適用於國小學童的網路學習資源網頁編寫之研究




李建億、 古豪、 林憲霸、 林幸福、 洪式合

國立台南師範學院資訊教育研究所
台南市中區樹林街二段33號
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E-MAIL: leeci@ipx.ntntc.edu.tw, kuldau@cie.ntntc.edu.tw





摘要

由於網際網路( Internet)技術的蓬勃發展,整合網路科技與教學活動,各式各樣的遠距教學系統或網路學習課程系統正迅速發展建構中。使得教學的活動不再受時空的限制且學習的課程能以多媒體的方式呈現,甚至於超媒體。因此透過全球資訊網路,資訊的創造與傳播將更加迅速。然而該如何協助學習者正確地、快速地在資訊的洪海中尋找到所想要的資料將是個刻不容緩的議題。對此,目前要以搜尋引擎的研究與發展較為成熟。然而在全球資訊網網頁數量的快速增長下,搜尋引擎卻面臨著頻寬擁擠、耗費時間人力等問題。再則,在大部分情況下,使用者想要的資訊都隱含在數百筆,甚至於數千筆的搜尋結果中(其中包含許多重複索引之網頁),必須透過使用者一再地篩選,才能獲得真正想要的首頁。而此項工作,對於知識概念正在發展中的小學生而言,更是項嚴重的負擔。如何正確的選用關鍵詞不是件容易的事。為了讓快速且正確的尋找想要的資源並且有套易於操作搜尋系統,編寫網頁時必須加入相關的知識網絡架構來輔助學生設定或修正所須資料搜尋的關鍵值。

 

一、緒論

 隨著資訊科技的進步與電腦教學的蓬勃發展,教學方式已逐漸由傳統的資源與教具轉而利用電腦加以輔助,透過電腦生動活潑的呈現與多樣化的功能來強化學生學習的效果,使教學成果達到事半功倍之效[1]。近年來,由於網際網路(Internet)技術的蓬勃發展,藉由全球資訊網路(World Wide Web或WWW)發展之電腦輔助學習資源正陸續地發展中。進而經由整合網路科技與教學活動,各式各樣的遠距教學系統正迅速發展建構中。

  由於網際網路( Internet )技術的蓬勃發展,許多人已將網際網路與WWW視為虛擬的百科全書[2]。對學習者而言,更是探索發現許多學習資源的「學習資源中心」[3],使得教學活動不受時空限制,學習資源能以多媒體呈現,甚至於超媒體。資訊不再是從一個點傳播、獲得,更是整個面。因此透過WWW,資訊的創造與傳播將更加迅速。然而該如何協助學習者正確地、快速地在資訊的洪海中尋找到所要的資源將是個刻不容緩的議題。對於網際網路資源探索(Internet Resource Discovery)的方式有許多,其中要以利用搜尋引擎(Search Engine)為數最多。搜尋引擎雖能幫助使用者找到可能想要的首頁,但是純粹以首頁(Hompege) 全文(Fulltext)之關鍵字為主(Keyword-Based)的索引技術為導向[4],將造成使用者想要的資訊,在大部分情況下,都隱含在數百筆,甚至於數千筆搜尋結果中(其中包含許多重複索引之網頁),必須透過使用者一再地篩選,才能獲得真正想要的首頁。而此項工作,對於知識概念與語意架構正在發展中的小學生而言,更是項嚴重的負擔。(因為,他必須善於選用適當之關鍵詞組,以篩選獲得他想要的網頁)。因此有必要針對以網頁為主的課程,建立一套小學生易於操 作使用的網路學習資源搜尋系統。如何來建立該套系統,將是本論文所研究探討之主題。在本論文中,將是以國小自然科有關生物課程為實驗討論之主體。

 






二、現況探討

  • 搜尋引擎的問題
  •   搜尋引擎之技術純熟,讓我們能利用它快速地查詢資料。然在網際網路應用蓬勃發展,WWW網頁數量快速增加之下,搜尋引擎卻正面臨著許多問題:

    1. 耗費人力:許多網站以人工分類方式,將蒐集之網頁以類別階層加以分類,使用者雖可根據類別,由廣到精(From General Concept To Specific Concept)瀏覽,以找到想要的資訊,但仍無法跟上WWW資料量快速的成長。
    2. 無法對多媒體資料進行檢索:現今散播在網路上的資訊大部分以多媒體方式呈現,來表達一個意象與概念。反觀目前絕大多數搜尋引擎僅侷限於文字查詢,無法對圖形、聲音等多媒體資料進行查詢。近來,雖有系統提供圖形查詢(如HODALA、GAIS引擎),但仍是用對應與影像、視訊多媒體的文字描述(Description)為主要檢索的對象,而無法對該物件做直接的篩選,且回應結果必須再經過連結(Hyperlink)方可看到。
    3. 搜尋結果非使用者所需要:搜尋引擎雖能幫助使用者找到可能想要的首頁,但是純粹以首頁(Homepage)全文(Full Text)之關鍵字為主(Keyword)的索引技術為導向,將造成使用者想要的資訊,在大部分情況下,都隱含在數百筆,甚至於數千筆搜尋結果中(其中包含許多重複索引之網頁),必須透過使用者一再地篩選,才能獲得真正想要的首頁。而此項工作,對於知識概念與語意架構正在發展中的小學生而言,更是項嚴重的負擔。(因為,他必須善於選用適當之關鍵詞組,以篩選獲得他想要的網頁)。 

    2. 知識表徵:

      知識是指記憶中對訊息的儲存與組織,而訊息是經由感覺與知覺而來,它絕不等同於知識:知識一種有組織的訊息,它是結構化訊息系統或網路局部。認知心理學家Solso(1995)根據過去的研究文獻,歸納提出五種有關人類語意組織方式的表徵模式,即[5]

    1. 群集模式(clustering model):在此模式中,概念被組織成「群集」(cluster)。而評量方式,係給予受試者一些不相關的自來作自由回憶,結果發現,某一些字會被歸類〉在一起,而這些所歸類的「群集」即為受試者在這字或概念上的知識表徵。以Bower(1969)為代表人物。
    2. 集合理論模式(set-theoretical model):在此模式中,概念在記憶中是以集合(set)或訊息會整的方式來表徵的,該集合可以保過某個類別(category)中的許多範例,以及該類別中的屬性或特質。以Meyer(1970)為代表人物
    3. 語意比較模式(semantic feature-comparison model):在此模式中,知識是由一個多向度空間所組成,概念在記憶中則是一組「語意屬性」來表徵的。每個概念意義可由兩種不同的屬性來加以描述。以Rips為代表人物。
    4. 語意網路模式(semantic network model):在此模式中,知識是以各個獨立單元所聯結形成的網路方式儲存在記憶中,我們之所以記憶每一個字的原因,乃是因為它與一個複雜的「關係網路」(network of relationships)聯結在一起的緣故。以Collins & Quillian 和Quillian(1969)為代表人物。
    5. 神經認知模式(neurocognitive model):在此模式中,知識是存在於神經單元間的聯結裡,並且以神經網路(neyronetwork)的組織方式來表徵的。以Squire(1986) 為代表人物。

      認知科學家對人類知識結構的第一個看法,是由Collins & Quillian 和Quillian(1969)所提出的語意網路模式。根據此模式說法,在人類的記憶系統中,知識結構是由許多代表基本概念的節點(node),以及節點與節點之間的關聯性。通常我們利用有向圖形(graph )來描述(如圖),集合G(V,E)由點(vertex以V表示)和邊(edge 以E來表示)所組成。而點(V)表示概念,邊(E)代表概念與概念之間的關聯性。(如圖1)由此模式觀之,一個完整的網路模式將包含許許多多個節點,以及許許多多個箭頭,以形成一個錯綜複雜的網路結構,而知識便是用這些節點及聯結各節點間之箭頭所構成之網路關係來表徵的。所以知識結構是以網路關係來表徵,而不是由許多單一節點所表示,單獨一個節點還不足以構成一個概念意義,概念意義乃是由節點與節點關係所形成的。人類之所以能夠記憶每一個概念,乃因為它與一個較複雜的「關係網路」聯結在一起而被儲存的緣故,並不是個別單獨儲存許多各自獨立的單位節點。

