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一種面向課堂教學(xué)的概念圖自動(dòng)生成方法

2017-03-25 11:26:58梁榮榮何秀玲陳雪姣陳增照
關(guān)鍵詞:筆劃概念圖手勢(shì)

梁榮榮+何秀玲+陳雪姣+陳增照

摘 要:針對(duì)概念圖在教學(xué)中的作用以及目前常用概念圖在教學(xué)應(yīng)用中的不足,文章提出了一種面向課堂教學(xué)的概念圖識(shí)別自動(dòng)生成算法,并應(yīng)用此方法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了以華中師范大學(xué)云端一體化教學(xué)平臺(tái)starC為支撐的概念圖自動(dòng)生成工具,用以滿足課堂教學(xué)中即時(shí)傳遞知識(shí)的需求。

關(guān)鍵詞:概念圖;云端一體化平臺(tái)starC;筆手勢(shì)交互

中圖分類號(hào):G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1673-8454(2017)04-0089-04

一、引言

概念圖是20世紀(jì)60年代美國(guó)康奈爾大學(xué)的諾瓦克博士根據(jù)奧蘇貝爾的有意義學(xué)習(xí)理論提出的一種教學(xué)策略,諾瓦克博士認(rèn)為:“概念圖是用來(lái)組織和表征知識(shí)的工具。它通常將某一主題的有關(guān)概念置于圓圈或方框之中,然后用連線將相關(guān)的概念和命題連接,最后用連線表明兩個(gè)概念之間的意義關(guān)系”[1]。教學(xué)過(guò)程中,教師通常將概念圖作為一種教學(xué)工具和教學(xué)策略,更加有效監(jiān)控教學(xué)過(guò)程,使教學(xué)內(nèi)容和結(jié)構(gòu)更加清晰,從而幫助教師提高教學(xué)效率[2],同時(shí),也有利于教師將自己的課程內(nèi)容組織成有效的框架,明確課程材料間的連接和教學(xué)任務(wù),提高課程計(jì)劃的質(zhì)量[3];對(duì)于學(xué)習(xí)者,概念圖可作為一種支持有意義學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)工具和策略[4],促進(jìn)學(xué)習(xí)者選擇性地將新知識(shí)與既有知識(shí)聯(lián)系起來(lái),從而幫助學(xué)生進(jìn)行有意義的學(xué)習(xí)[5],作為元認(rèn)知策略,可以對(duì)學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)造性訓(xùn)練[6],引導(dǎo)、促進(jìn)、幫助建構(gòu)知識(shí)。

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,各類教學(xué)工具軟件、智能設(shè)備等走進(jìn)課堂,傳統(tǒng)的粉筆黑板模式逐漸被電子白板等多媒體設(shè)備取代,繪制概念圖的方式也由傳統(tǒng)的紙筆變?yōu)橛?jì)算機(jī),頻繁的鍵盤、鼠標(biāo)操作給教師和學(xué)生增加了認(rèn)知負(fù)擔(dān)。基于概念圖在教學(xué)中的作用以及目前概念圖繪制軟件的交互不足,本文提出對(duì)有關(guān)教學(xué)內(nèi)容采用概念圖形式進(jìn)行表示,并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)基于手勢(shì)交互的概念圖生成工具,其既具有傳統(tǒng)紙筆繪制概念圖的流暢和易用性,又克服了傳統(tǒng)紙筆繪制概念圖不易存儲(chǔ)修改的缺點(diǎn),學(xué)習(xí)者無(wú)需花費(fèi)精力學(xué)習(xí)紙筆手勢(shì)交互系統(tǒng),只需書寫內(nèi)容,便可自動(dòng)生成概念圖,并可對(duì)生成的概念圖進(jìn)行編輯操作,提高了學(xué)習(xí)效率。

