一种新的高校外语MOOC平台构建与实现
张静
(咸阳师范学院 外国语学院, 咸阳 712000)
摘 要： MOOC(Massive Open Online Course)平台正在成为学生和教师的重要信息来源。随着在线教学需求的增加，设计了使用Semantic Web和在线社交网络与支持形式语义的可解释性的新一代MOOC，语义支持技术能提供比传统MOOC平台更灵活的信息管理，为MOOC平台中更有效的信息发现奠定了基础。构建了MOOC管理系统的各种协同语义过滤技术，设计并实现了用于高校外语教学的MOOC原型系统。
关键词： MOOC； 在线社交网络； 语义支持技术； 协同语义过滤技术
0 引言
当前的MOOC环境(例如：Edx，Coursera，Udacity，Udemy，P2PU等)利用分层独立结构。课程之间没有语义关系。界面更类似于传统的数字图书馆，其中搜索特定资源将涉及在列出的课程类别中找到适当的课程，然后搜索特定学习对象，例如视频讲座、文章、作业或PowerPoint演示文稿等。例如，假设一名学生开设了一门名为“Data Mining”的课程，并且他因为某些统计背景缺乏知识而难以完成作业。如果MOOCs的学习对象在语义上相互关联并且实施了个性化推荐，学生将获得他需要修改以回答此作业的正确资源，语义技术支持比当前MOOC平台提供的信息管理更灵活的信息管理。本文通过介绍各种协作语义过滤技术，用于构建语义丰富的MOOC管理系统，并利用该项技术搭建了一个语义中型平台的原型实现[1-4]。
三峡水库蓄水运用后，2003—2007年宜昌站床沙中值粒径分别为0.320 mm、0.402 mm、0.480 mm、0.680 mm和11.7 mm，较蓄水前枯水期床沙中值粒径0.30 mm增大较多，逐年粗化的趋势明显，见表3。三峡水库蓄水运用后，宜昌以下沿程各站如枝城站、沙市站、监利站床沙粒径总体略有粗化，造床的床沙质至监利已基本恢复，这也充分反映了近坝段和荆江河段的沿程冲刷特点，但其床沙粗化趋势不如宜昌站明显。三峡水库蓄水运用后，螺山站、汉口站床沙中值粒径变化不明显，说明坝下游河段的冲刷有自上而下的冲刷过程，城陵矶以下河段冲淤变化相对较小。
为了实现在线发布信息的广泛化，搜索引擎不能依赖曾经被雅虎等在线目录使用的手动索引过程。但是，完全自动化的索引过程的精度低于手动索引过程。协作过滤是通过使用在社交网络中收集的知识来自动化索引过程的方法，协同过滤的早期研究已应用于协同过滤和社交过滤等方面，该类应用均是基于各种统计数据，如精度和准确度，而用户的知识和经验往往被省略。本文介绍了社交协作的各个方面，并描述了一种通过构建由社交网络成员维护的集合网络(称为社交语义协作过滤(Social Semantic Collaborative Filtering，SSCF))来改进协同过滤技术的方法。基于他们对给定主题的专业水平，用户收集小的信息子集并与社交网络的其他成员共享这些集合。
2 MOOC平台实现介绍
2.1 社交语义协同过滤(SSCF)算法介绍
案例介绍如下：如图1所示。
假设Alice注册了语义丰富的数字图书馆或MOOC课程，根据图1关系可看出她的一些朋友已经注册了，通过在线社区中已知的功能，她将她的个人资料与她朋友的个人资料相关联[5-6]。
稍后，Alice开始收集她的报告所需的信息，保留了她在在线书签系统管理的馆藏中找到的资源的链接。 不久，她发现她收藏的资源并未以令人满意的程度涵盖报告的主题。 通过SSCF提供的功能，她试图找到她所在社区内对相关主题有更高专业知识的其他人。
图1 用例关系图
Classification：C →T —返回描述该集合的主题列表。
MOOC中的ollab orative过滤功能列出了在给定社交邻域范围内的所有集合，其主题与Alice定义的主题相关。基本SSCF模型元组M (P ，C ，G ，F ，T )，其中通过对等体F 之间的直接连接在社交网络图Gpeers(P ，F )中链接的一组用户P 维护一组集合F ，每个都用图表T 中的概念注释，其中包含各种知识组织系统(税收，叙词表，标签)。假设每个集合c ∈C 只有一个所有者p ∈P 。模型定义如下：
PeerCollection：P ∈C —返回用户拥有的所有收藏。
5.80%的EGR率时文丘里管流动状态见图4，由图4可知:管道内压力分布总体梯度明显，过渡平和，空气从文丘里管进口流入喉口段时，压力由0.135 6 MPa降至0.125 MPa，降低了0.010 6 MPa，废气压力是0.125 7 MPa，使得其与进气两者之间存在压力梯度，保证废气的流入。由图4b)可知:气流由压缩段向喉口段流动时，压力减小，流速慢慢加大，当流至喉口部位时达到最大，而后气流流向扩压段，流速慢慢减小，压力逐渐增加。
