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    SOA智能學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件的設(shè)計與實現(xiàn)

    2016-06-29 10:03:44黃興祿楊娟宋曉玲劉璇
    中國遠程教育 2016年5期
    關(guān)鍵詞:學(xué)習(xí)風(fēng)格

    黃興祿+楊娟+宋曉玲+劉璇

    【摘 要】 為了解決智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)風(fēng)格判別等功能模塊之間存在著耦合性低、重用性差、不同系統(tǒng)之間不能實現(xiàn)資源共享等問題,基于面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)(SOA)設(shè)計了一個智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)(SOALS)以及學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件(SOALS_pre),并通過該組件對外發(fā)布了一個學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)(LstyleRMIService)。各種學(xué)習(xí)系統(tǒng)或者門戶網(wǎng)站通過綁定該服務(wù)接口,可以實現(xiàn)學(xué)習(xí)者在不同學(xué)習(xí)環(huán)境下多模型的學(xué)習(xí)風(fēng)格判別服務(wù)。

    【關(guān)鍵詞】 學(xué)習(xí)風(fēng)格;面向服務(wù)架構(gòu);學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件

    【中圖分類號】 G40-057 【文獻標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1009—458x(2016)05—0064—07

    一、研究背景及相關(guān)研究

    學(xué)習(xí)風(fēng)格(Learning Style,簡稱“LS”)是學(xué)習(xí)者特有的認知、情感和心理行為,作為學(xué)習(xí)者如何理解信息以及學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)環(huán)境相互作用下如何反應(yīng)的相對穩(wěn)定的指標(biāo)[1]。根據(jù)學(xué)習(xí)者不同的認知過程分為不同類型的學(xué)習(xí)風(fēng)格。很多教育理論學(xué)者以及研究者對這一觀點表示認同,一致認為將學(xué)習(xí)風(fēng)格整合到教育中可以更好地促進學(xué)習(xí)者個性化學(xué)習(xí)。有大量的相關(guān)研究證明并支持這一觀點,例如Bajraktarevic、Hall和Fullick[2]、Graf和Kinshuk[3]等。目前主要是通過人工智能相關(guān)技術(shù)來實現(xiàn)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格自動偵測,例如機器學(xué)習(xí)[4]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[5][6]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7]以及基于規(guī)則的推理[8]等。很多智能學(xué)習(xí)系統(tǒng),尤其是自適應(yīng)教育超媒體系統(tǒng)(AEHS),大多數(shù)都具備不同的LS偏向性測試功能,并通過建立LS用戶模型為學(xué)習(xí)者提供更好的個性化學(xué)習(xí)服務(wù),如Tangow 系 統(tǒng)[9]、Protus 系統(tǒng)[10]、WHURLE 系統(tǒng)[11]、CS383 系統(tǒng)[12]等都使用了Felder-Silverman模型;AES-CS系統(tǒng)[13]使用了FI-FD模型;INSPIRE系統(tǒng)[14]使用了Honey-Mumford模型。這些傳統(tǒng)的智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)在一定程度上解決了個性化學(xué)習(xí)的問題,但是這些系統(tǒng)的功能模塊之間存在著耦合性低、重用性差、不同系統(tǒng)之間很難實現(xiàn)資源共享等問題。

    大量研究表明,采用面向服務(wù)架構(gòu)(SOA)技術(shù)能很好地解決傳統(tǒng)智能系統(tǒng)存在的問題。Dagger對學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)(LMS)的演變進行了分析,指出了傳統(tǒng)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)存在著以上問題,肯定了下一代智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)具有互操作性和擴展性這一未來發(fā)展的趨勢,并通過案例證明了SOA架構(gòu)的優(yōu)越性[15]。

