CC BY
71
Наука та прогрес транспорту. Вюник Дншропетровського нацюнального унiверситету залiзничного транспорту, 2017, № 4 (70)
ШФOPМAЦШHO-KOМУШKAЦШШ TЕXHOЛOГIÏ TA МATЕМATИЧHЕ МOДЕЛЮBAHHЯ
УДК 004.822
Г. М. КОРОТЕНКО1*, Л. М. КОРОТЕНКО2*, А. Т. ХАРЬ3*
1 Каф. «Геоинформационные системы», Государственное высшее учебное заведение «Национальный горный университет», пр. Д. Яворницкого, 19, Днипро, Украина, 49600, тел. +38 (050) 671 22 68, эл. почта gkorotenko@gmail.com, ORCID 0000-0003-3774-5260
2*Каф. «Программное обеспечение компьютерных систем», Государственное высшее учебное заведение «Национальный горный университет», пр. Д. Яворницкого, 19, Днипро, Украина, 49600, тел. +38 (050) 985 61 99, эл. почта leonid_korotenko@ukr.net, ORCID 0000-0002-2236-0205
3*Каф. «Программное обеспечение компьютерных систем», Государственное высшее учебное заведение «Национальный горный университет», пр. Д. Яворницкого, 19, Днипро, Украина, 49600, тел. +38 (099) 777 05 75, эл. почта alenah@ukr.net, ORCID 0000-0003-3176-7792
гаЗ^НИЕ IT-OP^HTOPOBAHHOrO OHTOЛOГИЧЕСKOГO ФPЕЙМBOPKA ДЛЯ ЦЕЛЕЙ ФOPМИPOBAHИЯ OБPAЗOBATЕЛЬHЫX ПPOГPAММ HA OСHOBЕ KOМПЕTЕHTHOСTЕЙ
Цель. С учетом расширения сфер применения компьютинга возникает необходимость выявления связей между постоянно зарождающимися требованиями к профессиональным компетентностям и новыми разделами знаний компьютинга для совершенствования процесса формирования новых образовательных программ. Методика. Авторами предлагается подход, направленный на построение специализированных баз знаний, формируемых с использованием технологий искусственного интеллекта и ориентированных на работу с множеством разнородных ресурсов или источников данных по определенной образовательной тематике. Как инструмент, обеспечивающий формирование базовых онтологий, используется редактор онтологий Protégé 4.2. В качестве одного из модулей разработанной системы семантического анализа, обеспечивающего доступ к онтологии понятия и возможность ее обработки, должен использоваться Java-фреймворк Apache Jena, который формирует программную среду для работы с данными в форматах RDF, RDFS и OWL, а также поддерживает возможность формирования запросов к онтологии на языке SPARQL. Особенностью данного подхода является связывание информационных ресурсов трехплатформного представления дисциплинарной структуры в контексте выявления связей между профессиональными компетентностями. Pезультаты. Разработаны модель и структура 1Т-ориентированного онтологического фреймворка, предназначенного для обеспечения конвергенции компонентов трехплатформенной информационно-коммуникационной среды ВУЗа. Сформирована структура онтологии - основы базы знаний, описывающей ключевые особенности образовательных стандартов отрасли «Информационные технологии». ручная новизна. В рамках проектирования и формирования структуры отрасли дисциплины «Информационные технологии», в контексте компетентност-ного подхода к образованию, предлагается архитектура системы семантического анализа дескрипторов компе-тентностей, реализующая алгоритм интеграции онтологической и продукционной моделей представления знаний об исследуемой предметной области. Практическая значимость. Предлагаемый подход позволяет систематизировать контент, структуру и связи компонентов области информационных технологий для корректировки спектра формируемых компетентностей при разработке образовательных программ подготовки 1Т-специалистов в университете, с учетом расширения сфер применения компьютинга.
Ключевые слова: компьютинг; компетентности; информационные технологии; третья платформа; связи; онтология; дисциплинарная структура; дескриптор
Наука та прогрес транспорту. Вюник Дншропетровського нащонального унiверситету залiзничного транспорту, 2017, № 4 (70)
ШФОРМАЩИНО-КОМУШКАЦШШ ТЕХНОЛОГИ ТА МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
Введение
Нарастающие процессы глобализации и потребности в мобильности трудовых ресурсов, развитии всех форм обучения в течение жизни вызывают необходимость радикальных изменений в сфере высшего профессионального образования, направленных на удовлетворение требований компетентностного подхода при формировании образовательных программ [8].
Для достижения нового уровня и качества инженерного образования в работе [8] предлагается модель гармонизации комплексного взаимодействия трех составляющих: Инженерное образование - Наука - Промышленность.
На основе данного подхода авторами работы [1] сформирована модель мульти-дисциплинарного, мульти-технологического, отраслецентрического подхода по диверсификации междисциплинарных компетентностей, формирование которых призвано обеспечить инновационную компоненту в образовательном процессе.
