KARTOGRAFICZNA METODA REPREZENTACJI WIEDZY W EKSPERTOWYM SYSTEMIE JAKO CI KSZTAŁCENIA TOMASZ DUDEK Wydział Informatyki, Politechnika Szczeci ska Streszczenie W artykule zaprezentowano zastosowanie kartograficznej metody reprezentacji wiedzy w ekspertowym systemie oceny jako ci kształcenia szkoły wy szej. 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 jako ci 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 wspomagaj ce 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 zachodz cych procesach diagnozowanych a nast pnie w oparciu o metody wywodu wiedzy dokonuje oceny stanu. W przypadku uczelni wy szych jako instytucji i wiadczonych przez nie usług edukacyjnych chodzi tu o najcz ciej o diagnoz jako ci kształcenia. Diagnostyczny system ekspertowy oceny jako ci kształcenia w szkole wy szej mo e dostarczy niezb dnych danych w celu wypracowania wła ciwej diagnozy i decyzji zwi zanych z realizacj procesów edukacyjnych. System taki mo e by zasilany z wielu ródeł danych. Takimi danymi mog by ró ne rankingi przeprowadzane przez media, ankiety czy instrukcje wewn trzne pomiarów realizowane w szkołach wy szych w my l zarz dzania jako ci kształcenia.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 7, 2006 63 2. Dane ródłowe w ekspertowym systemie jako ci kształcenia. Potrzeba budowy doradczych systemów jako ci kształcenia wynika z nast puj cych przesłanek: Szkoły wy sze w ramach wewn trznych systemów oceny realizuj ocen jako ci wiadczonych usług edukacyjnych, w warunkach konkurencji tych usług, Oceny jako ci kształcenia ma wielokryterialny i zmienny w czasie charakter, Do oceny wykorzystuje si ró ne ródła danych, o strukturze zmiennej w czasie, Na rynku edukacyjnym jest konkurencja i szkoły wy sze zmuszone s do szybkiego dostosowywania narz dzi informatycznych do nowych potrzeb i nowych ródeł danych, Nad jako ci kształcenia realizowany jest administracyjny nadzór Pa stwowej Komisji Akredytacyjnej (PAKa). Charakterystycznymi cechami systemów wspomagaj cych ocen jako ci kształcenia (w tym równie diagnostycznych systemów ekspertowych) s : rozmaite mierniki oceny jako ci, ró ne poziomy odniesienia miar jako ci (kontrola wewn trzna i zewn trzna), zmienne wagi i miary jako ci kształcenia (trudne do przewidzenia w przyszło ci, wielorakie ródła dla odmiennych metod wywodu wiedzy, ró ne ródła danych (np. ankiety, oceny, rankingi) odmiennych typów (liczby, rangi, opisy) i struktur. Dodatkowo w systemach wspomagaj cych ocen jako ci kształcenia mog by przechowywane nie tylko ró ne miary procesu kształcenia (stany diagnozy), których mo e by wiele, ale mog one opiera si na ró nym sposobie widzenia pomiaru jako ci kształcenia. Dodatkowo ka da taka ocena mo e odwzorowywa swoisty punkt widzenia oceniaj cego. Zmianie w czasie ulega równie sam model kształcenia, metody, rodki, cele kształcenia i podmiot kształcenia. Pojedyncze oceny procesu kształcenia mo na uzna za oceny fragmentaryczne zmienne w czasie i to nie tylko w sensie warto ci, ale równie w sensie przyj tych kryteriów (mierników) tej oceny. Potrzeba reprezentacji danych i wiedzy w doradczym systemie ekspertowym oceny jako ci kształcenia wymaga integracji heterogenicznych ródeł danych, w formie jednolitej reprezentacji danych i wiedzy, Taka integracja jest równie wskazana ze wzgl du na ró ne poziomy odniesienia miar jako ci, np. ocena jako ci kształcenia prorynkowa, pro-społeczna, czy mo e proabsolwencka. Proces zintegrowanej reprezentacji danych w diagnostycznym systemie ekspertowym nie powinien ogranicza si jedynie do gromadzenia danych o ocenach jako ci kształcenia, czy ocenach aspektów procesu kształcenia w jednej wspólnej kolekcji danych, która mo e si zmienia strukturalnie w czasie, np. tworzone s nowe rankingi szkół, opracowywane s unowocze nione systemy jako ci, zmieniaj si standardy kształcenia, itp.
