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1、自适应学习系统设计与实现自适应学习系统设计与实现东北师范大学东北师范大学 计算机科学与信息技术学院计算机科学与信息技术学院 赵蔚赵蔚 教授教授 2010.11.132010.11.131.汇报内容汇报内容l引言引言l自适应学习系统设计自适应学习系统设计l自适应学习系统实现自适应学习系统实现2.一、引言一、引言l自适应超媒体系统定义自适应超媒体系统定义(Brusilovsky, 1996) hypertext and hypermedia systems which reflect some features of the user in the user model and apply thi
2、s model to adapt various visible aspects of the system to the user. In other words, the system should satisfy three criteria: lit should be a hypertext or hypermedia system lit should have a user model lit should be able to adapt the hypermedia using this model3.l其他自适应学习系统定义其他自适应学习系统定义lattempt to be
3、 different for different students and groups of students lattempt to be more adaptive by building a model of the goals, preferences, knowledge and performance of each individual student (user/learner model) and using this model throughout the interaction with the student in order to adapt to the nee
4、ds of that student4.一种通用的自适应学习系统模型一种通用的自适应学习系统模型 美国匹兹堡大学信息科学学院的美国匹兹堡大学信息科学学院的Peter Brusilovsky提出了一个自适应学习系统（也称为提出了一个自适应学习系统（也称为AEHS，Adaptive Educational hypermedia systems）的通用模型。）的通用模型。 5.自适应学习系统通用模型自适应学习系统通用模型 6.AEHS包含四个主要组件：包含四个主要组件：l领域模型领域模型（Domain Model），描述领域知识结构，包括），描述领域知识结构，包括概念和概念间的联系；概念和概念间的联
5、系；l学生模型学生模型（Student Model），也称为用户模型（），也称为用户模型（UM，User Model），代表学生特征，描述每一用户的知识、），代表学生特征，描述每一用户的知识、倾向及兴趣爱好等信息；倾向及兴趣爱好等信息；l教育学模型教育学模型（Pedagogical Model），定义了根据学生），定义了根据学生模型中的信息访问领域模型各个部分的规则；模型中的信息访问领域模型各个部分的规则；l自适应引擎自适应引擎（Adaptive Engine），是创建和更新领域概），是创建和更新领域概念及链接的全部软件环境，使用其他模型中的信息对学念及链接的全部软件环境，使用其他模型中的信息
6、对学习者进行个性化的选择、注释和呈现学习内容；习者进行个性化的选择、注释和呈现学习内容；l接口模块接口模块（Interface Module），代表并定义了用户与），代表并定义了用户与自适应学习系统间的交互。自适应学习系统间的交互。7.研究现状研究现状l自适应学习系统主要参考模型自适应学习系统主要参考模型 （黄伯平、赵蔚等（黄伯平、赵蔚等. 自适应学习系统参考模型比较分析研究自适应学习系统参考模型比较分析研究. 中国电化教育中国电化教育J，2009，(8):97-101.）lAHAM（自适应超媒体应用模型）（自适应超媒体应用模型）l典型系统有典型系统有AHA! lLAOS（Layered WW
