通用智能化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的研究與設(shè)計

徐雅靜 徐惠民

摘要:網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺是網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的技術(shù)基礎(chǔ),如何有效地管理和使用資源、為使用者提供更加個性化的服務(wù),成為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺關(guān)注的焦點。本文研究并設(shè)計了一種通用智能化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺,該平臺采用分層的系統(tǒng)架構(gòu),通用的功能模塊,利用數(shù)據(jù)挖掘知識將智能課程推薦與平臺無縫融合,并采用了基于RSS的Web 2.0技術(shù),有效提高了網(wǎng)絡(luò)教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效率。

關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺;教學(xué)模式;智能課程推薦;RSS

中圖分類號:G642 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

1引言

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺作為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的技術(shù)基礎(chǔ),在高等教育現(xiàn)代化建設(shè)中正發(fā)揮著越來越重要的作用。通過網(wǎng)絡(luò)教學(xué),創(chuàng)造數(shù)字化學(xué)習(xí)環(huán)境,能夠促進(jìn)教育觀念、教學(xué)內(nèi)容和方法的改革,提高教育教學(xué)的質(zhì)量和效益,從而提高學(xué)習(xí)者在信息社會中生存和發(fā)展的能力。

高等教育中的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)作為課堂教學(xué)的一種新的輔助教學(xué)手段,充分利用了信息技術(shù)、多媒體技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)的最新成果,使教學(xué)能夠跨越時間、空間的限制,具有極大的靈活性和交互性,網(wǎng)絡(luò)教學(xué)使教學(xué)資源的展示越來越靈活、形象、生動,是教師指導(dǎo)下學(xué)生自主學(xué)習(xí)的最有力手段,因此,越來越受到高校教師的青睞。但隨著教學(xué)資源的不斷豐富,網(wǎng)絡(luò)教學(xué)應(yīng)用的不斷深入,對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺也提出了更高的要求。因此,如何構(gòu)建一個通用、智能化的優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺,是實現(xiàn)教育現(xiàn)代化與信息化迫切需要解決的問題。

本文研究和設(shè)計的“通用智能化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺”,提供通用的教學(xué)管理、課程管理等模塊,強(qiáng)調(diào)以認(rèn)知科學(xué)為理論基礎(chǔ),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),針對不同用戶提供不同的推薦課程和學(xué)習(xí)策略決策支持,提供更加個性化的服務(wù),有效地提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效率。

2系統(tǒng)架構(gòu)

在技術(shù)上,通用智能化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺采用分層的邏輯設(shè)計,自上而下分為四層邏輯構(gòu)件,即表示層、業(yè)務(wù)邏輯處理層、數(shù)據(jù)處理層和數(shù)據(jù)存儲層。該結(jié)構(gòu)符合MVC(模型-視圖-控制)設(shè)計模式,核心思想是將數(shù)據(jù)存儲、業(yè)務(wù)邏輯和界面顯示分離,易于系統(tǒng)的擴(kuò)展和維護(hù)。

系統(tǒng)架構(gòu)中表示層對應(yīng)視圖角色,控制過程由業(yè)務(wù)邏輯處理層承擔(dān),數(shù)據(jù)處理層和數(shù)據(jù)存儲層承擔(dān)數(shù)據(jù)處理角色,圖1展示了系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計。

(1) 表示層

該層負(fù)責(zé)向不同用戶,比如管理員、教師、學(xué)生、訪客,提供靈活的用戶接口和豐富的多媒體展示手段。通過Web方式實現(xiàn),邏輯上表示層不直接與數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián),易于系統(tǒng)的擴(kuò)展性、實施和維護(hù)。

