（计算机应用技术专业论文）面向网络学习的知识服务平台及检索方法研究.pdf

摘要 当前网络教学资源的数量呈海量级发展，但利用网络学习课程 知识始终处于非主流的辅助地位。其主要原因是：网上的学习资源 处于简单重复建设状态，缺乏有效的信息组织结构，不能根据学习 者的具体情况建构个性化的学习内容和学习模式，发挥网络学习的 特长。 本文认为网上丰富的学习资源是围绕着课程的知识体系结构 的，个性化学习的基本特点是知识组织的灵活性和资源呈现的灵活 性。因此，使计算机能够理解学科领域知识，能够对知识和与知识 相关联的学习资源进行灵活处理和重组是解决问题的根本途径。为 此，本文提出建立一个面向网络学习的知识服务平台；通过学科领 域知识网络来组织学习内容，管理学习资源，以实现个性化的网络 学习服务。 学科领域知识采用本体概念网模型来表示，即用本原的、一般 性的、简单规范的规则与知识关系抽象和概括学科知识；采用计算 机能够处理的形式概念网模型来表示知识。该模型以面向对象 的观点来认识概念的内涵，把概念看成是一个具有名称、同义词集、 属性集、规则集的复杂对象体，概念与概念之间再通过关联和事件 构成一个复杂的概念网络。通过这个网络，既能描述学科知识点及 知识结构，又可以动态的表示知识的多种分类，为学习资源组织和 学习内容构建提供了知识基础。 在知识表示的基础上，本文论述了基于本体概念网、知识点框 架集、学习素材库三层结构的网络学习服务平台的构建方法。该平 台实现了课程内容、用户学习结构与学习管理程序相分离，课程的 知识本体、内容结构与呈现资源相分离，在教师教学策略指导或学 生学习任务的驱动下实现学习结构的重构、内容呈现的重组。 最后，本文进一步介绍了如何利用现有领域知识库来进行概念 检索。其核心思想是用概念网中所定义的知识间的语义关系来理解 用户的检索意图，消除用户提交的检索词在概念层次上的差异。针 对应用系统的需求，设计了两类概念检索方法：面向元数据描述资 源的检索，以及知识点概念检索导航方法。概念检索体现了个性化 信息服务的要求。 关键词本体论，概念网，知识服务，元数据，概念检索 a b s t r a c t t h ea c c o u n to fl e a r n i n gr e s o u r c e so nt h ei n t e r n e ti s i n c r e a s i n g g r e a t l yn o w a d a y s ，b u ts t u d y i n gc o u r s e st h r o u g hn e t w o r ki s s t i l la l l a s s i s t a n tm e t h o d t h em a i nr e a s o ni s ：a l lt h el e a r n i n gr e s o u r c e sa r eb u i l t i nar e p e a t i n gw a ys i m p l y , l a c k i n go fa ne f f i c i e n to r g a n i z a t i o ns t r u c t u r e o fk n o w l e d g ea n di n f o r m a t i o n s ot h el e a r n i n gc o n t e n ta n dl e a r n i n g m o d ec a nn o tb eb u i l tu p o nt h ef o u n d a t i o no ft h ei n d i v i d u a ll e a r n e r s i n f o r m a t i o nt ot a k ea d v a n t a g e so fe - l e a r n i n gm o d e l t h ep a p e rb e l i e v e st h a ta f f l u e n tt e a c h i n gr e s o u r c e sa r ec l o s et ot h e b a s ek n o w l e d g es t r u c t u r e so fc o u r s e sa n dt h em a i nc h a r a c t e ro f i n d i v i d u a t e dl e a r n i n gi sv a r i a b l ek n o w l e d g eo r g a n i z a t i o na n dm a t e r i a l p r e s e n t a t i o n t h u s ，t h er o o tw a yl i v e s i ne n a b l i n gt h e c o m p u t e rt o u n d e r s t a n dd o m a i nc o u r s ek n o w l e d g ea n dt op r o c e s sk n o w l e d g ea n dt o r e f o