Програмне забезпечення онтологічно-орієнтованої системи керування інформаційно-навчальним Web-контентом

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

НАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ НАУК УКРАЇНИ

ІНСТИТУТ ПРОБЛЕМ МОДЕЛЮВАННЯ В ЕНЕРГЕТИЦІ

ім. Г.Є. ПУХОВА

УДК 004.4:004.774.6CMS

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук

Програмне забезпечення онтологічно-орієнтованої системи керування інформаційно-навчальним web-контентом

01.05.03 - Математичне та програмне забезпечення

обчислювальних машин і систем

Титенко Сергій Володимирович

Київ - 2011

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Національному технічному університеті України «КПІ», Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України, кафедра автоматизації проектування енергетичних процесів та систем теплоенергетичного факультету.

Науковий керівник

кандидат технічних наук, доцент Гагарін Олександр Олександрович, Національний технічний університет України «КПІ», Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України, доцент кафедри автоматизації проектування енергетичних процесів та систем теплоенергетичного факультету.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Сидоров Микола Олександрович, Національний авіаційний університет, Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України, декан факультету комп'ютерних наук, завідувач кафедри інженерії програмного забезпечення;

кандидат технічних наук Богачков Юрій Миколайович, Український інститут інформаційних технологій в освіті Національного технічного університету України «КПІ», Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України, методист вищої кваліфікації.

Захист відбудеться «19» травня 2011 р. о 14 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 26.185.02 Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України за адресою: 03164, м. Київ, вул. Генерала Наумова, 15.

З дисертацією можна ознайомитись в бібліотеці Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України за адресою: 03164, м. Київ, вул. Генерала Наумова, 15.

Автореферат розісланий «18» квітня 2011 р.

Вчений секретар спеціалізованої

вченої ради К 26.185.02,

к.ф.-м.н. І.О. Горошко

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. В умовах інформаційного перенасичення і бурхливого розвитку мережі WWW, коли щорічний приріст знань складає 4-6%, фахівець отримує до 50% знань після закінчення навчального закладу і майже третину загального обсягу свого робочого часу мусить витрачати на поповнення професійних знань. У зв'язку з цим питання побудови ефективних систем керування професійною інформацією і підтримки навчання набуває особливої значущості. Україна стоїть перед викликом впровадження і підтримки освітніх процесів за принципом «навчання впродовж усього життя». Стандартизовані і достатньо статичні п'яти-шестирічні університетські програми не здатні в повноті задовольнити перемінливі вимоги ринку праці. Інновації постійно змінюють попит на різні професії і самі професії зокрема. Тому навчання і професійний розвиток не припиняються після завершення університету, а тривають і надалі. Технології побудови інформаційно-навчальних Web-порталів і систем дистанційної освіти мають потенціал відповісти на такий суспільний виклик, надавши зручні механізми доступу користувачів до затребуваної професійної інформації і забезпечивши підтримку індивідуалізованого навчання.

Сьогодні існує достатньо велика кількість програмних систем для організації дистанційного навчання, серед них Blackboard, WebCt, Moodle, IBM LearningSpace та ін. Такі системи надають інструментарій для керування електронним навчанням, натомість вони не володіють достатніми функціями для гнучкого керування Web-контентом в контексті побудови інформаційних порталів організацій чи установ. З іншого боку типові системи керування контентом (CMS), придатні для створення інформаційних порталів, не містять необхідних функціональних можливостей в контексті навчального процесу. Сучасність ставить вимоги індивідуалізації і адаптації навчального та професійного контенту до потреб користувача, а це не може бути якісно реалізовано в межах згаданих систем і вимагає застосування засобів опису предметних областей і моделей подання знань. Проблема моделювання знань в задачі керування Web-контентом інформаційно-навчальних програмних систем вимагає спеціальних підходів на стику різних галузей, серед яких розробка програмного забезпечення, моделювання баз даних та знань, дидактика, а також сучасні засоби розробки Web-систем.

У галузь моделювання навчального контенту програмних систем навчання зробили вагомий внесок такі науковці як Брусиловський П., Мюррей Т., П. Де Бра, Башмаков О.І., Семікін В.О., Манако А.Ф., МакАртур Д., Мазурок Т.Л. та ін. Проблема автоматизованого тестування на основі програмних комплексів розглянута в роботах Єлізаренка Г.М., Аванесова В.С., Сороко В.М., Станкова С. та ін. Сучасні освітні вимоги, а також концепція безперервного навчання досліджувалися такими вченими як Згуровський М.З., Богданова І.Ф., Дресвянніков В.О., Сивець С.Д. та ін. Незважаючи на досягнення, невирішеною залишається проблема побудови програмних систем для створення інформаційно-навчальних Web-порталів, які б надавали користувачам зручні механізми індивідуалізованого доступу до затребуваних професійно-навчальних ресурсів міждисциплінарного характеру.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась у відповідності до науково-дослідних робіт, проведених на кафедрі АПЕПС ТЕФ НТУУ «КПІ»: «Удосконалення науково-методичного забезпечення підготовки і підвищення кваліфікації державних службовців з урахуванням запровадження дистанційної технології навчання» (реєстр. № 0102U005635, 2002 р.); «Створення та впровадження у дослідну експлуатацію експериментального курсу дистанційного навчання „Місцеве самоврядування в Україні” (за навчальним планом типового короткотермінового семінару для підвищення кваліфікації депутатів місцевих, сільських, селищних та міських голів)» (реєстр. № 0103U006755, 2003 р.), - а також в межах НДР «Науково-методичні засади організації середовища дистанційного навчання в середніх загальноосвітніх навчальних закладах» (реєстр. № 0109U000175, 2009-2011р), що проводив Інститут інформаційних технологій і засобів навчання АПН України.

