2014

Student: Nikolina Bubica

Doktorski studij Istraivanje u

edukaciji prirodnih i tehnikih znanosti

smjer informatika, Prirodoslovno-

matematiko fakultet u Splitu,

Sveuilite u Splitu

Obrazovni semantiki web

1

Sadraj

1. Uvod ............................................................................................................................................ 2

2. Obrazovni sustavi ..................................................................................................................... 2

3. Interoperabilnost obrazovnih sustava zasnovanih na webu .............................................. 5

3.1 Koncepti i ontologije u prilagodljivom obrazovnom sustavu zasnovanom na webu6

4. Obrazovni sustavi temeljeni na semantikom webu ........................................................... 6

4.1 Semantiki web ................................................................................................................. 6

4.2 Obrazovni standardi za semantiki web ........................................................................ 7

4.3 Servisi i arhitektura semantikog obrazovnog weba ................................................... 7

4.4 Autorstvo web obrazovnih sustava zasnovanih na konceptima ................................ 8

5. Referentni model obrazovnog sustava zasnovanog na semantikom webu ................ 10

5.1 Komponente obrazovnog weba zasnovanog na semantikom webu .................... 12

6. Primjer uinkovite specifikacije nizanja i oznaavanja obrazovnog materijala na

semantikoj razini pripremanje SCORM-a za semantiki web ............................................. 14

6.1 SCORM djeljivi referentni model objekta sadraja ................................................. 15

6.2 Ontologije DAML i DAML-S ........................................................................................... 16

6.3 Autorstvo u OntoAims sustavu ..................................................................................... 17

6.4 Oznaavanje jednostavnog SCORM nizanja u DAML-S .......................................... 19

7. Zakljuak .................................................................................................................................. 21

Literatura .......................................................................................................................................... 22

2

1. Uvod

Mnogi istraivai u podruju obrazovnih sustava pitaju se to je slijedei korak u evoluciji

e-uenja? Kreemo li napokon od ratrkane inteligencije prema koherentnom prostoru

suradnike inteligencije? Koliko smo blizu viziji Obrazovnog semantikog weba i to nam je

potrebno da bismo to realizirali? Odgovori na ova pitanja otkrivaju dva osnovna izazova, a to

je postii interoperabilnost izmeu razliitih obrazovnih sustava, te automatizirati, strukturirati

te ujedinili autorsku podrku stvaranju obrazovnog sustava.

Semantiki web je jedno od najzanimljivijih tema istraivanja i razvoja posljednjih godina

u podruju umjetne inteligencije i internetske zajednice. Nedavno su se iz obrazovnih

zajednica pojavile inicijative za razvojem takozvanih obrazovnih sustava temeljenih na

semantikom webu (SWBES), a sve u nadi da uporaba tehnologija semantikog weba u

obrazovnim sustavima moe pomoi postizanju cilja bilo-kad, bilo-gdje, bilo-tko ui.

Veina www resursa upravo su ponovno koriteni objekti uenja koji podravaju standardne

tehnologije ime djelovanjem nekog inteligentnog pedagokog sustava postie olakano

uenje. U duhu semantikog weba osnovnim preduvjetom za omoguavanje

interoperabilnosti meu obrazovnim sustavima smatraju se semantika konceptualizacija i

ontologije, zajednika standardizirana komunikacijska sintaksa te usluga irokog raspona

temeljena na integraciji obrazovnog sadraja te funkcionalnih odredbi te uporabe. Vezano uzi

autorsku podrku, veoma vanu ulogu ima proces osvjetavanja autorskih alata, koji moraju

odraavati semantiku evoluciju sustava e-uenja.

U ovom radu fokusirat emo se na kreiranju sadraja predlaui autorske alate temeljene

na ontologijama koji odraavaju moduliranje obrazovnog sustava, zadravaju stalan pogled

na cijeli autorski proces te omoguuju iroku polu-automatizaciju sloenih autorskih

zadataka. Iako postoje neke inicijative za stvaranjem arhitekture za obrazovne sustave

zasnovane na semantikom webu (SWBES), one ne opisuju sve uloge ili module

prezentirane u tom sustavu stoga emo dati jedan prikaz prema referentnom modelu

obrazovnog sustava temeljenog na semantikom webu. U nastojanju da se ponudi laka

interoperabilnost iskoritena je uspjena kombinacija tehnikih napredaka izvan obrazovnog

konteksta te postojeih obrazovnih standarda i prikazan pristup uporabe OntoAIMS

obrazovnog okruenja koje se smatra jednim dobrim rjeenjem tog problema.

2. Obrazovni sustavi

Raunala se koriste u obrazovanju ve preko 50 godina, i u tom periodu proizali su razni

prijedlozi i ideje za razvoj raunalnih sustava koji podravaju uenje. Nastava potpomognuta

raunalom te mikrosvjetovi prvi su postavili studente u interakciju sa softverskim sustavom.

U poetku, takav sustav sastojao se od skupa objekata uenja te nekog korisnika koji je

koristio skup obrazovnih sadraja. Nedostatak takvog sustava bio je u tome to sustav sam

donosi odluke o nainima uporabe sadraja odnosno objekata uenja. Jedan nain

rjeavanja ovog nedostatka bio je angairanje studenata u dijalokim igrama. Na tragu tih

ideja predlae se razvoj inteligentnog sustava CAI1 kojim se elim stvoriti individualizirana

1 Computer assisted instruction odnosi se na oblik pouavanja u kojem se nastavni sadraji prezentiraju

ueniku putem raunala

3

nastava. Nadalje, sustavi kao to su inteligentni tutorski sustavi i interaktivna okruenja

uenja prezentiraju se kao jedan AIED2 sustav. Vei broj istraivanja koja se bave

dizajniranjem AIED sustava oslanjaju se na interakciju izmeu dva korisnika, a to su

raunalo/AIED sustav (odgovoran/zaduen za nuenje informacija u skladu s podrujem) te

ovjek. U ovom smislu, postoji proces interakcije u kojem je glavni cilj pruiti informacije koje

su dostupne svima i pomoi u donoenju odluka. I raunalo, dakle neki AIED sustav i ljudski

agent, esto student imaju svoj pogled na svijet u kojem komuniciraju. Openito govorei,

proces interakcije predstavlja naizmjenine poruke (,) prenesene odreenim

protokolom. U svakom sluaju, svaki korisnik mora donijeti odluku o tome to i kako e

djelovati s drugim korisnikom. Ovaj proces meudjelovanja moe zahtijevati neke druge

agente ili okruenja. Ista ideja moe se promatrati sa stanovita drugog korisnika i

obrazovnih interakcija izmeu studenata i AIED sustava kao neki oblik dijaloga izmeu

agenata, a interakcija se moe dogoditi i meu skupom studenata.

Slika 1:Vie-agentni pristup

Ovdje je naglasak na unapreenju prilagodbe sustava studentu ili grupi studenata. Zbog

toga izuzetno je vano postojanje izvodljivog modela koji je u meudjelovanju sa studentima

preko dobro dizajniranih resursa. Kao rezultat, u literaturi se esto naglaava da je pristup s

viestrukim agentima neophodan kako bi nadili opisanu sloenost (slika1). Zajednica

umjetne inteligencije i obrazovanja (AIED) djelomino je zainteresirana za kombiniranje dva

iroka dijela obrazovnih sustava zasnovanih na webu:

1. Sustav e-uenja, koji nude interakciju meu studentima i uiteljima kroz uporabu

informacijske tehnologije (uporabom sinhronih i asinhronih alata) kako bi osigurala

ovu komunikaciju te

2. Te AIED sustava, koji koriste tehnike umjetne inteligencije kako bi ponudili

personalizirane interakcije ciljajui na poboljanje uenja i procesa rjeavanja

problema, kao to je prikazano na slici 2.

