中小學(xué)電子圖書館教學(xué)資源推薦與采集系統(tǒng)*

楊念

中小學(xué)電子圖書館教學(xué)資源推薦與采集系統(tǒng)*

楊念

推薦系統(tǒng)是電子圖書館領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的個性化服務(wù)工具。由于網(wǎng)絡(luò)中海量教育資源與人工選擇之間存在矛盾，文章提出用于非館藏教學(xué)資源推薦的中小學(xué)圖書館服務(wù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用雙向挖掘技術(shù)，同時采集校內(nèi)需求和校外熱點資源，并進行二者的特征匹配，從而提供個性化服務(wù)。該系統(tǒng)具有較高的用戶覆蓋度、推薦精度和總體滿意度。

個性化推薦 教學(xué)資源 中小學(xué)圖書館

0 引言

近年網(wǎng)絡(luò)教育資源建設(shè)取得長足進步，中小學(xué)紛紛建立電子圖書館與配套的網(wǎng)絡(luò)教育資源庫，如論壇、習(xí)題庫、課件庫、教材教案下載站[1-2]，推動了網(wǎng)絡(luò)教育的發(fā)展。網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源具有高度的可擴散性、直觀性和多樣性等特點，能夠使課堂由無形到有形、由平面到立體、由靜態(tài)到動態(tài)，從而一方面調(diào)動學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，激發(fā)學(xué)生的求知欲；另一方面開闊教師的眼界和思路，提高教育教學(xué)水平。但由于我國網(wǎng)絡(luò)教育資源建設(shè)起步較晚，經(jīng)驗較欠缺，人員素質(zhì)參差不齊，缺乏統(tǒng)一的電子圖書館資源共享技術(shù)規(guī)范和模型[3-4]。其中，中小學(xué)電子圖書館中的資源數(shù)量呈井噴式發(fā)展，但限于中小學(xué)教師信息素養(yǎng)與信息獲取手段的因素，隨之而來的信息過載問題給資源的高效利用帶來重重困難[5-6]。電子商務(wù)領(lǐng)域也面臨類似問題，隨著網(wǎng)絡(luò)信息的急速增長，用戶越來越難以應(yīng)對海量信息資源，不但無法獲得有用的信息，甚至對自身需求的認(rèn)知也愈加模糊。因此，從整體看，網(wǎng)絡(luò)時代的用戶信息利用效率反而降低，這就是所謂的信息超載(Information Overload)。目前電子商務(wù)領(lǐng)域解決此問題的最有力工具是推薦系統(tǒng)[7]，即根據(jù)用戶的信息需求、興趣等，將相關(guān)信息資源推薦給用戶的個性化信息系統(tǒng)[8]。和被動等待用戶提供信息的搜索引擎相比，推薦系統(tǒng)能主動研究用戶的興趣偏好，進行個性化計算，挖掘用戶的興趣點，引導(dǎo)用戶發(fā)現(xiàn)自己的信息需求[9-10]。一個好的推薦系統(tǒng)不僅能為用戶提供個性化服務(wù)，還能和用戶建立密切關(guān)系，讓用戶對推薦產(chǎn)生依賴。基于上述問題和前期研究，本文提出基于中小學(xué)電子圖書館的個性化教學(xué)資源推薦與采集系統(tǒng)。

1 問題分析與解決方案

由于中小學(xué)各課程組中缺少能及時更新的、與新教材教法配套的優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源，因此教師不得不獨力建設(shè)教育資源。在此模式下，學(xué)校和教師彼此孤立、各自為戰(zhàn)，建設(shè)存在成本高、質(zhì)量差、周期長，不利于信息技術(shù)在中小學(xué)中的應(yīng)用。由此，優(yōu)質(zhì)教育教學(xué)資源的共享是困擾中小學(xué)教育信息化工作的關(guān)鍵問題。為此，本文提出對應(yīng)的解決方案。

