CC BY
19Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения: Гуманитарные исследования. 2022. № 2 (13). С. 60-67.
The Siberian Transport University Bulletin: Humanitarian research. 2022. No. 2 (13). Р. 60-67.
ПЕДАГОГИКА И ПСИХОЛОГИЯ
Научная статья УДК 378.4
doi 10.52170/2618-7949_2022_13_60
Цифровая трансформация образования в сфере железнодорожного транспорта
Ирина Сергеевна Волегжанина
Сибирский государственный университет путей сообщения, Новосибирск, Россия, erarcher@mail.ru
Аннотация. Результатом реализации масштабных научно-технических проектов, известных как «цифровые железные дороги», являются кардинальные изменения на железнодорожном транспорте. Речь, в частности, идет о создании гибридных корпоративных интеллектов, способных перераспределять формализованные отраслевые знания между искусственными и естественными агентами для решения актуальных задач отрасли. Очевидно, что цифровая трансформация производства, связанная с технологиями управления знаниями как информационными объектами, изменит требования к компетенциям работников отрасли. Ожидается, что перемены затронут состав должностей, содержание их функциональной профессиональной деятельности и методы работы. В этих условиях изменится роль железнодорожного вуза, который, как обосновано в статье, является ключевым участником производственно-научно-образовательного комплекса. Следовательно, актуализируется проблема поиска адекватных форм взаимодействия отрасли и образовательной организации. Одним из возможных решений является разработка виртуальной образовательной среды, в качестве ядра которой рассматривается открытая база знаний в форме онтологий, интегрированная в корпоративную среду отрасли и разделяемая отраслевыми вузами. Проведенный анализ научной литературы подтвердил рост практического интереса к онтологиям как международному стандарту репрезентации знаний и технологиям Semantic Web для решения образовательных задач в России и за рубежом. Положительные результаты достигнуты в данном направлении коллективом научно-исследовательской лаборатории «Информационные технологии транспорта» Сибирского государственного университета путей сообщения (Новосибирск). Педагогическая целесообразность онтологических образовательных инструментов доказана экспериментально. Описанные в статье результаты вносят вклад в создание методической основы формирования компетенций будущих работников «цифровой железной дороги» в условиях производственно-научно-образовательного комплекса. При этом образовательные решения на основе онтологий не отменяют гипертекстовые образовательные среды, а могут интегрироваться с ними, расширяя возможности персонализированного обучения.
Ключевые слова: виртуальная образовательная среда, железнодорожный вуз, железнодорожный транспорт, отраслевые знания, онтология, цифровая трансформация
Для цитирования: Волегжанина И. С. Цифровая трансформация образования в сфере железнодорожного транспорта // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения: Гуманитарные исследования. 2022. № 2 (13). С. 60-67. DOI 10.52170/2618-7949_2022_13_60.
PEDAGOGY AND PSYCHOLOGY
Original article
Digital transformation of education for railway transport Irina S. Volegzhanina
Siberian Transport University, Novosibirsk, Russia, erarcher@mail.ru
Abstract. The large-scale scientific and technical projects known as 'digital railways' are resulting in a dramatic change in rail transport. They include the development of hybrid corporate intelligences enabling the redistribution of formalised industry-specific knowledge between artificial and natural agents for solving the industry's urgent tasks. It is obvious that digital transformation of the industry involving technologies for managing knowledge as information objects would change the requirements for the industry employees' competences. It is expected that these changes would affect the staff composition, the content of their functional professional activity and working methods. Under these conditions, the role of a railway university, which is justified in the article as a key participant in the industrial-scientific-educational complex, would be changed. In this connection, the problem of searching for
© Волегжанина И. С., 2022
appropriate forms of interaction between the industry and an educational institution becomes urgent. A possible solution is to develop a virtual learning environment, where the core is an open knowledge base in a form of ontologies integrated into the corporate industry environment and shared by industry-related higher education institutions. The analysis of scientific literature has confirmed the growth of practical interest in ontologies as an international standard of knowledge representation and Semantic Web technologies to solve educational problems in Russia and abroad. In addition, positive results have been achieved in this area by the team of research laboratory "Transport Information Technologies" of Siberian Transport University (Novosibirsk). The pedagogical expediency of ontological educational tools has been experimentally proved. The findings described in the article contribute to the development of methodological basis for the formation of future "digital railway" employees' competencies within the production-scientific-educational complex. At the same time, ontology-based educational solutions do not replace hypertext educational environments, but can integrate with them and expand their potential for personalised learning.
