PEDAGOŠKA FAKULTETA
DIPLOMSKO DELO
SANDRA VATOVEC
PEDAGOŠKA FAKULTETA
Študijski program: Matematika in računalništvo
SPLET 3.0 IN NJEGOV POMEN PRI POUČEVANJU RAČUNALNIŠTVA
DIPLOMSKO DELO
Mentor: Kandidatka:
dr. Jože Rugelj, izr. prof. Sandra Vatovec
Ljubljana, december 2013
V diplomskem delu predstavite razvoj svetovnega spleta in njegove pomembne značilnosti.
Posebno pozornost posvetite 3. generaciji spletnih tehnologij, ki jih imenujemo tudi Semantični Splet. Preučite, kako bi lahko uporabili semantični splet v izobraževanju, s posebnim poudarkom na poučevanju računalništva, in predstavite rezultate svoje študije.
dr. Jože Rugelj, izr. prof.
Ljubljana, september 2013
ZAHVALA
»Nobena pot ni ravna, nobena pot ni revna, a vsaka je zahtevna in tvoja ena sama – GLAVNA.«
(Tone Pavček)
Iskreno se zahvaljujem svojemu mentorju, dr. Jožetu Ruglju, za potrpežljivost, koristne nasvete ter strokovno vodenje.
Zahvaljujem se svoji družini, ki mi je ves čas stala od strani, me spodbujala ter omogočila študij.
Špela, Klemen in Luka, hvala za vso pomoč in prijateljstvo.
Rok, hvala, da si verjel vame ter bil z mano v vseh trenutkih.
I
V zadnjem času si res težko predstavljamo življenje brez interneta, kaj šele brez spleta. Podatki, ki se na njem dnevno povečujejo, gradijo svet informacij in znanj. Splet 3.0 ali Semantični Splet je naslednja generacija spleta, ki z razvojem novih tehnologij napravam pomaga razumeti te podatke.
Diplomsko delo opisuje Splet 3.0, njegovo delovanje ter prednosti, ki jih prinaša na področje poučevanja računalništva. Ontologije, logika, agenti in povezani podatki so ključni elementi, ki omogočajo nadgradnjo dosedanjega spleta. Ti elementi so preko sklada vpeti še z nekaterimi standardi, ki že ali še bodo omogočali popolno delovanje Spleta 3.0.
Vse tehnologije, ki napravam omogočajo razumevanje pomena podatkov, prinašajo prednosti pri poučevanju računalništva. V pričujočem diplomskem delu so razdeljene na dve področji, in sicer na spletno iskanje ter prilagojeno načrtovanje učne poti (v slogu spletne učilnice 3.0).
KLJUČNE BESEDE
Splet 3.0, Semantični Splet, semantične tehnologije, spletno iskanje, spletna učilnica
II
ACM KLASIFIKACIJA
H. Informacijski sistemi
H.3 Shranjevanje in pridobivanje informacij H.3.5 Spletne informacijske storitve H.5 Informacijski vmesnik in predstavitve
H.5.3 Skupinski in organizacijski vmesnik K. Računalniški Milieux
K.3 Računalništvo in izobraževanje
K.3.1 Uporaba računalnika v izobraževanju K.3.2 Poučevanje računalništva in informatike
III
It is tough to imagine life without internet in today´s world. The ever increasing amount of data online presents an important basis of all the world´s information and knowledge. Web 3.0 or the so-called Semantic Web presents the next Web generation which, with the development of new technologies, helps devices to understand the processed information.
This thesis describes how Web 3.0 actually operates and discusses the advantages of its use for the purposes of teaching computer science. Ontology, inference, agents and linked data are the key elements that make possible the upgrade of the Web as we know it today. These elements are integrated through stack with other standards that enable Web 3.0 to operate optimally.
Technologies that enable devices to completely understand the meaning of the processed data present an advantage in teaching computer science. In this thesis these technologies are divided into two areas – the web search and customised curriculum (webclass 3.0).
KEYWORDS
Web 3.0, Semantic Web, semantic technologies, web search, webclass
IV
ACM CLASSIFICATION
H. Information Systems
H.3 Information Storage and Retrieval H.3.5 Online Information Services H.5 Information Interfaces and presentation
H.5.3 Group and Organization Interfaces K. Computing Milieux
K.3 Computers and Education
K.3.1 Computer Uses in Education
K.3.2 Computer and Information Science Education
V
1 UVOD ... 1
2 SPLET ... 3
2.1 Kako deluje? ... 3
2.2 Potek razvoja ... 5
2.3 Pomen Spleta 1.0 in 2.0 pri poučevanju računalništva ... 6
2.3.1 Splet 1.0 ... 7
2.3.2 Splet 2.0 ... 8
3 SPLET 3.0 ALI SEMANTIČNI SPLET ... 13
3.1 Kaj je Splet 3.0? ... 13
3.1.1 Ontologije ... 14
3.1.2 Logika ... 17
3.1.3 Agenti ... 18
3.1.4 Povezani podatki ... 19
3.2 Delovanje Semantičnega Spleta ... 20
3.2.1 Unicode in URI ... 20
3.2.2 XML in XML Shema ... 21
3.2.3 RDF in RDF shema ... 22
3.2.4 Ontologija - OWL ... 26
3.2.5 SPARQL ... 30
3.3 Koncepti ... 31
3.3.1 Vsenavzočnost ... 31
3.3.2 Učinkovitost ... 32
3.3.3 Personalizacija ... 32
4 POMEN SPLETA 3.0 PRI POUČEVANJU RAČUNALNIŠTVA ... 34
4.1 Spletno iskanje ... 36
VI
4.1.1 Napredno iskanje... 36
4.1.2 Rudarjenje podatkov z namenom odkrivanja novih informacij ... 40
4.1.3 Iskanje zaupljivih virov ... 41
4.1.4 Iskanje in ustvarjanje znanja – Semantična Wikipedija ... 42
4.2 Prilagojeno načrtovanje učne poti (v slogu spletne učilnice 3.0) ... 47
4.2.1 Združevanje v interesne skupine ... 47
4.2.2 Oblikovanje učnih skupin glede na kompetence učencev ... 48
4.2.3 Napredno iskanje po učni vsebini ... 48
4.2.4 Samodejna povezljivost z zunanjimi viri kot dopolnitev učne vsebine ... 49
4.2.5 Prilagoditev učne vsebine posamezniku ... 49
4.2.6 Prilagoditev učnega gradiva z notranjo diferenciacijo ... 50
5 ZAKLJUČEK... 51
6 VIRI IN LITERATURA ... 53
VII
Slika 3.1: Hierarhija (po Antoniou, & van Harmelen, 2004). ... 15
Slika 3.2: Primer ontologije (Krisper, & Lavbič, 2005). ... 16
Slika 3.3: Inteligentni osebni agenti (po Antoniou, & van Harmelen, 2004). ... 19
Slika 3.4: Arhitektura Semantičnega Spleta (po Devedžić, 2006). ... 20
Slika 3.5: Zbirka trojčkov v grafu (1/2) (Pogorelec, 2007). ... 23
Slika 3.6: Zbirka trojčkov v grafu (2/2) (Pogorelec, 2007). ... 23
Slika 3.7: Sklepanje z RDF Shemo (Pogorelec, 2007). ... 25
Slika 3.8: Iskanje z RDF Shemo (Pogorelec, 2007). ... 26
Slika 3.9: Sklepanje o vozniku in roparju (Krisper, & Lavbič, 2005) ... 29
Slika 3.10: OWL in spletni asistent (po Pogorelec, 2007). ... 30
Slika 3.11: Primer vsenavzočnosti (po Socialmedia today: A Web 3.0 Boom in 2014, 2012). . 32
Slika 4.1: Gradniki Semantičnega Spleta pri izobraževanju (po Devedžić, 2006). ... 34
Slika 4.2: Iskalnik Wolfram Alpha (Wolfram Alpha, 2013). ... 37
Slika 4.3: Primer uporabe Wolfram Alphe (Wolfram Alpha: Examples, 2013). ... 38
Slika 4.4: Semantični iskalnik Kngine (Kngine, 2013). ... 39
Slika 4.5: Primer uporabe iskalnika Kngine (Kngine: Hard disc, 2013). ... 40
Slika 4.6: Primer uporabe Zemante (po Rowse, 2008). ... 41
Slika 4.7: Iskalnik Hakia z možnostjo iskanja zaupljivih virov (Poston, 2008). ... 42
Slika 4.8: Semantično iskanje po Wikipediji z Wikipedia Cognition (Cognition: Sample Queries, 2013). ... 43
Slika 4.9: Semantično iskanje z uporabo iskalnika Kngine (Kngine: Information - Data, 2013). ... 45
Slika 4.10: Iskanje z uporabo iskalnika Google (Google, 2013). ... 46
VIII
SEZNAM UPORABLJENIH KRATIC
APARNET – Advanced Research Projects Agency Network DNS – Domain Name System
HTML – Hyper-Text Markup Language HTTP – Hypertext Transfer Protocol IP – Internet Protokol
NCSA – National Center for Supercomputing Applications OWL – Ontology Web Language
P2P – Peer to peer
RDF – Resource Description Framework
RDF Shema – Resource Description Framework Shema SPARQL – Simple protocol and RDF Query Language TCP/IP – Transmission Control Protocol/Internet Protocol URI – Uniform Resource Identification
URL – Uniform Resource Locator URN – Uniform Resource Name WWW – World Wide Web
XML – eXtemsible Markup Language
1
1 UVOD
Splet je pojem, ki je v zadnjem desetletju pridobil kar nekaj »pripon« in s tem že presegel pričakovanja marsikaterega laičnega poznavalca. Če pa razvoj spleta preletimo od njegovega nastanka vse do danes, se vsak korak zdi že tako samoumeven in celo nujen za napredek. Splet je v svojem relativno kratkem obstoju prinesel kar nekaj razvojnih stopenj, ki so jih, šele po drugi fazi, začeli ločevati v smislu poimenovanja. Tako je po letu 2004 splet postal Splet 2.0, šele nato je v uporabo prišla logična skovanka Splet 1.0 za splet, ki je obstajal že prej. Trenutno poteka prehod v Splet 3.0 ali Semantični Splet, o katerem bo v večini govorilo moje diplomsko delo.
