Model Sieci Produkcyjnej dla Zadań Zarządzania...

Model Sieci Produkcyjnej dla Zadań

Zarządzania Wiedzą

dr inż. Przemysław Różewski

Wydział Informatyki

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

ul. Żołnierska 49, 71-210 Szczecin

[email protected]

www.prozewski.zut.edu.pl

Wydział Informatyki Zachodniopomorskiego Uniwersytetu Technologicznego w Szczecinie

[email protected] www.prozewski.zut.edu.pl

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)

IDSS Poznań, maj 2012, P. Różewski

2

Modelowanie i Analiza Systemów Informatycznych Zarządzania Wiedzą



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 wiedzy.


3



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 modelu produkcji niematerialnej, bazującej na teorii systemów kolejkowych.


4



- Zmiany zasad działania organizacji edukacyjnej

- Rynek pracy – rynek kompetencji

- Formalny model porównania kompetencji gwarantowanych i wymaganych


5



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


6



Nowe oczekiwania w relacji rynek

pracy – organizacja edukacyjna


7

rynek

pracy

organizacja

edukacyjna

Profile

nauczania

Miejsca

pracy

KOMPETENCJE



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).


8

Wymaga



Zasady funkcjonowania organizacji

edukacyjnej zorientowanej na

nauczanie kompetencji


9

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: zapewniona dzięki repozytorium



Przykład zmiany zakresu wymaganych

kompetencji w czasie


10

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%



Specyfika realizacji procesu nauczania

zorientowanego na kompetencje


11

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)

NOWY MODEL BIZNESOWY



Wahania w zapotrzebowaniu oraz

oferowaniu kompetencji na rynku


12

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



Formalny model porównania kompetencji

gwarantowanych i wymaganych: dane

wejściowe


13

1. Zbiór wymaganych kompetencji }{ W

i

W cC oraz technologii, zawartych w

kompetencjach }{ kdD ,

2. Graf ontologiczny wybranej kompetencji W

W

iCc , },{ iii yG oraz grafy

technologii, zawartych w kompetencji W

ic , },{ kkk xwH

3. Cykl opanowania kompetencji W

ic , ],[ 0 TtTN

4. Zbiór ofert edukacyjnych proponujących kształcenie w zakresie wymaganej

kompetencji W

ic ,

}{)(j

W

iscS

5. Grafy gwarantowanych kompetencji każdej oferty,

},{)(jjj

zucR , Ccj

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 technologii i

kG , wykorzystanej w kompetencji W

ic , ki

i

k HGG oraz

udział technologii w kompetencji W

ic ,

i

i

ki

kG

G , 10 i

k

7. Charakterystyki dynamiki każdego podgrafu i

kG (intensywność i rozkład zmian w grafie)

),( tGF i

k (F ), i

k

i

kR

8. Stany podgrafów *,...1, kkGi

k (udział każdej technologii w kompetencji W

ic ) w czasach

0t (początek cyklu nauczania) i T (koniec cyklu nauczania)

)}(..),........(),({)(0*02010

ttttM i

k

iii

)}(..),........(),({)(*21

TTTTM i

k

iii



Formalny model porównania kompetencji

gwarantowanych i wymaganych:

sformułowanie zadania


14

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

ic

Należy określić:

zbiór ofert edukacyjnych Ssj ,

spełniających kryterium

),( W

ijccQ = ),(

0tcR

j

),( TcG W

i

),( W

ijccQ =Max

Ss j

- δ

gdzie

δ przedstawia przestrzeń możliwego odchylenia od maksimum według

preferencji użytkownika.



- Definicja kompetencji

- Standardy kompetencji

- Competence Object Library (COL)


15



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.


16

Tadeusiewicz, R., Choraś, R. S., Rudowski, R. (eds.): Leksykon haseł związanych z e-nauczaniem. pp.16. Wydawnictwo Wyższej Szkoły Humanistyczno-Ekonomicznej, Łódź (2007)



Ogólna struktura kompetencji


17

wg. projektu TENCompetence

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



Ontologia systematyzująca pojęcia

dotyczące kompetencji


18

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



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

• ISO 24763


19



Competence Object Library (COL)


20

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

Competency

+globalID+globalName+Source

Competence

+Name+Description

Elem entOfCom petence

+Strength

Context

+Name+Description

ProficiencyLeve l

+Name+Level+Description

1. .*

1. .*

CompetenceSet

+CompareSet()

CompetenceProfile

+Name+Description

+CompareProf ile()

RequiredCompetenceProfile AcquiredCompetenceProfile

Vacancy

+Name+Description

Person

+Name+Surname+. . .

*

Re lation

+Strength

only for competences in the same contex t

and at the same prof icency level

*

1

Category

+Name

* 1

subcategory

*

0. .1

comprise competences only in the same contex t

and at the same prof icency level

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.

Any form of knowledge, skill, attitude, ability

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

Circumstances and

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.



Struktura kompetencji


22

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



Relacja kompetencji do różnych typów

ontologii


23


Domain

ontologyMethod

ontologyTask ontology

Application

ontology

Top-level/upper-

level ontology

Theoretical

knowledge

Procedural

knowledge

Project

knowledge



Model porcjowania wiedzy


24

WIE

DZ

A T

EO

RE

TY

CZ

NA

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.



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.

25

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.



