CC BY
180
3. Галицких Е. О. Интегративный подход к профессиональному становлению учителя на этапе вузовской подготовки / Е. О. Галицких // Вестник ВГПУ. - 1999. - № 2. - С. 34-38.
4. Краус Г. Введение в дифференциальную психологию учения : пер. с нем. / Г. Клаус. - М.: Педагогика, 1987. - 173 с.
5. Лазарев М. I. Полкистемне моделювання змюту технологш навчання загальношженерних дисциплш : монографiя / М. I. Лазарев. - Х. : Вид-во НФаУ, 2003. - 356 с.
6. Матрос Д. Ш. Управление качеством образования на основе новых информационных технологий и образовательного мониторинга / Матрос Д. Ш., Полев Д. М., Мельникова Н. Н. - М. : Пед. общ-во России, 1999. - 96 с.
7. Общая и профессиональная педагогика : учеб. пособие для студентов пед. вузов / под ред. В. Д. Симоненко. - М. : Вентана-Граф, 2005. - С. 81-82.
8. Осв^ш технологи: навч.-метод. поЫбник / О. М. Пехота, А. З. Юктенко, О. М. Любарська та ш.; за заг. ред. О. М. Пехоти. - К. : А. С. К., 2001. - 256 с.
9. Селевко Г. Компетентности и их классификация / Г. Селевко // Народное образование. - 2004. - № 4. - С. 138-143.
10. Унт И. Э. Индивидуализация и дифференциация обучения / И. Унт. - М. : Педагогика, 1990. - 188 с.
11. Шишмаренков В. К. Дифференциация обучения как педагогическая проблема / В. К. Шишмаренков. - Челябинск : ЧелГУ, 1996. - 207 с.
12. Юцявичене П. А. Теория и практика модульного обучения / П. А. Юцявичене. - Каунас: Шиеса, 1989. - 272 с.
13. Якиманская И. С. Особенности познавательных интересов старшеклассников в условиях дифференциации обучения / И. С. Якиманская // Вопросы психологии. - 1989. - № 3. - С. 27-32.
УДК 378+004.415.004.14
С. В. КОЗ1БРОДА
ЗАСТОСУВАННЯ ОНТОЛОГИ КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМ П1Д ЧАС ПРАКТИЧНО! Д1ЯЛЬНОСТ1 МАЙБУТНЬОГО 1НЖЕНЕРА-ПЕДАГОГА
Розглянуто проблему використання онтологи комп'ютерних систем у профестнт дiяльностi майбутюх iнженерiв-педагогiв галузi комп'ютерних технологiй. Обгрунтовано завдання автоматизованого обмту формальними описами моделей як головного чинника дослiдження в застосуванн онтологш. Доведено доцтьтсть застосування онтологш комп 'ютерних систем в таких напрямках тдготовки iнженера-педагога, як штучний ттелект, ттерфейс, обробка природной мови, системах питання-вiдповiдi, класифiкацii товарiв i послуг, семантичтй розмтц тексту, моделюванн оргатза^йно! структури тдприемств, системах нормативно-довiдковоi тформацИ (НД1).
Ключовi слова: онтологiя, тженер-педагог, комп'ютерн системи, описи, експертна система, база знань.
С. В. КОЗИБРОДА
ПРИМЕНЕНИЕ ОНТОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ В ПРАКТИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БУДУЩЕГО ИНЖЕНЕРА-ПЕДАГОГА
Рассмотрена проблема использования онтологии компьютерных систем в профессиональной деятельности будущих инженеров-педагогов в области компьютерных технологий. Обосновано задачи автоматизированного обмена формальными описаниями моделей как главного фактора исследования в применении онтологий. Доказана целесообразность применения онтологий компьютерных систем в таких направлениях подготовки инженера-педагога, как искусственный интеллект, интерфейс, обработка естественного языка, системах вопросы-ответы, классификации товаров и услуг, семантической разметке текста, моделировании организационной структуры предприятий, системах нормативно-справочной информации (НСИ).
