Современные информационные технологии/1.Компьютерная  инженерия

к.т.н. Балова Т.Г., соискатель Рохас Криулько Н.П.

Восточно-Казахстанский государственный технический университет имени Д. Серикбаева

Этапы разработки онтологии электронного университета

Для высшего учебного заведения знания являются одним из важнейших ресурсов. Вуз приобретает несомненные конкурентные преимущества, если быстрее других создает и находит новые знания, обеспечивает их развитие и практическое внедрение, формируя научные и профессиональные компетенции, как сотрудников, так и выпускников вузов.

Знания, интеллектуальный капитал, интеллектуальная собственность получают растущее признание в качестве нового источника развития [1]. В связи с этим инновационные вузы стремятся эффективно распоряжаться, управлять имеющимися у них знаниями.

Актуальной является разработка формализованных моделей представления знаний, которые обеспечивали бы обработку научной и учебно-методической информации на семантическом уровне в системах управления знаниями вуза.

Онтологии играют решающую роль в модели описания знания, без которой, как утверждают специалисты, вход в любую предметную область запрещен.

Проектирование онтологии – это творческий процесс, и поэтому потенциальные приложения онтологии, а также понимание разработчиком предметной области и его точка зрения на нее будут, несомненно, влиять на принятие решений [2].

До настоящего времени в достаточной степени не разработан комплексный набор методов и алгоритмов описания и использования содержащих знания объектов образования с применением онтологических моделей и семантических методов и методик построения на их основе систем управления знаниями.

Одним из современных направлений развития е-университета является преобразование информационного пространства е-университета в пространство знаний и компетенций. В связи с этим, задача разработки онтологической базы знаний е-университета является актуальной как с научной точки зрения, так и практически значимой, поскольку позволяет применить возможности технологии Semantic Web для создания семантического web-портала системы управления знаниями современного вуза.

Разработка онтологии – это обязательно итеративный процесс. Понятия в онтологии должны быть близки к объектам (физическим или логическим) и отношениям в ПрО. Скорее всего, это существительные (классы) или глаголы (отношения) в предложениях, которые описывают ПрО.

То есть, знание того, для чего будет использоваться онтология и насколько детальной или общей она будет, повлияет на многие решения, касающиеся моделирования. Среди нескольких жизнеспособных альтернатив нужно определить, какая поможет лучше решить поставленную задачу и будет более наглядной, более расширяемой и более простой в обслуживании. Нужно помнить, что онтология – это модель реального мира и понятия в онтологии должны отражать эту реальность. После того, как определена начальная версия онтологии, можно оценить и отладить ее, используя ее в приложениях или в методах решения задач и/или обсудив ее с экспертами ПрО. В результате почти наверняка нужно будет пересмотреть начальную онтологию. Этот процесс итеративного проектирования, вероятно, будет продолжаться в течение всего жизненного цикла онтологии.

Начать разработку онтологии можно с определения ее области и масштаба. То есть следует ответить на несколько основных вопросов [2]:

- какую область будет охватывать онтология?

- для чего мы собираемся использовать онтологию?

- на какие типы вопросов должна давать ответы информация в онтологии?

- кто будет использовать и поддерживать онтологию?

Ответы на эти вопросы могут измениться во время процесса проектирования онтологии, но в любой заданный момент времени они помогают ограничить масштаб модели.

На данном этапе работы можно ответить на вопросы следующим образом:

- так как ПрО «Электронный университет» является очень масштабной, то онтология данной работы будет охватывать область, связанную с учебно-методическими комплексами специальностей (УМКС), включающими в себя учебно-методические комплексы дисциплин (УМКД) и рабочие учебные планы (РУП);

- онтология будет использоваться для обеспечения доступа к информационным ресурсам вуза и взаимодействия распределенных учебных сред в дистанционной и модульной технологий обучения;

- информация в онтологии позволит найти необходимый для преподавателя информационный ресурс (УМКС, УМКД, РУП), сравнить данные ресурсы с ресурсами других факультетов данного университета или другого вуза;

- данную онтологию с ее базой знаний будут использовать преподаватели вуза, а поддержкой будет заниматься эксперт онтологической базы знаний.

Для создания онтологии важно получить полный список терминов, не беспокоясь о пересечении классов, которые они представляют, об отношениях между классами, о возможных свойствах классов или о том, чем являются классы.

Следующие два шага – разработка иерархии классов и определение свойств классов – тесно переплетены.

