Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ состояния и перспектив методической поддержки автоматизированного проектирования 17
Введение 17
Анализ существующих форм методической поддержки 18
Подготовка проектировщиков в вузах 19
Подготовка проектировщиков на базе учебных центров 23
Самостоятельная подготовка проектировщиков 24
Перспективы методической Web - поддержки САПР 26
Анализ технологий Web-обучения 33
Модели и методы формализации целей подготовки 35
Модели структурирования программ подготовки 43
Модели и методы персональной адаптации программ 56
Выводы 74
2. Анализ технологического обеспечения методической web - поддержки 76
Введение 76
Технологии реализации интегрированной информационной модели 79
Реляционные СУБД 79
Объектно-ориентированные базы данных 81
Документоориентированные базы данных 83
Объектно-дедуктивные базы данных 85
XML - технологии 88
Серверы приложений систем Web - обучения 91
Сценарная логика 93
Проблема поддержки транзакций 95
Средства поддержки объектного подхода в сценарных языках 100
Технологии XML-обмена 102
Рабочее место клиента Web - обучения 104
Выводы 113
3. Разработка интегрированной информационной модели web - поддержки 116
Введение 116
Разработка модели целей методической поддержки 117
Требования к спецификации целей 117
Реализация модели целей в ИИМ 122
Разработка модели предметных знаний 126
Концептуальная онтология предметных знаний 128
Модель оценки результатов подготовки 130
Визуальная модель предметных знаний 140
Разработка модели структуры программы подготовки 145
Концептуальная модель структуры 145
Визуальная модель структуры 154
Разработка модели пользователя 155
Разработка модели прав доступа 161
Выводы 167
4. Разработка методической web - поддержки автоматизированного проектирования 170
Введение 170
Метод целеориентированного синтеза программ подготовки 171
Построение «внешней» модели программы 172
Агрегирование учебных целей структурой программ подготовки.. 180
Метод апостериорного анализа качества ИП МАП 188
Метод персональнной адаптации программ подготовки 193
Проектирование модели адаптации учебного материала 194
Интерпретация каскадной модели адаптации учебного материала. 197
Выводы 199
5. Разработка объектно - логической модели сценариев методической web - поддержки 202
Введение 202
Проблемы интеграции объектной и логической моделей программирования 205
Проблемы интеграции логических программ с реляционными базами данных 208
Задачи реализации объектно - логической модели 211
Разработка объектно-логической модели сценариев 212
Интерфейсы взаимодействия ОЛМС и базы данных 216
Интерфейс обеспечения перманентности 216
Интерфейс множественной обработки данных 220
Поддержка транзакций в ОЛМС 229
Разработка машины вывода и лингвистических средств ОЛМС 232
Анализ стандартной вычислительной модели логической программы 234
Представление реляционных данных в машине вывода ОЛМС 238
Реализация компонентов объектного подхода 257
Архитектура сервера ОЛМС 260
Выводы 263
6. Реализация технологии информационной интеграции методической поддержки 266
Введение 266
Разработка архитектуры системы ИП МАП 269
Архитектура процессов жизненного цикла 269
Программно-аппаратная архитектура 270
Проектирование внешней модели программы ИП МАП 278
Проектирование внутренней модели программы ИП МАП 286
Проектирование внутренней модели программы методом конверсии 286
Проектирование внутренней модели в среде АРМ разработчика... 288
Инструменты управление процессами ИП МАП 298
Инструменты оценки профессиональных качеств 298
Инструменты адаптации программ Web - поддержки 305
Конкурентные преимущества технологии ИП МАП 310
Выводы 314
Заключение 317
Литература
- Подготовка проектировщиков на базе учебных центров
- Технологии реализации интегрированной информационной модели
- Концептуальная онтология предметных знаний
- Проблемы интеграции логических программ с реляционными базами данных
Введение к работе
Актуальность темы. Современные САПР объектов энергетики обеспечивают высокий уровень автоматизации проектирования, способствуют повышению качества проектов за счет уменьшения количества ошибок, вызванных дублированием данных и использованием неадекватно упрощенных моделей. Вместе с тем, внедрение САПР влечет за собой глубокую реструктуризацию проектных работ. Технологическая революция последних лет в области информатики существенно изменила принципы проектирования как таковые. Эти обстоятельства, а также высокая стоимость САПР делают недопустимыми увеличение сроков внедрения и неэффективную эксплуатацию новой технологии, обусловленную неквалифицированными действиями проектировщиков. Поэтому внедрение и эксплуатация САПР требует методической поддержки, устанавливающей состав, правила отбора и применения средств автоматизации проектирования.
