分布式数据库技术：知识获取与教育环境

2023-10-28 理论教育版权反馈

【摘要】：E-learning是一个知识传播和知识获取环境。E-learning基础设施是一个知识平台，从而，知识和学习成分的识别、形式化、组织与可持续使用问题变得十分重要。从知识管理观点出发，E-learning的主要问题就涉及知识场景设计、专用知识网络构建和学习资源或可用知识查找检索机制设计等。学习方案不仅是求学者一家的事，也涉及E-learning环境中的其他角色，如教师、内容专家、设计人员、管理者，等等。为了表示知识，需要工具，这就涉及教育知识图谱和教育本体。

学习过程是一个知识的获取过程。E-learning是一个知识传播和知识获取环境。

互联网的发展和Web的应用为远程教育提供了一个空前巨大的平台。E-learning基础设施是一个知识平台，从而，知识和学习成分的识别、形式化、组织与可持续使用问题变得十分重要。

某种程度上，E-learning技术问题成了知识管理问题。

从知识管理观点出发，E-learning的主要问题就涉及知识场景设计、专用知识网络构建和学习资源或可用知识查找检索机制设计等。

涉及的一些基本概念介绍如下。

学习对象（learning object）是常用的概念。学习对象定义为技术支持学习活动（technology-supported learning activities）中可以使用、重用或访问的任意实体，可以是数字化的，也可以是非数字化的。学习对象可以是交互性的，也可以是适配性的。我们可以把学习对象和学习资源混用。学习对象可以分布在不同的服务器上，可以是任意大小和类型，如文本、音视频、教育软件、多媒体展示或仿真。它们承载人为获取知识和能力所显式使用的信息。为了组织、存储和检索学习对象，需要一个相应的成分，称为学习对象库（learning object repository，LOR）。

从知识管理角度看，学习对象需要嵌入抽象资源，以便提供设计者用脚本语言去集成，以及按照各种技术态势启用资源。

学习对象可以包含教育内容和学习活动。

基于知识的学习系统的核心是知识方案成分（knowledge scenario component），它为用户/求学者提供许多可能的工作计划。学习方案不仅是求学者一家的事，也涉及E-learning环境中的其他角色（或称为行为者），如教师、内容专家、设计人员、管理者，等等。

知识方案基本上是由学习对象、教材和资源等的学习事件（讲座、课程、学习单元、各种活动）构成的网状系统。每个行为者遵循、支持、辅导、管理和/或设计某种学习方案。所有用户从不同的角度观察学习方案/场景和学习对象，按其角色使用或创作。因此，每个用户有其不同的学习对象文档或工具。每个工具和文档为其用户累积数据。(www.chuimin.cn)

有一种使用比较广泛的方案称为基于流程的学习方案（process-based learning scenarios）。其前提是一个论题的特定知识（specific knowledge of a subject matter）和通用技能（generic skills）是同时构成的。一个没有相关技能的学习内容类似于一个数据集，其上面没有任何处理动作。例如，假设有一个关于电子技术员的训练单元，这些学习者必须获取关于电子元器件的知识。但是，这些学习者也必须识别各种电子元器件，也需要有诊断电子元器件是否损坏的能力。简单来说，第一个目标是通用的分类问题，是一种在任何知识领域都通用的通用技能。第二个目标对应于另一种通用技能，即诊断，这也是任何知识领域都通用的。

为了表示知识，需要工具，这就涉及教育知识图谱和教育本体。

以教育过程为例，我们看一下教师、教材和学生三个概念及其关系。

●教材：反映编写者的意愿，目前基本上呈纸质书籍形态，数字化后可表示为教材知识图谱/教材本体。

●讲义：不同的教师有自己的讲义，也可表示为知识图谱/本体，称为教学本体。

●学习笔记：不同的学生有自己的理解，可表示为知识图谱/本体，称为学习本体。

直观来看，教师、教材和学生是三张图，对比这三张图，比较相同处和不同处，可以了解教师教学和教材的匹配性，同样可以看出学生掌握知识的情况。

这里谈到了教育知识图谱和教育本体，虽然它们相似，但我们还是将知识图谱和本体区分开来。在Wikipedia上将知识图谱直接重定向到本体。

Wikipedia上所述为：Unlike ontologies，knowledge graphs，such as Google's Knowledge Graph，often contain large volumes of factual information with less formal semantics.In some contexts，the term knowledge graph is used to refer to any knowledge base that is represented as a graph.（https：//en.wikipedia.org/wiki/Ontology_（information_science））（与本体不同，知识图谱像谷歌的知识图谱一样，常包含大量的事实信息而缺乏形式化语义。同样是一张图，知识图谱中的节点和关系语义不明确，而本体，无论是概念还是关系，语义很明确。要准确表示知识，需要本体。

分布式数据库技术：知识获取与教育环境

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