基于语义网的适应性学习系统设计策略.doc

基于语义网的适应性学习系统设计策略摘 要：随着语义网的快速发展，它所表现出来的显著优势引起了教学组织者的关注。鉴于目前的网络学习系统只是为了呈现学科知识而存在不能很好的满足学习者的个性化学习需求，应用语义网来构建的适应性学习系统不仅可以根据学习者的知识背景、个性特征等因素进行合理的安排学习进程，还通过设置智能代理追踪学习者的学习过程，动态的分析学习者的学习进展进而提供智能导航和呈现最适合学习者学习的知识等，从而为学习者提供个性化学习。论文中简单介绍了语义网、RDF、XML以及适应性学习等相关概念，阐述了基于语义网的适应性学习系统的设计策略，并提出了今后的一些工作。关键词：语义网；适应性学习；RDF；XML；策略Strategy of Adaptive Learning Systems Design Based on the Semantic NetworkAbstract：Along with the fast development of the semantic network, the remarkable superiority which it displayed has attracted the instructional organizers attention. In view of the fact that the present learning platform on the network is just for displaying the discipline knowledge and cannot satisfy the learners need of individual learning, the adaptive learning system based on the semantics network may according to learners knowledge background, personality trait to arrange learning process reasonably, it also sets the Intelligent Agent which can track and analyze learners learning progress to provide the intelligent navigation and knowledge presenting. So it offered learners the individual learning. The paper simply introduced the related concepts: the Semantic Network, Framework for Describing Resources, eXtensible Markup Language, the adaptive learning etc, and described the strategy of adaptive learning systems design based on the semantic network as well as proposed some work that we should do in the future.Key words：the Semantic Web；the Adaptive Learning; RDF; XML；Strategy随着时代的迅速发展，教育受到了人们越来越多的关注，网络学习成为了人们终身学习的一种有效的方式，教育的对象已不仅仅局限于青少年学生，教学模式也从以教师为中心转为以学习者为中心，教师只是作为学习者学习的引导者和帮助者，在这种新的教育理念的引导下，如何使学习者的学习变得更有效成了设计教学的主要工作。目前我们所见到的网络学习系统实际上只是一个存储文字、图像等知识的学习平台，我们从屏幕上所能看到的只是教学组织者要呈现给学习者的一堆内容，不能按照学习者的个性特征为其分配相适应的学习内容，在学习过程中对学习者所要学习的知识之间的语义关系无法进行识别，而作为一种能理解人类语言的语义网的出现加速了人们对适应性学习系统的研究。基于语义网的适应性学习系统通过对学习者的个性特征进行记录进而从系统中提取出最适合于学习者能力的相关知识呈现给学习者，达到了个别化学习的目的。在这里对基于语义网的适应性学习系统的设计策略作了初步的设计。1 语义网相关知识简介1.1 语义网的界定“语义网”(the Semantic Web)，顾名思义就是能理解语言逻辑意义的智能网络，从1998年伯纳斯李提出了“语义网”的理念起它就被称为下一代万维网，但语义网并不是现在网络之外的一个独立的网络而是现在网络的一个延伸，网络中计算机会根据关键名称定义的超链接和逻辑推理规则理解他们之间的语义含义。语义网不但能够理解词语和概念，而且还能够理解它们之间的逻辑关系。例如：它可以让计算机辨认和识别“学习”一词是用作名词还是动词；能理解输入的“宁夏”一词是要查询城市还是歌曲。这非常有利于网络资源库之间的信息共享。语义网主要包括XML（可扩展标记语言eXtensible Markup Language）语言和资源描述框架（RDF）两大部分。