（计算机应用技术专业论文）支持隐性知识的知识建模与评测服务的研究与实现.pdf

摘要 摘要 随着知识经济时代的到来，人们对知识的渴求度不断增加。i n t e m e t 的迅猛发展和普及， 使得网络逐渐成为人们获取信息的主要手段，网络教学也应运而生。作为一种新型的教学方 式，网络教学以其灵活便捷的特性和强大的信息后台支持而显示出良好的发展前景。现有网 络教学的研究重在知识的多媒体包装形式与资源共享方式上，所取得的研究成果虽然从某些 方面对网络教学的现状进行了改善，但都没有触及网络教学的本质，从而都没有从根本上解 决网络教学因学习者和教师的时空分离而带来的问题。究其原因，是因为这些研究都没有从 教育本身的领域特点出发，而只是简单从外在的表现方式方法上进行探索，即实现的是“外 延式”研究。要真正实现网络教学方式的变革，切实提高网络教学的质量，就必须实现“外 延式”研究向“内涵式”研究的本质转变。 本文以建构主义学习理论为理论基础，着重进行网络教学方法的“内涵式”研究。所谓 “内涵式”研究，即研究如何在网络教学中实现教学应用的本质学习主体元认知能力的 培养。为实现这一目标，本文提出支持隐性知识的新型知识模型。通过对教师经验和知识问 规律等隐性知识的外化，抽象出知识应用模式作为构建新型知识模型的核心元素。在完成模 型体系架构的基础上，丰富各知识点对应的属性，描述，用例等信息，构成一个完整的知识 体系。同时实现一个可视化工具，支持对大规模知识模型的构建与维护，及知识间关联的可 视化操作，并将最终形成的知识体系以w e bs e r v i c e s 服务形式对外发布。 同时，本文也提出了针对学习者知识应用模式学习状况的多种评测模型。评测分为学习 个体评测与学习群体评测两大类，其中学习个体评测注重对单个学习者整体学习状况及学习 薄弱环节的考查；学习群体评测注重对若干学习者进行分类，并分析同一类别学习者的学习 特征，进而选择适合其特性的个性化网络教学策略。在评测方法的研究上，以统计分析为主， 并引入神经网络实现对数据的智能分类与预测。各种评测方法最终也以w e bs e r v i c e s 服务形 式对外发布。 最后，本文引入一个网络教学原型系统。利用原型系统的一个实际教学案例对知识库服 务和评测服务进行功能和可行性验证。以两名学习者在相同教学案例下的不同学习轨迹体现 评测服务对网络教学个性化的支持。 关键词：网络教学，隐性知识，知识建模，知识应用模式，w e bs e r v i c e s a b s t r a c t a b s t r a c t w i t ht h ea r r i v a lo f t h ee mo fk n o w l e d g e - b a s e de c o n o m y , p e o p l et h i r s tf o rk n o w l e d g em u c h m o t et h a ne v e rb e f o r e a tt h es a m et i m e ，t h er a p i dd e v e l o p m e n ta n dp o p u l a r i z a t i o no fi n t e r n e t m a k e st h en e t w o r kb e c o m et h em a i nm e a n so fa c c e s st oi n f o r m a t i o n , a n dt h e nt h en e t w o r k t e a c h i n ge m e r g e s a sa n e wt e a c h i n gm e t h o d ，t h en e t w o r kt e a c h i n gs h o w sg o o dp r o s p e c t sf o r d e v e l o p m e n tb e c a u s eo fi t sf l e x i b l ee n dc o n v e n i e n tf e a t u r e sa n ds 缸o n gb a c k g r o u n di n f o r m a t i o n s u p p o r t i n g m a n ys c h o l a r sa th o m ee n da b r o a ds t u d yt h e o r e t i c a l l ye n dt e c h n i c a l l yo nt h e i m p r o v e m e n to f t h eq u a l i t yo f t h en e t w o r kt e a c h i n g t a k i n gal o o ka tt h ee x i s t i n gr e s e a r c hr e s u l t s ， a l t h o u g hs o m eo f t h e mi m p r