適應(yīng)性學習系統(tǒng)中知識點本體的研究與構(gòu)建

肖建瓊　高江錦

摘要：針對目前適應(yīng)性學習系統(tǒng)中缺少可重用性、互操作性、共享性的學習資源現(xiàn)狀，提出基于知識點本體表示適應(yīng)性學習系統(tǒng)中的學習資源內(nèi)容。采用KDD技術(shù)對領(lǐng)域?qū)W科知識點的內(nèi)在聯(lián)系及層次關(guān)系的分析和研究，獲取領(lǐng)域知識樹DKT（Domain Knowledge Tree），基于領(lǐng)域知識樹構(gòu)建了領(lǐng)域知識點本體。研究表明，基于知識點本體的適應(yīng)性學習系統(tǒng)有利于實現(xiàn)學習資源的語義查詢、重用和共享等。

關(guān)鍵詞：知識點本體； 適應(yīng)性學習； 領(lǐng)域知識樹

中圖分類號：TP183 [KG*2]文獻標識碼：A[KG*2][HT5”H]文章編號：2095-2163（2013）05-0014-04

0引言

現(xiàn)今，許多學習系統(tǒng)中的學習資源大多是以課程章節(jié)結(jié)構(gòu)為順序進行組織并安排學科知識的， 知識的組織方式比較粗糙，學習內(nèi)容的呈現(xiàn)也相對固定，無法完整地表現(xiàn)知識點間的內(nèi)在聯(lián)系，不便于學習資源的再組織和重利用，不利于學習者把握課程系統(tǒng)的整體知識結(jié)構(gòu)，更加不利于學習者辨別知識點間的邏輯關(guān)系、實現(xiàn)知識的拓展，因而難于適應(yīng)個性化學習的需求。可見，設(shè)計和開發(fā)可重用、互操作、可共享的學習資源內(nèi)容、結(jié)構(gòu)和體系，有助于解決資源重用與跨平臺共享的問題現(xiàn)狀。而在計算機科學中，本體具有概念化、共享性的本質(zhì)特征，可以用于學習資源內(nèi)容的描述和表達，并實現(xiàn)學習資源內(nèi)容的共享與重用。

人們學習多是以知識點（Knowledge Topic）為單位的[1]。知識點是領(lǐng)域課程知識體系中的核心單元，也是知識結(jié)構(gòu)的最小單位。各個知識點相互關(guān)聯(lián)，體現(xiàn)了領(lǐng)域課程知識的層次結(jié)構(gòu)關(guān)系，是學習者構(gòu)建知識體系的基礎(chǔ)，因此將知識點納入到學習資源內(nèi)容的構(gòu)建中，可以較好地組織和利用學習資源。本文依據(jù)知識點間的內(nèi)在聯(lián)系，利用知識本體來描述知識，建立知識本體庫，對領(lǐng)域知識進行語義描述，可以將知識點獨立、動態(tài)地組裝成為學習模塊或?qū)W習單元。因此，以知識點本體為核心設(shè)計的適應(yīng)性學習系統(tǒng)能更大程度地滿足學習資源的共享性、互操作性、重用性和個性化推薦。

1本體概念

本體是對知識的概念化、形式化、明確化的描述[2]。本體主要由概念、概念的屬性、關(guān)系、函數(shù)、公理和實例等幾種元素組成。本體的知識表示元素含義描述如下[3]：

（1）概念（Concepts）：表示領(lǐng)域知識元數(shù)據(jù)，描述事物的屬性的集合， 可以是一般意義上的概念，也可以是任務(wù)、功能、策略、行為和推理過程等， 本體中的這些概念構(gòu)成知識點的分類層次關(guān)系。

