普適學習中的上下文感知技術研究

【摘要】普適學習是普適計算環境下未來的學習方式，也是當代遠程教育的研究熱點。文章簡要介紹了普適學習的定義、特性，根據普適學習環境下的三個典型系統項目，對其各自上下文感知技術的實現進行了研究和比較分析，在此基礎上提出一個普遍的普適學習上下文感知模型。

【關鍵詞】普適學習;上下文感知;CLUE系統;OULG系統;GlobalEdu系統;上下文感知模型

【中圖分類號】G434 【文獻標識碼】A【論文編號】1009—8097(2010)02—0112—04

引言

日本和韓國在2004年提出了U-Japan和U-Korea概念，U代表著Ubiquitous無所不在的意思，并且預期在2010年達成目標以營造未來無所不在的資訊社會。普適計算技術在近幾年得以迅猛發展，給遠程教育帶來了新的發展契機。遠程教育在經歷了Web_Learning(網絡學習)、E_Learning(數字化學習)、M_Learning(移動學習)階段，迎來了U_Learing(普適學習)。

普適學習是普適計算環境下的學習方式，透過無所不在的運算環境，在任何時間、任何地點、任何設備提供給學習者持續而合適的學習資訊。普適學習的主要特征在于:永久性，易于獲取，即時性，交互性，教學活動真實性，適應性，協作性[1]。為實現上述特征，世界各國對普適學習環境的研究非常熱衷，設立了不少專門的研究項目。在這些項目里，實現上下文的感知是建立普適學習系統中甚為關鍵的一項技術。所謂上下文是指包括用戶自身在內的計算環境中可能對交互過程產生影響的各種因素，是系統確定自身行為的直接有效甚至是唯一的依據，可分為環境上下文、設備上下文和用戶上下文[2]。而上下文感知則是指計算系統自動地對上下文、上下文變化以及上下文歷史進行感知和應用，根據上下文感知計算調整自身的行為[3]。

本文根據三個項目的普適學習系統(CLUE系統、OULG系統和GlobalEdu系統)來分析在項目所設立的普適學習環境中，其普適學習系統是如何實現上下文感知這一關鍵技術的，并且在文章第4部分給出它們實現技術間的一個比較，在第5部分提出一個普遍的普適學習系統上下文感知模型，得出總結與展望。

一 CLUE系統

日本Tokushima大學工程學院的Hiroaki Ogata和Yoneo Yano教授領導的研究小組專門針對該校海外留學生學習日語和日本本國學生學習英語開發了一個普適學習系統CSUL(Computer Supported Ubiquitous Learning)，又稱CLUE系統。

1 CLUE系統簡介

CLUE系統是一個開放性協作學習的系統，Collaborative_Learning support system with a Ubiquitous Environment，希望可以達成不僅是無時無處能以任何形式給學習者信息，而且是在合適時間合適地點給學習者提供適合信息，并且可以提供學習協作交流伙伴。學習者需要利用PDA(Personal Digital Assistant)儲存和分享信息。系統通過PDA為學習者提供不同學習環境中的正確表達，其建設是基于按需學習的理論，具5W1H信息模型(who， what， when， where， why， how)。整個系統又劃分為3個子系統，分別是禮貌用語學習系統、詞匯學習系統和句子學習系統。

2 CLUE系統上下文感知實現技術

CLUE系統中上下文感知的實現技術涉及到三方面的內容，分別是針對于三個子系統的情境感知和物品感知，以及知識感知。

(1)JAPELAS子系統上下文感知實現

JAPELAS(Japanese Polite Expressions Learning Assisting system)子系統，是著重于與情境關聯的禮貌用語學習系統，能夠基于用戶狀態和個人信息提供合適的語言表達。其上下文主要是環境上下文，作為引起禮貌用語表達改變的因素。

日本的禮貌用語可以分為兩類，分別是敬語和謙語。基于這兩類用語，禮貌用語表達分成3個層次，分別是隨意的(casual)，基本的(basic)和正式的(formal)。禮貌用語是基于情境的，不同場合或者不同對象等都可以有不同表達。為便于計算機編寫規則，系統把禮貌用語改變因素歸類為三種情況:上下位關系(hyponymy)，社會關系(social distance)，禮節(formality)。上下位關系是取決于是否從屬關系、年齡、職位等判斷，社會關系取決于是否同事，朋友，親戚等關系(是則Inside，否則Outside)，而禮節主要是由正式和非正式場合決定。由這三種因素，可以推出JAPER(Japanese Polite Expression Rule)規則集，如表1所示。