o v e dc e r t a i na s p e c t so f t h ec u r r e n ts i t u a t i o no f t h en e t w o r kt e a c h i n g , b u tm o s to f t h e md i dn o tg od e e pe n o u g ht ot h ee s s e n c eo f t h en e t w o r kt e a c h i n g s ot h e r ew a sn o f u n d a m e n t a ls o l u t i o nf o rt h ep r o b l e m sr a i s e db ys e p a r a t i o no ft i m ea n ds y 蟛eo ft e a c h e r sa n d l e a r n e r si nt h en e t w o r kt e a c h i n g o n ei m p o r t a n tr e a s o nc a u s i n gs u c hs i t u a t i o ni st h a tt h e s e r e s e a r c h e sd i dn o tg of r o mt h ef i e l dc h a r a c t e r i s t i c so f e d u c a t i o nb u t j u s td i ds i m p l ye x p l o r a t i o n0 n e x t e r n a lm e n i f e s t a t i o nw h i c hc a r lb ec a l l e dt h e ”e x t e n s i v e ”r e s e a r c h t ot r u l yr e a l i z et h er e v o l u t i o n o ft h em o d eo ft h en e t w o r kt e a c h i n ge n di m p r o v et h eq u a l i t yo ft h en e t w o r kt e a c h i n g ，i ti s n e c e s s a r yt oc h a n g et h ec 1 1 r l _ e n t ”e x t e n s i v e ”r e s e a r c ht ot h e ”c o n n o t a t i v e ”r e s e a r c h t h i s p a p e r i s b a s e d e n t h e c o n s t n 枷v i s t l e a r n i n g t h e o r ya n d f o c u s e s 0 1 1 t h e ”c o l m o 协t i v e n r e s e a r c ho f t h en e t w o r kt e a c h i n gm e t h o d s t h es o - c a l l e d ”c o n n o t a t i v e ”r e s e a r c hm e a n st os t u d y h o wt or e a l i z eo f t h en a t u r eo f t h et e a c h i n ga p p l i c a t i o n - - t h ed e v e l o p m e n to f t h em e t a - c o g n i t i o n a b i l i t yo fl e a r n i n gs u b j e c t s i nt h en e t w o r kt e a c h i n g t oa c h i e v et h i sg o a l ，t h i sp a p e rp r e s e n t sa n e wk n o w l e d g em o d e ls u p p o r t i n gt h et a c i tk n o w l e d g e i ta b s t r a c t st h ek n o w l e d g ea p p l i c a t i o n p a t t e r n sa st h ec o r ee l e m e n ti nb u i l d i n gan e wm o d e lo f k n o w l e d g eb a s e do nt h e e x t e r n a l i z a t i o no f t h e 诅c hk n o w l e d g es u c ha st e a c h i n ge x p e f i e f - 缸证n x e sb e 椰e e n d i f f e r e n tk n o w l e d