网络课程中的知识结构化表示方法
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文章编号：1672-5913(2008)12-0047-03
摘要：本文以认知科学中的知识建构理论为基础提出了一种结构化知识表示方法，此方法以“单元”作为知识表示的基本结构模块，将单元划分为十种类型，并定义了单元之间的关系。本文的工作是进一步研究面向人的知识表示方法的基础。
中图分类号：G642
文献标识码：A
引言
随着计算机、人工智能及相关技术的飞速发展，“知识表示”(Knowledge Representation)的研究已经将来自于哲学和逻辑学的传统知识表达方式发展为可以在机器中体现智能的多种知识表示方法，人们也从计算机的角度重新认识了“知识”所表达的意义。同时，在教育学的领域，网络化教育和E-learning得到了飞速的发展，知识的载体也由书本逐渐转变为计算机和网络，包括文字、图片、图像、多媒体等多种表达方式。目前，网络化教育发展最迅速，应用最广泛的就是网络课程建设。因此，开展有关网络课程的知识表示显得尤为重要。
现在科学界对知识表示的研究已延伸至多个领域，对概念(Concepts)进行定义、分层和分类的Canon[1]和本体论(Ontology)[2][3]方法，与概念图[4]的结合对概念层次上的知识进行了比较完善的分析。智能辅助教学ICAI[5]的提出和发展为教学的智能化提供了一个很好的平台。ICAI融合了专家系统、认知心理学、人工智能、数据挖掘等相关的技术。高质量的ICAI系统的关键技术是如何组织知识、表达知识和运用知识，知识的表达方法是ICAI的核心和基础。
本文针对网络课程建设的任务和目标，提出了一种新的结构化的知识表示方法，以提高人对知识的学习和运用效率为目的，并可以以计算机为工具来实现。
1知识表示的理论基础
从60年代认知学说的提出，到近代认知心理学与信息论、计算机科学和人工智能的结合而产生出的认知科学，已逐步成为目前被普遍接受的学习理论。认知科学认为，对每个人来说，他的大脑中都有一个属于自己的个人知识体系，并通过学习、交流、探索在不断地丰富和发展这个知识体系。这个知识体系通常不是完备的，也不是完全正确的，它包含的是自己对世界的认知。
这些知识是怎样保存在大脑中又是怎样浮现出来的呐？按照建构主义的思想，被人类学习了并理解了的知识并不是孤立地、文本式地存在于脑中，而是组成了具有个人特色个人知识体系，是结构化地存储着的；在进行思维的时候，也并不是孤立地对一个知识点进行思考，而是一种联系思维。比如回忆一个定理时，不但会回忆到这个定理本身，还会回忆到这个定理的推广、定理的证明、定理的应用等等。而当理解一个新概念的时候往往同自己已有的知识经验或认知结构中的相关概念结合，理解了新概念的关键特征，使原有认知结构发生变化。
由美国哈佛大学的发展心理学教授霍华德和加德纳提出的多元智能理论认为教育要承认和满足人的智能差异性，因人而异地提供个性化的教育。每个学生都有自己的优势智能和弱势智能，每个学生都有自己的学习方式和认知风格，每个学生都有自己的智力发展倾向等等，这就
要求教育要针对不同智力特点的学生，对症下药。对于知识的表征形式，由于受到传统智力理论的影响，课程内容只是注重了语义表征，强调知识的系统性，逻辑性等，而很少与情境、动作、音乐、空间等建立联系，这使学生的智力培养仅限于语言智力和逻辑智力发展上，摒弃了人的其他智力的发展。因而，课程内容应该给学生呈现多元表征形式。那么，计算机多媒体技术的发展正迎合了这种需要。
以知识建构理论为基础，结合人类自身操作知识的规律，充分利用现代计算机的储存、计算和检索等方面的优势，本文拟针对着人类学习运用知识的需要，提出一种辅助于人学习的知识表达方法。这一知识表达方法由于接近人的思维方式，或者说，这种知识表现形式更接近人脑存储知识的方式，人们会更有效地获取知识、理解知识、运用知识。如果应用于网络课程建设过程中，针对不同读者的需要，设计不同的学习模式，灵活组织与表示学习者需要学习的知识，那么，将极大提高学习者的学习效率。
2科学与技术领域中专业知识的特征
在本文的研究中，我们将针对科学和技术领域中的专业知识，简单地说就是理工科知识，来探讨新的知识表示方法。理工科知识只是人类知识体系中相对较窄的一个侧面，但同时也是理工科高等教育的核心内容，也是当前高新技术发展的基础。理工科知识与其他学科相比具有鲜明的特征，结构化和逻辑性更强，更适合于我们所提出的新方法。这里知识的特征可以归纳如下：
① 属于科学理论，或应用技术
② 逻辑性强，结构清晰
③ 可以检验或验证其正确性
④ 可以表示为文字、公式、图形、图像、声音等等，可以存储在计算机中
可重复使用，供普遍交流和理解
3面向人的结构化知识表示方法
3.1知识表示的基本模块――单元
人工智能中的各种知识表示方法以及面向对象的系统分析方法都是建立在最基本的结构单元基础之上的。例如产生式规则中的规则、框架表示中的框架、概念图表示中的概念节点等等。这些基本结构单元有时被称做原子知识。在面向对象分析中最基本的基本单元是对象，一个系统不论多么复杂庞大都是由一组对象复合、联结组成的。在本文所提出的知识体系表示中，最重要的也是要抽象出知识表示的基本结构单元。
人在学习知识的过程中，通过对所接受知识的分析和理解，在大脑中有意识地将其划分为相对独立的便于理解的小模块。在认识一个事物时，需要分析它有什么样的性质，或是什么功能，与其他事物有什么关系，等等。把这个事物概括抽象出来，就可以是这里所定义的原子知识模块，它的性质、功能、类别等等就被包含在这个知识模块的“属性”里；在认识一个规律时，需要分析它发生的条件与结果，它的作用与意义，所有这些构成了这一规律的知识模块。
基于上述对知识结构单元的基本认知，在这里我们把表示知识的最基本的元素定义为“单元(Unit)”。