Mnogi se s pojmom splet največkrat srečajo po naključju, in sicer, ko nevedno zamenjujejo izraza splet in internet. Gre za dva različna termina, ki imata skupno izhodišče in namen.
Internet je ogromna mreža povezanih računalnikov, splet pa storitev, ki poteka na internetu, preko katerega je omogočeno dostopanje do informacij, ki se nahajajo na tej mreži.
Informacije so v zadnjem času postale velik del našega vsakdana. Obkrožajo nas vsepovsod in v takšni množici je težko presoditi o pomembnosti in resničnosti vseh. Splet 1.0 je informacije podajal na enosmeren način, od ustvarjalca do uporabnika. Tu ni imel uporabnik nikakršnega nadzora nad vsebino, lahko jo je le pregledoval ali bral. Trenutno prevladujoči Splet 2.0 je nato omogočil tudi obraten proces. Uporabniki so lahko posegli v vsebino ter jo preko različnih medijev tudi spreminjali in dopolnjevali. Splet 3.0 pa bo, v ogromnem naboru informacij, poskusil zagotoviti učinkovitost pri iskanju prave. Strmi k temu, da bi računalniki, povezani v mreži, začeli razmišljati kot ljudje in ponudili prav to, kar uporabnik pričakuje in želi izvedeti.
Ravno to me je spodbudilo k temu, da sem na Splet 3.0 začela gledati, kot na nekaj, kar vse bolj postaja konkurenčno dobremu učitelju. Gre za to, da je bil od nekdaj učitelj tisti, ki je učencem svetoval, iskal najboljše poti, luščil bistvo in racionalno podajal informacije. V grobi prispodobi bi lahko čez nekaj let tega učitelja »izrinil ali izpopolnil« ravno Splet 3.0. Čeprav bo njegov razvoj potekal še kar nekaj let, pa določene lastnosti že prinašajo prednosti v uporabi Spleta 3.0.
2
Da bi bolje razumeli celoten pomen in prednosti Spleta 3.0 bo drugo poglavje namenjeno razvoju spleta, ki obstaja in je obstajal že prej. Vsako generacijo tega medija je zaznamoval pomemben mejnik. Zaradi lažjega razumevanja je potrebno predstaviti njegovo zgodovino, delovanje in prednosti, ki jih je že prinesel v izobraževanje, natančneje v področje poučevanja računalništva.
V naslednjem, tretjem poglavju, preidem na razlago in delovanje Spleta 3.0 ali Semantičnega Spleta. Splet nove generacije je sestavljen iz pomembnih elementov, ki omogočajo semantiko vsebine na spletu. Ti elementi gradijo arhitekturo Semantičnega Spleta in so prepleteni še s tremi pomembnimi koncepti, ki širijo pojem Spleta 3.0. Vsak element takšnega spleta sem v tretjem poglavju opisala ter jih s primeri delovanja tudi podkrepila.
Prednosti, ki jih prinaša Splet 3.0 so odraz teorije drugega in tretjega poglavja. Te so v določenih segmentih že precej razvite, v nekaterih pa ostajajo še v povojih. Četrto poglavje opisuje te prednosti in z nekaterimi storitvami precej jasno napoveduje prihodnost, ki bodo v področje poučevanja prinesle najboljšo izkušnjo za vse, ki kakorkoli sodelujejo in delujejo na spletu.
3
2 SPLET
V množici različnih virov, ki nas obkrožajo, je splet v zadnjih letih pripomogel k učinkovitejšemu načinu iskanja informacij. Poleg e-pošte, klepetalnic in izmenjave datotek je postal najbolj priljubljena storitev, ki poteka na internetu. Razlogi za takšen uspeh se skrivajo predvsem v dostopnosti in enostavnosti iskanja, ki nam ju v skupni interakciji ponujata.
Splet ali WWW je sistem medsebojno povezanih hipertekstnih dokumentov, dostopnih preko interneta (Naik, & Shivalingaiah, 2008). Hipertekstom pravimo spletne strani, smiselno povezanim spletnim stranem pa spletišče. Strukturo spleta sestavljata dva ključna elementa:
spletni strežnik, ki ve, kako spletne strani pridobiti, in brskalnik, s katerim je omogočeno njihovo prenašanje in pregledovanje. Uporabnik tako na zaslonu vidi tekst ter njegove označene dele, ki predstavljajo povezave do sorodnih spletnih strani. Vendar pa, v bazi podatkov, sam hipertekstni dokument ne ponuja prave uporabnosti. Šele z uporabo iskalnika pridobi na pomenu med seboj povezanih podatkov. Iskalnik deluje s pomočjo posebnih dokumentov, imenovanih indeksi. Ti dokumenti so poiskani, še preden so lahko prebrani s strani uporabnika.
Za poizvedbo indeksov bralec vpiše ključne besede ali drugi iskalni kriterij. Rezultat iskanja je lahko drugi dokument, ki vsebuje povezave do prej iskanih dokumentov (Berners-Lee, &
Cailliau, 2003).
2.1 Kako deluje?
Pri uporabi spleta uporabljamo standarde, ki pravzaprav definirajo njegove ključne lastnosti. Za te skrbi internacionalna organizacija World Wide Web Consortium ali krajše W3C, katere ustanovitelj je Tim Berners-Lee. Njihova naloga je, da na podlagi soglasij različnih interesnih skupin, izboljšujejo in razvijajo visoko kakovostne standarde, ki omogočajo boljše delovanje spleta (Presentia: Kaj je W3C, 2008). Glavna ideja, ki je standarde zasnovala, je bila ideja o neskončnem svetu informacij, kjer bi vsi podatki imeli povezavo, preko katere bi bili lahko poiskani. Standardi, ki omogočajo to idejo in hkrati dajejo temelje delovanju spleta, pa so (Berners-Lee, Cailliau, Luotonen, Frystyk Nielsen, & Secret, 1994):
4
- URI: Enolični identifikator virov je niz znakov, ki določa naslov objekta na spletu (npr.
dokumenta, slike, menija).
URI je lahko sestavljen iz URL – enoličnega kazalca virov ali iz URN – enoličnega imenovalca virov ali iz obeh. URN predstavlja identiteto objekta, URL pa metodo, kako ga lahko poiščemo (Berners-Lee, 2005). V literaturi večkrat zasledimo kratico URL, ki naslov spletne strani predstavlja na način: <protokol>://<strežnik>/<pot> (Marc`s space: How the web works, 2011).
http://www.pef.uni-lj.si/studij_na_pef.html je konkreten primer spletne povezave, ki ponazarja opisan način dostopa do spletne strani.
- HTML: Hipertekstni označevalni jezik za ustvarjanje spletnih strani.
- HTTP: Protokol za prenos spletnih strani, ki določa način, kako se med seboj sporazumevata spletni strežnik in brskalnik.
Ko v brskalnik vtipkamo naslov spletne stani (ali zgolj kliknemo na drugo povezano) in s tipko enter potrdimo izbiro, je prvi korak ta, da se URL s pomočjo brskalnika razdeli na tri enote:
protokol, strežnik in pot. Protokol računalniku pove, kateri način naj uporabi, da vzpostavi povezavo z zahtevano spletno stranjo, strežnik razkrije ime računalnika (strežnika), kjer se spletna stran nahaja, pot pa natančneje označi del, za katerega smo zainteresirani ob dostopu do zahtevane spletne strani. Ko brskalnik razbere vse zgoraj naštete podatke, mora najprej vzpostaviti povezavo z zahtevanim strežnikom. To naredi s pomočjo pretvorbe URL naslova na enakovredni IP naslov, kar mu omogoči DNS. Ko brskalnik vzpostavi povezavo s strežnikovim IP-jem, pošlje HTTP zahtevo za pridobitev spletne strani. Če oddaljeni strežnik poišče zahtevano spletno stran, brskalniku pošlje HTTP odgovor o pridobljenem viru. Spletna stran se nato prikaže kot HTML dokument (ali dokument zapisan v katerem drugem spletnem jeziku), ki ga brskalnik lahko interpretira (Marc`s space: How the web works, 2011).