    現(xiàn)在,基于SOA技術(shù)設(shè)計了很多學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu),試圖通過SOA架構(gòu)技術(shù)解決傳統(tǒng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)存在的問題。其中,Mohammed提出了使用SOA技術(shù)構(gòu)建一個E-learning學(xué)習(xí)管理系統(tǒng),雖然該系統(tǒng)沒有實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)資源推送服務(wù),但可以對外提供服務(wù)接口[16];Cheng設(shè)計了一個可擴展的SOA E-learning系統(tǒng)架構(gòu),能使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)功能更完善、更靈活,但是如何實現(xiàn)這些服務(wù)沒有進行詳細設(shè)計[17];SLO 管理系統(tǒng)是一個基于SOA的學(xué)習(xí)資源管理系統(tǒng)架構(gòu),該系統(tǒng)架構(gòu)采用SOA技術(shù)是為了實現(xiàn)教學(xué)資源共享,但沒有使用學(xué)習(xí)風(fēng)格模型對用戶進行建模[18];孫艷提出了一種面向服務(wù)的E-learning系統(tǒng)架構(gòu),該系統(tǒng)可以實現(xiàn)教學(xué)設(shè)計、動態(tài)更新學(xué)習(xí)資源以及通過學(xué)習(xí)者個性特征分析提供個性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。雖然該系統(tǒng)有個性化特征提取,但是并沒有提到如何建立學(xué)習(xí)者個性化特征[19]。Canales提出了一個基于SOA自適應(yīng)智能網(wǎng)絡(luò)教育系統(tǒng) (WBES)架構(gòu),詳細介紹了用認知地圖來構(gòu)建學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格用戶模型[20];Yaghmaie通過SOA架構(gòu)設(shè)計了一個自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng),根據(jù)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格自動過濾學(xué)習(xí)內(nèi)容,實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容的推介[21];姜強設(shè)計的SOALS系統(tǒng)主要采用了Felder-Silverman模型,并使用學(xué)習(xí)行為來修正學(xué)習(xí)風(fēng)格模型,最終實現(xiàn)個性化資源推送服務(wù)[22]。

    現(xiàn)有的很多SOA 智能系統(tǒng)只是一個系統(tǒng)架構(gòu),雖然有些系統(tǒng)提供了學(xué)習(xí)風(fēng)格判別和個性化推送功能,但是這些功能并不對外提供服務(wù)接口,導(dǎo)致不能實現(xiàn)資源共享。同時,現(xiàn)在的系統(tǒng)很多只采用了單一的LS用戶模型,導(dǎo)致用戶建模單一化和片面化,學(xué)習(xí)資源推送準(zhǔn)確率低、效率低。此外,大部分SOA學(xué)習(xí)系統(tǒng)都沒有建立LS用戶模型,因此,這類系統(tǒng)不能提供個性化服務(wù)。

    二、 SOALS系統(tǒng)架構(gòu)及其服務(wù)模型

    (一)SOALS系統(tǒng)架構(gòu)

    為了解決現(xiàn)有SOA學(xué)習(xí)系統(tǒng)存在的問題,基于SOA架構(gòu)設(shè)計了一個智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)(SOALS),并設(shè)計了一個學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件(SOALS_pre),該組件采用了Felder-Silverman(簡稱“FS”)[23][24]和Field Independence/Field Dependence(簡稱“FI-FD”)[25][26]學(xué)習(xí)風(fēng)格建立用戶模型,使LS預(yù)測更加準(zhǔn)確。通過對SOALS_pre組件進行封裝,對外發(fā)布了一個學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)(LstyleRMIService)。不同架構(gòu)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過綁定該服務(wù)接口可以實現(xiàn)學(xué)習(xí)者在不同環(huán)境下進行多模型的LS判別服務(wù)。同時,服務(wù)會把測試結(jié)果自動建立成標(biāo)記的樣本數(shù)據(jù)集,為LS測試服務(wù)提供樣本數(shù)據(jù)資源。

    該架構(gòu)共有四層:第一層是資源層,第二層是組件層,第三層是服務(wù)接口層,第四層是用戶表示層(如圖1所示)。

    資源層主要存儲了各種服務(wù)所需要的資源,例如學(xué)習(xí)風(fēng)格樣本數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)行為樣本數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)資源庫(LOM標(biāo)準(zhǔn))等。本系統(tǒng)通過Mysql 5.5設(shè)計了3個數(shù)據(jù)庫,其中LSdata數(shù)據(jù)庫主要用于存儲學(xué)習(xí)風(fēng)格樣本數(shù)據(jù);LCdata數(shù)據(jù)庫主要用于存儲學(xué)習(xí)行為樣本數(shù)據(jù);LRdata數(shù)據(jù)庫主要用于存儲學(xué)習(xí)資源,學(xué)習(xí)資源需要遵循LOM標(biāo)準(zhǔn)。

