关键词：地籍测绘 国土资源管理 服务功能
一、引言
测绘是指以光电技术、计算机技术、信息科学以及网络通讯技术等为基础，以全球定位系统、遥感技术与地理信息系统为核心，通过测量的手段获取地面现状的位置信息与图形信息，反映相关设施与自然地理要素的空间位置、形状、大小及其相关属性，为国土资源管理与工程建设的规划设计提供相关依据。地籍测绘是对土地界线的界址点坐标进行精确测定，将地表相关设施的空间位置、面积及其他属性准确绘制在图纸上，为我国国土资源的管理及各项基础业务工作提供有力的支持和服务。国内针对地籍测绘在国土资源管理体系中服务功能的相关研究，江长喜（2000）阐述了测绘工作在国土资源管理中的重要作用，提出充分开发，利用已有的基础地理信息资源为国土资源管理服务，运用现代测绘技术手段，提升为国土资源管理服务的功能和水平；余雷（2012）通过分析地籍测绘的作用，探究地籍测绘的经济作用，阐述地籍测绘的土地开发利用等研究了地籍测绘在国土资源管理中的作用。本文重点分析了地籍测绘与国土资源管理体系建设的相互关系，研究了地籍测绘在国土资源管理体系中的服务功能，结果为实现国土资源管理的建设与发展提供一定的理论参考。
二、地籍测绘与国土资源管理体系建设的相互关系研究
地籍测绘与国土资源管理体系建设相互关系是一个彼此相互依托、相辅相成、有机统一的整体。地籍测绘服务于国土资源管理体系的建设与发展，为国土资源管理中国土整治与开发、土地的归属权、土地纠纷与变更等重要环节提供科学、规范、合理的保障。伴随现代社会科学技术的发展，在经济全球化、数字化、信息化的时代背景下，涵盖国土资源调查信息系统、土地利用信息系统、地藉信息系统等的国土资源信息系统建设与发展势在必行，而地籍测绘是为国土资源信息系统建设提供基础材料的精确的科学手段，是国土资源管理体系建设的前期性、基础性的准备工作。国土资源管理体系的建设为国家资源的宏观管理、国防建设、城乡规划等提供可靠保证的参考依据，同时使地籍测绘工作的前期性、基础性、公益得到充分发挥，推动了地籍测绘技术的发展。综合分析地籍测绘与国土资源管理体系建设的相互关系，地籍测绘通过对地块权属界线的界址点坐标进行精确测定，将地表相关设施的空间位置、面积、权属关系和利用状况等属性进行精确的绘制与记录，强化了国土资源管理体系高度的权威性、组织性、纪律性，确保相对科学、合理的分配与利用每一寸土地，为国土资源管理体系的建设与发展提供科学、可靠的基础资料，与此同时国土资源管理体系的建设与发展的过程中也带动了地籍测绘技术的发展，二者逐步形成相互依托、相辅相成的关系推动了国民经济建设与社会的稳步发展。。
三、地籍测绘在国土资源管理体系中的服务功能分析
地籍测绘技术是强化国土资源管理信息的有效平台，是国土资源部门进行空间数据分析与空间辅助决策有效技术手段，服务于国土资源管理体系的建设与发展。探究地籍测绘在国土资源管理体系中的服务功能，首先，地籍测绘在土地开发中发挥了重要的作用，地籍测绘对土地属性的精确测定为土地资源的合理开发提供科学的基础资料，为区域地形、土地规划、产业结构调整及土地分配等提供重要数据支持，为土地的利用监测与动态的遥感分析提供理论依据；工程建设上，地籍测绘规范了土地开发的方案设计的资金预算与工程质量，保证了开发方案的可行性。其次，地籍测绘在国土资源管理中发挥了重要的经济作用，地籍测绘为我国土地的审批、规划以及合理利用提供基础材料，保证了城乡规划的合理开发，强化了土地与建筑物的产权管理；服务于城市的交通道路管理，作用于国家基本比例尺地图的更新，有效地对土地进行了动态的监测。再次，地籍测绘技术的科学性、规范性在解决土地归属权纠纷，地质灾害损失评估，城市环保与基础设施建设，城市区划和地名管理都发挥了重要的数据支持功能。地籍测绘促进了国土资源管理的可持续发展，地籍测绘是国家对能源、交通、水利以及通讯等设施进行战略投资的基础，是加强我国自然生态环境的治理水平，促进国土资源的科学合理开发、利用与保护的重要保证。综合研究地籍测绘在国土资源管理体系中的服务功能，地籍测绘技术为我国国防建设、国土资源管理战略方针的制定、土地合理开发决策的实施、城市、农村土地资源的规划及国土资源的动态监测提供重要的技术支撑与数据保证服务，推进了现代社会国土资源管理的可持续发展，带动了整个社会经济的进步。
四、总结与建议
现代社会经济全球化、信息化、数字化时代背景下，伴随社会的快速发展与测绘技术的不断进步，我国的国土资源管理事业正进入非常重要的发展阶段。现代地籍测绘技术能够为我国国家资源管理体系的建设提供科学、可靠的数据支持平台，能够为我国国防建设、城市规划、土地开发与管理以及土地资源的数据分析与决策实施提供理论保证，服务于我国现代化、适时化、规范化、法制化、科学化的国土资源管理，为促进我国城市、农村的信息化建设提供了重要的技术支撑。现代社会实践发展中须完善地籍测绘的相关制度，促使地籍测绘工作与现代化技术手段的相互融合，保证测绘数据质量的准确度，不断强化测绘在国土资源管理中的服务功能，完善国土资源管理数据库的建设，实现城市、农村空间数据共享，为国土资源开发管理提供切实有效的数据服务，进一步实现国地资源管理的现代化。
参考文献
[1]余雷. 地籍测绘在国土资源管理中的作用[J]. 科技资讯，2012，（24）：27.
[2]安波. 强化测绘在国土资源管理中的服务功能[J]. 河北建筑工程学院学报，2006，（02）：70-71.
[3]王玉龙. 测绘在国土资源管理中的作用[J]. 科技咨询导报，2007，（24）：25.
[4]江长喜. 浅谈测绘在国土资源管理中的应用服务[J]. 资源・产业，2000，（11）：26-28.
关键词：排斥；联系；能量转换；执政资源；系统
中图分类号：D26文献标识码：A
资源概念源自经济学。根据《现代汉语词典》的解释，资源是指“生产资料或生活资料的天然来源”。借有此义，资源一词在社会科学中被广泛使用，将其引申到政党政治中，就派生出“执政资源”这个概念，成为政治学分析的一种重要方法。“一个政党必须具备必需的资源才能体现自己的存在价值，拥有雄厚的资源是政党执政不可或缺的条件。”［1］ 而资源固有的特征决定，政党与其它资源主体一样，需要面对资源的紧张或短缺、资源过度消耗、资源流失、资源利用率不高等问题。因此，政党应该树立资源安全意识，定位资源开发重点。
系统是指处在环境之中相互作用和相互依赖的若干部份（要素）组成的具有一定结构和确定功能的有机整体。要构成一个系统，必须有三个条件：(1)要有两个以上的要素；(2)要素之间要相互联系，相互作用；(3)要素之间的联系与作用必须产生整体功能。这三个条件缺一不可。
“执政资源，是指执政党在领导国家的政治、经济、文化和社会生活中可资利用的人、财、物、信息等自然的、社会的因素总和。”［2］政党执政资源涉及的范围广，涉及的要素多，各个要素之间相互联系、相互制约，各个要素“合力”的效应如何直接关系到党执政能力的提高和执政地位的巩固，因此政党执政资源已经形成一个系统，这一点也业已被学术界所公认，笔者在此也不做过多的论述。笔者更为关注是政党执政资源系统内各资源要素之间究竟呈现出一种什么样的关系？政党能否正确处理好这种关系，这不仅关系到执政资源的优化配置问题，也直接关系到政党政治资源系统的有效运作。但长期以来，学术界在对政党执政资源研究中，以对策性研究较多，而基础性研究较少；从政治学视角进行研究的比较多，但综合运用资源科学、系统学、经济学和政治学等对执政资源进行综合研究的成果还很缺乏。为此，笔者在本文尝试着综合运用资源学、经济学、系统学和政治学相关学科研究成果，对执政资源系统内各要素关系作基础性的研究。
笔者认为在政党执政资源系统内，各资源要素之间呈现出排斥、联系和能量转化三种不同状态。它既反映各资源要素之间的关系，也反映执政资源系统各资源要素运作的基本规律。执政党执政资源的开发应避免第一种状态，力争第二种状态，并有效促进第三种状态。
一、排斥
排斥是指使别的人或事物离开自己一方。经济学认为，由于用于生产满足人类需要的各种经济物品的资源是稀缺的，因而，在经济资源配置中，随着一种资源配置量的增加必然会带来另外一种资源量的减少。假定一个社会利用其全部资源生产两种物品：物品X与物品Y。该社会的生产性边界如图标所示。
在图标中横轴代表物品X生产的数量，纵轴代表Y的生产数量。在经济学中，资源的配置都面临这样的选择：要么多生产物品X；要么多生产物品Y；或者相反。在资源一定的情况下，多生产一个单位的物品X，就要以少生产若干单位的物品Y作为代价，反之，多生产一个单位的物品Y，就要以少生产若干单位的物品X作为代价。在这种情况下，X产品和Y产品之间呈现出一种排斥关系。
同样，在政党执政资源系统中，各资源要素之间也存在着相互排斥的关系。这种排斥关系主要表现为在执政资源总量一定的情况下，任何两种同时并存的资源要素之间活动一种可能性，即当一种资源要素产出增加时，可能会导致另外一种资源要素产出的减少。以新中国成立后中国共产党执政资源开发为例，虽然在建国初期中国共产党执政资源有一个良好的开端，但随着“左”的思想的泛滥，人为地夸大了意识形态领域斗争的重要性，从而使中国共产党执政资源的开发的重心逐步向意识形态资源的开发倾斜。“认为社会主义制度的建立只是万里长征的第一步，在相当长的时期内，社会主义仍然是一个要从各个方面不断发展完善的过程。因此，他希望人们保持战争年代那样一种革命热情与精神，不断推动社会主义向前发展。这无疑是合理的、有战略远见的。但是，另一方面，又正是从这里走进了晚年错误的误区。”［3］ 其结果是：由于坚持以意识形态资源单向度开发的导向，使意识形态资源脱离了与资源要素相互作用和相互制约的内在关系，它不仅导致意识形态自身走向畸形的发展轨道，而且也挤占了其他资源生存与发展的关系，从而使意识形态资源要素与经济资源、组织资源、制度资源、社会资源等资源要素之间表现出一种相互排斥的负相关关系，即意识形态资源要素量的正向增加，导致了经济资源、组织资源、制度资源、社会资源等资源量的反向减少。
二、相互联系
上述阐述了执政资源系统内各执政资源要素之间存在的相互排斥的关系。其主要的分析工具是经济学的相关理论。但对执政资源系统的各个要素来说，由于各执政资源要素大都是可再生的，因此，执政党在进行执政资源的开发时，两种同时并存的资源要素活动之间又并不一定会表现出相互排斥的负相关关系，反之可以表现为相互联系的正相关关系。两种资源要素的关系就可能表现出这样一种函数。（如下图）
在上图中，随着X资源产出的增加，Y资源的产出也随之增加。两种资源表现为正相关关系。如改革开放以来，中国共产党经济资源增加同时，也大大增强了中国共产党意识形态的说服力就是明显的例证。
当然以上只是表示两种资源要素可能存在的正相关关系，其实在整个执政资源系统中，意识形态资源、组织资源、制度资源、权力资源、经济资源、社会资源和文化资源是相互联系、相互渗透、相互制约、相互促进的，形成了一个统一的、完整的有机体。任何一个资源要素的正向性增长都离不开其他资源要素的配合和支撑。
如意识形态资源的增长就离不开经济资源、组织资源、制度资源、权力资源、经济资源、社会资源和文化资源的支撑。执政党经济资源、组织资源、制度资源、权力资源、经济资源、社会资源和文化资源开发的成效越是明显，执政党所信奉的意识形态就越具有说服力，越能够得到民众的认可。
