| 【中文题名】 | 基于本体的E-Learning个性化分析与指导方法研究 |
| 【英文题名】 | Research of E-Learning Personal Analyzing and Instructing Method Based on Ontology |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-29 |
| 【中关键词】 | E-Learning,Ontology,个性化,语义推理,Jena, |
| 【英关键词】 | E-Learning,Ontology,Personal,Semantic Inference,Jena, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>自动推理、机器学习> |
| 【论文摘要】 |
随着网络技术的不断发展,基于网络的E-Learning正在改变着人们学习知识的方式,越来越多的学习者渴望通过更加个性化和智能化的方式来获取知识。与此同时,海量的散布在网络上的非结构化或半结构化的异种多媒体教学资源限制了语义异构环境下的信息表示、交换、共享和智能化的应用,因此,迫切需要扩展现有的数据表示机制。虽然,基于元数据的XML表示方法能在一定程度上缓解异构数据源带来的差异,但是由于缺乏语义,不仅检索的精度不高,而且基于其上层的智能化应用也不够理想。
本文结合WI(Web Intelligence)中的Ontology(本体)技术和Jena(由HP公司的Brian McBride开发,起源于早些时候SiRPAC API的工作,其定义了很多的接口来访问和处理Ontology文件)基于规则的本体访问机制,对基于本体E-Learning的个性化分析与指导方法进行了初步的探索和尝试,并给出了一种面向语义的分析与指导机制,为实现E-Learning的个性化提出了一个可行的解决方案。该方案可满足不同学习者的要求,为其挑选最适合的学习对象,并对学习者进行学习路径的智能导航。
本文首先介绍了E-L... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
3-4 |
|
Abstract |
4-7 |
|
第一章 绪论 |
7-13 |
|
1.1 研究背景 |
7 |
|
1.2 文献综述 |
7-10 |
|
1.2.1 E-Learning 个性化的含义 |
7-8 |
|
1.2.2 国内外的研究现状 |
8 |
|
1.2.3 Web Intelligence 的发展 |
8-9 |
|
1.2.4 Ontology 技术的引入 |
9-10 |
|
1.2.5 未来的发展方向 |
10 |
|
1.3 本文的研究工作 |
10-13 |
|
1.3.1 研究意义和目标 |
10-11 |
|
1.3.2 本文所做工作 |
11-13 |
|
第二章 Ontology 概述 |
13-19 |
|
2.1 Ontology 的定义 |
13 |
|
2.2 Ontology 的分类 |
13-14 |
|
2.3 Ontology 的组成和表示 |
14-17 |
|
2.3.1 Ontology 的建模元语 |
14-15 |
|
2.3.2 Ontology 的表示方法 |
15-16 |
|
2.3.3 Ontology 描述语言 |
16-17 |
|
2.4 Ontology 的构造规则 |
17 |
|
2.5 Ontology 与语义Web |
17-19 |
|
第三章 OWL 和语义推理技术 |
19-29 |
|
3.1 OWL 概述 |
19-25 |
|
3.1.1 OWL 的提出背景 |
19-20 |
|
3.1.2 OWL 的子语言 |
20-21 |
|
3.1.3 OWL 的语言成分 |
21-22 |
|
3.1.3.1 OWL Lite 的语言成分 |
21-22 |
|
3.1.3.2 OWL DL 和OWL Full 中增加的语法结构 |
22 |
|
3.1.4 OWL 与描述逻辑 |
22-24 |
|
3.1.5 OWL Ontology 的成分 |
24-25 |
|
3.2 语义推理技术 |
25-29 |
|
3.2.1 语义的核心目的 |
25 |
|
3.2.2 语义推理分类 |
25-26 |
|
3.2.3 本体推理的具体形式 |
26-29 |
|
第四章 基于本体的E-Learning 个性化分析与指导方法 |
29-43 |
|
4.1 总体解决方案 |
29-30 |
|
4.1.1 基本思想 |
29 |
|
4.1.2 总体模型 |
29-30 |
|
4.2 OBTM 的构建 |
30-34 |
|
4.2.1 总体结构 |
30-32 |
|
4.2.1.1 TGVizTab 图示 |
30-31 |
|
4.2.2.2 UML 图示 |
31-32 |
|
4.2.2 课程模型 |
32-33 |
|
4.2.3 学生模型 |
33-34 |
|
4.3 教学本体的OWL 描述 |
34-37 |
|
4.4 个性化信息过滤 |
37-43 |
|
4.4.1 信息过滤规则 |
37-41 |
|
4.4.1.1 Jena 规则的语法结构 |
37-38 |
|
4.4.1.2 语义策略规则 |
38-39 |
|
4.4.1.3 教学策略规则 |
39-41 |
|
4.4.2 关键技术 |
41-43 |
|
4.4.2.1 本体访问技术 |
41-42 |
|
4.4.2.2 Jena 解析和推理机制 |
42-43 |
|
第五章 OBPEL 系统的设计与实现 |
43-53 |
|
5.1 总体设计 |
43-45 |
|
5.1.1 系统特点 |
43 |
|
5.1.2 OBPEL 体系结构 |
43-44 |
|
5.1.3 OBPEL 系统流程图 |
44-45 |
|
5.2 开发平台和工具介绍 |
45-47 |
|
5.2.1 开发平台 |
45 |
|
5.2.2 开发工具 |
45-47 |
|
5.3 核心模块设计实现 |
47-48 |
|
5.3.1 用户信息采集 |
47 |
|
5.3.2 本体文件读入 |
47-48 |
|
5.3.3 推理规则读入 |
48 |
|
5.3.4 信息访问 |
48 |
|
5.4 运行界面 |
48-53 |
|
结束语 |
53-57 |
|
攻读硕士学位期间发表的论文和参加的主要科研项目 |
57-58 |
|
致谢 |
58-59 |
|
中文详细摘要 |
59-62 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388088 |
