Présentation doctorat zemmouchi-ghomari leila

Soutenance de Thèse de Doctorat en Informatique

Thème

Vers une Ontologie de Référence

pour le Domaine de l’Enseignement Supérieur

HERO « Higher Education Reference Ontology »

Réalisée par: Ghomari Leila née Zemmouchi

Thèse Dirigée par: Dr. Ghomari Abdessamed Réda, MCA, ESI

23 Janvier 2014 Présentation Doctorat L. Zemmouchi-Ghomari 1 23/01/2014

Inventeur du: WWW, URIs, HTTP, HTML, Semantic Web, Linked Data initiative

Contexte de la Thèse : Le Web Sémantique

Présentation Doctorat L. Zemmouchi-Ghomari 2 23/01/2014

Contexte: Qu’est-ce que le Web Sémantique ?

Semantic Web….Web of Data…Giant Global Graph…Web 3.0

"The Semantic Web is an extension of the current web in which information is given well-defined meaning, better enabling computers and people to work in cooperation."

[Tim berners lee & al., 2001]


Contexte: Les Technologies du Web Sémantique


Context: Semantic Web Layer Cake


Un

e O

nto

log

ie e

st

un

e

Compréhensible

par la Machine

Concepts, propriétés

relations, fonctions,

contraintes, axiomes,

Sont définis explicitement

Connaissances

Consensuelles

Modèle Abstrait et une vue

simplifiée d’un phénomène

dans le monde qu’on veut

représenter

formelle Specification explicite partagée d’une conceptualisation

Contexte: Les Ontologies

23/01/2014 Présentation Doctorat L. Zemmouchi-Ghomari 6

Zemmouchi-Ghomari L., Ghomari A. R., “Terminologies versus Ontologies from the perspective of ontologists”, International Journal of Web Science, Vol. 1, N° 4, Inderscience Publisher, 2012.


Problématique

Les ontologies fournissent : « une spécification explicite de la conceptualisation » [Gruber, 1993].

Le partage, la réutilisation et l’interopérabilité entre différents systèmes ou différentes communautés

Les ontologies décrivant le même domaine de connaissances foisonnent sur le web


Les ontologies sont devenues, elles-mêmes, source d’hétérogénéité

Difficulté d’utilisation ou de réutilisation

Manque de standardisation et de référence

Problématique

[Euzenat, 2004]


Definition

“ Domain Reference ontologies represent

knowledge about a particular part of the

world in a way that is independent from

specific objectives, through a theory of the

domain ” [Burgun, 2006]

Proposition: L’Ontologie de Référence


Ontologie de

Référence

Déclare une

théorie sur un

domaine

particulier de la

réalité

Ontologie de

Fondement

Théories

indépendantes

du domaine

Comparaison de L’Ontologie de Référence avec …


Ontologie de

Référence

Répond aux

besoins d’une

large

communauté

Couverture

maximale

Ontologie

d’Application

Répond aux

besoins d’une

communauté

spécifique

Couverture

Minimale



Ontologie de

Référence

Représente les

connaissances

d’une partie du

monde réel

indépendemment

d’objectifs

spécifiques

Core Ontologie

Définit les

concepts et les

relations

génériques et

communs relatifs

à un domaine.



Lightweight


Application

Reference

Generic Core Domain Specificity

Purpose

Heavyweight

Reference

Ontology

Degree of

Restrictions

Foundational Ontology

Domain Ontology

Application Ontology


A quoi sert une ontologie de référence ?

• Alignement des Ontologies: L’ontologie de Référence fournit un

contexte dans lequel seront alignées les ontologies appartenant au

même domaine de connaissances.

• Evaluation de l’Ontologie: l’ontologie de référence fournit le cadre qui

facilitera la comparaison entre plusieurs ontologies.

• Web Sémantique: le lien entre des ressources spécifiques du web sera

facilité par un cadre conceptuel commun dans le but de réaliser le

partage des connaissances dans un langage formel.


Zemmouchi-Ghomari L., Ghomari A. R., “Reference Ontology”, International IEEE Conference on Signal-Image Technologies and Internet-Based System, Marrakech, Morocco, 2009.

Comment construire une ontologie de référence ?

Quelles sont les ontologies de référence les plus connues ?

A quoi sert une ontologie de référence ?

Qu’est-ce qu’une ontologie de référence ?