g e i t e n r i c h e st h ec o r r e s p o n d i n ga t t r i b u t e s ，d e s c r i p t i o ne n do t h e ri n f o r m a t i o no f e a c hk n o w l e d g ep o i n t t of o r ma c o m p l e t es y s t e mo f k n o w l e d g eb a s e do nt h ec o m p l e t i o no f t h em o d e l sa r c h i t e c t u r e a c h i e v eav i s u a l i z a t i o nt o o lw h i c hs u p p o r t st h ec o n s t r u c t i o na n dm a i n t e n a n c eo f al a r g e s c a l e m o d e lo f k n o w l e d g e t h ek n o w l e d g es y s t e mw i l lb ep u b l i s h e di nt h ef o r mo f w e bs e r v i c e s e v e n t u a l l y m e a n w h i l e t h i s p a p e r a l s or a i s e s a v a r i e t y o f e v a l u a t i o n m o d e l s t oe v a l u a t e t h e l e a r n i n g s t a t e o f t h el e a r n e rw i t i lt h ek n o w l e d g ea p p l i c a t i o np a r e m s t h ee v a l u a t i o nm e t h o d sc a r lh ed i v i d e d i n t ot w oc a t e g o r i e s ：i n d i v i d u a ll e a r n i n ga s s e s s m e n ta n dg r o u pl e a r n i n ga s s e s s m e n t t h ei n d i v i d u a l a s s e s s m e n tf o c u s e so nt h ee v a l u a t i o no f t h eo v e m l ll e a r n i n gs t a t ea n dt h ew e a kp o i n t so f t h e l e a r n e r , w h i l et h eg r o u pa s s e s s m e n tf o c u s e so nt h ec l a s s i f i c a t i o no f t h eg r o u pl e a r n e r s t h eg r o u p a s s e s s m e n ta l s oa n a l y z e st h el e a r n i n gc h a r a c t e r i s t i c so f t h el e a r n e r sb e l o n gt ot h es a m ec a t e g o r y , a n d t h e nc a n t h e t e a c h e r c h o o s e t h e b e s t p e r s o n a l i z e ds t r a t e g y o f n e t w o r k t e a c h i n g f o r t h e l e a r n e r s u i t e d t o h i s l e a r n i n gc h a r a c t e r i s t i c s o n t h e s t u d yo f e v a l u a t i o n m e t h o d s ，t h i s p a p e r u s e s t h e s t a t i s t i c a la n a l y s i sa st h ep r i m a r yw a y , i ta l s ou s e st h ea n nt oc l a s s i f yt h ed a t aa n dd op r e d i c t i o n i n t e l l i g e m l y a l lt h ee v a l u a t i o nm e t h o d s w i l la l s ob ep u b l i s h e di nt h ef o r mo f w e bs e r