CC BY
22КОМБИНИРОВАННАЯ ОНТОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ДИСТАНЦИОННОГО ОБУЧЕНИЯ ЛЮДЕЙ С ОГРАНИЧЕННЫМИ ВОЗМОЖНОСТЯМИ ЗРЕНИЯ
Г.А. Самигулина, A.C. Шаяхметова*
Институт информационных и вычислительных технологий \I()iI PK, 050010, г. Алма-Ата, Казахстан *Казахекий национальный технический университет имени К. И. Сатпаева,
050013, г. Алма-Ата, Казахстан
УДК 004.89
На сегодняшний день активно исследуется и развивается онтологический подход в построении интеллектуальных информационных систем дистанционного обучения. Модели онтологии позволяют создавать эффективные интеллектуальные информационные системы и осуществлять взаимодействие между сложными структурированными и формализованными данными. Обучение людей с ограниченными возможностями зрения и их адаптация в обществе являются одним из важных вопросов современного образования. Дистанционное обучение, созданное с помощью комбинированной модели онтологии, позволяет выбрать адаптивную тактику обучения для людей с ограниченными возможностями зрения.
Ключевые слова: дистанционное обучение, комбинированная модель онтологии, люди с ограниченными возможностями зрения, информационные управляющие системы.
Today the ontological approach to build intelligent information systems of distance learning is actively researched and developed. The ontology models can create effective intelligent information systems and to implement the interaction between complex structured and formalized data. The learning of people with disabilities and their adaptation in society is one of the important issues of modern education. Distance learning by created with a combination of ontology model allows to choose the adaptive tactics learning for visually impaired people.
Key words: distance learning, combined model of ontology, disabled people with impaired vision, information management system.
Введение. В современном мире растет необходимость создания гибкой системы обучения. Наряду с традиционным обучением стремительно развивается дистанционное обучение (ДО), которое дает равные возможности всем людям независимо от социального положения, обеспечивает индивидуальный подход к каждому обучаемому, позволяет обучаться без пространственных ограничений, может наиболее адекватно и гибко реагировать на потребности обучающихся.
Сегодня существует достаточно большое количество программных систем для организации ДО. При организации учебного процесса в ДО используются специальные информационные управляющие системы (Learning Management System — LMS) [1], предназначенные для выполнения административных и технических процессов поддержки, связанных с
Работа выполнена по гранту КН МОП РК № 0115РК00536 „Разработка информационной технологии, алгоритмов и программно-аппаратного обеспечения для интеллектуальных систем управления сложными объектами в условиях параметрической неопределенности" (2015-2017 гг.).
коммерческие системы
> Г > г > Г
Web Tutor eLearning Прометей
> Г > Г >
Redclass Pro
Learn eXact
с открытым исходным кодом
ДОЦЕНТ
eFront
Sakai
Moodle
Blackboard Learn
Рис. 1. Структурная схема информационных управляющих систем
электронным обучением. Эти системы представляют собой программную платформу для развертывания электронного обучения в организации и автоматизации управления образовательной деятельностью. Информационные управляющие системы подразделяются на коммерческие и системы с открытым исходным кодом (рис. 1).
К коммерческим системам LMS относятся: WebTutor, eLearning Server, „Прометей", „ДОЦЕНТ", Redclass Pro, Learn eXact, Blackboard Learn. Система WebTutor позволяет организовать планирование, проведение и анализ результатов обучения пользователей с помощью электронных учебных курсов, а также обеспечить общение и обмен информацией между обучаемыми, преподавателями, экспертами и администраторами системы [2]. Система электронного обучения eLearning Server [3] является портальным решением, разработанным специально для эффективного управления дистанционным, очным и смешан"
университет и проводить ДО для большого числа обучающихся, автоматизировав при
этом весь учебный цикл: от приема заявок до отметки о выдаче итогового сертификата.
