Pobierz artykuł PDF

KARTOGRAFICZNA METODA REPREZENTACJI WIEDZY W EKSPERTOWYM
SYSTEMIE JAKOCI KSZTAŁCENIA
TOMASZ DUDEK
Wydział Informatyki,
Politechnika Szczeci
ska
Streszczenie
W artykule zaprezentowano zastosowanie kartograficznej metody reprezentacji
wiedzy w ekspertowym systemie oceny jakoci kształcenia szkoły wyszej. Taka reprezentacja zapewni integracj heterogenicznych ródeł danych oraz otwarto systemu na nowe ródła ocen.
Słowa kluczowe: reprezentacja wiedzy, ontologie, integracja danych, doradcze systemy ekspertowe, ocena jakoci kształcenia.
KNOWLEDGE REPRESENTAION WITH CARTOGRAPHIC METHOD FOR
EDUCATION’S QUALITY EXPERT SYSTEM
Summary
This article gives a summary of knowledge representaion based on cartographic
method for education’s quality expert system. Such representation will provide heterogeneous data sources integration as well as system’s readiness for those new datas.
Keywords: knowledge representaion, ontologies, data integration, education's quality estimation,
advisory expert systems.
1. Wprowadzenie
Do oceny działania organizacji, firmy, instytucji stosuje si systemy informatyczne wspomagajce te działania. Do grupy takich systemów nale te, które wspomagaj diagnozowanie
stanu. Jedn z klas systemów diagnostycznych s tzw. systemy ekspertowe, w których gromadzi
si dane o zachodzcych procesach diagnozowanych a nastpnie w oparciu o metody wywodu
wiedzy dokonuje oceny stanu. W przypadku uczelni wyszych jako instytucji i wiadczonych
przez nie usług edukacyjnych chodzi tu o najczciej o diagnoz jakoci kształcenia. Diagnostyczny system ekspertowy oceny jakoci kształcenia w szkole wyszej moe dostarczy niezbdnych
danych w celu wypracowania właciwej diagnozy i decyzji zwizanych z realizacj procesów
edukacyjnych. System taki moe by zasilany z wielu ródeł danych. Takimi danymi mog by
róne rankingi przeprowadzane przez media, ankiety czy instrukcje wewntrzne pomiarów realizowane w szkołach wyszych w myl zarzdzania jakoci kształcenia.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 7, 2006
63
2. Dane ródłowe w ekspertowym systemie jakoci kształcenia.
Potrzeba budowy doradczych systemów jakoci kształcenia wynika z nastpujcych przesłanek:
•
Szkoły wysze w ramach wewntrznych systemów oceny realizuj ocen jakoci wiadczonych usług edukacyjnych, w warunkach konkurencji tych usług,
•
Oceny jakoci kształcenia ma wielokryterialny i zmienny w czasie charakter,
•
Do oceny wykorzystuje si róne ródła danych, o strukturze zmiennej w czasie,
•
Na rynku edukacyjnym jest konkurencja i szkoły wysze zmuszone s do szybkiego dostosowywania narzdzi informatycznych do nowych potrzeb i nowych ródeł danych,
•
Nad jakoci kształcenia realizowany jest administracyjny nadzór Pa
stwowej Komisji Akredytacyjnej (PAKa).
Charakterystycznymi cechami systemów wspomagajcych ocen jakoci kształcenia (w
tym równie diagnostycznych systemów ekspertowych) s:
•
rozmaite mierniki oceny jakoci,
•
róne poziomy odniesienia miar jakoci (kontrola wewntrzna i zewntrzna),
•
zmienne wagi i miary jakoci kształcenia (trudne do przewidzenia w przyszłoci,
•
wielorakie ródła dla odmiennych metod wywodu wiedzy,
•
róne ródła danych (np. ankiety, oceny, rankingi) odmiennych typów (liczby, rangi, opisy)
i struktur.