2 AIED Zajednica umjetne inteligencije i obrazovanja

Zajednica agenata

AIED sustav

viestrukih

Okruenje1 Okruenje2

4

Prilagodljiv sustav e-uenja je sustav koji mijenja svoju konfiguraciju u cilju unapreenja

uenja nekog studenta. Drugim rijeima, njegov cilj je ponuditi prilagodljive interakcije

ueniku nastojei unaprijediti kvalitetu servisa. Oblici prilagodbe su slijedei:

Slika 2: Sustav prilagodljivog e-uenja

Model prilagodbe nastave: ovaj oblik prilagodbe nudi studentima razliit sadraj,

aktivnosti i servise u skladu sa specifikacijama koje je napravio autor kolegija. U

vrijeme projektiranja, autor moe samo odrediti koje atribute korisnik moe imati,

ciljajui na to da doe do odreenog sadraja, aktivnosti ili da pristupi nekom servisu.

U vrijeme izvoenja, potrebno je provjeravati model studenta prema unaprijed

odreenim uvjetima kako bi odluili koje sadraje, aktivnosti i servise ponuditi

studentu. Referentni sadraj, aktivnosti i servisi primjereno su oblikovani kako bi

primijenili ovu prilagodbu za vrijeme izvedbe.

Prilagodljive interakcije: ovaj oblik prilagodbe nudi podrku studentima i tutorima,

posjedujui nekoliko servisa, sadraja i aktivnosti koje meusobno djeluju, a podrku

korisniku nudi s obzirom na informacije koje su pohranjene u razliitim modelima,

posebno modelima korisnika, grupa i servisa Kao poetna toka u definiranju takvih

prilagodljivih interakcija mogu se smatrati inteligentni sustavi uenja (ILS) te

raunalno podrano suradniko uenje (CSCL).

Prilagodba prezentacije:ovaj oblik prilagodbe ima za cilj prezentirati razliita suelja

za svakog korisnika u skladu s njegovim modelom. Ova prilagodba ne odnosi se

samo na ono to je prilagodio ili uredio korisnik ve i na ono to je sustav nauio iz

prethodnih interakcija tog i ostalih korisnika. Ovo je jedan od najuinkovitijih naina

izgradnje prezentacije za uenje pojedinanog korisnika.

AIED sustav

Podrka znanju

Alati e-uenja

AIED sustav

viestrukih

agenata

Su

elj

e o

kru

en

ja

Okruenje1 Okruenje2

5

Nekoliko izazova vezanih uz izradu obrazovnih sustava odnose se na nastojanje da se

informacije na web prezentiraju informacije nain razumljiv raunalu i te da raunalo njima

moe upravljati. Istraivanje u ovom polju poznato je kao istraivanje semantikog weba.

3. Interoperabilnost obrazovnih sustava zasnovanih na webu

Istraivanja e-uenja te web orijentiranih obrazovnih sustava pokazuju sve vei interes

prema primjeni prilagodbe i personalizacije informacija koje su nude korisnicima (studentima,

uiteljima te autorima obrazovnog sadraja). Sve vea panja posveuje se aplikaciji koju

treba napraviti za specifinog korisnika, to znai stvoriti rastue informacije koje dolaze od

razliitih, distribuiranih i lokalnih izvora, a sve u skladu s potrebama, ulogama, ciljevima i

zadacima pojedinog korisnika. U nastojanju da obrazovni sustav zasnovan na webu to bolje

poslui potrebama obrazovne zajednice pokuava se uposliti tehnologija semantikog weba

u cilju postizanja unaprijeene prilagodbe i fleksibilnosti pojedinanog i grupnog korisnika te

nove vrste kolegija usklaenih s vizijom semantikog weba.

Osnovna ideja razvoja obrazovnih sustava zasnovanih na webu je izrada sustava koji su

osvijeteni prema korisniku, izmjenjivog sadraja te olakavaju uinkovitu isporuku uenja,

autorstva te uporabe samog obrazovnog sadraja. Osnovni aspekti postizanja

interoperabilnosti izmeu obrazovnih sustava zasnovanih na webu su:

Koncepti i ontologije za prilagodljivi obrazovni sustavi zasnovan na webu

Modularne prilagodljive arhitekture obrazovnog sustava zasnovanog na webu

Obrazovni standardi za semantiki web

Obrazovni servisi semantikog weba

Promatrajui stalni porast sadraja na webu primjeuje se da je uenicima, autorima te

uiteljima postalo gotovo nemogue dobiti pregled svih dostupnih informacija bitnih za

njihove trenutne potrebe, zadatke, uloge i ciljeve. ak, ako i pronau neke materijale koji

izgledaju prikladno nisu u mogunosti procijeniti je li pronaeni materijal u potpunosti

primjeren njihovim ciljevima, trenutnom znanju i kognitivnom stanju. Unutar klase obrazovnih

sustava zasnovanih na webu, glavnu ulogu u razliitim nastavnim sadrajima igra obrazovni

informacijski sustav koji ima za cilj ponuditi inteligentnu, informacijsku podrku temeljenu na

zadacima, a u cilju rjeavanja problema i izvoenja zadataka uenja. Primjere takvih sustava

moemo traiti u monolitnom LMS-u (Learning Managment System) kao to su Blackboard ili

WebCt koji na vie ili manje povran nain pokrivaju razliito pouavanje, uenje te

administrativne aktivnosti te kao rezultat nude webom potpomognute kolegije. Druge

primjere vidimo u specijaliziranim i efektivnim obrazovnim sustavima te davateljima sadraja

koji podravaju samo jedan zadatak unutar obrazovnog sustava, kao to su prilagodljivi

prirunici kreirani pomou sustava AHA!, InterBook, NetCoach ili prilagodljivi kolegiji s ELM-

ART, Pat i AIMS sustavom. Neto naprednije primjere vidimo u sustavima ARIADNe i EdNa

koji nude smjetanje obrazovnih objekata za viestruko koritenje.

Kako bi se poveala uinkovitost te podrao bogatiji skup obrazovnih funkcija, obrazovni

sustavi zasnovani na webu trebali bi meusobno djelovati, suraivati, razmjenjivati sadraj te

ponovno koristiti funkcionalnosti. U nastojanju da se razviju takvi sustavi istaknula su se dva

pogleda prema semantikom webu s obzirom na obrazovne sustave. Prema Anderson &

WhiteLock, vizija semantikog weba temelji se na kapacitetu za uinkovitu pohranu i

dohvaanje informacija, kapacitetu neljudskih autonomnih agenata da poveaju uenje,

6

dohvaanje informacija i ljudsku snagu obraivanja te napokon na kapacitetu Interneta da

podrava, produava te iri komunikacijske kapacitete ljudi u raznim oblicima bez obzira na

granice vremena i prostora. Stuff & Motta predviaju razvoj veeg broja semantikih

obrazovnih web-ova zasnovanih na zajednicama sa vlastitim promjenjivim ontologijama,

bazama znanja, repozitorijima te nainima stvaranja smisla u svijetu

3.1 Koncepti i ontologije u prilagodljivom obrazovnom sustavu zasnovanom na webu

Openito, ontologija se koristi za definiranje osnovnih pojmova i njihovih relacija u nekom

podruju. Ona prua aksiome kao pravila te ogranienja za manipulaciju i upravljanje

pojmovima i njihovim odnosima u zajednikim podrujima rjenika. Ontologije dozvoljavaju

definiciju infrastrukture za integriranje inteligentnih sustava na razini znanja, neovisno od

pojedinanoj implementaciji, ime omoguujemo dijeljenje znanja. Zajedno s razliitim

modelima razmiljanja i zajednikim tehnikama prikazivanja znanja, ontologije se mogu

koristiti kao osnova za razvoj djeljivih knjinica te ponovno koritenih modula znanja. Danas

ve postoji odreeni broj razvijenih web obrazovnih sustava zasnovanih na konceptima, koji

tipino ukljuuju: podruje temeljeno na konceptima, repozitorij resursa za uenje,

prezentaciju kolegija, prilagodbu i personalizaciju. Osnovno obiljeje ovih sustava je

konceptualizacija samog podruja ime se podrava i uinkovita implementacija i

standardizacija. Struktura koncepata moe se graditi na nain da prezentira ontologiju

podruja koja nudi iroko dogovoren rjenik za prezentaciju znanja podruja. Tako definirane

ontologije specificiraju koncepte koji se ukljuuju kao i koncepte koji se povezuju. Repozitorij

sadri resurse za uenje (objekte) koji su vani za koncepte definirane temom podruja.