r mt h er e l a t e dl e a r n i n gm a t e r i a l ss m a r t l y s ot h ep a p e rp r o m o t e st o b u i l dap l a t f o r mp r o v i d i n gk n o w l e d g es e r v i c e sf o re - l e a m i n g t h e p l a t f o r m t r i e st o o r g a n i z el e a r n i n g c o n t e n t sa n dm a t e r i a l sb ya k n o w l e d g e n e t w o r kt op r o v i d eab e r e rl e a r n i n gs e r v i c e t h ed o m a i nk n o w l e d g eo fc o u r s ei sp r e s e n t e du s i n gt h eo n t o l o g i c a l c o n c e p t u a ln e t w o r kw h i c ha d o p t i n gt h ev i e w so fo n t o l o g y ；g e n e r a t i n g t h ek n o w l e d g eo fc o u r s e sa b s t r a c t l yw i t hp r i m i t i v e ，u n i v e r s a l ，s i m p l e r u l e sa n dk n o w l e d g er e l a t i o n s ；u s i n gt h ec o n c e p t u a ln e t w o r km o d e l w h i c hc a nb e r e c o g n i z e a n dp r o c e s s b yc o m p u t e rt or e p r e s e n t k n o w l e d g e t h em o d e lh a sa ne y eo fo b j e c to b j e c to nc o n n o t a t i o no f c o n c e p t s i th a sav i e wt h a te a c hc o n c e p ti sac o m p o u n ds t r u c t u r et h a t c o n s i s t so f n a m e ，a l i a s ，a t t r i b u t e sa n dr u l e s a n dt h ee v e n t sa n dr e l a t i o n s b e t w e e nc o n c e p t sm a k et h e mt of o r mac o m p l e xn e t w o r k , w h i c hc a n r e p r e s e n t t h ec o n t e n ta n ds t r u c t u r eo fc o u r s ek n o w l e d g ea n dt h e d y n a m i cc a t e g o r i e s o fd o m a i nk n o w l e d g e a 1 lt h e s e b u i l daf i r m k n o w l e d g ef o u n d a t i o nf o ro r g a n i z i n gl e a m i n gr e s o u r c e se f f i c i e n t l ya n d b u i l d i n gt h el e a r n i n gm a t e r i a lv a r i a b l y t h ep l a t f o r mf o re - l e a r n i n gs e r v i c et h a ta d o p t sat h r e e l a y e r e d m s t r u c t u r eo fo n t o l o g yc o n c e p t u a ln e t w o r k ，k n o w l e d g ef r a m e w o r ka n d m e t a d a t ad e s c r i b e dm a t e r i a l si sb u i l to nb a s eo fw e l ld o m a i nk n o w l e d g e r e p r e s e n t a t i o n i tt a k e sa p a r tt h ec o u r s ec o n t e n t s ，t h eu s e r s l e a r n i n g s t r u c t u r e sa n dt