      Dansereau(1978)曾指導學生利用語意網路來訓練學生確認各種意念以及它們之間的關係,找出下列幾種鏈結關係,大略可分為下列六種[6]:

    1. 「部分」鏈結—例如:輪子是車子的一部份(is part of)。
    2. 「類型」鏈結—例如:玫瑰是花的一種類(is kind of)。
    3. 「導致」鏈結—例如:玩火引起火災(is causally related to)。
    4. 「類似」鏈結—例如:猴子的姿勢好似於人一般。
    5. 「特徵」鏈結—例如:天空是藍的。
    6. 「證據」鏈結—例如:以兇刀證明他殺人。

      在Dansereau的實驗中,證明了學生利用語意網路於閱讀訓練是有效的。因此我們亦可將語意網路應用於網頁編寫製作,以增進學習效果。也有人利用語意網路的概念來製作電子書[9],模仿一般書籍有章節段落。而每一資訊單元利用「部分」連結的關係被安排成階層式的架構,同一階層的概念,可能有「導致」連結之關係存在。並利用樹狀圖形來展現,此時學習者可依照此樹狀結構來瀏覽,對於整本電子書能有系統、結構的認識,以提高學習的效果。

      網際網路的發達,學習者透過網路學習,利用超聯結(hyperlink)任意瀏覽,但是也容易迷失在網路之中,使得學習者認知負荷過重。所以我們可以利用前述模仿電子書的方式應用在網頁編寫,利用語意網路所形成的概念圖當作瀏覽地圖來輔助學習。

     

    圖1:台灣常見的鳥之語意網路


     





    三、方法與系統建構

      在此我們提出一個架構來編寫網頁,有下列這四層:

    第一層:知識概念圖的節點是由教材內容所組成的。教材內含的知識是由許多事例所構成,而不是由單一事例所能表示,而其事例便是其中的一個節點。

    第二層:利用「部分」鏈結來分配教材章節段落。而這些單獨一個節點還不足以構成一個概念意義,概念意義乃是由節點與節點關係所形成的。此時可以利用「部分」鏈結將各節點做初步地分類並加以組織。例如:介紹台灣常見的鳥時,分為種類與生長過程介紹(如圖1)。

    第三層:利用「相等」及「類似」鏈結建立同義和相似詞典。然而一個事例同時可能有好幾個名詞表示。所以必須建立同義詞典,讓電腦與學習者同時了解這些名詞為同義詞。學生可透過超鏈結(Hyperlink)的點選來學習同義詞;電腦可利用同義詞來做資料檢索的推論;相似詞也是如此的作法。

    第四層:利用「導致」或「順序」鏈結來安排同一階層節點的順序。有些節點間的關係有時間與空間關係,所以有一定的次序性。譬如:孵卵期、幼鳥期、成鳥期為鳥的一生三階段,在時間上便有次序性,不可錯置。佛家說:「種什麼因,得什麼果」便是「導致」鏈結最好的證明。

      再則,對於知識概念與語意架構尚未發展完整的小學生而言,如何正確的選用關鍵詞不是件容易的事。為了讓小學生快速且正確的尋找想要的資源並且有套易於操作搜尋系統,編寫網頁時必須加入相關的知識網絡架構來輔助學生設定或修正所須資料搜尋的關鍵值。因此我們研究並提出一套系統(如圖3)本系統運作流程如下:

    步驟 1:當學習者於使用介面端鍵入查詢值,經過學習個人歷程記錄模組而記載下來。並尋找模組內是否有與歷次查詢相同的語詞。如是的話,則可利用之前相同語詞所對應的概念及位址,作為此次在樹狀(網狀)的知識網絡圖中查詢起始之位置,如此可提高查詢之速度(當初次使用該學習課程時,個人學習歷程是沒有資料的)。