Keywords: virtual learning environment, railway university, railway transport, industry-specific knowledge, ontology, digital transformation
For citation: Volegzhanina I. S. Digital transformation of education for railway transport. The Siberian Transport University Bulletin: Humanitarian research. 2022;(13):60-67. (In Russ.). DOI 10.52170/2618-7949_2022_13_60.
Принятие федеральной программы развития экономики нового технологического поколения «Цифровая экономика Российской Федерации» (распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. № 1632-р.) положило начало ряду инициатив высокотехнологичных отраслей материального производства, к которым относится железнодорожный транспорт. Так, в настоящее время ОАО «РЖД» реализует комплексный научно-технический проект «Цифровая железная дорога», предполагающий в том числе создание гибридных корпоративных интеллектов. Как отмечается в работе [1], феномен «цифровая железная дорога» связан с экономикой знаний, управлением знаниями и технологиями работы со знаниями, что определяет многие особенности трансформации отрасли.
В связи с этим необходимо отметить, что ведущие железнодорожные компании мира декларируют управление знаниями как перспективную стратегию своего инновационного развития. Обращение к данной концепции менеджмента обусловливает изменение парадигмы корпоративной информатизации в виде перехода от информационных систем к информационно-управляющим, позволяющим осуществлять взаимодействия в гибридной корпоративной среде на основе явных (формализованных) и неявных (личностных) знаний. Знания перераспределяются между искусственными и естественными корпоративными агентами, регулируя их отношения друг с другом и с внешним окружением, в которое входят различные организации, в том числе отраслевые вузы.
Все вышеизложенное определяет новые требования к профессиональной компетентности
работников железнодорожной отрасли. По мнению отечественных и зарубежных работодателей, «цифровые железные дороги» существенно изменят состав должностей, содержание их функциональной профессиональной деятельности и методы работы. Такая трансформация отрасли, связанная с обращением к технологиям управления знаниями, предполагает участие железнодорожного вуза как ключевого элемента производственно-научно-образовательного комплекса. Сохранение системного эффекта от связи производства (отрасли), науки и образования видится причиной и условием существования данного комплекса [2]. Следовательно, актуальной научной проблемой становится поиск адекватных форм взаимодействия его участников, а также эффективных технологий и методов обучения [3-5].
Одним из возможных решений названной проблемы является разработка виртуальной образовательной среды, в качестве ядра которой рассматривается открытая база знаний в форме онтологий. Содержание дискуссий о цифровой трансформации образования в рамках отечественных и зарубежных форумов, конференций, саммитов свидетельствует том, что к настоящему времени уже сложились необходимые и возможные условия реализации такого образовательного решения. В частности, КОЛЕС одобрены стандарты репрезентации знаний в форме онтологий для отдельных отраслей производства и е-1еагш^. Наличие этих стандартов позволит создать открытую базу знаний, интегрированную в корпоративную среду отрасли и разделяемую отраслевыми вузами. Важно подчеркнуть, что онтологии являются ключевым элементом техно-
логии нового поколения Интернета - Semantic Web (Web 3.0), благодаря которой развиваются семантические сети, объединяющие университеты и научно-исследовательские центры по всему миру. Как подчеркивает К. С. Итинсон, в недалеком будущем образовательные среды будут основываться на разделяемых моделях знаний и единых стандартах, а искусственные интеллектуальные агенты, играющие роль персональных тьюторов, станут реальностью. Это позволит обучающимся самостоятельно выстраивать свои образовательные траектории, ставить цели и принимать решения относительно содержания обучения [6].
Данный прогноз подтверждают более ранние исследования, посвященные этапам развития информационных образовательных технологий и виртуальных образовательных сред (ВОС). Условно исследователи выделяют пять этапов эволюции и пять поколений таких сред соответственно. Поскольку поколения ВОС подробно описаны в [7, 8], кратко остановимся лишь на последнем их них.
Основываясь на результатах анализа зарубежных и отечественных научных исследований и накопленного практического опыта, можно говорить о том, что ВОС, позволяющие персонализировать процесс обучения, уже прошли стадию своего зарождения. Пер-сонализация обучения в таких ВОС, в частности, осуществляется посредством интеллектуальной поддержки данного процесса через контент, что требует создания интеллектуальной системы, основанной на знаниях. Об этом рассуждает, например, R. Edwards, отмечая, что форма представления знаний в ВОС должна быть понятна и обучающемуся (человеку), и компьютеру (машине) [9].