5
2.2 Potek razvoja
Današnji splet je postal neomejen nabor medsebojno povezanih spletnih strani in aplikacij, prežet z videi, slikami in interaktivno vsebino. Skozi čas se je spletna tehnologija tako razvijala, da so spletni razvijalci imeli možnost ustvarjati nove generacije uporabnega in bolj poglobljenega spleta (The evolution of the web, 2012).
Tim Berners-Lee je svetovni splet izumil leta 1989 v CERN-u. Šlo je za predlog, s katerim je želel ustvariti sistem, kjer bi računalniki lahko komunicirali med seboj, za potrebe izmenjevanja informacij med znanstveniki na univerzah in inštitutih. Na srečo je imel osnovne elemente za ta izziv že pripravljene, in sicer: Baranov paketni preklopnik, BBN-ov APARNET, Kahnov in Cerfov TCP/IP, Englebartovo miško ter Nelsonov hipertekst (Beranek, 2007).
Leta 1990 sta skupaj s Cailliau-jem objavila izpopolnjeni formalni predlog, ki je opisoval glavne koncepte in opredeljeval pomembne pogoje za delovanje spleta. Dokument se je imenoval World Wide Web in je opisoval standarde za HTML, HTTP in URI. Ob začetku 90ih je bil prototip programske opreme za osnovni spletni sistem že ustvarjen in prikazan. V CERN- u so bili vsi spletni strežniki takrat locirani na NeXT-ovih platformah, zaradi katerih je bil dostop omejen, zato so kmalu zagotovili preprost brskalnik, ki je lahko deloval na vsakem sistemu. Splet se je nato razširil na univerzitetne in raziskovalne skupnosti preko CERN-ove programske knjižnice. Konec leta 1991 je bil postavljen prvi strežnik zunaj Evrope, ravno tako za raziskovalne namene.
Zaradi hitrega širjenja spleta so Berners-Leeju priskočili na pomoč strokovnjaki, ki so poskušali razviti čim boljši brskalnik (odjemalec) za vsak računalniški sistem. Leta 1993 je NCSA razvila prvo verzijo njihovega brskalnika Mozaik (pozneje preimenovan v Netscape), ki je kmalu deloval na vseh platformah. S tem se je pravzaprav začela prava rast spleta, ki je takrat pomenila 1 % internetnega prometa. V skupnost razvoja spleta se je vključevalo vse več ljudi, zato so leta 1995 ustanovili W3C skupnost. Ta še danes »vodi« splet ter spodbuja njegov razvoj.
6
Kmalu zatem so potencial v razvoju spleta videli tudi vlada in podjetja, ki so svoje usluge ter predstavitve lahko uporabili v komercialne namene. Leta 1998 nastaneta tudi Google, ki se v prihodnjih letih razvije v najbolj popularni spletni iskalnik, in Napster, kjer preko spleta in posebne platforme potekajo izmenjevanje datotek na podlagi P2P komunikacije. Po letu 2000 se razvijeta tudi Wikipedija in MySpace, ki v grobem že nakažeta znake druge, nadgrajene, generacije spleta, kot je obstajal do tedaj. To leta 2004 potrdijo tudi prisotni na prvi konferenci Splet 2.0, ko splet priznajo kot kraj, kjer je programska oprema ustvarjena za krepitev povezanosti in interakcije (Web trends: The evolution of the web in 1000 words, 2013).
Interakcija je splet, ki je prej pomenil samo možnost ogledovanja spletnih strani, spremenila v dvosmerni proces oblikovanja in njegovega soustvarjanja. Nastali so blogi, wikiji, družabno zaznamovanje, sistemi za deljenje medijskih datotek, sistemi za družabno mreženje, orodja za skupno urejanje dokumentov in tehnologije za zbiranje in obveščanje (Cerar po van Harmelenu, 2010). S tem se je prvi del Berners-Leejevih sanj zaključil, ko je želel, da bi splet postal močno sredstvo za sodelovanje med ljudmi. V drugem delu pa želi sodelovanje razširiti tudi med računalnike. Želi, da stroji omogočijo analizo vseh podatkov dostopnih na spletu; vsebin, povezav ter odnosov med ljudmi in računalniki (Berners-Lee, & Fischetti, 2000).
Vse o tej generaciji spleta bom podrobneje opisala v naslednjem poglavju, ki tvori jedro mojega diplomskega dela. Še pred tem pa je smiselno pregledati, kaj je dosedanji razvoj spleta prinesel v področje izobraževanja, natančneje v področje poučevanja računalništva.
2.3 Pomen Spleta 1.0 in 2.0 pri poučevanju računalništva
Računalništvo se je v srednjih šolah pojavilo kot izbirni predmet že leta 1971 (Tomazin, &
Brodnik, 2007). S prihodom devetletke leta 1999 pa je postal tudi triletni naravoslovno-tehnični izbirni predmet, pri katerem se spoznavanje in razumevanje osnovnih zakonitosti računalništva prepleta z metodami neposrednega dela z računalniki. To odpira učencem in učenkam možnost, da pridobijo tista temeljna znanja računalniške pismenosti, ki so potrebna pri nadaljnjem izobraževanju (Batagelj et al., 1998). Učni načrti predmetov, ki so povezani z računalništvom,
7
spletu ne dodeljujejo posameznega učnega sklopa, kjer bi učenci lahko spoznali osnove njegovega razvoja, delovanja in storitev. Pa vendar, ker je splet postal neizogiben del našega vsakdana, ga učitelji spretno umeščajo v predmete, kjer je njegova uporaba potrebna za del učnega sklopa, lažje sodelovanje ali dodatno motivacijo.
2.3.1 Splet 1.0
Splet 1.0 je v obdobju do leta 2000 v veliki meri pomenil podatkovno bazo za spletno iskanje.
Razne spletne strani, slovarji, knjige in enciklopedije so ponujali lažjo dostopnost in s tem spodbujali samostojno učenje, ki je bilo prej omejeno na literaturo v fizični obliki. Zaradi tega se na področju poučevanja računalništva oblikujejo spletni izzivi (E-language: E-learning with web 1.0, 2013). Spletni izziv je ogrodje učne ure, ki se je razvil s pomočjo spleta in uporablja spletne povezave do virov ter ponuja konkretne naloge za motivacijo učencev. Ti si zastavljajo raziskovalna vprašanja, ki jih skozi proces individualnega ali skupinskega sodelovanja preoblikujejo in poenotijo v novo pridobljene informacije (March, 2003).
Kot nadgradnja spletnemu iskanju ter spletnim izzivom nastanejo tudi kvizi in uganke. Zaradi drugačne vizualne podobe, učence bolj pritegnjeno k reševanju, a je proces omejen na interakcijo računalnik - učenec. Tako lahko učitelj hkrati uči uporabe spleta ter naloge za utrjevanje predstavi na bolj zanimiv način. Nastanejo pa tudi posebni programi simulacij, ki učencem prikažejo modele delovanja sistemov iz različnih zornih kotov. Z njihovo pomočjo učenci opazujejo, kaj se dogaja pri določenem procesu, ter si še ne usvojeno učno snov lažje predstavljajo in utrdijo (E-language: E-learning with web 1.0, 2013).
Splet 1.0 je nudil enakovredne možnosti uporabe tako učitelju kot učencu (razen, če je bil učitelj avtor vsebine na spletu). Oba sta splet lahko uporabljala kot dodatno gradivo za razne simulacije, ki so nudile bolj zanimivo obrazložitev, ali vaje, kjer so učenci v obliki kviza povratno informacijo dobili ob odgovoru. S tem je učenec spoznaval splet, njegovo uporabo, ponujene storitve, izraze povezane z njim itd. Tako se je vsem, ki so bili naučeni njegove uporabe, prehod na novo generacijo spleta zdel lažji ter samoumeven.
8
2.3.2 Splet 2.0
Če je Splet 1.0 predstavljal bolj informacijski splet, je glavna nadpomenka Spleta 2.0 socialnost.
Slednji predstavlja naslednjo stopnjo v razvoju spleta, kjer je zdaj omogočena medsebojna komunikacija, varno izmenjevanje podatkov, souporabnost ter sodelovanje na spletu.
Uporabniki Spleta 2.0 spoznajo tudi nov način uporabe – pisanje, ki je bilo prej omejeno le na branje (Batagelj, 2009). Splet 2.0 sestavljajo wikiji, blogi, družbeno označevanje, družbena omrežja, tehnologije za zbiranje in obveščanje, orodja za urejanje dokumentov in sistemi za deljenje medijskih datotek (Cerar, 2010).
Vse zgoraj omenjene storitve omogočajo uporabnikovo sodelovanje, zato so toliko bolj primerne za vključitev v proces poučevanja. Z razvojem spleta jih je učitelj vse bolj vključeval v učne ure in nanje dajal vse več poudarka. Samoumevno je, da je prvi stik, zaradi spleta samega, ravno pri predmetih povezanih z računalništvom, kjer se učenci lahko naučijo njihove smiselne in pravilne uporabe.
