Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем

Современный уровень исследований в области cоздания образовательных технологий показал перспективность использования информационных нанотехнологий и онтологий при конструировании обучающих систем и систем знаний в рамках корректного подхода к концептуальному описанию состава и структуры рассматривае...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2007
Автор:	Ходаковский, Н.И.
Формат:	Стаття
Мова:	Російська
Опубліковано:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2007
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6486
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем / Н.И. Ходаковский // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2007. — № 6. — С. 38-45. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1859540577849180160
author	Ходаковский, Н.И.
author_facet	Ходаковский, Н.И.
citation_txt	Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем / Н.И. Ходаковский // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2007. — № 6. — С. 38-45. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
collection	DSpace DC
description	Современный уровень исследований в области cоздания образовательных технологий показал перспективность использования информационных нанотехнологий и онтологий при конструировании обучающих систем и систем знаний в рамках корректного подхода к концептуальному описанию состава и структуры рассматриваемой области знаний и существующих внутри нее взаимосвязей. The specificity of functioning of molecular intelligence system allowing to reveal the probable mechanism of forming of the informational nanotechnologies for education systems. A new approach of the development of methods of education with using the ontological representation of knowledge is proposed.
first_indexed	2025-11-26T00:09:43Z
format	Article
fulltext	Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2007, № 6 38 M.I. Khodakovskyi RESEARCH OF PRINCIPLES USING OF INFORMATIONAL NANOTECHNOLOGIES AT THE BUILDING OF ONTOLOGY-DRIVEN LEARNING SYSTEMS The specificity of functioning of molecular intelligence system allowing to reveal the probable mechanism of forming of the informational nanotechnologies for education systems. A new approach of the development of methods of education with using the ontological representation of knowledge is proposed. Современный уровень исследова- ний в области cоздания образова- тельных технологий показал пер- спективность использования ин- формационных нанотехнологий и онтологий при конструировании обучающих систем и систем зна- ний в рамках корректного подхо- да к концептуальному описанию состава и структуры рассматри- ваемой области знаний и сущест- вующих внутри нее взаимосвязей.  Н.И. Ходаковский, 2007 УДК 681.3 Н.И. ХОДАКОВСКИЙ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИНЦИПОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ НАНОТЕХНОЛОГИЙ ПРИ СОЗДАНИИ ОНТОЛОГО-УПРАВЛЯЕМЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ Введение. Кибернетические подходы к ме- тодам обучения позволили найти принципы использования информационных нанотехно- логий в виде организации и функционирова- ния молекулярной распределенной памяти в естественных интеллектуальных системах (ЕИС) обработки информации обучаемого. Краткая сущность таких принципов сводится к тому, что при использовании определенных правил подачи учебного материала, молеку- лярные структуры ЕИС, которые отвечают за ввод, хранение, переработку информации и принятие решений, наилучшим образом сами выполняют эту работу [1]. Существующие недостатки в получении субъектами обуче- ния необходимых знаний и навыков в боль- шой мере проявляются в невыполнении тре- бований, заложенных в оптимальных усло- виях использования информационных нано- технологий ЕИС. Исследование возможно- стей иерархически организованной молеку- лярной памяти подсистем ЕИС показало, что решение задач с использованием информа- ционных нанотехнологий происходит по принципам, близким к управляемым онто- логиям [2]. Поскольку онтологии представляют струк- турированную и частично формализованную основу для проведения системного анализа предметной области (ПО), то для интегриро- вания данных и знаний формируются ин- ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИНЦИПОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ... Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2007, № 6 39 формационные базы онтологий путем определения семантической эквивалент- ности одинаковых фактов и понятий, сформулированных в разных терминах. При построения онтологии ПО используется система анализа учебного тек- ста. Под системой анализа текста обычно понимается система, для которой оп- ределены следующие элементы: формализм для представления смысла текста; база лингвистических знаний (БЛЗ); отображение, переводящее текст в выбран- ный формализм; набор алгоритмов решения задач анализа текстов, использую- щих в качестве данных полученное семантическое представление. Среди классических задач, на решение которых ориентированы такие сис- темы, можно отметить создание обучающих систем, позволяющих выполнять классификацию текстов, реферирование, семантически ориентированный поиск текстов по заданным концептам и др. Достаточно широкое распространение по- лучил подход к анализу текста, опирающийся на онтологию, как на формальную модель ПО. При этом система анализа текста проецирует онтологию на текст, выделяет в нем объекты из объема понятий ПО и связи между ними. Постановка задачи. Для повышения эффективности создания онтолого- управляемых компьютерных обучающих систем исследуются возможности ис- пользования информационных нанотехнологий, содержащихся в иерархически организованной молекулярной памяти подсистем ЕИС. Также ставилась задача показать возможности использования информационных нанотехнологий при решении сложных задач с необходимыми этапами ввода, хранения и переработ- ки информации на уровне онтологических систем. Требования к онтологическим обучающим системам. Онтологии в пред- ставленной формализации при разработках требований к обучающим системам определяют способы и стратегии интерпретации и соответствующие им классы выражений концептуального языка с соответствующими способами интерпрета- ции. В таком случае выбранная онтология предопределяет границы моделируе- мости. Это свойство непосредственно связывает формализацию с философским смыслом онтологии, поскольку используемая онтология определяет картину ми- ра, т. е. принципы бытия, его структуру и закономерности в рамках класса кон- кретных ПО. Но роль онтологии этим не исчерпывается. В общем случае онто- логия задает не только классы выражений, но и способы конструирования клас- сов, которые могут наследоваться концептуальным языком описания ПО. При таком описании могут задаваться способы связывания интерпретаций с классами выражений и способы поэтапного уточнения такого связывания. Он- тология в такой трактовке также относится к конкретной системе концеп- туального моделирования, как система концептуального моделирования к моде- ли конкретной ПО. Вопрос о возможностях ЕИС, содержащих индивидуальные характеристи- ки обучаемого, может быть поставлен в рамках возможного процесса програм- мирования обработки знаковой и образной информации в нейронных сетях ЕИС обучаемого. В таком контексте на первый план выступает проблема ограничен- ности объема оперативной памяти, которую система переработки информации Н.И. ХОДАКОВСКИЙ Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2007, № 6 40 человека компенсирует путем использования явления визуальной модальности психики в стратегиях интеллектуальной деятельности в сфере обучения [3-5]. Пути создания понятийной среды для определения класса задач. На ос- нове использования психофизиологических особенностей понятийного мышле- ния обучаемого можно предложить использовать концепцию визуальной стра- ницы представления информации. Данная концепция позволяет обращаться к понятию коэффициента концептуальной трудности, на основании которого оценивается трудность учебной задачи. При этом возможна корреляция трудно- сти задачи со сложностью дерева ее решения, что может быть использовано при систематизации учебных задач. Использование шкалы трудности задачи посредством введения коэффициен- та концептуальной трудности обусловливает связи с глубиной эвристического поиска. Дальнейшее развитие этапов понимания этого процесса может быть по- лезным при обосновании основ теории интеллектуальной деятельности. При этом необходимо показать, что обучаемым присущи обширные связи в сфере визуальной модальности (ВМ) психики, выраженной в работе визуального блока (ВБ) системы обработки информации человека (СОИЧ). Основным элементом ВБ является образная карта (ОК). Важным звеном при функционировании ОК является структура, отвечающая за подключение непосредственно ОК к СОИЧ при эвристическом поиске с соответствующим уровнем наглядности рассужде- ний данного обучаемого [4]. Проблематика представления знаний, например, в виде стратегий решений задач для ЕИС во многом определяется ограничениями объема памяти, в резуль- тате которых ЕИС снижает существенно работы с собственной базой знаний. В работе [6] используется разделение стратегий интеллектуального поиска пу- тей решения задач на переборные и выделенные. С