Zarządzania Wiedzą

(1)

Zarządzania Wiedzą

dr inż. Przemysław Różewski Wydział Informatyki

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

ul. Żołnierska 49, 71-210 Szczecin prozewski@wi.zut.edu.pl

(2)

Zespół badawczy:

• prof. Oleg Zaikin (WI ZUT ->WWSI)

• prof. Emma Kusztina (WI ZUT)

• Prof. Ryszard Tadeusiewicz (AGH)

• dr Przemysław Różewski (WI ZUT)

• dr Bartłomiej Małachowski (WI ZUT)

• dr Katarzyna Sikora (WI ZUT)

• mgr Katarzyna Sikora (WI ZUT)

• mgr Magdalena Mlinowska (WI ZUT)

Modelowanie i Analiza Systemów

Informatycznych Zarządzania Wiedzą

(3)

Streszczenie

• Proces nabywania kompetencji został zinterpretowany jako proces produkcyjny,

na który składa się określona kolejność operacji inteligentnych realizowanych w środowisku informatycznym nauczania zdalnego.

• W proponowanym podejściu obiektem badań jest system informatyczny

wspierający proces zarządzania wiedzą w warunkach Otwartego i Zdalnego Nauczania.

• Celem badań jest opracowanie modelu sieci produkcyjnej zapewniającej nabywanie

wymaganych na rynku pracy kompetencji.

• Zaproponowany system informatyczny bazuje na modelowaniu treści wiedzy zawartej

w dowolnej kompetencji, w oparciu o podejście ontologiczne oraz modeluje proces powstawania współdzielonego zasobu wiedzy w postaci repozytorium

(4)

Sformułowanie problemu naukowego

Przy:

• wykorzystaniu podejścia ontologicznego do modelownia wiedzy zawartej w

kompetencji,

• wykorzystaniu systemów typu Community-Built Production System wspierających

grupową współpracę podczas procesu „uczenia się – nauczania”,

• wykorzystaniu standardów kompetencji (HR-XML IEEE RDC, TenCompetence) i

narzędzi (Competence Object Library)

możliwe jest

• opracowanie systemu informatycznego pozwalającego na śledzenie zmiany zestawu i

treści wiedzy zawartej w kompetencjach, w oparciu na teorii ontologii,

• opisanie współdziałania uczestników procesu „uczenia się – nauczania” w postaci

(5)

-

Zmiany zasad działania organizacji edukacyjnej

-

Rynek pracy – rynek kompetencji

-

Formalny model porównania kompetencji gwarantowanych i

(6)

Zmiany w modelu biznesowym

organizacji edukacyjnej

Rosnące tempo dynamiki zmian w wymaganiach u specjalistów dziedziny

1. Otwarty rynek pracy: legalna praca w krajach Unii Europejskiej dla członków

wspólnoty,

2. Dezaktualizacja wiedzy dziedzinowej: ilościowe i jakościowe zmiany

wymagań na określonych specjalistów

3. „Uczenie się przez całe życie” jako sposób przeciwdziałania wykluczeniu społecznemu: rozwój koncepcji lifelong learning

Zmiany w prowadzeniu procesu nauczania

1. Otwarty rynek edukacyjny: Europejski Obszar Szkolnictwa Wyższego

(European Higher Education Area – EHEA)

2. Rozwój narzędzi informatycznych wspierających proces nauczania:

cyfrowe repozytoria wiedzy, e-portfolio, systemy klasy LMS

3. Skierowanie procesu nauczania na kompetencje: kompetencja jako

produkt końcowy obrotu „rynek pracy-proces nauczania”; procesy standaryzacyjne kompetencji

(7)

Nowe oczekiwania w relacji rynek

pracy – organizacja edukacyjna

rynek pracy organizacja edukacyjna Profile nauczania Miejsca pracy

KOMPETENCJE

(8)

Geneza problemu

• pojawienie się nowego typu produktów gotowych (kompetencji) i nowego rodzaju

produkcji (produkcja niematerialna),

• procentowy wzrost liczby uczących się w odniesieniu do liczby mieszkańców,

• konieczność zabezpieczenia trybu „uczenia się przez całe życie” dla każdego

specjalisty,

• standaryzacja wymaganych na rynku pracy kompetencji,

• rosnąca motywacja każdego potencjalnego uczącego się do tworzenia własnej

drogi nabywania wymaganych kompetencji,

• konieczność zwiększenia szybkości i elastyczności dopasowania programów

nauczania do wymagań rynkowych.

