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 | FreshKnowledge – система управління навчальним Веб-контентом на семантичному рівні

FreshKnowledge – система управління навчальним Веб-контентом на семантичному рівні

Завантажити у форматі MS Word статтю FreshKnowledge – система управління навчальним Веб-контентом на семантичному рівні [DOC].

Титенко С.В., Гагарін О.О. FreshKnowledge – система управління навчальним Веб-контентом на семантичному рівні // VII международная конференция «Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2007», Киев, 15-18 мая 2007г. : Сб. тр./ Ред. кол. : С.В. Сирота (гл.ред.) и др. – К.: Просвіта, 2007. – С. 342-352

УДК 004.65+681.3.06(477)

FreshKnowledge – система управління навчальним Веб-контентом на семантичному рівні

Титенко С.В., Гагарін О.О, к.т.н., доц.,
Національний технічний університет України «КПІ», м. Київ
lab@setlab.net

Метою даної статті є опис системи управління навчальним вмістом Інтернет-сайту на рівні семантики Веб-контенту. Подається концепція роботи з контентом у системі FreshKnowledge for E-Learning (FK-EL). Ідея системи полягає у спеціальній структурі збереженні контенту, яка з одного боку є ієрархічною, а з іншого - має риси семантичної мережі. На основі такої моделі система керує відображенням, анотуванням і навігацією інформаційним наповненням сайту.

Вступ

З кожним днем українське суспільство все гостріше відчуває потребу в ефективних засобах управління інформаційними Інтернет-ресурсами. Разом із інтенсивним освоєнням Інтернет-технологій, розширенням українського Веб-простору, проблема управління інформацією або контентом сайту набуває дедалі більшого значення і вимагає спеціальних методів розв’язання і відокремлення даної задачі від суто технічних питань роботи з Інтернет.

Поточні проблеми і завдання систем управління інформаційним наповненням сайтів наступні: організація контенту; відображення контенту; навігація контентом; анотування контенту.

Окрім вказаного слід зазначити деякі особливості завдань. Важливе значення має здатність Веб-ресурсу надавати користувачу можливість переглядати елементи контенту певної тематичної групи, тобто отримувати доступ саме до тієї частини вмісту сайту, яка цікавить користувача. Такі можливості Веб-систем називають адаптивною навігацією і адаптивним поданням.

Пропонується програмна платформа, на основі якої робиться спроба організувати смислову, таку що не залежить від технологічних нюансів, роботу користувача по публікації власних інформаційних ресурсів в Інтернет. Окремим напрямком розробки і досліджень є використання запропонованого підходу в галузі дистанційної освіти, організація освітніх Веб-ресурсів, що ставлять свої специфічні вимоги і мають внести власну семантику в модель керування Веб-контентом.

Система управління вмістом інформаційного Веб-ресурсу FreshKnowledge побудована і розвивається на основі концепції семантичного Веб-контенту. На відміну від багатьох систем управління вмістом сайту (CMS – Content Management Systems) в даній системі робиться акцент не на фізичному розташуванні і поданні інформації, а на семантичному. Фізичне подання контенту відбувається як процес відбиття його внутрішньої смислової структури. Таким чином FreshKnowledge є семантичною системою управління контентом (sCMS – Semantic Content Management System).

FreshKnowledge for E-learning (FK-EL) – система управління навчальним контентом, будується на базі FreshKnowledge і покликана вирішувати специфічні для освіти завдання по роботі з інформацією.

Далі ми опишемо систему FreshKnowledge for E-learning (FK-EL), надаючи погляд з різних точок зору. Часом деякі характерні риси будуть частково дублюватися, проте поставатимуть в різних аспектах. Так, по-перше, розглянемо концепцію контенту, на якій заснована система, зробимо погляд на FK-EL у порівнянні з іншими CMS, розглянемо систему з точки зору навчальних Веб-систем і подамо перелік ключових технологічних рішень.

