Об основах и развитии Ontology Based Learning, а также усилиях лаборатории Интеллектуальных систем и структурного анализа НИУ ВШЭ. Выступление 2018-05-25 на семинаре лаборатории "Интеллектуальные методы обработки информации и семантические технологии" ИТМО.

1. ОНТОЛОГИЧЕСКИ-КОНТРОЛИРУЕМОЕ
ОБУЧЕНИЕ: ИМПЛИЦИТНОЕ И
ЭКСПЛИЦИТНОЕ ЗНАНИЕ
А.А. Незнанов, к.т.н., доц.
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб

2. ⚫ Три понятия под одной шапкой
⚫ Технические онтологии
⚫ Консолидация онтологий
⚫ Эксперты и искусственный интеллект
⚫ Поддержка обучения
⚫ Управление траекторией обучения
⚫ Автоматическая генерация учебного содержания
⚫ Автоматическая генерация заданий
⚫ Профессия: специалист по онтологическому моделированию
(инженер знаний)
⚫ Формализация знаний – один из драйверов цифровизации
Онтологически-контролируемое обучение
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 2

3. ⚫ Термин «онтология» используется в нескольких различных значениях
1. Наука, изучающую характеристики бытия и сущности
⚫ Так определена ещё Аристотелем
⚫ Философская дисциплина
2. Средство формального моделирования знаний о некоторой системе или
предметной области (в самом широком смысле)
⚫ Чаще всего используемое в наше время техническими специалистами
⚫ 1993 г. – Т. Грубер определил формальную онтологию как
эксплицитную спецификацию концептуализации
⚫ Это определение на данный момент является лингвистически красивым и
наиболее цитируемым
⚫ 1997 г. – В. Борст определила онтологию как формальную
спецификацию общей концептуализации, с дополнительным
требованием, чтобы данная концептуализация выражала общее
мнение некоторой группы людей
⚫ 1998 г. – Р. Студер уточнил прагматику термина, предложив понимать
онтологию как формальную, точную спецификацию общей
концептуализации, которая может использоваться как человеком, так
и компьютером
Формальные онтологии
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 3

4. ⚫ Кратко: для рассказа компьютеру и самому себе о предметной
области
⚫ Развёрнуто:
⚫ Для уточнения понимания
⚫ Для формализации знаний
⚫ Для обнаружения лакун в знаниях
⚫ Для обмена знаниями между системами
⚫ Для обеспечения фактами процедур логического вывода
⚫ Для выявления знаний более высокого уровня
из массивов низкоуровневого знания
Зачем нужны онтологии?
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 4

5. ⚫ В основе любой онтологии лежит формальный глоссарий
терминов предметной области
⚫ Далее, всегда можно выделить наиболее общие отношения
между понятиями из глоссария, которые сейчас принято означать
термином «метаонтология»
⚫ Метаонтология ничего не говорит о конкретных объектах, а лишь о классах
сущностей предметной области и обычно не позволяет решить никакую
конкретную задачу (кроме слияния онтологий – см. далее)
⚫ Описывает же конкретные явления и процессы, возникающие при
решение конкретных задач предметная или прикладная
онтология
⚫ Можно отдельно обсудить терминологии с upper, top-level и другими
онтологиями
Уровни онтологий
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 5

6. ⚫ Требования В. Раскина и С. Ниренбурга
⚫ Ясность. Онтологии должны быть понятными и адекватно передавать смысл
объектов и отношений между ними
⚫ Возможность расширения. Онтология должна предусматривать
возможность добавления новых элементов, без обязательной
корректировки уже существующих
⚫ Согласованность. Утверждения, содержащиеся в онтологии, не должны
противоречить друг другу, иерархии понятий и связывающим их
отношениям
⚫ Минимизация избыточной специализации. Онтология не должна жёстко
привязываться к конкретной задаче – желательно обеспечить возможности
её использования в будущих задачах
⚫ Nirenburg S., Raskin V. Ontological Semantics. MIT Press, 2004.
(https://mitpress.mit.edu/books/ontological-semantics)
Требования к онтологиям
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 6