（2）屬性（Properties）： 描述概念的性質(zhì)， 是一個概念區(qū)別于其他概念的本質(zhì)特征。

（3）關(guān)系（Relations）： 表示概念間的關(guān)聯(lián)， 在領(lǐng)域中概念之間的交互作用，形式上定義為 n 維笛卡兒積的子集。數(shù)學描述為：R：C1×C2×…×Cn，如子類關(guān)系（subclass-of）。在語義上，關(guān)系對應(yīng)于對象元組的集合本體關(guān)系，而使概念形成層次結(jié)構(gòu)。

（4）函數(shù)（Functions）： 概念及其相互關(guān)系的映射函數(shù)，用于約束概念間的關(guān)系。

（5）公理（Axioms）：在領(lǐng)域內(nèi)任何條件下都成立的永真斷言，是本體一致性檢查和推理的基礎(chǔ)。

（6）實例（Instances）： 表示某個概念的具體實體。

這些元素的相互作用構(gòu)成某一學科的知識表示， 無論何種形式、何種類別的學習資源都能夠由計算機識別和理解，再通過加工處理后反饋給學習者。

本體的類型多種多樣，根據(jù)本體的主題可以將本體分為：通用本體（Generic Ontology）、領(lǐng)域本體（Domain Ontology）、表示本體（Representational Ontology）、任務(wù)本體（Task Ontology）。其中，領(lǐng)域本體包含特定領(lǐng)域的相關(guān)知識，提供特定領(lǐng)域（專業(yè)或?qū)W科）的概念定義、概念之間的關(guān)系及對應(yīng)領(lǐng)域中的主要理論和基本原理等。

領(lǐng)域知識樹DKT（Domain Knowledge Tree）的構(gòu)造

任何一門課程都是由若干個知識點組成的，知識點是對課程分解的最小學習單位，構(gòu)建知識點本體必須從學習規(guī)律、學習導航的角度去分析和理解，研究某個知識點的屬性特征和其他知識點之間的內(nèi)在聯(lián)系，再使用本體技術(shù)將這些知識點及其相互關(guān)系形式化地表示出來。依據(jù)教學和課程組織的規(guī)律，知識點之間的關(guān)系主要有以下5種[4，5]。

（1）父子關(guān)系：部分和整體的關(guān)系。父知識點a1是子知識點b1、b2、……、bn的綜述，而子知識點bi則從不同的側(cè)面、角度與范疇對其父知識點進行說明，記為a1→bi。

（2）依賴關(guān)系：前驅(qū)后繼關(guān)系。學習某一知識點a2之前必須先學習知識點a1， a1是a2的前驅(qū)知識點，a2是a1的后繼知識點，記為a1→a2。

（3）兄弟關(guān)系：如果知識點d1和d2具有共同的前驅(qū)知識點，且兩者間具有相同或類似的主題關(guān)鍵詞，記為a1―a2。

（4）平行關(guān)系：如果知識點t1和t2沒有共同的直接前驅(qū)知識點，且兩者之間無前驅(qū)后繼關(guān)系，學習時可不分先后次序，則稱知識點t1和t2具有平行關(guān)系，記為t1 t2。

（5）參考關(guān)系：在學習知識點x1時可以參考知識點x2，主要用于加深對某一個知識點的理解及擴展知識面，記為x1←--x2。

根據(jù)實際教學過程，可以知道，知識點間的關(guān)系是復(fù)雜的，要掌握某個知識點的內(nèi)容可能需要先掌握若干個前驅(qū)知識點，而這個知識點又可能是另外若干個知識點的前驅(qū)，可見知識點間的聯(lián)系不必一定是線性，還可能有網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。因此，構(gòu)造領(lǐng)域知識樹DKT時，必須首先考慮知識點層次關(guān)系以便于構(gòu)造一個樹狀結(jié)構(gòu)，同時考慮到知識點間網(wǎng)狀關(guān)系，因而又不必完全局限于樹狀結(jié)構(gòu)，如此方可滿足實際學習的需要?；谇懊婷枋觯瑯?gòu)造一顆領(lǐng)域知識樹DKT結(jié)構(gòu)如圖1所示。

3適應(yīng)性學習系統(tǒng)中知識點本體的構(gòu)建[6，7]