v i c e s e v e n t u a l l y f i n a l l y ，t h i sp a p e ri n t r o d u c e sap r o t o t y p es y s t e mo f n e t w o r kt e a c h i n g a na c t u a lt e a c h i n g c a s eo f t h ep r o t o t y p es y s t e mi su s e dt oc e r t i f yt h ef u n e t i o u a l i t ya n df e a s i b i l 姆o f t h ek n o w l e d g e s e r v i c ea n dt h ee v a l u a t i o ns e r v i c e t w od i f f e r e n tl e a r n i n gp a t h so f t w ol e a r n e r sw i t ht h es a m e t e a c h i n gc a 5 er e f l e c tt h es u p p o r to f e v a l u a t i o ns e r v i c e t ot h ep e r s o n a l i z e dn e t w o r kt e a c h i n g k e yw o r d s ：n e t w o r kt e a c h i n g ，t a c i tk n o w l e d g e ，k n o w l e d g em o d e l i n g , k n o w l e d g e a p p l i c a t i o np a t t e r n ，w e bs e r v i c e s 1 1 1 论文图表目录 论文图表目录 图1 1 标准p e t dn e t s 模型图形表示2 图1 2 知识平面逻辑关系映射图6 图2 1w e bs e r v i c e s 基本架构图1 2 图3 1 知识模型实例2 0 图3 - 2k r gd e s i g n e r 工作界面图2 2 图3 _ 3 知识模型实例可视化界面2 2 图3 - 4p 2 基本属性2 3 图3 - 5p 2 特征信息2 4 图3 - 6p 2 用例信息2 4 图3 - 7p 2 建构关系图2 4 图3 - 8 知识库服务发布图2 4 图3 - 9 知识库服务构件接口图2 5 图3 _ 1 0 知识库服务描述概要图2 6 图4 _ 1 学习梯度分布图2 9 图4 2 学习均值分布图2 9 图4 - 3 学习群体f c m 聚类图3 2 图4 - 4 自组织竞争神经网络结构图3 2 图4 - 5 测试样本数据3 4 图铀特征组1 学习特征曲线3 5 图4 7 特征组2 学习特征曲线3 5 图4 _ 8 特征组3 学习特征曲线3 5 图4 9 特征组4 学习特征曲线3 5 图4 - 1 0 特征组5 学习特征曲线3 5 图4 - 1 1 特征组6 学习特征曲线3 5 图4 - 1 2 特征组7 学习特征曲线3 6 图4 - 1 3s o n n 预测匹配度图3 6 图4 - 1 4 方差分析服务构件3 7 图4 - 1 5 方差分析服务w s d l 服务描述3 8 图5 1 原型系统体系结构图4 0 图5 - 2 教学实例流程图4 0 图争3 实验教案流程图4 1 图5 4 知识模型构建实例4 2 图孓5 服务实际部署情况图4 3 图孓6 已注册服务详细信息4 3 图5 - 7 网络教学客户端基本界面4 3 图5 - 8 教学用例讲解4 4 图5 - 9 网络教学测试系统4 4 图5 - 1 0 学习者学习梯度图一4 4 图5 - 学习者a “下一步”教学内容4 5 图5 - 1 2 学习者b “下一步”教学内容4 5 v l 论文图表目录 表3 1 隐性知识与显性知识区别对照表1 5 表3 2 数据字段详细设计表2 2 表4 1 学习者n o 1 测试成绩2 9 表4 2 学习者n o 2 测试成绩2 9 表4 3 学习群体评测数据样本3 l 表5 1 学习状态表4 l 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个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，也不包含为获得东南大学或其它教育机构 的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均 已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名：赵e i m ：避竺亟 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位 论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人 电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论 文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包 括刊登) 授权东南大学研究生院办理。 