Dodatkowo w systemach wspomagajcych ocen jakoci kształcenia mog by przechowywane nie tylko róne miary procesu kształcenia (stany diagnozy), których moe by wiele, ale
mog one opiera si na rónym sposobie widzenia pomiaru jakoci kształcenia. Dodatkowo kada
taka ocena moe odwzorowywa swoisty punkt widzenia oceniajcego. Zmianie w czasie ulega
równie sam model kształcenia, metody, rodki, cele kształcenia i podmiot kształcenia. Pojedyncze oceny procesu kształcenia mona uzna za oceny fragmentaryczne zmienne w czasie i to nie
tylko w sensie wartoci, ale równie w sensie przyjtych kryteriów (mierników) tej oceny.
Potrzeba reprezentacji danych i wiedzy w doradczym systemie ekspertowym oceny jakoci
kształcenia wymaga integracji heterogenicznych ródeł danych, w formie jednolitej reprezentacji
danych i wiedzy, Taka integracja jest równie wskazana ze wzgldu na róne poziomy odniesienia
miar jakoci, np. ocena jakoci kształcenia prorynkowa, pro-społeczna, czy moe proabsolwencka.
Proces zintegrowanej reprezentacji danych w diagnostycznym systemie ekspertowym nie
powinien ogranicza si jedynie do gromadzenia danych o ocenach jakoci kształcenia, czy ocenach aspektów procesu kształcenia w jednej wspólnej kolekcji danych, która moe si zmienia
strukturalnie w czasie, np. tworzone s nowe rankingi szkół, opracowywane s unowoczenione
systemy jakoci, zmieniaj si standardy kształcenia, itp.
64
Tomasz Dudek
Kartograficzna metoda reprezentacji wiedzy w ekspertowym systemie jakoci kształcenia
Integracja danych w ocenie kształcenia nie jest te tylko integracj danych o zmiennych
strukturach danych nawet wtedy, gdy w gr wchodzi ujcie historyczne tych danych. Integracja
danych o ocenie poziomu kształcenia powinna spowodowa dodatkowo, e informatyczny system
oceny (diagnostyczny system ekspertowy) bdzie zdolny do uzupełnienia zgromadzonych ocen o
wnioski, czy informacje podane niejawnie, ale wynikajce ze zgromadzonych i zintegrowanych ze
sob danych.
3. Ontologie w opisie danych systemu ekspertowego.
Do opisu kolekcji danych ródłowych w systemie ekspertowym, zwłaszcza trudnych do
zintegrowania mona wykorzysta logik opisow (ang. Description Logics – DL), która zajmuje
si badaniem systemów terminologicznych danej dziedziny zainteresowa
. Dziedzina zainteresowa
to tzw. uniwersum. W tym przypadku tym uniwersum s oceny jakoci kształcenia aktualnie
dostpne i te, które pojawi si w przyszłoci. Uniwersum składa si z tzw. osobników. Osobniki
to pojedyncze oceny wykonane w procesie oceny kształcenia.
W logice opisowej dan dziedzin zainteresowa
(tu oceny procesu kształcenia) charakteryzuje si z uyciem tzw. ontologii. Wg literatury (2004) w ontologii wyrónia si dwa podstawowe elementy, tzw. terminologi i opis wiata. Terminologia słuy przede wszystkim do wyszczególnienia poj, które s zwizane z opisem dziedziny zainteresowa
. Terminologia okrela równie zwizki pomidzy tymi pojciami.
Druga składowa ontologii tzw. opis wiata, który przyporzdkowuje pojciom z terminologii osobniki (elementy uniwersum) i okrela powizania pomidzy osobnikami za pomoc relacji
najczciej binarnych. Pojcia w DL czsto w literaturze nazywa si konceptami. Zakresem konceptu jest zbiór osobników, które mona za pomoc danego konceptu (pojcia) opisa. Osobniki to
wystpienia konceptu. Wród konceptów wyrónia si tzw. koncepty atomowe (proste) i złoone.
