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    基于個(gè)性化推薦學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)教學(xué)課程平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2017-05-10 11:24:16蔡宏果彭昱忠利云姜黎黎
    大學(xué)教育 2017年5期
    關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)規(guī)則教師培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)

    蔡宏果 彭昱忠 利云 姜黎黎

    [摘 要]針對(duì)傳統(tǒng)中小學(xué)教師繼續(xù)教育課堂培訓(xùn)教學(xué)模式存在教學(xué)環(huán)節(jié)過于單調(diào)和程序化,忽視學(xué)生的主體性和個(gè)性特征等方面的不足,研究并設(shè)計(jì)了一個(gè)適應(yīng)在職教師培訓(xùn)的自主個(gè)性化學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)課程教學(xué)平臺(tái)。首先討論通過建立基于個(gè)性化推薦的網(wǎng)絡(luò)培訓(xùn)課程平臺(tái)來實(shí)現(xiàn)“一體兩翼”的培訓(xùn)目標(biāo),接著介紹了平臺(tái)的設(shè)計(jì)方案、教學(xué)平臺(tái)系統(tǒng)的功能、系統(tǒng)結(jié)構(gòu),最后重點(diǎn)闡述了課程平臺(tái)的系統(tǒng)核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn)。該平臺(tái)的構(gòu)建可有效提高教師培訓(xùn)的教學(xué)效率和教學(xué)質(zhì)量,為探索有效提升在職教師培訓(xùn)的新模式提供新途徑,為解決國培等培訓(xùn)項(xiàng)目培訓(xùn)質(zhì)量提升提供新方法。

    [關(guān)鍵詞]個(gè)性化推薦學(xué)習(xí);關(guān)聯(lián)規(guī)則;在線教學(xué)平臺(tái);網(wǎng)絡(luò)教學(xué);教師培訓(xùn)

    [中圖分類號(hào)] G64 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2095-3437(2017)05-0196-03

    隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷地在教師培訓(xùn)領(lǐng)域中滲透與融合。教育部辦公廳印發(fā)的《2017年教育信息化工作要點(diǎn)》明確提出, 深入推進(jìn)信息技術(shù)與教育教學(xué)深度融合,深化數(shù)字教育資源開發(fā)與應(yīng)用,加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)空間應(yīng)用廣度與深度。教師培訓(xùn)屬于一種在職繼續(xù)教育,有其特點(diǎn)和難點(diǎn),在線學(xué)習(xí),個(gè)性化學(xué)習(xí)作為近年來研究的一種新的培訓(xùn)方式,更重視在職培訓(xùn)學(xué)生的主體性和個(gè)性特征,讓學(xué)生實(shí)現(xiàn)更高效的學(xué)習(xí),無疑將在未來教育技術(shù)發(fā)展過程中占據(jù)主導(dǎo)地位。無論從培訓(xùn)機(jī)構(gòu)層面還是從受培訓(xùn)學(xué)生需求層面看,多元化、智能化、個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)必將成為未來在職教師培訓(xùn)領(lǐng)域發(fā)展的主要方向。

    國家對(duì)于在職教師的培訓(xùn)越來越重視,每年投入大量的國培等各類培訓(xùn)項(xiàng)目經(jīng)費(fèi),但培訓(xùn)效果卻不盡于人意。這是因?yàn)樵诼毥處煛鞍肷皇臁钡闹R(shí)結(jié)構(gòu)造成的,“不怕不懂,就怕一知半解”告訴我們傳統(tǒng)的課堂統(tǒng)一教學(xué)培訓(xùn)模式,是導(dǎo)致在職教師培訓(xùn)熱情不高,培訓(xùn)目標(biāo)參差不齊的主要原因。因此,網(wǎng)絡(luò)研修、校本研修、鄉(xiāng)村教師工作坊等依托網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的培訓(xùn)項(xiàng)目成為當(dāng)前全國中小學(xué)教師繼續(xù)教育資助的重點(diǎn)領(lǐng)域。近年來,我校也適時(shí)提出通過建立教師在線培訓(xùn)工作坊和“一體兩翼”來破解教師培訓(xùn)瓶頸,“一體”是以教師自主校本研修為主體,“兩翼”分別是遠(yuǎn)程培訓(xùn)和集中培訓(xùn)。這些都迫切需要網(wǎng)絡(luò)在線培訓(xùn)平臺(tái)的技術(shù)支撐。

