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[摘 要] 国外兴起的关联数据研究已经引起了学术界的广泛关注，同时也得到了政府、媒体、教育、企业等各领域的积极参与。为从国外项目角度了解关联数据教育应用最新进展，本文通过文献研究首先介绍了关联数据相关概念，然后从项目研究内容、关键技术应用和成果等角度介绍了SemTech、mEducator和LUCERO等三个国外典型的关联数据教育应用项目，并对它们作了比较分析。最后，结合我国教育资源建设现状，对如何利用关联数据解决教育资源共享问题提供了一些建议。
[关键词] 关联数据； 教育应用； 国外项目； 语义网； 教育资源共享
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
[作者简介] 吴鹏飞（1982—），男，山东兖州人。馆员，硕士，主要从事计算机教育应用和数字图书馆系统开发等研究。E-mail：wupengfei_2000@163.com。
一、引 言
Web环境下的数字化学习资源的建设基本上经历了从最开始的盲目建设到后来的规范化设计开发，从最初的Web1.0时代的专家或机构集中生产到 Web2.0 时代的“群建共享”，从最初的“资源孤岛”到后期的“资源共享”。[1]学习资源是数字学习时代中的核心要素，是整个教育生态系统的重要基础组成部分。然而，不管是Web1.0还是Web2.0时代，Web环境下的学习资源总是以海量、动态、异构、分布等方式存在于网络空间中，教育学习资源的混乱无序、独占隔离、简单重复、缺乏共享、检索低效等问题[2]给教育领域提出了巨大的挑战。针对教育学习资源的建设与共享问题，国内外学者和机构提出了不同的学习资源信息模型，如积件、[3]IEEE LOM、[4]SCORM、[5]IME-LD、[6]IME-CC、[7]学习元[8]等。
关联数据[9]是一种语义网轻量级实现模型，自互联网之父Tim Berners-Lee在2006年提出以来就已经引起了学术界的广泛关注，同时也得到了政府、媒体、企业等各领域的积极参与。那么，关联数据这种新的网络信息资源组织模型将对教育领域有何影响？对我国教育资源建设与共享有何影响？为从国外项目角度了解关联数据教育应用最新进展，本文在介绍关联数据相关概念基础上，通过文献研究从项目研究内容、关键技术应用等角度介绍了SemTech、mEducator和LUCERO等三个国外典型的关联数据教育应用项目，并对它们作了比较分析。最后，结合我国教育资源建设现状，对如何利用关联数据解决教育资源共享问题提供了一些建议。
二、关联数据概述
（一）概念提出
2006年互联网之父Tim Berners-Lee在继1998年首次提出语义网之后又提出“Linked Data”的概念，并在《关联数据构建笔记》等一系列文章中分析了Web的发展和演化，提出了当下发展数据网络（Web of Data）的思想，其认为关联数据基于分布式数据集和其自主定义内容格式，利用标准的本体知识表示与SPARQL检索协议，采用可逐步扩展的机制来实现可动态关联的知识对象网络，并支持语义知识组织和知识发现。[10]2007年，ChrisBizer与Richard Cyganiak向W3C SWEO提交关联开放数据 （Linking Open Data，LOD）的项目申请后，关联数据才被学界所熟知。[11]
关联数据是一种推荐的最佳实践，用来在语义网中使用URI和RDF发布、分享、连接各类数据、信息和知识，发布和部署实例数据和类数据，从而可以通过HTTP协议揭示并获取这些数据，同时强调数据的相互关联、相互联系以及有益于人机理解的语境信息。[12]对于关联数据，其中URI（Universal Resource Identifier）是统一资源标识符，用于唯一标识Web上可用的资源名称，资源分为信息资源和非信息资源，例如Html网页、图像、邮件、视频片段、程序、Word或PDF文档等是信息资源，而人、地点或概念、类和实体等则是非信息资源；RDF（Resource Description Framework）资源描述框架用于Web资源的描述。关联数据以RDF模型来表达实体、属性及其关系，通过一系列的三元组来实现，每个三元组包括主语、谓词和对象等三个部分。主语是URI所标识的资源，对象是与主语有关的其他资源的标识符，谓词表示主语和对象之间的关系。
（二）关联数据特点
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，它具有框架简洁、标准化、自助化、去中心化、低成本的特点，为构建人机理解的数据网络提供了根本性的保障，为实现语义网奠定了坚实的基础。[13]关联数据构建和实现有四个基本原则：使用URI作为任何事物的标识名称；使用HTTP URI让任何人都可以访问这些标识名称；当有人访问某个标识名称时，提供有用的信息；尽可能提供相关的URI。[14]关联数据的构建和实现原则要求关联数据在构建过程中要满足四个基本条件：URI唯一标识、HTTP协议访问、集成内部相关资源和集成外部相关资源，从而使得内部、外部资源相互关联，内部资源融入网络，网络资源集成到内部，这样可以方便用户查询，提高用户发现和拓展网络信息资源的能力。
关联数据作为语义网的一种轻量级实现形式，已经成为语义网络环境下知识组织、知识关联、知识集成、知识共享与知识服务的一种新的模式、工具和途径，这使语义互联网研究又向前迈进了一步。
（三）关联数据云