Мета і завдання дослідження. Забезпечення індивідуалізованого доступу користувачів інформаційних Web-порталів до затребуваної професійно-навчальної інформації шляхом розробки комплексу моделей і методів та створення на їх основі програмного забезпечення системи автоматизованого керування інформаційно-навчальним Web-контентом.

Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити наступні завдання.

· Проаналізувати особливості існуючих програмних систем, що застосовуються для керування Web-контентом інформаційних порталів навчального і професійного призначення, а також здійснити аналіз сучасних освітніх вимог до них.

· Розробити моделі структурування і формалізації знань та інформації, які подані у Web-контенті інформаційно-навчального порталу, з метою забезпечення основи для розробки та програмної реалізації методів індивідуалізованого доступу користувачів до затребуваних професійно-навчальних ресурсів.

· Розробити методи і програмно реалізувати на їх основі підсистему індивідуалізованого доступу користувачів до затребуваних ресурсів інформаційно-навчальних Web-порталів.

· Розробити прикладну програмну систему керування інформаційно-навчальним Web-контентом з функцією індивідуалізованого доступу користувачів до затребуваних інформаційно-навчальних ресурсів.

Об'єкт дослідження - програмні системи побудови інформаційно-навчальних порталів, їх функціонування і архітектура.

Предмет дослідження - моделі, методи і програмні засоби систем керування інформаційно-навчальним Web-контентом.

Методи досліджень. Теоретичні дослідження по розробці комплексу моделей, методів та програмного забезпечення системи автоматизованого керування контентом ґрунтуються на застосуванні системного аналізу, методології функціонального моделювання, інженерії знань, теорії множин, теорії графів, теорії нечіткого виведення, теорії алгоритмів та об'єктно-орієнтованого проектування.

Експериментальні дослідження запропонованих моделей і методів та створеного на їх основі програмного забезпечення велися в умовах застосування їх у ряді реальних і експериментальних Web-проектів.

Наукова новизна одержаних результатів.

1. Вперше запропоновано метод автоматизованої побудови онтології предметної області на основі стенфордської моделі нечіткого виведення в інформаційно-навчальних Web-системах. Сутність методу полягає в автоматичному визначенні семантичних відношень між структурними елементами формалізованого контенту на базі апарату нечіткого виведення. Метод дозволяє реалізувати програмне забезпечення для автоматизованого розв'язання задач формалізації понятійної складової контенту, побудови гіпермедійного термінологічного довідника з предметної області, визначення семантичних зв'язків між поняттями та побудови тестових завдань.

2. Розроблено ієрархічно-мережеву об'єктно-орієнтовану модель даних і знань, поданих в контенті інформаційно-навчальної Web-системи, яка вперше забезпечила комплексне вирішення задач репрезентації великих об'ємів багатопредметної інформації, організації міждисциплінарних зв'язків, моделювання предметних областей, подання структури професійних компетенцій і організації навігації в інформаційному Web-порталі навчального і професійного призначення.

3. Вперше на основі онтологічного підходу і нечіткої логіки розроблено метод, що забезпечує основу програмного забезпечення для індивідуалізованого доступу користувачів до затребуваних міждисциплінарних ресурсів інформаційно-навчального Web-порталу. Сутність методу полягає у автоматичній побудові індивідуального навчального середовища шляхом вибору і впорядкування ресурсів багатопредметного Web-порталу відповідно до навчально-професійних потреб користувача.

4. Вперше розроблено прикладну програмну систему керування контентом з розширеним інструментарієм автоматизованої побудови інформаційно-навчальних Web-порталів, яка містить програмні засоби створення міждисциплінарної бази контенту навчального та професійного призначення, засоби автоматизованої побудови і відображення онтології предметної області, засоби побудови індивідуального інформаційно-навчального середовища і засоби автоматизованої побудови тестових завдань.

Практичне значення одержаних результатів. Запропоновані моделі, методи і програмні засоби забезпечили комплексне вирішення таких завдань як керування знаннями і організація індивідуалізованого навчання в межах інформаційно-навчального Web-порталу. Створена програмна система дозволяє будувати Web-портали для підтримки процесу керування знаннями і індивідуалізованим навчанням в організаціях і установах різного характеру.