蔬菜品种不同，种植技术、病虫害类型与防治办法各有不同，为保证蔬菜种植后能够维持绿色健康状态，减少病虫害的侵害，达到最佳的经济效益，建议科学筛选蔬菜品种，为后期种植管理奠定基础。筛选原则是首选适应性强、抗逆力强、生长迅速的蔬菜品种，在正式播种阶段需要对种子、育苗进行消毒处理，然后科学播种，为蔬菜生长创造良好条件［3］。
SubCollection：(C ，C )→如果一个集合是另一个集合的子集合，则检查。
Expertise：(P ，C )→[0,1]—表示用户P 在由集合C 表示的主题中具有的专业水平；在模型中，它表示该系列的质量。
SSFC模型介绍如下：
PeerDistance：(P ，P )→N —使用Dijkstra算法计算社交网络图中两个对等点之间的距离。
Similarity：(T ，T )→[0,1]—计算两个分类主题之间的相似性水平。
FinalRankingSM：(user, collection, PeerDistance, Similarity,Expertise)→[0,1]—基于以下方式计算user∈P 的社交网络中的Collection∈C 的排名值：
——与所有者的距离= OwnedBy(Collection)；
最后，民法的公序良俗原则也不应当成为其取得著作权的消极理由。这是因为，违禁作品对公序良俗的侵犯性往往更为严重，而违禁作品依然能取得著作权，因此根据“举重以明轻”的当然解释要求，对公序良俗违反程度相对弱得多的未经许可演绎作品，当然也不应以公序良俗原则作为其著作权取得的消极条件。
——用户拥有的分类主题与所有者之间的相似程度(Similarity(T owner，T user))；
RETURNC '
knowsRange：定义了在遍历社会关系图时两个人之间的最大距离。
报告显示，在全国各类养老服务机构中，57%的养老机构床位规模不足百张，71%的机构为农村养老服务机构，68%的机构收住人员为“三无”、五保及优抚对象。而在护理方面，养老护理员数量不足，而且养老护理员职业资格取消后，行业缺乏专业化鉴定体系。
计算集合专业知识水平的一种可能方法是分析集合包含的图表，在他们的收藏中包含给定集合的人越多，它就越重要。集合的质量对应于所有者在相关主题上的专业水平，算法如下[7]：
如图1所示的场景中，Alice发现她的一位朋友Caroline收集了有关数字图书馆的信息，并且她对该主题的专业水平非常高，由于Caroline在她的数字图书馆文件夹中包含由Damian和Eric(分别为图书馆和Web语义)提供的高质量文件夹，因此作为Caroline的推荐，此信息将自动提供给Alice。 Alice发现Eric的Web语义集合非常有用，她决定直接在她的书目本体调解下链接它。她还链接到Bob的人工智能文件夹，Alice现在可以利用她的直接朋友Caroline和Bob以及社交网络的其他成员(Damian和Eric)收集的信息，而不会打扰她的直接朋友。
算法1
OwnedBy：C →P —返回该收藏的所有者。
REQUIRE:p ∈P
ENSURE:C '⊂C ownedbyusersinknowsRange
加强医学生思想政治理论课教学，发挥思想政治理论课的主渠道作用至关重要。在教学实施过程中，教师要从医学生的思想特点、专业特色和职业需求出发，精心设计和组织思想政治理论课教学活动，对思想政治理论教学进行大胆创新，如采用医学案例教学、问题教学、情景教学、辩证教学、互动教学等方法。可开通思政博客，丰富教学资源，利用多媒体辅助教学，将思想政治理论课发展成为医学生终身受益的精品课程。
仿真模型的条件假设
degreesofseparationfromp'
P used=Φ
FORd=1toknowsRangeDO
FORALLp '∈PsuchthatPeerDistance(p ,p ')=dDO
IFp '∉P usedTHEN
P used←P used∪{p '}
FORALLc∈PeerCollection(p ')
IF∃c '∈C'SubCollection(c ',c )THEN
2014年，蔡振华与足球的“缘分”更近一步。2014年1月，第十届足代会在香河进行，蔡振华当选足协主席。
T c=Classification(c )
T c'=Classification(c ')
IFSimilarity(T c,T c')<a thresholdTHEN
C '←C '∪{c }
ENDIF
ENDIF
ENDFOR