В условиях цифровых трансформаций производственной и социальной сфер человеческой деятельности категория «знание» проявляет одновременно несколько взаимосвязанных аспектов своей природы. В одной из более ранних работ были обоснованы три таких аспекта: гуманитарный (ориентированный на человека, главенствующий в гуманитарных науках), формально-логический (ориентированный на системы искусственного интеллекта, главенствующий в информатике) и отраслевой (определяющий принадлежность знаний к интеллектуальному полю некоторой
отрасли производства) [7]. Интеграция выделенных аспектов природы знания тесно связана с развитием информационных технологий от компьютеризации к интернетизации и далее к интеллектуализации. С обозначенного ракурса становится возможным установить ориентиры для разработки технологичного образовательного решения, направленного на формирование компетенций будущих работников «цифровой железной дороги».
Для конкретизации планируемых результатов обучения был проведен анализ более 100 источников (стратегические документы Правительства РФ, сферы образования и работодателей, публикации в СМИ, научные издания). Из данных текстов было выделено смысловое ядро в виде перечня понятий онтологической модели, позволяющей представить во взаимосвязи знания, умения и компетенции, обеспечивающие эффективность профессиональной деятельность выпускника железнодорожного вуза в условиях цифровой экономики.
В итоге было сделано заключение о том, что все выделенные в модели компетенции предполагают способность любого работника на любой должности совершать необходимые действия для достижения поставленной цели на основе знаний. Важно отметить, что, помимо осуществления профессиональной деятельности в пределах установленной нормы, способность управлять знаниями (формализованными и личностными) проявляется в генерации новых идей для инновационного развития отрасли. Рассуждения по данному вопросу представлены в более ранней статье автора [10].
Вышеизложенное обосновывает необходимость пересмотра устоявшихся подходов к подготовке обучающихся отраслевых вузов. Недостаточной становится передача готового знания, ценность приобретают работа с семантикой знаний и овладение технологиями управления знаниями. В контексте эволюции ВОС перспективным решением видится обращение к международному стандарту представления знаний в форме онтологий и технологиям Semantic Web. В самом общем смысле онтология - это компактная форма представления знаний в виде смысловых связей, обеспечивающая интеропе-рабельность знаний из различных областей человеческой деятельности, существующих на разных национальных языках [11].
Как показал междисциплинарный анализ научной литературы, в мире отмечается рост интереса к разработке онтологий для целей обучения. В частности, созданы онтологии таких общеобразовательных дисциплин, как математика, физика, химия. Среди масштабных примеров можно назвать онтологию DBPedia, которая содержит понятия по алгебре, геометрии, математической логике, математическому анализу, теории вероятностей и математической статистике [12]; онтологию проекта ScienceWISE, которая дает определения математическим терминам и теориям; онтологию химии ChEBI [13] и др. Среди менее крупных примеров - OntoMathPRO [14], онтология физических единиц и величин UnitDim [15] и др.
В отдельное направление исследований выделяется разработка адаптивных ВОС на основе онтологий. В частности, завершен проект по разработке образовательной экосистемы MaTHiSiS, софинансируемый Европейской комиссией в рамках программы «Горизонт 2020» (H2020-ICT). MaTHiSiS состоит из интегрированной платформы, а также набора повторно используемых учебных компонентов с возможностями для адаптивного обучения, автоматической обратной связи и автоматической оценки прогресса обучающихся. Проект также реализует новый подход к структурированию индивидуальных целей обучения на основе графов знаний (онтологий) [16].
Вместе с тем, несмотря на активные научные исследования, ощущается недостаток ВОС на основе онтологий, связанных с конкретными отраслями производства (в частности, железным транспортом). Тем не менее уже можно говорить о положительных результатах, достигнутых в данном направлении. Так, коллективом научно-исследовательской лаборатории «Информационные технологии транспорта» Сибирского государственного университета путей сообщения (Новосибирск) были разработаны следующие программные и методические решения:
- программная среда разработки открытых образовательных ресурсов со встроенным многопользовательским редактором, поддерживающим стандарты Semantic Web и позволяющим осуществлять синхронную работу нескольких авторов по созданию контента в соответствии с международным стандартом
представления знаний ISO/IEC в форме онто-логий на множестве естественных языков, а также его актуализацию и верификацию в дистанционном режиме;
- версия контролируемого русского языка, позволяющая разрабатывать онтологический контент русскоязычным авторам, не имеющим навыков программирования;
- методика разработки содержания обучения в многопользовательском редакторе онтологий на предложенном варианте контролируемого русского языка;
- модель взаимодействия ролей, участвующих в этом процессе.
