Ứng dụng semantic web trong quản lý và chia sẻ học liệu điện tử

Ứng dụng semantic web trong quản lý và chia sẻ học liệu điện tử Ứng dụng semantic web trong quản lý và chia sẻ học liệu điện tử Ứng dụng semantic web trong quản lý và chia sẻ học liệu điện tử luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp luận văn tốt nghiệp,luận văn thạc sĩ, luận văn cao học, luận văn đại học, luận án tiến sĩ, đồ án tốt nghiệp

%Ӝ*,È2'Ө&9¬Ĉ¬27Ҥ2 75ѬӠ1*ĈҤ,+Ӑ&%È&+.+2$+¬1Ӝ,

MỤC LỤC

MỤC LỤC 1

LỜI CAM ĐOAN 4

LỜI CẢM ƠN 5

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT 6

DANH MỤC CÁC BẢNG, SƠ ĐỒ 7

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ 8

MỞ ĐẦU 9

1 Lý do chọn đề tài 9

2 Mục đích nghiên cứu 10

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 11

4 Nhiệm vụ nghiên cứu 11

5 Phương pháp nghiên cứu 11

6 Cấu trúc luận văn 12

CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT 13

1.1 Semantic Web 13

1.1.1 Khái niệm web ngữ nghĩa(Semantic Web) 13

1.1.2 Kiến trúc của Web ngữ nghĩa 14

1.1.3 Siêu dữ liệu(Metadata) 15

1.1.4 Siêu dữ liệu Dublin Core 15

1.1.5 Giới thiệu Ontology 17

1.1.6 Ontology và Semantic Web 20

1.1.7 Ngôn ngữ OWL 21

1.1.8 RDF – Nền tảng của Semantic Web 23

1.2 Cơ bản về E-LEARNING 24

1.2.1 Khái niệm 24

1.2.2 Mô hình hệ thống E-LEARNING 26

1.2.3 Ưu điểm và hạn chế E-LEARNING 27

1.2.4 Sự cần thiết E-LEARNING 28

1.2.5 Các hình thức học tập E-LEARNING 28

1.2.6 So sánh hình thức đào tạo truyền thống và trực tuyến 29

1.2.7 Ngồn lực cho E-LEARNING 30

1.2.8 Thực trạng E-LEARNING tại VIỆT NAM 31

1.3 Kết luận chương 32

CHƯƠNG II ỨNG DỤNG SEMANTIC WEB TRONG E-LEARNING 33

2.1 E-Learning ngữ nghĩa 33

2.2 Tổ chức tri thức trong e-Learning ngữ nghĩa 35

2.3 Web ngữ nghĩa trong e-Learning 37

2.4 Ứng dụng E-learning dựa trên công nghệ Web ngữ nghĩa 38

2.5 Kiến trúc của e-Learning ngữ nghĩa 40

2.6 Mô hình tổng quan E-Learing với web ngữ nghĩa 44

2.7 Các chức năng cho e-Learning ngữ nghĩa 46

2.8 Ontology cho e-Learning ngữ nghĩa 49

2.8.1 Ontology biểu ghi thư mục 50

2.8.2 Ontology cho cấu trúc nội dung 51

2.8.3 Nguyên tắc xây dựng Ontology cho hệ thống e-Learning 51

2.9 Kết luận chương 52

CHƯƠNG III XÂY DỰNG HỆ THỐNG CHIA SẺ HỌC LIỆU ĐIỆN TỬ ỨNG DỤNG WEB NGỮ NGHĨA 53

3.1 Thiết kế kế Ontology 53

3.1.1 Phân tích các thuộc tính 53

3.1.2 Mô tả Ontology 55

3.1.3 Mô hình các lớp 56

3.1.4 Mô hình phân cấp 56

3.1.5 Mô hình thuộc tính 57

3.1.6 Mô tả tài nguyên học dạng triple 57

3.1.7 Ánh xạ dữ liệu sang dạng RDF/XML 59

3.2 Tìm kiếm trong e-Learning ngữ nghĩa 61

3.2.1 Tìm kiếm dựa trên sự phân loại 62

3.2.2 Tìm kiếm ngữ nghĩa 62

3.3 Mô tả bài toán 68

3.3.1 Chức năng của hệ thống 68

3.3.2 Yêu cầu phi chức năng 69

3.4 Chức năng và kết quả 70

3.5 Đánh giá kết quả đạt được 78

3.6 Kết luận chương 79

CHƯƠNG IV KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 81

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 84

PHỤ LỤC 87

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan, những gì tôi viết trong luận văn này là do tìm hiểu và nghiên cứu của bản thân Mọi kết quả nghiên cứu cũng như ý tưởng của các tác giả khác nếu có đều được trích dẫn nguồn gốc cụ thể

Luận văn này cho đến nay chưa được bảo vệ tại bất kỳ một hội đồng bảo vệ luận văn thạc sĩ nào trên toàn quốc cũng như ở nước ngoài và cho đến nay chưa được công bố trên bất kỳ một phương tiện thông tin nào

Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về những gì mà tôi đã cam đoan trên đây

Hà Nội, ngày 20 tháng 03 năm 2017

Tác giả

Nguyễn Ngọc Uy

LỜI CẢM ƠN

Trong thời gian thực hiện luận văn này, tôi luôn được sự quan tâm, góp ý kiến của thầy giáo PGS.TS Cao Tuấn Dũng Nhân dịp này tôi xin bày tỏ lời cảm ơn chân thành tới thầy giáo PGS.TS Cao Tuấn Dũng, người đã trực tiếp hướng dẫn và dành nhiều thời gian để sửa chữa, bổ sung vào từng trang bản thảo của luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô giáo viện Công nghệ Thông tin - Trường ĐH Bách khoa Hà Nội, các giảng viên đã truyền đạt những kiến thức, kỹ năng, kinh nghiệm nghề nghiệp Tôi xin chân thành cảm ơn gia đình cùng các bạn trong lớp cao học Công nghệ Thông tin khoá 2014- 2016 đã tạo mọi điều kiện giúp

đỡ, động viên, chia sẻ để tôi hoàn thành bản luận văn này

Mặc dù đã có nhiều cố gắng để thực hiện đề tài một cách hoàn chỉnh nhất, song do vẫn còn như hạn chế về kiến thức và kinh nghiệm nên không thể tránh khỏi những thiếu sót nhất định mà bản thân chưa thấy được Tôi rất mong được sự góp ý của quý thầy, cô giáo và các bạn đồng nghiệp để luận văn được hoàn chỉnh hơn Tôi xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 20 tháng 03 năm 2017

Tác giả

Nguyễn Ngọc Uy

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT

CNTT CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Khoa Công nghệ thông tin

LANGUAGE

Là ngôn ngữ tạo ra cac bản thể luận

và để đánh dấu thông tin để nó có thể đọc và dễ đọc máy

Giao thức truyền tài thƣ điện tử

SPKT SƢ PHẠM KỸ THUẬT Đại Học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Hƣng

Yên

DANH MỤC CÁC BẢNG, SƠ ĐỒ

Bảng 1.1: Các trường trong Dublin Core 17 Bảng 1.2: So sánh hình thức đào tạo truyền thống và trực tuyến 30

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Kiến trúc hệ thống Web ngữ nghĩa 14

Hình 1.2: Mô hình hệ thống e-Learning 26

Hình 2.1: Kiến trúc e-Learning 41

Hình 2.2: Kiến trúc của hệ thống e-Learning ngữ nghĩa đề xuất 42

Hình 2.3: Mô hình tổng quan của hệ thống E-Learning với Web ngữ nghĩa 44

Hình 3.1: Mô tả Ontology 55

Hình 3.2: Mô hình các lớp trong Ontology 56

Hình 3.3: Mô hình phân cấp trong Ontology 56

Hình 3.4: Mô hình thuộc tính Ontology 57

Hình 3.5: Tìm kiếm ngữ nghĩa trong e-Learning 63

Hình 3.6: Cây thư mục biểu thị tích hợp theo URL 64

Hình 3.7: Kết quả tìm kiếm sử dụng truy vấn sparql 67

Hình 3.8: Trang chủ hệ thống 71

Hình 3.9: Lịch giảng và học tập 71

Hình 3.10: Chức năng đăng nhập hệ thống 72

Hình 3.11: Chức năng đăng nhập hệ thống 73

Hình 3.12: Chức năng thêm môn học 74

Hình 3.13: Chức năng thêm chương 75

Hình 3.14: Chức năng thêm bài học 76

Hình 3.15: Chức năng thêm khái niệm 77

Hình 3.16: Chức năng thêm bài tập 77

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Trong giai đoạn ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông vào giáo dục hiện nay, việc xây dựng và phát triển hệ thống e-Learning đang được được chú trọng Với phương thức đào tạo từ xa, đào tạo theo tín chỉ, “E-Learning chính là một bộ phận của vốn tài liệu hay nguồn tin của thư viện trường Đại Học Sự phát triển nguồn học liệu, nguồn thông tin đặc thù, ngày càng thu hút sự quan tâm của các tổ chức nghiên cứu và đào tạo”

