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

Présentation Doctorat L. Zemmouchi-Ghomari

23 Janvier 2014

1

23/01/2014

Contexte de la Thèse :

Le Web Sémantique

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


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]

3

23/01/2014

Contexte: Les Technologies du Web Sémantique


4

23/01/2014

Context: Semantic Web Layer Cake


5

23/01/2014

Contexte: Les Ontologies
Une Ontologie est une

Specification explicite

formelle d’une conceptualisation partagée

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

6

23/01/2014

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.

7

23/01/2014

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

8

23/01/2014

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

[Euzenat, 2004]

Difficulté d’utilisation ou de réutilisation

Manque de standardisation et de référence


9

23/01/2014

Proposition: L’Ontologie de Référence
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]

10

23/01/2014

Comparaison de L’Ontologie de
Référence avec …
Ontologie
de
Fondement
Théories
indépendantes
du domaine

Ontologie de
Référence
Déclare
une
théorie sur un
domaine
particulier de la
réalité


11

23/01/2014

Ontologie
d’Application
Répond
aux
besoins
d’une
communauté
spécifique

Ontologie de
Référence
Répond
aux
besoins d’une
large
communauté

Couverture
Minimale

Couverture
maximale

12

23/01/2014

Core Ontologie
Définit
les
concepts et les
relations
génériques
et
communs relatifs
à un domaine.

Ontologie
de
Référence
Représente
les
connaissances
d’une partie du
monde
réel
indépendemment
d’objectifs
spécifiques

13

23/01/2014

Purpose

Reference
Ontology

Application Application
Ontology

Reference

Foundational
Lightweight
Ontology

Domain
Ontology

Heavyweight

Degree of Generic
Restrictions

Core

14

Domain

Specificity

23/01/2014

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.


15

23/01/2014

Qu’est-ce qu’une ontologie de référence ?
A quoi sert une ontologie de référence ?
Comment construire une ontologie de référence ?
Quelles sont les ontologies de référence les plus connues ?
Zemmouchi-Ghomari L., Ghomari A. R., “Reference Ontology”,
International IEEE Conference on Signal-Image Technologies and InternetBased System, Marrakech, Morocco, 2009.


16

23/01/2014


17

23/01/2014

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

18

23/01/2014

Enseignement Supérieur
En Amérique: Cas des Etats-Unis


19

23/01/2014

Enseignement Supérieur aux
USA
Gouvernance
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

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.

20

23/01/2014

Enseignement

Catégorie
Full time

Nontenure track

Tenure/tenuretrack
Assistant professor
Associate professor
Professor

Lecturer
Instructor
Professor of practice
Researcher of practice
Adjunct professor
Lecturer
Instructor
Description

Part time
Professor Emeritus
Diplôme

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


21

23/01/2014

Enseignement Supérieur aux
USA
Recherche
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]


22

23/01/2014

En Europe: Cas de l’Allemagne


23

23/01/2014

Enseignement Supérieur en
Allemagne
Gouvernance
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

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


24

23/01/2014

Enseignement Supérieur en
Allemagne
Enseignement
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

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


25

23/01/2014

En Océanie: Cas de l’Australie


26

23/01/2014

Enseignement Supérieur en Australie
Gouvernance
Le ministère de l’éducation australien n’a aucun contrôle
opérationnel direct sur les universités

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


27

23/01/2014

Enseignement Supérieur en Australie
Enseignement
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

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 »


28

23/01/2014

En Afrique: Cas de l’Afrique du Sud


29

23/01/2014

en Afrique du Sud
Gouvernance
• Les universités dépendent du département d’éducation

• 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

Financement
Les sources de financement des universités proviennent du
gouvernement, des frais d’inscription payés par les étudiants,
des donations et des activités entrepreneuriales.

30

23/01/2014

en Afrique du Sud
Enseignement
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

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


31

23/01/2014

En Asie: Cas du Japon


32

23/01/2014

Enseignement Supérieur au Japon
Gouvernance
Les universités sont totalement indépendantes du ministère de tutelle

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)

Financement
La majorité des universités sont autonomes en termes de budget


33

23/01/2014

Enseignement Supérieur au Japon
Enseignement
Des agences certifiées évaluent les programmes et les
performances des établissement universitaires et les résultats

de ces évaluations sont rendues publiques

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


34

23/01/2014

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


35

23/01/2014

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


36

23/01/2014


37

23/01/2014

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


38

23/01/2014

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)

39

23/01/2014

Scénarios Retenus


40

23/01/2014

Démarche Adoptée


41

23/01/2014

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

42

23/01/2014

CQ03. Must a university
teacher be a researcher?

CQ29.What is a campus?

CQ33.What higher
education admission
criteria are required?

2. Students and
their life
15 CQs

27 CQs

CQ4. What is expected from
university teachers?

CQ38.What roles and
responsibilities have a dean?

CQ53. What high education
degrees exist?

CQ55.How is organized the
academic year?

1Faculty,
appointments
and research
area

4. Degrees
and
Curriculum
Program

University
Domain
competency
questions

3. Administration
14 CQs

CQ41.Why universities are
organized into departments?

33 CQs

CQ73. What average size and
duration have governing board ?

CQ76. What is the role of
the accreditation?
6. Governance

5. Finance

11 CQs

08CQs

CQ77. Who are accreditors?


