Software & Systems

Одним из перспективных путей развития современной системы образования является электронное обучение. Данная сфера активно изучается как в России, так и за рубежом. Вместе с тем исследования [1, 2] позволяют отметить наличие нерешенных проблем в области концептуального моделирования электронного обучения, в частности, неопределенности терминологии, отсутствия однозначной интерпретации и обоснованной классификации знаний о предметной области. Все это негативно влияет на возможность интеграции, совместного использования и анализа накопленных знаний. В связи с отсутствием единого представления знаний предметной области информационные системы, поддерживающие электронное обучение, зачастую несовместимы, имеют низкую семантическую интероперабельность, что снижает действенность их применения. Таким образом, актуальной является задача построения динамически развивающейся единой модели знаний о предметной области.

Одним из самых эффективных способов решения задачи модельного представления знаний является онтологический анализ предметной области. К числу наиболее разработанных онтологий относятся модели содержания учебных дисциплин. Например, содержание математики с различной степенью детализации описывают несколько онтологий, в частности, онтология проекта ScienceWISE [3], онтология по естественным наукам и технологиям [4]. В [5] предложен подход к построению концептуальной модели содержания дисциплины в виде педагогического тезауруса, использование которого позволяет обеспечить адаптивный подбор и упорядочение учебной информации. В [6] описана онтология содержания учебного курса, используемая для анализа знаний обучающегося.

Другое направление исследований – онтологический анализ структуры образовательного контента. В работе [7] предложена онтология дистанционного курса, основанная на семантических связях между знаниями. В [8] дан пример иерархии классов онтологии произвольного учебного курса, а также приведены фрагменты предметных онтологий на языке OWL. Способ систематизации мультимедийного контента электронного курса на основе онтологического подхода описан в [9]. В докладе [10] рассмотрены онтология, отображающая семантическую структуру учебной информации, и разработанное прикладное приложение, поддерживающее визуализацию данной онтологии. Общая цель перечисленных исследований состоит в унифицикации структуры образовательного контента, что позволяет более эффективно осуществлять интеграцию электронных учебных курсов, созданных в сторонних средствах разработки. Вместе с тем в данных работах отсутствует упоминание о полноте такого представления структуры образовательного контента.

Достаточное число работ посвящено онтологическому анализу характеристик обучающихся. Например, в [11] описана онтологическая модель обучающегося, на основе которой строится индивидуальная траектория обучения. Предложенная в [12] онтологическая модель обучающегося отражает структуру и динамику формирования профессиональных знаний. Главный недостаток данных моделей – их неполное соответствие компетентностному подходу, являющемуся приоритетным в модернизации российской системы образования. В [13] представлена онтология обучающихся, которую предлагается использовать для классификации обучающихся и моделирования их поведения в системе управления обучением. В [14] описаны онтологические модели студентов и учебных материалов. На основе правил вывода студенты объединяются в группы, и им предлагается соответствующий контент. Однако эти публикации имеют один общий недостаток – они не отражают специфику современной российской системы образования.

Применение онтологического подхода к созданию систем управления обучением описано в работе [15]. Концепции и архитектура «семантической паутины» как основы для функционирования онтологически ориентированной системы управления обучением представлены в [16]. В работе [17] даются теоретическое обоснование и описание практического использования агенто-онтоло­гического подхода для обеспечения семантической интероперабельности открытых систем образования взрослых. В [18] описано использование онтологической модели процесса электронного обучения при проектировании средств представления, хранения и обработки в информационной системе экспертных знаний. Проблема онтологий и использования их в компьютерных системах рассматривается в [19].

Данные онтологии характеризуются концептуальной локальностью и локальностью в использовании. Их фрагментарный характер не позволяет составить целостное представление об электронном обучении. Для интеграции знаний об электронном обучении в единую модель необходимо объединение существующих онтологий на основе некоторой базисной. Отсутствие базисной онтологии затрудняет процесс объединения существующих онтологий, зачастую несовместимых между собой.

Онтология «Электронное обучение», представленная в данной работе, в отличие от известных онтологических моделей фиксирует и структурирует знания, общие для предметной области электронного обучения. Это позволяет многократно использовать ее внутри предметной области в качестве основы единой модели знаний, благодаря чему обеспечивается логическая согласованность между отдельными онтологиями при объединении. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования онтологии «Электронное обучение» в качестве как руководства для разработчиков информационных систем, так и общего языка для экспертов предметной области и специалистов по информационным технологиям.

