Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань

Запропоновано метод, що використовує семантично-розмічені відкриті енциклопедичні ресурси як джерело знань для перевірки результатів електронного навчання. Студенти мають побудувати індивідуальну онтологію навчальної дисципліни базовану на основних поняттях та відношеннях між ними, що може містити в...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2019
Hauptverfasser:	Гладун, А.Я, Хала, К.О.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainian
Veröffentlicht:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2019
Schriftenreihe:	Комп’ютерні засоби, мережі та системи
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168469
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань / А.Я. Гладун, К.О. Хала // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2019. — № 18. — С. 5-10. — Бібліогр.: 18 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-168469
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1684692025-02-09T15:33:46Z Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань Using of ontological models for formalized knowledge assessment Гладун, А.Я Хала, К.О. Запропоновано метод, що використовує семантично-розмічені відкриті енциклопедичні ресурси як джерело знань для перевірки результатів електронного навчання. Студенти мають побудувати індивідуальну онтологію навчальної дисципліни базовану на основних поняттях та відношеннях між ними, що може містити відповідний семантично-розмічений енциклопедичний ресурс. Предложен метод, использующий семантически размеченные открытые энциклопедические ресурсы как источник знаний для формализованной проверки результатов электронного обучения. Студенты должны построить индивидуальную онтологию учебной дисциплины основанную на основных понятиях и отношениях между ними, может содержать соответствующий семантически размеченный энциклопедический ресурс. The authors propose a method that uses semantically-tagged open encyclopedic resources as a source of knowledge for formally validating e-learning outcomes. Students must construct an individual ontology of the discipline based on basic concepts and relationships between them, may contain an appropriately semantically-tagged encyclopedic resource. 2019 Article Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань / А.Я. Гладун, К.О. Хала // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2019. — № 18. — С. 5-10. — Бібліогр.: 18 назв. — укр. 1817-9908 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168469 uk Комп’ютерні засоби, мережі та системи application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Ukrainian
description	Запропоновано метод, що використовує семантично-розмічені відкриті енциклопедичні ресурси як джерело знань для перевірки результатів електронного навчання. Студенти мають побудувати індивідуальну онтологію навчальної дисципліни базовану на основних поняттях та відношеннях між ними, що може містити відповідний семантично-розмічений енциклопедичний ресурс.
format	Article
author	Гладун, А.Я Хала, К.О.
spellingShingle	Гладун, А.Я Хала, К.О. Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань Комп’ютерні засоби, мережі та системи
author_facet	Гладун, А.Я Хала, К.О.
author_sort	Гладун, А.Я
title	Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань
title_short	Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань
title_full	Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань
title_fullStr	Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань
title_full_unstemmed	Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань
title_sort	використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate	2019
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168469
citation_txt	Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань / А.Я. Гладун, К.О. Хала // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2019. — № 18. — С. 5-10. — Бібліогр.: 18 назв. — укр.
