基于凝聚層次聚類的移動教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

徐正巧，趙德偉

(西華師范大學(xué)實(shí)驗(yàn)中心，四川 南充 637009)

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基于凝聚層次聚類的移動教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

徐正巧，趙德偉

(西華師范大學(xué)實(shí)驗(yàn)中心，四川 南充 637009)

傳統(tǒng)教育已經(jīng)無法滿足學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求，因此，將移動學(xué)習(xí)引入傳統(tǒng)課堂已經(jīng)成為時(shí)代的需求．本文結(jié)合Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的凝聚聚類分析方法，分析了移動學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征和行為，有針對性地進(jìn)行課程資源和教學(xué)過程設(shè)計(jì)，有效改善了移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并探討和設(shè)計(jì)了移動學(xué)習(xí)平臺．

移動學(xué)習(xí)，凝聚層次聚類，移動教學(xué)

1 引 言

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動通信技術(shù)的高速發(fā)展，智能設(shè)備的不斷更新，移動互聯(lián)網(wǎng)在人類生活中覆蓋了工作、學(xué)習(xí)、娛樂等各個(gè)方面，真正進(jìn)入了隨時(shí)隨地都有網(wǎng)絡(luò)的時(shí)代．

網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來，生活中的數(shù)據(jù)量劇增，給人類生活帶來了巨大的變革，同時(shí)也給教育事業(yè)帶來了機(jī)遇和挑戰(zhàn)，特別是移動學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和個(gè)性化學(xué)習(xí)成為時(shí)代發(fā)展的必須，成為教育體系和教育制度改革的新趨勢．傳統(tǒng)的教育存在著很多的弊端，學(xué)生在教學(xué)過程中是被動體，學(xué)習(xí)缺乏積極性和主動性，學(xué)生的學(xué)習(xí)智能局限在課堂內(nèi)和學(xué)校內(nèi)，離開了學(xué)校和課堂就不能夠繼續(xù)進(jìn)行知識的學(xué)習(xí)和探索．

2 移動教學(xué)

移動教學(xué)主要依托移動網(wǎng)絡(luò)和互聯(lián)網(wǎng)，通過智能手機(jī)、平板、可穿戴和便攜式設(shè)備，使得學(xué)生可以離開課堂，隨時(shí)、隨地的進(jìn)行學(xué)習(xí)．移動學(xué)習(xí)是一種新型的學(xué)習(xí)模式，它不僅具有多媒體性、交互性、自主性，還有學(xué)習(xí)便捷性、共享性和個(gè)性化等特性．移動設(shè)備的智能化，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的不斷更新，移動技術(shù)的提高，使移動學(xué)習(xí)在情境學(xué)習(xí)、社會性學(xué)習(xí)和終身學(xué)習(xí)等方面更具有獨(dú)特的優(yōu)勢[1]．

移動學(xué)習(xí)逐漸成為教育的新熱點(diǎn)、一種新型的教育模式．其價(jià)值在于突破教學(xué)時(shí)間和空間的界限，融合正式學(xué)習(xí)和非正式學(xué)習(xí)，促進(jìn)新的教育方式和教學(xué)理念的形成，利用教學(xué)設(shè)計(jì)和技術(shù)的整合來提高教學(xué)服務(wù)質(zhì)量[2]．

3 層次聚類算法

層次聚類算法是一種應(yīng)用廣泛的方法，它是將數(shù)據(jù)對象生成一系列聚類樹來完成聚類的過程．層次聚類的方法主要有兩種：合并聚類和分裂聚類．

合并(自下而上)聚類，也稱凝聚聚類，聚類過程是指將每個(gè)對象都看成一個(gè)簇，然后按依據(jù)合并成為更大的簇，直到每個(gè)對象自成一簇，或者達(dá)到某個(gè)終止條件為止[3]．

筆者就我校部分專業(yè)學(xué)生進(jìn)行抽樣調(diào)查，得到學(xué)生樣本集X，記為X={xi|i=1,i=2,…,i=n}．共有500個(gè)學(xué)生樣本，每個(gè)樣本都有7個(gè)屬性(年齡，性別，學(xué)歷，地點(diǎn)，時(shí)間，學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)次數(shù)), 我們可以將這些信息作為訓(xùn)練樣本集進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，根據(jù)學(xué)生特征量化表，如表1所示．

表1 聚類分析量表

生成n*7的數(shù)據(jù)矩陣，

然后利用歐氏距離公式(公式1)轉(zhuǎn)換成n*n的差異度矩陣 (n=500)．

(公式1)

