網絡學習個性化推薦系統學習者模型研究*

◆莊科君 賀寶勛

網絡學習個性化推薦系統學習者模型研究*

◆莊科君 賀寶勛

學習者模型是網絡學習個性化推薦系統的核心和 關鍵部分。根據學習者模型規范，結合學習者個體差異，網絡學習個性化推薦系統學習者模型表示成由學習者基本信息、學習偏好、學習目標、認知狀態和知識水平五個元組組成的信息集合，為網絡學習個性化推薦系統學習者模型的構建提供基礎。

網絡學習；個性化推薦；學習者模型

1 前言

網絡學習打破傳統課堂教學受地域和時空的限制，學習者可以在任何聯網的地方進行學習并與教師和學習伙伴進行遠距離非面對面的交流與協作，共享優秀的師資力量和豐富的教學資源。不僅如此，網絡學習還可以根據學習者的特點為學習者打造個性化的學習環境，推送個性化的學習資源和推薦個性化的學習活動與學習路徑，從而實現最能滿足學習者個別需求的個性化學習。

在網絡學習環境中，要實現個性化推薦需要準確描述每位學習者的學習特征、學習行為和認知能力，也即在網絡系統中為每個學習者構建符合學習者實際的學習者模型。學習者模型是對學習者信息的抽象描述和表示[1]。學習者模型是網絡學習個性化推薦系統的核心和關鍵部分，它刻畫了系統對學習者的了解程度，為個性化學習推薦系統準確恰當地為學習者推送學習資源、學習路徑和學習活動提供依據，是實施個性化推薦的基礎。

2 學習者模型的功能

為了能為學習者推薦個性化學習資源和學習活動，網絡學習個性化推薦系統中的學習者模型必須具備如下功能。

第一，在學習者首次使用系統學習時能通過測試估算出學習者的認知偏好、學習興趣、知識基礎和認知能力，以此作為為學習者推送適當的學習資源和學習活動的初步依據。

第二，在學習者的學習活動中，系統能監控、搜集學習者的學習行為數據，并對這些數據進行分析、挖掘，以對初始學習者模型進行補充和完善，實現學習者模型的自我更新和自我維護。

3 學習者模型的類別

根據學習者模型數據的生命周期及其在網絡教學活動中的功能和作用，并考慮到系統的易維護性，學習者模型可以分為靜態模型、動態模型和評價與錯誤診斷模型三類[2]。

靜態模型 靜態模型主要記錄和保存學習者的個人基本信息。學習者的個人基本信息又稱為學習者的人口信息，主要是指學習者初次登錄學習系統注冊時所填寫的個人基本資料，如用戶名、學號、姓名、性別、專業、年齡、民族、聯系方式等，這些信息是描述學習者的靜態屬性，在整個學習過程中不會改變。

動態模型 動態模型是在學習者的學習過程中動態建立起來的，會隨著學習的開展不斷變化并得到補充和完善的信息集合，主要搜集、記錄并刻畫學習者學習風格特征信息、學習過程信息、表現信息和學習狀態信息等。需要指出的是，盡管學習風格反映的是學習者在長期的學習過程中所形成的個性化鮮明特征，具有較強的穩定性，大多數學習者模型研究也認為學習風格特征在整個學習過程中是保持不變的，因而通常在學習者進入第一次學習前通過讓學習者回答學習風格量表中的問題來獲取學習者的學習風格，并將學習風格特征信息存儲于靜態模型中，但是，筆者認為，學習者的學習風格特征僅僅采用學習風格量表對學習者進行一次測量并不能完全準確地得出學習者的學習風格特征，因為學習者在學習風格量表中往往會靠感覺選擇自認為“最適合”自己的學習方式。因此，需要結合學習者在學習活動過程中的行為數據來修正學習者的學習風格特征，故而學習風格特征會在學習過程中朝著更加接近學習者真實學習風格的方向變化，將學習者的學習風格特征數據歸于動態模型中。

評價與錯誤診斷模型 該類模型主要搜集、記錄和描述學習者目前有哪些概念還沒有得到正確的理解，同時會對學習者的學習進行評價，以使系統能夠進一步了解學習者對知識的掌握程度以及發生錯誤的原因，為下一步的學習補救提供依據和切入點。