Etude du domaine de l’Enseignement Supérieur, à travers:

• L’Amérique: les Etats-Unis • L’Europe: l’Allemagne • L’Océanie: l’Australie • L’Afrique: l’Afrique du Sud • L’Asie: le Japon Axes d’étude:

• La Gouvernance: politique suivie, source d’autorité • Le Financement: sources de financement • L’Enseignement: Conditions d’admission, Programmes,

Diplômes, Rangs du personnel enseignant • La Recherche: politique de recherche, évaluation de la

recherche

Sources: Documents, sites web, classifications, ontologies


Enseignement Supérieur En Amérique: Cas des Etats-Unis


Enseignement Supérieur aux USA

Pas de Système National de l’ES

Un type d’établissement « the community college » qui dispense

des formations professionnelles de 2 ans, très prisé par les

étudiants

Gouvernance

Financement

Trois types d’établissements: public, privé à but lucratif et privé à but non lucratif

Les sources de financement: apport gouvernemental, frais

d’inscription payés par les étudiants, dons de particuliers et

revenus des services auxiliaires fournis par l’université.


Catégorie Tenure/tenure-track

Nontenure track

Full time Assistant professor Associate professor

Professor

Lecturer Instructor

Professor of practice Researcher of practice

Part time Professor Emeritus

Adjunct professor Lecturer

Instructor

Diplôme Description

Le diplôme Associé délivré par « community college » au terme de 2 années d’étude au maximum

Le diplôme de Bachelor est le plus répandu des diplômes, obtenu au terme de 4 années d’étude

Le diplôme de Master c’est le diplôme de post graduation le plus répandu, ce type de diplôme peut être à caractère professionnel ou académique

Le diplôme de Doctorat le diplôme au rang académique le plus élevé

En

seig

nem

ent


Enseignement Supérieur aux USA

Les universités ont réalisé 56% de la recherche fondamentale en entreprise [AAU, 2011]

60% du budget de la recherche est financé par les gouvernements

fédéraux [AAU, 2011]

Recherche


Enseignement Supérieur En Europe: Cas de l’Allemagne


Enseignement Supérieur en Allemagne

16 états fédéraux (Länder) légalement responsables de leurs propres systèmes d’enseignement supérieur

• Les universités, caractérisés par la grande variété de disciplines

• Les universités des sciences appliquées

• Les collèges des arts et de la musique

Gouvernance

Financement

le financement des universités est majoritairement de source publique, de l’ordre de 96% du budget des universités


Enseignement Supérieur en Allemagne

A la fin de chaque semestre, les enseignants sont évalués par des conseils d’accréditation en utilisant des questionnaires portant sur la qualité des cours dispensés, le degré de satisfaction des étudiants par rapport aux objectifs fixés préalablement et à la charge horaire des cours

Enseignement

Recherche

Il existe des écoles doctorales dont l’accès passe par une sélection compétitive, la durée de formation varie de 3 à 4 ans


Enseignement Supérieur En Océanie: Cas de l’Australie


Enseignement Supérieur en Australie

Le ministère de l’éducation australien n’a aucun contrôle opérationnel direct sur les universités

Gouvernance

Financement

Les sources de financement: à partir des étudiants sous forme de prêts ou de bourses, des dons de particuliers, d’entreprises ou du Commonwealth ou à partir du gouvernement s’il s’agit d’un établissement public en plus des revenus des laboratoires de recherche


Enseignement Supérieur en Australie

un classement national attribué à chaque étudiant appelé ATAR ou « Australian Tertiary Admission Rank », par exemple si un étudiant obtient un ATAR de 80 ceci veut dire qu’il est mieux classé que 80% des étudiants de son âge

Enseignement

Recherche

le financement public de la recherche est largement basé sur le nombre de publications, les académiciens sont perpétuellement sous pression d’où l’expression « Publish or Perish »


Enseignement Supérieur En Afrique: Cas de l’Afrique du Sud


Enseignement Supérieur en Afrique du Sud

• Les universités dépendent du département d’éducation

Gouvernance

Financement

Les sources de financement des universités proviennent du

gouvernement, des frais d’inscription payés par les étudiants,

des donations et des activités entrepreneuriales.

• Un large Mouvement de restructuration et de fusion de plusieurs universités depuis 2001.

