CC BY
10
УДК 378.147.88
DOI: 10.51522/2307-0382-2022-247-12-73-80
ЕВГЕНИЯ ГЕННАДЬЕВНА ЦАРЬКОВА
научный сотрудник отдела по исследованию проблем трудовой занятости осужденных и экономических проблем функционирования уголовно-исполнительной системы НИЦ-1 ФКУ НИИ ФСИН России, кандидат физико-математических наук И university69@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-5610-9895
Москва
ОКСАНА ВЛАДИМИРОВНА КОЧКИНА
старший научный сотрудник отдела по исследованию проблем трудовой занятости осужденных и экономических проблем функционирования уголовно-исполнительной системы НИЦ-1 ФКУ НИИ ФСИН России, кандидат юридических наук И oks2790@list.ru, https://orcid.org/0000-0002-5653-1623 Москва
Аспект применения онтологического подхода в преподавании искусственного интеллекта при реализации профессионального образования сотрудников уголовно-исполнительной системы Российской Федерации
Аннотация. В статье рассматриваются вопросы создания и применения в учебном процессе образовательных организаций ФСИН России систем, основанных на знаниях. Предметом статьи выступили методы и инструментальные средства построения предметных онтологий, являющихся центральным компонентом таких систем, а также научная литература по теме работы. Целью исследования является обоснование эффективности применения в образовательной деятельности вуза предметных онтологий в качестве единого источника знаний по изучаемому учебному материалу, отражающего общий спектр понятий о предметной области, а также фиксирующего явные и неявные связи между этими понятиями. Методологическую основу исследования составили анализ, синтез, индукция, системно-структурный, формально-логический методы. В результате проведенной работы изучено понятие онтологического подхода, предложен вариант его использования при изучении теоретического учебного материала на примере модели знаний предметной области «Искусственный интеллект». Отмечено положительное влияние применения данного подхода на активизацию учебно-познавательной деятельности обучающихся, развитие их творческого потенциала. Показано, что применение онтологий служит также быстрому обмену актуальной учебной информацией между преподавателями, обучающимися и ведомственными образовательными организациями высшего образования. Сделано обоснованное предположение о том, что онтологии как область искусственного интеллекта способны сыграть важную роль в развитии системы ведомственного профессионального образования и стать мощным катализатором происходящих в ней качественных изменений с учетом новых вызовов, стоящих перед уголовно-исполнительной системой Российской Федерации. Применение предлагаемого подхода положительно отразится на образовательной деятельности ведомственных вузов, а также будет служить повышению эффективности профессиональной подготовки сотрудников уголовно-исполнительной системы Российской Федерации. Сделаны выводы о важности вовлечения обучающихся не только в процесс изучения предметных онтологий, но и в их создание в качестве полноценных разработчиков, реализующих в ходе построения модели знаний свой творческий потенциал, а также способность к исследовательской деятельности.
Ключевые слова: образование, онтология, учебный процесс, обучающийся, контроль знаний, искусственный интеллект, уголовно-исполнительная система Российской Федерации
© Царькова Е. Г., Кочкина О. В., 2022_
Для цитирования
Царькова Е. Г., Кочкина О. В. Аспект применения онтологического подхода в преподавании искусственного интеллекта при реализации профессионального образования сотрудников уголовно-исполнительной системы Российской Федерации // Ведомости уголовно-исполнительной системы. 2022. № 12. С. 73-80. https://www.doi.org/10.51522/2307-0382-2022-247-12-73-80.
