VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

СОДЕРЖАНИЕ 

ВВЕДЕНИЕ 5

§1. Понятие и характеристика e-learning 7

§2. Описание применения онтологии для e-learning 14

§3. Построение онтологической модели e-learning в программном средстве Protege 24

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАНЫХ ИСТОЧНИКОВ 34

ВВЕДЕНИЕ

Основной тенденцией развития современного общества является возрастающая роль информационных технологий в различных сферах жизни человека, одной из такой сферы является образование. Не исключено, что за последние несколько лет под влиянием ИТ-технологий выросло поколение людей, у которых восприятие мира отличается от того, что было до сих пор. Это и привело к иному подходу процесса обучения. Так же существует и другая причина развития образовательной сферы, а именно поток информации с каждым годом увеличивается, что приводит к необходимости поиска новых способов хранения, представления, систематизации и обработки информации.

Таким образом, в настоящее время актуальным путем развития образовательного процесса является частичный переход на электронное обучение. Данная сфера широко изучается во всем мире. В России, например, на 2013-2014 год более 50 площадок работают он-лайн и около нескольких миллионов людей обучаются дистанционно. Так же такое образование является более доступным, дает возможность выбора места и времени обучения.

Одним из эффективных способов представление для того рода обучения информации является онтологическая модель предметной области или иерархическая концептуальная структура. По своей сути онтология предметной области представляет собой формальную модель понятийной структуры предметной области. С методической точки зрения этот подход – один из наиболее «систематических» и наглядных. С технологической – открытый подход для внесения изменений с минимальным риском получения противоречивых данных и знаний, что особенно актуально для образовательных задач. Грубер трактовал онтологию как «формальная спецификация концептуализации, которая имеет место в некотором контексте предметной области» [1]. Под концептуализацией понимается представление предметной области с помощью множества понятий предметной области и отношений между ними. Путем создания онтологий формируется представление структуры предметной области.

Целью данной курсовой работы являет разработка рекомендаций по созданию онтологической модели e-learning в программном средстве Protégé.

Достижению поставленной цели способствовали постановка и решение логически взаимосвязанных задач:

1. изучить понятие и основные характеристики e-learning

2. описать применение онтологии в e-learning

3. построить онтологическую модель e-learning в программном средстве Protégé

Объектом данной работы является технология построения онтологии.

Предметом данной работы является модели и методы автоматизированного построения онтологии предметной области.

Теоретическую и методическую основу исследования составили труды отечественных и зарубежных ученных в области построения онтологической модели для электронного обучения, а также научные статьи, посвященные предмету исследования. В качестве методологической базы курсовой работы использовался метод автоматизированного построения онтологической модели.

Структура и объем работы отражают логику и последовательность исследования. Цель и задачи исследования определили структуру работы, состоящую из введения, трех параграфов, заключения, списка использованных источников.

§1. Понятие и характеристика e-learning

Информационные технологии изменили жизнь каждого человека на Земле. На сегодняшний день люди онлайн проводят гораздо больше времени, будь это общением или чтением, или даже работой. Столь масштабные изменения не могли не сказаться и на обучении. Ведь инновации повлияли и на то, как человек познает и ищет информацию. В последнее время все чаще используется словосочетание «электронное обучение» или «e-learning», другими словами применение информационных технологий в образовании.

Необходимость развития e-learning диктуется общемировыми тенденциями в области образования [15]. За рубежом развитие e-learning получило положительный опыт. Прежде чем перейти к разновидностям электронного образования и создания их с помощью онтологий, необходимо определить, что имеется в виду под e-learning, так как нет единого перевода данного термина на русский язык. Данное понятие трактуется таким образом: дистанционное обучение, виртуальное обучения, мобильное бучение [11]. Не все авторы видят различие между этими терминами.

Как утверждает Львовский М. Б. дистанционное (дистантное) – «это способ обучения на расстоянии, при котором преподаватель и обучаемые физически находятся в различных местах». В России дистанционное обучение подразумевается, как заочное обучение, однако, в настоящее время это обучение при помощи аудио, видео, интернета в учебных целях [18].

E-learning в свою очередь больше схоже со словосочетанием «электронное обучение» [32]. В настоящее время дистанционное обучение считается одним из вариантов e-learning, другими словами электронное обучение – это более широкое понятие, которое значит способ получения знаний с помощью информационных технологий. Например, мобильное обучение тоже является одним из видов электронного, но использует определенные инструменты в данном случае мобильное устройство.

Исходя из следующего определения, данного в статье Новиковой О. Д. и Севериновой А. Д. «Использование видеоконференций (вкс) как основного инструмента при внедрении e-learning в вузе»: «виртуальное обучение представляет собой процесс и результат коммуникативного взаимодействия субъектов и объектов образования в виртуальной образовательной среде, специфику содержания которой определяют конкретные субъекты и объекты только и во время самого взаимодействия» [13], можно сказать, что и виртуальное обучение – одна из форм электронного обучения. Данное определение точно связывает виртуальное обучения с системами управления образованием (Learning Management Systems) [33].

Под системой управления образованием принято понимать высокоуровневое, стратегическое решение для планирования, проведения и управления всеми учебными мероприятиями в организации, включая онлайновое обучение, виртуальные классы и курсы, проводимые с преподавателем [19]. На рисунке 1 продемонстрированно, что включает в себя Learning Management Systems (LMS) [29].

