Программные продукты и системы

Современный ритм жизни и активное развитие сети Интернет способствуют популяризации дистанционного обучения. В связи с этим многие образовательные организации занимаются разработкой и внедрением систем электронного дистанционного обучения (СЭДО). Одним из наиболее важных элементов СЭДО являются учебные курсы. Разработка учебных курсов – достаточно трудоемкий процесс, поэтому актуальна задача поиска новых методов и средств для работы с контентом в дистанционных обучающих системах. Наиболее широкое распространение получили исследования в области применения онтологических моделей в дистанционном обучении.

Неформально онтология представляет собой некоторое описание взгляда на мир применительно к конкретной области интересов. Описание состоит из терминов и правил их использования, ограничивающих значения этих терминов в рамках конкретной области. На формальном уровне онтология – это система, состоящая из набора понятий и набора утверждений об этих понятиях, на основе которых можно строить классы, объекты, отношения, функции и теории. Основными компонентами онтологии являются классы или понятия, отношения, функции, аксиомы, примеры [1].

Онтологии позволяют [2]:

-     использовать людям или программным агентам общее понимание структуры информации;

-     разрабатывать терминологию и управлять ею;

-     повторно использовать знания в предметной области;

-     получать надежный семантический базис в определении содержания;

-     отделять знания в предметной области от оперативных знаний;

-     получать логическую теорию, которая состоит из словаря и набора утверждений на некотором языке логики, и на основе этой теории вывод новых знаний, явно не заложенных в онтологии;

-     использовать онтологии для поддержки функционирования и роста нового вида цифровых библиотек, реализованных как распределенные интеллектуальные системы.

В работе [3] на основе анализа элементов образовательного пространства выделены способы построения учебного контента и его элементов, построены обобщенная и онтологическая модели учебного контента. В статье [4] предложена интегрированная онтологическая модель представления разнородных знаний в области проектирования распределенного образовательного контента для систем электронного обучения.

Большое количество работ посвящено онтологическому анализу характеристик обучающихся. Например, авторами статьи [5] разработана онтологическая модель профиля обучаемого с учетом процесса формирования тезауруса и фактора его забывания, которая позволяет повысить компетентность обучаемого и объективно оценить его знания.

Некоторые работы учитывают и компетентностный подход, являющийся приоритетным в модернизации российской системы образования. Например, в [6] посредством разработки баз знаний, содержащих требования к результатам обучения и квалификации ИТ-специалистов, решается проблема обеспечения качества управления образовательными системами в части установления требований к результатам обучения.

Подсистема импорта учебного контента

На кафедре программных систем Самарского университета разработаны две СЭДО, которые обеспечивают поддержку обучения школьников в «Школе информатики СГАУ»:

-     СЭДО «Школа информатики СГАУ» (построена на базе LMS Moodle), которая призвана всесторонне подготовить школьников к сдаче ЕГЭ по информатике и дать более глубокие знания по программированию тем школьникам, которые планируют обучаться специальностям, связанным с информационными технологиями;

-     СЭДО «3Ducation» (построена на технологии виртуальных миров), которая позволяет в игровой форме изучать теоретический материал и решать учебные задачи.

Обе системы входят в информационное образовательное пространство «Школа информатики СГАУ» (рис. 1), доступ к этим системам осуществляется через сайт школы, а организация учебного процесса с помощью автоматизированной информационной системы (АИС) «Школа информатики СГАУ» [7].

В системе «3Ducation» содержание курса представлено в виде дерева (рис. 2): корень дерева распадается на темы, состоящие из лекций и тестов; лекции разбиваются на параграфы, каждый из ко- торых может обладать иллюстрациями; тесты включают ряд вопросов с различным количеством вариантов ответа, каждый из которых может быть верным или неверным. Варианты ответа могут быть представлены либо в текстовом формате, либо в виде изображения; кроме того, иллюстрацией может быть снабжен сам вопрос.

В СЭДО на базе LMS Moodle курс состоит из разделов, разделы содержат элементы курса. Элементами курса могут являться лекции, тесты, форум, глоссарий, задание и т.д. Лекции состоят из страниц, тесты могут включать в себя вопросы различных типов: с множественным выбором, на соответствие, с кратким ответом, с развернутым ответом и т.д.

Содержание контента и его структура в СЭДО «3Ducation» и СЭДО «Школа информатики СГАУ» практически идентичны, отличается только форма представления материала. Поэтому авторами была решена задача переноса учебного контента из БД одной системы в другую, для чего разработана подсистема импорта учебного контента дистанционной обучающей системы «3Ducation» [8]. Данная подсистема включает в себя два модуля доступа к данным (так как модели БД различны), а также две объектные модели и модуль преобразования одной объектной модели в другую. Структура подсистемы представлена на рисунке 3.