Bên cạnh những thành tựu đạt được, các chuẩn về e-learning hiện nay vẫn còn một số hạn chế Thông tin phục vụ cho tìm kiếm, phân loại và tổ chức tài liệu học điện tử trong các chuẩn này thường được mô tả bằng siêu dữ liệu không hỗ trợ nhiều cho biểu diễn ngữ nghĩa Các nội dung học điện tử thường được quản lý theo

từ khóa và có khung cứng nhắc Dẫn đến người dùng khó có thể tìm kiếm môn học hay tài liệu phù hợp với nhu cầu của mình, việc sử dụng kết hợp các thành phần tài liệu học vẫn còn mang tính thủ công và tồn nhiều công sức Hơn nữa, các hệ thống hiện tại vẫn chưa hỗ trợ tự động xây dựng các nội dung học phù hợp với hoàn cảnh

và nhu cầu học tập của người dùng như một số hệ thống đào tạo trên máy đã được xây dựng Một trong những cách tiếp cận để giải quyết vấn đề trên là áp dụng công nghệ web ngữ nghĩa cho quản lý và khai thác tài nguyên học điện tử

Để giải quyết các yêu cầu trên thì e-Learning phải sử dụng siêu dữ liệu chung

để mô tả các bản ghi của danh mục và các từ vựng điều khiển chung cho phép gán định danh các tài liệu Có thể nhận thấy rằng khi sử dụng công nghệ Web ngữ nghĩa, với việc biểu diễn của các chuẩn mô tả tài nguyên có thể kể đến như RDF hay Ontology là một phương pháp giải quyết được yêu cầu xây dựng tính ngữ nghĩa cho các tài nguyên Các siêu dữ liệu có ngữ nghĩa được biểu diễn thông qua RDF và Ontology cung cấp khả năng sử dụng các khái niệm đã được định nghĩa và suy diễn

dữ liệu từ các mô tả của tài nguyên Việc tìm kiếm tài nguyên sẽ mang lại kết quả chính xác hơn nếu hệ thống cung cấp cho người dùng một khung nhìn duy nhất về

tên của các tài nguyên trong thư viện Các nguồn dữ liệu lớn có thể hoạt động liên thông thông qua sự hỗ trợ của Ontology, đồng thời Ontology cũng cung cấp một khung nhìn chung cho các tài nguyên Bằng cách xây dựng và truy xuất các Ontology, các hệ thống e-Learning sẽ dễ dàng hơn trong việc định nghĩa và hiểu được ngữ nghĩa của các tài nguyên, từ đó đưa ra được kết quả tìm kiếm chính xác hơn

Thấy rõ được vai trò và tầm quan trọng của một hệ thống e-Learning trong trường Đại học, cũng như việc áp dụng chuẩn siêu dữ liệu và công nghệ Semantic Web để triển khai một hệ thống e-Learning hiệu quả và phù hợp với việc phát triển

của công nghệ hiện nay, tác giả đã lựa chọn đề tài “Ứng Dụng Semantic Web trong quản lý và chia sẻ học liệu điện tử ” để tìm hiểu, nghiên cứu cho luận văn

thạc sỹ của mình Quy mô của đề tài hiện tại mới chỉ dừng lại ở việc triển khai hệ thống tài liệu số cho một đơn vị thuộc nhà trường, tuy nhiên hướng phát triển của đề tài trong tương lai là hoàn toàn khả thi để có thể xây dựng được hệ thống e-Learning cho toàn bộ các ngành học thuộc trường

- Phân tích và thiết kế hệ thống và xây dựng hệ thống học liệu điện từ chuyên ngành tích hợp trên cổng thông tin điện tử của khoa Công nghệ thông tin – Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật Hưng Yên theo công nghệ web ngữ nghĩa

- Nghiên cứu các công cụ, ngôn ngữ như (ASP.NET, Ontology, RDF, SPARQL ) dùng để xây dựng hệ thống

- Áp dụng các kết quả nghiên cứu để xây dựng một chương trình có tính ứng dụng thực tiễn

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1 Đối tượng nghiên cứu

- Web ngữ nghĩa và các môi trường xây dựng web ngữ nghĩa

- E-Learning trong quá trình học tập và giảng dạy

- Các các khái niệm Web ngữ nghĩa, các thành phần chính dùng để xây dựng Web ngữ nghĩa, cơ sở lý thuyết và nền tảng để xây dựng một ứng dụng Semantic Web

- Hệ thống quản lý và việc triển khai ứng dụng Semantic Web vào lĩnh vực tìm kiếm thông tin về e-Learning , đồng thời xây dựng và kiểm thử hệ thống tài liệu số chuyên ngành Công nghệ thông tin được triển khai trên công nghệ Semantic Web

4 Nhiệm vụ nghiên cứu

- Nghiên cứu các ứng dụng của web ngữ nghĩa trong việc quản lý và chia sẻ học liệu điện tử

- Nghiên cứu các kỹ thuật trong việc tìm kiếm tài liệu

- Nghiên cứu khả năng ứng dụng web ngữ nghĩa vào e-Learning

- Nghiên các cứu thư viện trong web ngữ nghĩa để có thể lập trình

5 Phương pháp nghiên cứu

- Về lý thuyết: Tìm hiểu các kỹ thuật web ngữ nghĩa của một số Website trong

và ngoài nước, thu thập các thông tin về các kỹ thuật đã có Nghiên cứu các ứng dụng của web ngữ nghĩa

- Về thực nghiệm: Ứng dụng xây dựng web ngữ nghĩa vào bài toán cụ thể là khoa CNTT trường Đại Học SPKT Hưng Yên

6 Cấu trúc luận văn

Ngoài phần mở đầu, kết luận, kiến nghị và các danh mục tài liệu tham khảo, các phụ lục của luận văn, nội dung của luận văn bao gồm 4 chương:

o Chương 1: Cơ sở lý thuyết

o Chương 2: Ứng dụng Semantic Web trong E-Learning

o Chương 3: Xây dựng hệ thống chia sẻ học liệu ứng dụng Web ngữ nghĩa

o Chương 4: Kết luận và hướng phát triển

CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Trong chương này sẽ giới thiệu công nghệ cơ bản được sử dụng trong luận văn, bao gồm định nghĩa về web ngữ nghĩa, tìm hiểu kiến trúc của web ngữ nghĩa, ngôn ngữ OWL, RDF, Ontology và siêu dữ liệu, bên cạnh đó tác giả tìm hiểu về hệ thống e-learning và thực trang ứng dụng tại Việt Nam

1.1 Semantic Web

1.1.1 Khái niệm web ngữ nghĩa(Semantic Web)

Web Ngữ nghĩa là sản phẩm trí tuệ của Tim Berners-Lee, cha đẻ của Mạng toàn cầu (World Wide Web) Mạng toàn cầu là một mạng các dữ liệu mà con người

có thể hiểu được rộng lớn, có thể được thực hiện thông qua định dạng thông tin HTML tương thích Web Ngữ nghĩa là một phần mở rộng của định dạng này, cả trong ý tưởng lẫn trong thực hiện, để tạo ra một mạng dữ liệu rộng lớn, mà cả người

và máy đều có thể hiểu được

Rõ ràng có một lượng lớn các API có sẵn cho phép các nhà phát triển truy cập vào các trang web cụ thể mà mọi người muốn coi Web như là dữ liệu Tuy nhiên, các API khác nhau từ các trang web khác nhau không chắc theo cùng một định dạng, ngay cả khi chúng cho phép truy cập vào dữ liệu tương tự Nếu muốn xây dựng phần mềm có thể diễn giải kết quả của các cuộc gọi API này, chúng ta phải viết một giao diện riêng cho mỗi API và nếu một trang web mới ra đời, bạn phải viết một giao diện mới Với Web Ngữ nghĩa, vấn đề đó được loại bỏ và dữ liệu

có sẵn theo các định dạng tiêu chuẩn trực tiếp từ trang web, thay vì phải truy cập nó bằng một API Chúng ta viết một giao diện theo các tiêu chuẩn web ngữ nghĩa và phần mềm của bạn giao tiếp với tất cả các trang web thực hiện các tiêu chuẩn giống nhau này

Những ưu điểm của web ngữ nghĩa so với web hiện tại bao gồm:

 Máy tính có thể hiểu được thông tin trên Web ngữ nghĩa: Với việc định nghĩa các khái niệm và bổ sung các quan hệ dưới dạng máy tính có thể hiểu được Vì

vậy, việc tìm kiếm, đánh giá, xử lý, tích hợp thông tin có thể được tiến hành một

cách tự động

 Thông tin được tìm kiếm nhanh chóng và chính xác hơn: Với công nghệ web

ngữ nghĩa, máy tính có thể xác định một thực thể thuộc một lớp hay thuộc tính cụ

thể nào dựa trên ngữ cảnh chứa nó Do đó thu hẹp thông tin tìm kiếm, cho kết quả

nhanh và chính xác hơn

 Khả năng suy luận thông minh: Dựa vào các luật suy diễn trên cơ sở tri thức

về các thực thể, máy tính có khả năng sinh ra kết luận mới

 Dữ liệu liên kết động: Việc thay thế liên kết sử dụng hyperlink tĩnh trong web

cũ, web ngữ nghĩa thực hiện liên kết dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau một cách

hiệu quả hơn dựa trên tài nguyên định danh của URL và quan hệ giữa chúng Liên

kết này còn được định nghĩa là liên kết bằng siêu dữ liệu

1.1.2 Kiến trúc của Web ngữ nghĩa

Semantic Web là một tập hợp, một chồng các lớp và các giao thức Tất cả

các lớp của Semantic Web được sử dụng để đảm bảo độ an toàn và giá trị thông tin

trở nên tốt nhất Hình 1.1 thể hiện kiến trúc của một hệ thống Web ngữ nghĩa với

các chồng giao thức và lớp cụ thể Có các môi trường lập trình đồ họa như Visual

Java, Symantec Cafe, Jbuilder, Jcreator, [10, pp.17-20]

