摘 要： 為了讓學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中能夠快速獲得所需的知識(shí)和核心內(nèi)容，首先給出一個(gè)采用xml格式的多層次知識(shí)庫(kù)，并基于學(xué)習(xí)者的身份特征、學(xué)習(xí)行為和測(cè)試結(jié)果，利用改進(jìn)的協(xié)同過(guò)濾算法和基于約束的推薦算法，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的潛在學(xué)習(xí)需求，完成知識(shí)推送和個(gè)性化學(xué)習(xí)定制。最后，對(duì)學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。所研制的系統(tǒng)滿足了學(xué)習(xí)者獲得所需知識(shí)和學(xué)習(xí)指導(dǎo)的需求，提高了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。
關(guān)鍵詞： 知識(shí)推薦；學(xué)習(xí)需求；個(gè)性化；學(xué)習(xí)引導(dǎo)
0 引言
《國(guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要》提出要“以學(xué)生為主體，以教師為主導(dǎo)，充分發(fā)揮學(xué)生的主動(dòng)性”、“為每個(gè)學(xué)生提供適合的教育”、“把提高質(zhì)量作為教育改革發(fā)展的核心任務(wù)”。因此，為學(xué)生營(yíng)造一個(gè)可以主動(dòng)思考、個(gè)性化、自主學(xué)習(xí)的環(huán)境尤為重要。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，具有個(gè)性化、自主性、主動(dòng)性和非時(shí)空性特征的網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)已經(jīng)成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)。一些學(xué)校和機(jī)構(gòu)都紛紛建立教育資源共享服務(wù)平臺(tái)，提供大規(guī)模的開(kāi)放課程，讓學(xué)生可以利用網(wǎng)絡(luò)化教學(xué)平臺(tái)進(jìn)行交互學(xué)習(xí)，同時(shí)也開(kāi)發(fā)一些網(wǎng)站(如http://www.lifegrowing.com/ceha/)對(duì)自主學(xué)習(xí)模式進(jìn)行探索。
當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)存在如下問(wèn)題[1]：（1）為學(xué)習(xí)者所提供的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境(平臺(tái))對(duì)于海量的學(xué)習(xí)資源無(wú)法進(jìn)行有效整合，學(xué)習(xí)者很難快速找到和定位自己所需要的學(xué)習(xí)資源；（2）不能根據(jù)學(xué)習(xí)者的行為特征，挖掘出學(xué)習(xí)者隱含的學(xué)習(xí)需求；(3) 缺乏個(gè)性化的知識(shí)推送及學(xué)習(xí)路徑的動(dòng)態(tài)生成機(jī)制；（4）學(xué)習(xí)資源的格式各種各樣，缺乏語(yǔ)義，機(jī)器難于理解和自動(dòng)處理。
針對(duì)上述問(wèn)題，本文對(duì)學(xué)習(xí)需求的挖掘算法、知識(shí)推送算法和知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建方法進(jìn)行了研究和探討。
1 學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)實(shí)質(zhì)是一個(gè)借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法的系統(tǒng)，該系統(tǒng)根據(jù)預(yù)先獲取的學(xué)習(xí)者基本信息、偏好、學(xué)習(xí)行為和測(cè)試結(jié)果，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者的顯性和隱性學(xué)習(xí)需求，主動(dòng)從知識(shí)庫(kù)中搜索出符合學(xué)習(xí)者需求的知識(shí)，動(dòng)態(tài)生成學(xué)習(xí)路徑，促使學(xué)習(xí)者更好的完成學(xué)習(xí)。
1.1 系統(tǒng)總體框架
學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)的總體框架如圖1所示。
系統(tǒng)的主要流程如下：
（1）對(duì)于首次使用系統(tǒng)的學(xué)習(xí)者，系統(tǒng)首先進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，并記錄其個(gè)人信息，然后根據(jù)學(xué)習(xí)者的個(gè)人檔案和調(diào)查結(jié)果，從知識(shí)庫(kù)中提取并推薦專業(yè)領(lǐng)域的相關(guān)知識(shí)，如知識(shí)體系、前沿資訊和主要參考文獻(xiàn)等，完成初步的知識(shí)推送。
