社会语义网技术能促进医学课程的协作映射吗?

简介

背景

课程映射通过提供课程及其要素及其相互关系的全面概述，为教师、学习者和课程管理员提供支持。它会回答诸如“我们在哪里教什么?”“(1］．课程映射被认为是一项要求高、数据密集、本质上是协作的工作[2］．课程地图定制软件平台的数量表明缺乏可用的工具和标准[3.］．社会语义网(SSW)方法将计算机程序和社会软件可以部分“理解”(即以语义合理的方式处理)的Web内容结合起来，使内容的协作创建和维护得以进行。因此，SSW方法为实现和维护医学课程映射作为知识管理过程提供了有前途的解决方案。

对2002年颁布的德国国家医疗执照条例的修订使德国医学院能够引入明显变化的医学课程，其中包括创建若干改革模式课程[4］．这一变化过程增加了对计算机支持的课程映射的需求。

课程的映射

在20世纪70年代，Hausman在课程规划的背景下创造了课程映射这个术语[5］．描述了规定课程、教授课程和测试课程之间的差异(即预先计划的理想课程、教师传授的课程和学生所学的课程)，然后英格利希提出了课程映射作为重新调整这三个“圈”的方法，主要是通过捕获教授课程并将其与理想课程进行比较[6］．Gjerde强调了课程映射对学习目标和用于评价的测试的一致性的潜在积极影响[7］．

在他对课程规划的全面回顾中，哈登建议将这种方法作为促进医学课程协调和交流的关键因素[8］．他还强调了在课程图中明确描绘课程组成部分及其相互关系的方面，课程图应提供不同的视图(“窗口”)，重点关注特定课程的内容、学习事件或学习资源。

2008年，一项关于加拿大和英国课程地图现状的调查发现，55%的受访医学院正在建立课程地图[3.］．值得注意的是，Willett还发现，课程映射被认为是一个持续的过程，需要“持续升级和维护”。根据他们的分析，大量的定制软件表明现有的IT工具无法满足课程管理的要求。

计算机辅助课程管理

麦吉尔大学医学院在早期阶段实施了电子课程地图;这允许执行课程清单[9］．塔夫茨健康科学数据库(HSDB)是整合内容交付和课程管理的早期尝试。Lee等人描述了HSDB在教师发展、课程改革和跨学科方面的积极作用[10］．CurrMIT是捕获、管理和比较北美医学院课程的一种手段[11］．在其他与健康有关的领域，例如护理教育，也开发了课程绘制工具[12］．

与意识到电子课程地图对创新课程管理的作用和早期整合学习内容的尝试相反，许多方法——尤其是在德语国家——侧重于创建在线学习目标目录或数据库。瑞士学习目标目录[13是在定义和管理结构化、结果导向的学习目标方面最具影响力的欧洲项目之一。SCLO提供了一个开放访问的Web门户，允许根据关键字、类型、规程、主题和能力级别对目标进行筛选。与此同时，德国各医学院也实施了类似于SCLO的LO目录[14-16］．这些项目授予用户基于web的访问权限。所有的网络平台都是定制的，这与威利特在英国和加拿大医学院发现的大趋势相一致[3.］．用于海德堡学习目标目录(HCLO)的在线工具侧重于实现目录的交互式维护和改进。柏林Charité大学医院利用其平台支持系统的课程映射，并声称是德国第一个这样做的院系之一。Hege等人同样主张在管理和绘制课程的过程中使用基于计算机的LO目录[15，16］．除了涉及医学院完整课程的学习目标目录外，一些方法还侧重于特定的医学专业或领域[17］．

第二代课程管理系统

Watson等人将第一代课程管理系统与第二代课程管理系统区分开来:第一代包括支持行政流程的电子课程地图和数据库，而第二代则是“综合知识管理系统，主要设计用于支持学生和教师的学习和教学过程，同时也支持行政流程”[18］．

据报道，由新南威尔士大学开发的eMed是集成的第二代课程管理系统，结合了各种工具和服务。eMed支持课程管理的各个方面，从课程映射到学生档案，以及弥合组织、课程和经济需求之间的差距[18］．Bell等人报道了一个课程规划项目，该项目特别注重通过系统的课程审查来进行课程质量管理;这促进了整合、透明和沟通。19］．作者发现课程映射过程是资源密集型的，并强调了一个事实，即现有的支持课程映射的软件工具都没有完全满足他们项目的需求。就在最近，多伦多大学开发了CMap，这是一种特殊的基于计算机的课程绘制工具，能够检测出与给定计划课程的主要主题和技能相关的教学时间的不均匀分布[20.］．

