Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Ієрархічно-мережева модель управління освітнім контентом системи безперервного навчання Титенко С.В., Гагарін О.О, к.т.н.,...
Передумови <ul><li>Стрімкий розвиток засобів поширення інформації і удосконалення технологій  продукування ресурсів WWW </...
Концепція системи:  Портал + генератор <ul><li>Управління знаннями відіграє роль підготовки репозитарію   або  порталу зна...
Постановка задачі <ul><li>Ставиться завдання розробки моделі  Web - контенту, яка стане підґрунтям для побудови адаптивної...
Tree-Net <ul><li>Семантична модель  Web- контенту  </li></ul>
Tree-Net  – контент і тематичні групи <ul><li>Tree-Net  -  Ієрархічно-мережева модель контенту </li></ul><ul><li>Описує  с...
Основні характеристики  Tree-Net <ul><li>Елементи контенту:  </li></ul><ul><ul><li>Структуруються за допомогою дерева </li...
Tree-Net <ul><li>Структура  елементів контенту </li></ul>
Tree-Net : Структура елементів контенту <ul><li>Множина елементів контенту :   V ={ v 1 ,..., v n } </li></ul><ul><li>Ієра...
Tree-Net:  Контент, ієрархічні і бінарні зв'язки
Семантичний блок контенту <ul><li>Семантичний блок   – це множина елементів контенту, які мають логічну і структурну єдніс...
Псевдоніми і повторне використання контенту <ul><li>Технологія  псевдонімів  служить для забезпечення  повторного використ...
Типи відношення псевдонімів <ul><li>Типи відношення псевдонімів:  </li></ul><ul><ul><li>ATypes  = { aLink ,  aCopy ,  aSel...
Tree-Net <ul><li>Тематичні групи </li></ul>
Tree-Net:  Тематичні групи <ul><li>Тематичні групи служать для організації різноманітних  міжпредметних і внутрішньопредме...
Tree-Net : Контент і Групи
Структура тематичних груп <ul><li>Множина G вказує на тематичні або асоціативні групи, в яких можуть брати участь елементи...
Оператори ієрархії тематичних груп <ul><li>Множина усіх  груп-нащадків   даної групи  g  G  являє собою послідовне об’єдн...
Зв'язок елементів контенту із тематичними групами <ul><li>Кожен елемент контенту може брати участь у довільній кількості т...
Оператори визначення контенту множини тематичних груп <ul><li>Множина елементів контенту, кожен з яких бере участь хоча б ...
Tree-Net <ul><li>Використання тематичних груп для </li></ul><ul><li>пошуку асоціативного контенту  </li></ul>
Пошук тематично-асоціативних елементів контенту на основі груп <ul><li>На основі тематичних груп ми можемо визначати  зв’я...
Найближче коло <ul><li>Найближче коло тематично-асоціативного контенту елементу  a,   a  V  – множина елементів контенту,...
Помірне коло <ul><li>Помірне (заглиблююче) коло тематично-асоціативного контенту  елементу  a,   a    V  – множина елемен...
Широке коло <ul><li>Широке коло (узагальнююче) тематично-асоціативного контенту  елементу  a,   a     V – це множина елем...
Повне коло <ul><li>Повне коло тематично-асоціативного контенту  елементу  a,   a    V  – це контент помірного тематично-а...
Проблема моделювання області знань і пошуку асоціативного контенту <ul><li>Область знань  або  предметна область  –  части...
Асоціативний контент на базі  Tree-Net  як віртуальна область знань  <ul><li>Основою для підготовки персонального освітньо...
Вибірка елементів і визначення вершин оператором  Roots <ul><li>Набір елементів контенту, отриманий в результаті пошуку ас...
Висновки <ul><li>Запропонована модель освітнього  Web -контенту Tree-Net дозволяє комплексно підійти по вирішення завдань ...
Стан і перспективи  <ul><li>Семантична модель контенту  Tree-Net  застосовуються в програмному  web- комплексі  FreshKnowl...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Ієрархічно-мережева модель управління освітнім контентом системи безперервного навчання. Титенко С.В., Гагарін О.О.