Иерархия классов онтологии «Электронное обучение». Онтология «Электронное обучение» должна интегрироваться с уже созданными онтологиями или создаваемыми в перспективе. Это требование определяет то, что понятия и отношения, закладываемые в эту онтологию, обязаны носить общеизвестный характер и извлекаться из нормативных источников. В связи с этим предлагается строить онтологию в виде формальной таксономии, описывающей терминологию предметной области и отражающей семантические связи между терминами.

С целью единой интерпретации знаний о предметной области проведен онтологический анализ нормативной базы, регламентирующей сферу электронного обучения. Выделены ключевые классы онтологии, составляющие общий словарь терминов предметной области. Установлена иерархия классов онтологии «Электронное обучение», фрагмент которой представлен на рисунке.

Выделенные классы являются необходимыми компонентами электронного обучения в системе образования.

Описание класса «Нормативная база» и исследование его экземпляров. Класс «Нормативная база» представляет собой совокупность нормативных документов, регламентирующих сферу электронного обучения. Подкласс «Законодатель­ство об образовании» содержит нормативные правовые акты, регулирующие отношения в сфере образования. Состав подкласса «Нормативные документы системы образования» установлен согласно Федеральному закону № 273-ФЗ. В составе подкласса «Нормативные документы по стандартизации» необходимо выделить международные стандарты, разрабатываемые ИСО/МЭК СТК 1/ПК 36 «Информационные технологии для обучения, образования и тренинга» (ПК 36). В РФ функции постоянно действующего национального рабочего органа ПК 36 исполняет Технический комитет по стандартизации 461 «Информационно-коммуника­ционные технологии в образовании» (ТК 461). Разработанные ТК 461 национальные стандарты гармонизированы с международными стандартами, разрабатываемыми в ПК 36, с учетом специфики национальной системы образования. Помимо международных и национальных стандартов, в сфере электронного обучения широко применяются стандарты организаций и различные спецификации. Из них на практике наиболее часто используются LTSA, AICC, SCORM, а также система спецификаций IMS.

Описание класса «Участники образовательных отношений» и исследование его экземпляров. Состав класса определен Федеральным законом № 273-ФЗ. Ключевыми для электронного обучения являются подклассы «Обучающиеся» и «Педагогические работники».

В ГОСТе Р ИСО/МЭК 2382-36-2011 выделены специализации педагогических работников в контексте информационных технологий: преподаватель, инструктор и тьютор. Эти роли, как показано в [20], соответствуют трем педагогическим процессам:

-      обучение как организация процесса трансляции обучающимся знаний;

-      практика как реализация собственных образовательных задач;

-      образовательная рефлексия как обеспечение процесса самоопределения личности и формирование индивидуальной образовательной траектории.

Выделение того или иного компонента как основного определяет специфическое качество образовательного процесса. Электронное обучение предполагает значительный объем самостоятельной работы. Следовательно, его организации наиболее полно соответствуют квалификационные характеристики тьютора.

Описание класса «Средства электронного обучения» и исследование его экземпляров. Класс «Средства электронного обучения» содержит материальные объекты, необходимые для организации образовательной деятельности посредством электронного обучения. Данные объекты перечислены в законодательно закрепленном определении электронного обучения. Их можно разделить на несколько подклассов.

1. Информация, содержащаяся в БД и используемая при реализации образовательных программ. Основными группами такой информации по ГОСТу Р 52653-2006 являются информация об обучающемся, в том числе результаты аттестации, а также образовательный контент – «структурированное предметное содержание, используемое в образовательном процессе».

2. Технические средства, обеспечивающие обработку информации, содержащейся в базах данных.

3. Информационные технологии.

4. Информационно-телекоммуникационные сети.