EVGENIYA G. TSARKOVA
Researcher of the Division for the study of problems of employment of convicts and economic problems
of functioning of the Penal System of the Research Center-1 of the Federal Governmental Institution «Research Institute of the Federal Penitentiary Service of Russia», Candidate of Physics and Mathematics university69@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-5610-9895 Moscow
OKSANA V. KOCHKINA
Senior Researcher of the Division for the study of problems of employment of convicts and economic problems of functioning of the Penal System of the Research Center-1 of the Federal Governmental Institution «Research Institute of the Federal Penitentiary Service of Russia», Candidate of Law oks2790@list.ru, https://orcid.org/0000-0002-5653-1623 Moscow
The aspect of applying the ontological approach in teaching artificial intelligence in the implementation of professional education for employees of the penal system of the Russian Federation
Abstract. The article deals with the creation and application of knowledge-based systems in the educational process of educational organizations of the Federal Penitentiary Service of Russia. The subject of the article was the methods and tools for constructing subject ontologies, which are the central component of such systems, as well as the scientific literature on the topic of the work. The purpose of the study is to substantiate the effectiveness of the use of subject ontologies in the educational activities of the university as a single source of knowledge on the studied educational material, reflecting the general range of concepts about the subject area, as well as fixing explicit and implicit connections between these concepts. The methodological basis of the study was analysis, synthesis, induction, system-structural, formal-logical methods. As a result of the work carried out, the concept of an ontological approach has been studied, and a way of its use in the study of theoretical educational material has been proposed using the knowledge model of the subject area «Artificial Intelligence» as an example. The positive impact of the application of this approach on the activation of the educational and cognitive activity of students, the development of their creative potential is noted. It is shown that the use of ontologies also serves to quickly exchange relevant educational information between teachers, students and departmental educational organizations of higher education. The authors give a reasonable assumption that ontologies as a field of artificial intelligence can play an important role in the development of the system of departmental vocational education and become a powerful catalyst for the qualitative changes taking place in it, taking into account the new challenges facing the penal system of the Russian Federation. The application of the proposed approach will have a positive impact on the educational activities of departmental universities, and will also serve to improve the efficiency of professional training of employees of the penal system of the Russian Federation. Conclusions are drawn about the importance of involving students not only in the process
of studying subject ontologies, but also in their creation as full-fledged developers who realize their creative potential in the course of building a knowledge model, as well as their ability to conduct research activities.
Keywords: education, ontology, educational process, student, knowledge control, artificial intelligence, penal system of the Russian Federation
For citation
Tsarkova E. G., Kochkina O. V. The aspect of applying the ontological approach in teaching artificial intelligence in the implementation of professional education for employees of the penal system of the Russian Federation // Vedomosti of the Penal System. 2022. № 12. C. 73-80. https://www.doi.org/10.51522/2307-0382-2022-247-12-73-80.
В соответствии с Распоряжением Правительства Российской Федерации от 29.04.2021 № 1138-р в ходе реализации Концепции развития уголовно-исполнительной системы Российской Федерации на период до 2030 года запланировано широкое внедрение цифровых технологий в деятельность учреждений и органов уголовно-исполнительной системы Российской Федерации (УИС). В данном нормативном правовом акте предусмотрено применение одного из перспективных драйверов решения широкого круга прикладных задач - искусственного интеллекта.
Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» закрепляет определение понятия искусственного интеллекта, где последний определяется как «комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые как минимум с результатами интеллектуальной деятельности человека» [1]. В соответствии с приказом Министерства экономического развития Российской Федерации от 29.06.2021
№ 392 «Об утверждении критериев определения принадлежности проектов к проектам в сфере искусственного интеллекта» к технологиям искусственного интеллекта относятся технологии, основанные на использовании методов и алгоритмов компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи, интеллектуальной поддержки принятия решений, а также перспективных методов искусственного интеллекта.
Указанные нормативные правовые акты определяют, что в спектр задач, решаемых с использованием технологий искусственного интеллекта, входят управление и (или) обучение персонала и построение персонализированных карьерных или образовательных траекторий, а также подготовка решений на основе открытых источников данных и неструктурированной информации. Решению указанных задач служит стек технологий, объединенных общим понятием «информационные онтологии», служащих построению модели знаний о рассматриваемой предметной области.
