Bagscenetekster

Skrivning

Nogle gode, kortfattede gennemgange af generelle forventninger til akademiske tekster kan findes på [AU Studypedia] og en AAU institut-vejledning (særligt afsnittet om basiselementer).

AU Studypedia.

Metode

Skriv hvordan vi akademisk tilgår opgaven. Dvs. hvilke teorier vi tager afsæt i (men uden at forklare dem her), og hvilke akademisk anerkendte metoder indenfor disse teorier – og øvrige strukturelle redskaber som f.eks. TRIN-modellen – vi vil bruge.

Det skal nok tydeligt fremgå af teksten, hvordan metode dækker TSA + mindst een yderligere humtek gren. Dvs. nok en god ide at nævne relevant nøgleord i teksten, men mere elegant at undgå stærk eksplicit fokus, f.eks. ved at samle som separat tekstafsnit.

Metodeafsnittet [er] en fast del af det problemorienterede projekt, ifølge AAU-tekst om videnskabsteori.

Læring

Lund (2020) anmelder to nylige udgivelser om læring af Knud Illeris, nævner helt kort flere forskellige moderne læringsteorier, og kritiserer kort Illeris’ læringssyn mere generelt.

Dörner & Funke (2017) belyser det at løse et komplekst problem (CPS), og præciserer hvordan det er relevant at bruge begrebet.

Langemeyer (2012) forklarer begrebet ekspansiv læring, og knytter det (uden at nævne begrebet) til verdeningspraksis gennem reference til aktionsforskning.

Digitalisering relateret til læring

Overordnet vil vi gennem 3 parallelle gruppeprojekter demonstrere, at vores egen læring på RUC kan styrkes vha. grafteori.

Alle tre projekter undersøger grafsproget RDF som digital teknologi (altså indenfor Humtek-området TSA), men tilgår feltet fra forskellige vinkler, som komplementerer hinanden. Det samlede mål på tværs af gruppeprojekter er et sæt fungerende arbejdsrutiner, konkret demonstreret til at styrke eet vidensfelt - Humtek Basiskursus 1 - men generelt anvendelige også til andre vidensfelter.

Håbet er at vi når til at realisere ikke bare en prototype men praktisk fungerende rutiner, som vi kan anvende resten af studietiden og generelt fremover. Måske kun personligt, men gerne også i projektgruppearbejder, og (helt vildt) tilbudt til RUC og den akademiske verden generelt.

Relevante kilder

Andersen & Heilesen (2015) og Heilesen & Davidsen (2016) undersøger PPL understøttet af digitale redskaber.

Omkring PPL specifikt relateret til digitale redskaber mere løst, undersøger Bjørn (2006) problemorienteret projektlæring ved fjernundervisning.

Om semantiske digitale redskaber specifikt relateret til videnskabelig læring mere løst, undersøger Kanza et al. (2019) semantiske redskaber til videnskabelig annotation, og Goy et al. (2017) undersøger forbedring af brugeroplevelse ved kollaborativ annotation vha. semantisk klassificering af og ræsonnement om mærkatnavne.

Stancin et al. (2020) belyser ontologier anvendt indenfor undervisning, bl.a. ontologier der beskriver domæner indenfor læring.

Bento et al. (u.å.) belyser kvaliteter ved RDF-baserede ræsonnementsmaskiner (reasoning engines), relevante ved et fremtidsscenarie hvor Scholia og Hypothes.is ikke blot knyttes sammen, men også påføres logisk ekstrapolering af missing dots i sammenlagte grafer.

Couch et al. (2015) om prior art vedr. effektivisering af læring gennem strukturering af læringsmaterialet.

Digitalisering kan anvendes på mange forskellige måder, og kan have både positiv og negativ effekt på læring (Conole, 2013, Kapitel 4).

SAMR-modellen (Hamilton et al., 2016) kan hjælpe til analytisk at skelne mellem forskellig typer af digitalisering.

Stilladsering er en pædagogisk metode til at løbe en læringsproces igang, ved i begynelsen at opstille et stillads omkring den lærende, som kan pilles ned igen, efterhånden som den lærende etablerer de fornødne evner til at arbejde selvstændigt. Udover som analytisk redskab, kan SAMR desuden anvendes til stilladsering af facilitatorer, om konstruktiv inddragelse af digitalisering (Arantes, 2022).

Digipro om inkluderende brug af digitalisering i læringsforløb (Graf & Mikkelsen, 2021).

