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    混合云下基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)平臺研究

    2017-05-24 14:48:18伍冬莉唐萬梅趙瑛
    現(xiàn)代計算機 2017年11期
    關(guān)鍵詞:個性化學(xué)習(xí)者微信

    伍冬莉,唐萬梅,趙瑛

    (1.重慶師范大學(xué)計算機與信息科學(xué)學(xué)院,重慶 401331;2.重慶師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,重慶 401331)

    混合云下基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)平臺研究

    伍冬莉1,唐萬梅1,趙瑛2

    (1.重慶師范大學(xué)計算機與信息科學(xué)學(xué)院,重慶 401331;2.重慶師范大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,重慶 401331)

    移動學(xué)習(xí)作為一種新的學(xué)習(xí)方式,早已成為教育技術(shù)領(lǐng)域的研究熱點。目前,大多數(shù)的移動學(xué)習(xí)平臺雖擁有海量的教學(xué)資源,但學(xué)習(xí)者卻很難從中找到適合的學(xué)習(xí)資源,導(dǎo)致用戶體驗差、學(xué)習(xí)效果不佳等問題,因此在移動學(xué)習(xí)平臺中融入個性化的元素至關(guān)重要。設(shè)計基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模型,同時以Moodle與微信支持下的“重師微學(xué)”移動學(xué)習(xí)平臺為例,對平臺的支撐環(huán)境、關(guān)鍵技術(shù)、架構(gòu)及功能進行設(shè)計與開發(fā),實現(xiàn)了混合云模式下的“重師微學(xué)”移動學(xué)習(xí)平臺,最后分析該平臺的特征及優(yōu)缺點,以期為個性化移動學(xué)習(xí)平臺的設(shè)計提供參考。

    混合云;個性化;移動學(xué)習(xí);Moodle;微信

    0 引言

    移動互聯(lián)時代的到來,大大促進了移動設(shè)備與教育教學(xué)的深度融合,移動學(xué)習(xí)(Mobile Learning)已成為教育技術(shù)領(lǐng)域的重要研究及發(fā)展方向。移動學(xué)習(xí)是一種在移動智能設(shè)備幫助下,能夠在任何時間、任何地點發(fā)生的學(xué)習(xí)[1],它打破了傳統(tǒng)課堂(固定時間、固定地點、固定教師、固定學(xué)習(xí)伙伴等)的學(xué)習(xí)方式,能夠帶給人們一種全新的、情景化的交互式學(xué)習(xí)體驗,滿足人們碎片化學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)的需求。

    目前,現(xiàn)有的移動學(xué)習(xí)平臺經(jīng)過不斷發(fā)展,已經(jīng)擁有比較完善的內(nèi)容管理、資源共享、統(tǒng)計分析等功能,并取得了良好的教學(xué)效果。但是,隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,移動學(xué)習(xí)平臺可通過訪問在線教育網(wǎng)站(如Moodle[2]平臺、MOOC平臺等)來直接利用網(wǎng)站內(nèi)的教育教學(xué)資源,這雖大大的節(jié)約了開發(fā)成本,卻忽視了學(xué)習(xí)者的偏好差別和個性特征。這是由于來自不同專業(yè)背景知識下的學(xué)習(xí)者,他們有著不一樣的專業(yè)思維方式、學(xué)習(xí)能力、學(xué)習(xí)需求以及學(xué)習(xí)偏好,對學(xué)習(xí)資源的需求存在差異,但在訪問時卻是相同的學(xué)習(xí)活動序列和學(xué)習(xí)資源列表,學(xué)習(xí)者很難根據(jù)自身的知識體系結(jié)構(gòu)以及對課程結(jié)構(gòu)的理解獲取有價值的、適合自己的學(xué)習(xí)資源,造成嚴重的“移動信息過載”問題,導(dǎo)致教育資源的利用率和學(xué)習(xí)者的用戶體驗度失衡的問題[3]。所以在移動學(xué)習(xí)平臺的設(shè)計中,考慮學(xué)習(xí)者的個性特征和差異偏好尤為重要,而針對不同學(xué)習(xí)者的個性化推薦技術(shù)正是緩解該問題的有效手段?;诖?,本文以Moodle與微信支持下的“重師微學(xué)”移動學(xué)習(xí)平臺為例,設(shè)計了基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模型,并對平臺的支撐環(huán)境、關(guān)鍵技術(shù)、架構(gòu)以及部分功能進行了設(shè)計與開發(fā),以期為個性化移動學(xué)習(xí)平臺的設(shè)計提供參考[4]。