?。?）學(xué)習(xí)者可以對(duì)推送的知識(shí)進(jìn)行評(píng)價(jià)，在使用個(gè)性化知識(shí)推送系統(tǒng)過(guò)程中，系統(tǒng)會(huì)不斷收集學(xué)習(xí)者的所有學(xué)習(xí)行為，這些數(shù)據(jù)都被記錄在個(gè)人檔案及學(xué)習(xí)行為庫(kù)中。
?。?）系統(tǒng)根據(jù)個(gè)人信息和學(xué)習(xí)行為、測(cè)試結(jié)果等，發(fā)現(xiàn)潛在的學(xué)習(xí)興趣點(diǎn)，即學(xué)習(xí)需求挖掘。
?。?）系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)者的反饋結(jié)果、學(xué)習(xí)需求、學(xué)習(xí)績(jī)效以及各知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系，提供知識(shí)推送。
?。?）學(xué)習(xí)者根據(jù)系統(tǒng)的推送內(nèi)容進(jìn)入下一環(huán)節(jié)或主題的學(xué)習(xí)。
1.2 構(gòu)建個(gè)人檔案及學(xué)習(xí)行為庫(kù)
“個(gè)人檔案及學(xué)習(xí)行為庫(kù)” 為學(xué)習(xí)需求的挖掘提供依據(jù)，主要保存了學(xué)習(xí)者個(gè)人信息（如性別、年齡、專業(yè)、興趣愛(ài)好等）、學(xué)業(yè)信息（年級(jí)、學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)計(jì)劃、學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)績(jī)效等）、學(xué)習(xí)活動(dòng)記錄（學(xué)習(xí)者所學(xué)學(xué)科知識(shí)的學(xué)習(xí)情況、學(xué)習(xí)者進(jìn)行信息檢索和主題討論的記錄）、評(píng)價(jià)信息（學(xué)習(xí)者對(duì)所推薦的學(xué)習(xí)路徑、學(xué)習(xí)材料、信息搜索結(jié)果等的評(píng)價(jià)、學(xué)習(xí)者的自我評(píng)價(jià)）等。所有這些信息都保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中。以下是“個(gè)人檔案及學(xué)習(xí)行為庫(kù)”中的部分關(guān)系模式：
學(xué)習(xí)者個(gè)人信息（學(xué)習(xí)者編號(hào)，姓名，性別，專業(yè)，電子郵箱，出生日期，照片）
學(xué)習(xí)知識(shí)點(diǎn)（知識(shí)點(diǎn)編號(hào), 學(xué)習(xí)者編號(hào)，開(kāi)始學(xué)習(xí)的時(shí)間，退出學(xué)習(xí)的時(shí)間，操作）
信息檢索（編號(hào)，關(guān)鍵詞，搜索結(jié)果，搜索時(shí)間）
測(cè)試（測(cè)試編號(hào)，學(xué)習(xí)者編號(hào)，試卷編號(hào)，用時(shí)，分?jǐn)?shù)，測(cè)試時(shí)間）
提問(wèn)問(wèn)題（問(wèn)題編號(hào)，學(xué)習(xí)者編號(hào)，問(wèn)題內(nèi)容，提問(wèn)時(shí)間）
主題討論（討論編號(hào)，討論主題，讀帖數(shù)、發(fā)帖數(shù)，進(jìn)入頁(yè)面時(shí)間，離開(kāi)頁(yè)面時(shí)間）
1.3 構(gòu)建知識(shí)庫(kù)
知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)了專業(yè)、課程、知識(shí)點(diǎn)和相關(guān)的教學(xué)、科研資源。知識(shí)處理模塊負(fù)責(zé)將外部數(shù)據(jù)（本地其他教學(xué)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)上的教育資源）通過(guò)分類、清理、轉(zhuǎn)換生成基于xml格式的多層知識(shí)庫(kù)。知識(shí)庫(kù)的層次結(jié)構(gòu)如圖2所示。
在知識(shí)庫(kù)的層次結(jié)構(gòu)中，專業(yè)為最高層，用一個(gè)majorList.xml文檔來(lái)描述專業(yè)信息以及每個(gè)專業(yè)所包含的課程（用課程ID來(lái)標(biāo)識(shí)課程），課程信息通過(guò)courseList.xml文檔來(lái)描述，專業(yè)和課程之間為多對(duì)多關(guān)系。每個(gè)課程包含一個(gè)多層次描述的章節(jié)知識(shí)樹(shù)，用獨(dú)立的section_courseID.xml來(lái)描述，xml文檔內(nèi)的章節(jié)知識(shí)點(diǎn)均使用SectionNode來(lái)表示，SectionNode允許層次嵌套。每個(gè)章節(jié)知識(shí)點(diǎn)包含一個(gè)或多個(gè)元知識(shí)點(diǎn)，用獨(dú)立的knowledgesectionID.xml來(lái)描述，元知識(shí)點(diǎn)是最小單位的知識(shí)點(diǎn)，不能再分（如一個(gè)概念、一個(gè)定理等）。每個(gè)元知識(shí)點(diǎn)包含相關(guān)的教學(xué)資源、科研資源、背景資源、拓展資源和其他附件資源。這些資源的形式是多樣的，可以是word文件、PDF文件、文本和視頻等。在描述章節(jié)知識(shí)點(diǎn)和元知識(shí)點(diǎn)屬性時(shí)，不僅包括編號(hào)、名稱、關(guān)鍵詞、難易程度、重要程度等，還要表明知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系。知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系主要有[2]：
