Một cơ sở cho đầu vào của ngôn ngữ tri thức vào mạng ngữ nghĩa trong ngôn ngữ tự nhiên. Ngôn ngữ tri thức này chủ yếu là bao gồm các quy tắc về NLU và một từ vựng. Hệ thống NL chứa một quy tắc cốt lõi của mạng mà phân tích một quy tắc ngôn ngữ tự nhiên của người sử dụng và xây dựng cấu trúc cú pháp tương ứng dưới hình thức của một quy tắc mạng. Cơ sở hệ thống NL này cho phép người dùng thao tác cả các khía cạnh cú pháp và ngữ nghĩa của các chuỗi bề mặt . b) Một cơ sở cho cụm từ / câu tổng quát và câu trả lời thông qua các quy tắc trong mạng. Người dùng có thể đặt ra một số giới hạn các loại truy vấn đến hệ thống bằng ngôn ngữ tự nhiên, và hệ thống sử dụng các quy tắc để phân tích truy vấn và tạo ra một trả lời. Một truy vết suy luận cơ sở cũng đang được phát triển trong đó sử dụng khả năng tạo cụm từ / câu này. Điều này cho phép người sử dụng truy vết quy trình suy luận, mà kết quả từ kích hoạt các quy tắc của mình, bằng ngôn ngữ tự nhiên Khi một người sử dụng hệ thống NL này cho sự thử nghiệm, thì có hai miền tác vụ thuộc về mạng ngữ nghĩa. Các miền này là: (1) Miền NLU bao gồm tập hợp các mệnh đề và quy định liên quan đến Sự hiểu Ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm cả các quy tắc và các xác nhận cốt lõi của hệ thống NL, và các quy tắc và các xác nhận cụ thể của người sử dụng; và (2) các miền tri thức mà người dùng nhập vào và tương tác thông qua các miền NLU. Cách tiếp cận KE đến một tác vụ trí tuệ nhân tạo bao gồm một liên kết chặt chẽ với một chuyên gia trong phạm vi tác vụ. Điều này đòi hỏi phải làm cho nó dễ dàng cho các chuyên gia để thêm tri thức mới vào hệ thống máy tính, để hiểu những tri thức gì đang có trong hệ thống, và để hiểu làm thế nào hệ thống hoàn thành được tác vụ, vì vậy những thay đổi cần thiết và các sửa chữa dễ dàng nhận ra và thực hiện. Cần lưu ý rằng phạm vi tác vụ của chúng ta là NLU (Natural Language Understanding). Điều đó HVTH: Hải Hà – Thu Hằng – Hải Vy _ KHMT11 6 Báo cáo Tiểu luận môn học – Công nghệ Tri thức là, các tri thức trong hệ thống là tri thức về NLU và chuyên gia dự định là một chuyên gia trong NLU. Hệ thống KE chúng ta đang sử dụng là hệ thống xử lý mạng ngữ nghĩa SNePS. Hệ thống này là một hệ thống mạng ngữ nghĩa, trong đó tất cả tri thức, bao gồm cả quy tắc, được đặc trưng là các nút trong một mạng lưới ngữ nghĩa, một hệ thống suy luận thực hiện lập luận theo các quy định được lưu trữ trong mạng, và một gói truy xuất cho phép người dùng đi theo lập luận của hệ thống. Một phần chủ yếu của nghiên cứu này bao gồm việc thiết kế và thực thi một hệ thống dựa trên SNePS, được gọi là các hệ thống NL, để cho phép các chuyên gia NLU nhập ngôn ngữ học tri thức vào mạng trong ngôn ngữ tự nhiên, để có tri thức này sẵn có cho truy vấn và lập luận về, và để sử dụng tri thức này cho việc xử lý văn bản bao gồm cả bổ sung tri thức NLU. Những tính năng này phân biệt hệ thống của chúng ta từ các hệ thống dựa trên nguyên tắc xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác như là của Pereira và Warren và Robinson. Một trong những mối quan tâm chính khác là tri thức thu được, gồm cả các quy định và xác nhận thực tế của lập luận. Vì cả hai loại tri thức được lưu