CHƯƠNG 1: TÔNG QUAN 1. Giới thiệu về đề tài Ngày nay, Internet là công cụ hỗ trợ rất hữu ích trong việc tìm kiếm thông tin và kiến thức về mọi lĩnh vực từ khoa học đến lịch sử, văn họá, giáo dục. Trong lĩnh vực giáo dục, dé tiếp thu và nâng cao kiến thức, người học phải tự nghiên cứu, thu thập kiến thức liên quan đến môn học thông qua sách báo, mạng Internet và các phương tiện thông tin đại chúng để giải quyết các vấn dé đặt ra. Với một kho tàng tri thức không lồ từ Internet, chúng ta sẽ mat nhiều thời gian thậm chí mat phương hướng hoặc quá tải do lượng thông tin rất nhiều.
Vì vay, việc xây dựng các hệ thống hỗ trợ, hướng dẫn học tập rất có ý nghĩa đối với người học. Trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 hiện nay, E-learning là phương thức đào tao đang được phát trién mạnh mẽ. Thông qua các phương tiện điện tử và ứng dụng công. nghệ thông tin, người học có thé linh động hơn trong việc lựa chọn thời gian, địa điểm và hình thức học.
Dé đạt được hiệu quả tốt nhất trong E-learning, việc xây dựng hệ thống hỗ trợ tra cứu, tìm kiếm kiến thức đóng vai trò vô cùng quan trọng, giúp người học có thể ôn tập lại hoặc tra cứu các kiến thức đã học. Hệ thống này được xây dựng dựa trên nền tảng cơ sở tri thức được tổ chức đề biểu diễn nội dung môn học. Bên cạnh đó, hệ thống tra cứu kiến thức môn học phải đáp ứng được các yêu cầu của việc tra cứu hỗ trợ học tập: tra cứu nội dung môn học theo các chương, khái niệm, tính chất, định lý, các dạng bài tập thông dụng cũng như những phương pháp giải tương ứng. Hệ thống có thẻ tự động đưa ra gợi ý các kiến thức liên quan với nội dung đang được tra cứu đề người học có thể nắm vững các kiến thức đang tìm hiểu.
Bên cạnh việc tra cứu và truy vấn kiến thức, các hệ thống hướng dẫn giải bài tập thông minh (Intelligent Problem Solver - IPS) cho các môn hoc vé khoa hoc ky thuat cũng rất hữu ich đối với quá trình học tập. Đặc biệt là các môn học về thuật toán của chương trình đào tạo CNTT như: Cấu trúc dữ liệu và Giải thuật, Cấu trúc rời rac, Ly thuyết đồ thị. Sinh viên hiểu và năm được quá trình thực thi các thuật toán rat quan 1 trọng trong việc tiếp thu kiến thức. Hệ thống phải minh họa việc thực thi thuật toán theo từng bước.
Trong quá trình minh họa thuật toán, người dùng có thể yêu cầu hệ thống dừng lại hoặc chuyên sang bước tiếp theo, hoặc giải thích một bước giải nào đó trong thuật toán. Hệ thống cũng phải đáp đứng được các yêu cầu về minh họa thuật toán đối với dữ liệu đầu vào được nhập vào bởi người dùng. Đề tài này xây dựng phương pháp thiết kế hệ hỗ trợ học tập cho sinh viên ngành Công. nghệ thông tin, tập trung vào miền cơ sở tri thức của môn học Toán rời rac và Lý thuyết đồ thị.
Xây dựng phương pháp thiết kế hệ hỗ trợ học tập cho sinh viên ngành Công nghệ thông tin. Phương pháp này bao gồm việc tổ chức cơ sở tri thức dé biéu diễn các kiến thức về môn học, cũng như việc thiết kế xử lý trên cơ sở tri thức cho việc tra cứu, truy vấn kiến thức, minh họa một số thuật giải như thuật giải Dijkstra, thuật giải tìm kiếm theo chiều rộng (BFS), thuật giải tìm kiếm theo chiều sâu (DFS),. Mô hình biểu diễn tri thức của hệ thống dựa trên mô hình Ontology đề xây dựng cơ sở tri thức cho hệ thông hỗ trợ học tập. Trên cơ sở mô hình xây dựng được, các vấn dé khái niệm được xác lập và định nghĩa, cũng như thiết kế các thuật giải đáp ứng các yêu cầu đặt ra.