⑴ 先后關(guān)系：在學(xué)習(xí)過(guò)程中，知識(shí)點(diǎn)和知識(shí)點(diǎn)之間存在先后順序，即一個(gè)知識(shí)點(diǎn)當(dāng)前是否可以學(xué)習(xí)取決于另外一些知識(shí)點(diǎn)是否學(xué)習(xí)過(guò)。
⑵ 選擇關(guān)系：在學(xué)習(xí)過(guò)程中，具有選擇關(guān)系的知識(shí)點(diǎn)具有共同的前驅(qū)知識(shí)點(diǎn)，它們可以互相替換，可以使用不同的教學(xué)方法達(dá)到相同的教學(xué)目的，這樣可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的喜好、特點(diǎn)等選擇最適合其學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)。
?、?擴(kuò)展關(guān)系：有的知識(shí)點(diǎn)是另外一些知識(shí)點(diǎn)進(jìn)一步深化的內(nèi)容，可根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)目標(biāo)、類型等選擇是否學(xué)習(xí)。
1.4 學(xué)習(xí)需求的挖掘算法
學(xué)習(xí)需求的獲取有兩種，一種是根據(jù)學(xué)習(xí)者的行為進(jìn)行自動(dòng)的收集和挖掘，發(fā)現(xiàn)其個(gè)性特點(diǎn)和興趣點(diǎn)；另一種是根據(jù)學(xué)習(xí)者的身份特征（如：所學(xué)專業(yè)、當(dāng)前學(xué)習(xí)階段等）進(jìn)行學(xué)習(xí)需求的挖掘。
1.4.1 根據(jù)學(xué)習(xí)者的身份特征進(jìn)行學(xué)習(xí)需求的挖掘
如果學(xué)習(xí)者是首次使用本系統(tǒng)，沒(méi)有學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，此時(shí)采用基于用戶注冊(cè)信息來(lái)發(fā)現(xiàn)潛在的興趣點(diǎn)。算法的基本方法是：將學(xué)習(xí)者的性別、專業(yè)、出生日期、所在年級(jí)和愛(ài)好等屬性作為一種特征，計(jì)算每種特征的學(xué)習(xí)者感興趣的知識(shí)點(diǎn)。也就是說(shuō)，對(duì)于每種特征f，計(jì)算具有這種特征的學(xué)習(xí)者對(duì)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的感興趣程度p( f, i )[3] ：
其中N( i )是對(duì)知識(shí)點(diǎn)i感興趣的用戶集合，U( f )是具有特征f的用戶集合。
用戶是否對(duì)知識(shí)點(diǎn)i感興趣可以通過(guò)用戶訪問(wèn)該知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)資源所用時(shí)間以及訪問(wèn)頻率來(lái)判斷。由于學(xué)習(xí)資源內(nèi)容的多少對(duì)實(shí)際訪問(wèn)時(shí)間的影響，所以采用單位時(shí)間更合理。具體計(jì)算公式如下：
其中Fr(i,j)為用戶j訪問(wèn)知識(shí)點(diǎn)i 的單位時(shí)間，Dur(i,j) 為用戶j訪問(wèn)知識(shí)點(diǎn)i 的頻率。
設(shè)定一個(gè)閾值k，當(dāng)q（i,j）大于閾值k時(shí)就可以認(rèn)為用戶j對(duì)知識(shí)點(diǎn)i感興趣。
對(duì)每種特征設(shè)置一定的權(quán)重（如專業(yè)特征、愛(ài)好特征的權(quán)重設(shè)置大些，出生日期特征的權(quán)重設(shè)置小些），將計(jì)算出來(lái)的p( f, i )按照一定權(quán)重相加，就可以得到學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求了。
1.4.2 根據(jù)學(xué)習(xí)者的行為進(jìn)行學(xué)習(xí)需求的挖掘
如果系統(tǒng)已經(jīng)保存了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，就可以利用這些數(shù)據(jù)來(lái)修正用戶潛在的興趣點(diǎn)，使其貼近學(xué)習(xí)者的真實(shí)需求。具體算法描述如下：
?、?計(jì)算知識(shí)點(diǎn)之間的相似度[3]：
?、?計(jì)算用戶u對(duì)一個(gè)知識(shí)點(diǎn)j的興趣：
其中，N(u)是學(xué)習(xí)者感興趣的知識(shí)點(diǎn)集合，S(j,k)是與知識(shí)點(diǎn)j最相似的k個(gè)知識(shí)點(diǎn)的集合， Wji是知識(shí)點(diǎn)j和i的相似度，rui是用戶u對(duì)知識(shí)點(diǎn)i的興趣（如果用戶u學(xué)過(guò)知識(shí)點(diǎn)i，即可令rui=1）。
