智能網絡教學系統的設計與實現

陳友明，文貽賽，文海英

（1．永州職業技術學院計算機系，湖南永州425006；2．湖南東安三中，湖南東安425900；3．湖南科技學院計算機與通信工程系，湖南永州425100）

智能網絡教學系統的設計與實現

陳友明1，文貽賽2，文海英3

（1．永州職業技術學院計算機系，湖南永州425006；2．湖南東安三中，湖南東安425900；3．湖南科技學院計算機與通信工程系，湖南永州425100）

隨著網絡通信技術的不斷發展，學習者可以不受時間和空間的限制進行網上學習，個性化網絡教學已成為必然趨勢。論文在三層結構的知識組織和管理的基礎上設計了個性化學習頁面合成算法、最優學習路徑生成算法等，并設計了一個智能網絡教學系統，能較好地實現學習過程的自適應性。

網絡教學；智能化；個性化學習

當今越來越多的人通過網絡學習所需的知識，如何使網絡學習真正發揮其優勢，實現個性化學習，已成為專家學者首要研究的問題。本文在“本體概念網—知識點集—教學素材”三層結構的知識組織和管理的基礎上，設計了一個智能網絡教學系統，不僅達到隨時、隨地學習的基本要求，而且能實現個性化的教學。

一、系統的設計

1.系統的設計原則

網絡教學需充分考慮到學習用戶在教學背景、學習能力、理解能力和接受能力方面的差異，實施“因材施教”，以利于學生的個性化學習和自主學習。因此，網絡教學系統的設計原則首先是開放的學習，實現任何人在任何地點、任何時間可以學習任何內容；其次是隨機學習，對于同一個主題，用戶可以從不同的起點、按不同路徑進行學習；最后是探索學習，讓用戶主動參與教學過程，自己去設計學習路徑，探索和尋找知識。

2.系統的物理架構

本系統采用B/S模式：客戶端瀏覽器通過URL訪問Web服務器，Web服務器請求數據庫服務器，并將獲得的結果以HTML形式返回客戶端瀏覽器。B/S模式突破了傳統的文件共享及C/S模式的限制，實現了更大程度的信息共享。系統的物理架構如圖1所示。

圖1 系統的物理架構

3.系統的功能模塊

系統按照功能分為多個模塊，包括概念網管理、用戶管理、教學素材管理、教學知識庫管理、個性化教學服務。如圖2所示。其中：概念網管理模塊主要實現概念節點的編輯與管理、概念事件的編輯與管理、概念聯系的編輯與管理、知識點目錄樹和概念網的生成；用戶管理模塊主要實現用戶注冊與登錄、用戶資料的編輯、學習記錄的查詢、學習行為信息的管理；教學素材管理主要實現呈現類與測試類素材的收集與編輯、檢索及其到知識點的掛靠等；教學知識庫管理主要實現知識節點框架的編輯及知識點與概念的關聯、教學策略的編輯；個性化教學服務主要實現個性化學習內容的自動合成、知識點的查找與學習導航及知識點的測試與學習評價。

圖2 系統功能模塊

在這個網絡教學系統中，用戶可以根據導航進行自主學習和測試，同時系統還能對用戶進行智能引導，并分析用戶的學習行為，對用戶的學習做出評估。專家（或教師）可以通過網絡檢查用戶的學習情況，修改教學策略、制定教學重點，實現個性化教學。

4.系統的數據庫設計

本系統使用領域知識數據庫CourseData以及用戶數據庫User兩大數據庫。領域知識數據庫主要包含有概念網表、知識點表、教學素材表、教學策略表以及試題表。領域知識庫中的表為源數據表，它的內容由專家確定且不會因為學習用戶的行為而改變。根據用戶模型的結構，用戶數據庫則包括用戶特征表、用戶學習表、學習信心度表以及互動信息表。用戶數據庫的表為更新數據表，它的內容隨著用戶的變化以及學習的遞進而不斷得到更新。例如用戶學習行為表（U_Studying）如表所示。

表 用戶學習行為表(U_Studying)

用戶學習行為表記錄每一個用戶當前的學習狀態，對于推測用戶的學習興趣、了解用戶的學習進度等提供了原始數據。

二、系統的實現

1.系統工作原理

本系統采用邏輯相對獨立的三層結構：數據層、網絡服務（智能教學）層和學習層。數據層存放著系統的所有物理數據，包括領域知識數據庫以及用戶數據庫，為網絡服務（智能教學）層提供信息基礎。在數據層中存放的數據分為靜態數據和動態數據，如用戶學習行為表就是動態數據，它可以跟蹤用戶的學習行為，為后臺的學習行為分析和考評作數據基礎，是實現個性化教學的重要手段和基礎。網絡服務層主要用來實現個性化導航和智能教學服務，當得出某個用戶對某個知識點的掌握情況，就可以為用戶推薦下一步學習內容，并根據用戶的綜合表現及學習目標進行學習導航，向用戶推薦相應的學習資源。學習層是用戶的接口，負責采集用戶的行為，并將系統處理的結果返回給用戶。也就是說該層可以接收用戶的請求，反饋系統合成的個性化學習界面等。

因此，本系統的工作原理就是利用本體概念網根據知識點間關聯關系構建教學知識網絡，用戶注冊登錄以后，通過瀏覽器瀏覽網頁形式的課件內容，凡是注冊用戶，系統都建有個人用戶模型庫，記錄用戶的基本信息和學習過程中有用的信息，對用戶的學習特征和學習狀態進行測評，運用和調整教學策略，不斷根據用戶實際情況選擇合適的教學素材，生成相應形式的個性化學習頁面提供給用戶。