Рисунок 1 – Система управления обучением (LMS — Learning Management System)

Такая сетевая платформа позволяет:

• размещать электронный учебный материал различных форматов;

• разграничивать доступ к учебному материалу;

• осуществлять контроль за ходом изучения материала и выполнения заданий;

• организовывать взаимодействие участников учебного процесса средствами сетевых коммуникаций;

• разрабатывать электронный учебный материал [24].

Далее в таблице 1 продемонстрированы примеры LMS и краткая характеристика каждого из них.

Таблица 1 – Платформы LMS

Название LMS	Краткая характеристика
Moodle	Система управления курсами (электронное обучение), также известная как система управления обучением или виртуальная обучающая среда. Представляет собой свободное веб-приложение, предоставляющее возможность создавать сайты для онлайн-обучения [3].
Sakai	СДО с открытым исходным кодом. Эта система полностью написана на языке Java. Sakai поддерживает работу на разных базах данных – при небольших объемах можно использовать встроенную базу данных, а при более серьёзных нагрузках система может работать с MySQL или с Oracle [7].
ILIAS	СДО с открытым исходным кодом. Система появилась в 1998 году и с тех пор достаточно активно развивается. ILIAS имеет очень широкий функционал, обладает большим количеством инструментов для коммуникаций: форумы, чаты, блоги, подкасты, а также внутреннюю систему обмена сообщениями [7].
Blackboard	Система может выступать в качестве основы для создания среды электронной поддержки обучения, так как в его рамках реализуются задачи централизованного хранения и предоставления доступа к учебной информации, а также задачи контроля и анализа результатов обучения. Данная система является веб-ориентированным, т.е. все возможности решения доступны пользователям через стандартный веб-браузер [25].
eFront	Одна из СДО и разработки учебного контента с открытым исходным кодом, распространяемая бесплатно. Система eFront имеет весь основной необходимый функционал. Форумы и чаты, и опросы, и глоссарий, и расписания мероприятий, и генерация сертификатов, и управление пользователями, и формирование учебного процесса [7].
Прометей	СДО для большого числа слушателей, в которой весь учебный цикл от приема заявок до выдачи сертификата автоматизирован. СДО "Прометей" эффективно используется в различных проектах государственных и корпоративных структур, ведущими учебными заведениями России, Украины, Казахстана, Беларуси и других стран СНГ [26].
ShareKnowledge	СДО ShareKnowledge, которая представляет собой корпоративную систему управления обучением, построенную на базе платформы Microsoft® SharePoint™.СДО ShareKnowledge имеет массу преимуществ для учащихся, это понятный каждому интерфейс для учащихся, возможность планирования сценариев обучения, моментальное добавление календаря с учебными материалами в Outlook™ и гибкая отчетность [27].
Edmodo	Американская социальная сеть, разработанная специально для начальных и средних школ. Она предлагает учителям удобные способы организации образовательного процесса, механизмы оценивания учащихся, а также стимулирует профессиональный обмен опытом [2].

Некоторые факты о LMS на 2015 год. Считается, что самыми популярными платформами являются:

• Moodle;

• Edmodo;

• Blackboard [34].

Еще одним фактором является доступ к LMS (рисунок 2). Существуют следующие виды выхода на платформу:

• настольные компьютеры;

• ноутбуки;

• мобильные устройства, планшеты.

Рисунок 2 – Диграмма доступа к LMS

По итогу 2015 года удовлетворенность LMS для обучения достигла 63%, из которых 25% очень довольны и 38% просто довольны, а также 99% опрошенных считают, что использование LMS оказывает большое влияние на содержание электронного обучения и эффективность онлайн-обучения [34].

Положительным функционалом СДО является: тестирование, возможность управления обучением и возможно получения статистики обучения. На рисунке 3 продемонстрированы статистические данные положительного функционала [34].

Рисунок 3 – Положительный функционал СДО

Так же существуют недостатки использования таких платформ, а именно: отсутствие возможности проведения видеоконференций, отсутствие возможности мобильного обучения, а также отсутствие геймификации при обучении (рисунок 4) [34].

Рисунок 4 – Недостатки использования LMS

Таким образом, LMS в России и мире стремительно развивается и внедряется в образовательный и корпоративный процесс. Удаленная форма обучения становиться популярной и более доступной.

Потребителями электронного обучения в образовательном секторе являются:

• государственные учебные заведения;

• частные учебные заведения (компании, предоставляющие образовательные услуги) [19].

Российские ВУЗы на сегодняшний день значительно отстают от ситуации в мире, и лишь малое количество институтов могут вести дистанционно от первой до последней дисциплины, направления, специальности. По данным из статьи ООО «СиМедиа» «… лидерами в области дистанционного обучения в России являются:

• Томский государственный университет управления и радиоэлектроники;

• Тюменский государственный университет;

• Московский институт менеджмента, экономики и права;

• Московский технологический институт.

Значительно распространено дистанционное бизнес-образование. Наиболее крупными школами в России являются Центр дистанционного обучения Академии Народного Хозяйства при Правительстве РФ, Moscow Business School, Международный институт менеджмента ЛИНК, Институт магистерской подготовки МЭСИ и другие [19].»

