潘薇　練霞

摘要：以闡述當前E-learning平臺和知識管理系統(tǒng)的可重用性需求為前提，從模塊粒度、語義描述及知識分類三方面描述了面向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的可重用學(xué)習對象模型的設(shè)計原則，為實現(xiàn)課件模塊的開發(fā)、重用和共享提供支持，構(gòu)建出一個多層次、多粒度的可重用知識體系，進而成為未來構(gòu)建面向農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能知識服務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)；學(xué)習對象；粒度；語義結(jié)構(gòu)；分類法

中圖分類號：TP311.52；S126 文獻標志碼：A 文章編號：1002-1302（2014）03-0357-03

作為一種可重用、易獲取、適應(yīng)性強的數(shù)字化教學(xué)內(nèi)容構(gòu)件，學(xué)習對象（learning object）正受到國內(nèi)外教育技術(shù)界的日益關(guān)注，并已逐漸應(yīng)用于高校、企事業(yè)單位的E-learning平臺和知識管理系統(tǒng)等。學(xué)習對象的核心特性是可重用性[1]，其理想狀態(tài)是可供不同時間、不同地點的不同使用者出于各種目的而使用。但縱觀當前各類E-learning平臺，學(xué)習資源多以課程為單元進行整體設(shè)計，課程結(jié)構(gòu)一般由篇或章節(jié)構(gòu)成，在實際使用時缺乏可重用性和靈活性，往往造成網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源的重復(fù)建設(shè)。因此，本方案擬結(jié)合客戶（某大型農(nóng)業(yè)企業(yè)培訓(xùn)學(xué)校）的實際需求[2]，改變傳統(tǒng)的課程加工模式，嘗試采用基于知識模塊的學(xué)習對象模型，即按照一定的粒度和方式，將知識分解為內(nèi)容相對完整的模塊，同時，根據(jù)具體的學(xué)習和授課需求又可以將這些模塊靈活組裝，針對不同學(xué)習者呈現(xiàn)不同的學(xué)習路徑和頁面風格，從而構(gòu)建出一個多層次、多粒度的可重用知識體系（圖1）。

1 研究背景

1.1 學(xué)習對象理論

學(xué)習對象是結(jié)合了面向?qū)ο蟮挠嬎銠C科學(xué)思想和有關(guān)教學(xué)理論而產(chǎn)生的一種新型計算機輔助教學(xué)構(gòu)件。學(xué)習對象較典型的定義是任何具有可重用特性并用來支持學(xué)習的數(shù)字化資源[3]。根據(jù)該定義可知，學(xué)習對象可以是一個小程序、動畫、文本塊、視頻流或其他形式，也可以是在技術(shù)支持學(xué)習的過程中用到的多媒體內(nèi)容、教學(xué)內(nèi)容、學(xué)習圖標、教學(xué)軟件及軟件工具，所涉及到的人、組織或事件等。

學(xué)習對象的核心特性是可重用性，其實現(xiàn)需要內(nèi)容設(shè)計、技術(shù)手段和應(yīng)用方法3個方面的因素保證[4]。內(nèi)容設(shè)計因素是指一個學(xué)習對象應(yīng)該盡量獨立完成知識點或知識塊的教學(xué)目的，無需過多地求助于其他教學(xué)資源或?qū)W習對象；技術(shù)設(shè)計因素是指學(xué)習對象采用數(shù)字化設(shè)計，易被搜索獲取到，能夠跨平臺使用，并具有兼容性技術(shù)構(gòu)造；應(yīng)用方法因素是指學(xué)習對象要具有靈活性、適應(yīng)性，如能夠適應(yīng)學(xué)習者的特征、實現(xiàn)個性化定制、能夠被靈活改制等。

1.2 需求分析

本研究的目標是對客戶現(xiàn)有知識資源進行分析評價，制定基于知識模塊的可重用學(xué)習對象模型的設(shè)計原則，為實現(xiàn)課件模塊的開發(fā)、重用和共享提供基本流程規(guī)范和設(shè)計層面的支持，從而建立具有獨到競爭優(yōu)勢的高效在線培訓(xùn)體系，進而成為未來構(gòu)建智能知識服務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