    組件層是系統(tǒng)架構(gòu)的核心層,也是系統(tǒng)的底層,它涉及組件的核心代碼和對核心代碼的封裝。在系統(tǒng)中,學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件(SOALS_pre)分別由LS組件、LS前測組件、LS維度篩選組件和LS預(yù)測組件組成。其中,LS組件提供了FS學(xué)習(xí)風(fēng)格測試、FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格測試、LS維度篩選以及LS預(yù)測功能。LS組件要實現(xiàn)這些功能需要分別引用LS前測組件、LS維度篩選組件和LS預(yù)測組件。LS前測組件需要使用LSdata數(shù)據(jù);LS維度篩選組件和LS預(yù)測組件需要使用LSdata數(shù)據(jù)和LCdata數(shù)據(jù),如圖1組件層所示。

    服務(wù)接口層是SOA系統(tǒng)架構(gòu)中最重要的一層,是服務(wù)使用者綁定和實現(xiàn)服務(wù)的入口。一個服務(wù)可能需要使用一個組件或者多個組件來實現(xiàn)其功能。同時,一個組件可以實現(xiàn)一個或者多個服務(wù)功能。本系統(tǒng)對外發(fā)布的LstyleRMIService學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)需要使用LS組件、LS前測組件、LS篩選組件和LS預(yù)測組件來實現(xiàn)服務(wù)的功能,這個服務(wù)主要對外提供了三個服務(wù)接口:LS前測服務(wù)、LS維度篩選服務(wù)以及LS預(yù)測服務(wù)(如圖1第三層中橢圓虛線框所示)。

    表示層主要是指綁定并使用服務(wù)的各種系統(tǒng)。本文通過設(shè)計一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)驗證了服務(wù)功能具有可重用性,不同系統(tǒng)之間能實現(xiàn)資源共享。最后,對學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)得到的實驗結(jié)果與NBC分類器得到的實驗結(jié)果進行了對比分析。

    (二)SOALS_pre判別組件核心模型

    1.LS前測服務(wù)模型

    前測服務(wù)主要是從終端獲取學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格問卷數(shù)據(jù),并根據(jù)量化公式把問卷結(jié)果進行量化處理,最后把該量化的數(shù)據(jù)作為有標(biāo)記的樣本數(shù)據(jù)存儲在LSdata數(shù)據(jù)庫中。FS學(xué)習(xí)風(fēng)格通過Solomon量化表進行學(xué)習(xí)風(fēng)格計算;FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格通過改進的問卷調(diào)查表和量化表進行學(xué)習(xí)風(fēng)格計算[27][28][29], LS前測服務(wù)模型如圖2所示。

    本文使用了標(biāo)準(zhǔn)的FS問卷進行學(xué)習(xí)風(fēng)格樣本數(shù)據(jù)采集,該問卷的量化方式遵循Solomon量化表規(guī)則(最大數(shù)-最小數(shù)+最大數(shù)的字母),通過這種規(guī)則得到的LS結(jié)果分別是:1a、3a、5a、7a、9a、11a;1b、3b、5b、7b、9b、11b。其中,a表示學(xué)習(xí)者在某種維度上LS左邊的傾向值,b表示學(xué)習(xí)者在某種維度上LS右邊的傾向值,值越大表示學(xué)習(xí)風(fēng)格傾向性越大。為了使學(xué)習(xí)風(fēng)格結(jié)果適用于數(shù)學(xué)建模,本文將Solomon量化表的結(jié)果進行量化處理,把LS結(jié)果量化為0到1之間的小數(shù)。通過量化關(guān)系表和所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格理論,學(xué)習(xí)風(fēng)格可以通過一個四元組進行形式化表示,如公式(1)所示[30]:

    其中,中的i是學(xué)習(xí)者序號,表示學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)風(fēng)格t維度上的取值。當(dāng)取值范圍為時,學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向左邊的維度;當(dāng)時,學(xué)習(xí)風(fēng)格絕對偏向左邊的維度;當(dāng)取值范圍為時,學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向右邊的維度;當(dāng)時,學(xué)習(xí)風(fēng)格絕對偏向右邊的維度;當(dāng)時,學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向中間的維度。

    FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格采集的方式有很多種,本文主要采用問卷調(diào)查法獲取學(xué)習(xí)者LS,并將FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格結(jié)果進行歸一化處理,量化成0到1之間的小數(shù)。通過量化關(guān)系表以及FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格理論,F(xiàn)I-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格可以通過一元組形式化表示或公式(2):

    其中,中的i是學(xué)習(xí)者序號;是i學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格維度上的偏向值。當(dāng)取值范圍為時,學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向左邊的維度;當(dāng)時,學(xué)習(xí)風(fēng)格絕對傾向于左邊的維度;當(dāng)取值范圍為時,學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向右邊的維度;當(dāng)時,學(xué)習(xí)風(fēng)格絕對傾向于右邊的維度;當(dāng)時,學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向中間的維度。

    2. LS維度篩選服務(wù)模型

    LS維度篩選服務(wù)的主要功能是識別出學(xué)習(xí)者群體在不同學(xué)習(xí)環(huán)境下LS主導(dǎo)維度偏向。本模塊沿用了前期工作中使用的維度篩選技術(shù)[31],并將其封裝成LS維度篩選服務(wù)(如圖3所示)。

    學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格會隨著學(xué)習(xí)環(huán)境的改變而發(fā)生變化,由于一種學(xué)習(xí)風(fēng)格模型不能完全描述出學(xué)習(xí)者在不同學(xué)習(xí)環(huán)境中的偏向,所以本文采用了FS學(xué)習(xí)風(fēng)格模型以及FI-FD認知風(fēng)格模型構(gòu)建了一個多模型的學(xué)習(xí)風(fēng)格用戶模型。為了識別出學(xué)習(xí)者群體在不同環(huán)境下的主導(dǎo)維度偏向,需要使用兩種樣本數(shù)據(jù):一種是學(xué)習(xí)者在某一學(xué)習(xí)環(huán)境下的學(xué)習(xí)行為樣本數(shù)據(jù),另一種是學(xué)習(xí)者在多模型下學(xué)習(xí)風(fēng)格抽象樣本數(shù)據(jù)。通過這些抽象樣本數(shù)據(jù)就能夠進行多模型下學(xué)習(xí)風(fēng)格維度相似度識別,實現(xiàn)多標(biāo)簽分類向單標(biāo)簽分類的轉(zhuǎn)化[32],從而識別出學(xué)習(xí)群體在當(dāng)前學(xué)習(xí)環(huán)境下主導(dǎo)K維度LS偏向。

    3. 學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測服務(wù)模型

    預(yù)測服務(wù)是對未知LS的學(xué)習(xí)者在某一環(huán)境下的學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向進行預(yù)測,其方法是把新學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為根據(jù)主導(dǎo)K維度下學(xué)習(xí)行為樣本進行聚類。可以采用初始化群集核心構(gòu)造算法(Initialization Cluster Core Constructing Algorithm,簡稱“ICCCA算法”)和3-means聚類算法(如圖4所示)。

    (三)組件及服務(wù)接口設(shè)計

    本文利用SCA規(guī)范設(shè)計了一個學(xué)習(xí)風(fēng)格組件(SOALS_Pre組件),共包括4個組件。LS組件(LS_component)中有3個服務(wù)接口和3個屬性;LS前測組件(FSDI_component)中有1個服務(wù)接口和1個屬性;LS篩選組件(Rec_component)中有1個服務(wù)接口和3個屬性;學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測組件(Pre_component)中有1個服務(wù)接口和3個屬性(如圖5所示)。