Так в 2013 году по оценке J’son & Partners Consulting, на рынке присутствовало более 50 крупных проектов с десятками тысяч слушателей. Основные цифры 2013 года:

• более 50 площадок;

• 7,2 млн жителей России хотя бы раз проходили обучение онлайн ;

• 78% слушателей занимаются изучением английского;

• популярны площадки, готовящие к ЕГЭ и дающие навыки программирования;

• превалирует платная модель.

По сравнению с 2013 годом в 2014 году жители Росси является слушателями онлайн-обучения их численность доходит до нескольких миллионов. Рост рынка в денежном эквиваленте вырост на 70-100%. На рынке так же присутствуют более 50 площадок. Около 78% слушателей занимаются изучением английского языка [20].

По данным IPOboard, объем рынка e-learning в России оценен в 9,3 млрд по итогам 2014 года, среднегодовой темп роста составил 16,9%. По оценкам экспертов российский рынок электронного образования отстает от западных рынков на 5-7 лет. Однако участники рынка прогнозируют, что среднегодовой темп роста рынка e-learning в России достигнет 20-25%. Потребителями электронного образования в РФ являются компании, которым необходимо регулярно проводить семинары о продуктах и услугах компании для большого количества сотрудников, или компании, имеющие широкую сеть филиалов, а также учащиеся, получающие индивидуальное дистанционное обучение [20].

Среди компаний, предоставляющих услуги для индивидуальных пользователей, выделяются:

• обучающий центр Cybermarketing;

• НОУ ИНТУИТ;

• «Мультимедиа Технологии»;

• College.ru;

• «Нетология-групп»;

• Uniweb;

• LinguaLeo.

Исходя из того, что электронное обучение на сегодняшний день набирает популярность, и количество ежегодно публикуемых образовательных ресурсов увеличивается стремительными темпами. Актуальной задачей является автоматизация образовательных ресурсов по средствам онтологического подхода, который будет рассмотрен в следующем параграфе.

§2. Описание применения онтологии для e-learning

Роль компьютерных технологий в современном обществе возрастает за счет развития научных областей деятельности человека. На данном этапе количество информации увеличивается и появляется необходимость в разработке новых способов ее представления, хранения, обработке, систематизации. Итак, интерес к базам знаний увеличивается. Такие базы возможно использовать в практических целях. Большое любопытство вызывают системы, способные делать выборку по тексту без участия человека. Возникающие потребности общества в итоги развивают новые технологии, которые направлены на решение заявленных проблем.

Понятие «онтологии» существует в разных областях знаний и имеет два различных значения:

• Онтология – «учение о бытии как таковом; раздел философии, изучающий фундаментальные принципы бытия, наиболее общие сущности и категории сущего [17].»

• Онтология – «это формально представленные на базе концептуализации знания [21].»

Понятие онтологии в информационной (инженерной) области имеет множество трактовок, основной причиной этого является новизна области исследования. В современных информационных технологиях наиболее часто упоминается и используется определение онтологии, сформулированное Н.Грубером: «Онтология – это спецификация концептуализации [4].» Концептуализация предполагает описание множества объектов и множества понятий, знаний о них и связей между ними [22].

Таким образом, под онтологией понимается некая система понятий одной предметной области, которая представлена как набор классов, соединенных различными отношениями (связями).

Рассмотрев основные понятия онтологии, остановимся на ее структуре. Онтология представляет собой набор основных категорий, а именно:

• классы (или понятия);

• отношения (или свойства, атрибуты);

• функции;

• аксиомы;

• экземпляры.

Понятием может выступать любая сущность, о которой есть информация. Классы являются общими категориями и обычно представлены иерархично. Каждый класс описывает индивидуальность сущностей, которые объединены по общим свойствам. Например, классы ERPи MRP являются подклассами класса информационных систем, который в свою очередь является подклассом класса информационных технологий [28].

Отношения – это тип взаимодействия между понятиями, иными словами понятия могут быть связаны разными отношениями (например, рост, цвет глаз). Одним из распространённых родом отношений является отношения категоризации, такой тип отношений имеет и другие названия:

• таксономическое отношение;

• отношение IS-A;

• класс – подкласс;

• родовидовое отношение;

• отношение a-kind-of.

Функции – это специальный случай отношений. Примерами функциональных отношений являются отношения быть_отцом_для на множестве людей, или цена_подержанного_холодильника, которая вычисляется в зависимости от модели, даты изготовления и использования.

Аксиомы используются для выражения утверждений, связывающие понятия и отношения. Так же аксиома может использоваться в онтологии для разных целей, таких как наложение ограничений на значения атрибутов, для контроля информации или для ввода новой. Другими словами, аксиома — это некое утверждение, вводимое в готовом виде в онтологию, из которой могут быть получены и другие утверждения. Они позволяют показать информацию, которая не может быть отражена в онтологии с помощью построения иерархии понятий и установки отношений между ними. Например, «Если У продается, то У когда-нибудь будет куплен». С помощью аксиомы в онтологии реализуется заключение. Аксиомы так же могут представлять собой ограничения, например, что у человека количество рук равно 2. Количество и степень детализации аксиом обычно зависят от типа онтологии.

Одним из элементов онтологии так же являются «экземпляры». В разных источниках, они могут выступать под такими именами, как:

• конкретные экземпляры;

• инстанции;

• индивидуальные экземпляры.

