基于Jena推理的SCORM個性化測試系統

張波，韋永林，申發海

（1.賀州學院數學與計算機學院，賀州542899；2.重慶郵電大學計算機科學與技術學院，重慶400065）

基于Jena推理的SCORM個性化測試系統

張波1，韋永林1，申發海2

（1.賀州學院數學與計算機學院，賀州542899；2.重慶郵電大學計算機科學與技術學院，重慶400065）

針對目前在線測試系統普遍存在的試題彼此孤立、不能根據測試狀態動態調整測試、測試評價機械單一、測試結果不能反映學生知識體系等方面的不足，將本體技術和Jena推理機制引入到SCORM在線測試系統中。根據SCORM測試資源對象構建本體知識體系，并根據知識體系動態構建測試策略。并在測試過程中，使用Jena推理引擎實時提供測試決策，測試結果以知識體系的形式展現，以滿足學習者個性化測試的需求。

0 引言

在線測試系統是遠程教育系統的重要子系統，擔負著激發學習興趣、跟蹤學習過程、反饋學習狀態、檢測學習效果等作用。目前國內外著名的測試系統包括CUE、ASSYST、WebMCQ、WebCT等，這些測試系統大部分均具備在線評測、組卷閱卷、試題維護、成績分析等功能[1]。雖然目前的在線測試系統具備了隨機出題等功能，但依然是根據事先設計完成的試卷進行評測，沒有根據學生測試過程決策測試過程，缺乏個性化測試。同時，目前的測試結果依然是以測試分數作為評價標準，不能反映出學生的知識結構，缺乏對學生進一步學習提供準確的指導。

本文結合本體技術中的知識推理引入在線測試系統中，使用語義Web技術和OWL語言構建測試題庫的學科知識體系本體，該知識體系包括知識點以及知識點之間的相互結構關系。使用Jena架構工具包的推理系統構建測試推理引擎，該引擎負責根據學科知識體系對學習者的測試狀態進行更新和推理，并實時提供下一步測試的決策。測試中，首先由測試推理引擎根據學科知識體系本體生成一個測試知識體系本體，該測試知識體系本體用于存儲和更新學生的測試狀態；在測試過程中，測試推理引擎根據該學生的知識體系本體選擇一個未測試、且所有的依賴節點都通過的知識點作為當前測試知識點，并在題庫中選擇試題對當前測試知識點進行測試，并把測試結果反饋給測試推理引擎，由測試推理引擎更新測試知識本體，并作為下一步測試知識點選擇的依據。直到所有的測試知識體系中不存在測試知識點為止，完成本次測試。測試完成后，測試知識體系本體將作為測試最終結果，該本體中包括所有被測知識點的測試情況，以圖的形式反映了測試者對該知識體系的掌握程度，并作為進一步學習指導的依據。

1 基于SCORM的測試資源對象

測試資源是學習對象資源的一種，是測試系統的數據基礎。學習資源的標準化是遠程教育技術發展的趨勢，是學習系統之間數據共享和互操作的基礎。目前推進教育設計標準的國際組織主要包括美國IMS全球學習委員會（IMS Global Learning Consortium）、美國國防部高級分布式學習組織(Advanced Distributed Learning Initiative，ADL)、IEEE學習技術委員會（IEEE Learning Technology Standards Committee，LTSC）、都柏林核心元數據首倡計劃（The Dublin Core Metadata Ini?tiative，DCMI）等。其中由于ADL的SCORM（Sharable Content Object Reference Model）標準被認為在可訪問性、協作性、持久性和重用性等方面具有優勢，因而得到了廣泛的應用和研究。本文采用SCORM學習對象模型作為測試資源對象標準。

