Построение и визуализация онтологии образовательного курса для цифрового информационного пространства вуза
УДК 004.9:378
DOI:
https://doi.org/10.14258/izvasu(2022)1-17Ключевые слова:
онтология, прикладные программы, алгоритмы, семантическая сеть, визуализация, систематизация знаний, электронный курсАннотация
Несмотря на весомый объем образовательных курсов, которые опубликованы на информационных порталах вуза, полностью или частично отсутствует полноценный механизм получения нужной информации в одном месте и в доступной форме. Каждый курс выступает обособленным ресурсом, без возможности построить логические связи (навигационные переходы) между смежными или последовательными курсами, между курсами одного тематического кластера или предметной области. Еще один немаловажный аспект, который зависит от систематизации электронных курсов, это недоступность контекстного поиска как по материалам конкретного ресурса, так и по всему образовательному порталу.
В рамках данного исследования рассматривается задача построения и предоставления онтологии электронного курса. Прикладное решение данной задачи позволит в значительной степени повысить конструктивность существующих сервисов по работе с учебными курсами, а также предоставить новый комплекс возможностей, основанный на систематизации знаний. В качестве структуры предоставления знаний предлагается использовать структурированное множество понятий (терминов), описывающих теоретические и практические аспекты электронного курса. Такая онтология предметной области представляется в виде семантической сети, которая может быть визуализирована специализированным программным средством или средствами графической библиотеки, например d3 для языка JavaScript.
Скачивания
Библиографические ссылки
Gao Shu, Omer F. Rana, Nick J. Avis, Chen Dingfang. Ontology based semantic matchmaking approach // Advances in Engineering Software. 2007. № 38.
Смирнов А.В., Пашкин М.П., Шилов Н.Г., Левашова Т.В. Онтологии в системах искусственного интеллекта: способы построения и организации ; ч. 1 // Новости искусственного интеллекта. 2002. № 1 (49).
Павлов С.В., Ефремова О.А. Онтологическая модель интеграции разнородных по структуре и тематике пространственных баз данных в единую региональную базу данных // Онтология проектирования. 2017. Т. 7. № 3 (25). DOI: 10.18287/2223-9537-2017-7-3-323-333.
Ужва А.Ю. Онтологические модели представления знаний для адаптивного поиска образовательных ресурсов алгоритмом рассуждений по прецедентам // Фундаментальные исследования. 2013. № 4-3.
Долятовский В. А., Гамалей Я.В. Онтологический подход к процессам и системам обучения и образования // Образовательные технологии. 2018. № 3.
Гаврилова Т.А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем // Новости искусственного интеллекта. 2003. № 2.
Лутошкина Н.В., Мурашова Л.М. Систематизация мультимедийного контента электронного курса на основе онтологии предметной области // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 6. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=11480 (дата обращения: 12.12.2021).
Новиков Ф.А. Искусственный интеллект: представление знаний и методы поиска решений : учеб. пособие. СПб., 2010.
Gruber T.R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications // Knowledge Acquisition. 1993. Vol. 5 (2).
Авдошин С.М., Шатилов М.П. Онтологический инжиниринг // Бизнес-информатика. 2007. № 2.
Норенков И.П. Онтологические методы синтеза электронных учебных пособий // Открытое образование. 2010. № 6.
Куликова Л.Л., Юрин П.В. Использование онтологии предметной области для проектирования и управления компетенциями в вузе // Вестник ИрГТУ 2011. № 11 (58).
Шполянская И.Ю., Середкина Т.А. Технологии Semantic Web в организации поддержки онлайн обучения // Системный анализ в проектировании и управлении. 2020. № 3. Doi:10.18720/SPBPU/2/id20-231.
Антонов В.В., Куликов Г.Г., Кромина Л.А., Родионова Л.Е., Фахруллина А.Р, Харисова З.И. Концепция программно-аналитического комплекса образовательного процесса на основе онтологии и искусственных нейронных сетей // Онтология проектирования. 2021. № 3 (41).
Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб., 2001.
Открытая коллекция примеров визуализации данных Observable. URL: https://observablehq.com/@39bbe44713bf1f81 (дата обращения: 12.12.2021).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Izvestiya of Altai State University is a golden publisher, as we allow self-archiving, but most importantly we are fully transparent about your rights.
Authors may present and discuss their findings ahead of publication: at biological or scientific conferences, on preprint servers, in public databases, and in blogs, wikis, tweets, and other informal communication channels.
Izvestiya of Altai State University allows authors to deposit manuscripts (currently under review or those for intended submission to Izvestiya of Altai State University) in non-commercial, pre-print servers such as ArXiv.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License (CC BY 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