通過(guò)以上算法就可以得到和學(xué)習(xí)者歷史上感興趣的知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)度高的知識(shí)點(diǎn)列表。所挖掘出來(lái)的知識(shí)點(diǎn)用于知識(shí)推薦。
1.5 知識(shí)推薦算法
系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)者感興趣的知識(shí)點(diǎn)、知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系和難易程度生成學(xué)習(xí)路徑，學(xué)習(xí)者選擇路徑中相應(yīng)知識(shí)點(diǎn)后，系統(tǒng)將組織好的個(gè)性化學(xué)習(xí)資源呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者。學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)到一定階段后，可進(jìn)行學(xué)習(xí)效果的測(cè)試和自評(píng)，以檢驗(yàn)學(xué)習(xí)效果。系統(tǒng)根據(jù)檢驗(yàn)的學(xué)習(xí)效果，調(diào)整后續(xù)學(xué)習(xí)的內(nèi)容[4]。
生成學(xué)習(xí)路徑的方法如下：
?、?根據(jù)學(xué)習(xí)需求，查詢知識(shí)庫(kù)，找出與學(xué)習(xí)需求存在上下層關(guān)系、先后關(guān)系、選擇關(guān)系和擴(kuò)展關(guān)系的元知識(shí)點(diǎn)，形成元知識(shí)點(diǎn)集合；
?、?如果查詢到的元知識(shí)點(diǎn)是相對(duì)獨(dú)立的，與其他知識(shí)點(diǎn)沒(méi)有關(guān)系，可以直接將與該知識(shí)點(diǎn)相關(guān)的學(xué)習(xí)資源推送給學(xué)習(xí)者；
⑶ 對(duì)于非獨(dú)立的知識(shí)點(diǎn)，首先按照知識(shí)點(diǎn)的層次結(jié)構(gòu)，生成初步的學(xué)習(xí)路徑，然后再結(jié)合學(xué)習(xí)者的主動(dòng)反饋或?qū)W習(xí)過(guò)程中的測(cè)試成績(jī)，按照一定的規(guī)則調(diào)整學(xué)習(xí)內(nèi)容[5]。系統(tǒng)主要采用IF……THEN……的推理規(guī)則來(lái)調(diào)整下一階段的學(xué)習(xí)。例如： IF 學(xué)習(xí)者沒(méi)有達(dá)到當(dāng)前知識(shí)點(diǎn)的通過(guò)閾值并且有選擇關(guān)系的知識(shí)點(diǎn)，THEN學(xué)習(xí)內(nèi)容為選擇關(guān)系的知識(shí)點(diǎn)；IF學(xué)習(xí)者沒(méi)有達(dá)到當(dāng)前知識(shí)點(diǎn)的通過(guò)閾值并且沒(méi)有選擇關(guān)系的知識(shí)點(diǎn)，THEN學(xué)習(xí)內(nèi)容為當(dāng)前知識(shí)點(diǎn)；IF 學(xué)習(xí)者達(dá)到當(dāng)前知識(shí)點(diǎn)的通過(guò)閾值并且有后序知識(shí)點(diǎn)，THEN學(xué)習(xí)內(nèi)容為后序知識(shí)點(diǎn)。
2 學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
系統(tǒng)采用三層B/S架構(gòu)，使用ASP.NET進(jìn)行開(kāi)發(fā)。三層架構(gòu)的后端為數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)層,選擇SQL Server數(shù)據(jù)庫(kù)保存?zhèn)€人檔案及學(xué)習(xí)行為信息，知識(shí)庫(kù)和測(cè)試題庫(kù)采用xml格式的文件；中間為應(yīng)用服務(wù)層，提供邏輯處理；前端為用戶客戶端,為用戶提供良好的人機(jī)交互畫(huà)面。
學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)界面如圖3所示。
3 結(jié)論
目前，以學(xué)習(xí)者為主體的個(gè)性化自主學(xué)習(xí)已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)和研究熱點(diǎn)。如何幫助學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過(guò)程中得到及時(shí)的指導(dǎo)，減少學(xué)習(xí)的盲目性，本文給出了學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)總體框架，并對(duì)系統(tǒng)中的知識(shí)庫(kù)、學(xué)習(xí)需求挖掘算法、知識(shí)推薦算法等進(jìn)行了研究，給出了相應(yīng)的解決方案，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。
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