基于可视化技术的知识构建研究.docx

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基于可视化技术的知识构建研究

基于可视化技术的知识构建研究

张会平

2012-9-2714:

47:

00　　来源：

《情报理论与实践》（京）2010年10期

　　【英文标题】OnKnowledgeArchitectureBasedonVisualizationTechnology

　　【作者简介】张会平，男，1982年生，博士，讲师。

电子科技大学政治与公共管理学院，四川成都610054

　　【内容提要】可视化技术能够提供直观的智能交互平台支持知识构建的实现。

该智能交互平台具有基于可视化技术知识导航机制和知识建构工具。

知识导航机制分为知识结构导航、知识资源导航及知识推荐导航；知识建构工具包括概念图、认知地图、思维导图、视觉隐喻等。

智能交互平台的体系框架包括数据层、应用层及界面层。

　　Visualizationtechnologycanprovidetheintuitiveintelligentinteractiveplatformandsupportthecompletionofknowledgearchitecture.Theplatformhastheknowledgenavigationmechanismandknowledgeconstructiontoolsbasedonvisualizationtechnology.Knowledgenavigationmechanismcanbedividedintoknowledgestructurenavigation,knowledgeresourcesnavigationandknowledgerecommendationnavigation.Knowledgeconstructiontoolscontainconceptmap,cognitionmap,thinkingmapandvisionmetaphor.Theframeworkoftheplatformincludesdatalayer,applicationlayerandinterfacelayer.

　　【关键词】可视化技术/知识构建/知识组织Visualizationtechnology/Knowledgearchitecture/Knowledgeorganization

　　知识构建的目的是让知识易于理解和吸收[1]，从信息构建迈向知识构建的关键在于建立智能交互环境——让人类在信息系统中相互影响，提供将信息转化为知识的工具和方法[2]。

可视化技术能够丰富信息和知识的表示方式，表达文字难以描述的复杂结构；同时，可视化技术能够促进知识的理解与吸收，改善知识学习效果[3]。

因此，可视化技术能够提供直观的人机交互环境，促进人类之间的沟通，满足从信息向知识转化的需要，支撑知识构建的实现。

　　1、基于可视化技术的知识构建策略

　　基于可视化技术的知识构建是利用可视化技术设计直观便捷的导航机制帮助知识用户获取和组织知识资源，并利用可视化技术协助完成知识的意义建构，其策略如图1所示。

知识用户利用智能交互平台获取、处理、组织、检索和利用知识库资源，具体过程如下：

首先，知识用户根据学习或工作需要，形成获取和学习知识的意愿，制订目标和计划，确定所需知识资源的主题、范围以及获取方式；接着，知识用户利用知识导航机制从知识库中采集所需知识资源；然后，知识用户对收集到的知识资源进行理解和吸收，并进行分类、标引或其他处理，在此过程中若发现缺少某方面的知识资源则及时从知识库中采集补充；最后，知识用户借助知识建构工具完成对知识的吸收，在此过程中需要知识用户之间的沟通和协作，通过反复评价确定最终图形。

　　图1基于可视化技术的知识构建策略

　　可视化技术在整个过程中作用体现在以下5个方面：

　　1）定位知识资源。

可视化技术能够揭示知识库中复杂的结构关系，展示查询扩展的结构关系，将与查询相关的知识文档的相关度直观地显示出来，能够推荐相关的知识资源，为知识资源定位提供多种快捷、直观的入口和途径。

　　2）识别隐藏模式。

可视化技术提供了观察数据的多种视图，包括修剪、检索、过滤、缩放等。

修剪是将数据集合中的数据进行修改或删除；检索是指通过检索的方式定位数据源、中间结果或结果数据中的某些数据元素或集合；过滤是通过设定参数去除不符合要求的数据；缩放是为用户提供多比例缩放、放大／缩小、导航／细节等功能。

丰富的数据观察方式便于识别隐藏模式。

　　3）组织复杂结构。

利用可视化技术可以组织复杂的知识结构，在一幅图片中能够描述大量的知识内容以及知识内容之间的关系；同时，通过图形的链接功能还可以关联与知识节点相关的知识资源，为用户认知模式的形成提供丰富的营养来源。

　　4）促进用户协作。

可视化技术为用户之间的协作提供了简捷、高效的交流平台，充分利用了人类发散性思维和形象思维的优势，刺激人员提出更多的观点；同时，能够更为全面地揭示人员之间的认知差异，消除知识表示中的误解和曲解。