• uwzględnienie, w programach nauczania, wymaganych na rynku kompetencji,

• uwzględnienie, w materiałach dydaktycznych, tendencji rozwoju technologii,

• uwzględnienie, w organizowaniu procesów nauczania, stochastyczności

przybycia studentów na studia (przy czym ilość studentów każdego roku będzie

uzależniona od aktywnej pozycji studentów polegającej na poszukiwaniu i analizie dalszej ścieżki nauczania).

(9)

Zasady funkcjonowania organizacji

edukacyjnej zorientowanej na

nauczanie kompetencji

ORGANIZACJA

EDUKACYJNA

Ekonomia uczelni: uczestnik rynku ofert

edukacyjnych

Oferta edukacyjna: bezpośrednia orientacja na

rynek pracy i wymaganych kompetencji

Wynik procesu kształcenia: kompetencja

Charakter procesu „nauczania – uczenia się”: oparty na parametryzowanych formalnych

modelach zachowania uczestników procesu nauczania

Postawa studenta: aktywny uczestnik

procesu „nauczania-uczenia się”

Aktualność materiałów dydaktycznych:

(10)

Przykład zmiany zakresu wymaganych

kompetencji w czasie

Poligrafia w czasie t0 Chemia 20% Mechanika 15% Informatyka 40% Systemy Informacyjne 25% Poligrafia w czasie T Chemia 5% Mechanika 5% Informatyka 60% Systemy Informacyjne 30%

(11)

Specyfika realizacji procesu nauczania

zorientowanego na kompetencje

Nowe produkty i usługi:

repozytorium, e-portfolio, platformy wspierające proces nauczania

Bezpośrednia wymiana informacją pomiędzy

rynkiem pracy a rynkiem ofert edukacyjnych

Zwiększenie mobilności studentów w trakcie procesu nauczania Ciągłe dostosowywanie programów nauczania do

zmieniających się wymagań rynku pracy i WYMAGANYCH KOMPETENCJI

Cyfrowe repozytoria edukcyjne: MIT OpenCourseWare, Studia informatyczne

beta, webcast.berkeley

E-portfolio studentów uczelni wyższych: , ePortfolio at FH JOANNEUM Australian ePortfolio

Project, MOSEP Systemy klasy LMS

(Moodle, Oracle i-learning, Caroline, WebCT,

Blackboard)

(12)

Wahania w zapotrzebowaniu oraz

oferowaniu kompetencji na rynku

Czas Ilo ść Ilo ść Czas Kompetencje wymagane Kompetencje gwarantowane

De Coi J.L., Herder E., Koesling A., Lofi C., Olmedilla D., Papapetrou O., Siberski W.: A model for competence gap analysis, In: WEBIST 2007, Proceedings of the Third International Conference on Web Information Systems and Technologies: Internet Technology / Web Interface and Applications, Barcelona, Spain, INSTICC Press, 2007

(13)

Formalny model porównania kompetencji

gwarantowanych i wymaganych: dane

wejściowe

1. Zbiór wymaganych kompetencji { W} i W _c

C  oraz technologii, zawartych w kompetencjach D{d_k},

2. Graf ontologiczny wybranej kompetencji W _W i C

c  ,G_i {_i,y_i} oraz grafy technologii, zawartych w kompetencji W

i

c , H_k {w_k,x_k} 3. Cykl opanowania kompetencji W

i

c , T_N [t₀,T]