Экземпляром называют отдельного представителя класса сущностей, другими словами конкретные элементы категории, например, экземпляром класса сотрудник является Иван Иванов. Все элементы онтологии подчиняются определенной иерархии, которая продемонстрирована на рисунке 5.

О Правила и аксиомы тношения между понятиями
Понятия, категории
Экземпляры, конкретные индивиды

Рисунок 5 – Иерархия элементов онтологии

Самая первая (нижняя) ступень — это экземпляры, выше находятся понятия или категории. Следующей ступенью располагаются отношения между категориями, а связывает все правила или аксиомы.

Узнав структуру онтологии, можно перейти к ее классификации. Онтология имеет три основных вида классификации [14]:

• по степени формальности;

• по наполнению, содержимому;

• по цели создания.

Классификация по степени формальности или «спектр онтологий». Как утверждается на сайте Интуит «Обычно люди и компьютерные агенты (программы) имеют некоторое представление о значениях терминов. Программные агенты иногда предоставляют спецификацию входных и выходных данных, которые также могут быть использованы как спецификация программы. Сходным образом онтологии могут быть применены, чтобы предоставить конкретную спецификацию имен терминов и значений терминов. В рамках этого понимания (где онтология является спецификацией концептуальной модели - концептуализации) существует простор для вариаций. Отдельные виды онтологий могут быть представлены как точки на спектре в зависимости от деталей их реализации (рисунок 6) [14].»

Рисунок 6 – Спектр онтологий. Косая черта разделяет системы, предоставляющие «человеко-понятные» (выше черты) и «машино-понятные» (ниже черты) описания

На рисунке 2 изображен спектр онтологий по степени формальности изображений. Каждая точка на спектре обозначает наличие ключевых структур в онтологии. Косая черта условно разделяет онтологии от других ресурсов.

Первой точкой на спектре является контролируемый словарь или другими словами конечный список терминов. Например, каталог на основе идентификатора. Другой спецификацией онтологии может быть глоссарий. Под глоссарием понимается список терминов с их значениями. Так же на рисунке присутствуют тезаурусы. Они определяют связь между терминами. Связь или отношения свойственные для них – это синонимия, иерархия и ассоциация. Следующая точка это формальные таксономии, то есть точное определение подкласса класса. В онтологических системах строго определяется иерархия классов для логического вывода. Так же в онтологической системе имеются формальные отношения экземпляр-класс. Некоторые классификации имеют на нижнем уровне экземпляры (индивиды), так выполняется «наследственность» вдоль отношения. Так же, как и говорилось, ранее среди структурных элементов имеются слоты или другими словами фреймы, так называемые свойства [14].

Следующая классификация по цели создания, в ее рамках выделяют несколько уровней, которые продемонстрированы на рисунке 7.

Рисунок 7 – Классификация онтологий по цели создания

Онтология представления предназначена для описания знаний, создания языка для спецификации онтологий более низкого уровня. В таком описании определяются понятия «класса», «отношения» и т.д. [14].

Онтология верхнего уровня предназначена для создания единой «правильной» онтологии, фиксирующая знания для нескольких предметных областей и в многократном использовании такой онтологии.

Онтология предметной области или онтология домена схоже с назначением онтологии верхнего уровня, но ее область ограничена одной предметной.

Прикладная онтология описывает концептуальную модель данной задачи или приложения. Такие концепты зависят не только от онтологии задач, но и от предметной области. Например, онтология для автомобилей или для строительных материалов.

И последняя классификация онтологий по содержимому. Данная классификация очень похожа на предыдущую, но здесь акцент смещается на реальное содержимое онтологии (рисунок 8) [14].

Рисунок 8 – Классификация онтологий по содержимому

Общие онтологии описывают наиболее общие концепты, которые не зависят от какой-либо проблемы или области. В такую категорию попадают онтологии верхнего уровня и онтологии представления.

Онтология, ориентированная на задачу, другими словами это онтология используется конкретной прикладной программой и содержащая термины, которые используются при разработке программного обеспечения, выполняющего конкретную задачу. Такая онтология отражает специфику приложения, но может также содержать некоторые общие термины [14].

Предметная онтология (или онтология предметов) описывает реальные предметы, участвующие в какой-либо деятельности (производстве).

Определившись с понятием «онтологии» и ее структурой, перейдем к обсуждению методологии создания онтологии. Разработка онтологии включает такие этапы как:

• определение классов;

• расположение классов в таксономическую иерархию (подкласс-надкласс);

• определение и описание слотов;

• заполнение значений слотов экземпляров.

После всех этапом создается база знаний, в которой определяются отдельные экземпляры классов и вводятся в определенный слот значения и дополнительные ограничения.

Выделяют правила построения онтологии. Такие правила помогут принять проектные решения:

1. Не существует единственно правильного способа моделирования предметной области - всегда существуют жизнеспособные альтернативы. Лучшее решение почти всегда зависит от предполагаемого приложения и ожидаемых расширений.

2. Разработка онтологии - это обязательно итеративный процесс.

3. Понятия в онтологии должны быть близки к объектам (физическим или логическим) и отношениям в интересующей предметной области. Скорее всего, это существительные (объекты) или глаголы (отношения) в предложениях, которые описывают предметную область [12].