Hình 1.1: Kiến trúc hệ thống Web ngữ nghĩa

1.1.3 Siêu dữ liệu(Metadata)

Siêu dữ liệu (metadata) là dạng dữ liệu miêu tả về dữ liệu Trong cơ sở dữ liệu, metadata là các sửa đổi dạng biểu diễn khác nhau của các đối tượng trong cơ

sở dữ liệu Trong cơ sở dữ liệu quan hệ thì metadata là các định nghĩa của bảng, cột,

cơ sở dữ liệu, view và nhiều đối tượng khác Trong kho dữ liệu, metadata là dạng định nghĩa dữ liệu như: bảng, cột, một báo cáo, các luật doanh nghiệp hay những quy tắc biến đổi Metadata bao quát tất cả các phương diện của kho dữ liệu

Metadata phải chứa những thông tin:

 Cấu trúc của dữ liệu

 Thuật toán sử dụng để tổng hợp dữ liệu

 Ánh xạ xác định sự tương ứng dữ liệu từ môi trường tác nghiệp sang kho dữ liệu

 Metadata là dữ liệu để mô tả dữ liệu Khi dữ liệu được cung cấp cho người dùng cuối, thông tin metadata sẽ cung cấp những thông tin cho phép họ hiểu rõ hơn bản chất về dữ liệu mà họ đang có Những thông tin này sẽ giúp cho người dùng có được những quyết định sử dụng đúng đắn và phù hợp về dữ liệu mà họ có

Tuỳ thuộc vào từng mục đích sử dụng khác nhau, từng loại dữ liệu khác nhau

mà cấu trúc và nội dung dữ liệu metadata có thể có những sự khác biệt Song, nhìn chung sẽ bao gồm một số loại thông tin cơ bản sau:

 Thông tin mô tả về bản thân dữ liệu metadata

 Thông tin về dữ liệu mà metadata mô tả

 Thông tin về cá nhân, tổ chức liên quan đến dữ liệu metadata và dữ liệu

1.1.4 Siêu dữ liệu Dublin Core

Dublin Core là một chuẩn siêu dữ liệu được quốc tế công nhận gồm 15 phần

tử, được sử dụng để mô tả các loại tài nguyên số Các phần tử này được thiết lập

và thống nhất thông qua sự đồng thuận của quốc tế, nhóm liên ngành của các chuyên gia từ các thư viện, bảo tàng, nhà xuất bản và các lĩnh vực liên quan

Bộ yếu tố này được hình thành lần đầu tiên năm 1995 bao gồm 15 yếu tố mô tả cốt lõi nhất Tháng 9/2001 bộ yếu tố siêu dữ liệu Dublin Core được ban hành

thành tiêu chuẩn Mỹ, gọi là tiêu chuẩn “The Dublin Core Metadata Element Set” ANSI/NISO Z39.85-2001

Đặc điểm của Dublin Core[23]

(1) Tạo lập và sử dụng dễ dàng: Cho phép những người không chuyên nghiệp có thể tạo các bản ghi mô tả đơn giản cho các tài nguyên thông tin và truy xuất chúng trên môi trường mạng một cách dễ dàng

(2) Ngữ nghĩa dễ hiểu, sử dụng đơn giản: Dublin Core Metadata giúp những người tìm iếm thông tin không chuyên có thể tìm thấy vấn đề mình quan tâm bằng cách hỗ trợ một tập hợp các phần tử thông dụng mà ngữ nghĩa của chúng được hiểu Ví dụ: Yếu tố <Tác giả> (Creator) được gán cho người tạo lập, nhà soạn nhạc, đạo diễn trong vai trò là tác giả chính

(3) Phạm vi quốc tế: Sự tham gia của hầu hết các đại diện từ các châu lục trong việc thiết lập các thông số kỹ thuật cho Dublin Core có thể giải quyết được vấn

đề đa văn hóa và đa ngôn ngữ của các tài liệu kỹ thuật số Tháng 11-1999, đã

có phiên bản của 20 thứ tiếng, hiện nay phiên bản 1.1 hỗ trợ 25 ngôn ngữ khác nhau

(4) Khả năng mở rộng: Những nhà phát triển Dublin Core đồng thời cũng cung cấp một cơ chết cho việc mở rộng tập các phần tử Dublin Core, phục vụ nhu cầu khai thác tài nguyên bổ sung Các phần tử siêu dữ liệu từ những tập các phần tử khác nhau có thể liên kết với siêu dữ liệu của Dublin Core Điều này cho phép các tổ chức khác nhau với các chuyên ngành khác nhau có thể dùng các phần tử Dublin Core để mô tả thông tin thích hợp cho việc sử dụng tài nguyên trên Internet

Ý nghĩa của Dublin Core trong quản lý tài liệu điện tử

(1) Là phương thức mô tả nguồn thông tin, đặc biệt là nguồn thông tin điện tử một cách hiệu quả Dublin Core đặc biệt phát huy tác dụng khi được sử dụng để mô

tả tư liệu điện tử vốn khó xác định được loại hình và nội dung các yếu tố cần thể hiện

(2) Thay thế cho các dạng thức trình bày thông tin trước đây như MARC do sự đơn giản trong cấu trúc mà người sử dụng có thể tự thiết kế theo yêu cầu của riêng mình

(3) Cung cấp cho người sử dụng một phương án tiếp cận thông dụng thông qua các giao diện quen thuộc như web

Phân loại các yếu tố

Title (Tiêu đề) Creator (Tác giả) Date (Ngày tháng ) Subject ( Đề mục) Contributor (Tác giả phụ) Format (Mô tả vật lý ) Description ( Mô tả) Publisher (Xuất bản) Indentifier (Định danh) Type (Loại hình) Rights (Bản quyền) Language (Ngôn ngữ)

Bảng 1.1: Các trường trong Dublin Core

1.1.5 Giới thiệu Ontology

Các Ontology đóng vai trò then chốt trong việc cung cấp ngữ nghĩa mà máy

có thể hiểu được cho các tài nguyên của Web ngữ nghĩa Ontology là một thuật ngữ mượn từ triết học nhằm chỉ khoa học mô tả các loại thực thể trong thế giới thực và cách thức chúng liên kết với nhau Nó được nghiên cứu và phát triển bởi các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo để mô tả một cách hình thức về một

miền lĩnh vực nào đó

 Định nghĩa Ontology[1]

Ontology là sự hiểu biết về domain nào đó Chia sẻ nhau về sự vật, hiện tượng

có thể trao đổi với nhau Các ngôn ngữ Ontology biểu diễn tri thức chia sẻ cho các

ứng dụng sử dụng được với nhau

Ontology là một đặc tả tường minh, mang tính hình thức của sự khái niệm hóa

có thể chia sẻ được bằng cách xác định các khái niệm liên quan của hiện tượng đó

Ở đây tường minh là các khái niệm được sử dụng và các ràng buộc trên chúng được định nghĩa rõ ràng đọc và hiểu Ontology Chia sẻ phản ánh quan điểm rằng một Ontology nắm bắt tri thức được chấp nhận bởi một nhóm người[10]

Ontology là thuật ngữ được mượn từ triết học, đề cập đến các ngành khoa học

mô tả các loại thực thể trong thế giới thực và chúng liên hệ với nhau như thế nào Trong W3C một Ontology cung cấp các mô tả cho các phần sau

 Các lớp trong một lĩnh vực xác định

 Các quan hệ giữa các lớp đó

 Các thuộc tính của các lớp đó

Các phần từ trong Ontology gồm có:

 Các cá thể (Individuals) - Thể hiện: Các cá thể là các thành phần cơ bản,

nền tảng của một Ontology Các cá thể trong một Ontology có thể bao gồm các đối tượng cụ thể như con người, động vật, cái bàn… cũng như các cá thể trừu tượng như các thành viên hay các từ Một Ontology có thể không cần bất kỳ một cá thể nào, nhưng một trong những lý do chính của một Ontology là để cung cấp một ngữ nghĩa của việc phân lớp các cá thể, mặc dù các cá thể này không thực sự là một phần của Ontology

 Các lớp (Classes) - Khái niệm: Các lớp là các nhóm, tập hợp các đối tượng

trừu tượng Chúng có thể chứa các cá thể, các lớp khác, hay là sự phối hợp của cả hai Các Ontology biến đổi tuỳ thuộc vào cấu trúc và nội dung của nó: Một lớp có thể chứa các lớp con, có thể là một lớp tổng quan (chứa tất cả mọi thứ), có thể là lớp

chỉ chứa những cá thể riêng lẻ, Một lớp có thể xếp gộp vào hoặc bị xếp gộp vào bởi các lớp khác Mối quan hệ xếp gộp này được sử dụng để tạo ra một cấu trúc có thứ bậc các lớp, thường là với một lớp thông dụng nhất kiểu Thing ở trên đỉnh và các lớp rất rõ ràng kiểu 2002, Ford ở phía dưới cùng