语义索引

语义索引是在组织课程数据和学习目标目录的数据库基础上实现课程映射和全面课程管理的重要前提。学习目标需要通过医学主题检索，相似的学习内容应该相关联，学习事件或考试对学习目标的覆盖需要变得可见。

Denny等人研究了文本挖掘和分类工具的能力，该工具基于记录这些讲座的文本，自动估计讲座对医学主题的覆盖范围[21］．事实证明，该方法在支持课程事件的语义索引方面是成功的，并且在该课程环境中表现优于主要用于索引科学出版物的类似工具(MetaMap) [21，22］．分类法TIME(医学教育索引主题)作为统一索引课程图元素的一种手段[23］．因此，TIME启用了主题特定视图，显示课程元素对具体结果的贡献。Dexter等人报道了使用美国医学执照考试第1步内容大纲(USMLE第1步CO)作为索引LOs的基础，以评估主题覆盖的完整性[24］．语义索引也可以通过协作创建的分类法来实现，而不是使用预先存在的分类法，这些分类法在使用给定的信息系统期间不断发展，即所谓的大众分类法。Gasevic等人报告了大众分类法在维护学习环境中的典型应用[25］．

亚琛学习目标目录

2003年，亚琛工业大学医学院开始了亚琛医学示范课程(AMMC)。课程实施螺旋形的教育过程(“螺旋课程”[26])，旨在尽早整合临床前教育和临床教育。在第二和第三年，11个多学科模块，每个模块都专注于一个特定的器官系统，构成了课程的主干。AMMC遵循明确的任务陈述，并为所有模块定义了学习目标。此外，在模型课程开始之前，跨教师的共识过程定义了所有模块的内容。然而，学习目标的记录仅仅依赖于项目列表，不足以维持和进一步发展课程。因此，在2011年，教师正式决定实施一个全面的、基于能力的学习目标网络目录(亚琛学习目标目录或ACLO)。螺旋课程和多学科模块创造了具有挑战性的要求，涉及启发，修订和沟通过程的LOs。

目标

基于网络的亚琛学习目标目录(ACLO-Web)旨在通过建立基于社会语义Web技术和标准的基于网络的知识管理系统来支持ACLO的实施、维护和使用。

方法

ACLO的启发和修订过程

教职员成立了一个特别工作小组(“学习目标工作小组”)，以组织实施ACLO。院长要求所有贡献单位(诊所、研究所和外部部门)指定负责详细规范LOs的代表。每位代表需要参加一个培训计划:主要是由具有医学教育资格认证的培训师举办的为期1天的研讨会。培训结束后，代表们开始根据预定义的形式进行LOs的引出和规范，同时咨询所在单位(诊所或研究所)中参与教学的每个人。为了保证高而平等的数据质量，特别是在LOs的专题索引方面，一个由1名医学专家和2名学生同事组成的小组(" ACLO小组")负责将主要数据输入中央目录。该团队不断检查和改进医学主题、课程模块和负责任的教师的LOs分配。此外，他们监督质量标准的制定能力为基础的学习目标。在ACLO修订期间，负责的代表(当然可以让他或她的同事参与)检查并最终改进了LO规范。

当学习目标工作组最终批准了LOs后，学生们就可以使用目录了。教师和学生现在不断检查LO目录中的不一致之处，并监督课程和讲座是否充分解决了这些LO。他们的反馈将导致今后目录的改进。

需求

支持下述过程的信息系统必须满足以下要求:

• 协作性:系统需要支持协作性工作。它需要提供对中央LO存储库的分散访问，允许存储和跟踪集合中对LO所做更改的整个历史(即支持版本控制机制)，并管理用户帐户和角色。
• 结构化:系统必须允许信息的结构化输入和检索;为了能够系统地搜索LO规范的不同方面，系统需要存储结构化信息(LO规范的不同方面的属性-值对)，这些信息可以在线形式输入。
• 灵活:系统需要灵活地处理LOs的表示、检索和表示方面的更改。理想情况下，系统应该从一开始就支持LO目录的实现过程。作为正在进行的实施过程的结果，应该能够使系统适应不断变化的需求。

