基于课程大规模开放的图书馆在线学习支持及其应用技术研究

2016-01-15 10:30徐华洋
现代情报 2015年12期
关键词:图书馆

徐华洋

(安徽建筑大学图书馆,安徽合肥230601)

基于课程大规模开放的图书馆在线学习支持及其应用技术研究

徐华洋

(安徽建筑大学图书馆,安徽合肥230601)

〔摘要〕针对MOOC环境下图书馆在线学习支持面临的资源获取障碍,互动交流匮乏等问题,从学习资源聚合与内容交互技术、学习资源语义化技术、社交网络技术和学习分析技术等技术视角,探讨图书馆资源与MOOC资源的集成、学习内容的语义化关联、学习过程的交流互动、学习分析与个性化学习干预等图书馆在线学习支持服务的内容与方式,为图书馆的MOOC学习支持服务提供一些参考和借鉴。

〔关键词〕MOOC;在线学习支持;学习支持技术;图书馆

随着信息技术在高等教育领域的应用,教育信息化步入快速发展阶段。“在线学习成为未来高等教育信息化的重要发展趋势”[1]。发始于2012年的大规模开放在线课程(MOOC),具有大规模参与、开放式在线访问、精品化课程资源、基于大数据的分析与评估等本质特征,利用Coursera、Udacity、edX、Futurelearn、Open2study等支撑平台,通过导学、技能指导、学习者互动参与、构建个性化学习网络等,实现对学习者的导学、助学、促学等学习支持。

MOOC来临,作为文献信息资源重要聚集地的图书馆,从馆藏资源聚合、MOOC课程导航、信息素养教育及版权代理等方面为MOOC学习者提供有益的学习支持服务。本文从学习支持技术视角,探讨MOOC背景下图书馆作为学习资源提供者、学习过程参与者应该采纳的新技术,以解决其面临的资源获取障碍、互动交流匮乏、学习支持效率不高等核心问题。

1 学习资源聚合与众包交互技术,突破在线学习的资源获取障碍

MOOC课程通常以知识单元为节点,以学习者为中心,让学习者通过平台观看授课视频,完成作业,参与练习测试来进行课程学习。MOOC不仅提供了学习资源,重要的是开放了学习过程,引导学习者参与到学习过程中来,完成知识的学习与互动。图书馆拥有丰富的学习资源但往往独立于课程教学之外,没有或没有完全与授课内容及学习活动进行交互,不利于学习者对资源的获取,也不利于知识的内化。图书馆资源内容与学习内容和学习活动的融合性设计是图书馆MOOC学习支持服务需要突破的关键。

针对MOOC课程与图书馆资源内容分离,利用技术将学习课程与资源内容进行主体性交互,将资源内容与学习课程有效结合成为图书馆资源再度聚合的核心。同时,图书馆在资源提供的基础上,围绕MOOC的教学目标和教学内容,设计与学习活动交互过程,促进学习者与图书馆间的交流与协作,激发学习者的信息搜集,促使学习者通过“路径寻找”和“意义建构”对知识领域进行探索。将学习者的学习活动融合到学习资源的聚合模型中必将成来未来图书馆资源整合的一种必然趋势。余胜泉等[2]构建一种基于学习元的新型资源组织形式,将包含讨论交流、提问答疑、在线交流、作品发布、练习测试等在内的学习活动库,根据学习者的学习需要嵌入到学习内容中,这种学习内容与学习活动的融合性设计,为图书馆MOOC学习支持提供有益的借鉴。图书馆界,N.Piedra等[3]设计了在MOOC环境下基于关联数据技术的开放教育资源集成和重要框架,李满玲等[4]利用语义WEB技术构建精品课程资源本体库。而事实上,目前还没有任何一个平台可以实现MOOC课程和图书馆资源的无缝结合。MOOC环境下,学习资源与学习过程结合得更为紧密,图书馆可以考虑从以下几个方面实现MOOC课程与图书馆资源的聚合与内容交互:

1.1建立MOOC资源关联数据集

建立MOOC资源关联数据库,首先要分析图书馆资源中哪些与MOOC资源数据需要成为关联数据,选择建立本体的工具,构建基于课程的、基于机构的、基于出版物的关联数据模型,利用Drupal、Fedora、Dspace等内容管理系统及RDF转换工具将元数据转换成RDF形式,引用URI等方式形成与其他关联数据集互联,利用开放数据共用、开放数据库协议等相关协议,提供资源的发现与重用。图书馆在这一过程中,可以利用分类法、主题法、元数据、规范控制等技术创建规范的元数据标准和学科本体库。