    1 相關(guān)概念

    (1)混合云

    混合云擴展和延伸了云計算的概念,其基礎(chǔ)設(shè)施由兩個或多個云(私有云、公共云)通過標準的或?qū)S械募夹g(shù)綁定在一起,并通過加密的數(shù)據(jù)接口進行共享,促成云數(shù)據(jù)、云服務(wù)間的交互[5],以實現(xiàn)應(yīng)用程序的可移植,在一定程度上避免了云的安全性問題的出現(xiàn)。

    (2)移動學(xué)習(xí)平臺

    移動學(xué)習(xí)是一種利用無線通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和無線移動通信設(shè)備(智能手機、PAD等)獲取教育信息、教育資源和教育服務(wù)的新型學(xué)習(xí)模式[6],具有移動性、便攜式、交互性、情境性等優(yōu)勢。移動學(xué)習(xí)平臺則是指利用信息化手段或工具搭建的能夠使學(xué)習(xí)者進行移動式學(xué)習(xí)的軟硬件環(huán)境。

    (3)個性化推薦

    個性化推薦主要是依據(jù)學(xué)習(xí)者的基本信息、學(xué)習(xí)偏好以及學(xué)習(xí)需求,對其進行推送學(xué)習(xí)資料[7],進而幫助學(xué)習(xí)者選擇相關(guān)的學(xué)習(xí)資源,減少學(xué)習(xí)者由于自身知識體系結(jié)構(gòu)的不完善而造成選擇學(xué)習(xí)資源的盲目[8]。

    2 個性化推薦模型

    本文中個性化推薦模型主要是根據(jù)移動學(xué)習(xí)平臺內(nèi)學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)資源的隱性評分,建立對應(yīng)的“學(xué)習(xí)者-資源”矩陣模型,從而依據(jù)推薦引擎計算與其相似的學(xué)習(xí)者,再基于相似學(xué)習(xí)者的資源偏好或者需求向?qū)W習(xí)者提供個性化推薦服務(wù),具體過程如圖1所示。

    (1)數(shù)據(jù)收集

    本文中個性化推薦模型中的數(shù)據(jù)收集主要是依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來挖掘Web日志文件。Moodle是一個開源的課程管理系統(tǒng)(CMS),擁有豐富的課程資源以及強大的管理功能;微信(WeChat)是近年來新出現(xiàn)的一種全新的通訊媒體,具有便捷的信息分享方式、強大的接口開發(fā)模式以及豐富的后臺數(shù)據(jù)管理功能等特點,這為數(shù)據(jù)的收集奠定了堅實的基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)者在移動設(shè)備端訪問學(xué)習(xí),產(chǎn)生的數(shù)據(jù)直接通過網(wǎng)絡(luò)傳送至云服務(wù)器后臺(包括Moodle端、微信端),那么原始數(shù)據(jù)的收集可直接從云服務(wù)器的后臺獲取。

    原始數(shù)據(jù)主要來自五張數(shù)據(jù)表:學(xué)習(xí)者信息表、學(xué)習(xí)資源信息表、學(xué)習(xí)行為記錄表、學(xué)習(xí)者-資源評分表以及學(xué)習(xí)者屬性表。學(xué)習(xí)者信息表用于存放學(xué)習(xí)者的個人基本信息,包括姓名、性別、資源偏好等(為了便于推薦引擎的準確度計算,要求此表中的信息越詳細越好);學(xué)習(xí)資源信息表存放移動學(xué)習(xí)平臺中相關(guān)學(xué)習(xí)資源的信息,如資源ID、資源名稱、資源類型、資源描述等;學(xué)習(xí)行為記錄表存儲學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),如資源瀏覽日志、資源收藏日志、資源下載日志等,學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)是推薦引擎中學(xué)習(xí)者對資源隱式評分的來源[9];學(xué)習(xí)者-資源評分表保存學(xué)習(xí)者對相關(guān)學(xué)習(xí)資源對應(yīng)的評分信息;學(xué)習(xí)者屬性表存放學(xué)習(xí)者之間的相似度信息。

