学习资源特征属性的全面提取与准确表征,是在智能学习环境下提供个性化、情境式学习服务的前提。有效、规范的学习资源表征方法,能涵盖资源的内容特性,标识其适用情境,支持语义关联、内容聚合和情景推荐,适应情境化和协作性的学习需求。构建自上而下的专家分类与自底向上的情境语义协同标注的学习资源表征方式,有利于学习资源特征的准确提取和关系聚合。具体而言,要实现对学习资源特征多视角、多层次的揭示和表征,需要在剖析不同学习资源表征方式的特征基础上,以专家分类元数据为框架,结合用户情境语义协同标注的学习资源表征方式,引入社会网络分析方法,梳理、重构学习资源特征的语义关系和层次结构,形成自上而下的专家分类与自底向上的情境语义协同标注的学习资源表征方式,以达到用户协同和情境融合。实验研究也验证了该方法的有效性。这为探索融合专家、用户多视角对学习资源的内容特征和情境内涵表征,提供了新的思路。

浙江省哲学社会科学规划课题一般项目“教育精准服务助推教育过程公平模式研究(18NDJC208YB); 国家自然科学基金项目“基于多维关联分析的教育精准服务模式研究”(71704160); 国家自然科学基金项目“高维空间下大数据多模态聚类与预测及精准教育服务研究”(61867002)的研究成果;

学习资源表征; 情境语义标注; 智能学习; 资源聚合;

10.15881/j.cnki.cn33-1304/g4.2019.03.008

G434

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