h el e a r n i n gm a n a g e m e n ts y s t e m ；t h eo n t o l o g yo fc o u r s e k n o w l e d g e ，t h el e a r n i n gc o n t e n t sa n dt h ep r e s e n tf o r m so fl e a r n i n g m a t e r i a l s t h e s em a k ei tp o s s i b l et or e b u i l dl e a r n i n gs t r u c t u r ea n d r e f o r ml e a r n i n gm a t e r i a l su p o nt h ei n s t r u c t i o n so f t e a c h e r so rt h ed r i v i n g f o r c e so fs t u d e n t s l e a n i n gt a s k s a n o t h e re s s e n c ei s s u eo ft h ep a p e ri sc o n c e p t sb a s e dr e t r i e v a l t h e k e yp o i n to ft h er e t r i e v a lm e t h o di s ：t r yt ou n d e r s t a n dt h eo b j e c to ft h e r e t r i e v a lu s e ra n dt r yt od i g i n g u i s ht h ed i f f e r e n c ei nt h ev i e wo f c o n c e p t u a ll e v e la m o n gr e t r i e v a lw o r d sp r o v i d e db yd i f f e r e n tu s e l 瞎 u s i n gt h es e m a n t i cr e l a t i o n sd e f m e db yo n t o l o g i c a lc o n c e p t u a ln e t w o r k t o wc o n c e p t sb a s e dr e t r i e v a lm e t h o d sa r ed e s i g n e dt om e e tt h en e e d so f t h ep l a t f o r mf o re - l e a r n i n gs e r v i c e o n ei sf o rm e t a d a t ad e s c r i b e d l e a r n i n gr e s o u r c e s ，t h eo t h e r i san a v i g a t i o nm e t h o df o rc o u r s e k n o w l e d g e t h ec o n c e p tb a s e dr e t r i e v a lm e t h o d sm e e tt h en e e do f i n d i v i d l 】a li n f o r m a t i o ns e r v i c e s k e yw o r d so n t o l o g y , c o n c e p t u a ln e t w o r k , k n o w l e d g es e r v i c e ， m e t a d a t a ，c o n c e p t sb a s e dr e t r i e v a l 图表索引、 图1 - 1 网络积件系统体系结构4 图卜2 概念网模型5 图2 - 1 用概念网组织学习资源1 4 图2 2 原型系统的用户学习页面1 5 图2 - 3 网络学习平台的三层体系结构1 7 图2 - 4 三种知识结构视图1 8 图3 1 知识本体节点模型2 3 图3 - 2 数组的多种分类2 5 图3 3 本体概念节点的动态分类：2 6 图3 - 4 概念树的递归生成算法3 1 图3 5 层间序号紧凑算法3 2 图3 6 合适层间序号产生算法3 3 图4 - 1 三层系统架构图3 8 图4 - 2 系统功能模块图3 9 图4 3“图像数字化”知识点的不同学习页面4 0 图4 - 4 系统导航方式介绍4 2 图4 5 概念树的展开4 5 图4 6 动态生成概念树4 6 图4 7 部分系统运行界面截图4 8 图5 - 1 查询与文档的平均相关度曲线5 6 图5 - 2 精准度与覆盖度的物理意义5 7 图5 - 3 精准度与覆盖度随r 。