 Các thuộc tính (Properties): Các đối tượng trong Ontology có thể được mô

tả thông qua việc khai báo các thuộc tính của chúng Mỗi một thuộc tính đều có tên

và giá trị của thuộc tính đó Các thuộc tính được sử dụng để lưu trữ các thông tin

mà đối tượng có thể có Ví dụ, đối với một cá nhân có thể có các thuộc tính: Họ_tên, ngày_sinh, quê_quán, số_cmnd…Giá trị của một thuộc tính có thể có các kiểu dữ liệu phức tạp

 Các mối quan hệ (Relation): Một trong những ứng dụng quan trọng của

việc sử dụng các thuộc tính là để mô tả mối liên hệ giữa các đối tượng trong Ontology Một mối quan hệ là một thuộc tính có giá trị là một đối tượng nào đó trong Ontology Một kiểu quan hệ quan trọng là kiểu quan hệ xếp gộp (subsumption) Kiểu quan hệ này mô tả các đối tượng nào là các thành viên của các lớp nào của các đối tượng

Hiện tại, việc kết hợp các Ontology là một tiến trình được làm phần lớn là thủ công, do vậy rất tốn thời gian và đắt đỏ Việc sử dụng các Ontology là cơ sở để cung cấp một định nghĩa thông dụng của các thuật ngữ cốt lõi có thể làm cho tiến trình này trở nên dễ quản lý hơn Hiện đang có các nghiên cứu dựa trên các kỹ thuật sản sinh để nối kết các Ontology, tuy nhiên lĩnh vực này mới chỉ hiện hữu về mặt lý thuyết

 Vai trò của Ontology

 Chia sẻ sự hiểu biết chung giữa các ứng dụng và con người

 Cho phép xử dụng lại tri thức

 Đưa ra các giả thiết rõ ràng về miền

 Phân tách tri thức lĩnh vực với tri thức thao tác

 Phân tích tri thức lĩnh vực, phân tích hình thức của các khái niệm, cần thiết cho việc tái sử dụng và mỏ rộng Ontology

 Phương pháp xây dựng Ontology

Bước 1: Xác định mục đích là xác định mục tiêu sử dụng của Ontology

Bước 2: Xây dựng Ontology chia làm 3 bước

 Xác định các khái niệm và các mối quan hệ chính trong lĩnh vực quan tâm Tạo các định nghĩa cho các khái niệm, các mối quan hệ đó và xác định các thuật ngữ tham chiếu đến chúng

 Mã hóa: biểu diễn tri thức có ở bước trên trong một ngôn ngữ hình thức nào

đó

 Tích hợp, hợp nhất các Ontology đang tồn tại: thiết lập các ánh xạ khác nhau giữ hai Ontology, do đó giữ được các Ontology ban đầu và hòa nhập với các Ontology với mục đích tạo ra một Ontology duy nhất từ các Ontology ban đầu Có thể xem ánh xạ giữa các Ontology là tập các quy tắc viết lại kết hợp các thuật ngữ

và các biểu đạt đã được định nghĩa trong một Ontology nguồn với các thuật ngữ

và các biểu đạt của Ontology đích

Bước 3: Đánh giá: thiết lập một đánh giá về các Ontology với một khung gồm các xác định yêu cầu

Bước 4: Lập tài liệu tài liệu Ontology theo yêu cầu và mục đích

1.1.6 Ontology và Semantic Web

Hiện tại, các Ontology đã ứng dụng vào World Wide Web tạo ra Semantic Web Các cấu trúc ở mức khái niệm dùng xác định một Ontology cơ sở cung cấp

chìa khoá để máy tính có thể xử lý được dữ liệu trên Semantic Web Các Ontology phục vụ như các giản đồ siêu dữ liệu, cung cấp khái niệm về từ vựng có thể kiểm soát được, mỗi Ontology được xác định rõ ràng và máy tính có thể xử lý được ngữ nghĩa Bằng cách xác định các nguyên lý trên lĩnh vực chia sẻ và thông thường, các Ontology giúp cho người và máy thông tin một cách chính xác - hỗ trợ việc trao đổi ngữ nghĩa chứ không chỉ cú pháp Vì vậy sự thành công và phát triển của Semantic Web phụ thuộc vào việc cấu trúc các Ontology trên lĩnh vực đặc trưng một cách nhanh chóng và ít tốn kém

 Các ngôn ngữ xây dựng Ontology

Ở bước đầu phát triển công nghệ này, được gọi là biểu diễn tri thức, XML cung cấp một cú pháp cấu trúc cây tuần tự Cùng lúc đó một cơ chế mã hóa và chuyển đổi metadata được chỉ rõ bởi Resource Description Framework (RDF), đang được phát triển bởi W3C như một nền tảng cho việc xử lý ngữ nghĩa thông tin Một ngôn ngữ cải tiến vừa xuất hiện gần đây được gọi là OIL, mô tả Ontology và đưa ra Ontology editor, các công cụ chú thích và các công cụ suy luận cho Ontology DAML (DARPA Agent Markup Language) cũng đang được phát triển nhắm đến mục tiêu biểu diễn quan hệ ngữ nghĩa mà có khả năng tương thích với các công nghệ hiện tại và tương lai Trong khi SHOE (Simple HTML Ontology Extension) cho phép tác giả trang Web chú thích các tài liệu Web của họ với tri thức máy có thể đọc

1.1.7 Ngôn ngữ OWL

OWL (The Web Ontology Language) là một ngôn ngữ gần như XML dùng để

mô tả các hệ cơ sở tri thức OWL là một ngôn ngữ đánh dấu dùng để xuất bản và chia sẻ dữ liệu trên Internet thông qua những mô hình dữ liệu gọi là “Ontology” Ontology mô tả một lĩnh vực (domain) và diễn tả những đối tượng trong lĩnh vực đó cùng những mối quan hệ giữa các đối tượng này OWL là phần mở rộng về từ vựng của RDF và được kế thừa từ ngôn ngữ DAML+OIL Web Ontology – một dự án được hỗ trợ bởi W3C OWL biểu diễn ý nghĩa của các thuật ngữ trong các từ vựng

và mối liên hệ giữa các thuật ngữ này để đảm bảo phù hợp với quá trình xử lý bởi

các phần mềm[26]

OWL được xem như là một kỹ thuật trọng yếu để cài đặt cho Semantic Web trong tương lai OWL được thiết kế đặc biệt để cung cấp một cách thức thông dụng trong việc xử lý nội dung thông tin của Web Ngôn ngữ này được kỳ vọng rằng sẽ cho phép các hệ thống máy tính có thể đọc được thay thế cho con người Vì OWL được viết bởi XML, các thông tin OWL có thể dễ dàng trao đổi giữa các kiểu hệ thống máy tính khác nhau, sử dụng các hệ điều hành và các ngôn ngữ ứng dụng khác nhau Mục đích chính của OWL là sẽ cung cấp các chuẩn để tạo ra một nền tảng để quản lý tài sản, tích hợp mức doanh nghiệp và để chia sẻ cũng như tái sử dụng dữ liệu trên Web OWL được phát triển bởi nó có nhiều tiện lợi để biểu diễn ý nghĩa và ngữ nghĩa hơn so với XML, RDF và RDFS, và vì OWL ra đời sau các ngôn ngữ này, nó có khả năng biểu diễn các nội dung mà máy có thể biểu diễn được trên Web

Mối liên hệ giữa các ngôn ngữ con của OWL:

 Mọi Ontology hợp lệ dựa trên OWL Lite đều là Ontology hợp lệ trên OWL DL

 Mọi Ontology hợp lệ dựa trên OWL DL đều là Ontology hợp lệ trên OWL Full

 Mọi kết luận hợp lệ dựa trên OWL Lite đều là kết luận hợp lệ trên OWL DL

 Mọi kết luận hợp lệ dựa trên OWL DL đều là kết luận hợp lệ trên OWL Full Công cụ để xây dựng các Ontology là Protégé Công cụ này được sử dụng để tạo ra file OWL

Nhưng cơ chế này hạn chế ở ngữ nghĩa Vì nếu chỉ sử dụng những từ khóa để tìm kiếm thì do vấn đề ngôn ngữ (từ đa nghĩa…) mà có nhiều sự nhập nhằng và nhầm lẫn dẫn đến kết quả sai Hơn nữa, việc hiểu nổi dung của trang web thông qua phân tích text cũng không phải là phương pháp có độ chính xác cao Vì vậy, mà cộng đồng những nhà nghiên cứu vẫn nung nấu một mong muốn “ngữ nghĩa” hóa

hệ thống web Nghĩa là trang web bây giờ sẽ chứa đựng thông tin chủ đạo trên trang

đó và biểu diễn dưới dạng mà máy tính có thể hiểu được, xử lý được Và nếu viễn cảnh đó thành công thì triết lý “thông tin mọi nơi” sẽ biến thành “thông tin tốt nhất mọi nơi”