*項目來源：西華師范大學基本科研業務費專項資金資助項目“基于WEB的網絡教學個性化推薦系統學習者模型構建研究”（項目編號：14D027）。

作者：莊科君，西華師范大學實驗中心副教授，研究方向為網絡遠程教育；賀寶勛，西華師范大學實驗中心講師，研究方向為網絡多媒體教學（637009）。

4 學習者模型規范

中國教育部教育信息化技術標準研究委員會組織相關專家學者在參考國際標準并結合中國國情的情況下制定了適合中國網絡教學實情的學習者模型標準——CELTS-11[3]。CELTS-11學習者模型規范將學習者信息分為八類：個人信息、學業信息、管理信息、關系信息、安全信息、偏好信息、績效信息和作品集信息。這八類信息包含了最少量必要信息，并允許應用系統自定義擴展信息。

雖然CELTS-11學習者模型比較全面地刻畫了網絡學習環境下學習者的特征信息，為網絡學習個性化推薦系統的學習者模型建構提供了模板，但是其對學習者模型中各項信息的刻畫較為粗糙，在實際應用時有必要對各項信息做進一步的拓展。同時，遠程學習中學習者的個體差異非常顯著，必須考慮學習者之間的個體差異，以實現真正的個性化推薦。遠程學習者的個體差異主要體現在兩個方面：一是個體之間在學習背景、學習能力、學習風格、學習目標等方面存在各種各樣的差異；二是個體在學習過程中，其知識狀態也是不斷變化的[4]。鑒于此，有必要在CELTS-11學習者模型的基礎上，結合學習者個體差異，對網絡學習個性化推薦系統學習者模型進行重構。

5 網絡學習個性化推薦系統學習者模型

學習者模型詳細記錄學習者的個性特征、學習特點和學習過程，為系統實現準確的個性化推薦提供基礎和依據。根據實際應用情況，在CELTS-11模型的基礎上，結合學習者個體差異，對CELTS-11模型中的信息進行歸類并合理擴展，用一個五元組來刻畫學習者模型中的信息[5]：學習者模型={基本信息，學習偏好，學習目標，認知狀態，知識水平}。

基本信息 基本信息主要搜集、記錄和反映學習者的靜態特征信息，這類信息在學習過程中通常保持不變。學習者基本信息中的元數據是CELTS-11中的個人信息、學業信息、管理信息、關系信息、安全信息中部分信息的集合，如學習者的賬號、姓名、學號、性別、民族、所在學校、出生日期、專業方向、聯系方式、密碼等，這些信息通常在學習者第一次登錄系統學習時通過注冊向系統提供，是建立學習者初始模型的重要信息，也是網絡學習個性化推薦系統初次向學習者推薦學習資源、學習活動的主要依據。

學習偏好 學習偏好反映學習者在學習過程中獲取和處理信息的特性和喜好，主要描述學習者的學習方式偏好、學習資源類型偏好、學習風格。對于某個學習者而言，從長久來看其學習偏好是相對穩定的，但是對于網絡學習個性化推薦系統的學習者模型中的學習偏好信息而言，卻是需要不斷變化、修正的，因為學習者模型中對學習者偏好的描述是系統通過“學習”得到的。這種“學習”的途徑通常有兩種方式。

一是通過學習者初次登錄系統時要求學習者對學習風格量表進行回答而搜集到的關于學習者學習風格的數據和信息。通過這種方式獲取的學習風格往往無法準確反映學習者的真實學習風格，原因有二：1）常用的學習風格量表中的問題數量較多，如所羅門學習風格量表中就包含了44個題目，學習者一般很少能完整回答量表中的所有問題；2）即便是強制要求學習者回答完量表中的所有問題，也很難僅僅通過學習風格量表來獲取到學習者精確的學習偏好，因為學習者在回答量表中的問題時總是依靠自我感覺選擇那些他們自認為“最適合”的學習方式，因而帶有很強的主觀性。