увеличением трудности за- дач выделенные стратегии оказываются в 2  3 раза более эффективными. Как указывается в [6], выделенные стратегии связаны преимущественно с ВМ пси- хики, в то время как стратегии перебора  с аудиальной модальностью (АМ) психики. Согласно концепции нейролингвистического программирования [7], успех или неуспех в обучении, зависит от того, насколько своевременно обуча- емые используют в процессах интеллектуальной деятельности свою ОК. ОК в большей степени связана с эффективными методами интеллектуального поиска и более склонна к креативному мышлению, при этом сознание и вербальный интеллект связаны преимущественно с АМ. Необходимо подчеркнуть, что реализация особенностей ОК напрямую свя- зано с расширением функций подсознания и креативности. Эффективность ра- боты ЕИС зависит от скорости вычислений в ОК. Пространство задачи включает несколько видов семантик и трудность зада- чи связана с отсутствием навыка их эффективного использования. При наличии такого навыка операции приобретают свернутый характер, что приводит к уменьшению количества операций, поскольку ЕИС в таком случае осуществляет операции над операциями. Механизмы таких действий носят визуальный харак- ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИНЦИПОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ... Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2007, № 6 41 тер, что отображается в литературе в понятиях наглядно-образного мышления, развитие которого составляет во многом смысл и содержание педагогики. Решение вопросов систематизации учебных задач. Для проектирования дидактических систем в первую очередь необходимо уметь определять слож- ность структур решений, а затем, на втором этапе, необходим учет степени за- действования визуального блока ЕИС и его развития как цели обучения, осно- ванного на соответствующей развивающей парадигме. Такая концепция лежит в русле понятия коэффициента концептуальной трудности для шага решения. При проектировании развивающих дидактических систем нужно учитывать стратегии интеллектуальной деятельности учащихся, которые имеют различную эффективность при решении задач тем или иным способом. Поскольку слож- ность структур индивидуальных решений данной задачи отражает используемые алгоритмы, в качестве параметра можно было бы ввести степень превышения показателя сложности над его минимальным значением [8]. Однако нами вы- бран другой способ оценки трудности, основанный на концепции ОК. Наиболее известными средствами задания онтологии в этом смысле явля- ются языки OWL (Web Ontology Language) и RDF (Resource Description Framework), хотя существуют и другие подходы (Ontologic, ALC, KIF, KL-One, XSB, Flora, OIL). Анализ выразительных возможностей и средств поддержки этих языков позволяет отнести к их достоинствам использование формата пред- ставления данных XML, что позволяет использовать при анализе и интерпрета- ции онтологий стандартных средств обработки XML. Следует отметить, что формат XML предполагает иерархическую организацию данных, что может вы- зывать проблемы при согласовании с наиболее обоснованной реляционной идеологией построения систем обработки данных. Одним из недостатков ука- занных подходов является недостаточная выразительная мощность семантиче- ских средств описания семантики и средств ее настройки. Поскольку онтологии обеспечивают понятийную основу для определения, обсуждения и конструирования семантических средств для класса концептуаль- ных моделей и одновременно для проведения систематического конструирова- ния средств концептуального моделирования с заданной семантикой, то их можно рассматривать в качестве проблемно-ориентированной концептуальной модели, которая обеспечивает как итеративную процедуру проектирования с возможностью сквозного уточнения на каждом шаге процесса, так и проведение семантического реинжениринга обучающих систем. Предлагаемый подход к определению онтологий и их использованию при построении концептуальной модели ПО позволяет рассчитывать на получение моделей, обеспечивающих выбор семантики данных и метаданных, соответст- вующих их интерпретации в конкретной ПО, поиск семантики в рамках про- странства поиска, заданного условиями на интерпретацию конструкций модели в рамках онтологии и синтез семантики путем принятия проблемно-ориен- тированных аксиом. Техники описания методов манипулирования семантиками позволят обес- печить процедуру поэтапного уточнения модели ПО как в ходе ее итеративной Н.