64 Tomasz Dudek Kartograficzna metoda reprezentacji wiedzy w ekspertowym systemie jako ci kształcenia Integracja danych w ocenie kształcenia nie jest te tylko integracj danych o zmiennych strukturach danych nawet wtedy, gdy w gr wchodzi uj cie historyczne tych danych. Integracja danych o ocenie poziomu kształcenia powinna spowodowa dodatkowo, e informatyczny system oceny (diagnostyczny system ekspertowy) b dzie zdolny do uzupełnienia zgromadzonych ocen o wnioski, czy informacje podane niejawnie, ale wynikaj ce 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 mo na 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 jako ci kształcenia aktualnie dost pne i te, które pojawi si w przyszło ci. 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 u yciem tzw. ontologii. Wg literatury (2004) w ontologii wyró nia si dwa podstawowe elementy, tzw. terminologi i opis wiata. Terminologia słu y przede wszystkim do wyszczególnienia poj, które s zwi zane z opisem dziedziny zainteresowa. Terminologia okre la równie zwi zki pomi dzy tymi poj ciami. Druga składowa ontologii tzw. opis wiata, który przyporz dkowuje poj ciom z terminologii osobniki (elementy uniwersum) i okre la powi zania pomi dzy osobnikami za pomoc relacji najcz ciej binarnych. Poj cia w DL cz sto w literaturze nazywa si konceptami. Zakresem konceptu jest zbiór osobników, które mo na za pomoc danego konceptu (poj cia) opisa. Osobniki to wyst pienia konceptu. W ród konceptów wyró nia si tzw. koncepty atomowe (proste) i zło one. Koncept atomowy jest okre lony przez pojedyncz nazw, np. punktualno. Koncepty zło one 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 u yciem symbolu, Osobnik b d cy w relacji wył czne z wyst pieniem jednego konceptu, Osobnik b d cy w relacji z przynajmniej jednym wyst pieniem danego konceptu. Dla pełno ci definicyjnej przyjmuje si, e konceptami s równie uniwersum oraz koncept pusty. Koncepty te mo na oznaczy odpowiednio symbolami, gdzie koncept pusty to symbol a uniwersum T. Podstaw budowy terminologii w ontologii s aksjomaty. Do zbioru aksjomatów nale : równowa no ci, podrz dno ci.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 7, 2006 65 Aksjomat równowa no ci stwierdza, e zakresy konceptów s równe i oznacza si go symbolem, a aksjomat podrz dno ci stwierdza, e zakres jednego konceptu jest w relacji zawierania si w zakresie innego konceptu. Aksjomat ten oznaczany jest symbolem. Aby zintegrowa ró ne ródła danych w praktyce zacz to integrowa ontologie odpowiadaj ce ródłom danych. W ród metod, które integruj wiele ontologii mo na wyró ni nast puj ce metody: Przekształcenie jednej ontologii w drug ontologi, Ł czenie ontologii we wspóln ontologi, Odwzorowanie ontologii cz stkowych w tzw. ontologii globalnej. Przekształcenie jednej ontologii w drug wymaga doboru metody tego przekształcenia w zale no ci od ontologii ródłowych. Dla dwóch dowolnych ontologii proces tego przekształcenia nale y zrealizowa od pocz tku wg swoistej dla tych ontologii metody. Gdy pojawi si nowe ontologie ródłowe, to przekształcenie to nale y znów zrealizowa na swoisty dla tych ontologii sposób. Takie rozwi zanie nie jest do przyj cia w odniesieniu do integracji w systemie, w którym pojawi si w czasie nowe ontologie o nieprzewidywalnej strukturze. Wg literatury (1997) ł czenie ontologii (ang. Ontology Mering) zostało zaprezentowane jako proces znajdywania elementów wspólnych mi dzy dwoma ontologiami. W ten sposób zostanie utworzona nowa ontologia, która zawiera b dzie terminologie z obu ontologii ródłowych. W literaturze (2005) w ród metod odwzorowania ontologii cz stkowych 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 podej ciu na ogół zakłada si, e terminologia nie mo e by aktualizowana w czasie pracy systemu, co ogranicza zastosowanie tej metody do rozwa anego przykładu, gdzie terminologie i koncepty (kryteria jako ci miary i oceny wiadczonych usług edukacyjnych) s zmienne w czasie. 