二、相關(guān)研究

嚴(yán)格意義上來(lái)講,目前常用的MindManger、MindMaps、Xmind、FreeMind等軟件工具均屬于思維導(dǎo)圖繪制工具,思維導(dǎo)圖與概念圖之間在理論基礎(chǔ)、繪制規(guī)則、圖形外觀特點(diǎn)等方面都有區(qū)別。思維導(dǎo)圖以腦科學(xué)研究為理論基礎(chǔ),是一種關(guān)鍵詞和圖像存儲(chǔ)信息、組織信息、優(yōu)化信息的方法,圖中每個(gè)關(guān)鍵詞和圖像都會(huì)激活相關(guān)具體信息的回憶以及新的觀點(diǎn)和想法,其有效性來(lái)源于對(duì)大腦形狀和構(gòu)造的模擬[7];概念圖則以有意義學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)支撐,是一種以圖像形式反映概念與概念之間關(guān)系的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖,一般包括節(jié)點(diǎn)、連線、層級(jí)和命題四個(gè)基本要素[8]。繪制規(guī)則和外觀上,概念圖的四大特點(diǎn)為:主題以語(yǔ)言的形式表示并置于圖的頂部,主題相關(guān)概念以層級(jí)結(jié)構(gòu)形式排列并置于節(jié)點(diǎn)圓圈或方框中,相關(guān)概念與命題之間有連線連接,整個(gè)結(jié)構(gòu)成網(wǎng)狀分布;思維導(dǎo)圖的四個(gè)特點(diǎn)為:主題以圖像的形式位于導(dǎo)圖中央,主題主要觀點(diǎn)由中央圖像開始呈放射狀向四周發(fā)散形成主分支,主分支上有關(guān)鍵圖像或關(guān)鍵詞、各級(jí)分支呈節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)分布[9]。根據(jù)概念圖和思維導(dǎo)圖繪制規(guī)則和區(qū)別,同一概念的概念圖、思維導(dǎo)圖分別如圖1、2所示[10-12]。由上述可知,概念圖與常見(jiàn)的思維導(dǎo)圖在呈現(xiàn)和外觀上有著很大區(qū)別,概念圖側(cè)重于表征知識(shí),優(yōu)勢(shì)在于在學(xué)科教學(xué)中對(duì)科學(xué)概念及其相互關(guān)系的描述,便于即時(shí)繪制,效率較高,思維導(dǎo)圖在于激發(fā)和整理思考,更適用于觀點(diǎn)和思路的整理[13]。

目前常用的概念圖繪制軟件有諾瓦克博士指導(dǎo)的CmapTools、美國(guó)Inspiration公司研制的Inspiration、北京師范大學(xué)知識(shí)工程研究中心自主研發(fā)的Easy Thinking-Cognitive Assistant等,這些繪制工具解決了傳統(tǒng)紙筆畫概念圖難以修改和存儲(chǔ)的問(wèn)題,順應(yīng)了人們利用計(jì)算機(jī)工作的趨勢(shì),是對(duì)傳統(tǒng)手繪概念圖方式的一種變革,對(duì)概念圖繪制有著深遠(yuǎn)的意義,但同時(shí)也帶了一定的弊端。以上工具多采用鼠標(biāo)和鍵盤的輸入方式,對(duì)教師與學(xué)生的計(jì)算機(jī)操作水平要求比較高,頻繁的鍵盤輸入命令、按鈕操作和菜單選擇容易打斷教師、學(xué)生的思路,不利于專心思考;在繪制概念圖時(shí),需要輸入精確的信息,指定所畫圖形的尺寸,即需要將模糊信息轉(zhuǎn)換為精確信息,然后進(jìn)行繪制,這就要求用戶只能在對(duì)所繪制概念圖有比較清晰概念時(shí)使用,是用戶階段性成果的記錄,不支持概念圖整個(gè)構(gòu)建過(guò)程,不利于人們像日常生活中用紙筆記錄稍縱即逝的想法;中國(guó)科學(xué)院軟件研究所研發(fā)的概念圖生成工具基于電子紙筆交互,不需要鍵盤和鼠標(biāo)的輸入,方便自然,不過(guò)人們?cè)跁鴮憰r(shí)需要將概念圖節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)間的連線表示出來(lái),才能生成相應(yīng)的概念圖,繪制概念圖的工作量依然較大,并且需要特殊的軟硬件支持。

