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为STEM教育设计本体驱动的矿物识别互动系统，通过RMO本体建模与Python实现，支持在线/实地矿物属性查询与分类，解决传统实验室成本高、指导难的问题，提升自主学习效率。
阿米塔·达瓦尔帕纳（Armita Davarpanah）|哈桑·A·巴巴耶（Hassan A. Babaie）
环境与健康项目，斯佩尔曼学院（Spelman College），亚特兰大，GA，30014，美国
摘要
随着对STEM教育的重视日益增加，人们越来越需要能够增强学习效果的互动式、技术驱动的工具。在矿物学领域，如何在无人监督或在线环境中提供实验室体验面临着成本、可扩展性和指导方面的挑战。为了解决这些问题，我们开发了一个基于本体的交互式查询系统，用于矿物识别和属性检索。该系统基于使用基本形式本体（Basic Formal Ontology，简称BFO）在Protégé中开发的轻量级造岩矿物本体（Rock-forming Minerals Ontology，简称RMO），编码了常见硅酸盐和非硅酸盐矿物的基本属性。该系统使用Python和Owlready2实现，能够动态生成支持三种核心功能的网页：浏览超链接的矿物列表、搜索选定矿物的属性以及提交观察到的属性以识别匹配的矿物。该系统专为笔记本电脑或野外计算机设计，促进了基于探究的自主学习。
引言
矿物学是本科地球科学和环境科学课程中的关键科目。构成地球固体层的矿物对于理解地质材料和系统的组成、性质和行为至关重要（例如，Perkins, 2011; Deer等人，2013; Perkins和Henke, 2014; Klein和Dutrow, 2020）。矿物识别通常由教师在动手实验课上教授。学生使用硬度测试套件、酸、手持放大镜和指南来研究真实的矿物样本。教师演示如何识别矿物，强调关键特征，并提供即时反馈。这种方法通过积极的、有指导的学习帮助学生建立观察和分类技能（Nugent等人，2012; Wilson等人，2020）。然而，对于大型群体来说，无论是在线还是面对面教学，如果没有教师，这种方法都特别困难。在这种情况下，学生必须依赖印刷书籍或网站等静态资源，而这些资源对互动学习的支持有限。此外，建立和维护完整的矿物收藏既昂贵又具有挑战性，尤其是对于资源有限的机构而言（ASCCC OERI, 2025）。由于湿度、温度、处理方式或光线的影响，矿物样本也会随时间退化（Royce和Baars, 2021）。物理实验室需要有人监督的空间，这使得教学难以扩展或支持远程学习者。处理酸、锋利的或粉末状的矿物以及石棉或放射性材料等危险矿物也存在安全隐患（Freedman, 2012）。可访问性也是一个主要问题。视力或行动不便的学生在缺乏实物矿物样本、晶体结构3D模型或可调节工作站的实验室中可能会遇到困难（Burgstahler, 2014）。教学质量还可能因教师的经验和矿物样本的质量而异。
在大型或在线课程中，这些挑战更加突出，因为很难确保所有学生都能平等地获取材料和教学支持。在异步学习环境中，由于教师不总是在场，学生可能难以验证他们的答案、理解矿物属性之间的关系或掌握分类系统的逻辑（Jensen等人，2022; Science Interactive, 2023）。这些限制凸显了需要可扩展且易于访问的工具，以保持动手学习体验，并支持超出传统实验室范围的探索。此外，这些教学障碍反映了STEM教育中更广泛的问题，即学生的准备情况和参与度仍然是一个持续的挑战。例如，只有20%的美国高中毕业生被认为具备大学水平的STEM课程所需的能力，而美国仅培养了全球10%的科学与工程毕业生（National Sci and Tech Council, 2018; Barone, 2025）。
为应对这些挑战，人们越来越需要提供实时、个性化支持的互动学习工具，尤其是在像矿物学这样的实践性科目中。随着数字学习的不断发展，研究表明，设计良好的在线课程，如果包含互动功能和教师参与，可以与传统的课堂教学一样有效，甚至更有效（Means等人，2010; Bernard等人，2004; Zhao等人，2005）。当前的项目旨在通过虚拟和实地教育环境来增强学生对造岩矿物的学习。它追求两个主要目标：（i）开发造岩矿物本体（RMO），这是一个包含99种选定造岩矿物的语义模型（Deer等人，2013），该模型正式编码了它们的物理和化学属性，以支持机器可读的逻辑和基于本体的语义过滤；（ii）创建一个动态的、基于网络的平台，实现交互式查询，并提供结构化、深入的矿物数据和特征访问。为了实现这些目标，我们开发了一个互动学习工具，允许学生（i）通过简单易用的用户界面选择一组属性来识别矿物，（ii）从列表中选择矿物并查找其属性，并获得清晰的结构化结果，包括可能的其他矿物匹配项及其定义特征。该系统促进了自主学习，加深了理解，并提高了学生的参与度。
该工具旨在适应不同的学习风格和背景，促进基于探究的学习，并符合机构目标，如质量提升计划（Quality Enhancement Plans，简称QEPs）中倡导的技术增强教学（McKinney, 2013; Sotiriou等人，2020; Kim等人，2007）。像这样的可扩展数字工具可以帮助缩小学习差距，并促进STEM教育的公平获取（Nganji等人，2011; Lin等人，2023）。通用教育技术通过帮助学生组织信息、反思进度并按自己的节奏学习来支持自主学习。我们的平台通过提供一个基于知识的互动系统来引导学生进行矿物识别和探索，从而增强了这些优势。通过使学习者能够独立探索和验证信息，它支持更深层次的理解，并增强了信心，特别是在像矿物学这样的实践性科目中（Means等人，2010; Kastens和Ishikawa, 2006; Mayer, 2014; Zimmerman, 2002）。
