Розробка преспособлений игрового обучения

Цель  создания онтологии представления  — описать область представления  знаний, создать язык для спецификации других онтологий более низких уровней. Пример: описание понятий языка OWL средствами RDF. В данном описании определяются такие понятия, как "класс", "отношение", "ограничение на значение свойства", "домен", "диапазон" и т.п.

Назначение онтологии верхнего уровня — в создании единой "правильной" онтологии, фиксирующей знания, общие для нескольких предметных областей, и в многократном использовании данной онтологии. Существует несколько крупных онтологий верхнего уровня: Cyc, DOLCE, SUMO, онтология Джона Совы (J.Sowa) и другие. Но в целом попытки создать онтологию верхнего уровня на все случаи жизни пока не привели к ожидаемым результатам. Многие онтологии верхнего уровня похожи друг на друга. Они содержат одни и те же концепты: сущность, явление, процесс, объект, роль, пространство, время, материя, событие, действие и т.п.

Онтология предметной области. Назначение схоже с назначением онтологии верхнего уровня, но область интереса ограничена одной предметной областью (т.н. доменом), например, авиация, медицина, культура, дистанционное обучение, Интернет-технологии. Онтология предметной области обобщает понятия, использующиеся в некоторых задачах домена, абстрагируясь от самих задач (так, онтология автомобилей независима от любых особенностей конкретных марок машин). Во многих дисциплинах сейчас разрабатываются стандартные онтологии, которые могут использоваться экспертами по предметным областям для совместного использования и аннотирования информации в своей области.

Назначение прикладной онтологии в том, чтобы описать концептуальную модель конкретной задачи или приложения. Прикладные онтологии описывают концепты, которые зависят как от онтологии задач, так и от онтологии предметной области. Примером может служить онтология для автомобилей, строительных материалов, вычислительной техники. Такие онтологии содержат наиболее специфичную информацию.

Классификация онтологий по содержимому:

• общие онтологии;
• онтология, ориентированная на задачу;
• предметная онтология.

Данная  классификация очень похожа на предыдущую, но здесь акцент смещается на реальное содержимое онтологии, а не на абстрактную  цель, преследуемую авторами.

Общие онтологии описывают наиболее общие концепты (пространство, время, материя, объект, событие, действие и т.д.), которые независимы от конкретной проблемы или области. В эту категорию попадают и онтологии представления, и онтологии верхнего уровня.

Онтология, ориентированная на задачу — это онтология, используемая конкретной прикладной программой и содержащая термины, которые используются при разработке ПО, выполняющего конкретную задачу. Она отражает специфику приложения, но может также содержать некоторые общие термины (например, в графическом редакторе будут и специфические термины — палитра, тип заливки, наложение слоев и т.д., и общие — сохранить и загрузить файл). Задачи, которым может быть посвящена онтология, могут быть самыми разнообразными: составления расписания, определение целей, диагностика, продажа, разработка ПО, построение классификации. При этом онтология задачи использует специализацию терминов, представленных в онтологиях верхнего уровня (общих онтологиях).

Предметная онтология (или онтология предметов) описывает реальные предметы, участвующие в какой-либо деятельности (производстве). Например, это может быть онтология всех частей и компонентов самолетов определененной марки (Boeing) и сведения об их поставщиках, характеристиках, способе соединения друг с другом и т.п[13].

1. Средства описания онтологий

 

Ключевым  моментом в проектировании онтологий  является выбор соответствующего языка  спецификации онтологий (Ontology specification language). Цель таких языков - предоставить возможность указывать дополнительную машинно-интерпретируемую семантику ресурсов, сделать машинное представление данных более похожим на положение вещей в реальном мире, существенно повысить выразительные возможности концептуального моделирования слабоструктурированныхWeb-данных.

Существуют  традиционные языки спецификации онтологий (Ontolingua, CycL, языки, основанные на дескриптивных логиках, такие как LOOM, и языки, основанные на фреймах - OKBC, OCML, Flogic). Более поздние языки основанные на Web-стандартах, такие как XOL, SHOE или UPML, RDF(S), DAML, OIL, OWL созданы специально для обмена онтологиями через Web.