7、W AHS Authoring Model）l典型系统有典型系统有MOT（My Online Teacher） lXAHM （XML 自适应超媒体模型）自适应超媒体模型）l典型系统有典型系统有DISASlWebML，是一种可视化语言，用于具体说明，是一种可视化语言，用于具体说明Web应应用程序的内容结构和内容组织呈现并将其转化为超文用程序的内容结构和内容组织呈现并将其转化为超文本形式。本形式。l典型系统有典型系统有CMS（Conference Management System） 8.研究现状研究现状l从学习风格角度考虑从学习风格角度考虑 l基于蚁群算法基于蚁群算法 ACS l基于关联规则挖掘
8、算法基于关联规则挖掘算法 IDEAL l基于基于Felder-Silverman（菲尔德（菲尔德希尔佛曼）学习希尔佛曼）学习风格模型风格模型 CS388、Tangow、 MANIC、MASPLANG、LSAS等等l基于基于Honey & Mumford（哈尼（哈尼芝福）学习风格芝福）学习风格模型模型 INSPIRE 9.l从认知水平角度考虑从认知水平角度考虑 l基于遗传算法基于遗传算法 PELS l基于关联规则算法基于关联规则算法 ELM-ART 10.我们的研究我们的研究l在用户模型中主要考虑学习风格和认知水平。在用户模型中主要考虑学习风格和认知水平。l研发了研发了SAELS（Semanti
9、c Adaptive E-learning System） 。l该系统引入本体，能对学习资源进行语义描述，该系统引入本体，能对学习资源进行语义描述，对学习风格、认知水平进行语义诊断，使学习对学习风格、认知水平进行语义诊断，使学习资源和学习路径根据学习者模型动态呈现，实资源和学习路径根据学习者模型动态呈现，实现了资源共享、重用和个性化推荐。现了资源共享、重用和个性化推荐。l实现学习者适应系统和系统适应学习者的双向实现学习者适应系统和系统适应学习者的双向适应。适应。 11.二、自适应学习系统设计二、自适应学习系统设计 自适应学习系统是指能够为学习者提供一自适应学习系统是指能够为学习者提供一种个性化
10、学习服务，实现系统根据学习者的多种个性化学习服务，实现系统根据学习者的多种特点和行为倾向，如学习目标、偏好、认知种特点和行为倾向，如学习目标、偏好、认知水平等，采用相应的教学策略，推荐个性化的水平等，采用相应的教学策略，推荐个性化的学习路径和学习资源。学习路径和学习资源。 12.1.自适应学习系统参考模型自适应学习系统参考模型13.l用户模型（用户模型（User Model）和学习行为）和学习行为（Learning Behaviors）l用户模型用户模型描述用户的描述用户的个体特征个体特征，如学习者基本信息，如学习者基本信息描述（姓名、性别、出生日期、电话、电子邮件、描述（姓名、性别、出生日期
11、、电话、电子邮件、受教育水平、职业等）、受教育水平、职业等）、学习风格学习风格、认知水平认知水平和和兴兴趣偏好趣偏好等。等。 l学习行为学习行为记录了学习者的记录了学习者的学习历史过程学习历史过程（如学习者（如学习者访问学习资源的媒体类型、学习时间、访问次数等）访问学习资源的媒体类型、学习时间、访问次数等），系统可以根据用户的学习历史记录不断的更新用，系统可以根据用户的学习历史记录不断的更新用户模型。户模型。 14.l领域模型（领域模型（Domain Model） l描述领域知识的结构，包括概念和概念间的联系，描述领域知识的结构，包括概念和概念间的联系，每个概念可以有不同的属性，具有相同属性的
12、概念每个概念可以有不同的属性，具有相同属性的概念可以是不同的数据类型。概念间的联系是联系两个可以是不同的数据类型。概念间的联系是联系两个或更多概念的对象，具有唯一标识值和属性或更多概念的对象，具有唯一标识值和属性 。15.l自适应模型（自适应模型（Adaptation Model） l定义了如何根据用户模型中的信息访问领域模型各定义了如何根据用户模型中的信息访问领域模型各个部分，产生自适应动作，以及如何修改用户模型个部分，产生自适应动作，以及如何修改用户模型的的一套规则一套规则，这些规则体现出对课程的教学设计的，这些规则体现出对课程的教学设计的思想。思想。l自适应引擎（自适应引擎（Adapti
13、ve Engine） l对应着系统的实现，执行适应性规则，根据用户模对应着系统的实现，执行适应性规则，根据用户模型选择、组装和呈现页面，实现根据用户学习行为型选择、组装和呈现页面，实现根据用户学习行为历史记录修改与维护用户模型等。历史记录修改与维护用户模型等。 16.l呈现模型（呈现模型（Presentation Model） 系统根据用户模型、领域模型、自适应模型通过系统根据用户模型、领域模型、自适应模型通过自适应引擎实现自适应引擎实现内容内容、导航导航和和学习活动序列学习活动序列等三方面等三方面的适应性显示的适应性显示 。l内容显示内容显示l系统根据用户的学习风格呈现出不同媒体类型（如视频