同样执政党经济资源的增长，也离不开执政党其他资源要素的支撑。首先是来自意识形态资源的支撑。“意识形态是统治阶级、社会利益集团(包括国家或国家集团)和社会关系共同体(包括各种正式组织或非正式组织)在对社会经济状况、政治制度和文化生活等进行自觉反映时所运用的思想观念、价值体系、心理认知、精神指向和理论学说等的总称。”［4］ 意识形态“不仅仅是一种认知体系，更是一种为人类思想和行为定向的价值体系。”［5］ 它是个人和社会达成协议的一种节省交易费用的工具，具有确认现行制度合法性或凝结某些社会团体的功能。正如诺斯所指出的：“社会强有力的道德和伦理法则是使经济体制可行的社会稳定因素……更一般地说，如果没有一种明确的意识形态理论或知识社会学理论，那么，我们在说明无论是资源的现代配置还是历史变迁的能为上就存在无数困境。”［6］ 具体而言，主要表现为以下几个方面。一是意识形态能够减少社会经济生活中的摩擦或矛盾，从而降低社会经济运转的费用。经济的运行过程中，为了确保交易双方遵守交易规则，就需要一种价值体系，用于说明现行制度的正义性和合法性。从而意识形态的作用是不可替代的，它是一种节约时间和精力的工具，有助于实现交易双方决策过程简化，并促进社会共同稳定发展，使经济组织富有粘合力。二是意识形态有利于克服搭便车。所谓搭便车是指某些人或团体在不付任何代价（成本）的情况下从别人或社会获得好处的行为。搭便车是新制度经济学家探讨的一个重要问题，在他们看来，产权界定不清、外部性、公共物品的存在都是搭便车产生的根源。而意识形态资源的有效开发则可以促进人们不再按有关成本与收益的简单的、享乐主义的和个人的计算来行事。从而使个人“搭便车”或违犯规则的行为减少。正所谓信任降低了“交易成本”。三是意识形态能在一定程度上解决非市场机制的资源配置。“即使是在当达的市场经济国家里，资源配置也是由市场配置机制与非市场配置机制构成的。”［7］ 例如企业内的一些经济活动、家庭内的大多数经济活动都是由非市场配置机制决定的。“市场配置机制是由供求关系、价格等因素构成的，而意识形态在非市场配置机制中却起着举足轻重的作用。在社会主义传统计划经济体制时期，意识形态在社会经济生活中所起的巨大作用就是一个佐证。”［8］ 总之，经济资源的开发，离不开意识形态资源的支撑。1978年以后，中国经济发展过程中诞生的诸多新生事物，如联产承包责任制、对外经济发展以及社会主义经济体制目标模式的确立等等，无不是以意识形态领域内的解放为前提的。同样，经济资源的增长，也离不开来自组织资源、权力资源、制度资源和社会资源的支撑。组织资源的有效开发，可以为执政党进行经济资源的增长提供强有力的组织保证，权力资源有效开发，可以减少经济变革和经济发展的“实施成本”和“摩擦成本”。制度资源和社会资源的有效开发可以为经济增长和经济发展提供安定团结、和谐的政治、社会环境。
再以制度资源的开发为例。制度资源的开发也离不开党意识形态资源、组织资源、经济资源、社会资源和文化资源的支撑，否则制度也成了一个空架子，失去了方向和精神指导，也变得没有任何实际意义。（1）就制度资源与意识形态资源而言。制度资源的开发如果不辅以有效的思想和观念建设，并与思想观念建设相辅相成，那么制度资源开发一方面难以达到应有的效果，甚至可能因为思想观念的问题而失去实际效能，如，建国以后的很长一段时间内，由于党在“左”倾主义的意识形态指导下，马克思主义被教条化和庸俗化，这不可避免导致党制度运作的失效和制度资源开发的严重挫折；（2）就制度资源与党的组织资源而言。制度资源开发如果没有党组织这一载体，那么党的制度也就失去了运作的主体，制度失效现象就不可避免；（3）就制度资源与经济资源而言。市场经济呼唤有限政府。发展市场经济的发展必然要求政经分离、政企分开、政社分开，把属于市场的功能还给市场，同时构建社会主义市场经济体制需要完善国家的法律体系，需要加快国家法治化进程，而执政党要促进市场经济发展，丰富自身的经济资源就必然要使自身的执政行为与之相适应，这就要求中国共产党自觉加强制度资源的开发以为经济发展提供良好的制度保障，而中国共产党的制度资源开发也正是在这一进程中得到不断创新和发展。（4）就制度资源与社会资源开发而言。社会大众自主意识、平等意识、竞争意识、开放意识和公民意识的增强，它可以为中国共产党制度资源的开发提供良好土壤环境。没有来自社会大众的价值观念和公共伦理，政治国家就不可能建立起一个代表民众意志和符合民众利益的法治体系，制度资源的开发也必然举步维艰，制度资源开发就不可能取得真正的成效。因此，制度资源的开发必须与党意识形态资源、组织资源、经济资源、社会资源和文化资源开发相结合，从而保证中国共产党制度资源开发的效应得以提高。（5）就制度资源与文化资源而言。文化影响着制度变迁的方式、方向和结果。制度不是凭空而来的，任何一种制度的出现都将会对应于一个历史既定的时点，都受到既有文化的影响。在面对相似的环境和条件，但不同的文化背景下，制度变迁的方式、方向和结果可能是不同的。历史的制度分析的主要代表人物格瑞夫认为，文化可以影响制度是因为由文化决定的预期影响均衡选择。由于文化信念影响人们的预期，一旦有关相互关系的不同策略预期形成以后，他们又会变化为新的“文化信念”，并且会超越他们所得以产生的原来的博弈。他在对热那亚和马格里布的文化差异与其不同制度选择之间的关系进行理论探讨和实证分析时指出：为什么面对着相似的环境和条件，热那亚和马格里布人选择了两种不同的制度？是什么因素影响（或者说支配）了这种选择呢？格瑞夫认为，当马格里布人和热那亚人于11世纪开始在地中海地区进行贸易活动时，他们已经形成了不同的文化遗产，并在文化方面表现出巨大的差异性。正是这种文化方面的差异性导致了他们对不同制度的选择。具体地说，在热那亚人中，是个人主义均衡成为他们选择的自然焦点，而在马格里布人中，则选择了集体主义的均衡。 ［9］由此可见，制度变迁过程中，不可避免会被被文化打上深深的时空烙印，从而使制度变迁表现为很强的路径依赖。“所有的制度(包括市场自身)都是路径依赖的，必需建立在一国或地区已有的历史、文化和社会结构之上。”［10］
同样，权力资源、组织资源、社会资源和文化资源的增长也离不开其他资源要素支撑，在此就不作具体阐述。
总之，在执政资源系统中，各资源要素之间是相互联系、相互制约的，任何一种资源要素的增长，都离不开来自其他资源要素的支撑。各资源要素的关系表现为：意识形态资源是灵魂，制度资源是贯穿于各资源要素始终的资源。（在政党执政资源系统中，制度资源有着特殊的作用，制度资源不仅与意识形态资源、组织资源、权力资源、社会资源、经济资源等一样属于执政党执政资源的要素之一，而且制度资源也是搭建各资源要素向国家和社会输送的“桥梁”。［11］制度资源的这种特殊作用，要求我们在进行执政资源开发时，要将制度资源开发贯穿于意识形态资源、组织资源、社会资源和经济资源开发的全过程。）组织资源是载体，权力资源是保障；经济资源、社会资源和文化资源是基础。（如下图）
三、能量转换
能量守恒定律认为，世界是由运动的物质组成的，物质的运动形式多种多样，每一种运动形式都对应着一种能量。物质的运动形式，在一定条件下可以相互转化，伴随着运动形式的转化，与之对应的各种能量也可以相互转换。能量转换是能量最重要的属性，也是能量利用中的最重要的环节。人们通常所说的能量转换是指能量形态上的转换，如燃料的化学能通过燃烧转换成热能，热能通过热机再转换成机械能等。能量在从一种形式转换成另一种形式，从一个物体传递到另一个物体过程中，在能量转换与传递过程中能量的总量恒定不变。
同时能量不仅有量的多少，还有质的高低。比如一大桶水，所含热量可谓很多，但不足以煮熟一个鸡蛋；而一勺沸水所含热最可能很少，却可以烫伤人。所以一样多的两个热量，如果它们的温度不同，产生的客观效果也不同。正如能量“量”的属性遵循能量守恒定律的第一定律一样，能量“质”的属性则遵循能量守恒定律的第二定律，即能量贬值原理。
能量贬值是自然界的普遍现象。例如在发电机中由于摩擦、内电阻等耗散结构，输入的机械能除绝大部分变成电能外，总有一小部分机械能要变成热能，使总的能量品质下降。能量品质保持不变，只是一种理想的情况。
对于政党执政资源系统来说，也存在一个能量转化的问题。这里包括两个层面的意思。
第一，在执政资源系统中，各资源要素之间存在类似物理学中的能量转化现象。这种转化可以表述为：一种资源要素的能量的增强，可以弥补其他资源要素能量的不足。如新中国成立后的一段时间内，中国共产党意识形态资源的有效开发，可以弥补经济资源和社会资源开发的不足。再如，改革开放以来，一部分党政干部的腐败大量消耗了党的政治资源。但是，由于中国的改革开放在经济社会方面取得了巨大的成就，使中国共产党执政的经济资源得到大幅度增长，并及时转化成了政治资源，转化成了主流意识形态的积淀，极大地充实了中国共产党的执政资源，因而中国共产党的执政地位仍然稳固。邓小平曾经深刻地指出：“如果没有改革开放的成果，‘六•四’这个关我们闯不过，闯不过就乱，乱就打内战，‘’就是内战。为什么‘六•四’以后我们的国家能够稳定？就是因为我们搞了改革开放，促进了经济发展，人民生活得到了改善。”［12］ 同样，一个资源要素能量不足，也会分散其它资源要素的“能量”，最终“连累”整个执政资源开发的成效。
第二，资源能量在转化的过程中同样存在着“价值贬值”的问题。笔者认为其“价值贬值”的程度可以用能量转化率来衡量，用公式可以表示为
能量转化效率=f转化数量/转化阻力
这里的f是变量。如面对不同的环境、时空，执政资源系统内，各资源要素的能量转化率是不同的。以中国共产党执政资源系统为例，在改革开放前30年，意识形态资源对经济资源的弥补作用，肯定要比今天的效果好（当然今天经济资源开发成效是明显的，但也不能忽视经济下行的风险）；二是执政资源能量“流向”所受到阻力的大小。执政资源能量转换过程中，不可避免会造成资源能量失散于环境之中，这时阻力的大小就决定了失散的多少，阻力大则能量失散的就多，反之就少。如在专制主义的国家，即使执政党经济资源能量很充分，但这种能量在向意识形态资源转化的过程中，由于体制机制的阻力作用，将会使经济资源的很多能量失散在环境中，其结果是即使经济资源开发取得很大成效，但民众对执政党所信奉的意识形态认同度依然很低。中国共产党的执政资源开发也要注意这一点。即中国共产党在继续保持经济资源增长的同时，要拓宽资源开发和配置的维度，将更加关注制度资源的开发，以优良的制度调节政党、国家、社会之间的关系，“在党、国家和社会之间有着比较清晰的、以法制和制度为基础的功能边界，使党在介入国家政权机关和社会的过程有着法制化的通道。”［13］具体表现为：在党和国家之间，党注重释放国家成长的空间，要强调党组织与政权机关职能上的分工，以消除党政不分、以党代政的问题，重视人民通过行使选举权实现当家作主的愿望，提倡依法治国，把法律作为运作公共权力的主要手段，主张对重大问题进行科学、民主决策，形成党的主张，并经过法定程序上升为国家意志。在党和社会关系方面，要注重培育社会力量。党既需要建构一个具有吸纳、整合和凝聚社会资源的基层组织，更要通过发挥党的先进性作用，以取得民众的认同。［14］从而达到有效集结正向的资源，同化或吸收反向异质资源，提高执政资源系统的能量转化率。
参考文献
［1］［2］周多刚, 邵云瑞. 论党的执政资源［J］. 江西师范大学学报（哲学社会科学版），2007(1).
［3］吴建国, 陈先奎. 当代中国意识形态风云录［M］. 北京：警官教育出版社, 1993.
［4］［5］牟成文. 群体意识形态的概念、特点和功能［J］. 江西师范大学学报（哲学社会科学版）, 2009(3).
［6］诺斯, 罗华平等译. 经济史中的结构与变迁［M］. 上海：上海三联书店, 上海人民出版社, 1994.
［7］［8］王文贵. 互动与耦合：非正式制度与经济发展［M］. 北京：中国社会科学出版社, 2007.
［9］韩毅. 历史的制度分析：西方制度经济史学的新进展［M］. 吉林：辽宁大学出版社, 2002.
［10］张良. 演化博弈思想的制度分析：中国经济转型研究的新视角［J］. 四川师范大学学报（社会科学版）, 2008(3).
［11］蒯正明. 论我们党执政资源系统的层次架构与运作模式［J］. 学习论坛, 2009(10).