Ключевые слова: онтология, инженер-педагог, компьютерные системы, описания, экспертная система, база знаний.
S. V. KOZIBRODA
APPLICATION OF COMPUTER SYSTEMS ONTOLOGY IN THE PROCESS OF FUTURE ENGINEER AND EDUCATOR'S PRACTICAL ACTIVITY
This article develops the problem of the use of computer systems ontology in the professional activity of future engineers and teachers in the sphere of computer technology. The tasks of automated exchange of formal model descriptions as a main factor of a research performing in the sphere of ontology use have been grounded. The expediency of use of the ontology of computer systems in the following fields of intending engineers and teachers' training: artificial intelligence, interface, natural language processing, question-answer systems, classification of goods and services semantic mark-up of text, modelling organizational structure of enterprises, systems of reference information (NSI).
Keywords: ontology, engineer and teacher, computer systems, descriptions, expert system, knowledge
base.
Розвиток шформацшних технологш в останнш чверп ХХ ст. характеризувався розробкою технологш баз даних i масового ix впровадження. На початку нишшнього столитя подiбнi процеси спостертаються в розробщ технологш, пов'язаних з онтолопчним моделюванням. У бшьшосп дослвднишв уже сформувалось розумшня того, що використання бiблiотек онтологи в оргашзаци iнформацiйниx процеав у найближче десятилiття буде настшьки поширеним, як використання баз даних зараз. Попри це, лиератури укра'нською мовою про iнформацiйнi iнженернi онтологп та технологи i'x використання практично немае.
У iнженерii «онтолопчт» методи, зазвичай, застосовуються для побудови моделей процеав. 1нженерна модель процесу i е онтологiею. Точнiше, онтологiя - це опис ще' моделi. Таш описи моделей, як правило, формальш, тобто створеш спецiально розробленою для ще' мети мовою, конструкцii яко' завжди iнтерпретуються точно й однозначно. Це дозволяе збер^ати опис в комп'ютернш пам'ятi для того, щоб далi використовувати його в шшш задачi або для перевiрки за допомогою комп'ютера, чи не мютить опис лопчних протирiч.
Тому завдання автоматизованого обмiну формальними описами моделей е головним чинником початку до^дження в галузi застосування онтологiй у процеа пiдготовки до професiйноi дiяльностi iнженера-педагога комп'ютерного профiлю.
Детально процес розробки i використання онтологи в загальному виглядi розглянуто в робот Н. Ноя [1]. Проблема онтологи i використання i'x в комп'ютерних системах розглядалася В. Лапшиним [2]. Побудова онтологи не завжди е кшцевою метою, переважно ii використовують iншi iнтелектуальнi системи для виршення практичних цiлей - цieю проблематикою займались С. Шренбург i В. Раскш [3].
Метою статл е розкриття особливостей використання онтологii комп'ютерних систем тд час практично' дiяльностi iнженера-педагога.
З урахуванням змiсту основних умшь iнженера-педагога в галузi комп'ютерних технологш, що вказаш в державному стандарт^ можна сказати, що використання онтологш комп'ютерних систем е неввд'емною складовою загально квалiфiкацiйноi пiдготовки. Такий фаxiвець повинен: вибирати та перетворювати математичш моделi явищ, процесiв i систем для i'x ефективно' програмно-апаратно' реалiзацii; аналiзувати, теоретично та експериментально до^джувати методи, алгоритми, програми апаратно-програмних комплексiв i систем; створювати та дослвджувати математично моделi обчислювальних та шформацшних процеив, пов'язаних з функцюнуванням об'екпв професiйноi дiяльностi; визначати цш проектування, критерii ефективностi, обмеження застосування шформацшних систем; проектувати елементи математичного та лiнгвiстичного забезпечення iнформацiйниx систем; проектувати людино-машинний iнтерфейс шформацшних систем; здшснювати структурне та функцюнальне тестування системи [8, ст. 28].