43

CQ74. What financial incomes
have higher education
institutions?

23/01/2014


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


44

23/01/2014


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)


45

23/01/2014


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#ResearchGro
up »/>
<owl :minQualifiedCardinalityrdf :datatype=http://www.w3.org/2001/XMLSchema#nonNegativeIn
teger
>1</owl:minQualifiedCardinality>
</owl:Restriction>


46

23/01/2014

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


47

23/01/2014

Evaluation

de l’ontologie selon différentes perspectives

Evaluation par
les experts du
domaine

Evaluation de la
satisfaction des
besoins

RAISONNEMENT

ANNOTATIONS

vérification de la
consistance et de la
cohérence via des
raisonneurs logiques.

Evaluation
Structurelle

97 annotations
(définitions,
commentaires, labels)
Site web:
herontology.esi.dz

Evaluation
Fonctionnelle
48

Documentation
de l’ontologie
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.


49

23/01/2014

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


50

23/01/2014

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


51

23/01/2014

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


52

23/01/2014

Critère

Clarity
(Clarté)

Réponses
Possibles

Classes validation
Axioms validation
Relations validation
Attributes validation

Not Clear

Right but another term
would be more appropriate
Lawfulness
(Rectitude)

Localisation des
réponses


Relevant but used terms are Attributes validation
not appropriate
Right
Wrong

Accuracy
(Exactitude)

Relevance
(Pertinence)

Classes validation

Always
Sometimes
Never

Axioms validation

Relevant
Not really relevant
Not relevant at all


53

Attributes validation
23/01/2014

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.


54

23/01/2014

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.


55

23/01/2014

Phase 2: Résultats agrégés du Questionnaire


56

23/01/2014

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 Ajout d’une classe : « Post Graduate »
comme une classe manquante dans qui est une sous classe de « Student »
l’ontologie
Certains termes utilisés pour classes Ajout de labels à certaines classes dans
n’ont pas fait l’unanimité auprès des le but d’élaguer toute ambiguité, tels
experts
que : « Research Group » équivalent à
« Research Team » et “Technical
Report” equivalent à “Research Report”


57

23/01/2014

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.


58

23/01/2014

Transformation

59

23/01/2014

Approches Automatiques d’interrogation des ressources web
CNL
OWLPATH
PANTO
DEANNA
Ben Abacha &
Zweigenbaum
Approach


60

23/01/2014

CNL

OWLPATH

PANTO

DEANNA

Ontology-based
Controlled
Natural
Language Editor

OWL Ontologyguided query
editor

Portable Natural
Language
Interface to
Ontologies

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


61

23/01/2014

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

 Spécifique au domaine médical
 Limitée à un ensemble particulier de questions:
questions commençant par ”WH”
Leur Approche

Notre Approache
1. Identifying QuestionType

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

Comment ?

1. Identifer le type de la Question

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


62

23/01/2014

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
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”


63

23/01/2014

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

CQ3. Must a university teacher be a researcher?

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?


64

23/01/2014

Phase II: Déterminer les réponses attendues (idéales)
CQs’ Examples

Corresponding Answers


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 have
governing board?
CQ1. What are the possible
academic ranks of a
teacher?
organized into
departments?

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.
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.


65

23/01/2014

Phase III: Extraire les Entités à partir des paires de
Questions/Réponses identifiées dans la phase II
Extracted terms from
CQs’

CQ44. What average size and
duration has governing
board?
academic ranks of a
teacher?
organized into
departments?

Extracted terms from Answers
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.
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.
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.


66

23/01/2014

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
Class: Course
Data Property: CourseCreditsNumber
Classes: Teacher, Researcher
Class: Governing Board
Data Properties: Size, Duration

Class: Teacher
Data Property: Rank, Assistant
Professor, Associate Professor, Full
Professor, Professor Emeritus
Classes: Higher Education
Organization, Department




Entities’ Locations in the ontology
CourseCreditsNumber Domain Course





Teacher SubClassOf Researcher
GoverningBoardSize Domain GoverningBoard
GoverningBoardDuration Domain GoverningBoard











TeacherRank Domain Teacher
AssistantProfessor SubPropertyOf TeacherRank
AssociateProfessor SubPropertyOf TeacherRank
FullProfessor SubPropertyOf TeacherRank
ProfessorEmeritus SubPropertyOf TeacherRank
Department SubClassOf Faculty
Faculty SubClassOf Role
Role SubClassOf HigherEducationOrganization
Department Definition
67

23/01/2014

Phase V: Construire les Requêtes SPARQL
Competency Questions

CQ44. What average size
and duration have
governing board?

academic ranks of a
teacher?

SPARQL Queries
SELECT ?comment WHERE
{ HERO:CourseCreditsNumber rdfs:comment ?comment }
ASK
{HERO:Teacher rdfs:subClassOf HERO:Researcher .}
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 }

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


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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.


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L’Ontologie HERO verson du 25.06.2013


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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


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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


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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.

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

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

qualité de l’ontologie.


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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 »

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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.


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Références Bibliographiques
•

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[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. 458467
[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., GomezPerez 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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MERCI
l_zemmouchi@esi.dz
l_ghomari@umbb.dz


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Présentation doctorat zemmouchi-ghomari leila

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