馬妍霞 孫堯 郭昌玉

摘? 要 提出一種可交互的、靈活的測(cè)試工具來開發(fā)自適應(yīng)數(shù)字化學(xué)習(xí)（E-learning）系統(tǒng)。該系統(tǒng)提供可視化檢查以及編輯功能、仿真和檢查自適應(yīng)響應(yīng)功能，并兼容xAPI，將記錄功能與可視化流程相結(jié)合，有助于動(dòng)態(tài)調(diào)整測(cè)試用例。通過上述功能，確保了基于測(cè)試驅(qū)動(dòng)方式的自適應(yīng)系統(tǒng)的開發(fā)。最后，利用數(shù)學(xué)建模法給出數(shù)學(xué)模型和基于xAPI的模塊功能框圖。

關(guān)鍵詞 E-learning;自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng);xAPI;智能教學(xué)系統(tǒng);自適應(yīng)仿真測(cè)試器

中圖分類號(hào)：G712? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1671-489X（2020）05-0028-02

1 引言

自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)（ALS）可以幫助用戶更好地實(shí)現(xiàn)他們的學(xué)習(xí)目標(biāo)，在這種背景下，智能教學(xué)系統(tǒng)（ITS）利用學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程經(jīng)歷中形成的個(gè)性化肖像，使學(xué)習(xí)環(huán)境適應(yīng)用戶的需求。然而，開發(fā)一個(gè)可驗(yàn)證自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎（ALE）是非常困難的，僅通過驗(yàn)證單一軟件功能單元，并不能反映出整個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎能夠交互和正確響應(yīng)真實(shí)用戶。一般自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的系統(tǒng)開發(fā)可以根據(jù)軟件開發(fā)中制定好的科學(xué)測(cè)試原則，如測(cè)試驅(qū)動(dòng)開發(fā)法或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試法。通常，使用黑盒測(cè)試和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法來測(cè)試軟件功能單元，同時(shí)將上述方法用于系統(tǒng)整體性測(cè)試，但這并不算是一種科學(xué)的測(cè)試方案。

基于上述問題，本文提出利用一種基于xAPI仿真和可動(dòng)態(tài)調(diào)整自適應(yīng)的概念測(cè)試工具。由于xAPI是一種業(yè)界標(biāo)準(zhǔn)，使得本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)可以很輕松地實(shí)現(xiàn)與其他學(xué)習(xí)系統(tǒng)的互操作。它提供了xAPI學(xué)習(xí)行為記錄功能來實(shí)時(shí)捕獲學(xué)習(xí)活動(dòng)流，從而生成測(cè)試用例，有助于自適應(yīng)系統(tǒng)的系統(tǒng)開發(fā)。另外，由于人為因素引入更多的非確定性因素，因此，該系統(tǒng)從功能角度講具有高度的復(fù)雜性和變化性。自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對(duì)測(cè)試方法提出更高的挑戰(zhàn)，設(shè)計(jì)高層次的測(cè)試方案成為一項(xiàng)非常重要的任務(wù)。與小型軟件組件的典型單元測(cè)試相比，利用高層次的測(cè)試對(duì)象作為整個(gè)系統(tǒng)的測(cè)試用例，采用基于xAPI標(biāo)準(zhǔn)格式的數(shù)據(jù)作為系統(tǒng)的輸入集合，并以自適應(yīng)整個(gè)系統(tǒng)響應(yīng)數(shù)據(jù)作為輸出。

該系統(tǒng)主要用于數(shù)據(jù)可視化的自適應(yīng)學(xué)習(xí)，研究問題涉及ALS的系統(tǒng)開發(fā)、互操作性、行為數(shù)據(jù)的分析以及自適應(yīng)性的可視化。在這種情況下，利用用戶行為建模研究，通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)囊?guī)則，從學(xué)習(xí)行為的視角對(duì)E-learning系統(tǒng)建立起來仿真測(cè)試工具也是目前研究的熱點(diǎn)[1-5]。

2 自適應(yīng)仿真測(cè)試器概念

從軟件過程中高層次系統(tǒng)測(cè)試系統(tǒng)化的必要性談起，在開發(fā)過程中，人們想做一種工具，在這種工具中，行為模式可以被編輯、可視化，并以一種確定性的、現(xiàn)實(shí)的方式進(jìn)行模擬仿真。

問題? 問題是對(duì)軟件工程領(lǐng)域從事開發(fā)和測(cè)試的相關(guān)人員提出的挑戰(zhàn)，包括：

如何實(shí)現(xiàn)黑盒測(cè)試和泛化？

什么樣的標(biāo)準(zhǔn)用于建模和處理行為使用數(shù)據(jù)？

如何模擬真實(shí)的使用數(shù)據(jù)？如何綜合這些數(shù)據(jù)？

如何在模擬數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)可變性和真實(shí)性？

如何可視化適應(yīng)性？如何可視化系統(tǒng)的適應(yīng)性響應(yīng)？

如何模擬現(xiàn)實(shí)中的不良或錯(cuò)誤行為？如何模擬不確定或非破壞性行為？

要求? 理性開發(fā)工具的目標(biāo)規(guī)范包括：通過xAPI記錄學(xué)習(xí)環(huán)境中的真實(shí)行為的上下文數(shù)據(jù);可視化真實(shí)行為的上下文數(shù)據(jù)并提供圖形編輯功能;上下文數(shù)據(jù)可以作為xAPI語句發(fā)送到其他系統(tǒng);動(dòng)態(tài)修改和上下文數(shù)據(jù)隨機(jī)化;適應(yīng)性響應(yīng)的可視化和驗(yàn)證。