关联数据自2006年提出以来，引起了学术界极大的关注，特别是近三年的国际学术会议如ISWC、LDOW、WebDB、AAAI、ALA等都对关联数据研究给予了极大的关注，并多次举办有关的主题会议。[15]与此同时，美国国会图书馆、瑞典国家图书馆、美国政府网关data.gov、英国政府data.gov.uk、BBC、纽约时报、DBpedia等其他政府、媒体、企业相关领域组织也积极参与关联数据的研究与应用。短短五年间的发展，现在已经初具规模和影响，从2007年5月开放关联数据（LOD）云图中仅有的12个开放数据集和5亿个RDF三元组，截至 2011年 9 月，关联数据云（LOD Cloud）含有295个开放数据集，310 亿个RDF 三元组，5 亿个 RDF 链接，如图1所示。 图1 关联数据云图[16]
三、国外关联数据教育领域典型研究项目
尽管关联数据已引起了各个领域的广泛参与，但是目前在教育领域应用关联数据的项目还不多。[17]笔者通过文献研究从项目研究内容、关键技术应用和成果等角度介绍了如下三个国外典型的关联数据教育应用项目。
（一）SemTech项目
1. 项目研究内容
SemTech[18]（Semantic Technologies for Learning and Teaching）项目是由JISC（the Joint Information Systems Committee，英国联合信息系统委员会）资助，主要针对什么是语义技术、有哪些教育相关的语义技术工具应用、在英国高等和基础教育领域实际应用的语义工具和服务是什么、语义工具和服务在学习、教学和支持服务方面的价值是什么，以及在未来高等教育中如何应用和改进语义工具等问题，在对英国教育领域语义工具和服务调查研究基础上提出了教育领域应用语义技术路线图。
项目定义了软语义技术（Soft Semantic Technologies，包括标签和主题图）和硬语义技术（Hard Semantic Technologies，包括RDF、FOAF、SKOS、Triples等机器自动处理技术），并且利用本体区分了关联数据和传统元数据在表达资源间存在的关系上的不同，将调研的36种相关的语义工具和服务按教育功能分为四个大类：协作创作和标注、搜索和匹配、资源库与虚拟学习环境、知识模型和关联数据技术。
（1）协作创作和标注
协作创作和标注工具如Mymory（允许用户页面级和文本级标注）、Debategraph（讨论图）、PROWE（基于FOAF本体的学术协作）、Compendium（在线讨论话题可视化显示）、AWESOME （基于语义Wiki和内部语义搜索的协作高等教育领域知识发现）等，具有支持协作写作与不同级别的资源标注和匹配、支持讨论和支持语义推理等特征。
（2）搜索和匹配
搜索和匹配工具，如Yahoo！、SearchMonkey、Watson、Twine等支持FOAF、Dublin Core词表和RDF资源标准并提供高级搜索和匹配，使得资源库搜索更加高效，Yahoo！、SearchMonkey和Google利用Web资源作者提供的元数据微格式（如RDFa、eRDF）来为用户提供搜索服务。
（3）资源库与虚拟学习环境
资源库大部分采用知识模型和关联数据技术整合各种数据源，并基于关联数据发布平台如D2R Server、TALIS等提供了RDF和SPARQL端点检索，例如Gutenberg 项目和DBLP资源库就是利用D2R Server将关系数据库通过SPARQL端点发布成RDF关联数据。
（4）语义工具和服务
语义工具和服务主要提供了教育数据分析与推理、集成与互操作、相关学习资源学习活动的支持、跨课程的学习与教学活动支持等功能。
2. 关键技术应用
在调查的英国高校中有14个已经采用语义Wiki支持教学活动，例如英国莱斯特大学的JISC资助的PROWE Wiki项目采用FOAF代替了原有的复杂的元数据模式。开放大学的Cohere & Compendium、Debategraph等项目采用RDF和其他语义技术。JISC资助的AWESOME项目将语义Wiki和教学感知推荐结合用来增强学术写作，并在利兹大学、考文垂大学和班戈大学中得到了应用。南安普敦大学利用RKBExplorer提供人物、角色、课程、讲座等实体信息。南安普敦大学和牛津大学通过SPARQL端点发布研究项目关联数据。大多数的教育资源库平台多采用DSpace、EPrints、D2R、SIMILE RDFizers等关联数据扩展技术和平台实现跨机构教育资源关联创建与发布。
3. 项目成果
项目在对语义工具与服务和英国高校中语义技术应用调查的基础上提出了教育语义技术应用路线图，如图2所示。[19]路线图具体分为三个阶段：关联数据应用、基于本体的搜索与匹配应用、教学情境感知应用。关联数据应用阶段主要基于RDF格式关联数据的抽取、转换、映射、发布和消费技术来实现机构内部关联数据发布与机构外部关联数据集成整合，为后续工具提供数据基础。基于本体的搜索与匹配应用阶段主要基于本体映射推理实现跨机构教育关联数据资源的搜索、发现、匹配与推理来支持教学和科研工具。教学情境感知应用是路线图的最高阶段，在前两个阶段的基础上实现更高级的教育应用，如跨学科的知识共享、批评性思维训练、教学情境敏感的可视化知识地图等，更好地创新教学模式、教学方法与教学活动，促进整个教育领域的变革。但是开放关联教育数据应用面临的首要挑战就是教育机构关联数据的公开发布，这也是决定关联数据教育应用的关键。另外还要面对全球性教育本体协作创建、教育机构内部关联数据发布版权问题等。
图2 教育语义技术应用路线图
（二）mEducator项目
1. 项目研究内容
