基于本体的E-Learning个性化分析与指导方法研究

随着网络技术的不断发展,基于网络的E-Learning正在改变着人们学习知识的方式,越来越多的学习者渴望通过更加个性化和智能化的方式来获取知识。与此同时,海量的散布在网络上的非结构化或半结构化的异种多媒体教学资源限制了语义异构环境下的信息表示、交换、共享和智能化的应用,因此,迫切需要扩展现有的数据表示机制。虽然,基于元数据的XML表示方法能在一定程度上缓解异构数据源带来的差异,但是由于缺乏语义,不仅检索的精度不高,而且基于其上层的智能化应用也不够理想。 本文结合WI(Web Intelligence)中的Ontology(本体)技术和Jena(由HP公司的Brian McBride开发,起源于早些时候SiRPAC API的工作,其定义了很多的接口来访问和处理Ontology文件)基于规则的本体访问机制,对基于本体E-Learning的个性化分析与指导方法进行了初步的探索和尝试,并给出了一种面向语义的分析与指导机制,为实现E-Learning的个性化提出了一个可行的解决方案。该方案可满足不同学习者的要求,为其挑选最适合的学习对象,并对学习者进行学习路径的智能导航。 本文首先介绍了E-Learning的发展现状,并对E-Learning中遇到的资源异构和用户个性化需求的问题进行了分析;然后,对Ontology与W3C最新推荐的OWL本体描述语言的特点及应用分别进行了介绍,初步设计了支持个性化应用和描述的教学本体模型OBTM(Ontology-Based Teaching Model),给出了一种面向语义的非结构化教学资源的表示机制,为实现非结构化教学信息的语义访问和个性化应用奠定了基础;在OBTM模型的基础上,本文结合Jena推理机制,制定了“个性化”的教学策略规则和语义策略规则,使系统可以利用本体推理技术实行教学内容和教学策略自适应控制。 在Windows XP操作系统环境下笔者利用Protege3.1工具来构建相应的本体模型,并采用JSP、JAVA、OWL和Jena API技术,具体实现了基于本体的个性化E-Learning( Ontology-Based Personal E-Learning, OBPEL )系统模型。