基于语义网的外语网络教学模式探索与研究

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1、基于语义网的外语网络教学模式探索与研究　　摘要：近年来，随着全球数字化信息量呈现出爆炸性增长的态势，如何有效地分析和利用数据成为人类科学技术发展的新挑战，在大数据时代背景下，依托于网络资源的外语网络教学在资源的组织和利用、自主学习和学生个体行为方面也表现出不太理想的效果。在外语网络教学中引入语义网技术能有效实现外语资源的智能整合、自主学习的合理安排和建立学习者个体模型，将外语网络教学效果提升到一个新高度。　　关键词：大数据外语网络教学语义网　　Explorationandresearchonforeignlanguageteachingbasedonsemant

2、icnetworktechnology　　ZhangLuni　　Beijinguniversityofpostsandtelecommunications，100876，Beijing，China　　Abstract：Inrecentyears，astheexplosivedevelopmentoftheglobaldigitalinformation，howtotakeuseofdatahasbecomeanewchallengefacedbyhumanbeinginscientifictechnology.Intheeraofbigdata，theeffec

3、tsofforeignlanguagenetworkteachingbasedonnetworkresourceisnotidealintheaspectsoforganizationandusageofresource，autonomouslearningandadaptabilityofindividuallearningbehavior.Theintroductionof8semantictechnologycouldimplementtheintelligentintegrationofresource，reasonablearrangementofau

4、tonomouslearningandlearnermodeling，whichcouldpromoteforeignlanguagenetworkteachingintoanewheight.　　Keywords：bigdata；foreignlanguageteaching；semanticnetwork　　1大数据时代下外语网络教学存在的问题　　中国互联网络信息中心（CNNC）在2011年发布的《第27次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2010年12月底，中国网民规模达到4.57亿、手机网民规模达3.03亿。预示着互联网正快速地渗透到我们的生活中，

5、以不可抗拒的力量改变着人们的思维、习惯、交流方式以及商业运作模式。而互联网的Web应用也从最初的页面互联、信息互联的Web1.0阶段完整过渡到人人互联的以社会软件为主的Web2.0时代，并积极朝着知识互联、智能互联的Web3.0演变。在这个过程中，互联网应用更多地倾向于满足用户对获取知识（或信息）的主动性、个性化需求，要顺利实现以人为中心的知识获取和管理是一项复杂的工程，面临着一系列的挑战：　　（1）互联网信息海量、混杂[1]，2012年每天新产生的数据量是2.5quintillion（1q=1million3）。　　（2）信息来源分布广泛，且具有一定的结构特征

6、和社会属性。　　（3）信息呈现形式多样，存在异构、冗余且可信度不同等问题。8　　其根本原因是现有的Web内容包含大量弱结构组织形式的内容，如文本、图形图像、音频和视频等，它们适于人工管理，但却不适于计算机自动识别、组织和管理，以至于引起现有技术在信息检索、抽取、维护、挖掘与视图方面的诸多问题。　　数据量急速增加，使得人类可以分析和利用的数据大量增加。引发的问题是：如何利用这些数据，发现新的知识，创造新的价值和财富。大数据因此成为人类科学技术和经济社会发展的一个新挑战和新机遇。纵观我国高校的外语教学改革，网络教学作为一种全新的教学模式以其开放式、个性化、自主性、丰

7、富性的特点为学生提供无限可能的同时，也使学习由识记型转为资源型，由单向传播转为双向互动。但是在大数据时代下高校的外语网络教学仍然存在很多问题：　　（1）忽视对教学资源（异构媒体资源，如教程文本、图像及听力音频等）进行组织与管理，虽然外语教育资源极其丰富，但这些资源彼此间的孤立及封闭性，使得资源不能共享，学习资源、教育信息、高级的个性化功能往往成为信息孤岛，处于重复开发的状态。　　（2）学生在自主学习的各个环节中对教师的依赖性仍然很强。由于普遍缺乏自我计划和自我管理以及明确的学习目标，而只是挂在网上来“凑”学习时间，自主化成了“放羊化”。导致网络学习效率低、效果差

8、。　　（3）形成性评估缺