series	Комп’ютерні засоби, мережі та системи
work_keys_str_mv	AT gladunaâ vikoristannâontologíčnihmodelejdlâformalízovanogoocínûvannâznanʹ AT halako vikoristannâontologíčnihmodelejdlâformalízovanogoocínûvannâznanʹ AT gladunaâ usingofontologicalmodelsforformalizedknowledgeassessment AT halako usingofontologicalmodelsforformalizedknowledgeassessment
first_indexed	2025-11-27T10:40:21Z
last_indexed	2025-11-27T10:40:21Z
_version_	1849939752999976960
fulltext	Computer means, networks and systems. 2019, N 18 5 Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань А.Я. Гладун, К.О. Хала Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та МОН України, 03187, м. Київ, проспект Академіка Глушкова, 40, glanat@yahoo.com, cecerongreat@ukr.net A. Gladun, C. Khala USING OF ONTOLOGICAL MODELS FOR FORMALIZED KNOWLEDGE ASSESSMENT Abstract. The importance of e-learning and distance learning as an alternative of traditional learning system is increasing worldwide. In this regard, the independent evaluation tools and availability of external, standard models of subject areas that are the object of study play an important role in this process. And an e-course feature is that the tutor cannot control the learning outcomes as well as in traditional education. The authors propose a method that uses semantically-tagged open encyclopedic resources as a source of knowledge for formally validating e-learning outcomes. Students must construct an individual ontology of the discipline based on basic concepts and relationships between them, may contain an appropriately semantically-tagged encyclopedic resource. The result of learning is considered satisfactory if the student's ontology correctly reflects the meaningful connections between the concepts. Error analysis allows you to offer students personalized recommendations, as well as improve study materials as a whole. It is recommended to use semantically- tagged information resources to create the student's ontology, which greatly simplifies their automated processing and removes meaningful ambiguity. Encyclopedic resources, unlike semantic Wiki resources, contain only verified information that is properly prepared by experts in the relevant subject area, is properly designed and has a high degree of confidence. In the process of student-teacher tutoring, there is an ongoing interactive dialogue in which students receive constructive explanations for their mistakes, as well as student mistakes, and are studied by the tutor to further refine the discipline's reference model. The peculiarity of the developed methodology is that the appearance of changes (updates) in external information resources will cause automatic changes in the content of teaching materials, which will provide the acquisition of up-to-date knowledge of the discipline. Key words: e-learning, e-learning course, information-learning environment, design and research activities, ontology, semantically-tagged resources. Анотація. Запропоновано метод, що використовує семантично-розмічені відкриті енциклопедичні ресурси як джерело знань для перевірки результатів електронного навчання. Студенти мають побудувати індивідуальну онтологію навчальної дисципліни базовану на основних по-  А.Я. ГЛАДУН, К.О. ХАЛА, 2019 няттях та відношеннях між ними, що може містити відповідний семантично-розмічений енциклопедичний ресурс. Ключові слова: електронне навчання, курс електронного навчання, інформаційно-навчальне середовище, проектна і дослідницька діяльність, онтологія, семантично-роз- мічений енциклопедичний ресурс. Аннотация. Предложен метод, использующий семан- тически размеченные открытые энциклопедические ресурсы как источник знаний для формализованной проверки результатов электронного обучения. Студенты должны построить индивидуальную онтологию учебной дисциплины основанную на основных понятиях и отно- шениях