2,158 views

Published on

Україна стоїть перед викликом впровадження і підтримки освітніх процесів за принципом «навчання впродовж усього життя». Модель освітнього процесу за вимогами безперервного навчання повинна містити етап побудови і адаптивної підтримки релевантного навчального курсу

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Ієрархічно-мережева модель управління освітнім контентом системи безперервного навчання. Титенко С.В., Гагарін О.О.

  1. 1. Ієрархічно-мережева модель управління освітнім контентом системи безперервного навчання Титенко С.В., Гагарін О.О, к.т.н., доц., Національний технічний університет України «КПІ», м. Київ www.setlab.net
  2. 2. Передумови <ul><li>Стрімкий розвиток засобів поширення інформації і удосконалення технологій продукування ресурсів WWW </li></ul><ul><li>За деякими оцінками, середньорічний темп приросту нових знань становить 4 – 6%. Це означає, що близько 50% професійних знань фахівець повинен одержати після закінчення навчального закладу. </li></ul><ul><li>Майже 30% загального робочого часу фахівець повинен витрачати на поновлення професійних знань </li></ul><ul><li>Набувають актуальності такі задачі: </li></ul><ul><li>Організація безперервного навчання на основі Web- технологій в організаціях з метою постійного поновлення знань і розвитку співробітників </li></ul><ul><li>Управління знаннями ( knowledge management ). Фокусується на тому, як організація визначає, створює, здобуває, розподіляє і застосовує знання. </li></ul><ul><li>Інтеграція безперервного навчання і управління знаннями : </li></ul><ul><ul><li>І навчання, і управління знаннями мають справу із обміном знаннями і створенням співтовариств, в яких розповсюджуються знання. </li></ul></ul>
  3. 3. Концепція системи: Портал + генератор <ul><li>Управління знаннями відіграє роль підготовки репозитарію або порталу знань , а організація навчання відбувається на основі технологій використання цього репозитарію у якості генератора курсів і персонального освітнього середовища </li></ul><ul><li>Портал знань + Генератор курсів </li></ul>
  4. 4. Постановка задачі <ul><li>Ставиться завдання розробки моделі Web - контенту, яка стане підґрунтям для побудови адаптивної системи безперервного навчання через Інтернет в контексті управління знаннями. Модель повинна задовольняти наступні вимоги: </li></ul><ul><li>ієрархічне і багаторівневе подання великих об’ємів контенту по різним предметним областям; </li></ul><ul><li>підтримка міжпредметних і різноманітних внутрішньопредметних зв’язків [6]; </li></ul><ul><li>наявність широких можливостей по тематичному і асоціативному групуванню та сортуванню контенту ; </li></ul><ul><li>підтримка еволюційного розвитку освітнього порталу , як необхідна складова в умовах явища «інформаційного вибуху»; доступність функціональності навіть при умові неповного опису [6]; </li></ul><ul><li>повторне використання контенту і організація нових навчальних курсів на основі існуючої інформації; </li></ul><ul><li>підтримка процесу управління знаннями в контексті процесу безперервної освіти; </li></ul><ul><li>реалізація широких можливостей управління і навігації Web -контентом в контексті сучасних підходів організації Інтернет-ресурсів, таких як каталогізація і рубрикація контенту, технології міток (тегів), організація меню, розділів і підрозділів сайту [11]; </li></ul><ul><li>інтеграція із іншими компонентами розроблюваної навчальної системи , серед яких понятійно-тезисна модель, як понятійна складова моделювання контенту, а також модель контролю і діагностики знань, модель студента, модель професійних компетенцій, модель освітнього запиту і модель педагогічного процесу [12] . </li></ul>
  5. 5. Tree-Net <ul><li>Семантична модель Web- контенту </li></ul>