社会语义网络课程管理

在线学习目标目录基于社会语义Web技术，以灵活地支持协同知识管理。这里报告的项目使用MediaWiki(维基百科的软件平台)，通过附加软件模块(扩展)进行增强。我们采用了语义MediaWiki (SMW)和语义表单扩展。

MediaWiki应用程序支持Web页面的协作维护;维基用户只需使用Web浏览器就可以轻松地编辑和链接这些页面。Wiki用户可以重新访问甚至撤销系统在页面历史记录中记录的对页面的所有更改。通过使用结合预定义文本片段和通过变量输入的新信息的wiki模板，可以统一地呈现类似的内容。评论可以添加到现有的wiki页面。MediaWiki提供了管理用户帐户和授予访问权限的不同方法。目前，ACLO的读取访问需要一个通用的密码传达给所有的学生和教师。读者还可以输入评论和注释(读者角色)。ACLO仅向注册用户(作者角色)授予写访问权(即更改核心内容的权利)。用户帐户的创建仅限于ACLO的管理员。

为wiki页面配备计算机可读语义的第一步是，可以将页面分配给类别，并且可以将处理类似概念的页面组织在一起(例如，可以分别为处理疾病和症状的页面定义类别“疾病”和“症状”)。基于这些类别，MediaWiki自动生成索引页面。

SMW扩展[27]向MediaWiki添加语义关系(SMW属性)，允许页面通过结构化的属性-值对进行注释，并通过有意义的关系进行关联。描述学习目标的页面可以通过属性“Aim_of”指向描述教学模块的不同页面(语法上通过插入SMW注释“[[Aim_of::”实现)。目标页面]])(见图1)．SMW属性形成了由语义Web方法引入的主题-谓词-对象三元组(引用页面、属性、引用页面或值)[28］．SMW的增强表示方法直接对应于基于Web本体语言(OWL)的知识表示:每个SMW页面表示一个(抽象的)个体，SMW属性对应于OWL属性，wiki类别分别对应于OWL类。一般来说，SMW注释可以被翻译——实际上也可以被导出——到OWL DL语句(在OWL/RDF编码中)，其中OWL DL是一种OWL子语言，正式地基于完整和可确定的描述逻辑[29，30.］．只有一些内置的SMW属性在OWL中缺乏直接的等价物，因此被视为注释属性[27］．根据上述对应关系，大多数SMW注释表示断言性知识，也就是说，它们陈述了有关领域对象属性及其相互关系的事实(基于本体的知识表示的A-Box语句)。此外，在较小的程度上(见下文)，SMW能够表示定义领域概念的语句，例如，涉及对象的类和属于给定类的对象属性的可接受值，从而形成领域的概念模式(T-Box语句)。一些SMW应用程序通过导入现有本体进一步利用了这一点。

SMW还定义了操作其语义注释的详细查询语法。SMW页面可能包含内联查询，以便在整个wiki应用程序中动态一致地更新事实。此外，不仅可以查询，还可以管理基于资源描述框架数据库(RDF- triple Store)的SMW应用程序，并结合SPARQL协议和RDF查询语言[27，31］．

SMW属性还可以引用基本数据类型，如字符串、数字或日期，允许页面组织结构化数据，而不是包含非结构化文本。然后，语义表单扩展通过定义表单来支持结构化数据输入。因此，表单可以为给定类别的所有页面提供结构化和统一的数据输入。当作者通过语义形式输入内容时，创建的wiki页面会自动分类。语义表单提供了下拉列表、复选框和复杂的自动补全机制，并允许将数据输入限制为语义合理的值。如图1，该方法在施加模式约束时主要依赖语义形式。虽然可以定义表示给定字段所需的所有类别和属性，但属性的声明只能使用非常通用的数据类型，并且不允许将其值限制在根据现有类别定义的领域(就像领域本体的T-Box所做的那样)。语义形式是施加各自约束的可用手段。图1展示了SMW机制施加语义约束并支持结构化数据管理;每个SMW类别都可以使用一个语义模板，用结构化参数统一组成一个页面，每个模板都可以使用语义表单，允许通过在线表单控制数据输入。最值得注意的是，模板可以包含动态地、单独地引用由该模板组成的每个页面内容的查询语法。