信息环境下，海量教育信息资源与用户快速获取个性化教育信息资源之间的矛盾日益凸显，导致无处不在的学习演变为无处不在的搜索，学习者之间信息素养的差异使得个性化教育信息资源得不到有效利用，学习者不能同等享有优质教育信息资源，引发了信息环境下新的教育不公平。剖析个性化信息推荐服务，结合其研究现状，构建教育信息资源个性化推荐服务模式，探求其在教育领域的应用前景，为教育信息资源的主动服务提供解决策略，把合适的教育信息资源呈现给适合的用户，从而在一定程度上缓解数字化学习背景下的教育不公平，促进个性化教育。
【关键词】 教育信息资源；个性化推荐；教育公平；个性化教育
【中图分类号】 G434 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009―458x（2016）02―0005―05
一、问题的提出
大数据时代，教育信息资源的爆炸式增长和学习者个性化需求快速得到满足之间的矛盾引领着信息服务模式的变革。现代科技的发展促成全球信息总量以几何级数增长，2020年全球数据量将达到35ZB，为2009年的44倍[1]，这使得信息技术促进教育公平的同时也带来了巨大的挑战。面对海量的资源，学习者如何快速获取优质个性化教育信息资源的难题越发凸显。
第一，学习者需要花费大量精力搜索、鉴别和分析杂乱无序的教育信息资源。2010年6月，《纽约时报》做了一次相关民调，在45岁以下的受访者当中，近三分之一的人表示消耗巨额时间和精神成本，却依然迷失在浩瀚的信息空间中，找不到符合自己需要的资源。目前，教育信息资源的海量、静态和杂乱无章严重加大了学习者搜集资源的时间和精力成本，让无处不在的泛在学习演变成了无处不在的搜索。
第二，信息时代，个体间的“信息素养沟”演变成为“知识沟”。互联网技术的快速发展提升了用户的信息素养，也扩充了教育信息资源。然而，用户的认知容量有限，且认知能力的增长总体较为平缓，故信息素养得不到突破性提升，但教育信息资源却呈指数级增长，不断走向海量化。这就逐渐导致信息素养高的用户可以在海量资源中搜集到优质资源，而对信息素养低的用户来说，则较为困难，“优者更优，贫者更贫”的现象日趋严重，造成信息时代下的“知识沟”，加剧教育不公平。
第三，盛行的普适性教育信息资源不具有个性化，并非能满足所有用户的个性化学习需求。非主流的优质教育信息资源往往因主流教育信息资源的频繁使用而被覆盖，越来越严重的掩埋效应造成资源的浪费。在海量的教育信息资源中快速获取和有效利用优质个性化教育信息资源，是现代学习者的需求。当这种需求得不到满足时，必然鼓励着新的信息服务方式和工具的出现，个性化信息推荐服务也便应运而生。
二、个性化信息推荐服务
个性化信息推荐服务能够在用户信息迷茫、没有明确需求时及时为用户提供其感兴趣的信息，有效缓解“信息超载”引起的用户认知负荷和信息迷航等问题。它就像是商场优秀的导购员，不仅熟悉每一个商品的属性和特征，而且能记住顾客历史偏好并发现其最新偏好，为顾客推荐适合的优质商品，为商品找到最合适的买家，增加顾客的依赖度和商家的盈利。
（一）个性化信息推荐服务概述
个性化信息推荐服务的实质是以用户需求为中心，通过分析用户（user）与项目（item，如信息、资源、商品等）之间的二元关系帮助发现其可能感兴趣的内容，并生成个性化推荐结果，进而为用户提供区别与差异化的服务[2]。其精准化推荐的实现主要依赖于个性化信息推荐系统。根据不同的推荐算法，个性化推荐系统主要分为：基于协同过滤的推荐系统、基于内容的推荐系统以及混合式的推荐系统。基于协同过滤的推荐系统主要依据用户相似性或项目关联度的推荐，即用户信息（包括个人资料以及对项目的评价、收藏、购买等行为信息）的相关性，判断或者由用户群的行为信息计算出项目间关联度。基于内容的推荐系统则主要根据项目本身的特征属性，在项目库中搜索满足用户需求的项目。混合式的推荐系统则是基于以上两种方式的推荐，根据用户相似性、项目关联性及特征，利用“群体智慧”通过分析某一款产品的所有顾客购买记录，推测用户感兴趣的商品。最终不仅从用户浏览和接收的角度来呈现推荐结果，更从用户需求、商品标签以及相似用户的使用度等方面来增加推荐结果的可信度，为用户主动接受推荐结果提供依据。
（二）个性化信息推荐服务研究现状
个性化信息推荐服务最初是在电子商务领域迅速发展起来的，应用成效也尤为显著，而它在教育领域的应用仍处于探索阶段。郭亚军曾基于用户需求、信息产品、用户关系管理构建个性化信息服务钻石模型来实现资源的个性化推荐服务[3]；李宝等人提出利用学习者的静态数据与动态数据来构建学习者特征模型，采用协同过滤与相似度匹配的方式促进资源的推荐服务[4]；刘通江、王陆研制小学课程的个性化课件生成系统，预先测验学生的认知水平和学习风格，然后根据测验结果为学习者推荐自适应的内容、资源和活动[5]；柏宏权构建适应性智能教学系统，为学习者提供自适应的教学内容和学习策略，以满足其个性化学习需求[6]；刘媛筠等人认为在当代图书馆信息服务中，信息推荐服务能够将用户定制的资源随时推送给用户，方便其获取信息[7]。这些在教育领域的研究虽已取得相关成就，但其应用还不够成熟。在国家基础教育资源网中，学习者根据信息导航进行需求细化和纵向浏览，但系统经过筛选后呈现的资源参差不齐，依旧需要学习者花费大量时间和精力进行甄别，信息服务的个性化程度不高。此外，我国“985高校”图书馆的个性化服务除了查看、修改或定制信息外，大多还只限于记录读者的借阅行为、预约、续借、新书通报等功能，还不能根据用户动态的个性化需求实现及时推荐的功能。
由此可见，个性化信息推荐服务虽已引起不少教育研究者的关注和研究，但它在教育领域中应用的广泛度和个性化程度均不及在商业领域的应用。究其原因，以往的个性化信息推荐服务研究主要侧重于推荐算法本身，其推送的内容与学习者的个性匹配程度以及服务个性化程度有待提高，其理论支撑相对单薄，对学习者间的差异和个性化需求掌握不够准确。因此，迫切需要设计有效的教育信息资源个性化推荐服务模式来改善当前信息推荐服务在教育领域的应用，以提高其应用成效。
三、教育信息资源个性化推荐服务模式
信息过载引起用户认知负荷，导致优质资源浪费，其本质是用户无法准确、及时地获取满足自己个性化需求的优质资源。结合目前个性化推荐服务的研究成果，针对教育信息资源的系统性、关联性和不断进化等特征，试图通过构建教育信息资源个性化推荐服务模式来提高优质资源的使用率，为用户提供差异化服务，促进数字化学习时代下的个性化教育。
（一）教育信息资源个性化推荐服务模式构建依据
根据学习者个体特征、学习倾向、学习目标以及学习情境，对个体心态、思维、学习能力、创造力、知识技能水平等进行综合分析、测试和诊断。同时，根据教育信息资源的课程体系、关联进化、重组与重构等特征，构建教育信息资源个性化信息推荐服务模式，为学习者量身定制学习任务、学习策略和学习方案，整合并推荐符合其独特学习需求的个性化教育信息资源，从而形成自适应的个性化服务，帮助学习者自我成长、自我超越。
信息技术对教育发展具有革命性的影响[8]，利用现代技术手段，通过分析与决策系统为学习者提供小众化、个性化的信息资源服务，其效益甚至会超过那些大众化信息资源[9]。不同学习者之间的差异性和独特性是客观存在的，而网络环境下普适性的教育信息资源往往没有与学习者的这种个性化相适应。学习者的个体差异其实也是一种教学资源，在某种程度上促使学习者对个性化教育信息资源的无限渴望，同时差异性的存在也对资源建设者提出了更高要求，激发其开发和建设用户满意的优质个性化教育信息资源。尊重每一位学习者的差异，利用个性化推荐服务模式为其提供差异化服务，满足其个性化的学习需求，促使每位学习者都能同等地享有适合自己的个性化优质教育信息资源，从而推动教育公平，促进个性化教育。
（二）教育信息资源个性化推荐服务模式构建
教育信息资源个性化推荐服务旨在满足学习者的个性化学习需求，为其提供个性化的教育信息资源。尊重学习者的个体差异性和学习者的主体地位，同时根据教育信息资源的特征模型，以提高教育信息资源使用率为主要驱动力，构建教育信息资源个性化推荐服务模式，以推动信息时代下的教育公平，促进个性化教育，如图1所示。
图1 教育信息资源个性化推荐服务模式
从学习者和教育信息资源库两条主线构建该模式。根据学习者基本信息、行为信息和差异化的需求信息，将兴趣相投、偏好一致的用户聚合、归类，构建学习者模型；根据资源基本特征、标签和价值信息（其他学习者对该资源的有效评价信息），将特征相近、关联度高的资源聚类，构建资源模型。随着技术的快速发展，推荐方式和策略层出不穷且不断得到完善，分析与决策系统能够利用现代技术手段感知学习情境，识别学习者特征，挖掘其潜在需求和模糊需求，准确定位其个性化需求。同时，通过分析学习者模型与资源模型的匹配程度，能够选择合适的推荐方式，形成高效的推荐机制，从而对教育信息资源进行整合和重组，挖掘优质的个性化资源，并将与学习者认知水平高度相近的教育信息资源主动提供给学习者。在此过程中，学习者模型和资源模型将随着学习者信息和资源信息进行实时动态更新，不断完善个性化推荐机制，促使资源进行自我调整，主动服务于学习者，形成自适应的个性化服务。
（三）教育信息资源个性化推荐服务模式内涵
1. 尊重学习者个体间差异，定位内在学习需求，提升学习体验。该模式能够尊重不同学习者之间的差异，感知学习情境，准确定位个性化学习需求，从而提升学习体验，缓解学习者认知负荷，促进个性化教育。人是有思想、有情感的独特个体，教育要培养的不是批量生产的产品，而是具有独特个性的个体。因此，该模式的构建将个体的独特个性纳入其中，向学习者推荐的资源内容能够具有很大的灵活性。
不同类型和层次的学习者对信息需求的广度和深度各不相同。系统能够分析不同学习者的信息，构建包含学习者档案、动态需求和相似学习者信息的学习者模型，感知学习情境，全面定位其个性化需求。同时，通过剖析学习者模型与资源模型的匹配程度，做出正确的分析和精准的决策，从而帮助过滤无效信息，推荐适合的优质个性化教育信息资源，提升学习者的学习体验。在教育领域，学生、教师和科研人员对教育信息资源的需求存在着很大差异。例如，学生在学习过程中希望能得到针对自己特殊学习问题的及时服务和帮助；教师在教学设计过程中希望能快速获取与教学活动相关的教学资源；科研人员则希望得到更多学科范围内新的思想观点、学术前沿、理论热点及事实性材料等。该系统能够根据这种需求差异，进行资源过滤和重组，帮助其在混沌无序的资源中获取优质个性化教育信息资源，从而广、快、准地满足学习者的个性化需求。
2. 指引资源，挖掘优质个性化资源，催生更优资源。根据个性化的学习需求，利用该模式挖掘优质个性化教育信息资源，用最短的路径和最少的时间为学习者提供指引服务，指导资源建设者开发个性化的优质教育信息资源，催生更优资源。那么，什么样的资源才是优质资源呢？斯蒂芬・P・罗宾斯认为，质量是产品或服务达到预期要求并满足顾客期望的能力[10]。所以，教育信息资源质量则是由满足用户需求的程度决定的，用户满意且充分尊重个体差异的个性化资源才是优质资源。
依据KWL学习策略，通过分析学习者的个性化需求，利用资源的关联信息和进化信息，挖掘被大众化教育信息资源掩埋的优质个性化教育信息资源，实现资源的自我价值，缓解资源的掩埋效应。其中，K代表系统能分析出用户知道什么（Know what），从而激活其原有知识，巩固先前所学内容，为学习新内容做准备；W代表系统能精准判断用户想要知道什么（Want to learn），并为其推荐适合的学习内容和资源；L则指系统根据用户对知识的掌握程度（Learning level）为其推荐符合其能力的学习资源和任务。同时，学习者也可以参与编辑、丰富和标记教育信息资源，由资源的消费者转变为创造者，实现资源的动态发展，促使资源与资源之间产生连接，实现资源的关联进化，形成资源关系网。教育信息资源不同于一般商品，它具有一定的课程体系，所以系统可以根据其内在教学规律和资源间关联性挖掘潜在的个性化教育信息资源。
3. 提供自适应的个性化服务，推动教育公平，促进个性化教育。该模式能够将适合的教育信息资源（在用户认知能力和最邻近发展区范围内，与个体差异化特征相匹配，符合其个性化需求的教育信息资源）推荐给合适的学习者，为其提供自适应的个性化服务，促进个性化教育。只有符合个体兴趣和发展需要的学习任务，个体才会积极投入；反之，个体则往往消极应对。因此，准确把握“度”成为关键，而对不同学习者来说，这种“度”必然是有差异的，它主要由学习者模型、资源模型以及系统监测与感知所决定，构建三维坐标系并探讨对“度”的掌控，分析自适应个性化服务系统影响因子及其之间的关系，如图2所示。
图中的A、B、C、D四个点代表资源的个性化程度分别由系统监测与感知，学习者模型和系统监测与感知，学习者模型、资源模型和系统监测与感知，资源模型和系统监测与感知所决定。自适应个性化服务提供的资源应该高度符合学习者模型、资源模型以及系统监测与感知信息，即处于坐标中C点位置的资源是最符合也是最适合的优质资源，而以C点为球心的球与该立方体的重合部分即为相对较为适合该学习个体的资源。系统通过综合分析学习者特征、行为信息以及资源属性等数据，掌控适合学习者个体的“度”，从而向其推荐处于C点位置或距该点最近并在其认知弹性能力范围内、符合最邻近发展区（指学习者通过独立学习与教师教授所获得的知识之间的差距）的教育信息资源，适时、适度地提供个性化学习服务。如果学习者在某个问题上停滞时间太长，系统可以实时地进行动态干预，关注和分析学习者的表现，从中发现他们独特的认知特征和动机倾向，进而调整C点位置，设定适合该学习者的“度”，以保证推荐的资源能够自适应地满足学习者的个性化需求。
（四）教育信息资源个性化推荐服务模式应用
利用教育信息资源个性化推荐服务模式不仅节省学习者搜索资源所花费的时间和精力，快速推动学习者个性化需求的满足和自我价值的实现，避免教育信息资源的浪费和掩埋，还可以激励学习者提出更高需求，促使资源建设者开发更优资源，充分发挥学习者的主动性和创造性，这也正是存在主义哲学的精神。
Springer 出版公司作为世界上最著名的科技出版集团之一，其提供的“CiteULike”个性化服务能够根据学习者的学习兴趣、相似学习者的行为记录以及资源之间的关联性，帮助学习者准确查找相似资源、发现兴趣偏好相似的其他学习者以及相关领域的研究人员，实现协作学习。此外，爱课程网（iCourse）是我国教育部、财政部“十二五”期间启动实施的“高等学校本科教学质量与教学改革工程”支持建设的高等教育课程资源共享平台。它拥有丰富的教育信息资源，能够根据学习者的基本信息和学习行为记录实时推荐相关课程。在学习过程中，系统定时向学习者发送邮件推荐课程信息，调查学习者的满意度，并根据反馈完善资源，提高用户体验度。爱课程网推荐的课程资源主要包括热门课程、热门教师、热门学习群组以及最热资源和最新资源。然而，系统的推荐并不能完全满足独特个体的个性化需求，与学习者兴趣爱好的匹配不够精准。也就是说，学习资源的选取与推送存在盲点，系统不能精准地感知学习情境来有效挖掘适合学习者的个性化优质资源，为学习者适时推荐适度的教育信息资源。虽然该教育信息资源个性化推荐服务模式已得到初步应用，但还需要提升其应用价值和效果，这也是下一步研究的重点。
四、教育信息资源个性化推荐
服务模式应用前景分析
个性化教育是教育公平的最终目标，利用该模式促进个性化教育，是大众所需，也是大势所趋。如今在线教育已经成为终身教育的一种主要模式[11]，将该个性化推荐服务模式嵌入其中可以充分关注学习者个体差异和不同学习需求，体现个性化在线教育的特点，激发学习者的主动意识和学习动机。同时，该服务模式还可以用于移动终端，更好地服务于泛在学习和碎片化学习。此外，小到课程资源的推荐，大到高考志愿填报和未来职业规划，根据不同学习者差异化和个性化需求，可以将该模式应用到智能服务填报高考志愿、图书馆资源荐购、网络招聘、教育信息管理等方面，实现“靶标式”资源和任务的主动定向推荐。例如，在智能服务填报高考志愿中，通过分析高考分数、考生类别、报考院校、专业及录取的相关规则和相似考生报考情况，得出供考生决策的相关参数；在图书馆资源荐购方面，根据学习者的浏览和购买记录，推测学习者个性化学习需求，为图书馆资源的荐购提供参考；在网络招聘中，通过分析求职者的资料、浏览记录以及招聘单位的招聘条件，将合适的职位推荐给适合的求职者；在教育信息管理系统中，通过挖掘和分析数据为管理者提供智慧决策来破解信息管理过程中的难题，以提高信息管理的成效。
五、结语
将该模式应用到教育领域，对于学习者，可以激活其隐性需求，满足显性需求，从浩如烟海的资源中获取符合其认知风格和知识基础的资源，减少时间和精力成本，增强学习体验，提升学习成就感；对于资源，可以促进资源的最大化利用、知识的流动和聚集及其价值的增值，保证将最好的知识推送给最需要的人；对于资源的提供者，可以提升经济效益，帮助其更好地理解用户需求，促使其开发的资源更加精细化和差异化，开拓服务市场，让更多的学习者来使用和购买资源。后续我们将深度剖析个性化信息推荐服务的成功商业案例，研究现代感知技术，比较常用推荐策略，完善个性化推荐机制，并结合实证研究来分析其在教育领域应用的必要性和可行性。
[参考文献]
[1] Villars R L， Olofson C W， Eastwood M. Big data： What it is and why you should care[J]. White Paper， IDC， 2011：1.