У процес розширення та поглиблення науково-педагогiчноi' пiдготовки iнженера-педагога у галузi комп'ютерних теxнологiй, залучення у дослщження нових питань, що обумовленш потребами суспiльства у розвитку, важливе мiсце у пiдготовцi такого фаxiвця повинно посiдати використання онтологii комп'ютерних систем.
Термш «онтолопя» вперше з'явився в робой Т. Грубера [4, с. 601-602]. Вш розв'язував iнженерну задачу, створюючи мехашзм взаемодп баз знань програмних систем одна з одною. Для виршення проблеми вiн запропонував так методи:
• визначити в системi управлiння знаннями р1вень так званого декларативного знання -це знання про те, з чого складаеться середовище, реалiзоване в певнiй систем! Воно становить опис даного середовища. На противагу декларативному знанню можна ввести процедурне знання, наприклад, знання про те, як на основi опису середовища можна робити лопчш висновки щодо тих чи шших його властивостей. 1накше кажучи, пропонувалось вiддiлити знання вiд його обробки;
• база знань надае опис свого декларативного знання шшим програмам управлiння знаннями. До того ж цей опис мае бути зрозумшим як людиш, так i машиш, тому видаеться у двох видах: 1) у каношчнш формi, що становить опис знання на звичайнш мовi логiки предикатiв; 2) у формi онтологп, як 11 представляв Т. Грубер, тобто у виглядi набору опису термiв (класiв, ввдносин, констант i т. д.) i визначень, що зв'язують цi терми один з одним;
• побудувати на основi вибраних описiв бiблiотеки онтологiй, як1 можна було би використовувати в рiзних базах знань.
Отже, Т. Грубер е автором поняття «онтолопя» в шженери.
Завдання побудови опису знання е специфiчним. Тому Т. Грубер виокремив для цього завдання окремий термiн - «специфшащя концептуалiзацi!». Пiд концептуалiзацiею вш розумiв «абстрактний, спрощений погляд на свп, який використовуеться людьми для здшснення певно! мети» [4, с. 602]. Особливють 11 завдання полягае в тому, що для обмiну знаннями мiж програмними системами необхiдно вiдкрито специфiкувати !х концептуалiзацiю, тобто побудувати опис цих знань, до того ж достатньо формальний, щоб його розумши iншi системи. Результат тако! специфшацп був названий Т. Грубером термшом «онтологiя».
Отже, поняття «инженерна онтологiя» можна визначити як специфшацш (формальний опис) яко!сь концептуалiзацi! (подання предметно! галузi дослiджуваного завдання так, як це необхвдно для певно! задач!). Якщо iз специфшащею тут все зрозумiло, то що таке концептуалiзацiя - не зовим зрозумiло. Т. Грубер вважав, що концептуалiзацiя проводиться у термiнах клаив i атрибулв. Середовище дослiджуваного завдання представляеться у виглядi понять, як описуються класами разом з !х властивостями (атрибутами) i конкретними об'ектами - екземплярами клаив. Наприклад, проектуючи програмну систему, що мiстить шформацш про автомобiлi, цiлком природно ввести класи, що представляють марки автомобшв (Тойота, Лада, Нiссан i т. д.), а конкретш автомобiлi розглядати як екземпляри ввдповвдних класiв. Такий пiдхiд е дуже популярним i на ньому базуються принципи об'ектно-орiентованого програмування [2, с. 16].
Вперше завдання побудови формального опису моделi виникло в програмних системах управлшня базами знань. Бази знань - це систематизована вибiрка факпв, як1 керують спецiально розробленою для цих цшей програмою. База реалiзуеться як експертна система, тобто програма, яка е як фахiвець = експерт у деякш галузi. Наприклад, зараз дуже популярш експертнi системи в педагопщ. База знань мютить таку надзвичайно велику кiлькiсть педагопчних факпв, що одна людина не в змозi !х запам'ятати. Експертнш системi на вхiд можуть бути подаш результати зрiзу знань студенпв i програма, зiставивши факти свое! бази знань, може видати за результатами цих даних рекомендовану оцшку. Експертну систему можна навчати, додаючи в не! новi факти.
