基于元數據標準的語義化教育資源本體庫構建與實現

馮瑤,馮錫煒

(遼寧石油化工大學 計算機與通信工程學院,遼寧 撫順 113001)

基于元數據標準的語義化教育資源本體庫構建與實現

馮瑤,馮錫煒

(遼寧石油化工大學 計算機與通信工程學院,遼寧 撫順 113001)

為解決當前教育資源庫在通用性和共享性的不足,結合CELTS元數據標準,利用本體技術設計了一個語義化的教育資源本體庫。參照元數據標準構建教育資源本體,對學科領域知識進行語義分析和關聯構建學科知識本體,對教育資源實例做語義標注,并通過推理機Jena實現了本體推理和查詢。為教育資源庫的語義搜索及智能服務奠定基礎。

元數據標準；本體；教育資源；Jena

近年來E-Learning正被廣泛關注,專業教育資源庫建設對E-Learning有著非常重要的作用和意義。但當前Web上的各種教育資源良莠不齊,缺乏標準,不能很好的重用和共享；同時資源的知識組織缺乏語義關聯,無法進行智能服務。

教育資源元數據能夠對資源進行形式上以及內容上的描述,為教育資源標注提供了統一的標準。國外對其標準的研究開始于 20世紀 90年代,其中影響較大的有:IEEE LOM、ADL SCORM、Dublin DC。我國在2000年11月成立了全國信息技術標準化技術委員會教育分技術委員會（CELTSC, Chinese E-Learing Technology Standardization Committee）,制定了符合我國國情的教育資源元數據標準 《CELTS-31學習對象元數據規范》［1］和《CELTS-41教育資源建設技術規范》［2］。本體作為語義Web的重要組成部分,是共享概念模型的明確的形式化規范說明［3］。本體不僅可以提供教育資源的組織框架,還可以反應教育資源相關領域的概念關系。

文中參考多個現有教育資源庫及國家專業目錄標準確定學科知識層次劃分,以CELTS-31和CELTS-41兩個教育資源元數據標準為藍本,將元數據進行知識關聯,利用本體技術,以“Java課程設計”為例,給出了一個語義化教育資源庫本體庫模型,并實現了推理和查詢。

1 本體構建

文中參考CELTS元數據標準構建教育資源本體和學科知識本體。教育資源本體提供了描述資源的組織框架,通過這個框架來對資源進行標注。學科知識本體將學科知識中所有的概念劃分,形成分類層次結構,并通過概念間的語義關聯實現對資源的查詢和檢索。

1.1 CELTS標準

CELTS-31的核心也就是定義一組學習對象的基本數據元素,包括九大類別50多個元數據項,并根據元素的通用性確定了必須數據元素和可選數據元素［4］。九大類別包括:通用,生存期,元元數據,技術,教育,權利,關系,評注,分類［1］。每個類別下都有很多子元數據項,例如在“通用”下有“標識符”、“標題”、“聚合度”等描述項,用于集合了對學習對象進行整體描述的通用信息。同時,對于每一個描述項,都有數據大小、次序、取值范圍、數據類型等約束。通過這些描述,可以對一個學習對象各方面信息進行全方位的展現。CELTS-41對教育資源重新明確劃分為9類:案例,試卷,課件,媒體素材,文獻資料,題庫,常見問題解答,資源目錄索引,網絡課程［2］。本文參考CELTS-41的教育資源分類,再結合CELTS-31的通用數據模型,構建教育資源本體。

1.2 教育資源本體

通過對元數據項及其與教育資源間的關系進行分析和抽象,找出語義關聯性,定義類及類的屬性,建立教育資源本體。教育資源本體參考 CELTS-41確定類和層級,參考CELT-31確定類的屬性關系。首先確定本體的類和層級,采用CELTS-41的標準對教育資源進行分類,包括案例、試卷等九大類作為本體的核心類,核心類下設子類。本文使用Protege4.3構建本體,用OWLViz插件以圖的形式展示本體類的層級關系。如圖1所示。

圖1 教育資源本體核心類及部分子類Fig.1 Education resource ontology core classes and some subclasses

本體的類及層次確定以后,要確定本體類之間的屬性關系。本體的屬性分為數據屬性 （DataProperty）和對象屬性（ObjectProperty）兩部分。數據屬性（DataProperty）的主要內容是:名稱（Name）、值域（Range）和定義域（Domain）。數據屬性的值域為數據類型,例如 char型,float型等。對象屬性（ObjectProperty）主要特征為:相同屬性（Same_As）、互逆屬性（Inverse）、相等屬性（Equivalent_Property）、定義域（Domain）、值域（Range）和不同屬性（Different_Froin）,對象屬性表示本體概念間的邏輯關系。