目的是改进使用搜索的准确性，使搜索程序只寻找那些指向精确概念的网页，而不是仅仅通过模糊关键字查到的所有页面。1.2 语义网的重要技术XML和RDFXML是一种用于定义标记语言的工具，用来制定隐藏的标记，并将其作为标注放置在网页中，以便引导计算机程序处理网页内容，其内容包括XML声明、用以定义语言语法的DTD (document type declaration文档类型定义)、描述标记的详细说明以及文档本身，而文档本身又包含有标记和内容。其中元数据管理、语义透明性和自主主体都是XML所独有的概念。RDF（Framework for Describing Resources）用以表达网页的内容目的是提供一个访问网络资源元数据(metadata)的标准，因此也提供了一个描述特定资源内容的标准协议。RDF就是定义了一种通用的框架，即资源属性值的三元组，资源（Resource）是指所有在Web上被命名、具有URI(Unified Resource Identifier 统一资源描述符)的东西。如网页、XML文档中的元素等。在RDF中使用通用资源指示符URI (Universal Resource Identifier)来对文档中的信息进行编码进而定义资源，表示一个文档中的结构化元素与另一个文档中的结构化元素之间的关系。而URI能够确保概念并非只是文章中的词，还能将其和人人都能在网上找到的一个唯一定义相联系。其中URL（Uniform Resource Locators）是最普通的URI之一；描述（Description）是对资源属性（Property）的一个陈述（Statement），以表明资源的特性或者资源之间的联系；框架（Framework）是与被描述资源无关的通用模型，以包容和管理资源的多样性、不一致性和重复性。以不变应万变，来描述Web上的各种资源。URI是Web资源的唯一标识，它是更常用的统一资源定位符URL的超集，除了网页以外，它还可以标识页面上的元素等资源，所有这些都可以用URI标识，可以再用RDF来描述。RDF为学科领域知识资源描述提供了一种通用框架，它以一种机器可理解的方式被表示出来，可以很方便的进行数据交换，RDF提供了学习数据集成的元数据解决方案。RDF允许任何人定义元数据来描述特定的领域知识资源，由于资源的属性不止一种，因此实际上一般是定义一个元数据集，这在RDF中被称作词汇集（Vocabulary），词汇集也是一种资源，可以用URI来唯一标识，这样，在用RDF描述领域知识的时候，可以使用各种词汇集，只要用URI指明它们即可。既然词汇集是资源，当然可以用RDF来描述它的属性以及和其他词汇集之间的关系，W3C为此特地提出RDF Schema来定义怎样用RDF来描述词汇集，也就是说RDF Schema是定义RDF词汇集的词汇集，这里我们当然也可以用来定义领域知识的词汇集。RDF采用简单的资源属性值三元组来描述资源，这样所有的领域知识都用RDF来进行描述，然后采用XML定义了RDF的表示语法，这样就可以方便的用XML来交换RDF的数据。语义网通过许多方法增强网络的功能，更高级的应用将使用本体（Ontology）将页面上的信息关联到相关的知识结构和推理规则。本体表示共享概念模型的明确的形式化规范说明。本体的目标是确定该领域内共同认可的词汇，提供对该领域知识的共同理解，并从不同层次的形式化模式上给出这些词汇(术语)和词汇之间相互关系的明确定义。本体通过对概念的严格定义和概念与概念之间的关系来确定概念的精确含义，表示共同认可的、可共享的知识，成为语义网中语义层次上信息共享和交换的基础。2基于语义网的适应性学习系统2.1 适应性学习系统适应性学习就是在适应性学习系统的支持下让学习者自行学习新知识。在这种学习方式下，学习是通过自身原有知识经验与适应性学习系统进行交互活动来获取知识，获得能力的过程，在这个过程中，学习者能够自我组织、制订并执行学习计划，并能控制整个学习过程，对学习进行自我评估。由此可见适应性学习完全把学习者作为一个独立的个体置于一个人化的情景当中进行自主学习，但是这种学习的顺利进行是以构建出智能的适应性学习系统为必要前提的。适应性学习系统主要由“知识媒体”（丹尼尔，1997）组成，在这种模式下，科学地为个别学习者提供学习资源，设计相应的个别和协作辅助学习系统，它充分地考虑到教学行为的个人化与学习行为的个人化特征。现在主流的适应性学习模式可以用图1来表示，它的关键环节是：学习诊断、学习内容的动态组织、自主选择学习策略。终止学习学习动机和学习目的自适应诊断学习起点的确定学习策略的制定认知单元的链接与呈现相关资源的查阅交流与讨论适应性练习认知单元成就性检验知识能力的获得、成就感的获得单元补习未达到目的要求已达到目的要求，继续学习图1 适应性学习模式2.2系统的设计策略适应性学习系统作为一种网络学习支持平台是当前远程教育的研究热点之一，通过分析基于普通网络的适应性学习系统，它的学习适应性主要体现在：通过收集学生的自然信息和测试学习者的背景知识来确定学习的起点，但在学习的过程中不能动态的根据学习者的学习进展来提供智能导航和知识呈现，显然这只是实现了适应性学习中很简单的一个部分，而语义网则为适应性学习系统的进一步完善提供了必要的条件。