• «Higher Education Quality Committee» est un organisme gouvernemental qui audite les universités et les évalue en fonction du «National Qualifications Framework», afin d’assurer la qualité au niveau de ces universités


Enseignement Supérieur en Afrique du Sud

Les universités sud africaines ont une grande expérience en matière d’enseignement à distance [IEASA, 2012] puisque 35% du total des étudiants inscrits suivent des cours à distance

Enseignement

Recherche

La recherche en Afrique du sud est la plus diversifiée et la

plus importante de tout le continent Africain et cela en termes

de production scientifique

Un nombre croissant de centres de recherche d’excellence


Enseignement Supérieur En Asie: Cas du Japon


Enseignement Supérieur au Japon

Les universités sont totalement indépendantes du ministère de tutelle

Gouvernance

Financement

La majorité des universités sont autonomes en termes de budget

En 2011, 3.22 millions d’étudiants se sont inscrits dans plus de 1200 universités et collèges

Trois types d’universités : les universités nationales (137), les universités publiques locales (122) et les établissements privés (965)


Enseignement Supérieur au Japon

Des agences certifiées évaluent les programmes et les

performances des établissement universitaires et les résultats

de ces évaluations sont rendues publiques

Enseignement

Recherche

Il existe un programme national de recherche qui a pour

objectif de faciliter le partage des ressources nécessaires aux

chercheurs ainsi que les échanges entre chercheurs


Comparatif des différents Systèmes d’Enseignement Supérieur

En termes de Gouvernance

• Autonomie de l’université

• Evaluation par le biais d’organismes indépendants

• Application des méthodes de management pour la prise de décision

• Les types d’établissement dépendent du statut financier, la structure ou

encore, à vocation de recherche ou à vocation professionnelle

En termes d’Enseignement

• Internationalisation des programmes

• Système de crédits pour favoriser la mobilité des étudiants

• Quasi-unicité des diplômes délivrés


Comparatif des différents Systèmes d’Enseignement Supérieur

En termes de Financement

Les sources de financement des universités sont diverses: fonds accordés par

le gouvernement, donations, frais payés par les étudiants eux-mêmes ou par

leurs parents, prêts et bourses des étudiants, revenus à partir des services

auxiliaires fournis par l’université.

En termes de Recherche

Les chercheurs sont évalués sur la base de leurs productions scientifiques.

Des facilitations en termes de collaboration entre chercheurs sont

concrétisées à travers des centres d’excellence et des projets communs


HERO Ontology: Higher Education Reference Ontology disponible aux adresses:

http://sourceforge.net/projects/heronto/?source=directory http://datahub.io/dataset/higher-education-reference-ontology (1ère mise en ligne: 08.02.2012)

Méthodologie d’ingénierie ontologique: la Méthodologie NeOn (Networked ontologies) [Suarez-Figueroa &

al, 2008] qui propose neuf (9) scenarios


http://sourceforge.net/projects/heronto/?source=directory



http://datahub.io/dataset/higher-education-reference-ontology







HERO Ontology: Higher Education Reference Ontology disponible aux adresses:

http://sourceforge.net/projects/heronto/?source=directory http://datahub.io/dataset/higher-education-reference-ontology (1ère mise en ligne: 08.02.2012)

Méthodologie d’ingénierie ontologique: la Méthodologie NeOn (Networked ontologies) [Suarez-Figueroa &

al, 2008] qui propose neuf (9) scenarios Scénarios Sélectionnés: • Développement à partir de zéro (scenario 1) • Réutilisation des ressources non ontologiques (scenario 2)

• Classifications (eg: Carnegie Classification) • Rapports Académiques, Sites Web d’Enseignement

Supérieur • Réutilisation des ressources ontologiques (scenario 3)












Scénarios Retenus


Démarche Adoptée


Processus de Construction de l’ontologie

1. Spécification: Ontology Requirement Specification

Document (ORSD):

Objectifs, Domaine d’application, Langage d’Implémentation, Utilisateurs Finaux, Utilisations Possibles, Besoins de l’Ontologie: Technique des Questions de Compétence [Gruninger & Fox, 1995]

Six Catégories: [ACE, 2007]

– Enseignement et Recherche

– Etudiants

– Administration

– Diplômes et Programmes d’enseignement

– Finance

– Gouvernance


University Domain

competency questions

CQ76. What is the role of the accreditation?

CQ77. Who are accreditors?

CQ55.How is organized the academic year?

CQ53. What high education degrees exist?