  6. 6. Tree-Net – контент і тематичні групи <ul><li>Tree-Net - Ієрархічно-мережева модель контенту </li></ul><ul><li>Описує структуру, зв’язки і співвідношення великого об'єму освітніх матеріалів </li></ul><ul><li>B основі Tree-Net лежать дві ключові сутності: </li></ul><ul><ul><li>елемент контенту, тобто Web-сторінка </li></ul></ul><ul><ul><li>тематична група </li></ul></ul><ul><li>Tree-Net відповідно складається з двох основних деревоподібних структур: </li></ul><ul><ul><li>дерево елементів контенту </li></ul></ul><ul><ul><li>дерево тематичних груп . </li></ul></ul>
  7. 7. Основні характеристики Tree-Net <ul><li>Елементи контенту: </li></ul><ul><ul><li>Структуруються за допомогою дерева </li></ul></ul><ul><ul><li>Можуть мати бінарні відношення </li></ul></ul><ul><ul><li>Можуть об'єднуватись у Семантичний блок </li></ul></ul><ul><ul><li>Можуть мати відношення Псевдонімів (повторне використання) </li></ul></ul><ul><ul><li>Можуть мати групові відношення </li></ul></ul><ul><li>Тематичні групи елементів контенту </li></ul><ul><ul><li>Структуруються за допомогою дерева </li></ul></ul><ul><ul><li>Зв’язуються з контентом </li></ul></ul><ul><ul><li>Служать для групування і каталогізації контенту та для визначення областей асоціативності </li></ul></ul>
  8. 8. Tree-Net <ul><li>Структура елементів контенту </li></ul>
  9. 9. Tree-Net : Структура елементів контенту <ul><li>Множина елементів контенту : V ={ v 1 ,..., v n } </li></ul><ul><li>Ієрархічна структура контенту: </li></ul><ul><ul><li>Кожен елемент може мати дочірні елементи: Ch:V->2 V </li></ul></ul><ul><ul><li>Кожен елемент має батьківський елемент: F:V->V </li></ul></ul><ul><li>Мережева структура контенту – бінарні зв'язки: </li></ul><ul><ul><li>Задається відношенням: N  V × V </li></ul></ul><ul><ul><li>Дане відношення задається квадратною (n V × n V ) матрицею Nw =|| nw ij || , рядки і стовпці якої відповідають елементам контенту. Елемент матриці nw ij числове вираження зв’язку елемента v i з елементом v j . </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>Якщо nw ij =0 вважаємо що зв'язок між v i з v j відсутній, а ( v i , v j )  N . </li></ul></ul></ul><ul><ul><li>Набори елементів, з якими даний елемент v k пов'язаний бінарним зв'язком будемо позначати наступним чином: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>прямим зв’язком – Nfromv(v k ) = {v i : ( v k ,v i )  N }, </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>оберненим зв'язком – Ntov(v k ) = {v i : ( v i ,v k )  N }, </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>взаємним зв'язком – Ncomv(v k ) = {v i : ( v i ,v k )  N & ( v k ,v i )  N } , </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>симетричним зв'язком – Nsymv(v k ) = {v i : ( v i ,v k )  N & ( v k ,v i )  N & nw ik =nw ki }. </li></ul></ul></ul><ul><ul><ul><li>Усі пов’язані елементи – Nv(v k ) = Nfromv(v k )  Ntov(v k ) </li></ul></ul></ul>
  10. 10. Tree-Net: Контент, ієрархічні і бінарні зв'язки
  11. 11. Семантичний блок контенту <ul><li>Семантичний блок – це множина елементів контенту, які мають логічну і структурну єдність, вони мають єдине джерело походження, наприклад одне авторство, і подають одну тему. Сюди можна віднести готові статичні курси, контент яких завантажено до системи. </li></ul><ul><li>Фізично семантичний блок контенту є деякою гілкою у дереві контенту . Для визначення елементів-нащадків застосовуватимемо оператор:   Desc(e) , e  V, </li></ul><ul><ul><li>Desc(e) - Множина усіх елементів-нащадків даного елемента e  V являє собою послідовне об’єднання множин дочірніх елементів вглиб по ієрархічній структурі. </li></ul></ul>
  12. 12. Псевдоніми і повторне використання контенту <ul><li>Технологія псевдонімів служить для забезпечення повторного використання вже існуючого контенту для нових цілей. Відбувається це завдяки можливості розташувати вже існуючий в системі елемент контенту в іншому місті ієрархії. </li></ul><ul><li>Відношення псевдонімів описується відображенням: A : V -> V </li></ul><ul><li>Таким чином кажемо, що елемент v k є псевдонімом елемента v l у тому разі, коли </li></ul><ul><ul><li>( v k , v l )  A , </li></ul></ul><ul><ul><li>при цьому v k відіграє роль одержувача (псевдоніма) , </li></ul></ul><ul><ul><li>а v l – джерела (оригінала) . </li></ul></ul>