(1)校內(nèi)外“需求VS資源”的矛盾。主要體現(xiàn)在校內(nèi)用戶(教職員與學(xué)生)的信息素養(yǎng)較低，難以精確描述其需求，而校外資源擁有者又不懂如何將教學(xué)資源推薦至校內(nèi)。針對該問題，魯?shù)11]和楊帆[12]研究了校內(nèi)獨立服務(wù)器采集校外教學(xué)資源的方法與技術(shù)。本系統(tǒng)在此基礎(chǔ)上加以創(chuàng)新，將需求采集與資源采集分離，設(shè)計兩個功能獨立、相輔相成的模塊，分別采集校園內(nèi)外的需求與資源，同時實現(xiàn)“需求精確描述”“主動獲取校外資源”的功能。

(2)中小學(xué)教學(xué)資源檢索及相關(guān)服務(wù)的零散性和非常態(tài)化。主要體現(xiàn)在非信息專業(yè)教職工的信息素養(yǎng)亟待提高，及校內(nèi)往往缺少便捷和常態(tài)化的信息服務(wù)上。針對這個問題，王龍[13]和姜媛媛[14]研究了校內(nèi)組織定時和集成檢索的先進服務(wù)模式。本系統(tǒng)進一步采用信息融合算法，將高度相似或相近的用戶需求融合，集中交由推薦數(shù)據(jù)處理模塊處理，然后由外部數(shù)據(jù)采集模塊統(tǒng)一、定時地獲取教育教學(xué)資源。這樣，既提高信息資源利用率，也解決用戶信息素養(yǎng)不足的問題。

(3)中小學(xué)教學(xué)資源獲取與應(yīng)用的重復(fù)性。主要體現(xiàn)在中小學(xué)教職員工所需資源往往趨于同質(zhì)，比如某課程組的教師們可能重復(fù)下載同一資源，但分散、重復(fù)的下載浪費時間、流量和資金。針對該問題，白雪[15]、吳雨等[16]研究了用戶需求信息融合與校園(企業(yè))內(nèi)部數(shù)據(jù)發(fā)掘的方法與技術(shù)。本系統(tǒng)通過內(nèi)部需求采集模塊，一方面對校園網(wǎng)內(nèi)在線用戶的需求進行跟蹤采集，另一方面遍歷校園網(wǎng)內(nèi)的各數(shù)據(jù)庫，以發(fā)現(xiàn)潛在用戶需求信息，獲取良好的信息發(fā)掘效果。

2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與處理流程

本系統(tǒng)提供的自動服務(wù)包括三部分：自動采集校內(nèi)用戶的教學(xué)資源需求；自動提取校內(nèi)需求和校外資源的特征詞，并加以匹配和選優(yōu)，下載其中匹配度較高的教學(xué)資源；自動將匹配度較高的資源推薦給校內(nèi)用戶。本系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與處理流程見圖1。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與處理流程

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

(1)外部數(shù)據(jù)采集模塊。功能包括兩部分：一是反向搜索熱點信息，即獲取本系統(tǒng)用戶(教管人員、教職員工和學(xué)生)關(guān)注的熱點。反向搜索方式是指本系統(tǒng)定時(通常在晚間與凌晨)對兩大常用搜索引擎(Baidu和Google)進行檢索，檢索依據(jù)為校園內(nèi)部采集到的熱點詞，而后下載搜索頁面，實施關(guān)鍵詞分離，從中提取相近和相似的關(guān)鍵詞，存儲在匹配數(shù)據(jù)庫，以擴大搜索范圍；二是校外教學(xué)資源下載。根據(jù)匹配數(shù)據(jù)庫中的濃縮關(guān)鍵詞，自動下載排名表中前10頁的Internet教學(xué)資源，其中免費資源將自動下載，付費資源將保留鏈接記錄，48小時之內(nèi)由管理員進行處理。下載后的資源保存在系統(tǒng)內(nèi)部的教學(xué)資源庫中。該模塊可通過三級匯總(教師/學(xué)生—課程組—年級組)模式匯集用戶需求，也可由圖書館管理員提供人工“教學(xué)關(guān)鍵詞”服務(wù)，將用戶需求準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為搜索詞。

