基于RDFS的教学资源库的分析与设计

卫小伟,殷锋社,焦 蕾

摘 要:领域知识库是教学内容的源泉和教学决策的依据。围绕计算机应用基础实验教学系统,研究了领域知识库的设计与实现。结合计算机应用基础课程的自身特点,研究了如何对领域知识进行科学、合理的划分,并建立了领域知识树;采用框架表示法表示知识,并给出基于RDFS的领域知识库的设计方法。

关键词:RDFS;教学资源库;知识获取;知识表示

中图分类号:TP31文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2009)19-195-04

Analysis and Design of Teaching Resource Storehouse Based on RDFS

WEIXiaowei1,2,YIN Fengshe3,JIAO Lei3

(1.Shaanxi Transportation Professional Technology College,Xi′an,710018,China;

2.Electronic and Control Institute,Changan University,Xi′an,710061,China;3.Shaanxi Textile and Garment Institute,Xianyang,712000,China)

Abstract:The domain knowledge library is the course content fountainhead and the teaching decision-making basis.The encompassment computer application foundation experiment teaching system,design and realization of the domain knowledge library are studied.According to daracteristics of computer application foundation curriculum,how to scientific divide domain knowledge and the domain knowledge tree is established.Using the frame method express knowledge,and design method based on RDFS domain knowledge library is proposed.

Keywords:RDFS;teaching resource storehouse;knowledge gain;knowledge expression

在IPCATS系统中,教学资源库的结构极为重要。教学资源库是教学、学习中的知识和经验的存储器,它包含了专家多年的教学经验、心得体会和研究成果,在学习系统中具有十分重要的作用,也是IPCATS的基础。RDFS作为一种新的网上数据交换的标准,将RDFS应用到现代远程教学中是远程教学平台的必然趋势。

1 教学资源库概述

在教与学的活动中,师生是活动和认知的主体,而知识便是活动的客体,教学的精髓是师生针对知识所进行的系列活动。在这个过程中,教师如何针对教学任务及学习对象的特点分解及合理组织教学计划表述的知识是整个教学活动能否成功的关键。同理,对于IPCATS系统,建立学科知识库和专家知识经验库是实现智能教学导航,从而实现个性化教学的基础。专家知识、经验库就是从领域或学科的专家、教学专家那里获得专门的知识、经验,然后用一定的形式表示知识,最后存储到数据库中而形成的。该库实际上是教学、学习中的知识和经验的存储器。系统对学生帮助的大小、是否有效,基本上取决于系统的专家知识库。知识库中的知识越完全,越能真实地再现专家的思维过程、方法等,则学习系统的智能水平就越高。

2 教学资源库的构成

教学资源库存放的是有关教学内容的专业知识及关于知识的知识即元知识。整个教学资源库中的教学资源按用途分成两类:

<教学资源>::=<教学内容知识>|<元知识>

<元知识>::=<知识点的属性描述>|<知识点之间关系的描述>

因此,教学资源库包括元知识库和教学材料库两个部分,而元知识库又包括知识点属性库和知识点关系库,它们构成了个性化教学系统中的主要知识表示。

2.1 知识点之间的关系

由教学过程本身可知,知识点之间这种支持程度是一个模糊概念,所以将其分为5级,即:联系不紧密、联系不太紧密、一般、联系比较紧密和联系紧密,用一个隶属度函数μ(x)sus={0.2/1,0.4/2,0.6/3,0.8/4,1/5}来度量,μ(x)sus的值越大说明知识点之间的联系越紧密。对于先前文献中所定义的参考关系,只需将μ(x)sus的值取得小一些,其实质可仍然看作是一种支持关系。

因此,知识点之间的关系可表示如下:

<知识点关系>::=<层次关系>|<支持关系>

<层次关系>::=<父知识点>|<子知识点>

<支持关系>::=<前导知识点>|<后继知识点>|<支持程度>

由以上的分析可知,知识点之间的关系无法用一种单纯的树形结构来表示,因为单纯的树形结构只能表示层次关系,却很难清楚地表示知识点之间的支持关系,而若用单纯的网状结构来表示,则会造成知识点之间的层次关系不明显,并且会使推理算法过于复杂。因此,在这里采用一个总体树/局部图的知识组织模型,如图1所示。