между ними, может содержать соответствую- щий семантически размеченный энциклопедический ресурс. Ключевые слова: электронное обучение, курс электронного обучения, информационно-учебная среда, проектная и исследовательская деятельность, онтология, семанти- чески размеченый энциклопедический ресурс. Вступ. Зростання інформаційного суспіль- ства забезпечує шлях швидкого доступу до даних та обміну інформацією в усьому світі, а також збільшує значення електронного та дис- танційного навчання як альтернативу тради- ційній системі навчання. Важливу роль у цьому процесі відіграють засоби незалежного оціню- вання та наявність зовнішніх, еталонних мо- делей тих предметних областей (ПрО), що є об’єктом навчання. Це пов’язано з тим, що тьютор електронного (дистанційного) курсу не може контролювати результати навчання так якісно, як у традиційній освіті. Вирішення такої проблеми потребує створення відповідних інформаційних систем, адаптовних до кожного окремого учня, але таких, що використовуть загальновизнані та об’єктивні інформаційні джерела. Одним з джерел таких знань можуть стати різноманітні енциклопедичні ресурси, що до- ступні в електронній формі та подані таким чином, що забезпечують автоматизовану оброб- ку наведених у них відомостей. Одним з прик- https://mail.ukr.net/classic#sendmsg,to=OTS4ffdkNsYmwVARNnK3kVAVRBzmgvAVNnz3keAyNn5mwvAiOr7aFhHM9W1NmPcMEpV5nWv59K- https://mail.ukr.net/classic#sendmsg,to=OgeItuHMOSvM0p8XEuiMOr7ath8TF2s59W0XFu1NmP8bJriwF2my А.Я. ГЛАДУН, К.О. ХАЛА Комп'ютерні засоби, мережі та системи. 2019, № 18 6 ладів є Велика українська енциклопедія, е-ВУЕ [1], що має портальну версію, її створення базовано на сучасних семантичних технологіях. Існує також значна кількість відкритих спеціа- лізованих тлумачних словників, доступних через Web [2]. І. Аналіз останніх досліджень та постановка задачі А. Огляд літератури Огляд наукової літератури демонструє, що вивчення проблеми використання інформаційно- комунікаційних та дистанційних технологій навчання є актуальною проблемою. Так, у праці [3] розглянута специфіка й особливості застосування сучасних інформаційних техноло- гій у навчальному процесі. У публікації [4] наведено результати дослідження моделей навчання – Е-learning, створення електронних засобів навчання, вимоги до них та технології їх впровадження. Науковому обґрунтуванню прин- ципів дистанційної освіти та можливості ви- користання в навчальному процесі присвячена колективна монографія [5]. Методичні основи визначення сутності, проектування та використання електронного під- ручника у навчальному процесі проаналізовано у статті [6], а в дисертаційному дослідженні [7] запропоновано варіант електронного підручника з інформатики. Б. Постановка задачі Основна ідея пропонованого підходу полягає у застосовуванні онтології домену не лише як інструмент навчання, але й як об’єкт для перевірки результатів такого навчання. Студентам запропоновано побудувати власну онтологію ПрО дисципліни, а потім порівняти її з еталонною, побудованою тьютором. Резуль- тати цього порівняння показують помилки в розумінні частин знань ПрО та допомагають тьютору в удосконаленні свого курсу. Реалі- зовані експерименти демонструють, що такий підхід є ефективнішим, ніж звичайні тести. Оскільки, по-перше деякі помилки в тестах можуть бути пов'язані з неоднозначністю поставленого запитання та даною на нього відповіддю, по-друге, правильні відповіді можна отримати інтуїтивно чи випадково, що не відобразить реальної обізнаності студентів щодо ПрО. ІІ. Використання онтологій для подання знань ПрО В сучасних системах е-навчання важливо орієнтуватися на засоби подання знань, а саме: онтології, що фактично вже стали стандартом для інтелектуальних інформаційних систем (ІІС) орієнтованих на функціювання в Web [8]. В інформаційних технологіях (ІТ) онтологія – це специфікація концептуалізацій, яку визнають важливим