Одной из эффективных форм применения искусственного интеллекта в учебном процессе образовательных организаций ФСИН России является создание и развитие систем, основанных
на знаниях. Первоочередным этапом в создании таких систем является построение онтологий, которые при этом становятся единым источником знаний, отражающим общий спектр понятий о предметной области, а также фиксирующим явные и неявные связи между этими понятиями.
Поскольку искусственный интеллект используется для работы со знаниями, методы систематизации и структурирования знаний с обеспечением возможности их дальнейшей обработки средствами автоматизации являются актуальными и перспективными направлениями научных исследований. Онтологии служат основой для структурирования знаний об объекте исследования и имеют широкие перспективы применения в служебной деятельности сотрудников УИС. Так, в работе «Интеллектуальные системы поддержки принятия решений как инструмент совершенствования инженерно-технического обеспечения деятельности уголовно-исполнительной системы» онтологический подход предложено использовать в качестве инструмента построения иерархической информационной модели учреждения для оценки эффективности его физической защищенности [2]. В исследовании показано, что онтологии являются удобным средством, с помощью которого может формироваться общее понятийное поле, необходимое для исчерпывающего описания предметной области, а также обнаружения скрытых закономерностей между явлениями и объектами.
Термин «онтология» впервые стал упоминаться в 1613 году в работах Гок-нелиуса Р. и долгое время воспринимался через призму философского знания. В настоящее время рассматриваемый термин получил специальную трактовку и в других науках. Так, специалисты в области информационных технологий
Соловьев В. Д., Добров Б. В., Иванов В. В. и Лукашевич Н. В. отмечают: «... онтология - это способ формализации предметной области с использованием концептуальной схемы» [3]. Онтологии активно используются в структурировании знаний, процессах автоматизированной обработки информации и служат эффективным инструментом интеллектуализации современных информационных технологий.
В силу активной компьютеризации современного профессионального образования онтологический подход имеет широкие перспективы применения и в организации учебного процесса образовательных организаций ФСИН России, обеспечивая возможность реализации эффективного педагогического взаимодействия в новой ведомственной цифровой среде и успешного внедрения в образование эффективных педагогических практик и инноваций для качественной подготовки будущих сотрудников УИС.
Онтологии являются способом структурирования, накопления и многократного использования знаний о заданной предметной области, позволяющим строить модели знаний и проводить их анализ с использованием ЭВМ, осуществлять «умный поиск», реализовывать операции логического вывода и другое. Для автоматической обработки данных и организации доступа к ним с учетом семантики используется язык Web Ontology Language (OWL). В силу наличия широкого спектра инструментальных средств работы с онтологиями в режиме конструктора использование указанного языка возможно при достаточно краткосрочной специальной подготовке пользователя, что, безусловно, снижает порог вхождения в рассматриваемый стек технологий. В качестве основного преимущества применения онтологического подхода в образовательном процес-
се следует отметить возможность удаленной коллективной работы над наполнением знаниями общей онтологии как преподавателем, так и обучающимися. В результате формируется единый словарь понятий и отношений между ними, который может дополняться новыми знаниями и использоваться при работе с информацией в определенной предметной области.
Сегодня создан значительный объем специальных онтологий в различных областях знаний: в документации культурного наследия [4], в медицине [5], в системах интеллектуализации документооборота [6] и других. На основе он-тологий активно создаются электронные библиотеки [7] и порталы знаний [8] для организации доступа к информации по заданной тематике. Применение онтологического подхода к проектированию образовательных курсов и программ предоставляет возможность выделения связей между отдельными элементами, понятиями, разделами курса, делая процесс усвоения обучающимися новых знаний более эффективным и удобным, а также формируя 1Т-компетенции, необходимые будущим сотрудникам в профессиональной деятельности.