14、、系统根据用户的学习风格呈现出不同媒体类型（如视频、图片、文本等）。图片、文本等）。l系统根据用户的学习风格呈现出不同事实或抽象等特性的系统根据用户的学习风格呈现出不同事实或抽象等特性的学习内容。学习内容。 l导航：系统根据学习风格、认知水平划分为全局性导导航：系统根据学习风格、认知水平划分为全局性导航和局部性导航。航和局部性导航。l全局性导航主要由领域知识树形结构来呈现，通过树形结全局性导航主要由领域知识树形结构来呈现，通过树形结构可以显示出课程的完整知识体系，并通过学习状态标记构可以显示出课程的完整知识体系，并通过学习状态标记显示出当前学习者对知识的掌握状态。显示出当前学习者对知识的掌握状
15、态。l局部导航为学习者提供了知识概念图，能够清楚的展现当局部导航为学习者提供了知识概念图，能够清楚的展现当前知识点的相关知识、先前知识、后向知识前知识点的相关知识、先前知识、后向知识 。 17.l呈现模型（呈现模型（Presentation Model）l学习活动序列：系统根据学习者的学习风格适应推学习活动序列：系统根据学习者的学习风格适应推荐学习序列。荐学习序列。l如对于活跃型学习者，则系统推荐学习活动序列是：参如对于活跃型学习者，则系统推荐学习活动序列是：参与讨论（必选）与讨论（必选）阅读学习材料（推荐）阅读学习材料（推荐）个案研究个案研究（推荐）（推荐）做练习（必选）做练习（必选）完成测
16、试（必选）；完成测试（必选）；l对于沉思型学习者，则系统推荐学习活动序列是：阅读对于沉思型学习者，则系统推荐学习活动序列是：阅读学习材料（必选）学习材料（必选）个案研究（必选）个案研究（必选）参与讨论（推参与讨论（推荐）荐）做练习（必选）做练习（必选）完成测试（必选）。完成测试（必选）。18.2. 用户模型构建用户模型构建l国际上最为重要的用户建模标准是国际上最为重要的用户建模标准是IMS LIP和和IEEE PAPI。l国内用户建模标准是教育部教育信息化技术标国内用户建模标准是教育部教育信息化技术标准委员会在准委员会在CELTS中定义的学习者模型中定义的学习者模型CELTS-11、学生身份标
17、识、学生身份标识CELTS-13和学力和学力定义规范定义规范CELTS-14。l本系统依据本系统依据IEEE PAPI和和CELTS-11。19.用户模型的组成部分用户模型的组成部分类别类别组成部分组成部分学生描述学生描述姓名、性别、出生日期、电话、电子邮件、受教育水平、姓名、性别、出生日期、电话、电子邮件、受教育水平、职业职业学习风格学习风格信息加工（活跃信息加工（活跃/沉思）、感知（感悟沉思）、感知（感悟/直觉）、信息输入直觉）、信息输入（视觉（视觉/言语）、内容理解（序列言语）、内容理解（序列/综合综合) )认知水平认知水平背景知识、知识熟练程度、认知能力（识记、理解、应背景知识、知识熟
18、练程度、认知能力（识记、理解、应用、分析、综合、评价）用、分析、综合、评价）兴趣偏好兴趣偏好偏好资源类型（偏好资源类型（图像、动画、音频图像、动画、音频/视频、文本视频、文本）、偏好）、偏好资源时间、参与讨论主题、关注知识点资源时间、参与讨论主题、关注知识点学习历史学习历史学习路径、学习资源类型、停留时间、浏览次数、练习学习路径、学习资源类型、停留时间、浏览次数、练习次数次数20.学习风格学习风格lFelder-Silverman学习风格模型（由学习风格模型（由Felder和和Soloman开发了此学习风格的量表，称为所罗门开发了此学习风格的量表，称为所罗门学习风格量表）；学习风格量表）；l用
19、于系统前测推断用户学习风格，现已得到越来用于系统前测推断用户学习风格，现已得到越来越多研究者的认可；越多研究者的认可；l大量实验数据表明，其在网络教学环境下具有良大量实验数据表明，其在网络教学环境下具有良好的适用性和信效度。好的适用性和信效度。 21.Felder-Silverman学习风格模型学习风格模型l4个组维度个组维度8种类型种类型 信息加工（活跃信息加工（活跃/沉思）沉思）感知（感悟感知（感悟/直觉）直觉）信息输入（视觉信息输入（视觉/言语）言语）内容理解（序列内容理解（序列/综合综合)22. 学习风格确定及更新过程学习风格确定及更新过程l依据所罗门学习风格量表，在注册系统时测试依据