    圖1 個性化推薦模型

    (2)推薦引擎

    推薦引擎的功能是通過分析原始數(shù)據(jù)表,構(gòu)建學(xué)習(xí)者模型,獲取學(xué)習(xí)者的興趣偏好度,調(diào)用相應(yīng)的推薦算法進行個性化推薦。學(xué)習(xí)者模型可構(gòu)建“學(xué)習(xí)者-資源”矩陣,學(xué)習(xí)者之間的興趣相似度則可根據(jù)該矩陣來進行計算,再依據(jù)興趣的相似度進行學(xué)習(xí)者間聚類分析,從而實現(xiàn)基于相似學(xué)習(xí)者的資源興趣預(yù)測目標學(xué)習(xí)者的資源需求。推薦引擎可采用基于內(nèi)容、協(xié)同過濾的推薦算法進行計算,本文以基于內(nèi)容的推薦為例進行介紹分析,其余推薦算法在此不做贅述,具體步驟如下:

    ①建立評分模型

    推薦引擎系統(tǒng)獲取學(xué)習(xí)者行為數(shù)據(jù)的方法主要有顯式、隱式兩種評分方法,前者是由學(xué)習(xí)者直接對已學(xué)資源直接進行評價,但可能存在“評分主觀”和“學(xué)而不評”等現(xiàn)象,因此,本文采用后者——隱式評分。本文中隱式評分模型主要是追蹤學(xué)習(xí)者對相應(yīng)學(xué)習(xí)資源的行為數(shù)據(jù)(如瀏覽、下載、收藏、分享等),并對其進行“標準化”評分(表1),評分采用10分制,分值按照學(xué)習(xí)者對資源學(xué)習(xí)的深入程度由低到高進行排列。

    ②初始化數(shù)據(jù)

    根據(jù)學(xué)習(xí)者對于學(xué)習(xí)資源的隱式評分,構(gòu)建對應(yīng)的“學(xué)習(xí)者-資源”矩陣表(表2),并將其存儲在學(xué)習(xí)者-資源評分屬性表中,這為計算學(xué)習(xí)者間的相似度提供數(shù)據(jù)支持。

    表1 學(xué)習(xí)者對學(xué)習(xí)資源的隱式評分模型表

    表2 “學(xué)習(xí)者-資源”表

    ③調(diào)用推薦引擎

    通過一個“標準”來衡量兩個學(xué)習(xí)者興趣的相似度,此處可采用改進的余弦相似度方法進行評估:

    將學(xué)習(xí)者p和學(xué)習(xí)者q各自感興趣的資源分別用Up和Uq表示,和分別表示學(xué)習(xí)者p和學(xué)習(xí)者q對所有資源的平均興趣度,Rp,u表示用戶對資源類別為u的興趣度,Upq表示學(xué)習(xí)者p和學(xué)習(xí)者q同時感興趣的資源類別集合,sim(p,q)表示學(xué)習(xí)者p和學(xué)習(xí)者q興趣的相似度。如果sim(p,q)計算結(jié)果大于設(shè)定的一個閾值,則代表學(xué)習(xí)者p和學(xué)習(xí)者q為“鄰居”學(xué)習(xí)者,即學(xué)習(xí)者p和學(xué)習(xí)者q有共同的學(xué)習(xí)偏好或者學(xué)習(xí)興趣。

    3 個性化資源呈現(xiàn)