Definicja pojęcia

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

where:

26

** ,0,,0, jjiigG ij

,object for feature of value*,1,*,1,

,ˆ class tobelong attributescommon of names*,1,0,

,ˆ class tobelong objects of names0,*,1,

',0,0,ˆ

ijjjiig

GjjiW

GjiiO

namesconceptjiG

g

ij

i

i

ij




Macierz pojęcia

27

Generalization (IS_A)

Ag

gre

ga

tion

(PA

RT

_O

F)

Object 1 Object 2 ... Object I

Attribute 1

... gij

Attribute J

Concept

name

Specialization (KIND_OF)




System testowania kompetencji


28

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.



Edytor kompetencji


29

Add competence form Competences’ viewer



- Produkcja niematerialna

- Community-build production system

- Model motywacji

- Model sieci produkcyjnej


30



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).


31



Ewolucja produkcji niematerialnej


32

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.



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.


33



Przykład 1:

Premedia


34

Kipphan, Helmut (Ed.) (2001), Handbook of Print Media, Heidelberger, Springer-Verlag



Przykład 1:

Multiple channel publishing and

production systems


35

Sabelström Möller, Kristina (2001). Information categories and editorial processes in multiple channel publishing, KTH, Sweden



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


36

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



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.


37




Community-build production system


38

Creator Creator Creator

Editor Editor Editor

Repository

Creator Editor

Creator

Creator

Creator

Creator

Editor

EditorEditor

Creator Editor

b)

Creator Editor

Content creation

Content editing

Motivation




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.


39




Transition diagram for one registered

member


40

0S CS

ES

0S 00P

CP0

EP0

CS 0CP

CCP CEP

ES 0EP

ECP EEP

0S

ES

CS

00P

EEP

CCP

0CP

0EP

CP0

EP0

ECP

CEP

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.



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: ,...,,...,,, )1()()2()1()0( k

R

k

RRRR GGGGG .

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

;|\ 0

)()()1(

E

k

E

k

R

k

R pGGG ;| 0

)()(

C

k

C

k

R pGG ;|)\( )()()(

EC

k

C

k

E

k

R pGGG CE

k

E

k

C

k

R pGGG |\)( )()()(

Transition equation for repository state

1 kk : )(

0

)()()1( \ k

E

k

E

k

R

k

R pGGG )(

0

)()( k

C

k

C

k

R pGG )()()()( \ k

EC

k

C

k

E

k

R pGGG )()()()( \ k

CE

k

E

k

C

k

R pGGG .

Transition equation for repository state k0 :

k

e

e

E

e

E

e

R

k

R pGGG0

)(

0

)()()( \( ))(

0

)()( e

C

e

C

e

R pGG .

41

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 GGG .



Przykład 2: e-learning system


42

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

On

tolo

gy

la

ye

rS

CO

RM

la

ye

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

Kn

ow

led

ge

b

ase

Concepts network

creation algorithm



Koncepcja modelu motywacji


43

Domena

Projekt jProjekt 1

Zadanie iZadanie 1

Nauczyciel

Przepływ studentów

Funkcja Motywacji ))(),(()( iii

N rZrHr

Repozytorium zadań

Repozytorium projektów

*........2,1, jjPpi

j

*.....2,1, iiRri

(s1, t1) (si, ti)

)()*(

1

i

j

j

j

D pGG

Repozytorium przedmiotu (t)=PG

GD



Struktura modelu motywacji zachowania

nauczyciela i studentów podczas realizacji

procesu nauczania opartego na kompetencjach

IDSS Poznań, maj 2012, P.

Różewski

44

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.



Wybór zadania przez studenta na

podstawie funkcji motywacji


45

Student

Evaluation of the choice

and solution

Teacher Educational

context (domain)

Student’s

interest

Teacher’s

interestSet 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.



Model wiedzy


46


Top-level

ontology

Knowledge

object

Theoretical

knowledge

Procedural

knowledge

Project

knowledge

Domain

ontology

Task

ontology

Application

ontology

DomainCompetence

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



Struktura sieci produkcyjnej


47

Theoretical

knowledge

(teacher)

Procedural

knowledge

(tutor)

Project knowledge

(project manager)

Repository

(teacher)

OrderFinal

product




System przyrostu kompetencji jako

system produkcyjny


48

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 knowledge model).



Struktura systemu nauczania danego

typu wiedzy


49

Preference

function

Task

selection

Task

execution

Motivation

function

Teacher

Student and

teacher

cooperation

Repository

reinforce Repository

Next stage

1p

2p

3p

4p

Exit

Previous

stage

1p




Zadania trudne i łatwe


50

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




System kolejkowy


51

S1 U1 S2 U2 S3 U3

Theoretical

knowledge

Procedural

knowledge

Project

knowledge

A

A

Ap1

Ap3

Ap2

A

A

A

BB

R

Bp1

Bp4

Bp3Bp2

B

B

B

B

AU

BU

S

BW

~

AW

~

MFS

MFT

Task selection block Task execution block



Dynamic of the repository growth


52

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 )1(K characteristics based on

the traffic equation for the create task:

BBB p4 , where B

BB

p31

.

KrRK i

~),( K - average increase of knowledge in the repository as a result of task

ir execution.

Kp

KB

B~

1)1(

3

- knowledge increase in the time unit )1(K

TKp

TKB

B~

1)(

3

- knowledge increase in the time interval ],0[ T




Zestawienie aksjomatów zarządzania

w kontekście proponowanego systemu

zarządzania wiedzą (kompetencjami)


53

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

systemy nauczania klasy LMS/LCMS



dr inż. Przemysław Różewski

Wydział Informatyki

Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

ul. Żołnierska 49, 71-210 Szczecin

[email protected]

www.prozewski.zut.edu.pl


54

Model Sieci Produkcyjnej dla Zadań Zarządzania...

Documents

Transcript of Model Sieci Produkcyjnej dla Zadań Zarządzania...