1.1.8 RDF – Nền tảng của Semantic Web

 Giới thiệu RDF

Hiện tại, một trang web được tạo ra bởi một nhà lập trình viên và đi kèm với

một trình duyệt web để người dùng có thể xem trang web đó Các công cụ tìm kiếm thường lùng sục qua tất cả nội dung của các trang web và tạo một cơ sở dữ liệu để giúp cho người sử dụng có thể dễ dàng tìm kiếm một số trang web mà có chứa những từ hoặc cụm từ mà họ đang cần tìm kiếm Trái lại, trong nhiều trường hợp, người sử dụng vẫn phải phân loại các kết quả tìm kiếm để lấy được những thông tin cần thiết hoặc lùng sục thật kỹ một trang web nào đó để thu được một thông tin đặc biệt nào đó mà họ cần Các trang web hiện tại đều có thể đọc được trên máy nhưng máy lại không hiểu chúng Ông Tim Berners-Lee, nhà nghiên cứu tại phòng thí nghiệm của Viện Massachusetts về Hệ thống máy tính, đã phát minh ra web vào năm 1989 và là giám đốc của W3C[8] Ngay từ khi bắt đầu công việc, ông đã dự kiến các siêu tệp tin sẽ được sử dụng rộng rãi, tạo khả năng tìm kiếm dễ dàng và chính xác hơn với sự trợ giúp của các tác tử tự động Trong bài báo của mình, " Con đường tiến tới Semantic web ", ông Tim Berners-Lee đã đưa ra viễn cảnh của web như sau: "web được thiết kế tương tự như một không gian thông tin, ở mức độ toàn cầu, web không chỉ hữu ích đối với sự liên lạc giữa người- người, mà ngay cả máy tính cũng có khả năng tham dự và hỗ trợ phần nào” Một trong những trở ngại chính của vấn đề này đó là hầu hết thông tin trên web được thiết kế dành cho mục đích sử dụng của con người Trái lại, cách tiếp cận Semantic web lại tạo ra ngôn ngữ phát triển web nhằm diễn tả thông tin theo một định dạng máy có thể xử lý được Phần nhiều dữ liệu đều có thể sẵn sàng sử dụng trên web, nhưng chúng được tập hợp theo nhiều phương thức do đó rất khó có thể phân loại và tìm ra được kết quả chính xác Nếu mỗi trang dữ liệu phải được tạo lại để tham dự vào Semantic web kế hoạch này

sẽ không bao giờ vượt quá sự hiểu biết đơn giản Thay vào đó, W3C được sử dụng

nhằm mục đích xác định và định nghĩa “siêu dữ liệu” được ứng dụng trên toàn cầu

để có thể kết hợp chặt chẽ vào hệ thống các trang web đã tồn tại làm cho các trang web này thay đổi để có thể làm việc được với các tác tử “Siêu dữ liệu” là những

"dữ liệu về dữ liệu " Ví dụ, một bản liệt kê mục lục sách thư viện là “siêu dữ liệu”, miêu tả các ấn phẩm mà chính những ấn phẩm đó vốn đã tồn tại dưới dạng một dữ liệu nào đó Sự khác biệt giữa "dữ liệu" và "“siêu dữ liệu”" không có ý nghĩa tuyệt đối Điều này chỉ đúng với từng ứng dụng riêng biệt và đôi khi sự khác biệt này không có giới hạn, cùng một nguồn thông tin có thể được thể hiện theo cả hai cách trong cùng một lúc Để hoàn thiện ý tưởng về vấn đề trên, W3C đang tiếp tục mở rộng và chuẩn hoá ngôn ngữ RDF - là ngôn ngữ được thiết kế để hỗ trợ “siêu dữ liệu” trên web[27]

Về cơ bản, RDF là một tập hợp các nguyên tắc dành cho ngôn ngữ đánh dấu

Nó cho phép sự chia sẻ giữa các ứng dụng để trao đổi thông tin sao cho các máy có thể hiểu được trên web và tự động nhấn mạnh vào quá trình xử lý các nguồn thông tin RDF cung cấp một mô hình dữ liệu, và một cú pháp đơn giản sao cho các hệ thống độc lập có thể trao đổi và sử dụng nó Đồng thời, nó được thiết kế sao cho hệ thống máy tính có thể hiểu được và có thể đọc được thông tin, chứ không phải chỉ

để trình bày dữ liệu cho ngừời dùng Cú pháp của RDF dựa trên mô hình dữ liệu, và

mô hình này ảnh hưởng đến cách thức mà những thuộc tính được mô tả và nó cũng làm cho cấu trúc của những mô tả đó trở nên rõ ràng Điều này có nghĩa rằng RDF

nó phù hợp cho việc mô tả tài nguyên web[4, pp.65-84]

1.2 Cơ bản về E-LEARNING

1.2.1 Khái niệm

Có rất nhiều quan niệm và khái niệm khác nhau về e-Learning Mỗi khái niệm được nêu ra với những góc nhìn khác nhau, và do vậy, nội hàm của khái niệm cũng

rất khác nhau Điển hình trong số rất nhiều khái niệm về e-Learning[22,pp.26] là:

 E-Learning chính là sự hội tụ của học tập và Internet

 E-Learning là hình thức học tập bằng truyền thông qua mạng Internet theo cách tương tác với nội dung học tập và được thiết kế dựa trên nền tảng phương pháp dạy học

Hai phát biểu này cho rằng, tất cả những gì được gọi là e-Learning đều phải liên quan tới Internet Nghĩa là, không sử dụng Internet thì không được coi là E-Learning

Với định nghĩa thứ hai, ngoài yếu tố công nghệ, tác giả còn nhấn mạnh yếu tố nền tảng là phương pháp dạy học được sử dụng trong quá trình thiết kế, triển khai các hoạt động dạy học qua e-Learning

 E-Learning là việc sử dụng công nghệ mạng để thiết kế, cung cấp, lựa chọn, quản trị và mở rộng việc học tập

 E-Learning là việc sử dụng sức mạnh của mạng để cho phép học tập ở bất

cứ lúc nào, bất cứ nơi đâu

Hai định nghĩa trên có sự mở rộng về hạ tầng công nghệ thông tin của Learning Đó là, ngoài Internet, các hệ thống thông tin truyền thông chỉ cần có yếu

E-tố mạng cũng được coi là cơ sở công nghệ của e-Learning

 E-Learning là việc cung cấp nội dung thông qua tất cả các phương tiện điện

tử bao gồm Internet; Intranet; Trạm phát vệ tinh; Băng tiếng, hình; Tivi tương tác và CDROOM

 E-Learning bao gồm tất cả các dạng điện tử (form of electronics) hỗ trợ việc dạy và việc học Các hệ thống thông tin và truyền thông có hoặc không kết nối mạng được dùng như một phương tiện để thực hiện quá trình học tập

trên là những định nghĩa có nội hàm rộng nhất về hạ tầng kỹ thuật trong e-Learning Theo đó, các dạng có yếu tố điện tử đươc sử dụng để hỗ trợ dạy họ đều được coi là e-Learning

Trên cơ sở tham khảo nhiều định nghĩa, xem xét bản chất trong từng trường

hợp, căn cứ vào trải nghiệm của tác giả trong thời gian qua, có thể hiểu, e-Learning

là một hình thức học tập thông qua mạng Internet dưới dạng các khóa học và được

quản lý bởi các hệ thống quản lý học tập đảm bảo sự tương tác, hợp tác đáp ứng nhu cầu học mọi lúc, mọi nơi của người học

Theo cách hiểu trên (và được sử dụng trong tài liệu này), một hệ thống eLearning phải đảm bảo được các điều kiện dưới đây:

- Sử dụng mạng Internet

- Tồn tại dưới dạng các khóa học

- Đảm bảo sự tương tác, hợp tác trong học tập

- Sử dụng các hệ thống quản lý học tập

1.2.2 Mô hình hệ thống E-LEARNING

Trung tâm của hệ thống e-Learning là hệ thống quản lý học tập LMS (Learning Management System) Theo đó, người dạy, người học và người quản trị hệ thống đều truy cập vào hệ thống này với những mục tiêu khác nhau đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và việc dạy học diễn ra hiệu quả

Hình 1.2: Mô hình hệ thống e-Learning[25]

1.2.3 Ưu điểm và hạn chế E-LEARNING

 Ưu điểm của e-Learning

So sánh với lớp học truyền thống, e-Learning có những lợi thế sau đây:

Về sự thuận tiện

Học dựa trên e-Learning được thực hiện phù hợp với tiến độ học tập, hoàn cảnh của người học, đảm bảo học mọi lúc, mọi nơi, hỗ trợ hợp tác trong môi trường mạng Với người quản trị, dễ dàng quản lý lớp học với số lượng lớn

Về chi phí và sự lựa chọn

Chi phí theo học một khóa học không cao Bên cạnh đó, có thể lựa chọn các khóa học phù hợp với nhu cầu, nguyện vọng của bản thân đáp ứng nhu cầu học tập ngày càng tăng của xã hội