В моделировании онтологии очень важны знания того, для чего нужна онтология, и насколько детальной или общей она может быть. Нужно определить решение поставленной задачи так, чтобы было наглядно, просто в обслуживание и расширяемо. Ведь онтология – это модель реального мира, и понятия в ней должны отражать реальность [12].

После того как модель определена, ее нужно построить, используя какие-либо приложения или для начала проконсультироваться с экспертом предметной области. Так же многие онтологии уже доступны в электронном виде, и их можно импортировать и использовать [6]. Существуют различные программные средства и библиотеки для повторного использования или же для создания онтологий. Рассмотрим основные редакторы онтологий:

1. Ontolingua – представляет среду для создания, редактирования, использования онтологий в Интернете. В настоящее время система поддерживает множество проектов и содержит большое количество библиотек по разнообразным областям знаний. Кроме собственно редактора онтологий, эта система содержит [12]:

• сетевой компонент Webster, предназначенный для определения концептов;

• сервер, обеспечивающий доступ к онтологиям Ontolingua по протоколу OKBC (Open Knowledge Base Connectivity);

• Chimaera - инструментарий для анализа и объединения онтологий.

1. Protege – это Java-программа, которая предназначена для создания онтологий различных предметных областей. Так же она включает редактор онтологий, который позволяет проектировать онтологии, расскрываая иерархическую структуру классов. Данный инструмент поддерживает язык OWL и позволяет генерировать HTML-документы, которые отражают структуру онтологии [12].

2. DOE (Differential Ontology Editor) - простой редактор, который позволяет пользователю создавать онтологии. Процесс спецификации онтологии состоит из трех этапов:

• На первом этапе строиться таксономия понятий и отношений, далее определяться специфика понятия относительно его «родителя» и его отличие или сходство с его «братьями».

• На втором этапе две таксономии рассматриваются с разных точек зрения, либо расширяют их, либо ограничивают.

• На третьем этапе онтология может быть переведена на язык представления знаний.

1. OntoEdit - инструментальное средство, обеспечивающее просмотр, проверку и модификацию онтологии. Оно поддерживает языки представления онтологии OIL и RDFS, а также внутренний язык представления знаний OXML, основанный на XML. Как и Protege, это автономное Java-приложение, но его коды закрыты [12].

2. OilEd - автономный графический редактор онтологий, разработанный в рамках проекта On-To-Knowledge. Он свободно распространяется по общедоступной лицензии GPL. Инструмент использует для представления онтологий язык OIL. В OilEd отсутствует поддержка экземпляров классов.

3. WebOnto представляет собой Java-апплет и разработан для просмотра, создания и редактирования онтологий. Для моделирования онтологий он использует язык OCML (Operational Conceptual Modeling Language). Инструмент имеет ряд полезных особенностей: просмотр отношений, классов и правил, возможна совместная работа над онтологией нескольких пользователей [12].

4. ODE (Ontological Design Environment) взаимодействует с пользователями на концептуальном уровне, обеспечивает их набором таблиц для заполнения и автоматически генерирует код на языках LOOM, Ontolingua и F-Logic. Данный инструмент получил свое развитие в редакторе онтологий WebODE, который интегрирует все сервисы ODE в единую архитектуру, сохраняя свои онтологии в реляционной БД [23].

Таким образом, в настоящее время количество редакторов онтологий растет, но редко встречается универсальное и эффективное средство. Ниже приведена таблица 2, которая демонстрирует основные характеристики наиболее универсальных и популярных редакторов онтологий.

Таблица 2 – Основные характеристики редакторов онтологии [12].

Название	Краткое описание	Формализы, языки, форматы
Ontolingua	Совместная разработка онтологий	OKBC, KIF
Protege	Создание, просмотр онтологий	JDBC, UML, XML, XOL, SHOE, RDF /RDFS, DAML+OIL, OWL
OntoSaurus	Web-браузер баз знаний на языке LOOM	LOOM
OntoEdit	Разработка и поддержка онтологий	F-Logic, RDFS, OIL, OXML
OilEd	Разработка онтологий, поддержка логического вывода	DAML+OIL
WebOnto	Многопользовательская разработка онтологий	OCML
WebODE	Создание онтологий с помощью методологии Methontology	F-Logic, LOOM, Ontolingua

По итогам второго параграфа нашей работы мы рассмотрели определение онтологии как зарубежных, так и российских ученых. Описали структуру онтологической модели: классы (или понятия); отношения (или свойства, атрибуты); функции; аксиомы; экземпляры. Так же рассмотрели классификацию онтологии: по степени формальности; по наполнению, содержимому; по цели создания. Следующее, что мы сделали это расписали методологию построения онтологии. И завершали данный параграф разновидностями программных средств построения онтологической модели. Так же нами было выбрано программное средство Protege для построения онтологической модели на примере электронного обучения, которое рассмотрено в следующем параграфе.

§3. Построение онтологической модели e-learning в программном средстве Protege

Построение онтологической модели предметной области электронного обучения является актуальной задачей. Актуальность поставленной задачи заключается в ее систематизации. Инструментом для создания онтологической модели будет, является программное средство Protege. Как говорилось ранее, Protege – это Java-программа, которая предназначена для создания онтологий различных предметных областей. Этапами построения онтологической модели будут являться:

1. Создание классов и подклассов.

2. Создание слотов.

3. Создание экземпляров классов.

4. Настройка форм отображения.

5. Формирование экземпляров классов.

6. Формирование запросов.