Концепція навчального контенту

Система управління навчальним інформаційним наповненням FK-EL увібрала в себе певну концепцію і розуміння навчального контенту як такого. Сучасні LMS (Learning Management Systems), CMS (Courseware Management Systems), СДО (Системи дистанційної освіти) надають широкі можливості по організації власне процесу навчання, що включає в себе безліч функцій, таких як авторизоване використання системи різними групами користувачів, організація доступу до методичних матеріалів, організація дискусій, чатів, онлайн-конференцій, електронний деканат, створення тестів тощо. У той же час ідея навчального контенту реалізується в більшості на рівні простої Інтернет-публікації методичних матеріалів. Навчальні матеріали не зазнають принципово ніяких якісних змін, окрім переведення у HTML, оформлення гіпертекстового меню і елементів навігації на зразок «Далі» і «Повернутись». Таким чином отримуємо таку форму навчального контенту, що принципово не відрізняється від паперової.

На противагу ідея контенту у FreshKnowledge ставить за мету використати усю міць можливостей гіпертексту, комп’ютерних моделей даних і знань для отримання навчального контенту у новій якісній формі, яку назвемо семантичним навчаючим гіпертекстом (гіпермедіа). Семантичний навчаючий гіпертекст отримується завдяки наділенню навчального контенту знаннями у процесі його завантаження у систему. Ці знання стосуються співвідношень між ділянками контенту, їх асоціативності, черговості, підлеглості тощо. Усі ці знання про знання, тобто про навчальний контент, використовуються для подолання невідворотної для паперових носіїв лінійності навчального тексту, для реалізації інтелектуальної, освітньо-свідомої адаптивності подання контенту і навігації. У свою чергу семантичний навчаючий гіпертекст має послужити фундаментом для організації гіпертекстового навчаючого середовища, концепція якого подана у попередніх роботах [1, 2]. Вона базується на таких елементах: понятійно-тезисна модель знань (ПТМ) для формалізації дидактичного тексту [3,4,5], ієрархічно-мережева модель організації навчального контенту (FreshKnowledge), модель професійних компетенцій, модель навчального (педагогічного) процесу [2,3,1].

Характерні риси FK-EL як системи управління інформаційним вмістом навчального Веб-ресурсу

Система FreshKnowledge for E-learning (FK-EL) покликана реалізувати семантичне управління мережею знань для адаптивного подання навчальних матеріалів у Веб-форматі під час процесу дистанційного навчання через мережу Інтернет.

Розглянемо особливості FK-EL як системи для управління навчальними Веб-матеріалами. Принципи, які покладаються в основу системи:

1. Застосування технологій штучного інтелекту для збереження і подання навчальних матеріалів.

2. Безпосередня орієнтація на використання в Інтернет - інтеграція з Веб-технологіями на рівні збереження навчальних матеріалів і їх структури.

3. Єдина мережа знань охоплює усю сукупність навчальних курсів системи завдяки єдиній об’єктній моделі Веб-вмісту і семантичним відношенням, що вирішує проблему відокремленості курсів один від одного.

4. Відокремлення технічних завдань, що супроводжують розробку порталів, від завдань семантичного управління вмістом. Генерація елементів навігації, автоматична побудова меню, додаткових посилань, анотування посилань тощо. Динамічний і керований контент як антипод статичному.

5. Перспективний розвиток системи спрямований на інтеграцію дидактичної мережі знань із педагогічними моделями управління навчанням.

Характерні риси FK-EL як системи управління контентом(CMS)

Система FreshKnowledge виникла як вирішення завдань, пов’язаних із професійною підтримкою інформаційних Веб-ресурсів і була розвинута для підтримки Веб-навчання. У FK-EL можна виділити ряд особливостей, що відрізняють її від систем-аналогів як загального спрямування (CMS), так і таких, що застосовуються спеціально для освіти. Далі розкриваються згадані характеристики.

Орієнтація системи на підтримку інформаційних Веб-сайтів. Першочерговою метою FreshKnowledge є підтримка сайтів, основним завданням яких є надання великих обсягів інформації, чи контенту. Серед основних цілей створення системи - пошук і реалізація такої архітектури збереження Веб-контенту, що дозволить ефективно вирішувати два ключові завдання: завантаження контенту і подання контенту відвідувачам. При цьому процес завантаження і розташування нового контенту має відбуватися максимально просто. А механізм подання Веб-вмісту має підтримувати адаптивність і відбуватися шляхом автоматизації створення Веб-сторінок, які по суті є похідними збереженого контенту. Під адаптивністю ми розуміємо адаптацію Веб-вмісту на різних рівнях. По-перше - на рівні подання нового контенту у контексті існуючого. Це означає, що нові порції інформації з’являються на сайті у поєднанні з іншими, близькими за змістом елементами. По-друге FreshKnowledge має на меті адаптивне подання інформації в залежності від потреб відвідувачів, що має спростити пошук цільової інформації Веб-ресурсу.