В целом, различие между традиционными и  Web- языками спецификации онтологий заключается в выразительных возможностях описания предметной области и некоторых возможностях механизма логического вывода для этих языков. Типичные примитивы языков дополнительно включают:

• конструкции для агрегирования, множественных иерархий классов, правил вывода и аксиом;
• различные формы модуляризации для записи онтологий и взаимоотношений между ними;
• Возможность мета-описания онтологий. Это полезно при установлении отношений между различными видами онтологий.

Первыми предложениями по описанию онтологий  на базе RDFS были DARPA DAML-ONT (DARPA AgentMarkupLanguage) и EuropeanCommission OIL (OntologyInferenceLayer). Эти стандарты спецификации и обмена онтологиями были разработаны для достижения наилучших результатов в поддержке процесса обмена знаниями и интеграции знаний. DAML обеспечивает примитивы для объявления пересечений, объединений, дополнений классов и т.д. OIL основан на дескриптивной логике. Другое расширение RDFS - DRDFS. Также как OIL, он дает возможность для выражения классов и определения свойств, однако выразительная мощность языков DRDFS и OIL такова, что ни один из них не может быть рассмотрен как фрагмент другого.

На  базе этих предложений DAML и OIL возникло совместное решение - DAML+OIL, которое  послужило толчком для создания в рамках инициативы SemanticWeb отдельной группы по пересмотру этого решения и стандартизации языка описания Web-онтологий (OWL - WebOntologyLanguage). Адаптация к Web систем логики и искусственного интеллекта составляет вершину "пирамиды SemanticWeb", обеспечивая адекватный семантически поиск информации и машинную интерпретацию семантики.

OIL также  можно рассматривать в сравнении  с Ontolingua, разработанной в рамках инициативы On-To-Knowledge. По сравнению с Ontolingua, OIL менее выразителен, но все же позволяет делать логические выводы: поддержка вывода обеспечивается системой FaCT - классификатором, который работает на основе дескриптивной логики.

Однако  в целом можно сказать, что  ориентированность языков описания онтологий на системы математической логики делает их слишком тяжеловесными  для огромного количества приложений, которым достаточно простого языка  описания словарей - RDFS. И это правильно, каждая ступень в пирамиде - это  ступень, на которой многие приложения могут остановиться, согласно своим  собственным требованиям к данным и их использованию.

1. Язык описания онтологий OWL

 

Язык веб-онтологий OWL  является разработкой W3C. Он предназначен для тех случаев, когда содержащаяся в документах информация должна быть обработана приложениями, в противоположность ситуациям, где нужно только представить содержимое документов людям. OWL может использоваться, чтобы явно представлять значения терминов и отношения между этими терминами в словарях.

 Такое представление  терминов и их взаимоотношений  называют онтологией. OWL имеет больше средств для выражения значения и семантики, чем XML, RDF, и RDF-S, в частности, отношения между классами (например, непересекаемость), кардинальность (например, "точно один"), равенство, больше типов свойств, характеристик свойств (например, симметрия), и перечисляемые классы. Таким образом, OWL идет дальше этих языков в способности представить поддающийся машинной обработке контент Сети. OWL - это ревизия языка веб-онтологий DAML+OIL, включающая в себя опыт, полученный при проектировании и использовании DAML+OIL [14].

OWL обеспечивает три различных  по выразительности диалекта, спроектированных  для использования отдельными  сообществами разработчиков и  пользователей:

• OWL Lite — имеет наименьшую выразительную мощность из всех, но для решения простых задач его может быть достаточно. Данный диалект языка OWL эквивалентен некоторой дескриптивной логике (разрешимой части логики предикатов первого порядка). OWL Lite обладает важнейшим свойством — разрешимостью (т.е. задача вывода следствий из утверждений, сформулированных в этом языке, является вычислимой). Именно разрешимость (и относительно невысокая вычислительная сложность) является главной причиной использования OWL Lite для создания многочисленных практических онтологий (в медицине, биоинформатике и т.п.).
• OWL DL — обладает большей выразительной мощью, чем OWL Lite, но тоже эквиваленен некоторой (более выразительной) дескриптивной логике. Для большинства задач, встречающихся при проектировании онтологий, выразительности этого диалекта достаточно. OWL DL тоже обладает свойством разрешимости, однако вычислительная сложность у него выше, чем OWL Lite. Разрешимость достигается, в частности, наложением ограничений на синтаксис языка; так, в OWL DL классу запрещено быть экземпляром.
• OWL Full — наиболее выразительный диалект. Эквивалентен RDF. При использовании OWL Full нет никаких гарантий по вычислимости заключений.