通過分析結(jié)果可知，該農(nóng)業(yè)企業(yè)培訓(xùn)學(xué)校知識資源的主要特點表現(xiàn)為：（1）信息量大。從知識的領(lǐng)域范圍來看，涵蓋了農(nóng)業(yè)系統(tǒng)、管理、教育在內(nèi)的多個領(lǐng)域，是一個跨領(lǐng)域綜合的知識集合。（2）信息的表現(xiàn)形式多。信息形式多種多樣，包括教學(xué)及相關(guān)輔助資源在內(nèi)的多種知識資源，如制度、案例、記錄、報告、標準、規(guī)范等。（3）信息格式復(fù)雜。包括文本、音頻、圖片、PPT等多種格式的信息混雜在一起。（4）信息收集地點分散。信息來源豐富，如教師的課堂錄音、課件PPT、相關(guān)管理部門、網(wǎng)絡(luò)等。（5）使用信息的用戶不同。用戶類型包括企業(yè)普通員工、企業(yè)管理部門、普通企業(yè)客戶等。每種類型的參與者都有各自的信息需求，需要的信息范圍、側(cè)重點都不一樣。（6）資源數(shù)量和資源類型不斷擴展，內(nèi)容不斷變化更新。

根據(jù)上述資源特點，可分析得出在該項目中學(xué)習對象的應(yīng)用需求，具體包括：（1）支持微型學(xué)習。微型學(xué)習是指隨時隨地可能發(fā)生的、可持續(xù)性地處理碎片化學(xué)習內(nèi)容的學(xué)習活動，要求課程學(xué)習內(nèi)容和資源的獲取具有隨意性，課程學(xué)習內(nèi)容具有實效性、可操作性和可再生性。有別于傳統(tǒng)的以1節(jié)課為最小粒度的學(xué)習對象，學(xué)習者可能只需要學(xué)習知識體系中一個很小的片段。（2）支持個性化學(xué)習。該需求打破了傳統(tǒng)固有的課程結(jié)構(gòu)，學(xué)習者可以根據(jù)自己的學(xué)習起點、學(xué)習層次等實際需求，進行跳躍式或查漏補缺式的學(xué)習等，同時可以根據(jù)實際學(xué)習效果自主調(diào)整學(xué)習策略和學(xué)習路徑。（3）支持自主組課。組課的過程是面向特定教學(xué)群體的知識重用過程。該需求要求對知識資源的內(nèi)在邏輯結(jié)構(gòu)進行梳理分類，同時能夠?qū)W(xué)習對象的語義結(jié)構(gòu)進行準確描述。

1.3 研究重點

根據(jù)上述應(yīng)用場景得出學(xué)習對象的分析流程（圖2）。由圖2可知，在學(xué)習對象的分析流程中需要考慮若干問題。其中，設(shè)計合理的知識粒度層次、對其語義結(jié)構(gòu)屬性進行準確表達，同時對知識資源進行分類梳理，是本試驗重點研究的關(guān)鍵問題。具體研究重點如下：（1）粒度。學(xué)習對象的力度大小是決定學(xué)習對象重用共享的重要因素。目前對學(xué)習對象的粒度缺乏明確規(guī)定[5]。粒度劃分過大，重用性會降低；粒度太小，知識體系結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度會增加；如何根據(jù)用戶的實際教學(xué)需要，確定適宜的學(xué)習對象粒度是大家需要解決的首要問題。（2）描述。應(yīng)采用最本源的概念形式對學(xué)習對象進行簡明清晰的描述，以準確表達學(xué)習對象的語義內(nèi)容，對粒度劃分進行指引，減少加工人員的主觀性偏差，同時為教師組課提供輔助。（3）分類。為了實現(xiàn)學(xué)習資源的交換、共享和重用，需要對各類知識資源的邏輯關(guān)系、耦合關(guān)系進行梳理、整合，建立科學(xué)合理的類目體系，以便對資源進行分類組織。

2 模型設(shè)計

2.1 學(xué)習對象粒度

當一個學(xué)習對象規(guī)模越大時，它的內(nèi)容就能越完整，更有利于實現(xiàn)教學(xué)目標，所表現(xiàn)出的教學(xué)意義也就會越高；但同時，它的靈活性與可重用性卻隨著規(guī)模的增大而相應(yīng)變小。在綜合分析用戶需求及資源特點的基礎(chǔ)上，本項目提出以知識模塊為最小教學(xué)單元的多粒度學(xué)習對象模型（圖3）。其中，知識模塊是模型中最小粒度層級；章節(jié)指若干知識模塊的組合；課時為若干章節(jié)組合所得的一節(jié)課；課程是具有完整教學(xué)意義的多個課時組合；課程體系則指一門完整知識體系的教學(xué)結(jié)構(gòu)集合。學(xué)習對象各個層次的聚合特性如表1所示。

從表1可以看出，當一個學(xué)習對象規(guī)模越大時，它所包含的教學(xué)信息越多、內(nèi)容越完整，更有利于實現(xiàn)教學(xué)目標，所表現(xiàn)出的教學(xué)意義也就會越高；但同時其靈活性隨著粒度的增大而相應(yīng)變低。

