Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями і безперервним навчанням
The article represents a hierarchical network model of learning Web-content for support to on-going learning on the basis of knowledge management. Hierarchical, binary and group relations among the content elements are described, which serve for structuring and cataloguing the Web-content, its reusi...
Saved in:
| Date: | 2009 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2009
|
| Online Access: | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108467 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | System research and information technologies |
| Download file: |  |
Institution
System research and information technologies| _version_ | 1866302045436248064 |
|---|---|
| author | Tytenko, S. V. Gagarin, A. A. |
| author_facet | Tytenko, S. V. Gagarin, A. A. |
| author_sort | Tytenko, S. V. |
| baseUrl_str | http://journal.iasa.kpi.ua/oai |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2018-04-06T12:35:46Z |
| description | The article represents a hierarchical network model of learning Web-content for support to on-going learning on the basis of knowledge management. Hierarchical, binary and group relations among the content elements are described, which serve for structuring and cataloguing the Web-content, its reusing, searching for thematic and associative content and building a personal learning environment. |
| first_indexed | 2025-07-17T10:22:45Z |
| format | Article |
| fulltext |
© С.В. Титенко, О.О. Гагарін, 2009
74 ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2009, № 1
УДК 004.896
МОДЕЛЬ НАВЧАЛЬНОГО WEB-КОНТЕНТУ TREE-NET ЯК
ОСНОВА ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ КЕРУВАННЯ ЗНАННЯМИ І
БЕЗПЕРЕРВНИМ НАВЧАННЯМ
С.В. ТИТЕНКО, О.О. ГАГАРІН
Описано ієрархічно-мережеву модель навчального Web-контенту Tree-Net для
підтримки безперервного навчання на основі управління знаннями. Розглянуто
ієрархічні, бінарні і групові зв’язки між елементами контенту, які служать для
його структурування і каталогізації, а також реалізації повторного викорис-
тання, пошуку тематично-асоціативного контенту і побудови персонального
навчального середовища.
ВСТУП
Україна стоїть перед необхідністю впровадження і підтримки освітніх про-
цесів за принципом «навчання впродовж усього життя». В умовах «інфор-
маційного вибуху» і бурхливого розвитку інформаційних технологій, коли
щорічний приріст знань складає 4–6%, а фахівець отримує до 50% знань пі-
сля закінчення навчального закладу і майже 30% свого робочого часу му-
сить витрачати на поновлення професійних знань [1], питання побудови
ефективних систем підтримки безперервного, а також корпоративного на-
вчання набуває особливої ваги. Найвищим капіталом будь-якої організації є
її співробітники, а їх особистий розвиток і інтелект — найвищою технологі-
єю. Велика увага останнім часом приділяється технологіям керування знан-
нями (КЗ) організації у контексті навчання [2, 3]. Знання організації — це
різноманітна інформація, необхідна для підтримки основних бізнес-процесів
на високому рівні, а також для адекватного реагування на різноманітні
впливи [4]. КЗ фокусується на тому, як організація визначає, створює, здо-
буває, розподіляє і застосовує знання.
Як корпоративне навчання, так і КЗ мають справу з обміном знаннями і
створенням співтовариств, в яких розповсюджуються знання. Дистанційне
навчання в контексті безперервної освіти і КЗ беруть свій початок від одна-
кових задач: навчання та покращення здатності виконувати робочі завдання,
приймати ефективні рішення та позитивно впливати на навколишнє спів-
товариство. Пошуки шляхів синтезу обох процесів набувають значущості і
мають потенціал оптимізації процесів, пов’язаних із знаннями, які інтегру-
ють задачі КЗ і навчання.
Не зважаючи на спільні риси, дистанційне навчання у рамках підходів
на базі класичних систем дистанційного навчання (СДН) і КЗ мають харак-
терні відмінності у використанні і ставленні до знань у цих областях. КЗ но-
сить динамічний характер, подає актуальні у часі знання, проте часом ці
знання не достатньо добре структуровані і не підходять для повноцінного
безпосереднього використання у навчальних курсах. Натомість дистанційне
навчання фокусується на поданні опрацьованих і добре структурованих
Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2009, № 1 75
знань за допомогою навчальних планів, які часто носять статичний харак-
тер. Але такі знання часом втрачають свіжість і актуальність, характерну
для задач КЗ. Тому архітектура класичних систем дистанційного навчання
погано задовольняє вимоги до процесів КЗ. Такі провідні системи дистан-
ційного навчання, як WebCT і Blackboard, створені у більшій мірі для під-
тримки аудиторної діяльності, аніж для незалежних досліджень або самона-
вчання [2].
Експерти КЗ, зазначаючи неефективність стандартних рішень систем
дистанційного навчання для КЗ [2, 3, 5], рекомендують активно збагачувати
ці системи виконанням деяких задач. Зазначимо додаткові вимоги до
функціональності СДН у контексті КЗ.
1. Експерти організації повинні бути більш «видимими» один для одно-
го, підтримуючи експертні співтовариства для обміну знаннями і досвідом.
