INTERACTIVE CONCEPT MAPS IN ONTOLOGY-ORIENTED INFORMATION AND LEARNING WEB-SYSTEMS

Інтерактивні карти понять в онтологічно-орієнтованих інформаційно-навчальних веб-системах 

С. В. Титенко
Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»
lab@setlab.net

Problem. Information and learning portals should be built by creating an ontological-oriented model of educational content, which involves information formalization, ontological domain modeling and didactic function, which provides representation and visualization of the requested educational information. Since graph visualization of educational information increases the efficiency of its learning, there is a need for consideration and analysis of concept maps and subsequent study of the means of their automated construction with the purpose of expanding the functionality of information and educational web environments.

Objective. The purpose is to analyze the relevance of graph visualizations of domains and to develop an automated method for constructing interactive concept maps in ontology-oriented educational web systems. The task is to automate the construction of relations between concepts and to provide convenient display of graphs for users of the educational web system with the use of content formalization based on the concept-thesis model.

Methods. A method for constructing the didactic decomposition of the concepts of content segments in the form of a graph with the use of selective rendering visualization, representing the relationship between the concepts of concept-thesis model, is proposed.

Results. The presented method provides information and educational content visualization in the form of a map, implements an interactive display of natural-language information about the chosen concept and the search for concepts in the graph with navigation to the target concept. A software system has been created that implements the proposed method for constructing interactive concept maps.

Conclusions. The system for constructing interactive concept maps has received positive feedback from users as a convenient means of visualizing new information for study. Among the perspective directions of development of the proposed system are optimization of algorithms and minimization of computing load on all system links in the problem of constructing and using interactive concept maps.
Keywords: concept map; ontology in education; educational system; information and learning portal.
 

Вступ

Стрімкий розвиток інформаційно-комунікаційних технологій, поширення застосування Інтернету у різноманітних галузях професійної діяльності зробило інформаційно-навчальні веб-ресурси одним з ключових джерел освітньої інформації для професіоналів, початківців, студентів та експертів. Постійна доступність величезних сховищ інформації професійного та загальноосвітнього спрямування, безперервна поява нових навчальних ресурсів призводять до глибинних змін у освітніх процесах та методах отримання та вдосконалення знань та умінь. Постійний розвиток та інновації у галузі програмної інженерії, еволюція засобів взаємодії користувача з інформаційними системами зумовлюють запит на вдосконалення та розвиток інформаційно-навчальних систем, застосування в них сучасних засобів аналізу, обробки та візуалізації навчальної інформації, зручних методів навігації та пошуку навчальних ресурсів.

Інформаційно-навчальні портали повинні будуватись шляхом формування онтологічно-орієнтованої моделі навчального контенту, що передбачає формалізацію інформаційного наповнення, онтологічне моделювання предметної області та дидактичну функцію, яка забезпечує подання та візуалізацію затребуваної навчальної інформації [1].

У роботі [2] досліджується вплив візуалізації на ефективність навчання в галузі комп'ютерних наук. Наголошується на значущості інструментів візуалізації та підвищенні зацікавленості користувачів, коли задіюється візуалізація. Набув поширення спосіб візуалізації професійно-навчальної інформації у вигляді карт понять різних типів [3-11]. У попередніх дослідженнях [12] було запропоновано будувати дидактичну онтологію на основі понятійно-тезисної моделі (ПТМ), а також представлено спосіб візуалізації онтології у вигляді семантико-дидактичних карт.

Таким чином, набуває актуальності задача застосування графових візуалізацій навчальної інформації у вигляді карт понять та виникає потреба в їх ефективній реалізації та інтеграції з іншими функціями онтологічно-орієнтованих інформаційно-навчальних систем. Виникає потреба в розгляді та аналізі застосовуваних карт понять із подальшим дослідженням засобів їх автоматизованої побудови з метою розширення функціональних можливостей інформаційно-навчальних веб-середовищ.