Потребности в методическом обеспечении процессов автоматизированного проектирования (АП) в настоящее время покрываются подготовкой проектировщиков на базе учебных специальностей вузов, специализированных учебных центров, а также различными формами самоподготовки. Однако эти формы поддержки не удовлетворяют имеющийся спрос ни в количественном, ни в качественном отношениях. Учебные планы подготовки студентов энергетических специальностей вузов не предусматривают изучения технологий проектирования в полном объеме, что осложняет восприятие возможностей и преимуществ автоматизации. Стоимость методической поддержки, предоставляемой специализированными учебными центрами, сопоставима со стоимостью «легких» САПР, что вынуждает заказчика ограничивать объем методической поддержки и совмещать ее во времени с закупкой соответствующей САПР. В результате большая часть эксплуатационного персонала оказывается неподготовленной к использованию новой технологии. Кроме того, имеется риск закупки САПР в конфигурации, которая не отвечает потребностям проектирования. Наконец, разброс стартового уровня профессиональной подготовки проектировщиков часто делает методическую поддержку на базе специализированных центров неэффективной. Самоподготовка пользователей на базе методических материалов поставщика САПР не привязана по времени к моменту начала внедрения системы и при этом условно бесплатна. Однако, как показывает практика, оптимистичные сроки самоподготовки - не менее 2-3 месяцев для «средних» и «легких» САПР. При этом многие преимущества САПР оказываются невостребованными. Освоение «тяжелых» САПР методом самоподготовки практически нереально.
Невозможность подготовки, опережающей внедрение САПР и соответствующей профессиональным целям и уровню подготовки конкретного проектировщика, снижает эффективность методической поддержки и отдаляет возврат инвестиций в приобретение и внедрение САПР. Это определяет актуальность поиска новых форм методической поддержки АП, учитывающих потребности опережения и персонализации. С учетом этих требований наиболее перспективным является использование дистанционной формы поддержки. Во-первых, она обеспечивает «открытость», понимаемую как возможность доступа к методическим материалам вне зависимости от места и времени их востребования, Во-вторых, стоимость дистанционной методической поддержки в несколько раз ниже стоимости очной. Кроме того, дистанционная форма создает предпосылки для доступа к методическим материалам по принципу информационного портала, предоставляющего интегрированные ресурсы в соответствии с персональными потребностями и уровнем подготовки.
Теоретический фундамент Интернет-обучения сформирован трудами таких ученых, как А.А. Андреев [68], A.M. Бершадский [72], П.Л. Брусиловский [5-9], В.П. Демкин [83,90], Ж.Н. Зайцева [96], А.Д. Иванников [198], В.А. Каймин [102], Ю.В. Копыленко [109], В.М. Курейчик [112], Я.Е. Львович [119], И.ПНоренков [126,128,126], В.Н. Нуждин [193], О.П. Околелов [130], Ю.М. Порховник [170], А.А. Поляков [169], Н.А. Селезнева [186], А.В. Соловов [189,190], В.П. Тихомиров [99]. В них, в частности, содержатся положения о необходимости целевого планирования и персонализации материала программ дистанционного обучения. Впервые идея целевого планирования ресурсов на основе информационной интеграции процессов жизненного цикла (ЖЦ) была практически воплощена в технологиях CALS/ИПИ1, которые успешно применяются в сфере промышленной логистики. Однако принципы информационной интеграции не нашли своего отражения в сфере дистанционного обучения и профессиональной подготовки в силу специфики этой сферы деятельности (отсутствие прямого контакта поставщика и потребителя, необходимость квалифицированного участия потребителя в процессе подготовки). Поэтому проблема дистанционной методической поддержки АП далека от окончательного разрешения, что делает актуальной задачу разработки технологий, реализующих концепции ИПИ и удовлетворяющих требованиям целевого планирования и персональной адаптации материалов методической поддержки.