Koncept atomowy jest okrelony przez pojedyncz nazw, np. punktualno. Koncepty złoone
budowane s z konceptów atomowych w oparciu o konstruktory (operatory) logiki opisowej. Takimi operatorami (konstruktorami) w DL s:
•
Suma zakresu dwóch konceptów oznaczona symbolem ∪ ,
•
Cz wspólna dwóch konceptów oznaczona symbolem ∩ ,
•
Dopełnienie zakresu konceptu do uniwersum realizowane z uyciem symbolu ¬ ,
•
Osobnik bdcy w relacji wyłczne z wystpieniem jednego konceptu,
•
Osobnik bdcy w relacji z przynajmniej jednym wystpieniem danego konceptu.
Dla pełnoci definicyjnej przyjmuje si, e konceptami s równie uniwersum oraz koncept
pusty. Koncepty te mona oznaczy odpowiednio symbolami, gdzie koncept pusty to symbol ⊥ a
uniwersum T.
Podstaw budowy terminologii w ontologii s aksjomaty. Do zbioru aksjomatów nale:
•
równowanoci,
•
podrzdnoci.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 7, 2006
65
Aksjomat równowanoci stwierdza, e zakresy konceptów s równe i oznacza si go symbolem , a aksjomat podrzdnoci stwierdza, e zakres jednego konceptu jest w relacji zawierania
si w zakresie innego konceptu. Aksjomat ten oznaczany jest symbolem ⊆ .
Aby zintegrowa róne ródła danych w praktyce zaczto integrowa ontologie odpowiadajce ródłom danych. Wród metod, które integruj wiele ontologii mona wyróni nastpujce
metody:
•
Przekształcenie jednej ontologii w drug ontologi,
•
Łczenie ontologii we wspóln ontologi,
•
Odwzorowanie ontologii czstkowych w tzw. ontologii globalnej.
Przekształcenie jednej ontologii w drug wymaga doboru metody tego przekształcenia w
zalenoci od ontologii ródłowych. Dla dwóch dowolnych ontologii proces tego przekształcenia
naley zrealizowa od pocztku wg swoistej dla tych ontologii metody. Gdy pojawi si nowe
ontologie ródłowe, to przekształcenie to naley znów zrealizowa na swoisty dla tych ontologii
sposób. Takie rozwizanie nie jest do przyjcia w odniesieniu do integracji w systemie, w którym
pojawi si w czasie nowe ontologie o nieprzewidywalnej strukturze.
Wg literatury (1997) łczenie ontologii (ang. Ontology Mering) zostało zaprezentowane jako proces znajdywania elementów wspólnych midzy dwoma ontologiami. W ten sposób zostanie
utworzona nowa ontologia, która zawiera bdzie terminologie z obu ontologii ródłowych.
W literaturze (2005) wród metod odwzorowania ontologii czstkowych we wspóln ontologi globaln znana jest metoda ELPAR (ang. Extraction of Least Probable Atomic Regions).
Metod t oparto na tzw. kartograficznej reprezentacji wiedzy i logice opisowej DL. W klasycznym podejciu na ogół zakłada si, e terminologia nie moe by aktualizowana w czasie pracy
systemu, co ogranicza zastosowanie tej metody do rozwaanego przykładu, gdzie terminologie i
koncepty (kryteria jakoci – miary i oceny wiadczonych usług edukacyjnych) s zmienne w czasie.
4. Metoda kartograficznej reprezentacji wiedzy w ekspertowym systemie oceny jakoci
kształcenia.
