CC BY
33
№ 1 (49) 2014
Ю. Ф. Тельнов, докт. экон. наук, профессор, зав. кафедрой Прикладной информатики в экономике Московского государственного университета экономики, статистики и информатики, [email protected]
композиция сервисов и объектов знаний для формирования образовательных программ1
В статье раскрываются принципы композиции сервисов и объектов знаний для формирования образовательных программ с использованием методов онтологического инжиниринга . Новизна предлагаемого подхода заключается в сопряжении онтологии контента и онтологии научно-образовательных сервисов, что позволяет осуществлять эффективную композицию сервисов и объектов знаний в соответствии с моделями профессиональных компетенций и потребностей обучающихся . В результате применения методов композиции сервисов и объектов знаний обеспечивается эффективное и гибкое формирование образовательных программ .
Ключевые слова: информационно-образовательное пространство, научно-образовательный контент, объекты знаний, сервисы, репозиторий, онтология, композиция сервисов и объектов знаний
введение
Развитие интернет-технологий привело к созданию и применению сервисно-ориентированной архитектуры (СОА) программных систем, основанной на реализации прикладных функций в виде программных сервисов, к которым осуществляется доступ в интернет- и/или интранет-среде независимо от местоположения в глобальной вычислительной сети [1, 2]. Применительно к проблеме создания единого информационно-образовательного пространства (ИОП) сервисная архитектура обеспечивает распределенный гибкий доступ к разнородным источникам знаний преподавателей, научных сотрудников, аспирантов и студентов сетевого сообщества учебных заведений для решения разнообразных научно-образовательных задач [3-5].
В настоящее время сервисная организация информационно-вычислительного обслуживания базируется на большом числе независимых, несвязанных и дублирующих-
1 Статья опубликована при поддержке гранта РФФИ № 13-07-06010.
ся сервисов, на основе которых формируется структура динамических информационных процессов. Использование сервисно-ориентированной архитектуры обеспечивает организациям быструю адаптацию программного обеспечения к изменениям условий и требований рынка, полное соответствие информационных технологий конкретному виду деятельности, многократное повторное использование сервисов. При этом встает проблема выбора и адаптации сервисов для решения конкретных задач. Для таких процессов необходимы более гибкие механизмы, позволяющие проектировать и/или перепроектировать информационные процессы «на лету», т. е. непосредственно во время выполнения процесса.
Принципы композиции сервисов и объектов знаний для формирования образовательных программ
Существующие сервисно-ориентированные архитектуры не учитывают зависимость выполняемых сервисами функций от особенностей модели проблемной об-
№ 1 (49) 2014
ласти и решаемых задач, не решены задачи оптимального выбора сервисов из множества доступных и их динамической адаптации к конкретным потребностям решаемых задач, что может привести к принятию неэффективных решений по организации информационных процессов. Отсутствие теоретических основ для решения данной задачи обусловливает необходимость проведения исследования в области семантического описания сервисов и источников знаний и их динамического связывания на основе концептуального моделирования проблемной области и отражения концептуальных моделей в рамках онтологий.
Создание информационно-образовательного пространства на основе семантического представления источников знаний и сервисов как раз и направлено на повышение актуальности и эффективности коллективного использования в обучении и научных ц исследованиях распределенного в вычисли-^ тельной сети контента, имеющего различия в стандартах, платформах, структуре и фор-й ме представления.
5 Целью данной работы является разра-К ботка методов и средств создания инфор-§ мационно-образовательного пространст-^ ва на основе применения онтологического ® подхода, которое обеспечивает распреде-
1 ленное хранение и совместное использо-§ вание с помощью сервисов разнородно-| го научно-образовательного контента все-^ ми участниками научно-образовательного
2 процесса для проведения научных иссле-§ дований, методических разработок и обу-
| чения. §
<5 В качестве основных выделим следую-
§ щие принципы создания единого инфор-
2 мационно-образовательного пространства
о с использованием сервисов:
§ • объединение разных источников ин-
| формации по различным дисциплинам, на-
<| правлениям подготовки и участникам на-
§ учно-образовательного процесса в рамках
Ц единого ИОП;
| • обеспечение постоянного развития
¿е системы за счет обновления теоретическо-
го знания и непрерывного накопления нового опыта;
• предоставление релевантной информации по конкретным образовательным программам каждому из участников научно-образовательного процесса в соответствии с требованиями реализации профессиональных компетенций;
• обеспечение распределенного доступа к контенту участникам научно-образовательного процесса, территориально распределенных в образовательной сети;
• организация коллективной среды взаимодействия участников образовательного процесса.
Интеграция разнородных источников знаний, междисциплинарный характер их использования, необходимость привлечения внешних источников знаний, обмен знаниями между пользователями в образовательном процессе основана на архитектуре единого информационно-образовательного пространства [6, 7].