Постановка задачі

Метою роботи є аналіз актуальності графових візуалізацій предметних областей та розробка методу автоматизованої побудови інтерактивних карт понять в онтологічно-орієнтованих веб-системах. Ставиться завдання автоматизувати побудову відношень між поняттями та забезпечити зручне відображення графів для користувачів навчальної веб-системи із застосуванням формалізації контенту на базі понятійно-тезисної моделі [12]. Крім цього, необхідно проаналізувати види карт понять, що можуть бути побудовані на базі ПТМ, і з урахуванням виявлених недоліків здійснити модифікацію моделі та алгоритмів побудови понятійних карт.

Графові візуалізації предметних областей в інформаційно-навчальних веб-системах

У роботі [3] описано проект CoMPASS, де пропонується використання карт понять (рис.1) в навчальних веб-середовищах для покращення навігації та засвоєння знань. Встановлено, що застосування інтерактивного графового подання структури понять та відношень між ними позитивно впливають на ефективність навчання користувачів системи.

У статті [4] пропонується використання карт понять в навчальних середовищах для вивчення математики для навігації та кращого засвоєння матеріалу (рис. 2). У роботі [5] наголошується на тому, що карти понять повинні бути однією із високотехнологічних функцій в сучасних електронних підручниках, що функціонують на основі моделювання знань про предметну область навчання. В роботі [6] пропонується застосовувати візуалізацію структури тем та навчальних понять. Інструмент допомагає в навігації навчальними матеріалами та разом із візуалізацією навчальних досягнень допомагає обирати індивідуальну траєкторію навчання. У [7] наголошується на позитивному впливі графової візуалізації предметних областей електронних підручників на ефективність навчання та пропонується активне використання інтерактивних карт понять для реалізації дослідницького навчання в межах навчальних середовищ.

У роботі [8] пропонується інструмент TM4L для побудови та використання тематичних карт в онтологічно-орієнтованих системах дистанційного навчання. Програмний засіб ґрунтується на ідеї, що понятійно-орієнтований доступ до навчальних матеріалів є зручним способом спрямування учня до затребуваних знань [8]. Пропонується структурувати та класифікувати навчальний контент онтологічно-орієнтованих навчальних систем. Дана класифікація передбачає встановлення зв’язків між навчальними об’єктами та релевантними їм поняттями шляхом індексації сховища контенту з використанням структури онтології. Таким чином, забезпечується форма навчальної діяльності у вигляді понятійно-орієнтованого перегляду навчального контенту. Переглядаючи понятійну карту, користувач знайомиться та занурюється в предметну область [8].

Рис.1 Приклад карти понять у проекті CoMPASS [3]

Рис.2. Карта понять для навігації в системі, що пропонується в роботі [4]

Заслуговує уваги засіб подання інформації, що отримав назву мапа думок або інтелект-карта (mind map) [9]. Інтелект-карта є діаграмою, у центрі якої деяке поняття (рис.3). За формою інтелект-карта є радіальним деревом, хоча окрім ієрархічних зв’язків тут також можуть застосовуватись додаткові ребра асоціацій між різними елементами структури. Завдяки радіальній формі інтелект-карти виявилися досить зручними для подання інформаційних структур та набули значного поширення як засіб візуалізації ідей. Застосування такого способу для візуалізації структури предметних областей та понять вбачається доцільним [10].

Рис. 3. Приклад інтелект-карти [11]

Побудова інтерактивних карт понять, що пропонуються в роботах [2-8, 10] ґрунтується на онтологічному моделюванні предметної області, здійснюваної експертом в ручному режимі, а це передбачає значні трудові та часові витрати. У той же час підхід до моделювання предметної області на базі семантичних мереж та технологій Semantic Web для систем навчання має ряд труднощів [13]. Зокрема даний підхід вимагає подання повної детальної картини області – так звана проблема «всеосвіченості» навчальної системи [14], коли необхідно виконати формалізацію усіх об’єктів і відношень між ними, що часом може викликати серйозні труднощі, і крім цього часто призводить до формалізації знань, що в даному навчальному контексті не мають дидактичної важливості [13].