Особистий внесок здобувача. Основні результати дисертаційної роботи отримані автором самостійно. У працях, опублікованих у співавторстві, авторові належать такі результати: аналіз особливостей безперервного навчання і технологій та методів інтелектуальних систем навчання [10], класифікація підходів до моделювання знань в навчальних системах [4,6,16], комплексна модель керування контентом [1,5,6,8], розробка ієрархічно-мережевої моделі контенту [9,11,12,14], розробка понятійно-тезисної моделі [1-3], розробка моделі професійних компетенцій [15], створення програмної системи автоматизованого керування контентом [7].

Апробація результатів дисертації. Основні положення дисертації доповідалися на міжнародній науковій конференції «Економічна безпека держави і інформаційні технології в її забезпеченні» (м. Біла Церква, 2005 р.), міжнародній конференції «Інтелектуальний аналіз інформації ІАІ-2006» (м.Київ, 2006 р.), міжнародній конференції української асоціації дистанційної освіти «Освіта і віртуальність - 2006» (м. Ялта, 2006 р.), всеукраїнській науково-практичній конференції «Сучасні тенденції розвитку інформаційних технологій в науці, освіті та економіці» (м. Луганськ, 2006 р.), міжнародній науково-технічній конференції «Системний аналіз та інформаційні технології», (м. Київ, 2007 р.), міжнародній конференції «Інтелектуальний аналіз інформації ІАІ-2007» (м. Київ, 2007 р.), міжнародній конференції української асоціації дистанційної освіти «Освіта і віртуальність - 2007» (м. Ялта, 2007 р), міжнародній конференції «Інтелектуальний аналіз інформації ІАІ-2008» (м. Київ, 2008р.), міжнародній науково-технічній конференції «Системний аналіз та інформаційні технології» (м. Київ, 2008р.), міжнародній конференції «Інтелектуальний аналіз інформації ІАІ-2009» (м. Київ, 2009р.), міжнародній конференції «Інтелектуальний аналіз інформації ІАІ-2010» (м. Київ, 2010р.).

Публікації. За темою дисертації опубліковано 23 друкованих роботи (1 робота в колективній монографії, 7 статей у фахових виданнях, 8 статей у збірниках статей наукових конференцій, 7 робіт в збірниках тез наукових конференцій).

Структура та обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається з вступу, чотирьох розділів, висновків, переліку використаних джерел, додатків. Обсяг дисертації складає 206 сторінок, у тому числі 7 таблиць і 49 рисунків, а також додатки на 4 сторінках. Список використаних джерел складає 109 найменувань.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми дослідження, сформульовано мету і задачі дослідження, вказано наукову новизну і практичне значення отриманих результатів.

Перший розділ присвячено аналізу програмних систем побудови інформаційно-навчальних порталів (ІНП) та сучасним освітнім вимогам до них. Сучасні освітні тенденції передбачають, що системи побудови ІНП мають бути чимось більшим, ніж просто середовище для передачі статичних навчальних матеріалів певній групі користувачів з можливістю спілкування і подальшим тестуванням, що характерно для традиційних систем дистанційного навчання. Такі характеристики як індивідуальність, практична доцільність, релевантність, міждисциплінарність та інші особливості безперервного навчання вимагають якісно інших методів і моделей побудови таких систем. Модель освітнього процесу за вимогами безперервного навчання на відміну від класичного дистанційного навчання міститиме такі етапи: 1)?визначення освітніх потреб і цілей користувача; 2)?визначення вже наявних у користувача знань та навичок, що відповідають цілям навчання; 3)?побудова і адаптивна підтримка релевантного навчального процесу на основі відомостей отриманих на 1-му і 2-му етапах.

Проаналізовано існуючі технології, методи і моделі інтелектуальних систем навчання та виявлено недоліки і рекомендації до їх подолання в контексті безперервного навчання. Проблема однопредметності і закритості контенту навчальної системи має бути подолана шляхом забезпечення моделей контенту здатністю підтримувати міждисциплінарні зв'язки, а також подавати багатопредметні навчальні матеріали. З метою забезпечення професійної спрямованості навчання програмні системи керування контентом ІНП повинні передбачати моделювання професійних компетенцій та посадових вимог у їх співвідношенні із навчальним контентом. Сформульовано освітні вимоги до сучасних інформаційно-навчальних Web-систем, до яких віднесено: багатопредметність і міждисциплінарність навчально-методичного наповнення; забезпечення засобами моделювання кадрових і виробничих задач та компетенцій; наявність методів автоматизованої побудови індивідуальних навчальних середовищ із функцією контролю і діагностики знань. В результаті аналізу сформовано концептуальну схему системи керування контентом ІНП (рис.1).

Рис.1. Концептуальна схема програмної системи керування контентом ІНП.