Metoda ta pozwala przedstawi zalenoci wystpujce pomidzy pojciami pewnej terminologii, jak równie stopniowo (wraz z pozyskiwana wiedz) przyporzdkowywa indywidualne
obiekty tym pojciom. Zalenoci mona przedstawi w postaci tzw. mapy konceptów, której
efektywno budowy stanowi kluczowe zagadnienie z punktu widzenia stosowania metody kartograficznej. Podstaw kartograficznej reprezentacji wiedzy jest załoenie, e dziedzina, dla której
tworzy si ontologie składa si z pewnych niepodzielnych obszarów, tzw. regionów, które nie
zawieraj adnych innych podobszarów. Dodatkowo, rozpatrujc kartograficzn reprezentacj
wiedzy zakłada si, e najwiksz liczb wnioskowa
mona uzyska w czasie gromadzenia danych w systemie a nie w czasie udzielania odpowiedzi na zapytanie. Przy zastosowaniu wiedzy
kartograficznej, baza wiedzy systemu jest wzbogacana o nowe asercje, a nie o nowe aksjomaty czy
terminologie. Dlatego w klasycznym podejciu na ogół zakłada si, e terminologia nie moe by
66
Tomasz Dudek
Kartograficzna metoda reprezentacji wiedzy w ekspertowym systemie jakoci kształcenia
aktualizowana w czasie pracy systemu, co ogranicza zastosowanie tej metody do rozwaanego
przykładu, gdzie terminologie i koncepty (kryteria jakoci – miary i oceny wiadczonych usług
edukacyjnych) s zmienne w czasie.
W metodzie tej, zakłada si, e w systemie oceny kształcenia w chwili czasu t dostpnych
jest n heterogenicznych ródeł danych Z1, Z2, Zn zgromadzonych w formie np. baz danych, które
bd z udziałem eksperta opisane ontologiami O1(t), O2(t), On(t). Dla tych ontologii w systemie
zostanie zbudowana ontologia globalna OG(t). Zasady budowy tej ontologii globalnej zostan
zaprezentowane poniej. Dla tych ródeł danych i odpowiednich ontologii czstkowe O1(t), O2(t),
…, On(t) zostan opracowane terminologie odpowiednio T1, T2, …, Tn.
Podstaw metody reprezentacji wiedzy w systemie ekspertowym jest konstrukcja ontologii
globalnej OG(t) i terminologii globalnej TG. Kolejnym krokiem metody bdzie okrelenie funkcji
przej z ontologii globalnej do kadej z ontologii czstkowych i odwrotnie w formie tzw. tablic
przejcia. Tablice przejcia z terminologii TG do Ti (dla i=1, 2, …, n) pozwalaj w jednym systemie operowa na ontologiach i ródłach danych czstkowych a take na zintegrowanej ontologii i
wspólnych zintegrowanych danych reprezentowanych poprzez koncepty w globalnej ontologii.
Ontologia OG(t) globalna stanowi zintegrowany model danych w chwili t.
Opis dowolnego ródła danych Zi (gdzie i=1,2,…N) w bazie wiedzy systemu ekspertowego
posiada logiczny model bazy danych, oznaczony jako MLZi. Tu system zarzdzania danymi odwzorowuje taki model w fizyczny model zapisu danych MFZi (i=1,2,…N). Model logiczny MLZi
ródła danych Zi (i=1, 2, …, N) odpowiada konceptom zawartym zarówno w terminologii Ti jak i
w terminologii globalnej TG, co dowodzi integracji heterogenicznych ródeł danych w systemie w
jedn zintegrowan reprezentacj wiedzy.
Poniej zaprezentowano przykład scalania dwóch ontologii z dziedziny kontroli jakoci
kształcenia. Niech jedn z ontologii czstkowych (O1), bdzie ontologia adekwatna do ródła
danych Z1 oparta na takich konceptach jak: program (nauczania), treci programowe, przekaz,
wymagania, metoda zaliczenia, ocena a ontologia czstkowa O1 opisana jest nastpujc terminologi zgodna z zapisem logicznym:
ocena ≡ przekaz program wymagania
ocena pozytywna ⊆ ocena
ocena pozytywna ≡∀ocena pozytywna . ocena
ocena negatywna ≡ ¬ ocena pozytywna ocena
ocena pozytywna ocena negatywna ≡ ⊥
gdzie symbolami oznaczono koniunkcj konceptów a ⊥ oznacza zbiór pusty.
