Управление структурой и визуальным отображением системы управления учебным процессом на основе семантической сети Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

2. Грегер С. Э. Сервер приложений "Zope". Учебное пособие для вузов. - М.: Горячия линия -Телеком, 2009. - 256 с.: ил.

УДК 681.3

УПРАВЛЕНИЕ СТРУКТУРОЙ И ВИЗУАЛЬНЫМ ОТОБРАЖЕНИЕМ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ УЧЕБНЫМ ПРОЦЕССОМ НА ОСНОВЕ СЕМАНТИЧЕСКОЙ СЕТИ

Шадрина Екатерина Валерьевна, студент, ГОУ ВПО «Уральский федеральный университет

имени первого Президента России Б.Н.Ельцина», Нижнетагильский технологический институт (фил.). Факультет экономики и менеджмента, кафедра информационных технологий, Россия, Нижний

Тагил, Shadrina.ekaterina@inbox.ru

Назаров Максим Александрович, студент, ГОУ ВПО «Уральский федеральный университет

имени первого Президента России Б.Н.Ельцина», Нижнетагильский технологический институт (фил.). Факультет экономики и менеджмента, кафедра информационных технологий, Россия, Нижний

Тагил, Sin90gradus@gmail.com

Грегер Сергей Эдуардович, доцент, ГОУ ВПО «Уральский федеральный университет имени

первого Президента России Б.Н.Ельцина», Нижнетагильский технологический институт (фил.). Факультет экономики и менеджмента, кафедра информационных технологий, Россия, Нижний Тагил,

segreger@gmail.com

Учебный процесс - система организации учебно-воспитательной деятельности, в основе которой - органическое единство и взаимосвязь преподавания и учения; направлен на достижение целей обучения и воспитания. Определяется учебными планами, учебными программами, а также планами воспитательной работы соответствующих учебных заведений, включает все виды обязательных учебных занятий (уроки,

лекции, семинары, лабораторные занятия, учебную и производственную практику) и самостоятельной работы учащихся. Повышение эффективности управления учебным процессом становится одним из направлений совершенствования деятельности учебного учреждения в целом. Под интеллектуальной системой обычно понимается любое программное средство, в архитектуре которого явно выделена база знаний [1]. Информационные системы, основанные на знаниях, строятся как специализированные оболочки над системой знаний, сформулированных в терминах некоторой онтологии. Онтологию О можно определить как кортеж:

O=<C, I, R, F>,

где:

С — множество концептов онтологии;

I— множество индивидуалов концептов онтологии;

R— множество бинарых связей между индивидуалами и концептами онтологии;

F — множество функций интерпретации.

Создавая семантический портал для системы электронного управления учебным процессом (СУУП), сформулируем задачи данной системы:

1. создание модели учебного процесса и представление этой модели в виде онтологии;

2. онтология является расширяемой в рамках каждой предметной области;

3. поддержкой онтологии занимаются преподаватели-разработчики курсов;

4. знания представлены в виде веб-страниц;

Создание единой модели для детального описания учебного процесса является весьма трудоемкой задачей. Решением этой проблемы может быть отказ от глубокой декомпозиции системы и включение в онтологию только наиболее значимых понятий из рассматриваемых предметных областей и создание для каждого из них детальных специализированных онтологий. В качестве онтологии будем использовать онтологию предметной области «Учебная деятельность» совместно с онтологией задач этой предметной области. Для эффективного управления онтологией и ее использования в веб-приложениях принято

76

решение о представлении онтологии в виде семантической сети, хранимой в объектной базе данных [2, 3]. Онтология предметной области должна отражать виды деятельности и формальные описания сущностей, включенных в процессы обучения, определять содержание образовательных процессов в основных классах. Для того чтобы осуществить удобную и понятную структуру хранения данных, к основным классам были добавлены подклассы. Например, для класса "Участник" были созданы формы, виды, технологии обучения; специальности; дисциплины; роли "студент" и "преподаватель" и т.д. В ходе работы, для создания индивидуальных учетных записей, были выделены подклассы "Сотрудники" и "Студенты". Для создания расписания и учебных планов преподавателей были созданы такие дополнительные подклассы, как: "День недели", "Вид недели", "Номер пары", "Занятие", "Вид занятия", "Номер аудитории", "Преподаватель" и пр. Для удобного обращения к объектной базе данных была разработана семантическая сеть классов -онтология, на основе структуры описанной системы, которая представляет собой информационную модель предметной области, имеющую вид ориентированного графа (Рисунок 1). В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними.

Онтология состоит из двух групп классов - классов предметной области и классов классификаторов. Для пар классов из этих двух групп устанавливается связь: классификатор относится к определенному классу.