Ключовими задачами в процесі створення такої програмної системи є побудова моделі бази даних та знань, поданих в контенті, розробка структурно-алгоритмічних основ підсистеми побудови індивідуального навчального середовища та автоматизації тестування знань. Моделювання знань здійснюється шляхом побудови онтології предметної області, яка розглядається в навчальному і професійному контенті системи. Таким чином база знань ІНП повинна містити контент, тобто інформаційне наповнення, яке виражає знання мовою комунікації людини, його онтологічно-орієнтовану формалізацію, а також дидактичну функцію, яка керує на основі онтології процесом постачання контенту користувачу. Таким чином завдання моделювання знань в системі керування контентом ІНП зводиться до побудови онтологічно-орієнтованої моделі навчального контенту, що включає три ключові компоненти: 1) інформаційне наповнення; 2) онтологію предметної області; 3) дидактичну функцію. На основі проведеного аналізу сформульовано докладну постановку задачі дослідження.

Другий розділ подає запропонований комплекс моделей і методів для системи автоматизованого керування контентом ІНП. Обґрунтовується дворівневий підхід до керування контентом. На основі цього підходу на першому рівні роботи з системою відбувається керування знаннями. Рівень керування знаннями передбачає виконання двох ключових функцій: формалізацію компетенцій і формалізацію контенту. Результатом цієї роботи є побудова Web-порталу знань організації чи установи. Другий рівень роботи з системою полягає у безпосередній організації індивідуалізованого навчання і містить такі ключові функції: організація освітнього запиту (ОЗ) і автоматизована побудова індивідуального навчального середовища (ІНС). До другого рівня також відноситься контроль і діагностика знань, як необхідні компоненти навчального процесу. Функціональність системи на рівні організації індивідуалізованого навчання цілком ґрунтується на знаннях, закладених в систему на рівні керування знаннями.

Для забезпечення моделювання контенту на предметному рівні розроблено понятійно-тезисну модель (ПТМ). Вона застосовується як засіб моделювання смислу контенту ІНП, 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,…,c_n1}. Множина тез: T={t₁,…,t_n2}. Зв'язок між тезами і поняттями: CT:T>C, TC: C>2^T.

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

CV(v)={c: TV(v)TC(c) 0}, VC(c)={v:TV(v)TC(c) 0}.

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 розроблено метод автоматичної побудови онтології предметної області, що ґрунтується на відношенні дидактичного слідування. Метод ґрунтується на трьох базових логічних правилах:

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

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

.

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:

.

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:

.

Дані дидактичної онтології використовуються для побудови дидактико-семантичних карт, що надає додаткову інформацію як експерту, що відповідає за ПТ-формалізацію, так і користувачеві з метою підвищення наочності. Структурна схема ПТМ зображена на рис.2.

Рис.2. Структурна схема ПТМ і зв'язок з контентом.

Ієрархічно-мережева об'єктно-орієнтована модель структури інформаційно-навчального Web-контенту розроблена для забезпечення ієрархічного подання великих обсягів контенту, підтримки міждисциплінарних зв'язків, тематичного групування і сортування, підтримки повторного використання контенту, а також для організації навігації по контенту Web-порталу. Схематично модель контенту зображено на рис.3. користувач портал програмний контент

Елементи контенту: V={v_i}, де i=1..n_V. Дочірні елементи: Ch:V>2^V. Батьківські зв'язки: F:V>V. Оператор визначення усіх елементів-нащадків: Desc(e), e?V. Бінарні мережеві зв'язки між елементами: N?VV. Типізація елементів контенту: VTypes={item, list, block}. Тут item означає звичайний елемент контенту, list - список, block - семантичний блок. Семантичні ролі або типи елементів контенту задаються відношенням: VType:V>Vtypes.

Поняття семантичного блоку контенту вводиться з метою опису множини елементів контенту, які мають логічну і структурну єдність, мають єдине джерело походження, наприклад одне авторство, та подають одну тему. Множина елементів семантичного блоку визначається оператором Desc(v), де v - вершина блоку у дереві контенту, VType(v)=block. Відношення псевдонімів між елементами контенту служить для повторного використання контенту: A:V>V. Кажемо, що елемент v_k є псевдонімом елемента v_l у тому разі, коли (v_k,v_l)A, при цьому v_k відіграє роль одержувача, а v_l - джерела.

Для організації різноманітних міжпредметних і внутрішньопредметних зв'язків між елементами контенту, моделювання предметних областей, каталогізації, групування і пошуку асоціативного контенту пропонується використання структури тематичних груп. Множина груп: G={g₁,…,g_nG}. Дочірні групи: ChG:G>2^G. Батьківські зв'язки: FG:G>G. Визначення груп-нащадків відбувається за допомогою оператора: DescG(g), gG. Визначення нащадків множини груп: DescGG(A)=(DescG(g_i)), де g_iA, AG. Оператор генеалогічної лінії групи g: AncG(g), gG. Генеалогічна лінія множини груп AG: AncGG(A)=(AncG(g_i)), де g_iA, AG.