正式试验后，每两周进行一次血样采集。每个重复随机抽取一只采血5 ml，分离血清，用于血清生化指标和免疫功能的测定。
ENDIF
ENDFOR
ENDFOR
C '←sortC'accordingtoFinalRangkingsm
——所有者的专业衡量标准(Expertise (owner, collection))。
2.2 社会语义协同过滤评估
SSCF方法不同于传统的协同过滤，因为其利用用户明确给出的社交关系，而不是基于协同过滤算法人工创建的社交网络计算推荐。
当使用社交语义协同过滤技术来传播信息时，整个社交网络变得更加明智。换句话说，该假设声称社交网络的成员可以访问由域专家提供的更高质量的信息。
假设
仿真模型
仿真模型基于Web语义项目中定义的类似想法，SSCF和Web语义之间的主要区别在于，在Web语义中，用户执行项目手动查找某个主题的专家的过程。在SSCF中，社交网络中提供的知识的语义注释用于自动化查找最高质量信息的过程。仿真模型本身可能与所提出的类似，因此本文只需证明在给定的最大分离度范围内找到专家是可能的。本模型基于两个网络：社交网络和收集网络，其中包含用户收集的信息。与集合网络重叠的社交网络(从单个人的角度看)的示例，每个集合都使用Dewey Decimal Classification(DDC)进行注释。主要实现在计算主题之间的相似性的意义上模型的简化。如图2所示。
图2 从单个人的角度评估模型
基于DDC类别之间的分类关系，即主题之间的相似性，创建集合网络，每个集合由社交网络的一个(且仅一个)成员拥有。给定用户关于与他/她的集合相关联的主题的专业水平由范围[0,1]中的实数表示。
技术质量会直接影响建筑工程质量，因此保证技术质量是保证建筑工程质量的前提，进而保证建筑工程的安全性，延长建筑的使用寿命。但是在目前的建筑工程市场中，由于先进工程质量管理理念的缺乏，导致在建筑工程管理及工程施工过程中对建筑工程施工质量管理控制的重视性不足，质量管控意识薄弱，施工方常常忽视建筑工程管理的重要性，或欠缺高质量进行建筑工程质量管理的技术水平和能力。另外，有一些施工企业过于看重经济效益，为了节约成本，获得更高的利润，或为了缩短工期，忽视建筑工程质量，这些都会对建筑工程施工质量产生负面影响，导致工程质量达不到要求。
在SSCF模型中，每个用户使用所选主题的信息管理集合，不同的用户代表给定主题的不同专业知识，假设如下：
用户在特定集合上提供的信息的质量与用户关于集合主题的专业水平成比例。
双阈值法容易受到回波信号波形影响,回波信号波形变化会造成第一阈值在回波信号上所确定的D1点不一致,导致特征点D2变化,TFEA也会发生变化。
可以在社交网络中找到对给定主题具有高度专业知识的用户。
根据简单的社交协同过滤模型，模拟环境包括一组用户和由这些用户管理的一组集合。该系列的质量取决于用户对相关主题的专业知识，每个用户都知道许多其他用户；然而，社会关系并不是隐含的——它被认为是对称的。
虽然根据小世界现象，社会关系程度的分布是基于幂律的(Zipf分布)，但在实验过程所设定的社会联系的程度是钟形曲线形状。一些研究人员建议将这种分布应用于特定类型的社交网络，例如学术网络。
人工智能的技术革命，带动的是劳动法的革命，影响是巨大而深远的。一种观点认为，人工智能的兴盛带来的却是劳动法的衰落，一个直接原因是劳动法旨在保护的劳动者数量减少。当然这仅是表达了对未来的忧虑，现实未必那么糟糕。然而无论如何，面对人工智能带来的冲击波，劳动法不能原地踏步，而应做出有效的回应。
2.3 通过实验对社交网络给定范围(R)内的平均最大专业知识进行分析，解决如下疑问：
1) 用户是否可以在六个分离度内访问由域专家遍历其社交关系和馆藏网络收集的信息？在Zipf社交关系分布的社交网络中，六个分离度内的最大专业知识是91%，可以解释为用户可以通过收集网络访问领域专家的专业知识。对于具有钟形曲线分布的社会关系的特殊类型的社交网络，社交网络的成员甚至可以在三个分离度内获得更高的专业知识。
2) 社交网络成员获得的平均专业知识是否高于单个(未连接)成员的平均专业知识？我们计算了社交网络成员的平均专业知识(R = 0)。在两种类型的社会关系分布的情况下，社交网络中的单个成员的平均专业知识甚至比在一个分离度内的网络中的平均专业知识低得多。
一方面加强工作体系建设，各地党政一把手分别担任农田水利工作政委和指挥长，签订目标责任状，建立责任制，形成主要领导亲自抓，分管领导具体抓，有关部门分工配合抓，一级抓一级、层层抓落实的新格局。各地把水利兴修纳入各级领导的目标管理责任制领导，县（区）委、县（区）政府主要负责人定期深入乡镇，调查研究，指导工作，调度水利兴修；水利、财政等部门参与村民议事，把握政策，规范行为，有力促进了农田水利建设深入开展。另一方面，加强水利服务体系建设，以乡镇或片设立基层水利服务站，建成36个农民用水合作组织，每个村都配置了村级水利员，为农田水利建设提供系统服务。