mEducator[20]是由欧洲eContentplus基金资助的项目，其针对许多欧盟教育学术机构丰富的医学教育资源缺乏标准化的内容共享机制导致的资源发现和利用问题，在评估电子学习领域的现有标准IEEE Learning Object Metadata（LOM）、extension Healthcare LOM、IEEE LOM in RDF、Dublin Core之后，提出基于本体和RDF关联数据的mEducator元数据概念模型，并开发了MELINA+（面向Moodle）、MILES+（面向Drupal）、LinkedLabyrinth+（面向Open labyrinth）、Metamorphosis+（面向社会性网络与教育资源的关联服务接口）等教育资源库平台语义关联平台，以便使医学教育资源被整个欧洲学术机构发现、检索、共享和重用。 2. 关键技术应用
图3 mEducator3.0 框架
为解决教育资源内容共享和重用，mEducator项目通过融合社交网络和语义网络技术，先后开发了基于Web2.0与Mashup技术的mEducator 2.0和基于语义网、关联数据和关联服务技术的mEducator 3.0，mEducator3.0系统框架图如图3所示。[21]系统共分为三层：Web教育关联数据与服务层（教育关联数据与Web服务）、教育关联数据与服务层集成整合层（教育资源与服务关联云）、教育关联数据应用与表示层（具体教育应用）。
mEducator元数据概念模型是基于本体与RDF关联数据进行描述的，图4给出了mEducator中一个专利数据描述示例，[22]其中名字空间（http：//www.purl.org/meducator/ns/）用于标识资源类型，基于Bioportal ontology本体的主题和学科关联，基于mEducator模式的教育情境和目标是资源的属性，资源权限关联共享协议Creative Commons，基于FOAF本体参引元数据创建者。
图4 mEducator中专利资源描述
3. 项目成果
项目开发完成的mEducator3.0关联服务环境可以自动整合、发现分布异构学习资源关联系统中的服务和APIs并形成基于关联数据RDF格式的关联教育资源数据集，其最大的特色在于第一个真正将Web2.0社交网络与基于关联数据和语义技术的Web3.0结合起来并融入关联医学教育和关联学习中，将开放资源和语义技术平台开发应用到教育和学习中。MELINA+、MILES+、LinkedLabyrinth+、Metamorphosis+等教育资源库平台语义关联模块开发实现都是基于mEducator3.0。mEducator3.0通过融合社交网络和语义网络技术，整合学习管理系统和开放式教育资源库，利用语义APIs提供教育资源关联数据的创建、发布、描述、共享与语义关联搜索等服务，并返回mEducator3.0模式元数据，使教师和学习者可以发现、组织、检索、重用和共享医学教育资源。同时mEducator3.0也已经在Second Life 中得到了应用，提供了基于语义的学习资源搜索。
（三）LUCERO项目
1. 项目研究内容
英国开放大学发起的LUCERO[23]（Linking University Content for Education and Research Online）项目，旨在利用关联数据发布与挖掘技术对英国开放大学内部的分布异构学习资源库进行选择、抽取及结构化处理，整合发布关联数据形成关联云。
LUCERO 项目提出了三种不同的原型来挖掘教育资源：专家搜索系统（the OU Expert Search System），针对特定主题寻找最佳专家；伙伴学习系统（the Buddy Study System），基于Facebook人际网络信息确定朋友共同的兴趣并推荐潜在的课程资源，支持伙伴间的共同学习；关联开放学习应用（Linked OpenLearn），提供课程与开放学习语义关联，通过发现相关教育资源支持学习者的开放学习。
图5 LUCERO工作流程图
2. 关键技术应用
LUCERO工作流程图[24]如图5所示，具体分为收集、抽取、关联、存储和发布等五个阶段。主要应用的技术有各种异构分布资源的收集、基于本体RDF格式数据抽取与清洗、三元组存储于索引和通用、SPARQL端点搜索与应用。
3. 项目成果
LUCERO项目在数据转换之前确定了要重用本体词汇，通过重用多种本体词汇如AIISO ontology、Courseware ontology等来支持教育领域情境中的关联开放数据生成与挖掘，实现教育资源数据最大程度的互操作。LUCERO项目提出在教育环境中应用关联开放数据有三大优势：免费开放Web教育资源的发布可以为创新教育应用提供关联数据基础；RDF结构化关联数据格式为大规模机器自动处理提供保障；跨机构的教育资源的关联为用户访问、使用和浏览教育资源提供了新的维度。最后指出高校需要创新知识发布、共享的机制和模式来为教育改革和学习提供服务。
四、国外研究项目比较分析
国外SemTech项目对英国教育领域语义工具和其教学服务应用开展了调查研究，并在此基础上提出了关联数据应用、基于本体的搜索与匹配应用和教学情境感知应用等三个阶段的教育语义技术应用路线图。mEducator项目针对医学教育资源缺乏标准化的内容共享机制导致的资源发现和利用问题，在基于本体和RDF关联数据的mEducator元数据概念模型基础上开发了MELINA+、MILES+、LinkedLabyrinth+等多个教育资源库平台语义关联平台，以便使医学教育资源被整个欧洲学术机构发现、检索、共享和重用。LUCERO项目则是针对英国开放大学内部的分布异构学习资源库，采用了基于关联数据发布与挖掘技术对异构学习资源开展了内容选择、抽取及结构化处理等实践，目标是挖掘整合发布教育关联数据形成关联云，更好地支持高级学习应用。
