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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的應(yīng)用

2011-12-29 00:00:00黃峰
考試周刊 2011年63期


  摘 要: 本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運用到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)中,針對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)現(xiàn)狀建立了一個通用教學(xué)模型。該模型具有跟蹤學(xué)生學(xué)習(xí)過程,為學(xué)生建立學(xué)習(xí)日志的功能,實現(xiàn)學(xué)生開展個性化學(xué)習(xí)。
  關(guān)鍵字: 數(shù)據(jù)挖掘 個性化教學(xué) 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)
  
  1.概述
  隨著計算機的普及和Internet網(wǎng)絡(luò)的推廣,計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為個性化學(xué)習(xí)提供了良好的技術(shù)支持,基于Web的遠程教育系統(tǒng)逐漸成為實現(xiàn)現(xiàn)代遠程教育最主要的教學(xué)平臺。由于網(wǎng)絡(luò)教育的學(xué)生存在顯著的個體特征差異,因而網(wǎng)絡(luò)教育的競爭優(yōu)勢將來源于對每一位學(xué)生提供的個性化教學(xué)。為了提供個性化教學(xué),首先要深入了解學(xué)生的需求,其次需要構(gòu)建以學(xué)生為中心的學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),將充分利用學(xué)生的學(xué)業(yè)紀(jì)錄、瀏覽模式、在線記錄等數(shù)據(jù),獲得學(xué)生的個性特征,將教師的教學(xué)經(jīng)驗變成計算機能夠操作的策略規(guī)則。這樣就有可能建立一個滿足需求的較為成功的個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺。
  2.數(shù)據(jù)挖掘與個性化教學(xué)
  2.1數(shù)據(jù)挖掘的含義
  數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),是從大量數(shù)據(jù)中挖掘或抽取出知識。其普遍采用的定義描述如下:數(shù)據(jù)挖掘,也稱為數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery from Database,簡稱KDD),它是一個從大量數(shù)據(jù)中抽取挖掘出未知的、有價值的模式或規(guī)律等知識的復(fù)雜過程[1]。數(shù)據(jù)挖掘受多個學(xué)科影響,是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)、可視化和信息科學(xué)的交叉學(xué)科。數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計是數(shù)據(jù)挖掘研究的三根強大的技術(shù)支柱。數(shù)據(jù)挖掘的方法和數(shù)學(xué)工具包括統(tǒng)計學(xué)、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、線性規(guī)劃,等等[2]。
  2.2個性化教學(xué)的本質(zhì)特征
  2.2.1個性化教學(xué)強調(diào)學(xué)生的獨特性
  獨特性是一個人區(qū)別于其他人的特征。個性化教學(xué)以分析研究學(xué)生的個別差異為前提,以發(fā)展學(xué)生的個性為目標(biāo)。教學(xué)時,依據(jù)學(xué)生的資質(zhì)、興趣、能力、程度、性別、個性,以及身心發(fā)展?fàn)顩r施教,采用彈性化的結(jié)構(gòu)、多元化的形式、多樣化的內(nèi)容,采取合適的教學(xué)法,使其潛能獲得充分的發(fā)展[3]。
  2.2.2個性化教學(xué)強調(diào)學(xué)生的主體性
  主體性指學(xué)生的主體意識或能動性。個性化教學(xué)把學(xué)生視為具有獨立人格的主體,尊重學(xué)生在學(xué)習(xí)中的地位,學(xué)習(xí)經(jīng)歷等,維護學(xué)生的尊嚴(yán);依據(jù)學(xué)生的特性,安排適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)活動,引導(dǎo)學(xué)生積極參與,化被動為主動,使學(xué)生學(xué)會學(xué)習(xí)。
  3.個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺設(shè)計模型
  3.1系統(tǒng)的設(shè)計思想
  智能教學(xué)系統(tǒng)不僅僅是一種授課器,而應(yīng)像人類教師那樣具有歸納能力的教學(xué)系統(tǒng)。這種系統(tǒng)應(yīng)提供一種個性化的教學(xué)——系統(tǒng)根據(jù)不同學(xué)生各自的特點及其任務(wù)的完成情況,采用不同的教學(xué)策略。在這個系統(tǒng)中,學(xué)生主動地與系統(tǒng)交流,學(xué)生的興趣、理解和認知推動著教學(xué)過程的發(fā)展。因此,智能教學(xué)系統(tǒng)的功能就是提供這樣一個活潑的環(huán)境,使教學(xué)過程取得最好的效果。具有上述功能,并可以對學(xué)生進行因材施教的智能教學(xué)系統(tǒng)必須做到:懂得或理解教學(xué)內(nèi)容、了解教學(xué)對象,以及知道教學(xué)方法。