Рис.3. Схематичне зображення структурної моделі Web-контенту: дерево контенту і дерево тематичних груп.

Тематичній групі відповідає набір елементів контенту, які входять до цієї групи, що задається відображенням: VG:G>2^V. Завдяки семантичним ролям елементів контенту, заданим за допомогою VType, множина контенту, яка стосується даної групи, автоматично розширюється, що реалізується завдяки розробленому оператору:

GV(v)={g: v VG(g) ( v Desc(v?) v?VG(g)VType(v?)=block )

(v Ch(v?)v?VG(g)VType(v?)=list)}.

Структурна модель професійних компетенцій (МПК) запропонована з метою подання знань про спеціальності, професії і посади. Відповідно до МПК описуються конкретні професійні компетенції (знання, навички, уміння), з сукупності яких формується загальний опис тієї чи іншої спеціальності (професії), при цьому встановлюється зв'язок між компетенціями і відповідним навчальним контентом. Множина компетенцій, описаних у системі: S={s_i}, i=1..n_S. Ієрархія компетенцій: дочірні компетенції ChS:S>2^S; батьківські зв'язки FS:S>S. Декомпозиція компетенції, тобто множина усіх нащадків: DescS(s), sS. Для того, щоб надати можливість організувати модель компетенцій таким чином, щоб одна компетенція могла стати підґрунтям не лише для єдиної батьківської, а й для інших компетенцій вищого рівня, вводиться відношення псевдонімів: AS:S>S. Таким чином s=AS(s?) подає компетенцію-джерело s для її псевдоніма s?. Зв'язок компетенцій з контентом: VS:S>2^V; SV:V>2^S. Для пошуку повного набору контенту компетенції з урахуванням семантичних ролей елементів контенту, заданих їх типізацією, розроблено відповідний оператор:

VatS(s)={v: vVS(s) ( v Desc(v?) v?VS(s) VType(v?)=block )

(v Ch(v?) v?VS(s) VType(v?)=list)}.

За допомогою компетенцій пропонується будувати профіль спеціаліста: Exp={exp_i}. Зв'язок між профілем спеціаліста і його компетенціями задається відображенням: SExp: Exp>2^S.

З метою подання структурних основ і алгоритмів генерації та автоматизованого аналізу тестів розроблено модель контролю і діагностики знань та стану навчання (МКД). Будівельним матеріалом тестових завдань є семантичні сутності ПТМ. Множина тестів: Test={test_i}. Вхідним параметром тесту є контрольна область навчального контенту: Vtrg:Test>2^V. Ресурсна область контенту, що служитиме додатковим джерелом ПТ-елементів: Vres:Test>2^V. Множина тестових завдань: Task={task_i}. Зв'язок тестів із завданнями задається відображенням: TestTasks: Test>2^Task. Кожне завдання пов'язується з контрольною ПТ-парою, тобто таким поняттям і його тезою, які ляжуть в основу цього тестового завдання: TaskCT:Task>CT.

Формується набір шаблонів для тестових завдань TTempl={TTempl_i}, TaskTempl:Task>TTempl. Кожне завдання пов'язується з набором семантичних елементів, які використовуються як варіанти альтернативних відповідей: TaskAItems:Task>2^C2^T. Типізація запитального ПТ-елемента задається відображенням: TQEntity:TTempl>CTEntity, де CTEntity={Concept, Thesis}.

Класи ПТ-елементів, які можуть бути застосовані для тестового завдання кожного з шаблонів: TQClasses: TTempl> 2^CClasses 2^TClasses. Заборонені ПТ-класи в завданні: TQNotClasses: TTempl> 2^CClasses 2^TClasses. Для аналогічного зазначення класів для ПТ-елементів, що служать як варіанти відповідей використовуються відображення TAClasses і TANotClasses.

Запропонований алгоритм побудови і візуалізації тестового завдання task_k на основі ПТ-елементів, їх зв'язку з навчальними матеріалами і шаблонів тестових завдань містить наступні кроки:

1) вибір контрольної ПТ-пари:

TaskCT(task_k)=(t_k,c_k): (t_k,c_k)CT VT(t_k) Vtrg(test_k);

2) пошук допустимих шаблонів завдань:

TT?={tt:TQEntity(tt)=Concept(CClass(c_k)TQClasses(tt)TQClasses(tt)=0)

CClass(c_k) TQNotClasses(tt)(TClass(t_k)TAClasses(tt)TAClasses(tt)=0) TClass(t_k)TANotClasses(tt)},

аналогічно шукається TT?? для TQEntity(tt)=Thesis, TT=TT? TT??;

3) вибір шаблону завдання: TaskTempl(task_k)=tt_k;

4) пошук альтернативних варіантів відповідей;

TaskAItems?={t: t t_k CT(t) c_k ( (TClass(t) TAClasses(tt_k)

TAClasses(tt_k)0)(tT TAClasses(tt_k)=0) )

TClass(t)TANotClasses(tt_k)VT(t)Vres (test_k)},

де TaskAItems? складається з тез, аналогічно шукаються варіанти відповідей-поняття;

5) візуалізація тестового завдання.