Для области компьютинга, сущность которого можно кратко сформулировать как «любая деятельность технической природы, которая применяет компьютеры», распространение информации о деятельности носит глобальный характер, поэтому внедрение унифицированных требований к интегральной компетентности [4] ГТ-специалистов в процессе соответствия профессиональных и образовательных стандартов уже много лет является актуальной задачей образования всех стран [5, 7].
В то же время необходимо принимать во внимание тот факт, что одним из основных факторов, существенно влияющих на процесс повышения качества образования, является ведущий технологический тренд развития ГТ-отрасли, известный под названием «Третья платформа» [13, 15], определяемый как конвергенция и взаимное усиление четырех взаимозависимых тенденций: социального взаимодействия, мобильности, облачных технологий и информации.
Цель
Целью данной работы является создание ГТ-ориентированного онтологического фреймворка для целей формирования образователь-
ных программ на основе компетентностей дисциплинарной структуры по разделам знаний компьютинга, который включает в себя проектирование, разработку и создание аппаратных и программных систем; обработку, структурирование и управление различными видами информации; проведение научных исследований с использованием компьютеров; интеллектуальное управление компьютерными системами; создание и использование средств коммуникации и развлечений.
Методика
Постановка задачи. Развитие современных цифровых технологий и коммуникаций характеризуется стремительно растущим количеством подключаемых к Интернету мобильных устройств, а также разнообразных бытовых приборов, домашних систем и датчиков, взаимодействующих друг с другом посредством инфракрасных, беспроводных, силовых и слаботочных коммуникационных сетей, получивших название «Интернет-вещей» (Internet of Things -IoT). Рост объема данных, генерируемых различными устройствами, требует обеспечения удобного сетевого доступа по требованию к некоторому общему фонду конфигурируемых сетевых вычислительных ресурсов для обеспечения облачных вычислений (Cloud Computing), применяемых для решения комплексных аналитических задач с помощью технологий больших данных [18]. Под терминами «Большие данные», «Big Data» или просто «биг дата» скрывается огромный объем перманентно накапливающейся разнородной информации, настолько значительный, что его обработка стандартными программами представляется крайне сложной. Проблема хранения и обработки взаимопроникающих структурированных и неструктурированных разноформатных компонентов данных приводит к невозможности оперативного внесения семестровых корректировок в программы дисциплин и учебные планы области компьютерных наук. Данная ситуация усложняется расширением и усложнением внутреннего «наполнения» междисциплинарного технологического базиса преподаваемого контента, опирающегося на комплекс стремительно расширяющих свои границы базовых технологий: интернет- и веб-технологий, мультимедийных, сете© Г. М. Коротенко, Л. М. Коротенко, А. Т. Харь, 2017
Наука та прогрес транспорту. Вюник Дншропетровського нащонального ушверситету залiзничного транспорту, 2017, N° 4 (70)
ШФОРМАЩИНО-КОМУШКАЦШШ ТЕХНОЛОПÏ ТА МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
вых, беспроводных, облачных, мобильных, телекоммуникационных, офисных, корпоративных, защиты информации и данных, геоинформационных, дистанционного зондирования Земли, статистических, управления, технологий искусственного интеллекта, технологий программирования и др.
Решение задачи. Для решения данной проблемы предлагается подход, направленный на построение специализированных баз знаний, ориентированных на работу со множеством разнородных ресурсов (или источников данных) по определенной образовательной тематике, особенностью которого является связывание информационных ресурсов трехплатформно-го представления структуры дисциплины с постоянно прогрессирующими профессиональными требованиями к интегральной компетентности.
При этом следует отметить, что в современном, динамично развивающемся пространстве создания и применения все новых и новых цифровых технологий, наиболее активными организациями, постоянно расширяющими границы свода знаний (Body of Knowledge, BOK) о них, и, соответственно, компетентно-стей в данной области, являются организационные структуры США: Ассоциация вычислительной техники (Association for Computing Machinery, ACM) и Институт инженеров электротехники и электроники (Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE) [6, 9-11]. Согласно их дифференциации направлений подготовки, сообразующихся с характером деятельности IT-специалистов различных направлений, выделены следующие пять базовых профилей (называемых в документе СС 2005 [11] поддис-циплинами): Компьютерные науки - Computer Science (CS), Компьютерная инженерия - Computer Engineering (CE), Программная инженерия -Software Engineering (SE), Информационные системы - Information Systems (IS), Информационные технологии - Information Technology(IT). Каждый из этих профилей призван объединить учебные курсы для подготовки студентов с целью приобретения ими соответствующих компе-тентностей в области компьютинга [10].
Вместе с тем, уже в 2013 году, в документе CS2013 [12], разработанном вышеуказанными организациями, было показано, что развитие компьютерных наук потребовало введения
в ВОК новых областей знаний (Knowledge Area, KA), повлекущие необходимость освоения учащимися новых требований и изменения некоторых старых компетентностей. Среди этих новых областей следует отметить следующие [12]: информационная безопасность и защита информации - Information Assurance and Security (IAS), сетевое оборудование и связь - Networking and Communication (NC), платформенно-ориентированная разработка -Platform-Based Development (PBD), параллельный и распределенный компьютинг - Parallel and Distributed Computing (PD), основы разработки программного обеспечения - Software Development Fundamentals (SDF), основы функционирования систем - Systems Fundamentals (SF).
