АДАПТИВНИЙ ІНСТРУМЕНТАРІЙ ФОРМУВАННЯ БАЗИ ЗНАНЬ ІНФОРМАЦІЙНО-АНАЛІТИЧНОЇ СИСТЕМИ ПІДГОТВКИ НАУКОВИХ КАДРІВ
DOI:
https://doi.org/10.34185/1562-9945-4-141-2022-08Ключові слова:
інформаційно-аналітична система, підготовка наукових кадрів, база знань, інстру-ментарій, адаптивність, семантична мережа, онтологічний підхід, експертна си-стема, цифровізаціяАнотація
Автором акцентовано увагу на актуальності збереження цілісності науково-освітнього процесу щодо підготовки кадрів вищої кваліфікації в закладах вищої освіти та наукових установах. Відмічено, що наслідки впливу форс-мажорних об-ставин – карантину з пандемії COVID-19 й діючого воєнного стану в Україні, спричи-няють певні корективи в організації підготовки наукових кадрів. У зв’язку з цим, ймовірно, порушується проблема створення принципово нової інформаційно-аналітичної системи, що у цьому векторі включатиме специфічну базу знань відповідно запитів користувачів-дослідників – суб’єктів наукової підготовки. Таким чином, на меті статті є представлення результатів докторського дослідження, зокрема з проміжного контент-аналізу наукових, інформаційно-довідкових, навчаль-но-методичних та інших літературних джерел та практико орієнтованих ресурсів з проблематики розвитку інформаційних технологій і систем та їх адаптивного трансферу, що сприятиме накопиченню аналітичної інформації та її оцифруванню. Наголошено на раціональності створення й використання інтелектуальних інфор-маційно-аналітичних систем, в основу яких покладено формування специфічних баз знань засобами семантичних технологій та онтологічного моделювання. Це обумо-влено існуванням великої кількості різноманітної аналітичної інформації, на основі якої актуалізується проблематика будь-якого наукового дослідження, що у кон-тексті підготовки наукових кадрів є обов’язковим компонентом науково-освітньої діяльності здобувачів наукової освіти (магістрантів, аспірантів, докторантів та ін.). Стверджується, що сучасний дослідник вмітиме досконало володіти сучасним інструментарієм та експертними технологіями інформаційно-аналітичної діяль-ності. Представлено стислий опис адаптивного інструментарію, за допомогою яко-го відбувається формування специфічної бази знань в інформаційно-аналітичній си-стемі підготовки наукових кадрів. Зазначено, що семантичний й онтологічний під-ходи є найбільш ефективними у цьому ключі для побудови інформаційних систем, зокрема тих, що стосуються розвитку інформаційно-аналітичної компетентності суб’єктів наукової освіти.
Посилання
Baklan I. V. (2012). Ekspertni systemy. Kurs lektsii: navch. posibnyk. Kyiv: NAU, 132 s.
Vakhniuk S. V. (2011). Tekhnolohiia stvorennia prohramnykh ta intelektualnykh system: navch. posibnyk. Sumy: DVNZ «UABS NBU», 254 s.
Zhuk P. F. (2009). Metody ta zasoby podannia znan: navch.-metod. kompleks dystsypliny dlia pidhotovky bakalavriv dennoi formy navchannia za napriamom 0804 «Kompiuterni nauky» spetsialnosti 6.080400 «Intelektualni systemy pryiniattia rishen». Irpin, 359 s.
Zybin S. V. (2018). Kilkisna optymizatsiia resursiv informatsiinoi systemy dlia efektyvnoi pidtrymky pryiniattia rishen. Telekomunikatsiini ta informatsiini tekhnolohii, Vyp. 1(58). S. 134-141.
Kravets V. O., Khavina I. P., Kolybin Yu. M. ta in. (2006). Vstup do ekspertnykh system: navch. posib. Kharkiv: NTU «KhPI», 232 s.
Kushniretska I. I. (2017). Informatsiina tekhnolohiia dynamichnoi intehratsii slabostrukturovanykh danykh u web-systemakh : dys. … k. tekh. n.: 05.13.06 – informatsiini tekhnolohii / Iryna Ihorivna Kushniretska; Natsionalnyi universytet «Lvivska politekhnika». Lviv, 164 s.
Mesiura V. I., Yarovyi A. A., Arseniuk I. R. (2006). Ekspertni systemy: navch. posibnyk (chastyna 1). Vinnytsia: VNTU, 114 s.
Pleskach V. L. , Rohushyna Yu. V. (2005). Ahentni tekhnolohii: monohrafiia. Kyiv: Kyiv. nats. torh.-ekon. un–t, 344 s.
Rohushyna Yu. V. (2018). Modeli ta metody vykorystannia ontolohii u semantychnomu poshuku u WEB. Proceedings of the UkrPROG 2018: 11th Inter. Conf. of Progr. (May 22-24, 2018, Kyiv, Ukraine), Vol. 2139. pp. 197-203. URL: http://ceur-ws.org/Vol-2139/197-203.pdf.