这里是在现有的适应性学习系统基础上对基于语义网的这种适应性学习系统进行了初步的建构设计：这里主要介绍系统中的学生模型和领域模型两大核心模块。第一，建立学生模型用来记录和存储学习者学习的相关数据。当学习者第一次登录系统进行学习时要记录此学习者的年龄、性别、知识水平、兴趣爱好、能力水平，学习风格等信息，系统只有通过分析这些信息才能从领域模型中提取适合学习者学习的知识，在以后的学习中，根据计时、测试等辅助模块动态检验学习者的学习状况，教学内容的组织方式是核心内容。根据学习者的学习状况和能力估计，选择学生没有掌握或是没有学习过的教学内容，为学习者列出与当前学习内容最相关的知识也是最适合学习者当前学习的知识内容供学习者选择，学习内容的动态组织，需要完成以下几个方面的程序：首先是对学习者知识背景、认知风格与认知能力的测验和记录；其次是对学习者掌握知识能力的诊断；再次是根据学习者的认知风格和学习能力不同而以不同的方式组织的认知单元；最后是根据学习者个体差别而有针对性组织的教学策略。对于特定的知识，根据学习者的知识水平隐藏无关的信息，呈现于其水平最接近的知识。例如，对于单词“orange”，如果学习者了解它可以用作名词也可以用作形容词，系统则呈现给此学习者这两种情况下的例句，而另一个英语水平相对低一点的学习者只知道“orange”是作为名词用的，这样系统便只呈现给他有关“orange”作名词的相关例句，隐藏那些学习者目前还不能理解的细节，同时给予更多的解释和指导，当学习者已经具备了掌握新知识的能力的时候，系统便将“orange”作为形容词的新知识点呈现给学习者供其进行新知识的学习。这样，学生模型中的数据会随着学习过程的变化而变化记录下学习过程中的学习者的媒体选择倾向，讨论交流工具的使用频率等等一切有关学习行为的数据，优化学习者的学习过程，然后再通过分析学习流程来更新学生模型中的数据为接下来的知识提取和呈现提供必要的前提条件。第二，利用RDF建立学科知识资源库领域模型，在建立领域模型时，我们要经过明晰学科知识点、分析知识点之间的关系、知识点属性分析、公理的描述、画出领域知识的语义结构图这几个流程，然后根据分析好的知识构建相应的例题库、练习/试题库、媒体素材库、资料库等，最后对领域模型进行语义描述：首先，利用本体定义学科中的知识点；然后，用RDF和XML描述知识点间的关系并实现知识点与例题/试题、媒体素材库、资料库之间的链接，使得学习者在使用此学习系统时能够通过超链接很方便的进行学习。而且在运用了标准进行对领域模型的构建之后，其他的学习系统也可以通过智能搜索查阅我本系统中已经定义好的领域知识，这样便实现了真正意义上所谓的知识共享。以上只是重点介绍了系统的核心组成部分，另外，有效地学习离不开合理的教学策略，在系统中我们还要设计完善的教学策略帮助学习者注意到自己的学习困难，反思自己所选择的学习策略，有利于学习者培养良好的学习习惯和学习方法。还要完善在线提交作业和教师批改作业系统，让学习者能随时提交自己的作业，而且上交的作业不仅教师能查看，普通学生也可以查看，但是只有教师具有批改的权力。这样学习者可以了解到其他人对知识的理解情况和解决问题的思想，通过查看教师对学习者作业的评语，也可以从中得到学习知识的好的经验，了解到知识点中都有什么样的错误容易产生进而避免当然也会减少相同错误的产生，同时从全新的角度加深了自己的对相关知识的理解程度。实时的为学习者呈现学习的路线，学习者在学习过程中可以观察到自己的学习进度，这作为一种积极的自我反馈，学生在学习的过程中体验到探索与成功的喜悦，就会对学习活动产生兴趣并保持，促进学习者的学习任务能够正常地完成，学习者还可以从学习路线中时常回忆前面学习过的知识，巩固学习内容。我们必须清楚基于语义网的适应性学习系统不是完全摒弃以往适应性学习系统的所有设计思想，而是要在原有的基础之上利用语义网技术使得这种个性学习系统变得更加完善。3 结束语社会的信息化步伐加快，终身学习成为每个人的必备素质，如何有效的提高学习的效率成为了教育人员工作的重中之重。适应性学习系统作为远程学习系统的发展趋势得到了人们的广泛关注，语义网克服了传统网络无法理解语言逻辑意义的缺点，基于语义网构建出的适应性学习系统对于人们的学习提供了非常有效的支持工具，通过浏览较好的学习平台和阅读大量的文献对基于语义网的适应性学习系统设计策略作了初步的探讨，当然系统的设计与构建还处于初级阶段，在今后的研究实践中逐步完善对基于语义网的适应性学习系统的构建。参考文献: 1 余胜泉.适应性学习远距离教育发展的趋势J.开放教育研究,2000年第3期:12-152 王永固,顾 容. 基于Web的适应性学习系统研究J.电化教育研究,2004年第8期:45-493 王利.语义网J. 计算机教育,2005.2:52-534 高原.万维网的未来语义网EB/OL./htm/center/net/02_7_15_5.asp 2002.07.155 花雷.网络教育中适应性学习策略研究J. 中国科技信息,2005年06期:1776 陈品德.基于Web的适应性学习支持系统研究D.广州:华南师范大学,20037 高晓红.基于网络的自适应学习系统研究D.上海:上海师范大学,20038 戴国梁.论基于网络环境下的学习适应性系统的实