7. ⚫ Построение [building] – извлечение экспертных знаний, их
формализация и сохранение в виде базы знаний
⚫ Обучение или автоматическая генерация [learning, generation]
⚫ Поиск [querying] – выдача ответов на вопросы, связанные с
понятиями/объектами, встречающимися в онтологии
⚫ Отображение [mapping] – нахождение семантических связей
между сущностями из разных онтологий
⚫ Выравнивание [alignment] – установка различного вида
соответствий между двумя онтологиями для того, чтобы они
могли использовать информацию друг друга
⚫ Слияние [merging] – построение онтологии, как можно более
полно объединяющей знания, содержащиеся в нескольких
исходных онтологиях
Задачи онтологического моделирования
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 7

8. ⚫ Стандарты
⚫ [Old] Knowledge Interchange Format (КIF) (http://logic.stanford.edu/kif/kif.html)
⚫ Simple Knowledge Organization System (SKOS) (http://www.w3.org/2004/02/skos)
⚫ Resource Description Framework (RDF) (http://www.w3.org/RDF)
⚫ Knowledge Interchange Format (KIF) as an RDF Schema (https://www.w3.org/2000/07/hs78/KIF)
⚫ Web Ontology Language (OWL) (https://www.w3.org/2001/sw/wiki/OWL)
⚫ ISO 15926 Industrial automation systems and integration
(http://www.iso.org/standard/29557.html)
⚫ Парадигмы
⚫ Semantic Web
⚫ Introduction to Ontologies and Semantic Web (http://www.obitko.com/tutorials/ontologies-semantic-
web/introduction.html)
⚫ ...
Средства онтологического моделирования (1)
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 8

9. ⚫ Языки запросов
⚫ SPARQL (https://www.w3.org/TR/sparql11-overview/)
⚫ Некоторые инструменты
⚫ [Catalog] Sweet Tools (http://www.mkbergman.com/sweet-tools)
⚫ [Free] Protégé (http://protege.stanford.edu)
⚫ Tudorache T., Nyulas C., Noy N.F., Musen M.A. WebProtégé: A Collaborative Ontology Editor and Knowledge Acquisition Tool
for the Web, Semantic Web, 4(1), 2013, pp. 89–99 (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3691821/)
⚫ Ontorion™ is Distributed Knowledge Management System
(http://www.cognitum.eu/semantics/Ontorion/) + Fluent Editor
(http://www.cognitum.eu/semantics/FluentEditor/)
⚫ Seganti F., Kapłański P., Zarzycki P. Collaborative editing of Ontologies using Fluent Editor and Ontorion, International
Experiences and Directions Workshop on OWL, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 9557, 2015, pp. 45-55 (LNCS)
(http://cgi.csc.liv.ac.uk/~valli/OWLED2015/OWLED_2015_paper_6.pdf)
⚫ [Free] Noctua + Minerva (https://github.com/geneontology/noctua)
⚫ …
Средства онтологического моделирования (2)
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 9

10. IBM Watson
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 10

11. ⚫ Gellish – Domain Dictionaries and Dictionary Development
(http://wiki.gellish.net/doku.php?id=dictionary_extension)
⚫ ...
⚫ Bibsonomy – the easy way to manage scientific publications and
bookmarks (http://www.bibsonomy.org)
⚫ ...
⚫ Elsevier Reference modules
(http://www.elsevier.com/solutions/sciencedirect/content/reference-modules)
⚫ ...
⚫ Основы систематизации
⚫ Левенчук А. Системное мышление (http://mybook.ru/author/anatolij-levenchuk-
2/sistemnoe-myshlenie-2)
⚫ SEBoK – Systems Engineering Body of Knowledge (http://www.sebokwiki.org)
Собственно формализация знания
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 11

12. ⚫ Andries van Renssen A.
Taxonomic Dictionary of Relations, 2016
(http://www.lulu.com/shop/andries-van-renssen/taxonomic-
dictionary-of-relations/paperback/product-22534783.html)
⚫ This is a taxonomic dictionary, which means that the
defined concepts are arranged in a strict subtype-
supertype hierarchy, also called a taxonomy
⚫ The dictionary defines kinds of relations that are usually
not found in conventional dictionaries.
⚫ A number of the kinds of relations are also defined in
various ISO and non-ISO standards
⚫ Более 5000 отношений!
⚫ Что реализовано в Gellish:
⚫ Gellish Syntax and Contextual Facts
(http://github.com/AndriesSHP/Gellish/blob/master/Data/Gellish
%20Syntax%20and%20Contextual%20Facts%20-%20Oct2017.pdf)
Справочник семантических отношений
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 12