Начнем с первого этапа: создание классов и подклассов. Классы являются основными категориями предметной области, над которыми производятся действия. На примере электронного обучения мы выделили следующие классы:

• стандарт;

• учебный план;

• дисциплина;

• разделы дисциплины;

• дисциплина-оценка;

• студент;

• оценка возможная.

Для создания классов/подклассов в Protege мы воспользовались вкладкой Classes и операцией создание класса, а, чтобы создать подкласс необходимо проделать, все то же самое только при этом выбрать класс-родитель. На рисунке 9 продемонстрированы основные операции по созданию класса/подкласса.

Рисунок 9 – Классы онтологической модели

Следующий этап – это работа со слотами. В онтологических моделях классами являются общие понятия предметной области, которые обычно представлены иерархично. Каждый класс описывает индивидуальность сущностей, которые объединены по общим атрибутами или другими словами свойствами, например, уровень знаний студента или курс его обучения. Атрибуты и отношения класса описываются конструкцией под названием слот (атрибуты, свойства).

В рамках данного этапа нами были созданы основные свойства классов, на рисунке 10 представлены слоты классов в программном средстве Protege на примере слота «Входят в». Для того чтобы создать слот нужно перейти на вкладку Slot и воспользоваться операцией создание слота.

Рисунок 10 – Свойства классов

Так же каждый атрибут имеет ограничения, такие как:

• тип значения: численный, строчный, логический и др.;

• пределы, которые выражаются в максимальном и минимальном значении.

Каждый из ограничений будет задействован в системе Protege при создании слотов. Мы воспользовались такими типами как:

• Instance – тип отношений;

• String – текстовое значение;

Также можно установить минимальный и максимальный пределы. В системе Protege для описания ограничений нужно воспользоваться панелью Slot Editor (рисунок 10).

Следующий этап — это создание отношений между классами. Отношения создаются как слоты, именуются глаголом и указывают на связь между классами. На рисунке 11 представлено отношение на примере слота «Оценка по дисциплине».

Рисунок 11 – Отношение между классами

Этап создание экземпляров классов заключается в формировании базы знаний. Перед тем, как начать формировать базу знаний необходимо перепроверить структуру созданной онтологической модели, иначе изменения структур может повлечь потерю введенных данных. Кроме того, при добавлении новых слотов, необходимо заполнять их значения для старых экземпляров классов [16].

Следующим этапом является настройка форм отображения. Для каждого класса в системе формируется форма отображения, которая вы будет использоваться для ввода данных экземпляра. Поля соответствуют слотам [16]. Для разных типов данных слотов существуют разные типы полей для ввода данных [16]:

• текстовый (TextFieldWidget);

• целочисленный (IntegerFieldWidget/FloatFieldWidge);

• список экземпляров (InstanceListWidget/InstanceTableWidget).

На рисунках 12, 13 представлены слоты на вкладке «Forms», на примере класса «Дисциплина».

Рисунок 12 – Настроенная форма класса «Дисциплина» слота наименование

Рисунок 13 – Настроенная форма класса «Дисциплина» слота дисциплина на основе

На этапе формирования экземпляров класса мы создадим экземпляры для классов «Дисциплина» и «Дисциплина-оценка» продемонстрированные на рисунке 14,15.

Чтобы создать экземпляр класса «Дисциплина-оценка» необходимо внести оценку дисциплины, и также привязать ее к классу «Дисциплина», так как каждая оценка соответствует определенной дисциплине (рисунок 15).

Рисунок 14 – Экземпляры класса «Дисциплина»

Рисунок 15 – Экземпляры класса «Дисциплина-оценка»

Заключительным этапом является формирование запросов. Запросом формируется условие поиска. На данном этапе создадим несколько запроса :

• На основе какого учебного плана прописан стандарт бизнес-информатика.

• Какие разделы дисциплины входят в Управление проектами.

• У каких студентов в зачетке стоит отлично по Управлению проектами.

Для создания запросов необходимо перейти на вкладку «Queries» и заполнить следующие поля (рисунок 16):

• Class. Определение класса для запроса.

• Slot. Определение слота в соответствии с выбранным классом.

Условие:

• contains (содержит);

• does not contains (не содержит);

• is (является или равно);

• is greater then (более чем, где значение условия не включается);

• is less than (менее чем, где значение условия не включается).

Float. Значение, удовлетворяющее условию и запросу.

Созданные запросы представлены на рисунках 16,17,18.

В системе можно формировать неограниченное количество запросов с различными вариациями условий. Созданные условия можно сохранять для дальнейшего использования.

Рисунок 16 – Создание запроса

Рисунок 17 – Создание запроса, «Какие разделы дисциплины входят в Управление проектами»

Рисунок 18 – Создание запроса, «У каких студентов в зачетке стоит отлично по Управлению проектами»

Таким образом, у нас получилась база знаний об обучении студентов в системе дистанционного образования, которая продемонстрирована графически на рисунке 19.

Рисунок 19 – Графическое изображение обучения в системе.