2.系統的開發與運行環境

本系統選擇B/S三層結構，后臺數據庫采用SQL Server2000，它作為數據庫服務器在Windows平臺上運行，可與Windows NT/2000的安全性系統集成。它提供了建立用戶連接、提供數據庫安全和查詢請求服務的全部功能。Web服務器運行微軟的IIS，以ASP.NET作為開發工具，選擇.NET平臺的原因是該平臺提供了與SQL Server的良好接口，并提供了豐富的Web控件，適合用于開發功能強大的網絡服務程序。

3.關鍵技術

（1）個性化學習頁面的合成

傳統的網絡課件在顯示知識點的內容時對所有用戶是一樣的，其缺點是只從一般的角度規定了應該掌握的知識內容和學習素材，并沒有考慮到不同學習用戶的差異性這一現實情況，因而不能很好地提供個性化學習服務。[1]本系統中知識點的組成構件雖然是由專家制定的，但學習用戶也可以在學習頁面中加入自己個性化的設定。

首先，如果教學專家沒有特別規定，知識點構件中素材的呈現次序會考慮學生的素材媒體喜好信息，符合學生喜好的素材會優先呈現。

其次，不同的學習構件的組合次序會考慮學習用戶的學習方法設定，盡量滿足學習用戶對學習方法的要求。

在用戶注冊時，用戶會填寫一些基本的學習特征，如對教學素材的偏好、教學方法的選擇等，這樣系統會根據用戶所提供的信息，組成Web形式的教學頁面，并以用戶適應的學習路徑推進教學。隨著教學進程向前推進，用戶初始的自我分類往往會有偏差，系統會隨時跟蹤用戶的學習路徑、知識瀏覽情況，記錄用戶的行為特征和學習特征并不斷進行調整。通過調整后，教學方法與初始登錄時的教學方法可能會不同。系統會根據用戶模型中的用戶信息調用不同的教學素材，組織合成個性化的學習頁面，所以不同類型的學習用戶，即使是學習同一個知識時，學習頁面也可能是不同的。

（2）個性化測評

評測是對用戶學習情況的檢測和評估，在網絡教學中對學生認知水平的評估尤為重要。[2]一般網絡學習系統的測試往往是將一般考試搬到網上進行而已，在本網絡教學系統中，測試部分是作為教學素材的一種掛靠到知識點下，測試頁面也是根據學習者的學習情況拼裝成的個性化測試頁面，用戶學習了哪些知識，系統就會根據用戶學習情況組合相應的試題對學習者進行測試，還會將測試結果作為用戶新的學習特征存入用戶模型中，作為個性化調整的依據。同時根據測試的結果標定該知識點是“已掌握”或是“未掌握”，以確定下一步需要學習的知識點及知識點構件的組成。

（3）最優學習路徑的生成

在網絡教學系統中學生學習知識時，首先考慮知識的重要性，重要的知識先學，同樣重要的知識則考察它們的難易性，容易的先學，當然還要考察知識的生疏性，生疏的知識先學。此時路徑長度的度量不再是路徑上邊的知識數目，而是路徑上知識的重要度、難易度和生疏度的權值之和。對于這種用有向無環的網來表示和組織領域知識的概念網絡，要想得到最優的教學路徑可采用經典的Dijkstra最優路算法。

求兩概念節點間最優路徑的Dijkstra算法描述如下：

1）假設用帶權的鄰接矩陣arcs來表示帶權概念網，arcs[i][j]表示弧上的權值。若不存在，則置arcs[i][j]為∞（在計算機上可用允許的最大值代替）。S為已找到從v出發的最短路徑的終點的集合，它的初始狀態為空集。那么，從v出發到概念網上某終點vi可能達到的最短路徑長度的初值為：D[i]=arcs[LocateVex（N，v）[i]]vi∈V.

2）選擇vi，使得D[j]=min{D[i]vi∈V-S}vi就是當前求得的一條從v出發的最短路徑的終點。令S=SY{j}.

3）修改從v出發到集合V－S上任一頂點vk可達的最短路徑長度。如果D[j]+arcs[j][k]

4）重復操作2）、3）共n-1次。由此求得從v到網上其余各概念節點的最短路徑是依路徑長度遞增的序列。

我們希望找到從源點到某一特定終點的最短路徑，解決這一問題的一個辦法是：每一次以一個節點為源點，重復執行Dijkstra算法n次，這樣便可求得每一對概念節點之間的最優路徑。

同時存在幾條最優路徑時，勢必在尋找最優路徑的過程中存在至少一個概念節點，到達該節點的最優路徑來源節點多于一個。這時從目的地回溯列出最優路徑來源節點則按不同路段排列得到多條同優路徑即可。

三、結束語

個性化網絡學習方式打破了傳統的學習方式，增加了學習的靈活性，不僅可以提高學習效率，還可以激發學生的學習熱情和學習興趣，使學習者在這個新的學習環境中自由而快樂地學習。隨著網絡學習的普及，智能網絡教學系統將會被越來越多的人所接受，并且會日趨完善。☉

[1]文海英,羅三定,沙莎.《VFP數據庫程序設計》網絡個性化教學研究[J].現代計算機,2008(1):76-79.

[2]莊致.自適應遠程教學系統中學生認知水平估算方法[J].計算機工程與應用,2007,43(3):220-223.

[3]賀保國,趙廣社,劉美蘭.網絡環境下自適應學習系統研究[J].計算機測量與控制,2008,16(2):256-259.

（編輯：金冉）

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：1673-8454（2010）15-0062-03