Запропонована модель освітнього запиту (МОЗ) служить для реалізації запиту до системи на освітні послуги і ініціалізації індивідуального навчального процесу. Освітній запит Eq може задаватися за допомогою різних елементів, серед яких наступні: 1) цільові компетенції або профіль спеціаліста: EqSS або EqExpExp; 2) цільові навчальні поняття: EqCC; 3) цільовий контент або навчальний курс: EqVV; 4) цільова тематична група або предметна область: EqG G. Повний опис освітнього запиту має вигляд: Eq={EqS, EqExp, EqC, EqV, EqG}

Модель користувача (МК) описує цілі навчання і рівень знань користувача системи. Множина користувачів у системі: L={l_i}, де i=1..n_L. Цільовий профіль спеціаліста: LExpAims:L>2^Exp. Цільові компетенції користувача: LSAims: L>2^S. Цільовий контент користувача: LVAims:L>2^V. Цільові поняття користувача: LCAims:L>2^C. Цільові предметні області користувача: LGAims:L>2^G. Таким чином сукупні цілі користувача задаються множиною:

LAims={LExpAims, LSAims, LVAims, LCAims, LGAims}.

Підсистема організації індивідуалізованого навчання розроблена для забезпечення обробки освітнього запиту і ініціалізації релевантного навчального процесу шляхом 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(l_i)=EqExp; 2) здобуття компетенції або адаптованої спеціальності: LSAims(l_i)= EqS; 3) вивчення індивідуального навчального курсу: LVAims(l_i)=EqV; 4) дослідження предметної області: LGAims(l_i)=EqG; 5) вивчення окремого навчального поняття: LCAims(l_i)= 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:

SDExp(exp)={s S: s SExp(exp)sDescS(a), де a SExp(exp)}.

Усю сукупність контенту декомпонованого профілю спеціаліста називатимемо профільною областю контенту даного спеціаліста: VSDExp(exp)={v: vVatS(s), де sSDExp(exp)}.

Після отримання сукупності контенту V?=VSDExp(exp), V??V декомпозиції профілю expExp 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.

Для розв'язку задачі дидактичного впорядкування отриманих блоків контенту розроблено метод на основі відношень між поняттями онтології із застосуванням апарату стенфордської моделі нечіткого виведення (рис.4.).

Рис. 4. Схематичне зображення задачі дидактичного впорядкування контенту.

Етапи методу впорядкування індивідуального контенту на основі онтології і нечіткого виведення:

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

.

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:

,

.

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

,

,

де .

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

Алгоритм, що вирішує задачу впорядкування ділянок індивідуального контенту подано у вигляді діаграми діяльності на рис.5.

Третій розділ присвячено програмним засобам системи автоматизованого керування контентом ІНП, які створено на основі розробленого комплексу моделей, методів і алгоритмів. Програмний комплекс реалізовано на базі Web-технологій шляхом розробки двох ключових бібліотек класів: 1) основна бібліотека відповідає за безпосередню реалізацію розроблених моделей; 2) адміністративна бібліотека служить для організації керування БД і БЗ системи з урахуванням специфічних для неї моделей даних. Подано архітектуру системи, представлено її структурну схему і фізичну архітектуру за допомогою діаграми розгортання. Структурну схему модулів Web-системи, що ґрунтується на запропонованій комплексній моделі зображено на рис.6.

База знань предметної області складається з трьох інформаційних взаємопов'язаних сховищ: база контенту, понятійно-тезисна база та граф онтології, а також компетенції. Персоналу системи надаються спеціальні інструментальні засоби формування і актуалізації такої бази знань. З іншого боку користувач починає свою роботу з системи ініціалізації навчання і вибору цільового контенту. За результатами цього етапу підсистема керування навчанням генерує індивідуальне навчальне середовище і зберігає його за допомогою спеціальних структур моделі користувача. Модуль постачання контенту служить для доставки персонального освітнього контенту користувачу. Модуль тестування відповідає за механізми контролю знань.

У четвертому розділі наведено опис застосування системи в проектах, що виконувалися спільно з Навчально-методичним комплексом «Інститут післядипломної освіти» НТУУ «КПІ», Інститутом інформаційних технологій і засобів навчання НАПН України, Регіональним центром розвитку е-урядування в Автономній Республіці Крим та представництвом Міжнародного університету «Vision» (США) у Східній Європі.



Рис.5. Алгоритм впорядкування ділянок індивідуального контенту на основі онтології і нечіткого виведення.



Рис.6. Модульна структура програмного комплексу.

Зокрема описано виконання наступних задач:

· предметна формалізація контенту і автоматична побудова та візуалізація онтології навчального курсу «Е-урядування»;

· автоматизація тестування в курсах з програмування та «Е-урядування»;

· побудова порталу організації, структурування та формалізація інформації на основі запропонованої моделі Web-контенту;

· побудова індивідуального навчального середовища в циклі дисциплін з програмування.