    三、實驗

    (一)樣本數(shù)據(jù)采集

    實驗數(shù)據(jù)主要來自成都大學(xué)2014級和2011級本科生以及四川師范大學(xué)2014級和2011級本科生、2013級研究生計算機專業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格樣本數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)行為樣本數(shù)據(jù),共計320份。其中,有效樣本數(shù)據(jù)298份,男生232人,女生66人,平均年齡為23歲;從學(xué)歷層次來看,本科生262人,碩士研究生36人;從區(qū)域來看,成都大學(xué)136人,四川師范大學(xué)162人。

    為了驗證測試結(jié)果的一致性、穩(wěn)定性和可靠性,在第一次采集數(shù)據(jù)后的第二周再一次對有效樣本群體進行了學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向性采集,并通過SPSS軟件采用了重測可信度的方法對所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表中100個樣本數(shù)據(jù)進行信度驗證,其中重測可信度主要通過Cohen提出的Kappa系數(shù)來驗證。當(dāng)問卷調(diào)查Kappa系數(shù)大于0.75就可以表示重測的可信度很好。通過對學(xué)習(xí)風(fēng)格的4個維度進行可信度驗證,每個維度的Kappa系數(shù)分別為 active/reflective(0.881)、sensing/intuitive(0.879)、visual/verbal(0.896)、sequential/global(0.869)。通過這些結(jié)果很好地驗證了該問卷的可靠性。

    通過SPSS軟件,使用了100個樣本數(shù)據(jù)對所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表的44道題進行探索性因子分析來驗證問卷的效度,把取消最小系數(shù)設(shè)置為0.6,最終KMO得出的結(jié)果為0.73,說明該問卷及樣本數(shù)據(jù)適合使用探索性因子分析來驗證問卷的效度。該量表是目前心理學(xué)中比較成熟的量表之一,很多研究者都做過信度和效度檢驗,并對該量表測試的LS結(jié)果進行了肯定,如Livesay、Dee和Nauman[33],Van Zwanenberg等[34],Zywno[35],F(xiàn)elder和 Spurlin[36]等。

    本文通過對實驗所使用的50個訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進行處理,得到了LS維度偏向分布圖(如圖6所示)。X軸分別為A-R(活躍型/沉思型)、S-I(感悟型/直覺型)、Vi-Ve(視覺型/言語型)、S-G(序列型/綜合型)和FI-FD(場獨立/場依存)5個維度的取值,每個維度上有三個取值分別表示LS左邊偏向、LS中間偏向、LS右邊偏向(從左往右)。Y軸表示每個維度上不同LS偏向的學(xué)生人數(shù)。

    (二)學(xué)習(xí)風(fēng)格測試與預(yù)測

    1. LS前測服務(wù)

    本文設(shè)計了一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)并綁定LstyleRMIService服務(wù),在實驗中讓一名新學(xué)習(xí)者(C201110409121)通過前測服務(wù)進行了學(xué)習(xí)風(fēng)格測試,得到學(xué)習(xí)風(fēng)格測試結(jié)果(如圖7、圖8所示)。

    2. LS維度篩選服務(wù)與LS預(yù)測服務(wù)

    在實驗中,在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中選擇“Java JDK平臺搭建”作為學(xué)習(xí)環(huán)境(如圖9所示)。

    通過對實驗所使用的50個訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進行維度篩選,得到的結(jié)果發(fā)現(xiàn),這些訓(xùn)練樣本在該學(xué)習(xí)環(huán)境下的主導(dǎo)維度偏向是視覺型/言語型(Vi—Ve)。將當(dāng)前學(xué)習(xí)者(C201110409121)和另外49個學(xué)習(xí)者群體(除訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)外,對剩下的樣本數(shù)據(jù)隨機選?。?gòu)成一個測試學(xué)習(xí)者群體,通過調(diào)用LS預(yù)測服務(wù)對該測試學(xué)習(xí)者群的學(xué)習(xí)風(fēng)格進行偏向性預(yù)測。其中,“Main dimensions:Vi—Ve”是指學(xué)習(xí)者群體的該學(xué)習(xí)環(huán)境下主導(dǎo)K維度偏向;“Results of LS online questionnaire(LSOQ)”是指問卷測試的結(jié)果;“Results of Prediction”是指學(xué)習(xí)者在“Java JDK平臺搭建”環(huán)境下通過學(xué)習(xí)行為預(yù)測的結(jié)果。數(shù)字1-50表示了50個測試樣本的序號,其中當(dāng)前學(xué)習(xí)(C201110409121)的序列為7(如圖10所示)。