Разработанный инструментарий был использован для создания прототипа мульти-язычной электронной среды обучения на основе онтологий Onto.plus, в частности создана онтология дисциплины «Общий курс железных дорог» на русском, английском и китайском языках [2].
Фрагмент онтологии «Железнодорожный транспорт» в рабочей области редактора Onto.plus показан на рис. 1. Работу обучающегося с одним из понятий онтологического графа иллюстрирует рис. 2.
Педагогическую целесообразность предложенного образовательного решения и его положительное влияние на результативность процесса становления и развития профессиональной компетентности будущих инженеров транспорта подтвердили итоги педагогического эксперимента [17].
В заключение можно сделать вывод о том, что цифровая трансформация железнодорожного транспорта ориентирует работодателей и исторически тесно связанные с ними вузы на поиск адекватных путей взаимодействия науки, образования и производства. Для ОАО «РЖД» как отраслевой корпорации, находящейся на уровне управленческой зрелости, эффективность профессиональной деятельности выпускников отраслевых вузов в гибридной корпоративной среде обеспечивается их способностью управлять знаниями с использованием современных информационных технологий.
Знание, принадлежащее интеллектуальному полю отрасли, многоаспектная природа которого проявляется в гибридном мире цифровой экономики, становится важнейшим активом отраслевой корпорации. Внедрение цифровых
Onto
Курсы: Introductoiy Course on Railways:
Goods wagons and carriagesj
НАСТРОИКИ
АННОТАЦИЯ
ОНТОЛОГИЯ
ОНТОГРАФ
ВИДЕО
ФАЙЛЫ
В Объект
"data property "rolling stock ~fa} wagon —fa) goods wagon "carry goods "carry passengers "data sheet —date of maintenance
"date of rebuilding —technical condition ~fa] wagon number
"the book of Digits and labels on wagons -wagon work type —technical specification ~fa} wagon number digit —first digit of wagon number ~faj railway vehicle "0
"carriage —1
—locomotive
I
ru
rolling stock has :
(a) wagon
is divided into: (a) goods wagon
synonym:
(aJ goods wagon has :
Ça) freight car is intended to: carry goodst is intended to:
carry passengers»
1У 20
21 22
23
24
25
26 27
¿a
29 ¡a
n
32
33
34
35
36
data sheet has:
date of maintenance., date of rebuilding, technical condition; [a) wagon number
satisfy:
the book of Digits and labels on wagons identify :
wagon work type, technical specification*
(a) wagon nunber has:
(a) wagon muiiber digit has:
first digit of wagon number identifies:
(a) railway vehicle can be: ts
means:
Рис. 1. Фрагмент отраслевой онтологии в рабочей области редактора
Рис. 2. Работа обучающегося с одним из понятий онтологического графа
систем на железнодорожном транспорте, известных как «цифровые железные дороги», кардинально изменило возможности отрасли и содержание деятельности занятых в ней сотрудников, требуя новых компетенций. В частности, необходимым становится владение технологиями управления знаниями и методами инженерии знаний.
Несмотря на то что идея формирования таких компетенций в условиях производственно-научно-образовательного комплекса нуждается в более глубоком осмыслении, уже заложена методическая основа ее реализации. В частности, созданы инструменты разработки онтологического контента для открытой базы отраслевых знаний.
Вместе с тем в исследовании просматривается и ограничение, связанное с возможностями онтолого-семантического подхода для формирования профессиональных компетенций обучающихся в образовательной практике. Данное ограничение снимается за счет обращения к компетентностному подходу. Как естественный
продукт человеческого мышления, онтологии позволяют глубоко проникать в суть объектов реального мира, что особенно важно для инженеров новой формации. Таким образом, базы знаний, полагаемые в основу современных ВОС и ориентированные на решение профессиональных задач в отрасли, могут рассматриваться как фундамент формирования профессиональных компетенций обучающихся на уровне вуза.
Очевидно, что к созданию базы отраслевых знаний должны подключиться все заинтересованные участники - работодатель и отраслевые вузы страны. Связь видится двухсторонней, поскольку такого рода проект предполагает не только совместное использование отраслевых онтологий, но также их расширение и актуализацию. При этом важно понимать, что ВОС на основе отраслевых онто-логий не отменяют гипертекстовые образовательные среды, а могут взаимодействовать с ними, что способствует большей персонализа-ции процесса профессиональной подготовки обучающихся в современных отраслевых вузах.