"
представляет собой комплекс программно-методических средств для автоматизации процесса ДО, повышения квалификации и определения уровня компетенции обучающегося [5]. Программный комплекс Redclass Pro [6] создает и модифицирует учебные материалы дистанционных курсов в формате SCORM. Комплекс программных приложений Learn eXact [7] реализует электронное обучение, основанное на XML, а также поддерживает международные стандарты IMS, AICC, SCORM.
К системам с открытым исходным кодом относятся: eFront, Sakai, Olat, Ilias, Moodle. Система eFront включает в себя функции систем управления обучением и создания учебных материалов [8]. Учебная среда Sakai [9] представляет собой набор программных инструментов для преподавателей и студентов. Система Olat [10] содержит гибкую систему он-лайн курсов, обеспечивает обучение и преподавание независимо от времени и места.
Для систем управления дистанционным обучением главным критерием является соответствие стандарту Sharable Content Object Reference Model (SCOEM), который содержит требования к организации учебного материала. Это система позволяет обеспечить совместимость компонентов и возможность их многократного использования. Учебный материал представлен отдельными небольшими блоками, которые могут включаться в разные учебные курсы и использоваться в системах управления дистанционным обучением [11].
Образовательная среда Moodle [12] широко используется в современной образовательной среде, так как является бесплатной, хорошо интегрируется с другими информационными системами, дополняется новыми сервисами, вспомогательными функциями, отчетами, устанавливает готовые или разрабатывает совершенно новые дополнительные модули.
Предлагаемая в данной статье интеллектуальная информационная система дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями зрения (ЛОВЗ) [13-14] будет интегрирована как компонента в систему Moodle на базе образовательного портала ДО Казахского национального технического университета имени К, И, Сатпаева (КазНТУ, г. Алма-Ата, Казахстан).
В последнее время в Moodle широко применяются онтологические модели (ОМ) в качестве основы для создания систематизированных структур. Особенно актуально использование ОМ в процессах интеллектуализации ДО. Термин „онтология" предложен Р. Го-клепиусом в 1613 году и происходит от греческих „ontos" — сущее — и „logos" — понятие, учение, разум. Долгие годы он существовал только как философское понятие. На сегодняшний день есть множество определений термина, которые связывают его с другими
"
•Iильную формализацию некоторой предметной области с помощью концептуальной схемы [15]. Это иерархически структурированное множество терминов, описывающих предметную область, которое может быть использовано как исходная структура для базы знаний.
Существует много публикаций по данной тематике. В работе [16] изложен способ систематизации контента интерактивных курсов и организации ДО при помощи онтологий: онтологии описания контента (онтология структуры курса) и онтологии предметной области (онтологии понятий изучаемой дисциплины).
Использование онтологического подхода при создании систем управления обучением изложено в работе [17]. В исследовании [18] рассматриваются ОМ представления знаний, а также алгоритм рассуждений по прецедентам, который повышает качество адаптивного поиска. В статье [19] описан метод систематизации мультимедийного контента электронного курса на основе онтологического подхода. В работе [20] представлена технология описания процесса обучения в виде ОМ и применения полученных результатов для решения задачи управления образовательной деятельностью. В исследовании [21] рассмотрено решение задачи создания единой модели знаний на основе предметной области и предложены пути практического применения построенной предметной онтологии. В статье [22] предложено построение ОМ на основе искусственного интеллекта и экспертных систем.
Ряд публикаций посвящен разработке онтологических моделей обучающихся. В исследовании [23] описана ОМ обучающегося, на основе которой строится индивидуальная траектория обучения. В статье [24] представлена ОМ обучающихся, которую можно использовать для классификации обучающихся и моделирования их поведения в системе управления обучением.