Rysunek 1. Terminologia dla ródła numer jeden (ródło: opracowanie własne)
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 7, 2006
67
Niech inn ontologi czstkow O2, bdzie ontologia adekwatna do ródła danych Z2 z takimi konceptami jak: rozkład zaj, metoda realizacji, kompetencja, ocena, przygotowanie (do
zaj) i terminologi T2 zgodn z nastpujcym zapisem logicznym:
przygotowanie ≡ rozkład zaj metody realizacji kompetencja
przygotowanie do zaj ⊆ kompetencja
ocena pozytywna ≡ ∀ocena pozytywna . ocena
ocena negatywna ≡ ¬ ocena pozytywna ocena
ocena pozytywna ocena negatywna ≡ ⊥
Rysunek 2. Terminologia dla ródła numer dwa (ródło: opracowanie własne)
Wówczas ontologia globalna obejmuje koncepty i relacje midzy nimi, opisane nastpujc
terminologi:
ocena_programu ≡ przekaz tre_programu wymagania
∀maocena. ocena_programu
ocena_pozytywna ocena_negatywna ≡ ⊥ (koncept pusty)
ocena_negatywnaocena_pozytywna ≡ T (uniwersum)
ocena_pozytywna ⊆ ocena_programu
ocena_negatywna ≡ ¬ ocena_pozytywna ocena_programu
Rysunek 3. Obszary terminologii globalnej (ródło: opracowanie własne)
68
Tomasz Dudek
Kartograficzna metoda reprezentacji wiedzy w ekspertowym systemie jakoci kształcenia
Kolejnym etapem opracowanej metody integracji heterogenicznych ródeł danych Z1 i Z2 i
odwzorowania wiedzy w ontologii globalnej jest okrelenie funkcji przejcia miedzy ontologi
globaln a ontologiami czstkowymi i odwrotnie. Dla rozwaanego przykładu funkcje przejcia s
w tym przypadku zgodne z tablic 1.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 7, 2006
69
Tablica 1. Funkcje przejcia miedzy ontologiami (ródło: opracowanie własne)
Rodzaj funkcji przejĞcia
Funkcja OG O1
gdzie O1 = {Z1, G1,T1,}
Funkcja O1 OG
gdzie O1 = {Z1, G1,T1,}
Funkcja OG O2
gdzie O2 = {Z2, G2,T2,}
Funkcja O2 OG
gdzie O2={Z2, G2,T2,}
Definicja funkcji
100000000000 1000
010000000000 0100
001000000000 0010
000100000000 0001
000010000000 0000
000001000000 0000
000000100000 0100
000000010000 0010
000000001000 0001
000000000100 0100
000000000010 0010
000000000001 0001
1000 100000000000
0100 010000100100
0010 001000010010
0001 000100001001
0000 000011000000
100000000000 100
010000000000 000
001000000000 000
000100000000 000
000010000000 010
000001000000 001
000000100000 001
000000010000 001
000000001000 001
000000000100 010
000000000010 010
000000000001 010
100 100000000000
010 000010000111
001 000001111000
000 011100000000
5. Adaptacyjny charakter metody reprezentacji wiedzy.
Jeli w chwili t+t pojawiło si nowe ródło danych, nowa ocena usług edukacyjnych to w
opracowanej metodzie ekspert, z uyciem systemu zgodnego z koncepcj zaprezentowan na rys.
1, opracuje now ontologi dla tego ródła danych, oznaczon symbolicznie jako Onew(t+t) a
nastpnie opracowuje ontologi globaln OG’(t+t) z ontologii czstkowych OG(t) i Onew(t+t).
