王 慶，趙 顏

（廣西民族大學(xué) 現(xiàn)代教育技術(shù)中心，廣西 南寧 530006）

基于知識管理的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的設(shè)計與實現(xiàn)*

王 慶，趙 顏

（廣西民族大學(xué) 現(xiàn)代教育技術(shù)中心，廣西 南寧 530006）

針對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺存在的問題，本文提出了基于知識管理的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺設(shè)計框架和實現(xiàn)技術(shù)。新的平臺以提供“個性化和智能化的資源共享服務(wù)”為主要特征，利用數(shù)據(jù)挖掘和用戶偏好規(guī)則庫等知識管理關(guān)鍵技術(shù)來實現(xiàn)。

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺；知識管理；數(shù)據(jù)挖掘；用戶偏好規(guī)則庫；資源推送

一、概述

建設(shè)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺是高校實施網(wǎng)絡(luò)教學(xué)、共享優(yōu)質(zhì)教學(xué)資源的重要途徑。在以“個性化服務(wù)、借助網(wǎng)絡(luò)利用集體智慧”為特征的Web2.0時代，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺也應(yīng)該朝著“提供個性化的資源服務(wù)、不斷提升共建共享價值”的方向進行深化建設(shè)。然而，當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺往往只注重資源的收集與瀏覽，卻忽略了按照知識的建構(gòu)規(guī)律去組織和管理其中的資源：（1）平臺“千人一面”，對具有不同認(rèn)知水平和資源需求的用戶卻呈現(xiàn)相同的內(nèi)容，無法為用戶提供個性化的資源服務(wù)與知識拓展功能；（2）平臺積累了大量的信息（比如用戶的訪問日志、上傳下載記錄以及社區(qū)交流信息等），這些信息對于補充、更新資源庫以及提供個性化的資源服務(wù)具有重要的作用，平臺卻無法對這些資源進行有效的分析與提?。唬?）共享功能僅僅是提供對資源庫的搜索、上傳和下載等操作，不能進一步幫助用戶對所獲得的資源進行深層次的屬性處理和關(guān)系分析以建構(gòu)新的知識體系。

當(dāng)前，知識管理（Knowledge Management，簡稱 KM）的理念與技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用研究得到了越來越多的關(guān)注。知識管理就是以知識為核心的管理，它是一種獲取、存儲、學(xué)習(xí)、傳播、應(yīng)用、共享知識的管理方式，其主要任務(wù)就是管理和開發(fā)好人力資源，釋放人腦的智能，創(chuàng)造有利于顯性（知識），特別是隱性知識傳遞的環(huán)境條件，實現(xiàn)知識共享，最終達到激發(fā)組織的創(chuàng)新能力和應(yīng)變能力。[1]知識管理的核心是知識共享——“在最需要的時間將最需要的知識傳送給最需要的人”，這是一種以人為本的管理理念。知識管理系統(tǒng)（Knowledge Management System,簡稱KMS）是實現(xiàn)知識管理的技術(shù)平臺，它以“個性化的知識服務(wù)”為中心，為知識管理實踐中的各種知識活動提供技術(shù)支持，如數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)、知識智能化搜索、知識推送、實時決策支持等。

知識管理“以人為本”的理念和“以個性化知識服務(wù)為核心”的技術(shù)能否為深化建設(shè)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺帶來變革呢？這是問題的關(guān)鍵。

作為一個優(yōu)質(zhì)資源共享環(huán)境，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的服務(wù)目標(biāo)也應(yīng)該是 “在最需要的時間把最需要的資源共享給最需要的人”。因此，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的深化建設(shè)需要“以人為本”的管理理念和“提供個性化資源服務(wù)”的技術(shù)手段。本文將結(jié)合知識管理的理念與技術(shù)，針對現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺存在的問題，提出新的平臺設(shè)計框架和實現(xiàn)技術(shù)。

二、基于知識管理的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的結(jié)構(gòu)設(shè)計

“以人為本，個性化的知識共享”是知識管理實踐的特點，應(yīng)用知識管理的理念及其技術(shù)來建設(shè)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺，目的是把以往簡單的資源數(shù)據(jù)庫管理模式提升到“能夠促進用戶知識建構(gòu)，具有個性化、智能化和共建共享特征”的新模式。下面從三個方面分別研究新模式下網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的結(jié)構(gòu)設(shè)計要點。

1.平臺的層次結(jié)構(gòu)

基于知識管理的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的層次結(jié)構(gòu)如圖1所示：

