Онтологічна модель оцінки ефективності функціонування наукових установ
DOI:
https://doi.org/10.26565/2304-6201-2020-45-03Ключові слова:
наукова установа, оцінка якості, діяльність, модель представлення знань, онтологія, модель, клас, відношенняАнотація
В статті представлено підхід до оцінки якості функціонування наукових установ на базі онтологій. На сьогоднішній день існує велика кількість наукових установ та профільних організацій ефективність функціонування яких напряму залежить якості послуг які вони надають. В процесі свого функціонування установи накопичують велику кількість інформації (наукові статті, звіти, рейтинги працівників, економічні показники та ін.) яка може бути використана для їх оцінки за загальнодержавними критеріями в автоматичному режимі. В наведеному дослідженні пропонується використовувати онтологічну модель для зберігання, представлення та маніпулювання такою інформацією. Онтологія дозволить не лише структурувати та систематизувати дані наукових установ, але і виконати процедуру оцінки якості за рахунок механізму онтологічного логічного виведення. Загальну онтологію для опису діяльності наукових установ представлено системою п’яти зв’язних компонент. Описано структуру такої системи, виділено базові елементи її онтологій, а також зв’язки між ними. Розроблено онтологію діяльності наукової установи на базі технологічної платформи ТОДАОС.
Посилання
National Academy of Sciences of Ukraine. (15.03.2017). No 7, Methodology for evaluating the effectiveness of the activities of scientific institutions. [Online]. Available: http://www.nas.gov.ua/legaltexts/DocPublic/P-180711-241-1.pdf.
J.L. Ermine, I. Boughzala, and T. Tounkara, "Critical Knowledge Map as a Decision Tool for Knowledge Transfer Actions", Electronic Journal of Knowledge Management,vol. 4, no. 2, pp. 129-140, 2006.
D. Erduran-Avci, P. Unlu, and R. Yagbasan, “Using concept maps as a method of assessment in work-energy subject”, J. Applied Sci. No. 9, pp. 427-437, 2009.
M. Eppler, “A Process-Based Classification of Knowledge Maps and Application Examples”, Knowledge and Process Management, vol. 15, no. 1, pp 59–71, 2008.
Y.C. Chung, Y.W. Hsu, C.H. Tsai and S.C. Tsai, “Relationship between organizational cultures, information technology involvement, degrees of knowledge management implementations and performance of new product developments”, Inform. Technol. J., Vol. 9, pp. 1504-1516, 2010.
L.S. Bolotova, and A.A. Smolyaninov, Informal models of knowledge representation in systems of artificial intelligence. Moscow, Russia: Institute of Radio Engineering, Electronics and Automation (TU), 1999.
J. McAllister, Artificial Intelligence and Prologue on Microcomputers. Moscow, Russia: Mechanical Engineering, 1990.
J. Jarratano, and G. Riley, Expert Systems: Principles of Development and Programming. Moscow, Russia: Williams, 2007.
Yu. Shakirova, A.E. Madenova, NK Savchenko, G.B. Abildayeva, and E.A. Vorob'eva, “Support Systems in Education”, Distance and virtual training, vol. 2, pp. 69-73, 2016
A.I. Zmitrovich, Intelligent information systems. Mn.: TetraSystems Scientific Society, 1997.
V.V. Kruglov, and M.I. Dly, Intelligent information systems: computer support for fuzzy logic and fuzzy inference systems. Moscow, Russia: Publisher of Physical and Mathematical Literature, 2002.
K.A. Pupkov, and V.G. Skates, Intellectual systems. Moscow, Russia: Publishing house of MGTU them. NE Bauman, 2003.
H. Helbig, Knowledge Representation and the Semantics of Natural Language. Berlin, Germany: Springer, 2006.
T.R. Gruber, “Towards Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing”, Int. J. Hum.-Comp. Stud., vol. 43, no. 5–6, pp. 907 – 928, 1995.
George F. Luger, Artificial Intelligence: Strategies and Methods for Solving Complex Problems. Moscow, Russia: Williams Publishing House, 2003.
N. Guarino, “Formal Ontology in Information Systems”, Proceedings of FOIS'98, pp. 3-15, 1998.
N. Guarino, and P. Giaretta, “Ontologies and Knowledge Bases Towards a Terminological Clarification”, Towards Very Large Knowledge Bases: Knowledge Building & Knowledge Sharing, pp. 25-32, 1995.
N. Guarino, “The Ontological Level: Revisiting 30 Years of Knowledge Representation” Conceptual Modeling: Foundations and Applications, pp. 52 – 67, 2009
O.I. Borovikova, Yu.A. Zagorulko, and E.A. Sidorova, “An approach to the automation of the collection of ontological information for the Internet portal of knowledge”, in Proc. Dialog'2005 Int. Conf. Comp. Ling. Intel. Techn., 2005, pp. 65–70.
L. S. Globa, R.L. Novogrudska, and A.V. Koval, “Ontology Model of Telecom Operator Big Data. Proceedings of IEEE”, in International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom), 2018, pp. 1-5. doi: 10.1109/BlackSeaCom.2018.8433710.
Y.B. Shapovalov, V.B. Shapovalov, and O.Y. Stryzhak, “Ontology-Based Systemization of Science Information Devoted to Waste Utilizing by Methanogenesis”, International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering, vol. 12, no. 12, pp. 1009-1014, 2018.
V.Yu. Velychko, M.A. Popova, V.V. Prykhodniuk, and O.E. Strizhak, “TEDAOS - IT platform for the formation of transdisciplinary information environments”, Weap. Sys. Milit. Equip., no. 1, pp. 10-19, 2017.
M.A. Popova, and O.E. Strizhak, “Ontological interface as a means of presenting information resources in a GIS environment”, Scient. Not. Taurida Nat. Univ., vol. 26(65), no. 1, pp. 127-135, 2013.