Wikiji
Wikiji so spletne strani, ki nastajajo s sodelovanjem različnih avtorjev. Najbolj znan primer wikija je Wikipedija, kjer vsi uporabniki spleta lahko prispevajo k njeni izgradnji, jo dopolnjujejo in spreminjajo (z raznimi omejitvami na straneh, ki zajemajo občutljive teme kot so mednarodni odnosi ali biografije političnih osebnosti). Nekateri wikiji pa so pri urejanju omejeni z geslom, kar omogoča večjo kredibilnost nastajajočega vira (E-language: E-learning with web 2.0, 2013).
Pri računalniških predmetih lahko učenci z uporabo in soustvarjanjem wikijev spoznajo, kako nujno je presojanje o resničnosti virov, ki se nahajajo na spletu. S tem, ko imajo tudi sami možnost sodelovanja in spreminjanja vsebine, občutijo večjo odgovornost za vse, kar so zapisali ali kopirali od drugih avtorjev. Wikiji poleg tega, da učenci soustvarjajo vsebino, omogočajo tudi diskusijo, zgodovino spreminjanja dokumenta ter naročanje. Vsaka izmed funkcij pomaga,
9
tako učencem kot učitelju, pri lažjem spremljanju nastanka ali spreminjanja spletne vsebine (E- language: E-learning with web 2.0, 2013).
Spletni dnevniki – blogi
Blogi so spletni dnevniki, preko katerih lahko vsebine objavljamo v obliki teksta, slik, video in avdio datotek. Blog lahko deluje na dva načina: v obliki dnevnika, kjer je vsakemu bralcu omogočen odziv na prebrano vsebino, ali pa kot način komunikacije za ljudi s skupnimi interesi (E-language: E-learning with web 2.0, 2013).
Učencem je pred pričetkom nastajanja bloga potrebno razložiti, kaj je bistvo bloga ter kako ga ustvarjati. Pomembno je poiskati ali skupaj ustvariti dober primer, kjer je jasno razvidno, kakšen je način zapisovanja in komunikacije. Šele nato postane takšno orodje koristno, kot na primer za: razredno spletno stran, kjer lahko objavljajo razredna pravila, razredne fotografije, izdelke učencev, domače naloge, izročke in obvestila; spletno stran predmeta, kjer je objavljena vsebina predmeta, domače naloge, izročki in obvestila; spletno stran za shranjevanje izdelkov;
e-portfelj, kjer lahko učenci zbirajo svoje izdelke; prostor za sodelovanje, ki lahko poteka znotraj razreda, s starši ali pa celo s strokovnjaki na področju, ki ga v šoli preučujemo (Cerar po Richardson, 2010).
Poleg tega lahko uporabnik posamezne prispevke označi z oznakami – gesli, ki opisujejo njihovo vsebino. To omogoča personalizacijo, povezovanje in lažje iskanje spletnih prispevkov (Batagelj, 2009).
Sistemi za deljenje vsebin in medijskih datotek
Sistemi za deljenje vsebin in medijskih datotek omogočajo deljenje slik, videov, prosojnic, besedil, sklicevanj, člankov, spletnih naslovov idr. V večini gre za obliko družabnih omrežij, kjer je omogočeno komentiranje in družabno zaznamovanje objavljenih vsebin, s čemer se uporabnikom lahko bolj približamo (Batagelj, 2009; Cerar, 2010).
10
Takšni sistemi zagotavljajo enostaven dostop do mnogih multimedijskih virov, ki lahko služijo v izobraževalne namene. Primerni so tako za učence kot učitelje, ki lahko material, nastal med šolskim procesom, delijo s pomočjo sistemov za deljenje. Storitve omogočajo sprejemanje odzivov na objavljene datoteke. S tem je interakcija med uporabniki sistemov večja, možnost za kršenje avtorskih pravic pa manjša (E-language: E-learning with web 2.0, 2013).
Poleg tega, da sistemi omogočajo objavo kakršne koli nastale datoteke, pa je učence v procesu nastajanja in objavljanja potrebno opozoriti na kršenje avtorskih pravic in piratstvo. Sistemi, ki podpirajo takšno deljenje so: Picasa, Flickr, YouTube, Google Video, SlideShare, DocStoc, Scribid, Del.ic.ious itd (Batagelj, 2009).
Družbena omrežja
Družbena omrežja so spletišča, ki omogočajo ustvarjati skupine uporabnikov, ki medsebojno izmenjujejo razne stvari in sodelujejo pri skupnih projektih, razpravah, zabavi itd (Batagelj, 2009). Uporabniki takšnih omrežij si lahko največkrat ustvarijo osebni profil, kjer lahko objave (statuse) delijo v obliki teksta, slik, avdio ali video datotek.
Storitve družbenih omrežij prestavljajo temeljni premik od vsebinsko orientiranega spleta k osebno orientiranemu spletu. Individualne profilne spletne strani so lahko bolj uporabne kot prostor, kjer prikažemo primere svojega dela, objavimo povezave do drugih spletnih strani, za osebna povezovanja ali vključevanja povezav do drugih socialnih ali izobraževalnih omrežij. Ti interaktivni kanali omogočajo način za sodelovanje med učenci za projekte zunaj šolskega časa.
Skupinske spletne strani pa lajšajo komunikacijo skupinskih aktivnosti in projektov.
Najbolj znan primer družbenega omrežja je Facebook. S pomočjo učitelja lahko učenci spoznajo njegovo uporabo tudi za izobraževalne namene. Facebook omogoča ustvarjanje skupin, kjer lahko objavimo opis predmeta, kontaktne podatke uporabnikov skupine, zid skupine oziroma predmeta lahko uporabimo za objavljanje domačih nalog, obvestil ali kakršne koli novice povezane s skupino ali njenimi člani. Poleg tega je komunikacija podprta tudi s
11
pošiljanjem sporočil med člani skupine znotraj nastalega profila ali preko ločenega pogovornega okna. Skupino lahko ustrezno zapremo ter omogočimo dostop le njenim povabljenim članom (Cerar, 2010). Tak način sodelovanja omogoči razredu ali skupini vzporedni virtualni prostor za komunikacijo in izmenjavo mnenj, literature, novic itd.
Tehnologije za zbiranje in obveščanje (RSS)
Zamudno je vedno znova pregledovati vse spletne strani in iskati spremembe, ki bi na njih lahko nastale. Tehnologije za zbiranje in obveščanje omogočajo, da se na določene vire naročimo. To pomeni, da poseben zbiralni program namesto nas preverja ali se je na izbranih spletnih straneh pojavila nova vsebina in nas o tem obvesti. Gre za približek »lastnega časopisa«. Te tehnologije omogočajo, da smo na tekočem z dogajanjem na področjih, ki nas zanimajo (Batagelj, 2009).
Storitve Spleta 2.0 omogočajo razredni skupnosti sodelovanje na veliko načinov. Ravno zato je potrebno poiskati in učence naučiti, kako učinkovito pregledovati vse splete strani, na katerih se lahko pojavi sprememba, ki bi jih utegnila zanimati. Spletna stran mora najprej omogočati takšno obveščanje, šele nato se na vir lahko naročimo.
Tehnologije za zbiranje in obveščanje lahko v šolskem procesu uporabimo predvsem pri spremljanju obvestil o novih objavah na razrednem blogu, blogih učencev in wikiju. Smiselno jih je uporabiti tudi pri seminarskih nalogah, ko lahko učenci s spremljanjem ustreznih virov, pridobijo različne informacije o določeni temi.
Orodja za urejanje dokumentov
Orodja za skupno urejanje dokumentov so spletne aplikacije, ki omogočajo skupno urejanje dokumentov večjemu številu uporabnikov. Ti lahko pri urejanju dokumentov sodelujejo in soustvarjajo dokumente (Cerar, 2010, 17).
12
Takšna orodja so primerna so skupinsko sodelovanje, ko lahko učenci, vsak iz svojega domačega računalnika ali podobne naprave, dostopajo in urejajo skupni dokument. Vsaka sprememba v dokumentu se samodejno shrani, hkrati pa je dokument vedno dostopen za vsakega uporabnika, ki je bil vključen v sodelovanje (Cerar, 2010). Primer takšnega sodelovanja omogoča Googlova storitev Google Docs, ki je trenutno implementirana v storitev Google Drive.
13
3 SPLET 3.0 ALI SEMANTIČNI SPLET
Podatki nas obkrožajo vsepovsod, a je s spletom dostop do njih lažji. Tako lahko na primer s pomočjo razrednega bloga preberemo razredne novosti, slike iz šole v naravi objavimo s pomočjo sistemov za deljenje datotek, s spletnimi koledarji pa opomnimo na dogodke, ki zadevajo šole ali razredne skupnosti. Toda, ali lahko vidimo slike na koledarju, da ugotovimo, kaj smo počeli takrat, ko smo jih ustvarili? Ne še, a k temu strmi Splet 3.0.
Preden pričnem s podpoglavjem Kaj je Splet 3.0, je potrebno omeniti, da se v splošnem zanj uporablja več enakovrednih izrazov. Največkrat bomo zasledili angleško različico Web 3.0 ter Semantični ali Pomenski Splet, označujejo pa ga tudi z Univerzalno podatkovno bazo in Gigantskim globalnim grafom (Kelly, 2008). Sama bom med poglavji uporabljala dva termina, in sicer, Spet 3.0 in Semantični Splet, odvisno od navajanja literature ter razlage določenega poglavja.