  3.2系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)模型
  該模型的結(jié)構(gòu)如圖1所示。
  個性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)從邏輯上分為教師教學(xué)平臺和學(xué)生學(xué)習(xí)平臺,主要由二類用戶組成:教師和學(xué)生。其中,教師主要對課件、試題庫進行管理,對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為進行分析和評價,依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果及時進行教學(xué)策略和教學(xué)進度的調(diào)整等;學(xué)生針對系統(tǒng)提供的學(xué)習(xí)界面展開自主化、個性化的學(xué)習(xí)、測試和復(fù)習(xí)、答疑,等等。系統(tǒng)采用定量與定性相結(jié)合的評價機制、交互的學(xué)習(xí)環(huán)境,以及系統(tǒng)學(xué)習(xí)引導(dǎo)與學(xué)生自主學(xué)習(xí)相結(jié)合,并將其具體融合在學(xué)生平臺下各模塊的設(shè)計中。其中,系統(tǒng)的學(xué)習(xí)引導(dǎo)體現(xiàn)在課程學(xué)習(xí)過程中學(xué)習(xí)策略的引導(dǎo)、學(xué)習(xí)狀態(tài)的引導(dǎo),以及后繼學(xué)習(xí)活動的引導(dǎo),等等。
  3.3系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實現(xiàn)
  3.3.1WEB數(shù)據(jù)挖掘預(yù)處理
  數(shù)據(jù)預(yù)處理階段的主要任務(wù)是對用戶訪問日志、代理日志等進行數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)范化和數(shù)據(jù)集成等處理,形成事務(wù)數(shù)據(jù)庫。其目的是將用戶訪問站點時留下的原始日志,整理成為便于被模式挖掘算法所使用的數(shù)據(jù)形式,以供數(shù)據(jù)挖掘階段使用。
  數(shù)據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)源包括Log文件、網(wǎng)頁、網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)、用戶檔案及登錄信息等。Log文件包括Serverlog、Proxyserverlog、Clientcookielog。Serverlog記錄了網(wǎng)站用戶的訪問瀏覽行為,有兩種格式存儲:普通日志文件格式和擴展日志文件格式。普通日志文件存儲的是客戶端、用戶名、狀態(tài)、服務(wù)器名、協(xié)議版本等客戶連接的物理信息。服務(wù)器端存儲的cookie部分就是cookielog,cookielog中存儲的信息有終止日期、路徑、域名、安全級別,等等。Proxyscrvcr在服務(wù)器和客戶端之間提供了間接緩存,當(dāng)用戶需要瀏覽訪問過的頁面對,瀏覽器只從間接緩存中調(diào)用所需頁面,這樣可以降低負載,提高性能。
  3.3.2Apriod算法
  經(jīng)過前面的一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理的過程,我們已將原始的Web訪問日志轉(zhuǎn)化為可以進行挖掘的Web訪問事務(wù)集,接下來的工作就是在這些Web訪問事務(wù)中產(chǎn)生Web訪問的頻繁模式,并在這些頻繁模式中向?qū)W生推薦資源。模式發(fā)現(xiàn)是從大量的學(xué)生訪問事務(wù)中找出所有的頻繁項集。這一過程也稱為知識發(fā)現(xiàn)。挖掘的基礎(chǔ)是前面建立的WEB訪問事務(wù)模型。挖掘的方法可以采用Apriod算法。Apriori算法使用一種稱作“逐層搜索的迭代方法”,它的基本思想是利用已知的k-l項集來生成k項集,再掃描一次數(shù)據(jù)庫來判斷候選頻繁項目集是否為頻繁項目集。
  4.展望
  網(wǎng)絡(luò)化與智能化是輔助教學(xué)發(fā)展的兩大趨勢,遠程教育作為實現(xiàn)教育大眾化,提高國家教學(xué)水平有重要意義。個性化的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)更能滿足學(xué)生的個性化要求,為交互性學(xué)習(xí)提供強有力的支持。Web挖掘技術(shù)為實現(xiàn)有效利用教學(xué)資源,高效率的向?qū)W生提供教學(xué)服務(wù)提供了技術(shù)支持?;诰W(wǎng)絡(luò)的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)將為學(xué)生提供一個自適應(yīng)、個性化,有利于學(xué)生建構(gòu)的學(xué)習(xí)環(huán)境,提高網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的效率,具有深刻的實踐意義。
  參考文獻:
 ?。?]朱明.數(shù)據(jù)挖掘[M].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社,2002,5,第1版.
 ?。?]張云濤,龔玲.數(shù)據(jù)挖掘原理與技術(shù)[M].電子工業(yè)出版社,2004,4,第1版.
 ?。?]袁劍,劉剛,王文海.基于Web的個性化教學(xué)模型研究[J].青島科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2007,01.

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