自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)趙蔚教授

2010.11.13匯報內(nèi)容引言自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)實現(xiàn)一、引言自適應(yīng)超媒體系統(tǒng)定義(Brusilovsky,1996)

hypertextandhypermediasystemswhichreflectsomefeaturesoftheuserintheusermodelandapplythismodeltoadaptvariousvisibleaspectsofthesystemtotheuser.Inotherwords,thesystemshouldsatisfythreecriteria:itshouldbeahypertextorhypermediasystem

itshouldhaveausermodel

itshouldbeabletoadaptthehypermediausingthismodel一種通用的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型

美國匹茲堡大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院的PeterBrusilovsky提出了一個自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)（也稱為AEHS，AdaptiveEducationalhypermediasystems）的通用模型。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)通用模型

AEHS包含四個主要組件：領(lǐng)域模型（DomainModel），描述領(lǐng)域知識結(jié)構(gòu)，包括概念和概念間的聯(lián)系；學(xué)生模型（StudentModel），也稱為用戶模型（UM，UserModel），代表學(xué)生特征，描述每一用戶的知識、傾向及興趣愛好等信息；教育學(xué)模型（PedagogicalModel），定義了根據(jù)學(xué)生模型中的信息訪問領(lǐng)域模型各個部分的規(guī)則；自適應(yīng)引擎（AdaptiveEngine），是創(chuàng)建和更新領(lǐng)域概念及鏈接的全部軟件環(huán)境，使用其他模型中的信息對學(xué)習(xí)者進(jìn)行個性化的選擇、注釋和呈現(xiàn)學(xué)習(xí)內(nèi)容；接口模塊（InterfaceModule），代表并定義了用戶與自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)間的交互。研究現(xiàn)狀從學(xué)習(xí)風(fēng)格角度考慮

基于蟻群算法ACS基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法IDEAL基于Felder-Silverman（菲爾德—希爾佛曼）學(xué)習(xí)風(fēng)格模型CS388、Tangow、MANIC、MASPLANG、LSAS等基于Honey&Mumford（哈尼—芝福）學(xué)習(xí)風(fēng)格模型INSPIRE從認(rèn)知水平角度考慮

基于遺傳算法PELS基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法ELM-ART

我們的研究在用戶模型中主要考慮學(xué)習(xí)風(fēng)格和認(rèn)知水平。研發(fā)了SAELS（SemanticAdaptiveE-learningSystem）。該系統(tǒng)引入本體，能對學(xué)習(xí)資源進(jìn)行語義描述，對學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知水平進(jìn)行語義診斷，使學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑根據(jù)學(xué)習(xí)者模型動態(tài)呈現(xiàn)，實現(xiàn)了資源共享、重用和個性化推薦。實現(xiàn)學(xué)習(xí)者適應(yīng)系統(tǒng)和系統(tǒng)適應(yīng)學(xué)習(xí)者的雙向適應(yīng)。1.自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)參考模型用戶模型（UserModel）和學(xué)習(xí)行為（LearningBehaviors）用戶模型描述用戶的個體特征，如學(xué)習(xí)者基本信息描述（姓名、性別、出生日期、電話、電子郵件、受教育水平、職業(yè)等）、學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知水平和興趣偏好等。學(xué)習(xí)行為記錄了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)歷史過程（如學(xué)習(xí)者訪問學(xué)習(xí)資源的媒體類型、學(xué)習(xí)時間、訪問次數(shù)等），系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的學(xué)習(xí)歷史記錄不斷的更新用戶模型。領(lǐng)域模型（DomainModel）描述領(lǐng)域知識的結(jié)構(gòu)，包括概念和概念間的聯(lián)系，每個概念可以有不同的屬性，具有相同屬性的概念可以是不同的數(shù)據(jù)類型。概念間的聯(lián)系是聯(lián)系兩個或更多概念的對象，具有唯一標(biāo)識值和屬性。呈現(xiàn)模型（PresentationModel）系統(tǒng)根據(jù)用戶模型、領(lǐng)域模型、自適應(yīng)模型通過自適應(yīng)引擎實現(xiàn)內(nèi)容、導(dǎo)航和學(xué)習(xí)活動序列等三方面的適應(yīng)性顯示。內(nèi)容顯示系統(tǒng)根據(jù)用戶的學(xué)習(xí)風(fēng)格呈現(xiàn)出不同媒體類型（如視頻、圖片、文本等）。系統(tǒng)根據(jù)用戶的學(xué)習(xí)風(fēng)格呈現(xiàn)出不同事實或抽象等特性的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