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核心数据模型

图2显示LO目录的核心数据模型。该图着重于最相关的方面:每个LO需要分配到课程的教学模块(即课程、讲座、实践等)。此外，职业许可证需要以职业许可证所处理的医学主题和所涉及的医学专业为特征。图的左侧区域表示课程背景(由“Term”、“Segment”、“Curriculum”给出)。课程学习和考试的规定规定了一个计划好的课程。由于官方规定不时修订，教学模块可能会重新定义或转移到不同的学期。因此，通过将LOs分配给属于不同课程版本的模块，目录可以按照不同的规则重用不同模块中的LOs。

将医学专业分配到教学模块意味着各诊所或研究所负责教学("参与")多学科模块。直接关系“定义”表明(机构)医学目标的作者，这是专门针对医学主题的学习目标。ACLO的绝大多数LOs都属于这种类型，由隶属于诊所或研究所的教师撰写。其余的LOs(一些更一般的学习目标)由会议确定。这些LOs与特定的机构没有关联。

该模型将医学主题(如疾病、治疗方法或专业技能)表示为独立的实体。因此，可以为一组医学主题分配使用许可，但在目录实施过程中可对这些主题进行修订或扩展。目前，所有学习目标的作者都可以输入新的主题，而自动补全功能降低了输入语法变体的风险，培养了用户对现有主题的认识。用户还可以在主题之间形成层次或关联链接。因此，可用的主题集及其结构由于协作的努力而演变，因此形成了大众分类法。主题分配给LOs是手动进行的。它通过语义形式补充了维基内容的自动分类。使用受控的主题集可以促进语义索引和检索的一致性。该模型还指示了对外部信息的引用。通过引用MeSH-ID、ICD-Code、OPS-Code或IMPP-ID，主题链接到已建立的医疗分类。 These references establish links to the Medical Subject Headings (MeSH), the International Classification of Diseases (ICD), the German modification of the International Classification of Procedure in Medicine (Operationen- und Prozedurenschlüssel - OPS), and the catalog of the Institute for Medical and Pharmaceutical Examination Items (IMPP), the national provider for final medical examinations, respectively. The system therefore allows it to be determined which requirements of the final examinations are covered by the learning objectives of a given module, term, and the whole curriculum, respectively. Additionally, the indexing of learning objectives by topics allows similar learning objectives of a given topic to be retrieved, which is achieved at present by using SMW subqueries within the system.

此外，该模型为医学院建立的不同应用程序提供了2个接口:(1)SAM-ID指向语义网络，用于索引当地视听媒体中心制作的学习媒体;(2)medical - id链接到用于规划术语的在线日历和房间管理系统。这两个系统将在不久的将来进一步集成。

明确学习目标

对教学模块、主题和负责的专业(被视为独立的模型实体)分配的LO由每个LO的详细说明补充。大致来说，这个规范包括(1)LO的基本描述，(2)进一步的索引，以及(3)补充的教学信息。

基本的LO描述描述了学生可观察到的行为，显示了LO所要求的能力水平。每个LO描述都以从给定模板中选择的文本介绍开始(例如，“学生能够……，“至少前10%的参与者可以……”)。句子的后面是描述所需行为的自由文本，然后用一个动词(从给定的集合中选择)来结束，表示能力的水平(例如，“解释”，“展示”，“评估”)，以符合德语语法的顺序。语义索引是通过如上所述分配预定义主题来启用的。补充的教学信息允许一个LO与其他LO相关联，这些LO被命名为实现上述LO(前身LO)的先决条件。也可以为LO指明推荐的学习和教学格式(例如，“讲座”，“基于问题的学习”)和推荐的评估格式(例如，“多项选择测试”，“客观结构化实践考试”)。

全局一致性检查

SMW技术支持结构化数据输入、语义查询和大型超文本的动态一致更新。然而，由于类别定义和语义属性所施加的模式约束相对较弱，无法从算法上强制执行复杂或全局的语义一致性标准。例如，SMW平台本身无法检查被声明为给定LO的先决条件的LO是否与先前的学习事件相关联。此外，不能对SMW属性施加复杂的基数约束(例如，“每个课程中应该有一个没有前身的学习部分”;在下面，这被称为C1)。

因此，ACLO- web通过添加一个支持定义和算法检查增强一致性标准的组件(ACLO一致性模块或ACLO- cm)来补充SMW平台。ACLO-CM被设计为一个单独的Web应用程序，在SMW三重存储和一个附加的约束存储库(图3)．