測(cè)試用例? 有關(guān)上下文的信息對(duì)于自適應(yīng)性至關(guān)重要，單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)通常沒有包含足夠的信息作為一組觀察到的用法動(dòng)作（上下文數(shù)據(jù)）。因此，本方案是基于行為數(shù)據(jù)序列來形成測(cè)試用例或上下文數(shù)據(jù)，即用戶交互串行數(shù)據(jù)點(diǎn)的集合，基本上等同于xAPI輸入語句的序列。

功能? 自適應(yīng)仿真測(cè)試器工具主要由五個(gè)模塊構(gòu)成，如圖1所示，分別是學(xué)習(xí)行為記錄采集模塊、學(xué)習(xí)行為記錄數(shù)據(jù)庫、行為記錄回放功能模塊、數(shù)據(jù)可視化編輯模塊、適應(yīng)性響應(yīng)驗(yàn)證模塊。在存儲(chǔ)器上提取學(xué)習(xí)動(dòng)作序列數(shù)據(jù)，加載并進(jìn)行可視化編輯和仿真模擬。然后，可以通過將底層xAPI語句發(fā)送到其他基于xAPI的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)化編輯模塊功能，對(duì)行為數(shù)據(jù)按時(shí)間順序進(jìn)行顯示。

可視化? 可視化適應(yīng)性的目標(biāo)是動(dòng)態(tài)地調(diào)整學(xué)習(xí)環(huán)境對(duì)用戶的需求，通?；趯?duì)感知交互數(shù)據(jù)輸入的解釋過程的結(jié)果用于控制自適應(yīng)性，如動(dòng)態(tài)難度調(diào)整、內(nèi)容修改或?qū)W習(xí)路徑更改?？梢酝ㄟ^標(biāo)準(zhǔn)化的性能分?jǐn)?shù)來評(píng)估每個(gè)動(dòng)作，這也可以在可選屬性result的xAPI規(guī)范中找到。但是要對(duì)result屬性進(jìn)一步進(jìn)行量化，通過量化后的分?jǐn)?shù)，將這些分?jǐn)?shù)進(jìn)行可檢查化和可視化。這樣可以用于評(píng)估用戶的行為，即建設(shè)性/進(jìn)步性、中立性/停滯性或非建設(shè)性/下降性[6]。

3 實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用

使用nodejs和reactjs腳本語言作為上述自適應(yīng)仿真測(cè)試器的實(shí)現(xiàn)語言。它已經(jīng)被應(yīng)用于一個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎中，用于圖像解釋中的教育測(cè)試，一個(gè)小型軟件團(tuán)隊(duì)對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了初步研究，實(shí)現(xiàn)了該系統(tǒng)并得出測(cè)試結(jié)果。通過xAPI將兩個(gè)學(xué)習(xí)行為加載到自適應(yīng)仿真測(cè)試器，并將記錄的活動(dòng)流用作測(cè)試場景。該工具已被用于一個(gè)自適應(yīng)系統(tǒng)中[6]。

4 結(jié)語

提出模擬和測(cè)試工具自適應(yīng)仿真測(cè)試器的概念，有助于開發(fā)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。該概念利用xAPI來實(shí)現(xiàn)互操作性，并且適用于其他系統(tǒng)和黑盒方法以及記錄和回放功能，支持通用性和易用性。下一步，將基于區(qū)塊鏈技術(shù)為學(xué)習(xí)行為微顆粒數(shù)據(jù)搭建學(xué)習(xí)記錄底層存儲(chǔ)平臺(tái)和實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)共享。

參考文獻(xiàn)

[1]Berdun F D， Armentano M G. Modeling users colla-borative behavior with a serious game[J].IEEE Tran-sactions on Games，2018，11（2）：121-128.

[2]XIE T， ZHENG Q， ZHANG W， et al. Modeling and pre-

dicting the active video-viewing time in a large-

scale e-learning system[J].IEEE Access，2017（5）：11490-

11504.

[3]Bakhouyi A， Dehbi R， Talea M， et al. Evolution of standardization and interoperability on e-learning systems： an overview[M]//2017 16th International Con-

ference on Information Technology Based Higher Edu-cation and Training （ITHET）.2017：10-12.

[4]Beck K. Test-Driven Development： By Example[M]. Addison-Wesley，2003：220.

[5]Streicher A， Leidig S， Roller W. Eye-tracking for

user attention evaluation in adaptive serious games

[M]//13th European Conference on Technology Enhanced Learning. Leeds， UK，2018：583-586.

[6]Streicher A， Smeddinck J D. Personalized and adap-

tive serious games[M].Entertainment Computing and Serious Games，2016：332-377.

[7]Sclater N， Peasgood A， Mullan J. Learning analy-tics in higher education[DB/OL].http：//repository.jisc.

ac.uk/6560/1/learning-analytics_and_student_success.

pdf.

作者：馬妍霞（通訊作者），濟(jì)寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院，講師，主要研究方向?yàn)殡娏﹄娮釉O(shè)備開發(fā);孫堯，濟(jì)寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院，講師，CCF會(huì)員，研究方向?yàn)樾畔①Y源管理、智能計(jì)算、嵌入式系統(tǒng);郭昌玉，濟(jì)寧職業(yè)技術(shù)學(xué)院，CCF會(huì)員，研究方向?yàn)檐浖こ獭⑵髽I(yè)信息化軟件（272000）。