JAPELAS系統主要有六個模塊組成，包括學習者模塊，環境模塊(使用RFID，Radio Frequency Identification和GPS環境，位置感知使系統獲取到學習者所處場合，從而決定禮節)，教育模塊，IR通信模塊，位置管理模塊(檢測用戶位置，RFID用于戶內檢測，GPS戶外)和禮貌用語推薦模塊(結合JAPER推薦合適用語表達)。

(2)TANGO子系統上下文感知實現

TANGO(Tag Added Learning Objects)子系統，是用于學習者學習新詞匯的。用戶在物品上貼上RFID 射頻檢測標簽，系統根據標簽自動檢測用戶周圍的物品，提供給學習者合適的詞匯信息。其上下文主要是設備上下文。

TANGO系統也主要有六個模塊，包括學習者模塊(與JAPELAS系統學習者模塊不同，這里涉及到用戶上下文信息，包括了用戶對該物品詞匯知識理解水平)，環境模塊(涉及設備上下文，具有物品的對象數據、環境和物品表達式關聯的數據庫信息)，教育模塊，溝通工具模塊(提供如BBS)，標記讀寫模塊，用戶接口模塊(顯示問題與答案)。

(3)KA知識感知技術實現

句子學習子系統，學習者可以將有用的表達短語存儲在CLUE系統中，也可以在平時有疑問時向系統提問。當學生們處于移動狀態中時，CLUE系統可以隨時隨地為他們提供足夠的表達短語和問題。在初始狀態，一些基本的句子首先被儲存在相應的數據庫中。為實現協作學習，系統使用了KA(Knowledge Awareness)知識感知。其上下文主要是用戶上下文。

KA，即對使用知識的感知，這些感知形成KA信息[5]。KA信息分為二維的:時間與知識分離，包括ST(Same Time)信息，即同時使用系統的學習者信息;DT(different time)信息，學習者過去行為記錄信息;SK(same knowledge)信息，其他相同知識點學習者行為信息;DK(different knowledge)信息，加強與其他學習者協作的信息(相同興趣或者不同興趣的學習者)。各種與學習者參與知識學習相關的信息組合成為具有某些特征的其他學習者，如STSK(誰在學習該知識點?)。從而可以讓學習者感知到其他三類用戶:遇到相同問題的同水平學習者，不同問題見解學習者，可以解決問題學習者。

系統采用KA地圖圖形化地顯示KA信息，提供清晰的相同領域學習者信息，幫助學習者在其領域找到可參與討論的同伴。系統通過學習者行為日志和其直接注冊獲得學習者檔案，同時檔案里定義了8種用戶行為。在推薦同等用戶(或同伴)策略上，系統先定義3類人:提問人、回答者、參與者，根據其他學習者的登陸狀態、學習者檔案信息(用戶上下文)和當前用戶行為(給空閑學習者賦予最高優先權以激勵其參與好奇心)來查找回答者，達到協作學習的目的。

二 OULG系統

1 OULG系統簡介

OULG(Ontology-base Ubiquitous Learning Grid)系統，是以本體論為基礎的普適學習網格系統，由臺灣中原大學資訊管理學系廖慶榮、楊錦潭和戚玉梁等教授開發的也是基于英語語言學習的普適學習系統。內容包括英語大百科(單詞學習，短語學習，商用英語等)與英語大考驗，能自適應電腦終端或者PDA等其他手持終端設備[6]。

2 OULG系統實現思想

由于當前學習管理系統的異構性，使得學習服務難以分享，而且學習內容無法針對不同終端設備和使用者偏好來提供服務，因此引入基于本體論的普適學習網格來解決問題。使用本體來加強對學習內容和終端的調適能力，實現共同理解機制;使用網格服務來實現學習物件和流程整合為學習服務，完成個性化學習，建成無縫式普適學習環境。OULG系統的設計目標就是可以令各學習服務可以相容共享，學習內容針對終端自適應調整。