Управління інформаційним наповненням на семантичному рівні. Управління інформацією сайту здійснюється на рівні логіки, смислу чи семантики Веб-вмісту. В основу покладено принципи, за якими управління відбувається не на фізичному чи буквальному рівні (файли, Веб-сторінки, HTML, статичний відокремлений гіпертекст), а на рівні управління власне інформацією, що має на меті таку організацію Веб-ресурсу, яка дозволить перетворити сукупність Веб-інформації на кероване Веб-знання.

Простота і єдиний підхід до управління елементами усього контенту сайту. FreshKnowledge застосовує об’єктний підхід до структуризації контенту. Кожна Веб-сторінка, або Веб-подання є об’єктом в системі FK-EL. Такий об’єкт містить характерні для Веб-документу поля, такі як назва, підпис для меню, вступна частина, основний текст, автор, дати, асоціативні сторінки тощо. Таким чином створивши новий елемент контенту – подання, – ми завантажили в систему повноцінний об’єкт, яким система може управляти і відображати у різних формах (як Веб-сторінку, як елемент меню, як анотацію до сторінки, як анотоване посилання, як елемент списку каталогу, як додатковий елемент для навігації тощо).

Орієнтація на професійну підтримку сайту, що передбачає гнучкість і можливість додаткового програмування і дизайну. Серед можливостей професійної підтримки Веб-сайту, що керується FreshKnowledge слід зазначити наступні: можливість змінювати основний дизайн, фізичне форматування і стилістику сайту завдяки відокремленню одне від одного функціонального ядра системи, контенту і дизайну за допомогою таблиць стилів CSS. Крім того, контент-менеджер має можливість редагувати вихідний HTML-код елементів контенту і використовувати спеціальну мову логічних команд FreshTags системи FreshKnowledge.

Автоматизація за принципом «роби основне – інше зробить система», в той час як більшість CMS пропонують всеохоплюючу та проте громіздку автоматизацію за принципом «ось інструмент – роби все сам». FK-EL забезпечує механізми генерації навігації, меню, анотованих посилань, альтернативних шляхів навігації і адаптивного подання контенту у різних формах.

Орієнтація на Веб-ресурс, що розвивається і еволюціонує. Принципи роботи FK дозволяють розвивати Веб-сайт від початкової стадії до стадії великого інформаційного ресурсу. Гнучка система управління структурою, простота додавання нової інформації та зміни її розташування дозволяє з легкістю перебудовувати і доповнювати Веб-ресурс, що дуже важливо для поетапного розвитку Веб-сайту і підтримки ідеї динамічного, а не статичного контенту.

Ключові технологічні рішення і методи реалізації

Розглянемо основні аспекти реалізації системи FreshKnowledge.

Об’єктна модель контенту. Усі елементи контенту є об’єктами, характеристики, яких зберігаються в таблиці бази даних, а методи реалізовані у класі, що описується в ядрі системи. Елементи контенту також називаємо Поданнями (Views), що вказує на те, що кожен елемент відповідає за подання окремої, логічно довершеної, самостійної ділянки контенту. Серед основних значимих характеристик об’єктів контенту наступні: назва ділянки контенту; вступ (анотація) до основної частини; текст – основна частина; дати; автор; зображення, що ілюструє текст. Таким чином кожна сторінка сайту є об’єктом контенту.

Кожен об’єкт має унікальний осмислений символьний ідентифікатор, який задає користувач системи при створенні нового об’єкта. Таким чином для ідентифікації окремого елементу контенту не потрібні дані про його положення у структурі сайту. Тому при зміні місця елементу в меню його Інтернет-адреса (URL) не змінюється. Крім того в усіх випадках використання об’єкта всередині системи для його ідентифікації використовується лише даний ідентифікатор, що дає переваги і сприяє реалізації семантичного управління контентом.