一致性标准由对象约束语言(OCL)的表达式表示。上面介绍的C1标准，如文本框1．

ACLO-CM允许在定义的里程碑处执行全局一致性检查。该组件不是设计为在数据输入期间直接提示用户(因为这对于全局约束来说是不可行的)。相反，它会生成一份详细的清单，用于修改所发现的问题。

形式化可用性研究

形成性可用性研究有助于实现基于smw的在线目录。形成性可用性研究可以在只有少数参与者的情况下成功进行，尽管如此，他们仍然可以指出最相关的可用性问题。尼尔森推荐5-8名测试员[28］．

我们选择了基于场景的方法。参与者使用在线目录，按顺序解决在他们被要求想象的典型场景中给出的任务。我们定义了7个涉及学生和医学老师的假想场景:

• (S1)学生准备考试并检索最近访问过的课程的学习目标
• (S2)因为亲戚患有某种疾病而对某一话题感兴趣的学生
• (S3)一个学生试图获得下一个学期的概述
• (S4)计划将来专攻某一医学领域的学生，对他或她所选择的领域在课程中所占的位置感兴趣
• (S5)为多学科课程做准备的医学教师
• (S6)计划考试的医学教师
• (S7)医学老师试图了解他或她的课程中注册学生的先验知识。

数据是通过在线问卷获得的，问卷中包含场景的文本描述(小插图)，并指导参与者完成每个场景的具体任务。在每个场景结束后，参与者被要求使用李克特量表(Likert scale)对以下陈述进行评分:(1)“我可以直观地执行所有必要的操作”，(2)“我找到了所有相关的信息”，以及(3)“有太多多余的信息”。第2和3项附有一个自由文本字段，其中可以进一步指定多余和缺失的信息。

通过8个likert -scale项目获得一般反馈，这些项目涉及(1)检索到的LOs的相关性，(2)结果的完整性，(3)系统的性能，(4)对结果进行有意义解释的可行性，(5)系统使用的标签的可理解性，(6)系统输出的结构，(7)图形用户界面的设计，以及(8)系统的一般可用性。最后，参与者可以输入关于积极方面、消极方面和改进建议的自由文本反馈。

分析方法

由于参与人数较少，可用性测试的标度项仅采用描述性统计方法进行分析。中位数、第一四分位数、最小值和最大值是从数据中得出的，并通过箱线图可视化。采用自底向上的定性文本编码对自由文本反馈进行分析。在用户第一次阅读语句文本时，生成合适的关键字(代码)并分配给文本，对关键字集进行排序和规范化，然后在第二次阅读文本时使用关键字对语句进行一致的索引。然后，通过生成分配给相同关键字并进行解释的语句概要，对语句进行重新排列。

软件

可用性研究的在线问卷基于limsurvey (v . 1.85) [32］．采用R (v 2.14.0) [33］．定性文本分析采用Microsoft OneNote 2010。在线目录是在基于linux的虚拟化Debian XAMP服务器(v 1.8.0)上实现的[34]使用MediaWiki (v 1.18.5，带有SemanticBundle扩展r20120327) [35］．

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结果

ACLO-Web状态

学习目标在线目录主要基于9个wiki类别(“代码/ID”、“课程”、“教学模块”、“学习目标”、“医学学习目标”、“医学专业”、“医学主题”、“分段”和“术语”)、42个wiki模板和49个SMW语义属性。LOs数据录入的主要工作开始于2011年9月。截至2013年2月，亚琛医学示范课程已收集5350份LOs。这些LOs被分配到69个模块、61个医学专业和243个系统中定义的医学主题。图4显示在这段时间内获得性LOs数量的增长。

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实施过程中的经验教训

免费、开源SMW平台的使用使ACLO-Web能够快速、低预算地实现。第一个版本是可用的，并立即被LO团队使用——仅在启动项目几周后。因此，系统(类别、属性和在线表单)在目录的实现过程中不断发展，这个过程包括一些小的修改和一个关于概念模型的重大变化。后者是由于当地考试规则(ER)的变化，提高了不同版本课程的代表性。我们必须了解到，在不同的ER版本中，现有的LOs包含在不同的模块中，整个模块可能属于不同的术语。因此，核心数据模型中给出的一些关系(图2)需要依赖于ER版本。从技术上讲，这是通过引入所谓的语义内部对象来实现的。通过语义形式和模板来施加语义约束的灵活方式(图1)极大地支持模式版本控制和内容迁移。