Về sự linh hoạt

Khi tham gia một khóa học mới, người học có thể không cần phải học tất cả các nội dung (trong trường hợp đã biết một số phần) Qua đó, có thể đẩy nhanh tiến độ học tập Các khóa học dễ dàng được cập nhật thường xuyên và nhanh chóng

trong học tập, thực hiện tốt kế hoạch học tập đã đề ra

Về phía nội dung học tập

Trong nhiều trường hợp, không thể và không nên đưa các nội dung quá trừu tượng, quá phức tạp Đặc biệt là các nội dung liên quan tới thí nghiệm, thực hành

mà Công nghệ thông tin không thể hiện được hay thể hiện kém hiệu quả

Hệ thống e-Learning cũng không thể thay thế được các hoạt động liên quan tới việc rèn luyện và hình thành kỹ năng, đặc biệt là kỹ năng thao tác vận động

sự quan trọng của việc tiếp nhận kiến thức từ trường đại học , sự hợp tác giữa các trường đại học trong lãnh thổ một quốc gia và trên toàn thế giới, công nghệ và hệ thống giáo dục phải đạt được Vì vậy để đáp ứng những thay đổi nêu trên trong môi trường giáo dục, cần phải tổ chức hệ thống đào tạo e-learning bằng cách ứng dụng công nghệ thông tin và các phương tiện như Internet, Email, CD-ROM, TV… là những phương tiện học tập không hạn chế về giới hạn địa điểm và thời gian như cách học truyền thống

Hệ thống e-learning có thể coi là một giải pháp tổng thể dùng các công nghệ máy tính để quản lí: sinh viên, giảng dạy theo yêu cầu(Lecture On Demand), các lớp học được tổ chức theo lịch trình đồng bộ, lớp học qua vệ tinh, các phòng lab đa phương tiện hỗ trợ thiết kế bài giảng, thư viện điện tử, nhóm học tập cho phép trao đổi thông tin giữa các sinh viên và sinh viên với các giáo sư

1.2.5 Các hình thức học tập E-LEARNING

Là một hệ thống học tập mềm dẻo và linh hoạt, có thể tổ chức dạy học theo nhiều hình thức khác nhau Dưới góc độ vai trò của hệ thống e-Learning trong việc hoàn thành một khóa học, có thể kể ra hai hình thức học tập (mode of learning) chính là học tập trực tuyến và học tập hỗn hợp

Học tập trực tuyến (Online learning)

Là hình thức, việc hoàn thành khóa học được thực hiện toàn bộ trên môi trường mạng thông qua hệ thống quản lý học tập Theo cách này, e-Learning chỉ khai thác được những lợi thế của e-Learning chứ chưa quan tâm tới thế mạnh của dạy học giáp mặt

Thuộc về hình thức này, có hai cách thể hiện là dạy học đồng bộ (Synchronous Learning) khi người dạy và người học cùng tham gia vào hệ thống quản lý học tập và dạy học không đồng bộ (Asynchronous Learning), khi người dạy

và người học tham gia vào hệ thống quản lý học tập ở những thời điểm khác nhau

Với đặc điểm như trên, đây là hình thức được sử dụng khá phổ biến với nhiều cơ sở giáo dục trên thế giới, kể cả các nước có nền giáo dục phát triển

1.2.6 So sánh hình thức đào tạo truyền thống và trực tuyến

Chức năng Đào tạo truyền thống Đào tạo trực tuyến Đăng ký học Đăng ký tập trung một điểm Đăng ký ở bất kỳ đâu Chọn lớp học và

chuẩn hóa kiến

thức

Mất thời gian chấm bài, chi phí giấy thi

Hệ thống tự động chấm bài và đưa ra kết quả

Chia sẻ và quản Tài liệu không được tập chung, Tài liệu được tập trung,

lý tài liệu tham

sắp xếp logic các tài liệu học tập

Quản lý theo từng chuyên mục nên sử dụng đơn giản

và tìm kiếm dễ dàng Theo dõi học tập Theo dõi tiến độ học cũng như lập

các thống kê bằng tay

Theo dõi học tập của học viên đơn giản, hệ thống tự động lập các thống kê Bảng 1.2: So sánh hình thức đào tạo truyền thống và trực tuyến

1.2.7 Ngồn lực cho E-LEARNING

 Con người

Theo mô hình hệ thống e-Learning có ba đối tượng sẽ tham gia vào hệ thống quản lý học tập với những vai trò khác nhau Cụ thể như sau:

Người quản trị: Đây là người có trách nhiệm quản trị toàn bộ hệ thống quản

lý học tập với các chức năng như tạo lập khóa học, phân quyền cho giáo viên, cấp phát tài khoản người dùng, thiết lập môi trường, trợ giúp người dạy và người học về công nghệ Người này cần nắm vững chương trình đào tạo, nghiệp vụ quản lý đào tạo, có kỹ năng tốt về công nghệ thông tin nói chung, về quản trị hệ thống quản lý học tập nói riêng

Người dạy: Là nhân tố chính trong việc cung cấp các khóa học trên hệ thống quản lý học tập Ngoài các hoạt động học tập, các học liệu đã được thiết kế theo kịch bản sư phạm định trước theo hướng phỏng theo các hoạt động học tập của hình thức dạy học giáp mặt để giúp người học tự lực trong học tập, người dạy cũng cần thao tác trực tiếp với các chức năng của hệ thống quản lý học tập trong việc định hướng kế hoạch học tập, thông báo, cảnh báo, đánh giá, chỉ dẫn, trợ giúp người học một cách thường xuyên và kịp thời

Người học: Đây là nhân vật trung tâm của quá trình dạy học dựa trên Learning Các khóa học cần được thiết kế theo định hướng lấy người học làm trung tâm Khi tham gia học tập, người học sẽ thực hiện các hoạt động học tập đã được thiết kế theo kịch bản sư phạm để tự lực, chủ động khám phá tri thức, kỹ năng của khóa học Bên cạnh đó, người học cũng thường xuyên nhận được các thông tin chỉ dẫn, giúp đỡ khi gặp khó khăn hay cùng nhau thảo luận, chia sẻ thông qua chức năng hợp tác trên mạng

e- Hạ tầng Công nghệ thông tin

Với cơ sở giáo dục: Cần sở hữu hoặc thuê máy chủ đủ mạnh để đảm bảo hoạt

động ổn định khi có sự tham gia đồng thời của số lượng lớn người dạy, người học trên hệ thống quản lý học tập

Với người dạy và người học: Cần có máy tính kết nối với Internet Riêng người dạy, cần sở hữu các công cụ thiết kế khóa học (Authoring Tools) để thiết kế

nội dung học tập Bên cạnh đó, cũng cần sử dụng các phần mềm trong việc tạo ra,

xử lý các đối tượng đa phương tiện, tạo hoạt hình, tạo bài trắc nghiệm, các công cụ chụp ảnh màn hình (capture) để tạo ra nguồn tài nguyên sử dụng trong khóa học

1.2.8 Thực trạng E-LEARNING tại VIỆT NAM

Vào khoảng năm 2002 trở về trước, các tài liệu nghiên cứu, tìm hiểu về eLearning ở Việt Nam không nhiều Trong hai năm 2003-2004, việc nghiên cứu eLearning ở Việt Nam đã được nhiều đơn vị quan tâm hơn Gần đây các hội nghị, hội thảo về công nghệ thông tin và giáo dục đều có đề cập nhiều đến vấn đề e-Learning và khả năng áp dụng vào môi trường đào tạo ở Việt Nam như: Hội thảo nâng cao chất lượng đào tạo ĐHQGHN năm 2000, Hội nghị giáo dục đại học năm

2001 và gần đây là Hội thảo khoa học quốc gia lần thứ nhất về nghiên cứu phát triển

và ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông ICT/rda 2/2003, Hội thảo khoa học quốc gia lần II về nghiên cứu phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông ICT/rda 9/2004, và hội thảo khoa học “Nghiên cứu và triển khai e-Learning” do Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và Khoa Công nghệ Thông

tin (Đại học Bách khoa Hà Nội) phối hợp tổ chức đầu tháng 3/2005 là hội thảo khoa học về e-Learning đầu tiên được tổ chức tại Việt Nam

Các trường đại học ở Việt Nam cũng bước đầu nghiên cứu và triển khai eLearning Một số đơn vị đã bước đầu triển khai các phần mềm hỗ trợ đào tạo và cho các kết quả khả quan: Đại học Công nghệ - ĐHQGHN, Viện CNTT - ĐHQGHN, Đại học Bách Khoa Hà Nội, ĐHQG TP HCM, Học viện Bưu chính Viễn thông, Đại học Sư phạm Hà Nội, Gần đây nhất, Cục Công nghệ thông tin Bộ Giáo dục & đào tạo đã triển khai cổng e-Learning nhằm cung cấp một cách có hệ thống các thông tin eLearning trên thế giới và ở Việt Nam Bên cạnh đó, một số công ty phần mềm ở Việt Nam đã tung ra thị trường một số sản phẩm hỗ trợ đào tạo đào tạo Tuy các sản phẩm này chưa phải là sản phẩm lớn, được đóng gói hoàn chỉnh nhưng đã bước đầu góp phần thúc đẩy sự phát triển e-Learning ở Việt Nam Việt Nam đã gia nhập mạng e-Learning Châu Á (Asia E-Learning Network - AEN, www.asia elearning.net) với sự tham gia của Bộ Giáo dục & đào tạo, Bộ Khoa học - Công nghệ, trường Đại học Bách Khoa, Bộ Bưu chính Viễn Thông

1.3 Kết luận chương

Trong chương này tác giả đã nêu lên các khái niệm, kiến trúc về Semantic Web, các công nghệ được ứng dụng vào như Ontology, Dublin Core, Siêu dữ liệu, ngôn ngữ OWL hay RDF nó là nền tảng để xây dựng web ngữ nghĩa Cùng với đó tác giả