2. Застосовувати моделі компетенцій і профілів спеціалістів для удо-
сконалення навчальних процесів та співробітництва.
3. Єднати навчальні матеріали з реальними і актуальними сховищами
знань.
4. Підтримувати експертні співтовариства у створенні якісних навчаль-
них об’єктів.
Слід виділити також проблеми, характерні для застосування підходів
КЗ до організації навчання.
1. Структурування знань системи КЗ для забезпечення подальшої мож-
ливості їх використання у навчальних цілях в рамках навчальних програм.
2. Генерація навчальних курсів і персональних навчальних середовищ
на основі ресурсів системи КЗ.
Доцільним для реалізації синтезу КЗ і безперервного навчання є засто-
сування концепції, у якій керування знаннями відіграє роль сховища, або
репозитарію, а навчальний процес є процесом його використання.
Основною сутністю, матеріалом, яким маніпулюють СДН і системи КЗ
є контент. Під контентом (від англ. content) прийнято розуміти будь-яке
змістовне наповнення інформаційного ресурсу — тексти, графіка, мульти-
медіа. У Web-сайтах для кінцевого користувача контент організується у ви-
гляді сторінок засобами гіпертекстової розмітки. Бурхливий розвиток Інтер-
нету призвів до появи багатьох програмних систем, які автоматизують
керування інформацією Web-сайтів і застосовують різноманітні методи ор-
ганізації і навігації Web-контентом (каталогізація і рубрикація контенту та
технології міток (тегів), організація меню, розділів і підрозділів сайту). Такі
системи керування контентом, або CMS (content management systems), ши-
роко представлені на ринку. Навчальний Web-контент — це контент освіт-
ніх сайтів, порталів дистанційного навчання та інших Інтернет-систем, який
використовується для передачі знань користувачам. У зв’язку із специфіч-
ними дидактичними завданнями СДН подання навчального контенту не мо-
же бути повністю задоволене звичайними CMS-системами. У зв’язку з цим
набули поширення спеціальні класи систем, які використовуються для керу-
вання навчальним контентом і організації навчання: CMS (courseware man-
agement systems) — керування курсами, LMS (learning management systems)
— керування навчанням, LCMS (learning content management systems) — ке-
рування навчальним контентом, а також СДН (термін СДН характерний для
вітчизняних систем).
С.В. Титенко, О.О. Гагарін
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2009, № 1 76
Модель освітнього процесу за вимогами безперервного навчання на ба-
зі КЗ повинна містити етап побудови і адаптивної підтримки релевантного
навчального курсу [6]. Підтримку адаптивності слід реалізовувати на основі
інтелектуальності контенту, яка закладається на етапі його створення [7].
У свою чергу, інтелектуальний контент має стати центральною сутністю
керування знаннями в контексті синтезу СДН і КЗ.
Класичні системи дистанційного навчання, такі як Blackboard, Learning
Space, WebCT, Moodle та ін., не здатні забезпечити адаптивність процесу
навчання, яка є однією з ключових вимог безперервної освіти [6]. У роботах,
що стосуються інтелектуальних і адаптивних навчальних систем, пропону-
ються розвинені моделі контенту і предметної області [8–10], але не приді-
ляється достатньої уваги процесу управління корпоративними знаннями в
контексті безперервного і професійно-орієнтованого навчання [6], а також
питанням останніх тенденцій у сфері управління контентом Web-сайтів [11].
У зв’язку з цим пропонується модель контенту як складова інтелектуальної
системи безперервного навчання [12, 13]. У поєднанні з такими компонен-
тами, як понятійно-тезисна модель [14], модель контролю і діагностики
знань і моделей студента, професійних компетенцій, освітнього запиту, пе-
дагогічного процесу, покликані забезпечити функціонування Web-системи
безперервноого навчання за концепцією, в якій управління знаннями віді-
грає роль підготовки репозитарію або порталу знань, а організація навчання
відбувається на основі технологій використання цього репозитарію у якості
генератора курсів і персонального навчаючого середовища [15].
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ
Розробка моделі Web-контенту, яка стане підґрунтям для побудови адаптив-
ної системи безперервного навчання через Інтернет у контексті керування
знаннями. Модель повинна задовольняти такі вимоги:
• ієрархічне і багаторівневе подання великих об’ємів контенту по різ-
ним предметним областям;
• підтримка міжпредметних і різноманітних внутрішньопредметних
зв’язків [6];
• наявність широких можливостей у тематичному і асоціативному гру-
пуванню та сортуванню контенту;
• підтримка еволюційного розвитку освітнього порталу як необхідна
складова в умовах «інформаційного вибуху», доступність функціональності
навіть при умові неповного опису [6];
• повторне використання контенту і організація нових навчальних кур-
сів на основі існуючої інформації;
• підтримка процесу управління знаннями в процесі безперервного на-
вчання;
• реалізація широких можливостей керування і навігації Web-
контентом сучасних підходів до організації Інтернет-ресурсів, таких як ка-
талогізація і рубрикація контенту, технології міток (тегів), організація меню,
розділів і підрозділів сайту [11];
• інтеграція з іншими компонентами розроблюваної навчальної систе-
ми, серед яких понятійно-тезисна модель як понятійна складова моделю-
Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2009, № 1 77
вання контенту, а також моделі контролю і діагностики знань, студента,
професійних компетенцій, освітнього запиту і педагогічного процесу [12].
ОСНОВНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ TREE-NET
Tree-Net — ієрархічно-мережева модель даних, яка є основою для формалі-
зації та структурування інформації освітніх порталів для підтримки безпе-
рервного навчання, являє собою сукупність двох ієрархічних структур —
дерева елементів контенту і дерева тематичних груп (рис. 1). Між елемента-
ми контенту можуть встановлюватись бінарні зв’язки, що дозволяє, окрім
ієрархії, пов’язати контент у мережу на основі асоціативності. Дерево кон-
тенту вказує на фізичне розташування контенту, це основна навігаційна
модель контенту сайту. Завдання дерева тематичних груп — подати ієрар-
хію тем предметних областей. Елементи контенту можуть бути віднесені до
однієї чи більше тематичних груп. Таким чином Tree-Net забезпечує як
загальне структурування Web-контенту освітнього порталу, так і подання
його семантики, завдяки моделюванню предметних областей, що
служить інтелектуалізації навчальної системи.
Рис. 1. Схематичне зображення Tree-Net моделі
g1
g3
g4
g5
g2
g1 g3
g4
g5 g2
Тематичні групи
v1 v1v1
v1
v1
v1 v1
v1
v1
v1
v1 v1
v1 v1
v1
v1
v1
v
С.В. Титенко, О.О. Гагарін
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2009, № 1 78
ІЄРАРХІЧНА СТРУКТУРА КОНТЕНТУ
Ієрархічно-мережева модель даних Tree-Net є основою формалізації і струк-
турування інформації Інтернет-систем, у тому числі для освітніх порталів.
Опишемо ієрархічну складову структури контенту Tree-Net-моделі.
Найпростішим елементом контенту є подання ( iv ), яке відповідає одній
Web-сторінці сайту. Зауважимо, що завданням Web-сторінки є подання ло-
гічно завершеної порції контенту з точки зору її суті, тоді як основні налаш-
тування візуального оформлення задаються централізовано для усього пор-
талу за допомогою відповідних Web-технологій. Множина усіх елементів
контенту
}{ ivV = , де Vni …1= .
Ієрархічна структура контенту визначається тим, що кожен елемент
може мати дочірні елементи, які, в свою чергу, також можуть мати дочірні
елементи, і так далі.
VVCh 2: → .
Множина безпосередніх дочірніх елементів для даного елемента конте-
нту a позначається
VaaCh ∈),( .
Відповідно до ієрархічної структури кожен елемент має один батьків-
ський елемент, що задається відображенням
VVF →: .
При цьому у вершині ієрархії знаходиться абстрактний елемент
default=v . Таким чином )(vF позначає батьківський елемент для елемента
контенту v .
Множина усіх елементів-нащадків даного елемента Ve∈ являє собою
послідовне об’єднання множин дочірніх елементів вглиб по ієрархічній
структурі. Для визначення елементів-нащадків застосовуватимемо оператор
Vee ∈),(Desc .
СЕМАНТИЧНИЙ БЛОК КОНТЕНТУ
Семантичні блоки контенту служать для організації контенту багатопредме-
тного Web-порталу і є одним із засобів групування елементів контенту з ме-
тою моделювання різноманітних предметних областей. Семантичний
блок — це множина елементів контенту, які мають логічну і структурну єд-
ність і єдине джерело походження, наприклад, одне авторство, і подають
одну тему. Сюди можна віднести готові статичні курси, контент яких заван-
тажено до системи. Фізично семантичний блок контенту є деякою гілкою у
дереві контенту. Для створення нового семантичного блоку елемент, який
стане його вершиною, спеціальним чином позначається як блок, і тоді усі
його нащадки будуть віднесені до даного блоку. У такий спосіб створюється
семантичний блок на основі деякої гілки у загальному дереві контенту
(рис. 2).
Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2009, № 1 79
Множина елементів семантичного блоку визначається оператором
)(Desc v , де v — вершина блоку у дереві контенту.
БІНАРНІ МЕРЕЖЕВІ ЗВ’ЯЗКИ
Мережева структура контенту полягає у тому, що кожен елемент, окрім
зв’язків ієрархії, може мати додаткові зв’язки із іншими елементами. Семан-
тична роль таких мережевих зв’язків — відношення асоціативності. Таким
чином, кожен елемент має сукупність пов’язаних із ним елементів. Така ме-
режева структура задається відношенням
VVN ×⊆ .
Дане відношення задається квадратною )( VV nn × матрицею =Nw
ijwn= , рядки і стовпці якої відповідають елементам контенту. Елемент
матриці ijwn — числове вираження зв’язку елементів iv та jv . Якщо
0=ijwn , вважаємо, що зв’язок між iv з jv відсутній, а Nvv ji ∉),( .