trữ dưới hình thức tương tự trong mạng ngữ nghĩa, hệ thống NL của chúng ta đang được phát triển với khả năng xử lý các đầu vào của cả hai loại tri thức, với tri thức mới này ngay lập tức có sẵn để sử dụng. Mục tiêu là một hệ thống KE với tất cả ngôn ngữ học tri thức cũng sẵn có cho chuyên gia ngôn ngữ như tri thức lĩnh vực trong các hệ chuyên gia khác. II. Hệ chuyên gia II.1. Khái niệm Hệ chuyên gia, còn gọi là hệ thống dựa tri trức, là một chương trình máy tính chứa một số tri thức đặc thù của một hoặc nhiều chuyên gia con người về một chủ đề cụ thể nào đó. Các chương trình thuộc loại này đã được phát triển từ các thập niên 1960 và 1970, và trở thành ứng dụng thương mại từ thập niên 1980. Dạng phổ biến nhất của hệ chuyên gia là một chương trình gồm một tập luật phân tích thông tin (thường được cung cấp bởi người sử dụng hệ thống) về một lớp vấn đề cụ thể, cũng như đưa ra các phân tích về các vấn đề đó, và tùy theo thiết kế chương trình mà đưa lời khuyên về trình tự các hành động cần thực hiện để giải quyết vấn đề. Đây là một hệ thống sử dụng các khả năng lập luận để đạt tới các kết luận. Hệ chuyên gia là các ứng dụng máy tính nhằm cụ thể hóa chuyên môn không giải quyết bằng thuật toán để giải quyết một loại vấn đề. Ví dụ, hệ thống chuyên gia được sử dụng trong các ứng dụng chẩn đoán phục vụ cả người và máy móc. Máy tính cũng có thể chơi cờ vua, quyết định kế hoạch tài chính, máy tính cấu hình, các hệ thống giám sát thời gian thực, các chính sách bảo hiểm và thực hiện nhiều dịch vụ khác mà trước đó yêu cầu về chuyên môn của con người. Hệ chuyên gia là một hệ thống tin học có thể mô phỏng năng lực quyết đoán và hành động của một chuyên gia. Hệ chuyên gia sử dụng các tri thức của các chuyên gia để giải quyết các vấn đề thuộc mọi lĩnh vực. HVTH: Hải Hà – Thu Hằng – Hải Vy _ KHMT11 7 Báo cáo Tiểu luận môn học – Công nghệ Tri thức Tri thức trong hệ chuyên gia phản ánh sự tinh thông được tích từ sách vở, tạp chí, từ các chuyên gia hay các nhà bác học. Theo E. Feigenbaum: “Hệ chuyên gia (Expert System) là một chương trình máy tính thông minh sử dụng tri thức (knowledge) và các thủ tục suy luận (inference procedures) để giải những bài toán tương đối khó khăn đòi hỏi những chuyên gia mới có thể giải quyết được.” II.2 Hoạt động của hệ chuyên gia Một hệ chuyên gia bao gồm ba thành phần chính là cơ sở tri thức (knowledge base), máy suy diễn hay mô tơ suy diễn (inference engine), và hệ thống giao tiếp với người sử dụng (user interface). Cơ sở tri thức chứa các tri thức để từ đó, máy suy diễn tạo ra câu trả lời cho người sử dụng thông qua hệ thống giao tiếp. Người sử dụng cung cấp sự kiện (fact) là những gì đã biết, đã có thật hay những thông tin có ích cho hệ chuyên gia, và nhận được những câu trả lời là những lời khuyên hay những gợi ý đúng đắn (expertise). Hoạt động của hệ chuyên gia dựa trên tri thức được minh họa như sau: Hình 1: Hoạt động của hệ chuyên gia Mỗi hệ chuyên gia chỉ đặc trưng cho một lĩnh vực vấn đề (problem domain) nào đó, như y học, tài chính, khoa học hay công nghệ ,… mà không phải cho bất cứ một lĩnh vực vấn đề nào. Tri thức chuyên gia để giải quyết một vấn đề đặc trưng được gọi là lĩnh vực tri thức Hình 