Пошук по сайту...
Відпочинок для дітей! Табір Райдуга. Чорне море, Крим
Портал Знань Портал безперервного навчання

Портал знань — відкриті навчальні матеріали, дистанційне навчання, дистанційне тестування знань

Навчальні матеріали і Тестування знань


Акція! Сайт, що допоможе дітям...

Лабораторія СЕТ | Дослідження, статті, розробки | Публікації | Формальний апарат та програмні засоби автоматизації побудови індивідуального навчального web-середовища

Формальний апарат та програмні засоби автоматизації побудови індивідуального навчального web-середовища

Formal apparatus and software for automation of web based individual learning environment production

Tytenko Sergiy, Gagarin Alexander
National Technical University of Ukraine “Kyiv Polytechnic Institute”

The paper presents formal description of set of models, methods and algorithms for automation of individual learning environment production in the interdisciplinary information and learning web portal

Формальний апарат та програмні засоби автоматизації побудови індивідуального навчального web-середовища

Титенко С. В. Формальний апарат та програмні засоби автоматизації побудови індивідуального навчального web-середовища/ С. В. Титенко, О. О. Гагарін// VI  Міжнародна конференція «Нові інформаційні технології в освіті для всіх: навчальні середовища.»: Зб. праць Міжнар.  конф. Київ, 22–23 листопада 2011р. – Київ.: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем, 2011. – С. 98-104.

Представлено формальний опис комплексу моделей, методів і алгоритмів для автоматизації побудови індивідуального навчального середовища в міждисциплінарному інформаційно-навчальному Web-порталі

 

Бурхливий розвиток інформаційних ресурсів в Україні і в світі та поширення засобів доступу до них породжують гостру потребу в спеціалізованих програмних системах, що спростять пошук освітньої інформації, релевантної поточним навчально-професійним потребам користувачів. Реалізація такого програмного забезпечення вимагає розробки спеціалізованих формальних моделей опису і передачі освітнього контенту інформаційно-навчальних середовищ. Подібна задача вирішувалась в роботах Брусиловського П. та його учнів, Башмакова А.І та Башмакова І.А., Манако А.Ф., Мазурок Т.Л., Войченко О.П, Данилової О.В. та ін. Актуальною залишається задача розробки формальних моделей і методів та їх реалізація в програмному забезпеченні систем з індивідуалізованим доступом користувачів до затребуваної професійно-навчальної інформації в Web-середовищі.

Для забезпечення моделювання контенту на предметному рівні в даній роботі пропонується понятійно-тезисна модель (ПТМ) [1]. Вона застосовується як засіб моделювання смислу контенту інформаційно-навчального середовища, при цьому формалізація відбувається всередині фрагменту навчального тексту.

Наріжним каменем структури моделі є поняття — предмет обговорення, деякий об’єкт з предметної області, про який в навчальному матеріалі є знання. Теза — це деяка відомість або твердження про поняття. Якщо поняття вказують на предмет контенту, то тези є описово-смисловим наповненням бази знань, яке розкриває характер і властивості наявних понять. З кожним поняттям пов’язується множина тез. Формально теза є одним або декількома реченнями, у яких мова йде безпосередньо про відповідне поняття, проте саме поняття там синтаксично не фігурує. Наведемо приклади: теза про поняття «процедура» – «дозволяє розбити програму на підпрограми»; теза про поняття «клас» – «може мати в своїй структурі не тільки поля-властивості, а й методи, тобто функції і процедури». Множина понять: C={c1,…,cn1}. Множина тез: T={t1,…,tn2}. Зв'язок між тезами і поняттями: CT:T→C, TC: C→2T.

Елементи ПТМ виділяються експертом безпосередньо із тексту навчального фрагменту за допомогою спеціалізованих засобів користувацького інтерфейсу. У результаті кожен фрагмент vi може стати джерелом довільної кількості тез tj, що задається відображенням: TV:V→2T, VT:T→V. Поняття, які стосуються даної навчальної ділянки, та відповідно навчальний матеріал, якого стосується дане поняття, визначаються операторами:

Формула

Класифікація тез і понять служить для збереження в БЗ інформації про смисловий або лексичний характер того чи іншого поняття чи тези: TClass=T→TClasses, CClass=C→CClasses.