研究生签名：熊照!导师签名： 第l 章引言 1 。1 研究背景 第1 章引言 随着计算机网络的发展和设备的普及，网络教学已经成为现代教学不可或缺的重要组成 部分之一。以计算机网络为中心，集计算机多媒体技术于一身的综合网络教学模式，以其信 息流量大、信息质量高、便捷性强、交互性好等特点而显示出广阔的发展前景。世界经合组 织的研究表明，从1 9 9 5 年到2 0 0 0 年，全世界的网络教育市场规模正以每年增加4 5 的速 度扩张着。到2 0 0 0 年，全世界有7 0 0 0 万人通过网络教育方式进行学习。 现代网络教学在迅猛发展的同时，也暴露出自身固有的一些缺点。首先是缺乏科学的学 习理论作为指导。现有的网络教学在很大程度上只是借助网络，将原有的知识多媒体化后进 行发布和共享，而学习方式，则普遍采取以学习者自学为主，教师进行不定期指导为辅的方 式。其学习理论介于行为主义与认知主义之间，虽然能够从一定程度上认识到学习者作为学 习主体的重要性，但无法从根本上根据学习者的个体差异调整具体的网络教学策略。另一方 面，在网络环境下，教师往往无法像传统教学模式中那样对学习者进行实时的监督和指导， 这就使得基于行为主义学习理论的强化学习无法得到很好的贯彻；其次是缺乏科学的知识模 型作为基础。知识模型是知识间层次关系和变迁关系的体现，是进行知识组织并由此构建教 学流程的基础。由于网络教学中学习者和教师的时空分离特性及学习的无监督性，找到一种 恰当的知识表达和知识组织方式，帮助学习者进行高效的自主学习，完成其自身知识体系的 主动构建，成为实现网络教学本质的关键。传统的网络教学以显性知识作为构建知识模型的 基本粒子。在这种知识模型下，不同知识之间的相似特性不能得到体现，知识之间的联系也 没有进一步深化，而往往只是孤立的单元。以此为基础组织的教学内容和流程在很大程度上 降低了自身的可学性。使网络教学学习者的学习效率低下，学习质量也无法提高；第三，缺 乏科学有效的教学评测手段。现有的网络教学往往只重视知识的呈现和罗列，或者只给出简 单的习题和参考答案，而没有一个科学有效的评测系统来对学习者的学习成果进行检测。在 这种情况下，学习者通常不能对自己的真实学习成果有客观公正的认识，也无法对自身的薄 弱环节进行强化和改进，这也制约了网络教学质量的提高。 近年来，随着教育心理学的不断发展，建构主义学习理论越来越受到人们的重视。建构 主义者认为，学习不是客观世界强加于主观个体的过程，而是主观个体通过自身经验的积累， 在客观条件和他人的帮助下，主动构建对客观世界认知的过程i ”。建构主义学习理论的无监 督性和主动构建特性，恰好切合网络教学的特点。同时，为了培养学习者主动建构的能力， 我们需要引导学习者对知识背后的规律进行学习，从普通知识即显性知识中结合教师的教学 经验( 隐性知识) 抽象出具有模式特性的知识，即知识应用模式。以知识应用模式为基础和 出发点构建知识模型，并据此安排教学内容和教学流程。在学习过程的后期，我们采用各种 第1 章引言 评测手段对学习者知识应用模式的学习状况进行评测，根据反馈对其特征进行分类，并修改 教学策略以找到最适合该学习者的个性化教学模式。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 知识建模 所谓知识建模，是指在获取知识之后，通过抽取知识的某些特性来表征知识，并依照知 识问的某种关系，对知识进行层次化和系统化，从而形成一个知识模型的过程。知识建模是 知识管理的重要环节之一，它将获取的知识模型化以便于将其更好的应用。模型的建构对于 加深对知识流的理解和知识源的认识都有着十分重要的作用【2 【6 1 。当前有许多方法可以进行 知识建模，广泛采用的一些技术有： ( 1 ) p e t r in e t s p e t r in e t s 是对离散并行系统的数学表示，p e t r in e t s 最早由卡尔a 佩特里于1 9 6 2 年提 出，适合于描述异步的、并发的计算机系统模型p e t r in e t s 既有严格的数学表述方式，也 有直观的图形表达方式，既有丰富的系统描述手段和系统行为分析技术，又为计算机科学提 供坚实的概念基础。经典的p e t r in e t s 是简单的过程模型，由两种节点：库所和变迁，有向 弧，以及令牌等元素组成的。在标准的p e mn e t s 模型表示1 7 l 中，用圆圈代表库所，用细长方 框代表变迁，用有向弧表示从库所到变迁的输入和从变迁到库所的输出，如图1 1 所示。在 建模过程中，如果使用条件和事 件的概念，那么位置就代表条 前提条件l 件，转移则代表事件。