Раніше було запропоновано [12] будувати дидактичну онтологію на основі понятійно-тезисної моделі (ПТМ), а також представлено спосіб візуалізації онтології у вигляді семантико-дидактичних карт. Така карта – це орієнтований ациклічний граф, у якості вершин якого виступають поняття, а кожна з дуг вказує на те, що поняття-початок дуги дидактично передує поняттю-кінцю дуги. При цьому так званим центром графу є поняття, для якого будується карта. Карта послідовно показує всі зв’язки, починаючи від центрального поняття з дидактично передуючими поняттями (ліва частина графа) і всі зв’язки, починаючи від центрального поняття, з дидактично наступними поняттями (права частина графа) [12]. Підхід до формалізації професійно-начальної інформації на базі ПТМ має ряд переваг у випадку застосування для навчальних систем, що зумовлено орієнтацією на використання неформалізованих ділянок природомовної інформації у поєднанні з семантичною формалізацією ключових концептів. Це добре підходить для дидактичних задач навчальних веб-систем. Разом з тим ПТМ надає можливості автоматизованої побудови карт понять. Запропонований спосіб візуалізації потребує додаткових досліджень та апробації на великих об’ємах формалізованого контенту.

Таким чином, набуває актуальності задача автоматизованої побудови інтерактивних карт понять в інформаційно-навчальних веб-системах та їх інтеграція з іншими функціями онтологічно-орієнтованих інформаційно-навчальних веб-систем. Створювані інтерактивні карти повинні унаочнювати навчальну інформацію шляхом візуального акцентування на ключових поняттях та відношеннях, а також забезпечувати інтерактивні способи взаємодії користувача з картою понять для спрощення та пришвидшення сприйняття нової навчальної інформації.

Понятійно-тезисна модель та онтологічне моделювання предметної області

Формальний опис понятійно-тезисної моделі (ПТМ) представлено в роботах [12, 15]. Елементи ПТМ є результатом формалізації дидактичного тексту, виконаної експертом за допомогою інтерактивного веб-інтерфейсу. ПТМ служить для розв’язання цілого ряду завдань в інформаційно-навчальних системах, серед яких автоматизація контролю знань [15], автоматизація побудови термінологічного довідника курсу, автоматизована побудова дидактичної онтології, автоматизована побудова індивідуального навчального середовища та ін. [12]. Подальше розширення області застосування ПТМ для вирішення задач побудови інтерактивних карт понять в інформаційно-навчальних системах є ефективним з точки зору оптимального використання трудових ресурсів колективу, що обслуговує навчальну систему.

До ПТ-елементів належать поняття і тези. Тези є природомовним вираженням знань з предметної області у формі фрагментів навчального тексту та медіа-вмісту. Множина понять: C={c₁,…,c_n1}. Теза – це деяка відомість або твердження про поняття. Множина тез: T={t₁,…,t_n2 }. Кожна теза стосується одного поняття. Цей зв'язок задається відношенням: CT:T→C. У свою чергу кожне поняття може мати довільну кількість тез, що описується відношенням: TC: C→2^T [15]. Віднесення тез та понять до певного класу відбувається завдяки відповідним відображенням: TClass=T→TClasses, CClass=C→CClasses.

Шляхом застосування апарату нечіткого виведення Б’юкенона на основі фактора упевненості [16] на основі даних синтаксичного аналізу ПТ-елементів здійснюється побудова дидактичних зв’язків між поняттями [12]. Дидактичні зв'язки вказують на черговість вивчення понять. CFCtoC(c_i,c_j) – оператор, що повертає значення фактору впевненості CF_ij для дидактичного відношення між поняттями c_i та c_j. Якщо CF_ij>0, то існує відношення before_concept(c_i,c_j) з фактором упевненості CF_ij [12].

