基于数字图书馆的ｅ－Ｌｅａｍｉｎｇ资源整合

李卓卓

摘要开发e-Learning系统是数字图书馆发展的一个方向。从明确学习者需求入手，分析了基于数字图书馆的e-Learning资源整合优势，构建了网格技术下的e-Learning体系构架，并在此基础上给出了基于数字图书馆的e-Learning资源整合方案。

关键词e-Learning数字图书馆信息资源整合网格

e-Learning广义上指通过电子媒体进行的学习，狭义上主要指通过因特网进行的学习与教学活动，即充分利用现代信息技术提供的、具有全新沟通机制的网络环境与丰富多媒体信息资源开展教学活动的一种全新的学习方式。

e-Learning由于具备多媒体资源丰富、协同交流便捷、互动友好等独特优势，使其自产生起就在全球范围内产生了巨大影响，e-Learning市场每年保持着35.6％的增长率。但与此同时，其问题也逐渐暴露出来，甚至有的学习者在对e-Learning进行初次尝试后就放弃了使用。国外有学者从学习者满意度的角度分析认为，资源对学习者参与持续的e-Learn-ing学习至关重要。而资源建设的关键是对不同内容、不同形式、不同数据结构和不同利用方式的资源进行整合。

1学习者的需求是e-Learning资源整合的动因

e-Learning资源建设的服务目标是学习者，因而学习者需求是e-Learning资源整合的直接动力和根本原因。

1.1e-Learning学习者需求

学习者是e-Learning最主要的用户，也是e-Learning实施终身教育的对象，在e-Learning系统中学习者的需求可以概括为以下几个方面：

(1)资源的动态更新和组织，并且易于存取；

(2)灵活自主式(自发的和主动的)知识建构过程的实现；

(3)以学习者需求为导向的个性化和适应性学习环境和服务；

(4)开放式同步的和异步的多种交流模式和交互方式；

(5)多媒体的广泛应用，利用3D技术实现的虚拟现实协同学习环境(Collaborative Learning Envi-ronment with Virtual Reality，简称CLEV-R)及协同虚拟环境CVE(Collaborative Virtual Environment)基础上的远程沉浸(Tele-immersion)模拟的学习情境。

1.2e-Learning资源整合的特征

e-Learning需要根据学习者在特定情境下的不同学习阶段的不同需求，为学习者提供最为适合的信息资源，这就对e-Learning资源整合提出了新的要求。

e-Learning资源整合是在e-Learning系统中，追踪学习者知识需求和学习进度，对学习者学习可以利用的有效和高质的资源进行不同方式、不同角度的动态揭示和关联，并实现基于资源的开放式多元交互协作学习模式，以期协助学习者完成高效学习并不断提升学习者综合素养和创新能力。e-Learn-ing资源整合的特征可以概括为：

(1)学习者特征和需求特征的个性化整合，即对资源实施个性化过滤、重组。

(2)学习者整个学习流程的适应性整合，即动态跟进学习者的学习流程并辅以不同层次、不同方式的资源整合。

(3)知识单元的模块化整合，即构建以学习对象为模块的学习者需求知识关联网络，形成以学习者问题为中心的决策支持知识体系。

(4)开放式资源的动态整合，将众多拥有相关知识的专家和其他学习者的体验和经验也纳入到整合资源中，构建隐性知识来源的网络以促进学习者的互动和交流。

2基于数字图书馆的e-Learning资源整合优势

2.1资源优势

数字图书馆为e-Learning资源整合提供了资源基础。在资源内容上，数字图书馆涵盖了各个学科不同类型的信息资源，每种资源都是根据用户需求和特征对现有的数字信息资源进行筛选、组织、加工和集成，经过图书馆员和专家的评价、选择和采集等一系列的规范馆藏资源建设流程，并且具备合法的使用权限。这不仅确保了e-Learning资源整合对象的质量，而且确保了资源利用的合理性和合法性。

在资源的形式上，数字图书馆具有开放性特征，能为e-Learning资源整合提供标准规范的信息资源和多媒体形式的资源，包括各种视频、音频文件或模拟实验软件等，Web2.0相关技术如博客、维基等也是数字图书馆资源的重要来源。以这些资源为基础的e-Learning资源整合能为用户提供视、听、练等全方位感观的学习环境，适应学习者的不同学习需要和习惯。