інструментом для забезпечення кому- нікації, обміну знаннями та формалізації тер- мінів між користувачами та інформаційними системами, забезпечуючи загальне розуміння ПрО. На сьогодні розроблено мови подання (OWL [9], RDF [10]) та програмні засоби (Protégé [11]), за допомогою яких користувачі можуть спільно створювати онтології та будувати загальну лексику ПрО без централізованого контролю. Онтологія ПрО складає множину понять, які використовують в ПрО, та правил, що регу- люють, як ці поняття можна поєднувати для того, щоб робити вагомі твердження про ситуації в описуваній ПрО. Отже, онтологія – це абстрактна система опису композиції знань певної ПрО. Орга- нізовуючи поняття (терміни) в ПрО ієрархічним чином і описуючи зв’язки між термінами, та використовуючи невелику кількість реляційних дескрипторів, онтологія забезпечує стандартний словник для представлення сутностей у ПрО. Знання з онтології загалом формалізують за допомогою п'яти видів компонентів: класи, відношення, функції, аксіоми та екземпляри. Формальна модель онтології O – впорядкована трійка скінчених множин [12]: ,,, FRTO  (1) де T – терміни ПрО, яка описується онтологією O; R – скінчена сукупність зв'язків між термінами ПрО; F – функція інтерпретації домену на термінах та відношеннях онтології О. Для інтероперабельності знань ми застосовуємо технології, розроблені в проекті Semantic Web [13] консорціуму W3C: онтології ПрО зберігаються мовою подання онтологій OWL, що була створена в рамках цього проекту. Синтаксис OWL має фреймоподібний стиль, де збір інформації про клас чи властивість по- дається в одній великій синтаксичній кон- струкції, замість того, щоб поділятися на декіль- ка атомарних фрагментів для зручності чита- ВИКОРИСТАННЯ ОНТОЛОГІЧНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ФОРМАЛІЗОВАНОГО ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ Computer means, networks and systems. 2019, N 18 7 бельності. Онтологія OWL – це послідовність аксіом та фактів, плюс включення посилань на інші онтології, які вважаються включеними в онтологію. Онтології OWL – це Web-документи, на які можна посилатися за допомогою URI. У процесі побудови онтології студенти використовують відношення із фіксованого набору, що містить найбільш широко вико- ристовувані відношення: R = {"is a subclass of", "is a part of", "is a synonym", "has attributes", "has elements"}. Це спрощує побудову онтології та аналіз процесів. ІІІ. Основні етапи побудови онтології ПрО Побудова онтології на основі методології IDEF5 [14] потребує від студентів виконання наступних етапів: 1) побудувати набір термінів домену; 2) зафіксувати обмеження, які регулюють, як можна використовувати терміни для складання описових тверджень про домен; 3) побудувати онтологічну модель, яка при наданні конкретного описового твердження може генерувати "відповідні" додаткові описові висловлювання. Студенти (а також тьютор, який будує еталонну онтологію ПрО) мають виконати чотири основні кроки під час побудови онтології домену [15] (рис. 1). 1. Визначити основні класи та терміни ПрО та описати їх значення:  визначити набір імен класів С;  визначити набір імен відношень R;  для кожного імені класу визначити набір імен атрибутів Aс;  для кожного імені атрибута CcAa c  , визначити його тип – INT, STRING, NUMBER або інший клас онтології. 