智能學(xué)習系統(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)習資源往往使學(xué)習者不知所措，“信息過載”顯然已成為在線學(xué)習的絆腳石。大量無關(guān)的冗余信息嚴重干擾了學(xué)習者對相關(guān)有用信息的準確性選擇。為了幫助學(xué)習者在海量信息中尋找最優(yōu)質(zhì)的學(xué)習資源，個性化推薦技術(shù)應(yīng)運而生。然而，目前在線學(xué)習系統(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。《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要(2010-2020年)》明確指出，要運用互聯(lián)網(wǎng)“為學(xué)習者提供方便、靈活、個性化的學(xué)習條件”。當前的應(yīng)用與學(xué)習者需求之間的巨大鴻溝，促進了推薦技術(shù)的發(fā)展，也使個性化推薦技術(shù)成為了當前的研究熱點。

　　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、當當?shù)?，而在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(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等人就運用數(shù)據(jù)挖掘和信息檢索技術(shù)為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習設(shè)計推薦策略。[1] 2005年Chen,Lee and Chen運用項目存儲理論對學(xué)習者進行能力評估，并根據(jù)評估結(jié)果給予學(xué)習材料的推薦。2005年后隨著計算機技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習的應(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)習者最匹配的學(xué)習內(nèi)容進行推送。[3-6]各個研究成果中的核心技術(shù)各具優(yōu)勢，但筆者認為推薦的學(xué)習對象應(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)習路徑;第二層突出個性化，根據(jù)學(xué)習者的學(xué)習偏好推薦最符合其個性的學(xué)習對象。

　　二、學(xué)習者模型構(gòu)建

　　學(xué)習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)習內(nèi)容要契合學(xué)習者的需求就要掌握學(xué)習者的個人基本信息、知識狀態(tài)、偏好以及訪問習慣等等，只有這樣個性化推薦才能更加準確。限于篇幅本文只論述學(xué)習者知識狀態(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)習者瀏覽過，為1時則表示已完全掌握，當超過特定閾值(如0.8)學(xué)習者就通過了該知識點的學(xué)習。

　　學(xué)習偏好可以通過五個屬性進行描述：學(xué)習資源類型(練習、仿真、圖像/表格、音頻、視頻、幻燈片、文本、測試);偏好知識點(依據(jù)學(xué)習對象關(guān)鍵字進行描述);學(xué)習資源組織方法(概念、實例、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)習資源類型“練習”可以表示成(Exercise，0.3)。0.3表示學(xué)習者對練習的偏好程度。學(xué)習者在學(xué)習過程中，每一個屬性值的數(shù)值都能得到有效進行更新。當實施學(xué)習對象推薦時，系統(tǒng)將依據(jù)數(shù)據(jù)庫中學(xué)習者的各個屬性值的數(shù)值進行運算，依據(jù)計算結(jié)果作出決策。