Ієрархічна (деревоподібна) структура вмісту. Усі об’єкти контенту (Подання) упорядковуються у вигляді ієрархічної деревоподібної структури. Об’єкти першого рівня ієрархії представляють основні розділи сайту. Кожен з об’єктів може мати довільну кількість дочірніх об’єктів, які в свою чергу також можуть мати власні дочірні об’єкти і т.д.

Говорячи про ієрархічну структуру контенту у FreshKnowledge, слід окремо загадати характерну для Веб-контенту конструкцію типу «список - елементи списку». В залежності від типу об’єкту, його основна частина може генеруватися автоматично.

Так об’єкт контенту типу «Список» (list) являє собою перелік вступних блоків (анотацій) елементів із посиланнями типу «Читати далі» на дочірні об’єкти, тобто на елементи списку.

За допомогою такої функціональності зручно формувати такі розділи сайту як база статей, архів новини тощо. Таким чином конструкцію «список - елементи списку» застосовують для реалізації розділу сайту, що містить велику кількість однотипних елементів контенту. Для реалізації даної функціональності у відповідному полі об’єкта слід вказати його тип – «list».

Мережева структура вмісту - контент як семантична мережа­. Між об’єктами контенту підтримуються відношення. Окрім відношень батьківський-дочірній, характерних для ієрархічної структури, FreshKnowledge також підтримує відношення асоціативності. Проста ідея асоціативного відношення виражається у тому, що певна сторінка якимось чином по смислу пов’язана з іншою сторінкою або елементом контенту. Асоціативні сторінки можуть вказуватися явно у спеціальному полі об’єкта контенту (див. рис.1). Асоціативні елементи також добавляються автоматично у випадку, якщо у тексті сторінки зустрічається посилання на іншу сторінку сайту у вигляді анотованого посилання або у вигляді вступного блоку із запрошенням читати далі.

Ще один специфічний тип відношення, що може встановлюватись між об’єктами – відношення ідентичності, коли один об’єкт грає роль псевдоніма іншого елемента, тобто є його копією або клоном. Приклад зазначення об’єкта, для якого даний елемент стане псевдонімом показано на рис.2. При цьому ми отримуємо можливість розмістити той самий контент у різних частинах структури сайту без потреби його фізичного дублювання. У такому випадку усі пусті поля псевдоніма заповнюються значеннями полів об’єкта-оригінала.


Рис.1. Приклад безпосереднього зазначення асоціативних сторінок

Рис.2. Приклад встановлення об’єкта у якості псевдоніма іншого об’єкта


Крім того проектується функція тематичної каталогізації об’єктів контенту. Її ідея полягає у формуванні тематичної структури альтернативної до центральної структури об’єктів сайту з метою реалізації адаптивного тематико-орієнтованого подання контенту сайту.

Генерація списків асоціативних сторінок. Уся сукупність відношень між об’єктами використовується для організації різних шляхів навігації контентом і впливає на відображення контенту і службових блоків та посилань на сторінках сайту.

Так, кожна сторінка, окрім блоку «Меню сайту», має блоки «Додаткові посилання» і «Сторінки близькі за змістом», у яких відображаються посилання на сторінки пов’язані ієрархічними відношеннями (дочірні сторінки, батьківська сторінка) і посилання на асоціативні сторінки. Приклад блоку додаткових посилань зображено на рис.3.


Генерація меню сайту на основі структури контенту. Основне меню сайту генерується автоматично і представляє дерево Веб-сторінок на основі ієрархічної структури об’єктів контенту. Кожен об’єкт виступає як окрема сторінка сайту.


Підтримка семантичної мови типових команд Веб-сайту. FK-EL застосовує технологію макротегів FreshTags. Технологія внутрішніх макротегів FreshTags є ще одним рішенням для переходу від фізичного рівня управління сайту до логічного або семантичного.

Типовою проблемою при збереженні елементів контенту в базі даних є неможливість використання програмного коду серверних сценаріїв (наприклад PHP) всередині текстового поля бази даних. Таким чином більшість CMS зберігають в базі даних статичний HTML, що подається в тому ж вигляді користувачеві після формування сторінки на сервері.