CQ73. What average size and duration have governing board ?

CQ74. What financial incomes have higher education institutions?

CQ41.Why universities are organized into departments?

CQ38.What roles and responsibilities have a dean?

CQ4. What is expected from university teachers?

CQ03. Must a university teacher be a researcher?

5. Finance

08CQs

3. Administration

14 CQs

1Faculty,

appointments

and research

area

27 CQs

6. Governance

11 CQs

4. Degrees and

Curriculum Program

33 CQs

2. Students and their life

15 CQs

CQ33.What higher education admission criteria are required?

CQ29.What is a campus?


1. Spécification (suite): Extraction de termes pertinents à partir des questions de compétences et leurs réponses respectives Glossaire des termes (noms, adjectifs et verbes)



2. Conceptualisation: organisation des composants de l’ontologie en représentations intermédiaires (dictionnaire des données, hiérarchie de concepts, hiérarchie d’attributs et la table des relations)



3. Formalisation: restrictions sur les primitives de l’ontologie sont définies et l’ontologie est générée dans un langage formel via l’éditeur d’ontologie (NeOn Toolkit)


<owl :Class rdf :about= »http://www.UniversityReferenceOntology.org/HERO#Laboratory »> <owl :equivalentClass> <owl :Restriction> <owl :onProperty rdf :resource= »http://www.UniversityReferenceOntology.org/HERO#Contains »/> <owl :onClass rdf :resource= »http://www.UniversityReferenceOntology.org/HERO#ResearchGroup »/> <owl :minQualifiedCardinalityrdf :datatype=http://www.w3.org/2001/XMLSchema#nonNegativeInteger

>1</owl:minQualifiedCardinality>

</owl:Restriction>


http://www.w3.org/2001/XMLSchema

http://www.w3.org/2001/XMLSchema

Zemmouchi-Ghomari L., Ghomari A. R., “Towards a Reference Ontology for Higher Education Knowledge

Domain”, IRECOS, International Review on Computers and Software, Prise Worthy Prize, Vol. 8, N° 2, 2013


Présentation Doctorat L. Zemmouchi-Ghomari

Evaluation de l’ontologie selon différentes perspectives

Evaluation

Fonctionnelle

Documentation

de l’ontologie Evaluation

Structurelle

Evaluation de la

satisfaction des

besoins

Evaluation par

les experts du

domaine

RAISONNEMENT vérification de la

consistance et de la

cohérence via des

raisonneurs logiques.

ANNOTATIONS

97 annotations

(définitions,

commentaires, labels)

Site web:

herontology.esi.dz

48 23/01/2014

Evaluation de l’ontologie par les Experts du Domaine Approche Proposée

L’Evaluation des utilisateurs, des développeurs et des experts des ontologies, telle que citée dans la littérature concerne: La vérification des ontologies, qui est destinée à détecter les erreurs de modélisation et les inconsistances. Alors que notre objectif est la validation de l’ontologie qui est destinée à mesurer le degré de correspondance de l’ontologie avec la partie de la réalité qu’elle doit représenter du point de vue des experts du domaine.


Evaluation de l’ontologie par les Experts du Domaine Approche Proposée


Phase 1: Dérivation du Questionnaire à partir de l’ontologie

Ontologie exprimée dans un langage web (RDF, OWL)

Questionnaire exprimé dans un langage naturel composé de quatre parties:

– Niveaux Hiérarchiques de l’ontologie (profondeur de l’ontologie)

– Axiomes

– Relations entre concepts

– Attributs Descriptifs des concepts


Nous avons proposé les réponses possibles aux questions en se basant sur les principes de qualité des ontologies:

Clarté: l’ontologie est aisément compréhensible par les utilisateurs

Rectitude : la connaissance décrite par l’ontologie est encodée

avec des termes prédéfinis. Exactitude: les déclarations contenues dans l’ontologie sont

justes ou fausses Pertinence: l’ontologie satisfait les spécifications initiales ou

pas


23/01/2014 Présentation Doctorat L. Zemmouchi-Ghomari 53

Critère Réponses Possibles

Localisation des réponses

Clarity (Clarté)

Not Clear

Classes validation Axioms validation Relations validation Attributes validation

Lawfulness (Rectitude)

Right but another term would be more appropriate

Relations validation

Relevant but used terms are not appropriate

Attributes validation

Accuracy (Exactitude)