Тепер припустимо, що iснують двi там експертш системи, зробленi рiзними виробниками i розташованi в рiзних вузах, а Мтшстерство освiти i науки Укра!ни вирiшило створити нову експертну систему на основi двох юнуючих. Якби експерти були людьми, а не машинами, то все було б просто: вони б зустршися i розповши один одному все, що знають. З машинами ситуащя шша: вони один одному просто так розповюти нiчого не можуть. Тому необхвдно формально описати вмют бази знань кожно! експертно! системи, щоб цей опис був зрозумшим програм^ яка реалiзуе !х об'еднання. I тут виникають такi труднощг
1) треба розробити мову, яка була би зрозумшою кожнiй з трьох програм. Ця мова мае бути формальною, щоб описи баз знань (онтологи) однозначно штерпретувалися машинами;
2) побудувати опис вмюту бази знань цieю мовою. Зрозумшо, що людина такий опис зробити не може, осшльки вона не може запам'ятати вмют вие! бази знань експертно! системи, тому опис повинна робити програма;
3) за описом бази знань, який зроблений даною мовою, додаються новi факти в базу знань третьо! експертно! системи; це також мае зробити програма.
Зпдно з традищями iнженерно! науки виникае потреба стандартизувати мову опису знань, щоб не витрачати зусиль на 11 розробку. Тодi другий i третiй пункти iз вищезазначеного перелiку звелися би просто до написания перекладачiв з внутршньо! мови бази знань у цю мову, та з мови опису -мовою подання знань в експертнш системi.
Структура обмiну знаннями мiж експертними системами представлена на рис. 1.
У штучному штелекп онтологи використовуються для формально! специфiкацi! понять i зв'язкiв, як1 властивi певнш сферi знань. Оскiльки комп'ютер не може розумии, як людина, стан речей у свт, йому необхвдно подавати всю iнформацiю в формальному виглядг Таким чином, онтологi! служать своерiдною моделлю навколишнього свiту, а !х структура е такою, що легко тддаеться машиннiй обробцi та аналiзу. Онтологi! постачають систему ведомостями про добре описану семантику заданих ^в i вказують iерархiчну будову середовища, взаемозв'язок елементiв. Все це дозволяе комп'ютерним програмам за допомогою онтологш робити висновки з наявно! шформацп та машпулювати ними.
Рис. 1. Обмт знаниями мiж експертними системами.
М. А. Попова [7, с. 130] розглядае онтологш як модель онтолопчного штерфейсу, вважаючи, що ниш шформацшш ресурси, використаш в процес прийняття рiшень, е розподшеними. Сучаснi мережевi технологi! i широке поширення 1нтернету надають можливiсть доступу та використання цих ресурсiв шляхом об'еднання територiально розподiлених джерел шформацп такого роду. Онтологiчний iнтерфейс дае змогу вiзуалiзувати у легкодоступнiй наочнш формi результат процесiв iнтеграцi! та агрегаци розподiлених iнформацiйних ресурсiв у процес органiзацi! взаемодi! користувачiв.
Комп'ютерна онтолопя предметно! сфери - це:
- iерархiчна структура к1нцево! множини понять, що описують задану предметну сферу;
- структура онтографа, вершинами якого е поняття, а дугами семантичш ввдносини мгж ними;
- поняття i вiдносини, що штерпретуються зпдно з загальноприйнятими функцiями, як взят з електронних джерел знань;
- визначення понять i ввдносин, яке виконуеться на основi аксюм i обмежень (правил) !х сфери дл;
- засiб iснування формального опису онтографа;
- функцi! штерпретаци та аксiоми, описанi в нотаци формально! теорi!.