    個性化資源的呈現(xiàn)是將推薦結(jié)果輸出,主要是將“鄰居”學(xué)習(xí)者所偏好的但目標學(xué)習(xí)者未訪問過的學(xué)習(xí)資源推薦給目標學(xué)習(xí)者。在平臺中主要通過“精品分享”和“課程推薦”兩個模塊進行推薦呈現(xiàn)。任何學(xué)習(xí)者進入“重師微學(xué)”移動學(xué)習(xí)平臺首頁都可看到平臺“精品分享”中的熱門資源,但只有注冊登錄的學(xué)習(xí)者才能得到“課程推薦”中的個性化學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)伙伴等個性化服務(wù)。

    4 基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)平臺設(shè)計

    (1)支撐環(huán)境及關(guān)鍵技術(shù)

    混合云模式下基于個性化的移動學(xué)習(xí)平臺在混合云環(huán)境下進行搭建,具有使用成本低、安全性高、可移植性等優(yōu)勢。其中,Moodle網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺作為私有云端,微信作為公有云端,通過統(tǒng)一的權(quán)限驗證access_token(微信公眾平臺以access_token為接口調(diào)用憑據(jù)來調(diào)用接口)來保障兩者間的數(shù)據(jù)通信[10]。目前,Moodle網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺已成功搭建在本地服務(wù)器上,已經(jīng)投入到實際課程的教學(xué)實踐改革中,擁有大量的學(xué)習(xí)課程資源,并且Moodle作為開源免費的課程管理系統(tǒng),提供的Web Service接口可與微信公眾平臺提供的第三方接口進行對接,這為實現(xiàn)移動學(xué)習(xí)平臺提供了可能。

    整體上,對Moodle以及微信公眾平臺進行二次開發(fā),微信網(wǎng)關(guān)通過訪問Moodle提供的Web Service接口,提供用戶信息進行驗證,之后通過Moodle的External API(外部應(yīng)用編程接口),對系統(tǒng)核心函數(shù)(core function)進行調(diào)用,實現(xiàn)對Moodle的操作。在數(shù)據(jù)庫層,搭建Moodle數(shù)據(jù)庫以及微信網(wǎng)關(guān)數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)。在服務(wù)層,對Moodle服務(wù)器以及微信網(wǎng)關(guān)服務(wù)器同步用戶消息[11]。在接口層,實現(xiàn)Moodle平臺接口與微信公眾平臺接口的對接。在用戶端,最終實現(xiàn)學(xué)習(xí)資源跨平臺呈現(xiàn)。

    (2)架構(gòu)設(shè)計

    根據(jù)軟件工程理論的相關(guān)原則,移動應(yīng)用程序在設(shè)計過程中應(yīng)針對移動終端和移動互聯(lián)網(wǎng)的特點,充分考慮用戶對移動設(shè)備界面的需求以及軟件的兼容性、擴展性等問題。在混合云環(huán)境下,本移動學(xué)習(xí)平臺為了給學(xué)習(xí)者提供良好的學(xué)習(xí)界面以及清晰的學(xué)習(xí)導(dǎo)航,采用B/S架構(gòu)模式,并借助Eclipse集成開發(fā)環(huán)境以及MySQL數(shù)據(jù)庫進行系統(tǒng)部署建設(shè),服務(wù)器端通過混合云模式下的Moodle平臺與微信的后臺管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,終端借助微信App呈現(xiàn),采用MVC(即表現(xiàn)層、業(yè)務(wù)邏輯層、數(shù)據(jù)訪問層)模塊化設(shè)計方案開發(fā)設(shè)計(圖2)。

    使用MVC架構(gòu)模式的好處就在于在開發(fā)過程中,每個功能模塊單獨實現(xiàn)后再集成到移動學(xué)習(xí)平臺中,從而將系統(tǒng)的數(shù)據(jù)與界面相互分離,并且業(yè)務(wù)邏輯與用戶界面之間不存在直接的聯(lián)系。平臺不僅實現(xiàn)了Moodle平臺的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(Web Service)接口與微信網(wǎng)關(guān)的對接,將學(xué)習(xí)界面清晰的呈現(xiàn)于微信應(yīng)用App用戶端中,在實際開發(fā)中也加入了個性化推薦的模塊,依據(jù)各個學(xué)習(xí)者之間的差異或者同一學(xué)習(xí)者在不同階段的變化,構(gòu)造出良好的移動學(xué)習(xí)環(huán)境。

