Онтологічне моделювання бази знань «Операційні системи»

Abstract

In the current context of the development of higher education information ecosystems and generative artificial intelligence systems, the implementation of ontological knowledge bases has got particular importance. The application of Semantic Web technologies facilitates this process by enabling machine understanding of content, data interoperability, and seamless integration across various educational platforms. This article focuses on the ontological modeling of the "Operating Systems" subject domain as a foundation for the intellectualization of the educational process. The relevance of this research is driven by the rapidly increasing architectural complexity of modern system software, which necessitates a transition from fragmentary descriptions to machine-readable formalization. The paper outlines the advantages of utilizing the Web Ontology Language (OWL) standard to describe functional dependencies between OS components. The aim of this work is to systematize the interrelationships and genealogy of operating systems through ontological engineering. It details the process of creating a model within the Protégé environment, selected for its robust support of modern reasoners. The structure of the knowledge base encompasses OS components, system software, and the classification of operating systems. Special attention is given to modeling legacy succession and architectural forks, which are critical for understanding the evolution of modern operating systems. The practical value of this study lies in the verification of the ontology using SPARQL queries, enabling the analysis of relationships between kernel types, file systems, network stacks, and virtualization tools. This approach overcomes the limitations of static repositories and ensures the dynamic inference of new knowledge. The research results confirm the model’s effectiveness for integration into the educational environment, particularly in providing context for LLMs during student knowledge assessment. This development opens up new prospects for intelligent learning support systems that transcend traditional teaching methods for the "Operating Systems" discipline, thereby granting students a more profound understanding of the architectural principles behind complex software products.

У сучасних умовах розвитку інформаційної екосистеми вищої освіти та систем генеративного штучного інтелекту особливого значення набуває впровадження онтологічних баз знань. Застосування технологій Semantic Web дозволяє полегшити цей процес, забезпечуючи машинне розуміння контенту, інтероперабельність даних та їхню безшовну інтеграцію між різними освітніми платформами. У статті проведено онтологічне моделювання предметної області «Операційні системи» як основи для інтелектуалізації освітнього процесу. Актуальність дослідження зумовлена стрімким ускладненням архітектури сучасного системного ПЗ, що вимагає переходу від фрагментарного опису до машинозчитуваної формалізації. Описуються переваги використання стандарту Ontology Web Language для опису функціональних залежностей між компонентами ОС. Метою роботи є систематизація взаємозв\"язків та генеалогії операційних систем за допомогою онтологічного інжинірингу. Описано процес створення моделі в середовищі Protégé, його надійній підтримці сучасних систем логічного виведення. Структура бази знань охоплює компоненти ОС, системне ПЗ та класифікацію операційних систем. Особливу увагу приділено моделюванню спадкоємності та архітектурних відгалужень, що є критично важливим для розуміння еволюції сучасних ОС. Практична цінність полягає у верифікації онтології через запити SPARQL, які дозволяють аналізувати зв\"язки між типами ядер, файловими системами, мережевими стеками та засобами віртуалізації. Такий підхід долає обмеження статичних репозиторіїв та забезпечує динамічне виведення нових знань. Результати дослідження підтверджують ефективність моделі для інтеграції в освітнє середовище, зокрема для формування контексту LLM-моделей під час оцінювання знань студентів. Розробка відкриває перспективи для інтелектуальних систем підтримки навчання, виходячи за межі традиційних методів викладання дисципліни «Операційні системи», що забезпечує студентам глибше розуміння архітектурних принципів побудови складних програмних продуктів.