王巍巍
摘 要:語義網技術的出現推動了網絡教育資源的共享和整合,為實現多樣化的教育服務應用帶來了機會,因此得到了國內外教育領域研究者的重點關注,研究成果豐碩。本文首先從語義教育資源入手,對教育領域本體和教育關聯數據建設情況進行了梳理,進而從面向學習資源、面向學習者、面向教育管理三個維度對語義教育應用研究進展進行了總結。最后對語義教育研究的發(fā)展趨勢進行了探討。
關鍵詞:語義技術;本體;關聯數據;教育資源;教育應用
中圖分類號:G434 文獻標志碼:A 文章編號:1673-8454(2017)05-0007-05
一、引言
互聯網的發(fā)展為人們獲取學習資源提供了便利,同時也帶來了網絡教育資源的海量增長。隨著語義網概念的提出,語義教育資源及其應用研究引起了多方關注,研究伊始,本體和語義網技術就被認為是將影響下一代E-learning系統(tǒng)和應用的關鍵技術[1]。目前語義教育研究已經成為E-learning、開放教育資源等領域的研究熱點和重點問題,近年來關聯數據的出現,更是將語義教育研究推向了新的研究階段,國內學者也開始關注該領域的研究。本文將從語義教育資源和語義教育應用兩個方面梳理近年來語義教育研究領域的研究進展,并在此基礎上對未來的發(fā)展趨勢進行探討。
二、語義教育資源
語義教育資源是指基于語義網創(chuàng)建的各類教育數據和服務。目前在語義教育資源研究領域,最受矚目的為教育領域本體的構建和教育關聯數據的創(chuàng)建。
1.教育領域本體
本體是對某一領域中的術語及術語間關系的規(guī)范化說明。Vega-Gorgojo等[2]對教育及其相關領域的詞表進行了較為全面的梳理,獲得了包括學術、學習資源、跨領域、社會的、圖書館、媒體、標簽、地理和其它共九大類66種教育相關詞表。這些本體根據其用途和研究目標,側重描述的知識領域各有不同,例如mEducator項目[3]全稱為“醫(yī)學教育多類型內容的共享與再利用”(Multi-type Content Sharing and Repurposing in Medical Education),該項目遴選出45個核心概念,構建了醫(yī)學領域的專業(yè)教育本體。這45個核心概念被劃分為教育實踐資料、專業(yè)實踐資料和參考資料三個大類,每個大類中包含的詞匯又進一步劃分為核心資源類型和醫(yī)學資源類型兩大類。LinkedScience項目[4]創(chuàng)建的教學相關的詞表TEACH詞表,用于描述教學的核心詞匯及其屬性,讓教師可以將有關其課程的各類資源整合在一起。還有如學術組織內部結構的本體AIISO(Academic Institution Internal Structure Ontology)等。
2.教育關聯數據
本體對于概念和概念之間關系的表示是語義網實現計算機可理解可推理的核心信息組織模式,而語義網實現數據之間互相關聯、共享與整合的途徑則是關聯數據[5]。近年來教育關聯數據蓬勃發(fā)展,研究者發(fā)現關聯數據在教育資源整合、發(fā)現和個性化推薦方面都有較好的應用[6],在Elearning、學習資源共享等領域研究成果豐富。
有關教育關聯數據的研究主要集中在兩個方面:
一方面是將教育數據集發(fā)布為關聯數據。DAquin等人[7]曾對已經發(fā)布的跟教育有關的關聯數據集進行過統(tǒng)計,獲取到來自22個不同數據端點的146個數據集,這些教育數據集的發(fā)布者來自各種行業(yè),有大學、出版組織、政府機構和標準化組織,還有來自于項目的研究成果(如meducator.open.ac.uk等)等,其中共包含了588種不同類型的詞表,這些詞表的共現網絡如圖1所示,節(jié)點的顏色代表連通性,標簽字體的大小代表使用該詞表的數據集的多少。很多研究機構也紛紛投入到教育關聯數據的發(fā)布中,如英國聯合信息系統(tǒng)委員會(JISC)、歐洲eContentPlus基金會和英國開放大學等機構開展的研究項目,英國開放大學發(fā)起的LUCERO項目,歐洲框架項目7資助的LinkedUp項目等。
另一方面是實現教育關聯數據與現有關聯數據集的鏈接。教育關聯數據發(fā)布的重要環(huán)節(jié)就是要與已有的關聯數據集建立關聯關系,這樣才能保證所發(fā)布的關聯數據能夠被發(fā)現、共享和整合。Rajabi等[8]對現有關聯數據鏈接工具進行了分析,獲取了人工鏈接、自動鏈接和半自動鏈接三類鏈接工具,并采用其中的半自動鏈接工具LIMES[9]將發(fā)布為關聯數據的GLOBE元數據與已有關聯數據云進行了鏈接。