Используются специальные онтологические редакторы для наглядного проектирования, преобразования и конструирования созданных онтологических моделей на компью-
тере. Основной функцией любого редактора онтологнй является формализация знаний и представление онтологической структуры в понятном виде [25], Редактор онтологий Ontolingua состоит из сервера и языка представления знаний, разработан в Стэнфорд-ском университете и является первым инструментом инженерии онтологических структур, Коммерческой разработкой для создания и редактирования онтологий является OntoStudio [26], Программа включает в себя различные структуры, схемы, модели и обладает инструментом отображения классов, экземпляров класса и связей. Редактор онтологий WebOnto создан для просмотра, разработки и изменения онтологических структур, Программа Protégé является свободно распространяемой, предназначена для проектирования онтологических структур [27], После формирования онтологической структуры, Protégé генерирует формы получения знаний. Основными критериями, по которым можно сделать сравнительный анализ редакторов онтологий, являются открытость и расширяемость архитектуры, язык, формат, доступ, коллективное сетевое удаленное редактирование и другие. Всем вышеизложенным критериям отвечает редактор Protégé,
Постановка задачи формируется следующим образом: необходимо разработать комбинированную онтологическую модель дистанционного обучения людей с ограниченными возможностями зрения с целью построения интеллектуальной системы ДО для изучения новейших технологий в лабораториях коллективного пользования (ЛКП),
Обучение ЛОВЗ и их адаптация в окружающей среде является актуальной проблемой современного образования. Система реализуется с использованием Национальной научной лаборатории коллективного пользования информационных и космических технологий при КазНТУ имени К, И, Сатпаева, На рис, 2 показана укрупненная структурная схема комбинированной онтологической модели дистанционного обучения ЛОВЗ, Комбинированная модель онтологий ДО для ЛОВЗ состоит из онтологической модели учебного процесса ДО и онтологической модели лаборатории коллективного пользования. Онтологическая модель учебного процесса ДО включает в себя онтологическую модель ЛОВЗ и онтологическую модель обучения. При построении ОМ обучаемого учитываются признаки ЛОВЗ по следующим составляющим: текущее состояние здоровья по зрению, интеллектуальный, мотивационный, психологический, физиологический и волевой потенциал личности. Данные характеристики представляются в виде временных рядов, характеризующих ЛОВЗ, и обеспечивают выбор оптимальной, индивидуальной тактики обучения на основе применения подходов искусственного интеллекта (ИИ), Обработка многомерных данных осуществляется в режиме реального времени на основе нейронных сетей, генетических алгоритмов, нейро-нечеткой логики [28],
Для многих незрячих людей компьютерная техника стала необходимым и единственным средством для работы и общения. При создании информационных технологий дистанционного обучения ЛОВЗ необходимо учитывать возможность обеспечения для них полноценной работы на персональных компьютерах. Для этого существуют специальные программы экранного доступа, В данной работе используется программа экранного доступа JAWS [29].
Программа разработана группой слепых и слабовидящих людей из Freedom Scientific, штат Флорида, США, Опадает возможность получить доступ ЛОВЗ к свободному использованию персонального компьютера с операционной системой Microsoft Windows (рис, 3), С помощью синтезатора речи, через аудиокарту компьютера информация с экрана озвучивается голосом вслух, обеспечивая возможность речевого доступа к разнообразным программам, приложениям, и позволяет без ограничений пользоваться клавиатурой Брайля
Комбинированная онтологическая модель ДО для JIOB3
Онтологическая модель учебного процесса ДО
Онтологическая модель лаборатории коллективного пользования
Онтологическая модель ЛОВЗ
Онтологическая модель обучения
т
Рис. 2. Укрупненная структурная схема комбинированной онтологической модели дистанционного
обучения ЛОВЗ
(КБ), где 1 ,N — количество клавиатур Брайля, подключенных к ЛОВЗ.
При разработке ОМ обучения создается унифицированная структура учебной дисциплины, что позволяет более эффективно осуществлять интеграцию учебных курсов.