本文所采用的測試資源對象使用SCORM學習對象作為數據標準。測試資源對象包括一個學科知識體系以及相關測試試題資源。其中學科知識體系包括一系列知識點，以及知識點之間的關系。知識點之間包括兩種關系：組織關系和依賴關系。組織關系又稱為包含關系，是指父知識點與子知識點之間的關系，通過組織關系可以把知識點組織成為樹狀結構，其中葉子知識點稱為元知識點，非葉子知識點稱為復合知識點[2]。依賴關系決定了知識點之間的測試先決條件和先后順序，若前序知識點測試者未達到，后序知識點無需再次測試。兩種關系組織為一個網狀結構的知識體系。在知識體系中，復合知識點的測試是通過其包含的元知識點來完成的，故只有元知識點綁定有一個到多個測試試題資源[3]。

在SCORM學習對象模型中，知識體系是通過元素中的子元素，以及元素中子元素來進行描述定義的。元素用于構建知識體系中的知識點，元素之間的相互嵌入關系表示知識點之間的組織關系。元素中子元素用于表示知識點之間的依賴關系。元素通過identifierref屬性鏈接多個測試試題資源[4]。

2 基于Jena的測試引擎的構建

Jena是美國HP實驗室開發一個開放式語義Web工具包，為OWL、RDF、RDFS等本體描述語言提供本體構建和推理環境，其中包括RDF應用接口（RDF API）、RDQL查詢語言、Jena推理子系統、存儲模塊、RDF/XML解析器、本體子系統等部分[5]。

本文所使用Jena構建的測試引擎的主要工作流程包括以下步驟：

（1）通過解析SCORM的測試資源對象中的ims?manifest.xml內容清單文件，提取資源對象中的所有知識點，以及知識點之間的關系，并把知識點多關聯的測試試題對象加載到測試系統中。

（2）使用Jena的RDF API構建OWL領域知識體系本體。構建的類（Class）主要包括Node（表示知識點）、BranchNode（表示復合知識點）、LeafNode（表示元知識點），其中Node是后者的父類。構建的對象屬性（Object Properties）包括include和depandence，include表示組織關系，depandence表示依賴關系。從測試資源對象中提取的所有知識點均是BranchNode或Leaf?Node的實例，實例之間通過include和depandence關系構成一個測試知識體系本體。另外還包括一個state屬性，用于記錄每一個知識點的測試狀態。

使用Protégé工具對Jena所構建的本體進行查閱，所構建的類（Class）結構如圖1所示。

圖1 知識體系本體類結構

其中，Node、BranchNode、LeafNode表示知識結點，State類用于枚舉知識點所有的狀態，包括Untest、Un?pass、Pass、semiPass。

所構建的ObjectProperty在Protégé中的顯示如圖2所示。

圖2 知識體系本體ObjectProperty結構

（3）對測試知識體系本體所有的Node實例的state屬性賦初值“Untest”，對測試知識體系本體進行初始化。具體的算法是便利所有Node實例，并通過com.hp.hpl.jena.query.QueryExecutionFactory執行查詢語句，獲得所有{?object}三元組，對每一個三元組重新設置。

（4）通過Jena的RDQL查詢語言進行查詢，查詢本體中第一個狀態為“Untest”，且所有的前序知識點全部通過的元知識點，作為當前測試知識點。并調取測試知識點所關聯的測試試題對象進行測試。若查詢返回空，表示本次測試可以結束。

（5）把當前測試知識點所關聯的測試對象的測試結果（Unpass或Pass），通過Jena更新當前測試知識點的state屬性，并通過Jena的推理子系統進行推理。若測試知識點的state為“Unpass”，其所有后序知識點均設置為“Unpass”，若某一復合知識點的所有直接子節點均被測試過，且全部為Pass，則設置為Pass，若直接子節點全部為Unpass，則設置為Unpass，若直接子節點有Pass也有Unpass，則設置為semiPass。

