多媒体网络环境下英语听力库资源自动集成方法

周玫

(安康学院，外语学院, 陕西，安康 725000)

0 引言

采用现代信息技术建设的英语听力资源库可为学生提供良好的英语听力学习与练习环境，为提高学生听力的水平起到重要作用。资源库提取资源时易出现乱码、提取延迟等问题，导致使用者满意度较低，影响学生的学习进度，本研究深入探讨了英语听力库资源自动集成的方法。

为了进行全面的英语听力教学改革，满足新时代社会与国家对人才培养的要求，2007年教育部正式发布英语听力的教学目标[1]：学生缺少对听力材料的整体把握与深入学习，也就谈不上对知识的应用与了解，因此通过科学、客观的教学方式与环境才能使学生充分地了解所学知识与知识的应用。多媒体网络教育能够加深学生对英语的听、掌控与理解，其通过计算机网络传输的知识储存在资源数据库。大部分的英语听力资源都属于异构资源，储存在资源库时，会出现提取不及时、提取出现乱码等问题。

针对上述问题，本研究提出一种多媒体网络环境下英语听力库资源集成方法，通过分析各阶段学生的需求，构建资源数据库，同时通过挑选逻辑较强的资源池，标定集成中心，根据隶属度与目标改进函数确定需要集成的资源，进而完成英语听力资源集成的目的。

1 基于多媒体网络环境的英语听力库资源自动集成研究

1.1 构建英语听力资源库的设计思路

英语听力资源库即为学生自主学习与教师组织教学提供不同素材的融合工具，提供的素材要和学生实时学习的英语听力水平相关，其需要按照每一阶段的教学大纲要求，对当前教学的重点合理地安排，为学生供给实用且方便的学习环境与资源。

1.1.1 学生特点

通常来说，学生自身的英语基础大多较为薄弱，较大部分学生对英语听力还存在较强的抵抗心理。因此，在构建英语听力资源库时需要分析不同学生的身心成长特点。此外，不同的学习阶段，对资源的需求也存在差异，所以，需要更为详细地了解学生学习风格、特点与水平等，通过得到的结果构建听力资源库，才能符合大部分学生理想中的学习环境与学习资源。

1.1.2 学习内容

大学的英语听力教育，大部分以书本为基础，因此想要构建资源库就需要充分地了解并迎合目前学习的教材，在考虑学生的语言基础之外，还需要充分地挖掘、创新与扩展教材内容，使用好教材为教与学提供良好的服务。同时，完成基本学习内容后，大部分学生还会参加英语的四六级考试与应用考试[2]。因此，在构建英语听力资源库的同时，还需要对以往的考试试题进行整合与分析，选出教育能力较强的内容，同时进行讨论、归纳该题目类型，设定不同类型题目的难度系数。

1.1.3 学习需要

构建听力资源库需要以学习作为基础。在构建前，需要对学生的需求与环境进行分析，良好的听力资源库能够充分地掌握学生当前的基础水平与期望水平之间存在的差距，凭借差距确定构建资源库的方向与重点。

1.2 资源库构建原则

构建英语听力资源库的目的即为学生提供有效且能够使其自主学习的平台，激发学与教两种体系的积极性与创新性，同时还需要遵守以下几种原则。

(1)科学教育原则

在构建英语听力资源库时，需要利用当前性能最好的构建水平与条件，客观、理性、科学地整合多种类型的听力资源，并保证其内容不存在错误，且符合学生的认知规律与学习特点。同时构建的资源库需要有较好的知识性，能够为日常的学习互动提供相关的参考，不能产生让学生出现歧义的内容。所有整合的资源都需要具有一定的教学意义，能够使学生的身心得到发展，培养学生的国际文化认知[3]，同时还可以帮助学生熟练掌握一定的听力技能。

(2)适用性原则

通过对具有针对性英语听力教学体系的深入研究发现，英语听力资源库的内容众多，具有多样化的特性，这不仅能为学生提供丰富的语言知识，还能够描述英语的实用性，同时，资源库需要满足不同阶段学生的需求。