Целью работы является разработка технологии информационной поддержки методологии автоматизированного проектирования (ИП МАП) в виде комплекса моделей, методов, архитектурных, организационных и инструментальных решений, практическое использование которых позволит сократить непроизводительные затраты на профессиональную подготовку проектиров Computer-aided Acquisition and Lifecycle Support I Информационная поддержка изделия щиков и повысить ее качество за счет целевого планирования и персональной адаптации методических материалов.
Научная новизна результатов работы заключается в следующем.
1. Разработана технология ИП МАП, которая отличается наличием единой информационной базы, интегрирующей процессы: анализа целей и задач методической поддержки; синтеза структуры информационных ресурсов; персонализованного предоставления этих ресурсов проектировщикам.
2. Предложена и реализована информационная основа технологии ИП МАП - интегрированная информационная модель методической поддержки (НИМ). Архитектурное решение ИИМ отличается наличием взаимосвязи четырех базовых подмоделей: «пользователи», «цели», «содержание» и «форма» методической поддержки. Учет взаимосвязей между целями поддержки, ее содержанием, формами визуального предоставления и уровнем профессиональной подготовки проектировщиков позволяет ставить задачи целевого планирования и персональной адаптации методического материала.
3. Разработана операционная модель ИП МАП, представляющая собой комплекс методов синтеза модульной структуры ресурсов поддержки, адаптивной компоновки визуального представления методического материала и апостериорного анализа результатов. Отличие операционной модели заключается в том, что она обеспечивает трансформацию целей проектирования в структуры ИИМ и адаптивные формы реализации методической поддержки в соответствии с принципами системного подхода.
4. Разработан метод синтеза модульной структуры информационных ресурсов ИП МАП, включающий последовательные этапы декомпозиции целей методической поддержки и их агрегирования модулями ресурсов. Результатом декомпозиции является внешняя модель структуры, входами которой служат оценки стартового уровня подготовки проектировщика, а выходами -цели методической поддержки. Алгоритм агрегирования представляет собой оригинальную интерпретацию метода резолюций Робинсона для доказательства существования модульной структуры, покрывающей подмножество целей внешней модели в условиях ограничений, определяемых уровнем начальной подготовки проектировщиков.
5. Разработан метод персональной адаптации визуального представления информационных ресурсов методической поддержки. Отличие метода заключается в реализации каскадной процедуры фильтрации элементов И/ИЛИ модели визуального материала в функции кластеризованных оценок профессиональных качеств проектировщика.
6. Разработаны модель и метод интерпретации сценариев динамической компоновки методического материала. Их отличием является совместное использование объектной и логической парадигм представления знаний. Это обеспечивает повышение эффективности алгоритмов адаптации за счет исключения промежуточных операций сохранения / восстановления персонального контекста методической поддержки.
Практическая ценность результатов работы
1. Применение технологии ИП МАП, реализованной в виде программно-информационного комплекса ГИПЕРТЕСТ, позволяет повысить качество методической поддержки благодаря целевому планированию и персональной адаптации содержания программ поддержки в соответствии с текущими оценками профессиональных качеств проектировщика. Технология ИП МАП позволяет сократить затраты на подготовку проектировщиков за счет опережающего анализа покрытия потребностей проектирования возможностями САПР и более эффективного использования возможностей других форм методической поддержки.
2. Информационная интеграция и комплексная автоматизация процессов ИП МАП обеспечивает целевое использование методического материала, а глубокое структурирование этого материала способствует сокращению за 12
трат на методическую поддержку за счет возможности повторного использования модулей информационных ресурсов. Наличие единой информационной базы в виде ИИМ устраняет необходимость информационного согласования процессов ЖЦ, исключает непроизводительный повторный ввод данных, а также обеспечивает возможности для параллельной разработки программ методической поддержки.
3. Методы декомпозиции целей проектирования, их последующего агрегирования модулями методического материала и динамической компоновки этого материала в соответствии с уровнем профессиональных качеств проектировщика позволяют повысить эффективность методической поддержки, что подтверждается приведенной в работе оценкой влияния адаптационных механизмов на качество результатов подготовки.
4. Пакет методов управления процессами ИП МАП, включающий метод персональной адаптации материала и метод апостериорного анализа его качества, позволяет реализовать в рамках предложенной технологии принцип непрерывного усовершенствования программ методической поддержки.