其中i=(xi1,xx2，…，xxip);j=(xj1,xj2,…，xjp);它們分別表示一個(gè)P維數(shù)據(jù)對象．基本算法如下[4]：

步驟1 將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)單獨(dú)的聚類，計(jì)算簇間的距離(兩個(gè)聚類之間相似程度是利用相應(yīng)兩個(gè)聚類中每個(gè)對象間的最小距離(公式1)來加以描述的)．

dmin(Ci,Cj)=minp∈Ci,p∈Cj|p=p′|

(公式2)

步驟2 找到最相似的兩個(gè)簇，合并形成新簇．

步驟3 計(jì)算新產(chǎn)生的簇和原來簇之間的距離．

步驟4 重復(fù)步驟2和步驟3，直到聚類到3個(gè)簇為止．

海瑞溫斯頓將跳時(shí)功能運(yùn)用于部分腕表中，如今史詩陀飛輪Histoire de Tourbillon 9號腕表突破傳統(tǒng)。時(shí)針連續(xù)指示0至12，最后跳回起始位置。連續(xù)分針遵循同樣的設(shè)計(jì)和節(jié)奏。

我們利用SPSS軟件進(jìn)行聚類分析，根據(jù)聚類分析結(jié)果從中歸納出不同的學(xué)習(xí)者類型，對新學(xué)習(xí)者持續(xù)追蹤、檢驗(yàn)，以完善我們的學(xué)習(xí)者類型的劃分．有了準(zhǔn)確的學(xué)習(xí)者類型劃分，就可以預(yù)測學(xué)習(xí)者的行為，并據(jù)此在學(xué)習(xí)者所屬范圍內(nèi)對其關(guān)心的內(nèi)容進(jìn)行搜索，更好地為每類學(xué)生設(shè)計(jì)教學(xué)模式，盡可能地使學(xué)習(xí)者獲取滿意學(xué)習(xí)效果．

4 移動教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

為了滿足正式學(xué)習(xí)者和非正式學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求，將終身教育理念更好的應(yīng)用到現(xiàn)代教育領(lǐng)域，筆者設(shè)計(jì)了移動教學(xué)系統(tǒng)，使得學(xué)習(xí)者可以利用智能移動設(shè)備、個(gè)人數(shù)字助理PDA、PocketPC等通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)進(jìn)行隨時(shí)隨地的學(xué)習(xí)．在設(shè)計(jì)移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，筆者需要考慮多個(gè)因素(比如：學(xué)習(xí)效果、學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)對象、學(xué)習(xí)的成本等等)，因此移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)該由離線模塊和在線模塊兩部分組成，如圖1所示．

A)離線模塊：主要進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(學(xué)生信息數(shù)據(jù)庫和教學(xué)資源庫)中數(shù)據(jù)處理和再建立，主要存儲學(xué)生的個(gè)人屬性(姓名、年齡、出生日期、性別等)、系統(tǒng)瀏覽信息(IP地址、ULR和訪問時(shí)間等)、作業(yè)和提問信息等．教學(xué)資源庫包括教學(xué)資源(課件、視頻、作業(yè)等)、試題資源等．利用Web數(shù)據(jù)挖掘中的凝聚層次聚類方法對移動學(xué)習(xí)中的學(xué)生進(jìn)行聚類分析，將學(xué)生分為3組，根據(jù)聚類分析的結(jié)果建立不同的教學(xué)資源庫，對學(xué)習(xí)者的資源庫進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，以確保知識的新穎性；自動將學(xué)生可用學(xué)習(xí)資源與興趣想結(jié)合，對學(xué)生的學(xué)習(xí)模式、學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)回應(yīng)預(yù)測，為學(xué)生提供動態(tài)的個(gè)性化教學(xué)內(nèi)容，滿足學(xué)生的學(xué)習(xí)需求．

B)在線模塊：學(xué)生通過互聯(lián)網(wǎng)登錄移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該系統(tǒng)由移動課堂、移動交流、移動測試、移動拓展和移動評價(jià)五個(gè)部分．學(xué)生在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)使用移動設(shè)備登陸該系統(tǒng)進(jìn)入移動課堂利用視頻或音頻進(jìn)行學(xué)習(xí)，教師可以遠(yuǎn)程幫助學(xué)生建立學(xué)習(xí)小組，實(shí)時(shí)在線交流或者協(xié)作學(xué)習(xí)；學(xué)生在完成每個(gè)階段學(xué)習(xí)后，可以進(jìn)入移動測試部分進(jìn)行自我檢測、查漏補(bǔ)缺；學(xué)生在課堂學(xué)習(xí)完成之后，可以進(jìn)行知識的拓展，此部分提供了更多推薦資料和知識游戲，以滿足有更高需求的學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)；移動評價(jià)用于學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中或完成過后編寫學(xué)習(xí)心得和學(xué)習(xí)日志，并將此反饋到學(xué)習(xí)信息庫中，以便更好的更新知識體系和教學(xué)資料．