Побудована таким чином дидактична онтологія формально представляється ациклічним орієнтованим графом. Запропонований метод формалізації контенту та онтологічного моделювання предметної області інформаційно-навчальних ресурсів було реалізовано на порталах [17, 18].

Кількісні характеристики результатів формалізації (таблиця).

                                                                                                                                                                                                                                                          Таблиця

Інтерактивні карти понять на базі відношень
дидактичної черговості

Ациклічний орієнтований граф дидактичної онтології та ПТ-елементи можна застосовувати для візуалізації предметної області контенту у вигляді інтерактивних карт. На основі здійсненої формалізації у межах проекту [17] проведено дослідження різних форм візуалізації інтерактивних карт понять. Значний об’єм формалізованої інформації став підґрунтям для експериментів на реальних даних, що дало можливість перевірити доречність, зручність та наочність різних способів побудови та різних топологій карт понять.

Однорівнева карта поняття на базі дидактичної черговості. Найпростішою формою інтерактивної карти, що будується на базі дидактичної онтології, є така карта поняття, що формально є деревом, яке складається з кореня (центрального поняття) та одного рівня елементів-дітей. Топологічно карта складається з двох частин – ліва містить елементи, що дидактично передують центральному поняттю, права містить елементи, що слідують за центральним поняттям з точки зору черговості вивчення.
Визначення попередніх понять для центрального поняття  – ліва частина карти:

Аналогічно визначаються дидактично слідуючі поняття – права частина карти:

Подібну карту нескладно реалізувати в програмному інтерфейсі засобами гіпертекстової розмітки. Така карта візуалізує пов’язані поняття та підказує користувачу можливі напрямки подальшого ознайомлення з навчальними поняттями.

Дворівнева карта поняття на базі дидактичної черговості. Дворівнева карта поняття задіює по два рівня відношень дидактичної онтології відносно центрального поняття. Таким чином виділяються два рівні понять, що передують центральному поняттю :

1. попередні поняття першого рівня ;
2. попередні поняття другого рівня  .

Відповідним чином виділяються поняття, що дидактично слідують центральному поняттю :

1. наступні поняття першого рівня ;
2. наступні поняття другого рівня .

Перевага дворівневої карти понять полягає у ширшому висвітленні структури предметної області, пов’язаної з обраним поняттям. Інтерактивність карти забезпечує навігаційні можливості швидкого переходу на те чи інше поняття, що зацікавило користувача. Графове подання засобами мультимедіа, що добре відображаються на різних пристроях в веб-оглядачі, забезпечує досягнення цілей, характерних для інформаційно-навчальних веб-порталів. Приклад дворівневої карти представлено на рис.4.

На рис. 5 представлено варіант дворівневої карти, що в силу своєї топології представляє таку візуалізацію структури предметної області навчання, що ускладнить її сприйняття користувачем, адже граф містить значну кількість ребер, що перетинаються та ускладнюють перегляд. Наявність подібних дворівневих карт на базі дидактичної черговості ставить вимогу додаткового аналізу та адаптивної візуалізації графів понять, де менш значимі дидактичні деталі будуть приховані з метою підвищення наочності. Залишається не в повній мірі досягнутою вимога наочності.

Рис.4. Приклад дворівневої інтерактивної карти поняття на базі дидактичної черговості

Рис. 5. Приклад дворівневої карти поняття з ускладненою структурою

Карти понять на основі відношень декомпозиції

Експерименти щодо побудови великих карт на базі дидактичної черговості показують недостатню наочність таких візуалізацій, що вимагає інтеграції даного методу з іншими. Пропонується пошук таких засобів візуалізації, що подаватимуть структуру поняття, здійснюватимуть його декомпозицію. Даний підхід має на меті сконцентрувати увагу користувача на обраній темі, подавши її структурні елементи, тим самим надавши можливість швидкого ознайомлення з цільовою інформацією. Даний підхід характерний для інтелект-карт [9,10], широке застосування яких на практиці підтверджує доцільність даного способу візуалізації.