5. Открытость архитектуры ИП МАП, выражающаяся в наличии специфицированных интерфейсов подключения внешних информационных и операционных ресурсов, позволяет расширять базовую функциональность инструментальных средств технологии.
Реализация результатов работы. Диссертационная работа выполнялась при поддержке следующих федеральных программ:
1. «Технические университеты России», раздел 2.3 «Интеллектуальные информационные технологии»;
2. «Инновации в высшей школе и введение интеллектуальной собственности в хозяйственный оборот», подпрограмма «Активизация инновационной деятельности в научно-технической сфере»; 3. «Качество и безопасность технологий продукции, образовательных услуг и объектов», раздел «CALS-технологии в образовательной и научно-технической сферах»;
4. «Государственная поддержка региональной научно-технической политики высшей школы и развитие ее потенциала», подпрограмма «307. Развитие региональной инфраструктуры научно-инновационной деятельности высшей школы в образовательной и научно-технической сферах»;
5. «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма «210.01. Инструментальные средства информационной поддержки жизненного цикла продукции»;
6. «Развитие научного потенциала высшей школы», подпрограмма «Прикладные исследования и разработки по приоритетным направлениям науки и техники», раздел научно-технической подпрограммы «Прикладные исследования», направление работ «Энергетика».
Разработанная технология ИП МАП в виде инструментального комплекса средств анализа, разработки и сопровождения программ дистанционного обучения ГИПЕРТЕСТ, а также ее продукты и компоненты используются рядом проектных, промышленных и образовательных организаций в стране и за рубежом. В их числе:
•Институт «Мосэнергопроект»: программы Web-поддержки пользователей САПР систем АСУТП ElectriCS 3D, AutomatiCS;
•Учебный центр Стиплер Графике, г. Москва: комплекс программ опережающей подготовки и входного контроля знаний пользователей Автокад; •ОАО «Станкосистема», г. Иваново: комплекс программ Web-поддержки автоматизации функционального проектирования САУ;
•ОАО «Мосэнергомонтаж»: комплекс электронных учебников для переподготовки инженеров пуско-наладки тепломеханического оборудования; •ОАО «Пермэнерго», г. Пермь: Web-учебник «Котельные установки ТЭС и промпредприятий»;
•Нанкинский электроэнергетический институт (КНР): компьютерный учебник по ТОЭ ( «Переходные процессы в цепях с сосредоточенными параметрами», «Переходные процессы в нелинейных электрических цепях»); •ОАО «Ивэнерго»: комплекс Web-учебников по маркетингу и менеджменту; •ОАО «Ивтелеком», ОАО «Зарубежэнергопроект»: объектно-дедуктивная модель логики;
•ОАО «Лукойл-Коми»: подсистема профильного тестирования в составе комплекса ГИПЕРТЕСТ;
•ИГЭУ: используется в составе учебно-методических комплексов различных дисциплин.
Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов. Достоверность результатов обеспечивается тем, что автор использует общепризнанные модели и методы общей теории систем, искусственного интеллекта, теории сетей Петри, методов статистического анализа данных и математического аппарата логики предикатов. Обоснованность результатов подтверждает практика их успешного использования в проектных, образовательных и промышленных организациях.
Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертационной работы были представлены и одобрены на международных, всероссийских и региональных конференциях и семинарах: •Международная научно-техническая конференция "Состояние и перспективы развития электротехнологии (Бенардосовские чтения)".- Иваново, 1991, 1992,1994,1996,2001гг., •Международная научно-техническая конференция "Современное состояние, проблемы и перспективы развития Российской экономики" (Кондратьевские чтения). - Иваново, 1996, 2000 гг., •Региональная научно-методическая конференция «Проблемы дистанционного обучения». - Иваново, ИГХТУ, 2000, •Международная электронная конференция «Современные проблемы информатизации в непромышленной сфере и экономике». - Воронеж, ВЭПИ, 2000,
•IV международный конгресс «Конструкторско-технологическая информатика - 2000». Москва, СТАНКИН, •ASEE annual conference, 22-25 June 2003, Nashville, Tennessee. USA, •Международная конференция-форум «Применение ИПИ (CALS)-технологий для повышения качества и конкурентоспособности наукоемкой продукции», Москва, 2003,
•Международный научно-практический семинар «Стратегия развития высшей школы и управление качеством образования». - Иваново, 2003, •VII, IX, X Международная научно-техническая конференция «Информационная среда вуза», Иваново, ИГАСА, 2000-2003.