Набор объектов классификатора задает разбиение множества объектов класса предметной области на группы. Набор классификаторов вместе с их взаимными связями задают класс шаблона отношений, поскольку структура отношений их объектов задает структуру связей между объектами классов предметной области. Между классификаторами устанавливается система наследования, а между шаблонами - система отношений специализаций шаблонов.

Интерфейс пользователя - центральный элемент любой современной программной системы. Снижение стоимости его разработки достигается использованием декларативного языка спецификации и автоматической генерации интерфейса. Именно пользовательский интерфейс является той составляющей программной системы, которая подвержена частым изменениям из-за наличия широкого круга пользователей с различным уровнем подготовки и требованиями к программной системе. Реализация пользовательского интерфейса, удовлетворяющего требованиям пользователей, возможна только путем создания макетов будущего интерфейса и чем больше таких макетов в единицу времени может быть построено, тем больше вероятность построения "дружественного пользовательского интерфейса". Автоматизация создание таких макетов может быть достигнута созданием их высокоуровневых декларативных описаний с последующей автоматической генерацией (полной или частичной) программного средства, производимой специальным программным агентом визуализации. Для эффективного сопровождения изменений, вносимых в семантическую модель агент визуализации должен позволять каждому термину модели предметной области автоматически сопоставлять интерфейсные элементы, нужные для представления модели и заполнения. При этом в случае изменения модели онтологии не будет возникать необходимости вносить изменения в пользовательский интерфейс, так как они производятся автоматически.

Для разработки данной системы был выбран OntoEditor — продукт для Plone[4], созданный для работы с онтологиями, их классами, объектами классов, свойствами и т.п. Продукт позволяет пользователю в визуальном режиме создавать и расширять онтологию учебного процесса и хранить ее в виде семантической сети объектов объектной базы данных. Его описание можно найти на сайте https://www.academia.edu/3993991, http://vadi.sk/d/Ug3J3OG8CwVhS (статья: проектирование и реализация онтологии

навигационной системы сайта (стр. 19)).

Для решения задачи автоматической генерации форм интерфейса пользователя разработан агент визуализации. Агент (концептуальная модель, модель задач, модель

77

коммуникаций с компонентами системы управления), представленный в виде семантической сети (Рисунок 2). На рисунке представлена связь между классами различных онтологий и связи между объектами различных онтологий, представляющие собой иерархическую структуру на плоскости.

Ontology Manager

-*■ д]М&1п

; ■ д,1Специальности

p

Группы

j _л Участники

fl II

II | н Студенты

* Ы Преподаватели *■ СЛ Расписания * S3 Туров

, э' Q Контрслы«в_мероприяту1в

I ■" S3 Список_Должноствй

СлисокЗезний \ С Слиеок_Форм_Обучений [ й- щ Списас_Осноа_06учвния

| * Q Список_дисциплин

1 4 fg Расгисвнив_гюдклассы

I 4 й Сл№<к_Кэфедр

| d Bool

■* ОВмеТурв | I Ц String

I _

j - 1Д) String

J S Рвбсмгы тлен

-* Q Кафедра HT

£2—Q Отношение классификации «ISA»

Й G a d Отношение свойство -значение свойства

Отношение реализации

Рис. 1 - Структура онтологии

Представление агента в виде семантической модели и включение модели в онтологию интеллектуальной системы позволяет в дальнейшем расширять возможности системы по генерации интерфейса пользователя путем изменения модели агента.

f В Адаптер описаний *■ ^архитектура eduSystem

A- Л включает архитектурное описание *■ £} АО_компоненты

*■ _0_ использует метаонтологию

л- д^ Онтология компонентов 4" Л использует класс модели j- _0_ использует онтологию

^ Edu_кoмпoнeнтoв_oнтoпoгия *■ О АО_коммуникаций

*■ Л использует метаонтологию -*■ д^ онтология навигации +■ Л использует класс модели А- Л использует онтологию

А- дЗ Edu_кoммyникaций_oнтoлoгия *■ Ш АО_системы *■ О АО_визуализации *■ S АО_данных

Рис. 2 - Концептуальная модель построителя форм

78

Процесс создания шаблонов вывода так же можно условно разделить на несколько этапов: получение списка всех объектов одного класса; получение всех свойств и связей для каждого из объектов; получение значений свойств и связей соответствующих объектов; структурирование информации в удобный для понимания вид. Пример автоматически созданного шаблона для создания объекта класса «Сотрудник» представлен на рисунке (Рисунок 3).

