远程培训生成性学习资源的采集与整合策略Word文档格式.docx
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1.2生成性学习资源的类型
支持软件
文件类型名称
文件扩展名
文件呈现形式
InterExplorer10
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.html；
.htm
发帖、专家点评
学员作业
项目简报、学科简报
ASP文件
Asp；
.aspx
PHP文件
.php
AdobeAcrobatReader
PDF文件
.pdf
班级简报、推荐文章
MicrosoftMediaPlayer
视频文件
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.mpeg；
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.asf；
.wmv；
.flv
学科在线答疑视频、
班级在线讨论视频、微课作品
音频文件
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.rmi；
.wav；
.mp3
Realplayer
Realplay视频文件
.rm；
.ram；
.rmvb
课件、微课作品
MicromediaFlashplayer
Flash动画软件
.swf；
.fla
班级简报、
InterExplorer
图像文件
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.png；
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学员作业、推荐文章
文本文件
.txt
问题包提交、学员作业
Microsoftword2010
Word文件
.doc；
.docx
学员作业、优秀文章
Microsoftexcel2010
Excel文件
.xls；
xlsx
在线活动汇总
Microsoftpowerpoint2010
Powerpoint
.ppt；
.pptx
2生成性学习资源采集与整合的基本思路
远程培训中对生成性学习资源的采集与整合，是指紧密围绕中小学教师的专业能力需求，通过先进的技术方法，汇集历年远程学习平台中相关的生成性学习资源，加以整理、组合，动态增加到培训资源中，切入目前实施远程培训的平台相应的模块中，提供给参训的中小学教师，进行浏览和查询，学习和交流研讨。
2.1采集与整合的必要性
远程平台中生成性学习资源内容丰富，形式表现多样，是集文字、图像、声音、视频为一体的多媒体信息。
它们按照非线性文本组织模式，将信息单元储存于节点，通过含有URL地址的统一资源定位符，体现各个节点之间的概念逻辑关系，形成一种网状结构。
既可以按线性顺序查阅，又可以进行跳跃式浏览，具备无序性、开放性、动态性、多样性的特点。
2.2生成性学习资源采集与整合的技术要求
根据参训学员的多样化需求，设立明确的采集主题，构建采集与整合生成性学习资源系统，满足系统设计的技术要求，构思系统运行的流程。
2.2.1生成性学习资源的采集技术
培训平台中的信息资源，大部分是采用超文本标记语言（HTML）方式的Web网页。
具有明显的等级层级关系的超文本，通过链接跳转，把网络资源分类体系的结构方便地显示出来。
网络信息采集系统按照指定网页链接层数、重试次数、下载超时时限，定时定制下载要求，完成指定的网页URL的信息搜集工作[3]；
系统还应追踪敏感站点的页面变化，特别是学段、学科的变化，并支持以推送短信的方式，将网页的变化通知用户。
2.2.2生成性学习资源的分析与过滤技术
生成性信息资源采集系统必须提供强有力的技术手段控制信息的发布，有效去掉垃圾信息及无用信息，其中包括：
针对超链接中的文本、超链接结构、主机地址进行设定的超链接过滤技术通过超链接过滤能去除70%以上的垃圾信息；
将采集的资源分成HTML、图像、PDF、ZIP等多种形式的下载资源类型过滤技术，可以定制需要下载的类型；
提供正确表达式过滤条件，除了关键词，还为高级用户提供多一种的选择的结构过滤技术；
允许用户提供一批文章作为过滤条件的内容过滤技术，从而规避抄袭现象，仅下载与这批文章重合率<
60%的信息资源。
2.2.3生成性学习资源数据库管理技术
下载数据是过程，目的是重新整合并发布，高水平的数据库管理技术是研制数据库结构、各数据库关系、安全保存、快速获取的基础,同时具有良好的发布系统，才得以充分发挥下载数据的作用，发布系统的基础是科学的信息整合。
信息整合有两种方案，一种是直接提供原文；
另一种是提供线索建立链接。
这样不仅增强了系统得交互性，还为参训教师提供了有效路径指导。
2.2.4生成性学习资源的整合与评价技术
根据学段与学科设置，依据成熟的中小学教师专业知识分类体系，对所采集的信息资源进行重新分类，这是远程培训开展个性化信息定制服务、建立专门数据库的基础和前提。
