语义网驱动个性化网络学习服务：Web3.0时代的教育发展

个性化学习改变了工业化时代形成的大规模集体教学方式，不再强调统一的标准、进度、规格和学习效率，重视人的价值和个性。在现代教育的视野中，每一个学生都是与众不同的，有自己独特的天赋秉性、偏好和优势。所谓个性化学习，就是把学生置于教育的中心，关注每一个学生，认识和发掘每一个学生独特的禀赋。互联网技术提供了这一契机，使得学习不再局限于教室和学校，学生可以不再需要服从统一计划和标准，而可以按照自身的特点和需求，采取独特的学习途径、学习方法和学习策略，从而有效地促进个性发展和自我实现，这是互联网时代正在出现的终身教育、学习化社会的真实图景。

个性化网络学习服务是互联网服务的扩展，而语义网是未来互联网的发展方向，是Web 3.0网络时代的特征之一。在W3C于2001年建立语义网行动计划的带领下，一系列相关技术规范例如RDFS、SPARQL、OWL和RIF迅速制定，诸如描述逻辑、大规模知识库上的推理、本体构建、本体匹配、RDF数据生成、SPARQL查询生成、实体共指消解、语义网搜索与浏览等技术发展迅速。目前，语义网的理论基础已经奠定，基于语义网技术的个性化网络学习服务将成为语义网技术在教育领域的重点研究方向。特别地，随着数据挖掘、人工神经网络和深度学习等大数据分析技术的完善，以个性化服务为特点的“互联网＋”教育逐渐走向实用。

本书针对个性化网络学习服务体系所涉及的各类数据分析算法展开了分析和探讨，将研究重点集中到如何对网络教育资源进行语义分析，研究和设计了学习资源语义提取和关联分析框架，为个性化的学习服务和资源推荐提供基础。本书在介绍了语义网的特点、体系结构和语义网的技术规范的基础上，根据资源到知识本体的演进过程，分别探讨了关联数据的概念、组织和相关的应用，以及知识本体的概念、描述方法、构建方法和相关应用等方法，对基于语义网的个性化网络学习服务的技术基础进行全面的分析。在语义技术提供了计算机所能理解的网络教育数据资源的基础之上，又详细描述了用户在情境学习的过程中如何根据知识背景、社会关系、情感倾向进行学习情境的处理、转换和关联的规则提取方法，以根据场景的需要和用户兴趣的改变，动态构建用户模型并提供个性化服务。对于个性化服务所需要的推荐算法，本书针对协同过滤、关联检索、混合过滤、资源聚合等方面进行了研究，研究目标是提高协同过滤推荐质量，提取用户之间、学习资源与用户之间的传递相关性，以及如何缓解数据稀疏问题。(www.xing528.com)

尽管本书对个性化网络学习服务的几个核心方面做了探讨，但也存在一些对技术实用性造成困扰的问题，需要更为深入的研究。例如情境学习中，如何将环境传感数据实时关联到用户的学习状态，以及用户情感状态的实时捕捉、识别及分析，这些有待于情境感知技术的发展。同时，在大数据分析领域当中，推荐系统所面对的数据规模越来越大，对于推荐性能的要求越来越髙，如何使用分布式的计算架构和并行算法提高个性化推荐的实时性和精确度也成为目前的研究热点。目前最前沿的深度学习技术所带来的智能语音识别、图像识别、文本识别、增强虚拟现实对个性化学习技术也有所帮助，是一个效果很好但门槛极高的研究方向，如何产生实际应用效果成为许多研究者关注的焦点。个性化网络学习技术在可见的未来会更多地通过智能化分析手段，发现和理解网络学习的实际需求，对当前的学习方式带来新的变革。