　　5）改善用户体验。

用户体验是各种信息、知识进入大脑之后，用户通过自我感知得到的内在评估。

可视化技术综合考虑任务需求、操作习惯、认知需要、健康需要和情感需要等因素，设计知识导航机制，能够改善用户利用知识资源的体验效果。

　　2、知识导航机制的设计

　　2.1知识结构导航

　　知识结构导航是利用某一领域、某一组织或关于某一主题的知识结构体系提供导航，并将知识结构中的节点与相应的知识资源关联起来，以让用户通过知识结构定位知识资源。

常用的知识结构导航工具包括领域本体、专业叙词表、知识分类表、知识地图、领域思维导图、个人思维导图等。

　　知识结构导航可以分为领域知识结构导航和个人知识结构导航，前者由相关领域的专家合作完成，反映特定领域的知识蓝图，为知识用户提供总体概貌和详细结构；后者由知识用户根据自己的理解建构的知识结构体系，反映的是个人对特定领域的理解模式，如在LEO平台中，知识用户在制作概念图时，可以利用链接功能导航知识资源[4]，如图2所示。

　　图2LEO界面

　　2.2知识资源导航

　　知识资源导航是从知识资源本身出发，建立它们之间的关联或将某一资源以可视化方式呈现出来，便于用户定位知识资源。

常见的知识资源导航工具包括文献地图、文献聚类图、文献时间分布图、文献内容直方图、书架隐喻、教材隐喻、报纸隐喻等。

　　知识资源导航可以分为知识资源集合导航和知识资源个体导航，前者选择一定的知识资源集合作为可视化映射的来源，反映的是知识资源集合中元素之间的关系，如在文献地图中，关联度强的文献聚集在一起，每个矩形代表一篇文献，单击矩形则显示相应文献的基本信息[5]，如图3所示。

后者选择某一知识资源作为可视化映射的来源，反映的是单一知识资源内部的结构，如教材隐喻。

　　图3文献地图

　　2.3知识推荐导航

　　知识推荐导航是根据知识用户的知识需求、学习兴趣和知识水平为其推荐相关知识资源。

常见的知识推荐方法包括相关资源推荐、相关词汇推荐、知识点推荐等。

相关资源推荐是在用户访问特定知识资源时给出与其相关的知识资源；相关词汇推荐是根据用户提供的检索词进行扩展，给出与其相关的词汇列表；知识点推荐是根据用户的学习状态，推荐其下一步学习的知识点。

　　NaxExADVISE平台为程序实例学习提供的推荐机制，如图4所示[6]。

图4中每个矩形代表一个程序实例，实例之间的距离揭示它们之间的相似度，距离越近越相似，距离由实例中的程序概念集合计算得到。

叉叉表示缺少预备知识难以进行学习；圆圈表示可以学习相应程序实例，圆圈饱和度表示用户的进度，为空时表示该实例是全新的但可以开始学习；图标和饱和度由用户学习历史确定。

　　图4NaxExADVISE平台的推荐界面

　　3、知识建构工具的设计

　　知识建构是对外部知识资源进行主动选择、加工和处理，从而获得理解的意义的过程。

该过程不是简单的信息积累，而是新旧知识经验产生冲突，以及由此而引发的认知结构重组，是新旧知识之间双向的相互作用过程，如图5所示。

新知识促成的认知结构变化可以分为同化和异化两类。

同化是将新知识整合到已有的认知结构中，仅在原有的认知结构上进行添加处理。

异化是打破已有的认知结构，进行修改或删除处理，或者在原有的认知结构中添加一个全新的认知模式。

可以支撑知识建构的可视化工具包括概念图、认知地图、思维导图、视觉隐喻等。

根据互动渠道的不同，可以将知识建构分为当面互动和在线协作两种模式。

　　图5知识建构过程

　　3.1当面互动模式

　　当面互动模式是知识用户以座谈会的形式借助图形绘制工具完成知识建构。

当面互动模式中，图形绘制工具常常由一人操控，设计的重点在于以下两个方面：

一是绘制的图形应适合于投影仪或交互白板的呈现，能够满足多人同时观看、一人单独操作的沟通需要。

二是跟踪并记录最终图形的生成过程，能够满足图形更新迅速、知识评价及时的操作需要，让参与用户能够了解知识建构的动态过程。

　　3.2在线协作模式

　　在线协作模式是知识用户借助在线交流工具和图形绘制工具完成知识建构，即在虚拟环境中进行。

在线协作模式的设计重点在于以下3个方面：

一是绘制的图形应适合于Web形式发布和呈现，能够满足及时更新的需要。

二是图形绘制工具应尽量轻型化，不需要过多的修饰处理，避免在客户端上安装复杂的程序。

三是图形绘制和在线交流两项功能应尽量整合在一起，可以以图形绘制工具为主嵌入在线交流功能，也可以以在线交流工具为主嵌入图形绘制功能，当然也可以直接开发两项并具的新工具。

　　4、智能交互平台的建设

　　4.1智能交互平台建设的前提和功能

　　1）丰富的知识源。

丰富的知识源是智能交互平台建设的前提，必须从广泛的知识源中采集知识资源。

搜索引擎是获取知识资源的重要途径，行业搜索引擎的不断推出提供了更为准确和合适的知识资源；网络数据库、数字图书馆、学科知识门户的建设使得人们更为方便地获取知识资源。

