Доклад, который будет напечатан

• Доклад описывает обучающую программную систему, базирующуюся на OWL-онтологиях и разрабатываемую в рамках проекта One Laptop Per Child (Один ноутбук ребенку, сокращенно OLPC).
  
• Сначала я приведу обзорную информацию по проекту OLPC, его цели и напривления развития. Затем будет рассматриваться сам проект нашей программной системы:
  • постановка задачи создания интеллектуальной обучающей системы
  • требования к системе, обусловленные целевой аудиторией
  • описание и обоснование выбранной модели представления знаний
  • и наконец вопросы, связанные с визуализацией модели и проблемой повышения самомотивации учащихся.
• Международный образовательный некоммерческий проект OLPC (One Laptop Per Child) направлен на концентрацию технологий в области разработки аппаратуры и программного обеспечения с целью снабдить каждого ребенка в мире дешевым персональным ноутбуком. Вопрос особенно актуален развивающихся странах, где уровень жизни не позволяет гражданам приобретать компьютерную технику.
• Основателем проекта является Николас Негропонте, бывший профессор Массачусетского технологического института (США) и профессор Джером Вайснер.
• Организация OLPC в своей работе исходит из трех основных положений [1]:
  1. Обучение и высококачественное образование для всех необходимы для существования справедливого, равноправного, экономически и социально жизнеспособного общества.
  2. Доступ к мобильным ноутбукам в достаточно широком масштабе окажет реальный эффект на процесс обучения и значительно улучшит уровень образования на национальном уровне.
  3. До тех пор, пока компьютеры остаются излишне дорогими, эти потенциальные выгоды остаются привилегией немногих избранных.
• Перед нами стоит ноутбук ХО – пожалуй, наиболее известное детище проекта One Laptop Per Child, первый из линейки таких социальных ноутбуков. Он и был выбран в качестве платформы для нашего приложения.
• Задача создания системы, развивающей навыки мышления, стоит предельно ясно: несмотря на то, что на сегодняшний день существует большое количество методов когнитивной графики, несмотря на то, что визуальные методы представлнения знаний, такие как mindmapping и conceptmapping, – уже хорошо зарекомендовали себя в бизенесе и промышленности – процесс адаптации этих средств к детскому образованию все еще идет. И важным фактором такой адаптации следует назвать неоходимость в автономности обучающей системы, в возможности самостоятельного её освоения.
• таким образом, сформулируем требования к системе:
  • игровой характер диалога с пользователем;
  • интуитивно понятный графический интерфейс, ориентированный на детей;
  • наличие развитого механизма ведения диалога и, как следствие, обеспечение хорошей обратной связи, адаптивный интерфейс
• Ключевыми решениями, определяющими облик системы MetaMind, являются:
  • модель представления знаний, не противоречащая положениям системного подхода;
  • интерфейс пользователя на основе когнитивной графики туповат я для того, чтобы объяснить, как графовое представление соотностися с когнитивной графикой. Может, убрать?
  • Следует также заметить, что специфика целевой аудитории повышает важность средств для создания внутренней мотивации у пользователей. В основе нее должен лежать игровой момент, стимулирующий построение когнитивной модели. В основе диалога лежит модель взамодействия со смешанной инициативой (mixed-initiative interaction model) [5]. В рамках этой модели сценарием работы является диалог. В качестве инициатора диалога может выступать как программа, так и пользователь. Система может формировать вопросы, основываясь на созданной пользователем когнитивной модели. В таком случае возможны вопросы двух типов:
    • “Как это связано?” – пользователю предъявляются два класса понятий и предлагается придумать между ними ассоциативную связь, или отказаться от нее;
    • “Что ты об этом думаешь?” – пользователь может ввести текстовое описание к предъявленному объекту;
• После того, как определён вид системы для конечного пользователя, следует выбратьспособ представления когнитивной модели. В системе для этой цели применяются отнологии. Такой выбор обусловлен следующими факторами:

1. простое представление кластеризации и классиикации – объединение индивидных концептов в классы
2. богатый выбор параметров связей между объектами
3. возможность естественной визуализации модели, которая может быть ориентирована на неподготовленного пользователя.
4. и наконец, наличие стандартизированных языков представления онтологий и программных средств, облегчающих их создание и изменение. Нами использовался язык OWL и редактор Protege.

• Далее, для визуализации когнитивной модели выбраны графовые структуры. Причем, если в случае связи “индивид-индивид” выбор графа как средства отображения очевиден, то для показывания иерархии более предпочтительной представляются вложенные множества.