В то же время, одним из последних документов Кабинета Министров Украины [3], регламентирующим список специальностей области знаний 12 «Информационные технологии», представлен набор, не в полной мере соответствующий базовому профилю СС 2005 (рис. 1).
Кроме того, следует отметить разницу в толковании понятия компетентности разными организациями и многими авторитетными авторами [12]. Так, например, в совместном документе Департамента труда США (U.S. Department of Labor), ACM и IEEE в описании Модели компетентностей в Информационных технологиях (Information Technology Competency Model, ITCM) [14] в сферу компетентностей включены знания (knowledge), навыки (практические умения) (skills) и способности (abilities), как ключевые качества, необходимые специалистам для успешной работы в области применения компьютинга и новых информационных технологий.
В Национальных рамках квалификаций Украины (НРКУ) компетентность / компетентности определяются как «способность лица к выполнению определенного вида деятельности, выражающееся через знание, понимание, умение, ценности и иные личные качества» [4].
Следовательно, наблюдается рассогласование представлений в первом и втором представлениях о компетентностях (рис. 2). В связи с вышеуказанными сложностями подход к решению сложной задачи учета взаимодействия и влияния связей между разными уровнями
Наука та прогрес транспорту. Вюник Дншропетровського нащонального ушверситету зашзничного транспорту, 2017, N° 4 (70)
IНФОPMЛЦIИНО-КОMУНIКЛЦIИНI TЕХНОЛОПÏ TA MЛTЕMЛTИЧНЕ MОДЕЛЮBЛННЯ
компетентностей исследовался в работе [16], где в качестве решения предлагалась методика выполнения многошаговой процедуры: 1) концептуализация; 2) планирование; 3) сбор данных; 4) анализ данных и создание каталога
компетентностей; 5) разработка образовательной программы на основе компетентностей и 6) разработка приложений и пилотных тестов [16].
Рис. 1. Связь между базовыми профилями (дисциплинами) СС2005 (А) и специальностями области знаний 12 «Информационные технологии» (Б)
Fig. 1. Communication between the base profiles (disciplines) CC2005 (A) and the specialties of 12 «Information Technology» field of knowledge (B)
Рис. 2. Частичное соответствие компонентов компетентностей США и Украины Fig. 2. Partial matching of the United States and Ukraine competencies components
Авторами данной работы для выявления связей между компонентами образовательного пространства предлагается подход, основанный на онтологии, применение которой позволяет обеспечить как сведение ресурсов в единое информационное пространство, так и организацию содержательного инструментария для удаленного доступа к ним [17]. Использование онтологии для построения логической модели представления знаний позволяет не только целостно представить такую трудноформализуе-мую предметную область как информационные технологии, но и обеспечить единое понимание терминов и понятий в данной поддисциплине, организовать и формализовать имеющиеся знания, реализовать функции справочного и обучающего инструмента.
Результаты
В рамках решаемой задачи онтологического анализа дескрипторов, характеризующих компетентности отрасли знаний «Информационные технологии», предлагается выполнить следую-
щие шаги [17, 2].
1. Осуществить построение OWL-онтологий выбранной проблемной области с помощью инструмента создания онтологий - редактора онтологий Protégé 4.2. Для проверки онтологий на согласованность необходимо использовать логическую машину вывода (т. н. резонер, reasoner - Pellet).
2. Выполнить составление набора продуктивных правил в формате языка правил семантического веба SWRL (Semantic Web Rule Language), включенных в файл онтологий проблемной области.
3. Спроектировать и разработать систему семантического анализа дескрипторов, реализующей алгоритм интеграции онтологической и продукционной моделей представления знаний об отрасли знаний «Информационные технологии». Разработанная онтология анализа дескрипторов компетентностей должна храниться совместно с набором SWRL-правил, которые играют роль драйвера в процессе логического вывода и непосредственно связаны с
Наука та прогрес транспорту. Вюник Дншропетровського нацюнального унiверситету залiзничного транспорту, 2017, № 4 (70)
ШФОРМАЩИНО-КОМУШКАЦШШ ТЕХНОЛОГИ ТА МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
предметной областью, описанной в онтологии -отрасли знаний «Информационные технологии». В качестве модуля разработанной системы семантического анализа, обеспечивающего доступ к онтологии и возможность ее обработки, должен использоваться Java-фреймворк Apache Jena, который формирует среду программ для работы с данными в форматах RDF, RDFS и OWL, а также поддерживает возможность формирования запросов к онтологии на языке SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language - язык запросов к данным, представленным по модели RDF, и протокол для передачи запросов и ответов на них). Архитектура предложенной системы онтологического анализа компетентностей представлена на рис. 3.
