智能教學系統(tǒng)中基于情景的知識庫構建

趙宏治，高鷹

（廣州大學計算機科學與教育軟件學院，廣州 510006）

智能教學系統(tǒng)中基于情景的知識庫構建

趙宏治，高鷹

（廣州大學計算機科學與教育軟件學院，廣州 510006）

分析了智能教學系統(tǒng)(ITS）總體設計框架的基礎上，對ITS的知識庫模型設計部分進行研究，通過在已有的知識庫模型中增加情景特征作為新變量，構建基于情景的知識庫。該知識庫使用UML語法進行有關表述和定義，并利用Java和SQL技術實現(xiàn)了模型的相關實例，從而為ITS提供更靈活合適的學習內容，智能自適應豐富多樣的學習環(huán)境，為學生提供個性化的學習服務。

智能教學系統(tǒng);知識庫;情景特征

0 引言

智能教學系統(tǒng)（Intelligent Tutoring System,ITS），作為人工智能科學和教育科學中重要的研究領域，其作用在于通過借助智能技術，在沒有人類向導指引的情況下幫助學生獲取知識和技能[1]。隨著計算機和網絡相關技術的飛速發(fā)展，人們在復雜的環(huán)境下進行工作和學習，因此對ITS知識庫的工程化構建變得異常困難。本文對ITS整體系統(tǒng)結構進行研究，著重對知識庫部分進行具體設計，提出一種基于情景的知識庫設計方法。使知識在展示過程中能夠為不同學習環(huán)境的學生提供更具個性化學習服務，實現(xiàn)以學生為中心的教學系統(tǒng)設計。

1 智能教學系統(tǒng)

智能教學系統(tǒng)是基于如何有效組織不同教學過程和環(huán)節(jié)中的學習目標、學習資源、學習對象以及學生特征等因素的基礎上建立而成[2]。其總體上輔助教師自動規(guī)劃學習資源、設定學習目標、實行學習評價，又監(jiān)控學生的行為，進而分析和評判該學生當前的學習情況，然后使用個性化推薦技術呈現(xiàn)符合學生學習特征的內容。ITS要求既能夠充分體現(xiàn)教師在學習活動過程各環(huán)節(jié)中所起的導學作用，又能根據(jù)學生的個體特征差異，采取多樣的教學方法與策略進行差異化教學，會一定程度體現(xiàn)個性化學習的特點。

1.1 系統(tǒng)結構

根據(jù)以往研究表明，ITS總體組成主要包括知識模型、教師模型、學生模型和人機接口四個部分[3]，而構建系統(tǒng)核心部分的知識庫主要是使用數(shù)據(jù)庫技術、多媒體技術、人工智能技術等知識庫技術，并在構建知識模型的基礎上，聯(lián)合系統(tǒng)的學生模型與教師模型，以此開展整個教學活動[4]。系統(tǒng)的整體運作流程是學生初期通過人機接口輸入靜態(tài)信息（例如學習背景和需求），當知識庫收集完靜態(tài)信息后首先推薦給學生基礎的章、節(jié)和知識點等學習內容，接著在學習過程中對學生的動態(tài)信息（例如學習記錄和評價）進行收集，然后知識庫會使用特定算法來選取和組織合適的知識，再連續(xù)動態(tài)地呈現(xiàn)給學生學習。教師在過程中使用教師接口進行指引、建議與評估，及時把握學生的課程進度和認知水平，并給予學生最大限度的幫助與反饋，這樣就組成ITS的各個模塊和關系，如圖1所示。

圖1

1.2 知識模型

知識模型的核心是基于“知識的本質”出發(fā)，在呈現(xiàn)知識的過程應做到合理化和結構化。知識模型包含知識的體系結構、知識的處理、學習方法和策略，以及學習目標、學習對象和學習資源的相互映射。對于不同類型的學習內容，選取不同的知識的呈現(xiàn)方式會對學生如何獲取和處理知識都影響很大。知識在符號化和形式化過程中所有的表述和相互約定稱為“知識表示”,而ITS中“知識表示”是通過建立良好和結構化的知識模型對相關知識敘述和重新組織，讓知識轉變?yōu)闄C器所能接收的符號進行運算，以此得到的個性化學習數(shù)據(jù)可用于后續(xù)“知識推送”的過程[5]。這就使得知識的展示能夠明確為學生提供更優(yōu)質的學習服務，實現(xiàn)根據(jù)學生的多種屬性特點和行為傾向，采用對應的知識展示策略。

2 知識庫設計

知識庫是知識模型的具體實現(xiàn)，本文主要是介紹如何設計具體的數(shù)據(jù)結構到ITS的知識庫模塊中。其使用了跨平臺的Java語言、基于SQL語句的數(shù)據(jù)庫、面向對象的UML建模語言等技術為知識庫的學習目標、學習對象和學習資源等類別建立映射，以此來構建該系統(tǒng)。同時在以往知識庫模型基礎上，添加了具有情景的特征參數(shù)，使整個教學活動的開展過程中，知識表現(xiàn)能更符合學生的學習背景和需求。