Согласно ГОСТу Р 52653-2006, совокупность вышеперечисленных классов является информационной системой. Следовательно, можно выделить еще один подкласс средств электронного обучения – «Информационные системы». В документах по стандартизации явно выделены два вида информационных систем, поддерживающих электронное обучение: системы управления обучением и системы управления образовательным контентом, совокупность которых образует подкласс «LMS/LCMS» информационных систем. Системой управления обучением (learning manage­ment system, LMS) называется информационно-уп­равляющая система, предназначенная для выполнения административных процессов и процессов технической поддержки, связанных с электронным обучением. По сути LMS представляет собой программную платформу для развертывания электронного обучения в организации и автоматизации управления образовательной деятельностью. Система управления образовательным контентом (learning content management system, LCMS) представляет собой информационно-управляющую систему для создания, хранения, компоновки и/или поставки продуктов и услуг электронного обучения. Следует отметить, что LCMS предоставляет инструментарий для коллективной, многопользовательской работы с контентом. В настоящее время, как отмечают аналитики, границу между LMS и LCMS провести сложно. Большинство производителей систем LCMS включают в них функциональность управления образовательной деятельностью, а ведущие решения категории LMS теперь реализуют и возможности управления образовательным контентом. Широкое распространение в отечественной системе образования получили такие коммерческие системы, как WebTutor (www.websoft.ru), eLearning Server (http://www.hypermethod.ru), «Прометей» (http:// www.prometeus.ru), «ДОЦЕНТ» (http://www.uniar. ru), REDCLASS Pro (http://www. center.ru), Learn eXact (www.exact-learning.com), Blackboard Learn (https://www.blackboard.com). Среди LMS\LCMS с открытым исходным кодом наибольшее распространение в отечественной системе образования получили Moodle (www.moodle.org), eFront (www.efrontlearning.net), Sakai (www.sakaiproject. org), OLAT (www.olat.org), ILIAS (www.ilias.de). В настоящее время ведущие разработчики LMS/LCMS осуществляют сертификационные программы по определению совместимости и интероперабельности между своими продуктами. Тенденцией является сертификация LMS/LCMS на соответствие стандарту SCORM и спецификациям IMS, что позволяет экономически эффективно предоставить доступ к образовательному контенту, созданному в сторонних средствах разработки.

Описание класса «Планируемые результаты освоения образовательной программы» и исследование его экземпляров. Одним из обязательных компонентов образовательной программы является система планируемых результатов ее освоения. В настоящее время в педагогической теории и практике широко распространен компетентностный подход, основанный на идее компетенций как основе развития личности в целом. Концепция модернизации Российского образования на период до 2010 года определяет ключевые компетенции как «целостную систему универсальных знаний, умений, навыков, а также опыт самостоятельной деятельности и личной ответственности обучающихся». Концепция модернизации российского образования на период до 2020 года выделяет компетентностный подход в качестве приоритетного, поэтому поддержка компетентностного подхода является одним из перспективных направлений развития LMS/LCMS.

Описание и исследование объектных свойств онтологии «Электронное обучение». В результате анализа нормативной базы определен набор значимых для настоящего исследования объектных свойств. Описание некоторых из этих свойств представлено в таблице.

Свойства f1, f2, …, f14 имеют обратные свойства, которые формулируются естественным образом. Ключевыми компонентами системы электронного обучения являются обучающиеся и информационные системы, в частности LMS/LCMS. Важнейшая задача LMS/LCMS – моделирование основных функций педагогического работника (см. рис.). Реализация данных функций на настоящем этапе развития системы образования должна соответствовать компетентностному подходу. Однако известно крайне мало LMS/LCMS, удовлетворяющих данному требованию. При этом остаются нерешенными проблемы

–      трудоемкости разработки образовательного контента, ориентированного на развитие компетенций обучающихся;

–      определения степени покрытия образовательным контентом компетенций, заявленных в образовательной программе, что негативно сказывается на качестве образовательного контента;

–      ограниченности применяемых в LMS/ LCMS процедур аттестации, которые не позволяют объективно оценить уровень сформированности компетенций обучающегося.

Решение выделенных проблем является перспективным направлением исследований в области электронного обучения.

В заключение необходимо отметить, что онтология «Электронное обучение» описывает иерархию специальных для данной области терминов и отражает значимые логические взаимосвязи между введенными терминами. Используемая предметная терминология подтверждена ссылками на нормативные источники. В работе проведено исследование экземпляров классов и объектных свойств. В результате выделены проблемы, решение которых представляется актуальным. Построенная онтология является прозрачной, связной. Структура онтологии предусматривает возможность ее расширения без необходимости пересмотра существующих определений. Онтология «Электронное обучение» может использоваться в качестве основы динамически развивающейся единой модели знаний о предметной области.

Литература

1.     Sangra A., Vlachopoulos D., & Cabrera N. Building an Inclusive Definition of E-Learning: An Approach to the Conceptual Framework. Intern. Review of Research in Open and Distance Learning, 2012, vol. 13, no. 2, pp. 145–159. 

2.     Ступин А.А., Ступина Е.Е. Электронное обучение (E-Learning) – проблемы и перспективы исследований // Дистанционное и виртуальное обучение. 2012. № 1. С. 38–49.

3.     Aberer K., Boyarsky A., Cudre-Mauroux P., Demartini G., & Ruchayskiy O. ScienceWISE: A Web-based Interactive Semantic Platform for Scientific Collaboration. Proc. of the X Intern. Conf., Bonn, 2011 (in Germany); URL: http://iswc2011.semantic­web.org/fileadmin/iswc/Papers/PostersDemos/iswc11pd_submission_72.pdf (дата обращения: 08.11.2011).