−
−
−
21
2212
1121
21
iii
j
j
j
wnwnv
wnwnv
wnwnv
vvv
Елемент v може мати прямі, обернені і взаємні зв’язки з іншими еле-
ментами. При цьому взаємний зв’язок може бути симетричним. Прямий
зв’язок елементів kv та vl існує, якщо Nvv lk ∈),( . Обернений зв’язок цих
елементів існує, якщо Nvv kl ∈),( . Взаємний зв’язок елементів kv та lv іс-
нує, якщо NvvNvv kllk ∈∈ ),(&),( . Взаємний зв’язок цих елементів є симе-
тричним, якщо елементи lkkl wnwn = матриці jiwn рівні.
Рис. 2. Приклад семантичних блоків
С.В. Титенко, О.О. Гагарін
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2009, № 1 80
Різні групи елементів, з якими елемент kv пов’язаний, будемо познача-
ти таким чином:
• прямим зв’язком { }NvvvvvN ikik ∈= ),(:)(from ;
• оберненим { }NvvvvvN kiik ∈= ),(:)(to ;
• взаємним { }NvvNvvvvvN ikkiik ∈∈= ),(&),(:)(com ;
• симетричним { =∈∈= ikikkiik wnNvvNvvvvvN &),(&),(:)(sym
}kiwn= .
• усі пов’язані елементи )(to)(from)( kkk vvNvvNvvN ∪= .
ПСЕВДОНІМИ І ПОВТОРНЕ ВИКОРИСТАННЯ КОНТЕНТУ
Тенденції примноження інформації і знань ускладнюють однозначну ката-
логізацію інформаційних об’єктів. Одним із ефективних методів гнучкого
управління контентом і побудови ефективної навігаційної схеми Web-сайту
є технологія псевдонімів у моделі Tree-Net. Основним завданням цього ме-
тоду є забезпечення повторного використання вже існуючого контенту для
нових специфічних цілей. Відбувається це завдяки можливості розташувати
вже існуючий в системі елемент контенту в іншому місті ієрархії. Подібне
завдання виникає, наприклад, у випадках, коли цілий розділ або окрема сто-
рінка певного навчального курсу розкриває деяку тему або питання у кон-
тексті іншого навчального курсу. Тут включення готової ділянки навчально-
го контенту до нового курсу дасть змогу спростити і прискорити процес
його формування. Щоб запобігти ситуацій, коли навчальна ділянка,
позбавлена свого контексту, втрачає дидактичну ефективність, дану
функцію слід застосовувати для таких елементів контенту, які у рамках
предмету володіють логічною завершеністю.
Сутність застосування технології псевдонімів полягає у встановленні
відношень між двома елементами контенту, один з яких стає джерелом да-
них, а інший — їх одержувачем. Відношення псевдонімів описується відо-
браженням
VVA →: .
Таким чином, елемент kv є псевдонімом елемента lv тоді, коли
Avv lk ∈),( . При цьому vk відіграє роль одержувача, а lv — джерела.
Відношення «псевдонім» розділяється на такі типи: посилання, статич-
на та динамічна копії, статична та динамічна вибірки. Тип відношення керує
тим, які саме властивості елемента-джерела отримає елемент-одержувач.
Сукупність типів являє собою множину
}DSelectDCopy,Select,Copy,,Link{Types aaaaaA = .
Типізація відношення псевдонімів задається відображенням
Types:Type AAA → .
Розкриємо роль кожного з типів.
Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2009, № 1 81
Посилання. Link)(Type aAA i = . Елемент-одержувач приймає адресу
(URL) елемента-джерела, тому фактично є посиланням на нього. Це відно-
шення дає можливість забезпечити навігацію до вже існуючого елемента
контенту через інше місце в ієрархії. Таким чином елемент-одержувач стає
посиланням на джерело, тобто відсилає до іншого місця у ієрархії контенту.
Статична копія. Copy)(Type aAA i = . Усі атрибути копіюються в мо-
мент створення, після чого якісний зв’язок із джерелом не потрібен. Від
елемента-джерела використовується лише інформація про бінарні і групові
зв’язки. Зміна атрибутів статичної копії відбувається безпосереднім чином і
не має зв’язку із елементом-джерелом.
Статична вибірка. Select)(Type aAA i = . Копіюється елемент як стати-
чна копія і його нащадки: для елемента копії створюються нащадки — ста-
тичні копії усіх нащадків елемента-джерела.
Динамічна копія. .DCopy)(Type aAA i = Служить як постійно актуальна
копія деякого елемента без його нащадків. Атрибути такого елемента безпо-
середньо видобуваються із елемента-джерела в кожен момент звернення.
Допускається часткова зміна атрибутів динамічної копії із можливістю ви-
користання поновлювальних значень атрибутів джерела.