Ядром разработанной системы, обеспечивающим логический вывод, будет выступать
резонер Pellet, позволяющий обрабатывать знания в OWL-формате, основанном на дескрип-ционной логике. Процесс логического вывода, обеспечивающий выдачу пользователю экспертного заключения о компетентности по входным значениям ее дескрипторов, представленный в виде совокупности результатов обучения соответствующих дескрипторов: навыков, знаний, умений и способностей, осуществляется посредством выбора, удовлетворяющего условиям SWRL-правила, включенного в OWL-онтологию.
Входные данные, поступающие в систему онтологического анализа, должны быть унифицированы. Предлагается унификация посредством преобразования к виду RDF-троек.
Описания компетенций; характеристики дескрипторов
Система онтологического анализа компетенций
Подсистема
анализа Резонер (Pellet)
дескрипторов
II
Ж
Интерфейс взаимодействия с онтологией (Jena)
Результаты анализа
Онтология: ■ классы, объекты, свойства (OWL) - набор правил вывода (SWRL)
Рис. 3. Архитектура системы онтологического анализа компетентностей Fig. 3. Architecture of the system for ontological analysis of competences
Входными данными системы будут являться:
1. Описание компетентности в виде совокупности значений дескрипторов. Результаты хранятся в виде RDF-троек (например, «Дескриптор» + «Вид» + «Содержание»). Данные значения хранятся в СУБД MySQL и соответствуют значениям объектов разработанной онтологии.
2. Данные, включающие основные характеристики дескрипторов рассматриваемых ком-петентностей. Данные также должны быть представлены в виде RDF-троек.
3. Экспертные OWL-онтологии, включающие формализованное описание проблемной области, а также набор SWRL-правил логического вывода рекомендаций по соответствию образовательного профиля и унификации компетентностей специалистов на национальном и мировом уровне.
В процессе логического вывода соответствующей рекомендации система должна попеременно обращаться к онтологии и к набору SWRL-правил, тем самым создавая определенную семантическую среду проведения анализа с привязкой к особенностям проблемной области, описанной в онтологии.
Наука та прогрес транспорту. Вюник Дншропетровського нащонального ушверситету зашзничного транспорту, 2017, № 4 (70)
ШФОРМАЦ1ЙНО-КОМУШКАЩЙШ ТЕХНОЛОГИ ТА МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
Визуализация структуры фрагмента онтологии анализа дескрипторов компетентностей в графическом представлении (выполненная с помощью плагина OntoGrapf редактора онто-логий Protégé 4.3) представлена на рис. 4.
Поскольку термины «знания» и «умения» используются для определения понятия «результаты обучения» в НРКУ [4] и понятий «компетентность» как в НРКУ, так и в ITCM, на приведенной схеме онтологии отражают одновременное представление навыков, умений и знаний, как в качестве дескрипторов компе-тентностей, так и в качестве результатов обучения. В то же время, понятия «знания» и «умения» могут служить связующим звеном между представлениями НРКУ и ITCM и уста-
Рис. 4. Графическое представление базовых классов онтологии Fig. 4. Graph representations of base ontology classes
навливать возможность для интероперабельно-сти между результатами обучения и компе-тентностями.
Организация связей между основными классами онтологии выполнена посредством ассоциативных отношений, позволяющих понять характер взаимосвязи понятий, описывающих классы онтологии, с сущностями образовательного пространства в реальной жизни. Также, помимо ассоциативных отношений, при разработке онтологии компетентностей по отрасли знаний «Информационные технологии» использовались отношения вида «часть - целое» для определения отношения подклассов с их родительскими классами.
I Tiling I
Научная новизна и практическая значимость
В ходе проведенного исследования были выявлены онтологические связи дескрипторов профессиональных компетентностей отрасли знаний «Информационные технологии»; предложена архитектура системы семантического анализа дескрипторов, реализующая алгоритм
интеграции онтологической и продуктивной моделей представления знаний об исследуемой предметной области.
Выводы
В рамках проектирования и формирования образовательных программ в контексте компе-тентностного подхода к образованию предлага-
Наука та прогрес транспорту. Вюник Дншропетровського нащонального ушверситету залiзничного транспорту, 2017, № 4 (70)
ШФОРМАЦШНО-КОМУШКАЦШШ ТЕХНОЛОГИ ТА МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
ется многоуровневая агрегация компонентов информационно-коммуникационной среды
онтологической модели представления знаний ВУЗа на основе создания ИТ-ориентированного
на всех этапах построения трехплатформенной онтологического фреймворка.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Диверсификация компетентностей современного студента с учетом расширения спектра применения технологий Big Data / Г. М. Коротенко, Л. М. Коротенко, И. М. Удовик, Н. Н. Самарец // Стр-во, материаловедение, машиностроение. Серия: Компьютерные системы и информ. технологии в образовании, науке и управлении : сб. науч. тр. / Приднепр. гос. акад. стр-ва и архитектуры. - Днепр, 2016. -Вып. 94. - С. 87-94.