Zadaci uenja tipino su opisani u smislu koncepata tema podruja i nekih nastavnih

poveznica kao to su pred-uvjetna znanja i efekti meu ukljuenim konceptima. Primjeri

ovakvih sustava su AIMS te TM4L. Oba su sustava veoma slina jer su fokusirana na

uinkovito pruanje informacija i podrku za zadatke orijentirane prema rjeavanju problema,

ali se mogu smatrati i dopunjujuima u nainu na koji podravaju zadatke uenja. Dok AIMS

ukljuuje prezentaciju i nizanje kolegija, TM4L je vrsta digitalne knjinice koja direktno ne

ukljuuje prezentaciju kolegija.

4. Obrazovni sustavi temeljeni na semantikom webu

4.1 Semantiki web

Semantiki web nudi nove tehnologije programerima web aplikacija nastojei omoguiti

inteligentni pristup, upravljanje webom za vrijeme njegovog formiranja te semantiki bogatije

moduliranje aplikacija i njihovih korisnika. Dananjim programerima web aplikacija jedan od

vanijih ciljeva je ponuditi to je mogue vie sredstava za stvaranje informacija i komponenti

znanja koje su lako dostupne i iskoristive od nekog drugog korisnika. Semantiki web ima

sposobnost proirivanja klasinog web opskrbljujui web stranice semantikom strukturom

ime se nudi podrka ljudskim i umjetnim agentima u razumijevanju sadraja. Na taj nain

semantiki web nudi okruenje u kojem softverski agenti mogu upravljati web dokumentima i

izvoditi sloene zadatke. Postie se unapreenje sadraja obrazovnog sustava temeljenog

na webu, a time i doprinosi poveanju kvalitete uenja. Takav sustav moe ponuditi studentu

personaliziran materijal za uenje, prikupiti podatke koji se odnose na interakcije izmeu

studenata i web okruenja te pronai servis u skladu sa studentovim potrebama.

7

4.2 Obrazovni standardi za semantiki web

Zajednica tehnologija uenja veoma brzo usvaja mnoge web tehnologije kao to su npr.

XML, RDF, streaming video i sl. Istovremeno, standardizacija obrazovnih tehnologija kree

se veoma brzo naprijed pa ADL te IMS postaju specifikacije koje podravaju i komercijalni i

znanstveni svijet. Oba standarda veoma su vana s obzirom na upravljanje obrazovnim

sustavima. Posebno zanimljiv nam je SCORM standard koji u obrazovni web uvodi sloenu

ideju nizanja tj. skup pravila koji odreuje poredak u kojem student moe doivjeti objekte

uenja. Jednostavno reeno, on ograniavaju studenta na skup putanju kroz nastavni

materijala, doputa studentu da zapamti i oznai njegov napredak pri uzimanju pauza od

uenja te osigurava dostupnost rezultata vrednovanja uenja nekog studenta. Standard

koristi XML, a temelji se na rezultatima rada AICC, IMS Global, IEEE, i Ariadne. Nove

obrazovne specifikacije za SCORM sadraje uenje odnose se na semantiku anotaciju,

povezivanje sadraja te nizanje sadraja. SCORM je odabrao svoj vlastiti XML format te

metodologije ime se obrazovni svijet ograniava na vrstu ogranienog svemira te oteava

integriranje e-uenja s ostalim poslovnim procesima. Ipak, u novije vrijeme, neki predstavnici

SCORM razvojne zajednice priznaju da postoji prednost u otvaranju prema veoj web

semantikoj zajednici kako bi se olakalo integriranje nastavnih sadraja s ostalim

materijalima te izbjegli nezgrapni prijevodi postojeih rjenika i semantikih opisa. Taj trend

vidi uporabu OWL te DAML-S standarda u trenutnom SCORM standardu pa se DAML-S

prijevod moe se koristiti za integriranje okruenja uenja temeljenog na SCORMu s

ostalim poslovnim procesima ili web servisima koji imaju DAML-S opise.

4.3 Servisi i arhitektura semantikog obrazovnog weba

U nastojanjima da se integrira razliit obrazovni sustavi i davatelji sadraja, predlau se

obrazovni posluitelji koji se temelje na koritenju standarda, ontologija i pedagokih agenata

za podravanje interakcija meu korisnicima i posluiteljima. Interakcija u buduim

obrazovnim sustavima predlae se kao interakcija izmeu korisnika i servisa izravno kroz

direktorije obrazovnih usluga. Trenutno se ulau veliki napori kojima se nastoji popuniti

rascjep izmeu prilagodljivih obrazovnih sustava i spremita dinamikih obrazovnih mrea te

predlae arhitektura temeljena na servisima za personalizirano e-uenje. Primjer takve

arhitekture vidimo u personaliziranom asistentu uenja koji koristi tehnologiju semantikog

weba za realiziranje personalizirane podrke uenju u razdijeljenom okruenju uenja.

Analiza mnogih trenutnih prilagodljivih web obrazovnih sustava temeljenih na konceptima

pokazala je da oni dijele obiljeja zajednike arhitekture to omoguava specifikaciju

referentne arhitekture za takve sustave, a time i evaluaciju te izgradnju samog sustava. U

nastojanju da se stvori uinkoviti prilagodljivi web obrazovni sustavi zasnovani na

konceptima koji nadopunjavaju jedan drugog dijeljenjem resursa i komponenti, namee se

modularan pristup u izgradnji takvog sustava. Modularan pristup pretpostavlja arhitekturu

temeljenu na komponentama koje dozvoljavaju dijeljenje znanja (ontologije podruja, resursi

uenja, modeli kolegija te modeli korisnika) te komponenti npr. koritenjem modeliranja,

nizanja kolegija, vizualizacije ontologije te pretragama kljunih pojmova. U sladu s tim

predlae se openita referentna arhitektura koja se odnosi na slijedea istraivaka pitanja:

Pitanja uz razinu usitnjenosti izmjene podataka: kakva bi trebala biti

informacija u jednoj komunikacijskoj transakciji? Treba li autor, u nekom drugom

8

scenariju, dozvoliti uvoz cijelog modela podruja nekog sustava u jednoj

transakciji?

Pitanja uz semantiku: koji vrstu pitanja bi neki sustav trebao biti u mogunosti

traiti?

Pitanja uz sintaksu: u kojem bi obliku trebalo postavljati pitanja?

Pitanja uz svjesnost o modelu podruja i korisnika: treba li traeni sustav

slati ikakve indicije o tome to njegov korisnik ve zna pa da sustav koji odgovara

ne alje ve poznate informacije? Ako je tako, koji vrstu informacija treba slati i u

kojem obliku?

S obzorom na razinu usitnjenosti izmijenjenih informacija za kvalitetnu komunikaciju te

uinkovitost meu sustavima vana je konciznost odnosno saetost zahtjeva i odgovora te

potpunost zahtjeva i odgovora. Razliiti sustavi moraju znati kako mapirati svoje unutarnje

znanje do temeljnih koncepata prema navedenom zajednikom temelju. Predlae se

koritenje protokola temeljenih na XML-ovima kako bi ih svaka aplikacija mogla razumjeti.