    (3)功能設(shè)計

    根據(jù)學(xué)習(xí)者的特征以及需求分析,融入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),結(jié)合移動學(xué)習(xí)便捷性、移動性、情境性、及時性、交互性等特點,設(shè)計了本移動學(xué)習(xí)平臺的服務(wù)功能,主要有“學(xué)習(xí)資源”、“學(xué)習(xí)工具”以及“我的微學(xué)”三大模塊,具體包括查看課程列表、選課、查看已選課程、數(shù)字圖書、留言板、官方論壇、課程學(xué)習(xí)、電子詞典、百科查詢、網(wǎng)上續(xù)借、微信簽到、精品分享、個性化推薦、信息推送、自動回復(fù)、智能聊天等功能(圖3)。

    圖2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計圖

    ①“學(xué)習(xí)資源”模塊

    “學(xué)習(xí)資源”模塊是“重師微學(xué)”移動學(xué)習(xí)平臺的核心模塊,具體包括課程列表、已選課程、課程推送、精品分享四大功能,該模塊描述與課程知識點和學(xué)習(xí)者相關(guān)的學(xué)習(xí)資源。由于之前Moodle平臺內(nèi)積累了大量的教學(xué)資源,因此此處主要是將Moodle平臺內(nèi)的課程遷移過來并進行響應(yīng)式處理。同時,課程推送、精品分享兩個功能是將個性化推薦的結(jié)果以消息推送、自動回復(fù)的形式呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者。另外,為了方便學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí),視頻資源以微課的形式錄制上傳,并保證各個資源間的獨立性,這有利于學(xué)習(xí)者利用碎片時間進行學(xué)習(xí)。

    圖3 “重師微學(xué)”平臺功能結(jié)構(gòu)圖

    ②“學(xué)習(xí)工具”模塊

    “學(xué)習(xí)工具”模塊屬于“重師微學(xué)”平臺的輔助模塊,包括電子詞典、百科查詢、館藏查詢、計算器四大菜單功能,可為學(xué)習(xí)者提供英漢互譯詞典、圖書館館藏査詢、百科查詢、實時計算等豐富可擴展的學(xué)習(xí)工具,在方便學(xué)習(xí)者的同時也為學(xué)習(xí)平臺增加了用戶粘度。

    ③“我的微學(xué)”模塊

    “我的微學(xué)”模塊有微學(xué)網(wǎng)站、個人中心、微信簽到、官方論壇、留言板五大功能,主要用于搜集學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)信息,如簽到日志、偏好設(shè)置日志、論壇日志等,該模塊的信息可直接回傳至云服務(wù)器端的后臺數(shù)據(jù)庫,更好的為學(xué)習(xí)者提供個性化推薦服務(wù)[12]。

    除此之外,在“重師微學(xué)”移動學(xué)習(xí)平臺的后臺管理界面中開啟“智能機器人聊天”功能時,也可在此平臺的微信App端進行人機對話、自動回復(fù)、實時聊天,進行“一對一”的個性化學(xué)習(xí)。平臺實現(xiàn)部分功能截圖展示。

    5 基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)平臺特點

    本平臺最大的特色就是簡單高效。對于教師而言,既可以通過微信后臺管理界面管理用戶、管理消息、統(tǒng)計數(shù)據(jù),也可以在Moodle的后臺界面進行平臺的維護工作。對于學(xué)習(xí)者而言,只要擁有智能設(shè)備(智能手機、平板電腦等),下載安裝微信App并添加“重師微學(xué)”微信公眾號,即可使用平臺內(nèi)的所有功能,方便快捷。另一方面,通過公有云端的微信以及私有云端的Moodle平臺搭建的移動學(xué)習(xí)平臺,既能將云計算這個時髦高端的技術(shù)運用于教育當(dāng)中,也能保證數(shù)據(jù)的安全性以及準確性。