Карти декомпозиції поняття за допомогою списку тез. Було апробовано візуалізацію понять на базі структурних відношень, що передають декомпозицію поняття через список тез. Такі відношення ґрунтуються на тезах деякого поняття-списку c_k: , де . Самі тези класифікуються тут як елементи списку:

Таким чином, додаткові вершини карти будуть подавати тези (рис. 6). Отримуємо більш наочну карту, що повідомляє користувачу про структуру обраного поняття.

Аспекти понять та карти на їх основі. Типовою для вираження думки та подачі інформації для пояснення та навчання є ситуація, коли інформація про поняття декомпонується, розгалужуючись відповідно до напрямків, що подають опис певних граней поняття. Вказана декомпозиція не обов’язково відповідає такому базовому зв’язку для онтологічного моделювання як part-of чи іншим класичним відношенням. Наприклад, для поняття Laravel middleware можна виділити підпункти, зображені на рис.7.

Рис. 6. Приклад карти поняття на базі списків

Рис.7. Декомпозиція поняття Laravel middleware

У цьому прикладі з галузі програмної інженерії розкриваються різні аспекти роботи з відповідною сутністю. В онтологічному моделюванні класичного типу, коли предметна область формалізується для вирішення задач комп’ютером [13], подібна ситуація може бути представлена шляхом моделювання класу сутностей та його атрибутів з подальшим створенням відповідних екземплярів. Натомість, як зазначалося [13,15], такий шлях не задовольняє вимогам сучасних систем навчання, що орієнтуються на інтенсивне оновлення навчальної інформації, адже вимагає значних трудових витрат та акцентує зусилля на моделюванні другорядних з точки зору навчання особливостей предметної області. Для вирішення вказаного завдання в межах ПТМ пропонується ввести спеціальний тип понять, які будемо називати аспект поняття:

,

де: ,

.

Аспектом буде виступати таке поняття, яке не має самостійного значення та служить для опису деякої особливості головного поняття:

,

В нашому прикладі (див. рис. 7) аспектами будуть вершини, що декомпонують головне поняття «Laravel middleware». У свою чергу аспекти можуть мати тези, що забезпечить природомовний опис відповідних граней поняття. Використання аспектів дає змогу будувати наочні графи, що декомпонують цільове поняття в стилі інтелект-карт (рис.8).

Рис. 8. Приклад карти поняття з використанням аспектів

Карти декомпозиції поняття на основі назви. Важливим джерелом інформації про декомпозицію є синтаксичне входження назви базового поняття в назву похідного, що описується відношенням [12]. Прикладом таких понять є поняття “Laravel” та “Laravel Routing”. Таке відношення можна подати у вигляді дидактичної декомпозиції поняття, зобразивши на графі відповідними вершинами та ребрами.

Відношення part-of, is-a, instance-of та їх використання в картах понять. Для реалізації таких класичних відношень як «частина-ціле» та «підтип типу», «екземпляр типу» вводяться відповідні відношення:

, , .

Реалізація даних відношень в ПТМ відбувається на базі спеціальних тез-відношень, які є підмножиною усіх тез в системі:

.

Тези-відношення посилаються на поняття, з яким у поняття-власника тези встановлюється відношення:

.

При цьому тип відношення вказується через клас тези:

,
.

Отже оператори, що визначають у разі наявності поняття, з якими встановлено відповідні відношення мають вигляд:

,

,

.