只有具备高水平的生成性信息资源，才能保证高水平的信息服务。
由于下载数据文件类型多，来源不同，势必质量差异层次不齐，内容鱼龙混杂，因此需要建立良好的数据质量管理机制，确保具有高水平的管理人员对数据质量进行整合，高水平的学科专家对信息内容进行评价。
2.2.5生成性学习资源的发布与推送技术
实时、动态、科学分类的发布技术，可以确保数据的全面及时，同时辅以良好的查询界面、查询中良好的个性服务，让中小学教师查找更加方便快捷，达成采集与整合系统的数字服务目标。
Push技术具有自动搜集的功能，并且定期推送信息，主动、直接传递中小学教师感兴趣的信息。
参训教师设置信息订单，由Push服务器选择生成性学习资源，推送给参训教师读取，这就更需要信息整合发布技术。
2.3资源采集与整合的技术
2.3.1基于Mutil-Agent的分布式主题信息采集系统
2.3.1.1Mutil-Agent主题信息采集系统的概念和特征
Mutil-Agent系统（MAS）是由一组具有一定资源和能力，相对独立且相互作用的Agent组成的计算机系统，这些自主的Agent通过协作方式实现整体的功能，达到共同的目标。
基于主题的信息采集系统，可以自动判断网页信息是否和主题具有相关性，如果主题和网页信息，即进行分析、存放网页信息[4]。
具体功能表现在两方面：
一方面是结构分布式，即同网络的分布一致，系统中的Agent分布于网络的各个分支资源节点上，通过协作来实现系统的整体采集功能；
另一方面是工作协调性，即系统中的Agent之间通过相互间的协作，共同完成参训学员多样的信息需求，Agent之间存在相互协作和通信的机制。
2.3.1.2基于Mutil-Agent的分布式主题信息采集系统分析
分布式主题信息采集系统的关键在于对参训教师提出的信息需求进行正确的主题分析。
围绕中小学教师的专业能力构成、课程标准比对、学科教学特点、中小学教师的实际需求、工作中切实遇到的难点与困惑等主题，进行知识单元的抽取。
从功能上，面向主题的信息采集系统由三部分构成：
信息采集子系统、信息分析子系统和Agent管理子系统，如图1所示，各个子系统内部又包含功能独立的多个智能Agent组成。
Agent管理子系统主要是由信息查询协作Agent和Agent管理器组成。
2.3.2基于SOA的网络信息资源采集系统
2.3.2.1面向服务的架构SOA基本概念
SOA（ServiceOrientedArchitecture）面向服务的架构是一种体系结构风格。
它采用面向服务的软件封装技术，用服务接口（ServiceInterface）和服务实现（ServiceImplementation）的方式呈现。
本质上是一种基于组件的模型，不同的服务之间通过定义良好的接口和契约进行通信，把不同的应用程序的功能单元联系起来[5]。
SOA的基本三要素是：
服务描述、服务发现和服务调用,它们在不同的服务实例中由不同的实体承担。
WebServices是实现SOA的多种技术之一，由于具有平台无关性、松散耦合性、易集成性及自描述性等优势，因此成为实现SOA的最佳方案[6]。
2.3.2.2WebServices实现技术和面向服务的采集系统架构
WebService是建立在开放标准和独立于平台的协议基础之上的分布计算单元，是实现SOA的架构技术。
WebSpere不仅是一个包含了编写、运行和监视的全天候的随需应变的Web应用程序，同时也指包含跨平台、跨产品解决方案所需要的整个中间件基础设施，如服务器、服务和工具。
WebSpere的信息集成功能允许我们创建不同来源的结构化和非结构化信息的一致和统一的视图。
例如可以创建跨越所有信息资产的自由格式搜索，这些信息资产包含Web站点、关系数据库、文件系统、门户网、写作系统和内部管理系统。
根据面向服务体系结构的思想，结合项目的实际需求分析，可以设计出一个基于SOA的生成性学习资源采集架构，如图2所示。
2.4生成性学习资源采集与整合的策略研究
2.4.1人工采集整合
人工采集是指远程培训生成性信息资源采集人员通过参考咨询服务、参训教师提升专业能力的需求、辅导专家的资源分类设计要求，手动将历年培训学习平台中的生成性学习资源，保存到本地服务器，经过重新加工，处理，转换后提供给参训教师查询使用。
2.4.2自动化采集整合
自动化采集是指通过先进的自动化采集软件，将历年来的培训学习平台中，满足参训教师需求的文献信息资源采集到本地服务器，经过加工、处理、转换后供参训教师使用。
自动化采集整合是采用SDI（SelectiveDisseminationofInformation）定理情报服务等先进技术，是计算机情报检索服务的重要形式之一[7]。
SDI采用脱机批量处理的工作方式，每次检索处理一批用户提问，用户不直接与计算机系统接触，仅向检索中心提交提问单，由检索中心按照用户要求组建成提问档。
之后以组织好满足参训教师需要的文献资源为标准通过相应的软件平台进行自动化采集。
3生成性学习资源采集与整合的意义
学习者是具有创造性的个体，参训教师的远程培训学习，不仅是接受的过程，更是创新的过程。