В силу активного развития онтологического инструментария и широкого применения данного подхода в сфере информационных технологий и образовании изучение онтологий сегодня включается в программы образовательных организаций. Стоит отметить, что раздел «Онтологии и семантические сети» является одним из обязательных элементов освоения знаний в ходе изучения дисциплины «Интеллектуальный анализ данных» на профильной кафедре информационных систем и методов искусственного интеллекта, созданной в 2021 году Тверским государственным университетом совместно с ФСИН Рос-
сии [9]. В ходе практической подготовки обучающихся исследована возможность применения онтологического подхода для структуризации и представления учебного материала.
Проиллюстрируем особенности онтологического подхода при изучении теоретического учебного материала на примере создания модели знаний предметной области «Искусственный интеллект», объединяющей наряду со специальной технической терминологией значительный пласт информации, зафиксированной в федеральных программах, стратегических документах, государственных стандартах в сфере искусственного интеллекта.
Фрагмент онтологии, построенной в редакторе онтологий с открытым исходным кодом WebProtëgë (Ьй^: //webprotege.stanford.edu), приведен на рисунке 1. Используемый продукт выбран в иллюстративных целях для быстрой разработки онтологии, поскольку представляет собой свободное программное обеспечение, содержит фреймворк с богатым функционалом для построения интеллектуальных систем, является крос-сплатформенным и кроссбраузерным. Разработанная иерархическая структура знаний рассматриваемой предметной области позволяет задавать и просматривать определение сущностей, определять источник, в котором данное определение зафиксировано, получать с помощью встроенной гиперссылки доступ к актуальной версии соответствующего нормативного документа.
Подобные онтологические проекты, коллективно создаваемые и наполняемые обучающимися образовательных организаций ФСИН России, способствуют решению ряда проблем, которые могут возникать перед современным образованием, в числе которых стремительное опережающее развитие инфор-
edull - WebProteg^ - О
G fi https://webprotege.stanford.edU/#projects/6827e8f0-dlcd-4ea6-adc8-8bef4c30c8f6/edit/Classes7select... ¿3 Д4 Q. {о ™> «. <3 (ffl P
<4 edull A Home | Display » | Project » Share university69 » Help *
Classes = | Properties = Individuals = Comments = Changes by Entity = History = Add tab
Class Hierarchy * Class Comments: искусственный *
0+ Ox Q tfi ¿> S 4> ^ М
▼ Oowl:Thing О ГОСТ 59277-2020 Классификация систем искусственного интеллекта О ГОСТ Р 43.0.7-2011 Информационное обеспечение техники и операторской деятельности О ГОСТ Р 43.0.8-2017 Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Ис О ГОСТ Р 58776-2019 Средства мониторинга поведения и прогнозирования намерений людей.' Т О ГОСТ Р 59895-2021 Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения ► О Использование технологий искусственного интеллекта в образовании ▼ Отермины, относящиеся к искусственному интеллекту О автоматическое распознавание речи О данные Р 0) university69 Комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с Reply Edit
искусственный интеллект - С)
О компьютерное зрение Р 0) О машинное обучение О машинный перевод Р (1) О набор данных Р<1) О обезличенные данные р(1) 0 обработка естественного языка Р С) ► Отермины, связанные с использованием технологий искусственного интеллекта в образов; О ГОСТ Р 59898-2021 Оценка качества систем искусственного интеллекта О ГОСТ Р 60.0.0.2-2016 Роботы и робототехнические устройства. Классификация О Поручение Президента РФ В.В. Путина № Пр-2242 от 31.12.2020 О Постановление Правительства РФ №1428 от 28.08.2021 О рабочей группе по исследовательс О Приказ Минэкономразвития РФ от 29.06.2021 Ns 392 Об утверждении критериев определения О Распоряжение Правительства №2129-р от 19.08.2020 об утверждении Концепции регулирова О Указ Президента РФ № 490 от 10.10.2019 г. О развитии искусственного интеллекта в Российа
| ГОСТ P 59895-2021 Технологии искусственного интеллекта в образовании. Общие положения и терминология |
,_i_. Термины, относящиеся к искусственному интеллекту t
искусственный интеллект ©
Рисунок 1. Фрагмент онтологии «Искусственный интеллект» в редакторе WebProtege
мационных технологий по сравнению с реальным уровнем профессиональной подготовки; недостаточный уровень обратной связи между преподавателем, обучающимся и работодателем в ходе освоения материала; недостаточно высокая активность обучающегося при самостоятельной работе; недостаточная гибкость и адаптируемость образования к стремительно растущему объему поступающей информации при быстро меняющихся внешних условиях; снижение у обучающихся (в силу увеличения уровня мультимедийности поступающих извне данных) интереса к классическим учебным пособиям как основному источнику информации по изучаемым вопросам.