本文介绍了这种新型矿物识别交互工具的设计、开发和逻辑验证。该工具旨在解决上述教学挑战，是一个实时、互动的、基于知识的查询系统，专注于造岩矿物，设计时考虑了可扩展性和广泛的适用性。文章首先简要概述了与识别相关的关键矿物属性和分类。然后详细介绍了基础知识模型（本体）的设计和构建，该模型基于标准的顶层本体，以确保语义一致性。接下来的部分描述了使用Python实现查询系统的过程，并提供了示例。最后，文章讨论了该工具的教育意义、局限性以及潜在的未来发展。代码和OWL文件的链接在“代码可用性”部分提供。
部分摘录
背景
矿物被定义为一种天然存在的无机固体，具有特定的化学组成和在三维晶体晶格中的有序重复原子排列（Klein和Dutrow, 2020; Lutgens等人，2017; Perkins, 2011; Rafferty, 2011）。这种内部结构（即结晶性）决定了矿物的许多物理性质，包括晶体习性、硬度、解理和比重。尽管矿物的化学组成可能有所不同
设计基于知识的查询系统
知识查询系统的范围限于宏观的手工标本尺度，重点是在实验室和野外环境中对造岩矿物的视觉检查。该系统旨在促进与这些矿物相关的知识的正式表示和动态检索。它旨在通过简单的基于网络的界面让用户与信息进行互动。以下关键要求指导了开发过程：（i）本体开发：
开发知识模型（本体）
“造岩矿物本体”（RMO）是通过将矿物学教科书（例如，Deer等人，2013）和在线资源（例如，Wikipedia Minerals；
www.minerals.net/）中的知识编码成机器可读的OWL语言（World Wide Web Consortium (W3C)，2004）创建的，该语言基于描述逻辑（Baader, 2007）。为了提高可重用性，RMO通过扩展（即直接导入）顶层基本形式本体（Basic Formal Ontology，简称BFO，2021）的类和属性层次结构来开发的
在Protégé中查询本体
在设计阶段，我们使用了Protégé中的DL Query插件（Horridge和Drummond，2008）来验证本体是否解决了能力问题（图4）。这些查询模拟了现实场景，例如学生或地质学家根据观察到的属性（如习性、条痕、硬度）来识别矿物标本并查找其身份或相关信息。然而，在Protégé中执行这些查询需要熟悉描述逻辑语法和严格的命名规则
使用Python自动化查询系统
在Protégé中使用DL Query插件表达查询需要练习，因为用户必须学习格式约定和如何正确构建查询，这可能具有挑战性。为了简化查询过程并实现自动化，我们使用了Python和Owlready2库，使用户能够通过具有简单界面的交互式网页轻松访问RMO本体中的信息。构建这个额外的查询系统涉及下载和安装
讨论
传统上，矿物识别依赖于教师主导的动手实验，学生直接检查矿物标本并立即获得反馈。虽然这种方法有效，但在无人监督的环境中（如异步在线课程、混合教室或野外学习）很难扩展和复制。在这些环境中，学生往往依赖静态资源，如教科书
总结
本研究提出了一个完全实现的、基于本体的系统，用于支持和教育及野外环境中的矿物识别和探索。其核心是造岩矿物本体（RMO），该本体使用OWL和描述逻辑正式编码了99种常见造岩矿物的物理、化学和分类知识。RMO建立在基本形式本体（BFO）的基础上，确保了语义一致性、逻辑可判定性和与其他系统的互操作性
代码可用性
本体和查询系统都是公开可用的，并且可以扩展，为将来添加更多矿物、属性和教育用例提供了可扩展的基础。造岩矿物本体（RMO-v1.owl）和配套的Jupyter笔记本（RMO-v1.ipynb）在GitHub上公开可用，可以在标准教室工作站或野外笔记本电脑上运行。要部署该系统，用户应下载RMO-v1.ipynb笔记本和RMO-v1.owl本体文件代码/数据可用性
RMO-v1.owl本体文件和配套的Jupyter笔记本（RMO-v1.ipynb）在GitHub上公开可用。这些资源可以在教室工作站和野外地质学家的笔记本电脑上轻松运行。设置说明
要开始使用，请从GitHub仓库下载以下文件：
RMO-v1.ipynb（Jupyter笔记本），RMO-v1.owl（造岩矿物本体），bfo.owl（基本形式本体，导入RMO-v1.owl所需）。将这三个文件放入Owlready2目录中，该目录应位于您的工作环境中。例如，在第一作者的机器上，本体位于：
C:\Users\adavarpa\Owlready2\RMO-master\RMO-v1.owl
GitHub仓库链接
https://github.com/adavarpa/Rock-forming-Minerals-Ontology-RMO-
CRediT作者贡献声明
阿米塔·达瓦尔帕纳（Armita Davarpanah）：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，监督，资源，项目管理，调查，资金获取，概念化。哈桑·巴巴耶（Hassan Babaie）：撰写 – 原稿，软件，方法论，形式分析，数据管理
未引用的参考文献
2030 Agenda, 2015; Flask3.1.1; Gómez Pérez, 1999; Gómez Pérez, 2001; IMA–CNMNC; Mottana等人，1978; OBO Foundry – 关系本体，2025; Forum, 2022; Ujifusa, 2021; 联合国可持续发展目标4，2015; 联合国可持续发展目标12和联合国经济和社会事务部，2015; 万维网联盟，2004; Winter, 2014.致谢
本研究得到了斯佩尔曼学院自然科学与数学系（NSM）的支持，该系为第一作者作为教员提供了研究支持。