Наявність класичних для семантичних мереж відношень в ПТМ зближує її з першими, натомість, як вказувалося раніше, використання семантичних мереж з метою моделювання знань для презентації учневі має ряд недоліків [13]. Тому в межах формалізації навчального контенту на базі ПТМ рекомендується використовувати відношення з урахуванням поточної дидактичної необхідності. Серед основних рекомендацій тут, зазначимо наступні: 1) намагатись вказувати відношення кожного з понять до деякого батьківського чи головного одним з трьох відношень: part-of, is-a, instance-of; 2) не намагатись здійснювати занадто детальну формалізацію зв’язків між поняттями навчального контенту, залишаючи дану функцію природомовним фрагментам контенту, збереженим у тезах. Суть даних рекомендацій полягає в слідуванні принципу найменш необхідної та найбільш дидактично доцільної формалізації, що забезпечує помірну трудоємність, природомовну виразність та наочність графових візуалізацій в навчальній системі.

Таким чином, були досліджені та апробовані візуалізації декомпозиції навчальних понять на базі таких джерел: 1) відношень дидактичного слідування ; 2) списків тез ; 3) аспектів ; 4) декомпозиції по назві ; 5) відношень ; 6) відношень ; 7) відношень .

Пропонується алгоритм побудови карти деякої ділянки навчального контенту, що об’єднує набір понять, забезпечуючи їх декомпозицію та візуалізацію відношень (рис.9). На рис.10. подано приклад комплексної карти ділянки контенту, реалізованої на базі запропонованого алгоритму на порталі [18].

Програмне забезпечення побудови інтерактивних карт понять

Інтерфейс системи реалізує карту понять у вигляді інтерактивного графу з функціями зміни масштабу, пошуку понять на графі, навігації та опрацювання взаємодії користувача з візуалізованими об’єктами (рис. 11). Надається функція відображення сукупної текстово-медійної інформації про поняття-вершину в графі, що ґрунтується на відображенні відповідних тез понять.

Підсистема побудови понятійних карт інтегрується з програмним забезпеченням онтологічно-орієнтованої системи керування контентом інформаційно-навчальних порталів [1]. Підсистема включає серверні модулі роботи з дидактичною онтологією на базі ПТМ та клієнтські компоненти для формування даних про вершини та ребра графу та інтерфейсні компоненти реагування на взаємодію з користувачем. У якості основи для графової візуалізації використовується бібліотека Vis.js.

Система була апробована в навчальному процесі та отримала позитивний відгук від користувачів як зручний засіб візуалізації нової інформації для вивчення.

Рис.9. Алгоритм побудови графу карти деякої ділянки контенту. Діаграма діяльності в нотації UML

Рис.10. Приклад комплексної карти ділянки контенту, реалізованої на базі запропонованого алгоритму

Рис.11. Приклад інтерактивного інтерфейсу роботи з картою ділянки навчального контенту

Висновки

У роботі розглянуто задачу інтерактивної візуалізації карт понять в онтологічно-орієнтованих порталах з використанням формалізації предметної області на базі ПТМ. Здійснено модифікацію ПТМ шляхом введення до моделі ряду базових відношень, а також засобу декомпозиції інформації про поняття на основі понять-аспектів. Запропоновано метод побудови дидактичної декомпозиції понять ділянки контенту у вигляді графу з використанням вибіркової візуалізації ребер, що представляють відношення між поняттями ПТМ. Представлений метод забезпечує наочність подання інформаційно-навчального контенту у вигляді карти, реалізує інтерактивне відображення природомовної інформації про обране поняття та пошук понять у графі з навігацією до цільового поняття. Представлено алгоритм побудови вихідного графу понять для інтерактивної карти обраної ділянки контенту. Реалізовано програмну систему, що надає інтерфейс формалізації професійно-навчального контенту на базі ПТМ, забезпечує зберігання та відображення навчальних матеріалів та реалізує запропонований метод побудови інтерактивних карт понять [18].

Серед перспективних напрямків розвитку запропонованої системи оптимізація алгоритмів та мінімізація навантаження на серверну та клієнтські ланки системи в задачі побудови та використання інтерактивних карт понять. Поточні дослідження публікуються на сайті [19]. 

