Использование данных семаНтических сетей фолксономии для создания Unix-дистрибутивов в сфере образования.

(vlad. *****@***ru)

Елецкий государственный университет

Аннотация

В данной работе рассматривается методология анализа приоритетов и предпочтений сообществ преподавателей и студентов для возможности использования полученных данных при создании собственных дистрибутивов образовательных учреждений.

Необходимость в создании законченного средства, включающего в себя саму операционную систему и оптимизированные образовательные пакеты, связано, прежде всего, с необходимостью выбора существующих на сегодняшний день разработок руководствуясь предпочтениям преподавателей и студентов разных университетов. В том числе, задача создания собственного дистрибутива в ЕГУ им стала на сегодняшний день наиболее актуальна, так как в университете уже имеются собственные программы, тесты, сборники преподавателей и нет необходимости заимствовать подобные. Логическим выводом является объединение разработок под одну единую среду, способную не только предоставить всю полноту привычного интерфейса, но и быть независимой от необходимости лицензирования зачастую навязываемых программ (например: Microsoft Windows, Borland).

Другим немаловажныи вопросом является выбор достойных кандидатов среди можества рекомендуемых образовательных приложений. Свобода в выборе программных продуктов - есть один из постулатов сегодняшней политики в сфере образования. Поэтому, вопрос оптимального выбора наиболее актуален.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Одним из решений поставленной задачи, которое практикуется в ЕГУ им. , стало взаимодействие определенного сообщества преподавателей и студентов с социальной системой закладок (dell. icio. us)(рис.1).

Рисунок 1 Популярная система закладок.

По мере поиска в интернете необходимой информации в сфере образования и программных новинках с ними связанных, каждый из пользователей (dell. icio. us) формирует свой граф программных средств.

Рис 2 Матрица корреляции.

С течением времени на сайте (dell. icio. us) происходит накопление информации о предпочтениях сообщества преподавателей. Период анализа и дальнейшего ранжирования этой информации наиболее разумно будет сделать равным семестру.

Собрав информацию за семестр мы переносим её в базу данных Mysql. С помощью средств visone мы можем проанализировать эволюцию предпочтений ресурсов по месяцам.

Рис.2 Эволюция предпочтений

Для ранжирования, анализа, визуализации информации в системах фолксономии одним из популярных является folkrank-алгоритм ранжирования. Им мы и воспользуемся. Применяя данный алгоритм к данным в базе данных, мы получим десятку, двадцатку, тридцатку и т. д. топовых значений. Плюс ко всему, все элементы в топовых группах будут зависимы друг от друга связями, определяемыми пользовательским подходом к обучению (зависимы от контента). В результате, получается определенные наборы программных компанентов, каждый из которых задается единожды и более не повторяется, а также имеет свой весовой ранг. Результаты фолкранжирования хорошо рассмотрены в экспериментах [1], [2],[3] поэтому, мы не будем на них заострять внимание. Рассмотрим лишь вариант получения списка ссылок на необходимые ресурсы, получаемый при folk-ранжировании (табл 1).

Таблица 1 - ссылки популярных ресурсов ПО.

После чего у нас появилась возможность собрать свой дистрибутив на основе популярных для конкретного сообщества преподавателей программных разработок, исходя из анализа приоритетов и предпочтений для данной местности.

Сразу отметим, что выбор свободной платформы для дистрибутива был очевиден по ряду причин.

Одной из них является то, что возможность собирать свои собственные дистрибутивы появилась в результате адаптируемости большинства программ платформы Windows на открытую операционную систему Unix. Благодаря открытым исходным кодам и открытой лицензии стало возможным программировать на уровне ядра ОС и оптимизировать её для работы своих приложений.

В качестве платформы, использование дистрибутивов Unix удобно использовать в любом учебном заведении, по крайней мере, по пяти причинам:

1) Лицензионная чистота. Лицензионная чистота позволяет каждому распространять и использовать Unix без каких-либо ограничений.

2) Безопасность и надёжность. Безопасность и надёжность Unix позволяет самостоятельно сопровождать и дорабатывать Unix-системы, не опасаясь вирусных атак, отказов в работе и саморазрушения системы.