1.2建设MOOC关联数据平台,提供关联数据知识服务

图书馆通过丰富的关联数据描述,利用主题表、叙词表、分类法、词法、主题规范和书目数据规范等,建设MOOC关联数据平台,使学习者在碎片化的学习过程中有效查询学习内容,实现资源的浏览、导航、智能发现等。

1.3实现图书馆资源与MOOC资源交互

资源集成与众包交互是MOOC课程学习支持的一大特点。英国开放大学开发的APP应用程序“Course Profile”程序[5],以课程目录关联数据库集为基础,当学生将某一学习课程添加到该系统中,程序就会自动调取该课程的相关学习资源。MOOC环境下,图书馆一个重要的功能就是为MOOC师生提供图书、期刊、音频、视频、图像、数据集等各种类型、各种格式的学习资源访问,图书馆可以将书目数据、电子参考系统、机构知识库等资源与MOOC课程需要的教材、教案、习题集、课外学习资料等资源进行互联,MOOC平台就会重用这些资源,使图书馆资源成为MOOC资源的一部分,实现图书馆资源与MOOC资源的无缝集成。

实现资源整合与资源交互,还应考虑资源内容的自动标引技术,基于语义的知识关联检索技术以及嵌入数据采集机制,如下一代SCORM的接口规范——Experience API等,实现知识的跨库检索,追踪学习者的学习时间、学习进度、学习状态等,记录学习者的学习行为、学习内容以及学习表现,而不受任何具体实现平台的限制。同时,通过对学习者记录的大数据分析,及时为学习者提供个性化的干预和指导。

2 学习资源语义化技术,为在线学习提供内容支持

MOOC拥有众多的学习者,且能力参差不齐,个性各异,需求和动机多样,实现学习内容与学习服务个性化支持可以大幅度提高MOOC的成功率。而图书馆的学习资源类型繁多,载体各异,尤其在当下的全媒体时代,仅资源类型就有诸如图书、报刊、论文、音频、视频等不同的表现形式,形成不同类别的学习资源包。如何攻克单一资源应对学习水平参差不齐的多层次学习者,如何根据用户个性化需求与学习情境的差异,实现个性化学习内容与学习服务的支持,也是当前及今后一段时间图书馆需要重点解决的问题。

学习资源是MOOC的核心组成要素。MOOC的学习资源通常以知识点来进行组织,众多小的知识点因缺乏关联而显得十分分散。资源内在的知识点间本身具有很强的逻辑关联,通过语义技术对知识点间的逻辑关系进行表征,使分散的资源通过语义得以关联和聚合,形成一个个完整的学习包,通过内容交互和知识挖掘,为MOOC学习者提供不同层次的个性化内容定制和学习路径推荐服务。当前图书馆用于支持MOOC课程的学习资源主要来源于本馆自购的多种数字资源库和馆外异构数字资源以及网络开放课件(课程)等免费资源,在这种泛在环境下,资源间普遍缺乏关联性,而学习资源间较丰富的语义关联,既可以增强资源个体之间的联通性,也可以将学习资源动态聚合成更大粒度、为具有内在逻辑关系的资源群提供数据基础[6]。近年来,国内图书馆关于馆藏资源的语义化研究主要集中在以下几个方面:(1)图书馆目录数据关联的语义化研究。白海燕、乔晓东[7]以书目对象的序化问题,通过关联数据的一致性语义描述方法(RDF/OWL)和统一存取机制(PSARQL),提出基于本体和关联数据的书目数据语义化组织方法。朱大丽[8]从MADS/RDF(EDF元数据规范描述框架)角度,分析MADS/RDF类之间的关系,用MADS/RDF三元组图展示资源间关系,进行目录数据关联的语义化探析。(2)基于语义的馆藏资源深度聚合研究。楼雯[9]从认知语言学理论、语义网信息组织原理、计量学理论和评价学理念4个方面,构建馆藏资源语义化理论体系;邱均平、王霏霏[10]利用共现和耦合方法,分析共现和耦合现象在文献资源聚合中应用与聚合模式,从文献特征关联、利用过程关联、知识关联和用户需求关联4个维度,构建基于文献资源聚合模型;贺德方、曾建勋[11]基于OPAC、跨库检索、引证关系和元数据的聚合以及相应的整合工具和方法,探讨基于语义的馆藏资源聚合方式及聚合服务的实现。(3)馆藏资源语义化关键技术。如分词技术、命名实体识别、概念提取方法等信息提取技术;相似度计算、聚类技术、计算分析技术等语义关系提取相关技术及适用于RDF、RDFS、XML和OWL等的形式化技术[12]。