    根據(jù)培訓(xùn)目標(biāo)和教學(xué)系統(tǒng)的建設(shè)要求,本文提出了一種基于個(gè)性化推薦學(xué)習(xí)的在線課程教學(xué)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)技術(shù)。基于個(gè)性化推薦學(xué)習(xí)的在線課程教學(xué)平臺(tái)系統(tǒng)是一個(gè)跨平臺(tái)、跨數(shù)據(jù)庫、可擴(kuò)充和可移植的系統(tǒng)。系統(tǒng)通過智能學(xué)習(xí)到訪者的特征和使用痕跡,調(diào)整使用者的學(xué)習(xí)內(nèi)容和訓(xùn)練題庫,同時(shí),根據(jù)使用者的學(xué)習(xí)情況自動(dòng)分析使用者的潛在學(xué)習(xí)需求,推送課程知識(shí),供使用者自主選擇學(xué)習(xí)。大部分的教學(xué)資源和信息資源采用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ),充分利用和整合網(wǎng)絡(luò)資源的有效利用。

    一、相關(guān)工作

    本系統(tǒng)平臺(tái)的核心技術(shù)是通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘來實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦學(xué)習(xí)課程知識(shí)。個(gè)性化推薦服務(wù)被廣泛應(yīng)用于數(shù)字圖書館、電子商務(wù)、新聞網(wǎng)站等各個(gè)領(lǐng)域中。[1]個(gè)性化推薦服務(wù)根據(jù)用戶興趣的相似性來推薦資源,通過研究不同用戶的興趣 ,主動(dòng)為用戶推薦最需要的資源。個(gè)性化推薦技術(shù)主要有三種:基于規(guī)則過濾技術(shù)、基于內(nèi)容過濾技術(shù)、基于協(xié)作過濾技術(shù)。[2]該項(xiàng)技術(shù)是提高個(gè)性化、自主學(xué)習(xí)的一種重要手段。近年來,隨著數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的拓展,利用關(guān)聯(lián)規(guī)則實(shí)現(xiàn)基于規(guī)則的過濾推薦成為主流。文獻(xiàn)[3]提出了一個(gè)簡(jiǎn)單高效的關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式挖掘算法Predictor,該算法具有較快的響應(yīng)速度,可以滿足實(shí)時(shí)頁面推薦的需要,同時(shí)該算法還可以進(jìn)行增量挖掘。文獻(xiàn)[4]Weiyang Lin等也是提出一種高效的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法來實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。

    關(guān)聯(lián)規(guī)則也稱為關(guān)聯(lián)模式,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項(xiàng)集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。是一種較好的信息推薦方法。是形如:A(年齡(X,“20...30”), 職業(yè)(X,“學(xué)生”))→B(購買(X,“筆記本電腦”))的形式。挖掘算法首先由Agrawal等提出來和研究,Agrawal等提出基于頻繁項(xiàng)集的剪枝算法分為兩個(gè)階段,首先找出所有的頻繁項(xiàng)集,然后由頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則,這些規(guī)則必須滿足最小支持度和最小可信度。支持度(support): P(A∪B),即A和B這兩個(gè)項(xiàng)集在事務(wù)集TS中同時(shí)出現(xiàn)的概率。置信度(confidence): P(B|A),即在出現(xiàn)項(xiàng)集A的事務(wù)集TS中,項(xiàng)集B也同時(shí)出現(xiàn)的概率。同時(shí)滿足最小支持度閾值和最小置信度閾值的規(guī)則稱為強(qiáng)規(guī)則。給定一個(gè)事務(wù)集TS,挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則問題就是產(chǎn)生支持度和可信度分別大于用戶給定的最小支持度和最小可信度的關(guān)聯(lián)規(guī)則,也就是產(chǎn)生強(qiáng)規(guī)則的問題。為了降低個(gè)性學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的研發(fā)難度,本系統(tǒng)引擎模塊通過接口調(diào)用比較著名的成熟開源數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)Weka實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能。