[2] 杨丽娜，颜志军，孟昭宽. 基于个性化推荐思想的虚拟社区学习共同体动态构建[J]. 现代教育技术，2012，（01）：88-92.
[3] 郭亚军. 个性化数字信息服务模式研究[J]. 情报理论与实践， 2011，34（7）：56-59.
[4] 李宝，张文兰. 智慧教育环境下学习资源推送服务模型的构建[J]. 远程教育杂志，2015，（03）：41-48.
[5] 刘通江，王陆. 基于信息理论的个性化教学系统的研究[J]. 计算机工程与应用，2004，（9）：074.
[6] 柏宏权，李艺. 利用适应性超媒体技术建构智能网络课程[J]. 电化教育研究，2004，（4）：41-44.
[7] 刘媛筠，李志民. 当代图书馆的三种信息服务模式[J]. 图书馆杂志，2013，（1）：26-31.
[8] 熊才平，何向阳，吴瑞华. 论信息技术对教育发展的革命性影响[J]. 教育研究，2012，（6）：22-29.
[9] 何向阳，熊才平，郑娟. 论网络信息资源的再生与利用[J]. 电化教育研究，2013，201（3）：4.
[10] 斯蒂芬・P・罗宾斯，玛丽・库尔特. 管理学[M]. 李原，孙健敏，黄小勇，译. 北京：中国人民大学出版社，2012：518.
[11] 蒋志辉. 网络环境下个性化学习的模式建构与策略优化[J]. 中国远程教育，2013，（3）：48-51.
收稿日期：2015-05-30
[关键词]协同创新；云计算；信息资源；学科平台
DOI：10.3969/j.issn.1008―0821.2017.06.017
[中图分类号]G250.72 [文献标识码]A [文章编号]1008―0821（2017）06―0107―06
2015年，党的十八届五中全会通过的“十三五”规划建议明确提出“提高高校教学水平和创新能力，使若干高校和一批学科达到或接近世界一流水平”，充分体现了党中央对建设世界一流大学和一流学科的高度重视和坚定决心。高校要充分认识建设世界一流大学和一流学科、加速实现教育现代化的重要性和紧迫性，把全面建成小康社会新的目标要求以及“创新、协调、绿色、开放、共享”的发展理念，落实到建设当中，贯穿到改革当中。图书馆作为重要的文化教育机构和信息资源汇集地，为高校院系部门服务，在学科协同创新与信息资源的管理上也有独到之处，致力于将原有的被动的知识传播方式转化为主动式的与学科融合的资源集成与推送方式。
另一方面，随着云计算技术与大数据技术的日益进步与发展，对信息资源的集成与揭示也提升到了一个前所未有的高度。由于读者行为分析判断、以及海量数据资源的集中式存储和智能化揭示的需求，信息资源的集成融汇逐渐成为了大势所趋，由此而涌现出了不少跨学科信息集成融汇的系统平台，这些平台各有特点，也存在着不足之处，本文希望从不同平台的比较中总结出一些应用模式与规律，从而为今后建设面向学科协同创新的信息资源集成与服务的通用框架与规范奠定基础。
1协同工作下的信息资源集成化趋势
从信息资源发现系统到学科导航系统，从信息资源管理系统到学科服务系统等这几年的变迁过程中不难发现，这些系统正在逐步向信息资源的多元化、集成化方向发展，并且呈现出了更加丰富的资源展现方式，不同学科、不同知识领域的信息呈现多元化的交互，并且信息的建设方也开始逐步摆脱传统单一建设者的模式，有不少平台像学科服务系统、荐购系统等已经尽可能地将协同建设的工作方式引入进来，大家一起协同工作，使得学科信息自由的来源更加多元化。
在当今知识创新的时代，传统被动式的信息获取方式现在日趋被智能化、主动化的信息推送方式所替代，融合涉及各W科领域的多个机构的主动式、个性化和多元化的服务模式已初见端倪。国内外有关机构纷纷开展了以社区服务、推拉式服务、一站式服务为特色的信息资源共享服务理论与方法研究，一些国外著名高校也相继建立了所谓“自助式”的信息资源共享建设项目，例如美国康奈尔大学图书馆的Mylibrary@comell、北卡罗莱纳州立大学图书馆的Mylibrary@NCState以及中国科学院国家科学数字图书馆所推出的“我的数字图书馆”等。同时在这些系统平台中我们可以看到多种学科信息的资源被集成融汇到了一起，尽可能地一站式的将所有资源都揭示并推送给用户，使得用户查找信息资源变得更为方便，无需再通过多个途径进行查找。
因此，面向协同学习、协同研究的交互式信息资源集成模式无疑已经是当前的应用趋势，这些系统平台都普遍呈现出以下一些特征：
1.1协同性
协同性所展现出的一个最大特点就是拥有比较强的交互性。传统的信息资源门户网站所呈现的特征是“你给什么我看什么”，用户往往没有选择的权力，只能被动接受网站所提供的内容，即使不满足口味也无法可施。而新模式下给了用户交互的权力，用户可以进行主动式的推荐甚至参与到资源的建设过程中来，这种协同创新的工作模式大大提升了信息资源的丰富程度与针对性。
1.2集成性
在信息大爆炸时代，海量信息资源如何获取成为了一个新的难题，因此新平台都呈现了一种“海纳百川”的气概，尽可能多的将相关的学科信息资源都进行集成融汇，通过不同的途径进行信息资源数据的抽取、分析与集成，最终展现给用户的就是一个应有尽有的聚宝盆，从资源获取的方便角度来看这也是一种主流趋势。
1.3主动性
主动性体现的是信息资源的主动推送，能够通过数据分析获取用户的行为习惯，从而为其推荐其可能感兴趣的信息资源。目前一些大型购物网站如亚马逊、淘宝网等都做了顾客行为分析的研究，根据顾客的购物兴趣主动推荐相关产品；而对于学科信息资源网站来说，采用主动的还不多，不过相信也是未来的应用趋势。
2云环境体系架构
这几年云计算技术得到了长足的发展，得益于计算机技术与存储技术的突飞猛进，全球的信息资源数量呈现几何级数的增长，知识大爆炸的时代已经来临，各种大数据、海量数据的概念被摆上了桌面，传统“单机”版模式的系统平台架构已经无法满足海量资源的存储与展示需求，不少系统平台已经开始架设在云端。
云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地访问共享资源池（如计算设施、存储设备、应用程序等）的计算模式。简单来说就是利用大量的集群服务器与存储资源来为某个应用进行服务，因此相比传统的软件部署应用具备显著的应用优势：
1）服务方式更加弹性化：由于云端资源的划分相对较容易，因此服务的规模可快速伸缩，以自动适应业务负载的动态变化。这样用户使用的资源同业务的需求相一致，避免了因为服务器性能过载或冗余而导致的服务质量下降或资源浪费。
2）计算性能与存储性能更强：一些大型的系统平台之后往往有着成千上万台服务器与存储资源的支撑，这种规模不是单机服务模式的运算资源所能匹敌的，因此计算性能与存储性能呈几何级数增长，更适用于海量信息资源的集成融汇。
3）集中式管理，用户部署简化：云环境是以服务的形式为用户提供应用程序、数据存储、基础设施等资源，并可以根据用户需求，自动分配资源，而不需要系统管理员干预；而对用户来说只接触前端界面，只要考虑应用即可，无需再去进行繁琐的软硬件配置，部署应用变得非常方便。
4）泛在化接入：由于信息架设在云端，用户可以使用各种终端设备（如PC电脑、智能手机、平板等）随时随地通过互联网访问云环境，获取想要的数据信息资源。
正是因为云环境拥有如此巨大的应用优势，因此利用云环境来搭建基于云的信息资源集成系统无疑是最合适的，一方面海量的信息资源能利用云环境的计算能力与存储能力进行快速汇聚与查询；另一方面部署应用与协同工作也会变得非常简单，只需要制定好应用模式，环境的部署与前端应用的协同操作将会变得前所未有的容易。
如图1（原创）所示，本文勾画出在云环境下，信息资源集成系统的架构图。
1）服务器、存储层。这一层是底层硬件，包含网络/计算机集群与大规模存储设备，通过虚拟化技术，实现对底层硬件资源的一体化管理与操作。
2）数据资源层。在信息资源集成平台上，存储着海量的信息元与数据，在这一层会对这些信息资源进行聚合化处理，可用于后续的分类、查询与检索操作；同时通过从前端扶取到的日志文件、信息文件中获得的用户信息进行分析处理，获知用户的偏好信息、情景信息等，对这些数据进行挖掘，预测用户行为；然后这一层会设定并实现资源的揭示方式。
3）信息调度层。这一层将数据资源层里整理好的相关资源，按照前端应用层的要求进行调度与分配，是整个架构中的控制中枢，对系统的稳定性与算法的精准性有较高要求
4）应用服务层。之前三层体系都由云环境的提供商直接管理，这一层主要用于服务与应用的部署，大部分工作可由应用提供商米完成，用户也可介入到部分应用配置过程中去。这一层实现了应用的管理与服务模式的没定。系统可基于服务效率和服务满意度等指标评价服务质量，对应用与服务过程进行优化进而模式化、模块化，建立服务模式库。
5）接人没备层。这一层是最终面向个人用户的层面，用户可通过各种设备实现云端系统的接入，包括计算机、平板电脑、手机或其它电子设备。
3支撑学科协同创新的云系统平台
虽然协同创新的理念在最近几年才逐渐开始流行，但是之前许多学科系统平台在建设之初已经整合了协同工作的理念，希望把与学科相关的各个部门的人士都拉入到系统平台的建设工作中来。目前业界所知的学科建设类资源平台大部分都由图书馆所主导引进或建设，少部分由高校其它部门承担建设。笔者通过调研，大致列举一下目前广泛使用的学科资源平台。
CALLS重点学科网络资源导航库，由CALLS在2003年创建，实现了多馆参加共建的学科信息资源共建共享模式；学科博客与学科微博，利用开源软件或者云服务商，实现学科信息资源的汇聚与推送；SubjectPlus和Libguides，两个比较专业的学科资源服务平台，国外很多图书馆正在使用；CNKI机构学科子馆，依托CNKI的海量文献资源建设的学科资源平台；MediaWiki，最著名的开源维基百科软件，不少高校利用其知识存储与社区协作的特点来搭建学科资源平台；Myhbrary、Libdata、Research Guide、Li-brary Course Builder，这几个是针对图书馆学科信息资源服务的开源系统，国外有不少图书馆利用其搭建平台；Drupal，新兴的开源系统，是一套歼源内容管理框架，使用者可在其上任意搭建想要的系统，目前也已经推出了针对信息资源集成相关的模块；YADDA，2008年由华沙大学开始使用，系统包含灵活的数据仓库聚集机制，多层次的支持和全文索引功能，适合数据资源的存储与展示；英国的Intute、美国的Infomine、澳大利亚的AARLIN、德国的SSG-FI，分别是各个国家的若干高校联合所成立的学科信息资源门户网站，整合了多个知名的学科信息资源门户，提供个性化服务。
m然国内外提供学科信息资源服务的平台非常多，但是基于云环境的系统平台目前其实并不是很多，主要原因有两个：一是因为云计算技术还属于新生事物，从传统的单机平台转变到云环境需要时间过渡；二是因为信息资源的存储是一个敏感话题，很多信息资源拥有机构不太愿意接受资源不为自己掌控的情况。本文仅对基于云的系统平台做一些比对研究，希望能从中总结出一定的应用模式，为今后建设面向学科协同创新的信息资源集成与服务的通用框架与规范奠定基础。
3.1 AARLIN