此外，由于组织原因，需要两次将ACLO-Web迁移到不同的服务器硬件。尽管正在进行收购过程，但系统的演变非常顺利。

基于核心数据模型的视图和查询

在线LO目录提供了不同的查看和检索LO的方法。一般来说，有两种访问方法:(1)浏览预定义的概述，(2)根据用户单独定义的条件进行搜索。上述模型赋予了3个独立的视图:用户可以分别根据其在课程环境中的位置、主题重点以及负责的教师和单位来选择和查看lo。

图5显示目录的主页。在左侧区域，页面通过概述提供访问，在右侧区域，用户可以访问搜索表单。所有概览都实现为预定义的搜索(即，概览不是手动创建的，而是由系统使用内联查询生成的)。因此，所有概览都基于LO存储库的实际状态，并立即显示有关添加、修改或删除LO信息的更改。

为了使用预定义的概述，学生和教师首先选择一个课程模块、一个教学单元、一个医学主题或一个MeSH术语。然后，系统以表格式布局显示与该实体关联的LOs的概述。通过访问描述LO的wiki页面的Web链接(由概述提供)，可以访问特定LO的详细信息。通过单击一个或多个列的标题(指示排序条件)，可以动态地重新排列所有表。首先显示的默认顺序取决于概述的类型(表1)．

基于医学主题和医学专业的概述提供了一个纵向的投影，即用户可以分别看到该主题在学习过程中的哪个点被解决或该专业在课程中涉及到。

根据标准进行搜索的表格使(1)通过选择课程的各个构建模块/部分(即模块、术语、学习的一部分或考试规则)来检索课程大纲，以及(2)全文搜索(由课程大纲描述中使用的术语自动补全支持)。

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学习目标的协作规范

作为基于Web的Social Semantic方法的一个关键特性，在线目录允许分布式的、协作的和结构化的数据条目，只要求客户机拥有一个Web浏览器(当然还有Internet连接)。基于wiki的用户界面使用13个在线表单进行数据输入，使用4个在线表单进行灵活的LO搜索。

图6显示了描述LOs的表单的截图。由于大量的输入小部件和系统的德语标签，屏幕截图附带了额外的英语标签。上面的方法部分已经介绍了用于指定LO的属性。为了支持离线数据收集，我们为负责LO规范的代表配备了预定义的Excel表单，他们可以使用这些表单指定LO。LO规范随后由LO编目团队转移到系统，然后由代表在线检查。

按照上面描述的启发过程，主要数据输入由ACLO团队集中执行，以促进高而统一的数据质量和一致的语义索引。然后鼓励教师们修改目录。ACLO-Web遵循wiki方法，避免了许多内容管理系统中存在的细粒度访问限制。因此，由平台提供的版本控制支持和页面注释在支持一个开放的，但仍然由社会控制的修订过程中起着关键作用。

全局一致性检查:ACLO-CM

图7显示了用于检查全局一致性标准(ACLO-CM)的组件的屏幕截图。目前，ACLO-CM定义并检查了12个OCL约束。此外，ACLO提供了修改的SMW条目的方便概述，它是由模型的类别构成的(参见图1)．ACLO-CM生成的关于现有一致性问题的报告由受影响的SMW条目的类别和检查的标准构成。图7显示一个典型的ACLO-CM报告。

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形式化可用性研究

形成性可用性研究在2012年8月进行。五名医学院学生(二年级和三年级)自愿参与这项研究。图8显示完成所有7个场景后可用性项目的总体评级结果。全文答案的定性分析产生了30个单独的陈述，由分析分配到17个代码。

表2给出代码类别、代码和分配的语句数的概述。在10个陈述中提出了特定的可用性问题，这些问题涉及导航和方向(3个陈述)、可理解性，特别是LO短标题的解释(3个陈述)(总共4个陈述)以及LO描述的表示(3个陈述)。这些最后的陈述说，LO表示应该避免标准介绍性文本的重复表示，并且应该将能力级别(动词)集成到行为的文本描述中。