(3)趣味性原则

英语听力资源库的内容需要具有一定的趣味性，增加学生对英语学习的兴趣。在资源库中，可以为学生带来多姿多彩的交集场景与生活背景，慢慢培养学生的跨文化交集能力。

(4)操作性原则

构建英语听力资源库时，需要具备易上手、好操作的特性，这种特性能够便于学生的自主学习,并为教师收集教材提供参考[4]。

(5)开放性共享原则

多媒体网络技术的快速发展为英语听力素材的扩展与更新提供了很大的帮助，综合不同阶段学生的需求，为听力教学与学习提供了贴近现实且新鲜生动的资料。英语听力资源库构建的目标是为了完成资源的共享，让有限的资源发挥最大的效益。

1.3 资源数据库构建

1.3.1 列式数据库

为了使读取性能得到改善，数据列内的资源数据一般都较为密集，并且显示储存记录ID，同时尽最大可能使用压缩比高的压缩策略[5]。列扫描器和行扫描器的区别是列扫描器需要将资源数据坐标信息变换成磁盘地址，然后根据需要重建或组合，得到整个关联元组数据。经过接收重建好的元组链接操作器，通过链接操作器得到对应的数据。

列式数据库的优势体现在资源数据的压缩储存与查询等方面，而因为储存英语听力资源数据的架构设计在资源数据的操作性能上并不出色，因此针对海量数据下大量复杂查询检索的资源数据库应用状况，列式资源数据库是一种比较适合的储存解决方案。

1.3.2 整体架构设计

本研究把分布式资源数据库结构拟定成三层，如图1所示。

图1 系统整体架构关联

第一层：接口模块。该模块主要负责供给学生与教师接入同时访问资源数据库的接口，管理资源数据库的线程池与连接线程，把来自教师与学生的查询与操作请求传输至分布式资源数据库控制器中[6]，同时把从分布式数据库控制器中得到的操作响应与查询资源返还至用户。

第二层：分布式资源数据库控制器模块。该模块是负责控制管理整体分布式资源数据库运行的控制模块，其内存在数据储存管理、数据获取管理、数据缓存管理、数据分布式管理等子模块。其可以把来自学生与教师接口模块的请求经过分布式策略，将资源数据库查询与操作任务分配至各个节点中，同时对返回的资源数据进行整合排序等处理以满足查询需求。

第三层：储存层。储存层主要负责资源数据库内资源的储存，本研究使用了列储存引擎与分布式资源缓存，试图优化资源数据库在海量数据查询分析应用环境下的表现[7]。

使用该结构设计存在以下几种优势。

(1)提升性能。使用分布式结构能够有效地提升资源数据库系统的性能，并且也提供了系统的可扩展性，使系统对资源数据储存与查询分析需求的性能能够通过添加节点来得到提升。

(2)层间独立。经过三层模型完成整体资源数据储存系统，层间凭借标准接口通信，这使得所有层能够挑选最为合适的策略，而不用考虑是否会干扰到其他层的正常运行。

(3)数据保障。在三层模型内，学生与教师不会直接访问到资源数据储存层，也就无法对数据进行直接操作，能够在管理层拟定数据安全策略，确保因为恶意或误失操作导致的数据威胁[8]，这能够大大提高资源数据的安全性。

(4)便于维护。因为三层模型是互相独立的，在对中间层进行修改与调整的时候，不需要更改客户端的应用程序，这样就降低了系统维护所需要的成本与时间。

1.4 多媒体网络环境下资源集成

1.4.1 资源描述

多媒体网络环境下，英语听力资源存在多重重叠现象，因此本研究从这五个方面进行考虑，拟定任意资源为HVi，其资源属性表示为

HVi={CPU,Memeory,BandWidth,t,GeLoc}

(1)

式中，CPU代表资源运行速度，通过Ghz进行测量，Memeory代表数据库内存大小，通过容量进行测量，BandWidth代表网络带宽，通过Mbps·s-1进行衡量，t代表每秒运行资源的成本，GeLoc代表资源所处的坐标。