4. Zbiór ofert edukacyjnych proponujących kształcenie w zakresie wymaganej kompetencji W i c , } { ) ( j W i s c S 

5. Grafy gwarantowanych kompetencji każdej oferty, } , { ) (c_j u_j z_j R   , c_jC

Różewski P., Kusztina E., Sikora K. (2008), Formalny model porównania kompetencji gwarantowanych i wymaganych, red. J. Owsiński, Z. Nahorski, T. Szapiro, BOS 2008. Instytut Badań Systemowych PAN, Seria: Badania Systemowe, tom 64, Warszawa 2008, 433-440.

6.Podgraf każdej technologiiG , wykorzystanej w kompetencji ki

W i c , i k i k G H G  oraz udział technologii w kompetencji W

i c , i i k i k G G   , 0 i 1 k 

7. Charakterystyki dynamiki każdego podgrafu i k

G (intensywność i rozkład zmian w grafie)

) , (G t F ki F( , ) i k i k R  8. Stany podgrafów Gi,k 1,...k*

k  (udział każdej technologii w kompetencji W i

c ) w czasach

0

t (początek cyklu nauczania) i T (koniec cyklu nauczania) )} ( .. ),... ( ), ( { ) (t0 1 t0 2 t0 *t0 M i k i i i     )} ( .. ),... ( ), ( { ) (T 1T 2T *T M i k i i i    

(14)

Formalny model porównania kompetencji

gwarantowanych i wymaganych:

sformułowanie zadania

Różewski P., Kusztina E., Sikora K. (2008), Formalny model porównania kompetencji gwarantowanych i wymaganych, red. J. Owsiński, Z. Nahorski, T. Szapiro, BOS 2008. Instytut Badań Systemowych PAN, Seria: Badania Systemowe, tom 64, Warszawa 2008, 433-440.

Przy zadanych:

 danych wejściowych (1-8) opisujących stan rynku kompetencji,

 dla wybranej kompetencji wymaganej W

i c

Należy określić:

 zbiór ofert edukacyjnych s_jS,

 spełniających kryterium ) , ( W i j c c Q  = R(c_j,t₀)



G(cW,T) i ) , ( W i j c c Q  =

_Max

S sj - δ gdzie

δ przedstawia przestrzeń możliwego odchylenia od maksimum według preferencji użytkownika.

(15)

-

Definicja kompetencji

-

Standardy kompetencji

(16)

Czym jest kompetencja

Competence - Kompetencja

Kompetencja jest to umiejętność znalezienia efektywnego sposobu wykorzystania wiedzy teoretycznej do rozwiązania zadania praktycznego oraz do weryfikacji

znalezionego rozwiązania. Pojęcie kompetencji jest szersze niż pojęcie kwalifikacji. Podstawą kompetencji jest wiedza proceduralna połączona z odpowiednią wiedzą teoretyczną. Kompetentny specjalista orientuje się w wybranej dziedzinie na poziomie użytkowym.

Competency Management – Zarządzanie kompetencjami

Praktyka systematycznego identyfikowania specyficznych umiejętności i wiedzy oraz dostosowywania programów nauczania do obecnych i przyszłych wymagań danej dziedziny wiedzy.

Tadeusiewicz, R., Choraś, R. S., Rudowski, R. (eds.): Leksykon haseł związanych z

(17)

Ogólna struktura kompetencji

wg. projektu TENCompetence

Sampson, D., Fytros, D.: Competence Models in Technology-Enhanced Competence-Based Learning (2008) 155–177

(18)

Ontologia systematyzująca pojęcia

dotyczące kompetencji

Schmidt, A., The Babel of Competence, Competencies, Potential, …, 2008. http://andreas.schmidt.name/blog/

(19)

Standardy dotyczące kompetencji

• Dotyczące treści kompetencji:

• Państwowe standardy kierunków kształcenia (MNiSW), Tuning project, NTIS,

European ICT Jobs

• Dotyczące formatu opisu kompetencji:

• HR-XML, IEEE RCD, OntoProPer, SRCM, Europejskie CV

(20)

Competence Object Library (COL)

Fuzzy Competenece Set Expansion Cost Analysis

Method TENCompetence

Domain Model

Competence expansion modeling Competence structure modeling

HR-XML IEEE RCD

Competence Object Library

Różewski P., Małachowski B. (2009), Competence Management in Knowledge-Based Organisation: Case Study Based On Higher Education Organisation. KSEM 2009 (Vienna, Austria), LNAI, Vol. 5914,, pp. 358-369.