Vezano uz svjesnosti o korisnicima predlae se koritenje servisa modeliranja korisnika ime

se postie da sustav koji odgovara nee morati pitati sustav koji alje zahtjev ono to korisnik

ve zna.

4.4 Autorstvo web obrazovnih sustava zasnovanih na konceptima

Izgradnja prilagodljivih web obrazovnih sustava zasnovanih na konceptima zahtjeva

dosta vremena i esto se radi potpuno iznova. Stalnim porastom informacija koji su dostupne

na webu te ukljuivanjem sloenih strategija za prezentaciju i navigaciju nastavnim

sadrajem, izrada takvih sustava postaje sve zahtjevnija. Trenutni nain dizajniranja takvih

sustava nudi malo prostora za ponovno koritenje ili dijeljenje sadraja, znanja i funkcijskih

komponenti. Nadalje, e-uenju esto nedostaje dobro autorsko okruenje i esti su zahtjevi

nie razine programiranja prema strunjacima obrazovnog sadraja. Poseban problem vezan

uz prilagodljive web obrazovne sustave je i oteano vrednovanje postojeih sustava zbog

nepostojanja zajednike referentne arhitekture te standardiziranih pristupa.

Uzimajui u obzir specifikaciju modularne zajednike referentne arhitekture web

obrazovnog sustava, autorstvo prilagodljivog web obrazovnog sustava zasnovanog na

konceptima trebalo bi se temeljiti na strogo razdvojenim i neovisnim ulogama strunjaka

nekog podruja te autora nekog kolegija. U skladu s tim razlikujemo tri grupe autorskih

aktivnosti:

Autorstvo sadraja

Autorstvo nastavnog procesa

Autorstvo prilagodbe i personalizacije

Tipian primjer autorskog okruenja za prilagodljive web obrazovne sustave temeljene na

konceptima nudi AIMS. AIMS autorsko okruenje podrava sve navedene autorske aktivnosti

kroz tri alata koji su tipini za klasu sustava: podruje ureivanja, nizanje zadataka kolegija te

upravljanje resursima.

4.4.1 Autorstvo obrazovnog sadraja

Autorstvo sadraja u prilagodljivim web obrazovnim sustavima temeljenim na konceptima

ukljuuje kreiranje objekata uenja te njihovu anotacija (kreiranje meta-podataka, ), ali i

9

kreiranje poveznica meu tim objektima uenja. Na ovoj razini autor izvodi aktivnosti koje se

odnose i na podruje i na resurse. Aktivnosti koje se odnose na podruje su stvaranje

glavnog modela u terminima koncepata i poveznica pri emu koncept podruja ukljuuje par

koji se sastoji od naziva koncepta i njemu odgovarajueg skupa atributa. Aktivnosti koje se

odnose na resurse su izgradnja kolekcije obrazovnih resursa u modelu knjinice resursa npr.

umetanje novog resursa uenja ili ureivanje postojeeg resursa u njihovom odlagalitu.

Svaki resurs obogauje se odgovarajuim meta-podatkom kako bi olakali njegovu daljnju

uporabu u slijednom modelu kolegija.

4.4.2 Autorstvo nastavnog procesa

Autorstvo nastavnog procesa obino ukljuuje aktivnosti stvaranja kolegija, odnosno

stvaranja modela zadataka kolegija kako bi predstavili strukturu kolegija i posluili kao temelj

za daljnje nizanje zadataka kolegija. U procesu stvaranja niza nastavnih zadataka autor

obino:

odabire koncepte iz modela podruja i dodjeljuje ih temama kolegija,

odabire odreene nizove tema kolegija u cilju ostvarivanja ciljeva uenja

dodjeljuje zadatke kolegija za svaku temu, svaki zadatak mora pokriti vie od jedne

aktivnosti uenja

4.4.3 Autorstvo prilagodbe i personalizacije

Autorstvo prilagodbe ukljuuje aktivnosti autora koje se odnose prema korisniku, a

vezane su uz definiranje modela korisnikovih obiljeja i njihovu primjenu u prilagodbi nizanja

zadataka kolegija. U ovoj fazi autori obino definiraju i primjenjuju razliite strategije kako bi

postigli najuinkovitije kreiranje sadraja uenja prema pojedinanom ueniku. U

prilagodljivim multimedijskim sustavima prilagodba se prvenstveno bavi navigacijskom

strukturom te konstrukcijom likova i sadraja pazei da prezentacija bude prilagoena

samom korisniku.

4.4.4 Alati autorske podrke

Mnogi istraivai u polju obrazovnih sustava stavili su naglasak na autorske sustave

te njihovo unapreenje, jer jo uvijek postoje uglavnom autorski sustavi koji su veoma ovisni

o aplikacijama, sustavi koji stavljaju naglasak na ponovno koritenje sadraja te primjenjivost

u razliitim domenama. Autorski pristup koji predlau Aroyo & Dicheva fokusira se na

autorstvo na tri razliite razine apstrakcije i to: konceptualnoj razini, razini primjene te razini

prezentacije. Slika3 prikazuje arhitekturu autorske podrke zasnovane na ontologiji te

realizirane s dva modula: operativnim modulom i autorskim pomonim modulom. Temeljni

autorski zadaci su primitivni funkcionalni koncepti koji su osnovni za razumijevanje i

izvoenje temeljnih autorskih procesa te dozvoljavaju izgradnju rjenika ontologije. Primitivne

funkcije definirane su na objektima npr. objektima unutar specifine strukture temeljene na

konceptima (npr. model podruja). Primjeri atomskih autorskih zadataka ukljuuju stvaranje

(strukture), kreiranje (objekata), dodavanje (objekta, strukture, brisanje (objekta, strukture),

ureivanje objekta, strukture), povezivanje (objekt1, objekt2, objekt3,struktura ..)Na

kompozitnoj razini nalaze se veze koje predstavljaju odreene kriterije spajanja koja se

koriste za funkcijsko grupiranje primitivnih funkcijskih koncepata u autorske zadatke vie

razine. Autorski zadaci vie razine predstavljaju skup zadataka povezanih s primjenom. Ove

veze ne brinu o posebnim promjenama u objektima, no mogu predstavljati sluajne veze

10

izmeu dva zadatka ili vezu tipa dodijeljen je, postignut je, delegiran je, kojim se

predstavljaju odnosi izmeu zadataka i samog agenta.

U podruju prilagodljivih obrazovnih sustava zasnovanih na webu stiglo se do

trenutka u kojem informacije dostiu kritinu koliinu, zahtjevi korisnika prema vie

personaliziranim i prilagodljivim sustavima sve vie rastu, a web tehnologije izuzetno

napreduju. Bavljenje ontologijama i konceptima pojaava nau konceptualnu svjesnost i

utjee na stil doivljavanja informacija, a time i na zahtjeve za koritenje autorskog sustava.

Nemogue je predvidjeti u kom smjeru dugorono ide e-uenje i koji e biti novi izazovi no

istie se da je kljuni element uspjeha dostupnost podrke za korisniko, strukturirano i

automatsko autorstvo obrazovnih sustava.

Slika 3: arhitektura autorske podrke temeljene na ontologiji, realizirana s dva modula

5. Referentni model obrazovnog sustava zasnovanog na semantikom

webu

Koje zahtjeve mora ispuniti obrazovni semantiki web? Prema Anderson i Whiteloct

(2004) obrazovni semantiki web temelji se na tri osnovna zahtjeva:

Sposobnosti za uinkovitu pohranu i dohvat informacija

Sposobnosti neljudskih/umjetnih autonomnih agenata da poveaju uenje i

dohvat informacija od strane ljudi

Sposobnosti Interneta da podrava i proiruje sposobnosti ljudske komunikacije u

raznim formatima kroz prostor i vrijeme.