(2) 業(yè)務(wù)邏輯處理層

業(yè)務(wù)邏輯構(gòu)件完成對用戶提交的業(yè)務(wù)處理請求的邏輯處理,并調(diào)用相關(guān)的數(shù)據(jù),完成數(shù)據(jù)處理操作。對用戶提交的查詢、統(tǒng)計、下載請求分別調(diào)用相應(yīng)的組件,根據(jù)數(shù)據(jù)處理層返回的查詢結(jié)果進(jìn)行顯示。當(dāng)然,它仍不與數(shù)據(jù)直接關(guān)聯(lián),這是很重要的分工。

(3) 數(shù)據(jù)處理層

在Web方式下,這一部分通常是處理具體數(shù)據(jù)的若干專用對象,它們提供大量的方法,靈活的實現(xiàn),支撐上層的調(diào)用,可以直接操作數(shù)據(jù)庫,因此,它仍使用通用的SQL語句,再由數(shù)據(jù)存儲層的語句轉(zhuǎn)換對象和數(shù)據(jù)庫操作對象來實現(xiàn)最終的數(shù)據(jù)操作。

(4) 數(shù)據(jù)存儲層

數(shù)據(jù)存儲層即數(shù)據(jù)庫,通常運行在獨立的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上。負(fù)責(zé)存儲、檢索大量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲層為系統(tǒng)提供了可靠的、永久性的數(shù)據(jù)庫服務(wù)。此外,數(shù)據(jù)庫的事務(wù)服務(wù)、備份恢復(fù)和高速的檢索能力都是構(gòu)造可靠、高效系統(tǒng)的保證

3系統(tǒng)主要功能

通用智能化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺提供了豐富的功能,能夠幫助教師快速建立自己的教學(xué)平臺,幫助學(xué)生方便獲取相關(guān)的學(xué)習(xí)資源,該平臺主要體現(xiàn)了以下的教學(xué)模式:

(1) 教師授課

每位授權(quán)的教師,可以開設(shè)自己的課程,在平臺上完成相關(guān)的教學(xué)環(huán)節(jié),可以上傳教學(xué)課件以及其他教學(xué)資料、可以布置和批改作業(yè)、可以發(fā)布習(xí)題和自測題,等等。

(2) 學(xué)生學(xué)習(xí)

學(xué)生可以在自己登記的課程資源中進(jìn)行學(xué)習(xí),完成作業(yè),查看作業(yè)批改情況,自主進(jìn)行復(fù)習(xí)和自測,以檢查對于課程掌握的程度。

(3) 統(tǒng)一資源管理

同一門課程的不同老師可以使用課程的公共資源,比如試題,也可以為課程的資源建設(shè)作出貢獻(xiàn)。學(xué)生可以使用已選課程的公共資源。

(4) 討論區(qū)

按課程進(jìn)行分類,可以在線答疑、留言等。學(xué)生可以和老師討論,也可以是學(xué)生之間討論。

按照這種新的教學(xué)模式,整個平臺的功能劃分為如圖2所示的六個部分,包括門戶網(wǎng)站(新聞管理、信息檢索和友情鏈接)、課程管理、教師管理、系統(tǒng)管理、討論區(qū)和站內(nèi)消息。各功能模塊之間共享數(shù)據(jù)信息,但各自具備相對獨立業(yè)務(wù)邏輯,便于為用戶提供通用的服務(wù),也方便開發(fā)和維護(hù)。

4智能課程推薦

智能課程推薦是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺中的一種新的嘗試,其目的是推薦更符合學(xué)習(xí)者感興趣的課程,提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率,縮短學(xué)習(xí)者自行搜索相關(guān)知識的時間和精力。傳統(tǒng)的課程推薦會使用一些調(diào)查問卷的形式進(jìn)行手工篩選和評比,但這種方式無法依賴每個人的知識,產(chǎn)生合適的推薦,并且工作量大,操作復(fù)雜。因此,目前的智能課程推薦更加傾向于使用一些人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、協(xié)同過濾等方法,對已有的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,找出隱藏的知識,獲取相關(guān)信息。

