Актуальной задачей является автоматизация поиска электронных образовательных курсов, позволяющих обучаемым добиться установленных целей в процессе обучения.

Онтологическая модель дает возможность формализовать и руководствоваться познаниями о структуре предметной области, образовательных курсов, образовательных материалов [3]. Алгоритм размышления по прецедентам отлично зарекомендовал себя при решении задач, в которых немаловажную роль играют неявные экспертные познания, и в вариантах, когда огромную важность представляет эксперимент предшествующих решений.

Так как при решении задачи адаптивного поиска образовательного ресурса главную роль играют как очевидные познания о последовательности, структуре образовательного материала, так и эксперимент внедрения тех или других подходов на практике, является многообещающим исследование способности общего внедрения онтологической модели и метода размышлений по прецедентам для задачи адаптивного поиска образовательных электронных курсов.

Одним из преимуществ онтологии является присутствие для них инструментального ПО, обеспечивающего общую доменно-независимую помощь онтологического разбора. Существует полный ряд инструментов для онтологического разбора, поддерживающих редактирование, визуализацию, документирование, импорт и экспорт онтологий различных форматов, их понятие, соединение, сопоставление [1,4,6].

Protege - локальная, свободно распространяемая java-программа. Она предназначена для построения (формирования, редактирования и просмотра) онтологий практической области. Её начальная задача - оказать помощь разработчикам программного снабжения в разработке и поддержки очевидных моделей предметной области и вложение данных моделей конкретно в программный код. Protege содержит редактор онтологий, позволяющий планировать онтологии, раскрывая иерархическую структуру абстрактных или конкретных классов и слотов. На базе сформированной онтологии, Protege может производить формы получения познаний для внедрения экземпляров классов и подклассов. Инструмент содержит графический интерфейс, пригодный для применения неопытными пользователями, оснащен справками и наглядными примерами.

OntoEdit осуществляет проверку, просмотр, кодировку и преобразование онтологий. В настоящее время OntoEdit поддерживает языки представления: Flogic, в том числе машинку вывода, OIL, расширение RDFS и внутреннюю, основанную на XML, сериализацию модели онтологии применяя OXML - язык представления познаний OntoEdit. К плюсам инструмента имеется возможность отнести практичность применения; разработку онтологии под управлением методологии и с поддержкой процесса логического вывода; разработку аксиом; расширяемую структуру средством плагинов, и чрезвычайно неплохую документацию.

Так же как и Protege, OntoEdit - независимое java-приложение, которое разрешено локально установить на компьютере, но его коды скрыты. Архитектура OntoEdit подобна Protege.

OilEd - автономный графический редактор онтологий. Инструмент основан на языке OIL, который соединяет в себе фреймовую структуру и четкость дескриптивной логики с сервисами размышления.

Из недочетов разрешено отметить отсутствие поддержки экземпляров. Существующая версия не гарантирует совершенную среду разработки - не поддерживается разработка онтологий увеличенного масштаба, миграция и интеграция онтологий, контроль версий и т.д. OilEd можно исследовать как "NotePad" редакторов онтологий, предлагающий достаточную функциональность, чтоб позволить пользователю строить онтологии и показать, как разрешено применять устройство размышления Fact для исследования онтологии на непротиворечивость.

OntoSaurus является web-браузером для баз знаний LOOM. Он состоит из двух главных модулей: сервера онтологий и Web-браузера для редактирования и просмотра онтологий LOOM с поддержкой HTML-форм, обеспечивая для них графический интерфейс. OntoSaurus предоставляет ограниченные средства редактирования, но его главная функция - просмотр онтологий. Но для построения трудных онтологий необходимо воспринимать язык LOOM. Большинство пользователей создают онтологию на языке LOOM в ином редакторе, а потом для просмотра и редактирования импортируют его в OntoSaurus. В OntoSaurus реализованы все способности языка LOOM. Обеспечиваются автоматический контроль сопоставимости, дедуктивная помощь размышления и другие функции.

Конструктор онтологий ODE (WebODE), который взаимодействует с пользователями на концептуальном уровне в различие от инструментов, аналогично OntoSaurus, общающихся на символьном уровне. Мотивом для ODE послужило то, что людям легче выражать онтологии на концептуальном уровне. ODE предоставляет пользователям подбор таблиц для наполнения (концептов, атрибутов, отношений) и автоматично генерирует для них код в LOOM, Ontolingua и Flogic. ODE насчитывает часть методологии жизненного цикла построения онтологии сообразно Methontology. Инструмент получил свое предстоящее формирование в WebODE, который интегрирует все сервисы ODE в одну архитектуру, хранит свои онтологии в реляционной базе данных, гарантирует вспомогательные сервисы (машину вывода, построение аксиом, сбор онтологий, генерацию каталогов).