在资源的描述和组织上，数字图书馆可通过统一存储将馆藏资源分散的孤立的存储空间加以组织和联合，进行统一管理和分配，形成海量的、可无限扩展的虚拟的存储空间。通过元数据对资源进行知识描述，实现了不同来源信息资源构成的知识关联体系。而e-Learning资源是由动态组配的学习对象构成的。学习对象是一个小粒度的、可重用的数字化构件；它能够由计算机软件、学习助手或学习者自己选择性地单独或组合应用，以满足学习或绩效支持的个性化需要。数字图书馆为e-Learning实现根据学习者的需求和学习进度，将海量异构的信息资源集成、浓缩、重组、提炼为高质量的学习对象提供了资源描述和组织基础。

2.2服务优势

20世纪末，嵌入个性化系统的数字图书馆服务在实践中就得以推广和应用，比较有代表性的有MyLibrary、Active learning个性化工具、个性化信息环境(Personal Information Environment，PIE)、Aler-ting system等。随着个性化系统发展的逐渐完善，若将数字图书馆各种资源组件、应用组件、功能组件和管理组件进行Web服务描述，就能利用Web服务组合技术根据用户的个性化需求实现对不同数字图书馆各种组件的动态集成，从而实现开放环境下数字图书馆的个性化动态定制服务。

由Web2.0演变而来的Library2.0，更新了数字图书馆的设计理念，数字图书馆通过Blog、Wiki、RSS等多种Web2.0技术应用的尝试，将数字图书馆与用户之间的互动关系由传统的推送模式演变成双向交流模式。这种基于信息资源交流模式的转变，可以实现由分散的个性化服务带动个体隐性知识的聚合、并由聚合促进个体思维的发散和知识创造的过程；通过数字图书馆的网络节点实现显性知识和隐性知识的关联，促进以人为核心的信息资源社会化聚合网络的形成。借此，e-Learning可以实现在数字信息资源存取平台上不同学习者开放互助式的学习模式，学习者都能自我设计并准确把握学习过程

中学习需求的表达，如学习什么、怎样学习、和谁学习、在哪里学习、学习进度等，进而整合e-Learning资源，实现建立在自我管理的网络虚拟学习社区基础上的个性化信息聚集方式。例如，将Blog应用于e-Learning，不仅有利于提升学习者在自主学习、与人合作、沟通交流和创新实践等方面的能力，而且有利于将各学习者培养成为有效的自我知识管理者，对获取和利用的信息按照学习需求和思维逻辑重新进行组织。

2.3技术优势

数字图书馆借助网格技术支撑，有望跨越传统的、初级的信息资源互联互通理念、结构和模式，深入知识层面的组织和管理中，并使数字图书馆在一定条件下向知识网格转化，即创造一种建立在万维网之上的知识共享环境。这种知识网格是以网格／语义网为基础架构，实现异构语义资源的整合与获取，并提供基于语义资源的知识服务。其本质是万维网知识资源和知识服务的协同与共享。知识网格和开放式网格OGSA服务结构是e-Learning实现全面资源共享和业务协同的有效支撑。e-Learning资源整合可以利用数字图书馆网格的应用平台搭建个性化学习共同体基础设施，一方面为e-Learning提供语义支撑，包括个性化学习元数据对象、对象属性描述、对象分类体系以及对象关联关系在内的存储库；另一方面通过网格环境下数字图书馆对资源的知识发现、挖掘、描述和封装将其接入到e-Learning的服务网格环境中，可以支持按个性化资源需求、学习分类等不同方式进行资源浏览、定位与获取。

远程沉浸作为网格的一个典型应用已经开始渗入到e-Learning中，它建立在高速网络基础上，是CVE、音频、视频会议以及超级计算机及海量数据存贮的有机融合。远程沉浸使用了视频和图像技术，使分布在各地的使用者能够在相同的虚拟空间协同工作。实现了e-Learning将“人／机交互”模式扩展成为“人／机／人协作”模式，不仅提供协同环境，还集成了数据库的实时访问、数据挖掘、高性能计算等，能为学习者提供一种崭新的协同学习模式。参与远程沉浸应用的学习者共享同一个集中式虚拟学习资源环境以协同解决问题。远程沉浸实现了e-Learning学习过程的可视化，而知识可视化技术则可以解决e-Learning学习内容的可视。这一技术应用视觉描述，建构和传达复杂知识的图解等手段，传输事实、见解、经验、态度、价值观、期望、观点、意见和预测等，并帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识，能有效促进群体知识的传播和创新。利用远程沉浸和知识可视化技术可使e-Learning对资源的整合实现过程和内容的可视和可控。