Wylie et al. (2018) konkluderer, at aktive former for digital læsning ikke svækker læring som det er tilfældet for passiv brug, sammenlignet med analog læsning.

Sproget

Et af vores projekter kigger især på selve sproget RDF, og hvordan vidensfelter afgrænses vha. ontologier. Dvs. gruppen formulerer vidensgrafer som definerer et videnskabeligt felt, som kan bruges til at formulere anvendelsen af vidensfeltet.

Konkret mål for projektet er en drejebog for, hvordan vi med sproget RDF kan formulere vidensgrafer, som semantisk udtrykker de væsentligste begreber introduceret på Humtek Basiskursus 1. Måske finder vi en eksisterende ontologi der er brugbar, eller måske en kombination af flere ontologier. Måske prøver vi at designe en ny ontologi til formålet.

Vi vil undersøge måder at formidle vores forståelse af ontologier og hvordan ontologier (begreber om feltet som abstrakt) kan bruges til til at besrkiver

Undervejs deler vi vores forståelse af RDF sprogbrug og ontologier med de andre grupper, og ideelt omfatter vores projekt ved afslutningen et sæt guidelines som er brugbare ikke kun for de øvrige to projektgrupper men enhver med interesse i at formulere sig med RDF, og ikke kun for vidensfeltet Humtek Basiskursus 1 men brugbart til ontologisk afgrænsning af vidensfelter generelt.

Behandling

Et andet af vores projekter kigger især på, hvordan data formuleret i RDF kan behandles.

Konkret mål for dette projekt er … FIXME

En ontologi udgør i sig selv en vidensgraf, og denne kan repræsenteres på flere måder til hjælp ved anvendelsen af ontologien til at formulere … FIXME

Indblik i de forskellige aspekter af grafhåndtering, og nogle tilhørende redskaber.

Formulering af Wikidata-opslag som kunne understøtte fremtidige læringsforløb ved 1. semester på RUC HumTek bachelor-studiet.

Skitsering af tænkte eksempler på brug af Scholia ved en forelæsning eller workshop

Annotering af konkrete kilder fra 1. semesters Design og Konstruktion vha. hypothesis, først personligt og så delt med supergruppen. Evt. afprøvning af Gooseberry til personlig eller supergruppe-navigation af annotationerne.

Grafredskaber

Grafformulering

Teknologien RDF (Resource Description Framework) er en kunstsprog til at formulere vidensgrafer.

RDF er i sig selv abstrakt, og kan konkretiseres – dvs. formuleres – på flere måder. det at udtrykke RDF kaldes at serialisere, og en konkret udtryksmåde kaldes en serialisering eller en syntaks. De mest udbredte RDF-syntakser i dag er Turtle, RDFa og JSON-LD. (Du vil også støde på RDF/XML som i dag er upopulært, men fortsat udbredt indenfor nogle software-systemer).

RDF-syntakser kan illustreres ved en sammenligning med menneskesprog:

Dansk skrift kan være mere effektivt at arbejde med end dansk tale, f.eks. hvis du vil søge efter et bestemt ord eller en vending i teksten. Dansk tale kan dog indeholde nuancer i brugen af pauser eller intonation, som kan være svære at medtage i dansk skrift.

På samme måde kan JSON-LD være mere effektivt til at håndtere RDF¹, men nogle semantiske nuancer kan gå tabt i denne variant, som mere robust bevares med Turtle,

Grafmodellering

Vidensgrafer består af [FIXME: lidt intro til emnet…]

Introduceret i Allemang et al. (2020f), og OWL-baserede teknikker gennemgået i Allemang et al. (2020a), Allemang et al. (2020b), Allemang et al. (2020c), Allemang et al. (2020d) og Allemang et al. (2020e).

Ontospy

SDML

Protégé

Modellering af videnskabelige domæner

Prior art er beskrevet af Fathalla et al. (2023) og Pertsas & Constantopoulos (2016).

Pablos-Ceruelo & Muñoz-Hernández (2014) beskriver udfordringer ved at klassificere subjektive non-binære ting.

Graflagring

[FIXME: lidt intro til emnet…]

Grundigt gennemgået i Heath & Bizer (2011) og Allemang et al. (2020g).

