智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)的雙層推薦策略研究

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　　“活到老學(xué)到老”已經(jīng)成為當(dāng)前人們的共識，在這樣的社會意識引領(lǐng)下，網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源得到指數(shù)增長。然而，海量的學(xué)習(xí)資源往往使學(xué)習(xí)者不知所措，“信息過載”顯然已成為在線學(xué)習(xí)的絆腳石。大量無關(guān)的冗余信息嚴(yán)重干擾了學(xué)習(xí)者對相關(guān)有用信息的準(zhǔn)確性選擇。為了幫助學(xué)習(xí)者在海量信息中尋找最優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)資源，個性化推薦技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。然而，目前在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)對個性化推薦的應(yīng)用鳳毛麟角，內(nèi)容呈現(xiàn)千篇一律?！秶抑虚L期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020年)》明確指出，要運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)“為學(xué)習(xí)者提供方便、靈活、個性化的學(xué)習(xí)條件”。當(dāng)前的應(yīng)用與學(xué)習(xí)者需求之間的巨大鴻溝，促進(jìn)了推薦技術(shù)的發(fā)展，也使個性化推薦技術(shù)成為了當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。

　　一、研究現(xiàn)狀

　　推薦技術(shù)最早用于電子商務(wù)領(lǐng)域，該技術(shù)根據(jù)用戶的瀏覽和購買喜好來判斷并做出推薦決策，使用戶能在較短的時間內(nèi)獲得滿意的產(chǎn)品。經(jīng)過多年的發(fā)展與完善，推薦系統(tǒng)在電子商務(wù)的應(yīng)用已趨于成熟(如亞馬遜、淘寶、當(dāng)當(dāng)?shù)?，而在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)(E-learning)領(lǐng)域仍然處在起步階段。從研究現(xiàn)狀看，國內(nèi)外都處在活躍階段，但應(yīng)用仍然不廣泛。早在2002年Zaiane等人就運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和信息檢索技術(shù)為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)設(shè)計推薦策略。[1] 2005年Chen,Lee and Chen運(yùn)用項目存儲理論對學(xué)習(xí)者進(jìn)行能力評估，并根據(jù)評估結(jié)果給予學(xué)習(xí)材料的推薦。2005年后隨著計算機(jī)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的應(yīng)用發(fā)展，逐漸出現(xiàn)了基于內(nèi)容，基于知識，基于協(xié)同過濾等推薦技術(shù)為支撐的學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)[2]。國內(nèi)的學(xué)者在該領(lǐng)域的研究也較為活躍，他們更多使用“個性化”和“自適應(yīng)”這樣的研究論題，其原理和推薦技術(shù)是相通甚至相同的，本質(zhì)上都是獲得用戶相關(guān)屬性后，搜索與學(xué)習(xí)者最匹配的學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行推送。[3-6]各個研究成果中的核心技術(shù)各具優(yōu)勢，但筆者認(rèn)為推薦的學(xué)習(xí)對象應(yīng)在遵守教學(xué)規(guī)律的基礎(chǔ)上突出個性化。為此，我們設(shè)計了功能分離的雙層決策模型：第一層充分遵守教學(xué)規(guī)律，結(jié)合學(xué)習(xí)者對知識掌握的情況及各知識概念間的關(guān)系形成學(xué)習(xí)路徑;第二層突出個性化，根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)偏好推薦最符合其個性的學(xué)習(xí)對象。

　　二、學(xué)習(xí)者模型構(gòu)建

　　學(xué)習(xí)者建模是個性化的基礎(chǔ)，個性化就應(yīng)量體裁衣，因材施教。系統(tǒng)推薦的學(xué)習(xí)內(nèi)容要契合學(xué)習(xí)者的需求就要掌握學(xué)習(xí)者的個人基本信息、知識狀態(tài)、偏好以及訪問習(xí)慣等等，只有這樣個性化推薦才能更加準(zhǔn)確。限于篇幅本文只論述學(xué)習(xí)者知識狀態(tài)、偏好屬性兩部分內(nèi)容。

　　知識狀態(tài)是學(xué)習(xí)者對全局知識概念掌握的程度。每個知識概念被描述成數(shù)值，取值范圍為[0,1]，表示學(xué)習(xí)者在該知識概念的狀態(tài)。狀態(tài)為0時表示從未被學(xué)習(xí)者瀏覽過，為1時則表示已完全掌握，當(dāng)超過特定閾值(如0.8)學(xué)習(xí)者就通過了該知識點(diǎn)的學(xué)習(xí)。

　　學(xué)習(xí)偏好可以通過五個屬性進(jìn)行描述：學(xué)習(xí)資源類型(練習(xí)、仿真、圖像/表格、音頻、視頻、幻燈片、文本、測試);偏好知識點(diǎn)(依據(jù)學(xué)習(xí)對象關(guān)鍵字進(jìn)行描述);學(xué)習(xí)資源組織方法(概念、實(shí)例、案例、仿真、演示);難易程度(容易、中等、難);語言類型(中文、英文等)。每一個屬性都有多個屬性值，每一個屬性值都有對應(yīng)的數(shù)值表示，如學(xué)習(xí)資源類型“練習(xí)”可以表示成(Exercise，0.3)。0.3表示學(xué)習(xí)者對練習(xí)的偏好程度。學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中，每一個屬性值的數(shù)值都能得到有效進(jìn)行更新。當(dāng)實(shí)施學(xué)習(xí)對象推薦時，系統(tǒng)將依據(jù)數(shù)據(jù)庫中學(xué)習(xí)者的各個屬性值的數(shù)值進(jìn)行運(yùn)算，依據(jù)計算結(jié)果作出決策。