對課程的領(lǐng)域知識完成深入地分析后，就可以進行知識點本體的設(shè)計了。按照實際教學規(guī)律、課程的知識特性，以及基于領(lǐng)域知識點的5種基本關(guān)系，知識點本體可表示和描述為如下5元組：

其中，O表示領(lǐng)域知識點本體，T表示本體的概念集合，P表示本體的屬性集合，R表示本體的關(guān)系集合，B表示定義在知識點本體上的約束條件或公理集，L表示實例集。

構(gòu)建領(lǐng)域知識點本體需要多步才能完成，因而是一個循序漸進的過程。首先利用概念提取、概念分層理論自動構(gòu)建知識點本體概念框架，其次利用已有的 KDD 關(guān)聯(lián)技術(shù)融合概念分層原理進行知識本體的擴充[8，9]。構(gòu)建知識點本體模型的步驟如圖2所示。

如圖2所示，對各創(chuàng)建步驟的解析如下。

（1）確定課程領(lǐng)域知識點核心概念清單T，此時暫不考慮概念間屬性和表達上的重復(fù)。

（2）定義知識點類及類層次結(jié)構(gòu)。在核心概念的基礎(chǔ)上首先采用自頂向下的方法進行擴展，將這些概念細化為各個子類知識點，再依照領(lǐng)域知識樹DKT結(jié)構(gòu)圖中的設(shè)定，定義上層知識點為父類， 下層知識點為子類；然后自底向上由知識樹中底層最小類的定義開始，將這些細化的類進行恰當?shù)貧w納和合并，并消除二義性，最終形成合理、完整的概念體系及其層次結(jié)構(gòu)。

（3）定義知識點的相關(guān)類屬性。用來描述知識點本身所具有的性質(zhì)、作用以及相互關(guān)系等，根據(jù)領(lǐng)域內(nèi)容本體概念的特性，領(lǐng)域知識點本體的屬性可以用一個7元組來描述[7，8]：

P=。

其中，ID是該知識點類在知識本體庫中的唯一標識號； Keywords用來描述該知識點的關(guān)鍵字；Kind表示知識點種類，分為4類（1，2，3，4），分別對應(yīng)于事實知識、規(guī)范知識、技能知識和理解知識等[7]；Applicability是知識點的適用范圍；Importance體現(xiàn)該知識點的重要程度，取值范圍為[0，1]，值越大表示該知識點越重要；Difficulty描述該知識點的難易程度，取值范圍為[0，1]，值越大表示難度越大；Master-Type表示知識點的認知能力，分為7類（a，b，c，d，e，f），分別對應(yīng)于了解、熟悉、識記、理解、掌握、應(yīng)用和綜合。具體描述如圖3所示。

（4）為知識點類創(chuàng)建實例。為每個知識點類創(chuàng)建一個實例，并添加類的屬性值。

4知識點本體模型構(gòu)建的實例

根據(jù)上述的領(lǐng)域知識點本體表示和建模思想，現(xiàn)以《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》課程中“線性結(jié)構(gòu)”這一大類知識點為例，來構(gòu)造一個適應(yīng)性學習系統(tǒng)中的知識本體表示模型，其概念實體如表1所示，概念關(guān)系則如圖4所示。

5結(jié)束語

本文通過對學科知識點進行約定，將知識單元分解和組合，分析和研究知識點之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和層次結(jié)構(gòu)，再根據(jù)學習者的認知特點和認知過程來構(gòu)建知識框架，形成知識重構(gòu)的領(lǐng)域知識點本體模型。該模型在呈現(xiàn)知識結(jié)構(gòu)的同時，能更深層次地揭示知識間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，并將其應(yīng)用于適應(yīng)性學習系統(tǒng)中，既可以改善現(xiàn)有學習系統(tǒng)語義缺失，機器難于理解和共享的不足，使知識的學習和獲取更加合理化、人性化，從而提高學習效率和學習質(zhì)量。