鑒于上述分析,我們的智能課程推薦采用數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中關(guān)聯(lián)規(guī)則經(jīng)典算法——Apriori算法思想,通過此機(jī)制向具有相似學(xué)習(xí)興趣的學(xué)習(xí)者動態(tài)地、智能地推薦基于Web的網(wǎng)絡(luò)課程,以此作為學(xué)習(xí)者在線選擇網(wǎng)絡(luò)課程的依據(jù)和參考,提供學(xué)習(xí)者以及管理人員的課程規(guī)劃的決策支持。

4.1Apriori算法

關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的一個重要的研究方向,主要應(yīng)用于挖掘發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。其數(shù)學(xué)原理如下:

設(shè)I={i1,i2,..,im}是項集,其中ik(k=1,2,…,m)可以代表網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的課程或教師,I代表同一個學(xué)習(xí)者所選的課程或教師集合。設(shè)任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)D是事務(wù)集,其中每個事務(wù)T是項集,使得 。設(shè)A是一個項集, 。關(guān)聯(lián)規(guī)則是如下形式的邏輯蘊(yùn)涵: , , ,且 。

關(guān)聯(lián)規(guī)則具有如下兩個重要的屬性:

(1) 支持度:P(A∪B),即A和B這兩個項集在事務(wù)集D中同時出現(xiàn)的概率。

(2) 置信度:P(B|A),即在出現(xiàn)項集A的事務(wù)集D中,項集B也同時出現(xiàn)的概率。

同時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。給定一個事務(wù)集D,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。

Apriori算法是經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,由Agrawal等人于1993年研究挖掘顧客交易數(shù)據(jù)庫中項集間的關(guān)聯(lián)規(guī)則問題而提出的,核心是基于兩階段頻集思想的遞推算法。其中,所有支持度大于最小支持度的項集稱為頻繁項集,簡稱頻集。

Apriori算法的基本思想就是首先找出所有滿足最小支持度的頻集,然后由頻集產(chǎn)生滿足最小支持度和最小可信度的強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。其基本步驟是首先產(chǎn)生頻繁1-項集L1,然后在L1中產(chǎn)生頻繁2-項集L2,直到找不到滿足條件的項集為止。

4.2Apriori算法在智能課程推薦的應(yīng)用

智能課程推薦的一個前提就是認(rèn)為身份或背景相似的學(xué)習(xí)者具有相似的興趣,選擇相似課程的學(xué)習(xí)者也具有相似的興趣。因此,智能課程推薦采用Apriori算法挖掘,根據(jù)系統(tǒng)用戶的歷史選課記錄,并結(jié)合每個用戶的基本信息、知識能力,挖掘系統(tǒng)中課程和課程之間的關(guān)系,以及教師和課程之間的關(guān)系。

(1) 設(shè)置數(shù)據(jù)集和參數(shù)

項集I={i1,i2,..,im},其中ik(k=1,2,…,m)代表一門課程,每一個項集I代表系統(tǒng)中一個學(xué)生的選課記錄。

任務(wù)集D,根據(jù)登錄系統(tǒng)的學(xué)生的專業(yè)和年級的信息,篩選出基本信息相同的學(xué)生選課記錄。

參數(shù):默認(rèn)支持度suppose = 1;表示該門課程至少被選擇過1次;默認(rèn)置信度confidence=1,代表項集至少存在一次。根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)可以調(diào)節(jié)。

(2) 獲取推薦課程

如果用戶是客人,則在所有項集中, 用Apriori算法按照降序?qū)ふ翌l繁1-項集,即尋找同類學(xué)生選擇的最多的那些課程即可;

如果登錄的學(xué)生還未選課,則在任務(wù)集D中用Apriori算法按照降序?qū)ふ翌l繁1-項集,即尋找同類學(xué)生選擇的最多的那些課程即可;

如果登錄的學(xué)生已經(jīng)選課,比如該學(xué)生已經(jīng)選擇了ABC三門課,則在任務(wù)集中先按降序?qū)ふ野珹BC三項的4-項集,則多出的一項即為推薦的課程;如果不存在這樣的4-項集,則再按降序選擇包含AB、AC、BC但不包含ABC的3-項集;依次類推,一直到1-項集。