Intute、Infomine、AARLIN等系统平台性质类似，都是学科资源门户类的站点，而且均以“中央馆-成员馆”的模式实现了信息资源的云端汇聚，支持云环境下的资源检索与共享，在此仅以澳大利亚的AARLIN系统作为范例进行解析。
AARLIN平台利用汇聚的资源，向前端用户提供一个统一的检索界面，支持对内部集成的多种电子数据库、Web站点、在线图书馆目录及其它电子信息资源的分布式检索，并能使用同一格式进行检索。平台借助OpenURL的协议框架和相关软件技术，向最终用户提供内容敏感的参考链接服务或扩展服务，如全文文献的深度链接服务等。更人性化的是，系统能够根据认证过的用户资料，向每个用户推送相关的信息，并且每个用户都可以个性化定制并精炼“搜索环境”，只访问和自己的兴趣爱好相关的信息资源，还能支持用户缩小或扩展门户推送的“信息图景”，并予以设定。系统还会提供最新的文献报道服务或定题服务，向用户定期通告与他们预先设定的搜索特征相匹配的最新的可利用信息资源。
从之前提到的协同创新资源集成平台的3个特征来分析：在协同性方面，AARLIN系统由19所大学图书馆与澳大利亚国家图书馆共同合作建设，具备一定的协同工作性质，但是缺乏用户的直接参与建设，在协同创新性上稍有欠缺，资源来源的多元化程度不够。在集成性方面，系统在云端环境下集成了多种途径的信息资源，并且按照学科进行分类，支持应用Z39.50、HTIP、SQL等协议对各种类型的数据库、信息资源及网站进行统一形式的检索，集成度相对较高，体现了云计算架构的优势。在主动性方面，平台做得比较好，能够根据不同用户的资料分析其特点与特征，例如身份标识，为其定制个性化的检索方式，推送其感兴趣或对口的信息资源，体现个性化定制与信息主动推送的特点。该系统在云架构方面略有不足，本地如要使用还需架设本地服务器与资源，无法完全依赖中心的云环境。
3.2学科博客/微博
学科博客/微博有两种类型，一种是利用开源软件搭建的本地学科博客资源，不在本文的探讨范围内；另一种是利用第三方云服务商提供的博客/微博平台来实现信息资源的汇聚与推送。本文要分析的是第二种类型，以学科微博为例。
平台主要可用于学科信息资源的集中汇聚，进行与推送，但缺乏信息资源的存储功能。可以向用户主动推送各类的学科服务类信息，在微博上关注了平台账号的用户只要登录就可以看到，相比于其他众多的学科信息资源类平台，用户登录微博的频次与偏好显然更有优势，这样无疑可以大大提高学科信息资源的推广效率，同时这些信息通过转发可以迅速遍布有相同兴趣爱好的小组与群，甚至用户之间也发生互动，因为他们也可能把信息转发给其他好友。平台在资源荐购的协同参与上也具备优势，可将资源列表直接发送到平台上，只要读者关注了资源荐购相关的微博，就能第一时间了解到资源采购情况，通过微博的转发大量用户都可以看到并根据需求提出自己的建议，对于学科信息资源的准确购买显然有很大的帮助。另外平台通过与手机的无缝结合，使服务的时间和地点几乎不受任何限制，用户可随时随地访问平台所提供的信息资源。
在协同性上，博客/微博平台具备一定的先天优势，由于架设在云端，因此只需提供账号密码即可由任何人进行管理，这样与学科相关的各种机构、甚至用户都可以参与到平台的建设中来，另外用户还可以通过信息资源的推荐方式直接参与进来。在集成性上，由于博客/微博平台的特点是信息的推送与，而非信息存储，因此该平台无法用于仓储大量的资源信息，只能起到资源整理与汇集的作用，往往需要通过超链接的方式访问其它平台获取数据。在主动性上，平台可以通过订阅方式将信息主动推送给用户，但是目前尚没有用户行为分析与个性化服务的功能。该平台属于完全的云架构应用，资源获取非常方便快捷。
3.3 Libguides
Libguides是由美国Springshare公司推出的基于云环境的学科服务平台，提供的交互界面是Web方式，用户对系统的所有操作都是通过浏览器来进行，而无需关心后台的硬件配置。由于Libguides的应用对象比较专业，因此全球已有数千家图书馆使用该平台来进行学科信息资源的汇聚与推送。
Libguides的设计理念非常超前，可以建设子站点，采用了框架与模块化的设计，页面上的布局与样式都可以由使用者任意调整，用户甚至可以用鼠标自由拖动每个模块进行自由排列。平台中内置了多种类型的模块，称为“box”，包括文本型box、RSS型box、多媒体型box、投票反馈类box等等，其中对于文本型box，用户还可以进行二次编程，将html、Javascript代码直接嵌入box中，可以实现对其它信息资源平台的嵌入式引用，实现一站式检索与信息集成的目标。另外，平台还支持对模块与页面的引用与复制，Srpingshare公司建设了分享社区供用户交流使用经验，在征得同意的情况下，甚至可以直接复制与引用其它高校站点的页面与模块，大大提高工作效率。与博客/微博系统类似，Libguides也不擅长于信息资源的仓储，而更多地被用于信息资源的与推送。每个学科点都可以建设独立的子站点，进行个性化服务。
在协同性方面，Libguides平台做得非常出色，每个学科指南都有单独的账户权限控制，并且可以开设临时账号给其它机构的人员，使其参与到指南的制作中来；页面上的评论功能与反馈模块可以供用户提供参考建议，帮助资源的进一步完善。从不少高校的使用情况来看，很多院系已经参与到Libguides学科子站点的建设中来，丰富了信息的多元化来源。在集成性方面，平台可通过资源嵌入的方式实现一站式的资源推荐与检索，但同样需要利用第三方的系统界面来实现，不过无需跳转到其它页面，在站内即可完成检索与资源查看。在主动性方面，平台稍显欠缺，平台可通过不同学科子站点的资源建设，向各个不同学科的用户提供个性化的服务，但没有用户行为分析与主动推送的服务。该平全架设在云端，用户管理与建设非常方便。
3.4 Summon
Summon、Primo、EDS等系统同属于信息资源发现系统，将海量的信息资源汇聚于一体，提供一体化的检索与资源获取，可包括实体书资源与电子资源。这一类系统通常采用本地+云服务相结合的方式，本地有实体书的信息资源，云服务提供电子资源的信息。本文以Summon为例进行分析。
Summon拥有39个Open Access数据库及平台，来自73个机构的257个特藏数据库可以通过Summon公开检索并访问，HathiTrust中超过200万册公开版权的图书可以在Sum.mon中做全文检索并免费获取，全部800万册图书可以做全文检索。信息资源来源非常多样化，全文主要来自Else-vier、Sage、Wiley，主题词和摘要来自于Gale、PorQuest，DOI来自CrossRef，同行评审状态来自Ulrich’s，文章被引用次数、主题词来自WebofScience。系统还提供专门为查询馆藏OPAC资料的特设功能，用户可以将检索结果限定为来自馆藏目录中的结果，还有浏览和查询OPAC书目数据的分面导航。基于用户输入的检索内容还可以推荐相关的数据库，这样读者可以直接去相关的数据库中检索，提高数据库的曝光率和使用率。Summon与Web of Science整合之后，可以显示检索结果的被引用次数，而引用次数会影响到这篇文章的相关性排序，且引用这篇文章的其他文献也会显示出来。
在协同性上，Summon平台主要由供应商进行资源的维护与建设，少量个性化工作可由本地用户完成，其它机构用户基本无法参与到资源的建设当中去，在f同创新方面比较欠缺。在集成性上，这是资源发现系统的最大优势，能够汇聚各个来源的海量信息资源，实现一站式的查询检索，并且资源内容相当丰富，包含了各类学科相关的信息。在主动性上，平台能够做一些用户数据分析，基于用户的检索内容与记录给用户推荐关联度较大的数据库资源，实现了一定程度上的主动推送服务。平台采用本地与云环境结合的方式，假如不需要检索本地资源也可以采用独立云环境的部署方式。
4多种系统平台的比较
这些形形的学科信息资源系统各有特色，有些在资源的集成性方面具备优势，有些主要致力于信息资源的揭示与推送，表1是对这些系统做出的对比分析。
通过对多种系统平台的比对，我们可以总结出一些建设面向学科协同创新的信息资源集成与服务系统的特征与趋势？首先系统在协同创新上应该给予足够的自由度，能够允许多方机构的人员共同参与到资源的共建共享中来，用户也应当有一定的资源推荐或建设权力；其次应在资源集成性与一站式资源获取方面做到极致，最大程度方便用户对信息资源的获取，包括移动端的建设，也是未来的应用趋势；再次系统必须具备一定的前瞻性，在大数据分析与用户行为分析方面做出深入研究，利用云环境的强大计算功能，给用户智能化、主动化的体验感受；最后系统需按照云平台的架构进行建设，体现泛在服务、资源集成融汇的特色。
关键词：专业资源库；学习平台；行业企业；运行机制
作为国家示范高职院校建设计划的一部分，教育部自2010年启动职业教育专业教学资源库建设项目至今，中央财政投入建设资金3.1亿多元，共开发建设了56个学生需求量大、专业分布面广、行业企业急需的高等职业教育专业教学资源库，涉及18个专业大类，27个项目已通过验收，共有532所高职院校（其中高职示范、骨干院校159所）、851家行业企业参与建设，建成各类多媒体资源30.2万余条，注册学员38万余人，累计访问量超过7000万人次。2014年，教育部对职业教育专业教学资源库建设思路进行了重大调整［1］，根据“辅教辅学，拓展培训”的基本定位、“国家急需，全国一流”的水平要求和“碎片化资源、结构化课程、系统化设计”的设计思路，研制“职业教育专业教学资源库建设项目建设指南”［2］，将“先申请、后建设”的项目组织方式调整为“统一要求、自主建设、自愿申请、择优支持”，更加强调“建设基础”，更加注重资源的可用性和专项资金的投入效益，并加强了对职业教育专业教学资源库运行情况和数据资源使用情况的监控。高职教育专业教学资源库的开发和建设，通过优质教学资源的共建共享，有助于推动高等职业教育专业教学的改革，有利于加强职业院校与行业企业的深度合作，构造跨时空集成的教育资源和教学环境，改革专业教学模式，为学习者营造灵活、自主、个性化的学习平台，对学习型社会的建设具有重要意义。但是，随着资源库开发建设逐渐深入，一些根本性问题也渐渐凸显，遇到了制约其规模化发展的瓶颈如何有效解决问题，为更好地发挥专业教学资源库的作用，亟需研究与探索。
一、专业教学资源库平台建设的现状
目前，网络上有关教育类的资源平台系统非常多。有国家层面的教育服务平台，如由中央电化教育馆运营维护的“国家教育资源公共服务平台”，有高等教育出版社运营维护的中国大学精品开放课程平台，也有企业投入的教育服务平台，如“世界大学城”教育云平台等，同时还有很多地方和院校自主开发的资源平台，适合于局域网的安装系统，有的不提供互联网模式。而教育部官方指定使用的高职专业教学资源库平台目前有两个：“数字校园学习中心”和“高等职业教育教学资源中心”。目前“数字校园学习中心”平台建有资源管理系统和学习管理系统，了“药物制剂技术”等7个资源库，现有资源总数102405条、课程总数138门、用户总数20110位；高等职业教育教学资源中心了24个资源库，现有资源总数299054条，课程总数1314门、用户总数274663位。高职教育专业教学资源库是专业层面上对数字资源的整合，其平台与一般的慕课类教育资源平台有很大的区别：一是形式上，专业资源库平台支持多样化的资源素材类型，有虚拟仿真系统、动画、视频、课件、案例、图片、音频、文本等；二是结构上，专业资源库平台是体系化的，在专业层面上构建了一个完整的课程体系；三是用户群体上，专业资源库平台突出职业教育特色，其用户有职业院校师生、行业企业代表、企业在职培训人员、社会人员等；四是教学模式上，专业资源库平台更适合于职业院校，尤其是生产实训虚拟仿真等课程，贯穿课前、课中、课后全过程。