На основі семантико-синтаксичного аналізу елементів ПТМ і стенфордської моделі нечіткого виведення [2] розроблено метод автоматичної побудови онтології предметної області, що ґрунтується на відношенні дидактичного слідування [1]. Відношення дидактичного слідування між двома поняттями вказує на те, що певне поняття дидактично передує іншому, тобто в структурі навчального матеріалу повинно подаватися раніше. Сам метод ґрунтується на трьох базових нечітких логічних правилах, у відповідності до кожного з яких ставиться фактор впевненості CF [2]:

Правило №1. Якщо поняття «1» фігурує в назві поняття «2», то поняття «1» є дидактичною передумовою поняття «2» з високим ступенем достовірності:

Формула

Правило №2. Якщо поняття «1» фігурує в тезі поняття «2», то поняття «1» є дидактичною передумовою поняття «2» з деякою достовірністю:

Формула

Правило №3. Також для деяких випадків діятиме зворотне правило: якщо поняття «1» фігурує в тезі поняття «2», то поняття «2» є дидактичною передумовою поняття «1» з деякою достовірністю:

Формула

У випадку, коли для протилежних гіпотез одночасно має місце CF>0, істинною приймається гіпотеза із більшим значенням CF, при цьому фактор впевненості перераховується за формулою:

Формула

Структурна модель контенту та модель професійних компетенцій створені для забезпечення опису інформаційно-навчальних ресурсів Web-порталу у їх співвідношенні з професійними завданнями та компетенціями [3]. На цій основі розроблена підсистема організації індивідуалізованого навчання, яка служить для побудови індивідуального навчального середовища (ІНС). У залежності від цілей користувача і типу його освітнього запиту навчальний процес може приймати різні за цільовим призначенням і обсягом форми: 1) здобуття спеціальності: LExpAims(li)=EqExp; 2) здобуття компетенції або адаптованої спеціальності: LSAims(li)=EqS; 3) вивчення індивідуального навчального курсу: LVAims(li)=EqV; 4) дослідження предметної області: LGAims(li)=EqG; 5) вивчення окремого навчального поняття: LCAims(li)=EqC.

Генерація ІНС на здобуття спеціальності відбувається на основі відомостей про профіль спеціаліста. Повний набір компетенцій, що стосуються даного профілю, є декомпозицією профілю спеціаліста, який визначатимемо наступним чином:

Формула

Усю сукупність контенту декомпонованого профілю спеціаліста називатимемо профільною областю контенту даного спеціаліста:

Формула

Після отримання сукупності контенту V′=VSDExp(exp), V′ Елемент формули V декомпозиції профілю exp Елемент формули Exp для його ієрархічного структурування застосовуються базові відношення ієрархічності між елементами контенту F і Ch. У результаті отримуємо деяку сукупність піддерев контенту, які можуть розглядатися у якості набору індивідуальних навчальних курсів і модулів. Оператор Roots(V′) вкаже на корені новоутворених піддерев.

Індивідуальний контент користувача має міждисциплінарний характер і може мати походження із суміжних предметних областей. У зв’язку з цим виникає задача упорядкування контенту з урахуванням дидактико-семантичних співвідношень між його ділянками. Для розв’язку задачі дидактичного впорядкування індивідуального контенту розроблено метод на основі відношень між поняттями онтології із застосуванням апарату стенфордської моделі нечіткого виведення (рис.1.) [4].

Рис. 1. Схематичне зображення задачі дидактичного впорядкування контенту.

 

Етапи роботи методу впорядкування індивідуального контенту:

1. Попередній етап побудови транзитивних зв’язків між поняттями і формування транзитивного замикання графу онтології, що ґрунтується на правилі: 

Формула

Задача вирішується на основі модифікованого алгоритму Флойда-Варшала, де у якості вагів ребер розраховуються фактори впевненості відповідно до поданого вище правила транзитивності. 

2. Пошук цільових і фонових понять кожної з ділянок контенту V за допомогою правил:

 

Формула

3. Попарний аналіз відношення слідування між ділянками, на основі правил:

Формула
 

4. Сортування ділянок контенту за допомогою алгоритму топологічного сортування ациклічного орграфа.

Створене на основі запропонованого формального апарату програмне забезпечення має модульну структуру, зображену на рис.2. Програмний комплекс реалізовано на основі серверної мови PHP, БД MySQL та клієнтських технологій HTML, CSS, JavaScript та Adobe Flex. 

Рис.2. Модульна структура програмного комплексу.

 

У роботі розроблено комплекс моделей і методів керування інформаційно-навчальним Web-контентом на основі онтологічного підходу, що забезпечує структурно-алгоритмічні основи програмних засобів індивідуалізованого доступу користувачів до затребуваних міждисциплінарних ресурсів інформаційних Web-порталів. Розроблено модель формалізації понятійної складової контенту інформаційно-навчальної Web-системи, що забезпечило основу для методу автоматичної побудови онтології предметної області. Сутність методу полягає в автоматичному визначенні семантичних відношень між структурними елементами формалізованого контенту на базі апарату нечіткого виведення. На основі онтологічного підходу і нечіткої логіки розроблено метод автоматичної побудови індивідуального міждисциплінарного Web-середовища навчання. Розроблено прикладну програмну систему керування контентом з розширеним інструментарієм автоматизованої побудови інформаційно-навчальних Web-порталів, прототип якої функціонує на порталі znannya.org. Поточні дослідження авторів висвітлюються на сайті www.setlab.net.