（1）數(shù)據(jù)層

數(shù)據(jù)層包括所有后臺數(shù)據(jù)庫，主要負(fù)責(zé)各種數(shù)據(jù)存儲。其中，“資源庫”分類存放了課件、案例、素材和試題等各種教學(xué)資源；“用戶信息庫”用于存放用戶的注冊、權(quán)限分配以及登錄平臺的歷史記錄等信息；“用戶偏好規(guī)則庫”用來保存用戶瀏覽、使用資源的偏好規(guī)律。

（2）控制層

控制層負(fù)責(zé)實現(xiàn)各種后臺管理功能，主要是管理各種資源共享模塊和控制用戶的相應(yīng)操作記錄。其中，“資源訂閱管理”是一種可以預(yù)先定制的資源管理模式——“拉”模式，即用戶根據(jù)自身需要訂閱各種教學(xué)資源，當(dāng)平臺上相關(guān)的資源進行更新后會自動提醒用戶，以便用戶及時了解最新的資源?！百Y源訂閱管理”和“搜索引擎”都是一種“人找資源”的交互模式。

“資源推送管理”則是一種 “推”的資源管理模式，平臺根據(jù)用戶的資源使用習(xí)慣和興趣規(guī)則生成個性化的資源呈現(xiàn)頁面，即資源界面“因人而異”，這是一種“資源找人”的交互模式。

“數(shù)據(jù)挖掘”包括了“新資源提取”、“資源整合”和“用戶偏好分析”三個子模塊，主要是通過對平臺上大量的日志文件、文檔資料等一切可利用信息進行分析，以整理歸納出潛在的、有用的信息。其中，“新資源提取”是分析“論壇社區(qū)”和“Q&A服務(wù)”中的信息，以提取有價值的教學(xué)資源并分類、編碼、補充到資源庫中形成新的資源?！坝脩羝梅治觥必?fù)責(zé)分析用戶的瀏覽歷史和資源操作記錄（包括上傳、下載和編輯資源的歷史記錄，資源訂閱目錄以及論壇社區(qū)的交流信息等），從而生成用戶偏好規(guī)則集?！百Y源整合”則是對用戶所收集的資源進行較高層次的屬性處理和關(guān)系分析，為用戶提供資源的總體特征和使用預(yù)測等方面的有關(guān)信息。

“用戶管理”主要是控制用戶的生成、信息修改、權(quán)限設(shè)置以及各種交互操作。

“共享工具管理”主要提供對各種上傳、下載、編輯、交互軟件、插件的控制。

（3）服務(wù)層

服務(wù)層描述了所提供的前臺服務(wù)種類。需要特別說明的是“資源編輯”模塊，該模塊對以文本格式呈現(xiàn)的資源提供類似“維基百科”的資源服務(wù)——用戶可以在線修改此類資源，也可以說是一種“文本資源Wiki”服務(wù)。這是除了資源上傳之外的又一種資源共建共享途徑。

2.平臺的知識轉(zhuǎn)化與共享

知識管理涉及兩類知識的分類與轉(zhuǎn)化：顯性知識和隱性知識。顯性知識是指能夠使用規(guī)范的語言符號（如文字、圖表、公式等）清晰表達的知識，而隱性知識則是與個體的價值觀念、實踐經(jīng)驗和思維方式等密切相關(guān)的知識，高度個人化，難以言傳。這兩種知識在一定條件下可以相互轉(zhuǎn)化。

在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺中，儲存在資源庫里的各種教學(xué)資源很顯然屬于顯性知識，容易共享和傳播。用戶與資源的交互（資源的編輯、訂閱、搜索、上傳、下載）、用戶之間的交互（社區(qū)論壇、Q&A服務(wù)）以及用戶對平臺的各種操作等，這些過程都包含了用戶自身的思維習(xí)慣、實踐策略、心智模式等隱性知識。這一部分隱性知識難以言傳和共享，但是對于獲取和使用資源（顯性知識）又具有支配作用。因此，基于知識管理的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺除了優(yōu)化管理顯性知識 （各種教學(xué)資源），同時還應(yīng)該注重發(fā)掘和共享用戶使用資源的隱性知識。

從圖1的層次結(jié)構(gòu)可以看到，其中的“數(shù)據(jù)挖掘”與“用戶偏好規(guī)則庫”都體現(xiàn)了隱性知識和顯性知識相互轉(zhuǎn)化的過程：通過對用戶操作平臺和使用資源的歷史記錄（顯性知識）進行數(shù)據(jù)挖掘，提取出有關(guān)策略、習(xí)慣和心智模式（隱性知識）的隱喻關(guān)鍵詞或模型，然后根據(jù)一定的編碼算法生成用戶偏好規(guī)則集 （顯性知識）。這些隱性知識的顯性化不僅有助于為用戶提供個性化的資源服務(wù)，還可以作為新資源補充到資源庫中進行共享。