图书馆馆藏资源语义化关联的理论与实践,为图书馆资源与MOOC学习资源的语义关联提供理论与应用基础。

2.1图书馆目录数据与MOOC课程的语义化关联

图书馆目录是图书馆资源聚合的基本要素,通常以Z39.50协议实现本馆及外部不同类型图书馆OPAC数据库的纵向或横向聚合。如美国国会图书馆目录门户提供几百家图书馆的馆藏目录资源检索[13];MELVYL联合目录汇集了加州大学20多个图书馆的馆藏目录,并将该目录的检索界面合并到WorldCat中[14]。图书馆将目录数据与MOOC课程的语义化关联应用。如英国开放大学关联数据平台,通过书名、作者、出版物、主题、ISBN、相关课程的字段描述,将12 000多本图书与开放大学的课程进行关联[15],利用DiscOU、RED Author、RADAR等应用,显示师生阅读过的图书,自动抓取图书摘要、主题、分类、评价等信息[16]。

2.2数字资源与学习内容的语义化关联

图书馆对于馆藏数字资源的整合,一是基于跨库检索的聚合,实现对多个数据库的统一检索。如方正Apabi数字资源平台[17],Goole推出的Goole Scholar[18]等。二是基于异构资源的聚合,实现资源间的互操作和一站式检索。如美国斯坦福大学开发的InfoBus,解决图书馆异构数据库源程序间的互操作问题;比利时根特大学萨姆堡尔研究小组提出的SFX技术,实现不同类型、不同格式和异构数据资源的无缝链接,并被嵌入到ISI、CSA、OVID等数据库中[19]。图书馆可以尝试利用数字资源聚合的工具和方法,将图书馆的数字资源与MOOC学习内容进行语义化关联,使图书馆资源成为MOOC学习资源的组成部分,实现图书馆资源与MOOC学习资源的相互关联与融合。

2.3知识发现与学习过程的无缝集成

MOOC通常以知识为节点,以知识为单元设计课程,图书馆选择哪些资源内容可用于MOOC学习,并以知识为元素构建知识数据集,利用中文发现系统(超星发现[20])、外文发现系统(EDS资源发现与服务平台[21])、机构知识库(中国科学院机构知识库平台[22])等的理论与应用研究成果,将知识数据集融入MOOC教学平台或各类社交网站,实现学习者的个性化学习和交流互动。

资源语义化需具有较为完善的学习资源知识领域本体库,并通过语义WEB技术实现知识间的逻辑关系的自动或半自动关联标注。目前语义WEB技术已拥有可扩展标注语言XML、资源描述框架RDF和本体相关标准为核心的三大技术,在语义技术推动下,图书馆对学习资源的组织方式将会由目前依据分类体系进行静态组织向利用语义技术进行动态聚合组织的方向发展。

3 社交网络技术,为在线学习提供互动交流支持

近年来,Facebook、Twitter、Myspace、豆瓣网、人人网等典型社交网站(SNS)已经渗透到了人们的日常生活,其开放平台的构建,让SNS与图书馆的深度融合成为可能。国内外图书馆界利用社交网络技术开展相关理论研究和应用实践:(1)直接加入现有社交网站。清华大学在人人网公共平台建立“清华大学图书馆书友会”,提供“人人网校内图书搜索”,分享链接功能[23]。美国罗格斯大学图书馆(Rutgers University Libraries)在Facebook上发布大量信息、进行图书馆资源推广、开展服务调查等[24]。重庆大学图书馆从知识共享层面构建基于SNS的图书馆虚拟知识社区[25]等。(2)在现有社交网站上开发图书馆应用程序。利用OpenAPI、Mashup和OAuth服务等技术,开发基于NSN应用程序开放接口,将Ask the Librarian、LibGuides等第三方图书馆类应用程序进行集成,提供信息服务、资源推广、互动学习等[26]。清华大学图书馆利用IFrame技术开发新书通告、图书搜索、虚拟参考馆员“小图”等应用[27]。华中科技大学、厦门大学等图书馆开发了可接入豆瓣API的OPAC馆藏查询应用程序[28]等。(3)构建图书馆虚拟社区。重庆大学图书馆开发ADLIB2.0系统,利用WEB2.0技术,通过Blog、Wiki等开展个性化服务;“Library 2.0 Interest Group”以Facebook平台为基础,构建以图书馆为主题的小组,将具有相同或相似兴趣的用户聚合在一起,以便他们的交流、讨论、分享[29]。