本研究所提出的知識模塊是學(xué)習對象模型的基礎(chǔ)與核心。將原始文獻拆分為若干相對獨立的知識模塊，從而使知識點脫離原有的上下文語境，可以單獨使用，也可以與其他模塊組合成章節(jié)，在知識的表達和傳遞上更加靈活，具有更強的適應(yīng)性。

將知識模塊的劃分原則設(shè)定為：（1）知識模塊相對獨立。模塊內(nèi)容應(yīng)表達單一的知識含義，即與語言中的“語素”含義近似，模塊內(nèi)容只包含一個單一的知識含義，不存在一個知識模塊中多重表意的現(xiàn)象。（2）知識模塊已是最小知識單元，不能再細分。

2.2 知識模塊描述

根據(jù)上述粒度原則可知，知識模塊是最小知識單元，每個模塊都可以從若干角度對某個概念進行說明，大家將這些角度稱為概念的屬性[6]。每一概念的屬性和包含的知識內(nèi)容就是一個知識模塊，它單獨表意，沒有再細分的必要。有研究表明，當一個知識點的粒度處于不可再拆分狀態(tài)時，其內(nèi)容往往是圍繞著一個特定概念的某種屬性而進行論述的，換句話說，一個概念加一個屬性就可以完整表達一個基本的知識內(nèi)涵，因此為了實現(xiàn)知識處理的簡單化和關(guān)系描述的標準化，可以將每個知識單元的描述概念化，即定義一個2元組：知識模塊=（概念|屬性）。此外，一個知識模塊還有可能同時描述多個概念，對于這種情況則將知識模塊定義為：知識模塊=（概念1，概念2，…，概念N|屬性|概念間關(guān)系）（圖4）。

一篇文獻中可能有多個概念，一個概念也可能有多個屬性，概念和屬性之間是“一對多”的關(guān)系。可以通過對現(xiàn)有知識資源進行分析，總結(jié)出一些通用屬性以作指引。例如，從知識闡述形式的角度可以總結(jié)出定義、背景、解釋、分析、比較等屬性；從知識約束內(nèi)容的角度可以總結(jié)出條件、目的、范圍、影響、優(yōu)缺點等屬性。此外，一般來說，不同類型的文檔都有其通用的層次結(jié)構(gòu)，可以針對資源的不同類型總結(jié)其結(jié)構(gòu)屬性。知識模塊的語義描述對用戶的檢索和精確定位、自主組課都至關(guān)重要，同時也為原始課程文檔的拆分確定了依據(jù)和原則。

2.3 知識資源分類

為了有效地創(chuàng)建、組織和編列學(xué)習對象，有必要對各類知識資源的邏輯關(guān)系、耦合關(guān)系進行梳理、整合，建立科學(xué)合理的類目體系[7]。目前常用的線性分類法層次性好，能較好地反映類目之間的邏輯關(guān)系；實用方便，既符合手工處理信息的傳統(tǒng)習慣，又便于電子計算機處理信息。但其缺點在于結(jié)構(gòu)彈性較差，分類結(jié)構(gòu)一經(jīng)確定，不易改動。同時，當分類層次較多時，代碼位數(shù)較長、效率較低。分面組配分類法可以較好地解決電子資源分類問題，而且本身建設(shè)成本較低，能夠適應(yīng)資源的變化，揭示細小專深的主題。但是絕對的組配也會帶來類目及其不均勻，臨時組合對標引要求較高的問題。因此，本方案采用半分面組配式分類法，結(jié)合線性分類法和分面組配法的優(yōu)點，在有效控制分類法規(guī)模的同時，提高分類體系的適應(yīng)性和靈活性，降低標引難度。

筆者以《中國農(nóng)業(yè)百科全書》《中圖分類法》等為參考，首先從知識內(nèi)容的角度切入，以學(xué)科脈絡(luò)為主要依據(jù)，按照信息資源描述的主題內(nèi)容建立分類主分表，以涵蓋知識資源的全部領(lǐng)域范圍（表2）。

3 總結(jié)

本研究提出了一種面向農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的可重用學(xué)習對象模型，針對當前企業(yè)E-learning和知識管理系統(tǒng)中存在的可重用性需求，重點對學(xué)習對象的粒度、知識模塊描述、知識資源分類等關(guān)鍵問題進行研究，為學(xué)習對象最大程度的重用和個性化學(xué)習提供支持，為下一步技術(shù)平臺開發(fā)和應(yīng)用奠定良好的基礎(chǔ)。

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