二、专业教学资源库平台存在问题分析
针对上述资源库平台的建设现状及分析，目前在建的大部分资源库共享平台在顶层设计上都存在以下问题。
1.资源建设缺乏标准和规范。在资源层面上，目前很多资源库平台仅局限于“资源的库”，只是海量电子资源的简单堆砌，对资源的标准建设缺乏规范。而对共享型资源库的误区是，很多人认为下载就是共享，资源库在建设过程中缺乏统一的标准架构，忽视资源内部结构的颗粒细度，资源结构粗糙混乱，资源被固化分类、静态排序，无法满足下载者个性化定制的需求。另一个误区是以为提供链接就是对外开放，就实现了资源间的通用、普适，忽略了在资源的制作过程中的系统化、结构化的顶层设计与标准化制作流程，更没有资源的评价标准，因而也就出现“每建成一个，就多一座信息孤岛”的尴尬局面。
2.资源库应用忽视师生互动。在学习层面上，仅局限于资源素材的建设和呈现，并未将学习者与授课者的学习互动纳入资源库建设重点：目前很多资源库项目的应用模式是让教师通过互联网获得对教学有用的素材，下载到教师的电脑中加工制作课件，并在课堂上呈现给学生。在此过程中，除搜索、上传、下载动作外，其他教学活动都在本地完成，系统没有教与学的互动过程。有的虽有“学习中心”页面，但不能跟踪学生个体的学习动态，难以即时掌握教学效果，更没能充分利用互联网时时、处处、人人的优势，使教师与学生、教师与教师之间、学校与企业之间难以形成群体交流互动模式。
3.缺少行业企业深度参与机制。虽然各类资源库都呈现并链接了大量行业企业的信息和招聘岗位，但未能吸引行业企业等多种用户深入参与到系统中去。资源库的教学资源素材是服务于人才培养的，由于缺乏行业企业深度参与机制,行业企业无法深度参与到人才培养方案的制定中来，来自产业的新知识、新技术以及对于人才的实际需求等动态信息难以为教师和学生所用。
4.推广应用缺少利益驱动机制。在资源库的推广应用中，建设者与使用者利益关系不明，各关联角色处于“各自为战”“相互提防”的局面，缺少激励参与者的利益驱动机制。
三、专业教学资源库平台的构建与思考
针对上述问题，高职专业教学资源库应加强平台功能的顶层设计，从高等职业教育的属性出发，构建应对产业人才培养需求的资源开发与管理系统，从就业岗位的能力要求出发，系统化、结构化地梳理专业人才培养方案，并据此开发专业课程体系、课程内容与课程设计的最佳实践，以学习者为中心建立一站式学习平台。同时，打造行业企业深度参与机制，并借助平台战略，整合各关联主体的资源与需求，建立利益驱动机制，从而使专业教学资源库更好地发挥“辅教辅学”的作用。
1.构建应对产业人才培养需求的资源开发与管理系统。专业教学资源库应是一个行业企业全程参与的资源开发与管理系统，作为一个资源开发与管理系统，应使之具备系统化、结构化构建专业人才能力框架、专业课程体系和具体课程的内容，以及具体课程教学设计的最佳实践，从而帮助专业教师提升专业水平，起到辅助教学的作用；同时，资源库也应着力于提高学生就业能力和后续发展能力，满足行业企业的人才需求，提供以提升学习者知识、技能、职业素养并重的就业能力和职业生涯发展能力为目标的整体解决方案，起到辅助学习的作用。根据上述要求，专业教学资源库系统应以人才培养为主线，依照区域产业需求确定人才培养目标，即明确人才培养的首选岗位，通过分析胜任岗位所必须具备的能力要求并细化为“能力单元”，把“能力单元”作为教学的基本单元，形成涵盖一个专业所有岗位“能力单元”的教学标准体系，从而重构课程体系，重新设计课程（课件）、教学设计及教学评估等各方面。在此系统中，资源作者根据行业企业的人才需求和人才培养方案，不仅可以在平台中借鉴同一专业国内外优质教育资源与产业最新技术内容，也可借助多种网络沟通工具，自发形成跨地区、跨院校、行业企业全程参与的资源开发群组，并利用多种个性化课件集成工具，创制符合资源结构化标准的优质数字课程。在这里，即使是同一个专业同一门课程，不同地区、不同院校的教师可以根据不同的区域产业需求、生源情况，因地制宜，重组资源或调用不同课程，来形成其实际的课程。在资源的制作时，要特别强调系统化、结构化的顶层设计与标准化制作流程。“开放式资源库平台以资源元为基本的构成单位，赋予用户根据自定义逻辑链接进行资源元选取、编辑、定制权利，具有开放式标准、共享结构功能的共建共享开放信息资源平台。”［3］作为资源最小分子单位的“资源元”，相对应一个“能力单元”，包含了资源代码、索引词、资源概述、资源内容与链接路径5个元素。通过代码（位置）、元（信息）和路径（链接）的定义，建立资源之间开放式关联，不同的资源元（能力单元）可以组合成不同的教学单元，以此结构标准创建资源包和课程包，实现对其涵盖的资源元集合进行任意开放式重组，资源关联则可以再定义，实现动态排序、灵活分类等便利，从而使资源的使用者可以对资源进行个性定制、实现任意关联,进而增强资源碎片间的通用性和普适性。
2.构建以学习者为中心的一站式学习平台。目前，大部分专业资源库在学习模式上仍沿袭“灌输”式教学，忽略学习者个性化需求。因此，这就要求新一代资源库要建成以学习者为中心的一站式学习平台。该平台需要集成多个功能模块，其中主要是“教”与“学”两个互动系统：一是教学系统，主要包括教学资源、课程管理、项目管理、互动教学、实训管理、作业测试、分析评价等；二是学习系统，主要包括课程选择、学业档案、在线学习互动、职业生涯定位导航、任务驱动、学生评估等。以学习者为中心的互动教与学系统，在课前、课中、课后为教师和学生提供充分的互动协同，从而使以学习者为中心的教与学活动突破课堂45分钟的屏障。在此平台应用模式下，课前教师必须在该系统上做好大量准备工作，使学习者可以通过系统平台在课前充分浏览、学习相关资源，理解、设计教学任务，充分与教师进行答疑、测试等互动；由于大量的知识理论学习已经前移，课中教师就能将基础知识讲授的时间节省下来用于大量的师生课堂互动、问题引导、问题提出、方案假设、项目设计与引导、项目分组、项目阶段性评价等；课后，由学生分小组进行项目的实践，教师则变身为辅导员，指导各个小组同台进行测试评估PK。同时，教师还要充当专家评委，或从网络召集行业企业专家参与评价互动，指导学生进行反思与完善，同时引出下一个学习目标及任务。这种教学模式的变革，可以确保学生在学校获得实实在在的职业能力，为其就业后在企业实战环境下生存、发展打下扎实的上岗能力基础，让授课者也能实时关注到每一个学习者的学习状态、学习进程、学习水平、学习结果，并且能够帮助教师对每一个学习者，尽可能的提供阶段性的辅导和评价。需要指出的是，针对当前生源变化，非应届高中毕业生等社会学者进入高职院校学习的比例会逐年提高，因此，资源库学习管理系统还需增加自主学习定位导航、进程追踪、能力评价与职业生涯规划等功能。对初次访问者，系统能对其自身学习状况进行评估，并能根据测试结果和访问者设定的学习目标，自动生成个性化的学习计划。同时，还能为学习者提供学习进程式跟踪监控，成为学习者自我学习的一个工具，提醒“我”该做的事哪些没做，做完之后的下一个进程是什么，并提供可选择的方案。这里系统完成的不简单是个任务管理，而是学习者的动态自我管理，帮助教师了解每一个学习者的学习进程和能力评价。
3.创建行业企业深度参与的运行机制。高职院校专业教学资源库应成为校企合作育人的管理平台。一是行业企业应作为建设主体主动参与资源库平台的建设并享有一定的权益。二是专业教学资源库应成为行业企业职工培训的重要平台。由于资源库网上学习的便利性，行业企业可以主动将相关学习资料上传到资源库平台，同时鼓励企业职工注册参与专业资源库的学习，企业职工活跃度是行业企业参与的重要指标。三是资源库学习平台不仅仅面向学生，还要为在职者与社会访客的能力提升、自主学习提供支撑，要建成一个开放的平台［4］，为每一位学习者设立“终身学习账号”，学习者可以通过登录使用系统平台，通过互助学习、同伴学习等提升职业能力。
4.借助平台战略建立利益驱动机制。高职专业教学资源库在央财资金的支持下建设，项目建成验收后，其后续维护及更新的经费需要建立利益驱动机制。针对资源库建设者和使用者“各自为营”的现象，可以充分发挥资源库平台优势，整合学习者、资源作者、授课者及其院校、培训机构、用人单位、出版商、开发商、制造商、运营商等各类利益相关方的资源与需求，明确各类资源建设者、提供者与使用者之间的权利保障机制，坚持“谁上传、谁使用、谁受益”的原则，完善利益驱动机制和自我造血功能，让各类利益相关者各取所需，从而构建多方联动的生态环境。如资源作者可通过出版商，将制作的资源出版与线上线下出售给授课者使用，也可不通过出版商，独立制作教学资源，直接将教学资源推送给教学者与学习者，按点击和使用率收取费用；又如授课者结合行业企业需求，自行创建教学资源，并以课程、证书和职业资格打包的方式推送给学习者，以授课者上传资源的质量和数量确定其使用共享资源权限，从而实现优质资源的不断集聚；出版商可以提供部分免费资源和收费资源形式参与资源库建设，并通过平台了解学习者群体状况，向教学者推荐专业教材实体书；运商营可以通过赠送学习终端给学习者，以推广其学习软件等。由此可见，引入了平台战略，能极大地丰富各角色间的交流互动，使传统交流模式、学习模式、商业模式获得突破的空间和契机，用户数量和人气也能得到提升。借助战略平台，还可通过建立交流社区，为共同兴趣的人提供一个互动交流讨论的平台，以学科、学校、班级、地域、社团等类型作为群组纬度，进行同纬度或跨纬度的交流来增加互动粘性，聚集人气。还可以通过用户界面功能设计的改动增加互动，形成“越有用—人越多、人越多—越好用”的良性循环，确保资源库持续运营与支撑。建好高等职业教育专业教学资源库，要以平台建设为核心，遵循开放式资源云架构，依托开放式接口技术，通过资源管理系统、学习管理系统、学习型社区、社会服务门户、系统管理等基础板块，让学习者、授课者、资源作者、社会访客等主体充分参与到平台中，满足不同用户的需求。只有做好资源库平台的标准规范和顶层设计，才能促进高等职业教育专业教学资源库规模化发展，稳步推进职业教育教学改革。
参考文献
［1］教育部.关于开展职业教育专业教学资源库2014年度项目申请工作的通知［EB/OL］.(2014-03-14)［2015-10-28］.
［2］教育部.职业教育专业教学资源库建设指南［EB/OL］.(2014-03-14)［2015-10-28］
［3］徐健丰,徐高峰,宣乐飞.高等职业教育专业教学资源库管理平台的构建研究［J］.物联网技术,2013(5).