Динамічна вибірка. DSelect)(Type aAA i = . Служить як постійна копія
деякої гілки. Така вибірка є постійно актуальною копією елемента-джерела і
всіх його нащадків. Усі ієрархічні зміни гілки-джерела мають вплив на вибі-
рку. Передбачається можливість зміни атрибутів і налаштування елементів і
структури динамічної вибірки. Для зміни атрибутів у нащадках слід повто-
рити/змінити ієрархію, створюючи елементи, починаючи від вершини дина-
мічної вибірки, і внести необхідні значення атрибутів. При цьому створені
елементи, нащадки динамічної копії, можуть самі бути динамічними або
статичними копіями. У такий спосіб виконується гнучке налаштування
вибірки.
ТЕМАТИЧНІ ГРУПИ КОНТЕНТУ І МЕРЕЖЕВІ ЗВ’ЯЗКИ НА ОСНОВІ ГРУП
Тематичні групи призначені для організації різноманітних міжпредметних і
внутрішньопредметних зв’язків між елементами контенту. Тематичні групи
використовуються для моделювання предметних областей, каталогізації,
групування і вибірки асоціативного контенту. Організація тематичних груп
відбувається в ієрархічній структурі. Це дозволяє вибудовувати таксономію
предметних областей. Кожен елемент контенту може брати участь у довіль-
ній кількості тематичних груп, на основі яких визначаються зв’язки асоціа-
тивності між елементами контенту.
Множина G вказує на тематичні або асоціативні групи, в яких можуть
брати участь елементи контенту.
},,{ 1 nGggG …= ,
де Gn — кількість тематичних груп контенту.
Організація тематичних груп відбувається в ієрархічній структурі. Ієра-
рхія груп визначається відображенням, яке ставить у відповідність кожній
групі ig множину її дочірніх елементів
С.В. Титенко, О.О. Гагарін
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2009, № 1 82
GGG 2:Ch → .
Зауважимо, що кожна тематична група може мати лише одну батьків-
ську групу. Відображення FG задає батьківство тематичних груп
GGFG →: .
Аналогічно, множина усіх груп-нащадків даної групи Gg∈ являє со-
бою послідовне об’єднання множин дочірніх елементів вглиб по ієрархічній
структурі. Для визначення груп-нащадків застосовуватимемо оператор
)(Desc gG ), Gg∈ . )(Desc AGG — множина нащадків множини груп
GA⊆ — визначається як послідовне об’єднання )(Desc igG .
))(Desc()(Desc igGAGG ∪= ,
де Agi ∈ , GA⊆ .
Генеалогічна лінія групи g — множина усіх її пращурів — визначається
оператором )(Anc gG , Gg∈ . Генеалогічна лінія множини груп GA⊆
позначається )(Anc AGG і визначається як послідовне об’єднання
)(Anc igG . ( ))(Anc)(Anc igGAGG ∪= , де Agi ∈ , GA⊆ .
ЕЛЕМЕНТИ КОНТЕНТУ І ЇХ ЗВ’ЯЗОК ІЗ ТЕМАТИЧНИМИ ГРУПАМИ
Кожен елемент контенту може брати участь у довільній кількості тематич-
них груп, що задається відображенням
GVGV 2: → .
Матриця ijgvwGVw = задає це відношення, разом з тим зберігаючи
міру відповідності або релевантності даного елемента групі. Так, рядки мат-
риці ||gvwij|| відповідають елементам контенту nVvvv ,,, 21 … , а стовпці —
групам nGggg ,,, 21 … . Таким чином для кожного елемента iv (і-й рядок)
задається множина груп }{ ig (стовпці), в яких даний елемент бере участь,
при цьому ненульові елементи матриці ijgvw вказують на міру відповідності
елемента групі. У свою чергу, зв’язок множини усіх елементів контенту і
групи, до якої вони безпосередньо належать, задається відображенням
VGVG 2: → .
Дане відображення також задається згаданою матрицею ijgvwGVw = .
Введемо оператор і за його допомогою будемо визначати множину елемен-
тів контенту, кожен з яких бере участь хоча б в одній групі із заданої мно-
жини груп. Тобто елементи контенту, що належать множині груп GA⊆ ,
визначаються оператором
{ }0)(:)( ≠∩= AvGVvAVGG .
Множину елементів контенту, які беруть участь у групі g або в деякій із
її нащадків, будемо називати контентом гілки g .
Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2009, № 1 83
{ )(:)( vGVgvgVGbr ∈= або }0)(Desc)( ≠∩ gGvGV .
Множину елементів контенту, які беруть участь хоча б в одній групі із
множини GA⊆ або в деякій із її нащадків, будемо називати контентом
множини гілок GA⊆ .
{ )(:)( igVGbrvvAVGGbr ∈= , де })(Desc AGGAgi ∪∈ .
ТЕМАТИЧНО-АСОЦІАТИВНІ ЕЛЕМЕНТИ КОНТЕНТУ
На основі тематичних груп ми можемо визначати зв’язки асоціативності між
елементами контенту. Виділяємо різні області асоціативності для елемента
контенту: найближче коло, помірне (заглиблююче) та широке (узагальнюю-
че) коло тематично-асоціативного контенту.