2: Quan hệ giữa lĩnh vực vấn đề và lĩnh vực tri thức II.3. Đặc trưng của hệ chuyên gia Có 4 đặc trưng cơ bản của một hệ chuyên gia: HVTH: Hải Hà – Thu Hằng – Hải Vy _ KHMT11 8 Người sử dụng (User) Hệ thống giao tiếp (User Interface) Cơ sở tri thức (Knowledge Base) Máy suy diễn (Interface Engine) Lĩnh vực vấn đề (Problem Domain) Lĩnh vực tri thức (Knowledge Domain) Báo cáo Tiểu luận môn học – Công nghệ Tri thức - Hiệu quả cao (high performance): khả năng trả lời với mức độ tinh thông bằng hoặc cao hơn so với chuyên gia (người) trong cùng lĩnh vực. - Thời gian trả lời thoả đáng (adequate response time): thời gian trả lời hợp lý, bằng hoặc nhanh hơn so với chuyên gia (người) để đi đến cùng một quyết định. Hệ chuyên gia là một hệ thống thời gian thực (real time system). - Độ tin cậy cao (good reliability): không thể xảy ra sự cố hoặc giảm sút độ tin cậy khi sử dụng. - Dễ hiểu (understanable): hệ chuyên gia giải thích các bước suy luận một cách dễ hiểu và nhất quán, không giống như cách trả lời bí ẩn của các hộp đen (black box). II.4. Biểu diễn tri thức trong các hệ chuyên gia II.4.1. Logic mệnh đề Người ta sử dụng các ký hiệu để thể hiện tri thức và các phép toán logic tác động lên các ký hiệu để thể hiện suy luận lôgic. Logic mệnh đề nghiên cứu cách xử lý các phát biểu. Một mệnh đề mô tả một sự kiện, quan hệ giữa các đối tượng của thế giới thực trong một lĩnh vực hẹp nào đó. Sau khi diễn giải thì mệnh đề đúng hoặc sai. Ví dụ: - Hôm nay trời nắng. - Maskov là đàn ông. II.4.2. Logic vị từ Khắc phục các hạn chế của logic mệnh đề: Logic vị từ không chỉ biểu diễn sự kiện mà còn biểu diễn tính chất của các đối tượng. Logic vị từ là sự mở rộng của logic mệnh đề. Các vị từ thường chứa biến hằng hay hàm. Người ta gọi các vị từ không chứa biến là mệnh đề. Mỗi vị từ có thể là một sự kiện hay một luật. Luật vị từ gồm hai vế trái và phải được nối với nhau bằng dấu mũi tên (). Các vị từ không có chứa mũi tên được gọi là sự kiện. Ví dụ: Man(tom). : Tom là đàn ông. Child(mary). : Mary là đứa trẻ. HVTH: Hải Hà – Thu Hằng – Hải Vy _ KHMT11 9 PHẦN II XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA VỀ QUY CHẾ SINH VIÊN TRONG HỌC TẬP I. Phát biểu bài toán Dựa vào quy chế học sinh, sinh viên các trường đại học, cao đẳng và trung cấp chuyên nghiệp hệ chính quy Ban hành kèm theo Quyết định số 42/2007/QĐ-BGDĐT ngày 13 tháng 8 năm 2007 của Bộ trưởng Bộ Giáo dục và Đào tạo, bài toán sẽ dựa vào đó và phát biểu một số quy chế sau: 1. Sinh viên được học tiếp lên năm học sau nếu có đủ các điều kiện dưới đây: Điểm trung bình chung học tập (ĐTBC HT ) đạt từ 5.0 trở lên; Tổng các học phần bị điểm dưới 5.0 tính từ đầu khóa học đến thời điểm xét lên lớp không quá 20 đvht; Không bị kỷ luật ở mức đình chỉ học tập hoặc buộc thôi học. 2. Sinh viên bị buộc thôi học nếu rơi vào một trong các trường hợp sau: Có điểm trung bình chung học tập của năm học dưới 3,5; Có điểm trung bình chung tất cả các học phần tính từ đầu khoá học dưới 4,00 sau hai năm học; dưới 4,50 sau 3 năm học và dưới 4,80 sau từ 4 năm học trở lên; Bị kỷ luật lần thứ hai vì lý do đi thi hộ hoặc nhờ người thi hộ. 3. Sinh viên được dự thi kết thúc học phần nếu có đủ các điều kiện