Література

1. Титенко С. В. Онтологически-ориентированная система управления контентом информационно-учебных Web-порталов // Educational Technology & Society — 15 (3). 2012. — C. 522-533. ISSN 1436-4522.
2. Naps, T. L., Rößling, G., Almstrum, V., Dann, W., Fleischer, R., Hundhausen, C., ... та Velázquez-Iturbide, J. Á. Exploring the role of visualization and engagement in computer science education // ACM Sigcse Bulletin. – ACM, 2002. – Т. 35. – №. 2. – С. 131-152.
3. Puntambekar S., Stylianou A., Hübscher R. Improving navigation and learning in hypertext environments with navigable concept maps // Human-Computer Interaction. – 2003. – Т. 18. – №. 4. – С. 395-428.
4.  Andres E., Fleischer R., Liang M. E. An adaptive theory of computation online course in activemath // Computer Science and Education (ICCSE), 2010 5th International Conference. – IEEE, 2010. – С. 317-322.
5. Hollingsworth M. L., Narayanan N. H. Building a better eTextbook // Bulletin of the IEEE Technical Committee on Learning Technology. – 2016. – Т. 18. – №. 2/3. – С. 14-17.
6. Barria-Pineda, J., Guerra, J., Huang, Y., Brusilovsky, P. Concept-Level Knowledge Visualization For Supporting Self-Regulated Learning // Proceedings of the 22nd International Conference on Intelligent User Interfaces Companion. – ACM, 2017. – С. 141-144.
7. Shimada, A., Ogata, H., & Wang, J. A meaningful discovery learning environment for e-book learners // 2017 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). – 2017. – С. 1158-1165.
8. Dicheva D., Dichev C. TM4L: Creating and browsing educational topic maps // British Journal of Educational Technology. – 2006. – 37 (3). – С. 391-404.
9. Buzan T. Use Both Sides of Your Brain: New Mind-Mapping Techniques. – New York: Plume. – 1991.
10. Sarker, B. K., Wallace, P., & Gill, W. Some observations on mind map and ontology building tools for knowledge management. Ubiquity. – 2008.
11. Pastorino S. Rails 4 in Mindnode [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. –https://wyeworks.com/blog/2012/9/20/rails-4-in-a-mindnode
12. Титенко С. В. Побудова дидактичної онтології на основі аналізу елементів понятійно-тезисної моделі // Наукові вісті НТУУ "КПІ". – 2010. – № 1(69). – С. 82-87.
13. Титенко С.В., Гагарін О.О. Проблема моделювання знань в інтелектуальних навчальних Web-системах // ІХ международная научная конференция имени Т.А. Таран «Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2009», Киев, 19-22 мая 2009 г.: сб. тр./ ред. кол.: С.В. Сирота (гл. ред.) и др. – К.: Просвіта, 2009. – С. 384-390.
14. McArthur, D., Lewis, M., Bishary, M. The Roles of Artificial Intelligence in Education: Current Progress and Future Prospects. Journal of Educational Technology. – 2005. – 1(4) – С. 42-80.
15. Титенко, С. В. Генерація тестових завдань у системі дистанційного навчання на основі моделі формалізації дидактичного тексту // Наукові вісті НТУУ "КПІ". – 2009. – № 1(63). – С. 47–57.
16. Buchanan B. G., Shortliffe E. H. та ін. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Reading, MA: Addison-Wesley, 1984.
17. Позвоночник.org [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. – http://pozvonochnik.org/
18. Semantic Portal [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. – http://semantic-portal.net/
19. Лабораторія СЕТ [Електронний ресурс] : [Веб-сайт]. – Електронні дані. – http://setlab.net/

Література (англ.)

