Магистратура 2020/2021

Управление знаниями и адаптивные информационные системы в образовании

Статус: Курс обязательный (Цифровая трансформация образования)

Направление: 38.04.04. Государственное и муниципальное управление

Кто читает: Институт образования

Где читается: Институт образования

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Преподаватели: Незнанов Алексей Андреевич

Прогр. обучения: Цифровая трансформация образования

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 40

Программа дисциплины

Аннотация

Цель дисциплины – познакомить студентов с ключевыми подходами к формализации, моделированию и машиночитаемому представлению знаний. Студенты осваивают метода и средства онтологического инжиниринга, а также современные подходы к созданию продуктов, относящихся к классу семантических, получает навыки представления знаний в различных предметных областях с использованием ключевых моделей, а также средств онтологического инжиниринга, учатся структурировать информацию в различных, в т.ч. малознакомых, сложных и междисциплинарных предметных областях

Цель освоения дисциплины

• Сформировать у студентов общее знаниевых технологий в обучении

Планируемые результаты обучения

• Понимает особенности работы со знаниевыми системами
• Знает основные методы, стандарты и инструменты работы с онтологиями
• Способен создавать простые прикладные онтологии
• Понимает цели, задачи и ограничения адаптивного обучения
• Способен анализировать данные адаптивного учебного процесса для выявления лакун в знаниях

Содержание учебной дисциплины

• Данные и знания, представление знаний
  Информация и данные. Метаданные и их уровни. Форматы данных. Протоколы и интерфейсы доступа к данным. Формализация метаданных. Обмен метаданными. Данных в области образования – напоминание. Знания как метаданные. Процедурное и декларативное знание. Представление знаний. Основные формы знания с точки зрения решения задач. Объекты и атрибуты. Сущности и понятия. Объём и содержание понятия. Анализ формальных понятий. Предметные области, их глоссарии и тезаурусы. Значимость терминологических систем и проблемы их построения. Таксономии и классификаторы. Формальные системы и логики. Факты и истинность. Логика высказываний и логика предикатов. Многосортные логики. Неклассические логики. Развитие логик. Дескриптивные логики: сущности, экземпляры и роли. Модальные логики. Логики причинно-следственной связи. Стандарт Common Logic (ISO/IEC 24707:2018). Логический вывод. Визуализация логического вывода. Передача знаний. Развитие форматов хранения и передачи знаний. От KIF к современному состоянию.
• Онтологическое моделирование
  Онтология как общая эксплицитная спецификация концептуализации. Требования к онтологиям. Уровни онтологий, метаонтологии и предметные онтологии. Стек Semantic Web, стандарты RDF, OWL и SPARQL. Дескриптивная логика в Sematic Web. Синтаксис и семантика языка SPARQL. Тезаурусы в Semantic Web, стандарт SKOS. Создание, верификация и слияние онтологий. Основные инструменты онтологического моделирования.
• Адаптивность и персонализация учебного процесса
  Персонализация обучения и научения. Адаптивные образовательные технологии. Информационные системы поддержки адаптивного учебного процесса. Методы обеспечения адаптивности. Выявление лакун в знаниях. Образовательные траектории. Педагогические интервенции. Автоматическая генерация заданий. Подготовка учебных материалов для адаптивного учебного процесса. Гибридное обучение и коллаборативные технологии. Байесовский подход к анализу уровня обученности. Формализация лакуны в знаниях. Байесовский анализ результатов контрольно-измерительных мероприятий. Валидация контрольно-измерительных материалов для адаптивного учебного процесса. Дополнительные статистические методы. Робастная статистика. Анализ образовательной траектории. Представление ветвящихся и циклических образовательных траекторий. Учебная аналитика для целей повышения адаптивности и мониторинга его последствий. Майнинг образовательных данных в адаптивных системах.
• Онтологически-контролируемое обучение
  Онтологически-контролируемое обучение как методология. Уточнение связи адаптивности и персонализации с эксплицитным и имплицитным представлением знания. Компетенции и знание. Формулировка пререквизитов и результатов обучения в виде ссылок на элементы онтологии. Онтологии предметных областей и онтология учебного процесса.
• Тренды и смежные области
  Развитие методологий построения адаптивного учебного процесса. Перспективные подходы и тренды. Искусственный интеллект в образовании.

Элементы контроля

• Домашнее задание 1
• Домашнее задание 2
• Домашнее задание 3
• Эссе
• контрольная работа

Промежуточная аттестация

• Промежуточная аттестация (2 модуль)
  0.175 * Домашнее задание 1 + 0.21 * Домашнее задание 2 + 0.175 * Домашнее задание 3 + 0.3 * контрольная работа + 0.14 * Эссе

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Искусственный интеллект : стратегии и методы решения сложных проблем, Люгер, Дж. Ф., 2005
• Онтологии в компьютерных системах, Лапшин, В. А., 2010
• Онтологическое моделирование экономики предприятий и отраслей современной России. Ч.1. Онтологиче..., , 2011
• Онтологическое моделирование экономики предприятий и отраслей современной России. Ч.2. Мировые ис..., Гурьянова, М. А., 2011

Рекомендуемая дополнительная литература

• Искусственный интеллект : современный подход, Рассел, С., 2018
• Искусственный интеллект на службе бизнеса : как машинное прогнозирование помогает принимать решения, Агравал, А., 2019
• Образовательные технологии. N.3, , 2018
• Образовательные технологии. N.3, , 2019