2.1 知識庫模型

知識庫的基本概念是結合傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫（DB）技術和人工智能（AI）技術的優(yōu)點，以此構建和實現(xiàn)新的“知識表示”存儲系統(tǒng)[6]。知識庫通常將所有要表示的知識和概念進行結構化處理，編制成為統(tǒng)一的機器符號，再使用知識庫標準規(guī)則來構建一個統(tǒng)一的系統(tǒng)。ITS的知識庫中往往存儲與學習相關的任務信息，例如對學習目標、學習對象和學習任務的具體描述。因此在構建ITS的知識庫模型時，需要將教學過程中相關知識體系經過科學的數(shù)據(jù)組織處理，才能給教學過程準備充足的學習資料。ITS是以知識庫模型為核心，教師通過人機接口調整知識庫模型里的學習策略來影響教師模型，學生模型則與教師模型進行互聯(lián)，實時接收學生的個人信息與學習信息，利用教師模型的智能算法跟蹤并評估學生知識掌握程度，當知識庫模型收到反饋信息就會重新組織學習課程和選擇學習策略到達教師模型再推送給學生，以此構成整個系統(tǒng)的個性化學習流程[7，9]。

2.2 知識庫的情景特征

ITS在作業(yè)過程中主要是外部環(huán)境的操作對整個過程產生影響，而外部環(huán)境主要包括情景因數(shù)、學生、教師與管理員這三類要素，其依次根據(jù)不同場合的特征來更新知識庫內對應的功能模塊。通過選取和匹配不同的外部特征，利用相關算法對知識庫的情景特征、學習目標和教學策略進行更新，讓知識庫呈現(xiàn)的知識能夠與學生的學習過程產生有效匹配。這里構造情景特征主要用于描述學習資源具有的在線、離線、不同時間、天氣和地點（室內、戶外）等外部因素，并對其學習資源的特征進行分類和補充，讓知識庫模型的運算更能反映外部環(huán)境，使得除了學生和教學人員兩個因數(shù)外，情景因素也能對知識模型進行動態(tài)更新，達到因材施教和自適應學習的目的，如圖2所示。

3 具體設計與實現(xiàn)（知識庫存儲結構）

ITS的知識庫模型從學習資源、學習目標、學習對象三個部分來設計，而具體設計使用Java+UML構建技術。模型中描述了知識庫內在的各種屬性映射實體，其中包括各類的學習資源的地址描述，與學生模型和教師模型相匹配的學習目標、學習對象以及情景特征等，與教師模型相匹配的資源獲取途徑、教學活動序列、知識的呈現(xiàn)策略等屬性，其具體描述如圖3所示。

圖2

圖3

3.1 設計說明

（1）定義實例（Instance）

在UML建模工具中首先定義一個基礎類，此后建立的所有類均為此類的子類，如學習資源（Learning Resource）、學習目標（Learning Target）、學習對象（Learning Object）這些子類對象。

（2）創(chuàng)建子類的對象屬性（Object Properties）

然后定義了類的對象屬性學習資源（Learning Resource）、學習目標（Learning Target）、學習對象（Learning Object）的一些屬性,與UML建模軟件中提供的Domain Model（領域模型）、Dependency（依賴關系）及Association（關聯(lián)關系）、Generalization（泛化關系）共同定義了知識模型中學習目標、學習對象和學習資源之間的關系，如學習目標定義了目標的描述和類別，同時還定義屬性Target Parent（前置目標）和屬性Target Child（后續(xù)目標）等。

（3）創(chuàng)建類的數(shù)據(jù)類型屬性（Datatype Properties）

數(shù)據(jù)類型屬性主要是描述當前知識庫模型各對象的屬性，例如在UML建模中提供的Domain Datatype（領域數(shù)據(jù)類型）中描述“對象屬性”、“數(shù)值類型”和“可見范圍”等選項可用來描述知識庫的學習對象。例如情景特征（Instant）里的屬性（LearningBeginTime, LearningEndTime）是記錄學習某一學習對象的起始、結束時間，屬性LearningWeather記錄對該學習對象學習的天氣情況，屬性LearningLocation記錄學習對象所在的地點:室內（辦公室、教室）或者通勤路上等，通過這些屬性標簽（Tag）是否影響學生的學習效率。知識庫初始通過人工對Tag設定數(shù)值，然后記錄用戶的學習歷史，對用戶實際的學習情況與預設的數(shù)值多維度比較，用于判斷學生學習能力高低，同時教師可以在可視界面對情況進行監(jiān)控，經過系統(tǒng)的模糊預判和教師的評價和調控，給學生推薦的更匹配的學習對象。