3 OULG系統上下文感知實現技術

普適學習網格(ULG)，解決大多數學習管理系統必須要特定學習設備的依賴性，其基于網格服務技術，通過CC/PP識別設備與增強系統適應性。CC(composite capability)/PP(preference profiles)，通用的移動設備內容協商與信息交換協議，是一個建立在RDF基礎上的XML應用標準，是metadata元數據，主要用于描述和管理移動設備的軟、硬件的配置文件，包括設備性能，用戶檔案等。使用RDF(resource description framework)框架?？蚣芸捎糜谧R別終端設備，元數據定義不同學習內容，檔案定義設備容量和優先權。ULG與CC/PP結合可以使設備接入時就被檢測到其顯示性能和相關特性，為通用的客戶端提供了一種獲得設備信息和用戶信息的方法，并且允許服務器和客戶端就信息的內容和表示形式進行協商，以滿足不同客戶端的需求，有利于系統發送合適的學習內容。

本體具有描述不同學習領域、項目、課程等的能力，可以利用本體歸類學習資源，積累領域知識和加強學習資源利用。OULG系統是網格與本體的結合，定義系統領域和設備屬性。整個系統分成4層，表示層、中間適應層、本體層和內容層。本體層包括ontoL(learning ontology)學習本體，幫助異構系統之間的資源共享重用;ontoCA(context awareness ontology)上下文感知本體，定義大量適合學習者的用戶設備和因素，允許加入新設備。

在OULG原型系統中，上下文感知本體包括了三個本體:設備本體，檔案本體，調適本體。設備本體包含了設備參數，用于設備感知識別;用戶檔案本體包含學習者位置、網絡、學習對象等信息，可用于推斷上下文感知參數，提供合乎學習者需要的內容;調適本體可用來提供終端設備顯示性能參考和顯示合適內容。整個上下文感知參數包括:當前時間，學習地點，期望需要學習時間，學習對象，學習記錄和學習設備等。OntoCA本體推斷最合適的學習內容和程序給學習者，結合用戶檔案實現個性化學習。

具體系統工作過程:用戶通過任何終端連接到OULG，OULG接受連接請求并獲得終端設備描述和更新用戶檔案本體，從設備本體中獲取設備參數送到調適本體來調整學習內容，形成學習服務，虛擬管理產生學習對象實例服務傳送到終端綁定開始用戶學習。

三 GlobalEdu系統

1 GlobalEdu 系統簡介

GlobalEdu系統是巴西聯合大學ISAM項目對普適學習環境研究的一個軟件實現框架。

2 GlobalEdu 系統實現思想

GlobalEdu是基于ISAM項目平臺的，有兩部分組成，分別是ES(educational service)教育服務和P3A(pervasive personal pedagogical agent)個性化普適教學智能體。ES提供知識管理、上下文管理、控制和通信;P3A獨立于設備，幫助用戶處理學習進程。其體系結構如圖1所示:

3 GlobalEdu 系統上下文感知實現技術

GlobalEdu是E-learning上的一種擴展，支持上下文學習。有PA教學智能體，管理設備和提供ES接口;ES教育管理模塊和SS支持服務模塊提供對PA的執行支持。

PA作為學習者教育智能體，能獲取移動設備與ES進行通信進而獲取環境信息，控制訪問學習對象和上下文信息，描述學習者目標。ES模塊中包含了檔案管理(產生學習者模型，以元數據形式，使用范疇標準，闡述學習類型，跟蹤學習過程)，學習者上下文管理，內容管理(學習對象，LOM標準數據，學習者類型設置)[8]。SS利用移動性和靈活性支持ISAM管理，多類型的移動PA，控制ES與PA之間的信息交換以及ISAM環境的交互。上下文管理模型如圖2所示:

用戶上下文與學習者位置上下文是結合教育目標的。上下文管理管理著不同的學習者上下文，感知上下文元素在不同地點的變化。學習者上下文包括社群上下文和物理上下文。其中，社群上下文包含位置上下文(學習者信息如姓名、角色等，事件如類型、描述、位置等，資源如名稱、描述等參數)和當前上下文(對其他學習者的感知);而物理上下文則包括學習者訪問資源的顯示參數(網絡，位置，設備等)。任

何元素狀態在上下文管理中有所反映。上下文管理能感知獲取用戶當前位置，識別對用戶有影響的上下文信息與提供跟設備相適應的有效信息，使用位置模型，在位置上下文庫中存儲相關信息。