Розроблене програмне забезпечення впроваджене у згаданих організаціях, що засвідчено відповідними актами. Створена система, функціонує на відкритому навчальному порталі znannya.org, який подає навчальні матеріали з інформаційних технологій, програмування та проектування програмного забезпечення. Запропонований програмний комплекс може застосовуватись для побудови інформаційно-навчальних Web-порталів по різним предметним галузям з функцією індивідуалізованого доступу користувачів до затребуваних інформаційних ресурсів.

ВИСНОВКИ

У роботі розв'язано проблему побудови комплексу моделей і методів та створення на їх основі програмного забезпечення онтологічно-орієнтованої системи керування інформаційно-навчальним Web-контентом із функцією індивідуалізованого доступу користувачів до затребуваної професійно-навчальної інформації в межах інформаційного Web-порталу. Дисертація містить наступні теоретичні і практичні результати.

1. Здійснено аналіз існуючих програмних систем, що застосовуються для керування Web-контентом інформаційних порталів навчального і професійного призначення. Проаналізовано сучасні освітні вимоги до програмних систем підтримки навчання, розглянуто методи, моделі і технології інтелектуальних навчальних систем та можливості їх застосування для побудови інформаційно-навчальних Web-порталів. Показано, що сучасні освітні вимоги необхідно задовольняти на основі онтологічно-орієнтованого моделювання навчального Web-контенту, як засобу моделювання знань в інформаційно-навчальній програмній Web-системі.

2. Розроблено комплекс моделей і методів керування інформаційно-навчальним Web-контентом на основі онтологічного підходу, що відповідає сформульованим вимогам і забезпечує структурно-алгоритмічні основи програмних засобів індивідуалізованого доступу користувачів до затребуваних міждисциплінарних ресурсів інформаційних Web-порталів. Розроблено наступні ключові компоненти:

· ієрархічно-мережева об'єктно-орієнтована модель подання даних і знань, представлених у Web-контенті інформаційно-навчального порталу;

· модель формалізації понятійної складової Web-контенту і метод автоматизованої побудови онтології предметної області;

· метод автоматичної побудови індивідуального інформаційно-навчального Web-середовища.

3. Розроблено ієрархічно-мережеву об'єктно-орієнтовану модель подання даних і знань, представлених у Web-контенті, що забезпечило основу для інформаційної структури розроблюваної програмної системи і надало комплексне вирішення задач репрезентації великих об'ємів багатопредметної інформації, організації міждисциплінарних зв'язків, моделювання предметних областей, подання структури професійних компетенцій і організації навігації в інформаційному Web-порталі.

4. Розроблено модель формалізації понятійної складової контенту інформаційно-навчальної Web-системи, що дозволило програмно реалізувати засоби автоматизованої побудови тестових завдань, створення гіпермедійного довідника з предметної області навчання та забезпечило основу для методу автоматичної побудови онтології предметної області.

5. Адаптовано стенфордську модель нечіткого виведення з метою застосування апарату нечіткої логіки в програмних модулях, що відповідають за розв'язання задач визначення черговості структурних елементів міжпредметного Web-контенту. Це забезпечило основу для розробки методу автоматичної побудови онтології і методу генерації індивідуального навчального середовища в програмній системі керування інформаційно-навчальними Web-ресурсами.

6. Запропоновано метод автоматизованої побудови онтології предметної області для інформаційно-навчальних Web-систем на основі стенфордської моделі нечіткого виведення. Сутність методу полягає в автоматичному визначенні семантичних відношень між структурними елементами формалізованого контенту на базі апарату нечіткого виведення, що дозволило побудувати програмний модуль предметної формалізації контенту та модуль автоматизованого створення і обробки онтології для системи керування інформаційно-навчальним Web-контентом.

7. На основі онтологічного підходу і нечіткої логіки розроблено метод автоматичної побудови індивідуального міждисциплінарного Web-середовища навчання. Розроблений метод дав змогу програмно реалізувати підсистему індивідуалізованого доступу користувачів Web-порталів до затребуваних інформаційно-навчальних ресурсів.

8. Розроблено прикладну програмну систему керування контентом з розширеним інструментарієм автоматизованої побудови інформаційно-навчальних Web-порталів, яка містить програмні засоби створення міждисциплінарної бази контенту навчального та професійного призначення, засоби автоматичної побудови і відображення онтології предметної області, засоби побудови індивідуального інформаційно-навчального середовища і засоби автоматизованої побудови тестових завдань. Результати роботи впроваджені у Навчально-методичному комплексі «Інститут післядипломної освіти» НТУУ «КПІ», в Інституті інформаційних технологій і засобів навчання НАПН України, у Регіональному центрі розвитку е-урядування в Автономній Республіці Крим та в представництві Міжнародного університету «Vision» (США) у Східній Європі.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ РОБІТ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Гагарин, А. А. Организация дистанционного обучения как информационный фактор реализации научно-технологической составляющей экономической безопасности государства / А. А. Гагарин, А. Н. Луценко, С. В. Титенко // Экономическая безопасность государства и информационные технологии в ее обеспечении / под общ. ред. Г.К. Вороновского, И.В, Недина - К.:Знания Украины, 2005, стр. 608-619.

