面向移动学习的学习资源组织关键技术研究

胡钦太 ，郑 凯，黄昌勤，林南晖

(1.华南师范大学教育信息技术学院，广州510631;2.华南师范大学网络中心，广州510631)

近年来，随着无线网络技术的不断发展，移动技术逐渐成为人们获取信息的主要方式，对现代人的生活方式产生了很大的影响.与此同时，以移动计算技术为载体的移动学习也为教育教学理论与模式的变革开拓了新的发展方向和发展维度. 区别于以往的技术形态，移动学习不仅丰富了人们获取知识、建构知识、应用知识的方式与途径，而且转变了传统的学习理念，为终身学习、普适学习与个性化学习提供了强大的支撑能力.因此，移动学习已经成为继远程学习和数字化学习之后信息化教育理论、模式发展的新阶段.本文从移动学习的定义出发，探讨了移动学习的相关特点，并对移动学习具体实施过程中的学习资源组织进行了研究和探讨.

1 移动学习与移动学习资源

移动学习，又称为M-learning，是一种全新的教育学习方式.它与远程教育(Distance Education)、数字化学习(E-learning)等密切相关，又有所区别.Keegan［1］提出，远程教育、数字化学习、移动学习是一个学习过程的不同发展阶段. Crompton［2］给出了一个较有代表性的移动学习的定义:“多环境下的、与社会及内容相交互的、利用个人电子设备进行的学习活动”. 由此看出移动学习有别于其他学习方式的特点:

(1)随时随地:移动学习不受时间地点的限制，可以随时随地学习;

(2)社交性:移动学习具有天然的社交特性，强调学习者之间及学习者与教育者之间的互动交流;

(3)学习内容的交互性与片断性:由手持设备及所在环境的限制，学习者的精力难以持久保持，因此，移动学习在内容设计上尽可能简短，并与学习者形成良好的互动;

(4)自主性:借助手持设备，学习者对学习过程的自主性非常强.

在移动学习的具体实施方面，郑凯和许骏［3］提出了移动学习系统的分层结构模型. 该模型把移动学习系统分为4个逻辑层次，自下而上依次为支撑体系层、资源组织与标准化层、学习服务层和移动接入层.其中，支撑体系层和移动接入层主要体现移动学习的外延与手段，资源组织与标准化层、学习服务层则体现了移动学习的内涵与内容.该模型的提出，对于移动学习具体应用的展开实现提供了良好的参考价值.

移动学习系统学习资源的质量与体系化是决定移动学习能否广泛深入应用的关键点，移动学习资源的形态、组织与服务体系成为移动学习研究的主要突破方向.

围绕着移动学习的内在特征，移动学习资源从创建到服务共经历4个阶段:构建期、选择期、组织期和服务期(图1). 构建期实现移动学习资源的新建以及对现有数字化学习资源的改造与重构;选择期对已构建的学习资源进行评价、筛选和排序，保证学习资源的质量;组织期基于用户行为特征感知，实现学习资源的语义组织与存储优化;服务期结合移动学习服务平台实现学习资源的被动获取和主动推荐等服务功能.

针对移动学习资源的构建与服务，Bouzeghoub等［4］对普适学习环境中资源送递进行考查研究，指出移动特性环境中的资源必须与情境感知紧密联系，且资源行为需要适应性变化. Chen 和Huang［5］使用情景感知技术侦测和研究学生在现实世界的学习行为，为不同终端的学习者提供了统一的学习服务.黄龙翔［6］以智能手机为终端，让学生在生活情境中进行成语学习与相关创作，将学习资源及其作品进行上传展示与评价，研究展示具有提高学生学习兴趣的良好效果.

李青和张辽东［7］利用增强现实技术与移动学习结合，构造高度真实的学习情境，达到将虚拟信息与真实场景联系起来的目标. 郑军等［8］选用智能手机为硬件平台，通过视频资源改造与视频内容等方面的分析，为提高微型学习视频资源的有效性提出了操作方法.郑洁琼等［9］以上海交通大学数字化学习实验室研发的移动学习网站为研究平台，研究使得学习者能够使用短信的方式提出问题并获取帮助的实践方法，在资源的移动送递方面提供了有益的启示.