3.1 Kaj je Splet 3.0?
Splet 3.0 je splet podatkov, ki napravam omogoča razumeti njihov pomen (W3C: Semantic Web, 2013; Perković, 2011). Takšen splet želi podatke procesirati, jih interpretirati, povezati in na ta način pomagati ljudem pri iskanju zahtevanega znanja (Lavbič, 2010). Gre za novo generacijo spleta, ki poskuša podatke, informacije ali znanja predstaviti tako, da napravam ne služijo zgolj za prikazovalne namene, ampak za avtomatizacijo, vključevanje in ponovno uporabo preko različnih aplikacij (Devedžić po Boley et al, 2006).
Z razvojem Spleta 3.0 so glavni deli spleta začeli spreminjati svojo vlogo. Koncept spletnih strani je, v primerjavi s Spletom 1.0 in 2.0, začel izginjati; vsebina je dobila prednost pred obliko, podatki niso več v zasebni lasti, ampak postajajo vse bolj izmenljivi, storitve pa so isti del spleta začele prikazovati iz različnih zornih kotov (Naik, & Shivalingaiah, 2008).
Zagotavljanje skupnega ogrodja, ki podatkom omogoča njihovo skupno rabo in ponovno
14
uporabo skozi aplikacije, podjetja in meje skupnosti, je oblikovalo dva vidika Spleta 3.0. Pri prvem gre za standarde, ki omogočajo vključevanje in kombinacijo podatkov iz različnih virov, pri drugem pa za jezik za zapisovanje povezav med podatki. To dovoljuje osebam ali napravam, da začnejo ustvarjati v isti podatkovni bazi in se nato pridružujejo veliki porazdeljeni bazi znanja, ki je povezana sama s seboj (W3C: Semantic Web, 2013). Globalno gledano bo Splet 3.0 postal ena podatkovna baza (Kelly, 2008).
Ključni elementi, ki sestavljajo in dajejo pomen Semantičnemu Spletu, so (Antoniou, & van Harmelen, 2004; W3C: Semantic Web, 2013):
- ontologije, - logika, - agenti in
- povezani podatki.
3.1.1 Ontologije
Ključni element Semantičnega Spleta so ontologije (Pivk, 2006). Beseda ontologija izhaja iz filozofije, vendar je v zadnjem času postala stalnica tudi v računalništvu. V literaturi najdemo mnogo definicij o njenem pomenu, najbolj pa se ji približa Gruberjeva: Ontologija je formalna, eksplicitna specifikacija, skupne konceptualizacije. Formalna pomeni, da jo naprave lahko obdelajo; eksplicitna specifikacija, da gre tu za koncept, lastnosti in relacije med koncepti;
skupne konceptualizacije pa, da je znanje dogovorjeno (Grobelnik, 2007).
V splošnem je ontologija slovar znanja o določenem področju (Antoniou, & van Harmelen, 2004; Grobelnik, 2007). Z običajnimi slovarji se razlikuje v tem, da slednji ne zagotavljajo logičnih trditev, ki bi opisovale kaj pojmi pomenijo, v kakšni relaciji so z drugimi pojmi, in ali so ali niso povezani med seboj. Ontologije opisujejo pravila za združevanje pojmov ter njihovih relacij in omogočajo razširjanje besedišč. S tem zagotavljajo napravam lažje skupno razumevanje različnih področij, ki jih pojmi opisujejo.
15
Ontologija je sestavljena iz seznama pojmov ter relacij med njimi, v okviru spleta pa, podrobneje gledano, tudi iz različnih atributov, ki omogočajo boljše delovanje inteligentnih sistemov. Prvi izmed atributov je besednjak. Ta omogoča sklicevanje na pojme v določenem področju, ki označujejo njihove pomembne koncepte (razrede objektov). Primer ontologije – besednjaka na fakultetnem področju: profesorji, študentje, predavanja, predavalnice, izpiti, disciplina so nekateri izmed pomembnih konceptov.
Drugi atribut ontologije je taksonomija, ki hierarhično kategorizira objekte v ustrezni domeni.
Vsaka ontologija zagotavlja taksonomijo v napravam razumljivi in sprejemljivi obliki.
Pomembna taksonomska funkcija je predvsem strogo razvrščanje razredov. Hierarhija določa, da bo razred Rˈ podrazred razreda R, če je vsak objekt iz razreda Rˈˈ vključen v razred R.
Primer hierarhije prikazuje spodnja slika (Antoniou, & van Harmelen, 2004).
Slika 3.1: Hierarhija (po Antoniou, & van Harmelen, 2004).
Tretji pomembni atribut je vsebinska teorija. Ontologije ne opredeljujejo samo razredi, relacije med njimi in taksonomije, ampak tudi ontološki jeziki. Trenutno so za Semantični Splet najbolj pomembni XML, XML shema, RDF, RDF shema in OWL, ki jih bom v naslednjem
16
podpoglavju podrobneje opisala. Ima pa ontologija še en posebni atribut, in sicer deljenje in ponovna uporaba skozi aplikacije.
Poleg vseh naštetih stvari pa lahko ontologija vključuje tudi informacije, kot so: pravila, omejitvene vrednosti, disjunktne trditve in podatke o logičnih odnosih med objekti (Antoniou,
& van Harmelen, 2004; Devedžić, 2006).
Slika 3.2: Primer ontologije (Krisper, & Lavbič, 2005).
17
3.1.2 Logika
Semantični Splet predstavlja podatke kot množico relacij med različnimi viri. Logiko bi lahko označili kot odkrivanje novih relacij med podatki oziroma kot avtomatični postopek, ki oblikuje novo relacijo. Ta je osnovana na podatkih in sestoji iz nekaj dodatnih informacij v obliki pravil.
Logika Semantičnega Spleta je ena izmed orodij za izboljšanje kvalitete podatkov na spletu (W3C: Inference, 2013).
Ponazorimo jo lahko z naslednjim primerom. Predpostavimo, da so vsi profesorji člani fakultete, vsi člani fakultete zaposleno osebje in, da je Miha profesor. Takšno logiko zapišemo kot:
Profesor (X) → Član fakultete (X)
Član fakultete (X) → Zaposlena oseba (X) Profesor (Miha)
Iz tega sledi deduktivno sklepanje:
Član fakultete (Miha) Zaposlena oseba (Miha)
Profesor (X) → Zaposlena oseba (X)
To je primer, ki prikazuje tipično ontologijo. Takšna logika je uporabna za odkrivanje znanja, ki je implicitno podano. Je pa logika v splošnem več kot le del ontologije. Lahko je uporabljena tudi pri inteligentnih agentih za sprejemanje odločitev in izborov smeri delovanja. Na primer:
profesor se lahko odloči, da bo svojim »prisotnim« študentom povišal oceno, in sicer na način prisotenŠtudent (X) → višjaOcena (10%). Profesor prisotnost študenta določi na podlagi shranjenih podatkov v podatkovni bazi o prisotnosti študentov na predavanjih.
18
Pomembna prednost logike je, da lahko omogoči pojasnila za ugotovitve, saj je postopku sklepanja mogoče slediti. Še več, raziskovalci umetne inteligence so razvili več načinov za predstavljanje teh ugotovitev, saj delujejo s pomočjo organizacije dokazov kot naravne dedukcije in združevanja številnih korakov sklepanja v metapodatke. Metapodatki so podatki, ki opisujejo druge podatke, so reference do pojmov, ki so definirani v ontologijah in tako ustvarjajo globalni pomen metapodatkov (Vidovič, 2007). Ob koncu bo, glede na podano množico dejstev in pravil sklepanja, sledil odgovor (Antoniou, & van Harmelen, 2004).
3.1.3 Agenti
Agenti so del programske opreme, ki v konceptu spleta sprejemajo uporabnikove zahteve in želje, iščejo informacije iz spletnih virov, sodelujejo z drugimi spletnimi agenti, primerjajo informacije uporabnikovih zahtev in želja, sprejemajo odločitve in podajajo odgovore. Potrebno je omeniti, da spletni agenti ne bodo nadomestili uporabnikov Semantičnega Spleta, kot tudi ne njihovih odločitev. Njihova naloga bo izbirati in organizirati informacije, predstaviti ter ponuditi najboljšo izbiro. Spleti agenti bodo pri delovanju izkoristili vse že omenjene elemente:
ontologije, logiko in metapodatke. Slednje bodo uporabili za identifikacijo in pridobitev podatkov iz spleta; ontologije bodo uporabili za pomoč pri spletnih iskalnikih, interpretacijo zahtevanih informacij in komunikacijo med ostalimi agenti; logiko pa za obdelavo zahtevanih informacij ali opis ugotovitev. Naslednja slika prikazuje, kako so in bodo osebni agenti delovali v različnih generacijah spleta (Antoniou, & van Harmelen, 2004).
19
Slika 3.3: Inteligentni osebni agenti (po Antoniou, & van Harmelen, 2004).