通过对国外关联数据教育领域典型研究项目介绍，可以发现，SemTech、mEducator和LUCERO研究项目的出发点都是从基于关联数据与语义Web技术的最新视角来研究与解决教育领域中教育学习资源的组织、发现、检索、推理、共享和重用问题，并致力于利用关联数据支持语义Web环境中的教学活动、学习方法和学习模式的变革。同时关联数据本身具有全球开放性、基于本体的语义关联性和标准的分布动态知识组织等特性，这为机构内部教育资源和外部Web开放教育资源的集成整合、发现、共享和重用提供了良好的机遇。另外，本体和RDF格式关联数据是这三个项目共同应用的关键技术，多种本体词汇如AIISO、Courseware、FOAF等重用对于Web语义环境中教育资源语义一致性和关联互操作至关重要；而基于RDF标准格式关联数据是Web大规模数据机器自动处理的关键所在。最后，虽然SemTech、mEducator和LUCERO项目发起机构和具体应用实践不同，但是它们都是更加注重强调教育和学习的本质，都强调了关联以Web2.0为代表的社会人际关系网络资源对于促进协作学习和教学活动的重要性，这更加回归了学习的本质，不仅强调学习内容资源的开放语义关联，而且更加重视人际关联网络对于学习活动的支持。 五、关联数据对我国教育资源建设的启示
2012年3月，中国教育部为推进落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》关于教育信息化的总体部署，组织编制下发了《教育信息化十年发展规划（2011—2020年）》（简称《规划》）。《规划》总体目标是要建设覆盖城乡各级各类学校的教育信息化体系，促进优质教育资源普及共享，推进信息技术与教育教学深度融合，实现教育思想、理念、方法和手段全方位创新，以教育信息化带动教育现代化，是我国教育事业发展的战略选择，对于提高教育质量、促进教育公平、构建学习型社会和人力资源强国具有重大意义。[25]国家相关部门对教育信息化中教育资源普及共享、信息技术与教育教学深度整合作了明确部署，对于教育资源建设、共享与教学整合等具有重要的指导意义。但是当前我国教育资源建设与共享中也存在着诸多问题，针对存在的问题，我们或许可以从上述国外研究项目中获得一些启示。
（一）跨机构教育资源关联数据发布
跨机构教育资源关联数据发布是全球范围内教育资源重用与共享的首要条件。我国教育领域各机构需要利用关联数据这一语义环境的资源组织模型，将自身内部宝贵的教育资源转换以关联数据形式进行发布，并且尽可能地重用和关联外部教育资源数据。通过跨机构教育信息资源关联整合发布形成“教育关联数据云”，可以为教育领域各种应用提供基础条件。“教育关联数据云”的语义关联不仅可以整合全球开放的优质教育资源，而且可以在发现、重用、共享资源的同时开展不同模式的教育应用来促进学习模式的变革，提升全球知识创造力，从而加速全球范围的知识创新步伐。我们需要创新知识发布、共享的新的机制和模式来为教育改革和学习提供服务。
（二）教育语义关联知识发现整合服务平台创建
教育语义关联知识发现整合服务平台创建是开展教学情境感知应用的关键。从英国开放大学LUCERO、欧洲mEducator等项目中可以发现，项目开发应用平台都利用RDF资源描述框架和Ontology本体技术。其中RDF不需要详细的知识库模式或者本体就能检索和整合不同的教育信息资源，而本体是形式化、规范化的概念及其关系描述，用于概念、知识共享与重用，同时也是机器自动推理的关键部件。目前全球范围已经出现了许多本体，如Wordnet（语言本体）、Hownet（知网本体）、AIISO（学术机构内容机构本体）、Courseware（课件本体）、FOAF（朋友本体）等。我们在教育语义关联知识发现整合服务平台开发中应尽可能重用共享全球范围内各领域已建立的成熟的本体词汇，并根据具体应用设计开发教育领域属于自己的本体。另外，在建构主义、联结主义、社会情境建构、分布认知等学习理论指导下，还应注重将Web2.0社交网络与基于关联数据和语义技术的Web3.0结合起来，并融入教育语义关联知识发现整合服务平台的开发中，将资源网络、社会网络、学习者认知网络紧密融合来支持不同教学情境中的教学和学习应用。
（三）教学情境感知应用
教育资源建设与共享的最终目的是要实现不同教学情境中教和学的应用，是关联数据应用的最高阶段。通过构建教育语义关联知识发现整合服务平台，实现教育资源开放语义关联、智能搜索与推理、知识发现、共享与重用，在此基础上开展不同形式更高级的教育应用，如基于开放知识库的专家问答、伙伴协作学习、跨学科的知识共享、批评性思维训练、教学情境敏感的可视化知识地图展示等，更好地支持问题讨论、项目学习的自主学习、协作学习、泛在学习和个性化学习等学习和教学活动，推动智慧学习、[26]按需学习等高级学习方式的发展，从而促进整个教育领域的变革。
关联数据有利于教育领域机构内部教育资源和外部Web开放教育资源的语义集成、整合、发现、共享和重用，国外教育领域关联数据研究正方兴未艾。我国教育领域应密切关注国外关联数据的研究进展，积极借鉴国外教育领域关联数据项目经验，利用本体和关联数据相关生成发布和消费获取技术，开发我国教育领域关联数据特色服务项目和平台，为我国教育资源建设、共享与教学应用整合服务。
六、总结与展望