  13. 13. Типи відношення псевдонімів <ul><li>Типи відношення псевдонімів: </li></ul><ul><ul><li>ATypes = { aLink , aCopy , aSelect , aDCopy , aDSelect } </li></ul></ul><ul><li>Типізація відношення псевдонімів задається відображенням: </li></ul><ul><ul><li>AType : A -> ATypes . </li></ul></ul><ul><li>Відношення «посилання» : AType ( A i )= aLink – елемент-одержувач приймає адресу ( URL ) елемента-джерела, тому фактично є посиланням на нього. </li></ul><ul><li>Статична копія : AType ( A i )= aCopy – усі атрибути копіюються в момент створення, після чого зв'язок із джерелом не потрібен. </li></ul><ul><li>Статична вибірка : AType ( A i )= aSelect – Копіюється елемент і його нащадки як статична копія: для елемента копії створюються нащадки - статичні копії усіх нащадків елемента-джерела. </li></ul><ul><li>Динамічна копія : AType ( A i )= aDCopy – служить як постійно актуальна копія деякого елемента без його нащадків. </li></ul><ul><li>Динамічна вибірка : AType ( A i )= aDSelect – служить як постійна копія деякої гілки. </li></ul>
  14. 14. Tree-Net <ul><li>Тематичні групи </li></ul>
  15. 15. Tree-Net: Тематичні групи <ul><li>Тематичні групи служать для організації різноманітних міжпредметних і внутрішньопредметних зв’язків між елементами контенту . </li></ul><ul><li>Тематичні групи використовується для моделювання предметних областей , каталогізації, групування і вибірки асоціативного контенту. </li></ul><ul><li>Організація тематичних груп відбувається у ієрархічній структурі . Це дозволяє вибудовувати таксономію предметних областей. </li></ul><ul><li>На основі тематичних груп визначаються зв’язки асоціативності між елементами контенту . </li></ul><ul><li>Кожен елемент контенту може брати участь у довільній кількості тематичних груп . </li></ul>
  16. 16. Tree-Net : Контент і Групи
  17. 17. Структура тематичних груп <ul><li>Множина G вказує на тематичні або асоціативні групи, в яких можуть брати участь елементи контенту. </li></ul><ul><ul><li>G = { g 1 , …, g nG } , де n G – кількість тематичних груп контенту </li></ul></ul><ul><li>Ієрархія тематичних груп задається відображеннями: </li></ul><ul><ul><li>Дочірні групи задаються відображенням ChG: G ->2 G   </li></ul></ul><ul><ul><li>Батьківські групи : FG: G->G </li></ul></ul>
  18. 18. Оператори ієрархії тематичних груп <ul><li>Множина усіх груп-нащадків даної групи g  G являє собою послідовне об’єднання множин дочірніх елементів вглиб по ієрархічній структурі. Для визначення груп-нащадків застосовуватимемо оператор DescG (g) , g  G . </li></ul><ul><li>DescGG ( A ) – множина нащадків множини груп A  G . Визначається як послідовне об’єднання DescG (g i ): DescGG( A )=  (DescG (g i )), де g i  A, A  G </li></ul><ul><li>  Генеалогічна лінія групи g – це множина усіх її пращурів, визначається оператором AncG(g) , g  G . </li></ul><ul><li>Генеалогічна лінія множини груп A  G позначається AncGG( A ) і в изначається як послідовне об’єднання AncG(g i ):   AncGG ( A )=  (AncG (g i )), де g i  A, A  G </li></ul>
  19. 19. Зв'язок елементів контенту із тематичними групами <ul><li>Кожен елемент контенту може брати участь у довільній кількості тематичних груп , що задається відображенням: GV: V->2 G </li></ul><ul><ul><li>Матриця GVw=||gvw ij || задає це відношення, разом з тим зберігаючи міру відповідності або релевантності даного елемента групі. Рядки матриці ||gvw ij || відповідають елементам контенту v 1 ,v 2 ,…,v nV , а стовпці – групам g 1 ,g 2 ,…,g nG . </li></ul></ul><ul><li>У свою чергу зв'язок множини усіх елементів контенту і групи, до якої вони безпосередньо належать задається відображенням:   VG: G->2 V . </li></ul><ul><ul><li>Це відношення задається тією ж матрицею GVw=||gvw ij || </li></ul></ul>