1.4.2 集成中心选取

资源有其各自储存的坐标，考虑到运行速度、成本等因素，需要挑选存在极强逻辑的资源池。在此融入变量r，如果GeLoc值相同，那么r=0，认定该坐标的资源为逻辑资源，如果0

本研究的集成个数c通过学生与教师的指定，随机挑选资源库内某坐标资源，组成原始集成中心，描述为{w1,w2,…,wc}。

1.4.3 构建资源矩阵

拟定多媒体网络环境下，英语听力资源总量是n，通过集合X={X1,X2，…,Xn}进行描述，其中所有资源Xi存在m种属性，通过向量Xi=(xi1,xi2，…,xim)进行描述，那么获得的资源空间即：

X={Xi|Xi=(xi1,xi2,…,xim),1≤i≤n}

(2)

1.4.4 改进目标函数

模糊C-均值集成算法的目标函数J与其约束条件如下：

(3)

(4)

式中，uij代表隶属度，其能够描述成资源点和类中心的关联，式(4)代表约束条件，要求所有资源段xj和c种集成中心的总和是1。通过上述条件进行限制，使集成中心不被孤立，因此将隶属度函数的约束条件改成：

(5)

资源与集成中心的关联通过uij进行描述，但相较于同一集成中心，不同资源的关联无法进行表示。其具体架构如图2所示。

图2 资源点和类中心关联图

图2中，A、B、C代表三种资源点，x、y、z代表集成中心，点C是某一集成中心的隶属度，其分别是0.2、0.5、0.3，通过对比能够看出点C属于类中心y的可能性较高。但对于类中心y来说，资源点A、B、C的关联无法进行对比，所以，需要提取一种加权因子来对比资源点之间的关联。

拟定加权因子Mij代表相较于同一集成中心ci的各资源点的归属程度[9]，其公式计算过程如式(6)、式(7)：

(6)

式中：

(7)

改进的新目标函数是：

(8)

通过乘数法计算的集成类中心是：

(9)

隶属度是：

(10)

1.4.5 具体过程

集合X={X1,X2，…,Xm}代表需要集成的英语听力资源，输入集成总量c与最大迭代次数k[10]，拟定误差是ε，参数是m=2，运行以下流程：

(1)确定原始集成中心{w1,w2,…,wc}，同时使k=1；

(2)凭借式(10)对隶属度进行计算；

(3)凭借式(9)对集成中心进行更新；

2 实验证明

为了证明本研究方法的实用性，与传统的基于数据挖掘[12]的资源集成方法进行对比，本研究方法与数据挖掘方法在单位时间内出现的资源量相同时，通过可挑选的路径数量(可挑选的路径数量多，表明融入至路径内的节点资源多，进而证明资源集成得多，反之资源集成得少)，取两组参数(p=0.75,p1=0.7,p2=0.6)、(p=0.55,p1=0.7,p2=0.3)进行对比实验，实验结果如图3、图4所示。

图3 参数(p=0.75,p1=0.7,p2=0.6)的方法对比图

图4 参数(p=0.55,p1=0.7,p2=0.3)的方法对比图

通过图3、图4能够看出，在相同的资源量时，本研究所提的集成方法能够挑选的路径明显超过基于数据挖掘的资源集成算法，即在相同的时间内，本研究所提的集成方法的资源总量要超过传统方法所集成的总量。这是因为，本研究所提的集成方法会通过构建资源矩阵来确定资源的具体坐标，进而大大提升集成的效率。

3 总结

为了使学生更好地掌握和使用英语听力，本研究提出了在多媒体网络环境下，通过构建资源矩阵，添加目标函数和隶属度，实现英语听力资源的整合。虽然所提方法在资源集成上取得了较好的成绩，但随着研究的推进，也出现了一些弊端即：在集成的过程中会出现一些冗余资源，这些资源的来源大多是存在主观意识的英文注释，这些注释的数据如果融入集成内，就会导致学生受主观意识的影响，产生错误的认知英文的解释与语义。因此，下一步需要研究的课题即：在本研究所提的集成方法中添加资源检测方法，通过该方法实时检测资源库，同时检索资源库中的冗余资源，并进行资源剔除。