先重貼以前曾寫過的文章，不過後來整理整理投稿到數位典藏與學習國家級計畫電子報上，然後再補上之前所做的投影片，希望能再帶給大家一些思考的引子：Web 3.0或e-Learning 3.0？
在Tony Karrer的部落格裡面其實已經探討過所謂Web 3.0或e-Learning 3.0了（見此連結），而這樣的概念也是從NY Times中的一個報導而來，當中提到一開始的想法：新的Web 3.0或e-Learning 3.0未來除了現今的科技支援以外，應該導入所謂語言分析、語意網路（Semantic web）的軟體分析技術。使用者在網路上發出問題，而Web 3.0或e-Learning 3.0的技術則可以分析這樣一個問題（Request），然後可以去知識蘊含量豐富的茫茫網際網路大海中，來撈出好的答案與建議結果。但Stephen Downes卻對這樣的一個模式也提出了其見解，認為當中仍有些許的問題存在。（見連結）。
企業的知識管理與e-Learning 3.0？
另外提到一個知識管理（Knowledge Management，KM）領域比較常被提到的一個技術，就是專業知識定位與管理（Expertise Location and Management，ELM），此項技術在Gartner的報告中定義為：是一個功能，能夠辨別不同人的專業知識，並且提供管理的介面，包含類別管理、專業知識深度管理、分布狀態管理等。其實ELM通常也稱為職員知識網路（Employee knowledge network），在企業的教育訓練中也常常提供顧問或引導（Mentoring、Facilitating）、成效評估（Performance）、知識落差評估（Knowledge gaps identifying）等功能。
未來趨勢的Web 3.0或e-Learning 3.0可能的方向？
也因此，筆者在此所提及新的e-Learning 3.0的方案可能是這樣的，在學習的過程中，或是在尋求解答的過程中，知識的搜尋仍舊是主要課題，也因此，在Tony Karrer與Stephen Downs他們所提及的搜尋模式，我認為依然是個相當明確的課題與特性，也就是說，人們還是透過一些很直覺式自然語言來做問題的搜尋，但是在語意（Semantic）上的分析卻不是為了在浩瀚的網路知識庫中想辦法撈取資料，而後端可能是運用ELM的模式，基於全世界廣佈且高科技的網際網路成熟度 上，將全世界的網路連結視為一個龐大的企業群體，試著在這樣的網絡中進行專家的定位與知識管理。使用者的問題則是即時地透過科技的連結：如網路的溝通、甚 至是行動電話的話語溝通、筆記型電腦的視訊對話，了解這些知識的定位、搭起與專家的橋樑，即時地（Real-Time）來解決問題！
而今天從Mr.6的文章中得知微軟昨天併購了自然語言搜尋引擎Powerset，也漸漸地在呈現這樣的一個趨勢，再更往前看一代的網際網路搜尋上，不再單純只是關鍵字的比對性搜尋，而是進一步地透過自然語言來處理問題，然後即時分析、找到相對應的解答提供給使用者，當下立刻解決問題，而我在之前的文章也說過，這樣的解決問題模式甚至更進一步地，應該可以跟知識管理做結合，來做專家跟使用者之前的橋樑，而這樣的模式牽扯到可能的技術領域，則包含：自然語言分析與處理（Natural Language Analysis and Processing）、資料探勘（Data Mining）、語意網絡（Semantic Web）、知識管理（Knowledge Management）、後設資料分析與處理（Metadata Analysis and Processing）…，而人工智慧（Artificial Intelligence）的春天，我想有機會在這一波趨勢中，慢慢又被重視。
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