  20. 20. Оператори визначення контенту множини тематичних груп <ul><li>Множина елементів контенту, кожен з яких бере участь хоча б в одній групі із заданої множини груп. Тобто елементи контенту, що належать множині груп A  G, визначаються оператором:   </li></ul><ul><ul><li>VGG(A)= {v: GV(v)  A  0} </li></ul></ul><ul><li>Множину елементів контенту, які беруть участь у групі g або в деякій із її нащадків будемо називати контентом гілки g: </li></ul><ul><ul><li>VGbr(g)={v: g  GV(v) або GV(v)  DescG (g)  0} </li></ul></ul><ul><li>Множину елементів контенту, які беруть участь хоча б в одній групі із множини A  G або в деякій із її нащадків будемо називати контентом множини гілок A  G:   </li></ul><ul><ul><li>VGGbr( A )={v: v  VGbr(g i ), де g i  A  DescGG ( A )} </li></ul></ul>
  21. 21. Tree-Net <ul><li>Використання тематичних груп для </li></ul><ul><li>пошуку асоціативного контенту </li></ul>
  22. 22. Пошук тематично-асоціативних елементів контенту на основі груп <ul><li>На основі тематичних груп ми можемо визначати зв’язки асоціативності між елементами контенту. </li></ul><ul><li>Це служить для визначення сукупності найбільш близького за змістом контенту і контенту схожої тематики </li></ul><ul><li>Виділяємо різні області асоціативності для елементу контенту: </li></ul><ul><ul><li>найближче коло тематично-асоціативного контенту елементу; </li></ul></ul><ul><ul><li>помірне, або заглиблююче, коло тематично-асоціативного контенту; </li></ul></ul><ul><ul><li>широке , тобто узагальнююче, коло тематично-асоціативного контенту. </li></ul></ul>
  23. 23. Найближче коло <ul><li>Найближче коло тематично-асоціативного контенту елементу a, a  V – множина елементів контенту, які безпосередньо беруть участь у тих самих тематичних групах, що і даний елемент a, a  V. Служить для визначення сукупності найбільш близького за змістом контенту тієї ж тематики. </li></ul><ul><li>Визначається оператором: </li></ul><ul><li>V narrowG (a)={v: GV(v)  GV (a)  0}   </li></ul>
  24. 24. Помірне коло <ul><li>Помірне (заглиблююче) коло тематично-асоціативного контенту елементу a, a  V – множина елементів контенту, які беруть участь в тих же групах, що й a, або в групах, що відповідно є нащадками . Служить для визначення набору контенту тієї ж тематики, у тому числі по темам вужчого специфічного характеру. </li></ul><ul><li>Визначається оператором: </li></ul><ul><li>V mediumG (a)= V narrowG (a)  {v: v  VGGbr(G a ), де G a = GV ( a )} </li></ul>
  25. 25. Широке коло <ul><li>Широке коло (узагальнююче) тематично-асоціативного контенту елементу a, a  V – це множина елементів контенту, які беруть участь у тих же групах, що й a, а також таких елементів, які беруть участь у групах, які є послідовно пращурами по лінії кожної групи з множини груп елементу a. Служить для визначення контенту тієї ж тематики і тематики більш загальної. Визначається оператором: </li></ul><ul><li>  V wideG (a)=V narrowG (a)  {v: v  VGG( AncGG(G a ) ), де G a =GV(a)} </li></ul>
  26. 26. Повне коло <ul><li>Повне коло тематично-асоціативного контенту елементу a, a  V – це контент помірного тематично-асоціативного кола, об’єднаний із контентом широкого кола елементу a. Служить для визначення повного набору асоціативного контенту тієї ж тематики, а також споріднених тематик як більш загального, так і більш специфічного характеру. </li></ul><ul><li>V totalG (a)=V mediumG (a)  {v:v  VGG( AncGG(G a )), де G a =GV(a)} </li></ul>