3.1.4 Povezani podatki
Tehnologije Semantičnega Spleta (RDF, OWL, SPARQL itd) zagotavljajo takšno okolje, kjer lahko aplikacije poizvedujejo po podatkih ter o njih sklepajo s pomočjo ontologij. Pri ustvarjanju takšnega spleta je pomembno, da je čim več podatkov dostopnih v formatu, ki je dosegljiv in obvladljiv orodjem Semantičnega Spleta. Še več, ne samo podatki, tudi relacije med njimi morajo omogočati dostopnost za ustvarjanje povezanosti podatkov. Tipičen primer ogromnega nabora povezanih podatkov je DBPedija, ki vsebino Wikipedije dela dostopno v RDF formatu. Prednost DBPedije ni samo v tem, da zajema podatke iz Wikipedije, ampak tudi to, da vključuje povezave do drugih naborov podatkov na spletu (npr. Geonames). Z zagotavljanjem dodatnih povezav (v okviru RDF formata) lahko aplikacije izkoristijo dodatno, bolj natančno, znanje iz drugih podatkovnih baz in tako delajo uporabniško izkušnjo s spletom še boljšo (W3C: Linked data, 2013).
20
3.2 Delovanje Semantičnega Spleta
Opisani elementi Semantičnega Spleta delujejo na način, ki je dosedanji splet nadgradil in precej razširil. Splet 3.0 deluje na podlagi sklada, ki vključuje standarde, s katerimi lahko v dogovorjenem jeziku opišemo vsebino, da bi jo bili računalniki sposobni razumeti (Grobelnik, 2007). Spodnja slika prikazuje vizijo takšnega spleta, ki jo je Tim Berners-Lee poimenoval Semantic Web Layer Cake. Deluje po principu hierarhije in omogoča delovanje določene ravni z izkoriščanjem zmogljivosti vseh ravni pod določeno ravnjo (Devedžić, 2006).
Slika 3.4: Arhitektura Semantičnega Spleta (po Devedžić, 2006).
3.2.1 Unicode in URI
Najnižja raven sklada temelji na UNICODE in URI, ki sta pomembna elementa trenutnega svetovnega spleta. UNICODE je standard za zapis množice mednarodnih znakov in omogoča,
21
da lahko na spletu uporabljamo poljuben svetovni jezik (za pisanje in branje). URI pa je niz v standardizirani obliki in omogoča enolično poimenovanje virov. Podmnožica URI-ja je URL, ki mehanizmom določa dostop in lokacijo dokumenta (Lavbič, 2010).
3.2.2 XML in XML Shema
Naslednja raven z jezikom XML se ukvarja predvsem s sintakso podatkov in XML Shemo.
XML je označevalni jezik za splošno uporabo oziroma metajezik za predstavljanje drugih semantičnih jezikov kot so XML Shema, RDF, RDF Shema, OWL itd. Uporablja se za opis dokumentov s strukturirano vsebino. XML dokument vsebuje elemente, ki jih lahko gnezdimo in imajo atribute ter vsebino. Zaradi značk spominja na HTML jezik, a se od njega razlikuje po tem, da XML lahko uporabljamo za predstavitev poljubne strukture dokumenta, saj značke niso vnaprej določene (Devedžić, 2006; Lavbič, 2010). XML zapis prikazuje spodnji primer (W3Schools: XML tutorial, 2013).
<?xml version="1.0"?>
<note>
<to>Tomi</to>
<from>Jani</from>
<heading>Opozorilo</heading>
<body>Ne pozabi na sestanek ob 13h!</body>
</note>
XML Shema zagotavlja potreben okvir za ustvarjanje kategorij v XML dokumentu. Opisuje različne značke, elemente, atribute, veljavno strukturo dokumenta, omejitve in podatkovne tipe XML dokumenta v določeni specifični kategoriji (Devedžić, 2006; Lavbič, 2010). XML Shemo prikazuje naslednji primer (W3Schools: XML Schema tutorial, 2013).
22
<?xml version="1.0"?>
<xs:schema xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema">
<xs:element name="note">
<xs:complexType>
<xs:sequence>
<xs:element name="to" type="xs:string"/>
<xs:element name="from" type="xs:string"/>
<xs:element name="heading" type="xs:string"/>
<xs:element name="body" type="xs:string"/>
</xs:sequence>
</xs:complexType>
</xs:element>
</xs:schema>
XML jezik zagotavlja samo podatkovni format za zapis strukture dokumenta. Za predstavitev podatkov s pomočjo semantike so potrebni jeziki na višjih, naslednjih, ravneh.
3.2.3 RDF in RDF shema
Naslednjo raven predstavljata jezika RDF, ki služi za opisovanje stvari in RDF Shema, ki omogoča opisovanje pomena stvari (Podgorelec, 2007).
RDF je osnovni format za opis metapodatkov, hkrati pa tudi ogrodje za predstavitev podatkov o virih v obliki grafa (Lavbič, 2010). Za predstavljanje virov na spletu uporablja trojčke, ki jih sestavljajo (Watson, 2009):
- osebek,
- povedek ali predikat, ki določa relacijo med osebkom in predmetom ter - predmet.
23
RDF trojčki predstavljajo graf dejstev, ki ga lahko računalnik preiskuje, po njem povprašuje in na njegovi osnovi sklepa. Primer: avtor je ustvaril zgodbo, zgodba je opisana v knjigi, knjiga se imenuje Odiseja v vesolju 2001 in avtor se imenuje Arthur Clarke.
Slika 3.5: Zbirka trojčkov v grafu (1/2) (Pogorelec, 2007).
Če za nek osebek (povedek, predmet) uporabimo v zbirki enako ime, govorimo o dejansko istem osebku (povedku, predmetu). Predmet iz enega trojčka je lahko osebek v drugem. Na spodnji sliki so osebek, povedek in predmet opisani kot vir, lastnost ter vrednost lastnosti.
Slika 3.6: Zbirka trojčkov v grafu (2/2) (Pogorelec, 2007).
24
Najbolj razširjen in učinkovit zapis RDF grafov je v obliki XML dokumenta. Imenujemo ga RDF dokument, kar prikazuje tudi spodnji zapis (Podgorelec, 2007).
<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF
xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#"
xmlns:knjiga="http://semweb.seminar/knjiga/"
xml:base="http://semweb.seminar/">
<rdf:Description rdf:about="ID2001">
<knjiga:avtor>Artur C. Clarke</knjiga:avtor>
<knjiga:naslov>Odiseja v vesolju 2001</knjiga:naslov>
<knjiga:zvrst>znanstvena fantastika</knjiga:zvrst>
</rdf:Description>
</rdf:RDF>
Glede na to, da je RDF pomemben del trenutnega Semantičnega Spleta, je za lažje razumevanje pomembno opisati nekaj sestavnih delov dokumenta. Na začetku se vedno nahaja deklaracija in korenski element <rdf:RDF>. Atributi korenskega elementa so lahko imenska področja kot na primer xmlns:rdf, ki določa, da so elementi s predpono rdf iz imenskega področja
"http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#". Zelo pomembno je določiti osnovno imensko področje xml:base, ki določa, da se vsem identifikatorjem v dokumentu doda predpona "http://semweb.seminar/". Element <rdf:Description> vsebuje opis vira, ki ga identificiramo z atributom rdf:about; v našem primeru je to opis knjige.
Elementi <knjiga:avtor>, <knjiga:naslov> in <knjiga:zvrst> so lastnosti vira, ki ga v dokumentu opisujemo. Primer trojčka, ki je v zgornjem primeru vključen, je http://semweb.seminar/ID2001 - http://semweb.seminar/knjiga#avtor - “Arthur C. Clarke”.
RDF Shema opisuje vire z razredi, lastnostmi in vrednostmi. Ima tri bistvene lastnosti:
zagotavlja besednjak (osnovan na XML jeziku) za opisovanje razredov in odnosov med njimi, definira lastnosti, ki jih povezuje z razredi ter omogoča ustvarjanje in gradnjo taksonomij. Pri
25
tem uporablja okvirne gradnike kot so Class, subClassOf, Property in subPropertyOf. Od klasičnih vzorcev se razlikuje v tem, da so lastnosti definirane ločeno od razredov. Posledica tega je, da lahko kdorkoli, kjerkoli in kadarkoli ustvari novo lastnost ter navede njeno uporabnost z določenim razredom. Vsaka lastnost je tipično opisana z rdfs:domain in rdfs:range, kar omeji možnost kombinacij med lastnosti in razredi (Devedžić, 2006). Največja prednost RDF Sheme je to, da omogoča sklepanje med podatki in izboljšano ter nadgrajeno iskanje. Ti dve prednosti prikazujeta spodnji sliki (Podgorelec, 2007).
Slika 3.7: Sklepanje z RDF Shemo (Pogorelec, 2007).
26
Slika 3.8: Iskanje z RDF Shemo (Pogorelec, 2007).
3.2.4 Ontologija - OWL
Naslednji sloj predstavlja jezik OWL, ki shemi doda semantiko. Temelji na opisni logiki in ima na voljo, v primerjavi z RDF Shemo, več konstruktov. Sintaktično je integriran v RDF, tako da kot RDF Shema prinaša dodaten standardiziran slovar. OWL najdemo v treh oblikah – OWL Lite za opredelitev taksonomij in enostavnih omejitev, OWL DL za polno podporo opisni logiki in OWL Full za največjo izrazno moč (Lavbič, 2010).