13. ⚫ Основные метаонтологии
⚫ Глобальный медицинский тезаурус Unified Medical Language System (UMLS)
Metathesaurus (http://www.nlm.nih.gov/research/umls/quickstart.html)
⚫ Интегратор источников данных и метаонтологий SNOMED Clinical Terms
(SNOMED CT) (http://www.ihtsdo.org/snomed-ct)
⚫ Technical Implementation Guide
(http://ihtsdo.org/fileadmin/user_upload/doc/en_us/tig.html)
⚫ SNOMED® In Action (http://snomedinaction.org/sct-table.html)
⚫ Medical Subject Headings (MeSH)
(http://www.nlm.nih.gov/mesh/meshhome.html)
⚫ Medical Dictionary for Regulatory Activities (MedDRA) (http://www.meddra.org)
⚫ HL7 Reference Information Model
(http://www.hl7.org/implement/standards/rim.cfm)
⚫ HL7 Arden Syntax (http://www.hl7.org/implement/standards/product_brief.cfm?product_id=372)
⚫ …
Онтологическая поддержка медицины (1)
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 13

14. ⚫ Открытые предметные онтологии
⚫ Международная классификация болезней и проблем, связанных со
здоровьем International Classification of Diseases (ICD)
(http://www.who.int/classifications/icd/en)
⚫ ICD10Data.com (http://www.icd10data.com)
⚫ Disease Ontology (http://disease-ontology.org)
⚫ Нормализованные названия лекарственных препаратов RxNorm
(http://www.nlm.nih.gov/research/umls/rxnorm/index.html)
⚫ Набор из 35 источников данных BIO2RDF - Linked Data for the Life Sciences
(http://download.openbiocloud.org/release/3/release.html)
⚫ Платформа Open PHACTS (http://www.openphacts.org)
⚫ The Open Biological and Biomedical Ontologies (http://www.obofoundry.org)
⚫ Hymenoptera Anatomy Ontology Portal
(http://api.hymao.org/projects/32/public/site/hymglossary/home/about)
⚫ Инструменты группы Medical Ontology Research (http://mor.nlm.nih.gov)
⚫ Пример онтологии медицинских публикаций PubMed Ontology
(http://aber-owl.net/aber-owl/pubmed)
⚫ Онтологии Gene Ontology Consortium (http://www.geneontology.org)
⚫ Различные варианты Drugs Ontologies
⚫ …
Онтологическая поддержка медицины (2)
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 14

15. ⚫ Систематизация
⚫ Классификация
⚫ Таксономии
⚫ Терминологическая системы
⚫ Тезаурусы
⚫ Семантические связи
⚫ Плотность знания на единицу медиа
⚫ New text structure and semantic markup
⚫ Структурирование текста и семантическая разметка
⚫ Multimedia and digital media artifacts
⚫ Мультимедиа и цифровые медиа-артефакты
⚫ Long Reads and Story Telling
⚫ Мы ввели термин «Цифровое сказительство»
⚫ Языки высокого уровня формализации семантики
Проблема – студенты vs знания
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 15

16. ⚫ Открытые данные [open data]
⚫ Открытая наука [open science]
⚫ Открытое образование [open education]
⚫ Open educational resources (OER)
⚫ Примеры: LibreTexts Library (http://chem.libretexts.org), ...
Открытые образовательные ресурсы
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 16

17. Microsoft Education Resources (1)
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 17

18. Microsoft Education Resources (2)
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 18

19. ⚫ Ontology Based Learning
⚫ Wilson R. The Role of Ontologies in Teaching and Learning. 2004
(http://pdfs.semanticscholar.org/6ae9/bdb82d2e34989fc3de8b19c902a06ce9ea75.pdf)
⚫ Laroussi M. Ontology in Adaptive Learning Environment. 2012
(http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-30859-8_16)
⚫ Mandula K., et al. Ontology Based Knowledge Representation for Next Generation
Mobile Learning. 2013 (http://ieeexplore.ieee.org/document/6751082)
⚫ Rani M., et al. An ontology-based adaptive personalized e-learning system, assisted
by software agents on cloud storage. 2015 (http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2845480)
⚫ Sarwar S., et al. Ontology Based Adaptive, Semantic E-Learning Framework (OASEF).
2016 (http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-10-0557-2_114)
⚫ [MT] Hokstad T.-E. Ontology based study planning and classification of university
subjects. 2015 (http://brage.bibsys.no/xmlui/bitstream/handle/11250/299458/Tor-
Erik%20Hokstad.pdf)
⚫ Koutsomitropoulos D.A., et al. A learning object ontology repository to support
annotation and discovery of educational resources using semantic thesauri. 2017
(http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0340035217737559)
Ontology Based Learning (1)
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 19