从语义网到关联数据的跨越源于多年的理论讨论和实践研究，从Web1.0到Web2.0及Web3.0，从HTML到XML，从RDF到Ontology、OWL，从单一文本资源到海量分布多媒体资源，语义化、智能化的互联网是其发展的必然要求。关联数据理论兴起与发展必将推动语义互联网的不断成熟与完善，也必将带动教育领域在教育资源组织形式、资源集成整合与发现、共享、重用等方面的变革。在英国联合信息系统委员会、欧洲eContentplus基金会和英国开放大学等机构和组织的引领和带动下，以关联数据为代表的语义Web技术已经得到了国外教育领域的重点关注，相信在不远的将来，会有更多的研究者和开发者利用关联开放数据去发布、共享、重用教育学习资源，更好地创新教学实践，相信我国在教育领域也会有更多的关联数据研究项目和实践。
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[关键词] 关联数据； 教育应用； 国外项目； 语义网； 教育资源共享
[中图分类号] G434 [文献标志码] A
[作者简介] 吴鹏飞（1982—），男，山东兖州人。馆员，硕士，主要从事计算机教育应用和数字图书馆系统开发等研究。E-mail：wupengfei_2000@163.com。
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关联数据[9]是一种语义网轻量级实现模型，自互联网之父Tim Berners-Lee在2006年提出以来就已经引起了学术界的广泛关注，同时也得到了政府、媒体、企业等各领域的积极参与。那么，关联数据这种新的网络信息资源组织模型将对教育领域有何影响？对我国教育资源建设与共享有何影响？为从国外项目角度了解关联数据教育应用最新进展，本文在介绍关联数据相关概念基础上，通过文献研究从项目研究内容、关键技术应用等角度介绍了SemTech、mEducator和LUCERO等三个国外典型的关联数据教育应用项目，并对它们作了比较分析。最后，结合我国教育资源建设现状，对如何利用关联数据解决教育资源共享问题提供了一些建议。
二、关联数据概述
（一）概念提出
2006年互联网之父Tim Berners-Lee在继1998年首次提出语义网之后又提出“Linked Data”的概念，并在《关联数据构建笔记》等一系列文章中分析了Web的发展和演化，提出了当下发展数据网络（Web of Data）的思想，其认为关联数据基于分布式数据集和其自主定义内容格式，利用标准的本体知识表示与SPARQL检索协议，采用可逐步扩展的机制来实现可动态关联的知识对象网络，并支持语义知识组织和知识发现。[10]2007年，ChrisBizer与Richard Cyganiak向W3C SWEO提交关联开放数据 （Linking Open Data，LOD）的项目申请后，关联数据才被学界所熟知。[11]
关联数据是一种推荐的最佳实践，用来在语义网中使用URI和RDF发布、分享、连接各类数据、信息和知识，发布和部署实例数据和类数据，从而可以通过HTTP协议揭示并获取这些数据，同时强调数据的相互关联、相互联系以及有益于人机理解的语境信息。[12]对于关联数据，其中URI（Universal Resource Identifier）是统一资源标识符，用于唯一标识Web上可用的资源名称，资源分为信息资源和非信息资源，例如Html网页、图像、邮件、视频片段、程序、Word或PDF文档等是信息资源，而人、地点或概念、类和实体等则是非信息资源；RDF（Resource Description Framework）资源描述框架用于Web资源的描述。关联数据以RDF模型来表达实体、属性及其关系，通过一系列的三元组来实现，每个三元组包括主语、谓词和对象等三个部分。主语是URI所标识的资源，对象是与主语有关的其他资源的标识符，谓词表示主语和对象之间的关系。
（二）关联数据特点
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，它具有框架简洁、标准化、自助化、去中心化、低成本的特点，为构建人机理解的数据网络提供了根本性的保障，为实现语义网奠定了坚实的基础。[13]关联数据构建和实现有四个基本原则：使用URI作为任何事物的标识名称；使用HTTP URI让任何人都可以访问这些标识名称；当有人访问某个标识名称时，提供有用的信息；尽可能提供相关的URI。[14]关联数据的构建和实现原则要求关联数据在构建过程中要满足四个基本条件：URI唯一标识、HTTP协议访问、集成内部相关资源和集成外部相关资源，从而使得内部、外部资源相互关联，内部资源融入网络，网络资源集成到内部，这样可以方便用户查询，提高用户发现和拓展网络信息资源的能力。
关联数据作为语义网的一种轻量级实现形式，已经成为语义网络环境下知识组织、知识关联、知识集成、知识共享与知识服务的一种新的模式、工具和途径，这使语义互联网研究又向前迈进了一步。
（三）关联数据云
关联数据自2006年提出以来，引起了学术界极大的关注，特别是近三年的国际学术会议如ISWC、LDOW、WebDB、AAAI、ALA等都对关联数据研究给予了极大的关注，并多次举办有关的主题会议。[15]与此同时，美国国会图书馆、瑞典国家图书馆、美国政府网关data.gov、英国政府data.gov.uk、BBC、纽约时报、DBpedia等其他政府、媒体、企业相关领域组织也积极参与关联数据的研究与应用。短短五年间的发展，现在已经初具规模和影响，从2007年5月开放关联数据（LOD）云图中仅有的12个开放数据集和5亿个RDF三元组，截至 2011年 9 月，关联数据云（LOD Cloud）含有295个开放数据集，310 亿个RDF 三元组，5 亿个 RDF 链接，如图1所示。 图1 关联数据云图[16]