Сложно выполнить сначала один из них, а потом – другой. Обычно в иерархии мы даем несколько формулировок классов и затем описываем свойства этих классов и т.д.

Существует несколько возможных подходов для разработки иерархии классов (Uschold and Gruninger 1996):

- процесс нисходящей разработки начинается с определения самых общих понятий ПрО с последующей конкретизацией понятий;

- процесс восходящей разработки начинается с определения самых конкретных классов, листьев иерархии, с последующей группировкой этих классов в более общие понятия;

- процесс комбинированной разработки – это сочетание нисходящего и восходящего подходов: сначала мы определяем более заметные понятия, а затем соответствующим образом обобщаем и ограничиваем их.

Самым простым является комбинированный метод, т.к. классы, находящиеся «посередине», имеют тенденцию быть самыми наглядными классами в предметной области (Rosch 1978).

Какой метод мы бы ни избрали, обычно мы начинаем с определения классов. Из списка основных понятий, относящихся к ПрО «Электронный университет», мы выбираем понятия, которые описывают объекты, существующие независимо, а не понятия, которые описывают эти объекты. В онтологии эти понятия будут классами и станут точками привязки в иерархии классов. Мы организуем классы в иерархическую таксономию, задавая вопрос: если объект является экземпляром одного класса, будет ли он обязательно (т.е. по определению) экземпляром некоторого другого класса?

Если класс А – надкласс класса В, то каждый экземпляр В также является экземпляром А. Другими словами, класс В представляет собой понятие, которое является «разновидностью» А.

В итоге, были выделены основные классы и подклассы: ВУЗ, Факультет, Кафедра, Специальность, Группа, Студент, УМКС, УМКД, РУП и др. Часть иерархической таксономии основных классов разработанной онтологии е-университета представлена на рисунке 1.

В соответствии с этой спецификацией кружками обозначены классы; линии со стрелочками на концах обозначают наличие связи между классами.

Подобный онтологический подход к построению онтологии электронного университета может быть формализован в виде следующего обобщенного алгоритма. Для каждого пункта выделены задачи, решение которых необходимо для программной реализации алгоритма.

Первым шагом является составление словаря ПрО на основе анализа прецедентов использования ПС. Определяются следующие задачи: выделение кандидатов на роль классов (существительных) путем синтаксического разбора текста описания прецедентов на естественном языке и их ранжирование на основе частотного анализа.

Рисунок 1 - Фрагмент таксономии е-университета

Второй шаг – получение по словарю ПрО онтологической модели электронного университета, отражающей «естественные» связи между классами, на основе онтологий ПрО.

Главной задачей является разработка онтологий ПрО и прикладных онтологий, в том числе – шаблонов проектирования, а также тезаурусов понятий для них.

Третьим шагом является преобразование онтологической модели в логическую модель программных систем на основе сравнительного анализа с онтологическими моделями шаблонов проектирования.

Выделяются следующие задачи: разработка системы правил и базы знаний для отображения термов (классов, отношений и функций) одной онтологии на термы другой [3] – mapping, а также критериев и способов оценивания качества такого отображения; корректирование онтологий предметных областей по результатам отображения.

И последний шаг – верификация логической модели программных систем на основе прецедентов использования. На данном этапе определены следующие задачи: разработка онтологий задач ПрО; реализация и оценивание качества отображения онтологий логической модели программных систем на онтологию задач (прецедентов использования) в соответствии с задачами третьего шага.

В настоящее время решение задач по первому шагу приведенного алгоритма достаточно полно формализовано и имеет множество вариантов реализации; решение задач по второму шагу находится в стадии интенсивного развития, во многом благодаря реализации поисковых систем на основе онтологий для Интернет; наиболее актуальными являются задачи третьего и четвертого шагов, для которых имеются лишь отдельные частные решения [3].

Литература:

1. Тузовский А.Ф. Онтолого-семантические модели в корпоративных системах управления знаниями // Томск, 2007. – с. 3-4.

2. Noy N., McGuinness D.L. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology // Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical Report KSL-01-05 and Stanford Medical Informatics Technical Report SMI-2001-0880, March 2001. URL: http://protege.stanford.edu/publications/ ontology_development/ontology101.html. – Р. 41-42.

3. Dietrich, J., Elgar, C. A formal Description of Design Patterns using OWL. Proceedings ASWEC 2005, IEEE Computer Society, 2005. – P. 243-250.