　　2）便捷的操作。

操作的便捷性主要体现在局部细节与全局结构之间的切换，以及各种动作选择两个方面。

全局结构是指整个知识体系的映射方案，当知识体系的规模较小、能够在同一个屏幕上显示时，直接将所有局部细节按照一定顺序排列即可。

而当知识体系达到一定规模，不能在同一屏幕上显示时，则需要提供相应机制。

例如，概念图制作工具常常提供两种机制：

一是将较大的概念图分割，并通过链接方式实现概念图之间的切换。

二是提供导航地图，通过导航地图用户能够迅速定位自己所浏览的位置。

动作选择是指为用户提供的操作功能，不同的操作应采用合适的机制来实现，包括按钮、面板、选项卡、滑块，鼠标操作（单击、右击、双击、拖动），快捷键等。

　　3）个性化的定制。

个性化定制不仅包括用户界面的个性化定制，还包括知识需求和知识收藏的个性化定制。

知识需求的个性化定制是让用户填写相应的需求文档，平台自动地将相关知识推荐给用户。

知识收藏的个性化定制是能够让用户根据自己的需要收集所关注的知识资源，并能够按照自己的思路进行管理，完成添加、删除、修改操作。

　　4）多样化的协作。

智能交互平台应提供多样化的协作机制以满足沟通交流的需要。

协作机制分为两个方面：

一是相关人员之间的沟通，即提供相关人员之间进行沟通的工具，包括即时通信、BBS、Blog等，以使相关人员能针对相关问题、任务和想法进行即时沟通。

二是相关工具的同步功能，例如，在多个人共同完成一幅概念图的绘制时，该图常常同时被多个人请求修改和占有，就需要一定的机制来保证概念图的版本一致性。

　　5）智能化的处理。

智能交互平台应具有一定的智能化处理能力，满足相关知识处理的需要。

应包括以下功能：

知识点记忆功能、高效检索功能、自动联想功能、错误提示功能、统计分析功能等。

　　4.2体系框架

　　智能交互平台的体系框架包括数据层、应用层以及界面层，如图6所示。

　　1）数据层。

数据层包括知识库和绘制视觉对象库。

知识库用以保存各种知识资源；绘制视觉对象库保存用户在知识建构过程中绘制的各种可视化对象，如概念图、认知地图、思维导图等。

　　2）应用层。

应用层包括资源管理、展示算法库、图形绘制以及交流工具4个模块。

资源管理为用户提供检索和利用知识资源的各种工具，包括资源导航工具、资源检索工具、自动摘要生成、资源存取通道、资源收藏功能等。

展示算法库是为可视化对象的布局和优化提供算法，包括HyperTree、TreeMap、直方图、饼图、力导向算法以及寻径网络算法等。

图形绘制模块由处理视觉对象的一组操作组成，包括添加、修改、删除视觉对象，以及为视觉对象添加、修改、删除视觉属性。

交流工具是为用户在线协作和交流提供工具，包括消息传递功能、聊天室工具、自由讨论区、Blog、Email等。

　　图6智能交互平台的体系框架

　　3）界面层。

界面层是用户通过Web浏览器、WAP浏览器进行操作的接口，实现用户操作的简单化和高效化，实现移动通信网与计算机通信相结合、个人计算机与移动终端相结合，满足用户能够在任何时候、任何地方完成知识获取和利用。

　　5、结束语

　　可视化技术将人类强大的视觉处理系统和计算机自动化系统联系起来，将知识的外在表示方式和人类内部表示知识的方式紧密结合，能够促进知识的理解与吸收，支撑知识构建的完成。

可视化技术在知识构建中的作用体现在知识导航和知识建构两个方面，二者发挥作用依赖于高效的智能交互平台。

　　【参考文献】

　　[1]周晓英.信息构建与知识构建[J].情报理论与实践，2005,28（4）:

352-354.

　　[2]姜永常.知识构建的基本原理（上）——知识构建中的知识状态演变及其基本原则[J].图书情报工作，2009,53（4）:

106-110.

　　[3]SCHNOTZW,KüRSCHNERC.Externalandinternalrepresentationsintheacquisitionanduseofknowledge:

visualizationeffectsonmentalmodelconstruction[J].InstructionalScience,2008,36（3）:

175-190.

　　[4]COFFEYJW.LEO:

aconceptmapbasedcoursevisualizationtoolforinstructorsandstudents[M]//KnowledgeandInformationVisualization:

SearchingforSynergies.Heidelberg,SpringerLectureNotesinComputerScience,2005:

285-301.

　　[5]NOVAKJ.Helpingknowledgecrossboundaries:

usingknowledgevisualizationtosupportcross-communitysensemaking[C]//Proceedingsofthe40thHawaiiInternationalConferenceonSystemSciences,2007:

38.

　　[6]BRUSILOVSKYP,etal.Adaptiveknowledge-basedvisualizationforaccessingeducationalexamples[C]//Proceedingsofthe10[th]InternationalConferenceonInformationVisualization,2006:

476-484.