Образовательный портал «Кафедра онлайн» НИЯУ «МИФИ», Обнинск"

Victor Telnov. Semantic Educational Web Portal

В.П. Тельнов. Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ, ИАТЭ, Россия, Обнинск.

Victor Telnov. Semantic Educational Web Portal. Selected Papers of the XIX International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (DAMDID/RCDL 2017), Moscow, Russia, October 9-13, 2017, http://ceur-ws.org/Vol-2022, online http://ceur-ws.org/Vol-2022/paper11.pdf

damdid_telnov_2017

Представлен пилотный проект, посвященный созданию и применению в образовательной деятельности университетов семантического образовательного веб–портала и специализированных агентов для поиска образовательных ресурсов во всемирной паутине, а также для семантического аннотирования и актуализации учебных объектов. Предложена и внедрена онтология учебных курсов, рассмотрено использование графовой базы данных в качестве RDF–хранилища триплетов, обсуждаются компоненты программного обеспечения для создания, семантизации и адаптации учебных материалов. Визуальная навигация по графам знаний осуществляется при помощи поисковых виджетов и интеллектуального браузера RDF. Развертывание и обслуживание хранилищ учебных объектов, равно как и семантический анализ релевантных текстов выполняется на облачных платформах посредством генерируемых SPARQL запросов и специализированных RESTful–сервисов. Приведена архитектура и элементы дизайна программного обеспечения в UML-нотации, даны примеры применения.

Студенты и преподаватели расходуют время и усилия на поиск нужной информации в глобальной сети, вместо того, чтобы воспринимать и интерпретировать достоверный учебный материал во всей его полноте. Современные реалии высшего образования таковы, что подавляющее число учащихся не подозревают о существовании семантического веба и связанных открытых данных. В учебном процессе они пользуются традиционными образовательными системами, которые по сути представляют собой объемные, но всегда ограниченные коллекции сведений для конкретной предметной области. Одновременно студенты широко практикуют поиск дополнительной информации в глобальной сети по ключевым словам, используя популярные поисковые системы (Яндекс, Google, др.), при этом они усваивают значительное количество недостоверных сведений, рекламы и информационного мусора. Можно предположить, что коммерциализированные поисковые системы, наряду с Википедией, ещё долго останутся востребованными «универсальными учебниками» для студентов, если графы знаний и интеллектуальные поисковые агенты семантического веба не станут приходить им на смену.

С точки зрения функциональных возможностей созданный софт есть практическое воплощение адаптивного подхода к процессу обучения с применением семантических технологий управления знаниями и компетенциями. Адаптивная методика исходит из того факта, что все студенты уникальны, усваивают учебный материал с разной скоростью, нацелены на приобретение различных компетенций. В целом, система адаптивного обучения включает в себя модель студента, модель (траекторию) обучения, средства оценки результатов обучения.

Программный продукт можно рассматривать как своего рода интеллектуального ассистента, который а) помогает преподавателю при создании и актуализации авторского учебного материала (авторинг), когда целью являются комплекты структурированных машиночитаемых данных (знаний, фактов) для конкретной предметной области, порожденные из множеств неструктурированных гетерогенных сетевых документов; б) способствует процессу конструирования персонализированных траекторий обучения и насыщения их учебными объектами.

С точки зрения пользовательского интерфейса софт имеет следующую структуру:
1. Агент «Контекстный поиск» для извлечения адекватного образовательного контента из всемирной паутины.
2. Агент для семантического аннотирования полнотекстового сетевого контента с целью наполнения и актуализации графовых баз знаний.
3. Поисковые виджеты, позволяющие погрузиться непосредственно в нужную область выбранного графа знаний.
4. Интеллектуальный RDF–браузер обеспечивает визуальную навигацию по графу знаний, посещая его узлы в желаемом порядке и извлекая текстовые метаданные, медийный контент и гипертекстовые ссылки, ассоциированные с узлом.
5. Агенты (точки доступа) для работы с международными базами знаний DBpedia и Wikidata.

damdid_telnov_1_2017

С точки зрения распределенных вычислений софт имеет следующую структуру.
1. Основные серверные скрипты функционируют на хостинге http://maxnet.ru (город Обнинск).
2. Графы знаний (онтологии) и метаданные размещаются в графовых базах данных на облачной платформе Amazon Web Services, физически в дата–центре «Западная Европа», каждый граф обслуживается отдельной виртуальной машиной, модель обслуживания DaaS.
3. Полнотекстовые учебные объекты размещаются на облачных платформах Google Drive и YouTube, физически в дата–центре «Западная Европа», модель обслуживания SaaS.
4. Рабочие прокси–серверы размещаются на облачной платформе Google App Engine (Python), физически в дата–центрах «Западная Европа» и «Северная Америка», модель обслуживания PaaS.

Первичное наполнение программного продукта – это семантизированные версии учебно–методических комплексов дисциплин, которые преподаются в ИАТЭ НИЯУ «МИФИ» на отделении Института интеллектуальных кибернетических систем и представлены в «Облачном кабинете» http://cloud.obninsk.ru образовательного портала http://x.obninsk.ru.

Действующий прототип софта (веб–портала): http://semantic.obninsk.ru

Щелкните здесь мышкой, чтобы увидеть полный текст публикации.

1 комментарий

Похожие публикации
 
 

1 комментарий

  1. mexnat:

    The paper deals with the pilot project devoted to the application of the knowledge graphs in the educational activities of the universities.

 
 

Вы можете оставить комментарий

 





 
 

Выполните простое задание (антиспам). Картинки можно сибирать приблизительно, без точной подгонки фрагментов.


 
 
 

Наверх