Организация репозитория сервисов и объектов знаний в репозитории
Распределенный характер внешних и внутренних источников знаний, а также научно-образовательных сервисов предопределяет необходимость централизации управления данным контентом, которая осуществляется в виде цифровых репозиториев объектов. При этом хранимые объекты в ре-позитории, как правило, содержат ссылки на реальные физические источники, которые находятся в распределенной сети Ин-тернет/Интранет. Объекты могут иметь сложную иерархическую структуру агрегативно-го типа (отражение отношений «целое — часть») и версионную природу хранения с учетом различных дат и авторов (рис. 1).
Обычно научно-образовательные объекты создаются на основании следующих источников знаний:
• учебно-методические материалы;
• научные проекты научно-педагогических работников, аспирантов и студентов;
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА /-
' № 1 (49) 2014
Рис. 1. Структура научно-образовательного объекта
• лучшая практика и референсные модели, обобщающие опыт деятельности в различных сферах;
• база знаний экспертов, которые могут быть привлечены к учебно-методической деятельности и выполнению научно-исследовательских проектов;
• нормативно-справочная информация;
• базы знаний новостей, публикаций и др.
Наибольший интерес среди перечисленных источников знаний представляют базы знаний лучшей практики, поскольку они отражают опыт решения тех или иных научно-образовательных задач, который может непосредственно использоваться на практических занятиях путем адаптации к конкретным условиям рассматриваемой предметной области.
Как правило, базы знаний лучшей практики отражают:
• определение методов решения задач;
• метрики (показатели) эффективности применения методов;
• описание успешных и неуспешных прецедентов внедрения методов решения задач;
• справочные материалы: подборки презентаций, учебных курсов, статей.
В качестве основы структуризации источников знаний информационно-образовательного пространства для сервисов обычно используется модель цепочек ценности (создания стоимостных объектов) М. Порте-
ра, в соответствии с которой происходит выделение основных и вспомогательных (поддерживающих) процессов.
Методы семантического описания научно-образовательных сервисов и объектов на основе онтологического подхода
Концептуальный уровень ИОП обеспечивает семантическую интерпретацию запросов к научно-образовательному контенту, а также реализацию унифицированного интеллектуального доступа к множеству источников знаний. В основе концептуального уровня структуры знаний лежит таксономия используемых понятий или онтология, предназначенная для идентификации различных компонентов знания. Онтологию, с одной стороны, можно рассматривать как систему рубрикации предметной области, с помощью которой интегрируются разнородные источники знаний [8, 9]. С другой — как словарь-тезаурус, совместно используемый в СУЗе для упрощения коммуникации пользователей, формулирования и интерпретации их запросов. Классическим является определение онтологии Т. Грубера [10], трактующее ее как «явное описание концептуализации знаний», подразумевающее доступность концептуальной модели знаний пользователям или их компьютерным агентам в процессе взаимодействия с компьютерной системой управления знаниями.
№ 1 (49) 2014
Сложность отображения моделей проблемной области, представленных в различных методологиях, обусловлена сильной привязкой в существующих подходах содержания модели к формализму. В разрабатываемых в последнее время системах управления знаниями акцент делается как раз не на форму, а на сущность отображаемых явлений или концептуализацию знаний о проблемной области в онтологиях. В связи с этим разработка подхода к моделированию проблемной области на основе онтологий, в которой стандартизуется метамодель мира, т. е. такие понятия, как объект, субъект, функция, ресурс и их взаимодействия, представляется основой для решения поставленной задачи интеграции применения различных стандартов в моделировании проблемной области.
В результате создания онтологии достигаются следующие ключевые преимущества применения ИОП: ц • точный и эффективный доступ к источ-^ никам знаниям, релевантным контексту задачи (конкретной ситуации); й • лучшее понимание и интерпретация 5 пользователем полученных знаний в данном К контексте с возможностью дополнительных § справочных обращений к корпоративной па-^ мяти;
® • обеспечение информационного мо-
1 делирования, т. е. итерационное уточнение § информационных потребностей в процессе Ц решения задачи.
^ Структура знаний, представляемая в онто-
2 логии, должна отображать постоянные пара-§ дигматические отношения понятий, незави-| симые от контекста решения задачи, и пра-<5 вила формирования переменных синтагматика ческих отношений — понятий, возникающих 2 в некотором контексте решения задачи.
о К парадигматическим отношениям § понятий относятся отношения синонимии, | омонимии, полисемии, обобщения («Род — <| Вид»), агрегации («Целое — Часть»), ассо-§ циации «Причина — Следствие», «Средст-Ц во — Цель», «Аргумент — Функция» и роле-| вые ассоциации «Роль — Процесс» и т. д., ¿е которые превращают словарь в тезаурус.
Для понятий онтологии могут быть также заданы свойства (атрибуты), формулы вычислений и примеры экземпляров.
