個(gè)性化推薦技術(shù)及其在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用

孫勵(lì)

摘要：近年來，遠(yuǎn)程教育隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展取得了巨大的進(jìn)步，但由于發(fā)展時(shí)間尚短、資源建設(shè)尚不成熟，其與線下教育相似的傳統(tǒng)教學(xué)模式已不能滿足學(xué)習(xí)者需求。創(chuàng)建能夠?yàn)閷W(xué)習(xí)者提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)建議及精準(zhǔn)的課程推薦、滿足學(xué)習(xí)者個(gè)性化需求的新型教學(xué)模式成為遠(yuǎn)程教育發(fā)展的必然方向。本文介紹了個(gè)性化推薦技術(shù)，對(duì)其在遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域的意義與應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了闡述。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育 個(gè)性化推薦 個(gè)性化學(xué)習(xí)

計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進(jìn)步促進(jìn)了以網(wǎng)絡(luò)教育為主的現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育的飛速發(fā)展，面向大眾的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)在線平臺(tái)被不斷開發(fā)出來。但是在遠(yuǎn)程教育網(wǎng)絡(luò)課程平臺(tái)上，如何從海量資源中選擇適合自己的課程成為學(xué)習(xí)者面臨的一大難題。隨著在線網(wǎng)絡(luò)課程平臺(tái)應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，在各類學(xué)習(xí)系統(tǒng)與學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)教育資源過載的情況下為學(xué)習(xí)者推薦符合其興趣或?qū)W習(xí)目的的資源，從而提升學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果、保證遠(yuǎn)程教育教學(xué)質(zhì)量成為遠(yuǎn)程教育一個(gè)重要研究方向。目前的遠(yuǎn)程教育類網(wǎng)站中，學(xué)習(xí)者只能依據(jù)資源所屬類別進(jìn)行瀏覽或者通過特定目的搜索資源，但在學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)目的尚未明確、資源分類不夠精確的情況下，盲目的瀏覽與簡(jiǎn)單的基于關(guān)鍵詞搜索的模式難以充分有效地利用系統(tǒng)課程資源，造成資源本身及學(xué)習(xí)者個(gè)人精力的浪費(fèi)，難以達(dá)到高效的學(xué)習(xí)。而個(gè)性化推薦技術(shù)能夠很好地解決這類問題，通過分析學(xué)習(xí)者自身特征、學(xué)習(xí)模式特征及資源屬性特征，提供個(gè)性化資源推薦與個(gè)性化學(xué)習(xí)支持服務(wù)。

一、個(gè)性化推薦技術(shù)及其意義

（一）個(gè)性化推薦簡(jiǎn)介

個(gè)性化推薦是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和現(xiàn)代電子商務(wù)發(fā)展的產(chǎn)物，是在信息過載和信息迷航的現(xiàn)實(shí)情況下，為用戶提供有針對(duì)性可實(shí)時(shí)更新的信息與服務(wù)的技術(shù)。個(gè)性化推薦技術(shù)相關(guān)研究在信息科學(xué)、計(jì)算數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)物理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等領(lǐng)域均受到了關(guān)注，推薦系統(tǒng)已應(yīng)用于幾乎所有大型電子商務(wù)網(wǎng)站及其他多個(gè)行業(yè)，推薦對(duì)象包括圖書、影視、音樂、網(wǎng)頁、文章、新聞等等，個(gè)性化服務(wù)對(duì)于提高系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量、提升用戶體驗(yàn)意義重大。

（二）個(gè)性化推薦技術(shù)

1.基于內(nèi)容的推薦?；趦?nèi)容的推薦技術(shù)（Content-based Recommendations）通過計(jì)算課程資源模型與用戶興趣模型的相似度進(jìn)行信息過濾，將相似度較高的資源推薦給學(xué)習(xí)者。根據(jù)模型的不同可以分為基于向量空間模型的推薦、基于關(guān)鍵詞分類的推薦、基于領(lǐng)域分類的推薦、基于潛在語義索引的推薦等等。缺點(diǎn)在于只能根據(jù)用戶現(xiàn)有信息推薦相似資源，在用戶模型發(fā)生改變時(shí)無法進(jìn)行相應(yīng)的更新。

2.基于協(xié)同過濾的推薦。協(xié)同過濾

（Collaborative Filtering Recommendations）包括基于用戶（User-based）的協(xié)同過濾，基于項(xiàng)目（Item-based）的協(xié)同過濾，基于模型（Model-based）的協(xié)同過濾?；谟脩舻膮f(xié)同過濾考慮的是用戶選擇行為的相關(guān)性，根據(jù)相似用戶的興趣對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行推薦；基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾假設(shè)能夠引起用戶興趣的項(xiàng)目必定與其之前評(píng)分高的項(xiàng)目相似，通過計(jì)算項(xiàng)目之間的相似性代替用戶之間的相似性；基于模型的協(xié)同過濾利用歷史資料得到模型，并依此進(jìn)行預(yù)測(cè)與推薦。

3.其他推薦技術(shù)。其他個(gè)性化推薦技術(shù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦、基于知識(shí)的推薦、基于效用的推薦等等。單獨(dú)使用一種技術(shù)難以實(shí)現(xiàn)最佳效果，所以實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中采用的多是組合推薦（Hybrid Recommendation）技術(shù)，以達(dá)到提高資源推薦精準(zhǔn)度、最優(yōu)化推薦結(jié)果的目的。其中，內(nèi)容推薦和協(xié)同過濾推薦的組合最為常見，這種組合方式可以很好地解決協(xié)同過濾技術(shù)的數(shù)據(jù)稀疏性問題。