(2)推薦數(shù)據(jù)處理模塊。功能是整合內(nèi)外信息需求與資源，依托匹配數(shù)據(jù)庫，一方面向教學(xué)資源庫注入新資源，并管理匹配數(shù)據(jù)庫；另一方面對校園內(nèi)外的教學(xué)資源信息進行分析和處理，主要包括分析校園內(nèi)部教學(xué)資源需求與信息檢索要求(如校內(nèi)重點建設(shè)課程的相關(guān)課件、教輔教材、答疑手冊)，通過外部數(shù)據(jù)采集模塊獲取當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)熱點資源(如教改熱點)，以及處理內(nèi)外兩類資源信息的匹配和查詢。

(3)內(nèi)部需求采集模塊。功能包括兩部分：一是對校園網(wǎng)內(nèi)的用戶需求進行采集跟蹤；二是對隱藏在校內(nèi)各個數(shù)據(jù)庫的、與學(xué)校發(fā)展高度相關(guān)的特征詞等內(nèi)網(wǎng)信息進行深度挖掘，從中提取特征數(shù)據(jù)，如學(xué)校名優(yōu)課程、名師、教學(xué)教改論文。這兩類信息的提取為校外教學(xué)資源的自動采集提供更精準(zhǔn)的搜索關(guān)鍵詞。

(4)匹配數(shù)據(jù)庫模塊。主要功能是提供校園內(nèi)外“需求VS資源”的信息存儲與結(jié)構(gòu)化查詢。與其他被動式數(shù)據(jù)庫服務(wù)不同，該模塊在系統(tǒng)空閑時，主動分析和記錄互聯(lián)網(wǎng)中的熱點詞/熱點頁面，及其與學(xué)校教師需求(特征數(shù)據(jù))之間的匹配度，從而在實際資源推薦與采集過程中直接向推薦實施模塊提供決策支持。比如，新老師入職，分配新課程后，本系統(tǒng)將根據(jù)課程內(nèi)容，尋找互聯(lián)網(wǎng)中排名靠前的教學(xué)教輔資源。

(5)推薦實施模塊。主要采用兩種模式進行教學(xué)資源推薦：一是被動觸發(fā)模式，即當(dāng)校內(nèi)用戶進行資源處理(搜索或下載)時，推薦實施模塊根據(jù)這些需求觸發(fā)推薦，從匹配數(shù)據(jù)庫中提取相關(guān)度較高的TopN資源，推薦給用戶。比如，當(dāng)某教師搜索“小學(xué)5年級上數(shù)學(xué)練習(xí)”時，該模塊將自動向其推薦練習(xí)冊、習(xí)題集、教師手冊等資源；二是主動推薦模式，即當(dāng)校內(nèi)用戶舉行業(yè)務(wù)活動時，系統(tǒng)以用戶的歷史需求和當(dāng)前活動信息(如所在網(wǎng)頁的特征信息)為依據(jù)，實施教學(xué)資源推薦。如當(dāng)教研單位進行教科研討論資料收集時，該模塊將向其推薦相關(guān)的學(xué)術(shù)論文、講座報告及項目案例。