    二、系統(tǒng)平臺(tái)設(shè)計(jì)

    整個(gè)系統(tǒng)劃分為課程資源管理、系統(tǒng)管理、個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦和互動(dòng)管理等四個(gè)子系統(tǒng),每個(gè)子系統(tǒng)包含若干功能模塊。系統(tǒng)的主要模塊如圖1所示。

    三、系統(tǒng)核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn)

    (一)學(xué)習(xí)行為捕獲

    學(xué)生的在本平臺(tái)系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)行為主要體現(xiàn)為其在平臺(tái)上的訪問行為上,包括頁面瀏覽行為和超鏈接點(diǎn)擊行為,比如,用戶在各個(gè)頁面之間的跳轉(zhuǎn)關(guān)系、在單個(gè)頁面上的鼠標(biāo)、鍵盤操作的訪問行為。用JavaScript 腳本即可跟蹤和記錄學(xué)生用戶在系統(tǒng)內(nèi)的訪問行為,從而捕捉到用戶先后瀏覽過的知識(shí)點(diǎn)和資源、瀏覽時(shí)間和持續(xù)時(shí)間等信息,這是獲取用戶個(gè)性化信息的關(guān)鍵的一環(huán)。獲取用戶瀏覽的知識(shí)點(diǎn)和資源行為目的是為了分析該用戶是否真正學(xué)習(xí)過該知識(shí)點(diǎn)和資源,共學(xué)習(xí)了多長(zhǎng)時(shí)間,以供后期的推薦做參考。

    (二)學(xué)習(xí)行為識(shí)別

    考慮到可能存在用戶只是誤訪問了知識(shí)點(diǎn)和相關(guān)資源,或者因各種原因訪問了但只匆匆一看,則這種情況并不能算正在學(xué)習(xí)過該資源,所以不能將用戶點(diǎn)擊過的知識(shí)點(diǎn)和資源記錄都保存,否則就會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。所以需要計(jì)算并判斷用戶在知識(shí)點(diǎn)頁面停留的時(shí)間來確定用戶是否學(xué)習(xí)了知識(shí)點(diǎn)和對(duì)應(yīng)資源,如果超過了預(yù)定的時(shí)間,就獲取用戶的編號(hào)、用戶學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)的編號(hào)保存為用戶學(xué)習(xí)日志數(shù)據(jù)表一條記錄。另外,為了方便后期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和挖掘,可把知識(shí)點(diǎn)編號(hào)構(gòu)建成字符串類型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫用戶學(xué)習(xí)行為表里。在這里,通過加載課程頁面時(shí)執(zhí)行一個(gè)Ajax方法,在Ajax異步請(qǐng)求方法里面加入定時(shí)器setTimeout,在定時(shí)器規(guī)定的時(shí)間內(nèi)發(fā)送一個(gè)請(qǐng)求調(diào)用后臺(tái)的方法并把相關(guān)參數(shù)傳遞到后臺(tái),后臺(tái)就把數(shù)據(jù)保存進(jìn)數(shù)據(jù)庫里面。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)時(shí),假定學(xué)生瀏覽訪問該資源的時(shí)間大于等于五分鐘(300000毫秒)即可認(rèn)為該學(xué)生學(xué)習(xí)過對(duì)應(yīng)知識(shí)和資源,對(duì)于用戶已經(jīng)學(xué)習(xí)過的知識(shí)點(diǎn)不會(huì)重復(fù)記錄,在后臺(tái)代碼加了判斷。關(guān)鍵代碼如下:

    (三)個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦

    首先獲取用戶的學(xué)生注冊(cè)的基本信息、在線練習(xí)測(cè)試成績(jī)、學(xué)習(xí)行為記錄數(shù)據(jù)等進(jìn)行預(yù)處理后,通過調(diào)用Weka進(jìn)行分類和聚類確定學(xué)生所屬群體,然后將學(xué)生注冊(cè)的基本信息、在線練習(xí)測(cè)試成績(jī)、學(xué)習(xí)行為記錄數(shù)據(jù)與互動(dòng)管理子系統(tǒng)中的評(píng)論信息、評(píng)分信息和教師標(biāo)導(dǎo)信息結(jié)合構(gòu)建事務(wù)集,并調(diào)用Weka的數(shù)據(jù)規(guī)范化處理和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法進(jìn)行數(shù)據(jù)正則化處理與數(shù)據(jù)挖掘,發(fā)現(xiàn)給定置信度和支持度的描述用戶學(xué)習(xí)“興趣”的規(guī)則,以及挖掘?qū)W生學(xué)習(xí)的“技術(shù)路線圖”然后進(jìn)行用戶匹配和信息推薦,向當(dāng)前訪問學(xué)生用戶推薦可能“感興趣”的知識(shí)點(diǎn)和教學(xué)資源,最終實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦。

    四、結(jié)束語

    本文主要探討了基于個(gè)性化推薦學(xué)習(xí)的在線課程教學(xué)平臺(tái)的構(gòu)建思路、設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)技術(shù)。基于個(gè)性化推薦學(xué)習(xí)的在線課程教學(xué)平臺(tái)系統(tǒng)是一個(gè)跨平臺(tái)、跨數(shù)據(jù)庫、可擴(kuò)充和移植的系統(tǒng)。系統(tǒng)通過智能學(xué)習(xí)到訪者的特征和使用痕跡,調(diào)整使用者的學(xué)習(xí)內(nèi)容和訓(xùn)練題庫,同時(shí),根據(jù)使用者的學(xué)習(xí)情況自動(dòng)分析使用者的潛在學(xué)習(xí)需求,推送課程知識(shí),供使用者自主選擇學(xué)習(xí)。面向課堂教學(xué)和學(xué)生自主個(gè)性化學(xué)習(xí)的在線教學(xué)平臺(tái)的構(gòu)建是一個(gè)復(fù)雜、浩大的工作,不僅需要涉及課程群的多位專業(yè)授課教師深入研究知識(shí)點(diǎn)群,重構(gòu)知識(shí)點(diǎn)群層次,與系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想接軌。還需要平臺(tái)相關(guān)技術(shù)人員構(gòu)建好相應(yīng)軟件技術(shù)平臺(tái),不斷改進(jìn)技術(shù),并在平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)相關(guān)教育理念和教學(xué)思想。平臺(tái)的構(gòu)建和應(yīng)用,打破了傳統(tǒng)教學(xué)的時(shí)空限制,能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)、推薦學(xué)習(xí)的培訓(xùn)目標(biāo)。下一步我們將繼續(xù)深入研究,并在教學(xué)實(shí)踐中不斷改進(jìn)、完善、擴(kuò)充本系統(tǒng)的功能,使其能夠滿足更深更廣的教師培訓(xùn)需要。

    [ 參 考 文 獻(xiàn) ]

    [1] 曾春,邢春曉,周立柱.個(gè)性化服務(wù)技術(shù)綜述[J].軟件學(xué)報(bào),2002(10):1952-1961.

    [2] 郭艷紅,鄧貴仕.協(xié)作過濾的一種個(gè)性化推薦算法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2008(1):39-58.

    [3] 張慧穎,梁偉.基于用戶訪問模式挖掘的網(wǎng)頁實(shí)時(shí)推薦研究 [J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2004(6):70-73.

    [4] WeiyangLin,Sergio A. Alvarez,Carolina Ruiz. Efficient Adap?鄄tive?鄄Support Association Rule Mining for Recommender Systems[J]. Data Mining and Knowledge Discovery,2002(1).

    [5] 潘征宇,鐘紹春,鐘永江,等.個(gè)性化學(xué)習(xí)工具設(shè)計(jì)及應(yīng)用研究[J].中國電化教育,2015(6):85-91.

    [6] 張楊,徐傳運(yùn),王森.面向課程群的軟件案例庫建設(shè)方法研究[J].計(jì)算機(jī)育,2015(19):35-38.

    [特約編輯:黃緊德]

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