的变化曲线5 8 图5 - 4 概念检索系统体系结构及一般流程6 0 图5 - 5 概念匹配树6 2 图5 - 6 知识点概念检索导航流程图6 6 图5 - 7 知识点概念检索导航页面6 7 表3 - 1 限定规则形式说明2 6 表3 2“数组”本体的类属属性2 7 v i i i 表3 3 表3 4 表3 5 表3 6 表3 - 7 表4 - i 表4 - 2 表5 - 1 “数组”本体的限定规则2 7 数据本体的属性2 8 数据本体的事件2 8 数据本体的关联2 9 数据本体的规则2 9 知识点教学策略的自适应调整规则4 3 多知识点组合教学策略4 3 检索的平均信息精准度和覆盖度5 8 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。 作者签名： 鲎茎宝 日期： 丝年上月2 生日 关于学位论文使用授权说明 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位 论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论 文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。 作者签名：抛导师签名翌兰兰日期：丑旦阵月血日 中南大学硕十学位论文第一章绪论 1 1 研究背景 第一章绪论 “海内存知己，天涯若比邻”，i n t e r n e t 的便利彻底打破了人们原有的生活 方式和信息传播方法，使其成为名副其实盼“第四媒体”。2 0 0 4 年9 月，美国的 在线发行人协会发表了其在a s s o c i a t e s 公司的协作下展开的“大众传媒研究” 的调查报告【l 】。报告显示4 5 6 的被调查的美国人选择互联网作为首选媒体，远 远高出电视2 7 8 的首选率。 互联网的发展不仅带来了信息传播手段的革命，也为传统教育学习带来巨 大的发展机遇与挑战。通过互联网进行个性化的与信息化的教学，这种被成为 “e - l e a r n i n g ”的方式，正在悄然促成教育界的革命【2 1 。财富杂志形容说“互 联网就是未来”，网络学习就是教学方式发展的未来之路，但显然这并不是一条 铺满鲜花的坦途。 远程教育可分为单向与双向两种方式。单向教学指利用电视、电影、投影、 c d 等电子媒体工具，进行学习内容的单向传输。这种远程教育方式最早被美国 军方在二战时期用于训练新兵个人卫生和枪械保养技术。在我国也有3 0 多年的 发展历史了。双向教学指借助i n t e r n e t 、i n t r a n e t 、e x t r a n e t 技术，进行网络 w e b 学习、电话会议、网络会议、网络协作学习与讨论等交互性学习，学习者不 仅能随时随地获取丰富的知识，还能将对教学方式的意见与建议及时反馈给学 习组织者，以便组织者能及时调整教学内容、策略与方法。本文所讨论的网络 学习就是后一种远程学习方式。 1 1 1 面临的问题 在欣喜的看到网络教育热潮兴起的同时，也应该冷静的分析目前网络学习 系统存在的问题，特别是在系统体系结构，学习内容组织，教学方式与手段等 深层次的问题。 1 教学方式、手段的雷同 提供网络学习服务的网站很多，但学习手段一般都比较单一。一般是将c a i 中南大学硕士学位论文第一章绪论 课件放到瞬上，做成静态网页，供登陆用户进行浏览，辅以视频录像、f l a s h 动 。画等多媒体教学手段这种方式仅仅解除了传统的学校教学方式在时间和空嚼 上的限制，还远远没有充分发挥网络学习的优势。 乞学习资源的重复建设与管理混甜 月前网上的教学资源的数量里海量级发展，但重复建设的现象很严重。同 - - f 课程，往往会有许多个版本的课件，t 而大多数内容是相同的。假设某个鼹 。络学习网站。将许多现有课件都收集起来，那么如何管理好它们，让学生用户 ，能很快领略到不同课件制作教师的教学思想精髓将成为新的难题。 3 无法提供个性化的学习服务 现有的网络学习课件的内容组织是固定的、线性的，；很难做到高层次的 学习个性化，学习模式的多样化；知识点之问只定义了简单的结构关联，很 难提供智能化的学习导航服务 4 人工智能的瓶颈 网络学习平台的发展方向应该是智能教学系统【3 ，其核心是利用计算机来处 理教学知识并提供学习服务，而要让计算机很好地处理知识，就必须首先让其 一理解人类语言。自然语言理解是人工智能的一个重要分支，是半个多世纪没有 被攻破的一个世界性科学难题。 基于上述种种原因，加之学校教育在人们头脑中已先入为主的形成了正统 一的概念，网络学习目前始终处于非主流的辅助地位。 1 1 2 对学习服务平台的新要求 互联网的发展不仅为教师提供了丰富翔实、种类繁多的教学资源，为其实 现多样化、因材施教的教学策略提供了契机。而且为学习者提供了自主选择学 习材料和学习方式的机会。社会的进步、企业的需求，个人的发展都呼唤优质 的网络学习服务。一个设计合理的网络学习服务平台应该具有以下几个特征： 1 合理灵活的课程知识组织 学习服务平台应该是个专家系统。不仅要组织教材的知识点，还要反映知 识的认知结构课程知识的组织既要合理，又要灵活，既反映领域知识的全貌， 又能适应不同知识背景层次用户的学习需求。 2 开发性、可扩充的学习资源 学习资源库的建设应该充分利用网络的优势，具有开放性和可扩充性，不 断吸收新的学习素材。