此外,在日常的教學(xué)中,知識(shí)傳遞需要即時(shí)流暢,對(duì)概念圖的創(chuàng)建、使用時(shí)的交互體驗(yàn)要求較高。CampTools、Inspiration、易思認(rèn)知等概念圖繪制工具在使用時(shí)要求教師學(xué)生等用戶按照特定結(jié)構(gòu)創(chuàng)建概念圖,無(wú)法使學(xué)生將注意力保持在核心人物上[14],繪制時(shí)需要多次通過(guò)菜單命令等按鍵完成,阻礙了知識(shí)傳遞以及思想傳達(dá)的流暢性;其次,這些工具的使用需要精確性的操作,而學(xué)生在繪制概念圖時(shí)輸入更多的是模糊信息,不利于學(xué)生快速呈現(xiàn)自己的想法和思路[15];同時(shí)由于課堂時(shí)間珍貴,繪制流程簡(jiǎn)易程度也關(guān)系著課堂效率?;谝陨喜蛔愫驼n堂教學(xué)特點(diǎn),本文提出了一種概念圖自動(dòng)生成方法,即教師只需書寫概念、關(guān)鍵概念,該方法可將書寫知識(shí)點(diǎn)的組織結(jié)構(gòu)識(shí)別出來(lái)并自動(dòng)生成概念圖。

三、基于手勢(shì)交互的概念圖自動(dòng)生成算法

1.概念圖生成示例

鑒于概念圖在教學(xué)中的作用和目前概念圖繪制軟件存在的不足,本文提出了一種概念圖自動(dòng)生成方法,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于手勢(shì)交互概念圖自動(dòng)生成工具。該工具根據(jù)用戶簡(jiǎn)單書寫的知識(shí)點(diǎn),將書寫內(nèi)容的組織結(jié)構(gòu)識(shí)別出來(lái)并自動(dòng)生成概念圖,支持層級(jí)概念圖、株型概念圖、流程型概念圖以及大綱式概念圖,以大綱概念圖為例,如圖3所示;對(duì)生成的概念圖,在概念圖編輯狀態(tài)下支持用手勢(shì)對(duì)其進(jìn)行編輯,包括折疊/展開、刪除/恢復(fù)、復(fù)制/剪切/粘貼以及移動(dòng)等手勢(shì)操作,如圖4所示;對(duì)節(jié)點(diǎn)的操作效果圖如圖5所示。

2.主要算法表述

概念圖繪制步驟一般為首先選擇知識(shí)領(lǐng)域即確定將要書寫的內(nèi)容,其次,確定關(guān)鍵概念、概念以及它們之間的層級(jí)關(guān)系;再次,擬定概念圖的縱向分支和橫向分支;最后,建立概念之間的連線[16]。不同于概念圖繪制方法,本文提出的概念圖識(shí)別生成方法主要包括三個(gè)步驟,分別為:①識(shí)別書寫內(nèi)容,將書寫內(nèi)容中的相近筆劃形成一個(gè)筆劃集合,該筆劃集合作為一個(gè)概念圖節(jié)點(diǎn),即節(jié)點(diǎn)識(shí)別;②確定概念圖節(jié)點(diǎn)在編輯界面的行列位置,依據(jù)各節(jié)點(diǎn)間的行列位置相對(duì)關(guān)系解析節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系,即組織結(jié)構(gòu)解析;③按照解析所得的節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系自動(dòng)連線生成概念圖。