每年十万名左右的参训教师分属安徽省不同地域、不同学校，因为相同的培训目标，齐聚在同一个网络学习平台中，易于建立信任关系，学习新课标，探讨新问题，乐于分享工作经验和心得，激发专业智慧和灵感[8]。
在每届历时一年的线上线下学习中，产生了海量个性化、生动、鲜活的生成性学习资源，而且紧贴参训教师的工作实际，采集整合学习资源，无疑是对培训资源的深度开发，其意义体现在以下三个方面：
3.1降低学习峰值时段的服务器负载，提高检索速度。
在实际的项目开展情况来看，项目开展中存在网络使用高峰。
时段上集中在线上学习阶段，钟点上集中在每一天的中午和晚上，特别是平台中查询检索的功能，更增加学习高峰时的服务器负载，降低了检索速度。
如果将学员感兴趣的学习主题通过网络采集后存储到平台中的一个模块中，则学员只需要在平台局部进行一次查询访问，就可以较为全面获取相关的学习资料，从而减少学员对平台数据的占用时间，降低了学习峰值时段的服务器负载。
3.2将前期培训信息与当下培训资源融为整体，实现知识增值。
为了提高教师师德素养和业务水平，在安徽省教育厅颁发的《关于安徽省“十二五”中小学教师培训工作的实施意见》文件中，明确了“提高有效教学能力，促进学生有效学习”的培训目标。
围绕五年来每年不同的培训主题（表2），采集整合五年来培训学习平台中的生成性学习资源，进行集成、重组和融合，在培训学习平台中生成一个分系统，达到让参训教师直接访问的效果。
整合、集成后的生成性学习资源是各异构信息资源的有机集成和关联存储，不是简单的汇集和堆放。
摈弃其中零散的、无序的、优劣混杂的信息，通过信息采集与整合系统，进行筛选、分类、整合，形成系统和有序的生成性学习资源，再转而通过培训学习平台向参训的中小学教师进行发布，不仅实现教师专业知识的增值，而且成为安徽省中小学教师教育网资源建设与服务的一项重要内容。
总之，每年一届的远程培训生成性学习资源的采集整合，是一项长期而又复杂的任务，不仅需要实施动态地与参训教师沟通，从参训中小学教师的视角去发现信息采集的缺陷和不足，更重要地是扎根到参训教师迫切提高专业能力的需求中，在聚合的基础上，对生成性学习资源进行加工整合，形成体系化的学习资源，激励中小学教师对自身智慧的挖掘，为参训教师营建良好的学习资源使用环境，提高安徽省中小学教师教育网为中小学教师服务的能力。
参考文献：
[1]安徽省2014年“有效评价”主题远程培训项目年度总结[K].2014：
4.
[2]万力勇，赵呈领.用户生成性学习资源：
数字化学习资源开发与利用的新视角.电化教育研究[J].2014（5）:
53.
[3]网络资源采集与数字资源长期保存学术研讨会论文集[M].北京：
国家图书馆出版社，2013:
39.
[4]杜素芳.基于主题的教育信息定向采集系统的设计.计算机光盘软件与应用[J].2014（13）:
236.
[5]李泽城，杨昆，袁磊.基于服务式GIS的昆明市区交通网络分析信息查询系统研究与实现.数字技术与应用[J].2015
（1）:
73.
[6]薛玉军,肖明清.基于ATML的自动测试系统软件体系结构.空军工程大学学报（自然科学版）[J].2014（5）:
22
[7]张美江.荣誉档案信息管理系统开发与利用的研究.电子技术与软件工程[J].2014
（2）:
[8]田红梅.试析教师远程培训中的知识管理.天津电大学报[J].2013（3）:
45.
Remotetraininggenerativelearningresourceacquisitionandintegrationstrategy
TianHongMeiWangShunHe
（AnhuiOpenUniversity,Anhuihefei230022）
Abstract：
ThereareawealthofGenerativeLearningResourcesinremotetrainingnetworkplatform,thearticlefirstintroducesthedefinitionofremotetraininglearningresourcesgenerated,thenexplainedthenecessity,technical,strategicacquisitionandintegrationofthreeaspectsofgenerativelearningresourcestheacquisitionandintegrationofgenerativelearningresources,thebasicidea,concludedthattheacquisitionandintegrationofgenerativelearningresourcessignificance.
Keywords：
Distancetraining;
generatinglearningresources;
topicsAcquisitionSystem
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