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Konzeption und Entwicklung eines Systems zur Bewertung und Beurteilung von OWL Modellen im Rahmen des intelligenten tutoriellen Systems eTutor

Autor: F. Gruber
Masterarbeit: MT1201 (April, 2012)
Betreut von: o. Univ.-Prof. Dr. Michael Schrefl
Angeleitet von: Mag. Christian Eichinger
Dr. Michael Karlinger
Ausgeführt an: Universität Linz, Institut für Wirtschaftsinformatik - Data & Knowledge Engineering
Ressourcen: Kopie


Kurzfassung (Englisch):

The Institute for Data & Knowledge Engineering at the JKU uses the Intelligent Tutoring System (ITS) eTutor to enrich their teaching. This system uses expert modules to grade assignments automatically, with each module covering only a small area of expertise. No such module exists for the field of ontology design, so the assignments handed in by the students still have to be graded manually. Solving this problem is the purpose of this thesis.

After comparing different approaches a new concept has been developed, which combines methods for aligning ontologies with findings from teaching OWL-DL at the University of Manchester. This enables the detection of mistakes made by students regarding their instructions, formal logic and OWL-specific issues.

The concepts defined in the submitted ontology are being analyzed in the presence of a model solution. Subsequently, conclusions are drawn by combining the results of this analysis. The resulting feedback allows students to improve their submissions.

Based on this concept, an expert module has been implemented in Java. This software can either be used stand-alone or within the ITS eTutor. It uses a modular approach and can easily be extended to detect mistakes in all kinds of entities available in OWL 2.

Kurzfassung (Deutsch):

Das Institut für Data & Knowledge Engineering der JKU setzt in der Lehre das Intelligente Tutorielle System (ITS) eTutor ein. Dieses System verfügt über Expertenmodule, die von Studierenden ausgearbeitete Übungen zu bestimmten Themengebieten automatisiert korrigieren und bewerten können. Für das in der Lehre behandelte Gebiet der Ontologiemodellierung existiert noch kein solches Modul, weshalb die Übungen händisch korrigiert werden müssen. Um dieses Problem zu beheben wurde in der vorliegenden Arbeit ein derartiges Expertenmodul entwickelt.

Nach einem Vergleich bestehender Ansätze wurde ein neues Konzept entwickelt, das Methoden zum Abgleich von Ontologien mit Erfahrungen der Universität Manchester beim Lehren der Web Ontology Language (OWL) kombiniert. Dadurch können Probleme der Studenten mit dem in der Angabe beschriebenen Sachverhalt, der Prädikatenlogik und einige speziell auf OWL bezogene Probleme identifiziert werden.

Die in der vom Studenten als Lösung abgegebenen Ontologie enthaltenen Konzepte werden unter anderem durch Vergleich mit einer Musterlösung analysiert. Aus dabei gefundenen Merkmalen wird auf Fehlertypen geschlossen, die den obigen Problemen zugeordnet werden können. Diese Schlussfolgerungen werden den Studierenden mitgeteilt und erlauben diesen eine Verbesserung ihrer Lösung.

Auf Basis dieses neuen Ansatzes wurde ein in Java programmiertes Expertenmodul entwickelt, das sowohl im ITS eTutor als auch eigenständig, eingesetzt werden kann, beispielsweise im Ontologieeditor Protégé. Es ist modular aufgebaut und kann einfach auf alle Arten von Entities in OWL 2 erweitert werden.