Right Wrong

Classes validation Relations validation

Always Sometimes Never

Axioms validation

Relevance (Pertinence)

Relevant Not really relevant Not relevant at all

Attributes validation

Les Phases Suivantes de l’approche de validation

Phase 2: Agrégation des résultats du questionnaire est réalisée de façon

automatique par les modules de formulaire web de CMS: tel que drupal webform

Phase 3 et Phase 4 Analyse et Synthèse des résultas obtenus et la

mise à jour du questionnaire en fonction de ces derniers

Pour la phase 3, nous préconisons l’utilisation de la méthode DELPHI [Dalker & Helmer, 1963]: son rôle est de réaliser la convergence des opinions des experts concernant une thématique spécifique par l’utilisation d’un questionnaire.

Généralement, 3 itérations de mise à jour du questionnaire sont suffisants pour atteindre un consensus.


Application de la phase 1 de l’approche sur l’ontologie HERO:

Nous avons dérivé un questionnaire composé de 100 questions à partir des éléments de l’ontologie et proposé un QCM dans l’espace réservé des réponses possibles en se basant sur les critères de qualité de l’ontologie.


Phase 2: Résultats agrégés du Questionnaire


Mise à jour de l’ontologie

Recommandation Action

Un étudiant peut être inscrit à la fois

dans les cursus de graduation et de post

graduation en même temps, alors que

nous avions déclaré dans l’ontologie que

les deux classes étaient incompatibles

(pas d’instances communes)

Suppression de l’axiome

d’incompatibilité entre « Undergarduate

Student » et « Graduate Student » car il

existe des étudiants qui chevauchent les

deux catégories

« Post Graduate Student » a été identifié

comme une classe manquante dans

l’ontologie

Ajout d’une classe : « Post Graduate »

qui est une sous classe de « Student »

Certains termes utilisés pour classes

n’ont pas fait l’unanimité auprès des

experts

Ajout de labels à certaines classes dans

le but d’élaguer toute ambiguité, tels

que : « Research Group » équivalent à

« Research Team » et “Technical

Report” equivalent à “Research Report”


Zemmouchi-Ghomari L., Ghomari A. R., “A New Approach for Human Assessment of Ontologies”, the third

international conference of information systems and technologies, ICIST’2013, Tangier, Morocco, 2013.


Transformation


CNL

OWLPATH

PANTO

DEANNA

Ben Abacha & Zweigenbaum

Approach

Approches Automatiques d’interrogation des ressources web


CNL

Ontology-based Controlled

Natural Language Editor

OWLPATH

OWL Ontology- guided query

editor

PANTO

Portable Natural Language

Interface to Ontologies

DEANNA

Deep Answers for Naturally

Asked Questions

Ben Abacha & Zweigenbaum

Approach

Translating Medical

Questions into SPARQL Queries

Limitations: Prérequis: Mapping entre les concepts des questions et les concepts des bases de connaissances interrogées Focus sur certains types de questions et sur certains domaines de connaissances Pas de consensus de la communauté spécialisée dans l’interrogation du web sur une seule approche


Approche de traduction proposée Une variation de l’approche de Ben Abacha & Zweigenbaum

Pourquoi?

Comment ?

Spécifique au domaine médical

Limitée à un ensemble particulier de questions:

questions commençant par ”WH” Leur Approche Notre Approache

1. Identifer le type de la Question 1. Identifying QuestionType

2. Determiner les types des réponses attendues pour les questions commençant par WH

2. Determiner les réponses attendues

3. Construire les formes simplifiées et affirmatives des questions

4. Reconnaissance des Entités Medicales (traitement, maladie…)

3. Extraction des Entités

5. Extraction des Relations 4. Identifer les types d’entités des réponses et leurs localisations dans l’ontologie

6. Construction des Requêtes SPARQL

5. Construction des Requêtes SPARQL


Phase I: Identifier les catégories des questions de compétence

en fonction des types de réponses attendues

a) Questions de Définitions: qui commencent par “What is/are” ou “What

does mean”

b) Questions Booléennes: les réponses “oui” ou “non”

c) Questions Factuelles: les réponses son des faits ou des informations

précises

d) Questions de Listes: les réponses sont des listes d’éléments

e) Questions Complexes: qui commencent par “How” ou “Why”

Approche Proposée de traduction des questions de compétence en requêtes SPARQL


Phase I: Identifier les catégories des questions de

compétence en fonction des types de réponses attendues

CQs’ Categories

CQs’ Examples

Definition questions

CQ59.What is a Credit?