3) Технологичность. Технологичность означает, что в дистрибутив Unix включены инструменты решения любой задачи — от организации интернет-портала до работы с электронными таблицами

4) Наличие международного сообщества. Дистрибутив Unix активно поддерживается сообществом из тысяч пользователей по всему миру, которые всегда готовы прийти на помощь новичку.

5) Открытость и познаваемость. Открытость и познаваемость Unix — следствие того, что все программные продукты, составляющие дистрибутив, документированы и сопровождаются исходными текстами. Исходные тексты можно свободно изучать, дорабатывать и собирать из них улучшенные версии программных продуктов.

Немаловажным является предоставление по открытой лицензии имеющегося интерфейса программирования для языков Pascal, c++. Благодаря чему в классах с углубленным изучением программирования, имеется возможность работать в интуитивно-понятной среде с привычным интерфейсом.

Такая операционная среда — и есть образовательный дистрибутив Unix; он создаётся совместными усилиями специалистов в области Unix и преподавателей. В идеале участие специалиста по Unix требуется только в качестве эксперта: во время выбора и доработки инструментария. Все остальные шаги, включая самостоятельное создание собственной версии дистрибутива, должны быть просты и понятны грамотному пользователю.

Кроме того, такой дистрибутив может быть полезен для синхронизации программного обеспечения в ходе учебных курсов. Можно обеспечить (если нужно) полную идентичность версий программ в учебном классе, у ученика/студента и у преподавателя.

Пилотный проект собственного дистрибутива разработанный на базе ЕГУ включает в себя несколько этапов:

1) Подготовка исходников ядра, необходимого ПО для будущего дистрибутива.

2) Из сконфигурированной на базе gentoo и установленной ОС с использованием утилиты chroot конфигурирование будущей системы в chroot окружении.

3) Творческий процесс: изменение структуры – редактирование программной среды ОС используя программные разработки преподавателей и студентов ЕГУ им. Бунина, редактирование, отладка и оптимизирование программ, программирование интерфейса, написание документации, сборка, конфигурирование.

4) Компилирование ядра из исходника, подготовка скриптов, которые будут конфигурировать дистрибутив при загрузке.

5) Запаковка initrd, Создание squach файловой системы.

6) Создание загрузочного образа и запись его на диск.

В заключении отметим ряд немаловажных доводов в пользу создания свободных дистрибутивов:

1) Поддержка систем построенных на базе свободных программ де­шевле.

2) Безопасность систем на базе свободных программ гораздо выше (от­сутствует угроза безопасности со стороны разработчика, решение проблемы черного ящика).

3) Лицензии на свободные программы дают возможность для изуче­ния и свободного использования программного обеспечения на взаимовыгодных для пользователя и разработчика условиях.

4) Свободные операционные системы поддерживают больше платформ.

свобода от контроля со стороны (особенно зависимость от одного единственного разработчика).

5) Гибкость в использовании, невозожная без наличия исходников про­граммы.

6) Использование свободных программ правильно с этической точки зрения (главное).

7) Концепция свободных программ стимулирует появление инноваци­онных решений (становится возможным взаимодействие между раз­работчиками и пользователями, а также взаимодействие разных разработчиков между собой).

Литература:

1. Peter Mika. Ontologies Are Us: A Unified Model of Social Networks and Semantics. In Yolanda Gil, Enrico Motta, V. Richard Benjamins, and Mark A. Musen, editors, ISWC 2005, volume3729 of LNCS, pages 522–536, Berlin Heidelberg, November2005. Springer-Verlag.

2. A. Hotho, R. J`aschke, C. Schmitz, and G. Stumme. Folkrank: A ranking algorithm for folksonomies. In K.-D. Althoff and M. Schaaf, editors, LWA, volume 1/2006 of Hildesheimer Informatik-Berichte, pages 111–114. University of Hildesheim, Institute of Computer Science, 2006.

3. C. V. Damme, M. Hepp, and K. Siorpaes. Folksontology: An integrated approach for turning folksonomies into ontologies. In Bridging the Gap between Semantic Web and Web2.0(SemNet 2007), pages 57-70, 2007.