Программы подготовки пользователей, созданные по технологии ИП МАП, используются в ИГЭУ на кафедрах Систем управления, Тепловых электрических станций, Атомных станций, Электропривода, Электроники и микропроцессорных систем. Разработанные в составе технологии ИП МАП методы объектно-логического моделирования предметных знаний внедрены в учебный процесс ИГЭУ на кафедре программного обеспечения компьютерных систем (дисциплины «Логическое программирование» и «Искусственный интеллект»).
Инструментальная среда разработки программ дистанционного обучения ГИПЕРТЕСТ и созданный в ее среде продукт Web-учебник «Котельные установки ТЭС и промпредприятий» зарегистрированы в Российском агентстве по патентам и товарным знакам (Роспатент), (свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ №2001611279, Москва, 27.09.2001, №2003610112.-Москва, 08.01.2003.).
Публикации. Содержание основных положений диссертации отражают 65 печатных работ, в том числе 4 учебных и методических пособия, одно из них с грифом УМО, 11 статей в журналах, рекомендованных ВАК, 27 статей в прочих журналах и сборниках трудов, в том числе 1 - в зарубежном, 23 тезиса докладов на конференциях.
Подготовка проектировщиков на базе учебных центров
Примерами успешной реализации такой формы подготовки персонала САПР является сотрудничество фирмы ПИТОН (СПб, САПР ARC+) и Сам-ГАСА (строительство) [174], фирмы «АСКОН» (САПР КОМПАС) и Братского ГТУ (машиностроение) [98], АО «Топ Системы» (САПР T-Flex) и Чебоксарского ГУ (машиностроение) [79], AutoDesk и СПбГТУ (архитектура и строительство) [100] и другие.
Однако описанная схема подготовки требует авторизованного обучения и сертификация преподавателей, что связано с существенными временными и финансовыми затратами. Кроме этого, серьезным препятствием для организации переподготовки инженеров-проектировщиков на базе вузов является недостаточное понимание преподавательским персоналом целей и задач профессиональной переподготовки, а также специфических для каждой отрасли и предприятия условий их реализации (нормативная база, организационная структура). Наконец, приобретение вузами программных средств САПР для использования в учебном процессе является больным вопросом, несмотря на то, что фирмы - поставщики предоставляют вузам значительные (до 50%) скидки.
Подготовка проектировщиков на базе учебных центров
Еще один вариант подготовки - это обучение персонала САПР на базе учебных центров, действующих при организациях, которые занимаются поставкой соответствующего программного обеспечения. Как правило, подобное обучение проводится преподавателями, сертифицированными фирмой-поставщиком программного обеспечения и хорошо представляющими профессиональные потребности слушателей. Это гарантирует высокое качество подготовки и в ряде случаев позволяет добиться эффективной эксплуатации САПР, не прибегая к кадровым переменам [82], при условии, что обучаемый
персонал отвечает требованиям к стартовому уровню подготовки. Однако, по данным [195], на российских предприятиях не более 20-30% специалистов умеют работать на компьютерах. В этих условиях профессиональное обучение подменяется устранением пробелов в базовых навыках. Кроме того, стоимость подобного обучения (от 400 до 600 у.е. на одного обучаемого) вынуждает руководство предприятий ограничивать количество специалистов, направляемых на переподготовку в учебные центры. В результате эксплуатация САПР немногими освоившими ее специалистами не оказывает существенного влияния на общее положение дел с эксплуатацией «тяжелых» систем с большим количеством рабочих мест, так как для основной массы инженеров-проектировщиков эффективная работа с новой технологией оказывается недоступной. Наконец, подготовка персонала САПР на базе учебных центров, как правило, проходит уже после того, как соответствующая технология закуплена предприятием, что отдаляет начало эффективной работы с ней. По этой же причине примерно в половине случаев оказывается, что служба информатизации предприятия ограничилась базовым комплектом поставки и не закупила для специалистов именно те библиотеки, которые наиболее необходимы в их повседневной работе и существенно облегчают и ускоряют выполнение проектных процедур [195].