實例過程:新用戶加入時，先進行鑒定，并且ES獲知，社群上下文改變，通知位置上下文，根據檔案上下文傳送給新用戶當前合適信息。

四 比較分析

這三個項目都是建立了一個普適學習的系統環境，都很好地解決了上下文感知這一關鍵技術。每一個項目側重點不同，所以采用的感知技術不同。CLUE系統是其中做的最成熟和完善的系統，其側重于學習者的知識感知和情境感知方面;OULG系統采用了本體概念，對于感知本體，采用屬性和聯系來表明上下文參數，其側重于終端設備的自適應顯示和異構系統之間的內容共享;GlobalEdu并沒有一個完整系統原型，所作實驗只是實現了一部分功能，其側重于如何選擇決定個性化的上下文提供個性化的服務。

五 結論

綜上所述，本文對三個具有代表性的普適學習系統進行了上下文感知技術的研究和分析，盡管每個項目的實現過程不同，但是不管哪一個項目，都離不開上下文感知基本過程:采集數據(可以用傳感器等獲得原始數據)，根據所獲取數據進行一定的推理(融合上下文信息預測系統應有行為)，再由推理結果進行事件驅動(如能自適應終端進行顯示)。結合上下文感知過程，我們可以提出普適學習系統上下文感知的一個普遍模型。如圖3所示:

在該模型中，由上下文獲取模塊從不同數據源(如傳感器，移動設備等)獲取原始數據，然后通過上下文過濾器選取一部分有用的數據信息(如用戶的個性化信息，手持終端設備的適應特性等)和抽象該部分原始數據，把上下文信息存儲入庫，上下文推理引擎根據一定的推理策略來從基本的上下文中推出合理的上下文信息，通過服務管理模塊來給用戶提供服務(如推薦合適的學習路徑，推送水平相符的學習內容等)。

上下文感知技術是實現普適學習智能環境的關鍵技術。通過使用上下文感知技術，普適學習系統環境可以根據上下文信息來自動調整自身狀態從而體現它的智能性和先進性。而在上下文感知過程中，推理是其最重要的一步也是實現普適學習系統智能化的關鍵。如何對數據進行合理的形式化表示，如何在海量數據中挖掘出決定性的有用數據，采用何種推理策略(如基于規則的推理或者本體的推理)來提高推理的準確性和有效性，都是今后普適學習系統的發展研究重點。

參考文獻

[1] Hiroaki Ogata and Yoneo Yano， How ubiquitous computing can support language learning[C].Proc. of KEST 2003， pp.1-6，2003

[2] 岳瑋寧，董士海，王悅 等.普適計算的人機交互框架研究[J].計算機學報，2004，27(12):1657-1662.

[3] 岳瑋寧，王悅，汪國平 等.基于上下文感知的智能交互系統模型[J].計算機輔助設計與圖形學學報，2005，17(1):74-79.

[4] Hiroaki Ogata， Yoneo Yano， Context-Aware Support for Computer-Supported Ubiquitous Learning[A].In Proceedings of IEEE International Workshop on Wireless and Mobile Technologies in Education (WMTE)[C].IEEE Computer Society Press， Los Alamitos， CA 2004: pp.27–34.

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[7] Cássia Pereira Nino， Jader Marques， Iara Augustin， et al， Context-Aware Model in a Ubiquitous Learning Environment[A].Pervasive Computing and Communications Workshops， Fifth Annual IEEE International Conference on Volume[C].New York，IEEE Press，2007:p.182-186.

[8] Débora Nice Ferrari Barbosa，Iara Augustin， et al， Learning in a Large-Scale Pervasive Environment[A].Proceedings of the Fourth Annual IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops[C].New York， IEEE Press， 2006: 226-230.

Research of Context-Aware Technology in Ubiquitous Learning

Cheng Yong-changWu Jia-weiSong Huan

(School of Computer Science， South China Normal University， Guangzhou， Guangdong， 510631， China)

Abstract: Ubiquitous Learning is the future way of learning in the pervasive computing environments， and also a hot spot of the researches on the modern distance education. This paper introduces the meanings and characteristics of ubiquitous learning， proposes a context-aware model for the ubiquitous learning based on the researches and analysis of the three typical ubiquitous learning systems.

Keywords: Ubiquitous Learning; Context-aware; CLUE System; OULG System; GlobalEdu System; Context-aware Model

編輯:山石