Các nghiên cứu và hướng tiếp cận liên quan Trong lĩnh vực nghiên cứu về công nghệ tri thức, việc xây dựng các hệ thống thông. minh hỗ trợ cho việc học tập là một trong những thách thức mang tính thực tiễn cao [1,2]. Các hệ thống này cần phải có một cơ sở tri thức biểu diễn đầy đủ các kiến thức của môn học. Chất lượng hoạt động của các hệ thống này phụ thuộc vào phương pháp biểu diễn và tổ chức tri thức [3].
Việc xây dựng phương pháp biểu diễn tri thức cho phép chúng ta mô phỏng các tri thức, đồng thời xác định kết quả có thể suy luận được từ tri thức đó. Trong những năm gần đây, Ontology được ứng dụng trong nhiều trong các lĩnh vực khác nhau như trí tuệ nhân tạo, công nghệ Web ngữ nghĩa (Semantic Web), các hệ thống kỹ thuật, kỹ thuật phần mềm, tin học y sinh và kiến trúc thông tin như là một hình thức biểu diễn tri thức về thé giới hoặc một số lĩnh vực cụ thể. Ứng dụng quan trọng nhất của Ontology là biểu diễn tri thức. Ontology mô tả không chỉ khái niệm và thuộc tính mà còn cung cấp các quan hệ cũng như các tiên đề phục vụ cho việc suy luận như cho phép thêm dữ liệu vào ngữ nghĩa, quản lý và cập nhật tri thức, tích hợp dữ liệu cũng như tai sử dụng các thành phan dé dàng hơn.
Ngoài việc đưa ra các mô hình biéu diễn tri thức, mỗi lĩnh vực đều phát triển một tập các khái niệm riêng dưới dạng các Ontology. Trên cơ sở đó đã có nhiều ngôn ngữ Ontology ra đời. Tùy theo đặc thù của từng lĩnh vực, mà mỗi Ontology sẽ biểu diễn với một ngôn ngữ đặc tả tri thức khác nhau. Ontology là một công cụ quan trọng trong lĩnh vực Web ngữ nghĩa, mở ra cơ hội rộng lớn cho việc xử lý thông tin tự động.
Ontology có một số tính chất như sau: © Ontology cung cấp một bộ từ vựng chung bao gồm các khái niệm, thuộc tính và các định nghĩa về các khái niệm và các thuộc tính đó. Ngoài ra, Ontology còn cung cấp các ràng buộc như các giả định cơ sở về ý nghĩa của bộ từ vựng, nó được sử dụng trong một miền mà có thé được giao tiếp giữa người và các hệ thống ứng dụng phân tán khác. © Cho phép tái sử dụng tri thức: Bằng cách kế thừa các Ontology tương tự có sẵn, người xây dựng một Ontology có thé thêm hoặc bớt các lớp, quan hệ giữa các lớp, thực thể,. để tùy chỉnh theo mục đích của mình.
Việc sử dụng lại các Ontology có sẵn rất quan trọng trong việc tương tác giữa các ứng dụng khác nhau dé thuận tiện trong việc trao đồi hoặc thống nhất thông tin. © Cho phép tri thức độc lập với ngôn ngữ: đây cũng là vấn đề liên quan đến lĩnh vực tái sử dụng tri thức đã nói ở trên, tuy nhiên bài toán của nó là làm thế nào đề một hệ thống Ontology có thé được dùng bởi các ngôn ngữ của các quốc gia khác nhau mà không phải xây dựng lại. © Cho phép tri thức trở nên nhất quán và tường minh: các khái niệm khác nhau trong một hay nhiều lĩnh vực cụ thé có thé cùng tên và gây nhập nhằng về ngữ nghĩa, tuy nhiên khi được đưa vào một hệ thống ontology thì tên mỗi khái niệm là duy nhất. © _ Cung cấp một phương tiện cho công việc mô hình hóa: Ontology là một tập các khái niệm phân cấp được liên kết với nhau bởi các quan hệ.
