Using Ontological Modeling by Intellectualization of Learning Processes

Костянтин Ткаченко

doi:10.31866/2617-796X.5.2.2022.270130

Автор(и)

Костянтин Ткаченко Державний університет інфраструктури та технологій, Ukraine https://orcid.org/0000-0003-0549-3396

DOI:

https://doi.org/10.31866/2617-796X.5.2.2022.270130

Ключові слова:

інтелектуальні навчальні системи, процес навчання, перевірка знань, предметна галузь, онтологія, онтологічна модель, база знань, онтограф

Анотація

Мета статті – дослідити та розглянути загальні тенденції, проблеми й перспективи використання онтологічного моделювання процесів навчання та виховання, а також виховання в закладах вищої освіти.

Методами дослідження є методи семантичного аналізу основних понять аналізованої предметної галузі (навчання, виховання та виховні процеси в закладах вищої освіти й інтелектуальні технології). У статті розглянуто підходи до інтелектуалізації освіти в закладах вищої освіти за допомогою сучасних систем, що базуються на онтологічному моделюванні й інтелектуальних технологіях.

Новизною дослідження є аналіз використання онтологічного моделювання та інтелектуальних технологій для інтелектуалізації процесів навчання.

Висновки. У статті розглянуто різні аспекти, пов’язані з онтологічним моделюванням та інтелектуальними технологіями.

Використання онтологічного моделювання в інтелектуалізації діяльності закладів вищої освіти дає змогу перейти до індивідуалізації процесів навчання, забезпечити доступ студентів і викладачів до онтології не тільки окремого курсу, а й усіх курсів освітньо-професійної програми з відповідного спрямування, залучати підприємства-роботодавці й інші зацікавлені сторони до вдосконалення освітнього процесу.

Біографія автора

Костянтин Ткаченко, Державний університет інфраструктури та технологій

Кандидат економічних наук, доцент кафедри інформаційних технологій та дизайну

Посилання

Bechhofer, S., 2009. OWL: Web Ontology Language. In: L. Liu and M.T. Özsu, eds. Encyclopedia of Database Systems. Boston: Springer, pp.2008–2009.

Gelfert, A., 2017. The Ontology of Models, In: L. Magnani and T. Bertolotti, eds. Springer Handbook of Model-Based Science. Pavia: Springer, pp.5–23.

List, C., 2018. Levels: Descriptive, Explanatory, and Ontological. LSE Research Online. [online] Avialable at: <http://eprints.lse.ac.uk/87591/1/List_Levels%20descriptive_2018.pdf> [Accessed 07 April 2022].

Lytvyn, V., Vysotska, V., Dosyn, D., Lozynska, O. and Oborska, O., 2018. Methods of Building Intelligent Decision Support Systems Based on Adaptive Ontology. In: IEEE Second International Conference on Data Stream Mining & Processing (DSMP). Lviv, Ukraine, 21-25 August 2018. Lviv, pp.145–150.

Musen, M.A., 2015. The Protégé Project: A Look Back and a Look Forward. AI Matters, 1(4), pp.4–12.

Protégé 5.5. , 2016. Protégé Project, [online] 19 May. Avialable at: <https://protege.stanford.edu/products.php> [Accessed 07 April 2022].

Sanfilippo, E.M., 2018. Feature-based product modelling: an ontological approach. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 31 (11), pp.1097–1110.

Тkachenko, O.I., Тkachenko, O.A. and Тkachenko, К.O., 2020. Designing Complex Intelligent Systems on the Basis of Ontological Models. In: CMIS-2020: Third International Workshop on Computer Modeling and Intelligent Systems. Zaporozhye, Ukraine, [online] 27 April-1 May 2020. Zaporozhye, pp.266–277. Available at: <http://ceur-ws.org/Vol-2608/paper20.pdf> [Accessed 24 April 2022].