李開榮，卜忠飛，渠立兵，左 奎

（1.揚(yáng)州大學(xué) 信息工程學(xué)院，江蘇 揚(yáng)州225127；2.揚(yáng)州市電化教育館，江蘇 揚(yáng)州225002）

一、引言

當(dāng)今時代科技革新時間周期越來越短，教學(xué)網(wǎng)站發(fā)布的教學(xué)信息資源也面臨著知識老化和被淘汰的風(fēng)險。為了使教學(xué)網(wǎng)站保持旺盛的生命力，能夠長期、穩(wěn)定地為訪問者提供所需的知識，適時地、定期或不定期地更新教學(xué)網(wǎng)站內(nèi)容至關(guān)重要。由核心價值驅(qū)動的教學(xué)網(wǎng)站更新是一個知識流傳遞的過程，所以知識存量和其數(shù)據(jù)變化規(guī)則成為衡量教學(xué)網(wǎng)站價值的一種主要尺度[1]。本文對教學(xué)網(wǎng)站的知識結(jié)構(gòu)采用知識樹的方法進(jìn)行表示。通過對節(jié)點和邊賦值進(jìn)而度量出教學(xué)網(wǎng)站中各類知識的存量。同時，針對教學(xué)網(wǎng)站能夠體現(xiàn)網(wǎng)站核心價值的科研知識之特點，我們提出應(yīng)用文本挖掘的方法來構(gòu)造知識樹，根據(jù)網(wǎng)站管理者的價值取向來評價邊的權(quán)重，使用網(wǎng)頁訪問量來確定葉節(jié)點的值，從而能夠準(zhǔn)確地抽取隱性知識[2]。

二、從知識管理的角度分析教學(xué)網(wǎng)站

知識是教學(xué)網(wǎng)站競爭優(yōu)勢的根源，網(wǎng)站內(nèi)既包含了大量的顯性知識，又包含了數(shù)量和重要性遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于顯性知識的隱性知識。根據(jù)日本著名學(xué)者中野郁次郎和竹內(nèi)弘高在1995年提出了SECI模型（即社會化、外化、綜合化以及內(nèi)化），教學(xué)網(wǎng)站可以理解成教師把抽象的隱性知識轉(zhuǎn)化為方便交流和容易被學(xué)生理解的顯性知識[3]。所謂教學(xué)網(wǎng)站的知識管理，即是教學(xué)網(wǎng)站的管理者通過對教學(xué)網(wǎng)站所擁有知識的管理和利用，通過知識的更新、保持、共享和轉(zhuǎn)移，以達(dá)到提高為用戶（網(wǎng)站訪問者）創(chuàng)造價值的能力，其概念結(jié)構(gòu)如圖1所示。

三、教學(xué)網(wǎng)站的知識樹層次結(jié)構(gòu)

教學(xué)網(wǎng)站的知識是相互關(guān)聯(lián)的，并且它們之間的聯(lián)系是錯綜復(fù)雜的。本文將網(wǎng)站知識分為三個層次：核心層、結(jié)構(gòu)層和感知層。從動力學(xué)的角度看，教學(xué)網(wǎng)站更新過程就是知識在核心層、結(jié)構(gòu)層和感知層三個層次之間不斷進(jìn)行著擴(kuò)散、傳遞和固化的流動過程。

1.教學(xué)網(wǎng)站核心層

我們把反映教學(xué)網(wǎng)站價值取向的部分稱為核心層，核心層解釋了教學(xué)網(wǎng)站的最基本的目標(biāo)和使命——傳播知識。在數(shù)量層面上，教學(xué)網(wǎng)站的核心層代表的知識存量Q可理解為：學(xué)生等訪問群體從中獲取知識的價值的大小。教學(xué)網(wǎng)站的核心價值是社會環(huán)境的產(chǎn)物，從與整體宏觀環(huán)境交互的角度來看，網(wǎng)站的核心層具有較高的穩(wěn)定性。

2.教學(xué)網(wǎng)站結(jié)構(gòu)層

結(jié)構(gòu)層是實現(xiàn)子目標(biāo)的適當(dāng)行為的知識工具（手段），它是相當(dāng)于目錄類屬性的知識。一個優(yōu)秀的教學(xué)網(wǎng)站的知識結(jié)構(gòu)應(yīng)該滿足四個特點：完整性、關(guān)聯(lián)性、開放性和動態(tài)性。首先，要從宏觀上結(jié)合網(wǎng)站的整體目標(biāo)，把握對網(wǎng)站發(fā)展起決定性作用的核心知識；其次，已有知識不僅要按照知識互相影響、互相依賴、互相促進(jìn)的特征去組合，還要與外界知識相互遷移滲透，使網(wǎng)站的知識結(jié)構(gòu)變?yōu)橐粋€有機(jī)的、開放的、不斷向外擴(kuò)張的體系。只有實現(xiàn)結(jié)構(gòu)層知識動態(tài)的交互，才會不局限于固定模式促進(jìn)知識的共享、融合和創(chuàng)新，才會使網(wǎng)站整體具有靈活地適應(yīng)外圍環(huán)境變化的能力。