三、国外关联数据教育领域典型研究项目
尽管关联数据已引起了各个领域的广泛参与，但是目前在教育领域应用关联数据的项目还不多。[17]笔者通过文献研究从项目研究内容、关键技术应用和成果等角度介绍了如下三个国外典型的关联数据教育应用项目。
（一）SemTech项目
1. 项目研究内容
SemTech[18]（Semantic Technologies for Learning and Teaching）项目是由JISC（the Joint Information Systems Committee，英国联合信息系统委员会）资助，主要针对什么是语义技术、有哪些教育相关的语义技术工具应用、在英国高等和基础教育领域实际应用的语义工具和服务是什么、语义工具和服务在学习、教学和支持服务方面的价值是什么，以及在未来高等教育中如何应用和改进语义工具等问题，在对英国教育领域语义工具和服务调查研究基础上提出了教育领域应用语义技术路线图。
项目定义了软语义技术（Soft Semantic Technologies，包括标签和主题图）和硬语义技术（Hard Semantic Technologies，包括RDF、FOAF、SKOS、Triples等机器自动处理技术），并且利用本体区分了关联数据和传统元数据在表达资源间存在的关系上的不同，将调研的36种相关的语义工具和服务按教育功能分为四个大类：协作创作和标注、搜索和匹配、资源库与虚拟学习环境、知识模型和关联数据技术。
（1）协作创作和标注
协作创作和标注工具如Mymory（允许用户页面级和文本级标注）、Debategraph（讨论图）、PROWE（基于FOAF本体的学术协作）、Compendium（在线讨论话题可视化显示）、AWESOME （基于语义Wiki和内部语义搜索的协作高等教育领域知识发现）等，具有支持协作写作与不同级别的资源标注和匹配、支持讨论和支持语义推理等特征。
（2）搜索和匹配
搜索和匹配工具，如Yahoo！、SearchMonkey、Watson、Twine等支持FOAF、Dublin Core词表和RDF资源标准并提供高级搜索和匹配，使得资源库搜索更加高效，Yahoo！、SearchMonkey和Google利用Web资源作者提供的元数据微格式（如RDFa、eRDF）来为用户提供搜索服务。
（3）资源库与虚拟学习环境
资源库大部分采用知识模型和关联数据技术整合各种数据源，并基于关联数据发布平台如D2R Server、TALIS等提供了RDF和SPARQL端点检索，例如Gutenberg 项目和DBLP资源库就是利用D2R Server将关系数据库通过SPARQL端点发布成RDF关联数据。
（4）语义工具和服务
语义工具和服务主要提供了教育数据分析与推理、集成与互操作、相关学习资源学习活动的支持、跨课程的学习与教学活动支持等功能。
2. 关键技术应用
在调查的英国高校中有14个已经采用语义Wiki支持教学活动，例如英国莱斯特大学的JISC资助的PROWE Wiki项目采用FOAF代替了原有的复杂的元数据模式。开放大学的Cohere & Compendium、Debategraph等项目采用RDF和其他语义技术。JISC资助的AWESOME项目将语义Wiki和教学感知推荐结合用来增强学术写作，并在利兹大学、考文垂大学和班戈大学中得到了应用。南安普敦大学利用RKBExplorer提供人物、角色、课程、讲座等实体信息。南安普敦大学和牛津大学通过SPARQL端点发布研究项目关联数据。大多数的教育资源库平台多采用DSpace、EPrints、D2R、SIMILE RDFizers等关联数据扩展技术和平台实现跨机构教育资源关联创建与发布。
3. 项目成果
项目在对语义工具与服务和英国高校中语义技术应用调查的基础上提出了教育语义技术应用路线图，如图2所示。[19]路线图具体分为三个阶段：关联数据应用、基于本体的搜索与匹配应用、教学情境感知应用。关联数据应用阶段主要基于RDF格式关联数据的抽取、转换、映射、发布和消费技术来实现机构内部关联数据发布与机构外部关联数据集成整合，为后续工具提供数据基础。基于本体的搜索与匹配应用阶段主要基于本体映射推理实现跨机构教育关联数据资源的搜索、发现、匹配与推理来支持教学和科研工具。教学情境感知应用是路线图的最高阶段，在前两个阶段的基础上实现更高级的教育应用，如跨学科的知识共享、批评性思维训练、教学情境敏感的可视化知识地图等，更好地创新教学模式、教学方法与教学活动，促进整个教育领域的变革。但是开放关联教育数据应用面临的首要挑战就是教育机构关联数据的公开发布，这也是决定关联数据教育应用的关键。另外还要面对全球性教育本体协作创建、教育机构内部关联数据发布版权问题等。
图2 教育语义技术应用路线图
（二）mEducator项目
1. 项目研究内容
mEducator[20]是由欧洲eContentplus基金资助的项目，其针对许多欧盟教育学术机构丰富的医学教育资源缺乏标准化的内容共享机制导致的资源发现和利用问题，在评估电子学习领域的现有标准IEEE Learning Object Metadata（LOM）、extension Healthcare LOM、IEEE LOM in RDF、Dublin Core之后，提出基于本体和RDF关联数据的mEducator元数据概念模型，并开发了MELINA+（面向Moodle）、MILES+（面向Drupal）、LinkedLabyrinth+（面向Open labyrinth）、Metamorphosis+（面向社会性网络与教育资源的关联服务接口）等教育资源库平台语义关联平台，以便使医学教育资源被整个欧洲学术机构发现、检索、共享和重用。 2. 关键技术应用