4.     Добров Б.В., Лукашевич Н.В. Онтология по естественным наукам и технологиям ОЕНТ: структура, состав и современное состояние // Электронные библиотеки. 2008. Т. 11. № 1; URL: http://www.elbib.ru/index.phtml?page=elbib/rus/journal/ 2008/ part1/DL (дата обращения: 12.03.2008).

5.     Шибут М.С. Концептуальное моделирование пред- метной области в системе информационного обеспечения процесса обучения // Интеллектуальный анализ информации ИАИ-2010: сб. докл. 10-й Междунар. науч. конф. Киев: Просві­та, 2010. С. 276–283.

6.     Zeng Q., Zhao Z., & Liang Yo. Course Ontology-based User's Knowledge Requirement Acquisition from Behaviors within E-Learning Systems. Bulletin of advanced technology research, 2010, vol. 4, no. 4, pp. 21–29.

7.     Данченко А.Л. Разработка онтологической модели представления знаний дистанционных курсов // Вісник Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля. 2009. № 12. С. 165–170.

8.     Жыжырий Е.А., Щербак С.С. Применение web-онтоло­гий в задачах дистанционного обучения // Восточно-Европей­ский журн. передовых технологий. 2005. № 13. С. 50–54.

9.     Лутошкина Н.В., Мурашова Л.М. Систематизация мультимедийного контента электронного курса на основе онтологии предметной области // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 6; URL: www.science-education.ru/ 113-11480 (дата обращения: 11.06.2014).

10.  Грегер С.Э. Реализация инструментальной среды семантического моделирования учебного процесса // Объектные системы-2011: сб. докл. 3-й Междунар. науч.-практич. конф. (10–12 дек. 2011 г., Ростов-на-Дону), 2011. С. 58–61.

11.  Кучер А.В., Сокол В.В., Лесная Н.С., Бочаров А.В. Архитектура системы построения индивидуальной траектории обучения, базирующейся на образовательном стандарте // Проблемы высшей школы. 2010. № 2 (38). С. 472–476.

12.  Топоркова О.М. Семиотико-онтологическая модель обучения как концептуальная основа организации учебного процесса // Прикладная информатика. 2009. № 4. С. 100–113.

13.  Razmerita L. An Ontology-Based Framework for Mode­ling User Behavior – A Case Study in Knowledge Management. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 2011, vol. 41, no. 4, pp. 772–783.

14.  Kim H. A Personalized Recommendation Method Using a Tagging Ontology for a Social E-Learning System. Proc. of the 3th Intern. Conf., Daegu, Springer Berlin Heidelberg Publ., 2022, pp. 357–366 (in Korea).

15.  Lo W.-Sh. A Value-Adding Process Using the Ontological Engineering Approach for an e-Learning System Design. Proc. of the 3th Intern. Conf., Singapore, IACSIT Press Publ., 2011, pp. 412–416 (in Singapore).

16.  Malik H.W. Visual semantic web: ontology based E-learning management system. Blekinge Institute of Technology Publ., 2009, 53 р.

17.  Прийма С.Н. Обеспечение семантической интероперабельности открытых систем образования взрослых посредством агенто-онтологического подхода // Перспективы науки и образования. 2014. № 1 (7). С. 79–84.

18.  Денисова И.Ю., Макарычев П.П. Онтологическое исследование процесса электронного обучения и проектирование средств поддержки // Онтология проектирования. 2012. № 4 (6). C. 61–73.

19.  Лапшин В.А. Онтологии в компьютерных системах. М.: Научный мир, 2010. 224 c.

20.  Черемных М.П. Образовательные стандарты современной старшей школы // Народное образование. 2007. № 2. С. 145–152.

References

1.     Sangra A., Vlachopoulos D., Cabrera N. Building an inclusive definition of e-learning: an approach to the conceptual framework. International review of research in open and distance learning. 2012, vol. 13, no. 2, pp. 145–159. 

2.     Stupin A.A., Stupina E.E. Electronic learning (E-Learning) – problems and prospects of researches. Distantsionnoe i virtualnoe obuchenie [Distance and virtual learning]. 2012, no. 1, pp. 38–49 (in Russ.).