知识的单元体现了知识体系组成的模块性。简单的单元可以组成更复杂的单元，具体的更关注细节的单元可以由抽象的更关注宏观的单元来概括。通过这样的层次化和概括模式，由知识的单元汇聚形成整个知识体系。这是对知识建构的反映，同时细节与抽象相对应的单元也反映了目前认知心理学研究中关于初学者和专家的两种不同的认知模式。
人们在理解知识时，根据自身的需要采用了不同的表示形式，所以不存在一个单一形式的通用的单元定义方式。在这里我们将最基本的单元定义为一个六元组：
恢复单元 = {名称，关键字，类别，内容，属性，关联}
其中“类别”和“内容”分别表示了知识单元隶属于什么类型和要表示的知识具体内容是什么。关键字定义了查询和使用知识的内容。属性给出了当前知识单元的特性，如标识号，媒体形式(即文字、声音、图片还是图像等)，注释和表达式等，可根据需要设定。关联体现知识单元间相互关系。它包括因果、支持、引用、组成、父子、例、引入、推广、类比、相关等。
3.2知识单元的分类
本文在总结一般知识讲授的要素的基础上，将知识单元分为10种：情景、概念、命题、语法(程序语言)、示例、方法/步骤、问题/练习、结论/评论、参考资料、复合单元。为明确单元所属的类别，我们将一个单元以“类别|名称”的方式来标识。
3.3计算机实现
采用上升单元的知识表示方法，可方便用数据库或者XML语言定义并管理网络课程的知识。
3.4知识表示示例
本文以“计算机网络基础”课程中IP知识为例，探讨用本文的知识单元表示计算机网络中重要的基础知识IP地址。图1是一个IP地址概念的知识单元。图2为相应的练习知识单元，图3为IP地址子网分割的复合知识单元。在复合单元中，我们可以根据知识单元的分类，任意组合新的复合知识单元，这样可实现不同的学习者定义不同的学习模式。例如，有的学习者习适应情景|示例|操作|练习|概念的学习模式，有的学习者习惯在练习中学习，有的学习者适应按照知识逻辑体系学习，采取概念|分类|示例|操作|练习的学习模式。
由于复合单元是由多个更细化的知识单元复合而成，即它的内容域包括了多个更细化的知识单元。因此，复合单元又称为父单元，其内部的更细化的知识单元称为子单元。这种由父子单元构成的复合关系形成了知识的层次化表示。
4小结
本文基于认知科学知识建构的基本思想，提出了面向网络课程的结构化知识表示方法。即定义了知识表示的基本模块――“单元”，进而定义了单元的类别和单元间的关系，由此可以构成一个结构化的知识体系表达。力图以这种新的知识表示方法打破信息时代以来海量的知识对人学习知识和运用知识的效率制约。
这种知识表示方法从根本上改革了书本知识内容结构固定的缺陷。学习同样的知识，不同的学习者学习的内容、顺序与知识量可完全不一样。那么，本文的知识表示方法应用于网络课程建设中的课程内容的表示，可充分照顾学习者素质的差异性，为学习者提高多种适合他们自身学习规律或兴趣的学习模式，以提高其学习效率。
参考文献
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[2]Nicola Guarino. Semantic Matching:Formal Ontological Distinctions for Information Organization, Extraction, and Integration[J]. Lecture Notes In Computer Science.,1997,(1299):139-170.
[3]T. Gruber. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications[J]. Knowledge Acquisition,1993,5(2):199-220.
[4]M. Chein, M.L. Mugnier. Concept Types and Coreference in Simple Conceptual Graphs[J]. Conceptual Structures,2004.
[5]J M Fritz. Provides Intelligence in Web-based Tutors[C]. North American Web Developers Conference,1998-10.
[6]John F. Sowa. Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundation[M]. Brooks/Cole Publishing Co., Pacific Grove, CA, 2000.
Network Courses Orientied Knowledge Structural Representation Approach
ZHANG Ping-An
(Shenzhen Institute of Information Technology, Shenzhen 518029, P.R.China)
Abstract: In this paper, based on the idea of knowledge constructionism, a structural knowledge representation approach is proposed.The “Unit” is defined as the essential knowledge component, and ten types of units and relations between units are suggested. This work is a basis of future research of human oriented knowledeg description approach.
Key words: Network Courses, Knowledge representation, ICAI, Knowledge engineering