Список источников
1. Khabarov V. I., Volegzhanina I. S. Digital Railway as a precondition for industry, science and education interaction by knowledge management // IOP Con Ser.: Materials Science and Engineering. 2020. https://doi.org/10.1088/1757-899X/918/1/0121892.
2. Манаков А. Л., Хабаров В. И., Волегжанина И. С. Интеграция образования, науки и производства по модели «Фабрика знаний» (на примере транспортной отрасли) // Качество. Инновации. Образование. 2019. № 5. С. 12-17.
3. Жарикова Е. Г., Скибицкий Э. Г. Педагогическая модель формирования иноязычной коммуникативной компетенции специалистов в области экономики и управления в системе отраслевого образования // Высшее образование сегодня. 2016. № 5. С. 72-78.
4. Исаева Т. Е., Малишевская Н. А. Реализация компетентностного подхода в профессиональной подготовке обучающихся технических вузов через использование электронных стимуляторов // Вестник Череповецкого государственного университета. 2021. № 2 (101). С. 132-147.
5. Cherkasova L. The paradigm shift in intercultural communication in digital space // E3S Web of Conferences. INTERAGROMASH. 2021. No. 273. P. 11018. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127311018.
6. Итинсон К. С. Web 3.0-технологии в образовании и научных исследованиях // Карельский научный журнал. 2020. № 1 (30). С. 22-24.
7. Хабаров В. И., Волегжанина И. С. Цифровые трансформации в профессиональном образовании (на примере подготовки кадров транспорта) : монография. М. : РУСАЙНС, 2018. 210 с.
8. Knowledge management as an approach to learning and instructing sector university students in post-Soviet professional education / I. S. Volegzhanina, S. V. Chusovlyanova, V. A. Adol'f, E. S. Bykadorova // Journal of Social Studies Education Research. 2017. No. 8. P. 39-61.
9. Edwards R. Knowledge infrastructures and the inscrutability of openness in education // Knowledge infrastructures and the inscrutability of openness in education, Learning, Media and Technology. 2015. Vol. 40, no. 3. Р. 251-264.
10. Волегжанина И. С. Актуальность формирования готовности будущих работников транспортной отрасли к управлению знаниями в условиях реализации программы цифровой экономики РФ // European Social Science Journal. 2018. № 3. С. 168-177.
11. Хабаров В. И., Волегжанина И. С. Представление знаний в сетевых образовательных ресурсах // Информатизация образования и науки. 2018. № 4 (40). С. 162-176.
12. DBpedia: A nucleus for a web of open data / S. Auer, C. Bizer, G. Kobilarov [et al.] // The Semantic Web. 6th International Semantic Web Conference, 2nd Asian Semantic Web Conference, ISWC 2007 + ASWC 2007, Busan, Korea, November 11-15. 2007. DOI 10.1007/978-3-540-76298-0_52.
13. Learning chemistry: exploring the suitability of machine learning for the task of structure-based chemical ontology classification / J. Hastings, M. Glauer, A. Memariani [et al.] // Journal of Cheminformatics. 2021. Vol. 13, no. 23. DOI 10.1186/s13321-021-00500-8.
14. OntoMathPRO ontology: A linked data hub for mathematics / O. Nevzorova, N. Zhiltsov, A. Kirillovich, E. Lipachev // Knowledge Engineering and the Semantic Web. KESW 2014. Communications in Computer and Information Science. 2014. Vol. 468. DOI 10.1007/978-3-319-11716-4_9.
15. Rijgersberg Ha., Top J. UnitDim: an ontology of physical units and quantities. 2021. URL: https://www.re-searchgate.net/publication/40119882_UnitDim_an_ontology_of_physical_units_and_quantities (дата обращения: 18.02.2022).
16. Sklavakis D., Refanidis I. Ontology-Based Authoring of Intelligent Model-Tracing Math Tutors // Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications. AIMSA 2010. Lecture Notes in Computer Science. 2010. Vol. 6304. https://doi.org/10.1007/978-3-642-15431-7_21.
17. Волегжанина И. С. Становление и развитие профессиональной компетентности будущего инженера в условиях научно-образовательного комплекса // Перспективы науки и образования. 2020. № 2 (44). С. 83-97. DOI 10.32744/pse.2020.2.7.
References
1. Khabarov V. I., Volegzhanina I. S. Digital Railway as a precondition for industry, science and education interaction by knowledge management. IOP Con Ser.: Materials Science and Engineering. 2020. https://doi.Org/10.1088/1757-899X/918/1/0121892.