2. Титенко, С. В. Семантична модель знань для цілей організації контролю знань у навчальній системі / С. В. Титенко, О. О. Гагарін // Сборник трудов международной конференции «Интеллектуальный анализ информации-2006». - Київ: Просвіта, 2006. - С. 298-307.

3. Титенко, С. В. Практична реалізація технології автоматизації тестування на основі понятійно-тезисної моделі / С. В. Титенко, О. О. Гагарін // Образование и виртуальность - 2006. Сборник научных трудов 10-й Международной конференции Украинской ассоциации дистанционного образования / Под общ. ред. В.А. Гребенюка, Др Киншука, В.В. Семенца.- Харьков-Ялта: УАДО, 2006.- С. 401-412.

4. Гагарін, О. О. Концептуальний підхід до подання знань в інтелектуальній освітній системі / О. О. Гагарін, В. І. Гайдаржи, С. В. Титенко // Сучасні тенденції розвитку інформаційних технологій в науці, освіті та економіці: Матеріали Всеукраїнської науково-практичної конференції. 11-13 грудня 2006 р., м. Луганськ. - Луганськ: Альма-матер, 2006. - C.17-19

5. Титенко, С. В. Концепція гіпертекстового навчаючого середовища / С. В. Титенко, О. О. Гагарін, В. І. Гайдаржи // Системний аналіз та інформаційні технології: Матеріали IX Міжнародної науково-технічної конференції (15-19 травня 2007 р., Київ). - К: НТУУ «КПІ», 2007. - с. 203.

6. Гагарін, О. О. Проблеми створення гіпертекстового навчаючого середовища / О. О. Гагарін, С. В. Титенко // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля №4 (110) 2007 Ч.2 - Луганськ 2007 - С. 6-15.

7. Титенко, С. В. FreshKnowledge - система управління навчальним Веб-контентом на семантичному рівні / С. В. Титенко, О. О. Гагарін // 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

8. Gagarin, A. Complex model of educational hypermedia environment for ongoing learning / A. Gagarin, S. Tytenko // Образование и виртуальность - 2007. Сборник научных трудов 11-й Международной конференции Украинской ассоциации дистанционного образования / Под общ. ред. В.А. Гребенюка, Др Киншука и В.В. Семенца.- Харьков-Ялта: УАДО, 2007.- С. 140-145

9. Титенко, С. В. Формування навчального контенту на основі моделі даних Tree-Net / С. В. Титенко, О. О. Гагарін // Матеріали Всеукраїнської науково-технічної конференції "Комп'ютерна математика в інженерії, науці та освіті" (CMSEE-2007), м. Полтава, 28-30 листопада 2007 р. - Полтава: Вид-во ПолНТУ, 2007 - 42с.

10. Гагарін, О. О. Дослідження і аналіз методів та моделей інтелектуальних систем безперервного навчання / О. О. Гагарін, С. В. Титенко // Наукові вісті НТУУ "КПІ". - 2007. - № 6(56). - С. 37-48.

11. Титенко, С. В. Моделювання області знань в системі безперервного навчання на основі інтеграції моделі контенту Tree-Net і понятійно-тезисної моделі / С. В. Титенко, О. О. Гагарін // VIII международная конференция «Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2008», Киев, 14-17 мая 2008г. : Сб. тр./ Ред. кол. : С.В. Сирота (гл.ред.) и др. - К.: Просвіта, 2008. - С. 475-484.

12. Титенко, С. В. Ієрархічно-мережева модель управління освітнім контентом системи безперервного навчання / С. В. Титенко, О. О. Гагарін // Системний аналіз та інформаційні технології: Матеріали X Міжнародної науково-технічної конференції (20-24 травня 2008р., Київ). - К.: НТУУ «КПІ», 2008 - 258 с.

13. Титенко, С. В. Комплекс моделей для побудови Web-системи безперервного навчання / С. В. Титенко // Наукові вісті НТУУ "КПІ". - 2008. - № 5(61). - С. 57-66.

14. Титенко, С. В. Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями і безперервним навчанням / С. В. Титенко, О. О. Гагарін // Системні дослідження та інформаційні технології. -- 2009. -- № 1. -- С. 74-86.

15. Гагарін, О. О. Моделювання професійних компетенцій у Web-системі безперервного навчання / О. О. Гагарін, С. В. Титенко // Сучасні тенденції розвитку інформаційних технологій в науці, освіті та економіці: Матеріали ІІІ Всеукраїнської науково-практичної конференції. 9-11 квітня 2009 р., м. Луганськ. - Луганськ: Альма-матер, 2009. - С. 128-130.