国内外研究者对移动学习资源及资源平台建设做了一些有益的实践探索，研究重点在移动学习资源建设的多样性与适应性，但是针对学习者的移动学习行为特征对学习资源进行组织优化有待进一步深入研究.

图1 移动学习资源生命周期模型Figure 1 The life circle model of mobile learning resources

2 面向移动学习的学习资源组织关键技术

学习资源的组织技术是构建面向移动学习的学习资源体系的重点和难点，也是提高学习体验、实现个性化移动学习的核心问题. 现有关于移动学习资源组织技术的研究主要集中在移动学习用户行为的感知、移动学习资源的动态语义组织和移动学习资源的存储优化等3个领域.

2.1 移动学习用户行为的感知研究

为学习者提供个性化的学习服务，是提高移动学习系统可用性和易用性的关键. 体现学习用户的个性化，必须采用技术手段感知学习用户的行为和兴趣.目前关于移动学习用户行为感知的研究主要基于2 种技术:用户行为/兴趣建模与基于行为的移动协同感知.

目前的用户行为感知研究大多针对于传统的网页内容.研究表明，用户行为与用户对内容的感兴趣程度之间存在着紧密联系［10］. 曾春等［11］从用户的查询、存书签、拖动滚动条等方面来定性分析用户对网页内容的感兴趣程度.Carolis 等［12］利用回归分析模型的方法来描述用户浏览行为与感兴趣程度之间的关系.该模型考查了2 种行为特征:浏览时间与翻页、拉动滚动条的次数，可以较准确地揭示用户对内容感兴趣的程度，但是没有对用户行为模式进行全面的考查.为解决用户行为具有随意性、不精确性对于建模带来的困难，高原［13］提出利用模糊聚类的方法，对用户的浏览行为进行聚类，形成用户行为特征类，以此作为用户兴趣度分析的依据.该算法具有较高的准确性，但是复杂度较高.

在移动学习行为特征感知研究方面，Woerndl［14］引入了移动协同系统中的2 类感知:位置感知及存在感知.位置感知提供用户真实的位置信息，而存在感知可以使人们知道是否有其他用户存在.IETF 给出了包含以上2 类感知信息的登场模型，并实现了其中的实体套件和服务协议［15］. 胡益锋等［16］提出一个基于行为的移动协同感知模型，通过定义行动者实体、目标实体和行为阶段实体等一组感知实体对象及感知行为服务，来提供基于行为的感知信息，并在原型系统中进行了实现，该原型系统提供了移动用户在协同工作行为中群组工作(Team Work)的所有感知要素，从而支持了用户有效地完成协同工作.孟祥武等［17］利用移动文本感知、移动社会化网络等技术，从用户满意度的角度开发了内容移动推荐系统.

目前对基于普通的移动网络的用户行为感知的研究取得了一定进展，但由于移动学习学习环境和学习方式的特殊性，移动特征对于移动学习个体带来的感知限制仍没有取得关键性突破.

2.2 移动学习资源的语义组织研究

研究移动学习资源的语义组织的目的是:在基于语义信息处理技术为学习资源构建语义信息模型的基础上，实现移动学习资源的语义检索功能.语义检索是通过对检索条件、信息组织以及检索结果赋予语义，来弥补原有信息检索缺陷的一项技术［18］.学习资源的语义检索关注学习资源的意义，不是停留在其表层文本上，克服基于文本匹配检索的不足.因此，实现语义检索是当前学习资源语义组织领域中的一个研究热点.

