四、           教育知识管理的关键技术

　　教育知识管理是为发现、管理和分析教育信息资源所提供的一条综合途径。教育知识管理的实现离不开现代信息技术的支持。教育知识管理涉及到的信息技术主要有：Internet、intranet、extranet、存贮结构技术、多媒体数据库管理系统、元数据技术、数据收集与获取技术、发布技术、通讯技术、推技术、拉技术、检索技术、群件技术、中间件技术、联机分析挖掘技术、知识发现技术、知识共享技术，其中Internet、intranet、extranet构成教育知识管理的信息技术平台，是教育知识管理的基本条件，知识发现和联机分析挖掘技术等相关技术是教育知识管理的关键技术。

　　1. 联机分析挖掘技术（OLAM）

　　联机分析挖掘技术是联机分析处理和数据挖掘相结合的产物。联机分析处理（OLAP）是建立在多维视图的基础之上，重在根据已有的模式将直接源自数据仓库中的不同信息源的大量相关信息联系起来，以给分析人员一个清晰、一致的视图，强调执行效率和对用户的快速响应，而且其直接数据源一般都是数据仓库。挖掘技术建立在各种数据源的基础上，重在发现隐藏在原始数据深层中的对学习者有用的模式，一般并不过多考虑执行效率和响应速度。因而联机分析挖掘技术（OLAM）具有多维分析的在线性、灵活性和数据处理的深入性。OLAM通过WWW技术的结合，特别适合数据量巨大、信息类型复杂、表现形式繁多的网络信息资源的组织。OLAM技术的实现过程如下图所示。

　　2.教育知识发现技术

　　教育知识发现（EKDD）就是利用机器学习的方法从数据库中提取有价值知识的整个过程，是数据库技术和机器学习两个学科的交叉学科。EKDD是一个多步骤的处理过程，在处理过程中可能会有很多次的反复，主要包括以下一些处理步骤：

　　① 教育目标理解：教育目标理解是对知识发现的教育领域及学习者的目标理解，包括应用中的预选知识和学习目标；

　　② 创建一个目标数据集：选择一个数据集或在多数据的子集上聚焦。

　　③ 数据整理和预处理：去除无关数据、空白数据域，考虑时间顺序和数据变化等。

　　④ 数据换算和转换：抽取数据的特征表示，用维变换或转换方法减少有效变量的实际数目或找到数据的不变式。

　　⑤ 确定挖掘目标和算法：数据挖掘的目标是数据分类、回归、聚合、汇总、关系模型化、检测数据变化和误差等，并采用与系统目标一致的数据挖掘算法。

　　⑥ 数据挖掘：利用一种或多种技术，相继地挖掘已转换的数据，抽取感兴趣的信息，并以特定的形式挖掘期望或与模型相匹配的数据集合，完成诸如归类、回归、聚合等任务。

　　⑦ 结果评价：用户必须按照决策支持任务和系统目标来评价所挖掘的教育信息，对数据挖掘结果的评价可能导致上述任何一个步骤的改变，甚至导致整个教育知识发现过程的重新开始，以最终获取知识。

　　参考文献：

　　Jermy Galbreath . Knowledge Management Technology in education. educational technology[J]，2000(5)

　　童小英.知识管理：老树开花还是新瓶装旧酒.图书情报工作[J]，2001(5)

　　黎加厚.知识管理对网络时代电化教育的启迪.电化教育研究[J]，2001(8)（9）