И. ХОДАКОВСКИЙ Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2007, № 6 42 разработки, так и при изменении классов семантик средств концептуального мо- делирования. Дальнейшая разработка средств онтологического описания позво- лит уточнить методы описания семантик и техники их применения при разра- ботке прикладных систем в виде онтологических компьютерных обучающих систем (ОКОС). Для создания ОКОС можно использовать языки программирования высоко- го уровня, но более целесообразно применение для этой цели типовых автомати- зированных обучающих систем (АОС) – программных оболочек, позволяющих самостоятельно разрабатывать и вводить материал для обучения. Требования к оболочкам АОС: гибкость, позволяющая системе обеспе- чивать различные способы организации обучения (линейной или разветвляю- щейся последовательности, модульного принципа построения и т.п.); разнооб- разие методик обучения (система не должна ограничивать автора при выборе конкретной методики обучения); минимизация используемой автором памяти (необходимо предусмотреть возможность сохранения всех авторских записей и протоколов); обеспечение второстепенных функций (регистрация обучаемого, создание протокола обучения и др.); обеспечение контроля времени обучения с учетом индивидуальных особенностей; обеспечение средств отладки; обеспе- чение разноуровневой помощи обучаемому по его запросу; открытость системы (возможность ее корректировки и доработки); системная целостность (система не должна разрушаться из-за непредвиденной последовательности срабатывания отдельных ее модулей и предусматривать возможность "откатки" на несколько шагов в ту или иную сторону). Главным действующим лицом при разработке системы является преподава- тель, поскольку, чем точнее описаны содержание и процесс обучения, тем легче избежать ситуаций, требующих пересмотра конструкторских решений и затрат. Программист в соответствии с постановкой задачи подбирает программные средства для ее реализации. Обоснование целевых установок при создании базы учебных задач. Цель обучения имеет определяющее значение и ее необходимо формулировать в явном виде. Важно четко определить, что должен знать и уметь обучаемый. Цель может быть включена в систему и показана обучаемому. Анализ цели обу- чения предполагает выделение подцелей, соответствующих различным этапам учебного процесса, для этого конкретизируются те понятия, которые вошли в формулировку цели данной онтологической обучающей системы. Определяется, какие задачи необходимо решить для достижения указанных целей. Формирование структуры ОКОС ведется в соответствии с двумя аспектами. Содержательная структура формируется по аналогии с традиционным учебни- ком: определяются разделы и темы учебника, обосновывается целесообразность их включения. Функциональная структура системы формируется на основе ие- рархии целей. Для каждой цели указываются те функции, которые необходимы для ее достижения (предоставление учебного материала, отработка практиче- ских навыков и т. п.). После формирования функциональной структуры выби- раются способы реализации функций обучения. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИНЦИПОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ... Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2007, № 6 43 Апробация системы проводится для того, чтобы убедиться в правильности выбранной технологии обучения, обеспечении достижения поставленных целей, а также коррекции отдельных фрагментов онтолого-управляемой системы. Для этого необходимо, чтобы в онтологию входило описание способов реализации понятий и отношений ПО в текстах. Основной задачей системы анализа текстов при построении онтологии видится как раз автоматизация формирования проек- ции онтологии на ЕЯ тексты. Исходя из этого, к БЛЗ предъявляются такие тре- бования: 1. На начальном этапе БЛЗ должна представлять собой зачаток системы он- тологий, необходимый для начала функционирования системы. Этот зачаток вносится экспертом. 2. В системе должны быть реализованы механизмы развития БЛЗ в ходе анализа потока текстов ПО, а также возможность контроля этого развития экс- пертом. На каждом этапе развития БЛЗ должна являться некоторым приближе- нием к окончательной системе онтологий, на основе которой можно решать за- дачи анализа текста. 