3基于数字图书馆的e-Learning系统构架

数字图书馆为e-Learning提供了个性化学习和公共信息获取基础和平台，e-Learning在此基础上需要形成的是以学习者需求为导向的学习体系构建。在应用网格技术的前提下，e-Learning系统可由六个层次、一个模型库构成(如图1)。最底层是基础层，提供了基本的网络环境，包括计算机、网络、网络协议等；第二层是面向服务的体系结构(SOA，Service Oriented Architecture)层，提供了网络服务中SOA核心功能，包括网络服务相关协议HTTP、XML／XMLS、UDDI／SOAP／WSDL、OWL—S等。这些协议提供了分布在广泛空间中各种服务的可用和互用的基础；第三层是网格中间件层，能实现网格的学习合作和资源共享的各种功能，并根据不同协作环境要求进行动态变化和重新设计；第四层是公共服务层，基于网格中间件层构建协作学习环境和资源共享环境；第五层是学习评估服务层，是基于对学习者学习状态的评估和在学习协作环境中的资源共享状况和结果，提供个性化的学习空间，包括服务项目、资源重组和学习策略等。网格安全服务层为学习者在e-Learning中的学习活动、学习资源和相关服务提供了安全保障。学习者模型库集中了不同学习者动态模型，e-Learning系统据此调整学习者的个性化和协作学习策略，使学习者获得差异化的服务。学习过程中，学习者模型中的六大相关要素不断调整并相互影响。学习者模型又直接支配了资源共享环境、协作环境和学习评估服务层，是提供以学习者需求为导向的个性化服务的依据。

4基于数字图书馆的e-Learning资源整合方案

依照e-Learning系统的结构，基于数字图书馆的e-Learning资源整合体系(如图2)可以由五个层次构成，在同一个学习资源基础上创建公共学习门户和个性化学习门户两个入口。从下到上的整合中，用户的自助和自治程度逐渐增强，而e-Learning体系的指导性减弱。

4.1服务项目资源整合

由公共学习门户进入学习平台，首先需要让学习者知晓e-Learning系统有哪些服务项目，同时提供一个可由不同服务类型通览的全方位的学习资源蓝图。其实现的前提就是要对数字图书馆中学习资源进行同一检索界面的检索，按学科、主题或知识点分类浏览。目前数字图书馆实践已经为e-Learning实现该层次的整合，即对拥有和存取的学习资源“一揽子”提供给学习者的资源整合。这种整合将分布在网络中不同载体、不同形式、不同类型、不同系统和分散异构的“信息孤岛”建立关联，并能实现开放式的动态信息资源无缝接入，使学习者能在同一信息门户中通过任一服务获取所需要的学习资源。该层次资源整合的关键是学习资源的可达性。

4.2学习对象知识资源整合

将学习资源进行分解、描述和揭示，剔除冗余、重复和劣质信息，对学习资源来源、内容和结构进行新的类聚和重组，形成一个具有特定逻辑组织、向导性和关联性的学习对象知识资源体系。学习对象知识资源的整合依托于对不同类型和来源的学习资源的内容进行深度揭示和规范描述，形成标准规范的学习对象，利用知识本体对学习对象中知识单元所标引的逻辑关系形成具有新的组织结构和功能的知识系统。

学习者在学习过程中必然涉及对难以表达的隐性知识的利用，对学习对象来源的整合能较好解决这一问题。例如，学习者可以通过了解某领域内相关专家的研究成果进而深入研究问题，来源整合可将专家的研究成果(正式发表的研究论文、相关评述、专家Blog等)作为一个学习对象进行重组，并建立与其他专家的学习对象相关联的隐性知识网络。利用知识地图可通过图形化的连接方式，将不同的学习对象按照知识单元进行关联，让学习者直观快速地实现知识的拓展和关联。该层次资源整合的关键是学习资源的可知性。

4.3学习环境和问题情境的资源整合

在学习社区中参与共同学习能使学习者快速、高效地获取知识。在e-Learning体系中，对学习环

境和问题情境的资源整合是十分必要的，这是e—Learning资源整合的难点。原因是这些资源分布在正式交流渠道和非正式交流渠道中，有显性化的知识更有尚未表达的隐性知识，怎样对这些资源进行揭示和标引，以怎样的方式重组资源以提供给学习者，这些问题的解决不仅依赖人工智能、知识本体等相关技术，还需要综合利用图书馆员和相关专家的咨询经验。

学习者协作式情境从某种意义上来说就是资源整合，这种整合是学习者通过专门的调和机制，获取、利用并分享情境所创造的潜在的和新型的合作方式，不断添加现实环境中的资源以不断优化合作质量进而实现共同的目标。学习者协作的建立需要一定前提，通常产生学习协作有两种可能：一是有着共同问题求解、学习目标、兴趣的学习者形成协作，即时交流和分享各自的资源，共同解决所面临的问题；--是在现实世界中已经成为学习团队的学习者，在虚拟学习协作平台可以有效分享和利用e。Learning中所提供的资源和服务，突破现实的学习环境中时空限制和资源利用的限制。