2. Побудувати таксономію термінів ПрО, тобто визначити всі пари класів .,"___" ),(,,,, 21 212121 Rrcofsubclassaisc ccrCcCccc   (2) 3. Визначити синонімію та інші відношення між цими термінами:  визначити всі пари класів з відношення синонімії ;,"__" ),(,,,, 21 212121 Rrcofsynonymeisc ccrCcCccc   (3)  визначити всі пари класів, пов’язані специфічними відношеннями ПрО .),,(,,,, 212121 RrccrCcCccc ii domdom  (4) 4. Описати екземпляри побудованих класів:  визначити назви екземплярів a;  визначити значення всіх атрибутів екземплярів класу ., Ccca  Визначення набору імен класів Визначення набору імен відношень Визначення набору імен атрибутів Визначення назв екземплярів Визначення класів та термінів ПрО Побудова таксономії термінів ПрО Визначення відношень між термінами ПрО Визначення екземплярів побудованих класів Визначення значень атрибутів Визначити пари “клас-підклас” Визначення пар синонімічних класів Визначення пар пов’язаних класів РИС. 1. Основні етапи побудови онтології ПрО ІV. Порівняння онтологій ПрО студентів з еталонною онтологією Побудовані студентами онтології необхідно порівняти з еталонною онтологією, побудованою тьютором. Слід зазначити, що проблема порівняння довільних онтологій ПрО є складно вирішуваною. Розглядається випадок з багатьма обмеженнями, а саме: “легкі” онтології з порож- ньою множиною аксіом, онтології з фіксованим набором відношень та понять, які мають бути підмножинами множини понять еталонної онтології. Для вирішення поставленої задачі вико- ристано алгоритм [16] для автоматичного порівняння онтологій, що забезпечує відпо- відність ієрархічних рівнів у термінах так- сономії (наприклад, якщо клас А є підкласом B у еталонній таксономії, а B – підклас A у таксономії студента – це помилка) і контролює приналежність екземплярів до класів (якщо екземпляр a належить до класу A в еталонній таксономії, а студент описує екземпляр a, який належить до класу B, то це є помилкою). Пропонований алгоритм базований на декількох строго визначених умовах, що обме- А.Я. ГЛАДУН, К.О. ХАЛА Комп'ютерні засоби, мережі та системи. 2019, № 18 8 жує його використовування для порівняння довільних онтологій:  студент має використовувати онтологічні терміни для класів і підкласів лише з фіксо- ваного набору термінів, що відповідають еталонній онтології, інші терміни вважаються помилками;  студент має використовувати відно- шення між класами лише з фіксованого набору, що відповідає відношенням еталонної онтології, інші відношення також розглядаються як помилки;  якщо студент все-таки використовує якийсь термін, який не існує в еталонній онтології, то цей термін має відповідати деякому терміну еталонної онтології (студент може використовувати неправильне ім’я помилково). Основні етапи алгоритму порівняння (рис. 2) онтології студента Os з еталонною онтологією Oe, яку розробив тьютор, такі: 1) визначення множини онтологічних тер- мінів: Ts – множина термінів онтології студента, Te – множина термінів еталонної онтології; 2) розподілення термінів з Ts на три групи Tn, Tu та Tw, так щоб wuns TTTT  , де Tn – коректно визначені терміни, en TT  ; Tu – неточно визначені терміни, eu TT  , але kmTtTtTtTt ejejejni km ,1,,,..., 1  ; Tw – некоректно визначені терміни, ew TT  та ejni TtTt  ; 3) визначення множини онтологічних від- ношень: Rs – множина відношень онтології сту- дента, Re – множина термінів еталонної онто- логії; 4) розподілення відношеннь з Rs на три групи Rn, Ru та Rw, щоб wuns RRRR  , де Rn – коректно визначені відношення, en RR  ; Ru – неточно визначені відношення, eu RR  , але kmRrRrRrRr ejejejni km ,1,,,..., 1  ; Rw – некоректно визначені відношення, ew RR  та ejni RrRr  ; 5) аналізування використання термінів та відношень онтології. Алгоритм розпізнає помилки різної склад- ності. Якщо студент використовує некоректне відношення, але з групи ієрархічних відношень (наприклад, A є частиною B, коли A є підкласом B), що не надто серйозна помилка, як коли б він використав ієрархічне відношення замість синонімічного. Більш грубою помилкою є не- правильне спрямування ієрархічних відношень, наприклад, A – частина B замість B – частина A в еталонній моделі. Визначення множини онтологічних термінів Класифікування термінів в онтології студента Визначення множини екземплярів класів Визначення множини онтологічних відношень Класифікування відношень в онтології студента Класифікування екземплярів в онтології студента Класифікування