+7 (846) 331-11-11

ИС обучения персонала и поддержки принятия решений с использованием технологии баз знаний

Выстраивать систему обучения персонала силами собственных ресурсов, рисовать траектории персонального роста каждого работника, использовать самый передовой опыт современного образования - всё это "Система обучения персонала и поддержки принятия решений с использованием технологии баз знаний", разработанная компаний "Открытый код". Уникальность предложенного решения основана на использовании баз знаний, что делает систему "умнее" в десятки раз, если сравнивать её с портальными решениями в области HR.

Основные преимущества портала:

  • широкий охват тематических областей обучения, курсов и обучающих материалов;
  • подача информации в виде текста, видео-, аудио- материалов;
  • интеграция с внешними информационными системами;
  • свободный доступ к системе для всех категорий пользователей;
  • интуитивно-понятный интерфейс.

В качестве системы обучения и поддержки принятия решения предлагается использовать специализированный информационный портал, который позволит обеспечить унифицированный доступ сотрудников компании к услугам системы и организовать информационное взаимодействие с другими системами, в частности с электронным архивом.

Основным достоинством данного портала станет широкий охват тематических областей обучения, курсов и обучающих материалов, а также гибкие возможности масштабирования (создания и подключения новых модулей, плагинов) и конфигурирования. Портал будет поддерживать подачу информации в виде текста, видео-, аудио- материалов, а также в виде адресного ответа на запрос из базы знаний.

Компанией «Открытый код» была разработана интеллектуальная программная платформа создания баз знаний. Данная платформа позволяет создавать базы знаний проблемных ситуаций для различных областей деятельности. Основная идея заключается в том, чтобы предоставить специалистам/руководителям компании возможность формулировать запрос на естественном языке и получать от системы полный перечень адресной (соответствующей семантике запроса) информации, «знаний» о проблемной ситуации в рамках предметной области запроса, пригодный для принятия управленческих решений.

Архитектурная платформа базы знаний

В её основу положены такие компоненты, как OracleNoSQLDatabase, которая относится к классу NoSQL баз данных и активно развивается одним из мировых лидеров разработки программных и аппаратных решений – компанией Oracle, Solr – мощный поисковый движок с возможностью полнотекстового поиска информации, Drools – информационная система и движок, используемые для ведения, поддержки и исполнения бизнес-правил.

В составе платформы можно выделить следующие компоненты:

  • Persistence – выполняет роль связующего звена прикладного кода с базой данных.
  • Search – выполняет индексацию и формирует запросы в Solr.
  • Statistics – инструментарий для пополнения и выполнения бизнес-правил для анализа хранимых знаний.
  • Security– модуль, объединяющий в себе инфраструктуру обеспечения безопасности.
  • VCL – визуальные компоненты, позволяющие отображать и редактировать знания универсальным образом.

Совокупность указанных программных компонентов позволяет реализовать универсальный механизм хранения и ввода-вывода данных с учётом семантики запроса и использовать платформу к бесчисленному числу возможных применений, включая производство, медицину, кадровое обеспечение, законотворческую деятельность, социальную защиту и многие другие.

Уже реализованные проекты, а также исследования в области инженерии знаний, технологий SemanticWeb, компьютерных методов и средств представления знаний демонстрируют, что данные технологии могут эффективно использоваться и для описания знаний и для поддержания их в актуальном состоянии, а также способны обеспечить надлежащий уровень человеко-машинного взаимодействия между пользователем и системой, обеспечивая:

  • представление знаний с учётом семантики данных для формирования рекомендаций;
  • быстрое редактирование/изменение онтологии знаний в GUI интерфейсе и без перепрограммирования;
  • интеграция с внешними информационными системами;
  • свободный доступ к системе для всех категорий пользователей;
  • интуитивно-понятный интерфейс.

Научная новизна используемого решения обуславливается применением передовых методов построения интеллектуальных программных систем – технологий SemanticWeb и онтологий для формального представления знаний, клинических рекомендаций и обмена информацией.

Знания – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в данной области. Для представления знаний в компьютерной форме используются онтологии – компьютерная форма представления знаний в виде семантической сети, где в качестве главных концептов выступают объекты с их атрибутами, отношения между объектами и сценарии (алгоритмы) функционирования объектов. Создание и использование онтологий позволяет отделить знания и логику от программного кода, предоставляя возможность конечному пользователю без специальных знаний в области программирования пополнять знания системы.

Применение онтологического подхода играет ключевую роль процессе принятия решений, поскольку использование онтологий позволяет создавать наиболее точную и максимально приближенную к реальности модель предметной области, содержащую все основные понятия и отношения предметной области, которые так или иначе должны учитываться в процессе принятия решений. Эта семантическая сеть может содержать как декларативные, так и процедурные компоненты и включать такие понятия (концепты) как физические или абстрактные объекты, свойства, процессы, отношения, атрибуты. К примеру, семантическая сеть для представления онтологии клинических рекомендаций будет содержать описание заболеваний в данной сфере, методов их лечения, диагностики и профилактики, перечень медицинских специалистов, занимающихся лечением заболеваний, лекарственные препараты, лечебные процедуры и др.

Пример семантической сети

С каждым из перечисленных объектов связано конечное число возможных сценариев действий, отношений, атрибутов. Например, в зависимости от вида поставленного диагноза пациенту может быть назначен тот или иной метод лечения, симптомы заболевания и история болезни влияют на используемый метод обследования и выбор клинической рекомендации по лечению и др.

В отличие от баз данных, рассчитанных на хранение больших по объему и иерархически структурированных массивов однородных данных (например, «заболевание – метод лечения»), онтологии позволяют работать с совершенно разнородными данными, не имеющими фиксированной структуры (данные о заболеваниях, способах диагностики, медицинских учреждениях и т.д.), структура которых является сетевой и часто дополняется или меняется, в частности, с принятием каждого нового закона или реформированием бизнес-процесса предоставления медицинских услуг, изменением методики лечения, появлением нового лекарственного препарата или метода диагностики и др. При этом онтология может играть роль метаданных, описывающих не только саму структуру данных (например, данных о заболевании или методике лечения), но и методов доступа к этим данным во внешних базах данных.

×
×
×
×