1.1关联数据内涵
关联数据是一种数据和关联的方法，其中数据是指采用RDF（ResourceDescriptionFramework，资源描述框架）和HTTP（HypertextTransferProtocol，超文本传输协议）技术在Web上结构化信息；数据关联是指采用RDF链接技术在不同数据之间建立计算机可理解的互联关系。关联数据由WWW（WorldWideWeb，万维网）的发明人TimBerners－Lee于2006年提出。作为一种全新的语义工具，关联数据支持SPARQL（SimpleProtocolandRDFQueryLanguage，RDF查询和数据获取协议）语言的检索。关联数据强调建立已有信息的语义标注和实现数据之间的关联，具有框架简洁、标准化、自助化、去中心化、低成本的特点，是一种轻量级的语义网解决方案，为构建人机理解的数据网络提供了根本性的保证。
1.2关联数据构建基本原理
在构建和实现关联数据过程中所要遵循的基本原则可以归纳为以下4点：一是以URI作为所有事物的标志名称；二是保证所有人都能通过HTTPURI访问这些标志；三是访问者在访问某个具体标志时，可以获取相关信息；四是尽可能保证提供的URI具有相关的性质，以此保障访问者可以了解更多的信息。关联数据的应用原理可以描述为：在标准化的数据资源表示、检索协议基础上，利用自主格式及分布式数据集等手段，逐步实现知识网络中对信息资源、知识对象的动态关联，并能够进一步实现对知识资源的组织及对知识资源的发现。所以说，关联数据不仅对知识资源的发现有重要作用，还积极地影响到知识的组织过程。
2高校知识资源的分布特征
知识资源指可以反复利用的、建立在知识基础之上的、可以给社会带来财富增长的一类资源的总称，它是个人和组织“记忆”的综合，不但存在于文件、资料、计算机程序和档案之中，还存在于人们头脑、实践以及规范之中。随着国家创新体系的重构，高校在国家创新体系中所发挥的创新动力源和创新主体地位不断得到加强，使得高校在知识转移、科研创新过程中产生并积聚了大量宝贵的知识资源。与此同时，高校作为社会创新大系统中的一个开放子系统，在与外界持续的交互过程之中需要不断地输入知识、情报以维持自身的序性。概括起来高校知识资源有以下几点分布特征。
2.1知识资源数量庞大且类型复杂
以2012年为例，高校R＆D项目（课题）经费内部支出达到467亿元，发表科技论文1062512篇、出版科技著作38101种、专利申请授权数达到37490件，较2011年均有大幅增加。除此以外，高校在教学、科研过程中还产生了大量的教学课件、科学数据、调研报告、学位论文等非正式公开出版的灰色文献资源，其不但是对白色文献资源的有力补充，而且其蕴含的知识内容往往更为直接、具体，具有极大的科学研究价值。除了各种异构的文献、多媒体、实物知识资源外，高校师生在长期的学习、教学、科研实践中所形成的方法技巧、经验、心得体会等隐性知识更是高校最为重要的知识资本，是其核心竞争力的重要载体。除了高校原生知识资源，网页、学科论坛、OA仓储、SNS网络、博客、微博等新兴知识分享传播平台上同样存在着大量异构的对高校教学科研具有极大价值的外生知识资源。
2.2围绕学科分布及“中心化”聚类
高校学科建设内容及其战略发展规划引导甚至支配着高校人、财、物的配置，使其围绕高校的学科建设情况、科研能力、研究课题进行多层次、多渠道、最优化的配置。高校资源配置的学科导向性决定了高校知识资源的生产、传播、共享与创新总是在高校学科建设规划的范畴内开展，知识资源围绕高校所建学科分布。在同一学科范围内，高校知识资源按其知识内涵具有明显的“中心化”类聚特征，围绕众多中心点进行学科知识资源的聚类，各中心点可以是课程、学习任务、研究方向、科研课题乃至单个的学者。
2.3知识资源之间关联性和持续性强
科学技术分支化和综合化趋势的加强，高校相对固定的学科建设体系以及师资、物质资源的配置使得高校知识资源之间关联性、持续性较强。这种关联性、持续性对知识资源的发现、共享及挖掘利用具有极大的参考价值，能有效促进知识资源的使用与转化。高校知识资源之间的关联性与持续性可以外显为所属学科分支、科研团队、科研项目、个体在知识空间、时序、组织结构等不同维度上的各种关联。如同一科研团队在一定时期所产出的知识资源成果一定是关联持续的，团队个体所产出成果与团队集体成果也可能是关联的，同一个团体在一定时期内所主持的不同科研项目所产出知识成果也是关联的。
2.4隐性知识的广泛性
高校作为传道授业解惑的场所，以国家科研创新的重要组织主体在其长期的社会功能发挥过程中积聚了大量的重要的隐性知识，这种经验、窍门、方法、技巧等内隐性知识广泛存在于高校教师及学生的主体认知空间之中，并在高校教学研过程中发挥着重要乃至关键性的作用。当前高校隐性知识的传播共享以课堂传授、课余交流、学术交流、学术研讨会等面对面的交流为主，其传播共享渠道的单一性以及缺乏对其有效的挖掘整理序化，在很大程度上制约了高校隐性知识的传播与共享，造成了隐性知识资源的浪费。
3基于关联数据的高校知识管理体系构建
新的信息环境下，高校知识管理体系的重点是对不同学科、异质、异构的显性及隐性知识进行组织、重组、聚合、关联，形成以资源为节点、资源之间关系为连线的知识资源的动态资源链接视图，并在此基础上构建基于高校师生信息需求特征的知识挖掘、知识传播与共享以及知识服务子体系。基于高校知识资源特点，本文构建了一个适应新信息环境特点的基于关联数据的高校知识管理体系模型。
3.1知识存储层
高校在其教学、科研过程中，在其内部沉淀了大量异构的内生及外生知识资源，资源以其不同的载体形态分布存储于不同的节点之上。高校知识资源主要由文献型知识资源，包括学术期刊、论著、调研报告、教学课件、讲义等，各类自建或购买数据库，图书馆OPAC系统，网络资源以及存在于师生认知空间中的隐性知识构成，知识资源或资源库位于框架的最底层。
3.2知识过滤与挖掘层
由于知识数量的剧增，造成了知识检索与使用事实上的困境，知识过滤与挖掘就是从大量知识集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的知识资源。当前各高校学科知识过滤与挖掘主要由图书馆学科馆员负责，其知识过滤与挖掘方法、标准主要基于学科知识馆员自身认知水平及知识结构，使得知识过滤与挖掘的质量存在一定的缺陷。新信息环境下高校知识过滤与挖掘应具备科学性与开放性特征，通过引入一系列新的知识挖掘过滤技术，如协同过滤、关联规则等，提升知识过滤与挖掘的智能化、科学化与个性化程度。开放性包括主体的开放性与客体的开放性两方面，主体开放性指知识过滤与挖掘的参与主体不限于图书馆等传统知识服务组织，而构造一个师生广泛参与的开放的信息资源推荐、过滤与挖掘体系，使得知识资源的过滤与挖掘结果更具权威性与知识性，客体开放性指知识过滤挖掘对象客体不仅包含各类异构显性知识资源，还应包含师生隐性知识的过滤与挖掘。
3.3基于关联数据的知识地图绘制
知识地图是一种帮助使用者找到知识的导航系统和知识管理工具，是一种显性的、形象化的知识关系网络，能够直观地展示知识存储地、知识人、知识间的关系。通过构建高校知识资源的知识地图实现对高校信息环境中各类异构知识资源，包括显性、隐性知识资源以及资源之间的关系进行揭示、整合。利用关联数据对过滤与挖掘所产生的有价值知识资源提供统一规范的元数据描述与表达，并提供一体化的元数据管理与服务的框架。各个节点即具体的知识单元，节点之间的连线用来表示各知识单元之间的聚合、关联、继承等关系。通过对知识资源的特征提取及内容分析确定知识单元组成，根据知识单元之间的共引、共现等关系，确定知识单元之间的关联关系。底层各类型元数据建立到知识图表层中知识单元的映射关系，从而构建一个基于知识图表的知识资源关联网络，揭示出异构显性知识资源以及存在于师生认知空间中的隐性知识资源所蕴含的知识内涵，实现显性及隐性知识资源在概念、语义上的整合。
3.4知识组织
按高校知识资源分散集中的特点，将知识地图中的知识单元按学科领域、研究方向、课题、任务实践等具体应用领域进行不同粒度的划分聚类，实现知识资源以应用为导向、以用户信息需求为中心的组织与配置。各具体应用领域基于底层知识地图、知识单元之间的关联而产生联系，通过引入时间坐标，还可以描绘出学科领域、科研实践行为的发展脉络，预测其发展趋势。
3.5知识服务
根据著名的知识螺旋（SECI）模型，知识创造的过程就是一个知识社会化、外化、组合、内化等4个过程的不断联结、循环，使得个人知识扩展到组织的整体知识，同时促成新知识的产生。知识服务层基于底层高校知识的序化组织，推动高校显性及隐性知识的社会化、外化、组合及内化过程的发生，并将新产生知识资源回馈到知识存储层以构建一个动态循环的汇聚个人及组织智慧的信息环境。知识服务层主要由知识检索、学科知识服务、知识社区等子系统组成，知识检索子系统基于底层知识应用环境，提供结合知识应用语境并满足用户信息需求的知识浏览、检索接口。学科知识服务是由高校信息服务机构提供的基于分析和基于知识资源内容的参考咨询服务和用户培训服务，学科知识服务通常以学科馆员为纽带，通过网络、电话、到院系、到课题组等方式将高校所积聚的知识资源传播转移到底层用户应用环境之中，其具体服务模式包括定题服务、情报调研服务、信息素养培训服务等。知识社区则是在高校中构建一个开放、面向具体学科应用环境的以知识发现、传播、共享、挖掘与创新为目标的知识交流、共享与创新平台，围绕知识单元或应用任务，对显性知识、隐性知识、信息技术与人进行有效整合。知识服务层在其服务功能实现的过程中，需要不断地对固有知识进行序化、整理，促进知识的高效传播与共享，在其过程中会不断发现、产生新的知识，新知识将以文献、条目等形式回馈至知识存储层以数据库、专家库文献等形式进行保存。
4结语
1 基于个性化服务的信息资源整合问题的提出
1.1 个性化信息服务对信息资源整合的要求
以用户为中心的个性化信息服务模式,是指为了方便用户利用其各种数字化资源,充分利用各种智能化技术对不同类型、不同特点的数字化资源进行整合,实现信息资源、信息技术、信息内容的集成,使目前信息资源组织系统的公共用户界面变得简单、友好,并且使用户能利用同一检索表达式或检索词对各种数字化资源进行同步检索,实现同一主题信息资源的一步到位的检索与查询。同时,还可以根据某些用户特定的信息需求定制具有个性化特点的用户界面来提供符合其特定需求的具有个性化特点的信息和信息服务。
个性化的信息服务是以信息资源整合和信息服务集成系统的建立为基础的,如果没有完备的资源整合体系作后盾,无缝的、贴切的、高效的、主动的、一站式的信息服务模式则是无法实现的。
个性化信息需求及服务要求信息资源必须进行整合。
由于目前的信息资源组织体系并没有将其提供的各种信息资源整合为一个整体,只是简单地将各种商用数据资源和非商用数据资源连接到机构网站上提供信息服务。所以,目前绝大多数信息资源组织体系给用户提供的用户界面是一个既相当复杂又不考虑不同用户信息需求差异的公共用户界面。用户使用不同的资源往往需要使用不同的检索软件并需要对路径及其它一些参数进行必要的设置,这样就大大增加了用户检索和利用数字化信息资源的麻烦。
目前信息资源组织体系中各种数字化资源的非整体化状态,致使其用户界面复杂单一,检索方式迥然不同。即使专业检索人员要查检有关某一主题的信息资源,也是一件相当麻烦和复杂的事情,更何况绝大多数用户并不了解各种检索技术、各种数字化资源的结构特点,且信息需求各异。所以,把信息资源组织体系诸要素有机地链接成一个整体,使得一般用户在一个简单、友好的公共用户界面上,利用一个检索表达式或检索词,能得到面向主题的“一步到位”的信息服务,是信息资源组织发展的必然趋势。建立以用户为中心的集成信息服务与个性化定制服务相结合的用户服务模式,是信息资源组织体系满足信息用户多元化、多层次、个性化信息需求,改进数字化资源的利用率,提高服务质量的必由之路。
1.2 基于个性化服务的信息资源整合
信息资源整合是一种信息资源优化组合的存在状态,是依据一定的需要,对各个相对独立的资源系统中的数据内容、功能结构及其互动关系进行类聚和重组,重新结合为一个新的有机整体,形成一个效能更好、效率更高的新的信息资源体系。信息资源的整合程度直接关系到信息资源能否被高效吸收与利用。
整合是连接现代信息资源组织与传统信息资源组织的桥梁。传统信息机构已建立起大量的电子化、网络化的书目数据库系统,指引读者使用图书馆馆藏。最着名的书目数据库是OCLC的WorldCat数据库[3],该数据库集合了全世界3万多个图书馆的4000万条书目记录。这些用MARC格式保存的书目记录自然应该成为信息资源组织体系的一部分。由于数字化信息只是人类信息的一部分,传统方式组织的书目信息也将日益增长。所以要将数字化信息与非数字化信息有机地联系起来,组成一个广泛的、有序的和完整的信息组织体系。由于传统书目信息和数字信息资源的组织,在技术和标准等方面有较大的差别,怎样建立起这两种信息组织之间的对应关系,也是信息资源组织研究的课题。
基于个性化服务的信息门户将数据库、数据仓库和文档中的信息转变成可利用的信息,并把这些信息传送到用户面前。通过集成化的方法把原有应用系统通过一个核心组件服务器(即应用服务器的服务之一)集成在一起,能够获取其他应用系统中的相关数据和消息,所有独立的、分散的应用系统通过事件、消息和数据的相关性集成为一个有机整体。由于分布、异构的信息系统将是数字信息环境的主流形态,因此整合检索和整合浏览是网络环境下信息服务的迫切要求。目前虽有多方面的探索,但仍处于初步发展阶段。而互操作性又涉及系统的、语法的、结构的和语义的4方面的问题。我们不可能奢望已存信息系统以及即将建立的信息系统全部实现标准化。我们只能最大限度地追求接口标准化,实现跨主题信息网关检索,从而为用户提供高质量的信息检索服务。
信息资源整合应立足于信息资源系统结构性优化整合。系统的结构性是指系统中各要素之间所形成的某种关系,是系统有机联系的反映。相同的要素具有不同的结构形式时,系统就会产生不同的功能和效果。
信息资源系统的结构整合包括横向和纵向结构整合。横向结构指的是信息资源专业学科上的相互关联性,横向整合即对不同的数据库中相同学科专业的信息资源进行优化整合。纵向结构指信息资源在空间上的相互关联性,纵向整合即是将不同学科专业的信息资源整合为具有多维立体网状结构的有机知识整体。
结构是功能的基础,结构决定功能。要发挥信息资源系统的整体功能,必须合理地整合结构,构建有效发挥功能的信息资源体系结构。