三、語義教育應用
教育本體的創(chuàng)建和教育關聯數據集的發(fā)布,為教育應用的開發(fā)提供了基礎。根據對現有語義教育應用的梳理,將語義教育應用分為三大部分進行總結,分別為面向學習資源研究的應用、面向學習者研究的應用和面向教育管理的應用。
1.面向學習資源的應用
面向學習資源的應用主要是圍繞學習資源的整合、導航和檢索,以及教育資源推薦三個方面。
(1)學習資源整合
利用語義技術可以實現基于學習資源內容的深度整合。Zablith[10]將關聯數據用于高等教育課程資源的鏈接,將課程資源標注為多個核心概念,通過創(chuàng)建語義關聯數據層,將包含相同概念的課程資源和有關同一課程的學習資源鏈接起來,解決傳統(tǒng)的文本式課程資源組織模式下,難于描述資源之間聯系的問題。該研究還引入了學習者創(chuàng)建關聯學習資源的方法,支持用戶通過點擊網頁書簽的方式,主動為某一概念添加相關學習資源,從而擴展資源范圍。Mudu等人[11]構建了Zenaminer平臺,將共享內容對象參考模型SCORM與關聯數據云鏈接在一起,通過學習管理系統(tǒng)LMS對課程結構進行分析,靈活地實現了共享內容對象(SCO)、課程評論和注釋依據課程結構的有機整合。LUCERO項目[12]構建的開放學習系統(tǒng)OpenLearn實現了不同類型學習資源的整合,該系統(tǒng)采用關聯數據將存儲在兩個不同系統(tǒng)Podcasts和OpenLearn中的課程整合在一起,使得用戶在一個系統(tǒng)內就可以獲取有關課程的文本及多媒體資源,提升學習者的瀏覽和學習體驗。
(2)學習資源的導航與檢索
目前,獲取分布式異構資源主要有兩種方法:一種是采取元數據收割的方式,整合不同數據庫中的元數據資源,另一種是采用跨庫檢索的方式,將檢索結果進行整合顯示。這兩種方法的主要問題是:對于非本地資源的瀏覽只有通過檢索的方式才能獲取,所瀏覽的資源局限于檢索詞所限定的范圍,對資源缺乏全局性的了解。為了解決這一問題,Sicilia等[13]在Organic.Edunet項目中提出將學習對象倉儲中的資源發(fā)布為關聯數據,嘗試基于關聯數據的跨庫資源檢索新方法,以實現資源檢索范圍的拓展,以及分布式資源庫之間的資源瀏覽與導航。類似的還有FORGE項目[14],該項目基于關聯數據整合豐富的在線開放教育資源,為用戶提供資源導航、發(fā)現和推薦等服務。
(3)學習資源推薦
一方面,將資源通過使用者建立關聯,可以實現基于用戶興趣的資源協同推薦。Deursen等[15]通過構建基于Web的Elearning平臺,將學習內容和與其配套的多媒體資源以及學習者檔案發(fā)布為關聯數據,用戶登錄平臺后,平臺將根據學習者檔案為其提供個性化的課程瀏覽,進而根據用戶選擇的課程,推薦適合其學習水平和使用設備的課程配套練習,讓用戶在任何設備都能獲得個性化的學習資源。
另一方面,可以通過建立資源之間的關聯匹配,實現個性化資源推薦。Zotou等[16]基于歐洲技術/能力、質量和職業(yè)(ESCO)分類詞表,采用關聯數據將課程的學習目標與用戶的職業(yè)發(fā)展需求關聯在一起,實現了大規(guī)模開放在線課程與用戶需求之間的自動匹配,為學習者提供符合自身需求的課程選擇。
2.面向學習者的應用
面向學習者的應用主要是對學習者特征進行的研究,包括用戶建模、學習分析、社會化學習等。
(1)用戶建模
在Elearning系統(tǒng)研究中,根據用戶知識水平提供最適合用戶的學習內容被認為是非常重要的,而描述用戶知識水平或興趣愛好的工具就是用戶學習模型。在ImReal項目[17]中,研究者開發(fā)了基于使用數據和用戶數據的語義Web服務系統(tǒng)U-Sem,該系統(tǒng)重用Grapple核心本體來買描述使用行為或事件,基于FOAF朋友本體和加權興趣詞表來描述用戶的屬性,如姓名、主頁或出生日期等,利用關聯數據服務將來自用戶的社交網絡數據、關聯數據集DBpedia和MeSH等數據源的數據整合在一起,實現數據的語義拓展、鏈接和保證一致性。
(2)學習分析