(1)節(jié)點(diǎn)識(shí)別

節(jié)點(diǎn)識(shí)別是對(duì)輸入的筆劃進(jìn)行預(yù)處理。從筆按下到抬起稱為一個(gè)筆劃,將不超過(guò)筆劃閾值的多個(gè)筆劃組成一個(gè)筆劃集合,其中筆劃閾值是筆劃集合最小外接矩形對(duì)角線的1.3倍,每個(gè)筆劃集合都有對(duì)應(yīng)的行列坐標(biāo)值(r,c)。

以上關(guān)系可以形式化的表示為:筆劃Strokes(設(shè)為x)和筆劃集合StrokeCollection(設(shè)為V)之間的關(guān)系為Vi={s1,s2……,sn};一個(gè)Strokesx與一個(gè)StrokeCollection V之間的距離定義為Distance(x,V)=Min(f(x,s)),s∈V;函數(shù)f(x,s)用來(lái)計(jì)算兩個(gè)Stroke之間的距離筆劃集合的坐標(biāo)值集合C={(r1,c1),(r1,c2)…,(rn,cm)}。節(jié)點(diǎn)識(shí)別算法流程如圖6所示,具體描述如下:①Stroke x 是否為手勢(shì)筆劃,如果是,建立一個(gè)手勢(shì)筆劃集合,結(jié)束節(jié)點(diǎn)識(shí)別;②計(jì)算Stroke x與現(xiàn)有的所有筆劃集合Y的最短距離;③如果最短距離小于筆劃閾值SThread,則將其歸并為距離最近的StrokeCollection Vi,否則創(chuàng)建一個(gè)包含Stroke x新筆劃集合;④標(biāo)記所創(chuàng)建筆劃集合的行列坐標(biāo)值(rj,ck)。

(2)組織結(jié)構(gòu)解析

這一過(guò)程為根據(jù)不同概念圖的特點(diǎn)和一定的判定規(guī)則,確定節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的父子或兄弟關(guān)系,從而確定概念圖組織結(jié)構(gòu),具體算法描述為:

按行/列對(duì)坐標(biāo)集合C進(jìn)行遍歷(其中層級(jí)概念圖、大綱概念圖按行遍歷,株型概念圖和流程概念圖按列遍歷);計(jì)算ri行/ci列中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)到ri-1行/ci-1列中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的距離,距離最近的節(jié)點(diǎn)(ri-1,cm)/(rk,ci-1)為其父節(jié)點(diǎn),這一確定父子關(guān)系的過(guò)程采取K-means算法,具體表達(dá)為:

①選取ri-1行/ci-1列中的所有節(jié)點(diǎn)作為聚類質(zhì)心點(diǎn)即 v1,v2,…,vk;

②將ri行/ci列中的節(jié)點(diǎn)作為樣例,計(jì)算其應(yīng)該屬于的類也就是其父節(jié)點(diǎn),設(shè)每個(gè)樣例為i,則ci:=arg min||xi-vj||2

對(duì)于每一個(gè)類j,重新計(jì)算該類的質(zhì)心:

vj:=;

③重復(fù)步驟2,直到該過(guò)程收斂。

其中ci代表樣例i與聚類質(zhì)心k個(gè)類中距離最近的類,ci的值是v1到vk中的一個(gè),質(zhì)心vj代表屬于同一個(gè)類的樣本中心點(diǎn)的猜測(cè)。

經(jīng)過(guò)以上步驟,節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系即被確定,得到父子節(jié)點(diǎn)關(guān)系E={(vi,vk)|vj is vk's father}。

由節(jié)點(diǎn)識(shí)別得出的節(jié)點(diǎn)(筆劃)集合V和組織結(jié)構(gòu)解析得到的節(jié)點(diǎn)關(guān)系E,創(chuàng)建圖G=(V,E);遍歷圖G,將存在父子關(guān)系的節(jié)點(diǎn)用連線連接起來(lái),便生成了相應(yīng)的概念圖。