Система дозволяє застосовувати попередньо підготовлені програмні фрагменти шляхом спеціального оформлення їх виклику в HTML-коді, що зберігається в базі даних. Після отримання запиту від користувача, текст елементу контенту, який запитано, видобувається з БД. Далі відбувається синтаксичний розбір (парсинг) тексту і макрокоманди після опрацювання функціями синтаксичного аналізу макротегів заміняються відповідним HTML-кодом. Після цього динамічно сформована сторінка передається користувачеві.

Таким чином типові шаблонні рішення можуть застосовуватись за допомогою єдиних команд. Крім того, це дає можливість відійти від фізичного рівня організації контенту сторінки до семантичного, створивши набір логічних команд для сайту.

Приклад застосування макротегу FreshTags показано на рис.4. Виконання команди announce(ID) призведе до вставки на її місце у Веб-сторінку анотації і посилання на сторінку, ідентифікатор якої передано в команду як параметр (ID).


Рис.3. Приклад блоку додаткових посилань

Рис.4. Макрокоманди FreshTags, виділені символами «» і вставлені в HTML-текст, який зберігається в базі даних.


Перспективи

Перспективні напрямками розвитку системи FreshKnowledge можна розділити на групи. По-перше це поглиблення технологій і розробка алгоритмів семантичного управління контентом. Сюди слід віднести згадану тематичну каталогізацію об’єктів контенту, яка допоможе реалізовувати адаптивне подання контенту сайту у різних формах. Сюди ж відносимо технологію FreshTemplates, що на даний момент проектується. Ця технологія, ґрунтуючись на технології FreshTags, має надати комплекс інструментів для управління відображенням елементів контенту, використання дизайн-шаблонів.

На даний момент досліджується ідея застосування об’єктно-орієнтованої бази даних для збереження об’єктів контенту. Мова йде про можливість створення об’єктів контенту із змінним набором полів, можливістю наслідування, повноцінного використання сутностей при збереженні контенту. Кожна сутність має власний набір характеристик і свій спосіб відображення. Застосування об’єктної парадигми для елементів контенту дозволить гнучко моделювати різноманітні сутності і ефективно вирішувати широке коло завдань для Веб-проектів.

Інша група завдань безпосередньо пов’язана із дистанційною освітою, ідеями семантичного навчаючого контенту, створенням навчального порталу та гіпертекстового навчаючого середовища. Серед перспективних завдань тут формалізація сутності навчального курсу, розробка форми його збереження у загальній структурі навчального контенту.

Звичайно, типові завдання систем дистанційної освіти, пов’язані із авторизованим використанням ресурсу, організацією електронного деканату, організацією навчального процесу, також мають бути пророблені і інтегровані із системою FreshKnowledge for E-Learning (FK-EL).

Система FreshKnowledge for E-learning є частиною проекту по створенню гіпертекстового навчаючого середовища (ГНС) [1,2,3]. Ключовими завданнями тут залишається дослідження, розробка і формалізація складових частин комплексної моделі ГНС. Сюди входять наступні складові: 1) понятійно-тезисна модель знань (ПТМ) – модель формалізації дидактичного тексту; 2) ієрархічно-мережева модель організації навчального контенту – реалізується у проекті FreshKnowledge; 3) модель професійних компетенцій; 4) модель навчального (педагогічного) процесу.

Висновок

Було розглянуто систему семантичного управління контентом сайту FreshKnowledge і її застосування в інтелектуальній системі навчання. Подано концепцію семантичного навчаючого контенту як концептуального підґрунтя для організації контенту в системі FreshKnowledge for E-Learning (FK-EL). Розглянуто характерні особливості FK-EL як системи управління навчальним контентом, як CMS-системи. Подано опис ключових технологічних рішень, методів реалізації і перспектив до подальшого розвитку. Про поточні і попередні дослідження інформується на сайті авторів системи www.setlab.net [6]. Експериментальне застосування семантичної системи управління навчальним контентом FK-EL можна знайти за адресою http://edu.setlab.net [7].