2.2 處理流程

本系統(tǒng)的自動處理流程主要有四個階段(見圖1)。

(1)信息與資源采集階段。系統(tǒng)通過校園內(nèi)部需求采集模塊和外部數(shù)據(jù)采集模塊，分三步進行操作：第一，采用非定時觸發(fā)和定時遍歷兩種方式，發(fā)掘校園內(nèi)部需求。定時遍歷主要在夜間系統(tǒng)空閑期收集校園網(wǎng)中各類數(shù)據(jù)庫的特征數(shù)據(jù)，提交給管理員進行合法性檢驗，然后再提交給外部數(shù)據(jù)采集模塊，從而避免遍歷所有的關(guān)鍵詞，保證系統(tǒng)安全和節(jié)約網(wǎng)絡(luò)開銷。非定時觸發(fā)主要通過瀏覽器嵌入等形式，采集用戶的搜索偏好等信息。第二，融合系統(tǒng)中的信息，將采集到的需求信息融合為：V(ID：Identity；P：Position；D：Description；K：Key；T：TOP……)。其中P代表校園網(wǎng)內(nèi)關(guān)鍵詞位置，包括超級鏈接、文件、數(shù)據(jù)庫；D代表該關(guān)鍵詞的描述和特征；K為該詞的相關(guān)詞匯；T代表該關(guān)鍵詞在校內(nèi)需求中的排名。第三，由外部數(shù)據(jù)采集模塊完成數(shù)據(jù)采集與處理。

(2)推薦目標(biāo)用戶發(fā)掘。由內(nèi)部需求采集模塊獲取校內(nèi)需求排名、熱點關(guān)鍵詞等信息，通過推薦數(shù)據(jù)處理模塊進行計算，分析得出校內(nèi)用戶的顯式和隱性資源需求，將用戶及其需求信息保存在匹配數(shù)據(jù)庫中備用。由于校內(nèi)用戶的需求往往高度同質(zhì)化，如同一課程組的教師往往需要相似的資料，因此首先要進行用戶聚類，根據(jù)用戶的工作內(nèi)容，劃分若干個用戶類別，然后再發(fā)掘各類用戶的特征和需求，以節(jié)省系統(tǒng)的資源開銷。

(3)推薦資源發(fā)掘。由于整個推薦系統(tǒng)中可用信息較多，因此須通過匹配數(shù)據(jù)庫模塊予以排序。系統(tǒng)通過內(nèi)容相關(guān)度分析，發(fā)現(xiàn)與用戶個性化需求匹配度較高的TopN教學(xué)資源，并將這些資源優(yōu)先推薦給用戶。

(4)推薦實施。根據(jù)內(nèi)外信息匹配的結(jié)果進行兩方面推薦，一是直接將非定時觸發(fā)產(chǎn)生的個性化教學(xué)資源列表通過郵件、彈出式菜單等方式推薦給用戶；二是對定時遍歷產(chǎn)生的推薦列表，通過各個教學(xué)教務(wù)系統(tǒng)主頁的滾動新聞、資源快報等方式予以推薦。

3 關(guān)鍵算法

因為資源命名和檢索活動由校外與校內(nèi)的組織或個人分別進行，所以資源需求關(guān)鍵詞與資源命名的重合度通常不高。而傳統(tǒng)的K距離匹配算法和核心發(fā)掘匹配算法中，假設(shè)兩者之間的相似度為零，這種假設(shè)會導(dǎo)致構(gòu)建的匹配空間(矩陣)中相當(dāng)數(shù)量的元素為0，從而浪費大量的計算資源。由此，本系統(tǒng)充分考慮到兩類信息存在的部分相似度，以消除負(fù)載過大的問題，并保證一定的匹配精度。本系統(tǒng)的關(guān)鍵算法描述如下：首先假設(shè)內(nèi)外兩類關(guān)鍵詞(需求特征)為ki和kj，其文本的長度分別是li和lj，其中相似字符串的長度是l，由此，二者的相似度可定義為T(ki，kj)：

由上式可知，T(ki，kj)∈[0，1]。該公式模擬了校內(nèi)外“需求VS資源”部分相似的情況，從而提高需求與資源關(guān)鍵詞之間相似度的匹配精度。系統(tǒng)中的所有資源都有若干個描述其個性化的特征詞，結(jié)合特征詞(關(guān)鍵詞)的頻次可進行以下處理：