此外，用戶之間的直接交流也是一種促進隱性知識共享的有效途徑，因為隱性知識往往在“意會”與“頓悟”的瞬間得到傳播，而人與人之間的直接交流就很容易觸發(fā)這種火花式的思維。因此，“論壇社區(qū)”與“Q&A服務(wù)”可以通過積分、升級等方式鼓勵用戶積極交流。

3.平臺的資源流動過程

在知識管理的實踐中，經(jīng)過知識的獲取、存儲、應(yīng)用和共享形成了不斷螺旋上升的知識流動和增值趨勢。同樣，從資源流動的過程來分析，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺也包含了資源的獲取、存儲、整合利用和共享交流，如圖2所示。這是一個不斷循環(huán)提升的過程：資源庫的資源在不斷更新——共建共享；同時，隨著用戶偏好規(guī)則的積累，平臺對用戶的偏好判斷也越來越準(zhǔn)確——個性化和智能化的服務(wù)會不斷增強。

三、基于知識管理的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的實現(xiàn)技術(shù)

1.資源的數(shù)據(jù)描述

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺所處理的資源種類和存儲格式多種多樣，但其底層模型通過結(jié)構(gòu)化的、易于擴展的XML語言為各種資源提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)描述。下面通過一個具體的XML模型實例加以說明：

2.資源的組織方式

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺中的資源組織分為兩種方式：一種是傳統(tǒng)的樹形目錄結(jié)構(gòu)，即每一個資源條目從屬于一個目錄的子節(jié)點，資源條目通過相應(yīng)的目錄關(guān)聯(lián)來定位（如科學(xué)目錄subject、類型目錄 type）；另外一種是使用Web2.0中的tag分類方式，即每一個資源條目都可以創(chuàng)建若干個tag，用戶可以通過不同的tag分類找到相應(yīng)的資源條目，也就是說可以查看到所有使用了相同tag的資源條目，同時也可以查看每一個資源條目的所有tag內(nèi)容。tag內(nèi)容表達得越精準(zhǔn)，資源的關(guān)聯(lián)程度就越密切。如果說傳統(tǒng)的樹形目錄結(jié)構(gòu)是縱向的資源組織方式，那么tag分類方式則類似于橫向的資源組織方式，縱橫結(jié)合，使資源條目盡可能地按照其內(nèi)在的知識規(guī)律進行組織，從而實現(xiàn)資源條目之間更多的關(guān)聯(lián)與共享。

3.資源的管理技術(shù)

資源的管理技術(shù)主要以數(shù)據(jù)挖掘為核心，涉及資源訂閱技術(shù)、資源推送技術(shù)、資源編輯技術(shù)和資源整合技術(shù)，所有這些技術(shù)所提供的個性化功能都和用戶的偏好規(guī)則密切相關(guān)。其中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化與技術(shù)關(guān)系如圖3所示。

（1）數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘通常不加區(qū)分地使用。知識發(fā)現(xiàn)表示將低層數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高層知識的整個過程，數(shù)據(jù)挖掘僅僅是整個知識發(fā)現(xiàn)過程的一個步驟。[2]數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有噪音的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。[3]網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是針對網(wǎng)絡(luò)站點文件數(shù)據(jù)進行分析和提取，因此，這種數(shù)據(jù)挖掘更加趨向于Web Mining（網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘）。整體而言，Web Mining具有以下特性：1）訪客進入網(wǎng)站后的一切瀏覽行為與歷程都是可以立即被紀(jì)錄的；2）以交互式個人化服務(wù)為終極目標(biāo)，除了因不同訪客呈現(xiàn)專屬設(shè)計的網(wǎng)頁之外，不同的訪客也會有不同的服務(wù)；3）可整合外部來源數(shù)據(jù)讓分析功能發(fā)揮地更深更廣。[4]在Web Mining中普遍采用的算法基本上來自于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、系列模式挖掘、以及聚類分析等。其中關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘又有Apriori算法、基于劃分的算法、FP-樹頻集算法。

通過對用戶使用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的歷史數(shù)據(jù)文件進行挖掘后得到一系列的規(guī)則和模式。然后，可以采用Web路徑圖、OLAP（聯(lián)機分析處理）技術(shù)例如數(shù)據(jù)立方和類SQL語言機制來可視化、解釋挖掘出來的規(guī)則和模式。[5]最后就可以對這些規(guī)則和模式進行歸類——哪些是屬于新增的教學(xué)資源；哪些可以進一步用于生成用戶偏好規(guī)則；哪些是推送給用戶的資源利用預(yù)測信息等。