图3 mEducator3.0 框架
为解决教育资源内容共享和重用，mEducator项目通过融合社交网络和语义网络技术，先后开发了基于Web2.0与Mashup技术的mEducator 2.0和基于语义网、关联数据和关联服务技术的mEducator 3.0，mEducator3.0系统框架图如图3所示。[21]系统共分为三层：Web教育关联数据与服务层（教育关联数据与Web服务）、教育关联数据与服务层集成整合层（教育资源与服务关联云）、教育关联数据应用与表示层（具体教育应用）。
mEducator元数据概念模型是基于本体与RDF关联数据进行描述的，图4给出了mEducator中一个专利数据描述示例，[22]其中名字空间（http：//www.purl.org/meducator/ns/）用于标识资源类型，基于Bioportal ontology本体的主题和学科关联，基于mEducator模式的教育情境和目标是资源的属性，资源权限关联共享协议Creative Commons，基于FOAF本体参引元数据创建者。
图4 mEducator中专利资源描述
3. 项目成果
项目开发完成的mEducator3.0关联服务环境可以自动整合、发现分布异构学习资源关联系统中的服务和APIs并形成基于关联数据RDF格式的关联教育资源数据集，其最大的特色在于第一个真正将Web2.0社交网络与基于关联数据和语义技术的Web3.0结合起来并融入关联医学教育和关联学习中，将开放资源和语义技术平台开发应用到教育和学习中。MELINA+、MILES+、LinkedLabyrinth+、Metamorphosis+等教育资源库平台语义关联模块开发实现都是基于mEducator3.0。mEducator3.0通过融合社交网络和语义网络技术，整合学习管理系统和开放式教育资源库，利用语义APIs提供教育资源关联数据的创建、发布、描述、共享与语义关联搜索等服务，并返回mEducator3.0模式元数据，使教师和学习者可以发现、组织、检索、重用和共享医学教育资源。同时mEducator3.0也已经在Second Life 中得到了应用，提供了基于语义的学习资源搜索。
（三）LUCERO项目
1. 项目研究内容
英国开放大学发起的LUCERO[23]（Linking University Content for Education and Research Online）项目，旨在利用关联数据发布与挖掘技术对英国开放大学内部的分布异构学习资源库进行选择、抽取及结构化处理，整合发布关联数据形成关联云。
LUCERO 项目提出了三种不同的原型来挖掘教育资源：专家搜索系统（the OU Expert Search System），针对特定主题寻找最佳专家；伙伴学习系统（the Buddy Study System），基于Facebook人际网络信息确定朋友共同的兴趣并推荐潜在的课程资源，支持伙伴间的共同学习；关联开放学习应用（Linked OpenLearn），提供课程与开放学习语义关联，通过发现相关教育资源支持学习者的开放学习。
图5 LUCERO工作流程图
2. 关键技术应用
LUCERO工作流程图[24]如图5所示，具体分为收集、抽取、关联、存储和发布等五个阶段。主要应用的技术有各种异构分布资源的收集、基于本体RDF格式数据抽取与清洗、三元组存储于索引和通用、SPARQL端点搜索与应用。
3. 项目成果
LUCERO项目在数据转换之前确定了要重用本体词汇，通过重用多种本体词汇如AIISO ontology、Courseware ontology等来支持教育领域情境中的关联开放数据生成与挖掘，实现教育资源数据最大程度的互操作。LUCERO项目提出在教育环境中应用关联开放数据有三大优势：免费开放Web教育资源的发布可以为创新教育应用提供关联数据基础；RDF结构化关联数据格式为大规模机器自动处理提供保障；跨机构的教育资源的关联为用户访问、使用和浏览教育资源提供了新的维度。最后指出高校需要创新知识发布、共享的机制和模式来为教育改革和学习提供服务。
四、国外研究项目比较分析
国外SemTech项目对英国教育领域语义工具和其教学服务应用开展了调查研究，并在此基础上提出了关联数据应用、基于本体的搜索与匹配应用和教学情境感知应用等三个阶段的教育语义技术应用路线图。mEducator项目针对医学教育资源缺乏标准化的内容共享机制导致的资源发现和利用问题，在基于本体和RDF关联数据的mEducator元数据概念模型基础上开发了MELINA+、MILES+、LinkedLabyrinth+等多个教育资源库平台语义关联平台，以便使医学教育资源被整个欧洲学术机构发现、检索、共享和重用。LUCERO项目则是针对英国开放大学内部的分布异构学习资源库，采用了基于关联数据发布与挖掘技术对异构学习资源开展了内容选择、抽取及结构化处理等实践，目标是挖掘整合发布教育关联数据形成关联云，更好地支持高级学习应用。
