個性化小學英語學習系統的設計與實現

駱力明，楊柳青，綦 欣

（首都師范大學 信息工程學院，北京100048）

0 引 言

教育信息化工程的推進使得學習資源的大規模數字化和網絡化成為現實，也產生了學習者對個性化學習資源的需求與現有學習資源組織方法的研究不夠具體的矛盾。針對該問題，本文調研了小學英語學習者的學習需求，構建出了個性化的小學英語學習系統。利用學習者的特征信息進行學習資源的個性化聚合，建立了學習資源個性化聚合的模型，提出將新型智能推薦的技術運用到小學英語的學習系統當中，使得學習者能夠快速獲得適合自己學習水平和學習偏好的個性化學習資源。

1 系統總體結構

本系統采用B/S架構，系統中的學習資源使用元數據方式進行資源的描述，描述信息的標準采用了 “全國信息技術標準化技術委員會”（CELTSC）規定的 《基礎教育教學資源元數據應用規范》，充分發揮了元數據描述方式的標準性、靈活性、擴展性，它適用于本文中小學英語學習資源的描述［1］。展示層采用電子書格式來展現聚合的個性化學習資源。學習資源的個性化聚合展示形式，充分發揮了電子書格式的直觀易用性。使得資源與知識點關聯化的同時，資源聚合的展現形式簡單直觀。系統架構分為3 層，如圖1所示。

（1）系統數據層：該層主要用于存儲系統中的物理數據，學習者信息庫、系統用戶庫、學習資源庫等。數據層是實現對于物理數據的存儲和管理，由MYSQL 支持的后臺數據庫實現。它通過XML配置文件在業務層配置相關數據層服務并進行業務處理，而后將處理的結果發送到其它業務層或服務器做進一步處理。

圖1 系統結構

（2）系統業務層：該層的作用是接收表現層發來的用戶請求，并對系統數據層中的數據進行邏輯處理。處理過程是通過數據層所提供接口來訪問數據層，以此實現了系統的服務規則，可以從多種數據源中提取所需要的數據并能進行融合處理。業務層主要對應的服務有資源推薦和學習者資源偏好類型的計算。

（3）系統表現層：該層是系統與用戶的接口，它負責收集和跟蹤用戶的行為，比如對于學習者，能提供學生個性化資源推送、個人信息概況等功能界面。本層針對各種角色展示不同界面：學習者對應智能電子書界面；教師對應資源管理界面；領域對應知識點管理和資源管理界面；管理員對應用戶信息管理和角色權限管理界面。

2 學習者信息庫

學習資源的組織是學習資源建設和管理的核心環節，學習資源的組織模型作為整個組織過程的指導性框架。學習者信息模型的構建即為學習者創建一個學習者模型，系統可以從中獲取學習者的學習經驗、學習偏好方面的信息。學習資源的開發者可以依據學習者信息模型，開發出更多高質量的個性化的學習系統，為教育研究者提供規范化的學習者信息數據，也為其它教育規范的發展以及以學生為中心的學習系統的設計提供工作基礎。CELTSC 提出的CELTS規范中定義了CELTS－11學習者信息模型，主要是借鑒了IEEE 的PAPI Learner Model［2，3］。本研究中的學習者信息框架基礎之上，對于各個信息類進行適當擴展，擴展信息描述如下：

（1）偏好信息：增加一個 “類型偏好”擴展元，即把學習資源的文件形式作為偏好的一種機制，添加到偏好信息類中。類型偏好有：文本、圖片/圖像、視頻、音頻、動畫、應用和綜合多種媒體。

（2）學業信息：增加一個 “學習水平”擴展元，用于紀錄學習者與學習資源的相關的成績類信息。主要有：獎勵次數、被贊次數、前測/后測成績、活躍度，這幾個具體的屬性類對應如何判定學習者具體的學習水平和學習動機的計算維度。

（3）個人信息：增加一個 “角色分類”的擴展元信息，主要內容：教育管理人員，學生 （學習者），教師，領域專家等，此分類參考 《基礎教育教學資源元數據應用規范》，其它信息集與CELTS－11信息保持一致。

（4）擴展元信息——學習行為：主要紀錄查看學習頻度、推薦共享頻度、參與評價頻度，主要用來計算學習者的個性化需求。

學習者信息模型如圖2所示。

圖2 學習者信息模型

擴展的學習者信息模型重點是豐富了學習者與學習資源之間交互的紀錄信息，便于使用數值來表示個性化的程度。

3 學習資源庫

對資源進行標注加描述，即 “資源入口”的固定屬性加上非固定性的屬性，針對本專業學習者和非本專業學習者，建立課堂知識的關系圖。給資源模型加上使用者和維護者評價和評論的入口，便于優質資源的查找，和對劣質資源的過濾。