如果以上三種情況,頻繁1-項集都不存在,則自動轉(zhuǎn)到專家推薦數(shù)據(jù)庫獲取推薦課程信息。

(3) 反饋機(jī)制

當(dāng)用戶退出系統(tǒng)時,會自動彈出滿意度問卷,問卷使用五分量表方式,依序詢問:非常同意、同意、普通、不同意、極不同意,管理員根據(jù)用戶的反饋,及時調(diào)整系統(tǒng)各種參數(shù),并在專家推薦數(shù)據(jù)庫中更新推薦意見。

此外,按照類似方法,系統(tǒng)對于教師也進(jìn)行了推薦,方便學(xué)習(xí)者對于不同教師教授的同一門課程的進(jìn)一步選擇,智能課程推薦的具體體現(xiàn)在系統(tǒng)首頁,如圖3所示。

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5基于RSS的Web 2.0技術(shù)的應(yīng)用

通用智能化教學(xué)平臺還采用了基于RSS訂閱和推送服務(wù)的Web2.0技術(shù),用來為用戶提供更加個性化的服務(wù),擴(kuò)展平臺的功能。

5.1RSS簡介

RSS 是一種描述和同步網(wǎng)站內(nèi)容的格式,是目前使用最廣泛的XML應(yīng)用。RSS的解釋有多種,比如“Rich Site Summary”(豐富站點摘要),“RDF Site Summary”(RDF站點摘要),或“Really Simple Syndication”(真正簡易聚合),這主要是由于該技術(shù)有不同的來源,實質(zhì)上RSS 是基于XML 技術(shù)的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容發(fā)布和集成技術(shù),是一種描述新聞或其他Web內(nèi)容的方式,通過“Feed(提要)”將信息從網(wǎng)站傳遞到Web用戶面前的一種技術(shù)。

RSS通過一種“輕量級、多用途、可擴(kuò)展的元數(shù)據(jù)描述及聯(lián)合推廣格式”,用于共享各種各樣的信息,包括新聞、簡訊、Web站點更新,等等。對內(nèi)容提供者來說,RSS 技術(shù)提供了一個實時、高效、安全、低成本的信息發(fā)布渠道;對內(nèi)容接收者來說,RSS 技術(shù)提供了一個嶄新的閱讀體驗。

下面是一個標(biāo)準(zhǔn)的RSS信息體的XML格式,用于建立標(biāo)準(zhǔn)和開放的頻道描述框架(Channel Description Framework)和內(nèi)容收集機(jī)制(Content Gathering Mechanism):

< rss version = ″2. 0″> //遵從RSS2. 0規(guī)范

< channel >///收取信息的頻道,網(wǎng)站提供

< title > 頻道標(biāo)題< / title >

< link > 頻道鏈接< / link >… //頻道參數(shù)

< item > //信息單元

< title > 標(biāo)題< / title >

< link > 鏈接< / link >

< description > 摘要< /description >. . .

< / item > //信息單元實體

. . . //其他信息單元

< / channel >

< / rss >

5.2RSS在智能教學(xué)平臺中的應(yīng)用

在分布式網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中,需要將有用的學(xué)習(xí)信息和資源及時推送給學(xué)習(xí)者。信息提供者,采用RSS的方式可以整合學(xué)習(xí)信息和資源并發(fā)布為RSS Feed,信息訂閱者,使用閱讀器訂閱該RSS Feed,學(xué)習(xí)信息或資源就能夠及時呈現(xiàn)給用戶。通常,由于RSS閱讀器會通過設(shè)置較短的間隔時間自動去訪問提供內(nèi)容發(fā)布的服務(wù)器來追蹤最新信息,所以RSS一般適用于經(jīng)常變動、快速更新、時效性較強(qiáng)的信息和資源。