3. Структура и содержание БЛЗ системы должны быть удобны как при по- строении семантических представлений текстов, так и при дальнейшем анализе этих представлений. Система анализа текста и набор критичных фрагментов могут использо- ваться и для поддержки существующей онтологии. Соотношение потока семан- тических портретов новых текстов с базой значимых фрагментов осуществляет наполнение элементов онтологии ссылками на текстовые документы. По степе- ни формирования системы эксперт может принимать решение о распределении ее элементов. Системы автоматизированного построения онтологий для ОКОС. Структура системы автоматизированного построения онтологий [9] должна от- ражать специфику трех типов ее клиентов: Эксперт, Пользователь и Админист- ратор [9]. С точки зрения представления, создаваемая онтология - это комплект документов определѐнной структуры. Процесс построения онтологии состоит из итераций по дополнению и изменению этого комплекта документов. По резуль- татам проведения ряда итераций администратор принимает решение о заверше- нии очередного этапа процесса построения онтологии и публикации ее очеред- ной стабильной версии. Требования к системе, поддерживающей создание и обработку документов онтологии в распределенном режиме, определяются коллективной работой раз- розненных коллективов экспертов. Адекватную основу для построения систем, удовлетворяющих таким требованиям, предоставляют GRID-технологии [10], из которых наиболее интересной представляется архитектура OGSA (Open Grid Services Architecture), основанная на концепции веб-сервисов. Для представле- ния структуры онтологии был принят стандарт OWL [9], разработанный и реко- мендованный консорциумом W3C. Язык OWL предназначен для представления информации, которая содержит знания, а не только представление, и предназна- чена для автоматической обработки компьютерными программами [11], в про- Н.И. ХОДАКОВСКИЙ Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2007, № 6 44 тивоположность использованию знаний непосредственно человеком. OWL об- ладает большей выразительной силой, чем такие структурные языки как XML, RDF и RDF-S, и может быть представлен в их форме. OWL-документ позволяет, используя лежащую в основе OWL дескриптивную логику, выводить такие фак- ты о сущностях предметной области, которые не содержатся непосредственно в этом документе. Для упрощения разработки новых онтологий удобно создавать шаблоны онтологий различных групп предметных областей. Наиболее распространены методы построения шаблонов онтологий научно-технических предметных об- ластей, связанных с процессами анализа, синтеза и преобразования информации о произвольных фрагментах реального мира [12]. К числу таких процессов отно- сятся измерение и накопление данных, обнаружение закономерностей (знаний), хранение, обработка и передача данных и знаний, использование знаний для прогнозирования и синтеза. Заключение. Оценивая возможности иерархически организованной мо- лекулярной памяти подсистем ЕИС, можно отметить, что решение сложных за- дач с необходимыми этапами ввода, хранения, переработки информации проис- ходит очень своеобразно – на уровне, подобном управляемым онтологиям. Та- кие процессы эффективно реализуются не столько с помощью увеличения слож- ности алгоритма решения, а путем обработки информации в специальной про- блемной среде – специфически организованной системе знаний. В подсистемах ЕИС используется система, подобная базе знаний (БЗ), которая отображает всю возможную на данный момент полноту разнообразия объектов – компонентов такой БЗ. В свою очередь компоненты БЗ содержат максимально возможное ко- личество описаний, определений и других характеристик, а также инструкций по взаимодействию с последними, что позволяет принимать верные решения. Построение онтолого-управляемых информационных систем является в на- стоящее время одним из центральных направлений их интеллектуализации. Со- временный уровень исследований в этой области показал перспективность ис- пользования онтологий при конструировании обучающих систем, в частном случае, и систем знаний, в целом в двух основных направлениях В рамках пер- вого направления онтологии обеспечивают задание корректного подхода к кон- цептуальному описанию состава и структуры рассматриваемой области знаний и существующих внутри ее взаимосвязей. Второе направление связано с построе- нием программных систем контроля знаний, опирающихся на классы концепту- альных моделей предметной области, представленных онтологиями. Обучаемым предлагаются ситуации, в которых происходит обучение, построенные в рам- ках отдельных систем концептуального моделирования и моделей обучения на основе управления семантиками классов таких моделей. Такой подход согласу- ется с базовым определением онтологии и, как показали практические исследо- вания, может поддерживаться на базе предложенной формализации. Представ- ляется также возможность разработки систем, обеспечивающих моделирование знаний обучаемого, в том числе пробелов в этих знаниях, и осуществляющих целенаправленную ликвидацию выявленных недостатков. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРИНЦИПОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ... Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2007, № 6 45 1. Ходаковський М.