Онтологическая модель лаборатории коллективного пользования (рис. 4) описывает доступ ЛОВЗ к суперкомпьютеру для проведения лабораторных, практических работ и обработки больших объемов данных на вычислительных кластерах. Вычислительный кластер состоит из сервера, системы хранения данных, коммутаторов и источника бесперебойного питания. Все перечисленные устройства взаимосвязаны между собой. Универсальный сервер используется для работы разных приложений в рамках информационных центров, управляет задачами и занимается их распределением между вычислительными узлами кластера. На сервере ЛКП создается виртуальная машина, предоставляются удаленный доступ и необходимое программное обеспечение для каждого незрячего (1,N — количество ЛОВЗ).
Сервер принимает и обслуживает команды от обучающихся и обеспечивает обмен информацией между оборудованием, подключенным к серверу, и удаленным компьютером через сеть Internet. Система хранения данных обеспечивает оптимальную работу приложений, решает наиболее ресурсоемкие технические задачи и эффективно защищает данные. Коммутаторы оснащены передовой системой безопасности, способной предотвратить несанкционированный доступ и любые проникновения при работе системы. Каждый коммутатор обеспечивает непрерывную работу сетевой структуры при любых условиях, созданных в вычислительной среде. Источник бесперебойного питания предоставляет постоянный и непрерывный режим работы. Преимуществом данного подхода является возможность дистанционного обучения ЛОВЗ на дорогостоящем оборудовании ЛКП.
Заключение. Интеллектуальная информационная система дистанционного обучения ЛОВЗ, построенная с использованием комбинированной онтологической модели, обеспечивает эффективное функционирование системы, создает индивидуальный подход к
® «
ЛОВЗ 1 ЛОВЗ 2
Í
КБ 1 КБ 2
JI0B3N
KEN
Программы
Приложения
Рис. 3. Структурная схема JAWS
Онтологическая модель лаборатории коллективного пользования
Вычислительный кластер (суперкомпьютер)
Сервер Система хранения данных Коммутаторы Источник бесперебойного питания
Виртуальная машина
HZ
J
Internet
0 «
ЛОВЗ 1 ЛОВЗ 2 ... ловзм
Рис. 4. Структурная схема онтологической модели лаборатории коллективного пользования
каждому обучаемому, способствует адаптации людей с ограниченными возможностями зрения в системе дистанционного образования и позволяет оперативно управлять процессом обучения в режиме реального времени.
Список литературы
1. Балашова И. Ю. Построение и исследование предметной онтологии электронного обучения // Программные продукты и системы. 2014. № 3. С. 26-32.
2. Мердок М., Мюллер Т. Взрыв обучения // Открытое и дистанционное образование. 2012. № 2. С. 48-52.
3. Юн С. Г. Программные платформы электронного обучения // Электронное обучение в традиционном университете. 2010. С. 134-137.
4. Филатова 3. М. Технология создания электронного учебного комплекса в системе дистанционного обучения „Прометей". 2011. № 23. С. 235-239.
5. Воронцов А. Примеры автоматизированных систем обучения (обучающих систем) // Энциклопедия знаний. 2011. С. 21-23.
6. просветов А. В. Системы дистанционного обучения: опыт внедрения // Научные исследования в образовании. 2010. № 7. С. 37-42.
7. Don McIntosh. Vendors of Learning Management and E-learning Products // Trimeritus eLearning Solutions Inc. 2013. P. 61-63.
8. Задера M. И. Использование программы eFront при организации образовательного процесса // Информатика и образование. 2012. № 2. С. 36-39.
9. Духнич Ю. Критерии выбора системы дистанционного обучения. 2011. Т. 5.
10. Воронкин А. С. Управление качеством дистанционного образования / Труды II Укра'шська конференц. молод, науковщв Днформацшш технологи — 2015" (IT-2015).
11. Ступин А. А., Ступина е. е. Электронное обучение (E-Learning) — проблемы и перспективы исследований // Дистанционное и виртуальное обучение. 2012. № 1. С. 38-49.