图1 教学资源库的知识组织模型

从图1中可以得知,节点1是节点2、3的父节点,2、3节点是1节点的子节点。2、3节点与1节点是“与”关系;4、6节点与2节点是“或”关系;1节点是2、3节点的前驱知识,而节点3表示的知识点又是4、5、7、8节点的前驱知识, 4、5、7、8节点表示的知识点是3节点的后继知识。

2.2 知识点属性

知识点的属性包括知识点编号、类型、难度、重要程度和要求掌握的水平等。知识点编号的目的是用于学习和查找,故应具有惟一性,是精确概念。知识点类型可以按照加涅(Gagne)分类理论分为:事实、概念、规则、高级规则和认知策略[4]。虽然分类具有很大程度的模糊性,但是由于知识点类型的划分与学科建设有关。在具体的ITS教学/学习系统中,把它看作是精确概念。其他属性认为是模糊对象,其中,知识点难度和重要程度分为三级,用隶属度函数表示分别为:μ(x)ease={0.30/1,0.60/2,1/3}和μ(x)imp={0.30/1,0.60/2,1/3};要求掌握水平用定义模糊中心数(c,r,p)的方法来表示,可以更科学和更准确地描述教学大纲对知识点的掌握要求。(c,r,p)可以解释为:落在以c为中心,r为半径的“超球”之中的可能度为p。具体的(c,r,p)求取方法是根据积累已经通过考试学生的成绩构造数据样本,进行统计分析求得。可以粗略认为通过考试即达到教学大纲的要求掌握水平。假设样本服从正态分布,可以根据积累样本数据,求出均值x1、样本方差S21,并确定一个检验置信度P1(例如取0.05水平)。用(x1,S21,P1)作为(c,r,p)的估计,描述教学大纲对知识点的要求。由此,可以得出知识属性库的关系模型,这是一个模糊值关系数据模型。在该关系模型中,为了考虑各知识点与其教学材料的关系,除了知识点属性值外,还设有一个课件名称域。用SQL语言描述模型如下:

CREATE TABLE KBATTRIBUTE &

(KPNO# SMALLI NT NOT NULL,/* 知识点编号*/

KPTYPE SMALLINT,/* 类型 */

KPEASE NUMERIC(3,2), /* 难度 */

KPIMP NUMERIC(3,2), /* 重要程度 */

KPX1 NUMERIC(5,2) /* 均值 */

KPS1 NUMERIC(5,2),/* 方差 */

KPP1 NUMERIC(3,2),/* 置信度 */

COURSE CHAR (16) ) ; /* 课件名称 */

2.3 知识点链接关系描述

知识点之间的关系可以用知识点之间的链接数据库来表示。在某一学科中各知识点的链接关系描述了该学科的知识体系。知识点的链接关系是双向的,有上行和下行之分。一个知识点的上行知识点,即树结构中的父结点;下行知识点,即树结构中的子结点。由教学和学习过程本身可知,知识点之间关系的紧密程度不同,可以把它处理成一个模糊对象,用链接确信度来度量,用S(x)表示且0

S(x)=1, x=必学知识点

0.5,x=选学知识点

知识点链接数据库的具体内容,用SQL描述如下:

CREATE TABLE KBLINK &

( KPNO# SMALLINT NOT NULL,/* 知识点编号 */

FNODE SMALLINT,/* 上行知识点编号 */

SNODE SMALLINT,/* 下行知识点编号 */

FKPS NUMERIC(2,1), /* 上行链接确信度 */

SKPS NUMERIC(2,1) ); /* 下行链接确信度 */

在这样的一个链接关系数据模型中,会出现一个父结点和多个子结点的情况。另外,也会有一个父结点和一个子结点,多个父结点和一个子结点,以及没有父结点或者没有子结点的情况等。

2.4 教学资源库的结构模型

教学资源库由知识体系库和教学材料库组成。

教学材料库的主要目的是构成学习环境并向学习者提供支持学习过程的各种条件,该库的主要内容为与各知识点对应的相关课件,当通过某种搜索策略得到一个待学习的知识点编号时,就可以从知识点属性库中获得与该知识点相关联的课件名称,并可以以此名称作为入口参数,来调用已经编写好的多媒体课件,进行教学讲解或练习等教学、学习活动。因此,整个教学资源库的结构如图2所示。