    圖4 部分功能展示圖

    基于混合云模式下的“重師微學(xué)”移動學(xué)習(xí)平臺的優(yōu)勢主要有:

    ①充分利用現(xiàn)有資源。學(xué)習(xí)者可以隨意使用Moodle平臺內(nèi)豐富的教學(xué)資源以及教學(xué)功能,如聊天功能、Wiki、論壇等;管理員也可從Moodle平臺及微信后臺直接獲取學(xué)習(xí)者的簽到日志、偏好設(shè)置日志、論壇日志、學(xué)習(xí)日志,方便開發(fā)者對學(xué)習(xí)者產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘,更好地提供個性化推薦服務(wù)。

    ②充分激發(fā)學(xué)習(xí)自主性。學(xué)習(xí)者可以根據(jù)自己的學(xué)習(xí)情況,自主選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)時長、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)地點、學(xué)習(xí)資料等,自主安排學(xué)習(xí)步調(diào),利用碎片時間來學(xué)習(xí);學(xué)習(xí)者也可以根據(jù)學(xué)習(xí)需要,直接在平臺內(nèi)與同伴討論、協(xié)商,也可直接向教師請教問題。

    ③提供個性化、情景化的學(xué)習(xí)支持服務(wù)。綜合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特性(如學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)喜好、已有水平等),在一定程度上,為學(xué)習(xí)者提供個性化、情景化的移動學(xué)習(xí)支持服務(wù)。學(xué)習(xí)者可以選擇性的學(xué)習(xí)自己感興趣或欠缺的學(xué)習(xí)主題,還可以實時獲取符合自身學(xué)習(xí)需求和學(xué)習(xí)情境的學(xué)習(xí)資源,并與導(dǎo)學(xué)者和其他學(xué)習(xí)者開展移動式協(xié)作學(xué)習(xí),從而節(jié)省學(xué)習(xí)時間,提高學(xué)習(xí)效率。

    ④促使教學(xué)形式豐富多樣。利用“重師微學(xué)”移動學(xué)習(xí)平臺進行教學(xué),既可利用Moodle平臺內(nèi)的學(xué)習(xí)資源,開展傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)教學(xué);也可利用本平臺開展如翻轉(zhuǎn)課堂類的教學(xué)改革;也可利用微信的朋友圈、微信群以及平臺內(nèi)的論壇功能開展PBL教學(xué)或者協(xié)作式的教學(xué);還可在平臺內(nèi)通過自動回復(fù)、智能聊天功能開展“一對一”的個性化教學(xué)。

    混合云模式下基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)平臺雖然具有以上諸多優(yōu)勢,但也存在如學(xué)生利用智能手機學(xué)習(xí)時容易分神、移動端無法進行如復(fù)雜的公式類的編輯等問題,因此教師在使用移動學(xué)習(xí)平臺開展教學(xué)時應(yīng)該考慮到這些問題,并進行相應(yīng)處理。

    6 結(jié)語

    混合云模式下基于個性化推薦的“重師微學(xué)”移動學(xué)習(xí)平臺,既利用了計算效率高、成本低的公有云,也兼顧了高安全性和高可定制性的私有云。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論,構(gòu)建了個性化推薦模型,將Moodle平臺與深受大眾喜愛的微信相結(jié)合,基本能滿足學(xué)習(xí)者的日常學(xué)習(xí)使用以及個性化學(xué)習(xí)的需求。該平臺軟件的實現(xiàn)部分已在國家版權(quán)局登記注冊,其模型具有良好的可操作性和經(jīng)濟性,使學(xué)習(xí)者可以更好地利用Moodle平臺內(nèi)現(xiàn)有的課程教學(xué)資源,學(xué)習(xí)者也可自主選擇學(xué)習(xí)終端、學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)環(huán)境、學(xué)習(xí)內(nèi)容,自由制定學(xué)習(xí)計劃、安排學(xué)習(xí)時間和學(xué)習(xí)地點,自由獲取知識,這體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)時代信息技術(shù)與學(xué)科課程深度融合后學(xué)習(xí)者個性化學(xué)習(xí)的內(nèi)涵與特征。

    當(dāng)然,由于研究的諸多局限,目前的研究還存在一些不足之處,如個性化推薦模塊推薦算法的選擇問題、平臺資源還不夠豐富等,都是需要今后完善的方向。

    [1]崔雪松.移動學(xué)習(xí)在高校中的應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2012(16):26.