2. Муромцев, Д. И. Онтологический инжиниринг знаний в системе Protégé [Электронный ресурс] : метод. пособие / Д. И. Муромцев. - Санкт-Петербург : СПбГУ ИТМО, 2007. - 62 с. - Режим доступа: http://books.ifmo.ru/book/282/ontologicheskiy_inzhiniring_znaniy_v_sisteme_PROT%C3%89G%C3%89.ht m. - Загл. с экрана. - Проверено : 09.02.2017.
3. Про внесення змт до постанови Кабтету Мiнiстрiв Украти вщ 29 квггня 2015 р. № 266 [Электронный ресурс] : постанова Каб. Мiнiстрiв Украти вщ 1 лют. 2017 р. № 53. - Режим доступа: http://zakon2.rada.gov.ua/laws/show/ru/53-2017-%D0%BF. - Загл. с экрана. - Проверено : 10.02.2017.
4. Про затвердження Нацюнально! рамки квалiфiкацiй [Электронный ресурс] : постанова Каб. Мiнiстрiв Украти вщ 23 лист. 2011 р. № 1341. - Режим доступа: http://zakon5.rada.gov.ua/laws/show/1341-2011-%D0%BF. - Загл. с экрана. - Проверено : 09.02.2017.
5. Разработка секторальных рамок квалификаций: методология и практика : монография / под общ. ред. Е. А. Митрофановой, В. Я. Афанасьева, С. В. Чернышенко ; Гос. ун-т управления. - Москва : Изд. дом ГУУ, 2015. - 234 с.
6. Рекомендации по преподаванию информатики в университетах : [пер. с англ.]. - Санкт-Петербург : Санкт-Петербург. гос. ун-т, 2002. - 372 с.
7. Роль онтологш у проектуванш дисциплтарного освггаього простору ВНЗ вщповвдно до вимог Болон-сько! конвенцп / Б. С. Бусигт, В. О. Салов, Г. М. Коротенко [та т.] // Науковий вюник НГУ. - 2007. -№ 7. - С. 3-7.
8. Современное инженерное образование : учеб. пособие [Электронный ресурс] / А. И. Боровков, С. Ф. Бурдаков, О. И. Клявин [и др.]. - Санкт-Петербург : Изд-во политехн. ун-та, 2012. - 80 с. - Режим доступа: http://www.csr-nw.ru/files/publications/zk5.pdf. - Загл. с экрана. - Проверено : 10.07.2017.
9. Computing Curricula 2001 (СС 2001) [Электронный ресурс] : Final Report / The Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society, Association for Computing Machinery. - 2001. - Dec. 15. - 240 p. - Режим доступа: https://www.acm.org/education/curric_vols/cc2001.pdf. - Загл. с экрана. - Проверено : 09.02.2017.
10. Computing Curricula 2004 (СС 2004) [Электронный ресурс] / The Association for Computing (ACM), The Association for Information Systems (AIS), The Computer Society (IEEE-CS). - 48 p. - Режим доступа: http://www.acm.org/education/education/curric_vols/CE-Final-Report.pdf. - Загл. с экрана. - Проверено : 09.02.2017.
11. Computing Curriculum 2005 (СС 2005) [Электронный ресурс] : The Overview Report / Association for Computing Machinery (ACM), Association for Information Systems (AIS), Computer Society (IEEE-CS). -2005. - Sept. 30. - 56 p. - Режим доступа: http://www.acm.org/education/curric_vols/CC2005-March06Final.pdf. - Загл. с экрана. - Проверено : 09.02.2017.
12. Computer Science Curricula 2013 ^S 2013). Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Computer Science [Электронный ресурс] / Association for Computing Machinery (ACM), IEEE Computer Society. - 2013. - Dec. 20. - 518 p. - Режим доступа: http://ai.stanford.edu/users/sahami/CS2013/final-draft/CS2013-final-report.pdf. - Загл. с экрана. - Проверено : 09.02.2017. doi: 10.1145/2534860.
13. Gens, F. TOP 10 PREDICTIONS. IDC Predictions 2013: Competing on the 3 rd Platform [Электронный ресурс] / F. Gens. - Режим доступа: https://abdullahnabulsi.files.wordpress.com/2013/01/i-d-c-p-r-e-d-i-c-t-i-o-n-s-2-0-1-3-c-o-m-p-e-t-i-n-g-o-n-t-h-e-3-r-d-p-l-a-t-f-o-r-m.pdf. - Загл. с экрана. - Проверено : 26.11.2016.
14. Information Technology Competency Model of Core Learning Outcomes and Assessment for Associate-Degree Curriculum [Электронный ресурс] / E. K. Hawthorne, R. D. Campbell, C. Tang, C. S. Tucker, J. Nichols. - New York : The Association for Computing Machinery, 2014. - 97 p. - Режим доступа:
Наука та прогрес транспорту. Вюник Дншропетровського нащонального ушверситету залiзничного транспорту, 2017, N° 4 (70)
ШФОРМАЩЙНО-КОМУШКАЩЙШ ТЕХНОЛОГИ ТА МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
http://ccecc.acm.org/iiles/publications/ACMITCompetencyModel14October201420150114T180322.pdf. -Загл. с экрана. - Проверено : 09.02.2017. doi: 10.1145/2686614.
