学习资源动态语义关联的设计与实现_杨现民

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1、学习资源2013.1 中国电化教育 总第312期文章编号:1006—9860(2013)01—0070—06学习资源动态语义关联的设计与实现*123杨现民，余胜泉，张芳（1.江苏师范大学 教育科学学院，江苏 徐州 221116；2.北京师范大学 现代教育技术研究所，北京 100875；3.南京师范大学 现代教育技术中心，江苏 南京 210097）摘要：学习资源是数字化学习生态系统的核心要素，虽然各种媒介形态的资源不断涌现，资源数量持续、快速增长，但是资源之间普遍缺乏关联性。动态建立、发展、挖掘资源之间的各种语义关联，是实现资源关联进化亟需解决的重要问题。该文基于学习元平台（Learnin

2、gCellSystem,LCS），提出一种综合应用语义基因、基于规则的推理、关联规则挖掘等技术实现资源动态语义关联的方法。实验结果表明，该方法在实现资源动态语义关联上能取得理想的结果，具有较高的关联准确性。关键词：学习资源；动态语义关联；规则推理；语义基因；关联规则中图分类号：G434  文献标识码：A一、引言不足：一方面，在关联关系的表示上多采用静态的元数据描述技术，未从语义层面考虑资源之间的关学习资源间丰富的语义关联，一方面可以增强联关系，缺乏对资源关联的规范化描述；另一方资源个体之间的联通，提高各自被浏览或内容编辑面，虽然有些研究开始从资源本体的角度考虑语义的概率，促进资源的快速进

3、化；另一方面还可以为关系的计算，但多限于相似关系的度量，而忽视了学习资源动态聚合成更大粒度、具有内在逻辑联系其他资源语义关系（如前序、后继、相反等）的动的资源群提供数据基础。当前的e-Learning资源普态发现。遍缺乏关联性，因为资源之间的联系是通过一般的学习元平台（LearningCellSystem,LCS）是为超链接形成的人为关联，基于HTML的数据组织不[1]泛在学习环境设计开发的一种新型开放知识社区能体现数据内在的语义联系。各种开放知识社区（http://lcell.bnu.edu.cn），包括学习元、知识群、（Wikipedia、GoogleKnol、Cohere、Clou

4、dworks、知识云、学习社区、个人空间、学习工具等六大Freebase等）中，知识单元间也主要通过多媒体编功能模块，其中学习元是LCS中最基础的资源单辑器、关系编辑器或属性编辑页面等以人工方式建元，知识群是多个同主题学习元的集合。本研究基立关联。学习资源的进化包括两种模式，分别是内[2]于LCS提出一种综合应用语义基因、基于规则的推容进化和关联进化。关联进化是指学习资源在生理、关联规则挖掘等技术实现资源动态语义关联的长的过程中不断与其他资源实体建立语义关系的过方法，并检验了该方法在LCS中的实际应用效果。程，是资源外部结构的持续发展和完善。如何动态建立、发展、挖掘资源之间的各种语义关联

5、，是实二、学习资源间的语义关系设计现资源关联进化亟需解决的重要问题。[10]CarstenUllrich认为SCORM的CAM中定义的学习对象（LearningObject,LO）是当前关系元数据仅能描述结构导向的关系，而无法有效e-Learning领域非常重要的一种资源形态，国内外描述语义层面的关系。因此，很多研究者从语义层已有学者对学习对象的关联技术进行了研究，主要[3][4][5][6]面去补充完善SCORMCAM中的关系元数据。Eric集中在关系元数据设计、关联展现方式设计、[11][7][8][9]Jui-LinLu和Chin-JuHsieh在概括分析已有扩展相似度度量、关联路

6、径搜索、自动化组装等方关系元数据研究成果的基础上，对SCORMCAM中面。当前学习对象的关联技术研究存在两个方面的的关系元数据进行了扩展（见下页表1），并通过*本文系高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助课题“泛在学习环境下的学习资源进化研究”（课题编号：20110003110029）研究成果。702013.1 中国电化教育 总第312期学习资源调查验证了这些关系元数据的有效性。表1 扩展的15种关系元数据LawTheoremProcessProcedureGuidelineIntroductionRemarkConclusionDefinitionIllustrationCounte

7、rexampleExampleDemonstrationProofEvidenceSCORMCAM中的关系元数据定义得比较简单实用，表1扩展的15种关系元数据虽然弥补了语义层面关系定义的不足，但在中文环境下表述容易图1 LCS中的学习资源动态语义关联技术产生混淆，比如Process、Law等作为关系属性显（一）基于规则推理的资源显性关联得有些牵强。综合考虑，本研究将以SCORMCAM[12]JENA是由HPLab开发的一款用于Sem