开放式学习理念下资源库检索的推理研究

摘要：在对国内外开放学习研究的基础上，开发按照资源类型分类的素材库平台，通过接口技术和构建统一认证中心使用户通过各种网络环境和设备访问平台，实现网络开放式交流学习，并着重对平台的资源检索进行了研究。

关键词：开放式学习；检索；资源素材库；专家系统；推理过程

中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1673-8454(2012)21-0032-03

引言

21世纪，人类全面进入信息化时代，信息技术已深度融入国民经济和社会生活的各个方面。教育部近期的《教育信息化十年发展规划（２０１１－２０２０年）》[1]强调促进优质教育资源普及共享，推进信息技术与教育教学深度融合，实现教育思想、理念、方法和手段全方位创新。因此，基于开放式理念的教学环境逐步融入数字化校园中，在实现信息资源共享的同时，也由于它的迅速膨胀及无结构化使得检索这个问题不断面临着挑战。

一、开放式学习

2001年美国麻省理工学院正式开展MIT OCW（MIT Open-Course Ware），即“开放式课程网页计划”，目标是在10年内将所有的课程材料公布于网上，供全世界的人免费下载使用。截止2007年11月，麻省理工学院开放课件项目历经7年的发展后完成了里程碑式的计划，实现了所有的预定目标，这些课程都以网页的形式呈现。

90年代以前，世界上许多大学和教授认为，通过网上出售课程资料是一种赢取利益的方式，而开放式课程网页的支持者认为，将资源免费共享是完成大学的公共服务和相关延伸任务的一个重要途径。因此，开放式课件以一种迅速快捷、影响广泛的方式传达了麻省理工学院在全世界范围内推进教育的理念，世界各地的教育者和学者都能从这项计划中受益，同时也加入到了一个世界性的学习型群体中，公开、自由地分享知识与交流思想，实现真正意义上的互动。正如现任全球开放课程共享联盟主席的斯蒂芬・卡森[2]所认为：“大学的使命是分享知识，我们的项目正是为全世界的教育机构和个人提供帮助，改变大学对互联网的认识，让更多的人从中受益。”

同时，放眼世界各国的大学都开展了结合自身特色的开放课程项目。如世界最强大学之一的斯坦福，选择了和业界巨头苹果合作，这样所有在斯坦福网络得到的资料都可以直接传入iPad和Mac播放，用户更是可以在自己的iTunes中为斯坦福专门建立一个分类；又如英国最大的学术机构公开学院，每一个注册的学生都能在里面找到自己想要的资料，无论是历史还是艺术，或者教育和信息技术。

就国内而言，根据调查分析显示，目前我国的“开放式”学习方式主要是由高校提供学习场地和计算机设备，通过单机版安装软件或者光盘播放进行学习。最具代表性的是处于起步阶段的“超星”，它以数字图书馆的形式，当用户下载安装“超星”阅读器后，可以免费在线阅读海量信息。但这种形式上的“开放式”并没有准确传达麻省理工学院项目的真正意义，而只是一味的灌入大量资源，没有充分利用当前数字校园提供的优良网络技术支持，相对来说是种封闭状态。这种情况会使得资源重复性高，共享率低，形成一定的“资源孤岛”现象。

因此，当各种移动设备层出不穷的出现在人们视线时，结合无线网络的终端学习是一种让学生能够随时随地根据自我需求进行学习，加强实时交互的开放方式。

二、基于开放式学习的资源库平台设计

1.平台功能设计

2.海量信息检索

目前无论是小型网站还是大型的信息数据服务平台，检索一直都是信息处理研究的热点问题。例如最近几年进入人们视线的云服务，它是通过云计算方式对海量信息并行计算进行快速检索等等。因此在本平台中考虑引入专家系统的推理机概念，专家系统是人工智能和计算机技术的结合，根据多个知识/性能进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程解决问题，用户可以通过各种关键字信息在这样一个系统基础上快速检索所需的资源素材。图2为开放式学习的资源库检索原理结构图。其中资源库的人机接口实现用户与推理机之间的数据输入及结果反馈,推理机则根据属性库来进行推理。

3.接口技术与网络环境结合

数字化校园建设的逐步发展给高校提供了优良的网络条件。特别是近几年来，除了基本的局域网配置外，无线网络也在慢慢的覆盖。另外，继GSM 、GPRS、EDGE后的第三代数字通信技术，即3G技术的上市都使得人们在开发网络资源的同时必须考虑到这些条件。因此，在本平台中通过构建统一认证接口，结合各种网络开放给不同设备，从实质上实现“开放式学习”的精髓所在。

