用户生成性学习资源的特点及研究成果

传统的知识组织方法主要用于对图书馆馆藏资源或传统意义上网络资源的组织和管理，其知识组织方法主要有知识分类法和主题法等。用户生成性学习资源的知识组织较传统数字化学习资源而言具有开放性的特点，其组织方法包括知识的表示、知识的重组、知识的聚类等，在组织方式上有两种类型：一是以知识单元为基础，二是以知识关联为基础。

从用户生成性学习资源的范例维基百科和百度百科来看，生成的资源一般是以词条为最基本的组织单元，通过知识的继承、链接和融合等方式来对知识进行多个维度的描述与组织。传统的分类法和主题法在用户生成性资源的知识组织中依然适用。只是当前的分类结构和主题结构无须非常严格地追求知识体系结构的完整性和规范性。当前的知识组织方法需要与网络环境的变化及用户的个性化需求相适应。

1.知识分类特点

用户生成性学习资源的知识分类具有灵活性、浅层构成和多维链接等特点^[14]。

灵活性。资源类别的划分比较灵活，从而可以满足各类用户个性化的知识需求。类别的设置既可以由生成平台默认设定，同时也可以适当引入用户对知识进行自主分类的思想，形成一种大众分类方法。这种分类方法不会像传统的分类方法那样特别强调学科知识分类体系的完备性，而是更多地考虑了用户的某些具体需求。

浅层构成。用户生成性学习资源的知识分类层级一般不会超过3级，这样可以降低用户进行内容浏览、查找和导航的复杂程度，便于用户进行记忆和导航，从而可以轻松查到所需的资源内容。

多维链接。平均每个资源条目都具有3个或以上的分类，较之传统的分类方法在资源条目的类别属性描述上更为丰富。同时多维链接技术使知识具有跨类性，即每一资源条目可以同时从属于不同的类别。这种分类法可以有效提高资源查找过程中的查全率，从而可为用户推荐更多待访问的相关性资源。

以维基百科、百度百科和互动百科为例，其知识分类特点比较见表6－1。(www.xing528.com)

表6－1　维基百科、百度百科和互动百科知识分类特点比较

2.知识主题特点

用户生成性学习资源的主题往往呈现出“去中心化”的倾向，即不太注重概念的规范化，而是从用户使用的角度进行较为灵活的定义。如此形成条目和条目之间的链接关系，这种链接关系呈现出的是一种网状结构，从而使得知识与知识之间的关联会更加紧密。

首先，知识主题范围克服了主题法在词量限制上的不足，由此可以满足人们对知识多样化的需求。例如，百度百科中存在着很多诸如“雾霾天气”、“PM 2.5”、“上帝粒子”等既能反映时效特点又能吸引用户关注的资源条目。

其次，普遍采用建立“相关条目”的方式来对词条间的相互链接关系进行扩展，会向用户推荐一定数量的与当前条目具有一定相关性的其他条目，有利于用户进行扩展性的浏览和学习。例如，百度百科中“基本粒子”这一资源条目下会推荐“质子”、“中子”、“原子”等条目供学习者浏览，从而进行扩充性和附加性的学习。

再次，部分用户生成性学习资源平台根据用户关注的焦点问题对资源进行组织，设置了一些特定的资源主题栏目，及时将时下最新的关注度较高的资源条目纳入进来。同时会对这些资源条目按照其重要度、点击率、更新时间等顺序进行排列，由此提高资源条目的关注度，便于资源进行实时的更新^[15]。