关于LO存储库的实际状态，报告了丢失的LO;部分参与者详细列举了缺失的方面(5句话)。参与者发现不同的医学专业反复处理非常相似的LOs(4个陈述)，在场景S5(2个陈述)的情况下无法找到合适的搜索起点，并且关于同一问题，建议引入一个属性来指示多学科教学格式(2个陈述)。

该声明包含5项详细建议，其中包括提出多学科教学形式属性的建议。推荐扩展搜索表单(2个语句);一位参与者建议用图形时间轴来可视化LOs的纵向分布。

参与者明确鼓励通过概述(1个陈述)、结构化的、基于表格的结果展示(2个陈述)和课程中主题的纵向投影来访问LOs的替代方式。

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讨论

主要研究结果

本文的重点是报告社会语义Web技术的应用，以支持知识管理过程，并使完整医学课程学习目标在线目录的实现和协作维护成为可能。因此，我们既没有解决基于能力的学习目标对学习结果的影响问题，也没有解决ACLO质量的总结性评价问题。

尽管如此，我们报告了形成性可用性研究的结果，因为它们是实现过程的重要组成部分。尽管众所周知，可用性研究可以成功地依赖于相对较少的参与者[36]，在我们的案例中，即使对于形成性研究来说，这个数字也是最低的。参与者的选择可能会有进一步的偏见，因为我们要求官方医学学生代表列出可能自愿参加这项研究的学生。因此，可以假设参与的学生对现有模式课程的进一步发展和改进比一般人更感兴趣。这项研究没有涉及教师。虽然有一名医疗专家是劳工组织小组的成员，但他的反馈意见不断纳入实施过程。尽管如此，可用性研究在未来将不得不扩展到教师。

可用性研究的含义

考虑到上面提到的局限性，可用性研究仍然产生了非常有价值的反馈，导致了在线目录的改进。与会者就目录中的定位、可理解性和系统性能等问题给出了详细的提示。关于导航问题的提示和短标题的解释已经导致了当前版本系统的改进。通过观察定量和定性反馈的显著一致性(三角测量)，增加了对研究结果的信心;可用性方面的总体评级产生了良好的结果(特别是在可操作性和设计方面)，而一些参与者(自愿地)鼓励这种方法(特别是称赞灵活的、结构化的概述)。主要的批评不是关于应用，而是关于目录的状况，在进行形成性评价时，它确实很差，自那以后已明显改善。箱形图在信息完整性方面的评分较低。在同一场景的上下文中，定性反馈指出缺少关于多学科模块的信息，或者建议使用额外的wiki属性来捕获相关信息。

研究的主要启示是，在线目录实际上是一种提高质量和沟通LOs的工具;在寻找分配给同一医学主题的不同LOs时，学生们发现了由不同专业独立指定的非常相似的LOs。这些需要进一步的协调与和解。作者在准备场景时并不知道这些发现。

启用非专有解决方案

正如引言中提到的，定制软件在课程管理系统领域占据主导地位。基于smw的方法填补了个性化和灵活需求与现有支持课程管理的软件平台之间的差距。ACLO的第一个版本在项目开始几周后就准备好投入生产使用，这一事实表明SMW平台使开发人员能够轻松地配置一个系统，以满足给定CM项目的特定需求，并支持不同用户的需求。此外，可以通过标准化接口(例如SPARQL查询)访问ACLO的数据模型和信息内容，并可以导出为w3c标准化的OWL格式。这两个方面都促进了语义互操作性和跨平台迁移。从技术角度来看，MediaWiki Web应用程序编程接口(Web- api)的可用性似乎更重要，该接口在维基百科中广为人知。为了使其他系统能够与ACLO交互，Web- api只需要一个Web连接。

基于smw的方法的可用格式和接口不仅改进了标准化的信息访问和系统互操作性，而且还允许将现有的分类或本体导入系统。例如，该特性支持将ICD导入ACLO。此外，通过无缝地包括到其他基于维基的信息源(包括维基百科)的跨维基链接，可以轻松丰富系统的信息内容。

总的来说，基于smw的方法显示出为课程管理提供一个多功能但部分标准化的平台的潜力，特别是支持协作方面——远远不是“另一个IT工具”。

与之前工作的比较

如引言中所述，本体作为语义索引的一种手段[21-24］．ACLO中的语义索引不仅使用了医学标准分类，还使用了遵循大众分类法的协作方法。如果与现有的第二代课程管理系统如eMed [18]及CMap [20.]， ACLO还没有提供完整的功能;目前既不支持学习组合的管理，也不支持所有行政规划任务(例如，时间表或资源的管理)。相比之下，这些系统都没有受益于社会语义网的语义标准和协作方法。