（4）創(chuàng)建實體類實例（Instance）

創(chuàng)建實體類的實例是建立知識庫模型的最后一個環(huán)節(jié)，主要是要完成創(chuàng)建實體類對應的實例和實例中對象屬性，對象屬性之間關聯(lián)性質、數(shù)據(jù)類型所描述的有效數(shù)值，創(chuàng)建實體類實例的具體過程：例如學習資源的文字、圖片和影音的地址用String類型來詳細描述以便能準確調用。學習對象中的具體知識點要繼承抽象知識點Instant，并將知識點實例屬性值具體化，如知識點的詳細名稱和描述，這樣無論是教師和學生操作過程中都清晰明確。

3.2 具體實現(xiàn)

知識庫模型的具體實現(xiàn)主要采用Java+SQL語句組合的跨平臺代碼進行設計實現(xiàn)，將UML定義的數(shù)據(jù)和實例等有關變量實現(xiàn)，程序中的關鍵代碼如下:

4 結語

本文首先分析ITS的總體設計框架，然后使用數(shù)據(jù)庫技術、多媒體技術、人工智能技術等相關技術構建了知識庫模型，在原有的模型中添加情景特征作為變量補充，同時使用UML語法對模型進行相關描述和定義，利用Java和SQL技術對知識庫模型進行具體實現(xiàn)，并展現(xiàn)了相關實例代碼。這樣靈活設計的知識模型具有一定可行性，具有一定的使用價值，可作為相關人員的研究參考，為實證研究帶來幫助。本文后續(xù)研究是建立一個具有分布式存儲的云計算平臺，使用大數(shù)據(jù)功能支持對知識庫情景特征和各類實例屬性進行高效更新，從而拓展智能教學系統(tǒng)的信息化和網絡化，更有效適應現(xiàn)代信息化學習環(huán)境。

[1]周曉軍,黃河燕,張普.智能教學系統(tǒng)中的知識樹增長模型[J].計算機研究與發(fā)展,2001,38（10）:1217-1223.

[2]陳仕品.適應性學習支持系統(tǒng)的學生模型研究[D].西南大學,2009.

[3]莫贊,馮珊,唐超.智能教學系統(tǒng)的發(fā)展與前瞻[J].計算機工程與應用,2002,38（6）:6-7.

[4]曹偉.智能教學系統(tǒng)中知識表示模型的研究與設計[J].計算機時代,2010（6）:51-53.

[5]袁磊,張浩,陳靜,等.基于本體化知識模型的知識庫構建模式研究[J].計算機工程與應用,2006,42（30）:65-68.

[6]Pham D T,Gourashi N S.Knowledge-Based Configuration Design[C].Industrial Informatics,2003.INDIN 2003.Proceedings.IEEE International Conference on.IEEE,2003:248-254.

[7]曹偉.智能教學系統(tǒng)中知識表示模型的研究與設計[J].計算機時代,2010（6）:51-53.

[8]周曉軍.多媒體智能教學系統(tǒng)研究與設計[D].中國科學院研究生院（計算技術研究所）,2000.

[9]楊磊.IST的系統(tǒng)結構及知識庫結構[J].黑龍江科技信息,2008（23）:64-64.

[10]uml-diagrams.org.UML Class and Object Diagrams Overview[EB/OL].http://www.uml-diagrams.org/class-diagrams-overview.html

[11]曹偉.自適應網絡教學系統(tǒng)中知識表示模型的設計[J].計算機仿真,2010（3）:302-305.

[12]姜強,趙蔚,王續(xù)迪.自適應學習系統(tǒng)中用戶模型和知識模型本體參考規(guī)范的設計[J].現(xiàn)代遠距離教育,2011,（133）:62-65.

[13]夏麗華,齊景嘉.智能教學中的知識模型與教學評價的研究[J].計算機系統(tǒng)應用,2007,23（9）:10-12.

[14]史悅,林筑英,張仁津.基于知識庫的智能教學系統(tǒng)建模[J].貴州師范大學學報:自然科學版,2003,21（3）:25-30.

Construction of Context-Based Knowledge Base of Intelligent Tutoring System

ZHAO Hong-zhi，GAO Ying

（School of Computer Science and Educational Software of Guangzhou University，Guangzhou 510006）

Based on the analysis of the intelligent tutoring system(ITS)and the overall design framework,studies the design of knowledge base model of ITS.By adding the context features in the original knowledge base model as a variable,builds the context-based knowledge base. Which uses UML grammar to describe and define,then uses Java and SQL to realize the relevant examples of the model.Thus,enables ITS to provide more flexible and suitable learning content,more intelligent and adaptive in the rich and diverse learning environment and provides more personalized learning services for the learners.

Intelligent Tutoring System;Knowledge Base;Context-Based

1007-1423（2017）01-0073-05

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.01.018

趙宏治（1988-），男，廣東廣州人，碩士研究生，在讀研究生，研究方向為人工智能的教育應用

2016-11-01

2016-12-29

廣東省高等學校教學質量與教學改革工程建設項目（粵教高函[2015]133號）、廣州市教育科學“十二五”規(guī)劃課題（No. 2013A006）、廣州大學本科教學質量工程建設項目（ZLGC201419）

高鷹（1963-），男，江蘇吳江人，博士后，教授，碩士生導師，研究方向為盲信號處理、進化計算等