三、基于开放式学习的资源库专家系统检索研究

资源检索一直是多媒体应用和信息处理研究的热点问题，它包含了索引、判断、模糊匹配等多方面知识。通过专家系统进行推理检索是一种高效准确的方式，其推理过程可以从正向推理、逆向推理、混合推理和模糊推理等几个方向进行。

1.正向推理

正向推理是指从已知事实出发，按照一定的策略，运用知识库中的知识，推理出结论的过程。在本平台中，当用户明确所需的素材时，一方面可以根据数据库给定的属性关键字进行逐一的排除查找；另一方面还可以依据数据库所保留的用户相似查询概率最多关键字检索。因此，如果以树形图的结构呈现，是由根节点往叶节点的推理过程。其中根节点表示用户需要查找的目标素材，各个叶节点表示推理查找过程中所输入的属性关键字。

以某大学《结构力学》视频教程为例，具体阐述正向推理过程。如图2所示，当用户确定检索目标，首先应圈定素材的类型为视频，在此基础上分三层进一步判断。第一层：由一级学科和二级学科两个属性级联推出土木工程专业所有相关视频；教育层次本科和素材库中全部基础课结合推出本科阶段全部基础课视频属性；再根据素材作者名字以及素材所限定的大小筛选出该作者相关视频；最后由单位名称以及不限一个的关键字搜索出出自该大学包含关键字属性的所有教学视频（关键字在此例中可以为力学，结构力学等）。第二层：通过第一层判断的四个结果，两两结合推断出土木工程专业本科阶段的基础课教学视频以及该大学该作者结构力学相关视频两个综合属性。第三层：将第二层的结果再次进行组合判断最终得出某大学《结构力学》全部教学视频。

通过这种推理方式，使用户非常明确自己的目的和要求，在选择排除的过程中不会混乱以及漫无目的。除此之外，还可以根据数据库中保留的查询输入最多关键字的方式推断，如：最近一周点击下载率最多视频，结构力学，大学名称等等。

2.逆向推理

逆向推理则是指从表示目标的命题出发，使用一组推理规则，来证明命题成立，即逐一验证提出的假设。用户确定学习的目的或者所想要达到的效果即是个假设，通过为达到这个假设目标而逆向逐步推理查找出过程中所要满足的条件，也就是循序渐进学习的资源素材。

例如，用户需要掌握某个知识点而检索《结构力学》的某节教学视频时，可以先通过查找邻近相关学科，比如物理或是机械等等，通过它们的共有课程《力学》这一关键字证明前一假设正确，再在此基础上逐步验证排除反推得到选择的结果。

这种方式的优越之处在于不限定单个检索路线，可供参考的结果较多，而且考虑的范围比较周全，同时便于检索过程中知识点的推送和查询方向的判断。

3.混合推理

混合推理属于专家系统中一种比较综合的方法，它将正向和逆向两种推理方式进行结合。用户既可以根据圈定的属性或其它关键字由两端向中间推理，也可以取任一个节点往两端发散，这种推理方式相对其他两种效率更高结果也更精准。

例如，圈定素材的类型为视频，学科为土木工程，根据这两个方向的属性，可以初步得到土木工程相关的所有视频素材。然后再逐一输入具体的知识点或是课程名称等进一步推出《结构力学》教学视频。

4.模糊推理

模糊推理又称模糊逻辑推理，是指在确定的模糊规则下，由已知的模糊命题推出新的模糊命题作为结论的过程。基于模糊推理的定义，推理方法又可分为Mamdani推理法、Larsen推理法、Zadeh推理法等等。

四、结语

在教育信息化的时代，知识的共享更加重要，如何创造一个真正意义上的“开放式学习”环境是当今教育改革的重点方向,基于开放式学习资源库服务平台起到很大的示范作用。它将海量的形式丰富的资源素材汇总在一起，利用高校校园的优良网络环境，通过统一认证系统和接口技术实现随时随地的自主化学习。同时，根据专家系统的多种推理判断来增强资源库检索功能，很大程度上体现了人工智能的思想，也方便了用户使用。

参考文献：

[1]中华人民共和国教育部.教育信息化十年发展规划(2011-2020年)[EB/OL]..cn/c/sd/2010-12-09/145821610568_3.shtml.

[2]安然.专访全球开放课程联盟主席斯蒂芬・卡森[EB/OL]..cn/c/sd/2010-12-09/145821610568_3.shtml.

[3]邹东升.网络开放式学习的资源整合设计研究[J].中国科教创新导刊,2008(28):160.

[4]乔亚男,齐勇,史,侯迪,王晓.一种基于权重矩阵的临近词检索问题解决框架[J].计算机科学,2009,36(7):197-200.

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[8]吴泽彬,魏洁,李蔚清,吴慧中.面向架构的全文检索研究[J].华中科技大学学报(自然科学版),2007,35(3):202-205.