Подводя итоги в данном параграфе было продемонстрированно построение онтологической модели в программном средстве Protege на примере электронного обучения. Мы разобрались, как создаются классы/подклассы. Далее продемонстрировали, какие могут иметь свойства данные классы, другими словами атрибуты. Также определили отношение между классами и сформировали основные экземпляры. Заключительным этапом в данном параграфе были продемонстрированно формирование запросов, с помощью которых была найдена нужная информация.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Целью данной работы являлась разработка рекомендаций по созданию онтологической модели e-learning в программном средстве Protégé. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1. Изучены понятие и основные характеристики e-learning

Нами было определено, что является электронным обучением или e-learning. Выделены основные виды электронного обучения:

• дистанционное обучение;

• виртуальное обучение;

• мобильное обучение.

Определив, что виртуальное обучение связанно с системами управления образованием (Learning Management Systems), рассмотрели популярные из них. Так же нами были приведены статистические данные о системах управления образованием на данном этапе существования.

Далее мы привели данные о пользователях дистанционного образования в России. И, исходя из того, что электронное обучение на сегодняшний день набирает популярность, и количество ежегодно публикуемых образовательных ресурсов увеличивается стремительными темпами. Актуальной задачей, по нашему мнению, явилось автоматизация образовательных ресурсов с помощью онтологии.

1. Описано применение онтологии в e-learning

В рамках второй задачи нашей работы мы рассмотрели определение онтологии как зарубежных, так и российских ученых. Описали структуру онтологической модели:

• классы (или понятия);

• отношения (или свойства, атрибуты);

• функции;

• аксиомы;

• экземпляры.

Так же рассмотрели классификацию онтологии: по степени формальности; по наполнению, содержимому; по цели создания.

Следующее, что мы сделали – это расписали методологию построения онтологии. И завершали данный параграф разновидностями программных средств построения онтологической модели. По итогу данного параграфа нами было выбрано программное средство Protege для построения онтологической модели на примере электронного обучения.

1. Построена онтологическая модель e-learning в программном средстве Protégé.

В заключительном параграфе было продемонстрированно построение онтологической модели в программном средстве Protege на примере электронного обучения. Мы разобрались, как создаются классы/подклассы. Далее продемонстрировали, какие могут иметь свойства данные классы, другими словами атрибуты. Также определили отношение между классами и сформировали основные экземпляры. Заключительным этапом в данном параграфе были продемонстрированно формирование запросов, с помощью которых была найдена нужная информация.

Подводя черту можно сказать, что онтологические модели очень эффективные и удобные модели. С помощью них можно автоматизировать различные предметные области, а также улучшить поиск нужной информации.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАНЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. A translation approach to portable ontologies [Электронный ресурс]// Dbis. – 2014. – Режим доступа: http://www.dbis.informatik.hu-berlin.de/dbisold/lehre/WS0203/SemWeb/lit/KSL-92-17.pdf (дата обращения: 01.12.15)

2. Edmodo: социальная сеть, готовая изменить облик школьного образования [Электронный ресурс]// newtonew.com. – 2013. – Режим доступа: https://newtonew.com/overview/edmodo-socialnaja-set-gotovaja-izmenit-oblik-shkolnogo-obrazovanija (дата обращения: 29.12.15)

3. Moodle [Электронный ресурс]// moodle.org. – 2015. – Режим доступа:https://moodle.org/?lang=ru (дата обращения: 28.11.15)

4. What is Ontology? [Электронный ресурс]// iph.ras. – 2013. – Режим доступа: http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html (дата обращения: 23.11.15)

5. LMS and LCMS: В чем разница? [Электронный ресурс]// distance-learning. – 2013. – Режим доступа: http://www.distance-learning.ru/db/el/b254358de85ffe70c325723b0032f739/doc.html (дата обращения: 23.11.15)

6. Автоматизированная разработка онтологической модели предметной области для поиска образовательных ресурсов с использованием анализа текстов рабочих программ [Электронный ресурс]// science-education.ru. – 2014. – Режим доступа: http://www.science-education.ru/107-8324 (дата обращения: 25.12.15)

7. Бесплатные инструменты для электронного обучения: Программное обеспечение, Электронные курсы, Дизайн и другое. [Электронный ресурс]// cdesbmt.blogspot. – 2013. – Режим доступа: http://www.free-elearning.ru/tags/LMS/ (дата обращения: 29.11.15)

8. Голошева, М.Д. E-learning и дистанционное образование в России и за рубежом: проблемы и пути решения/ Голошева М.Д., Диденко А. В., Власова М.В., Асадуллина Л. И.// Филологические науки. Вопросы теории и практики, г. Тамбов. № 4 (11), 2011. C. – 46 –50.

9. ГОСТ Р 7.0.11-2011. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Утвержден и введен в действие Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 13 декабря 2011 г. N 811-ст.

10. Гриценко, Е. М. Метод нейросетевого моделирования построения индивидуальных траекторий обучения / Гриценко Е. М., Осавелюк П. А. //Вестник Приамурского государственного университета им. Шолом-Алейхема 2013, г. Биробиджан. № 1 (12) / Приам. Гос. ун.-т. – Биробиджан , 2013. С. – 58-67.

11. Живоглядов, В. П. На пути к электронному университету [Текст]/ В. П. Живоглядов // Вестник Кыргызско-Российского славянского университета. –2014. – № 7. – С. 30 – 35.