sau: Phải có đủ các điểm đánh giá theo quy định của đề cương môn học. Không được nghỉ học quá 20% số tiết quy định cho mỗi học phần. Không vắng mặt quá số buổi học quy định. Không vắng mặt trong buổi thi kết thúc học phần lần thứ nhất nếu không có lý do chính đáng. 4. Xếp loại kết quả học tập: Loại đạt Từ 9 đến cận 10 Xuất sắc Từ 8 đến cận 9 Giỏi Từ 7 đến cận 8 Khá Từ 6 đến cận 7 Trung bình khá Từ 5 đến cận 6 Trung bình Loại không đạt Từ 4 đến cận 5 Yếu Dưới 4 Kém 5. Sinh viên bị đình chỉ học tập nếu rơi vào các trường hợp sau: Vi phạm quy chế thi, Nhờ người thi hộ, Vi phạm kỷ luật ở mức buộc thôi học. 6. Vấn đề thi lại: Sinh viên bị thi lại nếu vắng thi lần 1, điểm thi lần 1 dưới 5,0. 7. Vấn đề học lại: Bạn bị học lại nếu bạn bị thi lại và điểm thi lại dưới 5 điểm [...]... chung học tập lớn hơn 5 ∀X (LARGER(DIEMTB(X),5) HVTH: Hải Hà – Thu Hằng – Hải Vy _ KHMT11 12 Báo cáo Tiểu luận môn học – Công nghệ Tri thức - Tổng đơn vị học trình của các học phần có điểm dưới 5 không quá 20 đơn vị học trình ∀Y (SMALL(TONG(DVHT(Y)),20) ∧ (SMALLER(DIEM(Y)),5) - Không bị kỷ luật ở mức đình chỉ học tập hoặc thôi học ∀X (¬DINHCHI(X)) ∨ (¬THOIHOC(X)) - Sinh viên được học tiếp lên năm học. .. vi phạm quy chế thi 24 TRACHNHIEMHS(X) X bị tra cứu trách nhiệm hình sự 25 THILAI(X,Y) X bị thi lại học phần Y 26 HOCLAI(X,Y) X bị học lại học phần Y 27 TOTNGHIEP(X) X được công nhận tốt nghiệp 28 GDTC(X) X đã học chứng chỉ giáo dục thể chất 29 GDQP(X) X đã học chứng chỉ giáo dục quốc phòng 30 HOCBONG(X,muc) X nhận được học bổng loại nào II.2 Xây dựng các luật và sự kiện 1) Sinh viên được học tiếp:... Vy _ KHMT11 11 Báo cáo Tiểu luận môn học – Công nghệ Tri thức 15 THOIHOC(X) X bị thôi học 16 DUOCTHI(X,Y) X được thi kết thúc học phần Y 17 XEPLOAIHOCTAP(X) X xếp loại học tập như thế nào 18 LAMDOAN(X) X được làm đồ án tốt nghiệp 19 DIEMDANHGIA(Y) Điểm đánh giá học phần Y 20 BUOIHOC(X) X học đủ số buổi học quy định 21 VANGMAT(X,Y) X vắng mặt trong buổi thi kết thúc học phần Y lần thứ nhất 22 THIHO(K,X)... học phần tính từ đầu khoá học dưới 4,80 sau từ 4 năm học trở lên ∀X (SMALLER(DIEMTB4(X),4.8) - Sinh viên bị buộc thôi học nếu: ∀X THOIHOC(X)  ∀X,∃Z ( SMALLER(DIEMTB2(X),4 ) (SMALLER(DIEMTB4(X),4.8) (SMALLER(DIEMTBNAM(X,Z) ,3.5) ∨ (SMALLER(DIEMTB3(X),4.5) ∨ ∨ 3) Sinh viên được dự thi kết thúc học phần: ∀X,∃Y DUOCTHI(X)  ∀X,∃Y (¬VANGMAT(X,Y)) DIEMDANHGIA(Y) ∧ BUOIHOC(X) ∧ 4) Sinh viên bị đình chỉ học. .. ((¬DINHCHI(X)) ∨ (¬THOIHOC(X))) 2) Sinh viên bị buộc thôi học: THOIHOC(X) - Điểm trung bình chung học tập của năm học Y dưới 3.5 ∀X, ∃Z (SMALLER(DIEMTBNAM(X,Z) ,3.5) - Điểm trung bình chung tất cả các học phần tính từ đầu khoá học dưới 4,00 sau hai năm học ∀X (SMALLER(DIEMTB2(X),4) - Điểm trung bình chung tất cả các học phần tính từ đầu khoá học dưới 4,50 sau ba năm học ∀X (SMALLER(DIEMTB3(X),4.5) -... giỏi, mức học bổng 00.000 9=< ĐTB =7 7=< ĐTB . DỰNG HỆ CHUYÊN GIA VỀ QUY CHẾ SINH VIÊN TRONG QUY CHẾ SINH VIÊN TRONG HỌC TẬP HỌC TẬP Giảng viên hướng dẫn : PGS.TS. Phan Huy Khánh Nhóm sinh viên :. 9 PHẦN II XÂY DỰNG HỆ CHUYÊN GIA VỀ QUY CHẾ SINH VIÊN TRONG HỌC TẬP I. Phát biểu bài toán Dựa vào quy chế học sinh, sinh viên các trường đại học, cao đẳng