12. Jekaterina Bierne. Actualizing Moodle Interactive Tools Usage within Distance Learning: Need for Multilevel Approach // International Journal of Information and Education Technology. 2013. V. 3. N 1. P. 44-47.
13. Самигулина Г. А., Шаяхметова А. С. Построение интеллектуальной системы дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями // Проблемы информатики. 2014. С. 87-95.
14. Самигулина Г. А., Шаяхметова А. С. Построение интеллектуальной системы дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями зрения / Труды IV междунар.
"
848-851.
15. Нгуен Д. X., Кизим А. В., Камаев В. А. Применение онтологии для построения
автоматизированных систем / Труды XVII-й междунар. конф. „Математика. Компьютер. Обра"
16. Лутошкина Н. В., Высотин А. А. Использование онтологий в интерактивных курсах / Инфо-Стратегия 2011: Общество. Государство. Образование. Сборник материалов конференции. Самара, 2011. С. 56-59.
17. Lo W.-Sh. A Value-Adding Process Using the Ontological Engineering Approach for an e-Learning System Design / Proc. of the 3th Intern. Conf. Singapore. 2011. P. 412-416.
18. Ужва А. Ю. Онтологические модели представления знаний для адаптивного поиска образовательных ресурсов алгоритмов рассуждений по прецедентам // Technical sciences. 2013. № 4. С. 608-611.
19. Лутошкина Н. В., Мурашова Л. М. Систематизация мультимедийного контента электронного курса на основе онтологии предметной области // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 6. С. 21-29.
20. Мартынов В. В., Рыков В. И., Филосова Е. И., Шаронова Ю. В. Применение методов и средств онтологического анализа для управления образовательной деятельностью // Вестник УГАТУ. 2012. № 3 (48). С. 230-234.
21. Балашова И. Ю. Построение и исследование предметной онтологии электронного обучения // Программные продукты и системы. 2014. № 3. С. 26-31.
22. Aggelopoulou N., Pierrakeas Сн., Artikis A., Kalles D. Ontological Modelling for Intelligent e-Learning / Proc. 14th IEEE International Conf. on Advanced Learning Technologies (1СALT 2014). Athens, Greece. 2014. P. 25-27.
23. Кучер А. В., Сокол В. В., Лесная Н. С., Бочаров А. В. Архитектура системы построения индивидуальной траектории обучения, базирующейся на образовательном стандарте // Проблемы высшей школы. 2010. № 2 (38). С. 472-476.
24. Razmerita L. An Ontologv-Based Framework for Modeling User Behavior — A Case Study in Knowledge Management / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 2011. V. 41 (4). P. 772-783.
25. Ольшевская А. В. Разработка предметных онтологий и систем управления дистанционным обучением во взаимодействии с социальными сетями: автореферат канд. техн. наук. / СПб: Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, 2014.
26. Гонтарь Н. А. Семантическое представление сервис-ориентированной архитектуры информационных систем / VII М1жнародна наук.-техн. конф. студентов, асшрантав та молодих уче-
"
27. Дерецкий В. А. Разработка приложений в сервис-ориентированной архитектуре семантического Веб // Проблемы программирования. 2010. № 1. С. 66-78.
28. Самигулина Г. А., Шаяхметова А. С. Проектирование интеллектуальных информационных систем дистанционного обучения для людей с ограниченными возможностями зрения // Вестник Национальной инженерной академии Республики Казахстан. 2015. № 1. С. 56-60.
29. The World's Most Popular Windows Screen Reader. 2014. [Electron, res.].: http://www.freedomscientific.com/.
Самигулина Галина Ахметовна — д-р техн. наук, зав. лабораторией Института
информационных и вычислительных технологий МОН РК;
e-mail: [email protected] Шаяхметова Асем Серикбаевна — PhD-докторант Казахского национального
технического университет,а, имени К. И. Сатпаева;
e-mail: [email protected]
Дата, поступления — 22.05.2015