Література

1. Гагарін О.О., Гайдаржи В.І., Титенко С.В. Концептуальний підхід до подання знань в інтелектуальній освітній системі // Сучасні те-нденції розвитку інформаційних технологій в науці, освіті та еко-номіці: Матеріали Всеукраїнської науково-практичної конферен-ції. 11-13 грудня 2006 р., м. Луганськ. – Луганськ: Альма-матер, 2006. – C.17-19

2. Гагарін О.О., Титенко С.В. Проблеми створення гіпертекстового навчаючого середовища. Електронні публікації Лабораторії СЕТ. http://www.setlab.net/?view=Tytenko-Lugansk-Article

3. Гагарин А.А., Луценко А.Н., Титенко С.В. Организация дистанци-онного обучения как информационный фактор реализации научно-технологической составляющей экономической безопасности го-сударства // Экономическая безопасность государства и информа-ционные технологии в ее обеспечении / под общ. ред. Г.К. Вороно-вского, И.В, Недина – К.:Знания Украины, 2005, стр. 608-619.

4. Титенко С.В., Гагарін О.О. Семантична модель знань для цілей організації контролю знань у навчальній системі. // Сборник тру-дов международной конференции «Интеллектуальный анализ ин-формации-2006». – Київ: Просвіта, 2006. – С. 298-307.

5. Титенко С.В., Гагарін О.О. Практична реалізація технології авто-матизації тестування на основі понятійно-тезисної моделі. Образо-вание и виртуальность – 2006. Сборник научных трудов 10-й Ме-ждународной конференции Украинской ассоциации дистанцион-ного образования / Под общ. ред. В.А. Гребенюка, Др Киншука, В.В. Семенца.– Харьков-Ялта: УАДО, 2006.– С. 401-412.

6. http://www.setlab.net Лабораторія СЕТ – Віртуальна лабораторія новітніх інформаційних технологій. Дослідження в області диста-нційного навчання.

7. http://edu.setlab.net FreshKnowledge for E-Learning – експеримента-льне застосування семантичної системи управління навчальним контентом.

Завантажити у форматі MS Word статтю FreshKnowledge – система управління навчальним Веб-контентом на семантичному рівні [DOC].

Коментарі відвідувачів (0)
[ Показати коментарі ]

Додайте власний коментар
Автор

Коментар

Кількість входів в цьому місяці : 5645
Приєднуйтесь!
Сторінки, близькі за змістом
FreshKnowledge CMS — Система управління вмістом сайту
FreshKnowledge — Система управління вмістом сайту (CMS — Content Managment System). Програмна платформа для Веб-сайтів, яка розробляється в лабораторії СЕТ.
Концептуальний підхід до подання знань в інтелектуальній освітній системі
Мережа WWW має весь необхідний потенціал для того, щоб стати фундаментом для побудови новітніх освітніх середовищ, які задовольнять вимоги часу по наданню і розповсюдженню знань. Всесвітня Мережа стоїть перед викликом зробити знання такими ж легко доступними, як і звичайну інформацію. Тут розглядаються два підходи до моделювання знань для освітніх систем та перспектива їх синтезу.
Організація дистанційного навчання як інформаційний фактор реалізації науково-технологічної складової економічної безпеки держави
В докладі розглянуті проблеми створення та проведення дистанційного навчання за допомогою сучасних інформаційних технологій. Значну увагу приділено автоматизованому проектуванню змісту курсів та методикам автоматизованого тестування знань студентів.
Семантична модель знань для цілей організації контролю знань у навчальній системі
Метою даної статті є подання концепції автоматичної побудови засобів контролю знань на основі спеціальної понятійно-тезисної моделі подання знань та опис програмної реалізації цієї концепції. Ідея полягає у специфічному алгоритмі збереження і наповнення бази знань, на основі якої будуть генеруватись тести. Запропонована ідея втілена у програмному продукті і знаходиться на стадії подальшого дослідження і розвитку.
Практична реалізація технології автоматизації тестування на основі понятійно-тезисної моделі
Метою даної роботи є розкриття концепції автоматичної побудови тестів на основі спеціальної понятійно-тезисної моделі подання знань та опис програмної реалізації цієї концепції. Ідея полягає у специфічному алгоритмі збереження і наповнення бази знань, на основі якої будуть генеруватись тести. Запропонована ідея втілена у програмному продукті і знаходиться на стадії подальшого дослідження і розвитку.
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