Ovi zahtjevi mogu se ispuniti kroz slijedee tehnologije:

Ontologije Informacija na webu obino je predstavljena u jeziku pogodnom za ljudsko razumijevanje. Kako bi raunalo razumjelo njeno znaenje neophodno je informaciju prezentirati u obliku koji se moe interpretirati

11

sintaksno i semantiki to pomae procesu analiziranja, izvlaenja i povezivanja informacija na webu te olakava proces stvaranja vrste baze znanja u koje se mogu pouzdati inteligentni servisi u nastojanju da udovolje potrebama korisnika.

Standardi uenja Uporaba standarda osnovna je u opisivanju, razvoju, izmjeni, pristupanju, oznaavanju, kombiniranju i kvalificiranju obrazovnih resursa. U razvoju obrazovnih sustava zasnovanih na semantikom webu koriste se standardi semantikog weba kao to su DF te SKOS te standardi obrazovnih sustava kao to su IEEE te IMS.

Servisi semantikog weba

Servisi semantikog weba nude itav niz raznih aktivnosti koje tehnologijom semantikog weba transformiraju statini skup informacija na distribuiran nain te stvaraju sadraj unutar www-a koji je raunano obradiv te raunalno razumljiv.

Inteligentni agenti Inteligentni agenti su autonomni softveri koji nude nekoliko vrsta podrke kroz razliite interakcije s korisnicima u skladu s njihovim ulogama. Ovaj softver mora imati sposobnost izvoenja i prihvaanja novih zahtjeva tijekom samog rada.

Kada govorimo o obrazovnim sustavima zasnovanim na semantikom webu vano je

razmatrati interakcije koje se dogaaju izmeu dvaju korisnika: raunala odnosno

obrazovnog sustava te samog korisnika. Obrazovni sustav odgovoran je za ponudu

informacija u skladu sa sadrajem i podrujem uenja dok djelovanje korisnika opisuje

njegova specifina uloga. Razmotrimo djelovanje takvog sustava kroz primjer jednog

referentnog modela obrazovnog sustava zasnovanog na semantikom webu.

Jedan referentni model obrazovnog sustava zasnovanog na semantikom webu prikazan je

na slici4. Opisat emo model navodei uloge njegovih korisnika, obrazovne resurse te opisati

sam obrazovni sustav kroz njegove ontologije, alate, servise semantikog weba, inteligentne

agente te okruenje semantikog weba.

Slika 4: Referentni model obrazovnog sustava zasnovanog na semantikom webu

12

U obrazovne sustave zasnovane na semantikom webu ukljueno je vie razliitih

obrazovnih aktivnosti kao to su pouavanje, uenje, suradnja, autorstvo .. koje se dodjeljuju

korisnicima u skladu s njihovima ulogama. Razlikujemo slijedee uloge korisnika:

Uloga uitelja: nadzire uenikove interakcije te konfigurira uenikove strategije

Uloga uenika: uspostavlja interakciju sa sustavom i to s prilagoenim i

personaliziranim obrazovnim sadrajem.

Uloga autora: odgovoran za strukturiranje obrazovnog sadraja, nastavnog procesa

te prilagodbe i personalizacije tih sadraja.

Uloga grupe: proces uenja moe se promatrati i kroz aktivnosti grupe. Grupe su

zainteresirane za suradniko uenje te interakciju meu studentima u cilju postizanja

osobnih ciljeva studenata, dijeljenja kognitivnih, meta-kognitivnih, motivacijskih te

emotivnih funkcija s ostalim studentima

Uloga graditelja: odgovoran za razvoj i dodavanje novih funkcionalnosti obrazovnom

sustavu zasnovanom na semantikom webu.

Uloga ureivaa: odgovoran za prikupljanje podataka o uinkovitosti sustava

openito, osobito alata sustava, ali i korisnika s obzirom na njihove uloge. Kao agent

odgovoran za evaluaciju uinkovitosti moe se koristiti agent umjetne inteligencije

(agenti podrke i kontrole), ali i ljudski agenti (tutori, roditelji studenata ..)

Obrazovni resursi predstavljaju objekte uenja koji se tiu specijalnih obrazovnih sustava

kao to su npr. primjeri, problemi, nastavne jedinice, aktivnosti i sl. Prema Devedzic (2006)

veina praktinih primjera te primjena standarda odnose se upravo na standarde objekata

uenja (LO, engl. Learning Object). Izazovi u primjenama tih standarda nalaze se u razvoju

jednostavnih metoda i alata za oznaavanje objekata uenja, razlikovanje objektivnih i

subjektivnih meta-podataka, kombiniranje skupova meta-podataka i shema razliitih izvora, u

uvoenju formalne semantike u postojee standarde te u fleksibilnom i dinamikom

povezivanju meta-podataka s objektima uenja.

Suelje okruenja predstavlja komunikaciju izmeu korisnika s odreenom ulogom te

sustava zasnovanog na semantikom webu. Pri izboru tehnologije koju je potrebno koristiti u

okruenju posebno vanu ulogu igra sadraj i tip obrazovnih resursa, ali i sposobnost

okruenja da podri razliite uloge korisnika ime se stvaraju specijalizirana suelja alata za

autorstvo, specijalizirana suelja mobilnih alata, razvojnih okruenja i sl. Suelje nekog

okruenja moe biti preglednik, digitalna tv, mobilna radna povrina, telefon, PDA.

5.1 Komponente obrazovnog weba zasnovanog na semantikom webu

Obrazovni sustav zasnovan na semantikom webu podrava brojne korisnike nastojei ih

uinkovito voditi te pomoi im u postizanju njihovih osobnih ciljeva. Takav obrazovni sustav

predstavlja novu generaciju obrazovnih sustava zasnovanih na webu koji ima za cilj uporabu

tehnologije semantikog weba. Resursi semantikog weba mogu se koristiti u razliitim

obrazovnim sustavima kao to su inteligentni tutorski sustavi, sustavi upravljanja uenjem,

virtualnim okruenjima uenja, prilagodljivim okruenjima uenja, obrazovnim sustavima

putem digitalne TV i sl. Komponente obrazovnog sustava zasnovanog na semantikom webu

su: ontologije, alati, servisi semantikog weba, inteligentni agenti te okruenje semantikog

weba.

13

5.1.1 Ontologije

U obrazovnoj zajednici aktualni su pokuaji preciznijeg definiranja dijelova svijeta

podataka koji su prikazani u razliitim formatima. Primjenjuju se ontologije za rjeavanje

razliitosti sloenih problema kao to su prezentacije znanja u inteligentnim sustavima,

dijeljenje znanja i njegovo ponovno koritenje u razliitim aplikacijama, oznaavanje i

pretraivanje objekata uenja, personalizacija sadraja uenja i sl. Takoer, postignuti su

znaajni rezultati u razvoju i uporabi ontologija za poveavanje iskustva uenja zasnovanog

na webu i u teorijskom i u tehnologijskom smislu. Pod aspektima tehnologije misli se na

uporabu ontologija za omoguavanje pretraivanja, dijeljenja i ponovnog koritenja

obrazovnog sadraja smjetenog na razliitim repozitorijima ime se omoguava

interoperabilnost i integracija razliitih obrazovnih aplikacije. Pod teorijskim aspektima misli

se na uporabu ontologija za podrku protoka znanja od teoretiara do autora praktiara

nekom razumljivom metodologijom u kojoj se znanje stvara, otkriva, dijeli i uinkovito

prezentira za uporabu za vrijeme uenja obrazovnog sadraja ali i za vrijeme njegovog

stvaranja. U obrazovnim sustavima moemo koristiti slijedee ontologije:

Obrazovne ontologije: odgovorne za specificiranje i testiranje znanja s obzirom na

posebna svojstva obrazovnog sustava. Primjer takvih ontologija su ontologije modela

podruja, ontologija pedagokog modela, ontologija prilagodbe, ontologija zadataka

Ontologije interakcija: imaju znanje o komponentama obrazovnog sustava. Takve

ontologije su ontologije koje odreuj agente, servise semantikog weba te alate.