一个转移 ( 事件) 有一定数量的输入和输出 位置，分别代表事件的前提条件 和后继条件。位置中的符号代表 可以使用的资源或数据前提条件2 p c t r in e t s 的主要功能是为 各种与并行系统有关的特性和 q 看继条件 图1 1 标准p c t r in e t s 模型图形表示 问题提供分析方法。利用p e t r in e t s 模型可以研究两类特性：依赖于初始状态和独立于初始 状态的特性。前者是指状态行为特性，后者是指状态结构特性。p e t r in e t s 可以分析的状态 行为特性有可达性、有界性、活性、可逆性、包容性和持续性等1 8 l o p e t r in e t s 模型本身存在着一些缺陷。首先，p e t r in e t s 系统是一个封闭的网系统，对外没 有明确的输入和输出，其动态行为是由内部状态的各种可能变化以及这些变化问的关系刻画 2 第1 章引言 的。另外一个在实际应用中的困难在于p e t r i n e t s 系统节点太多，而状态空间的状态数随着 节点的增加而呈指数关系增长，使得对复杂系统的分析非常困难【”。 ( 2 ) u m l u m l ( u n i f i e dm o d e l i n gl a n g u a g e ) 是一种定义良好、易于表达、功能强大且普遍适用 的建模语言。它溶入了软件工程领域的新思想、新方法和新技术。它的作用域不限于支持面 向对象的分析与设计，还支持从需求分析开始的软件开发的全过程。它通过统一的表示法， 使不同知识背景的领域专家，系统分析和开发人员以及用户可以方便地交流1 1 0 h ”1 。 u m l 从早期的版本开始，便受到了计算机产业界的重视。o m g i ”l 的采纳和大公司的支 持把它推上了实际上的工业标准的地位，使它拥有越来越多的用户。它被广泛地用于应用领 域和多种类型的系统建模，如管理信息系统、通信与控制系统、嵌入式实时系统、分布式系 统、系统软件等。近几年还被运用于软件再工程、质量管理、过程管理、配置管理等方面。 而且它的应用不仅仅限于计算机软件，还可用于非软件系统，例如硬件设计、业务处理流程、 企业或事业单位的结构与行为建模。 u m l 在取得巨大成功的同时，也不断地受到批评。来自工业界的批评主要是，它过于 庞大和复杂，用户很难全面、熟练地掌握它。大多数用户实际上只使用它一小部分的概念： 它的许多概念含义不清，使用户感到困惑。来自学术界的批评则主要针对它在理论上的缺陷 和错误，包括语言体系结构，语法，语义等方面的问题。 ( 3 ) c o m m o n k a d s c o m m o n k a d s 0 4 1 4 6 1 ( k n o w l e d g e a c q u i s i t i o nd o c u m e n t a t i o na n ds t r u c t u r i n g ，知识获取 的文档化与结构化) ，是由欧美多家企业集团和大学历经十年开发出来的知识工程方法。它 实现了知识工程从理论到应用的转变，强调知识的动态属性，明确提出了关键决策性知识是 知识获取的对象，把知识看作是具有良好结构的函数模型，可以根据知识的稳定性和通用的 种类、模式和结构来进行明确的分析。在工程方法上，c o m m o n k a d s 提出了知识获取的工 程技术路线和一套组织与任务分析工具，从识尉问题和解决机会入手，研究解决方案及其可 行性，依靠与任务相关的知识来获取相关对象的关键决策知识，为应对变化提供了实用有效 的知识系统需求分析模型，从而帮助确认知识资产在组织流程中的价值，快速、正确地导入 知识系统，以减少人力、时闻、资源的浪费。c o m m o n k a d s 基于生命周期模型原理，提供 了一系列解决问题的模型模板，每一种都在整个产品开发过程中扮演相当重要的角色。模型 集是c o m m o n k a d s 知识工程方法的核心。 ( 4 ) i m t i m 个“j ( i n f e r e n t i a lm o d e l i n gt e c h n i q u e ) 是一种知识分析的系统方法，它将推理模型功 能作为一个模块，用它来对知识单元进行分类和组织，采用自底向上的方法通过知识之间的 联系和本身特性构建知识模型。在实践中，i m t 被用来开发多种任务和领域的知识层次模 型。与c o m m o n k a d s 类似，i m t 强调领域和任务两者的具体元素，这种技术认为在明确任 3 第1 章引言 务和决定问题解决方法之前应当首先对领域对象和关系进行建模，以增加模型的可理解性和 可扩展性。 综上所述，尽管对知识建模方法的研究很多，知识建模的方式也很多样，但基本都只停 留在建模方法本身的研究上，而没有从具体应用领域的特点出发，有针对性的提出适合特定 领域的知识建模方法。而现有的网络教学往往只是单纯的沿用传统教学过程中积累下的旧知 识模型。