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Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的應(yīng)用研究

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Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的應(yīng)用研究

  摘要:本文針對Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的應(yīng)用進行研究,有助于形成一種主動的、協(xié)作的、開放的網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)習(xí)系統(tǒng),實現(xiàn)個性化、協(xié)作性教育教學(xué),最大限度地發(fā)揮學(xué)習(xí)者的主動性、積極性,最大限度地利用優(yōu)質(zhì)教育資源。
  關(guān)鍵詞:Web數(shù)據(jù)挖掘;個性化教學(xué);網(wǎng)絡(luò)教育
  
  隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展,基于Internet的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)逐漸成為有效利用社會優(yōu)勢教育資源的一種途徑。
  網(wǎng)絡(luò)教學(xué)能夠突破傳統(tǒng)教學(xué)模式的時空限制,利用其多媒體和信息量大、交互性強、覆蓋面廣等特點,為更多的人提供接受高等教育的機會,有力推動了我國高等教育大眾化的進程;網(wǎng)絡(luò)教學(xué)也是實現(xiàn)現(xiàn)代遠程教育的重要橋梁,許多高校設(shè)立了網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院,為學(xué)生共享學(xué)習(xí)資源、規(guī)劃學(xué)習(xí)進度、自查學(xué)習(xí)效果、完成學(xué)位論文等提供了優(yōu)良的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境;網(wǎng)絡(luò)教學(xué)方式成為各高校必不可少的教學(xué)手段,是高校改革教學(xué)方法、優(yōu)化教學(xué)過程、實施素質(zhì)教育的必然結(jié)果。
  
  1 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)現(xiàn)狀
  目前,基于WWW(World Wide Web)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)在國內(nèi)外逐步發(fā)展起來,許多大學(xué)建立了自己的遠程教學(xué)站點,以高校精品課程網(wǎng)站為代表的教學(xué)網(wǎng)站建設(shè)對于提高高等學(xué)校人才培養(yǎng)質(zhì)量,改進學(xué)校育人環(huán)境,激發(fā)師生工作學(xué)習(xí)的積極性和創(chuàng)造性,有著重要的作用。然而,通過對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的調(diào)查和學(xué)生反饋信息,發(fā)現(xiàn)不少網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)存在一定的問題:
  (1)動態(tài)交互功能不強。遠程教育系統(tǒng)多是教學(xué)材料的堆砌,學(xué)生只能被動地瀏覽教學(xué)內(nèi)容,不能實際地參與到系統(tǒng)中進行發(fā)現(xiàn)式、創(chuàng)造式地主動學(xué)習(xí),這樣就很難達到最佳的學(xué)習(xí)效果。
  (2)系統(tǒng)的智能性較低。其一,不能根據(jù)學(xué)生的具體情況提供合適的、智能化的交互界面,調(diào)動學(xué)生的興趣。其二,不能根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)情況提供相應(yīng)的指導(dǎo),實現(xiàn)因“才”施教。
  (3)系統(tǒng)的測試和評價功能不強,F(xiàn)有的網(wǎng)上測試系統(tǒng)多是在固定的Web頁面上放一些固定的試題,不能根據(jù)學(xué)生的要求和學(xué)習(xí)情況自動選題組卷、變換題目,靈活性較差,不能根據(jù)學(xué)生某個知識點上的薄弱發(fā)現(xiàn)學(xué)生知識體系中其他相關(guān)弱點,而且難度級別較粗略,評價標準不夠準確。
  (4)缺乏有效的引導(dǎo)。學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中隨意性較大,有的甚至盲目漫游,既浪費了時間又達不到學(xué)習(xí)的目的。
  
  2 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的應(yīng)用
  目前網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)之所以存在上述缺陷,主要是由于忽視了受教育對象個體之間存在著極大的差異性,例如:個人學(xué)習(xí)目標不同、學(xué)習(xí)能力不同、認知風(fēng)格不同,所以網(wǎng)絡(luò)教學(xué)必須是一種適應(yīng)個別化學(xué)習(xí)需求的個性化教學(xué)。
  為改善這些這不足之處,本文提出了個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的概念,通過將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘[1](Data Mining)同Web結(jié)合起來,進行Web數(shù)據(jù)挖掘[2],即從Web文檔和Web活動中抽取學(xué)生感興趣的潛在的有用模式和隱藏的信息,作為對學(xué)生提供個性化教學(xué)服務(wù)的依據(jù),協(xié)助管理者優(yōu)化站點結(jié)構(gòu),提高站點效率,更好地為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)服務(wù)。其主要研究方法如下:
  (1)改進網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)性能。對Web系統(tǒng)的特性數(shù)據(jù)進行分析,如:可以提供Web流量行為的分析,利用它來處理Web緩存、存取平衡等,可以改進遠程教育系統(tǒng)性能。另外,隨著網(wǎng)上交費等服務(wù)的展開,系統(tǒng)安全成為一個需要重點關(guān)注的問題,Web使用挖掘可以提供有用的挖掘模式來檢測遠程教育站點入侵、欺詐等行為[3]。
  (2)完善網(wǎng)絡(luò)教學(xué)站點結(jié)構(gòu)。對所有學(xué)生的瀏覽路徑進行挖掘,發(fā)現(xiàn)其中某些頁面的邏輯關(guān)聯(lián),把頻繁訪問的一些頁面直接鏈接,以改善遠程教育站點結(jié)構(gòu)。
  (3)提供智能化服務(wù)。學(xué)生如何使用遠程教育網(wǎng)站來進行學(xué)習(xí)對于遠程教育提供者來說是很重要的。通過對學(xué)生行為和所選課程等關(guān)系的挖掘,發(fā)現(xiàn)其中的學(xué)生群學(xué)習(xí)特征和趨勢等,為遠程教育提供者提供決策依據(jù)。
  (4)個性化需求設(shè)計。從單個學(xué)生的瀏覽信息發(fā)現(xiàn)學(xué)生的興趣,向每位學(xué)生提供符合其興趣要求的個性化界面。