考虑到对上述问题的解决，基于假设条件成立—即当使用SSCF方法传播信息时，整个社交网络变得更加明智。通过构建了一个类似的社会协同过滤模型，仿真结果显示，如图3所示。
总之，小学语文教学中德育内容是必不可少的一部分。我们每一位语文教师都应该在认真研究教学内容的同时，努力开发、拓展新的教学方式方法在引导学生掌握语文知识的同时得到有效的德育。我们的小学教育不仅是要让学生掌握好知识，更重要的是培养学生正确的人生观、价值观、世界观，从这个角度讲德育比我们的知识教学显得更为重要。因此，我们一定要加强自身的德育水平，不仅要在教学过程中渗透德育还要加强自身教育。“身教重于言教”，我们还需要用自身形象来影响和教育学生形成良好品质。
图3 实验结果图
每个用户能够(平均)找到由限于六度分离的社交网络的子图中的其他用户提供的最佳信息质量。证明了构建的社会网络模型对应于小世界现象，因此，已经实现了SSCF方法的基本假设：整个社交网络更好地了解并且可以在社交网络邻域内找到专家(具有高于90%的平均专业水平)。
3 总结
本文基于协同过滤技术构建语义MOOC管理系统，主要介绍了系统设计过程中的关键算法—SSCF，并设计原型系统，对SSCF模型进行仿真，仿真结果表明该模型在给定范围内的平均最大专业知识的百分率较高，即对于用户提供更为精确的信息推送机制。
参考文献
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Construction and Implementation of a New MOOC Platform for Foreign Language in Colleges
ZHANG Jing
(School of Foreign Language, Xianyang Normal University, Xianyang 712000)
Abstract ： The MOOC (Massive Open Online Course) platform is becoming an important source of information for students and teachers. With the increasing demand for online teaching, this paper designs a new MOOC platform that uses Semantic Web and online social networks to support interpretability with formal semantics. Semantic technology supports more flexible information management than that provided by traditional MOOC platforms. The technology lays the foundation for more effective information discovery in the MOOC platform, and this paper designs and implements a MOOC prototype system for foreign language teaching in colleges and universities by constructing various collaborative semantic filtering technologies.
Key words ： MOOCs; Online social network; Semantic support technology; Collaborative semantic filtering technology
中图分类号： TP393
文献标志码： A
文章编号： 1007-757X(2019)10-0054-03
基金项目： 2017年度陕西省教育科学规划项目(SGH17H183); 校级教改重点项目(2017Y012)
作者简介： 张静(1977-)，女，西安人，硕士研究生，咸阳师范学院讲师，研究方向:语言学与应用语言学 英语教学。
(收稿日期: 2019.03.22)
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