導(dǎo)航：系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知水平劃分為全局性導(dǎo)航和局部性導(dǎo)航。全局性導(dǎo)航主要由領(lǐng)域知識樹形結(jié)構(gòu)來呈現(xiàn)，通過樹形結(jié)構(gòu)可以顯示出課程的完整知識體系，并通過學(xué)習(xí)狀態(tài)標(biāo)記顯示出當(dāng)前學(xué)習(xí)者對知識的掌握狀態(tài)。局部導(dǎo)航為學(xué)習(xí)者提供了知識概念圖，能夠清楚的展現(xiàn)當(dāng)前知識點的相關(guān)知識、先前知識、后向知識。

呈現(xiàn)模型（PresentationModel）學(xué)習(xí)活動序列：系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格適應(yīng)推薦學(xué)習(xí)序列。如對于活躍型學(xué)習(xí)者，則系統(tǒng)推薦學(xué)習(xí)活動序列是：參與討論（必選）→閱讀學(xué)習(xí)材料（推薦）→個案研究（推薦）→做練習(xí)（必選）→完成測試（必選）；對于沉思型學(xué)習(xí)者，則系統(tǒng)推薦學(xué)習(xí)活動序列是：閱讀學(xué)習(xí)材料（必選）→個案研究（必選）→參與討論（推薦）→做練習(xí)（必選）→完成測試（必選）。2.用戶模型構(gòu)建國際上最為重要的用戶建模標(biāo)準(zhǔn)是IMSLIP和IEEEPAPI。國內(nèi)用戶建模標(biāo)準(zhǔn)是教育部教育信息化技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)委員會在CELTS中定義的學(xué)習(xí)者模型CELTS-11、學(xué)生身份標(biāo)識CELTS-13和學(xué)力定義規(guī)范CELTS-14。本系統(tǒng)依據(jù)IEEEPAPI和CELTS-11。學(xué)習(xí)風(fēng)格Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型（由Felder和Soloman開發(fā)了此學(xué)習(xí)風(fēng)格的量表，稱為所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表）；用于系統(tǒng)前測推斷用戶學(xué)習(xí)風(fēng)格，現(xiàn)已得到越來越多研究者的認(rèn)可；大量實驗數(shù)據(jù)表明，其在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)環(huán)境下具有良好的適用性和信效度。

Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型4個組維度8種類型

信息加工（活躍/沉思）感知（感悟/直覺）信息輸入（視覺/言語）內(nèi)容理解（序列/綜合)

學(xué)習(xí)風(fēng)格確定及更新過程依據(jù)所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表，在注冊系統(tǒng)時測試得出一個初始的用戶學(xué)習(xí)風(fēng)格；經(jīng)過一段時間的學(xué)習(xí)，通過挖掘?qū)W習(xí)行為模式再對系統(tǒng)中的用戶學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行更新直至符合真實的用戶學(xué)習(xí)風(fēng)格；根據(jù)不同類型的學(xué)習(xí)風(fēng)格，適應(yīng)性地向用戶推薦最佳學(xué)習(xí)活動序列和學(xué)習(xí)資源。