（2）用戶偏好規(guī)則的生成

生成用戶的偏好規(guī)則，一種最簡單的方法是讓用戶手工輸入自己的個性化特征。比如，讓用戶在注冊時把自己的專業(yè)特點、學(xué)習(xí)方向、資源側(cè)重屬性等個性化內(nèi)容進行詳細填寫，構(gòu)建用戶偏好規(guī)則庫的初始信息。這樣，即使是初次使用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的用戶也可以獲得個性化的資源共享服務(wù)。

另外一種方法，則是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析用戶操作資源的歷史信息來生成用戶的偏好規(guī)則。比如使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)進行分析：首先設(shè)定最小支持度與最小信賴度兩個邊界值，如果經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘得到關(guān)聯(lián)規(guī)則[“張三”,“程序設(shè)計”]同時滿足所設(shè)定的最小支持度與最小信賴度，那么，“程序設(shè)計”應(yīng)該成為 “張三”的偏好關(guān)鍵詞，再通過加權(quán)的方式使具有較高區(qū)分度的偏好關(guān)鍵詞具有較大的權(quán)重，從而形成用戶的偏好規(guī)則集。

（3）資源推送

通過比較用戶偏好規(guī)則關(guān)鍵詞和資源屬性關(guān)鍵詞以及資源tag內(nèi)容，為用戶推送出滿足個性化需求的資源共享服務(wù)。

（4）資源搜索

與以往搜索引擎有所不同的是網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺需要根據(jù)用戶偏好規(guī)則的權(quán)重對搜索結(jié)果進行重新排序，使資源按照用戶的喜好程度呈現(xiàn)。

（5）資源訂閱

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺中的資源訂閱通過兩種方式實現(xiàn)，1）通過手機短信和E-mail訂閱。當(dāng)平臺有新增資源時，查閱用戶的訂閱目錄與偏好規(guī)則，如果相關(guān)聯(lián)，則通過手機短信或E-mail提醒用戶；2）通過RSS閱讀器訂閱。平臺中設(shè)置資源按上傳時間順序排列的功能模塊，用戶可以通過RSS閱讀器訂閱自已感興趣的資源，當(dāng)所訂資源有更新的時候，就可以通過RSS閱讀器直接瀏覽。

（6）資源編輯

主要是利用Wiki超文本技術(shù)對文本格式的資源條目進行在線編輯。

（7）資源整合

根據(jù)用戶的偏好規(guī)則以及資源的被使用歷史記錄，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對用戶所收集資源的屬性和關(guān)系進行分析，為用戶提供資源應(yīng)用的預(yù)測信息。

四、結(jié)束語

知識管理的理念和技術(shù)在企業(yè)管理中得到了廣泛的應(yīng)用，特別是基于數(shù)據(jù)挖掘的知識發(fā)現(xiàn)、智能化搜索以及知識推送等技術(shù)更是在金融業(yè)、零售業(yè)和電子商務(wù)中倍受關(guān)注。當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)，稀缺的不是資源，而是智能化和個性化的資源共享服務(wù)。我們不妨利用知識管理的理念與技術(shù)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的建設(shè)，以提升資源的利用與共享價值。本文初步探討了基于知識管理的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的設(shè)計框架和關(guān)鍵技術(shù)。當(dāng)然，即便是企業(yè)中應(yīng)用的知識管理技術(shù)也還不是盡善盡美的（比如，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中存在著數(shù)據(jù)的海量性和多樣性、挖掘模式的可理解性和價值性等問題）。因此，在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺建設(shè)中應(yīng)用知識管理的技術(shù)，也會遇到這些問題，此外，還會涉及建設(shè)資金、維護成本等其他問題，所有這些問題都應(yīng)該在真正實施過程中進行綜合考慮。

[1]（美）Carl Frappaolo，徐國強譯.知識管理[M].北京：華夏出版社，2004:148.

[2]知識發(fā)現(xiàn)——互動百科[OB/OL].http://www.hudong.com/wiki/,2010-3-18.

[3]戴泳.知識發(fā)現(xiàn)與知識挖掘技術(shù)及其應(yīng)用[J].科技情報開發(fā)與經(jīng)濟，2007,17（26）:184-185.

[4]數(shù)據(jù)挖掘——百度百科[OB/OL].http://baike.baidu.com/view/7893.htm,2010-3-18.

[5]汪啟軍,申瑞民.基于Web Mining的智能化、個性化的遠程教育模型研究[J].計算機工程,2000（12）:157-159.

（編輯：楊馥紅）

G250.73

A

1673-8454（2010）21-0039-04

*本文是新世紀(jì)廣西高等教育教學(xué)改革工程“十一五”第四批立項項目 “基于知識管理的高校網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源共享平臺的研究”（項目編號：2008B067）的研究成果。