Онтолопя визначае загальновживанi, семантично значущi «понятiйнi одиницi шформаци», якими оперують iнженери-розробники iнформацiйних систем. На вiдмiну вiд шформаци, закодовано! в алгоритмах, онтолопя забезпечуе !! ушфшоване i багаторазове використання багатьма групами iнженерiв на рiзноманiтних комп'ютерних платформах при виршенш багатьох завдань.
Тому онтолопею можна вважати певну базу знань, перетворену в опис цих знань, як можуть виконувати роль штерфейсу для користувача при робой з нею.
Онтолопю як штерфейс до бази знань схематично зображено на рис. 2.
Рис. 2. Онтологiя як ттерфейс до бази знань.
Онтологп також використовуються у процес побудови B^ipra визначень бази довдаового матеpiалу для складних процедур обробки природно! мови, наприклад, запобiгання омошмп у контекстi, для обгрунтування висновив, необхiдних для розумшня тексту на глибинно-семантичному piвнi, що е необхiдним для високояк1сного машинного перекладу i базою для розширення та уточнення iнфоpмацiйного пошуку. Глибокий аналiз тексту необхiдний i для систем автоматичного реферування. Варто нагадати, що онтологп сприяють систематизаци понять. На !х базi може здшснюватися автоматичне анотування i pозбip текспв, як1 надалi можуть використовуватися в шформацшному пошуку, а також при piзних видах аналiзу шформацп.
Наведемо деяк приклади iснуючих систем, яш мiстять онтологiчнi додатки. У сфеpi iнфоpмацiйного пошуку варто згадати европейський дослiдницький проект пiд назвою CROSSMARC. Його учасники акцентують увагу на необхвдносп широкого використання онтологiй для роздшення галузевих i загальноприйнятих знань, вважаючи, що це полегшить вилучення шформацп з piзних джерел, звузить пошуковi запити i полiпшить яшсть виданих pезультатiв. Це завдання подабне до автоматично! рубрикацп тексту, у процес яко! проводиться pозподiл тексту за рубриками на основi автоматичних методiв i використання онтологiй.
У сфеpi машинного перекладу вiдома система OntoLearn, яка використовуеться при пеpекладi багатослiвних теpмiнiв з англiйсько! мови на гталшську. Система автоматично виокремлюе i будуе пpедметнi онтологп'. Пpомiжнi онтологiчнi побудови використовуються для прямого машинного перекладу.
IAMTC (Interlingual Annotation of Multilingual Text Corpora) можна ввднести до систем розумшня мови. Цей багатостороннш проект займаеться анотащею 6 великих паралельних корпуив з метою вилучення мiжмовних ввдповвдностей. Система використовуе 110 000 запиив онтологи OMEGA для чотиризначно! pозмiтки i подальшого аналiзу природно! мови. Для l! pозумiння можуть використовуватися також аксюми i висновки, що мютяться в онтологiях, а також великий набip окремих пpикладiв, пpимipникiв.
Як уже згадувалося, онтологй лежать в основi piзних систем питання-вiдповiдi i сприяють полiпшенню аналiзу запитiв i точностi вiдповiдей, якi застосовують у професшнш дiяльностi майбутнi iнженеpи-педагоги. Можна навести приклад демонстрацшно! системи питання-ввдповш YAWA. Вона за запитом видае шформацш про голiв держав i уpядiв кра!н свiту, володiе шформащею про те, хто займае зазначену посаду в данiй кpа!нi. Кpiм цих зв'язкiв, у не! закладеш знання про спiввiдношення назви i основно! функцй вищих державних посад в окремо взятш кpа!нi залежно ввд типу системи державного управлшня. Таким чином, при видачi ввдповвдей за запитом система враховуе закладеш в не! ввдомосп про навколишню
дшсшсть: Ha6ip понять, вщносин мiж ними, обмежень на ввдносини i список конкретних екземплярiв [5, с. 30].