    [2]Moodle.org.AboutMoodle[DB/OL].https://docs.moodle.org/30/en/About_Moodle.

    [3][4]查英華,朱其慎.基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模式探究——以高職學(xué)生為例[J].職教論壇,2015(23):57-60.

    [5]高林,宋相倩,王潔萍.云計算及其關(guān)鍵技術(shù)研究[J].微型機與應(yīng)用,2011:(10)5-7,11.

    [6]馬冬梅.基于智能手機的大學(xué)英語移動學(xué)習(xí)課程設(shè)計[J].蘭州教育學(xué)院學(xué)報,2014:(3)50-P51.

    [7][9]莊科君,賀寶勛.網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)個性化推薦系統(tǒng)學(xué)習(xí)者模型建模研究[J].科教導(dǎo)刊,2015:(18)39-40.

    [8]查英華,朱其慎.基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建[J].新課程研究,2015:(9)7-9.

    [10]田嵩,魏啟榮.混合云模式下移動學(xué)習(xí)環(huán)境的設(shè)計與實現(xiàn)——以微信公共平臺下阿拉伯語課程學(xué)習(xí)為例[J].開放教育研究: 2014(6):103-110.

    [11]白京.基于微信與Moodle的移動學(xué)習(xí)平臺在公安教學(xué)中的應(yīng)用[J].云南警官學(xué)院學(xué)報,2015(2):114-118.

    [12]陳恒岳.基于語義建模的個性化學(xué)習(xí)服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計[J].現(xiàn)代計算機(專業(yè)版),2015(14):58-62.

    Research on Mobile Learning Platform Based on Personalized Recommendation in Hybrid Cloud

    WU Dong-li1,TANG Wan-mei1,ZHAO Ying2

    (1.College of Computer and Information Science,Chongqing Normal University,Chongqing401331;
    2.College of Life Science;Chongqing Normal University,Chongqing401331)

    Mobile learning as a new way of learning has long been a hot topic in the field of educational technology.At present,although most of the mobile learning platform has a huge amount of teaching resources,learners are difficult to find suitable learning resources,resulting in poor user experience,poor learning and other issues.So it is very important to integrate the individualized elements into the mobile learning platform.Designs a mobile learning model based on personalized recommendation,takes Moodle platform and WeChat supported CQNU Micro-learning as an example,and the supporting environment,key technologies,designs and develops the architecture and functions of the platform and realizes the CQNU Micro-learning mobile learning platform under the hybrid cloud model.Finally,analyzes the characteristics and advantages and disadvantages of the platform.It provides a reference for the design of personalized mobile learning platform.

    Hybrid Cloud;Personalized Recommendation;Mobile Learning;Moodle;WeChat

    1007-1423(2017)11-0079-06

    10.3969/j.issn.1007-1423.2017.11.016

    2017-04-02

    2017-04-10

    重慶市教委科學(xué)技術(shù)項目(No.KJ1400519)、重慶師范大學(xué)高等教育教學(xué)改革研究項目(No.201625)、重慶師范大學(xué)研究生科研創(chuàng)新項目(No.YKC16004)、重慶市教改項目(No.yjg123040)、重慶師范大學(xué)校級項目(No.cyjg1205、No.201625、No.xyjg16005)

    伍冬莉,在讀碩士,研究方向為移動學(xué)習(xí)

    唐萬梅(1965-),女,重慶渝北人,博士研究生,教授,研究方向為機器學(xué)習(xí)、在線教育、翻轉(zhuǎn)課堂等

    趙瑛(1962-),女,四川彭州人,碩士研究生,副教授,研究方向為生物醫(yī)學(xué)工程

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