Найближче коло тематично-асоціативного контенту елемента a ,
Va∈ — множина елементів контенту, які безпосередньо беруть участь у
тих самих тематичних групах, що і даний елемент a , Va∈ . Служить для
визначення сукупності найбільш близького за змістом контенту тієї ж тема-
тики. Визначається оператором
{ }0)()(:)(narrow ≠∩= aGVvGVvaV .
Помірне (заглиблююче) коло тематично-асоціативного контенту еле-
мента a , Va∈ — множина елементів контенту, які беруть участь у тих са-
мих групах, що й a, або в групах, які відповідно є нащадками. Служить для
визначення набору контенту тієї ж тематики, у тому числі по темам більш
специфічного характеру. Визначається оператором
{ })(де),(br:)()( narrowmedium aGVGGVGGvvaVaV aa =∈∪= .
Широке коло (узагальнююче) тематично-асоціативного контенту
елемента a , Va∈ — множина елементів контенту, які беруть участь у тих
самих групах, що й a, а також елементів у групах, які є послідовно пращу-
рами по лінії кожної групи з множини груп елемента a . Служить для ви-
значення контенту тієї ж тематики і тематики більш загальної. Визначається
оператором
{ })(де)),(Anc(:)()( narrowwide aGVGGGGVGGvvaVaV aaGG =∈∪= .
Повне коло тематично-асоціативного контенту елемента a , Va∈ —
контент помірного тематично-асоціативного кола, об’єднаний із контентом
широкого кола елемента a . Служить для визначення повного набору асоці-
ативного контенту тієї ж тематики, а також споріднених тематик більш зага-
льного і більш специфічного характеру.
{ })(де)),(Anc(:)()( mediumtotal aGVGGGGVGGvvaVaV aaGG =∈∪= .
Величину, яка вказуватиме на міру асоціативності двох елементів кон-
тенту kv і lv називатимемо асоціативною відстанню і позначатимемо
klDis .
С.В. Титенко, О.О. Гагарін
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2009, № 1 84
Асоціативна (тематично-асоціативна) відстань Disij служить для
впорядкування або сортування асоціативних елементів. Розрахунок цієї ве-
личини, окрім структури груп, має також врахувати бінарні зв’язки між еле-
ментами. Асоціативна відстань допоможе вибирати із усієї сукупності тема-
тично-асоціативного контенту групи найближчих асоціативних елементів із
заданою кількістю елементів в групі.
ЗАСОБИ ПОБУДОВИ ПЕРСОНАЛЬНОГО НАВЧАЮЧОГО СЕРЕДОВИЩА
НА ОСНОВІ TREE-NET
Основою для підготовки персонального навчаючого середовища є визна-
чення інтересів користувача і подальший відбір необхідного контенту. Роз-
галужена структура Tree-Net дає можливість гнучко управляти інформацією
і створювати стратегії персонального подання контенту користувачеві в за-
лежності від його потреб.
Актуальною стає задача пошуку асоціативного контенту до деякої сто-
рінки у випадку, коли інформація цієї сторінки цікавить користувача. Зна-
ходження асоціативних елементів контенту даної Web-сторінки відбуваєть-
ся на основі джерел асоціативності. Нижче наведено джерела асоціативного
контенту сторінки у порядку їх значення.
1. Бінарні зв’язки між елементами контенту.
2. Елементи члени тієї ж групи, до якої належить даний елемент.
3. Елементи того ж семантичного блоку контенту.
4. Елементи із дочірніх груп.
5. Елементи із батьківських груп.
6. Ієрархічні зв’язки у дереві контенту: батьківський і дочірні елементи.
Набір елементів контенту, отриманий в результаті пошуку асоціатив-
них сторінок, можна подати структуровано за допомогою оператора Roots.
Рис. 3. Вибірка елементів і визначення вершин оператором Roots
Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями …
Системні дослідження та інформаційні технології, 2009, № 1 85
Робота оператора Roots TN-моделі полягає в пошуку у множині VV ⊆′
новоутворених незалежних коренів на основі відношень Ch і F, які опису-
ють ієрархію контенту. Потужність |Roots| вказуватиме на кількість утво-
рених дерев на виборці V ′ . Приклад роботи оператора Roots зображено на
рис. 3.
Новоутворені піддерева можуть розцінюватися як основа для персона-
льних навчальних курсів та за допомогою відношень псевдонімів (посилань,
копій і вибірок) подаватися окремо у якості персонального гіпермедіа сере-
довища.
ВИСНОВКИ
Запропоновано модель навчального Web-контенту Tree-Net, яка дозволяє
комплексно підійти до вирішення завдань навчання і керування знаннями в
організаціях і установах різного характеру. Tree-Net підтримує еволюцій-
ність у створенні порталу. Вона надає можливість розробляти і накопичува-
ти навчальний матеріал поступово, при цьому функції системи будуть до-
ступні на кожному етапі. Таким чином вирішується проблема
«всеосвіченості», характерна для випадків застосування жорстких моделей
подання знань.