У пращ Ю. Дша, Д. Фенсела, М. Кляйна [6, с. 130] розглядаеться напрям робiт у сферi електронно" комерцп, де онтологiï надають класифiкацiю товарiв i послуг та забезпечують наявшсть стандартизованого представлення iнформацiï. Таким чином, ввдбуваеться систематизацiя понять у сферi бiзнесу, впорядкування ïx описiв. Онтологи надають ефективний доступ до шформацп, можливють краще ïï зрозумiти та провести ширший i складнiший анатз ще" iнформацiï. Це е яскравим прикладом застосування онтологiй «для стльного використання загального розумiння структури шформацп людьми або програмними агентами», згадуваного Н. Ноем [1].
У цш же роботi Ю. Дiна, Д. Фенсела, М. Кляйна [6, с. 201] описуеться ще одне перспективне застосування онтологiй - ïx використання при семантичнш розмiтцi тексту. Облш семантичних категорiй, описаних в онтологи, дозволяе зробити розмпку бiльш точною, зменшити неоднозначнiсть, оск1льки шаблони, за якими проводиться розмiтка, пов'язанi з категорiями в онтологiï. Така семантична розмiтка надалi дозволяе проводити семантичний аналiз тексту, рiзнi статистичн1 дослщження, витягувати мiжмовнi вiдповiдностi.
Ще одним сучасним проектом, широкого використання онтологи е компашя Онтос [9], що розробляе рiзнi семантичш теxнологiï. За допомогою цих систем, заснованих на обробщ текспв природною мовою (NLP), користувач може генерувати i зберлати релевантнi знания, необxiднi для рiзниx завдань. Цi системи орiентованi на iнженера, якому треба обробляти великий обсяг шформацп, витягувати структуровану шформащю. Для вирiшения даних задач можливе використання тих продуктiв Онтоса, що забезпечують автоматичну обробку необxiдниx неструктурованих даних та отримання прямого доступу до аналиичних (оброблених) даних.
Як згадуеться на сайп компанiï, "х системи устшно вирiшують так1 завдання:
• тдтримка прийняття рiшень при проведеннi дослщжень;
• вiзуалiзацiя iнформацiï за допомогою семантичних мереж;
• автоматична генеращя семантичних анотацш з неструктурованого тексту;
• дайджестування великих документiв на базi 1'х семантичного змiсту;
• резюмування великих обсягiв анотованого тексту;
• тдтримка метаданих ввдповвдно до стандарпв RDF / OWL;
• семантичний пошук iз застосуванням технологи триплепв (об'ект - вiдношения - об'ект).
Варто згадати, що онтологи широко розповсюджет для моделювання оргашзацшно"
структури пiдприемств. Онтологiчне уявлення знань про суб'екти економiчноï дiяльностi, як входять до будь-якоï системи, можна використовувати для об'еднання ix шформацшних ресурсiв у единий iнформацiйний проспр. Онтологiя тдприемства включае в себе оргатзацшну онтологiю, що описуе оргашзацшно-функцюнальну структуру пiдприемства: склад штатного розкладу (працiвники, адмшютращя, обслуговуючий персонал), партнери, ресурси тощо та вiдносини мiж ними, а також онтологiю за технолопями, яка описуе ïx термшолопю. Розробленi онтологи дозволяють спiвробiтникам одте" галузi корпорацп використовувати загальну термшолопю i уникати взаемних непорозумшь, як можуть ускладнити ствпрацю i привести до серйозних збитшв.
Як приклад практичного використання онтолопчних моделей технологш у практичнiй дiяльностi iнженера-педагога можна привести систему онтологш [10], призначену для створення та пiдтримки розподшених систем НД1, ведення словник1в, доввднишв i класифiкаторiв та п1дтримки системи кодування об'екпв о6л1ку. Онтолог1я забезпечуе не конфлiктне накопичення будь-яко" юлькосп iнформацiï в стандартиiй структур1 класифшацл. Такий тдод гарантуе однозначну вдентифшащю ресурсов незалежно в1д р1зних трактувань "х найменувань р1зними виробниками. При використант ще" системи здшснюеться ефективний контроль i верифшашя даних, перев!рка коректностi, повноти i несуперечностi даних як на етат аналiзу шформатизаци юпуючих даних, так i при занесент нових елеменпв даних [5, с. 35].