Онтология отражает синтагматические отношения понятий в виде семантических ограничений (аксиом, логических правил). С помощью правил, с одной стороны, можно верно интерпретировать смысловые отношения в конкретном контексте решения задачи, т. е. контролировать целостность определений пользователя, а с другой — расширять базовый список понятий за счет использования зависимостей свойств, которые связывают их с другими понятиями, т. е. осуществлять логический вывод. Различают как стандартные правила, например симметричности, транзитивности, инверсности, так и специализированные правила.
Для информационно-образовательного пространства онтологическое знание организуется в виде четырех онтологий (рис. 2):
• онтология предметной области, с помощью которой задается семантика профессиональной деятельности;
• онтология учебных объектов, с помощью которой обеспечивается управление учебным контентом в SCOЯM-спецификациях;
• онтология компетенций, с помощью которой выстраивается последовательность изучения учебных материалов;
• онтология сервисов, с помощью которой определяется классификация научно-образовательных задач.
С помощью модуля семантической разметки на основе онтологий осуществляется аннотирование и индексирование источников знаний в репозиториях учебных объектов и научно-образовательных сервисов (рис. 2).
Метод композиции сервисов и объектов знаний для решения научно-образовательных задач
Научно-образовательные задачи, решаемые на основе информационно-образовательного пространства, относятся к классу
№ 1 (49) 2014
Репозиторий / \
научно-образовательных
сервисов \1
Рис. 2. Семантическая разметка научно-образовательного контента и сервисов
с помощью онтологий
интеллектуальных задач и отличаются слабой формализованностью, предполагающей нечеткость постановки целей и описания условий решения задачи. Кроме того, уровень знаний и система критериев оценки решения у различных пользователей могут отличаться. Обычно типичное решение интеллектуальной задачи сводится к следующим шагам:
• формулировка постановки задачи;
• отбор релевантных задаче источников знаний;
• понимание отобранного материала (обучение, консультация);
• решение задачи (выработка, конфигурация решения);
• проверка допустимости решения задачи (оценка решения задачи, консультация с экспертами, экспертными системами);
• принятие решений и мониторинг его реализации;
• запоминание результатов решения задачи в ИОП.
На каждом шаге решения интеллектуальной задачи может использоваться база знаний, при этом работа сводится к итерационной серии поисков в ИОП, обеспечивающей точность достижения цели каждого этапа.
На каждом этапе решения интеллектуальной задачи определяются требования по входу и выходу, используемым методам и средствам, а также используемым ресурсам (конкретным исполнителям, временным, материальным и стоимостным ограничени-
ям) и часто внешне выглядят как заполнение некоторой экранной формы на основе семантического шаблона, в котором фиксируются общая цель активности и контекстная информация, известная из состояния процесса или задаваемая вручную на данном шаге.
Экранная форма, как правило, заполняется с помощью списков ключевых слов, связанных с рубриками онтологии. Таким образом, экранная форма запроса отражает текущий локальный контекст поиска, который определяет особенности выполнения следующего шага решения задачи.
Повышение интеллектуальных способностей ИОП по поиску, навигации пользователя в информационном пространстве, организация взаимодействия пользователей на каждом шаге решения задачи обеспечивается в результате интерпретации онтологического знания, отбору релевантных для выполнения сервисов.
Для решения перечисленных задач в работе предлагается семантический шаблон описания сервиса, реализующего ту или иную активность (функцию), который представляется кортежем следующих атрибутов (ролевых признаков):
Semantic Template (VD, G, I, O, In, Act, Rec, T, M, Source, Service),
где VD — вид деятельности (например, проектирование базы данных);
79
со о
L«
е
-ч ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА
№ 1 (49) 2014 ' -
G — цели (например, нормализация базы данных, сокращение затрат на обработку данных и др.);
I — вход (например, документы, показатели, функциональные зависимости); О — выход (например, отношения в третьей нормальной форме);
In — инициатор (например, руководитель проекта);
Act — актор (например, проектировщик); Rec — получатель (например, руководитель проекта);
T — период времени (например, стадия технического проекта);
М — метод решения задачи (например, метод Д. Кодда);
Source — источник знаний (ссылки на описание метода нормализации, примеры лучшей практики и т. д.);
Service — ссылка на информационно-образовательный сервис,который предназначен
ц для обработки источников знаний. &
Алгоритм отбора и адаптации сервисов
й можно представить следующим образом: 5 1. Выбор семантического шаблона опи-
К сания сервиса, начиная с определения вида
§ деятельности.
S^ 2. Ручное заполнение ролевых призна-
° ков семантического шаблона значениями
£ -
5 понятий из доменов предметной онтоло-§ гии.
Ц 3. Семантический контроль заполнения
6 шаблона и расширение по правилам про-s верки зависимостей понятий.
