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远程教育新阶段 教育超市的个性化授导
2006年6月6日 9:21  来源:中国教育网络
MultipleIPaddress/SingleUserMultipleAgent/SingleUser)和识别事务(可以根据用户跨越页面时间长短来划分事务,也可以根据用户一系列的pageview直到退回首页划分为一个会话事务)。

    模式发现

    经过数据预处理之后,应用一种合理的挖掘算法或综合应用不同的算法,如关联规则分析、聚类和分类技术、统计分析以及时序模式技术等,来处理“消噪”后的数据,最终发现用户的访问模式。关联规则分析可以发现学习者对内容页面之间的访问关系,调整页面之间的结构关系,预测学习者可能访问的内容,使其最快捷地访问到感兴趣的内容。聚类分析挖掘访问相同页面的相似学习者,可以为其群体提供特定的内容;同时,聚类分析还可以将内容相关的页面归为一个组,为学习者搜索内容提供服务。预先为学习者设定几个类别,利用分类技术将学习者投射到某一个类中,为某特殊类提供特殊的个性化资源和学习支持服务,还可以用于远程协作的学习小组分配。统计分析技术是通过统计学习者经常访问或者访问频繁的内容,发现用户的兴趣倾向,也可以统计非法IP、无效URI和未授权访问等。这些信息对于提高系统性能,密切注意学习者动向起着辅助决策作用。序列模式可以寻找用户频繁出现的序列,预测学习者行为,把其需要的资源主动提供给他(她),减少系统响应时间。

        通过模式挖掘之后,生成的规则数目庞大,表达晦涩,得不到很好的利用,这就需要对模式进行分析评价,通过模式分析和应用技术处理之,选择学习者易于理解和接受的方式显现出来。经常用到的是可视化技术、联机分析技术和智能查询机制等。利用数据挖掘与学习内容绑定的技术,在学习者学习过程中以可视化方式指导其学习和个性发展。 

    远程教育个性化授导中的数据挖掘

    学习者特征模型构建

    根据学习者不同的特征参数,对学生学习活动进行跟踪,记录与学习相关的信息。记录学习者经常访问的URL,跟踪统计学生访问次数、总停留时间、该学生访问的课程数、该学生对哪些课程停留时间较长等,还可统计网站某个时间段内访问的次数、访问次数最多的URL地址、学习者作业的过程、参与讨论的情况、交流用的工具等。通过数据挖掘的去噪和模式发现模块,得到学习者的学习特征风格,建立和完善学习者学习模型,建立学习者个性数据库,为不同的学习者提供合适学习策略提供基础。

    为学习者提供个性化的学习资源

    在启动学习者个性数据库之后,可以为学习者个别需要调整学习资源,将与用户无关及用户不感兴趣的资源过滤掉,即远程教育的界面自适应性。统计分析技术的应用可以根据用户经常访问的页面来预测学习者进一步的行为,推出其感兴趣的资源,减少学习者等待时间,正如Microsoftoffice系列的人性化推理预测一样。

    个性化学习指导

    不同的个体其背景各不相同,如个人的学习能力、兴趣与学习习惯、原有基础、努力程度,都存在巨大的差异。对于每一个用户都有很多属性,我们可以在进入系统平台之前让用户提交测试用户属性信息的一组表单,得到最初的学习类型。

 
 [关键词]:远程教育 教育超市 个性化  发表评论    【推荐】 【打印

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