3.     Aberer K., Boyarsky A., Cudre-Mauroux P., Demartini G., Ruchayskiy O. ScienceWISE: a web-based interactive semantic platform for scientific collaboration. Proc. of the 10th int. conf. “International Semantic Web Conference ISWC 2011”. Bonn, 2011, available at: http://iswc2011.semanticweb.org/fileadmin/iswc/Pa­pers/PostersDemos/iswc11pd_submission_72.pdf (accessed No­vember 8, 2011).

4.     Dobrov B.V., Lukashevich N.V. Ontology on natural sciences and OEST technologies: structure and current state. Elektronnye biblioteki [Electronic libraries]. 2008, vol. 11, no. 1, available at: http://www.elbib.ru/index.phtml?page=elbib/rus/jour­nal/2008/part1/DL (accessed March 12, 2008).

5.     Shibut M.S. Conceptual modeling of subject domain in the system of learning process information support. Sbornik dokladov 10 Mezhdunar. nauch. konf. “Intellektualnyy analiz informatsii IAI-2010” [Proc. of 10th Int. science conf. “Intellectual analysis of information IAI-2010”]. Kiev, Prosvіta Publ., 2010, pp. 276–283 (in Ukraine).

6.     Zeng Q., Zhao Z., Liang Yo. Course Ontology-based User's Knowledge Requirement Acquisition from Behaviors within E-Learning Systems. Bulletin of advanced technology research. 2010, vol. 4, no. 4, pp. 21–29.

7.     Danchenko A.L. Development of an ontological model of distance courses knowledge representation. Vіsnik Shіdnoukrain­skogo natsіonalnogo unіversitetu іmenі Volodimira Dalya [Bulletin of the Volodymyr Dahl East Ukrainian national University]. 2009, no. 12, pp. 165–170 (in Ukraine).

8.     Zhyzhyriy E.A., Shcherbak S.S. Using web ontologies in distance learning. Vostochno-Evropeyskiy zhurnal peredovykh tekhnologiy [Eastern European journal of advanced technologies]. 2005, no. 13, pp. 50–54 (in Ukraine).

9.     Lutoshkina N.V., Murashova L.M. Systematization of e-learning course multimedia content based on domain ontology. Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya [Modern problems of science and education]. 2013, no. 6, available at: www.science-education.ru/113-11480 (accessed June 11, 2014).

10.  Greger S.E. Implementation of semantic modeling tool environment of the educational process. Sbornik dokladov 3 Mezhdu­nar. nauchno-praktich. konf. “Obyektnye sistemy-2011” [Proc. of the 3th Int. scientific and practical conf. “Object systems-2011”]. Rostov-on-Don, ShI (f) YuRGTU (NPI) Publ., 2011, pp. 58–61 (in Russ.).

11.  Kucher A.V., Sokol V.V., Lesnaya N.S., Bocharov A.V. System architecture for building an individual learning path based on educational standards. Problemy vysshey shkoly [Higher school problems], 2010, no. 2 (38), pp. 472–476.

12.  Toporkova O.M. Semiotic and ontological learning model as a conceptual basis of an educational process. Prikladnaya informatika [Applied Informatics], 2009, no. 4, pp. 100–113 (in Russ.).

13.  Razmerita L. An ontology-based framework for modeling user behavior – a case study in knowledge management. IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics. 2011, vol. 41, no. 4, pp. 772–783.

14.  Kim H. A personalized recommendation method using a tagging ontology for a social e-learning systemю Proc. of the 3rd int. conf. “Intelligent Information and Database Systems”. Daegu, Springer Berlin Heidelberg Publ., 2012, pp. 357–366 (in Korea).

15.  Lo W.-Sh. A value-adding process using the ontological engineering approach for an e-learning system design. Proc. of the 3rd int. conf. “Information and Financial Engineering IPEDR”. Singapore, IACSIT Press Publ., 2011, pp. 412–416 (in Singapore).

16.  Malik H.W. Visual semantic web: ontology based E-learning management system. Blekinge Institute of Technology Publ., 2009, 53 р.

17.  Priyma S.N. Providing semantic interoperability of public adult education systems using agent and ontological approach. Perspektivy nauki i obrazovaniya [Prospects for science and education]. 2014, no. 1 (7), pp. 79–84.

18.  Denisova I.Yu., Makarychev P.P. Ontological study of e-learning process and design support tools. Ontologiya proektiro­vaniya [Ontology design]. 2012, no. 4 (6), pp. 61–73 (in Russ.).

19.  Lapshin V.A. Ontologii v kompyuternykh sistemakh [Ontologies in computer systems]. Moscow, 2010, 224 p.

20.  Cheremnykh M.P. Educational standards of modern high school. Narodnoe obrazovanie [National education]. 2007, no. 2, pp. 145–152.