15. Kwang, K. 'Third platform' shift triggers enterprise software evolution | ZDNet. ZDNet. Retrieved 2016-01-01 [Электронный ресурс] / K. Kwang. - Режим доступа: http://www.zdnet.com/article/third-platform-shift-triggers-enterprise-software-evolution. - Загл. с экрана. - Проверено : 26.11.2016.
16. Nikolov, R. Competence based framework for curriculum development [Электронный ресурс] / R. Nikolov, E. Shoikova, E. Kovatcheva. - 2014. - 37 p. - Режим доступа: https://unesco.unibit.bg/sites/default/files/CBFramework_TEMPUS-PICTET_Nikolov_Shoikova_ Kovatcheva.pdf. - Загл. с экрана. - Проверено : 09.02.2017.
17. Staab, S. Handbook on Ontologies / S. Staab, R. Studer. - Berlin : Springer Science & Business Media, 2009. - 832 p. doi: 10.1007/978-3-540-92673-3.
18. Wang, F.-S. Field Study of Patent Strategies from Patent Map on Big Data: An Empirical Case of Big Data Application Platform in Taiwan [Электронный ресурс] / F.-S. Wang. - Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/271838610_Field_Study_of_Patent_Strategies_from_Patent_Map_o n_Big_Data_An_Empirical_Case_of_Big_Data_Application_Platform_in_Taiwan. - Загл. с экрана. - Проверено : 09.02.2017.
Г. М. КОРОТЕНКО1*, Л. М. КОРОТЕНКО2*, А. Т. ХАРЬ3*
1 Каф. «Геошформацшш системи», Державний вищий навчальний заклад «Нащональний прничий ушверситет», пр. Д. Яворницького, 19, Дншро, Украша, 49600, тел. +38 (050) 671 22 68, ел. пошта gkorotenko@gmail.com, ORCID ID: 0000-0003-3774-5260
2 Каф. «Програмне забезпечення комп'ютерних систем», Державний вищий навчальний заклад «Нащональний прничий утверситет», пр. Д. Яворницького, 19, Дтпро, Украша, 49600, тел. +38 (050) 985 61 99,
ел. пошта leonid_korotenko@ukr.net, ORCID ID: 0000-0002-2236-0205
3 Каф. «Програмне забезпечення комп'ютерних систем», Державний вищий навчальний заклад «Нащональний прничий ун1верситет», пр. Д. Яворницького, 19, Дншро, Украша, 49600, тел. +38 (099) 777 05 75,
ел. пошта alenah@ukr.net, ORCID ID: 0000-0003-3176-7792
СТВОРЕННЯ ГГ-ОР1еНТОВАНОГО ОНТОЛОГ1ЧНОГО ФРЕЙМВОРКУ ДЛЯ Ц1ЛЕЙ ФОРМУВАННЯ ОСВ1ТН1Х ПРОГРАМ НА ОСНОВ1 КОМПЕТЕНТНОСТЕЙ
Мета. З урахуванням розширення сфер застосування комп'ютингу виникае необхвдшсть виявлення зв'яз-шв мiж професшними компетентностями, що постшно зароджуються, та новими роздшами знань комп'ютингу для вдосконалення процесу формування нових освiтнiх програм. Методика. Пропонуеться пiдхiд, спря-мований на побудову спецiалiзованих баз знань, що формуються з використанням технологш штучного ш-телекту та орiентованi на роботу з безлiччю рiзнорiдних ресурсiв або джерел даних за певною освiтньою тематикою. Як шструмент, що забезпечуе формування базових онтологш, використовуеться редактор онто-логiй Protégé 4.2. Одним iз модулiв розроблено! системи семантичного аналiзу, що забезпечуе доступ до онтологи та дае можливють ii обробки, повинен використовуватися Java-фреймворк Apache Jena, який формуе програмне середовище для роботи з даними в форматах RDF, RDFS та OWL, а також тдгримуе можливiсть формування запитiв до онтологи на мовi SPARQL. Особливютю даного пiдходу е зв'язування шформацшних ресурсiв трьохплатформного уявлення дисциплiнарноi' структури в контекстi виявлення зв'язкiв помiж про-фесiйними компетентностями. Результати. Розроблено модель та структуру IТ-орiентованого онтолопчно-го фреймворку, призначеного для забезпечення конвергенци компонентiв трьохплатформного шформацш-но-комушкацшного середовища ВНЗ. Сформована структура онтологи - основи бази знань, яка описуе ключовi особливостi освiтнiх стандарпв галузi «^формац^н технологи». Наукова новизна. В рамках про-ектування та формування структури дисциплши галузi «1нформацшш технолог^», в контекстi компетентнi-сного тдходу до освiти, пропонуеться архитектура системи семантичного аналiзу дескрипторiв компетент-ностей, що реалiзуе алгоритм штеграци онтологiчноi та продукцiйноi моделей уявлення знань про досль джувану предметну область. Практичне значення. Пропонований шдхвд дозволяе систематизувати контент, структуру та зв'язки компонентiв областi шформацшних технологш для коригування спектру
Наука та прогрес транспорту. Вюник Дншропетровського нащонального унiверситету залiзничного транспорту, 2017, № 4 (70)
ШФОРМАЦШНО-КОМУНЖАЩЙШ ТЕХНОЛОГИ ТА МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
формованих компетентностей при розробц1 освггтх програм тдготовки 1Т-фах1вщв в утверситеп, з ураху-ванням розширення сфер застосування комп'ютингу.
