从电子文档获取教学资源及促进自主学习的研究

### 从电子文档获取教学资源及促进自主学习的研究 在当今的教育和技术领域，计算机支持学习系统（CSLSs）的发展以及自主学习（SDL）的实践都面临着新的挑战和机遇。下面将详细介绍从电子文档获取教学资源的方法以及如何利用社交软件促进自主学习。 #### 从电子文档半自动生成教学资源 计算机支持学习系统的开发是一项艰巨的任务，内容创作过程对于非计算领域的教师和讲师来说尤为复杂。目前虽然有一些努力旨在简化教师的工作，但实现领域模块的半自动构建的工具还比较缺乏。 随着自然语言处理（NLP）和启发式推理等人工智能方法和技术的进步，可以从现有文档中提取CSLS的领域知识。研究聚焦于识别与领域本体中主题相关的教学资源（DRs），以巴斯克语编写的小学教科书为起点进行实验。 ##### 教学资源的生成过程 从电子文档生成教学资源依赖于识别定义新主题、描述定理或提出练习时最常用的模式（即句法结构）。该方法是领域独立的，仅使用从电子文档半自动收集的领域本体。具体步骤如下： 1. **语言分析**：对文档进行语言分析，获取词性信息。 2. **DR识别**：利用语法（一组定义分析文档中不同模式或句法结构的规则），结合词性信息、原始文档和领域本体，找出对应DRs的文档片段，得到一组原子DRs，并为每个DR标注类型（如示例、定义等）和相关领域主题。 3. **DR组合**：使用以下算法对获得的DRs进行增强： ```plaintext while Not changesDone newDRList ← new DRList() iterator = drList.iterator() while iterator.hasNext() currentDR ← iterator.next() currentDR ← joinConsSimilDRs(currentDR,iterator) assureCohesion(currentDR) newDRList.add(currentDR) end drList ← newDRList end ``` 该过程基于DR之间的相似度度量，相似度由主题相似度和DR类型相似度决定。重复此过程直到DRs不再变化，以获得真正可重用的DRs。 ##### 相似度测量方法 为了确定哪些DRs需要组合，测试了几种相似度测量方法： - **内容相似度测量方法**： - **相同主题方法**：如果一个DR引用了另一个DR中提到的所有领域主题，则认为它们相似。 - **共享主题方法**：如果一个DR至少引用了另一个DR中提到的一个领域主题，则认为它们相似。 - **余弦方法**：使用公式 $\cos(d,d') = \frac{d \cdot d'}{\|d\| \|d'\|}$ 计算相似度，其中向量元素表示对应领域主题在DR中被引用的次数。 - **基于本体的方法**：考虑领域主题之间的语义关系，通过随机游走马尔可夫链理论计算主题的概率分布，进而计算文档的相似度。 - **资源类型相似度测量方法**： - **相同资源类型方法（SRTM）**：如果每个DR的第一个模式将它们分配到相同的类别，则认为它们相似。 - **教学本体方法（DOM）**：使用教学本体表示不同类型的DRs及其关系，计算两个DR之间的相似度。 ##### 评估结果 评估结果总结在以下两个表格中： | 方法 | SRTM - TOPIC % |