加州大学伯克利分校Mobile Education 项目、欧洲几个国家联合实施的从数字化学习到移动学习(From E-learning to M-learning)项目，德国的Campus-Mobile 大学移动学习项目，在移动学习资源组织方面取得研究进展.Laxman［19］提出了基于问题的移动学习课程资源设计方法，以问题为基本单元呈现移动学习资源，通过问题间的联系实现资源链接.Ahmed 和Sadeq［20］利用代理技术，对分布式学习资源基于移动学习目标的组织技术进行了探讨. Muyinda 等［21］开发了一个移动学习对象的部署和应用框架(MoLODUF)，该框架由12个维度来指导移动学习对象的构建过程. Fetaji 等［22］认为基于任务(task)的学习资源与系统设计是移动学习系统的最佳建模方法，建议把学习资源按实例(case)进行表示与组织. Filstad 和Gottschalk［23］研究跨区域的虚拟机构与团队在移动学习环境下的信任与资源共享机制，实现跨学科、跨区域、跨团体的学习资源的共建共享.

目前对移动学习资源的语义组织方法研究集中于延续早期数字化学习教学课件设计的标准与思路，主要有SCORM 标准［24］和EML 标准［25］.SCORM(Sharable Content Object Reference Model)可共享的内容对象参考模型标准，由美国国防部ADL(Advanced Distributed Learning)组织制定，它给出了数字化学习软件的技术标准，主要包括学习资源的排序和导航规范以及教育教学软件产品的制作、使用、交互、通信等技术框架.戴敏［26］对基于SCORM 标准的移动学习资源构建方法进行研究，并基于单门课程进行了案例分析.EML(Educational Modeling Language)是上世纪90年代末提出的用于构建数字化学习软件的语义信息模型，采用UML 建模语言描述.方海光等［27］对移动学习资源进行了分析，将EML 应用在移动学习资源的建设中，提出了移动学习资源对象单元构建方法，建立基于学习资源自适应引擎的移动学习系统过程模型.

从技术标准制定的出发点看，SCORM 标准和EML 标准主要针对传统的数字化学习的资源整合，虽然其设计理念、方法和工具在移动学习的资源构建中也有用武之地，但不能根本性地解决移动学习资源的语义组织问题.为此，研究者们试图从更底层技术来寻求解决之道:提出片段式移动资源协作构建、基于本体的异构移动学习资源整合、个性化移动学习资源整合以及基于概念地图的移动学习资源整合等方式［28］;提出基于主题图的移动学习资源共享模型，利用受控自然语言编辑方式让学习者能够灵活地对模块化内容进行编辑，同时为学习者提供基于语义的知识检索［29］;运用质量功能配置理论的思想和核心技术，揭示移动学习中的技术、资源、服务与学习者需求之间的关系，建立以学习者需求为取向的移动学习资源建设质量屋模型［30］.

然而，关于移动学习资源语义查询优化、查询目标分析、复杂约束查询、语义查询个性化和语义关联分析等技术细节的研究仍比较少见，也缺少移动学习资源从内容生成、结构关联到推荐呈现的整体解决方案.

2.3 移动学习资源的存储优化研究

移动学习资源的存储优化研究充分考虑移动终端的异构性和分布性，方便用户更快捷、更迅速地获取学习资源，在此基础上，实现学习资源的存储调度与存储增效.

当前国内外对于教育资源储存研究主要解决跨情境、跨平台的资源获取支持，在学习资源存储的分布网络模型与结构方面取得较大进展.Conesa 等［31］针对教育资源储存问题研究了用户、资源和功能服务等3个方面的关系，认为资源推荐和信誉需同时考虑，也强调了资源情境必须与资源的其他因素共同加以储存利用，以支持资源的适应性变化. Jones等［32］开展了PI 计划，开发了nQuire 软件工具包，该软件包能够在跨平台的情况下使用，并且在不同平台上保持了统一的交互方式，资源存储沿用web 既有存储方式，没有针对资源特性进行优化. Barbosa等［33］认为移动学习必须和用户特性和情境相适应，因此内容管理应该具备移动性和环境情境感知功能，同时研究了资源管理平台GlobalEdu，它使得学习资源贯穿教育过程且在储存系统中具有互操作特性.