對CELTS-31的每一個子元數據項進行分析,若標準中規定元數據項的值為文字值（數字,字符型,日期等）時,該數據項作為數據屬性。比如子元數據項 “標題”（title）、“標識符”（identify）、“日期”（date）、“語言”（language）、“位置”（location）、“最低版本”（minimumVersion）,“最高版本”（maximumVersion）等作為數據屬性；若元數據項連接兩個資源實體時,定義為對象屬性。比如“關系”元數據項下的“類型”子數據項描述了學習對象之間的關系,例如 “部分關系”（haspart）、“版本關系”（isversionof）、“參考關系”（isreferenceby）等,將它們作為對象屬性。資源與知識點之間的關系hasConcept也定義為對象屬性。

1.3 學科知識本體

學科知識本體分為學科層次領域本體和課程知識點本體。學科層次領域本體對學科層次進行劃分。以計算機學科領域為例,本文參考國家《學位授予和人才培養學科目錄》、《學科分類與代碼國家標準表》,結合所在學校本科生培養計劃以及本科生、研究生課程,確定了計算機學科領域的層次劃分,將計算機學科分為計算機基礎、人工智能、計算機系統結構、計算機軟件、計算機應用5個大方向類。每個大方向類下面還有小方向類,其中計算機軟件類下設操作系統、程序設計語言、數據庫3個小方向子類,程序設計語言子類又下設一些課程子類。

課程知識點本體將課程劃分為具體知識點集并對其進行語義關聯,通過知識點間的語義關聯可以實現對資源的推理和查詢。本文以程序設計語言類下的課程 《JAVA程序設計》為例,構造課程知識點本體,參考國內多本JAVA程序設計教材以及網絡課程,將知識對象劃分為頂層核心知識點集、第一級子知識點集,二級子知識點集,并歸納出九個頂層知識點類,分別是程序基礎、面向對象、異常處理、集合與泛型、多線程、I/O流、圖形界面、網絡編程、數據庫編程。一、二級子知識點類100多個,基本覆蓋整個《JAVA程序設計》課程的全部知識內容,如圖2所示。

圖2 《Java程序設計》課程知識點本體（部分）Fig.2 Part of the“Javaprogramming”course knowledge ontology

根據課程特點,對知識點間關系進行分析抽象,確定本體類的屬性關系。將《JAVA程序設計》課程知識點本體的數據屬性定義為知識點的描述 （discription）、 學科層次（subjectLevel）、重要程度 （significanceLevel）、難度級別（difficultLevel）等。同時定義了該課程本體的類之間的同位關系（hasParaconcept）、父子關系（hasSubconcept）、依賴關系（hasPreconcept）3種最基本的關系以及知識點與資源之間的關系（hasResource）作為對象屬性。類和屬性建立之后,用實例對本體進行填充。知識點實例如圖3所示。

圖3 《Java程序設計》課程知識點本體實例Fig.3 “Java programming”course knowledge ontology instances

1.4 語義標注

本體構建后,需要將教育資源本體同課程知識點本體間建立關聯關系,將資源實例同知識點關聯起來。在課程知識點本體中使用對象屬性 hasResource實現從知識點到教育資源的關聯,在資源本體中使用對象屬性 hasConcept實現從教育資源到知識點的關聯,用本體對資源進行語義標注,形成資源實例庫。如圖4所示。

圖4 教育資源語義標注Fig.4 Education resource semantic annotation

2 本體查詢和推理

Jena［5］是HP實驗室開發的語義Web應用程序開發包,用于支持語義網應用程序開發。它可以解析RDF、RDFS、OWL等基于XML語法的文件進行解析,且提供了相應的API函數,能夠操縱與檢索本體模型,同時也提供基于規則的推理機。SPARQL［6］的查詢規范已經成為W3C的推薦標準,其相對于本體的作用類似于 SQL對于關系數據庫的重要性,是對RDF、OWL本體進行查詢的首選語言［7-9］。但SPARQL無法進行語義推理,如果想得到更為全面準確的檢索,可通過制定推理規則并建立推理模型。

本體推理和查詢過程如下:

1）裝載模型:

2）自定義推理規則:

3 語義查詢結果分析

為驗證該方法的可行性,本系統搜集了100個Java程序設計的不同類型的資源,包括文檔、視頻、音頻等,用protégé4.3按照1.4節介紹的方法對資源作語義標注。以Java語言為基礎,用Jena API（V2.6.2）作為本體推理和查詢開發包,考查資源的查全率和查準率。