(21)

Co m pe te ncy +globalID +globalName +Source Co m pe te nce +Name +Description

Ele m e ntOfCo m pe te nce

+Strength

Co nte x t

+Name +Description

Pro ficie ncy Le v e l

+Name +Lev el +Description 1. . * 1. . * Co m pe te nce Se t +C ompareSet()

Co m pe te nce Pro file

+Name +Description +C ompareProfile()

R e quire dCo m pe te nce Pro file A cquire dCo m pe te nce Pro file

Va ca ncy +Name +Description Pe rso n +Name +Surname +. . . * R e la tio n +Strength

only for competences in the same contex t and at the same proficency lev el * 1 Ca te go ry +Name * 1 subcategory * 0. . 1

comprise competences only in the same contex t and at the same proficency lev el

Competent actor performing activities. Description of competences possessed by a person.

Entity derived from competence that can form a set.

Arbitrary association of competences within a context and at specific proficiency level.

Indicates the relative level in a taxonomic hierarchy.

or learning objective that can be described in a context of learning, education, training or any specific business context Effective performance of a

person within a context at a specific level of proficiency

conditions surrounding actions performed by a person.

Indicates the level at which the activity of a person is considered. Collection of elements of competence. Collection of competence sets. Requirements in terms of competence to be fulfilled by a person.

Activity, job, skill, attitude, ability or learning objective for which competence requirements can be specified.

Różewski P., Małachowski B. (2009), Competence Management in Knowledge-Based Organisation: Case Study Based On Higher Education Organisation. KSEM 2009 (Vienna, Austria), LNAI, Vol. 5914,, pp. 358-369.

(22)

Struktura kompetencji

Różewski P. (2011), Concept of intangible production network system for competence development in open and distance learning. Management and Production Engineering Review, Vol. 2, No. 3, pp. 52-62.

Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Porcja wiedzy dziedzinowej Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza proceduralna (Wp) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza projektowa (Wpr) Porcja kompetencji

(23)

Relacja kompetencji do różnych typów

ontologii

Domain ontology

Method

ontology Task ontology

Application ontology Top-level/upper-level ontology Theoretical knowledge Procedural knowledge Project knowledge

(24)

Model porcjowania wiedzy

W IE D ZA TE OR E TY C ZN A WIEDZA PROCEDURALNA 1: typowe zadanie + typowe rozwiązanie

WIEDZA PROCEDURALNA 2: typowe zadanie + typowe rozwiązanie

KORESPONDUJACE ZADANIA SPRAWDZAJĄCE

Różewski P., Ciszczyk M. (2009), Model of a collaboration environment for knowledge management in competence based learning, ICCCI 2009, Lecture Notes in Artificial Intelligence, No. 5796, pp. 333-344.

(25)

Modelowanie struktury ontologii

• The ontological model (OM) can be presented as follows:

OM = {S, T},

where: S – ontology structure, T – domain description thesaurus,

S = {Sc, R, T, A},

where: Sc – concept structure, R – relation between concepts, T – taxonomy, A – set of domain axioms.

T = {Tp, Tr, Fp, Fr},

where: Tp – thesaurus for the set of concepts, Tr – thesaurus for the set of relations,

Fp – references for concepts, Fr – references for relations.