Oxigraph

Grafsøgning

[FIXME: lidt intro til emnet…]

Grundigt gennemgået i DuCharme (2013) og Allemang et al. (2020h).

https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:SPARQL_query_service/Wikidata_Query_Help/Result_Views

https://sparnatural.eu/

https://angryloki.github.io/wikidata-graph-builder/

https://scholia.toolforge.org/

Grafberegning

[FIXME: lidt intro til emnet…]

Konclude

EYE

Grafvisualisering

[FIXME: lidt intro til emnet…]

Graphviz

Qt Visual Graph Editor

Graphviz Online

Mermaid

awesome Graphviz

Visualisering af ontologisk model

Sahli et al. (2022) giver et metodisk overblik over, og anbefalinger om formål med, forskellige visuelle træk.

Lohmann et al. (2016) dokumenterer meningen med de visuelle elementer i den formaliserede grafvisualisering VOWL, bl.a. anvendt ved http://vowl.visualdataweb.org/webvowl.html.

Bera et al. (2011) undersøger effektiviteten af visuelt guidende ontologier.

Referenceliste

Allemang, D., Hendler, J., & Gandon, F. (2020a). 12 Basic OWL. I D. Allemang, J. Hendler, & F. Gandon, Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, RDFS, and OWL (s. 319–352). ACM. https://doi.org/10.1145/3382097.3382110

Allemang, D., Hendler, J., & Gandon, F. (2020b). 13 Counting and Sets in OWL. I D. Allemang, J. Hendler, & F. Gandon, Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, RDFS, and OWL (s. 353–390). ACM. https://doi.org/10.1145/3382097.3382111

Allemang, D., Hendler, J., & Gandon, F. (2020c). 14 Ontologies on the Web—Putting It All Together. I D. Allemang, J. Hendler, & F. Gandon, Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, RDFS, and OWL (s. 391–424). ACM. https://doi.org/10.1145/3382097.3382112

Allemang, D., Hendler, J., & Gandon, F. (2020d). 15 Good and Bad Modeling Practices. I D. Allemang, J. Hendler, & F. Gandon, Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, RDFS, and OWL (s. 425–452). ACM. https://doi.org/10.1145/3382097.3382113

Allemang, D., Hendler, J., & Gandon, F. (2020e). 16 Expert Modeling in OWL. I D. Allemang, J. Hendler, & F. Gandon, Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, RDFS, and OWL (s. 453–464). ACM. https://doi.org/10.1145/3382097.3382114

Allemang, D., Hendler, J., & Gandon, F. (2020f). 2 Semantic Modelling. I D. Allemang, J. Hendler, & F. Gandon, Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, RDFS, and OWL (s. 19–36). ACM. https://doi.org/10.1145/3382097.3382100

Allemang, D., Hendler, J., & Gandon, F. (2020g). 5 Linked Data. I D. Allemang, J. Hendler, & F. Gandon, Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, RDFS, and OWL (s. 85–118). ACM. https://doi.org/10.1145/3382097.3382103

Allemang, D., Hendler, J., & Gandon, F. (2020h). 6 Querying the Semantic Web—SPARQL. I D. Allemang, J. Hendler, & F. Gandon, Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling for Linked Data, RDFS, and OWL (s. 119–180). ACM. https://doi.org/10.1145/3382097.3382104

Andersen, A. S., & Heilesen, S. B. (Red.). (2015). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-09716-9

Arantes, J. (2022). The SAMR model as a framework for scaffolding online chat: a theoretical discussion of the SAMR model as a research method during these “interesting” times. Qualitative Research Journal, 22(3), 294–306. https://doi.org/10.1108/qrj-08-2021-0088

Bento, A., Médini, L., Singh, K., & Laforest, F. (u.å.). Do Arduinos Dream of Efficient Reasoners? I Lecture Notes in Computer Science (s. 289–304). https://doi.org/10.1007/978-3-031-06981-9_17

Bera, Burton-Jones, & Wand. (2011). Guidelines for Designing Visual Ontologies to Support Knowledge Identification. MIS Quarterly, 35(4), 883. https://doi.org/10.2307/41409965

Bjørn, P. (2006). Medieret vejledning af problemorienteret projektarbejde: Udfordringer for vejledning i problemformuleringsfasen. Tidsskrift for Universiteternes Efter- og Videreuddannelse (UNEV), 4(9). https://doi.org/10.7146/unev.v4i9.4918

Conole, G. (2013). Designing for Learning in an Open World. Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-8517-0

Couch, B. A., Brown, T. L., Schelpat, T. J., Graham, M. J., & Knight, J. K. (2015). Scientific Teaching: Defining a Taxonomy of Observable Practices. CBE—Life Sciences Education, 14(1), ar9. https://doi.org/10.1187/cbe.14-01-0002