помилок в онтології студента Надання оцінки результатів та рекомендації студенту РИС. 2. Основні етапи порівняння онтології ПрО студента з еталонною онтологією V. Інформаційні джерела для побудови еталонних онтологій ПрО Для отримання знань щодо ПрО можна ви- користовувати різноманітні навчальні матеріа- ли, підручники, електронні курси тощо. Але слід враховувати, що обробляння природномовних текстів у багатьох випадках дає неоднозначну інтерпретацію, і тому не тільки потребує знач- них зусиль, але й може призвести до непра- вильного розуміння закономірностей ПрО. У традиційному навчанні викладачу не складно це помітити, але у дистанційному навчанні такі ситуації можуть стати причиною отримання некоректних знань та як результат низьких оці- нок для студента. В електронному навчанні доцільно вико- ристовувати такі ІР, які, по-перше, містять семантичну розмітку, яка значно спрощує їх автоматизоване оброблення та у більшості ви- падків знімає змістовну неоднозначність, по- друге, містять тільки перевірену інформацію, що підготовлена експертами відповідної ПрО, коректно оформлена та має високий рівень довіри. Прикладом ІР для побудови онтологій верхнього рівня є портальна версія «Великої української енциклопедії» та відкритий спеціа- ВИКОРИСТАННЯ ОНТОЛОГІЧНИХ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ФОРМАЛІЗОВАНОГО ОЦІНЮВАННЯ ЗНАНЬ Computer means, networks and systems. 2019, N 18 9 лізований англо-український тлумачний словник із кібербезпеки [1, 2]. Е-ВУЕ побудовано на основі семантичного розширення Wiki-технології [17]. Кожна сто- рінка енциклопедії належить до множини категорій, що пов’язують її із відповідними розділами та підрозділами різних галузей знань. Семантичні властивості сторінок дозволяють змістовно визначити зв’язок кожної сторінки з іншими гаслами енциклопедії. Semantic MediaWiki дозволяє давати поси- ланням імена, перетворюючи їх у “семантичні властивості” сторінки [18]. Більш того, тех- нологія дозволяє розмічати й інші фрагменти тексту, прив'язуючи до сторінки дані різних типів. Можливість анотування тексту дає користувачам більше можливостей у порівнянні з традиційними категоріями, що робить інфор- мацю доступнішою не тільки для читання, але і для автоматичного машинного обробляння. Слід зазначити, що е-ВУЕ можна вико- ристовувати при побудові онтологій тільки для понять верхнього рівня або для досить загальних навчальних курсів. Для більш специфічної ін- формації доцільно застосовувати інші енцикло- педичні видання відповідної галузевої спря- мованості, в яких подання інформації також базується на Semantic MediaWiki. Відповідно до застосовуваного алгоритму побудови еталонної онтології, сторінки гасел е-ВУЕ можуть використовуватися наступним чином: 1) щоб визначити основні класи та терміни ПрО, слід обрати категорії е-ВУЕ, що релевантні потрібній ПрО, та обрати ті сторінки гасел, що пов’язані з нею. Для цього можна вико- ристовувати як пошук за назвами гасел, так і семантичні запити, в яких умовами будуть набори категорій, що характерні для ПрО, а результатами пошуку – сторінки гасел та їх семантичні властивості (рис. 3); 2) щоб побудувати таксономію термінів ПрО, потрібно використовувати ієрархічні відношення між категоріями е-ВУЕ, які вказані на Wiki-сторінках відібраних категорій; 3) щоб визначити синонімію між класами онтології, потрібно використовувати посилання між Wiki-сторінками гасел та категорій; 4) щоб описати екземпляри побудованих класів, потрібно проаналізувати множину Wiki- сторінок відібраних категорій та значити їх семантичні властивості. Назва категорії Опис категорії Контент категорії РИС. 3. Сторінка е-ВУЕ категорії галузі знань “Техніч- ні науки”, що містить відомості про її підкатегорії VІ. Перспективи досліджень До переваг пропонованого підходу можна віднести по-перше те, що результати навчання аналізуються автоматично, об'єктивно та