    步驟 2:然後將查詢值傳至知識網絡資料庫,尋找其相近的概念。

    步驟 3:若能找到相近概念則跳至步驟5。若無找到相近概念則繼續步驟4。

    步驟 4:因為使用者的關鍵詞設定不適當,將此失誤結果記錄在失準記錄模組中。以供課程設計者修訂將來課程知識網絡資料庫之參考。

    步驟5.1:將此查詢鍵值所對應的概念,更新個人學習歷程記錄。

    步驟5.2:同時將查詢鍵值傳入索引系統進行搜尋,並將索引值傳入學習課程資料庫。

    步驟 6:將搜尋學習課程資料庫之網頁結果傳回使用者介面。

      依據認知學習架構與人工智慧等方面的研究,用語意網絡(Semantic Network)來描述領域知識是較被接受之方式。其中較易於使用的方法乃是用物件導向模組(Object-Oriented Modeling )來描述本課程之領域知識,因為物件導向是目前較接近人類思考模式、較自然之方法。如圖4例子所示;動物與植物是生物的部分子集,所以其關係是〝has parts〞。而大明是動物的一種,所以其關係是〝is-kinf-of〞。

      至於如何應用上述領域知識於資料庫內,我們建議採用以規則為主(Rule-based)之人工智慧技術,其原因乃是建置與維護較為容易,並且在執行效率上較好[7]。其進行方式,簡述如下:“Rule 1:鳥→雁鴨、Rule 2:鳥→鷺科、Rule 3:醜小鴨=>雁鴨、Rule 4:白鷺絲=>鷺科 ”。其中「=>」表子集、「→」表屬於關係。因此,由上述Rule 1與Rule 3,可推導得知“醜小鴨=>鳥”;Rule 2與Rule 4,可推導得知“白鷺絲=>鳥"。

    圖3:物件導向模組描述之舉例


     






    四、系統介面與功能介紹

      本系統介面概觀如圖4所示。當使用者查詢時,系統傳回與此句話相近的概念、文章主題,準確率。使用者欲預覽該篇文章時,只需點選該篇文章主題即可。若傳回的結果與使用者認知完全不同,使用者可將失準項次輸入做為系統管理之參考。此介面會將使用者查詢歷程記載下來供下次查詢相近概念之參考。本系統之特色在於:

    1. 提供網頁自動分類,加速分類速度,尋找網頁更方便準確。
    2. 記載學習歷程,以供教學者了解學習狀況。
    3. 可移植至任何存在之查詢系統,只須加上領域知識(Domain Knowledge)架構即可。

    圖4:個人搜尋系統介面


     





    五、結論

      由於網路學習課程系統的蓬勃發展,提供一套易於使用操作的資源搜尋系統乃事件重要的課題。在此論文中,我們已探討目前搜索引擎的缺失以及如何解決這些困難,並且規劃架構一套適用於語意概念尚未成熟的國小學生在網路學習課程的資源探索系統。目前本系統是以有關生物的教材為實驗研究之主體。本系統之優點在於能提供分散式查詢、降低搜尋引擎負擔、避免網路塞車。並且所發展之搜尋系統可移植至任何存在之網頁資料庫上而只須加上該相關之領域知識(Domain Knowledge)架構即可。此外,我們可以預見未來的學習材料不再以書本為主題的方式呈現:而是以知識概念為單元,並利用網路與分散式系統的方法來處理。




    參考文獻

    [1] 洪昭榮, ”電腦輔助教學設計原理與應用,”台北市師大書苑, 民81。

    [2] 徐曉晴, ”圖書館的新象:數位圖書館(Digital Library),”台大醫學院圖書分館館訊,No 29,pp.19-21.,1997。

    [3] Clifford A. Lynch, ”Networked Information Resource Discovery: an Overview of Current Issues,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol.13, No 8, pp.1505-1522, October 1995.

    [4] 林宜華, 黃悅民, ”環球資訊網 (WWW)的發展趨勢,” Tisa3, 4,pp.7-10, Apr 1997。

    [5] 余民寧, ”有意義的學習,”台北:商鼎, 民87。

    [6] 林清山, ”教育心理學:認知取向,”台北:遠流, 民79。

    [7] Yi-hung Wu,“Query and Browsing the Resource in Internet,”http://db.nthu.edu.tw/cgi-bin/show

    [8] 林基興編譯(B. Koskom原著),”模糊思考,”台北:全華, 民84。

    [9] C. Hoede,“Modelling knowledge in Electronic study books,” Journal of computer assisted learnong, No9, pp.24-32,1994.