đi nghiên cứu về hệ thống e-Learning những ưu và nhược điểm cũng như đi so sánh việc học tập truyền thống với học trực tuyến, cuối cùng là đi tìm hiểu thực trạng của e-Learning tại Việt Nam

CHƯƠNG II ỨNG DỤNG SEMANTIC WEB TRONG E-LEARNING

Nội dung của phần này sẽ trình bày về việc áp dụng công nghệ Web ngữ nghĩa trong e-Learning, chỉ rõ cách thức tổ chức tri thức trong e-Learning ngữ nghĩa, kiến trúc của e-Learning ngữ nghĩa

2.1 E-Learning ngữ nghĩa

E-learning là một hình thức đào tạo mới đang được quan tâm nghiên cứu và phát triển SCORM là chuẩn về E-learning hướng tới khả năng tái sử dụng và khả chuyển của các thành phần nội dung bằng cách tách nội dung ra khỏi cấu trúc bài giảng, khác hẳn với cách xây dựng bài giảng gắn liền với cấu trúc định sẵn trong các chương trình đào tạo trên máy trước đây Nhiều hệ thống LMS được xây dựng sao cho tương thích với SCORM nhằm khai thác những lợi điểm của chuẩn này Tuy nhiên, quá trình xây dựng và khai thác nội dung bài giảng theo chuẩn SCORM vẫn còn những hạn chế:

 Các bài giảng điện tử thường có khung cứng nhắc, nội dung học truyền đạt cho học sinh vẫn chưa được linh hoạt Trong khi một số chương trình đào tạo trên máy có khả năng cung cấp bài tập, thậm chí đổi mới nội dung bài giảng phù hợp với tình hình học tập của học viên thì nói chung các hệ LMS hiện nay vẫn chỉ cung cấp các khóa học cố định, ít thay đổi và chưa thật sự hướng tới nhu cầu của học viên

 Mặc dù bài giảng điện tử có tính khả chuyển cao và các thành phần tài nguyên tạo nên bài giảng có thể tái sử dụng nhưng việc tái sử dụng vẫn mang tính thủ công và mất nhiều công sức Do đó, việc thay đổi nội dung cho phù hợp với mục tiêu đào tạo mới bằng cách sử dụng lại một số thành phần bài giảng đã

có và xây dựng lại hoặc thêm các thành phần bài giảng khác cũng sẽ tốn chi phí

và công sức gần như khi xây dựng từ đầu một bài giảng điện tử Những hạn chế của chuẩn SCORM và các hệ thống LMS nói trên dẫn đến hệ quả là tài nguyên

bài giảng điện tử ngày càng phát triển hiện nay sẽ không được khai thác tốt như mong muốn

Đối tượng quản lí chính của e-Learning là các tài liệu số (tài liệu học tập, đề cương bài giảng, sách, báo, tạp chí điện tử, các tài nguyên đa phương tiện, v.v ) Trong e-Learning , số lượng tài liệu có thể lên tới hàng trăm triệu tài liệu, ngoài chức năng giúp sinh viên học tập, lưu trữ tài liệu, nó còn phải hỗ trợ người dùng tra cứu tài nguyên trong một kho dữ liệu khổng lồ với thời gian nhanh nhất và chính xác nhất

Các e-Learning truyền thống không kết hợp ngữ nghĩa chỉ cho phép người dùng tìm kiếm thông qua cấu trúc phân mục tài liệu hoặc qua tìm kiếm từ khóa nhờ

kĩ thuật lập chỉ mục cho nội dung trong tài liệu Cơ chế phân mục trả lại danh sách các bài học, tài liệu tương ứng với câu truy vấn kiểu như: “Liệt kê ra tất cả các bài học có tiêu đề bắt đầu bằng chữ A” hoặc “Liệt kê các tài liệu về Mạng chia sẻ ngang hàng”, còn cơ chế tìm kiếm theo từ khóa trả lại danh các tài liệu mà nội dung có chứa từ khóa trong câu truy vấn, chẳng hạn “Các bài giảng, tài liệu có chứa cụm từ [Khoa học máy tính] nhưng không chứa cụm từ [Phần cứng máy tính]” Tuy nhiên cả hai cơ chế này đều không hỗ trợ đầy đủ cho các câu truy vấn kiểu như: “liệt kê các bài giảng, tài liệu liên quan đến ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng” Nếu truy vấn trong hệ thống thư viện tìm kiếm theo từ khóa, thì hệ thống

sẽ trả lại một tập các danh sách có chứa từ khóa trên, nếu kho tài nguyên có chứa tài liệu “Xây dựng ứng dụng Windows với C#” (C# là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng) mà nội dung tài liệu không chứa cụm từ “lập trình hướng đối tượng” thì hệ thống sẽ không tìm thấy Hoặc với truy vấn “liệt kê các tài liệu mạng đồng đẳng” thì máy tính không hiểu được [Mạng ngang hàng] và [Mạng đồng đẳng] là hai khái niệm tương đương

Như vậy cơ chế tìm kiếm theo từ khóa và theo kiểu duyệt thư mục không giải quyết được các câu truy vấn phức tạp và mang tính trừu tượng cao Để hỗ trợ các câu truy vấn loại này, một trong các giải pháp là thêm dữ liệu ngữ nghĩa cho hệ thống e-Learning

Các thông tin tin ngữ nghĩa được biểu diễn bởi các siêu dữ liệu đi kèm với mỗi đối tượng tài liệu, cùng với một hay nhiều Ontology được cung cấp với ngữ cảnh ngữ nghĩa tương ứng, sẽ trả lời được (phần nào) các câu truy vấn mang tính trừu tượng

Một e-Learning được tích hợp thêm ngữ nghĩa cho các tài nguyên được gọi là e-Learning ngữ nghĩa E-Learning ngữ nghĩa có các các đặc điểm chung sau:

 Bài giảng được mô tả, chú thích rõ ràng giúp cho máy tính có thể hiểu được

 Tích hợp nhiều nguồn thông tin dựa trên các siêu dữ liệu khác nhau (các tài liệu, hồ sơ người dùng, đánh dấu, phân loại, )

 Cung cấp khả năng tương tác với các hệ thống khác (không chỉ các Learning với nhau) thông qua các siêu dữ liệu (RDF là một trong những tài nguyên thông dụng được dùng để trao đổi dữ liệu giữa các e-Learning với các dịch vụ khác)

e- Cung cấp khả năng tìm kiếm theo ngữ nghĩa mạnh mẽ hơn so với các cách tìm kiếm thông thường và tra cứu tài liệu một cách dễ dàng

Các thành phần hỗ trợ để xây dựng e-Learning ngữ nghĩa bao gồm: Web ngữ nghĩa, e-Learning, và công nghệ Web 2.0 Cũng giống như Web và Web ngữ nghĩa, e-Learning ngữ nghĩa là sự mở rộng của e-Learning bởi việc mô tả và trình bày các nguồn tài nguyên theo định dạng mà máy tính có thể hiểu và xử lí được E-Learning ngữ nghĩa cũng có thể xem là sự mở rộng của e-Learning, nhờ ứng dụng của Web ngữ nghĩa

2.2 Tổ chức tri thức trong e-Learning ngữ nghĩa

Hệ thống tổ chức tri thức nhằm mục đích làm rõ cơ cấu tổ chức bên trong của một hệ thống Nó biểu diễn các mối quan hệ (ngữ nghĩa) giữa các đối tượng, các khái niệm trong một hệ thống, nhằm mục đích tổ chức, trao đổi thông tin và quản lí tri thức một cách hiệu quả

Trong e-Learning ngữ nghĩa, các tri thức bao gồm:

 Lược đồ phân loại và biên mục các tài liệu (là quá trình tập hợp các thông tin

về tài liệu như nhan đề, tác giả, nhà xuất bản, năm xuất bản, tóm tắt nhằm cung cấp một cách đầy đủ nhất các thông tin trên đến độc giả)

 Nội dung tiêu đề tài liệu (tên tài liệu)

 Các tệp tin xác minh (quản lí phiên bản các tài liệu, các thông tin quan trọng (từ khóa), tên của tác giả, nơi xuất xứ tài liệu, v.v )

 Tập các từ vựng

 Các lược đồ (ngữ nghĩa, Ontology)

 Xây dựng khung bài giảng

Trong giai đoạn xây dựng khung bài giảng, các ontology, chú thích ngữ nghĩa, siêu

dữ liệu của gói bài giảng, tri thức chuyên gia và ngữ cảnh học cụ thể của học viên

sẽ được phân tích và sử dụng nhằm xây dựng khung bài giảng phù hợp ngữ cảnh và

tìm ra những thành phần tài nguyên phù hợp khung bài giảng đó Quá trình xây

dựng khung bài giảng được thực hiện qua hai bước:

 Bước thứ nhất là tìm khung bài giảng mẫu Ở bước này, hệ thống thực hiện lựa chọn khung bài giảng mẫu đã có phù hợp nhất với ngữ cảnh học tập của học viên Khung bài giảng mẫu là khung mô tả cách thức tổ chức các thành phần tài nguyên học điện tử của một bài giảng điện tử được giáo viên xây dựng và thêm

vào kho bài giảng

 Bước thứ hai là hiệu chỉnh khung bài giảng mẫu Trong bước này, hệ thống thực hiện các hiệu chỉnh bằng cách thay thế thành phần cấu thành nên khung bài giảng mẫu bằng một thành phần nội dung khác phù hợp hơn với ngữ cảnh học

tập của học viên nếu thấy cần thiết

Nhiệm vụ xây dựng khung bài giảng theo ngữ cảnh được đảm nhiệm bởi hệ thống con – hệ chuyên gia phụ trách xây dựng khung bài giảng Hệ chuyên gia này lựa chọn các khung bài giảng mẫu bằng cách thực hiện các truy vấn ngữ nghĩa trên các siêu dữ liệu mang chú thích ngữ nghĩa mô tả khung bài giảng đã

có Trong trường hợp kết quả truy vấn đưa ra nhiều hơn một khung bài giảng, một khung bài giảng bất kỳ trong số đó sẽ được chọn lựa làm mẫu cho bước hiệu

chỉnh sau Tuy nhiên, hệ chuyên gia cũng có thể thực hiện các đánh giá khác nhằm chọn ra khung bài giảng phù hợp hơn thay vì chọn bất kỳ một khung bài giảng đưa ra bởi truy vấn ngữ nghĩa

Quá trình lựa chọn thành phần nội dung phù hợp để hiệu chỉnh khung bài giảng cũng được thực hiện thông qua sử dụng các truy vấn ngữ Thành phần nội dung được thay thế gồm hai loại: thành phần mô tả cấu trúc và thành phần tài nguyên bài giảng Việc thay đổi thành phần mô tả cấu trúc thường liên quan đến yêu cầu về nội dung học (tổng quan hay chi tiết…), còn thay đổi thành phần tài nguyên thường liên quan đến yêu cầu về cách thức hiển thị (html, pdf, hay doc…)

Ngoài việc sử dụng truy vấn ngữ nghĩa, một số luật đơn giản liên quan đến xây dựng nội dung đào tạo cũng có thể được sử dụng để cải thiện kết quả ở bước này Các cấu trúc bài giảng mới có thể được xem xét và hiệu chỉnh lại bởi giáo viên và từ đó có thể rút ra các luật mới phục vụ cho xây dựng bài giảng

Kết quả của giai đoạn xây dựng khung bài giảng theo ngữ cảnh là các siêu

dữ liệu theo chuẩn SCORM mô tả cấu trúc của bài giảng mới được xây dựng

2.3 Web ngữ nghĩa trong e-Learning

Ta biết rằng nguyên liệu chính để xây dựng Web ngữ nghĩa là các siêu dữ liệu, trong các e-Learning cũng vậy, các tài liệu cũng phải được biểu diễn bởi các siêu dữ liệu Nếu tài liệu là những khối xây dựng căn bản của e-Learning, thì ngôn ngữ đánh dấu và các siêu dữ liệu là những yếu tố tổ chức Ngôn ngữ đánh dấu được dùng để chỉ rõ cấu trúc của tài liệu riêng lẻ và kiểm soát phương thức trình bày cho người sử dụng Các siêu dữ liệu được dùng để xúc tiến việc truy cập đến những phần thích hợp của tài liệu qua việc tìm kiếm Trong các e-Learning có sự khác biệt quan trọng giữa siêu dữ liệu tường minh và siêu dữ liệu ngầm định Siêu dữ liệu tường minh được xác định bởi con người sau khi xem xét cẩn thận và phân tích tài liệu Siêu dữ liệu ngầm định được trích xuất tự động từ nội dung tài liệu nhờ kĩ

thuật khai thác văn bản [7]

Một trong những chuẩn siêu dữ liệu thông dụng và nổi tiếng là Dublin Core

đã được đề cập ở phần trên của báo cáo Tương tự như đối với các tài liệu truyền thống, mỗi tài liệu số cần có một biểu ghi thư mục mô tả làm cơ sở cho việc tìm kiếm và quản lý tài liệu đó Đối với các hệ thống e-Learning đơn giản, biểu ghi thư mục chứa thông tin liên kết trực tiếp tới địa chỉ tệp tin tài liệu số, người đọc đến thư viện, tìm một biểu ghi thư mục và đưa cho thủ thư để lấy ra tài liệu cần tham khảo Trong hệ thống e-Learning , các biểu ghi thư mục siêu dữ liệu được dùng để trình bày về các siêu dữ liệu tài liệu Các biểu ghi thư mục cũng được biểu diễn dưới dạng RDF

Các Ontology cũng đóng vai trò quan trong trọng các e-Learning ngữ nghĩa Ontology không chỉ làm cho tri thức có thể sử dụng lại dễ dàng hơn, nó còn là nền tảng của việc tạo ra các chuẩn bởi vì nó làm rõ các khái niệm bên cạnh một thuật ngữ hoặc một mô hình Việc tìm kiếm các tài liệu trong e-Learning ngữ nghĩa là tìm kiếm các tài liệu có ý nghĩa tương tự nhau chứ không chỉ là những từ ngữ tương tự nhau Các siêu dữ liệu trong e-Learning mới chỉ là những nguyên liệu ban đầu để xây dựng một thư viện ngữ nghĩa, do đó ta cần phải bổ sung Ontology vào các biểu ghi thư mục siêu dữ liệu Các ngôn ngữ Ontology trong Web ngữ nghĩa như: lược

đồ RDF, OWL (Ontology Web Language) được áp dụng để xây dựng ngữ nghĩa

cho các tài liệu số [14]

2.4 Ứng dụng E-learning dựa trên công nghệ Web ngữ nghĩa

Luận văn tập trung vào Framework ứng dụng E-Learning được tổ chức xoay quanh nơi chứa đối tượng bài học được dành riêng để chứa siêu dữ liệu Trên thực

tế nó là một nơi chứa của bộ định dạng tài nguyên đa năng (URIs - Universal Resource Identifiers) của các đối tượng bài học chẳng hạn như: trang web, tài liệu văn bản word, tập tin PDF, sự trình bày PowerPoint,… cộng với các mô tả về các đối tượng này Không có tài liệu thực sự được lưu trữ trong nơi chứa mà chỉ chứa các liên kết Một khía cạnh quan trọng nhất của ứng dụng là siêu dữ liệu được lưu trữ đối với mỗi và mọi URI Việc thêm thông tin ngữ nghĩa vào URIs sẽ được thực

hiện thông qua RDF, sử dụng trang web phát sinh động, cá nhân hóa cho mỗi người

sử dụng Khi thông tin được lưu trữ trong dạng của những phát biểu RDF mà máy

có thể hiểu được, nó có thể được sử dụng bởi các tác nhân ứng dụng Để đưa ra ý nghĩa cho các phát biểu RDF này, chúng ta phát triển ontology-learning (bảng từ vựng) để sử dụng bên trong ứng dụng E-Learning Nó được thiết kế theo cách sử dụng DAML và sẽ đảm bảo tính tương thích của siêu dữ liệu được đính kèm bởi nhiều người sử dụng khác Trong phần này luận văn mô tả vài đặc tính chính của ứng dụng E Learning với công nghệ SW: Một khái niệm chính của ứng dụng là nó cho phép tạo các khóa học động và mở rộng/sửa chữa

Ví dụ: Các nội dung của một khóa học thì hết sức linh động Hầu hết các nội dung ban đầu sẽ được cung cấp bởi người dạy dưới hình thức liên kết đến các đối tượng bài học nhỏ Tất cả các liên kết này sẽ được chú thích bằng các phát biểu RDF mà

sẽ cung cấp một mô tả về tài liệu hoặc URL được liên kết đến Các nhà nghiên cứu đưa ra ba dạng của việc chú thích: chú thích khái niệm, chú thích ngữ cảnh, và chú thích cấu trúc Đối với lĩnh vực E-Learning, các chú thích bao gồm: tài liệu được đưa vào trong ngữ cảnh, liên kết hướng về các đối tượng giống nhau khác, mối quan

hệ với các tài liệu khác (vài đối tượng bài học có thể là điều kiện tiên quyết cho việc truy cập đến các đối tượng khác), sự phân loại (cái mà sẽ được cập nhật với sự phân loại của những người sử dụng khác),…Tuy nhiên quan trọng hơn là học viên cũng

sẽ có thể đưa chú giải của mình vào, hơn nữa việc ghi chú nhằm cá nhân hóa và nâng cao chất lượng tài liệu bài học Ngoài ra, những ghi chú này không cần thiết phải được tập trung trong một tài liệu – Chúng có thể bị phân tán khắp nơi trên Web Một đặc tính quan trọng của ứng dụng là việc sử dụng hồ sơ điện tử cho việc đánh giá kết quả của học viên Ngoài ra, nó còn nâng cao tiềm năng của hệ thống bài học đáng kể Khi một hồ sơ trình bày đơn giản một tập hợp đã được tổ chức, các công việc đã hoàn thành, những mục trong tài liệu có thể được suy xét giống như những tài nguyên bài học Vì thế, tập hồ sơ điện tử vẫn chưa cung cấp đủ nơi chứa khác của đối tượng bài học mà sau đó có thể được sử dụng bởi những học viên khác Để làm được điều này, hồ sơ điện tử cần phải chứa đựng các mô tả RDF về