學習資源庫設計如圖3所示。

圖3 學習資源庫設計

學習資源準確標準的描述是資源組織的關鍵，本文采用適合中國本土教育的標準規范，學習資源的標注屬性可參考CELTSC對于學習資源元數據的通用類、教育類、數據描述類、生存期類、技術類、價值信息、關聯信息、注釋信息、歸類信息的屬性來描述學習資源［4］。也可以參考CELTS－42標準的必需元素描述學習資源，必需元素包括標題、學科、關鍵詞、描述、標識、格式、日期、語種、類型、作者、適用對象11 個核心元素［1］。與傳統資源描述方式相比，基于 “知識點”標注的學習資源描述，把知識與學習資源直接關聯，把資源的語言知識的話題作為學習資源的元數據，存儲到每一條學習資源的元數據記錄中。不僅順應學習者認知結構，而且有利于學習系統對資源的有序化和個性化的組織。基于知識點標注的小學英語資源學習系統的核心是資源，資源的碎片化水平以及給資源標注的精準程度決定了資源個性化推送的準確性和優質性。因此，系統中資源入口的設計研究非常重要。

資源入庫流程如圖4所示。

圖4 資源入庫流程

系統采用JQuery－Ajax異步上傳技術、JSON 的數據傳輸方式，在提高上傳效率的同時避免頁面的假死現象。學習系統在上傳文件時，自動識別文件類型，針對DOC、PPT 等格式，在服務器端進行自動的格式轉換，生成相應的SWF文件。通過FlashPaper2 播放器播放SWF 文件內容，可以實現在線顯示DOC 等文檔。并且SWF 格式自動轉換有效解決了資源類型混雜，資源呈現風格不統一的問題。資源上傳界面如圖5所示。

圖5 資源上傳界面

4 智能推送庫

本文中資源的推送的學習資源形式是適合用于課堂學習與自主學習的 “智能組合電子書”，聚合過程是提取學習者的個人學業信息，計算出學習者的教育類型 （如小學1－6年級），通過學習者信息的基礎教育年級水平，來推送適合于課堂教學的電子書。主要的內容包括，學習者課堂學習時使用的課本資源，與課本知識學習相關的拓展學習資源，聚合之后的顯示形式就是簡單的課本形式和與課本知識相關的拓展學習資源。除了課本學習資源外，還添加教師推送的固定課外學習資源和學習資源組織系統推送的個性化學習資源。這里的個性化學習資源與英語課本教材內容中的知識塊相對應，目的是加深學習者對于課本資源的理解。這種聚合模型的主要是推送與課本知識相關的個性化學習資源，即課本的學習內容為主，個性化的學習偏好為主。

個性化學習資源的推薦流程如圖6所示。

圖6 學習資源推薦的流程

系統通過記錄學生學習課前測試與課后測試的成績，并針對學生人際交互有關的學習軌跡進行分析，通過綜合學習水平算法得出其個人的學習水平；綜合分析學生與資源相關的學習行為，利用學習偏好算法推斷出學生的學習偏好。本模塊中包含兩個主要的算法，具體介紹如下：

（1）資源類型偏好算法：學習資源類型共有圖片/圖像、文本、音頻、動畫、視頻、應用和綜合多種媒體7 種類型。資源類型偏好的計算過程是，首先將某一學習資源的學習者行為信息庫中的學習行為紀錄，映射到本文的資源組織的原型系統中時，就是按照學習者對資源的查看次數、對資源評分的次數和對資源評價的次數3種學習行為。給這種3個行為賦予不同的權值，本文根據行為的復雜度來衡量權值大小。具體過程如圖7所示。

圖7 學習資源推薦算法

本文中的課本資源以一個英語課本中的Part段為粒度，在計算拓展學習資源時，把課外資源本身的4個屬性（學科、關鍵詞、適用對象、描述）與課本內容中Part的4個屬性進行相等與相似的比較計算。如圖7所示，若正好相等，則資源名字的權值最高，依次是學科、適用對象、關鍵詞、描述，得出權值較高的學習資源列表，在此基礎上系統根據學習者學習偏好的判定結果，調整學習資源列表的顯示順序，并根據具體需求，對列表進一步處理，優化算法運行時間，從而實現個性化的資源推送。

（2）個性化推薦算法：學習者的認認知水平狀態的獲得，我們是通過系統所記錄的各項學習行為 （如對資源的參與及評價、對資源的瀏覽、評論、評價等）以及參與結果來評測的。它由兩部分成績組成：學習優秀度和活躍度，認知水平計算流程如圖8所示。

由于上兩步得出的個性化的學習資源，推薦資源實現界面如圖9所示。

5 結束語

本文將個性化推薦技術應用于一個新的領域小學英語學習系統中，通過計算學習者的偏好類型和學習水平，學習風格進而建立了個性化英語資源推薦模型，并將測試好的原型系統應用到北京市部分小學課堂學習中做實踐研究，對于學習資源的個性化程度的評價滿意度達到90%，本系統為小學英語學習者避免的資源選擇迷航的問題，大大減少了資源選擇和檢索的時間，提高了學習效率。

圖8 綜述學習水平算法

圖9 學習資源推薦界面

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