20. ⚫ Инструменты
⚫ Формализации образовательных результатов
⚫ Планирования образовательных программ и курсов
⚫ Адаптивного обучения!
⚫ Контроля знаний
⚫ Автоматической генерации заданий!
⚫ Проектной деятельности
⚫ Примеры
⚫ ALEKS - Assessment and LEarning in Knowledge Spaces
(http://www.aleks.com/about_aleks)
⚫ Knewton – offers affordable, adaptive course solutions in higher education
(http://www.knewton.com)
⚫ Smart Sparrow – create learning experiences as unique as your students
(http://www.smartsparrow.com)
Ontology Based Learning (2)
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 20

21. ⚫ Система адаптивного обучения на основе онтологически-
контролируемого контроля траекторий обучения
⚫ Часть проекта EdMachine (система адаптивного обучения)
⚫ FCA-based Adaptive Learning System (FALS)
⚫ Математическая основа: анализ формальных понятий (formal concept analysis)
⚫ Mens K. (In)Formal Concept Analysis
(http://www.researchgate.net/publication/259077486_InFormal_Concept_Analysis_formal_concept_analysis_
explained_informally)
⚫ Singh P.K., Kumar C.A., Gani A. A comprehensive survey on formal concept analysis, its
research trends and applications
(http://www.researchgate.net/publication/304997524_A_comprehensive_survey_on_formal_concept_analysi
s_its_research_trends_and_applications)
⚫ A Survey on how Description Logic Ontologies Benefit from FCA
(http://ceur-ws.org/Vol-672/paper2.pdf)
⚫ Банк КИМ, связанный с онтологиями предметной области (ОПО) и онтологией
учебного процесса (ОУП)
⚫ Развитие архитектуры КИМРА (Контрольно-измерительные материалы:
разработка и анализ)
FALS
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 21

22. Архитектура FALS
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 22
Подсистема
активации
педагогических
интервенций
Подсистема
автоматической
генерации КИМ
Онтология предметной
области (ОПО)
Онтология учебного
процесса (ОУП)
Общая метаонтология
EdMachine
Модуль управления учебным процессом
БД ссылок и цитирования
Подсистема
поиска
релевантных
материалов
БД КИМ
Инструменты импорта/экспорта
Индексатор
Управление ссылками
БД материалов
Модуль учебных материалов
Банк контрольно-измерительных материалов
Подсистема
управления
учебным
процессом
Инструменты EDM
Подсистема
рецензирования и
валидации КИМ
БД активности обучаемых
Модуль аналитики
Управление траекторией
Модуль базовых онтологий
Управление семантическими связями
Редакторы онтологий
Инструменты импорта/экспорта
Подсистема
запросов к
онтологии
Инструменты импорта/экспорта
Редакторы КИМ
Управление ЖЦ КИМ
Инструменты импорта/экспорта

23. ⚫ Принципы построения:
⚫ Онтологически-контролируемое обучение с ориентацией на эксплицитное
знание в онтологии предметной области (ОПО)
⚫ Результаты обучения формулируются в терминах ОПО
⚫ Байесовский анализ успехов обучаемых и автоматический выбор
педагогических интервенций
⚫ Ведение банка КИМ с автоматической генерацией КИМ по ОПО
⚫ Связывание учебных модулей и КИМ с учебными материалами
⚫ Двухстороннее связывание со статусами верификации
⚫ Интероперабельность на основе IMS QTI/APIP
⚫ Интеграция с коллаборативной платформой Microsoft (OneNote
Class Notebook)
Техническая реализация FALS
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 23

24. Контакты:
⚫ Алексей Незнанов, к.т.н., доц., член IEEE
⚫ School of Data Analysis and Artificial Intelligence,
Faculty of Computer Science, NRU HSE, Moscow, Russia
⚫ E-mail: aneznanov@hse.ru
⚫ Web-site: http://hse.ru/staff/aneznanov
⚫ Blog: http://siberianshamanssongs.blogspot.ru (RU)
Вопросы?
© А.А. Незнанов, 2018-05-25, СПб 24