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    基于微信的國(guó)際交流口語訓(xùn)練系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2022-07-05 21:36:19季波郝明明劉海濤任運(yùn)劉飛虹
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年14期
    關(guān)鍵詞:口語訓(xùn)練國(guó)際交流

    季波 郝明明 劉海濤 任運(yùn) 劉飛虹

    摘要:為解決各高校學(xué)生國(guó)際交流情境問題,開發(fā)以微信小程序?yàn)橹黧w的互聯(lián)網(wǎng)智慧校園學(xué)生服務(wù)系統(tǒng)。給學(xué)生提供與國(guó)際交流相關(guān)的多情境口語交流訓(xùn)練,提高學(xué)生在不同情景下的口語交流能力,使日后的國(guó)際交流更加流暢。系統(tǒng)采用微信小程序框架、Servlet技術(shù)等主流的開發(fā)工具,界面簡(jiǎn)潔友好,性能良好。

    關(guān)鍵詞:國(guó)際交流;口語訓(xùn)練;多情境

    中圖分類號(hào):TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2022)14-0047-02

    近年來,高校越來越多的學(xué)生有機(jī)會(huì)接觸到國(guó)際交流、境外研修等相關(guān)的學(xué)習(xí)活動(dòng),并且社會(huì)日漸關(guān)注學(xué)生的英語口語能力,單純的書本式英語已經(jīng)不能滿足高校學(xué)生的素質(zhì)要求。有很多即將要去國(guó)外學(xué)習(xí)的同學(xué)還未感受到國(guó)外真正的生活環(huán)境,簡(jiǎn)單的基礎(chǔ)英文和肢體語言不能很好地支撐國(guó)外生活和學(xué)習(xí)。

    項(xiàng)目反映理論(Item Response Theory,IRT),IRT將學(xué)生描述成一維的能力值,并結(jié)合試題參數(shù)(難度,區(qū)分度等)對(duì)學(xué)生進(jìn)行建模。IRT主要用在測(cè)量學(xué)生能力和知識(shí)點(diǎn)掌握程度。IRT作為一種模型參數(shù)的估計(jì)方法,學(xué)生能否答對(duì)一個(gè)題目是和學(xué)生本人以及題目這兩個(gè)因素有關(guān)系的,答對(duì)題目的概率是學(xué)生和題目的一個(gè)函數(shù)[1]。確定型技能診斷模型(Deterministic Input, Noisy And gate, DINA),DINA模型結(jié)合Q矩陣,將學(xué)生表達(dá)成一個(gè)在多維知識(shí)點(diǎn)上的掌握向量,對(duì)于得到的學(xué)生模型,可以進(jìn)一步預(yù)測(cè)試題得分從而進(jìn)行試題推薦[2]?;谏鲜鰞蓚€(gè)基礎(chǔ)模型,學(xué)者們又提出了一系列認(rèn)知診斷模型,如多技能聯(lián)系的補(bǔ)償型IRT-C模型和非補(bǔ)償型IRT-NC模型,高階先驗(yàn)HO—DINA模型,以及基于模糊理論的FuzzyCDM模型[3]。

    市面上口語訓(xùn)練平臺(tái)普遍存在以下不足:第一,無法針對(duì)常見的國(guó)際交流情景針對(duì)性的口語訓(xùn)練;第二,無法針對(duì)場(chǎng)景下的圖片針對(duì)性訓(xùn)練口語單詞發(fā)音。本文設(shè)計(jì)的基于微信的國(guó)際交流口語訓(xùn)練系統(tǒng),綜合了目前市場(chǎng)上已存在的口語訓(xùn)練平臺(tái)的功能,采用當(dāng)前盛行的微信小程序框架進(jìn)行開發(fā),并解決了上述的不足之處,將國(guó)際交流相關(guān)的情景提前模擬訓(xùn)練,讓學(xué)生通過訓(xùn)練了解從簽證出境到國(guó)外生活,以及與人交流和吃穿住行等等各種不同情景下,相應(yīng)的英語單詞和交流語句的模擬訓(xùn)練,為大學(xué)生國(guó)際交流口語訓(xùn)練提供高效的解決方案。

    1 系統(tǒng)分析

    通過基于微信的國(guó)際交流口語訓(xùn)練,意在打造一個(gè)可以幫助大學(xué)生有效訓(xùn)練常見情景下的國(guó)際交流口語訓(xùn)練,本文在需求分析的相關(guān)基礎(chǔ)之上著重研究以下幾個(gè)方面:

    如何利用常見的國(guó)際交流十大情景,根據(jù)不同用戶階段的學(xué)生需求,形成最佳學(xué)習(xí)情景訓(xùn)練路徑;

    如何根據(jù)訓(xùn)練內(nèi)容錯(cuò)誤類型,智能分析用戶薄弱環(huán)節(jié),進(jìn)行自適應(yīng)的針對(duì)性訓(xùn)練;為實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo),系統(tǒng)需具備如下功能:

    1)國(guó)際交流情境訓(xùn)練功能:包括最佳學(xué)習(xí)情景訓(xùn)練路徑、薄弱環(huán)節(jié)口語針對(duì)性訓(xùn)練。

    2)宣傳頁面:招新報(bào)名、活動(dòng)報(bào)名、聯(lián)誼合作、意見建議。

    2 系統(tǒng)主要功能實(shí)現(xiàn)

    2.1 技術(shù)架構(gòu)

    系統(tǒng)前端采用微信小程序開發(fā)框架,后端Eclipse IDE 2019+Tomcat8.0+Java JDK1.8技術(shù),數(shù)據(jù)庫采用MySQL數(shù)據(jù)庫,如表1所示。

    2.2 主要功能實(shí)現(xiàn)

    根據(jù)系統(tǒng)分析,本系統(tǒng)主要包含如下功能, 考試主界面如圖1和圖2所示。

    1)國(guó)際交流主界面

    本模塊包括國(guó)際交流情境訓(xùn)練、招新報(bào)名、活動(dòng)報(bào)名、聯(lián)誼合作、意見建議等,如圖1所示。

    2)國(guó)際交流情境訓(xùn)練模塊

    本模塊包括最佳學(xué)習(xí)情景訓(xùn)練路徑和薄弱環(huán)節(jié)口語針對(duì)性訓(xùn)練,如圖3和圖4所示。

    利用常見的國(guó)際交流十大情景,按照先后發(fā)現(xiàn)的順序形成情景導(dǎo)圖,利用知識(shí)圖譜技術(shù),根據(jù)不同用戶階段的學(xué)生需求,形成最佳學(xué)習(xí)情景訓(xùn)練路徑。

    針對(duì)薄弱環(huán)節(jié)智能,生成學(xué)生對(duì)各種情景下的掌握情況的雷達(dá)圖,并根據(jù)薄弱環(huán)節(jié),利用協(xié)同過濾算法,找出掌握情況相似的學(xué)生,根據(jù)這些學(xué)生不同階段所需情景的難度范圍,篩選得分預(yù)測(cè)在適合范圍內(nèi)的情景并形成推薦情景集。比如,結(jié)合相似學(xué)生的實(shí)際需求,當(dāng)學(xué)生需要對(duì)所學(xué)的基本情景進(jìn)行鞏固時(shí),可以向該學(xué)生推薦難度范圍較低(正確作答的概率較高)的個(gè)性化練習(xí);當(dāng)學(xué)生需要對(duì)所學(xué)情景進(jìn)行拔高訓(xùn)練時(shí),可以向其推薦難度較高(正確作答的概率較低)的個(gè)性化練習(xí);當(dāng)學(xué)生進(jìn)行實(shí)際情景??紩r(shí),可以根據(jù)國(guó)際交流不同的情況混合配置難度不同的情景對(duì)話進(jìn)行模擬國(guó)際交流自適應(yīng)訓(xùn)練。

    3 結(jié)束語

    本文設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的基于微信的國(guó)際交流口語訓(xùn)練系統(tǒng)是針對(duì)高校學(xué)生國(guó)際交流情境問題,開發(fā)以微信小程序?yàn)橹黧w的互聯(lián)網(wǎng)智慧校園學(xué)生服務(wù)系統(tǒng)。給學(xué)生提供與國(guó)際交流相關(guān)的多情境口語交流訓(xùn)練,提高學(xué)生在不同情景下的口語交流能力,為日后的國(guó)際交流更加流暢。本系統(tǒng)的創(chuàng)新點(diǎn)包括:

    1)本項(xiàng)目根據(jù)常見的國(guó)際交流十大情景,按照先后發(fā)現(xiàn)的順序形成情景導(dǎo)圖,根據(jù)不同用戶階段的學(xué)生需求,形成最佳學(xué)習(xí)情景訓(xùn)練路徑。

    2)根據(jù)訓(xùn)練內(nèi)容錯(cuò)誤類型,智能分析用戶薄弱環(huán)節(jié),進(jìn)行自適應(yīng)的針對(duì)性訓(xùn)練。

    參考文獻(xiàn):

    [1] DiBello L V,Roussos L A,Stout W.31A review of cognitively diagnostic assessment and a summary of psychometric models[J].Handbook of Statistics,2006(26):979-1030.

    [2] de la Torre J.DINA model and parameter estimation:a didactic[J].Journal of Educational and Behavioral Statistics,2009,34(1):115-130.

    [3] Liu Q,Wu R Z,Chen E H,et al.Fuzzy cognitive diagnosis for modelling examinee performance[J].ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology,2018,9(4):1-26.

    [4] Piech C, Bassen J, Huang J, et al. Deep knowledge tracing[C].Advances in Neural Information Processing Systems. Cambridge: MIT Press,2015:505-513.

    收稿日期:2021-03-28

    作者簡(jiǎn)介:季波(1985—),男,安徽宿州人,工程師,碩士,主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)。

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