2. Manakov A. L., Khabarov V. I., Volegzhanina I. S. Integration of education, science and industry using the "Knowledge Factory" model (by an example of transport industry). Quality. Innovations. Education. 2019;(5):12-17. DOI 10.31145/1999-513x-2019-5-12-19. (In Russ.).
3. Zharikova E. G., Skibitsky E. G. Pedagogical model of formation of i-lingual communicative competence of specialists in economics and management in the system of sectoral education. Higher education today. 2016;(5):72-78. (In Russ.).
4. Isaeva T. E., Malishevskaya N. А Implementation of a competence-based approach in the professional training of students at technical universities through electronic simulators. Cherepovets State University Bulletin. 2021;2(101): 132-147. DOI: https://doi.org/10.23859/1994-0637-2021-2-101-11. (In Russ.).
5. Cherkasova L. The paradigm shift in intercultural communication in digital space. E3S Web of Conferences. INTERAGROMASH. 2021;(273):11018. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202127311018.
6. Itinson К. S. WEB 3.0-technologies in education and research. Karelian Scientific Journal. 2020;1(30):22-24. DOI 10.26140/knz4-2020-0901-0006. (In Russ.).
7. Khabarov V. I., Volegzhanina I. S. Digital transformations in professional education (by an example of transport workforce training). Moscow: RUSAINS; 2018. 210 p. (In Russ.).
8. Volegzhanina I. S., Chusovlyanova S. V., Adol'f V. A., Bykadorova E. S. Knowledge management as an approach to learning and instructing sector university students in post-Soviet professional education. Journal of Social Studies Education Research. 2017;(8):39-61.
9. Edwards R. Knowledge infrastructures and the inscrutability of openness in education. Knowledge infrastructures and the inscrutability of openness in education, Learning, Media and Technology. 2015;40(3):251-264.
10. Volegzhanina I. S. The relevance of preparing future transport industry employees for knowledge management under the conditions of implementing the digital economy programme of the Russian Federation. European Social Science Journal. 2018;(3):168-177. (In Russ.).
11. Khabarov V. I., Volegzhanina I. S. Knowledge representation in network educational resources. Informatization of education and science. 2018;4(40):162-176. (In Russ.).
12. Auer S., Bizer C., Kobilarov G., Lehmann J. [et al.]. DBpedia: A nucleus for a web of open data. The Semantic Web, 6th International Semantic Web Conference, 2nd Asian Semantic Web Conference, ISWC 2007 + ASWC 2007, Busan, Korea, November 11-15. 2007. DOI 10.1007/978-3-540-76298-0_52.
13. Hastings J., Glauer M., Memariani A., Neuhaus F. [et al.]. Learning chemistry: exploring the suitability of machine learning for the task of structure-based chemical ontology classification. Journal of Cheminformatics. 2021;13(23). DOI 10.1186/s13321-021-00500-8.
14. Nevzorova O., Zhiltsov N., Kirillovich A., Lipachev E. OntoMathPRO ontology: A linked data hub for mathematics. Knowledge Engineering and the Semantic Web. KESW 2014. Communications in Computer and Information Science. 2014;(468). DOI 10.1007/978-3-319-11716-4_9.
15. Rijgersberg Ha., Top J. UnitDim: an ontology of physical units and quantities. 2021. URL: https://www.researchgate.net/publication/40119882_UnitDim_an_ontology_of_physical_units_and_quantities.
16. Sklavakis D., Refanidis I. Ontology-Based Authoring of Intelligent Model-Tracing Math Tutors. Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications. AIMSA 2010. Lecture Notes in Computer Science. 2010;6304. https://doi.org/10.1007/978-3-642-15431-7_21.
17. Volegzhanina I. S. Formation and development of professional competence of a future engineer in a scientific-educational complex. Perspectives of Science and Education. 2020;44(2):83-97. DOI 10.32744/pse.2020.2.7.
Информация об авторе
И. С. Волегжанина - профессор кафедры «Иностранные языки» Сибирского государственного университета путей сообщения, доктор педагогических наук.
Information about the author
I. S. Volegzhanina - Professor of the Department of Foreign Languages, Siberian Transport University, Doctor of Pedagogic Sciences.
Статья поступила в редакцию 21.02.2022; одобрена после рецензирования 09.03.2022; принята к публикации 30.03.2022.
The article was submitted 21.02.2022; approved after reviewing 09.03.2022; accepted for publication 30.03.2022.