Технологія вибірок і псевдонімів дозволяє повторно використовувати
фрагменти навчальних матеріалів для нових курсів і навчальних процесів.
Tree-Net забезпечує гнучке конструювання нових навчальних курсів і про-
грам на основі вже існуючого в системі контенту.
Семантична складова і дерево тематичних груп дає можливість вибудо-
вувати ієрархію предметних областей. Використання цих даних дає можли-
вість виконувати вибірку, фільтрацію, категоризацію і упорядкування на-
вчального матеріалу на основі семантики вмісту. Все це сприяє
використанню Tree-Net для побудови системи керування знаннями.
Модель Web-контенту Tree-Net забезпечує зручні засоби навігації по
навчальному контенту на базі WWW. Ієрархічні, бінарні і групові зв’язки
між елементами контенту відповідним чином відображаються на елементах
навігації. Таким чином користувач отримує широкі можливості для орієнта-
ції і пошуку необхідної йому навчальної інформації і пояснень. Так, на ос-
нові груп реалізовано інтеграцію таких сучасних технологій побудови Ін-
тернет-проектів, як мітки і каталогізація контенту разом із семантичними
технологіями моделювання предметної області, що надає розширені навіга-
ційні можливості користувачам Web-ресурсу на базі Tree-Net. Різноманітні
зв’язки елементів контенту міжпредметного і внутрішньопредметного хара-
ктерів на базі Tree-Net дають можливість гнучко управляти навчальним кон-
тентом і моделювати специфічні області знань, визначаючи релевантну
множину контенту, що відповідає інтересам студента. Модель Tree-Net є
основою для розробки методів генерації персонального навчаючого середо-
вища і динамічних навчальних курсів для підтримки безперервного навчання.
Разом із іншими компонентами Tree-Net є складовою комплексу моде-
лей для побудови Web-системи безперервного навчання [12]. Про поточні і
попередні дослідження щодо розвитку і використання моделі Tree-Net див.
на сайті авторів [16]. Семантичну модель навчального контенту Tree-Net
застосовано на практиці при побудові освітнього порталу [17].
С.В. Титенко, О.О. Гагарін
ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2009, № 1 86
ЛІТЕРАТУРА
1. Богданова И.Ф. Непрерывное образование в эпоху перехода к информацион-
ному обществу// Актуальные проблемы бизнес-образования // Тез. докл. 3-й
Междунар. конф. — Минск, 2004. — С. 35–39.
2. Convergence of Knowledge Management and E-Learning: the GetSmart Experience
in JCDL / B. Marshall et al. — 2003. — http://ai.bpa.arizona.edu/go/intranet/
Publication/JCDL. — 2003. — Marshall.pdf.
3. Efimova L., Swaak J. Converging Knowledge Management, Training and e-learning:
Scenarios to Make it Work // Journal of Universal Computer Science. —
2003. — 9, № 3. — С. 571–578.
4. Комов С.А. Корпоративные знания — как ими управлять? // Корпоративные
системы. — 2005. — № 3. — http://www.management.com.ua/ims/ims108.html.
5. Allee V. eLearning is not Knowledge Management. — http://www.linezine.com/2.1/
features/vaenkm.htm.
6. Гагарін О.О., Титенко С.В. Дослідження і аналіз методів та моделей
інтелектуальних систем безперервного навчання // Наук. вісті НТУУ «КПІ».
— 2007. — № 6(56). — С. 37–48.
7. Brusilovsky P., Knapp J. and Gamper J. Supporting teachers as content authors in
intelligent educational systems // Knowledge and Learning. — 2006. — 2,
№ 3/4. — Р. 191–215.
8. Семикин В.А. Семантическая модель контента образовательных электронных
знаний. Автореф. дис. … канд. техн. наук. — Тюмень, 2004. — 21 с.
9. Brusilovsky P. Adaptive hypermedia, an attempt to analyze and generalize //
P. Brusilovsky, P. Kommers, & N. Streitz (Eds.), Multimedia, Hypermedia, and
Virtual Reality (Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1077). — Berlin:
Springer-Verlag, 1996. — P. 288–304.
10. Brusilovsky P. KnowledgeTree: A distributed architecture for adaptive e-learning //
In: Proceedings of The Thirteenth International World Wide Web Conference,
WWW 2004 (Alternate track papers and posters). — NY 17–22 May, 2004. —
NY: ACM Press. — Р. 104–113.
11. Титенко С.В., Гагарін О.О. FreshKnowledge — система управління навчальним
Веб-контентом на семантичному рівні // VII Междунар. конф. «Интеллекту-
альный анализ информации ИАИ-2007», Киев, 15–18 мая 2007 г.: Сб. тр. —
Киев: Просвіта, 2007. — С. 342–352.
12. Gagarin A., Tytenko S. Complex model of educational hypermedia environment for
ongoing learning // Образование и виртуальность: Сб. науч. тр. 11-й Между-
нар. конф. Украинской ассоциации дистанционного образования / Под общ.