12. Инструментальные средства проектирования онтолгии [Электронный ресурс]// intuit.ru. – 2014. – Режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/1078/270/lecture/6857?page=3 (дата обращения: 25.11.15)

13. Использование видеоконференций (вкс) как основного инструмента при внедрении e-learning в вузе [Электронный ресурс]// Nmk. – 2014. – Режим доступа: http://www.nmk.ulstu.ru/index.php?tezis=2009476&item=2&god=2013 (дата обращения: 25.11.15)

14. Классификация онтологий [Электронный ресурс]// intuit.ru. – 2014. – Режим доступа: http://www.intuit.ru/studies/courses/1078/270/lecture/6847?page=1 (дата обращения: 25.11.15)

15. Мицель, А.А Динамическая модель управления индивидуальной траекторией обучения студента / Мицель А.А., Черняева Н.В. // Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий 2015, г. Воронеж. № 2 / Воронеж. Гос. ун.-т. инж.-х тех.-ий – Воронеж, 2015. С. – 77- 81.

16. Муромцев, Д. И. Онтологический инжиниринг знаний в системе Protege. – СПб: СПб ГУ ИТМО, 2007. – 62 с.

17. Новая философская энциклопедия [Электронный ресурс]// iph.ras. – 2013. – Режим доступа: http://iph.ras.ru/elib/2181.html (дата обращения: 23.11.15)

18. О дистанционном обучении [Электронный ресурс]// Onmcso. – 2014. – Режим доступа: http://onmcso.narod.ru/inf/do.htm (дата обращения: 02.11.15)

19. Обзор Мирового и российского рынка электронного обучения [Электронный ресурс]// Ra-kurs. – 2013. – Режим доступа: http://ra-kurs.spb.ru/2/0/2/1/?id=42 (дата обращения: 23.11.15)

20. Онлайн-образование (рынок России) [Электронный ресурс]// tadviser. – 2013. – Режим доступа: http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%9E%D0%BD%D0%BB%D0%B0%D0%B9%D0%BD-%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D1%80%D1%8B%D0%BD%D0%BE%D0%BA_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8) (дата обращения: 23.11.15)

21. Онтологии [Электронный ресурс]// refdb. – 2013. – Режим доступа: http://refdb.ru/look/1567602.html (дата обращения: 23.11.15)

22. Онтологии [Электронный ресурс]// refdb.ru. – 2014. – Режим доступа: http://refdb.ru/look/1567602.html (дата обращения 24.11.15)

23. Построение и исследование предметной онтологии электронного обучения [Электронный ресурс]// swsys.ru. – 2014. – Режим доступа: http://www.swsys.ru/index.php?page=article&id=3854(дата обращения 26.11.12)

24. Системы управления обучением (LMS, СДО) [Электронный ресурс]// blog.uchu.pro. – 2013. – Режим доступа: http://blog.uchu.pro/cistemy-upravleniya-obucheniem-lms-sdo/ (дата обращения: 23.11.15)

25. Система управления обучением LMS Blackboard Learn [Электронный ресурс]// vpgroup.ru. – 2015. – Режим доступа:http://www.vpgroup.ru/blackboard_learn.aspx (дата обращения: 29.11.15)

26. СДО «Прометей» [Электронный ресурс]// prometeus.ru. – 2015. – Режим доступа: http://www.prometeus.ru/actual/01_products/lms/opisanie.html (дата обращения: 29.11.15)

27. Система дистанционного обучения ShareKnowledge [Электронный ресурс techvesti.ru. – 2015. – Режим доступа: http://techvesti.ru/node/7588 (дата обращения: 29.12.15)

28. Структура онтологии [Электронный ресурс]// claim.ru. – 2014. – Режим доступа: http://it-claim.ru/wiki/index.php?n=CLAIM.(дата обращения: 24.11.15)

29. Стариченко, А. Е. Применение современных технических средств в e-learning /Стариченко А. Е., Сардак Л. В. //Педагогическое образование в России 2014, г. Екатеринбург. № 2 (12) / Урал. Гос. ун.-т. – Екатеренбург , 2014. С. – 143 – 145.

30. Чусавитина Г.Н., Макашова В. Н., Колобова О.Л. Управление ИТ-проектами: учебно-методическое пособие по курсовому и дипломному проектированию. — Магнитогорск: Издательский центр ФГБОУ ВПО «МГТУ», 2015. — 198 с.

31. Чернова, Е.В. Указания по оформлению курсовых работ для бакалавров направления 080500.62 «Бизнес-информатика»/ Чернова Е.В., Романова М.В./ – Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2014. – 29 с.

32. Что такое e-learning? Почему он может быть полезен? [Электронный ресурс]// e-learningcenter.ru. – 2013. – Режим доступа: http://e-learningcenter.ru/wp-content/uploads/2012/01/%D0%A1%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BE%D1%87%D0%BD%D0%B8%D0%BA%D0%9A%D0%B0%D0%B4%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D0%BA%D0%B0_AboutEL_%D0%A2%D0%B8%D1%85%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0_01.2011.pdf (дата обращения 25.11.15)

33. Электронное обучение (e-learning) [Электронный ресурс]// hotuser.ru. – 2014. – Режим доступа: http://hotuser.ru/distanczionnoe-obuchenie/1142--e-learning (дата обращения: 26.11.15)

34. Электронное обучение в ВУЗе [Электронный ресурс]// cdesbmt.blogspot. – 2013. – Режим доступа: http://cdesbmt.blogspot.ru/2015_08_01_archive.html (дата обращения: 23.11.15)

40

Код для цитирования: Скопировать