Zaikine O., Kushtina E., Różewski P. (2006), Model and algorithm of the conceptual scheme formation for

(26)

Definicja pojęcia

• Formally the content, capacity and depth of concept can be described as a matrix

structure: where: * *

,

0 ,

,

0 ,

i

j

g

G



_ij

























,

object

for

feature

of

value

*

,

1 ,

*

,

1 ,

,

ˆ

class

to

belong

attributes

common

of

names

*

,

1 ,

0 ,

,

ˆ

class

to

belong

objects

of

names

0 ,

*

,

1 ,

'

,

0 ,

ˆ

i

j

i

g

G

j

i

W

G

j

i

O

name

s

concept

j

i

G

g

ij i i ij

Zaikine O., Kushtina E., Różewski P. (2006), Model and algorithm of the conceptual scheme formation for knowledge domain in distance learning, European Journal of Operational Research, Vol. 175, No. 3, pp. 1379-1399.

(27)

Macierz pojęcia

Generalization (IS_A) A g g re g a ti o n (P A R T _ O F )

Object 1 Object 2 ... Object I

Attribute 1 ... _g ij Attribute J Concept name Specialization (KIND_OF)

Zaikine O., Kushtina E., Różewski P. (2006), Model and algorithm of the conceptual scheme formation for

(28)

System testowania kompetencji

log in failure obtain profil from server

prepering work space

choosing existing domain of knowledge creating new domain of knowledge updating server generating environment of knowledge

execution of game scenario statistics updating server Student progress [ up to date] exit Student raport [ out of date] preparing scenario

Różewski P., Kusztina E. (2009), Concept of competency examination system in virtual laboratory environment, WISE 2009, G. Vossen, D.D.E. Long, and J.X. Yu (Eds.): WISE 2009, Lecture Notes in Computer Science No. 5802, pp. 489-496.

(29)

Edytor kompetencji

(30)

-

Produkcja niematerialna

-

Community-build production system

-

Model motywacji

(31)

Produkcja niematerialna

• Produkcja niematerialna jest produkcją wysoko technologiczną, w której produkty

wejściowe, wyjściowe i pośrednie (półprodukty) występują w postaci cyfrowej.

• Głównymi charakterystykami produkcji niematerialnej są:

▫ rozproszony proces produkcyjny, który charakteryzuje się cechami:

 cyfrowy charakter produktu i półproduktu,

 zastosowanie sieci korporacyjnej,

 praca grupowa,

 przekaz półproduktów pomiędzy stanowiskami roboczymi obywa się na płaszczyźnie informacyjnej,

▫ produkcja na zamówienie (każdy produkt ma od razu swojego odbiorcę),

▫ masowe dostosowanie do potrzeb klienta (ang. mass customisation) (dostosowanie każdego pojedynczego wyrobu do potrzeb zamawiającego).

(32)

Ewolucja produkcji niematerialnej

Production types Tangible/material

production Intangible production oriented on content Intangible production oriented on knowledge Quality factor

Production in accordance with accepted standards ensures the

final product quality.

Quality of individual workstations has the greatest impact on the

quality of the final product.

The workstation’s processing capabilities combined with

suitable knowledge and competence of the knowledge worker have the greatest impact on the quality of the final product.

Criterion function

Suitable for calculation in integral units (length of time, production

costs, etc.).

Difficult to calculate because of the qualitative character of production.

Manufacturing process

Order of operations results from pre-defined operations with standardized parameters and their

values in accordance with the standards (ISO).

Order of operations results from the nature of the object and it is changing during the manufacturing process.

Raw Materials

(consumables) Material: wood, steel, petrol, etc.

Digital: datasets, software libraries, pdf, etc.

Digital + mental: knowledge objects, etc.

Final product Material Digital (i.e. content) Mental (i.e. competence)

Example Bicycle Software E-learning course

Różewski P. (2011), Model of Intangible Production Network for Competence Development. KSEM 2011 (Irvine, California, USA), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Vol. 7091, pp. 246-256.