學習分析是通過對學習者及其所處學習環(huán)境進行分析,理解學習者的學習行為并為其提供學習改進策略。DAquin等[18]將關聯數據引入到學習分析中實現多源數據整合,為理解數據挖掘結果提供更加豐富的背景信息,幫助學習分析專家更好地理解學習者的學習動機等。
(3)社會化學習
社會化學習環(huán)境中,用戶學習經驗、用戶注釋、瀏覽/閱讀等行為被認為是一種具有價值的資源,通過分享用戶行為,建立相似用戶之間的關系,為其他用戶提供學習推薦,可以發(fā)揮縮小書本知識與用戶知識之間鴻溝的作用。Robinson等[19]根據用戶注釋建立了一種檢索機制,當讀者使用某一關鍵詞檢索一本電子書中的內容時,系統(tǒng)通過語義分析和相似度計算后,根據相關性將所有用戶注釋用不同的顏色標注出來,可以為讀者提供閱讀借鑒。
3.面向教育管理的應用
隨著信息技術的發(fā)展,教育管理中存在的問題是否可以用技術的方法來解決已經引起諸多學者的興趣。以下從教學、科研和管理服務三個方面概述面向教育管理的主要應用進展。
(1)教學服務
教學服務主要是圍繞教學過程,通過資源的整合等方法,提高教學效率,實現教學改進等。Vega-Gorgojo [20]指出,引入關聯數據能夠在學生入學、就業(yè)與招聘、教學、科研、教育質量保證、教育數據統(tǒng)計發(fā)布等多個領域,例如在教學領域,可以利用關聯數據實現不同教育機構間教學資源的檢索和匹配等。David[21]等為了實現LATEX格式的教學資料與其它資源的整合,Afuan等[22]基于學生本體和推理機制構建了學生期末作業(yè)查詢系統(tǒng)。
(2)科研服務
科研服務主要指科研信息檢索、研究現狀分析、研究者分析等服務。Maturana等[23]采用關聯數據將學習分析領域的研究成果集成在一起,為用戶提供這一領域研究成果的多面檢索、更為豐富的上下文內容、圖表瀏覽和動態(tài)的數據可視化展示等功能。Agbo等[24]采用本體來描述科研文獻信息,改善學生和教師在學習和研究中從大量信息中查找有價值信息的低效率狀況。
(3)管理服務
管理服務主要是利用組織內外的開放數據,通過語義整合,提高工作效率和服務質量,提升用戶滿意度。例如南安普頓大學將一些學校管理數據發(fā)布為開放數據,并采用關聯數據將大學內外的相關信息整合到一起,在此基礎上提供開放數據服務方便學校師生以及訪問者,并可增加管理的透明性[25]。如圖2所示,為開放數據服務提供的校園(Highfield Campus)地圖服務 ,該地圖將學校教學樓位置、電話亭、景點、休閑娛樂場所和交通等各類信息整合在一起,用戶從一張圖上就可以迅速地了解校園全貌,找到其所需要的服務。在圖2中,點擊左下方的“Building 1”可以打開有關Building 1的信息頁面,如圖2右所示,該頁面中包含這棟建筑的位置、建造時間、包含的系所、設施、服務(打印服務等)和電力試用情況等內容。
四、發(fā)展趨勢與展望
語義網技術與教育領域的結合,被給予很大期望?;诂F有研究和趨勢分析,將語義教育資源及應用領域的發(fā)展方向總結為以下幾個方面:
1.關注學習整合模型研究
學習整合模型是指將學習者、學習資源關聯在一起的學習序列構建模型,該模型將學習者按照學習階段/程度進行劃分,并將其映射為對應的學習資源對象。從依據資源特征建立資源關系,或依據學習者興趣建立資源之間的相關關系,深化為根據學習者階段/程度整合學習資源,是根據學習者現有知識、學習目標、學習程度等建立與學習資源的關聯關系,需要借鑒認知科學、學習科學等學科研究成果進行深入研究。
2.探索面向教育管理的應用
基于語義的教育應用突破了原有資源整合研究的局限,將用戶與用戶、用戶與資源連接在一起,實現了資源的深度導航與檢索、個性化資源推薦等。然而由于教育開放數據集的數量不足和類型局限等原因,目前針對這種管理服務類的應用尚顯不足。在未來的研究中,與教育管理相結合的語義教育服務應用將引起關注。
3.拓展教育應用深度和廣度
除了教育資源整合和資源推薦應用,語義教育可以在更多領域發(fā)揮更大的作用。例如支持混合式學習、開放學習、智慧學習等學習情境的應用,支持協作學習、小組學習、自主學習的應用,支持在線學習、移動學習、泛在學習等的應用。語義教育應用還有更深更廣闊的研究空間等待研究者們去探索開發(fā)。
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(編輯:王曉明)