Nastpnie konstruuje si funkcje przejcia z ontologii globalnej OG’(t+t) do ontologii czstkowych OG(t) i Onew(t+t) i funkcje odwrotne przejcia z ontologii czstkowych OG(t) i Onew(t+t)
do ontologii globalnej OG’(t+t). Dalsze funkcjonowanie systemu realizowane jest w oparciu o
now ontologi globaln OG’(t+t). Takie działanie systemu umoliwia adaptacj ontologii globalnej do nowych ródeł danych w czasie, gdy takie ródła pojawi si w systemie.
70
Tomasz Dudek
Kartograficzna metoda reprezentacji wiedzy w ekspertowym systemie jakoci kształcenia
W metodzie kartograficznej reprezentacji wiedzy, w procesie konstrukcji ontologii globalnej z ontologii lokalnych w dowolnej chwili t moliwe jest równie uycie nie tylko przekształce
konceptów ontologii globalnej w koncepty lokalne i odwrotnie, ale równie moliwe jest dodatkowo zastosowanie przekształce
konceptów w tzw. synonimy a take moliwe jest uycie
współczynników zgodnoci poj i synonimów (współczynniki wzajemnego dostosowania poj
stanowicych koncepty lub synonimy).
6. Koncepcja systemu ekspertowego z wykorzystaniem metody.
Zaprezentowana metoda integracji heterogenicznych ródeł danych oparta na zmiennych w
czasie ontologiach adekwatnych do ródeł danych i budowie ontologii globalnej moe by wykorzystane w diagnostycznym systemie oceny jakoci kształcenia. Na rys. 4 zaprezentowano ogóln
koncepcj takiego systemu.
Rysunek 4. Koncepcja systemu ekspertowego do diagnozowania jakoci kształcenia
ródło: opracowanie własne
System ten mógłby słuy do diagnozowania jakoci kształcenia w wiadczeniu usług edukacyjnych. Główn cech takiego systemu jest integracja funkcji i danych w systemie oraz jego
otwarty charakter na nowe ródła (struktury) danych, róne sposoby obróbki danych i metody
wywodu wiedzy.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ
Seria: Studia i Materiały, nr 7, 2006
71
6. Podsumowanie
Zaprezentowana metoda pozwoli zintegrowa heterogeniczne ródła danych w postaci jednolitej zintegrowanej struktury, bdcej reprezentacj wiedzy w systemie ekspertowym. Reprezentacja ta oparta jest na ontologii globalnej utworzonej z wielu ontologii czstkowych, które mog w
czasie si znów pojawi, gdy tylko powstanie nowe ródło danych. Uzupełnieniem metody s
opracowane funkcje przejcia miedzy ontologiami czstkowymi a ontologi globalna i odwrotnie.
Zapewni to niezaleno ekspertowego systemu oceny jakoci kształcenia szkoły wyszej od nowych i zmiennych w czasie struktur danych ródłowych.
Bibliografia
1.
Sowa J. (1997) Electronic communication In the onto-std mailing list
2.
Doerr M.S. (2001a) Semantic problems of thesaurus mapping. Journal of Digital Information,
3.
Pankowski T. (2001b) Integracja i przetwarzanie heterogenicznych ródeł danych w bazach
obiektów czciowo etykietowanych. Materiały III Krajowej Konferencji n.t. Metody i systemy komputerowe w badaniach naukowych i projektowaniu inynierskim, Kraków
4.
Staab S., Studer R. (2004) Handbook on ontologies. Springer Verlag
5.
Goczyła K., Grabowska T. (2005) Metoda ELPAR łczenia ontologii oparta na ich kartograficznej reprezentacji, I Krajowa Konferencja Naukowa „Technologie Przetwarzania Danych”
Pozna
TOMASZ DUDEK
Instytut Systemów Informatycznych
Wydział Informatyki
Politechnika Szczeci
ska
ul. ołnierska 49
71-210 Szczecin
Tel. (091) 449-5668
e-mail : [email protected]