MOOC学习一方面是学习者与学习资源的交互;另一方面通过学习者参与学习过程,与学习内容进行交互的同时,围绕学习者个体和其他学习者共同构建学习社区(Learning Community),通过学习资源在师生/生生间的动态联系,共享学习过程中的人际网络和社会认知网络,满足社会化学习的需要。图书馆可以利用现有的社交网络技术研究成果,通过加入MOOC学习社区,或在MOOC学习社区集成图书馆相关应用程序,也可以创建图书馆学习社区,并与MOOC学习社区互联等方式,提供课程导航、资源推送、虚拟参考咨询等服务。

社交网络技术为图书馆MOOC学习支持服务提供良好的互动平台。利用社交网络技术开展MOOC学习支持服务还应考虑以下几个方面:

(1)从技术层面实现图书馆“学习社区”与MOOC“学习社区”的全面深度融合。

(2)馆员不仅仅是学习资源的提供者,更重要的是学习过程的参与者,从而实现由人找资源到资源找人的转变,达到知识及人际资源的双向推荐。

(3)社区中不仅有学科馆员的参与,还应嵌入各种学习方法,知识获取路径,除了实时交流,还应通过每日邮件等通讯工具推送资源,实现由知识与知识、人与人之间单向联系向知识与知识、知识与人、人与人之间的多向联系转变。

(4)通过学习社区平台或软件所记录的学习者的数据,利用大数据分析技术,更新图书馆学习资源库。

4 基于大数据的学习分析技术,为学习者提供个性化服务定制

MOOC是一种将课程全部通过网络免费在线开放的教育形式,没有时间、地点、人数的限制,学习者可以根据自己的偏好和习惯选择多种工具和平台参与学习。MOOC平台必然会产生海量的学习者的学习记录,目前,图书馆尚缺乏利用学习分析技术对这些海量的海据进行有效的分析,因而在资源免费开放的泛在环境下,难以把握学习者的学习动机、发现学习者的学习困难,了解学习者的学习过程,洞察学习者的学习需求,也就难以改善图书馆的馆藏建设策略和资源深层组织和服务,对学习者提供具有个性化的学习支持服务。

《2013年地平线报告》(高等教育版)指出,“学习分析技术将在未来几年成为教育技术领域的主流技术而被人们广泛认可和应用”。目前,不少国外的研究者从事与MOOC相关的学习技术研究,并提出了相关的分析模型,如社会网络分析法、话语分析法、内容分析法、学习数据挖掘技术、可视化技术及相应分析模型,如Siemens分析模型、Brown五要素模型、elias持续改造分析模型等[30],现在的MOOC支撑平台借助学习分析相关技术,为大规模用户提供实时在线的过程和结果数据分析已成为可能。通过MOOC平台自动生成的学习数据、利用学习分析技术,分析产生的学习者的学习表现、学习行为、学习策略等“也是大数据技术为图书馆提供数据仓储和分析师的新角色”[31]。近几年来,关于MOOC环境下的图书馆应对策略,主要以课程资源导航、设计MOOC课程,版权代理等,图书馆利用学习分析技术进行学习者的学习分析还有待进一步深入的理论探讨和应用研究。

图书馆针对MOOC的学习分析,可以考虑从以下几个阶段进行:

4.1数据收集阶段

MOOC学习者的学习是一个动态复杂的过程,在这一个过程中,学习管理系统、课程管理系统、图书流通系统、参考咨询系统等都会记录下与学习有关的数据及学习者、作业、论文、试题等学习者个人学习数据信息以及在博客、论坛及各类实时通讯工具记录的与学习相关的数据信息等,针对这些数据可以运用人工神经网络技术完成聚类、运用最近邻技术进行偏差分析、运用统计方法归纳提取有价值的If-Then规则等[32]。对这些学习数据运用不同的采集方法,以某种格式规范进行记录,并用于日后分析。