пер- соніфіковано, а по-друге, базуючись на зовніш- ніх ІР з високим рівнем довіри, студенти отри- мують конструктивні пояснення своїх помилок. Крім того, поява змін у таких зовнішніх ІР зпричинить автоматичні зміни в контенті матеріалів викладання, що забезпечить отри- мання актуальних знань дисциплін. Проте для ефективного застосування пропонованого підхо- ду необхідна наявність широкого спектру енциклопедичних довідників, що реалізовані із урахуванням сучасних методів керування знан- нями, містять актуальні й достовірні відомості, подані державною мовою і відповідають націо- нальним освітнім програмам. СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ 1. ДНУ «Енциклопедичне видавництво», Велика Українська Енциклопедія URL: https://vue.gov.ua/ (дата звернення 10.10.2019). 2. Гладун А.Я., Пучков О.О., Субач І.Ю., Хала К.О. Англо-український словник термінів з інформаційних технологій та кібербезпеки. К.: ІСЗЗІ КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018. 376 с. 3. Тверезовська Н.Т. Інтерактивні інноваційні технології у системі вищої освіти: зб. наук. пр. Вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут». Філософія. Психологія. Педагогіка. № 3 (27). Київ, 2009. С. 236– 240. 4. Євсюкова Л.С. E-LEARNING: переваги і проблеми / Вісник Черкаського університету. Серія «Педагогічні науки», Черкаси. 2011. № 211 (2). С. 79–85. 5. Смульсон М.Л., Машбиць Ю.І., Жалдак М.І. Дистанційне навчання. Психологічні засади: моно- графія. Кіровоград: Імекс-ЛТД, 2012. 240 с. https://vue.gov.ua/?fbclid=IwAR0nCD2BhqsGTZs3WmLCiB9RnTwqHlPiNgZwu1xhvp0S_NAPjm82LSUZXC4 А.Я. ГЛАДУН, К.О. ХАЛА Комп'ютерні засоби, мережі та системи. 2019, № 18 10 6. Кузнецова І.О. Електронний підручник як важливий компонент системи дистанційного навчання. Вісник СевНТУ. Серія: Педагогіка № 127. Севастополь: СевНТУ, 2012. С. 63–67. 7. Вембер В.П. Методичні основи проектування та використання електронного підручника з інформатики для загальноосвітньої школи: Автореф. дис. … канд. пед. наук 13.00.02. Національний педагогічний ун-т ім. М.П. Драгоманова. Київ, 2008. 20 с.. 8. Гладун А.Я., Рогушина Ю.В. Семантичні технології: принципи та практики. Київ:ТОВ "ВД "АДЕФ- Україна", 2016. 308 с. 9. OWL Web Ontology Language. Overview. W3C Recommendation: W3C, 2009. URL: http://www.w3.org/ TR/owl-features/ (дата звернення 02.09.2019). 10. RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema. RDF Vocabulary Description Language 1.0, World Wide Web Consortium, 2010. URL: http://www.w3.org/ Metadata/Activity.html (дата звернення 02.09.2019). 11. Protégé Short Course: OCTOBER 21st - 23rd, 2019 at STANFORD, CA, USA. URL: https://protege.stanford.edu (дата звернення 10.09.2019). 12. Guarino N. Formal Ontology in Information Systems. Proc. of FOIS'98, Trento, Italy, June 6-8. Amsterdam: IOS Press, 1998. P. 3–15. 13. Davies J., Fensel D., van Harmelen F. Towards the Semantic Web: Ontology-driven knowledge management. John Wiley & Sons Ltd, England, 2002. P. 288. 14. IDEF5 Method Report, Information Integration for Concurrent Engineering (IICE). Knowledge Based Systems, Inc., 1994. 15. Gladun A. et. al. An application of intelligent techniques and Semanic Web technologies in e-learning envi- ronments. Expert Systems with Applications, An International Journal. 2009. Vol. 36. P. 1922–1931. 16. Gladun A., Rogushina J. Distant control of student skills by formal model of domain knowledge. International Journal of Innovation and Learning (IJIL), InderScience Publishers. 2010. Vol. 7, No. 4. P. 394–411. 17. Рогушина Ю.В. Семантичні wiki-ресурси і їх вико- ристання для побудови персоніфікованих онтологій: Проблеми програмування. 2016. № 2–3. С. 188–195. 18. Rogushina J. Analysis of Automated Matching of the Semantic Wiki Resources with Elements of Domain Ontologies. International Journal of Mathematical Sciences and Computing (IJMSC). 