Model de E-learing bazat pe web-ul semantic

Cod: 9913

ISBN: 978-606-26-0549-0

Editura: Editura Pro Universitaria

Data aparitiei: 06-2016

Colectia: Cercetari doctorale

Pagini: 188

Format: Academic

Disponibilitate: in stoc

Model de E-learing bazat pe web-ul semantic

Autor(i): Adam Altar-Samuel

30 lei

cumpara Introdu numarul si te sunam noi

Web-ul semantic este o extindere a web-ului actual, care permite gasirea, folosirea si combinarea informatiilor de pe internet intr-un mod mult mai usor si rapid. Noua abordare se bazeaza pe colectarea, prelucrarea si publicarea de informatii interpretabile de masini si pe metadate exprimate in limbajul RDF (ResourceDescription Framework). In prezent, continutul web-ului este proiectat pentru a putea fi citit de fiinte umane, nu pentru a putea fi refolosit de aplicatii informatice. Web-ul semantic va completa si dezvolta web-ul actual, creand un mediu in care agenti software vor putea procesa diverse sarcini sofisticate, un mediu in care informatiile vor avea un inteles bine-definit. Astfel, se spera ca, in viitorul apropiat, calculatoarele sa poata afisa, dar si “intelege” date.

Caracteristicile de baza ale Web-ului Semantic, respectiv intelesuri bine definite ale conceptelor si metadate procesabile automat de catre calculatoare, folosite de catre agenti software corespunzatori, stabilesc o abordare eficienta de satisfacere a cerintelor eLearning-ului. Materialele pot fi interpretate semantic si, la cererea utilizatorilor, pot fi reorganizate pentru a crea un nou modul activitatii didactice. In functie de cerintele si preferintele utilizatorului, materialele si informatiile considerate relevante pot fi combinate intr-un mod foarte simplu si intuitiv. Acest proces se bazeaza pe interogari semantice si pe navigarea printre materialele de studiu si este posibil datorita ontologiilor, care furnizeaza definitii precise ale conceptelor si ale notiunilor utilizate. In cadrul acestei lucrari, autorul si-a propus si a realizat proiectarea si implementarea unei platforme destinate eLearning-ului. Utilizatorii acestei platforme pot introduce texte din diverse domenii ale cunoasterii, urmand ca infrastructura sa deduca (folosind un algoritm propriu de combinare a clasificatorilor de text) domeniul din care face parte textul respectiv. De asemenea, platforma va propune materiale de studiu care abordeaza, la diverse niveluri, domeniul stabilit.

Lucrarea este structurata in cinci capitole. Primul capitol prezinta caracteristicile principale ale Web-ului Semantic, tehnologiile si conceptele care stau la baza acestuia, precum si avantajele pe care le poate oferi acesta in cadrul procesului de eLearning. Al doilea capitol este o trecere in revista a infrastructurii ce reprezinta scopul final al acestei lucrari. Sunt prezentate principalele componente ale platformei, precum si principalii algoritmi propusi si implementati in cadrul infrastructurii.

In cadrul celui de al treilea capitol, se face o analiza a stadiului actual al cercetarii in domeniul web-ului semantic, punandu-se accentul pe modalitati de a rationa cu ajutorul conceptelor si a relatiilor definite in cadrul ontologiilor (un aspect crucial pentru buna functionare a unei infrastructurii bazate pe web-ul semantic). In continuare, sunt prezentate un studiu comparativ al limbajelor de interogare a bazelor de date RDF, precum si un studiu comparativ al tehnologiilor semantice emergente in cadrul eLearning-ului. Capitolul al patrulea prezinta conceptele si tehnologiile pe care se bazeaza infrastructura de eLearningpropusa in cadrul lucrarii. Apoi, este prezentata, in detaliu, fiecare componenta a platformei. Aceasta include proiectarea si implementarea unei componente destinate instruirii asistate, ce identifica domeniul de invatare pe baza de antrenare si clasificare, precum si o componenta ce furnizeaza materiale de studiu pentru domeniul identificat. Domeniul este stabilit cu ajutorul ontologiei de domenii, o ierarhie ce contine 289 domenii si subdomenii. Fiecarui domeniu frunza din ierarhie ii este asociat un document de antrenare, necesar procesului de clasificare.

De asemenea, sunt prezentati algoritmii utilizati in pre-procesarea documentelor de antrenare a clasificatorilor si a textelor introduse de utilizatori. Ultimul capitol este rezervat descrierii detaliate a algoritmilor de clasificare de text implementati in cadrul infrastructurii. Acestia sunt implementati in cadrul serviciului web, componenta care este destinata stabilirii automatizate a domeniului de lucru, pe baza textului introdus de utilizator. Aceasta include o prezentare teoretica a tuturor algoritmilor, definirea formala a acestora, precum si reprezentarile acestora sub forma de scheme logice si in pseudocod. De asemenea, tot in ultimul capitol, este propus un algoritm propriu de combinare a rezultatelor clasificatorilor (ce produc clasamente de clase, nu valori numerice), care imbunatateste performanta clasificarii in comparatie cu fiecare algoritm, luat individual. Lucrarea se incheie printr-o scurta sectiune de concluzii si o bibliografie ce contine titlurile reprezentative pentru tematica abordata.

Carti din aceeasi categorie