3 基于RDFS的教学资源库元模型

为了提高教学资源的共享和复用,本系统为教学资源建立了本体库,并选择RDFS语言来描述。本体描述语言经历了从XML Schema到RDF Schema,再到DAML+OIL,以及W3C最近推出的OWL的过程,语言的表述能力在不断增加。相比较,用XML Schema表示语义显得过于单薄。而RDF Schema虽然在表达能力和逻辑严格性方面不如OWL等语言,但是其技术相对成熟和简单,所以采用RDF Schema(RDFS)语言来描述本系统的教学资源本体,以教学资源库为例,介绍基于RDFS的教学资源描述方法。

图2 教学资源库结构模型

3.1 教学资源模型设计

一般来说,一本讲述特定教学资源的书本大都采用章、节、小节的形式将教学资源进行细分,因此,提出一种教学资源的层次型组织模型,如图3所示。

图3 教学资源层次结构图

图3中各结点均为知识点,属于KNode范畴。KNode(Knowledge Node,知识点)是教学过程中传递教学信息的基本单元的一个抽象,它可以是理论、原理、概念、定义、范例和结论等。它是其他所有知识单元(SKNode,UKNode,AKNode)的原型,类似于面向对象中的基类; UKNode(Unit Knowledge Node,单元知识点),相当于“章”;UKNode由若干个SKNode(Section Knowledge Node)组成,SKNode相当于“节”;SNode同样由若干个AKNode(Atom Knowledge Node)组成,AKNode是原子知识点,相当于“小节”, AKNode不可再分。

由以上的分析可知,知识点之间的关系无法用一种单纯的树形结构来表示,因为单纯的树形结构只能表示层次关系,却很难清楚地表示知识点之间的支持(有序)关系,而若用单纯的网状结构来表示,则会造成知识点之间的层次关系不明显,并且会使推理算法过于复杂。因此,在这里采用一个总体树/局部图的知识组织模型,如图4所示。

图4 教学资源库的知识组织模型

3.2 知识点属性的构造

知识点模型体现了知识点本身所具有的性质、作用以及相互关系等,包括知识点的编号、种类、难易程度、重要程度、要求掌握程度、前导知识点和后续知识点等。用一个多元组(KNID,KNN,KNK,KND,KNIm,KNC,KNP,KNPK,KNSu,KNT)来表示知识点的属性。其中:

KNID: 表示知识点标识号,惟一确定此知识点;

KNN: 表示知识点的名称,一般是该知识点的名称或标题,用于概述说明本知识点所表达的知识内容;

KNK: 表示本知识点的关键字集合,主要用于学习本知识点;

KND: 表示知识点的难度,它是一个模糊概念,分为5级,即容易、较容易、一般、较难和难,其值由领域专家确定;

KNIm: 表示知识点的重要程度。知识点的重要程度也是个模糊概念,将其分为3级,即不重要、一般和重要,其值由领域专家确定;

KNC: 表示本知识点的具体内容,是指向该知识点具体内容文件的指针,知识点的具体内容由文本、表格、图形(图像)等素材组成,存放在教学材料库;

KNP: 表示包含此知识点的知识点(即父知识点);

KNPK: 表示此知识点的前导知识点(即有先序关系的兄弟知识点);

KNSu: 表示此知识点的后继知识点(即有后序关系的兄弟知识点);

KNT: 表示知识点的通过阈值,用于通过学生对测试题目的回答判断是否通过本知识点的学习。只有在学习本知识点以后,测试与本知识点相关的试题的得分不低于此值时,才允许离开本知识点进入下一知识点的学习。域值越大,说明知识点的重要性越高。

每个知识点可根据实际情况拥有上述全部或部分属性。

3.3 使用RDFS描述教学资源本体

(1) 教学资源总体结构本体

教学资源点本体(DBO)中的核心概念包括KNode,UKNode,SKNode和AKNode。图5描述的是教学资源点本体的层次结构。它表示资源http://local host/dbo#UKNode(单元知识点),http://localhost/dbo#SKNode(节知识点),http://localhost/dbo#AKNode(原子知识点)是资源http://localhost/ dbo#KNode (所有知识点的抽象)的子类。

图5 教学资源点本体层次结构

使用RDFS语言对图5的教学资源点结构进行描述的部分代码如下:

xmlns:dbo="http://localhost/dbo#"

xmlns:rdfs="http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#">

…