1. S.V. Tytenko, “Ontology-oriented content management system of information and learning web-portals”, Educational Technology & Society, no. 15 (3), pp. 522-533, 2012.
2. T. L. Naps, S. Rodger, J. Á. Velázquez-Iturbide, G. Rößling, V. Almstrum, W. Dann, R. Fleischer, C. Hundhausen, A. Korhonen, L. Malmi, and M. Mcnally, "Exploring the role of visualization and engagement in computer science education." ACM Sigcse Bulletin. Vol. 35. No. 2. ACM, 2002. doi: 10.1145/960568.782998
3. S. Puntambekar, A. Stylianou, and R. Hübscher, “Improving Navigation and Learning in Hypertext Environments With Navigable Concept Maps”, Human–Computer Interaction, vol. 18, no. 4, pp. 395–428, 2003. doi: 10.1207/S15327051HCI1804_3
4. E. Andres, R. Fleischer, and M. Liang, “An adaptive Theory of Computation online course in ActiveMath,” 2010 5th International Conference on Computer Science & Education, pp. 317-322, 2010. doi: 10.1109/ICCSE.2010.5593624
5. M. L. Hollingsworth, N. H. Narayanan, “Building a better eTextbook”, Bulletin of the IEEE Technical Committee on Learning Technology. no. 18.2/3, pp. 14-17, 2016.
6. J. Barria-Pineda, J. Guerra, Y. Huang, and P. Brusilovsky, “Concept-Level Knowledge Visualization For Supporting Self-Regulated Learning”, Proceedings of the 22nd International Conference on Intelligent User Interfaces Companion - IUI 17 Companion, ACM, pp. 141-144, 2017. doi:10.1145/3030024.3038262
7. A. Shimada, H. Ogata, & J. Wang, “A meaningful discovery learning environment for e-book learners”, 2017 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), pp. 1158-1165, 2017. doi:10.1109/EDUCON.2017.7942995
8. D. Dicheva, C. Dichev, “TM4L: Creating and browsing educational topic maps”, British Journal of Educational Technology, no 37(3), pp. 391-404, 2006. doi:10.1111/j.1467-8535.2006.00612.x
9. T. Buzan, Use Both Sides of Your Brain: New Mind-Mapping Techniques, Plume, New York, 1991
10. B. K.Sarker, P. Wallace, & W. Gill, “Some observations on mind map and ontology building tools for knowledge management”, Ubiquity, 2-1, 2008, March. doi: 10.1145/1366313.1353570
11. S. Pastorino, “Rails 4 in a MindNode”, Wyeworks.com, 2019. [Online]. Available: https://wyeworks.com/blog/2012/9/20/rails-4-in-a-mindnode. [Accessed: 04- Apr- 2019].
12. S. V. Tytenko, “Construction of didactic ontology based on the analysis of concept-thesis model elements”, Research Bulletin of NTUU "Kyiv Polytechnic Institute", no 1(69), pp. 82-87, 2010
13. S.V. Tytenko, O.O. Gagarin, “Problem of knowledge modeling in intelligent learning systems”, T. A. Taran International Scientific Conference “Intelligent Analysis of Information’2009”, Kyiv: Prosvita, pp. 384-390, 2009
14. D. McArthur, M. Lewis, M. Bishary, “The Roles of Artificial Intelligence in Education: Current Progress and Future Prospects”, Journal of Educational Technology, no 1(4), pp. 42-80, 2005. doi: 10.26634/jet.1.4.972
15. S. V. Tytenko “Test tasks generation in the distance learning system on the basis of didactic text formalization model”, Research Bulletin of NTUU" Kyiv Polytechnic Institute", no 1(63) , pp. 47–57, 2009
16. B. G. Buchanan, E. H. Shortliffe et al. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project, Reading, MA: Addison-Wesley, 1984.
17. Pozvonochnik, Pozvonochnik.org, 2019. [Online]. Available: http://pozvonochnik.org/
18. Semantic Portal, Semantic-portal.net, 2019 [Online]. Available: http://semantic-portal.net/
19. SET Laboratory, Setlab.net, 2019 [Online] : Available: http://setlab.net/

PDF