鑒于此，學習者模型要完整準確描述學習者的學習偏好，需要通過第二種途徑：對學習者學習活動中學習行為數據進行分析和挖掘來不斷“習得”學習者的學習偏好，以便修改、完善學習偏好使之能越來越接近學習者真實的學習偏好。因此，筆者認為，學習者模型中的學習偏好信息是會隨著學習活動的開展而不斷變化的，是動態的。在學習者模型中描述學習者的學習偏好有利于網絡學習個性化推薦系統根據學習者偏好信息向學習者推送適合他們喜好的資源類型、學習策略和學習方式，以增強學習者的學習效果。

學習目標 學習者的學習活動能順利開展，總是受到學習目標的驅動的，同時，學習目標在一定程度上也映射出學習內容和學習資源。在學習者模型中描述出學習者的學習目標有助于系統向學習者推送能有效達成學習目標的學習內容和學習資源。學習目標通常采用分層級的方式來描述，即一級目標下有哪些二級子目標，二級子目標下又包含哪些次一級的子目標。在學習者模型中采用分層級的方法來描述學習目標，能分析并判斷出學習者在學習過程中是否朝著既定學習目標的路徑進行學習，有利于個性化推薦系統根據學習目標的達成狀況為學習者及時推送相應的學習資源、學習策略，也有利于系統檢測出學習者是否偏離學習目標以便提供相應的補救措施。

認知狀態 認知狀態主要刻畫學習者為達成學習目標，在學習過程中的學習績效表現行為及結果，對應于CELTS-11中的績效表現信息。認知狀態反映了學習活動的狀態，是隨學習活動的展開而不斷更新變化的。認知狀態信息主要包括學習者對學習內容的學習進度、學習時間、練習、測驗和考試的完成情況、討論答疑的次數、瀏覽的次數等信息。陳仕品（2009）將認知狀態維度用六個屬性來描述學習者的學習過程，這六個屬性分別是準備狀態、訪問狀態、練習狀態、測試狀態、掌握狀態和能力水平。認知狀態是網絡學習個性化推薦系統為學習者提供個性化學習路徑、學習策略和學習方法的依據。

知識水平 知識水平反映學習者對學習內容、學習資源的認知水平，主要描述學習者對某一知識點的習得程度。根據美國著名教育心理學家布盧姆的“教育目標分類”理論，對知識的認知水平可以分為識記、理解、應用、分析、綜合、評價六個等級。學習者對某知識點的認識水平主要通過挖掘學習者的作品集而得到，因此，知識水平信息主要對應

于CELTS-11中的作品集信息。在學習過程中，學習者總會根據系統要求完成相應的任務，而任務成果即是學習者的作品集和。隨著學習的開展，學習者的作品集合也會動態變化，也就反應出學習者知識水平的變化。學習者模型中的知識水平信息是個性化推薦系統為學習者提供適應性學習資源和學習路徑、診斷并補救學習錯誤的基礎。

6 結語

學習者模型是學習者在網絡學習支持系統中的抽象表示，是系統對學習者的認知，是網絡個性化推薦系統為學習者推送個性化學習資源、學習路徑、學習方法的基礎和依據。本研究從分析網絡學習個性化推薦系統學習者模型的類型和功能出發，以CELTS-11模型規范為依據，結合網絡學習者的個體差異，對網絡學習個性化推薦系統學習者模型中包含的信息進行歸類合并與拓展，將學習者模型中的信息用一個五元組來描述，即學習者模型主要包括學生基本信息、學習偏好、學習目標、認知狀態和知識水平五個部分。本研究下一步將具體分析學習者模型中各元組信息的來源和表示方法，探討學習者模型的建模方法，以便能在網絡學習環境中為學習者提供個性化的服務。

[1]楊卉,王陸,馮紅.在智能教學系統中兩層動態學生模型的研究[J].電化教育研究,2005(1):72-75.

[2]孫中紅.個性化智能網絡教學系統中學生模型的研究[J].中國電化教育,2009(10):107-110.

[3]徐素霞.E-Learning中學習者建模研究[D].武漢:華中師范大學,2007:8-11.

[4]陳仕品.適應性學習支持系統的學生模型研究[D].重慶:西南大學,2009:64-77.

[5]孫志偉.基于學習者特征分析的個性化學習支持系統的研究[D].天津:天津師范大學,2009:9-11.

G434

B

1671-489X(2015)18-0067-03

10.3969 /j.issn.1671-489X.2015.18.067