4.2数据分析阶段

针对学习者的学习数据进行数据分析,运用常用的网络分析法、内容分析法、话语分析法、数据挖掘技术等,探寻学习者的学习状况及人际关系,了解学习者知识建构的过程,寻求学习者的学习行为,总结学习者学习的内在规律,为图书馆管理决策、个性化服务定制等提供深层次参考。

4.3可视化发布阶段

数据分析的结果,通常以表格、图表及各种形式的媒体等可视化分析方式呈现。利用可视化分析结果,一方面为老师了解学习者的学习过程,学习困难,学习方式,从而优化课程设计;一方面为学习者了解自身的学习优势与差距,进行自我评估和学习反思。图书馆可以更直观了解学习者的学习需求,开展更有针对性的个性化学习干预。

4.4个性化干预阶段

图书馆针对MOOC学习者的个性干预,是在系统分析学习者学习数据的基础上,展示学习者的学习动态、学习偏好、学习风格等,在学习空间中搭建个人的虚拟学习支架,根据学习者的个性化差异,推送相关的学习内容、工具和服务,也可以根据学习者的学习偏好,选择可视化工具、虚拟仿真实验工具等学习内容呈现方式和工具,也可以根据学习者学习风格,有针对性地开展个性化的学习辅导、学习交流等。

针对MOOC课程中师生时空分离,图书馆针对学习者的学习数据分析应从学习者学习活动数据和教师教学活动数据两个维度开展。学习分析报告应包括来自学习者的个人信息、学习者知识结构变化、学习资料的获取情况、教学动机情况、学习服务支持质量等方面数据的可视化统计分析结果,通过这些数据分析,帮助图书馆全面了解学习者的学习动机、学习过程、学习环境、洞察学习者的学习需要,为学习者提供更有针对性的学习资源,及时改善学习支持服务。

目前,北京大学、清华大学、上海交通大学等国内著名高校纷纷加入edx、Coursera等全球MOOC平台,“学堂在线”、“好大学在线”等国内MOOC平台面向全球提供在线课程,为MOOC学习者提供学习支持服务成为当前和今后一段时期图书馆面临的新课题。MOOC的大规模、开放、在线、免费,一方面使图书馆的学习支持服务成为无限可能;另一方面,也将面临资源组织技术、内容关联与交互技术、智能检索技术、大数据分析技术、互动交流、个性化服务定制等技术与服务难题,而这些问题还尚等进一步的理论探讨和应用研究。

参考文献

[1]郑旭东,杨九民,等.高等教育信息化的趋势与大学教学创新的未来:对2014年EDUCAUSE高等教育信息化十大议题的解读[J].中国高等教育,2014,(8):11-18.

[2]余胜泉,杨现民,程罡.泛在学习环境中的学习资源设计与共享——“学习元”的理念与结构[J].开放教育研究,2009,(1):47-53.

[3]Piedra N,Chicaiza J A,López J,et al.An architecture based onlinked data technologies for the integration and reuse of OER in MOOCs Context[J].Open Praxis,2014,6(2):171-187.

[4]李满玲,杨志茹,罗花芝.基于语义Web的精品课程资源库本体的建立[J].计算机与现代化,2010,(6):104-107.

[5]Course Profile App[EB/OL].http:∥apps.facebook.com/course profiles/,2014-03-11.

[6]杨现民,余胜泉,张芳.学习资源动态语义关联的设计与实现[J].中国电化育,2013,(1):70-75.

[7]白海燕,乔晓东.基于本体和关联数据的书目组织语义化研究[J].现代图书情报技术,2010,(9):18-27.

[8]朱大丽.图书馆目录数据关联的语义化探析[J].图书馆学研究,2012,(1):54-58,95.

[9]楼雯.馆藏资源语义化理论体系研究[J].图书馆学研究,2015,(2):35-40.

[10]邱均平,王霏霏.基于共现与耦合的馆藏文献资源深度聚合研究探析[J].中国图书馆学报,2013,(3):25-33.

[11]贺德方,曾建勋.基于语义的馆藏资源深度聚合研究[J].中国图书馆学报,2012,(4):79-87.