首先，得到某資源的特征詞頻次：

再通過(1)式有：

隨后取公式(3)中的最大值，定義為Max(ki) =Max(T(ki)），得出相似加權(quán)計算的最終值：

其次，假設(shè)存在n個教學(xué)資源，共有m個特征詞，采用空間向量矩陣表示它們：

某資源的空間特征分量wij(i=1，2…，n；j=1，2…，m)是其特征詞與核心特征詞(需求)之間的相似度乘以該特征詞在摘要中出現(xiàn)的頻次，然后加權(quán)重1，再取最大值。接著，對其進行排序，可得到當(dāng)前TopN的推薦資源。隨后，本系統(tǒng)采用直接評分的測量方法，描述其評價值：

在公式(6)中，Zi(k)為第i個評價者(教職工)于k時刻對資源的評價值，其中的X為真實值，相應(yīng)地，vi(k)是k時刻由主觀因素產(chǎn)生的評價噪聲，公式(6)中存在未知的E[V(k)]和D[V(k)]等先驗知識。在后續(xù)處理中，采用了灰關(guān)聯(lián)公式，計算二者灰關(guān)聯(lián)度，并給出其相似度矩陣。系統(tǒng)中l(wèi)時刻推薦序列i和需求序列j的灰關(guān)聯(lián)度aij(l)可表示為：

由此可得，在l時刻各個推薦序列和需求序列(教師、管理人員、學(xué)生等分組)間的相似度構(gòu)成矩陣GM(l)如公式(8)所示：

至此，將其相關(guān)值進行排序，選擇相關(guān)度較高的推薦序列，則可獲得更為精準(zhǔn)的推薦對象。

4 實驗結(jié)果與分析

為驗證本系統(tǒng)的推薦效果，筆者在成都某中學(xué)進行模擬實驗。系統(tǒng)安裝在聯(lián)想萬全服務(wù)器R520中，通過在線、郵件/短信、嵌入式搜索等方式實施推薦活動。以2天為一個周期，經(jīng)過15個測試周期之后，以調(diào)查問卷的形式回訪教職工及學(xué)生對本系統(tǒng)(以下稱“新系統(tǒng)”)的使用滿意度，并將其與直接采用全文搜索引擎的推薦系統(tǒng)(以下稱“舊系統(tǒng)”)進行對比。問卷共發(fā)放300份，回收到有效問卷242份。表1顯示，新系統(tǒng)用戶滿意度遠勝于舊系統(tǒng)。

表1 新舊系統(tǒng)的客戶滿意度對比

另外，圖2中的推薦(用戶)覆蓋度變化趨勢也顯示新系統(tǒng)具有較高的應(yīng)用價值。教學(xué)資源的用戶推薦覆蓋度是指，推薦系統(tǒng)向用戶推薦的教學(xué)資源集合對用戶最終選擇的教學(xué)資源總集的覆蓋程度。圖3的準(zhǔn)確度變化趨勢與圖2類似，表明新系統(tǒng)的應(yīng)用價值較高。教學(xué)資源的用戶推薦精確度是指，推薦系統(tǒng)向用戶推薦且被采納的相關(guān)資源數(shù)，除以所有被用戶采納的資源總數(shù)得到的比率。準(zhǔn)確度能夠度量一個推薦系統(tǒng)或者推薦算法預(yù)測用戶行為的能力，是最重要的推薦系統(tǒng)評測指標(biāo)。

圖2 推薦覆蓋度對比

圖3 推薦準(zhǔn)確度對比

由圖2可知，新系統(tǒng)的推薦覆蓋率較高，說明教職員工對該系統(tǒng)具有較高的認(rèn)可度；對系統(tǒng)采集和推薦的教育教學(xué)資源，教職員工的采納率較高。較之舊系統(tǒng)，新系統(tǒng)的算法更為有效，因此其推薦覆蓋度較高，且在達到峰值后，下降速度也較慢，能在較長時間內(nèi)保持較高的推薦覆蓋度。