Ontologije sadraja: odgovorne su za opisivanje obrazovnog sustava zasnovanog

na semantikom webu kao cjeline, a u cilju osiguravanja komunikacije i objavljivanja

obrazovnog sustava na webu.

5.1.2 Alati

Obrazovno okruenje moe ponuditi mnotvo alata, koji su razliitog raspona

interaktivnosti i sloenosti u isto vrijeme. Nadalje, sustav mora ponuditi alat u skladu s vrstom

korisnika te ureaja koji se koristi npr. mobilni ureaj, PDA, mobitel. Vrste alata koji se

mogu razviti i koristiti u obrazovnim sustavima su:

Obrazovni alati: ovi alati igraju vanu ulogu u procesu uenja svakog studenta. Alati

web 2.0 primjer su alata koji se mogu opisati kao obrazovni alati. Integracija ovih

alata s tehnologijama semantikog weba nude nove mogunosti sustava kroz pristup

socijalnog semantikog weba. Nekoliko alata nude se ovisno u ulozi korisnika npr.

alati uitelja, alati autorstva, alati pregledavanja, semantiki wiki alati i sl.

Alati za podrku semantikog weba: ovi su alati neophodni kako bi zaista stvorili

javni semantiki web. U takve alate ubrajamo alate za mapiranje ontologija, alate

socijalnog semantikog weba, alate ontologije vizualizacije, alate ontologije

inenjerstva i sl.

Administrativni alati: to su alati vani za definiranje okruenja s obzirom na uloge,

korisnike, vjerodostojnost i sl.

5.1.3 Servisi semantikog weba

Servisi semantikog weba slue kako bi ponudili korisnicima, agentima i alatima servisno

orijentiran pristup u skladu s njihovim interesom. Takoer, servisi mogu posluiti i za

14

automatizaciju integracije aktivnosti kroz stvaranje, automatsko otkrivanje te automatsko

slaganje. Vrste servisa semantikog weba koje moraju biti dostupne su:

Obrazovni servisi semantikog weba: nude osnovna obiljeja kojim se osigurava

cilj nekog obrazovnog sustava. Oni olakavaju neke obrazovne aktivnosti kao to su

integracija sadraja, otkrivanje obrazovnih resursa, evaluacija te usporedba

obrazovnih aplikacija, personalizacija obrazovnog sadraja i suelja, suradnju,

preporuke, rjeavanje problema i sl.

Podrka servisima semantikog weba: postoji nekoliko aktivnosti u kojima se ne

uzima u obzir obrazovna svrha, ali su te aktivnosti ipak prisutne unutar svakog

obrazovnog sustava npr. konverzacija, pretrage i slino te predstavljaju izuzetno

vaan faktor svakog obrazovnog sustava.

5.1.4 Inteligentni agenti

Agenti obrazovnog sustava igraju vanu ulogu u obrazovnim sustavima zasnovanim na

semantikom webu. Agenti su odgovorni za osiguravanje automatizacije aktivnosti,

dinamikih razvoja zahtjeva i sl. Vrste agenata opisuju se na slijedei nain:

Tutorski agenti: osiguravaju interakciju izmeu obiljeja sustava i korisnika u skladu

s njihovim ulogama. Primjer su agenti koji otkrivaju novo znanje o korisniku,

izmjenjuju sadraj meu aplikacijama, personaliziraju sadraj za razliite korisnike i

sl.

Agenti podrke: podravaju druge agente u osiguravanju ispunjenja njihovih

aktivnosti. Primjer su agenti podrke za rudarenje po webu.

Agenti kontrole: vani su za administrativne aktivnosti kao to su provjeravanje

izvedbe agenata te servisa semantikog weba, osiguravanje pristupa agentima u

sustavu, identificiranje nesigurnih agenata i sl.

5.1.5 Okruenja semantikog weba

Okruenje obrazovnog sustava zasnovanog na semantikom webu predstavlja

interaktivno okruenje koje sposobno otkriti, pretraiti, odabrati te pozvati resurse na webu u

skladu s razliitim tehnologijama i arhitekturama koje su semantiki opisane.

6. Primjer uinkovite specifikacije nizanja i oznaavanja obrazovnog

materijala na semantikoj razini pripremanje SCORM-a za

semantiki web

Dananji kolegiji koji su orijentirani prema webu, to znai da ukljuuju i statine

materijale i dinamike aktivnosti, obino su razbijeni na neovisne module, koji se dalje

kombiniraju u itav kolegij. Ovaj pristup stimulira ponovnu uporabu i ini lakim stvaranje

varijanti kolegija prilagoenih za razliite svrhe ili skupine uenika pa sve do razine jednog

studenta, ali i vodi u prema mogunosti da razliiti studenti mogu krenuti razliitim putovima

uenja kroz sadraj na temelju navigacijskih zahtjeva, voeni svojim ciljevima uenja i

trenutnim sposobnostima. Unutar kolegija mogue je postaviti razliita ogranienja, kao to

je zadavanje odreenog vremena za rjeavanje ili dozvoljavanje pregledavanja nastavnog

15

materijala samo jednom npr. za odgovaranje na kvizovima. Stoga je veoma vano odrediti

nain na koji se individualne jedinice uenja mogu pronai te kao ih nizati na osnovu razliitih

uvjeta. Uvjeti mogu proizai iz interakcija studenata kao to su upiti, navigacijski zahtjevi,

rezultati testova ili unaprijed odreenih uvjeta kao to su cijevi uenja, prethodno iskustvo te

vanjski nametnuti uvjeti. U posljednje vrijeme puno se truda ulae u pronalaenje didaktikih

predloaka koji formaliziraju i zaokruuju temeljne odabire u jednostavnom modelu (IML LD').

Prikazat emo primjer nizanja i oznaavanja obrazovnog materijala na semantikoj razini

mapiranjem trenutnog SCORM standarda u OWL i DAML-S. Kao primjer pitanja koja se

odnose na uporabu i autorstvo inteligentnih web orijentiranih kolegija prikazan je OntoAIMS

sustav koji nudi inteligentnu prilagodljivu informacijsku podrku studentima i autorima.

6.1 SCORM djeljivi referentni model objekta sadraja

SCORM, odnosno djeljivi referentni model objekta sadraja skup je postojeih, ali i novo

razvijenih specifikacija prema ideji naprednog distribuiranog uenja (ADL) ija je ideja

uspostaviti novo distribuirano okruenje uenja koje dozvoljava interoperabilnost alata uenja

i sadraja kolegija na globalnoj razini. Osnovni dijelovi SCORM specifikacije su model

metapodataka koji je posuen iz IEEE-LOM IMS modela pakiranja sadraja razvijenog

kasnije zajedno s IMS. SCORM model pretpostavlja da je sadraj izgraen od malih jedinica

uenja SCO. Takva jedinica (SCO) zamiljena je kao samoodriva jedinica uenja. Kolegiji

su dizajnirani kreiranjem IMS dokumenta koji opisuje organizacije koje nalikuju stablastoj

strukturi dokumenata ije se razine sastoje od jedinica uenja (SCO), a vorovi predstavljaju

internu strukturu kolegija. Svaka se strukturalna razina (manifest, organizacija, jedinka) moe

oznaiti meta-podacima. Jedna jedinica uenja moe se ponovo koristiti u razliitim

organizacijskim dokumentima. Jedina komunikacija SCORM modela s vanjskim svijetom

upravo je kroz tzv. obrazovni upravljaki sustav (LMS) kroz njegovo unaprijed definirano

suelje. Osnovni zadatak obrazovnog upravljakog sustava je pokretanje objekta uenja

(SCO) za prezentiranje korisniku, to znai da upravljaki obrazovni sustav vodi rauna o

materijalu kojeg je korisnik poslao te o odgovornostima.