Ключовi слова: комп'ютинг; компетентности тформацтт технологи; третя платформа; зв'язки; онтоло-пя; дисциплтарна структура; дескриптор
G. M. KOROTENKO1*, L. M. KOROTENKO2*, A. T. KHAR3*
'*Dep. «Geoinformation Systems», State Higher Educational Establishment «National Mining University», D. Yavornytskyi Av., 19, Dnipro, Ukraine, 49600, tel. +38 (050) 671 22 68, e-mail gkorotenko@gmail.com, ORCID 0000-0003-3774-5260
2 Dep. «Software Engineering», State Higher Educational Establishment «National Mining University», D. Yavornytskyi Av., 19, Dnipro, Ukraine, 49600, tel. +38 (050) 985 61 99, e-mail leonid_korotenko@ukr.net, ORCID 0000-0002-2236-0205
3 Dep. «Software Engineering», State Higher Educational Establishment «National Mining University», D. Yavornytskyi Av., 19, Dnipro, Ukraine, 49600, tel. +38 (099) 777 05 75, e-mail alenah@ukr.net, ORCID 0000-0003-3176-7792
CREATION OF IT-ORIENTED ONTOLOGICAL FRAMEWORK FOR THE PURPOSE OF MAKING EDUCATIONAL PROGRAMS ON THE BASE OF COMPETENCIES
Purpose. Taking into account the expansion of computing application scopes there is a need to identify the links and features of the constantly emerging professional competencies of the new sections of computing knowledge to improve the process of forming new curricula. Methodology. Authors propose the new approach aimed to build specialized knowledge bases generated using artificial intelligence technology and focused on the use of multiple heterogeneous resources or data sources on specific educational topics is proposed. As a tool, ensuring the formation of the base ontology the Protégé 4.2 ontology editor is used. As one of the modules of the developed system of s e-mantic analysis, which provides access to ontology and the possibility of its processing, the Apache Jena Java framework should be used, which forms the software environment for working with data in RDF, RDFS and OWL formats, and also supports the ability to form queries to Ontologies in the SPARQL language. The peculiarity of this approach is the binding of information resources of the three-platform presentation of the disciplinary structure in the context of identifying the links of professional competencies. Findings. The model and structure of the IT-oriented ontological framework designed to ensure the components convergence of the university three-platform information and communication environment are developed. The structure of the knowledge base ontology-basis, describing the main essence of the educational standards of the "Information Technologies" branch is formed. Originality. Within the framework of design and formation of the knowledge sector disciplinary structure "Information Technologies" in the context of the competence approach to education, the architecture of the competence descriptors of semantic analysis system is proposed. It implements the algorithm for integrating the ontological and product models of knowledge representation about the subject domain. Practical value. The proposed approach allows systematizing the content, structure and connections of the information technologies field components for adjusting the range of competences formed in the development of educational programs for training IT specialists at the University, taking into account the growth of the field of computing.
Keywords: computing; competency; information technologies; third platform; connections; ontology; disciplinary structure; descriptor
REFERENCES
1. Korotenko, G. M., Korotenko, L. M., Udovyk, I. M., & Samarets, N. N. (2016). Diversification of competencies for the modern student subject to expansion of applications for big data technologies.
Stroitelstvo, materialovedeniye, mashinistroyeniye. Seriya: kompyuternyye sistemy i informatsionnyye tekhnologii v obrazovanii, nauke i upravlenii, 94, 87-94.
2. Muromtsev, D. I. (2007). Ontologicheskiy inzhiniring znaniy v sisteme Protégé: Metodicheskoye posobiye. St. Petersburg: SPbSU ITMO. Retrieved from http://books.ifmo.ru/book/282/ontologicheskiy_inzhiniring_znaniy_v_sisteme_PROT%C3%89G%C3%89.htm
3. The Cabinet of Ministers of Ukraine. (2017, February 1). Resolution No. 53. Retrieved from http://www.kmu.gov.ua/control/uk/cardnpd?docid=249722170
4. The Cabinet of Ministers of Ukraine. (2011, November 23). Resolution No. 1341 «Pro zatverdzhennia Natsionalnoi ramky kvalifikatsii». Retrieved from http://zakon5.rada.gov.ua/laws/show/1341-2011-%D0%BF
Шука та прогрес транспорту. Вюник Дншропетровського пацюпальпого yнiвеpсигегy зaлiзпичпого транспорту, 2017, № 4 (70)
ШФOPMAЦIЙHO-КOMУШКAЩЙШ TEХHOЛOГП ТА MЛTEMЛTИЧHE MOДEЛЮВЛHHЯ
5. Mitrofanova, E. A., Afanasyeva, V. Y., & Chernyshenko, C. V. (2015). Razrabotka sektoralnykh ramok kvalifikatsiy: metodologiya ipraktika [Monograph]. Moscow: SUM Publ.