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的應(yīng)用研究

  3 基于Web數(shù)據(jù)挖掘的個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計[4]
  實現(xiàn)個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的關(guān)鍵就是在學(xué)習(xí)的各個階段對個體進行差異化的分析處理和協(xié)助學(xué)習(xí)。首先需要對參加學(xué)習(xí)的個體情況進行分類以安排相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容和進程;其次在學(xué)習(xí)的過程中,知識表示的內(nèi)容需要根據(jù)對學(xué)習(xí)者的個人情況要求具有不同的形式;最后就是要對每一個階段的學(xué)習(xí)進行相應(yīng)的考核評估和反饋。
  個性化的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)模型如圖1所示。在該模型中引入了一個閉環(huán)反饋環(huán)節(jié),讓系統(tǒng)根據(jù)不同的信息自動調(diào)整來適應(yīng)用戶學(xué)習(xí)需求,其中個性化處理引擎包括三個主要組成部分:分別是用戶信息收集中心、個性化分析中心、信息調(diào)度中心。
  
  (1)用戶信息采集中心。這一模塊是個性化遠程教育的基礎(chǔ),這是個性分析引擎的數(shù)據(jù)來源,其收集信息的質(zhì)量與數(shù)量將直接影響個性系統(tǒng)分析的質(zhì)量,采集的基本信息有用戶的經(jīng)常訪問的地址與欄目感興趣的話題、用戶的IP地址、停留時間、訪問的時間頻率、經(jīng)常提問搜索的關(guān)鍵字、作業(yè)與考試的完成過程與結(jié)果、進行電子討論的話題訪問的時間段、用戶的必要個人信息。信息采集模塊負責(zé)收集這些信息,并把這些采集的信息順利的送往下一步的個性分析中心。對于用戶來說,用戶一旦登陸這個網(wǎng)站,其在上面發(fā)生的大多數(shù)的行為都可能被信息采集模塊所收集,用來進行用戶的個性分析。
  (2)個性化分析中心。個性分析中心有兩大主要組成部分:一是用戶的信息庫,二是分析處理模塊。它的工作方式是分析處理模塊結(jié)合最新采集的信息與信息庫中的數(shù)據(jù)資源進行新的分析,并把分析結(jié)果傳遞到信息調(diào)度模塊,同時更新用戶信息庫中的數(shù)據(jù)。
  (3)信息調(diào)度中心。根據(jù)個性分析引擎處理后的個性參數(shù)來調(diào)度幾大子系統(tǒng),并選擇合適的教育信息資料將頁面反饋給用戶以滿足其需求,同時把用戶在子系統(tǒng)中的個性活動信息反饋給個性化分析中心,然后由個性分析中心進行再加工,來更新用戶信息庫。對于用戶來說,其發(fā)出一個請求得到一個響應(yīng),中間的過程是透明的,其個性處理的內(nèi)部過程并不為用戶所察覺。
  (4)各子系統(tǒng)的工作協(xié)調(diào)。這些子系統(tǒng)之間的聯(lián)系是由個性化引擎和用戶個性信息庫來完成。比如說,一個學(xué)生在答疑系統(tǒng)中對于某方面的問題提問次數(shù)比較多。那么相應(yīng)地這一信息將會被個性化引擎及時捕獲,并記錄到用戶個性信息庫中,在下一次用戶進入作業(yè)系統(tǒng)時,個性化引擎將根據(jù)這一個性信息調(diào)度作業(yè)系統(tǒng)對此學(xué)生著重進行這一方面問題的訓(xùn)練。
  
  4 結(jié)束語
  隨著遠程教育的廣泛開展,基于Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的教學(xué)網(wǎng)站將大大提高學(xué)習(xí)者的主動權(quán),使學(xué)生明確學(xué)習(xí)目標,加快學(xué)習(xí)進度,使得不同方式、不同興趣的個性化的學(xué)習(xí)需要得到充分的滿足,真正做到因材施教。
  
  參考文獻
  [1]韓家煒.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].北京:機械工業(yè)出版社,2001.
  [2]KANTARDZIC M.數(shù)據(jù)挖掘:概念、模型、方法和算法[M].閃四清,陳茵,程雁,譯.北京:清華大學(xué)出版社,2003.
  [3]宋愛波.Web挖掘研究綜述.計算機科學(xué)[J].2001,28(11):13-15.
  [4]甘文麗.基于Web的個性化遠程學(xué)習(xí)模型的研究與應(yīng)用[J].科技信息,2007(21):18-19.

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