20、所罗门学习风格量表，在注册系统时测试得出一个初始的用户学习风格；得出一个初始的用户学习风格；l经过一段时间的学习，通过挖掘学习行为模式经过一段时间的学习，通过挖掘学习行为模式再对系统中的用户学习风格进行更新直至符合再对系统中的用户学习风格进行更新直至符合真实的用户学习风格；真实的用户学习风格；l根据不同类型的学习风格，适应性地向用户推根据不同类型的学习风格，适应性地向用户推荐最佳学习活动序列和学习资源。荐最佳学习活动序列和学习资源。 23.l本系统依据不同类型的学习风格呈现不同的本系统依据不同类型的学习风格呈现不同的l学习活动序列学习活动序列 l学习资源媒体类型学习资源媒体类型 l学习资源抽象
21、程度学习资源抽象程度 l学习过程行为模式学习过程行为模式 24. 用户模型本体概念模型参考规范用户模型本体概念模型参考规范 25.l学习风格与活动序列学习风格与活动序列 l是指为达到学习目标，系统能根据用户的个性差异是指为达到学习目标，系统能根据用户的个性差异呈现出一套切实可行的学习方案，这个学习方案整呈现出一套切实可行的学习方案，这个学习方案整合了学习目标、学习任务、操作步骤、交互形式、合了学习目标、学习任务、操作步骤、交互形式、评价机制等评价机制等 。l学习风格与媒体类型学习风格与媒体类型l媒体类型是指用于描述用户选择资源媒体格式时的媒体类型是指用于描述用户选择资源媒体格式时的倾向倾向。
22、26.l学习风格与抽象程度学习风格与抽象程度 l抽象程度是指用于描述用户选择学习事实、结构化、抽象程度是指用于描述用户选择学习事实、结构化、有序化的知识或是选择新概念抽象知识有序化的知识或是选择新概念抽象知识l学习风格与行为模式学习风格与行为模式 l登陆系统（登陆次数、登陆总时间）登陆系统（登陆次数、登陆总时间）l访问论坛（访问次数、访问时间、发帖量、读贴量）访问论坛（访问次数、访问时间、发帖量、读贴量）l测试系统（单次测试所用时间、单次测试预设时间）测试系统（单次测试所用时间、单次测试预设时间）l学习资源（媒体类型、抽象系数、学习次数、实际学学习资源（媒体类型、抽象系数、学习次数、实际学习时
23、间、学习预设时间）习时间、学习预设时间）l更新用户模型中的学习风格直至使其符合真实的学习更新用户模型中的学习风格直至使其符合真实的学习者学习风格者学习风格 27.认知水平认知水平l认知水平的估算主要通过学生的练习测验记录认知水平的估算主要通过学生的练习测验记录估算出学生对某一知识点的掌握情况，然后系估算出学生对某一知识点的掌握情况，然后系统根据用户的认知水平不同推荐相应层次的知统根据用户的认知水平不同推荐相应层次的知识资源，从而制定更加个性化的学习过程和学识资源，从而制定更加个性化的学习过程和学习目标。习目标。l从两个维度出题：概念知识理解等级（从两个维度出题：概念知识理解等级（C）、）、难度
24、级别（难度级别（D）。l采用概念累积计分法估算学生认知水平。采用概念累积计分法估算学生认知水平。28.问题问题(Q) 概念累积计分参考值概念累积计分参考值识记（识记（1）领会（领会（2）运用（运用（3）难度难度级别级别回答回答正确正确难度难度级别级别回答回答正确正确难度难度级别级别回答回答正确正确问题问题10.80.80.3问题问题20.90.50.2问题问题30.80.30.1平均难度级别平均难度级别（arank）0.830.530.2实际累积计分实际累积计分（rscore）343参考值参考值（rvalue）369理解等级理解等级(C)29.3.领域模型构建领域模型构建l依据依据Dublin
25、 Core和和IEEE LOM两大元数据标两大元数据标准；准；l从章、节、知识点和学习对象四部分设计领域从章、节、知识点和学习对象四部分设计领域模型；模型；l学习对象本体描述知识点的各种属性映射实体，学习对象本体描述知识点的各种属性映射实体，包括与用户模型相匹配的媒体类型、抽象系数、包括与用户模型相匹配的媒体类型、抽象系数、活动序列、呈现顺序等属性。活动序列、呈现顺序等属性。 30.领域模型的设计规范领域模型的设计规范 31.三、系统的实现三、系统的实现l核心技术核心技术lJAVA+SQLServer技术技术l本体技术本体技术 32.系系统统的的主主界界面面图图平台网址：平台网址： http:
26、/59.73.198.233:9000/sals/ 33.活跃型与沉思型更多影响的是学习者的学习活动序列活跃型与沉思型更多影响的是学习者的学习活动序列 活跃型学习活动序列活跃型学习活动序列 沉思型学习活动序列沉思型学习活动序列 34.视觉型与言语型更多影响的是学习资源的媒体类型视觉型与言语型更多影响的是学习资源的媒体类型 言语型学习资源言语型学习资源 视觉型学习资源视觉型学习资源35.查看知识点的前项知识点、后向知识点和相关知识点查看知识点的前项知识点、后向知识点和相关知识点 36.已已已已通通通通过过过过的的的的知知知知识识识识点点点点和和和和未未未未通通通通过过过过的的的的知知知知识识识识
27、点点点点37.采用采用JAVA的开源类库的开源类库JFreeChart实现对学习者学习过程中学习实现对学习者学习过程中学习行为（包括访问学习对象媒体类型和时间）进行实施动态监控行为（包括访问学习对象媒体类型和时间）进行实施动态监控 38.总结总结l自适应学习系统能够为学习者提供个性化的学自适应学习系统能够为学习者提供个性化的学习服务，根据学习者特征，采取相应的学习策习服务，根据学习者特征，采取相应的学习策略，推荐个性化的学习资源和学习路径。略，推荐个性化的学习资源和学习路径。l本研究实现了以本体技术为核心，以用户模型本研究实现了以本体技术为核心，以用户模型为依据的个性化学习资源和学习路径推荐，
28、真为依据的个性化学习资源和学习路径推荐，真正实现了学习的个性化。正实现了学习的个性化。39.l进一步工作进一步工作 进行实证研究，检验系统推荐的最佳学习路进行实证研究，检验系统推荐的最佳学习路径和适应性学习内容的信度和效度，进一步径和适应性学习内容的信度和效度，进一步修正系统，使系统趋于完善。修正系统，使系统趋于完善。40.中国宿迁网中国宿迁网 http:/ 编辑：efrjencdh9938541.发表相关论文及获奖发表相关论文及获奖1. 基于用户模型的个性化本体学习资源推荐研究基于用户模型的个性化本体学习资源推荐研究.中国电化教育，中国电化教育，2010(5).2. 基于基于Felder-S
29、ilverman量表用户学习风格模型的修正研究量表用户学习风格模型的修正研究.现代远距离教育，现代远距离教育，2010(1).3. 自适应学习系统参考模型比较分析研究自适应学习系统参考模型比较分析研究.中国电化教育，中国电化教育，2009(8). 4. 语义网自适应学习系统中领域本体的构建语义网自适应学习系统中领域本体的构建.吉林大学学报吉林大学学报(信息科学版信息科学版),2008(9).5. 基于语义网的自适应学习系统中用户模型的研究基于语义网的自适应学习系统中用户模型的研究.开放教育研究，开放教育研究，2008(4). 6. 基于认知风格的基于认知风格的Web数据挖掘构建学生模型数据挖掘
30、构建学生模型.现代远距离教育，现代远距离教育，2008(2) .7.基于基于Web的自适应教育超媒体系统现状及前景分析的自适应教育超媒体系统现状及前景分析.中国电化教育，中国电化教育，2007(3) . 8. Pedagogical Strategy Model in Adaptive Learning System Focusing on Learning Styles. Edutainment 2010:International Conference on E-learning and Games. Changchun China,2010.8. (EI)9. SOA Solution
31、of Adaptive Learning System in Semantic Learning Web. Proceedings of 2009 International Conference on Computational Intelligence and Software Engineering. Wuhan China,2009.12. (EI)10. Student Model in Adaptive Learning System Based on Semantic Web. Proceedings of the First International Workshop on Education Technology and Computer Science, IEEE Computer Society. Wuhan China,2009.3. (EI)11.指导硕士学位论文指导硕士学位论文语义网环境下的自适应学习系统中用户模型的研究语义网环境下的自适应学习系统中用户模型的研究，获吉林省优秀，获吉林省优秀硕士学位论文（硕士学位论文（2010），吉林省学位委员会），吉林省学位委员会. 42.43.