І. Розробка навчальних комп’ютерних комплексів з використанням принципів когнітивної підтримки в умовах функціонування молекулярної розподіленої пам’яті людини // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. – К.: Ін-т кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України, 2004. – № 4. - С. 117–122. 2. Еремеев А.П., Малиновский В.П. Реализация онтологического подхода в обучающей экс- пертной системе для подготовки менеджеров проектов // Девятая национальная конфе- ренция по искусственному интеллекту с международным участием: Труды конферен- ции. – М., 2004. – Т. 2. – С. 824–832. 3. Кузин Е.С. Представление знаний и решение информационно-сложных задач в компью- терных системах // Информационные технологии. – 2004. – № 4 . – Приложение. – 32 с. 4. Исаев В.В. Модель управления обучением в автоматизированной обучающей среде // Информационные технологии. – 2004. – № 2. – С. 53 –59. 5. Автоматический концептуальный анализ текстов / Г.Г. Белоногов, И.И. Быстров, А.П. Новоселов и др // НТИ. Сер. 2. – 2002. – № 10. – С. 26–32. 6. Брунер Дж. Психология познания.  М.: Прогресс, 1977.  416 с. 7. Жигачева Н.А., Рыженко Н.Г. Графовое моделирование структур решений сюжетных задач // Математические структуры и моделирование. – Омск: ОГУ, 1999. – Вып. 4. – С. 104–117. 8 Орехов А.Н., Ильясов И.И. О новом виде интуитивных мыслительных операций // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 14. Психология, – 1997. – № 2. – С. 3 –11. 9 Завертайлов А.В., Ковалев С.П. Система поддержки деятельности распределенных экс- пертных групп по разработке онтологий предметных областей // Тр. Междунар. конф. по вычисл. математике. – Новосибирск: ИВМиМГ СО РАН, 2004. – С. 56–65. 10 Smith M.K., Welty C., McGuinness D.L. Grid Computing: Making the Global Infrastructure a Reality. – N. Y.: Wiley & Sons, 2003. – 316 p. 11 Горелов И.Н. Разговор с компьютером: Психолингвистический аспект проблемы.  М.: Наука, 1987.  256 с. 12 Нгуен Ксуан А., Жинь Шао. Умозаключения и стратегии решения задач // Вопросы пси- хологии. – 1997. – № 1. – С. 82 98. Получено 19.04.2007
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-6486
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	1817-9908
language	Russian
last_indexed	2025-11-26T00:09:43Z
publishDate	2007
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
record_format	dspace
spelling	Ходаковский, Н.И. 2010-03-04T14:34:37Z 2010-03-04T14:34:37Z 2007 Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем / Н.И. Ходаковский // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2007. — № 6. — С. 38-45. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. 1817-9908 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6486 681.3 Современный уровень исследований в области cоздания образовательных технологий показал перспективность использования информационных нанотехнологий и онтологий при конструировании обучающих систем и систем знаний в рамках корректного подхода к концептуальному описанию состава и структуры рассматриваемой области знаний и существующих внутри нее взаимосвязей. The specificity of functioning of molecular intelligence system allowing to reveal the probable mechanism of forming of the informational nanotechnologies for education systems. A new approach of the development of methods of education with using the ontological representation of knowledge is proposed. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем Research of principles using of informational nanotechnologies at the building of ontology-driven learning systems Article published earlier
spellingShingle	Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем Ходаковский, Н.И.
title	Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем
title_alt	Research of principles using of informational nanotechnologies at the building of ontology-driven learning systems
title_full	Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем
title_fullStr	Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем
title_full_unstemmed	Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем
title_short	Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем
title_sort	исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6486
work_keys_str_mv	AT hodakovskiini issledovanieprincipovispolʹzovaniâinformacionnyhnanotehnologiiprisozdaniiontologoupravlâemyhobučaûŝihsistem AT hodakovskiini researchofprinciplesusingofinformationalnanotechnologiesatthebuildingofontologydrivenlearningsystems

Исследование принципов использования информационных нанотехнологий при создании онтолого-управляемых обучающих систем

Репозитарії

Схожі ресурси