Н. Ной [1] запропонував илька способ!в використання онтологш для:
• стльного використання людьми або програмними агентами загального розумшня структури шформацп;
• можливосп повторного використання знань в предметнш сферi;
• того, щоб зробити допуски в предметнiй сферi явними;
• виокремлення знань у предметнш сферi вiд оперативних знань;
• аналiзу знань у предметнш сферг
Побудова онтологi! часто не е кшцевою метою. Зазвичай, онтологи далi використовуються iншими програмами для виршення практичних цiлей. На сучасному етапi розвитку науки iснують завдання, де застосування онтологiй може дати хорошi результати. Однак зараз лише невелика кшьшсть додатк1в природною мовою мютить онтологiчнi бази, звiдки береться знання про навколишню дiйснiсть.
С. Шренбург i В. Раскiн [3, с.45] пропонують використовувати онтологi! в:
- машинному перекладц
- опитувально-ввдповвдних системах;
- iнформацiйному пошуку;
- системах здобування знань;
- загальних системах ведення дiалогу мiж комп'ютером i людиною;
- системах розумшня мови (автоматичне реферування тексту, рубрикащя та iн.)
Також можна згадати системи розширеного консультування, як включають калька рiвнiв роботи з шформащею та будуються на базi iнших додатк1в.
Врахувавши змiст зазначених вище умiиь шженера-педагога в галузi комп'ютерних технологий, а також проаналiзувавши застосування онтологш комп'ютерних систем у рiзних сферах, ми визначили основн напрямки використання ним онтологш у професшнш дiяльностi (табл. 1).
Таблиця 1
Використання онтологш у професшнш дiяльностi Шженера-педагога
Автор Напрям Використання
1 2 3
Лапшин В. А. Штучний iнтелект Для формально! специфшаци понять i зв'язюв, як1 властивi певнiй сферi знань.
Попова М. А. 1нтерфейс Дозволяе вiзуалiзувати у легкодоступнiй наочнш формi результат процесiв iнтеграцi! та агрегаци розподiлених iнформацiйних ресурсiв у процеа органiзацi! взаемодi! користувач1в.
Когаловський М., Калиниченко Л. Обробка природно! мови У процес побудови вибiрки визначень бази довдаового матерiалу для складних процедур обробки природно! мови. Для роздшення галузевих i загальноприйнятих знань, вважаючи, що це полегшить вилучення шформаци з рiзних джерел, звузить пошуковi запити i полiпшить як1сть виданих результалв.
Когаловський М., Калиниченко Л. Системи питания-вiдповiдi Видае iнформацiю за запитом, при видачi вiдповiдей система враховуе закладеш в не! вiдомостi про навколишню дшсшсть: набiр понять, вщносин мiж ними, обмежень на вiдносини i список конкретних екземплярiв.
Дш Ю., Фенсел Д., Кляйн М. Класифiкацiя товарiв i послуг Забезпечують наявнiсть стандартизованого представлення iнформацi! - так ввдбуваеться систематизацiя понять у сферi бiзнесу, впорядкування !х опиав.
Дш Ю., Фенсел Д., Кляйн М. Семантична розмiтка тексту Користувач може генерувати i зберлати релевантнi знання, необхiднi для рiзних завдань (цi системи орiентованi на iнженера, якому треба обробляти великий обсяг шформаци, витягувати структуровану шформацш).
1 2 3
Когаловський М., Калиниченко Л. Моделювання оргашзацшно1' структури тдприемств Онтолопчне уявлення знань про суб'екти економiчноï дгильностг, якг входять до складу будь-яко1' системи, можна використовувати для об'еднання 1'х шформацшних ресурив у единий шформацшний проспр.
