Web3.0环境自主学习平台建设模式研究

杨恒伏 李勇帆

〔摘 要〕随着互联网的迅速普及与信息量的日益增长，自主学习显得日渐重要。针对现有自主学习平台方案个性化、自主性不强的缺陷，结合web3.0的个性化、智能化等特点，提出新的自主学习平台建设方案。详细介绍了Web3.0环境自主学习平台的实施方案与主要功能实现，论述了基于Web3.0技术的自主学习平台所具有的独特优势，以期为个性化自主学习平台建设提供总体技术参考。

〔关键词〕Web3.0；自主学习；个性化；资源共享

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０．０１．００８

〔中图分类号〕Ｇ２５０.７；Ｇ４３４ 〔文献标识码〕Ａ 〔文章编号〕１００８－０８２１（２０）０１－００３２－０４

Research on Construction Schema of Self-learning Platform Based on Web3.0Yang Hengfu Li Yongfan

（Department of Information Science and Engineering，Hunan First Normal University，Changsha 410205，China）

〔Ａｂｓｔｒａｃｔ〕With the rapid popularization of the Internet and the growing amount of information,self-learning is becoming more and more important in one餾 life.Existing self-learning platform schemes have poor personality and Autonomy.To solve this issue,a new self-learning platform scheme was proposed by combining the characteristics of Web3.0 technique,such as personality,intelligence,etc.The implementation plan and main function of the Self-learning platform based on Web3.0 were expounded.At last,the superiority of the proposed self-earning platform was discussed.Perhaps the proposed scheme could be provided with an overall technical reference for the construction of personalized self-learning platform.

〔Ｋｅｙｗｏｒｄｓ〕Web3.0;self-learning;personalization;resource-sharing

自20世纪90年代以来，随着互联网的迅速普及和数字化技术的快速发展，信息的增长速度与传播速度越来越快。如今信息满天飞，知识无所不在，面对新世纪的挑战，适应科学技术飞速发展的形势，适应职业转换和知识更新频率加快的要求，一个人仅仅靠在学校学的知识已远远不能适应未来发展的需要，每个人都必须终身学习。终身学习能力成为一个人必须具备的基本素质。在未来发展中，一个人是否具有竞争力，是否具有巨大潜力，是否具有在信息时代轻车熟路地驾驭知识的本领，从根本上讲，都取决于其本身是否具有终身学习的能力［１］。不在学校的学习，没有教师陪伴的终身学习，主要靠个人的自主学习。自主学习能力已成为21世纪人类生存的基本能力。人的一生离不开自主学习，人的生存和发展也离不开自主学习。学会自主学习，才能为终身学习打好基础，才能为个人的生存和发展打好基础。为营造良好的自主学习氛围，从而满足信息社会对个人专业发展的需求，建立面向信息时代的各类智能自主学习平台是基础和关键［２］。赵姗等［３］利用ASP.NET技术，构建基于〣/S模式的研究生课程自主学习平台，该平台集合网络课件设计、网络教学、教学监控功能于一体，具有一定的实用性、高效性和安全性，但未能较好体现用户的主动参与。李门楼等［４］以研究生英语自主学习平台的设计及实践为例，开始探讨基于个性化自主学习教学模式理念的网络自主学习平台的设计与实现。但该文仅仅是一个初步的探讨和尝试。未能具体地阐述如何结合校园网的资源优势，以促进师生之间的广泛交流，推动学生主动学习能力的形成。惠丽等［５］利用AJAX引擎构建一个框架以支持全新的Web应用，设计基于Web2.0的自主学习网络平台，实现了浏览器直接与后端服务的异步通信，使客户端与服务器的交互变得更为平滑。该方案充分考虑了系统的安全性、友好性、完备性，但用户的主动交互功能与个性化需求依然未给予充分体现。面对互联网上信息量的飞速增长，Web2.0在信息集成、信息共享、信息交互等方面也暴露出越来越多弊端。为营造良好的、无所不在的自主学习氛围，本文结合Web3.0个性化、智能化等特点，提出基于web3.0的自主学习平台构建方案，以体现用户内容的个性化，用户资源检索的智能化，用户参与的主动性。

１ Web3.0特点

Web3.0是在Web2.0的基础上发展起来的能够更好地体现网民劳动价值的一种新型互联网方式。其核心软件技术是人工智能，能够进行语义的智能学习和理解。随着互联网不断深入人们的生活，Web3.0技术的运用将使得互联网更加人性化、精准化和智能化。其主要特点表现为如下几点［６］：