Cơ bản mỗi khái niệm có thê xem như là một lớp, mà đối tượng của lớp đó cùng các quan hệ đã góp phần tạo nên cấu trúc của bài toán hay van dé cần giải quyết. © Cung cấp một phương tiện cho việc suy luận: hiện nay, một số ngôn ngữ Ontology đã tích hợp lớp Ontology suy luận bên trong cho mục đích suy diễn trên tập quan hệ giữa các đối tượng trong hệ thống. Một số mô hình Ontology cho việc truy vấn kiến thức: Mô hình COKB (Computational Objects Knowledge Base): là mô hình tri thức các đối tượng tính toán được xây dựng theo cách tiếp cận hướng đối tượng [4]. Mô hình COKB có thể biéu diễn các dang tri thức khác nhau như quan hệ, toán tử, hàm.
Mô hình này đã được sử dụng dé biểu diễn cho các miền tri thức về Toán rời rac và Lý thuyết đồ thị [5]. Tuy nhiên, mô hình COKB này chỉ hiệu quả cho việc thiết kế các hệ thống hỗ trợ giải bài tập tự động của môn học, chưa thé giải quyết được vấn đề phối hợp giữa các miền tri thức trong một hệ thống. Rela-model là ontology biéu diễn tri thức quan hệ và đã được ứng dụng trong việc biểu diễn các miễn tri thức trong giáo dục và y khoa [6, 7]. Các vấn đề chung của mô hình này như sau: đưa ra một số đối tượng va dit kiện về chúng, xác định thuộc tính và dữ kiện trên đối tượng hoặc xem xét mối quan hệ giữa các đối tượng.
Bên cạnh nên tảng toán học vững chắc, Rela-model còn có một ngôn ngữ đặc tả đơn giản, có thể biểu diễn kiến thức một cách hiệu quả, do đó nó có thể được sử dụng trong nhiều tình huống thực tế. Phương pháp tiếp cận này cũng được áp dụng dé xây dựng hai thống: hệ thống giải quyết vấn dé thông minh về hình học trong môn toán học phd thông và hệ thống chuyên gia chân đoán các bệnh trong biến chứng vi mạch tiểu đường. Ontology Search-Onto đã được nghiên cứu và ứng dụng đề xây dựng hệ thống tìm kiếm kiến thức trong môn Toán bậc Trung học phổ thông (THPT) [8]. Một số kỹ thuật tìm kiếm thông minh dựa trên Search-Onto đã được nghiên cứu: tìm kiếm nội dung kiến thức, tìm kiếm trên phân loại kiến thức và tìm kiếm kiến thức liên quan.
Hệ thống này tổ chức miền tri thức hoàn chỉnh, có thé thực hiện các công việc tìm kiếm thông minh và truy xuất thông tin cần thiết cho sinh viên để hỗ trợ việc học. Tuy nhiên, mô hình Search-Onto mang tính đặc thù chỉ áp dụng được cho kiến thức Toán bậc THPT và không áp dụng cho các môn học khác. Các nghiên cứu hỗ trợ truy vấn và tìm kiếm kiến thức: Hiện nay, chúng ta có nhiều phương pháp xây dựng hệ thống tìm kiếm các văn bản theo ngữ nghĩa. Tuy nhiên, những hệ thống nay chưa được trang bị cơ sở tri thức biểu diễn kiến thức trong thực tế.
Để hỗ trợ việc học tập, các hệ thống tìm kiếm cần phải được tổ chức đầy đủ nội dung kiến thức môn học và hỗ trợ các yêu cầu tra cứu, tìm kiếm khác nhau của người học dé hướng đến việc giúp người học nắm vững các kiến thức đang cần tìm hiểu.