Some observations on mind map and ontology building tools for knowledge management
Notice bibliographique
Résumé
Ontology is a fundamental data object for organizing knowledge in a structured way in many areas ranging from philosophy to Knowledge Management. Knowledge capture, knowledge integration and knowledge delivery are the essential parts of dynamic knowledge management. E-Learning is considered to be an integral part of knowledge delivery system. Information architect plays an important role in developing the system, and are primarily responsible for capturing and modeling knowledge from various Information sources as a part of eLearning. Ontology is found to be useful and efficient as a basis to capture the knowledge, model it in a structured way and disseminate it for further processing from various information sources. In this paper, we present a brief description on the role of ontology in e-learning and review the ontology building tools. The purpose for reviewing ontology building tools is to determine the toolkit most suitable for ontology creation, editing, and mind/concept mapping from the view points of Information Architects (IAs) who play a significant role in designing knowledge management systems. The paper also gives a fundamental understanding of ontology tools available on the market as open source products as well as commercial products in terms of their capability, availability, enhancement and further development. We provide a ranked list of the tools based on our needs and suitability for the IAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».