１.１ 微内容的自由整合与有效聚集

Web3.0将应用Mashup技术对用户生成的信息进行整合，使得内容信息的特征性更加明显，便于检索。将精确地阐明信息内容特征的标签进行整合，提高信息描述的精确度，从而便于互联网用户的搜索与整理。然后基于TAG/ONTO/RSS基础聚合设施与渐进式语义网，将传统意义的聚合技术和挖掘技术相结合，为Web3.0构建完备的内容聚合与应用聚合平台，创造出更为迅速、准确的“Web挖掘个性化搜索引擎”。

１.２ 多种终端平台的普适性

Web3.0网络模式可实现在PC互联网、WAP手机、PDA、机顶盒以及各种专用终端等不同终端上的兼容。这将使得各种不同终端的用户群体均能享受到在互联网上冲浪的便捷。实现融合网络的普适化、公用显示装置与个人智能终端的通用。

Web3.0将用户的偏好作为设计的主要考虑因素。Web3.0在UGC筛选性过滤的基础上引入偏好信息处理与个性化引擎技术，对用户的行为特征进行分析。用户也可以根据自己的搜索习惯和对网站的熟悉程度的需求改变个人的体验方式，快速、准确地搜索到自己想要感兴趣的信息内容。

１.４ 有效和有序的数字新技术

Web3.0将建立可信的SNS（社会网络服务系统），可管理的VoIP与IM，可控的Blog/Vlog/Wiki，实现数字通信与信息处理、网络与计算、媒体内容与业务智能、传播与管理、艺术与人文的有序有效结合和融会贯通。

２ 基于Web3.0的自主学习平台建设

针对现有自主学习平台缺乏对个性化、智能化的充分体现的不足，为实现用户体验的个性化，用户检索的智能化，用户参与的主动性，结合Web3.0核心技术及自主学习内涵，提出基于web3.0的自主学习平台构建方案。方案实施主要从共享资源建设、应用与服务接口、用户体验等几个方面进行展开。

２.１ 用户参与的虚拟团队共享资源建设

随着Web2.0技术的大量应用，它的问题也随之产生，例如随着大量信息的发布、用户生产内容的兴起，大量未经验证的，以及质量、真实性与可信度参差不齐的内容纷纷涌现，互联网环境下发布信息的真实性和可靠度大大下降；与此同时，海量内容的增长，使搜索引擎和用户的搜索行为越来越难以应对复杂的内容，这给用户的搜索和使用带来新的不便，对互联网搜索等关键技术构成了新的挑战，如果这些问题不能得以解决，许多互联网应用平台将很难实现有效的内容服务。现有许多资源库表面上看容量很大，但这些软件资源并不完全是针对教学和个人学习而优化筛选的，也没有考虑网络个性化教学与学习的实际需要，许多资源并不符合个人专业学习与发展的需要。同时，现有资源库利用率不高，这主要由于大部分资源库建设者关注于“收集更多资源”上，将大容量数据库作为建设目标，从而导致资源库建设与个人学习实际需求存在一定差距。该方案中，将Web3.0的核心思想与虚拟团队信息共享相结合，建立虚拟团队共享资源。在虚拟团队知识共享系统里面，人人都是老师，人人又都是学生，老师推荐最适当的知识给学生，学生亦可自主选择老师，这正如P2P（Peer-to-Peer）系统中的用户主动参与。P2P可以理解为“点（Peer）对点”的意思，譬如QQ、BitTorrent、eMule和MSN等。在P2P系统里面，点是一个地位平等的自由实体，点可以相互发现，点可以自由决定相互组成为邻居关系，邻居间可以通信消息，点自由决定收到消息后的行为。该系统中采用半分布式拓扑结构，吸取集中式结构与全分布式无结构化拓扑优点，选择一些性能较高的结点作为超级结点。在各超级点上存储其部分邻结点的信息，发现算法仅在超级点之间转发，之后超级点再向给适当的子结点转发查询请求。总体而言，半分布式结构是层次式结构，各超级点之间构成一个高速转发层，超级点与所管辖的普通结点构成若干层次。该信息共享系统架构性能较好、可扩展性较好，容易管理。确定好系统结构之后，关键就是建立有效的本体库。互联网就是一个大的本体库，在此利用本体技术来构建虚拟团队共享资源库。即利用本体提供的一套概语来描述某一领域，并获取该领域的本质的概念结构，然后依据本体产生实例库即得到相应的共享资源库。这种Web3.0集中原则下的分布式系统结构能有效管理数字资源，虽然互联网上的共享资源是分散的，但由于各单位信息资源均具有统一标准的数据结构，带有各自的属性信息，于是，不论信息分散存储在何处，系统中资源在逻辑上都是有序的整体。在Web3.0共享资源库中，可以有效区分数字化学习资源中的重复信息与非权威信息，并进一步滤除低水平学习资源与垃圾信息，而这对自主学习共享资源建设质量的把关具有重要的意义。