对学习资源的更新与管理应该是科学合理的。 2 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 3 个性化的教学与学习服务 个性化的教学与学习应该是网络学习与传统学校教育的重大区别之一。这 需要构建合理的教学模型和学生模型。， 4 快捷准确的信息检索方法 作为一个不断扩充的信息系统，信息增多在带给人们丰富的知识的同时， 也容易造成信息海洋的迷失。因此，有效的信息管理与检索手段是非常重要的。 5 面向网络学习的知识服务平台 知识服务平台是网络学习平台的发展方向。不仅能提供个性化的学习服务， 而且还具有个人知识管理、资源管理等功能。 1 2 相关研究工作 本节将对面向网络学习的知识服务平台涉及到的国内外相关研究进行综 述，主要从传统的c a i 辅助学习方式、知识表示、学习对象描述、信息检索和 现有的e l e a r n i n g 系统这几个方面进行介绍。 1 2 1 传统的c a i 辅助学习 网络学习可以看成是计算机辅助教学c a i 的最新发展方式，其学习内容的 主要部分还是网络课件或者是以其它电子媒体存储的教学素材。 1 课件( c o u r s e w a r e ) 课件的定义为：在一定的学习理论指导下，根据教学目标设计的，反映某 种教学策略和教学内容的计算机软件 4 1 。 课件具有学生t l 主学习、知识资源共享、交互学习等优点。课件从单机版 发展到网络版，在呈现形式、导航方式、栏目设置等有了很大的进步，但并没 有摆脱课件固有的一些缺陷。比如它溶入了制作者个人的教学习惯、兴趣偏好 等；而且课件一旦制作完毕，形式就固定下来，学生一般只能按课件编排的顺 序的学习，并且交流和重用比较困难。 2 积件( i n t e g r a b l ew a r e ) 积件是解决传统课件的局限性而发展起来的新型教学软件模式和教材建设 思想1 4 h 6 1 。积件的核心思想是将传统课件拆分为短小灵活的积木式的“散课件”， 因此具有可积可聚、可分可散、可插可构的优点，在资源的重复利用方面比课 件有了很大的进步。而且，网络积件系统可以按微教学单元来组织积件，使课 3 中南大学硕士学位论文第一章绪论 程在学习流程安排更灵活更科学。网络积件系统的体系结构如图1 - 1 所示 厨卜l 网络积件系统体系结构 职件存在的问题主要有： ( 1 ) 积件描述的标准化 没有形成统一的标准来描述积件内容、微教学单元与教学策略，给交流与 复用带来困难。 ( 2 ) 知识单元的拆分粒度 积件的组合是以知识单元为基础的，但知识单元的划分、结构、规模、连 接目前都没有统一的标准，使积件的使用受到很大的限制。 ( 3 ) 积件的组织与管理 目前的积件系统都只是管理自己专有的积件库，而且管理功能过于简单 而真正意义上的网络学习系统不应该仅局限于本系统的资源库，资源管理也不 应该是对封闭系统中的资源进行管理。 尽管如此，积件通过对课件的拆分与组合来达到灵活使用与重用目的的思 想还是很有意义的，本文也借鉴了这一思想。 1 2 2 知识表示方法 学习的本质是获取知识，知识服务平台的核心任务就是知识处理，因而需 要研究面向网络学习的知识表示知识表示是人工智能研究中一个重要的问题 人工智能经过半个多世纪的发展，在知识表示方面取得了不少的成果。迄今为 止，知识表示法有很多，例如：状态空间法、产生式、逻辑、语义网络、框架、 过程、剧本以及面向对象的表示方法等【7 】。总的研究特点是对特定领域的问题求 4 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 解采用特定的方法，普遍意义上的知识表示研究还方兴未艾。 1 领域知识表示 教学理论把学习内容分为两大部分，任务相关知识( t a s k r e l a t e de x p e r t i s e ) 和领域相关知识( s u b j e c t - d o m a i ne x p e r t i s e ) 。关于学习内容的知识表示属于领域 相关知识，领域知识表示模型有框架、概念网络等。 ( 1 ) 框架( f r a m e w o r k ) 框架是一种结构化的知识表示方法。框架提供一个结构，一种组织，据此 新的知识可以用从过去经验中得到的概念来分析和解释 7 1 。框架通常采用语义网 络中的节点槽侧面值的表示结构。框架也可以定义为是一组语义 网络的节点和槽，这组节点和槽可以描述格式固定的事务、行为和事件。 本课题研究过程中，借用框架这一结构化的知识表示方法来描述学科知识 点的结构，并着重刻画组成知识点的知识因子的内容与关系。 ( 2 ) 面向对象 随着面向对象的程序设计思想在计算机界的兴起，有些学者提出了面向对 象的知识表示方法。该方法的核心思想是按现实世界的模式来抽象领域知识。 面向对象的知识表示思想在很多知识表示模型中都得到了体现。 图1 - 2 概念网模型 ( 3 ) 概念网络( c o n c e p tn e t w o r k ) 概念网一直是本实验室的研究方向之一。