К недостаткам подготовки персонала САПР на базе учебных центров следует отнести и то, что предоставляемые ими услуги обучения распространяются только на продукты, имеющие устойчиво высокий спрос на рынке (табл. 1-1). Поэтому данная форма подготовки непригодна для САПР, чья репутация на рынке только начинает создаваться.
Самостоятельная подготовка проектировщиков
На сегодняшний день самой распространенной является ситуация, когда специалисты в области проектирования осваивают новые информационные технологии самостоятельно. Эту особенность ситуации учитывают дале ко не все разработчики САПР, часто ограничивающиеся включением в комплект поставки технической документации (табл. 1-1). Положительные примеры единичны. Например, в комплект поставки системы КОМПАС фирмы «Аскон» входят два тома книги «Практическое руководство пользователя», позволяющей самостоятельно ознакомиться с основными возможностями системы и приступить к процессу проектирования.
К руководству прилагается специальная учебная база данных, в состав которой входят упражнения для самостоятельного выполнения. Документация рассчитана на непрограммирующих специалистов в предметных областях проектирования. Тем не менее, самый оптимистичный вариант самостоятельного освоения САПР даже при наличии исчерпывающих руководств занимает два-три месяца с момента приобретения САПР [195]. При этом многие существенные преимущества АП, например, автоматическое создание видов в разных масштабах на одном чертеже с автоматической простановкой размеров в САПР КОМПАС, оказываются невостребованными. Чтобы показать увеличенное изображение отдельных элементов, конструкторы копируют часть изображения на свободное поле чертежа, физически увеличивая его в несколько раз, а затем вручную редактируют размерную информацию, чтобы восстановить соответствие. Процесс сопровождается неизбежными при таком подходе ошибками, которые затем уходят в производство.
Анализ существующих форм методической поддержки АП позволил выявить следующие проблемы: Как правило, процессы внедрения и методической поддержки АП начинаются одновременно, в результате начало эффективного использования возможностей САПР запаздывает, а вопросы покрытия функциональных потребностей проектировщиков возможностями новой технологии на момент ее приобретения изучены недостаточно.
Технологии реализации интегрированной информационной модели
Реляционные СУБД (РБД) в настоящее время являются фактическим стандартом хранения данных. К преимуществам РБД обычно относят [89]: Наличие формальной теоретической основы - реляционной модели дан ных, определяющей отношение как множество кортежей, являющееся подмножеством декартова произведения фиксированного числа доменов. Это обстоятельство делает РБД предсказуемыми. ф Небольшое число базовых понятий. Все данные реляционной модели представляются как атомарные значения в строках и столбцах таблиц. Для каждой из четырех основных функций (выборка, изменение, вставка, удаление) требуется только один оператор. Это упрощает реализацию функций обеспечения безопасности, прав доступа, отображения в среду хранения по сравнению с нереляционными моделями и в итоге способствует повышению производительности системы.
Декларативный стиль реляционных операций манипулирования данными изолирует конечного пользователя от лишних подробностей хранения и доступа к данным. Это упрощает, а в простых случаях и исключает разработку приложений, обслуживающих базы данных, а также уменьшает проблемы, возникающие при смене сервера РБД.
Возможность внесения дополнений в определения базы данных «на ходу», без остановки работающих с базой приложений, крайне важна для систем ДО, обслуживающих сотни удаленных клиентов.
Отсутствие различий в описании «данных» (информации о содержании таблиц и значениях связей РБД) и «метаданных» (информации о структуре таблиц и связей) открывает возможность написания приложений, управляемых метаданными. Преимущество таких приложений заключается в отсутствии необходимости встраивать в них какие-либо априорные предположения о структуре базы данных, что повышает их универсальность.
Однако критики реляционной модели отмечают, наряду с этим, и три важных недостатка РБД [104]:
РБД вынуждают пользователей представлять иерархические данные (данные с большой вложенностью, составные данные и т.д.) в терминах кортежей многих отношений. Кроме того, что это неудобно, для выборки данных, разбросанных по многим отношениям, РБД должны выполнять трудоемкие операции соединения.
РБД предлагают набор примитивных встроенных типов в качестве доменов столбцов отношений, без всяких средств добавления пользовательских типов. Встроенные типы - в основном, численные и символьные. Поэтому для того, чтобы добавить новый тип данных, часто приходится перекраивать архитектуру и код системы. Добавление же нового типа к системе баз данных означает возможность сохранения данных этого типа, запрашивания и обновления таких данных.