由圖3可知，新系統(tǒng)的推薦準(zhǔn)確度較高，體現(xiàn)了較好的信息發(fā)掘能力和資源需求預(yù)測能力；對教職員工的資源需求挖掘較為深入和系統(tǒng)，集成度較高。這樣不但能提高整個系統(tǒng)的用戶滿意度，還能最大限度發(fā)掘用戶需求，彌補中小學(xué)教師信息素養(yǎng)的缺失，從而精確地滿足教職員工的教育教學(xué)資源需求。此外，通過外部數(shù)據(jù)采集模塊集中下載和共享資源可為學(xué)校節(jié)省網(wǎng)絡(luò)開支，體現(xiàn)了較高的性價比。

5 結(jié)語

個性化教育資源推薦與采集系統(tǒng)在基于中小學(xué)圖書館的實驗中應(yīng)用效果良好，通過分析與匹配校園內(nèi)外的“需求VS資源”，能較好地為師生員工服務(wù)，具有較高的應(yīng)用價值。從應(yīng)用結(jié)果看，該系統(tǒng)能為教師群體提供個性化的、精準(zhǔn)的教育資源推薦和采集服務(wù)。較之傳統(tǒng)的“人工+搜索引擎”服務(wù)系統(tǒng)，不但準(zhǔn)確度、覆蓋度較高，而且能夠通過集中下載，降低教職員工的信息獲取難度，節(jié)省了寶貴的時間和資金，體現(xiàn)出良好的性價比。但由于中小學(xué)生的信息載體匱乏等原因，該系統(tǒng)未能深入研究中小學(xué)生學(xué)習(xí)資源的個性化推薦服務(wù)，學(xué)生的需求尚需要通過教師進行轉(zhuǎn)達。

除信息素養(yǎng)缺失外，中小學(xué)教學(xué)資源建設(shè)還存在兩大問題：一是硬件設(shè)備投入大、裝備更新速度快，但“軟件”資源，特別是教材教法的配套資源匱乏，無法滿足教職員工的信息需要；二是盡管教育信息資源商家提供的信息資源成品內(nèi)容豐富、形式多樣，但由于其并非為“因材制定”，所以普遍存在質(zhì)量參差不齊的問題，個性化和精準(zhǔn)化程度較低，和教學(xué)需求存在較大差距。基于上述研究，未來工作應(yīng)包括更細致的垂直學(xué)科推薦服務(wù)，并開展基于移動互聯(lián)網(wǎng)的教學(xué)資源細分等，力爭將上述技術(shù)與方案在商業(yè)及教育等領(lǐng)域進行擴展。

[1][5][15]白雪，趙蔚，姜強，等.基于標(biāo)簽的教育資源管理與推薦模型構(gòu)建——來自社會化標(biāo)注網(wǎng)站的啟示[J].現(xiàn)代教育技術(shù)，2014（5）：32-34.

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[11]魯?shù)?個性化教育資源推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D].上海：華東師范大學(xué)，2014.

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[13]王龍.教育資源推薦服務(wù)中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究[D].長春：吉林大學(xué)，2013.

[14]姜媛媛.遠程教育資源網(wǎng)中的個性化資源推薦研究[D].西安：西安電子科技大學(xué)，2011.

A Primary and Secondary School Electronic Library Teaching Resource Recommendation and Collection System

YANG Nian

Recommendation systems are usually utilized to provide personal services in primary and secondary schools’electronic library.In order to deal with the mismatching of mass education resource and artificial choice，an education resource recommendation system with bidirectional data mining technologies is given.This system collects intramural education requires and outside hotspots，matches them by their characters，then provide personal resource service to teachers and managers.Simulation results show that the system has better recommendation performance，client coverage and overall satisfaction.

personal recommendation；teaching resource；primary and secondary school library

格式 楊念.中小學(xué)電子圖書館教學(xué)資源推薦與采集系統(tǒng)[J].圖書館論壇，2015（10）：96-101.

楊念，碩士，四川文軒教育科技有限公司總經(jīng)理。

2015-01-22

*本文系國家科技支撐計劃項目“個性化教學(xué)資源推薦與采集系統(tǒng)的研究與設(shè)計”（項目編號：2013BAH70F00）研究成果之一