Отметим, что при глубоком изучении предметной области весь объем информации, понятийный аппарат, совокупность взаимосвязей между явлениями достаточно сложно учесть в рамках стандартного печатного издания. В ходе изучения учебного материала обучающийся
осуществляет поиск, усвоение, осознание информации и стремится установить взаимосвязи между извлеченными данными. Стимулирование формирования у обучающихся навыков по выявлению и фиксации знаний в ходе создания предметных онтологий и наполнения их полученной информацией является важной предпосылкой повышения эффективности образовательного процесса и организации качественного информационного пространства образовательных организаций. Привлечение обучающихся к созданию онтологий по изучаемой предметной области является действенным способом проверки полученных знаний. При этом отметим, что в одной и той же предметной области при рассмотрении одного и того же массива информации различными исследователями в силу их индивидуальных особенностей и локуса внимания могут создаваться, вообще говоря, различные онтологии, что открывает перспективы раскрытия у обучающихся творческого потенциа-
ла, способности к поиску нестандартных подходов к решению задач. В соответствии с задачами современного образования процесс создания онтологии способствует успешной профессиональной подготовке сотрудника, готового к использованию и анализу информации, объединению отдельных знаний в общее представление об исследуемом явлении, ускоряет усвоение знаний и их закрепление в долгосрочной памяти. При этом использование онтологических баз знаний с организацией доступа к ним посредством сети передачи данных делает возможным обмен актуальной учебно-методической информацией как между обучающимися или структурными подразделениями ведомственной образовательной организации, так и между различными образовательными организациями высшего профессионального образования.
Для обеспечения высокой эффективности применения онтологического подхода при организации образовательного процесса в ведомственных образовательных организациях необходимо соблюдение следующих принципов:
- научности (онтологии должны строиться на основе сформированных у обучающихся теоретических знаний с использованием достоверных актуальных аргументированных фактов, закономерностей и явлений);
- доступности (при постановке обучающемуся задач в части создания модели знаний необходимо учитывать его индивидуальные особенности, опыт, уровень подготовки и познавательные способности, а также предусмотреть постепенное увеличение сложности изучаемого и используемого для построения онтологии учебного материала по мере усвоения пользователем новой информации);
- взаимосвязи теории и практики (целесообразно построение онтологий
на основе знаний, умений, навыков, способствующих формированию и развитию у обучающихся необходимых профессиональных и профессионально-специализированных компетенций);
- сознательной активности (необходимо обеспечить возможность максимально активного взаимодействия обучающегося с инструментарием создания и наполнения модели знаний, а также возможность отслеживания личного прогресса при выполнении поставленных задач);
- прочности знаний (целесообразно использование инструментов промежуточного контроля знаний и формирование оперативной обратной связи);
- систематичности и последовательности (требуется организация поэтапного выполнения задач по проектированию и наполнению онтологии) и других.
Таким образом, для успешного внедрения в ведомственное профессиональное образование искусственного интеллекта, в частности онтологического подхода, необходим учет ряда перечисленных факторов и предварительная работа по созданию необходимого методического обеспечения. При этом возможности применения предложенного подхода к упорядочению знаний выходят далеко за границы профессионального образования. Информационные онтологии потенциально являются основой для построения порталов знаний, а также создания единого ведомственного информационного поля, содержащего структурированную методическую, правовую, справочную информацию по различным направлениям служебной деятельности сотрудников УИС, предназначенную для решения широкого круга прикладных задач.
1. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации : указ Президента Рос. Федерации от 10.10.2019 № 490 // СЗ РФ. 2019. № 41, ст. 5700.
2. Царькова Е. Г. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений как инструмент совершенствования инженерно-технического обеспечения деятельности уголовно-исполнительной системы // Пенитенциарное право: юридическая теория и правоприменительная практика. 2022. № 1. С. 140.
3. Соловьев В. Д., Добров Б. В., Иванов В. В., Лукашевич Н. В. Онтологии и тезаурусы. Казань : Казанский государственный университет, 2006. С. 121.
4. Иванов В. В. Онтологический подход к созданию информационной системы по культурному наследию // Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки. 2007. № 2. С. 75-77.
5. Черняховская М. Ю. Формирование баз наблюдений на основе онтологии медицины // Информатика и системы управления. 2009. № 4. С. 198-200.
6. Гудов А. М., Завозкин С. Ю. Об одной модели оптимизации документопотоков, реализуемой при создании системы электронного документооборота // Вычислительные технологии. 2006. Т. 11. С. 53-65.
7. Ле Хоай, Тузовский А. Ф. Использование онтологии в электронных библиотеках // Известия Томского политехнического университета. 2012. Т. 320, № 5. С. 36-42.
8. Шполянская И. Ю., Данилова Т. В., Фрид Л. М., Панферова Л. Ф. Разработка портала знаний организации на основе онтологического инжиниринга и технологий Semantic Web // Черноморско-Каспийский Форум Сотрудничества: Безопасность. Устойчивость. Развитие : материалы международной дискуссионной площадки (Ростов-на-Дону, 6 окт. 2017 г.). Ростов н/Д. : Ростовский государственный экономический университет «РИНХ», 2017. С. 766-772.
9. Царькова Е. Г. Опыт организации работы по подбору научно-технических специалистов для службы в уголовно-исполнительной системе Российской Федерации // Информационные технологии в УИС. 2021. № 3. С. 69-79.
1. On the development of artificial intelligence in the Russian Federation : Decree of the President of Rus. Federation dated October 10, 2019 №. 490 // OG RF. 2019. №. 41, art. 5700.
2. Tsarkova E. G. Intelligent decision support systems as a tool for improving the engineering and technical support of the penal system // Penitentiary law: legal theory and law enforcement practice. 2022. №. 1. P. 140.
3. Solovyov V. D., Dobrov B. V., Ivanov V. V., Lukashevich N. V. Ontologies and thesauri. Kazan : Kazan Federal University, 2006. P. 121.
4. Ivanov V. V. Ontological approach to the creation of an information system for cultural heritage. Uchenye zapiski Kazanskogo universiteta. Series: Physical and mathematical sciences. 2007. No. 2. 3. 75-77.
5. Chernyakhovskaya M. Yu. Formation of bases of observations on the basis of the ontology of medicine // Informatics and control systems. 2009. No. 4. P. 198-200.
6. Gudov A. M., Zavozkin S. Yu. On a document flow optimization model implemented when creating an electronic document management system // Computational technologies. 2006. V. 11. P. 53-65.
7. Le Hoai, Tuzovsky A. F. Use of ontology in electronic libraries // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. 2012. V. 320, No. 5. P. 36-42.
8. Shpolyanskaya I. Yu., Danilova T. V., Frid L. M., Panferova L. F. Development of an organization's knowledge portal based on ontological engineering and Semantic Web technologies // Black Sea-Caspian Cooperation Forum: Security. Sustainability. Development : materials of the international discussion platform (Rostov-on-Don, October 6, 2017). Rostov n/a. : Rostov State Economic University «RINH», 2017. P. 766-772.
9. Tsarkova E. G. Experience in organizing work on the selection of scientific and technical specialists for service in the penal system of the Russian Federation // Information technologies in the penitentiary system. 2021. No. 3. P. 69-79.