对于第一种学习协作的方式，当学习者的需求是问题驱动时，e-Learning资源整合的重点在于整合匹配学习者情境并通过检索寻求最佳的问题答案，发挥系统的推荐功能，引导学习者寻求问题求解，其步骤大致可以分为：第一，利用人工智能等技术建立逻辑、语义网、过程以及框架等知识表示方法，对学习者实际问题用知识语言表示；第二，对学习需求的表达进行主题和关键词标引，对涉及到的知识因子进行指标(知识单元)权重(如词频统计)的计算；第三，对学习者的需求进行引导和修正，确认相关知识点是学习者学习的目标；第四，将涉及到的知识点在虚拟协作学习环境中进行匹配和检索，推荐学习者进入相关群组中参与共同讨论寻求答案。问题求解的整合同时还应对数字图书馆中涉及到提问知识要点的所有相关部分进行资源整合，包括专家／馆员咨询的建议。提供显性知识和隐性知识线索相结合的方案。学习者可以自行选择最适合自身学习方式的途径获取相关知识。当学习者只是在e-Learning中进行个性化学习时，e-Learning系统可以通过学习者分类定制的信息、兴趣度计算以及对Web网页的挖掘等获取的学习者感兴趣的相关信息进行匹配，推荐给学习者特定的虚拟协作环境，激发其潜在的协作学习需求，在群组讨论和共同学习中获得更多的知识。

对于第二种学习协作方式，e-Learning系统更多的是提供资源存取环境和专家指导和咨询等，e-Learning整合需要借用CLEV－R等技术手段，模拟现实的学习环境，提供交流和共享知识的空间，嵌入浏览、检索等资源服务，利用网格和人工智能技术调用不同类型和不同来源的信息资源，更新、分类、汇总、归纳和梳理学习者们共同的学习资源，剔除冗余信息资源，建立特定学习协作环境的知识网络和知识地图。

学习环境和问题情境的资源整合不仅仅涉及技术问题，同时也涉及与数字图书馆文化和资源共享相关的社会问题。数字图书馆要提供给每个虚拟学习协作环境的不仅仅是合适的技术和资源支持，更重要的是扩大合作、开放互助的文化氛围，使得资源能被普遍共享。因此，学习环境和问题情境的资源整合的关键是互助性。

4.4个体资源整合

个体资源整合是数字图书馆中MyLibrary系统实现的主要功能。国外具有代表性的Mylibrary@Ncstate、Mylibrary@LANL、Mylibrary@comell等系统均提供了用户根据信息需求定制图书馆资源、其他Web资源及个人图书馆管理的功能，让用户根据信息需求建立整合不同类型的信息资源，创建不同的文件夹组织资源，并可根据需要随时随地更新个性化的资源体系。同时，图书馆的相关服务如检索、浏览也很好地嵌入到个性化用户入口中。在e-Learning系统可以嵌入MyLibrary系统，实施对学习者个体资源个性化整合和有效利用。所不同的是e-Leaming资源整合的表达方式需要加入远程沉浸等模拟学习情境技术，提高资源利用过程的可视化程度，明确表达学习者利用什么资源、怎样利用以及学习到什么知识。因此，个体资源整合的关键是可视化。

4.5基于学习者体验的学习绩效评估和测试资源整合

学习者满意度和学习绩效是决定学习者是否再次通过e-Learning进行学习的关键。在e-Learning系统中，学习者提高学习效果、修正学习中存在的问题、弥补学习内容的遗漏、改进学习的过程、采用新的学习方法等是学习者需要在终身学习过程中不断完善的。评估和测试不仅在于检验学习者学习效果，而且在于增加学习者在学习过程中的成就感，从而提高学习者的积极性。基于学习者体验的学习绩效评估和测试资源整合，首先要整合权威的和可信的指标选择体系和测试库，让学习者设置个性化的以自身目标为导向的评估体系，再通过自评或第三方评价，客观全面评价当前的学习状况和进度状态，以制定进一步的学习目标和需求；通过学习者评价的反馈，e-Learning体系可以有针对性地推荐相关资源和服务，提出提高学习者学习绩效的策略。这无疑增强了e-Learning系统对每个学习者学习需求调整的适应性，进而提高e-Learning系统利用绩效。该层面整合的关键是动态适应性。

5结语

基于数字图书馆为e-Learning资源整合为学习者个性化和适应性的学习环境创造的有利条件。如何将数字图书馆资源开发、整合和服务系统化、制度化构建面向服务的开放式e-Learning体系，实现以学习者需求为导向的、更大范围的学习资源有效聚合与广泛共享等方面的研究仍值得关注。