В качестве критериев для сравнительного анализа программных продуктов, выберем следующие:

1. A1 - количество поддерживаемых форматов онтологий;

2. A2 - визуальное представление графа;

3. A3 - возможность манипулирования (изменения онтологии);

4. A4 - создание онтологий в ручную;

5. A5 - поддерживаемые платформы.

Для определения весов критериев воспользуемся аналитической иерархической процедурой Саати [2,7,8]. Правила заполнения матрицы парных сравнений представлены в таблице 1.1.

Таблица 1. Значения коэффициентов матрицы парных сравнений

Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев представлены в таблице 1.2.

Таблица 2. Матрица парных сравнений, средние геометрические и веса критериев

Диаграмма весовых коэффициентов для критериев A1, A2, A3, A4, A5 представлена на рис.1.

онтологическая модель образовательный курс

Рисунок 1. Весовые коэффициенты критериев качества

Выполним проверку матрицы попарных сравнений на непротиворечивость.

Суммы столбцов матрицы парных сравнений:

R1=27; R2=4,67; R3=6,63; R4=9,66; R5=7,47.

Путем суммирования произведений сумм столбцов матрицы на весовые коэффициенты альтернатив рассчитывается вспомогательная величина L = 5,64. Индексом согласованности ИС = (L-N) / (N-1) = 0.15.

Величина случайной согласованности для размерности матрицы парных сравнений: СлС = 1.12.

Отношение согласованности ОС=ИС/СлС = 0.14. не превышает 0.2, поэтому уточнение матрицы парных сравнений не требуется.

Используя полученные коэффициенты определим интегральный показатель качества для оценки сложности редакторов онтологий:

1. Protege;

2. OntoEdit;

3. OilEd;

4. WebODE;

5. OntoSaurus.

Выберем категориальную шкалу от 0 до 7 (где 0 - качество не удовлетворительно, 7 - предельно достижимый уровень качества на современном этапе) для функциональных возможностей программных продуктов.

Значения весовых коэффициентов a_i соответствующие функциональным возможностям продуктов:

1. Количество поддерживаемых форматов онтологий: a₁ = 0,03;

2. Визуальное представление графа: a₂ = 0,36;

3. Возможность манипулирования (изменения онтологий): a₃ = 0,29;

4. Создание онтологий в ручную: a₄ = 0,11;

5. Поддерживаемые платформы: a₅ = 0,21;

где ?a_i = 1.

Определим (по введенной шкале) количественные значения функциональных возможностей Xij (таблица 1.3). Вычислим интегральный показатель качества для каждого программного продукта [5].

Таблица 3. Интегральные показатели качества

где Qj=?ai*Xij интегральный показатель качества для j-го программного средства.

Построим лепестковую диаграмму интегрального показателя качества каждого программного продукта (рис.2).

Рисунок 2. Лепестковая диаграмма интегральных показателей качества программных продуктов

Лепестковая диаграмма значений характеристик качества функциональных возможностей (критериев) представлена на рисунке 1.8

Рисунок 3. Лепестковая диаграмма значений функциональных характеристик

Сравнительный анализ программных продуктов показал, что только три из пяти рассмотренных программных средств - Protege, OntoEdit,WebODE имеют значения интегрального показателя качества, превышающего базовое значение. Предлагаемая методика экспертной оценки позволяет определить не только направления дальнейшего совершенствования программного продукта (разработать мобильную версию обучающей системы, теоретический материал, который будет представлен в виде онтологий), но и количественно оценить его качество с точки зрения уровня реализуемых функций.

Список литературы

1. Андрич О.Ф., Макушкина Л.А. Исследование методов оценки качества онтологических моделей // Современные наукоемкие технологии. 2014. № 5-2. С.18-19.

2. Кондрацкий Д.Е., Рыбанов А.А. Исследование методов и алгоритмов автоматизированной системы оценки альтернативных вариантов методом Т. Саати // NovaInfo.ru. 2016. Т.3. № 46. С.107-116.

3. Макушкина Л.А., Рыбанов А.А. Оценка качества структурирования учебного материала на основе метрик онтологических моделей // Актуальные вопросы профессионального образования. 2014. Т.11. № 14 (141). С.86-89.

4. Маслова О.В., Макушкина Л.А. Анализ методов генерации онтологических моделей по коллекции текстовых документов // Вестник магистратуры. 2014. № 4-1 (31). С.85-89.

5. Морозов А.О., Рыбанов А.А. Экспертная оценка программных продуктов для расчета метрических характеристик физической схемы базы данных // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 1-1 (45). С.97-102.

6. Попов Д.В., Макушкина Л.А. Исследование методов построения конвертера онтологических моделей курс // Современные научные исследования и инновации. 2014. № 1 (33). С.3.

7. Рыбанов А. Определение весовых коэффициентов сложности тем учебного курса на основе алгоритма Cаати // Педагогические измерения. 2014. № 4. С.21-28.

8. Рыбанов А.А., Макушкина Л.А. Технология определения весовых коэффициентов сложности тем дистанционного курса на основе алгоритма Саати // Открытое и дистанционное образование. 2016. № 1 (61). С.69-79.

Размещено на Allbest.ru