基于个性化服务的信息资源整合方式优势有:首先,能够整合多种渠道多种媒体的数字信息,不仅包括文字、还包括图像、音频、视频等不同载体、不同介质的数字信息。其次,能够实现不同类型、不同级次(一次和二次)资源间的链接,建立其图书、期刊、会议、机构、人物等科学研究所需核心资源和相关资源间的整合与链接关系。第三,能够保持知识体系的整体性和关联性,通过知识因子的有序化和知识关联的网状化,沟通相互隔绝的学科领域,使之成为相互渗透、相互作用的有机体,发挥科学知识的整体功能。第四,能够形成具有新的组织结构和功能的资源系统。这种整合不是简单的集合和链接,而是剔除冗余、重复和劣质信息,形成一个获取便捷、利用率高的新的信息资源体系。
理想的信息资源整合把各种信息资源透明地、无缝地链接在一起,让用户十分方便地使用这些资源而感觉不到他的每一步操作所调用的可能是不同的资源。在个性化知识组织门户中,经过信息资源的整合,提供统一的检索界面,用户的信息利用将会变得非常便利,这也是数字资源开发、组织和管理所追求的一个重要的目标。
2 个性化知识门户中信息资源整合的构想
在个性化知识门户中,信息资源的整合与系统组织形式有:建立开放资源系统、信息资源的整合导航、信息资源的无缝链接与动态重组。
2.1 建立开放资源系统
从技术角度,个性化知识门户采用开放结构,开放地集成各种分布、异构和多样化信息资源和服务系统,动态构建满足各种用户群或业务流程需要的虚拟信息服务机制。
之所以采用开放体系,是因为用户面临的是一个分布的信息环境,需要充分利用各种现有和未来的、自建或引进或链接的、采用各种技术平台和数据模式的资源与服务系统,无论这些系统分布在什么地方。为了支持用户在分布环境中搜寻、获取和利用信息,个性化知识门户需要能够对分布和多样化的资源和服务系统进行搜寻、调用和集成,支持互操作和整合处理以及相应的集成管理,形成逻辑的集成服务。而这一切,又要在信息技术和用户需要不断发展、信息资源组织技术和体系结构不断变化的情况下建立,因此必须在按照一个逻辑体系来构建相应的资源与服务体系的同时,争取适应新的技术与机制(包括新的资源与服务类型)的发展。
开放资源系统建设的目标是:制定信息资源系统和服务系统的开放描述、开放数据接口和开放服务接口规范,建立对资源系统数据进行系统化定制加工和个性化组织的政策机制和权益管理机制,建立对服务系统功能与流程进行系统化集成和个性化重组的政策机制和权益管理机制,支持第三方(包括市场力量)按照规则开发、组织和提供个性化知识化特色服务。
2.2 信息资源的整合导航
信息资源整合强调导航能力,因为信息资源组织体系提供的信息,不管是专业性的还是综合性的,如果不提供导航能力,用户就像是在大海中迷路的船只一样。导航的途径是多种多样的,既有基于资源类型的导航,也有基于知识分类体系的导航,同时也可以按照字顺浏览等。美国国家教育图书馆上,就按照资源的提供网站,向用户提供导航,让人一目了然。OhioLink提供了按主题浏览、资源类型、首字母来提供导航功能。
笔者认为,随着数字化进程的加快,信息资源数量将会越来越多,在基于个性化服务的信息资源组织系统中,全面收集信息资源的相关信息,提供包含刊名、URL、数据库来源、ISSN、学科分类、主题词、资源类型、出版机构、使用权限、刊物被着名检索系统收录情况、刊物通信地址、刊物简介等在内的导航服务十分必要。同时应重视对引进数据库资源的开发研究工作,建立基于信息资源共享的信息机构联机电子资源检索平台,并提供各信息机构的虚拟馆藏信息,以便开展电子资源的文献传递服务。
中国科学院国家科学数字图书馆为支持科研用户方便有效地搜寻、发现和选择利用各种数字信息资源和其它信息资源,建立多个分布的学科信息门户网站,提供权威和可靠的学科信息导航,整合学科信息资源与服务系统,将学科信息资源与服务整合到用户桌面。
2.3 信息资源的链接与动态重组
在信息资源组织系统中,普遍存在着信息资源分散组织的现状。如不同格式的电子文档、多媒体文件无法实现统一管理和查询;基于关系数据库建立的业务系统无法高效地完成内容全文检索和主题检索;自建数据库和引进的数据库系统由于来源、所用管理系统的不一,各数据库信息资源之间无法实现统一维护管理,资源与资源之间缺乏按照知识主题的整合,各个分散的资源之间缺乏有机联系,不同信息资源无法实现集中、统一地上网并实现检索界面、检索方法的统一。
摘 要：移动学习因其在支持自主学习方面的显著优势而得到了广泛应用。移动学习融合MOOC技术的应用模式也成为了教育技术新的研究热点。文章针对移动云课堂现有笔记系统与学习资源关联不紧密、记录形式单一等诸多问题，提出了一种适用于移动学习的知识关联笔记存储模型方法并研发了基于知识关联的混合媒体式移动学习笔记系统。该系统具备易与学习资源建立关联关系并兼容移动设备自身优势等特点，实现了在移动学习平台中随时随地记笔记的学习需求。
关键词：移动学习；知识关联；学习笔记；混合媒体
中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2017）06-0087-03
一、引言
随着移动智能设备和无线通讯技术的飞速发展，移动学习在高校教学中的应用情况呈上升趋势[1]。例如，华中师范大学融合MOOC技术与移动学习构建的移动云课堂已上线试运行并开展了云学习实践。该模式打破了时间、空间的束缚，学习者利用PC与移动通讯设备开展各种优秀课程资源的混合式学习，实现了个人与课程知识间的有效联通。在实践中，移动学习平台拥有丰富的网络学习资源，学习者由于移动设备的诸多限制存在无法及时消化如此庞大的信息量的情况，因此，笔记系统的引入就至关重要。通常，在传统教学中，学习者通过课堂笔记整理细碎的知识点[2]。然而传统纸质笔记固有的稳定性、封闭性和静态性与移动教育情境的多样性、开放性和动态性之间存在的冲突和矛盾日益显著[3]。基于此，笔者探讨针对移动学习情境的新型学习笔记系统的实现方法，目的是满足学习者在使用移动平台时随时随地记录笔记的学习需求。系统重点解决资源与笔记之间关联不紧密的问题，同时也改善记录形式单一的现象并构建适用于移动学习平台的新型笔记系统。
二、知识关联学习笔记概述
目前除了采用纸质笔记方式，网络上已有笔记类型主要分为独立式笔记与组件式笔记：独立式笔记如印象笔记、有道云笔记等，虽然功能比较丰富，但是由于与网络学习资源关联不紧密，学习过程中需要频繁切换屏幕记录相关笔记，因此学习者较少选择此类应用作为移动学习的辅助工具；组件式笔记可以嵌入到学习资源中的应用，例如Google Notebook、backpack等，但是此笔记大多需要翻墙使用，功能较为简单，只支持文字记录，并且暂时不支持移动端使用[4]。各种笔记方式具体功能对比如表1所示。分析可见，新型的移动学习笔记需要与学习资源建立关联关系并兼容移动设备自身的优势。
知识关联本质上体现的是知识元之间的“关系”，而这种关系可以是显性的，也可以是隐性的。显性知识关联是我们普遍熟知的一些知识关系，而隐性知识关联可以分为知识本身的关联、隐性知识拥有者的关联[5]两部分。知识笔记大多是一些细碎、无序的知识碎片，利用这些知识间的关联关系对已有知识内容进行合理化管理，可以帮助学习者形成有序的个人知识体系。由于移动学习特有的学习环境，课程资源涉及到的知识内容大多比较简单、微小，资源之间具有明确的关联性[6]。利用笔记与资源、资源与知识点间的显性关系，挖掘出笔记与知识点间的隐性关联成为本文研究的主要内容。
三、知识关联笔记存储模型
移动学习资源开发改变了以往“章”、“节”的知识结构，设计标准遵循微型化、碎片化、交互性等原则[7]，大多资源与知识点存在一一对应的关系，资源之间以知识关联为纽带形成了明确的结构关系。然而，学习笔记是以课程资源为单位的碎片知识，为了保持知识点与学习笔记间的笔记长久关联，需要将笔记与知识点间的关联关系记录到数据库中，基于上述考虑，本文提出了一种基于知识关联的笔记存储模型。
存储模型包含笔记的关联知识点、相关属性和笔记主体内容三个部分。所以，在结构设计上，整个存储模型结构分为标识区、属性区以及内容区三个区块。不同区块对应不同的数据内容并用不同的区块ID进行区分。为了方便系统快速检索出数据内容，每个区块需要包含一个唯一的标识属性，如标识区的“标识属性”对应的是笔记ID。而除了标识属性，其他的相关内容需要记录在区块的“数据内容“部分。最终为了方便系统读取数据，区块在结构设计上还添加了”终止标识“部分。
标识区主要将笔记ID以及对应的知识点ID、资源ID统一保存，保证笔记、相关知识点、资源三者间的关联关系；属性区存储了笔记的相关属性信息，包括笔记标签、笔记时间帧/页码、笔记标题、笔记公开范围、课程类型、记录者ID等内容；内容区存放了笔记的媒体类型、笔记的主体内容以及媒体地址。笔记类型包括文本、图片、音频。系统整体的模型结构如图1所示。
四、关联笔记系统功能设计
由上述模型，系统在设计时主要考虑以下要素：①为了帮助学习者更好地吸收、回忆已有的学科知识，移动学习笔记系统在设计上需要包含上传学习笔记、管理个人的笔记以及浏览笔记等诸多功能。②为了兼容移动智能设备自身的优势，打破以往笔记形式的束缚，针对智能设备特有的传感设备，笔记形式包括混合媒体的内容，如文字、图片、音频等。③关联了学习资源的笔记最终目的为更好地还原学习情境，强化知识点学习。
针对以上的学习需求，移动学习系统笔记包括4个功能模块，分别是笔记上传、笔记关联、笔记共享与笔记呈现（如图2所示）。
1.笔记上传
学习者可以选择某一种笔记类型进行记录并通过资源呈现界面上传个人的笔记内容。记录时，学习者需要填写一些相关的笔记信息并按照学习者个人的意愿对笔记进行合理化的归类。上传时，将笔记信息按照关联笔记存储模型格式，通过对应接口上传至云服务器中。上传成功后，会将新上传的笔记内容标注在课程资源的关键位置上，如视频类型的资源，会在对应的时间帧上显示笔记内容，同时为了方便学习者快速定位到笔记内容，系统在播放进度条同样也加上对应标识。
2.笔记关联
关联存储后，为了体现笔记与资源之间的关联关系，学习者可以通过单独的笔记内容直接跳转到对应资源的关键位置，帮助学习者更方便的回顾相关知识点，同时学习者在学习某一资源时也可以直接跳转到相关笔记列表中。这样的方式减少了页面间切换次数，学习者可以更直观的回顾知识内容，从而避免降低学习效果。
3.笔记分享
对于不同知识点内容，学习者会有不同的理解认识，学习别人的学习心得，会促进学习者自身对知识内容的理解，因此在移动学习笔记系统中添加笔记分享功能是有一定必要性的。
功能实现步骤如下：学习者上传前需要选择笔记的共享范围，即选择“个人”或“公开”。共享后的笔记内容则会列举在对应资源中并以列表的形式呈现给所有学习者。对于优秀的笔记内容，学习者决定是否收藏，收藏后的笔记会统一呈现在收藏笔记列表中，方便统一查看。同样，学习者也可以通过收藏笔记的内容，跳转到对应的课程资源中。
4.笔记呈现
在笔记呈现上，为了更符合学习者的学习习惯，笔记采用资源呈现、总体呈现两种策略。资源呈现分为同屏呈现与资源笔记列表两种方式。其中，同屏呈现主要是将笔记类型以及笔记标题标记在课程资源上，对于文字类型的笔记，系统将笔记内容直接呈现出来，对于多媒体类型的笔记，系统需跳转到内容界面进行查看；资源笔记列表则是在课程资源的一侧列举出该资源所有的笔记内容，笔记按照关键位置的时间顺序进行排序。学习者点击列表中的笔记内容后，课程资源进度会调整到对应位置，方便学习者快速定位。
总体呈现主要是将同一课程下的所有笔记内容以列表方式呈现给学习者。列表分为个人列表和收藏列表。个人列表中学习者可在搜索框里填写关键字，系统根据关键字快速搜索到相关笔记，同时列表包含文件夹、日期、笔记类型、章节内容四种分类排序方式，学习者根据学习目的选择相关排序方式。收藏笔记列表主要列举出学习者收藏的笔记，并按照收藏时间排序。
五、关联笔记系统功能实现
本文现了基于知识关联的混合式媒体的移动学习笔记。系统采用C/S结构，服务器端主要提供笔记的服务接口，方便客户端调用。服务接口是基于Restful Jersey结构框架设计的。客户端整体架构采用MVC 设计模式，该模式将显示数据与业务逻辑分离，降低了功能间的耦合度，使系统具有良好的扩展性、重用性、可读性及维护性。
服务器与客户端间的简单数据请求采用基于htttp协议下的HttpClient框架，包括从服务器端获取学习者的笔记数据等，由于HttpClient关于文件上传下载功能存在一定局限性，系统采用了xutils开源框架，不仅支持大文件上传，也实现了文件的断点续传功能。系统通过Internet调用Android的多媒体数据库，从而实现利用安卓底层设备记录多元化学习笔记的目的。为了实现学习资源的过程中随时记录笔记的功能，系统利用自定义的PopupWindow半覆盖在课程资源Activity上，效果如图3所示。
如图4所示，笔记列表部分采用ExpandableListView控件，实现二级列表显示数据内容的效果。为了优化用户体验，在笔记列表部分添加了缓存机制，将服务器端获取到的JSON数据解析后封装到List对象中，然后遍历List将数据写入相应的本地数据库中，以后每次向服务器发起请求之前先在数据库中检索，如果有结果直接返回。因此，在一定时限内，系统不需要为了获取数据多次与服务器端进行网络通信，减少系统响应时间。
本文提出的基于知识关联的混合媒体式移动学习笔记系统实现了笔记与知识点、资源关联、笔记共享、笔记多元化呈现等功能。系统不同于其他移动平台的笔记系统，它既保证了笔记与资源间的关联关系，又加强了对笔记的自身管理，同时多元化的笔记类型简化了以往的记录方式，初步测试验证可以有效增强学习者的学习兴趣，从而使移动学习更加高效。目前整个系统还存在一些需要改进的地方，其中包括：当在线用户数增多时，由于服务器端设计问题，导致客户端加载速度过慢，影响用户体验；系统缺少相关数据分析论证其有效性。上述问题将在后续工作中得到完善。
参考文献：
[1]潘懋元.我看应用型本科院校定位问题[J].教育发展研究，2007（7）：1-3.
[2]伍奇.课堂笔记系统的设计与实现[D].武汉：华中师范大学，2011.
[3]龚朝花，陈桄.电子教材：产生、发展及其研究的关键问题[J].中国电化教育，2012（9）：89-94.
[4]陶宏，欧阳雪颖，陈亚雯等.网络学习笔记系统的设计研究[J].网络安全技术与应用，2015（5）：104-105，107.
[5]高继平，丁遥潘云涛等.知识关联研究述评[J].情报理论与实践，2015，38（8）：135-140.
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