遠(yuǎn)程教育平臺中個性化信息服務(wù)綜述

【摘 要】提出并分析了個性化信息服務(wù)在遠(yuǎn)程教育平臺中的具體問題；重點(diǎn)介紹了個性化服務(wù)在遠(yuǎn)程教育平臺中幾大應(yīng)用領(lǐng)域，并以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為核心闡述了實(shí)現(xiàn)個性化信息服務(wù)的相關(guān)技術(shù)和方法；接著對目前國內(nèi)外典型平臺的特色進(jìn)行了簡要分析；最后總結(jié)了個性化服務(wù)系統(tǒng)有待完善的問題。

【關(guān)鍵詞】班主遠(yuǎn)程教育 個性化信息服務(wù) 數(shù)據(jù)挖掘

1 個性化信息服務(wù)概述

所謂個性化信息服務(wù)就是針對不同用戶提供不同的服務(wù)策略和服務(wù)內(nèi)容的服務(wù)模式。個性化信息服務(wù)基于“用戶需要什么，我們就提供什么”的理念。其特征為：以用戶滿意為中心、雙向溝通的零距離及面向用戶深層心理需求。

遠(yuǎn)程教育平臺中個性化信息服務(wù)通常體現(xiàn)在：

（1）個性化信息檢索：通過記錄跟蹤學(xué)習(xí)者的檢索內(nèi)容，了解學(xué)習(xí)者的興趣、偏好、學(xué)習(xí)特點(diǎn)和習(xí)慣，主動為學(xué)習(xí)者推送相關(guān)信息和對查詢結(jié)果進(jìn)行分類。

（2）個性化信息推薦：在分析了解學(xué)習(xí)者的個人興趣和習(xí)慣的基礎(chǔ)上，通過信息檢索、信息過濾、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，對可提供的資源及服務(wù)進(jìn)行分類組織，將學(xué)習(xí)者可能感興趣的學(xué)習(xí)資源進(jìn)行智能推薦。

（3）個性化信息咨詢：學(xué)習(xí)者利用交互式咨詢臺，即通過教育平臺的聊天軟件、網(wǎng)絡(luò)會議等方式，與教育專家、名師等進(jìn)行實(shí)時的交流[2]。

（4）個性化信息反饋與輔導(dǎo)：針對學(xué)生的認(rèn)知水平與特點(diǎn)，提供個別指導(dǎo)、提出下一步的學(xué)習(xí)建議，幫助制定學(xué)習(xí)計劃和方案等。

2遠(yuǎn)程教育中個性化信息服務(wù)的應(yīng)用領(lǐng)域

遠(yuǎn)程教育平臺中個性化信息服務(wù)涉及用戶建模、個性化信息檢索、信息推送、個性化推薦、機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制、智能Agent技術(shù)應(yīng)用、網(wǎng)站自適應(yīng)技術(shù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用等。

2.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程教育平臺個性化信息服務(wù)的核心技術(shù)之一。判斷數(shù)據(jù)挖掘所得信息是否有價值，就應(yīng)該看所得信息是否具先前未知、有效和可實(shí)用這三個特征。數(shù)據(jù)挖掘就是深層次的數(shù)據(jù)分析方法，流程如下圖1所示：

常用的數(shù)據(jù)挖掘算法有決策樹算法、遺傳算法、粗糙集、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Apriori算法等。從廣義上講，關(guān)聯(lián)分析是數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)。關(guān)聯(lián)知識挖掘，在遠(yuǎn)程教育平臺中得到了廣泛應(yīng)用。

2.2 其他相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域

（1） 用戶模型的創(chuàng)建

用戶模型的創(chuàng)建是提供個性化服務(wù)的基礎(chǔ)和核心，用戶建模是指從有關(guān)用戶興趣和行為的信息（如瀏覽行為、瀏覽內(nèi)容、背景知識等）中歸納出可計算的用戶模型的過程。

（2） 資源文件的描述

資源描述文件可以用基于內(nèi)容和基于分類的方法來表示?；趦?nèi)容的方法是利用資源本身的信息來表示資源；基于分類的方法是通過將文檔進(jìn)行歸類來表示資源。

（3）個性化信息檢索及推送

個性化信息檢索技術(shù)，是指能夠根據(jù)用戶的興趣和個性化行為特點(diǎn)進(jìn)行檢索，為用戶提供個性化檢索結(jié)果的技術(shù)。

個性化信息檢索涉及許多檢索算法和建模技術(shù)，如基于詞匯相關(guān)度模型、語義網(wǎng)、智能Agent和概念網(wǎng)的個性化信息檢索模型等。個性化信息檢索實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示：

信息推送就是在分析了解用戶興趣偏好和信息需求的前提下，通過一定的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)或協(xié)議，有目的地將用戶感興趣的信息發(fā)送給用戶。

（4） 協(xié)作過濾推薦技術(shù)

協(xié)作過濾推薦技術(shù)是目前應(yīng)用最為成功的個性化推薦技術(shù)，其核心思想是先找到與其有相似興趣的其他用戶，然后將相似用戶感興趣的內(nèi)容推薦給此用戶。

（5） 智能Agent技術(shù)應(yīng)用

智能Agent不需要或很少需要用戶的干預(yù)和指導(dǎo)而智能完成用戶委托任務(wù)，根據(jù)用戶要求自動過濾、收集用戶感興趣的信息，并且能根據(jù)用戶指定的時間將其傳遞到用戶指定的“地點(diǎn)”，成為用戶與資源之間的中介而很少需要用戶的干預(yù)。

3具有個性化信息服務(wù)的遠(yuǎn)程教育平臺

國外比價典型的代表有：加拿大的Simon Fraser大學(xué)開發(fā)的Virtual—U、美國Pennsylvania 州立大學(xué)開發(fā)的WISH和挪威fronter公司開發(fā)的ClassFronter（課堂先鋒）等。

國內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)教育平臺研究還處于起步階段，但已有越來越多的高校和研究單位意識到網(wǎng)絡(luò)教育平臺的重要性，例如滬江英語網(wǎng)校、Vclass平臺等。

4 小結(jié)

遠(yuǎn)程教育平臺中的個性化信息服務(wù)系統(tǒng)是一個依托信息資源系統(tǒng)，利用相關(guān)技術(shù)建立起來的標(biāo)準(zhǔn)化知識服務(wù)系統(tǒng)平臺，可以為用戶提供多種類型的信息服務(wù)。

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