Рейтинг@Mail.ru

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ

Черткова Елена Александровна

Московский государственный университет инженерной экологии (МГУИЭ)

В данной работе представлена методика и результаты визуального моделирования предметной области компьютерных обучающих систем на языке Unified Modeling Language (UML) с использованием объектно-ориентированного CASE-средства Rational Rose. В результате моделирования сформирована расширенная диаграмма предметной области компьютерной обучающей системы.

обсудить на форуме задать вопрос автору

Основной составляющей объектно-ориентированного анализа при разработке компьютерных обучающих систем является декомпозиция проблемы на отдельные классы понятий (концептуальные классы) или объекты. Модель предметной области — это визуальное представление концептуальных классов или объектов реального мира в терминах предметной области [1-3]. Моделирование предметной области — один из начальных этапов проектирования системы, необходимый для выявления, классификации и формализации сведений обо всех аспектах предметной области, определяющих свойства разрабатываемой системы.

Множество специалистов, вовлеченных в развитие программного и информационного обеспечения компьютерных технологий обучения в образовательной сфере, должны понимать контекст, в котором работают обучающие системы. Это необходимо ключевым разработчикам, в частности архитекторам и аналитикам, для адекватного отражения требований в создаваемой компьютерной обучающей системе. Модель предметной области описывает важные понятия контекста как объекты предметной области и. связывает эти объекты друг с другом. Впоследствии, при проведении объектно-ориентированного анализа и проектирования системы, объекты предметной области помогут распознать некоторые классы.

В соответствии с методологией объектно-ориентированной разработки программных систем, в основе которой в качестве процесса в данной работе используется Унифицированный процесс компании Rational — Rational Unified Process (RUP), в технологическом процессе бизнес-моделирования возможны несколько сценариев моделирования производства, что обуславливает представление бизнес-модели как надмножества модели предметной области. При разработке приложений типа компьютерных обучающих систем (КОС), основной целью которых является предоставление информации и управление ею, технологический процесс бизнес-моделирования подразумевает моделирование предметной области. Целью моделирования предметной области компьютерные технологии обучения как альтернативной детали технологического процесса бизнес-моделирования является:

На языке Unified Modeling Language (UML) модель предметной области представляется в виде набора диаграмм классов, на которых не определены операции. Модель предметной области может отображать следующее:

Для создания модели предметной области выполняются следующие этапы.

  1. Выявляются концептуальные классы на основе списка категорий и метода анализа текстового описания для текущей итерации разработки.
  2. Концептуальные классы отображаются в модели предметной области.
  3. Добавляются необходимые ассоциации, отражающие связи, для которых требуется выделение памяти.
  4. Добавляются атрибуты, необходимые для выполнения информационных требований.

Модель предметной области компьютерных обучающих систем отображает основные (с точки зрения моделирующего) классы понятий (концептуальные классы) или словарь предметной области. Неформально, концептуальный класс — это представление идеи или объекта. Если говорить более строго, то концептуальный класс можно рассматривать в терминах символов, содержания и расширения, которые интерпретируются следующим образом:

Символьное описание и содержание концептуального класса при создании модели предметной области является предпочтительным, так как именно они представляют наибольший практический интерес. Выявление концептуальных классов, которые адекватно отражают абстракции предметной области, может быть осуществлено следующими способами:

Определение концептуальных классов для компьютерных обучающих систем с помощью выявления существительных и именных групп из текстового описания предметной области может проводиться с использованием развернутых описаний прецедентов — набора взаимосвязанных сценариев, описывающих использование системы для решения некоторой задачи. Однако этот метод следует применять с осторожностью, поскольку между существительными и концептуальными классами нет взаимно однозначного соответствия, а слова естественного языка могут иметь несколько значений. Таким образом, лучшими источниками концептуальных классов для предметной области являются высокоуровневое описание задачи, низкоуровневые требования и экспертная оценка задачи.

Для понимания контекста системы с помощью модели предметной области возможно рассмотрение в виде наиболее важных объектов «предметы», которые существуют, или события, которые происходят в рабочей среде системы. Многие из объектов предметной области, или, используя более точную терминологию, классов предметной области можно определить из документа-концепции, разработка которого предшествует моделированию предметной области. Классы предметной области можно разбить на три типовых категории:

Полный список классов предметной области компьютерных обучающих систем соответствует требованиям и принятым упрощениям для основных сценариев прецедентов системы. Не существует понятия «правильный» список. Это произвольный набор абстракций и понятий из словаря предметной области, которые, по мнению разработчика модели, являются важными. Тем не менее, если для выделения концептуальных классов использовать описанные выше стратегии, то различные специалисты по моделированию составят примерно одинаковые списки.

Целесообразно в объектном проектировании (в частности при моделировании предметной области) и программировании создавать программные классы, имена и содержание которых соответствуют сущностям реального мира. Это сократит разрыв между представлением заказчика о понятиях предметной области и идентификации этих понятий в программном обеспечении. Такое сокращение семантического разрыва между программной и концептуальной моделями имеет свое практическое преимущество.

В процессе разработки модели предметной области необходимо идентифицировать связи (ассоциации) между концептуальными классами, удовлетворяющие информационным требованиям разрабатываемых на текущей итерации сценариев, а также выделить те из них, которые способствуют лучшему пониманию модели предметной области [3].

После объединения концептуальных классов, ассоциаций и атрибутов была построена уточненная модель предметной области для информационной системы, фрагмент которой представлен на рис. 1.

В результате разработки была создана достаточно полезная модель предметной области компьютерной обучающей системы. Не существует такого понятия, как "единственно верная модель". Все модели являются аппроксимациями изучаемой предметной области. В хорошей модели представлены наиболее существенные абстракции и данные, которые требуются для понимания предметной области в контексте текущих требований.

Рис. 1. Фрагмент расширенной диаграммы классов предметной области компьютерных обучающих систем

С помощью разработанной визуальной модели можно досконально разобраться в предметной области, понятиях, терминологии и взаимосвязях между различными элементами проектируемой компьютерной обучающей системы. Выявленные классы предметной области и глоссарий понятий используются в процессе дальнейших этапов разработки системы при описании прецедентов и проектировании интерфейса пользователя, а также при определении внутренних классов системы в ходе анализа и проектирования.

Работа выполнена в рамках Межвузовской комплексной программы «Наукоемкие технологии образования» (МКП НТО) в 2001-2005 гг.

Литература:

  1. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на C++, 2-е изд. – М.: Бином, СПб: Невский диалект, 1999.
  2. Грэхем И. Объектно-ориентированные методы. Принципы и практика. Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс». 2004. – 880 с.
  3. Соммервилл И. Инженерия программного обеспечения.: Пер. с англ. – М.: Изд. дом «Вильямс», 2002. – 624 с.