Современные РБД поддерживают «сохраненные процедуры», т.е. позво ляют писать программы на некотором процедурном языке и сохранять в базе данных, а затем загружать и выполнять их. Однако сохраненные про цедуры не инкапсулируют данные, поэтому их нельзя соотнести с любым отношением или с любым кортежем. Кроме того, хранимые процедуры не допускают автоматического повторного использования.
Объектно-ориентированные базы данных Объектно-ориентированные БД (ООБД) создавались именно под флагом преодоления отмеченных недостатков реляционной модели. Основные аргументы в пользу объектной модели:
Тип атрибута объекта в объектно-ориентированных языках может быть как примитивным, так и произвольно определенным пользователем типом (классом). Иерархические данные естественным образом представляются благодаря тому, что значение атрибута объекта, в свою очередь, может быть объектом.
Инкапсуляция объектов не накладывает никаких ограничений на типы, которым могут принадлежать его атрибуты.
Методы объектов инкапсулируют данные, а механизм наследования обеспечивает возможность их повторного использования.
Концептуальная онтология предметных знаний
Выполнение этих требований достигается в ИИМ посредством стукту-ризации предметных знаний и их визуального представления в виде концептуальной и визуальной онтологии [144,157], то есть тезаурусов, дополненных аксиомами порождения следствий. В то время как концептуальная онтология представляет модель предметной области на понятийном уровне, визуальная онтология обеспечивает отображения концептов в виде страниц учебно -контролирующего материала. Преимущество такой специализации заключается в возможности комбинаторного использования ресурсов концептуального и визуального уровней алгоритмами адаптации.
Концептуальная онтология предметных знаний На концептуальном уровне модель содержания предметных знаний формализована парой Ок =(ЕК,1К ), где Ек соответствует явно представленным в модели знаниям (экстенсионал), а Г - аксиомам логического вывода, порождающим следствия из Е? (интенсионал). Факты концептуальной онтологии предметных знаний формализованы семантической сетью Ек =(N,A,S), вершинам которой сопоставлены декларативные знания D (понятия) и процедурные знания 02 (навыки), N = DuQ2, а дугам AczDxD, - набор семантически окрашенных структурирующих отношений S: А — {род/вид, часть/целое, класс/экземпляр, объект/атрибут}.
Пример формального представления декларативных знаний представлен на рис. 3-3. Здесь вершинам сопоставлены элементы знаний, а ребрам -онтологические отношения. Ориентация ребер определяет направление отношения.
Элементы множества учебных целей (процедурных знаний) из 2 не имеют визуального представления, так как относятся к внешней среде, параметры которой (состояние персональных знаний, умений и навыков) доступны посредством измерений. Поэтому они связаны между собой и с элемента
ми множества декларативных знаний R вне контекста онтологической модели через интерфейсы измерительных процедур (тестов), формально представленных двудольным ориентированным графом (Т, G, Ґ, Г), где Т- множество тестов, Ґ, Г - их входные и выходные интерфейсы, соответственно. Так как любой элемент процедурных знаний, в конечном счете, базируется на декларативных знаниях, для каждого в є 02 можно определить множество путей Paths = ftd,tl,ei,...,tl,0f,...,tn,e)\dєD,tt є7\#,. e02), связывающих их с элементами множества D. Например, в АД-технологии умение описывать в виде И/ИЛИ дерева множество проектных решений в предметной области систем контроля и управления теплоэнергетическими объектами предполагает знание специализированного языка YRD [196].
На аксиоматическом уровне сущности онтологической модели отображаются в систему взаимосвязанных объектов. Семантика отношений между объектами реализована при помощи набора аксиом, ядро которых составляют аксиомы объектного подхода (инкапсуляция, наследование, полиморфизм, агрегирование). Реализация объектных аксиом скрыта от разработчика программ объектно - логической моделью сценариев, рассматриваемой далее в Главе 5. Их использование позволяет существенно уменьшить объем экстенсиональной модели Е за счет исключения дублирования описаний наследуемых свойств и поведения.