Yes/No questions


Factual questions

CQ44. What average size and duration have governing

board?

List questions

CQ1. What are the possible academic ranks of a teacher?

Complex questions

CQ41.Why universities are organized into

departments?


Phase II: Déterminer les réponses attendues (idéales)


CQs’ Examples Corresponding Answers

CQ59.What is a Credit? Each course bears a specified number of credits. In general, the number of credits a course carries is determined

by the number of class hours the course meets each week. CQ3. Must a university

teacher be a researcher?

Nearly all faculty members are expected to engage in research.

CQ44. What average size and duration have governing board?

The average size of public boards is approximately 10 people and the average size among independent (private) institutions is 30. The length of board members’ terms varies from three

years to as long as 12 years. CQ1. What are the possible

academic ranks of a teacher?

Assistant Professor, Associate Professor, Full Professor, Professor Emeritus.


The basic unit of academic organization in most institutions is the department (e.g., chemistry, political science). Every

department belongs to an academic field.


Phase III: Extraire les Entités à partir des paires de

Questions/Réponses identifiées dans la phase II


Extracted terms from CQs’

Extracted terms from Answers

CQ59.What is a Credit? Each course bears a specified number of credits. In general, the number of credits a course carries is

determined by the number of class hours the course meets each week.


Nearly all faculty members are expected to engage in research.

CQ44. What average size and duration has governing

board?

The average size of public boards is approximately 10 people and the average size among independent (private)

institutions is 30. The length of board members’ terms varies from three years to as long as 12 years.

CQ1. What are the possible academic ranks of a

teacher?

Assistant Professor, Associate Professor, Full Professor, Professor Emeritus.


The basic unit of academic organization in most institutions is the department (e.g., chemistry, political science). Every department belongs to an academic

field.


Phase IV: Identifier les types d’entités des réponses (classe, propriété,

relation, annotation, axiome, instance) ainsi que la localisation de l’entité dans l’ontologie


Entities’ Types Entities’ Locations in the ontology

Class: Course Data Property: CourseCreditsNumber

CourseCreditsNumber Domain Course

Classes: Teacher, Researcher Teacher SubClassOf Researcher Class: Governing Board Data Properties: Size, Duration

GoverningBoardSize Domain GoverningBoard GoverningBoardDuration Domain GoverningBoard

Class: Teacher Data Property: Rank, Assistant Professor, Associate Professor, Full Professor, Professor Emeritus

TeacherRank Domain Teacher AssistantProfessor SubPropertyOf TeacherRank AssociateProfessor SubPropertyOf TeacherRank FullProfessor SubPropertyOf TeacherRank ProfessorEmeritus SubPropertyOf TeacherRank

Classes: Higher Education Organization, Department

Department SubClassOf Faculty Faculty SubClassOf Role Role SubClassOf HigherEducationOrganization Department Definition


Phase V: Construire les Requêtes SPARQL


Competency Questions SPARQL Queries

CQ59.What is a Credit? SELECT ?comment WHERE { HERO:CourseCreditsNumber rdfs:comment ?comment }


ASK {HERO:Teacher rdfs:subClassOf HERO:Researcher .}

CQ44. What average size and duration have governing board?

SELECT ?university ?size WHERE { ?university rdf:type HERO:HigherEducationOrganization; ?y rdfs:subClassOf ?university ; ?y HERO:GoverningBoardSize ?size }

SELECT ?university ?duration WHERE { ?university rdf:type HERO:HigherEducationOrganization ; ?y rdfs:subClassOf ?university ; ?y HERO:GoverningBoardDuration?duration }

CQ1. What are the possible academic ranks of a teacher?