(33)

Produkt niematerialny

• Produkt niematerialny jest to produkt posiadający zazwyczaj postać cyfrową, będący

rezultatem pracy intelektualnej człowieka. Może on zostać zmaterializowany poprzez jego nagranie, wydrukowanie, zachowanie na płycie CD itp. Sam fakt materializacji produktu niematerialnego nie zmienia jego treści, a tylko jego formę

rozpowszechniania. Mając na uwadze wcześniejsze rozważania możemy określić, że produkt niematerialny jest:

▫ cyfrowy (ang. digital),

▫ personalizowany (ang. personalized),

▫ chroniony prawem autorskim (ang. copyrighted),

▫ bazujący na wiedzy (ang. knowledge-based) i wytwarzany przez operacje mentalne

Przykładami produktów niematerialnych mogą być: aplikacja jednostkowa, zintegrowany pakiet komercyjny, usługi informacyjne (np. usługi biur podróży), tematyczne serwisy internetowe (produkt to m.in. struktura informacji, zakres informacji), produkty medialne w postaci cyfrowej, bazy i repozytoria wiedzy (produktem jest operacja mentalna polegająca na opracowaniu struktury danych, poziomu dostępu, języka transakcji), programy nauczania, czy modele i mechanizmy reprezentacji wiedzy i kompetencji.

(34)

Przykład 1:

Premedia

(35)

Przykład 1:

Multiple channel publishing and

production systems

(36)

Community-build production system

• The community-build system is a production system for content creation by a

community operating on a dedicated engine (e.g. Wiki, Digital Content Network).

• The community-build production system demonstrated how collaborative efforts can

be a powerful feature to (produce) build a massive knowledge repositories or other knowledge-related products .

• The community-build production system based on the knowledge development

process

Różewski P., Zaikin O. (2012), Discussion on Community-Build Production System Working Paradigm for Intangible Production System. 14th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing, Bucharest, Romania - May 23-25, 2012

(37)

Knowledge development process

• Knowledge creation and processing are two processes that are based on the

individual cognitive capabilities of and individual and his access to resources (i.e. the object of processing).

• Networked knowledge processing:

▫ The knowledge network is a network through which all available knowledge is properly

represented, correlated, and accessed. The knowledge network indentifies “who knows what,”.

▫ The structure of a knowledge network is based on a production network and a social network .

▫ The synergy occurs when individuals with similar knowledge resources are mutually related. As a result of the relation, the quality of the initial knowledge potential and processed

knowledge quality increases. The emergency occurs when individuals with similar objectives are connected. In this case, the problem can be discussed from the point of view of different domains.

(38)

Community-build production system

Creator Creator Creator Editor Editor Editor

Repository Creator _Editor Creator Creator Creator Creator Editor Editor Editor Creator Editor b) Creator Editor Content creation Content editing Motivation

(39)

Model of community-build production

system

• Assumptions:

▫ Each member can create, modify and delete the content.

▫ The structure and content are dynamic and non-linear and can be rapidly constructed, accessed and modified.

▫ Every member can shift roles on the fly.

▫ System maintains a version database, which records its historical revision and content.

▫ The knowledge is modeled using the ontological approach.

• Performance measurements for the content creation process:

▫ The editors as well as creators change the repository content.

▫ The creators add new content to the repository and the repository is growing.

▫ A main editor duty is to evaluate repository content. Some part of the repository can be deleted and modified. As a result the repository is decreasing.

▫ From the point of view of time the editors and creators activities can be formulated as a sequence of states.

(40)

Transition diagram for one registered

member

0 S SC SE 0 S P₀₀ P₀_C P₀_E C S P_C₀ P_CC P_CE E S P_E₀ PEC PEE 0 S E S C S 00 P EE P CC P 0 C P 0 E P C P₀ E P₀ EC P CE P Passive Active - editor Active - creator

Transitions probability matrix

Różewski P. (2011), Model of Community-Build System for Knowledge Development, ICCCI 2011 Lecture Notes in Computer Science Vol. 6923, Part II, Springer-Verlag, pp. 50-59.