Jednostavna IMS specifikacija nizanja nudi model aktivnosti uenja koje su

organizirane kao stablo klastera jednostavnijih funkcija. Slika 5 prikazuje mapirano stablo

aktivnosti. Poetno je definirano da je put uenja upravo duljina prolaska kroz stablo, no

netko moe odrediti akciju za svaku jedinku ovisno o uvjetima. Takoer, mogue je napraviti

prelazak na drugu aktivnost uenja ili promjenu stanja upravljakog obrazovnog sustava.

Uvjeti se u pravilu odnose na stanje upravljakog obrazovnog sustava ili na navigacijski

zahtjev od strane nekog korisnika. Dozvoljene su samo najjednostavnije kontrole nizanja:

odaberi; ako je ispunjen uvjet onda radi akciju.

Standard meta-podataka objekata uenja razvijen je posebno za obrazovno podruje

i stavlja naglasak na najmanji skup obiljeja potrebnih da bi objekti uenja dozvolili da se

pronau, vrednuju, zahtijevaju te koriste.

16

Slika 5: Dokument organizacije s klasterima aktivnosti ADL

6.2 Ontologije DAML i DAML-S

Ontologije igraju vanu ulogu u olakavanju dijeljenja informacija meu zajednicama ljudi

i softverskih agenata. Predlae se odreeni broj reprezentativnih formata kao to su RDF

shema, OIL, DARP, a kasnije u obliku DAML-OIL. DAML-OIL koriste se postojei web

standardi kao to su XML, RDF i RDFS te dodaju na temeljni objektno-orijentirani i okvirno

orijentirani sustav. DAML S standard razvio je DAML-OIL ontologiju za web servise s ciljem

da napravi web servise koji su raunalno razumljivi te omoguuju otkrivanje servisa,

pozivaju neki identificirani servis od strane nekog agenta ili drugog servisa te meudjelovanje

odnosno uklanjanje prepreka komunikaciji do kojih moe doi zbog semantike, slaganja

postojeih servisa, provjeravanje svojstava servisa te provedbu nadziranja. U DAML-OIL-u

apstraktne kategorije entiteta, dogaaja i sl. definirani su u obliku klasa i svojstava specifinih

za opis servisa unutar DAML-OIL.

Slika 6: Top razina ontologije servisa

kolegij

modul 1

nastavna jedinica

1

nastavna jedinica

2

modul 2

nastavna jedinica

1

nastavna jedinica

2

nastavna jedinica

3

nastavna jedinica

4

modul 3

nastavna jedinica

1

nastavna jedinica

2

poglavlje 1

poglavlje 2

klaster

klaster klaster

klaster

klaster

17

Slika 6 prikazuje top razinu ontologije DAML-S servisa. Na najvioj razini nalazi se

klasa SERVIS u kojoj su sva definirana obiljeja veoma openita. Ideja je stvoriti

konceptualni temelj za strukturiranje taksonomije servisa, ali se oekuje da se taksonomija

sama predstavlja kao profil-servisa. Profil-servisa opisuje servis na nain koji je itljiv ljudima,

specificira funkcionalnosti ponuene servisom i njegovim funkcionalnim atributima npr.

zahtjevima i mogunostima. Servis je formalno opisan kroz Model servisa koji olakava

automatsko pozivanje servisa, slaganje, meudjelovanje te izvedbu nadzora. Servisni model

nudi sredstva za opisivanje tijeka podataka i kontrole tijeka u sluaju sloenog servisa.

Napokon, servis podrava i Pristup servisu kojim se odreuju komunikacijski protokoli,

mehanizmi transporta i sl.

6.3 Autorstvo u OntoAims sustavu

OntoAims je dizajniran prvenstveno kao podrka studentima u uenju koje se temelji na

istraivanju i zadacima pretraivanja te dohvaanja obrazovnih informacija. Takoer,

OntoAims je dizajniran i s ciljem da bude podrka autorima (uiteljima, strunjacima,

dizajnerima kolegija) u stvaranju, opisivanju pri konceptualizaciji jedinki sadraja te njihovom

generiranju i slaganju sljedova kolegija. Osnovni cilj OntoAims sustava je olakati stvaranje,

ureivanje, odravanje i ponovnu uporabu nastavnog materijala te njihovu uinkovitu

primjenu unutar razliitih kolegija. To se moe postii primjenom procesa raslojavanja

kolegija zasnovanog na ontologiji unutar web arhitekture uenja izgraene na postojeem

nastavnom modelu. OntoAIMS se temelji na AIMS referentnom modelu koji odreuje strogo

odvajanje izmeu sadraja, podataka i njihove primjene te definira tri glavna sustavna

modula: modul ureivanja podruja, modul slaganja kolegija i modul upravljanja resursima.

Sastav kolegija nudi alate tipa arobnjake koji podravaju autore kroz cijeli proces definiranja

slijedne strukture kolegija te kroz povezivanje zadanog nastavnog materijala. OntoAIMS

slijedni model, zasnovan na SCORM-u, dozvoljava autoru definiranje procesa uenja te

organiziranje svih meta-podataka vanih za kolegij. U nastojanju da stvori strukturu kolegija

autor bi trebao:

Odabrati koncepte iz modela podruja te dodijeliti ih temama kolegija

(komponentama)

Odabrati specifine sljedove tema kolegija koje realiziraju odreene ciljeve

uenja

Pridruiti aktivnosti kolegija za svaku temu

Povezati obrazovne resurse sa svakom temom kolegija

Autor se vodi OntoAIM-om pri organiziranju i oznaavanju njegovih obrazovnih materijala u

svom nastojanju da stvori odreeni nastavni kolegij.

Opisom arhitekture OntoAIM-a ilustrirat emo kako koristiti SCORM i DAML u cilju

olakavanja slijednog procesa kolegija. Promatrat emo 5 uloga koje djeluju u sustavu: ulogu

autorstva podrujem i resursima, ulogu autorstva kolegijem te ulogu korisnika i to uitelja

studenta. Svaki korisnik (dizajner, strunjak za sadraj, autor, uitelj te student) moe imati

bilo koju od ovih uloga u razliitim fazama u procesu, a jedan te isti korisnik moe se pojaviti

u svakoj od uloga pojedinano. Uloge definiramo skupom aktivnosti autorstva ili uenja. Za

realizaciju zajednikog specifinog jezika odabrat emo OWL zbog njegove otvorenosti i jer

18

nudi znaajnu fleksibilnost u zakljuivanju. Kolegij u OntoAIMS arhitekturi definiran je kao

skup komponenti kolegija (aktivnosti kolegija) meusobno spojenih operatorima spajanja

kako bi se stvorili didaktiki nizovi aktivnosti uenja i obrazovnih resursa. Aktivnosti uenja

povezuju specifine zadatke uenja unutar konteksta odabranog kolegija. U analogiji s

ontologijom DAML-S procesa vidimo aktivnosti uenja kao jedan atomski ili sloen proces pri

emu se proces slaganja realizira iz atomskih i sloenih procesa slaganja primjenom

operatora slaganja (slika 7). Svaka primitivna aktivnost definirana je slijedeom torkom:

Ulaz Izlaz

Lanci atomski i sloenih aktivnosti uenja realiziraju se primjenom istih operatora

slaganja. Primitivni funkcionalni koncepti (atomske aktivnosti) temelj su slijednog nastavnog

procesa i izgrauju OntoAIM nastavni rjenik. Na ovaj nain moduliramo sve aktivnosti

uenja unutar specifinog podruja uporabe koje su neovisne od podruja sustava,

obrazovne strategije te nastavnog cilja. Primjer obrazovnih aktivnosti ukljuuju: itaj, pii,

raunaj, izvedi.