四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

運(yùn)用筆者所述概念圖識(shí)別生成算法的概念圖生成工具已集成于國(guó)家數(shù)字化學(xué)習(xí)工程技術(shù)研究中心的starC教學(xué)平臺(tái),本文對(duì)教師借助該工具繪制概念圖進(jìn)行教學(xué)時(shí)是否能準(zhǔn)確地生成理想概念圖的概率和對(duì)概念圖修改編輯的手勢(shì)識(shí)別率進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。

為統(tǒng)計(jì)概念圖的正確生成率,選取了20名教師為研究對(duì)象,分別繪制了層級(jí)概念圖、株型概念圖、大綱概念圖、流程型概念圖進(jìn)行教學(xué)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)生成層級(jí)概念圖、株型概念圖、大綱概念圖、流程型概念圖的準(zhǔn)確率分別為90%、93%、96%、94%。當(dāng)教師或?qū)W生對(duì)書寫概念或關(guān)鍵概念的組織分布不太精確時(shí),會(huì)造成概念圖誤識(shí)別。例如,教師在書寫時(shí)由于連筆或其他因素,將概念和關(guān)鍵概念組織分布模糊,此時(shí)就會(huì)造成該工具將概念和關(guān)鍵概念識(shí)別為同一個(gè)節(jié)點(diǎn),從而影響整個(gè)概念圖的識(shí)別效果。為了改變此用戶體驗(yàn),本工具支持邊書寫邊識(shí)別生成,用戶可以在使用過(guò)程中利用引入的刪除、展開、折疊、復(fù)制等手勢(shì)(手勢(shì)形狀如圖4所示),對(duì)不符合概念圖生成準(zhǔn)則的部分進(jìn)行編輯修改,以便在后續(xù)的過(guò)程中生成準(zhǔn)確的概念圖。

本工具支持對(duì)識(shí)別生成的概念圖進(jìn)行編輯修改,且對(duì)概念圖的編輯修改采用的是手勢(shì)操作,選取了10名測(cè)試用戶,每人在編輯界面上將每一種手勢(shì)命令輸入10次,每種手勢(shì)一共執(zhí)行100次,對(duì)手勢(shì)的正確識(shí)別的概率進(jìn)行統(tǒng)計(jì),數(shù)據(jù)表明,“展開”、“折疊”、“刪除”、“恢復(fù)”、“復(fù)制”、“粘貼”、“剪切”的手勢(shì)識(shí)別率分別為96%、95%、90%、94%、97%、98%、96%;由于“刪除”手勢(shì)稍微復(fù)雜,識(shí)別率明顯低于其他手勢(shì),其中“粘貼”、“復(fù)制”、“剪切”手勢(shì)為多點(diǎn)手勢(shì),識(shí)別率較高。同時(shí)對(duì)手勢(shì)操作概念圖的可用性進(jìn)行了分析,將20個(gè)測(cè)試用戶分成兩組,分別用手勢(shì)和鼠標(biāo)兩種交互方式將測(cè)試概念圖的形狀改變?yōu)橹付ㄐ螤?,記錄兩組完成任務(wù)的總時(shí)間,手勢(shì)交互方式效率將近是鼠標(biāo)操作的1.8倍。

五、結(jié)束語(yǔ)

上述概念圖識(shí)別自動(dòng)生成方法的概念圖生成工具現(xiàn)已在云端一體化教學(xué)平臺(tái)starC中使用,用戶只需要簡(jiǎn)單書寫內(nèi)容,即可將書寫內(nèi)容的組織結(jié)構(gòu)識(shí)別出來(lái),自動(dòng)生成概念工具圖,提高了工作效率,減輕了繪制概念圖的工作量。通過(guò)對(duì)該工具的應(yīng)用分析發(fā)現(xiàn),該工具生成概念圖的準(zhǔn)確率還有待提高,同時(shí)由于概念圖的種類多樣,自動(dòng)生成的四種概念圖還不能完全滿足教師教學(xué)的需要。支持生成更多種類的概念圖和提高生成概念圖的準(zhǔn)確率將是今后進(jìn)一步研究的內(nèi)容。

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(編輯:魯利瑞)

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