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

　　摘 要： 本文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)中，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)現(xiàn)狀建立了一個(gè)通用教學(xué)模型。該模型具有跟蹤學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程，為學(xué)生建立學(xué)習(xí)日志的功能，實(shí)現(xiàn)學(xué)生開展個(gè)性化學(xué)習(xí)。
　　關(guān)鍵字： 數(shù)據(jù)挖掘 個(gè)性化教學(xué) 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)
　　
　　1.概述
　　隨著計(jì)算機(jī)的普及和Internet網(wǎng)絡(luò)的推廣，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為個(gè)性化學(xué)習(xí)提供了良好的技術(shù)支持，基于Web的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)逐漸成為實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育最主要的教學(xué)平臺(tái)。由于網(wǎng)絡(luò)教育的學(xué)生存在顯著的個(gè)體特征差異，因而網(wǎng)絡(luò)教育的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)將來(lái)源于對(duì)每一位學(xué)生提供的個(gè)性化教學(xué)。為了提供個(gè)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(gè)性特征，將教師的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)變成計(jì)算機(jī)能夠操作的策略規(guī)則。這樣就有可能建立一個(gè)滿足需求的較為成功的個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)。
　　2.數(shù)據(jù)挖掘與個(gè)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(shí)。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(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery from Database，簡(jiǎn)稱KDD），它是一個(gè)從大量數(shù)據(jù)中抽取挖掘出未知的、有價(jià)值的模式或規(guī)律等知識(shí)的復(fù)雜過(guò)程［１］。數(shù)據(jù)挖掘受多個(gè)學(xué)科影響，是數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)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(kù)、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)挖掘研究的三根強(qiáng)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(jì)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(gè)性化教學(xué)的本質(zhì)特征
　　2.2.1個(gè)性化教學(xué)強(qiáng)調(diào)學(xué)生的獨(dú)特性
　　獨(dú)特性是一個(gè)人區(qū)別于其他人的特征。個(gè)性化教學(xué)以分析研究學(xué)生的個(gè)別差異為前提，以發(fā)展學(xué)生的個(gè)性為目標(biāo)。教學(xué)時(shí)，依據(jù)學(xué)生的資質(zhì)、興趣、能力、程度、性別、個(gè)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(gè)性化教學(xué)強(qiáng)調(diào)學(xué)生的主體性
　　主體性指學(xué)生的主體意識(shí)或能動(dòng)性。個(gè)性化教學(xué)把學(xué)生視為具有獨(dú)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(hù)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(dòng)，引導(dǎo)學(xué)生積極參與，化被動(dòng)為主動(dòng)，使學(xué)生學(xué)會(huì)學(xué)習(xí)。
　　3.個(gè)性化網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)設(shè)計(jì)模型
　　3.1系統(tǒng)的設(shè)計(jì)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(gè)性化的教學(xué)——系統(tǒng)根據(jù)不同學(xué)生各自的特點(diǎn)及其任務(wù)的完成情況，采用不同的教學(xué)策略。在這個(gè)系統(tǒng)中，學(xué)生主動(dòng)地與系統(tǒng)交流，學(xué)生的興趣、理解和認(rèn)知推動(dòng)著教學(xué)過(guò)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(gè)活潑的環(huán)境，使教學(xué)過(guò)程取得最好的效果。具有上述功能，并可以對(duì)學(xué)生進(jìn)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(duì)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(gè)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(tái)和學(xué)生學(xué)習(xí)平臺(tái)，主要由二類用戶組成：教師和學(xué)生。其中，教師主要對(duì)課件、試題庫(kù)進(jìn)行管理，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)，依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果及時(shí)進(jìn)行教學(xué)策略和教學(xué)進(jìn)度的調(diào)整等；學(xué)生針對(duì)系統(tǒng)提供的學(xué)習(xí)界面展開自主化、個(gè)性化的學(xué)習(xí)、測(cè)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(píng)價(jià)機(jī)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(tái)下各模塊的設(shè)計(jì)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(guò)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(dòng)的引導(dǎo)，等等。
　　3.3系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)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(duì)用戶訪問日志、代理日志等進(jìn)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(kù)。其目的是將用戶訪問站點(diǎn)時(shí)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(yè)、網(wǎng)頁(yè)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(chǔ)：普通日志文件格式和擴(kuò)展日志文件格式。普通日志文件存儲(chǔ)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(chǔ)的cookie部分就是cookielog，cookielog中存儲(chǔ)的信息有終止日期、路徑、域名、安全級(jí)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(guò)的頁(yè)面對(duì)，瀏覽器只從間接緩存中調(diào)用所需頁(yè)面，這樣可以降低負(fù)載，提高性能。
　　3.3.2Apriod算法
　　經(jīng)過(guò)前面的一系列數(shù)據(jù)預(yù)處理的過(guò)程，我們已將原始的Web訪問日志轉(zhuǎn)化為可以進(jìn)行挖掘的Web訪問事務(wù)集，接下來(lái)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(xiàng)集。這一過(guò)程也稱為知識(shí)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(xiàng)集來(lái)生成k項(xiàng)集，再掃描一次數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)判斷候選頻繁項(xiàng)目集是否為頻繁項(xiàng)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(shì)，遠(yuǎn)程教育作為實(shí)現(xiàn)教育大眾化，提高國(guó)家教學(xué)水平有重要意義。個(gè)性化的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)更能滿足學(xué)生的個(gè)性化要求，為交互性學(xué)習(xí)提供強(qiáng)有力的支持。Web挖掘技術(shù)為實(shí)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。基于網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)將為學(xué)生提供一個(gè)自適應(yīng)、個(gè)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(shí)踐意義。
　　參考文獻(xiàn)：
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