4. Metoda kartograficznej reprezentacji wiedzy w ekspertowym systemie oceny jako ci kształcenia. Metoda ta pozwala przedstawi zale no ci wyst puj ce pomi dzy poj ciami pewnej terminologii, jak równie stopniowo (wraz z pozyskiwana wiedz ) przyporz dkowywa indywidualne obiekty tym poj ciom. Zale no ci mo na przedstawi w postaci tzw. mapy konceptów, której efektywno budowy stanowi kluczowe zagadnienie z punktu widzenia stosowania metody kartograficznej. Podstaw kartograficznej reprezentacji wiedzy jest zało enie, e dziedzina, dla której tworzy si ontologie składa si z pewnych niepodzielnych obszarów, tzw. regionów, które nie zawieraj adnych innych podobszarów. Dodatkowo, rozpatruj c kartograficzn reprezentacj wiedzy zakłada si, e najwi ksz liczb wnioskowa mo na 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 podej ciu na ogół zakłada si, e terminologia nie mo e by
66 Tomasz Dudek Kartograficzna metoda reprezentacji wiedzy w ekspertowym systemie jako ci kształcenia aktualizowana w czasie pracy systemu, co ogranicza zastosowanie tej metody do rozwa anego przykładu, gdzie terminologie i koncepty (kryteria jako ci miary i oceny wiadczonych usług edukacyjnych) s zmienne w czasie. W metodzie tej, zakłada si, e w systemie oceny kształcenia w chwili czasu t dost pnych jest n heterogenicznych ródeł danych Z 1, Z 2, Z n zgromadzonych w formie np. baz danych, które b d z udziałem eksperta opisane ontologiami O 1 (t), O 2 (t), O n (t). Dla tych ontologii w systemie zostanie zbudowana ontologia globalna OG(t). Zasady budowy tej ontologii globalnej zostan zaprezentowane poni ej. Dla tych ródeł danych i odpowiednich ontologii cz stkowe O 1 (t), O 2 (t),, O n (t) zostan opracowane terminologie odpowiednio T 1, T 2,, T n. Podstaw metody reprezentacji wiedzy w systemie ekspertowym jest konstrukcja ontologii globalnej OG(t) i terminologii globalnej TG. Kolejnym krokiem metody b dzie okre lenie funkcji przej z ontologii globalnej do ka dej z ontologii cz stkowych i odwrotnie w formie tzw. tablic przej cia. Tablice przej cia z terminologii TG do T i (dla i=1, 2,, n) pozwalaj w jednym systemie operowa na ontologiach i ródłach danych cz stkowych a tak e 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 Z i (gdzie i=1,2, N) w bazie wiedzy systemu ekspertowego posiada logiczny model bazy danych, oznaczony jako MLZ i. Tu system zarz dzania danymi odwzorowuje taki model w fizyczny model zapisu danych MFZ i (i=1,2, N). Model logiczny MLZ i ródła danych Z i (i=1, 2,, N) odpowiada konceptom zawartym zarówno w terminologii T i jak i w terminologii globalnej TG, co dowodzi integracji heterogenicznych ródeł danych w systemie w jedn zintegrowan reprezentacj wiedzy. Poni ej zaprezentowano przykład scalania dwóch ontologii z dziedziny kontroli jako ci kształcenia. Niech jedn z ontologii cz stkowych (O 1 ), b dzie ontologia adekwatna do ródła danych Z 1 oparta na takich konceptach jak: program (nauczania), tre ci programowe, przekaz, wymagania, metoda zaliczenia, ocena a ontologia cz stkowa O 1 opisana jest nast puj c 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 ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 7, 2006 67 Niech inn ontologi cz stkow O 2, b dzie ontologia adekwatna do ródła danych Z 2 z takimi konceptami jak: rozkład zaj, metoda realizacji, kompetencja, ocena, przygotowanie (do zaj ) i terminologi T2 