查全率=（查出的相關資源數量/查詢系統中相關資源總量）×100﹪

查準率=（查出的相關資源數量/查出的資源總量）×100

以查詢“面向對象”的資源為例,資源庫中與“面向對象”相關的資源35個。為便于比較,我們將傳統的關鍵字查詢與語義查詢作對比,查詢結果如表1所示。

表1 實驗結果比較Tab.1 The experimental results to compare

對實驗結果進行分析,查全率方面,由于視頻等媒體資源較多,所以采用普通的關鍵字查詢查全率不高,而語義查詢通過領域本體對資源做了語義標注,能夠查詢到不同類型的資源,查全率較高。查準率方面,關鍵字查詢時只匹配關鍵字詞匯,相關的資源因為沒有匹配關鍵詞匯未被查詢出來,查準率不高。而語義查詢能夠查詢到與查詢詞同義概念,上下位概念的所有資源,查準率較高。

4 結束語

本文提出了基于元數據標準的高校教育資源庫語義模型系統,建立了教育資源本體和學科知識本體構成的教育資源本體庫,對教育資源進行語義標注形成資源庫,并對資源庫提供語義查詢服務。但是文中的語義查詢依賴于本體、資源語義標注以及推理規則的構建,而且本文的資源庫規模較小,因此針對較大規模資源庫的本體構建,并且在此基礎上進行語義搜索等個性化服務是下一步要研究的目標。

［1］信息技術標準化技術委員會教育分技術委員會.CELTS-31學習對象元數據標準［EB/OL］.［2012-08-13］.http://www.celtsc.edu.cn/content/jxzyl/40288b88391ed5fd01391eddc93d0014.html.

［2］信息技術標準化技術委員會教育分技術委員會.CELT-41教育資源建設技術規范［EB/OL］.［2012-08-13］.http://www.celtsc.edu.cn/content/jxzyl/40288b88391ed5fd01391edbb05d000e.html.

［3］Knowledge System Laboratory,Stanford University.What is an ontology［EB/OL］.［2011-05-10］.http://www-ksl.stanford.edu/kst/what-is-an-ontology.html.

［4］張靜鵬.基于語義web服務的個性化網絡學習資源服務系統構建研究［D］.吉林:東北師范大學,2010.

［5］HP LABS.Jena-A Semantic Web Framework for Java［EB/OL］.［2011-09-25.］http://jena.sourceforge.net/index.html.

［6］Eric P,Andy S.World Wide Web Consortium.SPARQL query language［EB/OL］.［2011-05-12］.http://www.w3.org/TR/rdfsparql-query/.

［7］紀兆輝.本體的查詢與推理研究［J］.微電子學與計算機, 2011,10(28):52-55.JI Zhao-hui.Research on ontology querying and inference［J］.Microelectronics&Computer,2011,10(28):52-55.

［8］臧強，程立.基于ASP技術和SQL數據庫的成績查詢系統的設計與實現［J］.電子設計工程,2014(3):45-47，51 ZANG Qiang，CHENG Li.Designandimplementationof achievement inquires system based on ASP technology and SQL database［J］.Electronic Design Engineering,2014(3): 45-47，51.

［9］呂瓊帥，張國平.基于NoSQL的全文檢索系統研究［J］.電子設計工程,2014(22):49-51，55.LV Qiong-shuai，ZHANG Guo-ping.The research of full-text retrieval system based on NoSQL ［J］.Electronic Design Engineering,2014(22):49-51，55.

Construction and implementation of semantised education resources ontology libraries based on metadata standard

FENG Yao,FENG Xi-wei
（Computer and Communication Engineering College,Liaoning Shihua University,Fushun 113001,China）

In order to solve the absence of generality and sharing of the current education resources,Combining with the CELTS metadata standards,Semantised College Education Resources Ontology Libraries is designed in this paper using ontology technology.Construct education resources ontology by reference to metadata standard and Subject knowledge ontology by reference to Knowledge and semantic analysis in the subject area,and do semantic annotation of education resource instances.Then the ontology inference and query is realized by combining the ontology reasoning machine Jena.This will lay the foundation for education resources semantic search and intelligent services.

metadata standards；ontology；education resources；Jena

TN711

：A

：1674-6236（2015）18-0012-04

2014-12-08稿件編號：201412071

遼寧省普通高等學校本科教育教學改革研究項目(UPRP20140914)；遼寧省教育科學“十二五”規劃立項課題(JG13DB077)

馮 瑤(1982—),女,遼寧撫順人,碩士。研究方向:語義網,知識工程。