2017. Vol. 3, No. 3, P. 50–58. REFERENCES 1. DNU «Entsyklopedychne vydavnytstvo», Velyka Ukrainska Entsyklopedia. URL: https://vue.gov.ua/ (data zvernennja 10.10.2019). 2. Gladun A.J., Puchkov O.O., Subach I.J., Khala K.O. Anglo-ukrainskij slovnyk terminiv z informazijnych technologij ta kiberbezpeky. –K.: ISZZI KPI im. Ihorja Sikorskoho, 2018. – 376s. 3. Tverezovska N. T. Interaktyvni innovatsiini tekhnolohii u systemi vyshchoi osvity: zb. nauk. pr. / Visnyk Natsionalnoho tekhnichnoho universytetu Ukrainy «Kyivskyi politekhnichnyi instytut». Filosofiia. Psykholohiia. Pedahohika. № 3 (27). Kyiv, 2009. S. 236– 240. 4. Yevsiukova L.S. E-LEARNING: perevahy i problemy / Visnyk Cherkaskoho universytetu. Seriia «Pedahohichni nauky», № 211(2). Cherkasy, 2011. S. 79–85. 5. Smulson M. L., Mashbyts Yu. I., Zhaldak M. I. Dystantsiine navchannia. Psykholohichni zasady: monohrafiia / Kirovohrad: Imeks-LTD, 2012. S. 240. 6. Kuznetsova I. O. Elektronnyi pidruchnyk yak vazhlyvyi komponent systemy dystantsiinoho navchannia / Visnyk SevNTU. Seriia: Pedahohika № 127. Sevastopol: SevNTU, 2012. S. 63–67. 7. Vember V. P. Metodychni osnovy proektuvannia ta vykorystannia elektronnoho pidruchnyka z informatyky dlia zahalnoosvitnoi shkoly: avtoref. dys. … kand. ped. nauk 13.00.02 / Nats. ped. un-t im. M. P. Drahomanova. – Kyiv, 2008. S. 20. 8. Gladun A.Ya., Rogushyna Yu.V. Semantychni tekhnolohii: pryntsypy ta praktyky. Kyiv: TOV "VD "ADEF-Ukraina", 2016. S. 308. 9. 9.OWL Web Ontology Language. Overview. W3C Recommendation: W3C, 2009. URL: http://www.w3.org/TR/owl-features/ (data zvernennja 02.09.2019). 10. RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema. RDF Vocabulary Description Language 1.0, World Wide Web Consortium, 2010. URL: http://www.w3.org/Metadata/Activity.html (data zvernennja 02.09.2019). 11. Protégé Short Course: OCTOBER 21st - 23rd, 2019 at STANFORD, CA, USA. URL: https://protege.stanford.edu (data zvernennja 10.09.2019). 12. Guarino N. Formal Ontology in Information Systems / Proc. of FOIS'98, Trento, Italy, June 6-8. Amsterdam: IOS Press, 1998. P. 3-15. 13. Davies J., Fensel D., van Harmelen F. Towards the Semantic Web: Ontology-driven knowledge management. John Wiley & Sons Ltd, England, 2002. P. 288. 14. IDEF5 Method Report, Information Integration for Concurrent Engineering (IICE). Knowledge Based Systems, Inc., 1994. 15. An application of intelligent techniques and Semanic Web technologies in e-learning environments / Gladun A. et. al., Expert Systems with Applications, An International Journal, V.36, 2009. P. 1922-1931. 16. Gladun A., Rogushina J. Distant control of student skills by formal model of domain knowledge / International Journal of Innovation and Learning (IJIL), InderScience Publishers, Vol. 7, No. 4, 2010. P.394-411. 17. Rohushyna Yu.V. Semantychni wiki-resursy i yikh vykorystannia dlia pobudovy personifikovanykh ontolohii: zb. nauk. pr. / Problemy prohramuvannia, № 2-3. Kyiv, 2016. S. 188-195. 18. Rogushina J. Analysis of Automated Matching of the Semantic Wiki Resources with Elements of Domain Ontologies / International Journal of Mathematical Sciences and Computing (IJMSC), Vol.3, No.3, 2017. P. 50-58. Одержано 28.10.2019 http://www.w3.org/%20TR/owl-features/ http://www.w3.org/%20TR/owl-features/ http://www.w3.org/%20Metadata/Activity.html http://www.w3.org/%20Metadata/Activity.html https://protege.stanford.edu/shortcourse/ https://protege.stanford.edu/shortcourse/ https://protege.stanford.edu/ https://vue.gov.ua/?fbclid=IwAR0nCD2BhqsGTZs3WmLCiB9RnTwqHlPiNgZwu1xhvp0S_NAPjm82LSUZXC4 http://www.w3.org/TR/owl-features/ http://www.w3.org/Metadata/Activity.html https://protege.stanford.edu/shortcourse/ https://protege.stanford.edu/shortcourse/ https://protege.stanford.edu/

Використання онтологічних моделей для формалізованого оцінювання знань

Institution

Ähnliche Einträge