基于教育资源库的信息集成与融合技术研究

摘要

过去几年大规模开放网络课程MOOC取得了巨大成功。相对于传统的教学方式，MOOC做出了很多重大的改变。其中之一是将教育资源片段化并组织为教育资源库。片段化的教育资源使得用户可以根据自身的需求选择对应的教育资源进行学习，而不必查看所有的课程内容。但是随着MOOC中的教育资源的持续增加，使用关键字搜索需要的教学资源并生成用户所需的在线教学内容将变得越来越困难。为了很好地支持基于教育资源库的教育资源集成与融合，快速生成用户所需的各类在线教学内容，MOOC需要加强教育资源库的建设和管理，便于各类在线教学内容的快速生成。本文通过研究教育资源库语义建模和检索服务技术使基于教育资源库的在线教学内容生成过程变得简单和高效。
　　本文的教育资源库建模包含两个方面的研究，分别是主题索引学习和文档标注。为了实现主题索引学习和文档标注，本文的进行了如下的具体研究工作:
　　1)对比分析了主题模型和本体学习两方面工作的优点和缺点。结合主题模型的统计特征信息和本体学习的语义特征信息提出了本文的主题索引学习方法。使得学习到的主题索引既有足够的语义，也有充分的统计支撑。
　　2)分析了资源文档的特征。提出了适合本文应用场景的无向图文档模型。相对于其他的文档模型，无向图文档模型能够显式的表示文档中各类名词短语（概念）间的关联关系。
　　3)基于无向图文档模型，提出了从主题索引中选择资源文档主题索引标签的方法。通过实验表明，基于主题分析和主题索引标签度量的主题索引标签选择方法能够为资源文档选择合适的主题索引标签。
　　4)基于模块化的思想，提出了教育资源库建模系统的总体框架。分别使用java和python实现了系统的不同模块。设计实验对本文提出的主题索引学习和文档标注方法的各个模块进行了有效性测试。
　　5)最后通过一个基于主题索引的课程教案生成案例证明了本文提出的教育资源库模型可以很好地支持基于教育资源库的教育资源集成与融合，快速生成用户所需的各种在线教学内容。

目录

声明

摘要

第一章 引言

1．1 研究背景

1．2 教育资源库模型

1．3 研究现状

1．4 研究内容

1．5 本文组织结构

第二章 相关知识

2．1 主题模型

2．1．1 产生模型

2．1．2 产生模型分析

2．2 本体学习

2．2．1 本体学习框架

2．2．2 上位语关系学习

2．3 主题模型和本体学习对比

2．4 文档分类

2．4．1 文档模型

2．4．2 分类算法

2．5 本章小结

第三章 主题索引学习

3．1 主题索引的学习流程

3．2 统计特征数据提取

3．2．1 文本预处理

3．2．2 单词关联分析

3．3 语义特征数据提取

3．3．1 文档预处理

3．3．2 定义语句提取

3．4 主题索引集成

3．5 本章小结

第四章 文档标注

4．1 文档模型

4．1．1 名词短语抽取

4．1．2 名词短语筛选

4．1．3 关系抽取

4．2 文档标注

4．2．1 文档主题分析

4．2．2 主题索引标签选择

4．3 本章小结

第五章 教育资源库建模系统功能实现及测试

5．1 实验环境

5．2 教育资源库建模系统功能实现

5．2．1 主题索引学习模块

5．2．2 文档标注模块

5．3 实验测试与分析

5．3．1 实验数据

5．3．2 定义语句判定实验

5．3．3 主题索引试验

5．3．4 文档模型和主题词汇筛选实验

5．3．5 文档主题索引标签选择实验

5．4 基于主题索引的课程教案生成实例

5．5 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 工作总结

6．2 工作展望

致谢

参考文献