  27. 27. Проблема моделювання області знань і пошуку асоціативного контенту <ul><li>Область знань або предметна область – частина реального світу, яка розглядається у межах даного контексту </li></ul><ul><li>В освітній системі і системі управління знаннями область знань може виражатися як деяка множина контенту , предмет обговорення якого стосується деякої реальної області знань. </li></ul><ul><li>Гнучкість та різноманітність областей знань як гнучкість та різноплановість інтересів користувачів </li></ul><ul><ul><li>Звужуючи погляд на дану область знань, отримуємо деяку нову область знань, яку можна вважати дочірньою відносно першої, так як розглядає знання, які стосуються лише деякої частини головної області знань. </li></ul></ul><ul><ul><li>Перетин або об'єднання двох областей знань дадуть на виході нову область </li></ul></ul><ul><li>Виникає потреба моделювання і автоматизації побудови області знань, як відібраної сукупності структурованого контенту освітньої системи </li></ul>
  28. 28. Асоціативний контент на базі Tree-Net як віртуальна область знань <ul><li>Основою для підготовки персонального освітнього середовища є визначення інтересів користувача і подальший відбір необхідного контенту. </li></ul><ul><li>Тут актуальним виявляється задача пошуку асоціативного контенту до деякої сторінки у випадку, коли інформація цієї сторінки цікавить користувача. Знаходження асоціативних елементів контенту даної Web-сторінки відбувається на основі джерел асоціативності. </li></ul><ul><li>Нижче наведено джерела асоціативного контенту сторінки по порядку їх значимості: </li></ul><ul><li>Бінарні зв’язки між елементами контенту. </li></ul><ul><li>Елементи-члени тієї ж групи, до якої належить даний елемент – найближче коло тематично-асоціативного контенту. </li></ul><ul><li>Елементи того ж семантичного блоку контенту. </li></ul><ul><li>Елементи із дочірніх груп - помірне коло тематично-асоціативного контенту </li></ul><ul><li>Елементи із батьківських груп - широке коло тематично-асоціативного контенту </li></ul><ul><li>Ієрархічні зв’язки у дереві контенту : дочірні елементи, батьківський елемент. </li></ul>
  29. 29. Вибірка елементів і визначення вершин оператором Roots <ul><li>Набір елементів контенту, отриманий в результаті пошуку асоціативних сторінок можна подати структуровано за допомогою оператора Roots. </li></ul><ul><li>Робота оператора Roots TN-моделі полягає у пошуку у множині V′  V новоутворених незалежних коренів на основі відношень Ch і F , які описують ієрархію контенту. Потужність | Roots | вказуватиме на кількість утворених дерев на виборці V′ . </li></ul><ul><li>Новоутворені піддерева можуть розцінюватись як основа для персональних навчальних курсів та за допомогою відношень псевдонімів: посилань, копій і вибірок, – можуть подаватись окремо у якості персонального гіпермедіа середовища. </li></ul>
  30. 30. Висновки <ul><li>Запропонована модель освітнього Web -контенту Tree-Net дозволяє комплексно підійти по вирішення завдань навчання і управління знаннями організації за концепцією системи “Портал і генератор курсів” </li></ul><ul><li>Tree-Net підтримує еволюційність у створенні порталу – дає можливість розробляти і накопичувати навчальний матеріал поступово, при цьому функції системи будуть доступні на кожному етапі. </li></ul><ul><li>Модель Web-контенту Tree-Net забезпечує зручні засоби навігації по освітньому контенту на базі WWW. </li></ul><ul><li>Технологія вибірок і псевдонімів дозволяє повторно використовувати ділянки навчальних матеріалів для нових курсів і навчальних процесів. </li></ul><ul><li>Модель Tree-Net є основою для розробки методів генерації динамічних навчальних курсів для підтримки безперервного навчання. </li></ul>
  31. 31. Стан і перспективи <ul><li>Семантична модель контенту Tree-Net застосовуються в програмному web- комплексі FreshKnowledge Semantic CMS </li></ul><ul><ul><li>www.FreshKnowledge.net </li></ul></ul><ul><li>Дослідження проходять в рамках розробки інтелектуальної системи управління знаннями і безперервним навчанням. </li></ul><ul><ul><li>www.znannya.org - Портал знань, експериментальне застосування системи: </li></ul></ul><ul><li>Матеріали досліджень і публікації на сайті: </li></ul><ul><ul><li>www.setlab.net - Лабораторія СЕТ </li></ul></ul><ul><li>Дякую за увагу! </li></ul>

×