2 0 0 0 年，罗三定教授等人吸取了 知网、概念层次网络、概念结构等知识表示方法的优点，运用面向对象的思想， 将概念、概念词集、概念属性、概念行为和概念描述封装到概念节点中，利用 5 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 概念关联表示概念问的语义和关联关系，提出了如图l - 2 所示的概念网模型 在此基础上，实验室深入讨论了基于概念网的智能搜索引擎，文档类别特 征提取与文本模糊匹配。科技论文概念检索，课件导航等应用【| 1 1 1 2 1 利用概念 网模型来表示领域知识是本课题研究的基础之一 2 语言知识表示 现代心理学界比较普遍的看法是从认知的角度将知识区分为两类：陈述性 知识与程序性知识。语言是人类陈述性知识的载体，也是学习内容的载体。 语言知识表示的研究成果有知网( h o w n e t ) 、词网- ( w o r d n e t ) 、层次概念 阿( h n c ) 。 ( 1 知网( h o w n e t ) 知网的提出是自然语言处理研究中的一大重要成果。知网是一个以汉语和 英语的词语所代表的概念作为描述对象，以揭示概念与概念之间以及概念所具 有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库【1 3 匕知网通过部件和属性来描述 了概念的个性与共性，同时知网还着力要反映概念之间和概念的属性之间的各 种关系，比如上下位，同义、反义、对义，整体部分。属性宿主关系等等u 4 1 。 知网作为语义库或者知识库在文本信息结构提取 l ，概念特征提取【1 6 1 以及 语义模糊匹配【”l 等方面有过一些应用，但主要是将知网看作了语义词典。原因 在于，知网给出的只是用描述语言表述的一种概念间的关系，概念和概念之闻 的关系还处在一种隐含的状态。怎样由某个概念得到其相关概念还需要做出其 它的判断和推理。 ( 2 ) 词网( w o r d n e t ) w o r d n e t 是由普林斯顿大学认知科学实验室开发的在线词汇参照系统( 可机 读的英语词库) ，对英语词汇及其关系进行描述，是一个基于心理语言学原则的 机器词典【l s l q 2 0 。w o r d n e t 的最大特色是词汇是按照词义而不是词形来组织的。 w o r d n e t 将所有英语词汇分成五类；名词、动词、形容词，副词和功能词。名词 在词汇记忆中被组织成主题的层次，动词被组织成各种推演( 蕴涵) 关系，而 形容词和副词被组织在n 维超空间中，描述了上下位、同义、反义、部分整体 等词汇语义关系。 w o r d n e t 已在英文文献的自动文摘f 2 l l 、主题提取 2 2 1 、信息检索消歧 2 3 1 等领 域有了广泛的应用。然而，w o r d n e t 主要是作为语义词典使用，并不能很好的来 表示领域知识的语义关系。 ( 3 ) 概念层次网络( h n c ) 、 6 中南大学硕士学位论文第一章绪论 概念层次网络理论是由中科院黄曾阳先生提出来的。它是面向自然语言处 理的理论框架。这个理论框架是以语义表达为基础的，它对语义的表达是概念 化、层次化、网络化的，所以称它为概念层次网络理论 2 4 1 。 h n c 把自然语言所表达的知识划分为概念、语言和常识三个独立的层面，对 不同层面采取不同的知识表示策略和学习方式，形成各自的知识库系统。建立 网络式概念基元符号体系，与自然语言的词语建立起语义映射关系。这个符号 体系包括三大语义网络及五元组等，它是计算机把握并理解语言概念的基本前 提。建立语句的语义表述模式，即语句表述的数学表示式。该模式可表述自然 语言任何语句的语义结构，在此基础上可进行以句类格式为基点的语句分析一 句类分析。句类分析是对大脑语言感知过程的初步模拟。h n c 认为，在五重模 糊或三重模糊的消解方面，理论上句类分析应能接近甚至超过常人的水准。 在h n c 中，知结构分为局部和全局两类联想脉络，并认为对联想脉络的表 述是语言深层( 即语言的语义层面) 的根本问题。 虽然上述几种模型是面向语言知识表示应用的，但它们的一些知识表示的 思想，比如用面向对象的方法抽象描述概念节点，用层次化的树形结构表示知 识结构，用网络的形式表示知识点间的关系等等，对本课题研究也有借鉴意义。 礴 1 2 3 学习对象 学习对象( l e a r n i n go b j e c t ) 是在结合面向对象的计算机科学思想以及有关 教学理论基础之上而产生的一种新型计算机辅助教学构件。面向对象的观点是 使一个构件( c o m p o n e n t ) 能够在多种情境下重复有效的使用，这种思想运用在 教学领域便形成了学习对象的基本理念：教学设计者可以建立适当大小的能在 不同学习情境下多次重复使用的数字化教学构件瞵】。 重用的关键在于对构件的描述，目前用元数据( m e t , a d a m ) 来描述学习对象 已成为主流技术标准。其中，国际电气和电子工程师协会( 正e e ) 旗下的学习 技术标准委员会( l t s c ) 制定的学习对象元数据标准( l e a r n i n go b j e c tm e t a d a t a ， l o m ) 是使用最为广泛标准1 2 6 】 本课题也借用学习对象的思想，采用元数据来描述学习资源课件素材， 并设计了面向元数据描述资源的检索方法，来有效的管理这些学习对象。 