郑晓燕［34］提出了一套数字化教育资源服务系统的设计方案，研究生成和解析XML 文档的接口方式对资源进行交换和共享，采用FTP 技术实现对资源的透明存储.高晓红和杨烨［35］设计了基于3G 网络的大并发实时直播教学系统和大并发课件点播教学系统，针对移动学习的地域聚集性，利用CDN 缓存技术对资源配置进行了优化，根据用户需求智能存储资源.张彦军［36］针对学习资源的存储和管理比较松散的问题，基于云计算的相关原理，提出了一套资源存储优化的方案.肖辉和龚薇［37］针对学习资源的分布式特点，提出一种基于分层的P2P 网络的社区型资源共享模型，资源节点层负责学习资源的发布和存储，代理节点层负责学习资源的远程检索，也尚未考虑终端的不同与学习者的行为特点.

现有研究对移动学习特征的针对性、兼顾学习者行为特征和学习资源属性匹配上仍然缺乏关注.在用户学习行为预测和对学习资源进语义分析的基础上，分析用户的行为模式以及学习兴趣，提前进行相关资源储存调度，是提升移动学习用户体验的有效手段.

3 展望

国外关于移动学习资源的构建、组织、服务的现有研究中，理论、模式分析总体多于关键技术攻关.国内学者对移动学习资源的研究远远滞后于网络支撑和终端软件研发研究［38］. 程罡等［39］指出学习资源5个方面的发展趋势:可进化性、分布式、社会性、情境性、开放性和复合性. 就移动学习资源而言，其主要特征表现在片段性、分布性、异构性与个性化等方面.随着移动学习、云存储应用的广泛展开，移动学习环境中教育资源的语义组织与存储管理日显重要，研究如何满足学习者的个性化学习体验、如何突破基于数字化学习的通用性语义组织与资源储存机制，体现未来教育资源的发展趋势，实现移动学习环境下教育资源的全面优化与增效支持，是未来移动学习体系可持续发展的重要研究课题.

笔者认为在面向移动学习的学习资源组织关键技术下一阶段需要重点解决的内容有:

(1)时空关联下的移动学习行为感知与特性建模.从用户个体、用户群体2个维度，探索用户静态特性与用户的资源访问行为特性的捕获方法，捕获信息包括用户的个人基本信息、移动学习行为时空信息、对移动学习资源的访问请求信息等. 藉助统计、聚类分析和语义匹配，发现与精化移动学习用户的相关静态关联特性，选择与发现个体移动学习行为特性(移动轨迹与时间数据、访问资源主题数据).建立面向移动学习的完整时空聚集性模型，以满足移动学习资源组织与储存优化支持需要.

(2)移动学习资源组织模型与主题特征建模.面向移动学习教育资源的片段性和分布性，融合本体技术与主题图技术，建立兼具知识结构信息与移动学习行为导航功能的教育资源语义组织模型. 设计面向用户学习行为的资源主题性的表征指标体系、计算方法，完成主题强度、基于历史的主题演化信息蕴含表达.结合用户学习行为的时空聚集性模型，实现时空关联下移动学习行为主题特性建模，为下一步的资源访问预测提供依据.

(3)支持移动学习行为的资源主题性及时空特性预测.利用聚集性模型提供的输出数据，分析用户访问的周期波动规律、空间位置集中特性的波动规律，预测用户群体时空聚集性的演化趋势.基于用户学习行为的资源主题模型，解决基于语义关联性的资源被访问的主题预测.

(4)适应移动学习环境的学习资源存储优化.实现基于用户学习行为时空聚集性的资源调度和基于主题性的学习资源语义预取. 分析用户的移动模式和接入系统模式，制定提前进行相关资源储存调度的方法，提高移动用户的资源应用体验效果. 此外，消除学习资源关联的普遍性而造成的关联“噪声”，解决学习资源与移动终端关联性的压缩储存.

总之，基于移动学习环境，深入分析移动学习过程中学习者因素、学习环境因素、教育资源内部逻辑和物理寄宿的关系，尤其是关注学习者行为与资源语义、资源存储两个层面组织的动态关联，建立学习资源语义组织和存储组织的有效模型，有利于认识和体现移动学习的内在特征，有利于形成紧密契合学习全过程的学习资源智能呈现体系，将为完善移动学习体系、推动移动学习的深入应用奠定良好的理论基础与技术储备.

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