通过对国外关联数据教育领域典型研究项目介绍，可以发现，SemTech、mEducator和LUCERO研究项目的出发点都是从基于关联数据与语义Web技术的最新视角来研究与解决教育领域中教育学习资源的组织、发现、检索、推理、共享和重用问题，并致力于利用关联数据支持语义Web环境中的教学活动、学习方法和学习模式的变革。同时关联数据本身具有全球开放性、基于本体的语义关联性和标准的分布动态知识组织等特性，这为机构内部教育资源和外部Web开放教育资源的集成整合、发现、共享和重用提供了良好的机遇。另外，本体和RDF格式关联数据是这三个项目共同应用的关键技术，多种本体词汇如AIISO、Courseware、FOAF等重用对于Web语义环境中教育资源语义一致性和关联互操作至关重要；而基于RDF标准格式关联数据是Web大规模数据机器自动处理的关键所在。最后，虽然SemTech、mEducator和LUCERO项目发起机构和具体应用实践不同，但是它们都是更加注重强调教育和学习的本质，都强调了关联以Web2.0为代表的社会人际关系网络资源对于促进协作学习和教学活动的重要性，这更加回归了学习的本质，不仅强调学习内容资源的开放语义关联，而且更加重视人际关联网络对于学习活动的支持。 五、关联数据对我国教育资源建设的启示
2012年3月，中国教育部为推进落实《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》关于教育信息化的总体部署，组织编制下发了《教育信息化十年发展规划（2011—2020年）》（简称《规划》）。《规划》总体目标是要建设覆盖城乡各级各类学校的教育信息化体系，促进优质教育资源普及共享，推进信息技术与教育教学深度融合，实现教育思想、理念、方法和手段全方位创新，以教育信息化带动教育现代化，是我国教育事业发展的战略选择，对于提高教育质量、促进教育公平、构建学习型社会和人力资源强国具有重大意义。[25]国家相关部门对教育信息化中教育资源普及共享、信息技术与教育教学深度整合作了明确部署，对于教育资源建设、共享与教学整合等具有重要的指导意义。但是当前我国教育资源建设与共享中也存在着诸多问题，针对存在的问题，我们或许可以从上述国外研究项目中获得一些启示。
（一）跨机构教育资源关联数据发布
跨机构教育资源关联数据发布是全球范围内教育资源重用与共享的首要条件。我国教育领域各机构需要利用关联数据这一语义环境的资源组织模型，将自身内部宝贵的教育资源转换以关联数据形式进行发布，并且尽可能地重用和关联外部教育资源数据。通过跨机构教育信息资源关联整合发布形成“教育关联数据云”，可以为教育领域各种应用提供基础条件。“教育关联数据云”的语义关联不仅可以整合全球开放的优质教育资源，而且可以在发现、重用、共享资源的同时开展不同模式的教育应用来促进学习模式的变革，提升全球知识创造力，从而加速全球范围的知识创新步伐。我们需要创新知识发布、共享的新的机制和模式来为教育改革和学习提供服务。
（二）教育语义关联知识发现整合服务平台创建
教育语义关联知识发现整合服务平台创建是开展教学情境感知应用的关键。从英国开放大学LUCERO、欧洲mEducator等项目中可以发现，项目开发应用平台都利用RDF资源描述框架和Ontology本体技术。其中RDF不需要详细的知识库模式或者本体就能检索和整合不同的教育信息资源，而本体是形式化、规范化的概念及其关系描述，用于概念、知识共享与重用，同时也是机器自动推理的关键部件。目前全球范围已经出现了许多本体，如Wordnet（语言本体）、Hownet（知网本体）、AIISO（学术机构内容机构本体）、Courseware（课件本体）、FOAF（朋友本体）等。我们在教育语义关联知识发现整合服务平台开发中应尽可能重用共享全球范围内各领域已建立的成熟的本体词汇，并根据具体应用设计开发教育领域属于自己的本体。另外，在建构主义、联结主义、社会情境建构、分布认知等学习理论指导下，还应注重将Web2.0社交网络与基于关联数据和语义技术的Web3.0结合起来，并融入教育语义关联知识发现整合服务平台的开发中，将资源网络、社会网络、学习者认知网络紧密融合来支持不同教学情境中的教学和学习应用。
（三）教学情境感知应用
教育资源建设与共享的最终目的是要实现不同教学情境中教和学的应用，是关联数据应用的最高阶段。通过构建教育语义关联知识发现整合服务平台，实现教育资源开放语义关联、智能搜索与推理、知识发现、共享与重用，在此基础上开展不同形式更高级的教育应用，如基于开放知识库的专家问答、伙伴协作学习、跨学科的知识共享、批评性思维训练、教学情境敏感的可视化知识地图展示等，更好地支持问题讨论、项目学习的自主学习、协作学习、泛在学习和个性化学习等学习和教学活动，推动智慧学习、[26]按需学习等高级学习方式的发展，从而促进整个教育领域的变革。
关联数据有利于教育领域机构内部教育资源和外部Web开放教育资源的语义集成、整合、发现、共享和重用，国外教育领域关联数据研究正方兴未艾。我国教育领域应密切关注国外关联数据的研究进展，积极借鉴国外教育领域关联数据项目经验，利用本体和关联数据相关生成发布和消费获取技术，开发我国教育领域关联数据特色服务项目和平台，为我国教育资源建设、共享与教学应用整合服务。
六、总结与展望
从语义网到关联数据的跨越源于多年的理论讨论和实践研究，从Web1.0到Web2.0及Web3.0，从HTML到XML，从RDF到Ontology、OWL，从单一文本资源到海量分布多媒体资源，语义化、智能化的互联网是其发展的必然要求。关联数据理论兴起与发展必将推动语义互联网的不断成熟与完善，也必将带动教育领域在教育资源组织形式、资源集成整合与发现、共享、重用等方面的变革。在英国联合信息系统委员会、欧洲eContentplus基金会和英国开放大学等机构和组织的引领和带动下，以关联数据为代表的语义Web技术已经得到了国外教育领域的重点关注，相信在不远的将来，会有更多的研究者和开发者利用关联开放数据去发布、共享、重用教育学习资源，更好地创新教学实践，相信我国在教育领域也会有更多的关联数据研究项目和实践。
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