SELECT ?a ?b ?c ?d WHERE {?a rdfs:subPropertyOf HERO:TeacherRank. ?b rdfs:subPropertyOf ?a . ?c rdfs:subPropertyOf ?b . ?d rdfs:subPropertyOf ?c .}


Zemmouchi-Ghomari L., Ghomari A. R., “Translating Natural Language Competency Questions into SPARQL

Queries: a Case Study”, The First International Conference on Building and Exploring Web Based Environments,

Seville, Spain, 2013.


http://www.thinkmind.org/index.php?view=instance&instance=WEB+2013

http://www.thinkmind.org/index.php?view=instance&instance=WEB+2013

L’Ontologie HERO verson du 25.06.2013


Les Applications possibles de l’Ontologie de Référence dédié au domaine de l’Enseignement Supérieur

• Un outil de recherche

• Un instrument de profilage

• Un outil de classement mondial

• Une source pour dériver une ontologie d’application

les profils des utilisateurs potentiels

• Les institutions de l’Enseignement Supérieur

• Le domaine des Affaires (business) et de l’Industrie

• Les législateurs au niveau National et International


CONCLUSION

Les Contributions dans le contexte de cette Thèse de Doctorat sont:

ETAT DE L’ART

Comparaison entre les ontologies et les terminologies

Description de l’ontologie de référence

INGENIERIE ONTOLOGIQUE

Construction d’une ontologie de référence dédiée au domaine de

l’Enseignement Supérieur

EVALUATION DES ONTOLOGIES

Proposition d’une approche pour la traduction des questions de

compétence de l’ontologie en requêtes SPARQL

Proposition d’une approche pour la validation des ontologies par les

experts du domaine


CONCLUSION

L’ontologie HERO a été construite en fonction des principes rigoureux de

l’ingénierie ontologique

Toutefois, il ne s’agit pas encore d’une ontologie de référence dédié au

domaine de l’enseignement supérieur.

Plusieurs itérations d’évaluation sont nécessaires afin d’améliorer la

qualité de l’ontologie.

Un large consensus des experts du domaine n’a pas encore été atteint


Perspectives

• Poursuivre l’évaluation de l’ontologie construite via:

• plus d’itérations avec les experts du domaine en suivant les orientations de la méthode Delphi

• d’autres questions de compétences

• Fournir un support semi automatique pour les approches de validation proposées, notamment: l’approche d’évaluation par les experts et l’approche d’évaluation par la technique des questions de compétence par:

• L’utilisation d’outils de traitement de la langue naturelle tel que: GATE dans le but d’extraire les termes des paires de questions de compétence et leurs réponses

• l’utilisation de systèmes automatiques d’alignement tel que: COMA 3.0 dans le but de réaliser la phase d’alignement

• Publication de l’ontologie selon les principes du « Linked Data »


Perspectives

Quelques recommandations pour construire une ontologie de référence pour un domaine donné: • Privilégier la réutilisation des ressources disponibles

(ontologiques et non ontologiques). • Mettre l’accent sur la spécification (spécialement

l‘acquisition des connaissances) ainsi que l’évaluation (en fonction de différentes perspectives) dans le processus d’ingénierie ontologique.


Références Bibliographiques

• [AAU, 2011] AAU, Association of American Universities, “University Research, understanding its role”, 2011

• [ACE, 2007] ACE, American Council on Education, “A brief guide to us higher education system”, 2007

• [Burgun, 2006] Burgun A., “Desiderata for domain reference ontologies in biomedicine”, Journal of Biomedical Information, Vol. 39, N° 3, 2006, pp. 307-313

• [Dalker & Helmer, 1963] Dalkey N. C., Helmer O., “An experimental application of the Delphi method to the use of experts”, Management Science, Vol. 9 N°3, 1963, pp. 458-467

• [Gruber,1993] Gruber T., “A translation approach to portable ontology specification”, Knowledge Acquisition Vol. 5, 1993, pp. 199-220

• [Gruninger & Fox, 1995] Gruninger M., Fox M. S., “Methodology for the design and evaluation of ontologies”, Workshop on Basic Ontological Issues in Knowledge Sharing, Montreal, Canada, 1995, pp. 6.1–6.10

• [IEASA, 2012] IEASA, the International Education Association of South Africa, “In leaps and bounds: Growing higher education in South Africa”, 2012

• [Suarez-Figueroa, 2008] Suarez-Figueroa M., Dellschaft K., Montiel-Ponsada E., Villazon-Terrazas B., Yufei Z., Agyado-Decea G, Garcia A., Fernandez-Lopez M., Gomez-Perez A., Espinoza, Sabou M., “NeOn Methodology for Building Contextualized Ontology Networks”, (NeOn Deliverable D5.4.1.), FP7 NeOn Project, 2008

• [Tim berners lee & al., 2001] Berners-Lee, T., Hendler, J., & Lassila, O. (2001, May). The Semantic Web. Scientific American 284, 34–43


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