Технология реализации запросно-онтологичеcкого подхода при подготовке студентов технических направлений по английскому языку

Современный рынок труда постоянно меняется и требует от работников высокой адаптивности, гибкости и конкурентоспособности. Непрерывное образование при этом является необходимым инструментом, который позволяет человеку приспосабливаться к постоянно меняющимся условиям и требованиям рынка труда. Владение профессионально-ориентированным английским языком повышает конкурентоспособность специалистов на глобальном рынке.

Кроме того, современное общество можно с уверенностью назвать информационным, так как им в 2002 году было произведено 18 Эксабайт информации, а за предыдущие пять лет было произведено данных больше, чем за всю предшествующую историю человечества. Объём информационных ресурсов в мире возрастает ежегодно на 30%. Данная информация поступает из разных источников, в разной форме, в структурированном и неструктурированном виде. С развитием новых информационных технологий, больших данных и Интернета, как глобальной информационной среды, преподаватель становится не единственным источником информации и университет не единственным способом получения образования. Вызовы, с которыми сталкиваются университеты сегодня, это: привлечение абитуриентов, сохранение контингента, развитие познавательного интереса и мотивация студентов. Проблема, стоящая перед системой образования сегодня, заключается в том, как вовлечь представителей цифрового поколения в образовательный процесс, чтобы их единственной мотивацией не было получение диплома и сохранить их познавательный интерес. Что может противопоставить современный университет быстроразвивающемуся DIY движению, хакерспейсам, МООКам и краудсорсингу

Предлагаемый нами подход к подготовке студентов инженерных специальностей по английскому языку называется запросно-онтологическим. Он включает в себя три больших методических блока: первый – работа с отологиями предметных областей, второй – методика работы с поисковыми запросами и третий – методика работы с Интернет-ресурсами, найденными в ходе поисковых запросов. Следует отметить, что познавательный процесс носит нелинейный характер и несмотря на то, что мы начинаем с составления онтологий, делаем по ним поисковые запросы и затем работаем с полученными интернет ресурсами, эти этапы могут повторяться несколько раз в ходе образовательного процесса по мере необходимости. В этой статье мы хотели бы подробнее остановиться на методике работы с онтологиями предметной области, так как целью нашего исследования является агрегация развития инженерных и языковых навыков в глобальной информационной среде. Термин «онтология» происходит из греческих слов «онтос» – сущее и «логос» – наука. Он впервые был предложен Рудольфом Гоклениусом в его «Философском словаре»

В литературе также можно встретить такие понятиями как концептуализация, знания, модели знаний, системы, основанные на знаниях близкие по семантике к термину «онтология». Под концептуализацией понимается процесс перехода от представления проблемной области на естественном языке к точной спецификации этого описания на некотором формальном языке, ориентированном на компьютерное представление

Таким образом, онтология – это формально представленные на базе концептуализации знания о предметной области. Множества понятий и отношений между ними отражаются в словаре, поэтому считается что основу онтологии составляют множества представленных в ней терминов

Независимо от вида онтологии она должна включать словарь терминов и некоторые спецификации их значений, что позволяет ограничивать возможные интерпретации терминов и отражать взаимосвязь понятий предметной области. При таком подходе онтология похожа на известное понятие тезауруса. Задачи, решаемые с помощью онтологий

1. Создание и использование Баз Знаний;

2. Организация эффективного поиска в Базах Данных;

3. Создание систем, реализующих механизмы рассуждений;

4. Организация поиска по смыслу в текстовой информации;

5. Семантический поиск в Интернете;

6. Представление смысла в метаданных об информационных ресурсах и другие.

Выделим некоторые фундаментальные правила разработки онтологии:

1) Не существует единственного правильного способа моделирования предметной области – всегда существуют жизнеспособные альтернативы;

2) Разработка онтологии – это обязательно итеративный процесс;

3) Понятия в онтологии должны быть близки к объектам (физическим или логическим) и отношениям в интересующей вас предметной области; Скорее всего, это существительные (объекты) или глаголы (отношения) в предложениях, которые описывают вашу предметную область

Начало разработки онтологии предлагается с определения ее области и масштаба. То есть, с ответа на несколько основных вопросов:

1. Какую область будет охватывать онтология?

2. Для чего мы собираемся использовать онтологию?

3. На какие типы вопросов должна давать ответы информация в онтологии?