1 2 4 信息检索 信息是知识的表现形式，知识与信息的关系实质上是内在与形式的关系， ， 中南大学硕士学伊论文第一章绪论 知识检索需要通过信息检索实现。信息检索是当今的信息处理研究最活跃的领 域之一。 1 信息检索的方式 信息检索的目的是在信息载体中查找包含用户所需的信息内容。、目前，应 用最广泛的是受控词匹配和自由词匹配。受控词匹配即在统一主题词表的控制 下，专业人员先对文档进行描述和标引，用户选用规范的主题词表达自己的信 息需求。，其优点是由于双方参照统一诃表选用相同的词语表达概念，检索结 果的精准度比较高；缺点是受限于词表，而且需要人工索引。当前更多的信息 系统采用自由词匹配，及字符串匹配的方法：用户任意选用词语描述自己的信 息需求，在文档的全文中进行词语匹配其优点是灵活；缺点是有大量的误匹 配和漏查。因为同一概念可以有多种表达方式，用户所选的词也不一定是文中 作者所采用的词。 2 信息检索的主要问题 基于关键词匹配技术的检索方法常常出现“信息过载”和“词汇不匹配” 两类问题1 2 7 1 前者指检索系统返回的信息量过多，用户接应不暇且难于处理。 后耆指因对同一个概念的表述出现多义、歧义，返回的信息并非用户真实的 查询意图 3 概念检索方法 未来的信息检索的方向应该是采用概念匹配，也就是语义检索。即系统自 动或半自动抽取文档的概念，加以标引；用户在系统的辅助下选择合适的词语 表达自己的信息需求，然后在两者之间执行概念匹配匹配在语义上相同、 相近、相包含的概念。再按一定的策略返回给用户符合检索意图的信息。本文 在第五章中详细讨论了课题研究中设计的概念检索方法。 1 2 5 现有的e - l e a r n i n g 系统 现有的e - l e a r n i n g 大约采用了以下几种技术 基于智能体( a g e n t ) 的，比 如a n d e s - - - - - 匹兹堡大学与美国海军学院联合开授的网络课程学习智能体【2 8 l ；基 于多媒体教学素材的，比如乔治亚工程学院开发的c l a s s r o o m2 0 0 0 2 9 1 ；以及采用 自适应的学习方法，比如w e b c t t 3 田。a c e ( a d a p t i v ec o u r s e w a r ee n v i r o n m e n t ) 是一个完整的采用自适应方式的网络课件系统，提供了从课件浏览到教学管理 等一整套网络学习解决方案 3 l ，。 这些系统主要从学习者的角度来构建，重点在于怎样建立友好的人机界面， 8 中南大学硕士学付论文第一章绪论 引导学生自主地学完相关课程。对课程的知识的组织和教学素材的管理上并没 有较好的方法。当开设的课程增多，教学素材越来越丰富，教学资源的检索与 复用的效率将会降低。而且，这些系统都只提供了通用型的课件编辑工具，并 不支持个性化的学习，比如用户行为获取、用户个人喜好管理等等。 1 3 课题的研究目标、内容和意义 1 3 1 研究目标 现代教育学的建构主义理论提倡要根据学习者的认知结构进行有效的学 习，协同学习、问题驱动、资源性学习等教学理论随之孕育而生，当今成熟的 网络技术为实现上述学习理论提供了有力的物质保障和技术支持。如何组织网 上丰富而无序的资源，利用网络学习资源进行有效学习，是面向网络学习的知 识服务平台建设的重要研究问题。该问题的研究关系到计算机信息组织、知识 组织，教育心理学和现代教育技术等多个领域，是一个多学科交叉的新课题。 本课题就是在这样的背景下提出来的。经过研究发现，网上的学习资源虽 然丰富，并且处于无序的状态，但从内容上看，它们都是围绕着课程的基本知 识点的，个性化学习基本特点是知识组织的灵活性和资源呈现的灵活性。因此， 使计算机能够理解与某门课程相关的领域知识，能够对知识和与知识相关联的 资源进行灵活处理和重组是解决问题的根本途径。 课题的研究目标是构建一个面向网络学习服务的知识处理平台，在知识表 示的基础上用知识网络来组织学习资源，由此提供个性化教学和其它知识服务。 课题作为中南大学新世纪本科教育教学改革第一批项目立项，以c 语言程 序设计与数字图像处理两门课程作为网络教学服务的示例课程。 1 3 _ 2 研究内容 本课题的研究包括以下几个方面： 1 学科知识表示模型 在现有概念网模型的基础上研究适合课程知识的表示方法和知识模型。 2 学习知识点的结构模式 研究适合个性化学习的基本学习模式，研究与学习任务有关的知识的内容 组织形式。 9 中南大学硕士学位论文第一章绪论 3 学习资源的构件化与重组 为了实现学习资源的可重用性，对学习资源进行元数据描述，并用知识网 络进行管理，根据知识点的模式进行重组。 4 知识服务平台的体系结梅 ，研究面向网络学习的知识服务平台的基本架构，包括知识库、资源库、用 户数据库、系统功能模块等。 。 5 概念检索方法研究 利用概念网理解用户意图，消除不同用户在对同一概念表达中的差异，利 用元数据检索方法实现对结构化学习资源内容的检索。 