[12]楼雯.馆藏资源语义化关键技术及实证研究[J].中国图书馆学报,2013,(6):27-40.

[13]Library of Congress Online Catalog[EB/OL].http:∥catalog.loc. gov,2014-12-04.

[14]MELVYL University of California Libraries[EB/OL].http:∥www. cdlib.org/services/d2d/melvyl/,2014-12-04.

[15]Data.open.ac.uk[EB/OL].http:∥Data.open.ac.uk,2014-03 -29.

[16]陈大庆,丁培,叶兰,等.MOOC教育资源语义化关联研究[J].图书情报工作,2014,(14):121-126.

[17]Apabi数字资源平台[EB/OL].http:∥ref.lib.apabi.com/Default2.asp?lang=gb,2014-12-04.

[18]Google学术搜索[EB/OL].http:∥scholar.google.com.hk,2011-12-04.

[19]贺德方,曾建勋.基于语义的馆藏资源深度聚合研究[J].中国图书馆学报,2012,(4):79-87.

[20]超星发现[EB/OL].http:∥i.chaoxing.com∥space/index. shtml,2015-10-19.

[21]EDS资源发现与服务平台[EB/OL].http:∥ustc.findplus.cn/?h=ad_search,2015-10-19.

[22]中国科学院机构知识库平台[EB/OL].http:∥www.irgrid.ac. cn/,2015-10-15.

[23]清华大学图书馆.清华大学图书馆书友会[EB/OL].http:∥page.renren.com/600002731/share,2014-02-09.

[24]Glazer H.Clever outreach or costly diversion?An academic library evaluates its Facebook experience[J].College and Research Libraries News,2009,70(1):11-19.

[25]袁辉,杨新涯,周红.图书馆虚拟知识社区建设的实践与探讨[J].图书情报工作,2012,56(3):80-83.

[26]黄佩,王翠萍.国内外SNS在图书馆的应用研究综述[J].图书情报工作,2013,(11):133-136.

[27]姚飞,张成昱,陈武,等.图书馆服务与社交网络整合研究——清华大学图书馆书友会实践案例[J].图书馆杂志,2011,(6):25-30.

[28]douban.com[EB/OL].http:∥www.douban.com/group/topic/7520655/,2014-02-09.

[29]Library2.0 Interest Group[EB/OL].http:∥facebook.com/group.php?gid=2212848798,2013-11-17.

[30]余胜泉,万海鹏.支持课程大规模开放的学习技术[J].中国电化教育,2014,(7):7-18.

[31]Massive Open Opportunity:Supporting MOOCs in Publicand Academic Libraries[EB/OL].http:∥lj.libraryjournal.com/2013/05/libraryservices/massive-open-opportunity-supporting-moocs/,2014-04-20.

[32]赵研,苏玉召,管涛.一种提高过滤用户偏好精度的数据采集方法[J].现代图书情报技术,2011,(11):31-37.

(本文责任编辑:孙国雷)

Research on Online Learning Support and its Applied Technology in the Library Based on the Massive and Open Course

Xu Huayang
(Library,Anhui Jianzhu University,Hefei 230601,China)

〔Abstract〕Considering the problems such as the obstacles of resources acquisition,the lack of intercommunication,etc,confronting Online learning support for libraries in MOOC environment,this paper discussed the content and the way of the supporting service of library Online learning,such as the integration of library resources and MOOC resources,the semantic relevance of what being studied,the intercommunication of learning process,the analysis of learning and the interference on individualized learning from the technical point of view of learning the integration of resources,the interaction of contents,the semantization of resources,the social networks and the analysis of learning,which provided some references for supporting service of library online learning support in MOOC environment.

〔Key words〕MOOC;online learning support;learning support technology;library

作者简介:徐华洋(1964-),男,副馆长,副研究馆员,硕士生导师,研究方向:文献信息资源建设、图书馆知识管理、图书馆绩效评估,发表论文20余篇。

基金项目:安徽省高校图书情报工作委员会基金项目“高校图书馆信息化与数字资源聚合服务研究——基于高等教育信息化背景”(项目编号:TGW14A09)研究成果。

收稿日期:2015-10-27

〔中图分类号〕G252.1

〔文献标识码〕A

〔文章编号〕1008-0821(2015)12-0134-05

DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2015.12.024

猜你喜欢
图书馆
图书馆