Имя индивидуала:

— Данные

Фамилия Z

Имя Z

Отчество Z

Дата_рожд е н ия Z

Контактн ый_телефон Z

E-mail Z

Ученое звание Z

Кафедра хт : Fil

Должность Секретарь : Fil

Звание Старший преподаватель С Fil

Описание: л

Сохранить и добавить нового Отмена

Рис. 3 - Шаблон добавления элемента на примере добавления элемента в класс "Сотрудник"

В результате проделанной работы была спроектирована интеллектуальная информационная система управления учебным процессом. Спроектированная система имеет простой и удобный интерфейс, позволяет менять модель предметной области и хранить данные и автоматически генерировать пользовательский интерфейс. Достоинством данной системы является легкая масштабируемость в случае увеличения подразделений учебного учреждения, а также возможность удаленного использования посредством сети Интернет.

Литература

1. Клещев А.С., Шалфеева Е.А. Грибова В.В. Системы управления интеллектуальными Интернет-

приложениями // Владивосток:ИАПУ ДВО РАН. — 2010. — с. 31.

2. Поршнев С.В. Грегер С.Э Совместное использование онтологической модели и объектной

моделей при проектировании и реализации информационных WEB-систем // Естественные и технические науки. — №6. — 2011. — с. 461-468

3. Сковородин Е.Ю. Грегер С.Э. Построение онтологического портала с использованием объектной базы // Объектные системы - 2010: Материалы I Международной научнопрактической конференции. — Ростов-на-Дону, 2010 г. — с. 74-78.

4. Грегер С.Э. Администрирование и интерфейс пользователя CMS Plone (монография) — Нижний Тагил: Федер. Агентство по образованию, ГОУ ВПО "УГТУ-УПИ им.первого Президента России Б.Н.Ельцина". Нижнетагил. технол. ин-т (фил.) НТИ(ф) УГТУ-УПИ. -140с, 2009.

79

УДК 81.139, 004.041, 004.272.44

ОБЪЕКТНО-АТРИБУТНЫЙ ПОДХОД ДЛЯ СЕМАНТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА1,2

Салибекян Сергей Михайлович, доцент, Московский институт электроники и математики Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», Москва,

ssalibekyan@hse .ru

Халькина Светлана Борисовна, студент, Московский институт электроники и математики Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», Москва,

sv.halkina@gmail.com

Тиновицкий Кирилл Дмитриевич, студент, Московский институт электроники и математики Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», Москва,

craabpinguin@yandex.ru

В статье рассматривается применение объектно-атрибутного (ОА) подхода для семантического (смыслового) анализа естественного языка (ЕЯ). Проблематика семантического анализа становится актуальной все больше и больше: объем информации в мире растет экспоненциальными темпами и применяемый в настоящее время поиск по ключевым фразам уже не может дать пертитентных (соответствующих замыслу пользователя) результатов; мировая глобализация требует все больших объемов автоматического перевода с иностранных языков, а применяемые сейчас статические алгоритмы не обеспечивают должного качества перевода; все более актуальным становится автоматическое реферирование текстов и т.д. За 50-летнюю историю компьютерной лингвистики было предложено множество методик семантического анализа текста: генеративные грамматики, теория «Смысл <-> текст» Игоря Мельчука, концепция семантического Web. Однако до сих пор не разработано методики, описывающей семантический анализ ЕЯ на всех стадиях анализа, обеспечивающей единый подход буквально на всех все уровнях организации вычислительной системы и всех стадиях анализа языка. Предлагаемый нами подход, помимо других достоинств, лишен этого недостатка.

ОА-подход [1] объединяет в себе буквально все стадии анализа ЕЯ и уровни вычислительной системы - формат данных, методика построения семантической сети и поиск информации в ней, правила преобразования исходного текста в семантическую сеть и язык программирования для описания алгоритма преобразования и т.д. Благодаря тому, что все уровни вычислительной системы работают по единым принципам, значительно повышается эффективность системы в целом. ОА-подход относится к классу dataflow (вычислительный процесс с управлением потоком данных) и обладает массой положительных качеств: объектный принцип, способность синтеза и модификации сложно структурированных данных непосредственно во время вычислительного процесса, удобство организации параллельных и распределенных вычислений и т.д., - которые позволяют эффективно реализовывать системы семантического анализа ЕЯ.

Как известно, применение объектно-ориентированной парадигмы (ООП) для распознания ЕЯ не дало ожидаемого эффекта. Так, ОО-парадигма не нашла широкого применения даже в области баз данных, чего же говорить о создании баз знаний (серьезные надежды на то, что ООП потеснит реляционную парадигму баз данных, улетучились еще в середине 1990-х годов) [2]. Причиной тому послужили громоздкость и негибкость ООП [3]: класс, как структура данных, создается заранее и не изменяется во время вычислительного процесса, таким образом, вычислительная система способна распознавать только те объекты, которые были заранее заложены в нее ее создателем; дополнение же базы знаний новой

1 Статья рекомендована к опубликованию в журнале "Информационные технологии и вычислительные системы"

2 Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в 2014 году

80