自动学习对象元数据生成与协作知识复用

### 自动学习对象元数据生成与协作知识复用 在当今数字化学习的大背景下，学习对象的元数据生成以及协作知识的复用成为了重要的研究方向。本文将分别介绍自动学习对象元数据生成框架ALOA，以及协作知识复用系统AnnForum。 #### 自动学习对象元数据生成框架ALOA 手动创建学习对象元数据是一项复杂且耗时的任务，这主要是因为大多数元数据标准复杂，创建元数据对内容作者来说难度大、耗时长；同时，创建和使用元数据的好处并非立即可见，专业的元数据创建者成本高昂，且现有的手动元数据创建工具不够友好。因此，自动生成学习对象元数据成为了解决这些问题的有效途径。 自动元数据生成主要包括四个方面： - **内容分析**：从学习对象本身提取信息，如关键词、语言等。 - **上下文分析**：涉及学习对象使用的环境，为生成元数据提供额外信息。 - **使用分析**：评估阅读文档或解决练习所花费的时间，从而得出关于特定元数据元素的结论。 - **结构分析**：涉及对象之间的关系，例如幻灯片中的一张幻灯片通常为下一张幻灯片的内容提供相关上下文。 目前，存在一些自动学习对象元数据生成的框架，其中最突出的是AMG。然而，AMG的第一个版本存在扩展性和平台间互操作性的限制。因此，开发了Federated AMG版本，该版本更加注重新元数据生成器的可插拔性和元数据生成系统之间的互操作性。 为了实现框架的灵活性和可扩展性，ALOA基于面向服务的架构（SOA）开发。SOA是分布式系统工程的最新趋势之一，它通过正式定义的接口将分布式组件（通常称为服务）相互关联，提供了服务的松散耦合和功能的封装。ALOA使用Web服务来实现，Web服务是自包含的模块化应用程序，通过标准的Web技术和协议（如SOAP和HTTP）提供对软件组件的访问。 ALOA框架主要由以下四个部分组成： 1. **ALOA核心引擎**：主要类是Indexer，它接收学习对象的引用和目标元数据语言列表，执行一系列操作来生成元数据，包括读取配置、访问学习对象、检测MIME类型、提取文本内容和属性、联系生成器、解决冲突、翻译元数据并返回结果。其中，ConflictResolver类用于解决不同生成器产生的冲突，Translator类支持多语言元数据生成。 2. **ALOA组件**：包括Extractors和Generators。Extractors负责从学习对象中提取内容信息和嵌入式属性，每种MIME类型只能定义一个提取器。Generators负责实际的元数据生成，使用提取器的输出生成部分或全部元数据。 3. **ALOA用户界面**：是基于ALOA Web服务API的参考实现，用户可以定义学习对象的URL位置、目标元数据语言、要生成的元数据子集和输出格式。界面可以以LOM