В начале курса «Английский для специальных целей» мы просим студентов составить первичную индивидуальную онтологию на русском и английском языках (Рис. 1). Несмотря на то, что онтологический подход широко применяется в информатике и программировании, на вводном занятии необходимо обсудить со студентами, что такое онтология и какие понятия должны быть в нее включены. Также обсуждается область охвата онтологии и ее масштабы, поясняется для чего далее будет использоваться данная онтология: для эффективного поиска в базах данных, организации поиска по смыслу в текстовой информации, для семантического поиска информации по специальности в Интернете.

Рисунок 1 - Первичная индивидуальная онтология

DOI:10.23670/IRJ.2023.134.152.1

Далее, на основании индивидуальных, составляются групповые онтологии, пользуясь программами Excel and Google таблицы. Здесь можно провести первичную статистическую обработку данных: определить количество вхождений термина в групповой онтологии, процентные соотношения групповой и индивидуальных онтологий, сравнить области охвата онтологий на русском и английском языке и т.д Первичный анализ онтологий показал, что диапазон процентных соотношений индивидуальных и групповых онтологий составляет от 3 до 40 процентов, в некоторых группах наблюдается большая однородность – от 5,5 до 34%. Объем групповых онтологий на русском и английском языках оказались примерно одинаковыми, например, 179 и 175 слов соответственно, что объясняется спецификой предметной области программирование, где много заимствованных терминов.

На следующем этапе применяется метод экспертных оценок, для уточнения первичной групповой онтологии и выявления терминов, которые не имеют прямого отношения к данной предметной области.

В качестве экспертов выступают сами студенты. Каждому термину они присваивали 1, если считали, что он входит в данную предметную область и 0, если не входит. Таким образом, можно предположить, что термины, которые набрали больше всего баллов, имеет больший вес и входят в данную предметную область, а термины с небольшим весом, не входят или имеют косвенное отношение к предметной области. Исследование показало, что после такой оценки в ядре онтологии остается 20-25 терминов (Рис. 2).

Рисунок 2 - Экспертная оценка терминов

DOI:10.23670/IRJ.2023.134.152.2

Так как онтологическая модель – это не только набор концептов, понятий, типов объектов, а также их свойства и правила установления отношений между ними, то далее студенты составляют матрицу связей между концептами. Из онтологии выбирают понятия, имеющие наибольший вес и составляют матрицу 15 на 15 или 20 на 20 (Рис. 3). Составляются индивидуальные матрицы связей, где 1 означает, что связь между концептами есть, и 0 – что связь отсутствует. 

Рисунок 3 - Матрица связей

DOI:10.23670/IRJ.2023.134.152.3

Затем рассчитывается прочность связей между концептами в процентах, далее можно построить граф по матрице связей (Рис. 4).

Рисунок 4 - Граф связей

DOI:10.23670/IRJ.2023.134.152.4

На последнем этапе студенты должны снова составить индивидуальные отологии предметной области на русском и английском языках, используя технологию майндмэппинга (Рис. 5). Интеллект-карта отражает связи (смысловые, ассоциативные, причинно-следственные и другие) между понятиями, частями, составляющими проблемы или предметной области, которую рассматриваем

[5]

. Основными принципами построения интеллект-карт являются:

• объект изучения (то, чему посвящена карта) сфокусирован в центральном образе;

• основные темы и идеи, связанные с объектом изучения, расходятся от центрального образа в виде идей;

• ветви, принимающие форму плавных линий, объясняются и обозначаются ключевыми образами и словами. Идеи следующего порядка также изображаются в виде ветвей, отходящих от центральных ветвей, и так далее;

• ветви формируют связанную узловую структуру-систему

На сегодняшний день представлено огромное количество разнообразного программного обеспечения для составления карт, такие как iMindMap, DebateGraph, Map of Music Styles

Рисунок 5 - Граф связей

DOI:10.23670/IRJ.2023.134.152.5

Таким образом, в ходе эксперимента была проведена апробация методики работы с онтологиями предметной области. Было получено подтверждение гипотезы о том, что онтологический подход приводит к агрегации развития профессиональных и языковых навыков, а именно произошла систематизация и расширение представлений о предметной области будущих инженеров и расширился их профессиональный тезаурус на английском языке. Сравнение первичных онтологий с последующими показало, что масштаб онтологии увеличился в среднем на 20%. Онтологии на русском и английском языке имеет практически одинаковое количество терминов. С качественной стороны, онтологии приобрели иерархическую структуру, возросло количество связей между понятиями. Кроме того, студенты развивали такие гибкие навыки как критическое мышление, категоризация и систематизация, а также навык работы с майнд менеджерами.