（三）個(gè)性化推薦在遠(yuǎn)程教育中的意義

遠(yuǎn)程教育已漸漸向主流教育發(fā)展，其趨勢(shì)是實(shí)現(xiàn)以網(wǎng)絡(luò)教育方式為主、雙向互動(dòng)的自主學(xué)習(xí)模式。遠(yuǎn)程教育的特征在于：教師和學(xué)生分離，區(qū)別于面授教育；教育機(jī)構(gòu)提供課程資源，區(qū)別于個(gè)別學(xué)習(xí)；采用多種教學(xué)媒體，實(shí)現(xiàn)雙向交流；采用工業(yè)化形式的教育模式，即一個(gè)產(chǎn)品有大量用戶。目前遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域中Mooc等在線學(xué)習(xí)平臺(tái)、在線課程平臺(tái)尤其是公益性的平臺(tái)，注重于課程資源的建設(shè)、實(shí)現(xiàn)了教學(xué)資源共享，但是對(duì)于所有學(xué)習(xí)者，它所呈現(xiàn)的學(xué)習(xí)內(nèi)容、課程內(nèi)容是一致的，難以適應(yīng)不同類型、不同學(xué)習(xí)程度的學(xué)習(xí)者對(duì)于快速找到符合自身興趣的學(xué)習(xí)資源的需求。學(xué)習(xí)者雖然可以自主選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容，但是在數(shù)量龐雜、種類繁多的資源中，單靠平臺(tái)提供的簡(jiǎn)單分類難以發(fā)現(xiàn)自己真正所需，系統(tǒng)本身缺乏個(gè)性化的學(xué)習(xí)支持服務(wù)、學(xué)習(xí)者難以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的學(xué)習(xí)方式，而個(gè)性化推薦技術(shù)可以解決這個(gè)問題。

二、個(gè)性化推薦技術(shù)在遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景

（一）個(gè)性化的學(xué)習(xí)推薦

通過提取學(xué)習(xí)者的個(gè)性特征和課程的屬性特征實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，學(xué)習(xí)者特征包括年齡、職業(yè)、文化程度、興趣愛好、學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)等。課程特征包括課程難度、所屬學(xué)科類別、使用學(xué)生類別等。提取學(xué)習(xí)者個(gè)性特征能夠解決協(xié)同過濾的“冷啟動(dòng)”問題，通過推斷學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格及個(gè)人認(rèn)知水平，無需依靠歷史數(shù)據(jù)直接向用戶進(jìn)行資源推薦；提取資源自身的屬性信息可以計(jì)算資源之間的關(guān)聯(lián)度，同時(shí)通過分析網(wǎng)站用戶日志，得到用戶對(duì)于瀏覽過的資源的感興趣程度，依據(jù)資源之間的相似度進(jìn)行推薦；或者綜合這兩種特征，為學(xué)習(xí)者提供與其學(xué)習(xí)行為相似的用戶學(xué)習(xí)過的資源。通過基于用戶興趣與資源屬性的精準(zhǔn)的資源推薦，構(gòu)建個(gè)性化的推薦系統(tǒng)，為遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)提供更良好的用戶體驗(yàn)與個(gè)性化服務(wù)。

（二）個(gè)性化的教學(xué)輔助

社交網(wǎng)絡(luò)會(huì)為用戶推薦興趣愛好相似的其他用戶作為好友推薦，遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)或網(wǎng)站同樣可以通過分析用戶行為，提取學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)偏好或者個(gè)性特征、對(duì)課程資源或者不同學(xué)習(xí)模式的適應(yīng)程度，從而為用戶推薦與其學(xué)習(xí)行為或者學(xué)習(xí)興趣相似的用戶，提供互助學(xué)習(xí)的可能性。另外，個(gè)性化推薦中的相關(guān)技術(shù)也可以為學(xué)習(xí)者提供課程難度、與自身適應(yīng)程度等相關(guān)信息，從而提出有效的學(xué)習(xí)建議，實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者有針對(duì)性計(jì)劃性的定制化學(xué)習(xí)行為；同時(shí)依據(jù)這類信息可以為教師提供科學(xué)的教學(xué)建議，從而調(diào)整教學(xué)內(nèi)容或教學(xué)方法、合理安排教學(xué)活動(dòng)、實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的教學(xué)輔導(dǎo)。

三、總結(jié)

遠(yuǎn)程教育的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展需要實(shí)現(xiàn)資源數(shù)量與遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的同步發(fā)展，將個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)用于遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域，分析學(xué)習(xí)者和資源的屬性特征，利用推薦算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的資源推薦、提供個(gè)性化的教學(xué)輔助服務(wù)，有助于學(xué)習(xí)者實(shí)現(xiàn)從資源被動(dòng)瀏覽者到主動(dòng)參與者的轉(zhuǎn)變，與系統(tǒng)進(jìn)行交互，從而完成高效的個(gè)性化學(xué)習(xí)行為。相信隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展、個(gè)性化服務(wù)理念不斷深入人心，個(gè)性化推薦技術(shù)將不斷完善并在遠(yuǎn)程教育領(lǐng)域取得更為廣泛的應(yīng)用。

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（責(zé)編 張宇）