(41)

The sequential model of repository

knowledge growing

Basing on the Markovian Chain approach the creator’s and editor’s interaction with the repository can be analysed as a time sequential process.

The repository changes the state: (0)_, (1)_, (2)_,..., ( )_, (k1)_,...

R k R R R R G G G G G .

In the time k+1 the repository can take following state:



( ) \ ( )| ₀ ; ) 1 ( E k E k R k R G G p G   G_R(k)



G_C(k)| p₀_C; (G_R(k) \G_E(k))



G_C(k)| p_EC; (G_R(k)



G_C(k))\G_E(k)| p_CE



Transition equation for repository state

1  k k :  _ ( ) _ 0 ) ( ) ( ) 1 ( \ _Ek k_E k R k R G G p G G_R(k)



G_C(k) p₀(k_C)  G_R(k)\G_E(k)



G_C(k) p_EC(k)  G_R(k)



G_C(k) \G_E(k) p_CE(k).

Transition equation for repository state 0k:



   k e e E e E e R k R G G p G 0 ) ( 0 ) ( ) ( ) ( \ ( 0( )) ) ( ) ( e C e C e R G p G



.

Różewski P. (2011), Model of Community-Build System for Knowledge Development, ICCCI 2011 Lecture Notes in Computer Science Vol. 6923, Part II, Springer-Verlag, pp. 50-59.

The repository content is increasing or decreasing on the k step:

) ( ) 1 ( ) ( k R k R k R G G G    

.

(42)

Przykład 2: e-learning system

Kushtina E., Zaikin O., Różewski P. (2007), On the knowledge repository design and management in E-Learning, In: E-Service Intelligence: Methodologies, Technologies and applications, Lu, Jie; Ruan, Da; Zhang, Guangquan (Eds.), Series: Studies in Computational Intelligence , Vol. 37, Springer-Verlag Book, pp. 497-517. Expert Knowledge engineer Teacher Student Knowledge manipulation language External Learning Object repository Didactic materials' compilation algorithm O n to lo g y l a y e r S C O R M l a y e r Learning Object repository Concepts network (ontology) Use Use Learning Knowledge acquisition

Build, extend, test

Build, refine, test Knowledge export Knowledge adaptation Ontology Compilation Knowledge source Transformation Pedagogical aspect K n o w le d g e b a s e Concepts network creation algorithm

(43)

Koncepcja modelu motywacji

Domena Projekt j Projekt 1 Zadanie i Zadanie 1 Nauczyciel Przepływ studentów Funkcja Motywacji ₍ ₎ ₍ ₍ _), ₍ ₎₎ i i i N _r  _H _r _Z _r  Repozytorium zadań Repozytorium projektów * ... 2 , 1 ,j j P pi_j  * ... 2 , 1 ,i i R r_i  (s1, t1) (si, ti) ) ( ) *( 1 i j j j D p G G



  Repozytorium przedmiotu P(t)= G GD

(44)

Struktura modelu motywacji zachowania

nauczyciela i studentów podczas realizacji

procesu nauczania opartego na kompetencjach

Przez binarny argument opisujemy fakt dokonania wyboru

Kusztina E., Zaikin O., Tadeusiewicz R., The research behavior/attitude support model in open learning systems, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, 58 (4), 705–711, 2010.

(45)

Wybór zadania przez studenta na

podstawie funkcji motywacji

Student

Evaluation of the choice and solution Teacher Educational context (domain) Student’s interest Teacher’s interest Set of tasks Student’s motivation function Teacher’s motivation function Initial repository content

Student's goal function: task choice No

Teacher's goal function: repository filling

Next iteration Scenario initial conditions

No

Kusztina E., Zaikin O., Tadeusiewicz R., The research behavior/attitude support model in open learning systems, Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences, 58 (4), 705–711, 2010.