Namen OWL je enak kot pri RDF Shemi, in sicer zagotoviti XML besednjak za definiranje razredov, lastnosti in njihovih relacij. V primerjavi z RDF Shemo, OWL omogoča izraziti veliko bolj bogat nabor relacij, s čemer zagotavlja precej bolj napredno zmožnost sklepanja. V naslednjem primeru bomo spoznali eno izmed lastnosti OWL, ki omogoča, da za nek subjekt določimo, da ima eno samo vrednost.
27
Pri iskanju informacij o slikarju Vincent van Goghu naletimo na tri dokumente, ki vsebujejo različne podatke o državi njegovega rojstva. Prvi dokument zapiše, da je to Netherlands, drugi, da je to Holland in tretji, da je to Nizozemska. Zastavi se nam logično vprašanje – v kateri državi se je umetnik rodil? OWL ontologija o osebah določa, da ima vsaka oseba le eno državo rojstva, kar pomeni, da Netherlands, Holand in Nizozemska predstavljajo isto državo (Pogorelec, 2007).
OWL med drugim omogoča tudi, da lahko opisa dveh primerkov povežemo z lastnostjo, ki določa, da gre za en in isti primerek. To lastnost opisuje naslednji primer iz realnega življenja (Krisper, & Lavbič, 2005).
Na nekem kraju je prišlo do oboroženega ropa, kjer je ropar pobegnil neznano kam, orožje, ki ga je pri ropu uporabil, pa je kraju zločina našla policija. Policijski zapisnik je zapisan v obliki:
<rop>
<datum> … </datum>
<opis> … </opis>
<dokaz>
<orozje>
<serSt>1234-5678</serSt>
</orozje>
</dokaz>
<ropar>
<oseba /> <!— neznana oseba -->
</ropar>
</rop>
Pozneje, v drugem primeru policijskega posredovanja, pride so prekoračitve dovoljene hitrosti, policijski zapisnik je v tem primeru sledeč:
28
<prehitravoznja>
<datum> … </datum>
<opis> … </opis>
<voznik>
<oseba>
<ime>Hitri Tone</ime>
<StVozDov>S-1276209</StVozDov>
</oseba>
</voznik>
</prehitravoznja>
Na policijski postaji analizirajo obe prejeti poročili. S pomočjo serijske številke orožja iz prvega primera policijskega posredovanja in orožnega lista orožja, najdejo lastnika na katerega je bilo orožje registrirano.
<orozniList>
<prijavljenoOrozje>
<orozje>
<serSt>1234-5678</serSt>
</orozje>
</prijavljenoOrozje>
<latnik>
<oseba>
<ime>Nevarni Janez</ime>
</oseba>
</lastnik>
</orozniList>
Pri pregledu kartoteke osebe Hitri Tone pa policisti ugotovijo, da sta oseba, ki je ropala in prehitri voznik, ena in ista oseba. Sklepanje sledi iz zapisa v OWL jeziku, ki je prikazano na naslednji sliki.
29
Slika 3.9: Sklepanje o vozniku in roparju (Krisper, & Lavbič, 2005)
Do zaključka je pripeljalo dejstvo, da se Hitri Tone predstavlja tudi pod imenom Nevarni Janez, kar je zapisano v kartoteki Hitri Tone. Opisani primer je le ponazoritev lastnosti OWL jezika.
Pred sprejemanjem odločitev je potrebno premisliti še o nekaterih stvareh, ki se tičejo posledic dogodkov, ki jih je storila oseba Hitri Tone ali nevarni Janez, in sicer:
- ima več vrst orožja lahko isto serijsko številko?
- lahko različnim osebam pripadajo iste številke vozniškega dovoljenja?
- obstaja možnost registracije orožja v različnih orožnih listih?
- ali se na orožnem listu lahko nahaja več lastnikov več registriranih orožij?
OWL omogoča tudi konstrukcijo taksonomij (razrednih hierarhij), ki jih lahko uporabimo za dinamično razumevanje povezav entitet v XML z drugimi entitetami. Slednjo lastnost lahko ponazorimo s spletnim asistentom - WebBotom, ki nam s sklepanjem in uporabo ontologij pomaga pri iskanju prave informacije. Primer prikazuje nakup učbenika za izbirni predmet računalništvo.
30
Slika 3.10: OWL in spletni asistent (po Pogorelec, 2007).
Moj spletni asistent (program) uporabi OWL ontologijo za učbenike. Ontologija pokaže klasifikacijo Multimedija, ki je podrazred razreda Učbenik. Tako program samodejno sklepa, da je Računalništvo Multimedija učbenik za izbirni predmet računalništvo (Pogorelec, 2007).
3.2.5 SPARQL
Za poizvedovanje po RDF podatkih in RDF Shemi ter OWL ontologijah je na voljoSPARQL.
SPARQL uporablja RDF trojčke in vire za predstavitev poizvedbe ter vrnjene rezultate. Ker RDF Shema in OWL temeljita na RDF, je SPARQL neposredno uporaben tudi za poizvedovanje po ontologijah. SPARQL pa ni le poizvedovalni jezik, ampak je tudi protokol za dostop do RDF podatkov.
Vsa semantika in pravila se izvajata na ravneh pod ravnjo zaupanja. Rezultati mehanizma sklepanja se bodo nato uporabili za dokazovanje sklepov. Formalen dokaz, skupaj z zaupanjem vrednimi viri, bo pomenil, da lahko rezultatom zaupamo, kar je prikazano na zgornjih ravneh
31
sklada semantičnega spleta. Za zagotavljanje zanesljivih virov se bo uporabljala kriptografija, kot so digitalni podpisi za preverjanje izvora virov. Nad vsemi temi ravnmi lahko tako gradimo aplikacije z uporabniškimi vmesniki (Lavbič, 2010).
3.3 Koncepti
Splet 3.0 je poleg vseh nadgradenj v sami arhitekturi spleta prinesel tudi nove koncepte v uporabi. Če so ti pri Spletu 1.0 predstavljali vsebino, iskanje in trgovino, pri Spletu 2.0 sodelovanje, dostopnost in zaupanje, predstavljajo pri Spletu 3.0 vsenavzočnost, učinkovitost ter personalizacijo (Fou, 2009). Vsi tri koncepti se močno prepletajo med seboj, tako da je na trenutke težko postaviti ločnico mednje, določen koncept pa nikakor ne bi mogel obstajati brez prisotnosti preostalih dveh ali pa brez tehnologij znotraj arhitekture Semantičnega Spleta.
3.3.1 Vsenavzočnost
Vključevanje in združevanje različnih tipov podatkov skozi Semantični, Socialni in v zadnjem času Mobilni Splet, vodi v to, da splet postaja vedno bolj prisoten. V novih okoljih prihaja do še večjega sodelovanja uporabnikov, različne naprave pa omogočajo dostop do spleta komurkoli, kjerkoli in kadarkoli (Hotho, & Stumme, 2010). Ravno to novi generaciji spleta dovoljuje, da lahko ustvarja ter sprejema informacije, ne da bi se tega sploh zavedala. S tem se vse bolj oddaljujemo od sodelovanja z napravami, kot smo ga bili v preteklosti vajeni. Takšen splet omogoča, da ne razmišljamo o samih napravah, ampak se osredotočamo na vsebino. Na primer, ko uporabljamo navigacijsko napravo in njene prometne posodobitve, na napravo nismo direktno povezani, smo pa vseeno prisotni pri ustvarjanju in sprejemanju informacij, ki nam jih naprava pošilja s pomočjo podatkov, ki jih prejme od uporabnikov (Socialmedia today: A Web 3.0 Boom in 2014, 2012).
32
Slika 3.11: Primer vsenavzočnosti (po Socialmedia today: A Web 3.0 Boom in 2014, 2012).
3.3.2 Učinkovitost
Semantično povezovanje podatkov ustvarja največjo učinkovitost spleta. Rezultat tega sta zanesljivost in vsebinska točnost iskanja, ki Spletu 3.0 omogočata lažjo in uporabniku bolj optimizirano uporabo. Tehnologije vse bolj in bolj ustvarjajo učinkovite spletne programe, ki drastično zmanjšujejo čas, ki ga potrebujemo za zbiranje in iskanje informacij (Verizon: Web 3.0, 2009). S tem se proces »usmerjanja k informacijam« spreminja v obraten proces, ki naj bi informacijo privedel do nas samih (Semanticweb: Efficient Development of Semantic Applications, 2009).
3.3.3 Personalizacija
Personalizacija je proces, s katerim uporabniku nudimo optimalno podporo pri dostopanju, pridobivanju in shranjevanju informacij. Iz tega sledijo odgovori, ki so zgrajeni tako, da se prilagajajo nastavitvam, značilnostim in okusu posameznika. Takšni rezultati so lahko doseženi le z izkoriščanjem informacij, ki so napravam razumljive, pridobljene pa iz uporabnikovega računa, ciljev, zahtevanih vsebin, delovnih procesov, ravni znanja, uporabljajočih naprav,
33
razpoložljivosti, sposobnosti itd. Personalizacija je realizirana skozi proces sklepanja, njen cilj pa je lajšati dostop do pravih virov (Baldoni, Boroglio, & Henze, 2010).