这种模型在很大程度上只是对教学单元中知识点的简单罗列，缺乏对知识间相似规 律及内在联系的挖掘，同时也没有体现教师本人对知识的经验性认知，即缺乏对隐性知识的 关注。而将隐性知识显性化，并将其纳入到教学过程中，作为教学的重要组成部分，正是在 网络教学中构建学习者主体认知能力，实现建构主义学习理论和网络教学本质的关键。 1 2 2 教学评测 教学评测是网络教学的重要组成部分。其重要性不仅体现在它能够对学习者已有的学习 成果作出评价和分析，使学习者在缺乏教师实时监督的网络条件下对自己的学习状况能有一 个客观的了解，更体现在评测结果能为教师提供完善和改进网络教学策略的基本依据，从而 改善和提高网络教学的质量。 现有的网络教学评测方法大致可以分为两种：一种是照搬课堂教学模式的评测方法，在 网络教学单元相关位置提供测试习题，对具体科目或原有教学知识点即显性知识点进行测 试，提供相应的参考答案及评分标准或进行机器简单评分；另种是以问卷调查的方式，脱 离具体网络教学单元，依靠学习者的反馈对网络教学的进行方式上的评价和成果上的评定。 在这里，我们以s p o # ”作为代表对这种方法进行简单的说明s p o t ，即s t u d e n t p e r c e p t i o n s o f t e a c h i n g ，是i o w a ( t h eu n i v e r s i t yo f w e s t e r n a u s t r a l i a ) 开发的一种教学评测工具，用来 收集学习者对教学的反馈信息。其主要目的是对教学的各个方面进行格式化的评测，同时也 可以用来获取对某个具体教学点的累积评测信息。它基于理论研究和学习者过去的经验反馈 信息。调查问卷用一种名为“自助餐厅”的系统松散建模而成。在这个系统中，教师从一个 条目池中拂选要调查的项目，而这并没有一种固定的手段的限制，因此s p o t 具有高度的灵 活性。学习者对每个项目从非常满意到十分不满用5 个等级进行评定。问卷也可以包括一些 开放性问题。s p o t 既可以对整个教学情况进行评测，也可以对某个教学单元进行评测。 纵观这两大类评测方法，前者没有从网络教学本身的特点出发，只是给出传统教学方法 下的简单测试模式，对测试结果也缺乏合理、科学的分析和解释，在网络教学后期没有形成 一个较为完整的评测单元作为对网络教学中学习者当前学习状态的反馈，使得教学方式过于 死板，教学质量无法得到提高；后者虽然以问卷调查等形式获取了一定的教学反馈信息，但 学习者主观参与的成分太多，缺乏精确的数学模型来对学习者的数据做进一步定量的分析， 因此也不能完全客观真实的反映学习者当前的学习状态。 4 第l 章引言 1 3 论文的目标及主要工作 依照建构主义学习理论，根据网络教学的特点、本质要求及现状，确定本文的主要研究 目标和研究内容。 1 3 1 研究目标 本文研究的目标，大致来讲可以分为三个部分： ( 1 ) 从建构主义学习理论出发，构建一个合适的知识表达方式及其参考实现模型。以 建构主义的“学习主体主动建构”思想为指导，以培养学习者对隐性知识的认知能力，即元 认知能力【l ，j 为目标，对传统的知识模型进行改造。在原有显性知识点的基础上，通过对规 律的抽象并结合教师的经验，感知等隐性因素，外化而成多种知识应用模式，并将其作为核 心元素纳入到知识建模的过程中。构建一个参考模型并完成可视化实现工具。 ( 2 ) 实现针对知识应用模式的多种评测方法。在网络教学的后期构建教学评测模块， 以学习者对知识应用模式的掌握情况为主要评测对象，考查学习者的学习状况，并分析其学 习特点，以评测反馈来完善网络教学的个性化策略。 ( 3 ) 实现一个原型系统，支持可视化的知识建模和基于w e bs e r v i c e s 的知识评测服务。 原型系统的实现包括可视化知识建模工具开发，知识库后台的搭建，各种评测方法的数学模 型建构及知识库服务和评测服务的w e bs e r v i c e s 开发与部署。 1 3 2 研究内容 本文研究的内容包括以下三个方面： ( 1 ) 建构主义学习理论的研究 深入理解建构主义学习理论的内容和实质，把握学习者对知识“主动建构”的含 义及其在网络教学过程中的指导意义。在知识模型的建构和教学策略的设计中实践建 构主义学习理论，以培养学习者的个体认知能力为目标，在知识建模过程中注重隐性 知识对学习者的影响。挖掘评测数据中潜在的特征模式并由此发掘适合不同学习个体 建构特征的网络教学策略。 ( 2 ) 知识组织和表达方式的研究 寻找一种合适的知识组织和表达方式，使其能够较好的在体现知识特征的同时表 现其内在的关联，便于体现不同知识类型之问的层次化逻辑映射关系。为每个知识点 构建其自身的属性信息及相关用例信息，作为进一步实现教学内容组织的基础。 构建一个包含两个知识平面一知识应用模式平面和显性知识平面一的知识模型， 第1 章引言 从逻辑上挖掘原有知识之间 内在的和规律性的联系，并 通过模型更好的体现这种规 律性。其中两个知识平面间 的逻辑映射关系如图1 - 2 所 示。 ( 3 ) 多种评测方法的研究 以学习者知识应用模式 图1 2 知识平面逻辑关系映射图 的学习情况为主要评测对象，构建评测服务方面。采用不同的评测方法分别对学习个 体和学习群体进行评测。对学习个体主要分析其学习状态和学习趋势；对学习群体则 主要分析其群体构成及群体内不同学习个体的学习特征。主要的研究内容如下： 学习个体评测： 采用方差分析和相似度分析考查单个学习者的学习情况和学习趋势。 学习群体评测： 利用聚类分析的方法对多个学习者的整体学习情况进行考查 除了对已有数据进行统计分析之外，我们可以构建评测对象的学习特征预测模型， 即构造人工神经元网络并利用已知分类好的数据对其进行训练，使其能够对任意的一 组输入数据进行学习特征预测。 在最终实现的原型系统中，将多种评测方法以w e b s e r v i c e s 服务形式对外提供。 1 4 论文结构 本文以建构主义学习理论为指导，将知识应用模式引入网络教学并将其作为构建新型知 识模型关键元素。在网络教学过程的后期，针对学习个体和学习群体提供多种评测手段，根 据评测结果获取当前学习个体的学习状态和学习趋势，并据此有针对性的调整下一步网络教 学的内容和策略；通过对学习群体评测结果的分析，获取不同类型学习个体的学习特征模式， 建立历史信息数据库存放多种学习特征模式。建立自组织神经网络( s o n n ) ，利用历史信 息对其进行训练，达到对新学习群体智能分类及学习个体学习特征预测的效果。通过多次比 较分析得到不同学习特征学习者的最佳教学策略，在实践中加以应用，形成个性化网络教学。 各种评测方法及知识库均以w e bs e r v i c e s 服务方式进行部署和发布，结合底层的自组织服务 网络及客户端应用程序构成一个完整的网络教学原型系统。整个论文的结构如下； 第一章为绪论，主要介绍本文的研究背景，简述网络教学发展的现状，提出现有网络教 学在知识模型建构及教学评测方面存在的不足。接着简要分析国内外相关的研究成果，通过 对比分析，明确各种方法的优点和局限性，最后在此基础上提出本文的研究目标和主要研究 内容。 6 第1 章引言 第二章介绍论文相关研究。在理论研究方面，首先简单回顾了网络教学学习理论的发展， 简述了行为主义学习理论与认知主义学习理论的内涵及缺点。然后着重介绍建构主义学习理 论，明确建构的特点并阐述学习者主动知识建构在网络教学中的重要性。最后结合网络教学 的特性阐明建构主义学习理论对本文在理论上的指导意义。在技术研究方面，主要介绍了 w e bs e r v i c e s 给出其一般的概念、特征及架构，并指出在网络教学中将各种单元教学应用 模式服务化的意义。 第三章介绍支持隐性知识的知识建模方法。首先给出隐性知识的定义，并将其与传统的 显性知识进行比较，简述隐性知识与显性知识之间相互转化的四种形式。接着阐述隐性知识 在建构主义学习理论中的地位，及在网络教学中引入隐性知识的重要性和必要性。由于隐性 知识的不可表述性，引入知识应用模式的概念，作为实际构建知识模型的基本元素，并介绍 如何由隐性知识导出知识应用模式，给出知识应用模式的一个实例。最后介绍包含知识应用 模式和显性知识的知识建模方法，并给出其可视化实现。 第四章介绍知识应用模式评测模型。给出针对学习个体和学习群体的不同评测模型。利 用统计分析和数据挖掘对评测数据中所包含的规律进行获取。构建s o n n 对学习群体进行 特征分类，对每个类别的学习者分析其学习特征模式，并利用已有的分类特征信息对新的学 习群体进行学习特征模式预测，根据与历史信息的比对，对其中包含的不同学习特征小组的 学习者采用最优的教学策略。对每种评测方法给出其评测实例。最后介绍各种评测方法的服 务实现。 第五章为实验。引入一个包含可视化知识建模及评测服务的网络教学原型系统。通过对 原型系统一个具体教学案例的分析，论证知识库服务及评测服务的可行性并验证其功能的正 确性。通过两名具有相似当前学习状态学习者在系统中的不同学习轨迹，体现评测服务对网 络教学个性化的良好支持。 第六章为总结。首先总结现有工作已经取得的成果。对知识建模及各种评测方法进行分 析总结，比较其与传统方法之间的差异，说明其优势及可行性，同时指出其存在的缺点与不 足。然后在此基础上，对今后有待继续的工作作初步的设想。 7 苎! 兰堡塑圭墨兰翌堡丝 2 1 建构主义学习理论 第2 章相关研究 2 1 1 网络教学理论的发展 1 9 5 9 年美国i b m 公司研制成功第一个计算机辅助教学( c a i ) 系统，宣告人类开始进入计 算机教育应用时代。2 0 世纪9 0 年代，随着i n t e r n e t 的不断壮大和发展，网络教学应运而生。 作为计算机辅助教学的延伸和拓展，其理论基础经历了三次大的演变： ( 1 ) 行为主义学习理论 早年的网络教学以行为主义学习理论【2 0 h 2 2 l 作为其理论基础。行为主义学习理论认 为，人类的思维是与外界环境相互作用的结果，即“刺激一反应”，刺激和反应之间的 联结叫做强化。认为通过对环境的“操作”和对行为