Модель оценки результатов подготовки
Как было отмечено в Главе 1, модель оценки результатов подготовки проектировщиков должна удовлетворять противоположным требованиям унификации и специализации, обеспечивать возможности измерения процедурной составляющей знаний, а также необходимую для персональной адаптации меру информативности. Большинство реализованных на сегодняшний день моделей измерения в популярных системах Web - обучения (Прометей, ОРОКС, Доцент, WebCT, Learning Space, Blackboard Learning System) - тяготеет к унификации и ограничивается контролем «результативной» составляющей предметных знаний. Это существенно ограничивает их ценность для подготовки персонала САПР. В то же время, спонтанная специализация моделей и методов контроля, с одной стороны, существенно увеличивает затраты на их разработку, а с другой - делает полученные решения несовместимыми, не допускающими переноса и повторного использования в других средах.
Рассматриваемый далее подход к разрешению этого конфликта, реализованный в СДО ГИПЕРТЕСТ [158], базируется на принципе «унифицированной специализации», заложенном в определении открытых систем5 [131].
Проблемы интеграции логических программ с реляционными базами данных
Одна из них заключается в проблеме логической интерпретации интерактивного взаимодействия, обусловленной существованием фундаментального противоречия между понятием взаимодействия и декларативной семантикой логических программ. Характерной особенностью интерактивной системы является способность к смене состояний под воздействием внешних событий. В то же время логическая программа имеет декларативную (теоретико-модельную) семантику, то есть является статической системой. В процессе развития логического программирования было предложено большое количество способов имитации объектов с изменяемым состоянием, основанных на использовании повторных доказательств подцелей логической программы (Actor Prolog), задержанных вычислений, параллельных стратегий исполнения логических программ (ЭВМ 5 поколения [207]), а также на использовании метасредств и неклассических логик [124].
Альтернативой имитации объектов с изменяемым состоянием служит использование внелогических средств, аналогичных по своему поведению операциям ввода-вывода в классическом Прологе. Несмотря на то, что такие средства разрушают декларативность программы, они остаются более понятными для пользователя, чем, например, акторный механизм в Actor Prolog. В процессе выполнения программы на Actor Prolog создаются подцели (акторы), которые повторно доказываются при изменении внешней средой значений переменных, которые эти подцели используют в качестве аргументов. Этот механизм отдаленно напоминает поведение триггеров в базе данных. Как и в случае с триггерами, поведение программы на Actor Prolog трудно предсказать. Таким образом, отсутствие интуитивной ясности делает такое решение, как минимум, не более предпочтительным, чем использование внелогических средств.
Поэтому целесообразно использовать внелогические средства взаимодействия с пользователем, учитывая также меньшую сложность их реализации. Именно такое решение реализовано в большинстве логических языков (Prolog++, Trink-Prolog, Visual Prolog и др.).
Еще одна точка конфликта объектной и логической парадигм связана с обеспечением перманентности объектов (клиента, страницы и ее компонентов и др.), формирующих контекст сценариев подготовки. Средства обеспечения перманентности должны удовлетворять следующим требованиям: прозрачность для разработчика определений; эффективность (по скорости работы и расходу памяти); безопасность (защита физической и логической целостности сохраненных данных от некорректных действий пользователя).
В существующих реализациях объектно-ориентированных логических языков ответственность за обеспечение перманентности объектов возлагается на программиста. По этой причине перманентность часто реализуется при помощи низкоуровневых средств - операций ввода-вывода или операций управления данными в базе. Так, в большинстве реализаций универсальных логических языков (Visual Prolog, Trink-Prolog) перманентность обеспечивается средствами взаимодействия с внешними реляционными базами данных, аналогичными интерфейсу ODBC.
Таким образом, средства поддержки перманентности объектов в существующих объектно - логических языках непрозрачны для программиста. Кроме того, они не гарантируют обеспечения безопасности, поскольку реализация сохранения состояния объекта целиком зависит от автора определений и в силу относительной сложности может содержать ошибки. Поэтому обеспечение прозрачной перманентности объектов в рамках создаваемой модели сценариев ДО является актуальной практической задачей.
Проблемы интеграции логических программ с реляционными базами данных
Взаимодействие логических программ с базами данных подразумевает использование логического языка в первую очередь как инструмента построения запросов к базе данных. Усилия исследователей и разработчиков, действующих в этом направлении, направлены в первую очередь на: повышение прозрачности интерфейса логического языка и базы данных; повышение эффективности обработки больших объемов данных интерпретатором логического языка.
