Когнітивна ергономіка онтології навчального призначення
DOI:
https://doi.org/10.51707/2618-0529-2020-18-05Ключові слова:
онтологія, когнітивне навантаження, метрика онтології, когнітивна ергономіка, навчальні ресурсиАнотація
У статті наведений короткий аналіз досліджень, присвячених використанню онтологій для розроблення навчальних програм, створення описів їх змісту у вигляді курсів та інформаційних ресурсів, вдосконалення механізмів рекомендацій академічних джерел та ресурсів, академічного оцінювання, менеджменту закладу вищої освіти, інтеграції академічних даних та сховищ на основі онтологій, який засвідчив, що онтології є корисним засобом організації інформації в освітньому процесі. Розглядаються критерії, методи і способи метричної оцінки онтологій щодо відповідності вимогам застосування, збільшення доступності інформації для засвоєння та отримання можливості повторного їх використання з метою зниження часових та фінансових витрат на модернізацію наявних і розроблення нових моделей баз знань. Наведений короткий опис метрик когнітивної ергономіки, які впливають на сприйняття і здатність до запам’ятовування інформації, представленої в онтологіях. Визначена залежність ефективності онтології від її метрик, на основі якої представлений перелік когнітивно-перцептивних принципів, що необхідно враховувати, розробляючи онтології навчального призначення. Розглянуті основи теорії когнітивного навантаження та її застосування у процесі розроблення навчальних ресурсів на основі онтологій. Наведено опис типів когнітивного навантаження, які може спричинити навчальна онтологія, з метою визначення способів її оптимізації. Надані практичні поради розробникам навчальної онтології задля найбільш ефективного представлення інформації для її засвоєння. Наведений перелік засобів побудови онтологій, у тому числі навчального призначення. Описані основні способи представлення знань засобами когнітивної ІТ-платформи «Поліедр», що враховує особливості когнітивної ергономіки в процесі розроблення онтології навчального призначення.
Посилання
Piedra, N., Chicaiza, J., LopezVargas, J. & Tovar, E. (2015). Seeking Open Educational Resources to ,Compose Massive Open Online Courses in Engineering Education. An Approach based on Linked ,Open Data. Journal of Universal Computer Science, 21 (5), 679–711.
Alomari, J. (2016). Ontology for Academic Program ,Accreditation Ontology of Accreditation Board of Engineering and Technology (ABET) Process. International Journal of Advanced Computer Science & Applications, 7 (7), 123–127. DOI: 10.14569/IJACSA.2016.070717.
Muñoz, A., Lagos, K., VeraLucio, N. & VergaraLozano, V. (2016). Ontological Model of Knowledge Management for Research and Innovation. Technologies and Innovation: Second International Conference (CITI), 51–62. DOI: 10.1007/978-3 319-48024-4_5.
Valaski J., Malucelli A., Reinehr S. Ontologies application in organizational learning: A literature review. Expert Systems with Applications. 2012. No 39 (8). Р. 7555–7561 DOI: 10.1016/j.eswa.2012.01.075
TapiaLeon M., Rivera A., Chicaiza J., LujánMora S. Application of ontologies in higher education: A systematic mapping study. IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). 2018. Р. 1344–1353. DOI: 10.1109/educon.2018.8363385
Brank, J., Grobelnik, M. & Mladenic, D. (2005). A survey of ontology evaluation techniques. Proceedings of the Conference on Data Mining and Data Warehouses (SiKDD 2005).
Gangemi, A., Catenacci, C., Ciaramita, M. & Lehmann, J. (2005). Ontology evaluation and validation An integrated formal model for the quality diagnostic task.
Völker J., Vrandečić D., SureVetter Y., Hotho A. AEON–An approach to the automatic evaluation of ontologies. Applied Ontology. 2008. No 3 (1). Р. 41–62. DOI: 10.3233/ao-2008-0048
Zhu X., Fan J. W., Baorto D. M., Weng C., Cimino J. J. A review of auditing methods applied to the content of controlled biomedical terminologies. J. Biomed. Inform. 2009. No 42 (3). Р. 413–425. DOI: 10.1016/j.jbi.2009.03.003
Gavrilova, T., Gorovoy, V., Bolotnikova, E. & Golenkov, V. (2009). Subjektivnye metriki ocenki ontologii [Subjective metrics for evaluating ontologies]. Proceedings of the Conference «Znanija-Ontologii-Teorii» (ZONT 2009), 178–186 [in Russіan].
Miller G. The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Process-ing Information. The Psychological Review. 1956. No 63. Р. 81–97. DOI: 10.1037/h0043158
Noy, N. & McGuinness, D. L. (2001). 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.
Sweller J. Cognitive Load Theory, learning difficulty, and instructional design. Learning and Instruc-tion. 1994. No 4 (4). Р. 295-312. DOI: 10.1016/0959-4752(94)90003-5
Transdystsyplinarnyj klaster naukovoosvitnikh resursiv NC “MANU” [Transdisciplinary Cluster of Scientific and Educational Resources of the National Center “Junior Academy of Sciences of Ukraine”]. Retrieved from https://polyhedron.stemua.science/[in Ukrainian]
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 НАУКОВІ ЗАПИСКИ МАЛОЇ АКАДЕМІЇ НАУК УКРАЇНИ
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.