Література

  1. Титенко С. В. Побудова дидактичної онтології на основі аналізу елементів понятійно-тезисної моделі / С. В. Титенко // Наукові вісті НТУУ "КПІ". – 2010. – № 1(69). – С. 82-87.
  2. 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.
  3. Титенко С. В. Генерація індивідуального навчального середовища на основі моделі професійних компетенцій у Web-системі безперервного навчання / С. В. Титенко // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля – 2009. – №1 (131). Ч.2. – С. 267-273.
  4. Титенко С. В. Побудова індивідуального навчального середовища в міждисциплінарному Web-порталі на основі онтології предметної області / С. В. Титенко // ХІ международная научная конференция имени Т. А. Таран «Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2011», Киев, 17-20 мая 2011 г.: сб. тр./ ред. кол.: гл. ред. С. В. Сирота. – К.: Просвіта, 2011. – С. 56-61. 

Доповідь Титенка С.В. на конференції ITEA-2011 "Формальний апарат та програмні засоби автоматизації побудови індивідуального навчального web-середовища" — відео, презентація
Кількість входів в цьому місяці : 1694
 
 
 
Кількість входів в цьому місяці : 3433
Приєднуйтесь!
Сторінки, близькі за змістом
Лабораторія СЕТ — Семантичні технології в електронному навчанні
Лабораторія СЕТ — лабораторія досліджень і розробок в області інформаційних технологій. Наші дослідження стосуються систем Веб-освіти. Області наукових інтересів: штучний інтелект в освіті, Web, моделі подання знань, дистанційна освіта, системи управління вмістом сайту, семантичне моделювання контенту тощо.
Побудова дидактичної онтології на основі аналізу елементів понятійно-тезисної моделі
Задача побудови семантичної моделі предметної області навчання відіграє ключову роль у процесі створення інтелектуальної навчальної системи. Таку модель прийнято називати онтологією. Відношення дидактичного слідування, що вказує на те, що певне поняття дидактично передує іншому є ключовим семантичним зв’язком для понять навчальної системи. На основі такого відношення можна представити дидактичну структуру навчальних понять у вигляді спеціальної семантичної мережі, яку називатимемо дидактичною онтологією (ДО). Наявність ДО дає можливість застосовувати різноманітні технології індивідуалізації навчання, такі як адаптивна навігація, адаптація контенту
Генерація індивідуального навчального середовища на основі моделі професійних компетенцій у системі безперервного навчання
Безперервна освіта, або освіта впродовж усього життя, змінює освітню парадигму, залишаючи базові і ємні освітні програми у полі традиційної діяльності вищих закладів освіти, і роблячи акцент на індивідуальних стислих і націлених на безпосередній практичний результат навчальних програмах. Найпрогресивнішою платформою для реалізації подібних освітніх тенденцій залишається Інтернет-простір, освітні інформаційні Web-системи і корпоративні системи навчання
Побудова індивідуального навчального середовища в міждисциплінарному Web-порталі на основі онтології предметної області
В роботі запропоновано метод автоматичної побудови і упорядкування індивідуального навчального середовища в межах багатопредметного Web-порталу, який ґрунтується на використанні онтології та апарату нечіткої логіки. Метод дозволяє автоматично визначати відношення дидактичного слідування між ділянками міждисциплінарного Web-контенту. Реалізоване на цій основі програмне забезпечення функціонує на порталі znannya.org
Теза
Це деяка відомість або твердження про поняття. Являє собою одне або декілька речень, в яких мова іде безпосередньо про відповідне поняття, проте саме поняття тут словарно не фігурує.
Поняття
Вказує на деякий об'єкт з області знань, про який іде мова, і який представляється для вивчення студенту.
Публікації Лабораторії. Штучний інтелект в освіті. Дистанційне навчання
Публікації. Штучний інтелект в освіті. Дистанційна освіта. Понятійно-тезисна модель для педагогічних цілей.
©2006-2017 Лабораторія СЕТ, Сергій Титенко
При використанні матеріалів посилання, гіперпосилання для web-ресурсів, на www.setlab.net обов'язкове
Зв'язок: lab@setlab.net 
Лабораторія СЕТ powered by FreshKnowledge
Студія Інновацій — Розробляємо розумні сайти
Rambler's Top100 НТУУ "КПІ"
Друзі і партнери
Український рейтинг TOP.TOPUA.NET