3.教學(xué)網(wǎng)站感知層

感知層是環(huán)境與網(wǎng)站交互的橋梁與媒介，它相當(dāng)于教學(xué)網(wǎng)站知識樹的末端節(jié)點。感知層成長狀態(tài)的調(diào)整應(yīng)根據(jù)環(huán)境的細(xì)節(jié)變化。教學(xué)網(wǎng)站的感知功能體現(xiàn)在：對反饋的訪問信息進(jìn)行分析并通過分析結(jié)果來判斷采用何種策略更新網(wǎng)站。訪問者是通過感知層來接觸教學(xué)網(wǎng)站這個知識體的，所以網(wǎng)站的核心價值驅(qū)動的外在表現(xiàn)也是通過感知功能體現(xiàn)出來的。

四、教學(xué)網(wǎng)站的價值度量模型

結(jié)合上述對教學(xué)網(wǎng)站知識樹的分析,教學(xué)網(wǎng)站可以抽象地看作：一個由不同層次、不同類別的知識單元組成的知識庫，知識單元依次可以再分為若干知識子單元。可以得出:一個教學(xué)網(wǎng)站的知識結(jié)構(gòu)可以用知識樹來描述，如圖2所示。其中：（1）知識樹的節(jié)點表示知識單元；（2）知識樹的邊表示知識單元之間的隸屬關(guān)系；（3）知識樹的根表示網(wǎng)站知識存量Q。教學(xué)網(wǎng)站知識樹的根可以理解為教學(xué)網(wǎng)站的核心價值，這顆樹的各個分支可以為教學(xué)網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)層，末端節(jié)點可為教學(xué)網(wǎng)站的感知層。

在此知識樹中，節(jié)點K1為核心層，也稱為根；節(jié)點K2，K4，K6，K8為結(jié)構(gòu)層；末端的節(jié)點K3，K5，K9，K10，K11，K12為感知層，稱為“葉”；節(jié)點之間隸屬關(guān)系的連線稱為邊，邊上值為子節(jié)點相對于父節(jié)點的權(quán)重；由某節(jié)點到達(dá)其任一葉節(jié)點構(gòu)成的單向傳播的鏈條稱為知識鏈。

末端節(jié)點的價值向根節(jié)點傳遞的過程構(gòu)成了知識流，知識流從感知層傳遞到網(wǎng)站核心層，從而形成了網(wǎng)站整體價值的一種表現(xiàn)形式。但是，由于知識本身的復(fù)雜性的存在，教學(xué)網(wǎng)站的知識存量不能籠統(tǒng)的等價于知識單元的簡單累加，必須綜合考慮知識存量，知識鏈上邊的權(quán)和葉的值以及時間等因素，以實現(xiàn)構(gòu)成教學(xué)網(wǎng)站知識體的所有知識單元在不同權(quán)重下的疊加效應(yīng)，從而形成衡量網(wǎng)站價值的標(biāo)準(zhǔn)。

1.教學(xué)網(wǎng)站各層的知識存量衡量

根據(jù)以上分析，知識節(jié)點k在一段時間內(nèi)對網(wǎng)站價值目標(biāo)的貢獻(xiàn)稱為該節(jié)點的值，值作為知識的一種測度。在上述知識樹中，最終核心層根k1（頂點）的價值是由其可以到達(dá)的葉節(jié)點的值表示出來的。對于任一節(jié)點,其最終可以到達(dá)的葉節(jié)點為k2（j=1，2，…，m）,它們相應(yīng)的值為vij，由ki到達(dá)其葉節(jié)點而形成的知識鏈的數(shù)量為m，其中第j條知識鏈所經(jīng)過的邊的權(quán)為wjp（p=1，2，…，hj），hj為知識鏈j上邊的數(shù)量,則通過加權(quán)可得節(jié)點所對應(yīng)的值為：

因此，只要繪制出知識樹，所有節(jié)點的值都是可以通過葉的屬性值、知識鏈的數(shù)量和邊的權(quán)重計算得到。感知層的數(shù)據(jù)為來源數(shù)據(jù)，其它層次的數(shù)據(jù)是根據(jù)感知層數(shù)據(jù)計算而來。核心層根的值可被看作教學(xué)網(wǎng)站的知識存量，作為評價教學(xué)網(wǎng)站整體價值水平的標(biāo)準(zhǔn)。只要找出有所有感知層葉節(jié)點，很容易計算出教學(xué)網(wǎng)站的核心層（根）所對應(yīng)的知識存量為Q。另外，也可以采用知識樹的子樹，來度量教學(xué)網(wǎng)站中的某類別知識的存量，其度量方式與上述同。