5 系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)和測試

為了驗(yàn)證本移動學(xué)習(xí)平臺實(shí)用性和可靠性，筆者通過問卷調(diào)查和統(tǒng)計(jì)分析的方法進(jìn)行測試．實(shí)驗(yàn)在網(wǎng)絡(luò)配置window 7操作系統(tǒng)環(huán)境下進(jìn)行，使用的計(jì)算機(jī)的配置：處理器為Core i5，主頻3.2GHZ和8G內(nèi)存．

具體步驟：1)筆者在學(xué)校隨機(jī)抽調(diào)了不同專業(yè)的120名學(xué)生，生成量表數(shù)據(jù)如表2所示．

表2 學(xué)生屬性數(shù)據(jù)

3)使用IBM SPSS statistics 22軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，如圖2所示．

4)聚類結(jié)果，將120名學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分為3組，結(jié)果如圖3所示．

測試結(jié)果表明，基于凝聚層次聚類的移動教學(xué)系統(tǒng)可以對學(xué)生信息進(jìn)行正確的分析，使學(xué)習(xí)者可以隨時(shí)隨地學(xué)習(xí)，交互界面友好，知識個(gè)性化，能很好的進(jìn)行合作和交流學(xué)習(xí)．該系統(tǒng)滿足移動學(xué)習(xí)者的需求，并達(dá)到系統(tǒng)設(shè)計(jì)的預(yù)期目標(biāo)．

6 結(jié)束語

移動學(xué)習(xí)時(shí)間和地點(diǎn)的不確定性打破了傳統(tǒng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的完整性，因而只是單純依靠移動學(xué)習(xí)很難建立起系統(tǒng)的知識結(jié)構(gòu)[5]．本文主要利用凝聚層次聚類和Web日志挖掘技術(shù)，結(jié)合移動學(xué)習(xí)理論，對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)新技術(shù)與先進(jìn)學(xué)習(xí)理念的結(jié)合，滿足學(xué)習(xí)者隨時(shí)隨地、自由化、個(gè)性化、多元化的學(xué)習(xí)，從而提高教育質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)教育均衡發(fā)展，培育更多優(yōu)質(zhì)人才，為教育事業(yè)提供新的策略[6]．

[1] 傅鋼善,李 婷.3G時(shí)代基于專家系統(tǒng)的移動學(xué)習(xí)模式[J].中國電化教育.2010.4.279:106-111

[2] 孫慶華.社會性軟件支持師生教與學(xué)的研究[D]. 東北師范大學(xué).2008.6

[3] 范明,孟小峰.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].機(jī)械工業(yè)出版社.2007.3:267

[4] 李凱，王蘭.層次聚類的簇集成方法研究. [J]計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用.2010, 46(27):120-123

[5] 黃成云,左明,榮先海.基于云計(jì)算的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì) [J].現(xiàn)代教育技術(shù).2010.20(8):102-105

[6] 趙世梁.基于移動學(xué)習(xí)的無線網(wǎng)絡(luò)測評系統(tǒng)的研究[D].首都師范大學(xué).2006.5

The Design of Mobile Teaching System Based on Agglomerative Hierarchical Clustering

XU Zheng-qiao, ZHAO De-wei

(China West Normal University, experiment center, Nanchong 637009, China)

Traditional education has been unable to meet the needs of learning under new situations.Therefore, introducing mobile learning into classroom has become the demand of the times. This paper analyzes learners’ characteristics and behaviors in mobile learning through agglomerative hierarchical clustering method,in order to design curriculum resources and teaching process which can effectively improve the topology of mobile learning system, and explore the mobile learning platform.

Mobile Learning, Agglomerative hierarchical clustering,Mobile Teaching

1673-5072(2015)01-0090-05

2014-12-12

四川省教育廳科研項(xiàng)目(12ZB144);西華師范大學(xué)?；鹳Y助項(xiàng)目(12A038)

徐正巧(1982-)，女，寧夏鹽池人，西華師范大學(xué)實(shí)驗(yàn)中心講師，主要從事數(shù)據(jù)挖掘和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)研究．

TP393

A