ЭЛЕКТРОНДЫҚ БІЛІМ БЕРУ АКТ КУРСТАРЫ ҮШІН КОМПЬЮТЕРЛІК ОНТОЛОГИЯЛАРДЫҢ ҚҰРЫЛЫМЫН ЖЕТІЛДІРУ

2024

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2024-131-2-421-430
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Мақалада электрондық курстарға (ЭК) арналған компьютерлік онтологияларды (КО) түрлендірудің жетілдірілген әдіснамасы ұсынылған. Университеттер, мектептер немесе мектептен тыс мекемелер үшін ақпараттық-коммуникациялық технологиялар (АКТ) саласында ЭК құру үшін, сондай-ақ мамандарды кәсіптік қайта даярлау кезінде осындай әдіснаманы қолдану мысалы қарастырылады. Әдіснама КО формалды онтографын граф түрінде ұсыну және графта оңтайлы жолдарды табу графымен жұмыс істеу әдістерін қолдану арқылы КО түрлендіруді қамтиды. Оңтайлы КО іздестіру үшін генетикалық алгоритмді (ГА) қолдану ұсынылады. ГА қолдану онтографтың тармақтарға бөлінуіне әкеліп соғады және сонымен қатар ЭК оқу материалы бойынша белгілі бір мағынада барынша жақсы траекторияны есептеуге мүмкіндік береді. Бұл тәсілдің АКТ пәні бойынша силабустың ерекшеліктерімен жақсы үйлесетіні көрсетілген. Бұл әдіснаманы толық іске асыру үшін ЭК және/немесе электрондық оқулықтарды әзірлеу бойынша осы рәсімді автоматтандыратын мамандандырылған бағдарламалық құралды әзірлеу қажет екендігі көрсетілген.