6. Rekomendatsii po prepodavaniyu informatiki v universitetakh. (2002). (M.Y. Zverintseva, T.V. Zverintseva, N.Y. Kurochka, A.A. Simanovskiy, D.A. Shaporenkov, Trans.). St. Petersburg: St. Petersburg University. Retrieved from http://se.math.spbu.ru/SE/cc2001r.pdf
7. Busyhin, B. S., Salov, V. O., Korotenko, H. M., Korotenko, L. M., Kravchenko, V. V., & Spodynets, O. A. (2007). Rol ontolohii u proektuvanni dystsyplinarnoho osvitnoho prostoru VNZ vidpovidno do vymoh Bolonskoi konventsii. Scientific Bulletin of National Mining University, 7, 3-7.
8. Borovkov, A. I., Burdakov, S. F., Klyavin, O. I., Melnikova, M. P., Palmov, V. A., & Silina, Y. N. (2012). Sovremennoye inzhenernoye obrazovaniye. St. Petersburg: Politechnical University. Retrieved from http://www.csr-nw.ru/files/publications/zk5.pdf
9. The Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society, Association for Computing Machinery. (2001, December 15). Computing Curricula 2001. Computer Science: Final Report. Retrieved from https://www.acm.org/education/curric_vols/cc2001 .pdf
10. The Joint Task Force on Computing Curricula, IEEE Computer Society, Association for Computing Machinery. (2004, December 12). Computing Curricula 2004. Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Computer Engineering: Report. Retrieved from http://www.acm.org/education/education/curric_vols/CE-Final-Report.pdf
11. The Association for Computing Machinery, The Association for Information Systems, The Computer Society. (2005, September 30). Computing Curriculum 2005: The Overview Report. Retrieved from http://www.acm.org/education/curric_vols/CC2005-March06Final.pdf
12. The Joint Task Force on Computing Curricula, Association for Computing Machinery, Computer Society. (2013, December 20). Computer Science Curricula 2013 (СS 2013): Curriculum Guidelines for Undergraduate Degree Programs in Computer Science. doi: 10.1145/2534860
13. Gens, F. (2012, November). TOP 10 Predictions. IDC Predictions 2013: Competing on the 3 rd Platform. IDC, 1 (238044). Retrieved from https://abdullahnabulsi.files.wordpress.com/2013/01/i-d-c-p-r-e-d-i-c-t-i-o-n-s-2-0-
1 -3 -c-o-m-p-e-t-i-n-g-o-n-t-h-e-3 -r-d-p-l-a-t-f-o-r-m.pdf
14. Hawthorne, E. K., Campbell, R. D., Tang, C., Tucker, C. S., & Nichols, J. (2014). Information Technology Competency Model of Core Learning Outcomes and Assessment for Associate-Degree Curriculum. New York: The Association for Computing Machinery. Retrieved from http://ccecc.acm.org/files/publications/ACMITCompetencyModel14October201420150114T180322.pdf. doi:http://dx.doi.org/10.1145/2686614
15. Kwang, K. (2013, May 1). 'Third platform' shift triggers enterprise software evolution. ZDNet. Retrieved from http://www.zdnet.com/article/third-platform-shift-triggers-enterprise-software-evolution
16. Nikolov, R., Shoikova, E., & Kovatcheva, E. (2014). Competence based framework for curriculum development. Sofia: Za bukvite, O'pismeneh. Retrieved from https://unesco.unibit.bg/sites/default/files/CBFramework_TEMPUS-PICTET_Nikolov_Shoikova_Kovatcheva.pdf
17. Staab S., & Studer R. (2009). (eds.). Handbook on Ontologies. Berlin: Springer Science & Business Media. doi: 10.1007/978-3-540-92673-3
18. Wang, F.-S. (2014). Field Study of Patent Strategies from Patent Map on Big Data: An Empirical Case of Big Data Application Platform in Taiwan. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/271838610_Field_Study_of_
Patent_Strategies_from_Patent_Map_on_Big_Data_An_Empirical_Case_of_Big_Data_Application_Platform _in_Taiwan
Статья рекомендована к публикации д.т.н., доц. В. И. Корниенко
(Украина); научным комитетом X Международной научно-практической конференции «Современные информационные и коммуникационные технологии на транспорте, в промышленности и
образовании-2016»
Поступила в редколлегию: 17.02.2017
Принята к печати: 10.05.2017