綜上所述，教學(xué)網(wǎng)站知識度量的三個核心問題是：知識樹結(jié)構(gòu)的描繪、權(quán)重大小的確定和葉的屬性值的獲取。

（1）知識樹結(jié)構(gòu)的確定

描繪知識樹的結(jié)構(gòu)，即：獲取知識單元（節(jié)點）和邊。一般有兩種方法：領(lǐng)域分割法和文本挖掘法。由于以精品課程為代表的教學(xué)網(wǎng)站的知識，含有大量的“隱性知識”成分，是高校教師科研成果的結(jié)晶，用領(lǐng)域分割法來劃分知識單元難以凸顯高校網(wǎng)站知識的核心競爭力。因此，采用網(wǎng)頁文本挖掘算法對網(wǎng)站所有頁面進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,獲取知識單元,再對這些知識單元進(jìn)行聚類分析和關(guān)聯(lián)分析,即可構(gòu)造出該網(wǎng)站的知識樹。

（2）權(quán)重w確定方法

w的涵義為知識子單元相對于直接上級知識單元的重要程度,依據(jù)核心層所給出的價值尺度，可以采用AHP方法確定。由于知識具有背景依賴性，在不同的應(yīng)用環(huán)境下,知識子單元的重要程度可能不同。為了保持可比性,對教學(xué)網(wǎng)站不同的知識網(wǎng)頁上的知識單元采用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。

（3）葉的屬性值度量方法

葉的屬性值表示葉感知層末端節(jié)點的知識含量的多少。由于挖掘出來的知識單元包含兩種類型的知識:顯性知識和隱性知識，難以直接測評，而獲取知識的途徑主要通過點擊瀏覽網(wǎng)頁實現(xiàn)。因此，網(wǎng)頁知識的訪問量可以作為教學(xué)網(wǎng)站核心價值的外在體現(xiàn)方式之一，所以使用網(wǎng)頁訪問量來表示葉所代表的知識含量。

2.結(jié)構(gòu)層——分支版塊的知識流量

當(dāng)一顆子樹的大部分葉節(jié)點都沒有效率時，這時候，我們應(yīng)考慮在子樹根節(jié)點的位置動作。換句話說，我們應(yīng)該考慮改變結(jié)構(gòu)層，它的衡量依據(jù)為知識流量。假定整體知識樹結(jié)構(gòu)中一顆子樹的根Ti在t0時刻的值為V（0）i，在t1時的值為V（1）i。由樹形結(jié)構(gòu)可知，Vi中Ti所有葉的屬性值加權(quán)之和。DTi為這顆子樹的總數(shù)據(jù)量——網(wǎng)站一類版塊的總數(shù)據(jù)大小，則有子樹的成長速率可以表示為：

3.感知層——葉的知識增值

最大知識增值原則，是指對于一顆知識樹，隨著知識數(shù)據(jù)量增大時，知識增值速度快的葉應(yīng)作為重點培養(yǎng)的對象。將感知層的一個葉i的數(shù)據(jù)大小定為Di，設(shè)共有n個葉，選取其中知識增值最大的葉i，將其作為管理重點去發(fā)展和促進(jìn)其成長；反之，對于知識增值最慢的葉j應(yīng)考慮刪除或改進(jìn)。

可以得到各個教學(xué)網(wǎng)站的末端頁面——葉的數(shù)據(jù)大小Di，在網(wǎng)站運(yùn)行一段時間后，我們可以使用相關(guān)工具很方便地統(tǒng)計出各個末端頁面的訪問量，作為知識樹中葉的知識屬性值Vi。這樣可以根據(jù)知識的最大增值原則，對各個末端頁面進(jìn)行分析，進(jìn)而計算判斷出對子樹是否應(yīng)該進(jìn)行刪改。

五、實例

以某大學(xué)教學(xué)網(wǎng)站為例，據(jù)Alexa網(wǎng)站的統(tǒng)計，可以得到一定時間內(nèi)網(wǎng)站的總訪問量相關(guān)信息，如圖3所示。可以看出其數(shù)據(jù)在不斷的變化中。該網(wǎng)站一些分支版塊的訪問比例信息，如圖4所示?？紤]建站人持有的整體網(wǎng)站的數(shù)據(jù)和各頁面的數(shù)據(jù)，可得出知識樹感知層葉的屬性值和各個分支版塊網(wǎng)頁的單位數(shù)據(jù)價值，從而計算出教學(xué)網(wǎng)站的知識存量Q。另外參考時間因素來計算知識流量和最大知識增值。具體做法：每隔一定時間進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄，參照以上提出的價值變化尺度公式綜合分析。

圖3 某教學(xué)網(wǎng)站總訪問量占全球訪問量比例

圖4 某教學(xué)網(wǎng)站內(nèi)部各個主要版塊訪問比例

六、結(jié)束語

本文指出了教學(xué)網(wǎng)站的更新維護(hù)實質(zhì)上是一個知識管理的過程，構(gòu)建了基于知識樹的教學(xué)網(wǎng)站價值度量模型。提高了網(wǎng)站績效評價的效率和準(zhǔn)確性。本文僅將點擊量作為網(wǎng)站價值度量模型的主要的輸入，網(wǎng)站更新的其它許多重要的參考標(biāo)準(zhǔn)，如網(wǎng)站的交互性、穩(wěn)定性、藝術(shù)性和動態(tài)性等都沒有涉及。另外本文涉及的數(shù)據(jù)量是建立在所有數(shù)據(jù)特征都假設(shè)為一致性的基礎(chǔ)上的。

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