zgodn z nast puj cym 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 mi dzy nimi, opisane nast puj c terminologi : ocena_programu przekaz tre _programu wymagania maocena. ocena_programu ocena_pozytywna ocena_negatywna (koncept pusty) ocena_negatywna ocena_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 jako ci kształcenia Kolejnym etapem opracowanej metody integracji heterogenicznych ródeł danych Z 1 i Z 2 i odwzorowania wiedzy w ontologii globalnej jest okre lenie funkcji przej cia miedzy ontologi globaln a ontologiami cz stkowymi i odwrotnie. Dla rozwa anego przykładu funkcje przej cia s w tym przypadku zgodne z tablic 1.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 7, 2006 69 Tablica 1. Funkcje przej cia miedzy ontologiami ( ródło: opracowanie własne) Rodzaj funkcji przej cia Funkcja OG O 1 gdzie O 1 = {Z 1, G 1,T 1,} Funkcja O 1 OG gdzie O 1 = {Z 1, G 1,T 1,} Funkcja OG O 2 gdzie O 2 = {Z 2, G 2,T 2,} Funkcja O 2 OG gdzie O 2 ={Z 2, G 2,T 2,} 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. Je li w chwili t+ t pojawiło si nowe ródło danych, nowa ocena usług edukacyjnych to w opracowanej metodzie ekspert, z u yciem systemu zgodnego z koncepcj zaprezentowan na rys. 1, opracuje now ontologi dla tego ródła danych, oznaczon symbolicznie jako O new (t+ t) a nast pnie opracowuje ontologi globaln OG (t+ t) z ontologii cz stkowych OG(t) i O new (t+ t). Nast pnie konstruuje si funkcje przej cia z ontologii globalnej OG (t+ t) do ontologii cz stkowych OG(t) i O new (t+ t) i funkcje odwrotne przej cia z ontologii cz stkowych OG(t) i O new (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 umo liwia 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 jako ci kształcenia W metodzie kartograficznej reprezentacji wiedzy, w procesie konstrukcji ontologii globalnej z ontologii lokalnych w dowolnej chwili t mo liwe jest równie u ycie nie tylko przekształce konceptów ontologii globalnej w koncepty lokalne i odwrotnie, ale równie mo liwe jest dodatkowo zastosowanie przekształce konceptów w tzw. synonimy a tak e mo liwe jest u ycie współczynników zgodno ci poj i synonimów (współczynniki wzajemnego dostosowania poj stanowi cych 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 mo e by wykorzystane w diagnostycznym systemie oceny jako ci kształcenia. Na rys. 4 zaprezentowano ogóln koncepcj takiego systemu. Rysunek 4. Koncepcja systemu ekspertowego do diagnozowania jako ci kształcenia ródło: opracowanie własne System ten mógłby słu y do diagnozowania jako ci 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, ró ne sposoby obróbki danych i metody wywodu wiedzy.
POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 7, 2006 71 6. Podsumowanie Zaprezentowana metoda pozwoli zintegrowa heterogeniczne ródła danych w postaci jednolitej zintegrowanej struktury, b d cej reprezentacj wiedzy w systemie ekspertowym. Reprezentacja ta oparta jest na ontologii globalnej utworzonej z wielu ontologii cz stkowych, które mog w czasie si znów pojawi, gdy tylko powstanie nowe ródło danych. Uzupełnieniem metody s opracowane funkcje przej cia miedzy ontologiami cz stkowymi a ontologi globalna i odwrotnie. Zapewni to niezale no ekspertowego systemu oceny jako ci kształcenia szkoły wy szej 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 cz ciowo etykietowanych. Materiały III Krajowej Konferencji n.t. Metody i systemy komputerowe w badaniach naukowych i projektowaniu in ynierskim, Kraków 4. Staab S., Studer R. (2004) Handbook on ontologies. Springer Verlag 5. Goczyła K., Grabowska T. (2005) Metoda ELPAR ł czenia 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 : tdudek@wi.ps.pl