    從LSOQ結(jié)果可以看出,有19名學(xué)習(xí)者偏向于視覺型;有1名學(xué)習(xí)者偏向中間的維度;有30名學(xué)習(xí)者偏向于言語型。而這50個測試樣本在“Java JDK平臺搭建”學(xué)習(xí)環(huán)境下進行學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測的結(jié)果顯示,有35名學(xué)習(xí)者偏向于視覺型,有14名學(xué)習(xí)者偏向于言語型,有1名學(xué)習(xí)者偏向中間的維度。其中,有32名學(xué)習(xí)者樣本的LSOQ結(jié)果與預(yù)測結(jié)果一致(正確為64%)(如表1所示)。

    通過以上的實驗結(jié)果,可以看出大部分學(xué)習(xí)者在“Java JDK平臺搭建”學(xué)習(xí)環(huán)境下并沒有像傳統(tǒng)預(yù)測方法一樣預(yù)測“active/reflective”維度,而通過本文的維度篩選服務(wù)預(yù)測的結(jié)果是“visual/verbal”維度,而這個維度上的預(yù)測通常比較困難,以前的預(yù)測準(zhǔn)確率都只有50%-60%左右(樣本數(shù)小于300),部分技術(shù)預(yù)測準(zhǔn)確率只能達到40%。因此,實驗結(jié)果是令人滿意的。

    為了更好地驗證維度篩選服務(wù)和預(yù)測服務(wù)的有效性,利用樸素貝葉斯分類器(Naive Bayes Classifier,簡稱“NBC”)對50名學(xué)習(xí)者在不同維度上進行了分類,結(jié)果如表2所示。

    通過上面的實驗結(jié)果可以看出,通過NBC分類器在Vi-Ve維度上預(yù)測的結(jié)果準(zhǔn)確率達到62.5%,可以確定當(dāng)前環(huán)境下學(xué)習(xí)者群體主要偏向Vi-Ve維度,這與本文實驗維度篩選結(jié)果一致,但是本文預(yù)測的優(yōu)于NBC分類器的結(jié)果,準(zhǔn)確率可以達到64%。

    四、結(jié)語與展望

    本文通過SOA架構(gòu)技術(shù)設(shè)計了一個智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)(SOALS)和學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件( SOALS_pre),并對外發(fā)布了一個學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)(LstyleRMIService)。不同架構(gòu)的系統(tǒng)通過綁定該服務(wù)接口,可以實現(xiàn)學(xué)習(xí)者在不同環(huán)境下多模型學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測服務(wù)。本文通過一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)進行了綁定,并通過“Java JDK平臺搭建”為主題(學(xué)習(xí)環(huán)境)對提供的服務(wù)功能進行驗證,證明了學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)的可重用性。最后,通過對比實驗驗證了學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測的準(zhǔn)確率優(yōu)于NBC分類器。

    本文設(shè)計的學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)和學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件(SOALS_pre)還存在以下問題:

    第一,未能完全實現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集自動動態(tài)更新;

    第二,F(xiàn)S與FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格測試服務(wù)使用了同一個服務(wù)接口;

    第三,學(xué)習(xí)風(fēng)格用戶模型太少,例如缺少Kolb等。

    我們將會在未來工作中重點解決這些問題。

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    收稿日期:2015-06-01

    定稿日期:2015-12-29

    作者簡介:黃興祿,碩士研究生,助理實驗師,成都大學(xué)(610106)。

    楊娟,博士,副教授, 碩士生導(dǎo)師;宋曉玲,碩士研究生;劉璇,碩士研究生。四川師范大學(xué)(610101)。

    責(zé)任編輯 韓世梅

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