Rohushyna Yu., Pryima S., Strokan O. (2017). Stvorennia ta vykorystannia semantychnykh Wiki-resursiv: dovidnyk. URL: https://shron1.chtyvo.org.ua/Rohushyna_Yuliia/Stvorennia_ta_vykorystannia_semantychnykh_Wiki-resursiv.pdf?
Rukovodstvo po Protégé 4.2. URL: https://docs.google.com/document/d/
Fg9u9pf5RXBu8bklLh48MkZ01-DLrd8hn3ZJbTh6xg4/edit#.
Semerikov S. O., Teplytskyi I. O. (2006). CLIPS: lokalizovana obolonka ekspertnoi system dlia vitchyznianoi systemy osvity. URL: https://core.ac.uk/download/pdf/77241079.pdf
Sokolovska Z. M. (2005). Ekspertni systemy v ekonomichnykh doslidzhenniakh: monohrafiia. Odesa: Astroprynt,. 240 s.
Sokolovska Z. M. (2012). Vykorystannia nechitkykh ekspert nykh system v praktytsi ekonomichnykh doslidzhen. Ekonomika: realii chasu: nauk. zhurnal. Vyp. 1 (2). S. 162-168. URL: http://economics.opu.ua/files/archive/2012/n1.html
Subbotin S. O. (2008). Podannia y obrobka znan u systemakh shtuchnoho intelektu ta pidtrymky pryiniattia rishen: navch. posibnyk. Zaporizhzhia : ZNTU, 341 s.
Shapovalova S. I., Mazhara O. O. (2021). Prohramnyi instrumentarii rozrobky ekspertnykh system: kompiuternyi praktykum: navch. posib. dlia zdobuvachiv stupenia doktora filosofii zi spetsialnosti 122 Kompiuterni nauky. Kyiv: KPI im. Ihoria Sikorskoho, 56 s.
CLIPS User’s Guide/ Version 6.0. NASA. Lyndon B. Johnson space center information systems directorate. Software Technology Branch, 1999. 578 p.
Farquhar A., Fikes R., Rice J. (1997).The Ontolingua server: A tool for collaborative ontology construction. International Journal of Human-Computer Studies, 46(6),
pp. 707-728,
Florentin J. J. (2010). Software Review: KEE. Ex-pert Systems, Vol.4, No. 2. pp. 118-220.
Forgy C. L. (2004). FuzzyClips User’s Manual. – Pittsburg, Pa: Carnegie-Mellon University, 310 p.
FuzzyCLIPS. – http://ai.iit.nrc.ca/fuzzy/fuzzy.html.
Friedman-Hill Er. J. (2003). Jess, The Rule Engine for the Java Platform. Distributed Computing Systems Sandia National Laboratories Livermore, CA Version 6.1p4 (8 July 2003). https://www.csie.ntu.edu.tw/~sylee/courses/jess/docs/.
Guraliuk A. G., Rostoka M. L., Cherevychnyi G. S., Zakatnov D. O., Pavlysh T. H. (2021). Dual-Component Ontograph Visualization IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1031 (1), 012119. In: Springer, Cham, Scopus. DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/1031/1/012119 (English).
Guraliuk A., Rostoka M., Koshel A., Skvorchevska Y., Luchaninova O. (2022). Ontological Modeling of Electronic Educational Resources. Lecture Notes in Networks and Systemsthis. 390 LNNS, pp. 661–668. In: Springer, Cham, Scopus, WoS. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-93907-6_71 (in English).
Michon J. A., Akyürek A. (1992). Basic References for Soar. In: Michon, J.A., Akyürek, A. (eds) Soar: A Cognitive Architecture in Perspective. Studies in Cognitive Systems, vol. 10. Springer, Dordrecht. https://doi.org/10.1007/978-94-011-2426-3_9.
Musen M. (1998). Domain Ontologies in Software Engineering: Use of Prot?g? with the EON Architecture. Methods of Inform. in Medicine, pp. 540-550.
Rostoka M., Guraliuk A., Kuzmenko O., Bondarenko T., Petryshyn L. (2021). Ontological Visualization of Knowledge Structures Based on the Operational Management of Information Objects. In: Auer, M.E., Rüütmann, T. (eds). Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 1329. In: Springer, Cham, Scopus, WoS. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-68201-9_82 (in English).
Preece A. et al. (2000). The KRAFT Architecture for Knowledge Fusion and Transformation. In: Bramer M., Macintosh A., Coenen F. (eds) Research and Development in Intelligent Systems XVI, pp. 23–38. Springer, London. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4471-0745-3_2.
Sure Y., Erdmann M., Angele J., Staab S., Studer R., Wenke D. (2002). OntoEdit: Collaborative ontology development for the Semantic Web. In Proc. of the Inter. Semantic Web Conference (ISWC 2002), Sardinia, Italia.
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