２.２ 智能化的内容聚合与个性化的应用／服务接口

Web3.0的最大价值不是按照用户需求提供信息和综合化服务，创建综合化服务平台，而是提供基于用户偏好的个性化聚合服务，其每一种过滤器都是基于一个最终用户需求，从而解决了最优化的自动聚合问题。聚合的过程是用户根据自己的认识而对资源的一个分类。本系统将对所有Web资源进行有序化、分类化，实现了语义搜索。首先用户提交检索信息，平台提供基于开放API的服务，将满足用户不同需求的应用程序集成起来，形成多个智能过滤器，对成员的信息进行过滤，然后将过滤的信息进行结构化处理，接着访问数据库中的成员元数据并与本体库进行本体匹配，最后从共享资源库中搜索满足用户个性化需求的信息，构成个性化的用户应用／服务接口。该系统可以根据用户习惯自动地聚合用户的信息，类似个人的门户，这样每个用户的IE首页都完全是按照该用户关注的信息偏好、行为习惯来进行组合的，从而为用户提供所需信息资源与相关参考咨询。

为准确有效挖掘用户偏好，可将遗传算法与K均值聚类分析相结合，应用到互联网用户行为跟踪与偏好分析中，利用遗传算法的全局优化能力克服聚类分析算法的局部优化特性，首先用K均值方法获得用户划分的局部最优结果，然后设定适当的适应度函数，利用遗传算法对初始局部最优结果进行迭代寻优，从而实现不同兴趣偏好用户的有效区分。这能避免用户行为结果分析的局部性，实现网络用户偏好的准确、有效跟踪。

进一步为向用户提供其感兴趣的个性化内容，就应智能化的搜索引擎。这里所提供的信息可能有多种不同类别，单一的SVM（support vector machine）仅具有二类分类能力，不能应用于多类信息识别领域，在此可采用结合多级支持向量机的智能搜索技术，用支持向量机算法准确的二类分类能力，建立多级的支持向量机进行用户信息分类，最后再将用户感兴趣的信息提交给用户，并建立用户偏好库。

２.３ 个性化的用户体验实现

现有的个性化服务研究往往停留在信息定制、信息推送、个人借阅查询以及系统推荐等。而Web3.0将彻底改变用户信息获取方式，跨平台的信息聚合、精准的智能搜索、高度的自主性等特点使得用户能轻松、快捷地建立适合自己偏好的个性化门户。而这些个性化聚合则极大地依赖于强大的智能化搜索引擎，以及用户互联网行为自动分析与跟踪。将来的个性化的用户体验通过信息发送、信息检索、个性化信息搜索等服务，满足用户智能化和多元化的信息需求，也为资源共享提供相应技术支持。Blog、Wiki、RSS、公共信息平台等信息交流平台的整合，使得用户能够通过信息的发布和订阅获取个性化的信息服务。要实现个性化的用户体验，就应做到：（1）对用户的需求进行深度挖掘分析，对用户人群进行细分，利用基于用户偏好的个性化聚合服务，根据用户需求策划精准的内容，为用户实现个性化的信息定制与嵌入式咨询服务。（2）对这些用户数据库定期进行研究，以预测未来的趋势，甚至可以开展各类用户的在线调查，能依据用户的行为轨迹，进行主动的个性化信息发送。（3）通过Web3.0网站中信息的高度聚合，以及对用户的深度细分和聚合，使用户能清楚地知道自己的信息将发送到何处，从而实现精准的点对点对话。（4）让用户参与到内容建设中来，网站要有大量优质的原创内容，并要对采集的信息进行分类与聚合，使网站具有新鲜、优质的内容，建立良好的用户黏性。

２.４ 有效的数字化共享资源产权保护与信息认证

现有的数字化学习资源均存在一定的产权和安全隐患。这是因为网站上的学习资源本身没有惟一性标识，在互联网上被各个资源网站相互转载，以致于用户无法得知最终该资源为谁所原创或拥有。Web3.0时期的数字共享资源具有标准的属性信息，遵循标准公用信息库，其每个最小单位的信息资源都能被惟一识别，从而解决了共享的版权拥有问题。