DAML_S konstrukti kontrole

opis

Slijed Definira skup aktivnosti uenja koje se moraju izvesti redom jedna za drugom. Aktivnosti uenja u ovom slijedu mogu biti primitivne (atomske), jednostavne (klasterske) ili sloene s tim istim ili nekim drugim operatorom slaganja

Izbor Operator slaganja koji definira skup aktivnosti uenja s dva stalna obiljeja:

Odabran

Odabran iz On dozvoljava izbor izmeu alternativnih aktivnosti i nakon toga izvrava odabranu aktivnost. Ovim operatorom dozvoljavaju se slijedei konstrukti: odaberi barem n aktivnosti iz ponuenih m, odaberi tono n aktivnosti iz ukupno m, odaberi najvie n aktivnosti od ukupno m

Uvjet (if then else)

Uvjetni konstrukt je operator slaganja sa slijedeim svojstvima: If uvjet then else Njegova semantika ide u smjeru testiraj if uvjet, ako je toan radi then, ako je netoan radi else; klasa uvjet definirana je kao klasa logikih izraza

Tabela 1: opis DAML-S konstrukta kontrole

Operatore slaganja definiramo na temelju definicija ontologije konstrukta kontrole

DAML-S procesa ime se dozvoljava stvaranje sloenih aktivnosti i komponenti kolegija kao

Aktivnost uenja (LA)

Preduvjeti

Uinci

Slika 7: Definicija aktivnosti uenja

19

nizove primitivnih i sloenih aktivnosti. Primjer procesa slaganja aktivnosti uenja primjenom

operatora slaganja prikazan je slikom 8.

Slika 8: Slijedni proces atomskih i sloenih aktivnosti uenja

Aktivnost uenja LA3 izraava se kao slijed dviju aktivnosti uenja LA10 i LA11 gdje je

LA11 takoer jedna sloena aktivnost od dviju drugih aktivnosti uenja takoer organiziranih u

slijed LA12 te LA13. Osnovna aktivnost kolegija u ovom primjeru LA0 dozvoljava primjenu

operatora izbora kojim se bira jedna od triju aktivnosti LA1, LA2, i LA3.

6.4 Oznaavanje jednostavnog SCORM nizanja u DAML-S

Oznaavanje jednostavnog nizanja u DAML-S temelji se na odvajanju procesa koji

odgovaraju aktivnostima uenja i procesa koji odgovaraju akcijama koje odgovaraju akcijama

koje izvodi sustav upravljanja uenjem kako bi podrao model nizanja. Ovo odvajanje

svojstveno je SCORM modelu na nain da se tijek aktivnosti uenja moe jedino mijenjati

stanjem LMS-s te zahtjevima navigacije od strane korisnika to u N3 notaciji oznaavamo:

Scorm: Learning Activity rdfs:subClassof daml-s: Process

Scorm: LMSActivity rdfs: subClassof daml-s: Process

Aktivnosti uenja mogu biti ili daml-s: AtomicProcess ili daml-s:CompositProcess. DAML-S

specifikacija zahtjeva da neki atomski proces ima izvorite u web servisu specificiranom u

WSDL dokumentu. U ovom sluaju izvorite bi bilo neki specifini objekt uenja (SCO ili

SCA). S obzirom na razlike izmeu uenja i LMS aktivnosti, mapiranje slijednog modela u

DAML-S nadalje je pitanje identificiranje relevantnih pred-uvjeta i post-uvjeta, ulaza, izlaza te

uinka. U smislu slijednog modela Scorm: Learning Activity moe imati tri vrste ulaza:

navigacijski zahtjev od strane korisnika, stanje sustava za upravljanje uenjem te parametre

odreene u dokumentu organizacije. Pred-zahtjevi i post-zahtjevi odreeni su stanjem LMS-a

te ulaznim parametrima u dokumentima organizacije. Specifikacija nizanja odreuje razliite

20

pred/post uvjete. Od svih ulaza, navigacijski zahtjevi su najproblematiniji jer oni stiu

asinhrono, a slijedni model uzima u obzir i prekide. Poeljno je u ovom primjeru ne uzimati u

obzir odnosno ne promatrati ulogu uenika, zbog njihove uroene ljudske sloenosti, te

samo razmatrati ulaz prema objektima aktivnosti uenja.

Djelomino povezivanje SCORM koncepata izraeno u OWL ontologiji prikazano je u

slijedeem primjeru:

:Course a scorm: LearningActivity;

daml-s:consistsOf [a daml-s:Sequence;

daml-s:components (:Modul1 :Modul2 :Modul3)

]

:Modul1 a scorm:LearningActivity;

Daml-s:consistsOf [a daml-s:Choice;

Daml-s:components (:Lesson01 :Lesson02)

]

:Modul2 a scorm:LearningActivity;

Daml-s:consistsOf [a daml-s:Unordered;

Daml-s:components (:Lesson01 :Lesson02 :Lesson03 :Lesson04 )

]

:Modul3 a scorm:LearningActivity;

Daml-s: consostsOf [a daml-s: if-then-else;

Daml-s:Conditions

{:Lesson01

scorm:objectiveMeasureGreater 0.75);

Daml-s:then

:Lesson01;

Daml-s: else

:Lesson02

]

:Lesson02 a scorm:LearningActivity;

Daml-s:consistsOf [ a daml-s:components

([ a scorm:BeginTimelimit scorm:timeLimit 10M]

:Chapter1

:Chapter2

[a scorm:EndTimeLimit]

[a scorm:RollUp;

Daml-s:ifCondition

{scorm:theLearner scorm:satisfied

[scorm:activityObjective :Chapter1]};

Daml-s:then {

Scorm:theLearner scorm:satisfied

[scorm:activityObjective :Lesson02;

Scorm:objectiveMeasure 0.5]

}

]

[a scorm:RollUp;

21

Daml-s:ifCondition

{scorm:theLearner scorm:satisfied :Chapter2}

Daml-s:then {

Scorm:theLearner scorm:satisfied

[scorm:activityObjective :Lesson02;

Scorm:objectiveMeasure 1.0]

}

)

.

7. Zakljuak

U ovom radu raspravljalo se o tome koliko je usvajanje semantikih web tehnologija

korisno za iru primjenu tehnologija uenja te lake interoperabilnosti sa infrastrukturom,

alatima te poslovnim procesima izvan podruja obrazovanja. Naglasak je stavljen na

specificiranje nizanja aktivnosti uenja, prikazan je postupak mapiranja na procese ope

namjene te DAML-S specifini jezik servisa. Pokazalo se da se koncepti koji su koriteni u

jednostavnoj IMS specifikaciji nizanja i SCORM modelu, itko mapiraju u koncepte i rjenik

DAML-S specifikacije. Posebna prednost DAML-S specifikacije je da to dozvoljava

integriranje e-uenja u iroke poslovne procese kako bi se olakali interoperabilnost te

izmjena informacija s ljudskim sustavom za upravljanje resursima.

22

Literatura

[1] Lora Aroyo, Lora; Pokraev, Stanislav; Brussee, Rogier, Preparing SCORM for the Semantic

Web, u On the move to meaningful internet systems : proceedings CoopIS, DOA, and

ODBASE 2003, Catania Sicily, Italy, November 3-7, 2003 / Ed. R. Meersman, Z. Tari, D.C.

Schnidt. - Berlin : Springer-Verlag, 2003. - ISBN 3-540-20498-9. - (Lecture Notes in Computer,

Berlin, 2003.

[2] Bittencourt12, I. I., Costa, E., Isotani, S., Mizoguchi, R., & Bittencourt, I. M, Towards a Reference Model to Semantic Web

Web-based Educational Systems., 2008.

[3] Lora Aroyo; Darina Dicheva , The New Challenges for E-learning: The Educational Semantic

Web, u The New Challenges for E-learning: The Educational Semantic Web. Educational

Technology & Society, 7 (4), 59-69., 2004.