4. Переход по ссылке Service на испол-
| няемый сервис.
<5 5. Переход по ссылке Source на исполь-
g зуемые источники знаний.
2 6. Исполнение сервиса.
о В процессе выбора значений их доменов
§ может выполняться проверка корректности
| задания значений ролевых признаков и до-
<| определение связанных ролевых признаков
§ по правилам проверки зависимостей поня-
t тий.
| Таким образом, сгенерированный на ос-
¿е нове интерпретации семантического шаб-
лона набор ссылок на имеющиеся в ИОП ресурсы позволяет автоматизировать выбор и адаптацию адекватных сервисов для решения разнообразных научно-образовательных задач.
Заключение
Предложенные в статье методы композиции сервисов и объектов знаний для реализации потребностей образовательных программ направлены на повышение актуальности и эффективности коллективного использования в образовании и научных исследованиях распределенного в вычислительной сети контента, имеющего различия в стандартах, платформах, структуре и форме представления.
В результате обеспечивается быстрая адаптация сервисов к быстро изменяющимся образовательным программам и потребностям научно-педагогических работников и обучающихся, многократное повторное использование сервисов. Тем самым достигается расширение возможностей для создания новых и актуализации существующих образовательных программ и курсов, а также гибкость настройки научно-образовательных процессов из сервисов в соответствии с изменяющимися условиями.
Распределенный характер внешних и внутренних источников знаний, а также научно-образовательных сервисов предопределяет необходимость централизации управления данным контентом в цифровом репозитории информационно-образовательного пространства. В связи с этим для представления источников знаний в информационно-образовательном пространстве в статье предложен метод объектного представления знаний на основе совершенствования методов выделения и структурирования объектов и их семантической разметки.
Для интеграции разнородных источников знаний в информационно-образовательном пространстве обосновано применение методов онтологического инжиниринга. Новизна данного подхода заключается в сопряже-
80 у
№ 1 (49) 2014
нии онтологии научно-образовательных объектов, построенной в соответствии со спецификацией стандарта SCORM, онтологии предметной области и онтологии компетенций, что обеспечивает построение адекватных конкретной образовательной или исследовательской задаче траекторий изучения объектов.
Для повышения интеллектуальных способностей информационно-образовательного пространства по поиску, навигации и композиции научно-образовательных сервисов и объектов в статье предложена структура семантического шаблона, реализующего ту или иную активность (функцию), который обеспечивает гибкость формирования научно-образовательных программ.
Список литературы
1. Thomas Erl. SOA Principles of Service Design — Prentice Hall Ptr, 2GG7.
2. Dirk Krafzig, Karl Banke, Dirk Slama. Enterprise SOA. Prentice Hall, 2GG5.
3. Тельнов Ю. Ф., Данилов А. В., Казаков В. А. Сервисно-ориентированная архитектура динамической интеллектуальной системы управления бизнес-процессами II Открытое образование. 2G1G. № 6.
4. Тельнов Ю. Ф., Казаков В. А., Козлова О. А. Ди- § намическая интеллектуальная система управ- g ления процессами в информационно-образова- ф тельном пространстве высших учебных заведений // Открытое образование. 2013. № 1.
5. Трембач В. М. Методы формирования, использования и анализа баз знаний // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2010. № 4.
6. Toward a Technology for Organizational Memories / Abecker A., A. Bernardi, K. Hinkelman, O. Kuhn // IEEE Intelligent Systems. 1998. № 3.
7. Тельнов Ю. Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов: компонентная методология. 2-е изд. М.: Финансы и статистика, 2004.
8. Гаврилова Т. А., Гулякина Н. А. Визуальные методы работы со знаниями: попытка обзора // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 1.
9. Кудрявцев Д. А. Системы управления знаниями и применение онтологий. СПб.: изд-во Политехн. ун-та, 2010.
10. Gruber T. R. Translation Approach to Portable Ontologies // Knowledge Acquisition. 1993. № 5 (2).
11. Микитенко И. В. Модульно-компетентностный подход в среднем профессиональном образовании // Современная конкуренция. 2012. № 3 (33). С. 140-143.
Yu. Telnov, Doctor of Economics, Professor, Head of Chair of Applied Informatics in Economics, Moscow State University of Economics, Statistics and Informatics, [email protected]
The composition of services and objects of knowledge for forming of educational programms
The article describes the principles of composition services and objects of knowledge for the formation of educational programs with the use of methods of ontological engineering. Novelty of the proposed approach consists in interrelation ontology content and ontology of scientific and educational services, that allows to carry out an effective composition of services and objects of knowledge in accordance with the models of professional competencies and needs of students. As a result of application of methods of composition services and objects of knowledge ensures the efficient and flexible creation of educational programs.
Keywords: informational-educational space, scientifical-educational content, objects of knowledge, services, repository, ontology, composition of services and objects of knowledge.