1 3 3 研究意义 本课题针对现有网络学习系统存在的问题与不足，提出建立面向网络学习 的知识服务平台的一整套方案，以更好地满足用户需求和网络教育发展的需要， 其研究意义主要有以下几点： 1 构建面向网络学习的知识服务平台，提供个性化的学习服务与其它知识服 务，适应不断发展的网络教育的需求， 2 研究用知识网络管理无序的网络学习资源的方案，提供有效的资源管理方 法并提高复用效率。 3 在知识表示的基础上实现课程内容、用户学习结构和学习管理程序相分 离，课程内容的知识本体、内容结构和呈现资源相分离的灵活的学习资源组织 与学习方式。 1 4 本章小结 当前网络教学资源的数量呈海量级发展，但利用网络学习课程知识始终处 于非主流的辅助地位。其主要原因是：网上的学习资源处于简单重复建设状态、 缺乏有效的知识和信息组织结构、不能根据学习者的具体情况建构个性化的学 习内容和学习模式，发挥网络学习的特长本文在对现有网络教学系统充分调 研之后，提出了建立面向个性化网络学习的知识服务平台的解决方案。本章作 为全文的绪论，在论述了课题的提出背景、研究现状之后，分析讨论并提出了 本文的研究目标、内容及意义。 1 0 中南大学硕七学位论文第二章知识服务平台的整体解决方案 第二章知识服务平台的整体解决方案 面对网络教育迅猛发展的热潮，网络学习服务无论在理论研究还是在应用 系统开发等方面都相对滞后，不能充分发挥网络学习的优势，提供个性化的学 习服务。本课题为个性化学习基本特点是知识组织的灵活性和资源呈现的灵活 性。需要提供一个平台，围绕着课程的基本知识点来组织网上丰富的学习资源， 并根据不同用户的学习喜好与学习方式来灵活的呈现已收集的学习资源。本章 将从基于知识网络的资源管理谈起，论述这一平台的基本架构。 2 1 基于知识网络的资源管理思想 2 1 1 传统资源管理方式的缺陷 人类社会已步入信息化时代，如何在浩如烟海的信息海洋中寻找对自己有 用的信息，亲身经历过的人会发现这是一件极费时间精力而且经常得不到满意 结果的事情。更糟糕的是，由于人脑记忆的特点，曾经获得的信息，如果不经 常加强记忆，很快就会遗忘，又需要再经历一次“痛苦”的查找过程。知识工 作者在日常工作中经常要面对大量的科技文献，面对的问题将更加突出。曾有 人做过统计，知识工作者8 0 以上的工作都是重复性劳动，即不断重新学习以 前曾经掌握的知识因此，如何有效地进行个人知识管理，是提高工作效率和 促进科技进步的有效途径。 计算机将所有资源都是以文件的形式存放和管理，以文件名作为标识。由 于传统思路的影响和现有技术的约束，将各种文件按目录分门别类的存放，以 目录名形成一棵索引树一般的知识服务平台和分类网站都沿袭这种方式管理 资源，即根据资源的内容归类，放入相应的目录中，日后根据目录树的提示找 到资源。 为了讨论的方便，这里以科技工作者经常使用的科技论文为例来描述这种 资源管理方式，并将目录看成由目录名为节点的树形结构。设文档集为d c ，目 录树即索引集为w ，目录到文档的映射集为r 。，则各个集合的定义可由如下 公式给出： d e = d 。i i = 1 , 2 ，n ( 2 - d 中南大学硕士学位论文第二章知识服务平台的整体解决方案 w = l j = l ，2 ，皿) f j = f a t h e r ( w 1 ) ( 2 - 2 ) f d ，c d 。 r w d = i i = l 2 ，m ；j = 1 , 2 ，p ， d i u d 2 t j v d p = d 。( 2 - 3 ) i d i n d k ；蜘k 查找的过程是，报据自己的知识结构，从顶级巨录往下，进入论文可能所 在目录，如果文件在该目录下，则查找成功，否则可以往下级子目录继续查找， 或者返回上级目录，再从其它路径往下查找。 这种目录式的资源管理方式至少存在两个问题首先，一篇论文可能涉及 多个方面，应该有多种索引方式，使用户可以按照自己的需求和理解找到论文， 如果只能确定一个入口，很难满足各种使用需求；如果一篇论文按多种分类归 档，又造成了文件数据冗余。其次，为了很好的区分论文，往往采用细致的分 类，以复杂的文件目录的形式来标识论文。t 但过于复杂的索引结构容易让检索 者迷航，形成信息孤岛。 。 2 1 2 基于概念网的资源管理 目录式资源管理方式的弊端产生的根本原因是将资源作为文件进行管理。 从使用的需求来看，资源应是知识的内容构件，一个资源可以成为不同使用需 求的内容构件，因此资源管理应该从文件管理模式上升为知识管理模式。 下面仍以科技论文为例，讨论如何从树形的目录结构改进为用知识网络一 一比如概念网来对资源进行索引。 概念网可以归纳为如下结构：c n = 3 2 1 。其中，c 是概念节点集合， c = c 。= ) ，分别对应概念节点的属性集、行为集、概念同义词集 和概念描述集；r 是概念节一点之间的关联集。 r = | c jec c c c ，c 。芒c ，- d ，是对关联的描述。 根据论文所在的领域，建好主题概念网后，便可在论文与概念节点之间建 立索引。由于一篇论文可能涉及多个概念，