Det sammanhangsmedvetna och QoS-aktiverade tillvägagångssätt som beskrivs här använder en kunskapsbaserad semantisk rekommendationsmetod, en suddig logikbaserad beslutsstrategi och en adaptiv QoS-kartläggningsmekanism för att stödja innehållsförsörjning i allmänt lärande. Uppkomsten av e-lärande gör det enkelt och bekvämt för studenter att få tillgång till elektroniskt kursinnehåll via webben. Med visionen att allestädes närvarande datorer blir verklighet kommer människor snart att leva i miljöer omgivna av nätverksanslutna datorer och mobila enheter. Sådana trender har påskyndat tillkomsten av allmänt lärande och hjälpt eleverna att få tillgång till utbildningsinnehåll när som helst, var som helst. Ett viktigt inslag i allestädes närvarande lärande är anpassningsförmåga-studenter att få rätt information på rätt plats på rätt sätt. 1 För att uppnå anpassningsförmåga till lärandet måste innehållsbestämmelsen ta hänsyn till den studerandes sammanhang. Vi kan klassificera en användares inlärningskontext i två kategorier: personligt sammanhang hänvisar till information om användaren, såsom förkunskaper, mål, inlärningsstil och schema, medan infrastrukturkontext skildrar funktioner i den fysiska infrastrukturen såsom terminalkapacitet och nätverkskondition. I vår forskning betonar vi användarens kvalitetskrav (QoS) inom context-aware content provisioning. Till exempel, om video kursprogram streaming över ett lågbandsbredd nätverk innehåller viktig text (t.ex. en föreläsares skrivande på en svart tavla), kan studenten vilja ha en högupplöst bildström, även på bekostnad av längre fördröjning. Kombinationen av ett dynamiskt inlärningssammanhang och QoS-krav innebär utmaningar när det gäller att leverera tillfredsställande utbildningsinnehåll. Vi föreslår ett tillvägagångssätt som ger rätt innehåll i rätt form till rätt student, baserat på en mängd olika sammanhang och QoS-krav. Vi använder först kunskapsbaserad semantisk rekommendation för att avgöra vilket innehåll användaren verkligen vill och behöver lära sig. Vi tillämpar sedan luddig logikteori och dynamisk QoS-kartläggning för att bestämma lämplig presentation enligt användarens QoS-krav och enhet/nätverkskapacitet. För att underlätta kunskapskompatibilitet och utbyte utformade vi tre ontologier: en kontext ontologi, ett lärandeinnehåll ontologi och en domän ontologi. Sammanhanget ontologi skildrar det innehåll som redan behärskas av studenten, tillsammans med hans eller hennes inlärningsmål, tillgänglig inlärningstid, plats, inlärningsstil och intressen. Den beskriver också hårdvarans/programvarans egenskaper och nätverkskonditionen hos studentens klientenheter. Inlärningsinnehållet ontologi definierar såväl utbildningsinnehållsegenskaper som relationen mellan dem. Förhållandet harFörutsättning beskriver innehållsberoende informa- Zhiwen Yu och Yuichi Nakamura Kyoto University Daqing Zhang Institut TELECOM OctObEr-dEcEmbEr 2008 P ER VA SI V E computing 63tion-det vill säga innehåll som krävs för att studera innan man lär sig målinnehållet. Idag tillhandahåller de flesta universitetsinstitutioner ett kursberoende diagram. Vi föreslår domänen ontologi för att integrera befintliga konsensusdomänen ontologier som datavetenskap, matematik och kemi. Domänens ontologier är organiserade som en hierarki för att återspegla ämnesklassificeringen. Förfarandet för innehållsrekommendation består av fyra steg: 2 semantiska relevansberäkning, rekommendationsförfining, generering av inlärningsvägar och rekommendationsförstärkning. Detta förfarande avgör vilket innehåll användaren verkligen vill och behöver lära sig. För innehållsrekommendation rankar vi först lärandeinnehållet efter hur mycket det tillfredsställer studentens sammanhang – i detta fall anser vi främst studentens inlärningsmål. (I denna artikel, "lärande innehåll" betecknar allt innehåll som används för lärande, inklusive formella kursinnehåll och informella material.) Vårt system introducerar den semantiska relevansen mellan mål och lärandeinnehåll som rankningskriterier. Detta semantiska relevanskoncept är inspirerat av kategoriteori och konceptuella grafer; 3 det är baserat på intuitionen att objekt inom samma eller relaterade domän har vissa likheter. Vi beräknar semantisk relevans via följande steg: 1. Kartlägg användarens inlärningsmål till domänen ontologi. 2. Utgångspunkten är följande: Hitta inlärningsinnehållets ämne i domänen ontologi. 3. Vad är det som händer? Uppskatta den begreppsmässiga närheten mellan det kartlagda elementet och inlärningsinnehållets ämnesnod. Den begreppsmässiga närheten (S(e1, e2)) definieras formellt enligt följande regler (e1 och e2 är två element i den hierarkiska domänen ontologi): Regel (1): Den begreppsmässiga närheten är alltid ett positivt tal-det vill säga S(e1, e2) > 0. Regel (2): Den begreppsmässiga närheten har egenskapen symmetri-det vill säga S(e1, e2) = S(e2, e1).  I regel 3, 4 och 5 betecknar M det totala djupet av domänens ontologihierarki; Dep(e) är djupet av noden e i hierarkin (rotnoden har alltid det minsta djupet, låt oss säga 1); och LCA(x, y) betyder den minst gemensamma förfadern noden för noderna x och y. Figur 1 visar datasciencedomänen ontology, som kommer från ACM taxonomi (www.acm.org/class/1998/). Vi använder det som exempel här för att visa den konceptuella närhetsberäkningen. Med reglerna 3, 4 och 5 kan vi se att M = 5; LCA(MISD, SISD) = SingleDataStreamArkitektur; Dep(LCA(MISD, SISD)) = 4; därav S (MISD, SISD) =
I artikeln REF beskrevs ett tillvägagångssätt för att tillhandahålla innehåll i sammanhangsmedvetet och QoS-aktiverat lärande.
Content Provisioning for Ubiquitous Learning
{'venue': 'IEEE Pervasive Computing', 'journal': 'IEEE Pervasive Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}