Этот подход имеет недостатки:

-     одни и те же курсы хранятся в двух разных БД;

-     при обновлении, добавлении, удалении курсов в одной системе необходимо повторять аналогичные действия в другой системе.

Преодолеть эти недостатки можно с помощью создания сервиса, предоставляющего средства создания, поддержки и обновления базы знаний.

Разработка и использование онтологической модели учебного курса

Общая схема работы сервиса, основанного на базе знаний, представлена на рисунке 4. Хранение данных на таком сервисе реализовано на основе онтологических моделей учебного курса и учебных дисциплин. Рассмотрим построение онтологической модели базы знаний. В качестве редактора онтологий авторами использован Protégé – свободный открытый редактор онтологий и фреймворк для построения баз знаний. Платформа Protégé поддерживает два основных способа моделирования онтологий: посредством редакторов Protégé-Frames и Protégé-OWL.

Онтологии, построенные в Protégé, могут быть экспортированы во множество форматов, включая RDF (RDF Schema), OWL и XML Schema. Protégé имеет открытую, легко расширяемую архитектуру за счет поддержки модулей расширения функциональности, а также поддерживается большим сообществом, состоящим из разработчиков и ученых, правительственных и корпоративных пользователей, использующих его для решения задач, связанных со знаниями, в таких разнообразных областях, как биомедицина, сбор знаний и корпоративное моделирование.

Создадим классы, которые описывали бы учебный курс в СЭДО. При разработке классов воспользуемся рекомендациями из работы [2]. Атрибуты и отношения класса в фреймовом представлении описываются в виде слотов. Так, например, слотами для класса Вопрос будут являться Название, Категория, Текст вопроса, для класса Тест слотами будут Название, Дата начала тестирования, Дата окончания тестирования, Количество попыток и т.д. Далее переходим к созданию экземпляров классов. Список экземпляров класса Тест представлен на рисунке 5.

В результате получим онтологическую модель, представленную на рисунке 6. В дальнейшем она может быть экспортирована в XML или иной формат.

Заключение

Объединение построенной онтологии с конкретным учебным курсом путем заполнения модели конкретными данными, соответствующими учебному курсу, позволит получить полноценную информационную базу, с которой можно проводить различные действия, формируя на выходе различные представления учебных материалов в различных форматах.

Реализация такой модели и ее интеграция в информационное образовательное пространство «Школа информатики СГАУ» позволят повысить эффективность разработки учебных курсов и использования образовательного контента.

Литература

1.     Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения: учебное пособие. М.: ИНТУИТ–БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. 173 с.

2.     Разработка онтологий 101: руководство по созданию Вашей первой онтологии. URL: https://protegewiki.stanford.edu/ wiki/Ontology101 (дата обращения: 20.09.2017).

3.     Ручкин В.Н., Фулин В.А. Использование онтологического метода структуризации учебного контента // Изв. Тульского гос. ун-та: технич. науки. 2014. № 6. С. 168–174.

4.     Бова В.В., Лещанов Д.В., Запорожец Ю.Ю., Курей- чик Л.В. Онтологическое моделирование разнородных предметных знаний в интеллектуальных обучающих системах // Информатика, вычислительная техника и инженерное образование. 2015. № 4. С. 60–70.

5.     Гурьянов И.С. Проблемы адаптивного управления образовательным контентом в современных системах управления обучением // Наука и мир. 2015. № 7. С. 38–40.

6.     Конькова Д.С., Кононова Д.С., Курзаева Л.В., Лактионова Ю.С., Чичиланова С.А. Разработка компетентностно-онтологической модели для постановки и решения задач управления в системах формального и неформального ИТ-образования // Фундаментальные исследования. 2016. № 12-2. С. 296–301.

7.     Зеленко Л.С. Единое информационное образовательное пространство «Школа информатики СГАУ» // Современные информационные технологии и ИТ-образование [под ред. проф. В.А. Сухомлина]. М.: Фонд содействия развитию интернет-медиа, ИТ-образования, человеческого потенциала «Лига интернет-медиа», 2014. Вып. 10. С. 183–189.

8.     Зеленко Л.С., Шумская Е.А. Комплекс программ для работы с учебным контентом в дистанционных обучающих системах // Изв. Самарского научного центра РАН. Т. 17. № 2. 2015. С. 992–997.