语义网长期以来一直被认为是一种支持课程开发的手段，它代表了课程的学习设计和内容[37］．遵循这一传统，Tang和Rahman开发了一个系统设计，它将课程所涵盖的领域的本体(这里是计算领域)与基于wiki的信息系统结合在一起[38]， Segeninac等人提出将语义Web技术应用于课程开发，为学习机会建模元数据[39］．最近，Coccoli等人概述了语义维基在协作课程开发中的潜力[40］．这些系统的概念或示范都没有得到有效的应用，也没有一个旨在支持医学教育领域的课程管理。据作者所知，ACLO是严格基于社会语义网方法和平台的医学课程管理系统的先驱。

SMW的敏捷知识管理

在过去的一年里，LOs数量的增长表明，该系统成功地支持了LOs的提取和系统收集。如图4，环境成功地支持了激发学习目标的积极过程。在过去的几个月里，LOs的数量迅速增加，这可以解释为准备并宣布了教职工范围内的评估程序;这显然起到了激励作用。我们收到了关于系统的适用性和可用性的积极反馈，不仅来自可用性研究的参与者，而且来自LO团队和相关教师。这可能是因为几乎所有用户都熟悉维基百科;MediaWiki平台的使用似乎降低了使用LO目录的门槛。

目前，ACLO使用MediaWiki平台最初提供的少数用户角色。因此，所有教员都可以在修订过程中编辑ACLO中包含的LOs。这一事实引起了争议——部分教师要求引入细粒度的、基于角色的访问控制，而另一些人则主张采用现有的方法，依靠版本控制支持、页面历史的透明度和共享的社交媒体礼仪。

Kiessling等人报告了一个系统的共识过程，该过程改进了(基于结果的)学习目标的定义，作者认为这是一个内在的协作过程[41］．他们的说法与课程管理是资源密集型的，需要系统的变革管理的发现是一致的[9］．此外，Wong和Roberts认为课程映射的程序性质需要持续的it支持反馈[2］．维基已被证明能够在医疗领域实现复杂的共识过程和协作规划[42］．我们认为基于ssw (Web 3.0)的方法是启用和有效支持课程映射的理想平台。SMW平台、它的版本支持和标准化的导入/导出格式有效地实现了系统的成功演进。该方法施加的弱模式约束(图2)允许模型进行非常灵活的演化，同时支持结构化的信息管理和访问。

因此，基于smw的方法被证明能够实现计算机支持的知识管理的敏捷实现。该方法基于标准的社会语义Web格式和技术，代表了在满足特定医学院课程管理的个人需求和使用专有系统之间可行且有效的妥协。考虑到基于Web 3.0的课程管理系统的整体可行性，灵活和敏捷的知识管理的这些特殊方面确实可以促进作为反馈驱动过程的协作课程映射。

未来的发展方向

如前所述，进一步的形成性可用性测试和预定的修订阶段将涉及所有教职员工。ACLO将在2013年4月左右向我们医学院的所有学生开放。我们现在准备对系统进行总结性评估，包括对用户行为的日志文件分析。目前，两份问卷(分别针对学生和教师)将进行试点测试和修订过程。针对教师的问卷包含有关学习目标规范的定性方面(smart标准:具体的、可测量的、可接受的、现实的、及时的)、目录的完整性和感知有效性的缩放项目。学生的问卷进一步解决了学生对ACLO的好处的评价。第二门课程(牙科)将在2014年被纳入。

Maloney等人的研究表明，医学生很欣赏在线学习资源库的好处[43］．他们还表明，课程的里程碑(如考试)经常触发对存储库的访问。因此，ACLO将通过基于医学主题标题和ICD代码的语义网络与现有的用于电子学习媒体一致索引的系统集成，这些代码由SNOMED临床术语术语中的关联联系起来。该集成将把与ACLO学习目标相关的主题和外部词汇表与语义网络的概念联系起来，从而扩展系统查找相似语义点的能力。

最后但并非最不重要的是，正在进行的德国基于能力的医学学习目标国家目录项目将严重影响ACLO-Web的未来发展，并导致有关系统集成和LO识别的挑战性任务。这最终将基于本体映射方法。