(46)

Model wiedzy

Top-level ontology Knowledge object Theoretical knowledge Procedural knowledge Project knowledge Domain ontology Task ontology Application ontology Domain Competence Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Porcja wiedzy dziedzinowej Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza proceduralna (Wp) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza teoretyczna (Wt) Wiedza projektowa (Wpr) Porcja kompetencji

(47)

Struktura sieci produkcyjnej

Theoretical knowledge (teacher) Procedural knowledge (tutor) Project knowledge (project manager) Repository (teacher) Order Final product

(48)

System przyrostu kompetencji jako

system produkcyjny

Student works with theoretical knowledge Servicing Student works with procedural knowledge Servicing Student works with project knowledge Servicing Repository (- -) (- -) (- -) (-) (+) (+ +) (-) (+) (+ +) (+) (+ +) (-) Adding knowledge to the repository Adding knowledge to the repository Adding knowledge to the repository

The student chooses one of the alternative tasks for new knowledge assessment. Each stage of knowledge processing can be finished in the following way:

(-) return to appropriate decision block, (--) exit from the production system,

(+) departure from servicing block with positive assessment,

(++) departure from servicing block with positive assessment and due to excellence of student’s work new knowledge, generated by the student, is transferred to the repository (in the form of an approved

(49)

Struktura systemu nauczania danego

typu wiedzy

Preference function Task selection Task execution Motivation function Teacher Student and teacher cooperation Repository reinforce Repository Next stage 1 p 2 p 3 p 4 p Exit Previous stage 1 p

(50)

Zadania trudne i łatwe

S1 U1 S2 U2 S3 U3 Theoretical knowledge Procedural knowledge Project knowledge



A



- rate of the input flow of student who selected a simple task.

B



- rate of the input flow of student who selected a hard task.





A  B 

(51)

System kolejkowy

S1 U1 S2 U2 S3 U3 Theoretical knowledge Procedural knowledge Project knowledge   A  A   A p₁ A p3 A p2 A   A   A    B  B   R B p₁ B p₄ B p₃ B p₂ B   B   B   B   A U B U S B W ~ A W ~  MFS MFT

(52)

Dynamic of the repository growth

Knowledge in the repository is increasing over time due to hard (creative) tasks analysis. In the best cases, the student finished the task in the manner that the task’s solution can be transferred to the

repository.The dynamic of the repository growth K in the time unit K(1)characteristics based on

the traffic equation for the create task:

B B B p₄    _ , where _B B B p₃ 1     . K r R K( , _i) ~

 K - average increase of knowledge in the repository as a result of task

i r execution. K p K _B B ~ 1 ) 1 ( 3  

  - knowledge increase in the time unit K(1)

T K p T K _B B ~ 1 ) ( 3  

  - knowledge increase in the time interval [ T0, ]

(53)

Zestawienie aksjomatów zarządzania

w kontekście proponowanego systemu

zarządzania wiedzą (kompetencjami)

Aksjomaty zarządzania Analiza aksjomatów w kontekście systemu zarządzania wiedzą

Obiekt nadaje się do obserwacji i pomiarów Treść wiedzy może być reprezentowana i analizowana na

poziomie ontologicznym

Obiekt może zmieniać swój stan na interwale obserwacji Zawartość wiedzy w kompetencjach zmienia się pod wpływem

nauczania Istnieje z góry określony cel w postaci oczekiwanego stanu

obiektu Cel określony jest w postaci wymaganych na rynku kwalifikacji

Istnieją alternatywne sposoby wpływania na zachowanie obiektu

Istnieją różne modele wykorzystania sieci nauczania zdalnego nakierowane zarówno na relację student-nauczyciel jak i

student-student (sieci socjalne) Istnieje wcześniej określone kryterium efektywności

zarządzania

Kryterium określa stopień dopasowania kompetencji nabytych poprzez zastosowanie proponowanego systemu

informatycznego do wymagań rynkowych

Istnieją zasoby pozwalające na wykonanie podjętej decyzji Do zasobów zaliczamy m.in.: nauczyciela, informatyczne

(54)