DuCharme, B. (2013, august 13). Learning SPARQL: querying and updating with SPARQL 1.1 (2. udg.). O’Reilly Media. https://www.learningsparql.com/

Dörner, D., & Funke, J. (2017). Complex Problem Solving: What It Is and What It Is Not. Frontiers in Psychology, 8. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2017.01153

Fathalla, S., Lange, C., & Auer, S. (2023). An Upper Ontology for Modern Science Branches and Related Entities. I Lecture Notes in Computer Science: 20th International Conference, ESWC 2023, Hersonissos, Crete, Greece, May 28 – June 1, 2023, Proceedings (s. 436–453). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-33455-9_26

Goy, A., Magro, D., Petrone, G., Picardi, C., Rovera, M., & Segnan, M. (2017). An Integrated Support to Collaborative Semantic Annotation. Advances in Human–Computer Interaction, 2017, 1–12. https://doi.org/10.1155/2017/7219098

Graf, S. T., & Mikkelsen, S. S. (2021). ET NYT KONCEPT FOR INKLUDERENDE DIGITAL PROJEKTDIDAKTIK. I Digital projektdidaktik (s. 27–47). Aarhus University Press. https://doi.org/10.2307/j.ctv34wmws2.5

Hamilton, E. R., Rosenberg, J. M., & Akcaoglu, M. (2016). The Substitution Augmentation Modification Redefinition (SAMR) Model: a Critical Review and Suggestions for its Use. TechTrends, 60(5), 433–441. https://doi.org/10.1007/s11528-016-0091-y

Heath, T., & Bizer, C. (2011). Linked Data: Evolving the Web into a Global Data Space. I Synthesis Lectures on Data, Semantics, and Knowledge. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-79432-2

Heilesen, S., & Davidsen, S. (2016). Projektarbejde og akademisk IT-skoling. Tidsskriftet Læring og Medier (LOM), 9(15). https://doi.org/10.7146/lom.v9i15.23106

Kanza, S., Gibbins, N., & Frey, J. G. (2019). Too many tags spoil the metadata: investigating the knowledge management of scientific research with semantic web technologies. Journal of Cheminformatics, 11(1). https://doi.org/10.1186/s13321-019-0345-8

Langemeyer, I. (2012). Contradictions in Expansive Learning. I Encyclopedia of the Sciences of Learning (s. 807–810). Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-1428-6_857

Lohmann, S., Negru, S., Haag, F., & Ertl, T. (2016). Visualizing ontologies with VOWL. Semantic Web, 7(4), 399–419. https://doi.org/10.3233/sw-150200

Lund, B. (2020). Bæredygtighedspædagogik og handlekompetence – et velkommen tilbage til 70’erne? Forskning og forandring, 3(2), 47–68. https://doi.org/10.23865/fof.v3.2433

Pablos-Ceruelo, V., & Muñoz-Hernández, S. (2014). Introducing Similarity Relations in a Framework for Modelling Real-World Fuzzy Knowledge. I Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems: 15th International Conference, IPMU 2014, Montpellier, France, July 15-19, 2014, Proceedings, Part III (s. 51–60). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-08852-5_6

Pertsas, V., & Constantopoulos, P. (2016). Scholarly Ontology: modelling scholarly practices. International Journal on Digital Libraries, 18(3), 173–190. https://doi.org/10.1007/s00799-016-0169-3

Sahli, A., Pei, E., Manohar, A., & Evans, R. (2022). Knowledge Visualization: A Design centered Framework. Procedia CIRP, 109, 629–634. https://doi.org/10.1016/j.procir.2022.05.305

Stancin, K., Poscic, P., & Jaksic, D. (2020). Ontologies in education – state of the art. Education and Information Technologies, 25(6), 5301–5320. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10226-z

Wylie, J., Thomson, J., Leppänen, P. H. T., Ackerman, R., Kanniainen, L., & Prieler, T. (2018). Chapter 3. Cognitive processes and digital reading. I Learning to Read in a Digital World (s. 57–90). John Benjamins Publishing Company. https://doi.org/10.1075/swll.17.03wyl

Fodnoter

1. JSON-LD kan være særligt effektivt i kode afviklet i web-browsere, fordi datasproget JSON er direkte afledt af kodesproget JavaScript, som er det primære kodesprog i web-browsere).