用戶模型本體概念模型參考規(guī)范

學(xué)習(xí)風(fēng)格與活動序列是指為達(dá)到學(xué)習(xí)目標(biāo)，系統(tǒng)能根據(jù)用戶的個性差異呈現(xiàn)出一套切實可行的學(xué)習(xí)方案，這個學(xué)習(xí)方案整合了學(xué)習(xí)目標(biāo)、學(xué)習(xí)任務(wù)、操作步驟、交互形式、評價機(jī)制等。學(xué)習(xí)風(fēng)格與媒體類型媒體類型是指用于描述用戶選擇資源媒體格式時的傾向。問題(Q)

概念累積計分參考值識記（1）領(lǐng)會（2）運(yùn)用（3）難度級別回答正確難度級別回答正確難度級別回答正確問題10.8√0.8√0.3√問題20.9√0.50.2問題30.8√0.3√0.1平均難度級別（arank）0.830.530.2實際累積計分（rscore）343參考值（rvalue）369理解等級(C)3.領(lǐng)域模型構(gòu)建依據(jù)DublinCore和IEEELOM兩大元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；從章、節(jié)、知識點和學(xué)習(xí)對象四部分設(shè)計領(lǐng)域模型；學(xué)習(xí)對象本體描述知識點的各種屬性映射實體，包括與用戶模型相匹配的媒體類型、抽象系數(shù)、活動序列、呈現(xiàn)順序等屬性。

領(lǐng)域模型的設(shè)計規(guī)范

三、系統(tǒng)的實現(xiàn)核心技術(shù)JAVA+SQLServer技術(shù)本體技術(shù)

系統(tǒng)的主界面圖平臺網(wǎng)址：

活躍型與沉思型更多影響的是學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)活動序列

活躍型學(xué)習(xí)活動序列

沉思型學(xué)習(xí)活動序列

視覺型與言語型更多影響的是學(xué)習(xí)資源的媒體類型

言語型學(xué)習(xí)資源

視覺型學(xué)習(xí)資源查看知識點的前項知識點、后向知識點和相關(guān)知識點

已通過的知識點和未通過的知識點采用JAVA的開源類庫JFreeChart實現(xiàn)對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)行為（包括訪問學(xué)習(xí)對象媒體類型和時間）進(jìn)行實施動態(tài)監(jiān)控

總結(jié)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠為學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)服務(wù)，根據(jù)學(xué)習(xí)者特征，采取相應(yīng)的學(xué)習(xí)策略，推薦個性化的學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑。本研究實現(xiàn)了以本體技術(shù)為核心，以用戶模型為依據(jù)的個性化學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)路徑推薦，真正實現(xiàn)了學(xué)習(xí)的個性化。進(jìn)一步工作進(jìn)行實證研究，檢驗系統(tǒng)推薦的最佳學(xué)習(xí)路徑和適應(yīng)性學(xué)習(xí)內(nèi)容的信度和效度，進(jìn)一步修正系統(tǒng)，使系統(tǒng)趨于完善。發(fā)表相關(guān)論文及獲獎1.基于用戶模型的個性化本體學(xué)習(xí)資源推薦研究.中國電化教育，2010(5).2.基于Felder-Silverman量表用戶學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的修正研究.現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育，2010(1).3.自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)參考模型比較分析研究.中國電化教育，2009(8).4.語義網(wǎng)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中領(lǐng)域本體的構(gòu)建.吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版),2008(9).5.基于語義網(wǎng)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中用戶模型的研究.開放教育研究，2008(4).6.基于認(rèn)知風(fēng)格的Web數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建學(xué)生模型.現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育，2008(2).7.基于Web的自適應(yīng)教育超媒體系統(tǒng)現(xiàn)狀及前景分析.中國電化教育，2007(3).

8.PedagogicalStrategyModelinAdaptiveLearningSystemFocusingonLearningStyles.Edutainment2010:InternationalConferenceonE-learningandGames.ChangchunChina,2010.8.(EI)9.SOASolutionofAdaptiveLearningSysteminSemanticLearningWeb.Proceedingsof2009InternationalConferenceonComputationalIntelligenceandSoftwareEngineering.WuhanChina,2009.12.(EI)10.StudentModelinAdaptiveLearningSystemBasedonSe