Когаловський М., Калиниченко Л. Системи нормативно-довдаово!' шформацп (НД1) Ведення словнишв, доваднишв i клaсифiкaторiв та тдтримка системи кодування об'екпв о6лГку. Онтолопя забезпечуе не конфлштне накопичення будь-яко1' илькосп шформацп в стандартнш структур! класифшацп.
Таким чином, на n^CTaBi аналiзу науково! лиератури та власних до^джень визначено основш напрямки застосування онтологiï комп'ютерних систем у практичнш дiяльностi майбутнього iнженерa-педaгогa в гaлузi комп'ютерних технологiй - таких, як: штучний iнтелект, iнтерфейс, обробка природноï мови, системи питaння-вiдповiдi, клaсифiкaцiï товарш i послуг, семaнтичноï розмiтки тексту, моделюванш оргaнiзaцiйноï структури пiдприeмств, систем НД1. Це зумовлено насамперед посиленням i зростанням розвитку iнновaцiйних потреб для оргашзаци iнформaцiйних процесiв та фахово1' пiдготовки мaйбутнiх iнженерiв-педaгогiв.
Професшна здaтнiсть до застосування онтологiï у рiзних сферах дiяльностi е неввд'емним чинником пiдготовки майбутнього iнженерa-педaгогa, але незважаючи на це, перспективою подальших дослвджень у зaстосувaннi онтологiï комп'ютерних систем бачимо aнaлiз розвитку не тшьки iнженерноï складово1' пiдготовки iнженерa-педaгогa, а й педaгогiчноï.
Л1ТЕРАТУРА
1. Noy N. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. // Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical Report KSL-01-05 and Stanford Medical Informatics Technical Report SMI - 2001 - 0880, March 2001. / N. Noy, D. L. McGuinness. [Електронний ресурс] - Режим доступу: http://protege.stanford.edu/publications/ontology_development/ontology101.html
2. Лапшин В. А. Онтологии в компьютерных системах / В. А. Лапшин. - М.: Научный мир, 2010. -222 с.
3. Nirenburg S. Ontological Semantics / S. Nirenburg, V. Raskin - Cambridge: MA, 2004. - 240 р.
4. GruberT.R. The role of common ontology in achieving sharable, reusable knowledge bases / T. R. Gruber, J. A. Allen, R. Fikes, E. Sandewell // Principles of Knowledge Representation and Reasoning. Proceedings of the Second International Conference / eds. Morgan Kaufmann, 1991. - 601- 602 р.
5. Когаловский М. Концептуальное моделирование и онтолгические модели / М. Когаловский, Л. Калиниченко // Онтологическое моделирование. Труды симпозиума в г. Звенигороде, 19-20 мая, 2008. - Звенигород, 2008. - С. 1-54.
6. Ding Y. The role of ontologies in eCommerce / Y. Ding, D. Fensel, M. Klein, B. Omelayenko, E. Schulten, Handbook of Ontologies, 2004. - 450 р.
7. Попова М. А. Онтолопчний штерфейс як заЫб представлення шформацшних ресурЫв в Г1С-середовищi / М. А. Попова, О. е. Стрижак // Ученые записки Таврического национального университета имени В. И. Вернадского. Серия: География. - 2013. - Т. 26 (65). - № 1- С. 127-135.
8. Коваленко О. Е. Галузевий стандарт вищо1 освгти. Професшне навчання. Комп'ютерш технологи в управлшш та навчанш. Стандарти освгти. Освiтньо-квaлiфiкaцiйнa характеристика бакалавра / О. Е. Коваленко, В. I. Лобунець, А. П. Тарасюк та ш. - К., 2000. - 34 с.
9. Ontos Live. The Ontos News Portal, bringing you up-to-date and relevant news feeds. Sign up and start building your own personal feeds based around your needs and interests. [Електронний ресурс]. -Режим доступу: http://www.ontos.com/
10. Научный центр интернет-технологий «ИНТЕРТЕХ». [Електронний ресурс]. - Режим доступу: http://www. intertech.ru/Production/ sol+tech. asp