（6）繼續執行第4步，直到所有節點全部測試過或推理過。最終的測試知識體系本體將作為測試結果，并以此為依據提出進一步學習建議。

在上述過程中，推理規則的設置是最核心的部分，具體的推理規則如下所示：

在上述推理規則中，Rule1用于規定當前知識點未通過測試時，如果更新其所有后序知識點；Rule2-5規定如果根據子知識點的狀態更新父知識點；Rule6-10用于清除知識點的多余狀態信息，降低推理噪聲。

3 測評系統實現

本文通過開發一個基于SCORM規范和Jena推理的測試系統，驗證本文提出的技術的可行性和實用性。該系統使用Java開發語言，主要功能包括SCORM知識庫的導入、SCORM試題庫的導入、知識體系的維護、試題資源的維護、Jena推理規則的設置、測試功能，以及對以往測試結果的查詢等功能。主界面如圖3所示。

其中測試模塊是其核心功能，測試過程中將根據測試者在測試過程的表現，更新測試知識體系本體。測試知識本體用于保存用戶對每一個知識點的掌握程度，也是Jane推理的依據。最終的測試知識體系本體將作為測試結果，并以此為依據提出進一步學習建議。測試結果界面如圖4所示。

圖4 基于Jena的個性化測試系統測試結果

4 結語

本文針對目前在線測試系統普遍存在的試題彼此孤立、測試評價機械、測試結果不能反映學生知識體系等方面的不足，將本體技術和Jena推理機制引入到在線測試系統中。本文選擇SCORM遠程教育技術標準作為測試資源的規范，并根據SCORM標準構建測試資源對象，選擇Jena語義Web工具包構建知識體系本體，設計Jena推理規則進行推理為測試過程提供決策。測試結果以網狀知識體系的形式，為學習者提供更為準確的學習狀況和學習建議。

[1]Foteini Grivokostopoulou,Isidoros Perikos,Ioannis Hatzilygeroudis.An Educational System for Learning Search Algorithms and Automatically Assessing Student Performance[J].International Journal of Artificial Intelligence in Education,2017,27(1):207–240.

[2]張波,張媛,陳勇銘,朱新華.基于SCORM的學習知識庫交換模型的設計[J].計算機工程與設計,2010,04.

[3]耿浩,郭成棟.一種用于學習系統的個性化測試模型[J].科學技術與工程，2007,13.

[4]ADL.SCORM 2004 4th Edition[EB/OL].2009-8-14,https://www.adlnet.gov/adl-research/scorm/scorm-2004-4th-edition/.

[5]蘇曉浩.基于Jena的高校課程本體的推理及應用[D].內蒙古大學,2012.

A SCORM Personalization Performance Assessment System Based on the Jena Reasoning

ZHANG Bo1,WEI Yong-lin1,SHEN Fa-hai2

（1.Shcool of Mathematics and Computer Technology,Hezhou University,Hezhou 542899；2.School of Computer Science and Technology,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065）

Focusing on the assessment lack that testing results do not reflect the student knowledge structure due to pervasive isolation of test ques?tions in on-line testing system,inability of dynamically adjusted process according to test status,introduces the ontology technology and the Jena Reasoning into online SCORM Performance Assessment System.This system builds the ontology knowledge structure based on the SCORM resource object,and then builds testing strategy based on the ontology.In the process of testing,a Jena reasoning engine provides runtime test decisions.The test results are presented in the form of a knowledge structure for personalized testing.

1007-1423（2017）27-0060-04

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.27.013

SCORM系統；本體；Jena推理；測試系統

張波（1983-），男，山西長治人，碩士，講師，研究方向為遠程教育技術、XML技術、語義Web、自然語言處理，Email：zbomail@foxmail.com

韋永林（1993-），男，廣西梧州人，本科,研究方向為遠程教育技術、語義Web、XML技術

申發海（1993-），男，四川宜賓人，碩士研究生.研究方向為模式識別、語義Web、圖像處理

2017-07-07

2017-08-30

SCORM LMS;Ontology Technology;Jena Reasoning;Performance Assessment System