34
4 POMEN SPLETA 3.0 PRI POUČEVANJU RAČUNALNIŠTVA
Z razvojem semantičnih tehnologij prinaša Splet 3.0 ogromno prednosti in novosti pri uporabi ter načinu dostopanja do podatkov, informacij ali znanj. Omenjeni koncepti in standardi skrbijo za to, da bo splet uporabnikom omogočil velik napredek, v primerjavi s preteklimi spletnimi izkušnjami. Trenutno se Splet 3.0 še razvija, kljub temu pa so določeni segmenti že razviti in omogočajo videnje, kaj takšen splet prinaša. Prednosti, ki so me zanimale, sem omejila na področje poučevanja računalništva oziroma izbirnih premetov povezanih z njim, saj je tu splet prepleten v vsakem učnem sklopu.
V drugem in tretjem poglavju sem združila glavne značilnosti Spleta 3.0, ki postavljajo temelj vseh, v nadaljevanju omenjenih koristi na področju poučevanja. Kot bodoča učiteljica se zavedam, da je racionalno in učinkovito podajanje znanja eden izmed pomembnih adutov dobrega učitelja. Splet 3.0 se skozi lastnosti izkaže kot dober sopotnik učitelju, učencu in pri učenju, saj nudi veliko prednosti, ki lajšajo proces poučevanja. Pomembni gradniki Semantičnega Spleta, ki omogočajo vse to, so združeni v spodnji sliki.
Slika 4.1: Gradniki Semantičnega Spleta pri izobraževanju (po Devedžić, 2006).
35
Gradniki so med seboj prepleteni in ponazarjajo cikel, ki nastane med uporabo Spleta 3.0 pri izobraževanju. Vse se začne pri učitelju (avtorju), ki s pomočjo orodij pripravi spletno izobraževalno vsebino v različnih multimedijskih oblikah. Ta je po navadi združena v skladne učne enote, ki temeljijo na pedagoških in učnih ciljih. Vzporedno s tem ontologije predstavljajo bistvo izobraževalne vsebine zaradi samih definicij, terminologij, konceptov, relacij, hierarhij in omejitev. Prav tako pa omogočajo tudi deljenje in ponovno uporabo vsebine ter njeno prehodnost med različnimi izobraževalnimi aplikacijami. Ko je vsebina postavljena na splet, spletni agenti pomagajo pri njenem iskanju, brskanju, izbiri, urejanju in vključevanju iz različnih spletnih strežnikov. Pri tem je neizogiben element tudi jezik, ki skupaj z ontologijami omogoči zapis vsebine na spletu ter lajša medsebojno sodelovanje med agenti. Glede na vse naštete elemente, učne stile, cilje, pristope in želje so tako učenci postali vedno bolj zainteresirani v personaliziranost učnega procesa. Skozi izobraževalni sistem, aplikacije in učenčeve individualne potrebe Splet 3.0 vse bolj omogoča takšno prilagajanje. Spletne storitve tako učencu in učitelju nudijo dostop do izobraževalne vsebine v specifičnih interesnih področjih in podpirajo številne aktivnosti na področju poučevanja. Tehnologija je pri tem vzporedno razvijajoč cilj Semantičnega Spleta, ki omogoča nastajanje semantičnih vsebin (Devedžić, 2006).
Splet 3.0 bo s prepletom vseh omenjenih gradnikov doprinesel k novi izkušnji uporabe spleta.
Prednosti se bodo v naslednjih letih vse bolj izpopolnjevale, kot bodočo učiteljico me je pa najbolj zanimalo, kaj od tega kar sem povzela iz do sedaj zapisane literature, se bo najbolj obdržalo in uresničilo. Misel, da bodo računalniki »razumeli« pomen vsebine na spletu, me je skozi raziskovanje vodila do dveh glavnih prednosti, ki sem jih zaradi večje preglednosti združila v kategoriji:
- spletno iskanje in
- prilagojeno načrtovanje učne poti (v slogu spletne učilnice 3.0).
36
4.1 Spletno iskanje
Predstavljajmo si, da kot učenec po spletu, s pomočjo ključnih besed, iščemo informacije za seminarsko nalogo ter pri tem najverjetneje uporabljamo iskalnik Google ali Bing. Med ogromno pridobljenimi rezultati, ki so med drugim prepleteni še z ostalimi povezanimi dokumenti, je pregledovanje vseh zamudno opravilo. Če naloga ne zahteva izjemne natančnosti se naše poizvedovanje kmalu omeji na prvih deset do dvajset zadetkov. Del vizije Semantičnega Spleta pa vključuje ravno iskanje ključnih zadev, ki tako ogromen nabor strnejo v jedrnat odgovor ali nekaj večpredstavnostnih virov kot so spletne strani, znanstveni članki, poglavja knjig, blogi, Youtube posnetki itd. Takšne rezultate sestavljajo povezana področja znanja, ki se pojavijo glede na pretekle poizvedbe s ključnimi besedami. Ker splet delno pozna vsakega uporabnika, lahko opozori tudi na podobne vire, ki nas bi glede na iskane teme utegnili zanimati. Z razliko standardnih poizvedb, viri, ki jih prejmemo, spremenijo razpoložljive informacije o dosedanjih dostopih, hkrati pa spletni agenti sledijo uporabnikovim prioritetam in ob pomembnem zaznamku to tudi sporočijo. Na takšen način bo Semantični Splet vedno bolj prisoten, zagotavljal bo skupni jezik za vse več vrst tehnologij. Rezultat tega pa bo manj zapravljenega časa za učinkovito iskanje in preučevanje pridobljenih virov (Ohler, 2008).
4.1.1 Napredno iskanje
Orodja za semantično iskanje zajemajo natančnost iskanja z razumevanjem uporabnikovih namenov ter vsebinskega pomena terminov, ki se pojavljajo v podatkovni bazi. Namesto zagotavljanja seznama poizvedb glede na ključne besede, je cilj podati podatkovne poizvedbe glede na potrebe uporabnika. Semantična orodja uporabljajo pomen jezika za pridobivanje ustreznih rezultatov (The Search Principle: Top (20) Semantic Search Tools, 2010). Pomembno je poudariti, da je semantični iskalnik vedno odvisen od »velikosti« podatkovne baze ter njene natančnosti glede vsebujočih ontologij. Trenutno je na spletu kar nekaj storitev, ki nam omogočajo iskanje po principu razumevanja naravnega jezika. Tekom raziskovanja sem našla veliko semantičnih iskalnikov, a jih je kar nekaj ostalo le pri zasnovi ali pa so razvoj začasno
37
prekinili (celo zaključili). Med vsemi pregledanimi in preizkušenimi storitvami sta se mi Kngine in Wolfram Alpha zdeli najboljši razvijajoči se semantični iskalni storitvi.
Wolfram Alpha
Wolfram Alpha »ni« iskalnik. No, vsaj ne takšen, kakršnih smo bili vajeni do sedaj. Razvijalci mu pravijo computational knowledge engine, saj gre za nov način iskanja, kjer podatke ne iščemo po celotnem spletu. Do odgovorov prihajamo preko ogromnega skladišča znanja ter s pomočjo dinamičnih izračunov, ki temeljijo na obsežni zbirki podatkov, algoritmov in metod.
Wolfram Alpha združuje znanja s semantiko ter na ta način poskuša odgovoriti na širok spekter tem. Pri postavljanju vprašanj omogoča uporabo naravnega jezika, kar pomeni, da lahko v iskalno polje vstavimo vprašanje tipa »What is the distance between Tokyo and Moscow?1« in dobili bomo odgovor 7503 km.
Slika 4.2: Iskalnik Wolfram Alpha (Wolfram Alpha, 2013).
Gre za spletno orodje, ki je trenutno omejeno na angleški jezik, s tem pa je pogojeno tudi postavljanje vprašanj in pridobivanje odgovorov. Zajema ogromen nabor tem, ki predstavljajo različne baze ontologij in povezanih podatkov. Ponuja več kot 30 področij, vse od biologije, kemije, pa do športa, glasbe, umetnosti itd. Poseben poudarek je na področju matematike, saj je Wolfram Alpha produkt razvijalcev matematičnega programa Mathematica.
1 »Kakšna je razdalja med med Tokijem in Moskvo?«
38
Slika 4.3: Primer uporabe Wolfram Alphe (Wolfram Alpha: Examples, 2013).
Če podatkov o določeni temi ni v bazi znanja, Wolfram Alpha ne vrne odgovora, saj so rezultati prikazani kot dejanske informacije in izračuni, ne pa kot povezave na spletne strani. Lastne baze podatkov predstavljajo prednost pred ostalimi iskalniki. Poenoteni razredi ontologij so v Wolfram Alphi ključni temelj preko katerih znanje pridobiva na pomenu in večji zanesljivosti odgovorov (Wolfram Alpha: About Wolfram Alpha, 2013).
Kngine (Knowledge Engine)
Kngine združuje iskalnik in semantični iskalnik na podlagi vprašanj in odgovorov. To pomeni, da v kolikor iskalnik ne uspe poiskati direktnega odgovora, še vedno obstaja možnost, da preko predlaganih povezav pridemo do želenih rezultatov. Pri tem sta uporabljena pristopa različnih
