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0340;需要,以至于外语教学资源缺乏可重用性、互操作性和可组织性.学习资源重复建设,低水平建设,学习技术标准的提出使学习资源的重用与管理成为可能,但更多的是局限于某一类学习管理系统内部,而不同的学习管理系统之间依然缺乏互操作机制.同时,更具教育意义的用户资料和学习策略、学习活动等目前仍难以迁移和重用,建设观念亟待由“资源”向“服务”转变,而语义网能为外语教学提供个性化、自主性和协同学习支持.

不仅如此,在外语教学资源以外的其他各类互联网上的信息资源整合也存在同样的问题,因此可以通过语义网技术对外语教学资源的标注与整合,为教学活动的教师主体、学生主体之间提供更优化便捷的信息获取渠道,促进学习兴趣社区的形成,推而广之地为其他同样具有多来源、异构资源整合提供建设性的方案和建议.

2.2促进学生更有成效地进行自主学习

高校外语教育资源丰富多样,囊括了文本、图像、音频及视频等各类信息[2],因此需要一种有效的方式对分散、松散、多样且动态性极强的资源进行标注、整合和集成.首先,将丰富多样的媒体资源进行标注,除可以增强信息检索的准确率之外,更可有效地将图像内容检索、跨媒体检索等技术引入,同时结合本体构建技术,为信息资源发布、自主学习提供便利.其次,自组织、协作式学习是将来教学的趋势.高校师生在获取资源的时候,语义网代理可通过统计机器学习技术,迅速发现具有社会属性的资源偏好群体,帮助师生建立多个兴趣社区,更容易实现交流、分享与协作.另外,除了基于虚拟社区[3]的模式提供资源共享外,高校作为手机网民聚集区,也为一定范围内提供基于位置服务（LBS）的研究提供良好的实验环境.

2.3通过语义网信息抽取技术建立具有区分度的个性化学习者学习模型

为了能从浩瀚如烟的数据中快速找到用户需要的信息,必须对信息进行一定的处理,获得对应的语义信息,如元数据.同信息检索从一个大文档集合中找到用户需要的相关文本不同,信息抽取技术主要是从相关文档中抽取出粒度更小的关系或事件,满足用户更深层次和更细粒度的信息需求.从数据中获取语义信息,需要采用信息抽取技术[4].信息抽取的对象有很多种,可以是文本、图像、音频、视频等.根据抽取对象的不同,采取的技术也各不相同.应用得较为成熟的三种信息抽取技术为：基于自然语言处理方式的信息抽取、基于HTML结构的信息抽取和基于本体方式的信息抽取.

通过信息抽取技术对实验教学中学习者的学习行为特征进行抽取和分析,构建学习者用户模型[4],包括学习者基本信息、学习者已有知识水平、学习者兴趣偏好、学习者认知能力、学习者测试成绩等特征描述,以语义网技术为依托,摆脱外语教学中一直存在的不具区分能力的灌输式的学习模式,真正建立以个人为单位的学习能力和习惯特征模型.

关于互联网类论文范文参考文献#22522;于语义网的外语教学实验环境的搭建

表1软件环境

图1基于语义网的外语教学实验环境预期拓扑

表2硬件环境

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（上接页）

4结束语

整合学科教学后的网络教育已经成为一种备受关注的全新教育模式[5].在师生时空分离的教育模式中,网络固有的超文本传输、信息量丰富、交互性强等技术特点极大地丰富了外语网络教学活动,通过在外语网络教学中引入语义网技术能有效提高外语资源的整合效率,促进学生更有成效地自主学习并实现建立以学生个体为单位的学习者模型,极大地提升现有的外语网络教学成效.

参考文献

[1]张瑜,袁方.基于用户兴趣的个性化信息检索方法[J].山东大学学报：理学版,2006（3）：120-125.

[2]刘怡.网络环境下英语专业语法教学资源的整合[J].吉林工程技术师范学院学报,2012（5）：24-26.

[3]李舒愫,顾凤佳,顾小清.U-learning国际现状调查与分析[J].开放教育研究,2009（1）：98-104.

[4]TzoneIWang,KunHuaTsai.PersonalizedLearningObjectsRemendationbasedontheSemantic-AwareDiscoveryandtheLearnerPreferencePattern[J].EducationalTechonology&Scociety,2007.

[5]章国英,胡继岳,张力.外语网络教学的本质与网络型外语教师的导学策略[J].外语电化教学,2005（6）：15-18.

[6]张静鹏.基于语义Web服务的个性化网络学习资源服务系统构建研究[D].长春：东北师范大学,2010.

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