 

Каждый из этих диалектов (кроме OWL Lite) является расширением предыдущего. Как следствие, любая OWL Lite онтология является OWL DL онтологией, а любая OWL DL онтология является OWL Full онтологией.

Любая онтология имеет  заголовок и тело. В заголовке  содержится информация о самой онтологии (версия, примечания), об импортируемых  онтологиях. За заголовком следует  тело онтологии, содержащее описания классов, свойств и экземпляров.

Класс - определяет группу индивидов, которых объединяет наличие некоторых общих свойств. Например, Дебора и Франк - оба члены класса Человек. Классы могут быть организованы в иерархии. Есть встроенный самый общий класс по имени Thing (Вещь), который является классом всех индивидов и суперкласс для всех OWL классов. Есть также встроенный наиболее специфичный класс по имени Nothing (Ничто), который не имеет никаких представителей и является подклассом всех OWL классов.

Свойство - могут использоваться, чтобы установить отношения между индивидами или от индивидов к значениям данных. Возьмем, например, четыре свойства: имеетРебенка, имеетРодственника, имеетБрата и имеетВозраст. Первые три могут использоваться, чтобы связать представителя класса Человек с другими представителями класса Человек (и, таким образом, являются Свойствами-объектами), а последнее (имеетВозраст) может использоваться, чтобы связать представителя класса Человек с представителем типа данных Целое число (и, таким образом, является Свойством-значением).

Индивиды - это представители классов.

Так же в языке присутствуют различные средства для описания равенств и неравенств, характеристик  и ограничений свойств, ограничений  кардинальности и т.д.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. Схема игрового обучения

 

Согласно [5], общая игровая схема состоит из трех этапов (Рис. 1):

• Создание преподавателем проблемной ситуации для учащихся посредством введения игровой ситуации;
• Проведение игры. Участники игры решают поставленную задачу, действуя по заданным игровым правилам;
• По завершению игры проводится анализ ее хода и результатов.

Рис.1. Общая схема игрового обучения

Эта схема немного измениться, если добавить источник знаний и систему  управления педагогическим процессом (рис 2). Сначала преподаватель готовит  знания для изучения или проверки. Затем, на основе подготовленного материала создаются учебные планы, или

Рис. 2. Схема игрового обучения с использованием источника знаний

расписания уроков, выбираются нужные игровые формы проведения занятий. Далее, согласно выбранным  игровым режимам и подготовленным учебным планам, проходит сама игра, на которой учащиеся усваивают новые  знания, или закрепляют уже полученные. После проведения игр, полученные результаты сохраняются в базе и используются для последующего анализа.

В роли источника знаний выступает онтология предметной области. Но предлагается использовать онтологию не только как набор  понятий и отношений, а ввести некий элементы проверки и контроля полученных знаний.

В онтологию вводятся понятия  «Вопрос» и «Ответ», вопросы являются индивидами класса «Вопрос», ответы – индивидами класса «Ответ» (рис .3). С помощью объектного свойства «вопросДля», вопросы связываются с соответствующими понятиями. А с помощью свойств «имеетПравильныйОтвет» и «имеетНеПравильныйОтвет» ответы связываются с соответствующим вопросом.

Рис.4: Экземпляры вопросов и ответов

Рис. 3: Добавление понятий «Вопрос» и «Ответ» в онтологию предметной области

На рис. 4 видно, как  выбран объект “q2”. Он относится к типу «Вопрос» и к сложному типу «предназначен Для Переменной», где «Переменная» является понятием, объявленным в онтологии. Так же этот вопрос связан с тремя объектами типа «Ответ». С «а2_1» через свойство «имеетПравильныйОтвет», что говорит о том, что это ответ является правильным для данного вопроса. И с двумя объектами «а2_2» и «а2_3» через свойство «имеетНеПравильныйОтвет», что значит, что эти ответы являются не правильными для данного вопроса.