信息隐藏技术是研究如何在不影响原始公开信息视觉效果的前提下，将一信息隐藏于另一个公开的信息中。然后通过公开信息的传输来传送隐藏信息。同时由于共享资源库的多媒体信息往往都存在一定的空间冗余和视觉冗余。于是，可提取多媒体信息内容特征以构成依赖于内容的水印信号（认证信息），然后利用多媒体信息本身的冗余性将生成的认证信息嵌入到原始媒体之中。这样通过比较待认证资源中恢复的水印信号与所提取的认证信息的一致性即可认证资源的真伪。

３ Web3.0环境下自主学习平台的优势

由于Web3.0本身所具有的个化性、智能化、精准化等特点，相对于通常的基于web2.0的学习平台建设方案，基于Web3.0环境的自主学习平台具有一些更为有效的优势。

３.１ 完善的导航功能

导航功能是Web3.0的一个重要的特征，它基于Web OS智能软件，通过跟踪、搜寻用户的性格倾向和使用习惯，为用户提供更为精确的目标路径。通过人性化的沟通界面表达目标搜寻结果，如由智能机器人引导用户浏览网页、通过语音功能播诵网页，甚至与它进行语音交流。

３.２ 信息模块化与共享资源安全保障

由于信息标准化的实现，使得各网站之间的对接和交互变的容易，同一用户在互联网拥有的不同信息可以以模块的形式很简单的在各网站之间流动。同时，虽然互联网上的学习资源是分布存储的，但每个单位信息资源都具有统一标准的数据结构，带有各自的属性信息，无论信息分布在哪，从逻辑上都是有序的整体，避免了共享资源的无序化。此外，Web3.0环境共享资源库具有标准的属性信息，每个最小单位的信息资源都能被惟一识别，从而解决了Web2.0时期所不能解决的资源产权、安全保障问题。

３.３ 高效的智能搜索

用户不用分析和试验如何组合关键词语，只要把想要的东西列出，与个人的偏好和背景连接，搜索引擎就能对无用信息进行有效过滤，自动将数据信息提供给用户，从而极大的节省时间提高了效率。

３.４ 内容高度聚合的共享资源

每个用户都是资源的接收者也是发布者，Web3.0将打破超级结点的控制，实现一种真正民主平等的状态，用户被赋予更高的信息控制权，拥有互动、分享、参与和自主的权力。用户在互联网上的信息数据可以跨网站使用；在信息同步、聚合、迁移的基础上，进行集中校验和分类存储，并对原始信息进行智能分析和过滤，识别减少资源库的垃圾信息与冗余信息，提高资源获取的质量和效率。

３.５ 虚拟团队的自动形成

Web3.0自主学习平台不仅能实现站点互动，还可以自发形成一定范围的虚拟社区。既教师、学生等均可以通过个人学习兴趣及自身专业特点建立圈子或论坛版块，与行业中的同仁进行交流探讨，进一步还可借助语言互动功能实现国外同仁的交流。

３.６ 交流的多样性

Web3.0下的通讯交流方式比现在更广更便捷，兼容性较好，如IM即时工具可以集成到电话、家电、办公设备，它们之间的交流没有障碍。

３.７ 学习的真实性

Web3.0的特征之一是全员参与，学生与老师之间的角色可以相互转换，网络课堂能有效模拟真实课堂场景，可将实时问答、分组讨论、背景资料即时提供给学生参考。

３.８ 学习内容的个性化定制

构建个性化门户是Web3.0的集中体现，它把信息聚合、智能搜索、信息微单元这些基础元素整合起来，形成一个丰富的知识库。在未来的Web3.0学习平台上，人们可以根据自己的兴趣、爱好及需求，从知识库里选择自己感兴趣的学习内容，并能从互联网上聚合其他信息，并以简洁友好的方式主动提供给用户，就像给每位用户提供了一个私人顾问，形成各自的具有独特内容的个性化学习门户。与此同时，用户个性化门户之间也可以相互交流、互相链接、共享信息单元。这为用户学习的自动性提供了极大的方便。

３.９ 基于用户使用习惯的个性化教学辅导

通过对用户数据库的定期研究，通过归纳不同的细分群体的用户行为轨迹来开展因材施教。同时可通过点对点的信息发送实现一对一的个别指导。

４ 结 语

将Web3.0核心理念与自主学习相结合，构建基于Web3.0的自主学习平台，该方案不仅能有效体现用户学习的主动参与，提供高效的智能搜索、个性化的学习内容定制与基于用户习惯的因材施教，满足用户其多元化的需求，还能保证共享资源库的高度内聚与安全保障。较好地模拟再现了自主学习的各种场景。今后，将进一步探讨物联网背景下的学习平台建设，以实现无所不在的学习环境。

参考文献

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