ред. В.А. Гребенюка, Др. Киншука и В.В. Семенца. — Харьков–Ялта:
УАДО, 2007. — С. 140–145.
13. Гагарін О.О., Титенко С.В. Проблеми створення гіпертекстового навчаючого
середовища // Вісн. Східноукр. національн. ун-ту ім. В. Даля. Ч.2. —
2007. — № 4 (110). — С. 6–15.
14. Титенко С.В., Гагарін О.О. Семантична модель знань для цілей організації
контролю знань у навчальній системі // Интеллектуальный анализ информа-
ции — 2006: Сб. тр. междунар. конф. — Київ: Просвіта, 2006. — С. 298–307.
15. Гагарин А.А., Луценко А.Н., Титенко С.В. Организация дистанционного обуче-
ния как информационный фактор реализации научно-технологической со-
ставляющей экономической безопасности государства // Экономическая
безопасность государства и информационные технологии в ее обеспечении
/ Под общ. ред. Г.К. Вороновского, И.В. Недина. — Киев: Знания Украины,
2005. — С. 608–619.
16. Лабораторія СЕТ — Віртуальна лабораторія новітніх інформаційних технологій.
Дослідження в області дистанційного навчання. — http://www.set lab.net.
17. Портал знань — портал дистанційного навчання, побудований на основі Tree-
Net. — http://www.znannya.org.
Надійшла 02.07.2008
|
| id | journaliasakpiua-article-108467 |
| institution | System research and information technologies |
| keywords_txt_mv | keywords |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:22:45Z |
| publishDate | 2009 |
| publisher | The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| record_format | ojs |
| resource_txt_mv | journaliasakpiua/1b/f2a9f198162d08efe5449800b532fc1b.pdf |
| spelling | journaliasakpiua-article-1084672018-04-06T12:35:46Z Learning Web-content Tree-Net model as a basis for integration of knowledge management and on-going learning Модель учебного Web-контента Tree-Net как основа для интеграции управления знаниями и непрерывным обучением Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями і безперервним навчанням Tytenko, S. V. Gagarin, A. A. The article represents a hierarchical network model of learning Web-content for support to on-going learning on the basis of knowledge management. Hierarchical, binary and group relations among the content elements are described, which serve for structuring and cataloguing the Web-content, its reusing, searching for thematic and associative content and building a personal learning environment. Описана иерархически-сетевая модель учебного Web-контента Tree-Net для поддержки непрерывного обучения на основе управления знаниями. Рассмотрены иерархические, бинарные и групповые связи между элементами контента, которые служат для структурирования и каталогизации Web-контента, реализации повторного использования, поиска тематико-ассоциативного контента и построения персональной среды обучения. Описано ієрархічно-мережеву модель навчального Web-контенту Tree-Net для підтримки безперервного навчання на основі управління знаннями. Розглянуто ієрархічні, бінарні і групові зв’язки між елементами контенту, які служать для його структурування і каталогізації, а також реалізації повторного використання, пошуку тематично-асоціативного контенту і побудови персонального навчального середовища. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2009-03-19 Article Article application/pdf https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108467 System research and information technologies; No. 1 (2009); 74-86 Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2009); 74-86 Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2009); 74-86 2308-8893 1681-6048 uk https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108467/103445 Copyright (c) 2021 System research and information technologies |
| spellingShingle | Tytenko, S. V. Gagarin, A. A. Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями і безперервним навчанням |
| title | Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями і безперервним навчанням |
| title_alt | Learning Web-content Tree-Net model as a basis for integration of knowledge management and on-going learning Модель учебного Web-контента Tree-Net как основа для интеграции управления знаниями и непрерывным обучением |
| title_full | Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями і безперервним навчанням |
| title_fullStr | Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями і безперервним навчанням |
| title_full_unstemmed | Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями і безперервним навчанням |
| title_short | Модель навчального Web-контенту Tree-Net як основа для інтеграції керування знаннями і безперервним навчанням |
| title_sort | модель навчального web-контенту tree-net як основа для інтеграції керування знаннями і безперервним навчанням |
| url | https://journal.iasa.kpi.ua/article/view/108467 |
| work_keys_str_mv | AT tytenkosv learningwebcontenttreenetmodelasabasisforintegrationofknowledgemanagementandongoinglearning AT gagarinaa learningwebcontenttreenetmodelasabasisforintegrationofknowledgemanagementandongoinglearning AT tytenkosv modelʹučebnogowebkontentatreenetkakosnovadlâintegraciiupravleniâznaniâmiinepreryvnymobučeniem AT gagarinaa modelʹučebnogowebkontentatreenetkakosnovadlâintegraciiupravleniâznaniâmiinepreryvnymobučeniem AT tytenkosv modelʹnavčalʹnogowebkontentutreenetâkosnovadlâíntegracííkeruvannâznannâmiíbezperervnimnavčannâm AT gagarinaa modelʹnavčalʹnogowebkontentutreenetâkosnovadlâíntegracííkeruvannâznannâmiíbezperervnimnavčannâm |