鑒于以上分析,通用智能化教學(xué)平臺作為信息提供者,首先將網(wǎng)站的資源進(jìn)行分類,區(qū)分為動態(tài)和靜態(tài),將動態(tài)信息進(jìn)行發(fā)布。每當(dāng)平臺中有課程資源更新、教師更新、新聞通告更新時,根據(jù)RSS標(biāo)準(zhǔn)信息推送模塊將資源中的用戶需求信息結(jié)果記錄的title、 identifier-url、description和date字段,自動形成RSS feed中Item描述的對應(yīng)項,即< title >、< link >、< descrip tion>、< pubDate >[5];然后將生成的RSS文件部署到Web 服務(wù)器中,并將其網(wǎng)址(URL)加入到RSS 閱讀器中,用戶通過RSS 閱讀器可以得到通用智能化教學(xué)平臺推送的內(nèi)容,當(dāng)更新RSS文件,RSS Reader上所顯示的內(nèi)容將同步動態(tài)更新。

RSS技術(shù)在通用智能化教學(xué)平臺中的應(yīng)用,不僅改進(jìn)了教育資源的信息傳遞、信息呈現(xiàn)方式,而且為學(xué)習(xí)者提供更加方便、快捷的獲取信息的途徑,時效性強(qiáng)、成本低,進(jìn)一步推動了教學(xué)平臺智能化的發(fā)展。

6總結(jié)

通用智能化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺是實施網(wǎng)絡(luò)教學(xué)新模式的基礎(chǔ)。該平臺能夠滿足高等院校中大量并發(fā)用戶的需求,滿足高等教育的需要。

通用智能化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺開通以來,訪問量不斷上升,其豐富的教學(xué)資源、友好的頁面、智能的課程推薦以及信息訂閱等新技術(shù)的應(yīng)用,都為學(xué)生提供了一個良好的學(xué)習(xí)環(huán)境。當(dāng)然,通用智能化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺目前還存在一些缺陷,比如,對于訂閱信息的用戶還不能根據(jù)興趣進(jìn)行資源推送、對于學(xué)生學(xué)習(xí)興趣及動力的激發(fā)手段方面也還需要進(jìn)一步的研究與改進(jìn),以便更好地實施和推進(jìn)高校網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的智能化改革。

參考文獻(xiàn):

[1] Gamma E, Helm R, Johnson R, et al. Design Patterns: Elements of Reusable Object-oriented Software[M]. New York: Addison Wesley,1994.

[2] 楊紅穎,侯麗敏,王向陽. 智能化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺的研究與設(shè)計[J]. 現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究,2007(3):61-64.

[3] 王志梅,楊帆. 基于相似學(xué)習(xí)者發(fā)現(xiàn)的資源推薦系統(tǒng)[J]. 浙江大學(xué)學(xué)報:工學(xué)版,2006,40(10):1688-1691.

[4]Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining Concept and Techniques[M]. 范明,孟小峰,譯. 北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2008.

[5] 胡晶晶,鄭志蘊(yùn). 基于RSS的個性化信息服務(wù)研究[J]. 計算機(jī)應(yīng)用與軟件,2009,26(5):40-42.

Research on the Design of Generic and Intelligent Network Teaching Platform

XU Ya-jing, XU Hui-min

(School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Post & Telecom, Beijing 100876, China)

Abstract: Network Teaching Platform (NTP) is the technical foundation for network teaching. With the richness of teaching resources and the depth of network application it gradually became the focus of NTP that how to effectively manage and utilize resources to provide personalized services. In response to above issues, a generic and intelligent NTP was proposed, which used hierarchical structure, generic functional modules and data mining algorithms to build intelligent courses recommendation. In addition, Web 2.0 technology, for example RSS also applied to the NTP. So the quality and effectiveness of network teaching are improved.

Key words: network teaching platform; teaching mode; intelligent courses recommended; RSS