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        基于Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格的自適應(yīng)e-learning系統(tǒng)

        2011-06-05 10:48:06翟小可李懷亮崔春生
        電子設(shè)計(jì)工程 2011年12期
        關(guān)鍵詞:界面維度系統(tǒng)

        翟小可,李懷亮,崔春生

        (1.北京理工大學(xué) 珠海學(xué)院管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院,廣東 珠海 519085;2.首都師范大學(xué) 信息工程學(xué)院,北京 100048;3.河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院,河南 鄭州 450002)

        隨著互聯(lián)網(wǎng)和教育信息化的發(fā)展,以學(xué)生為中心地位的e-learning系統(tǒng)無(wú)疑是未來(lái)教學(xué)模式的方向。目前的e-learning系統(tǒng)缺乏依據(jù)學(xué)生特征的個(gè)性化調(diào)整策略,學(xué)習(xí)風(fēng)格是學(xué)習(xí)情境中個(gè)體表現(xiàn)出來(lái)的比較穩(wěn)定的處理方式和學(xué)習(xí)策略傾向,反映了學(xué)生的個(gè)性類(lèi)型特征。因此,針對(duì)e-learning系統(tǒng)的這一缺陷,設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)一個(gè)能夠根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整的自適應(yīng)e-learning系統(tǒng)顯得很有必要。

        1 Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型

        學(xué)習(xí)風(fēng)格(learning style)是在學(xué)習(xí)情境中個(gè)體表現(xiàn)出來(lái)的比較穩(wěn)定的處理方式和學(xué)習(xí)策略傾向。簡(jiǎn)單地說(shuō)就是每個(gè)人的主要學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)傾向、學(xué)習(xí)策略。

        心理學(xué)家Felder和Silverman將學(xué)習(xí)風(fēng)格分為4個(gè)維度,分別是感知,輸入,處理和理解。其中每個(gè)維度又分為兩種風(fēng)格,分別是感知型-直覺(jué)型(感知維度)、視覺(jué)型-言語(yǔ)型(輸入維度)、主動(dòng)性-反思型(處理維度),全局型-序列型(理解維度)。該模型一般稱(chēng)為Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型[1],包括4個(gè)維度和8種學(xué)習(xí)風(fēng)格。前兩個(gè)維度表示學(xué)生如何在學(xué)習(xí)過(guò)程中接受知識(shí)和信息的風(fēng)格,后兩種維度表示學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中喜歡如何加工知識(shí)和信息,這4個(gè)維度不是截然分開(kāi)的,每一個(gè)學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格都是這4個(gè)維度的組合,我們只能認(rèn)為學(xué)生更傾向于那個(gè)學(xué)習(xí)風(fēng)格。

        根據(jù)Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型理論,學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格可以用一個(gè)四元組進(jìn)行形式化的表示[2],LS表示學(xué)習(xí)風(fēng)格(learning style)的公式如下:

        其中,(Ti,ei)(1≤i≤4)依次為 Felder-Silverman 學(xué)習(xí)風(fēng)格的4個(gè)維度的取值,這里Ti表示該Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格分類(lèi)的 4個(gè)類(lèi)型(Ti∈{“感知型-直覺(jué)型”,“視覺(jué)型-言語(yǔ)型”,“主動(dòng)性-反思型”,“全局型-序列型”}),ei為模糊取值(ei∈[0,1]),它代表學(xué)習(xí)風(fēng)格在 Ti維度的取值。

        舉例說(shuō)明,某一個(gè)學(xué)生Longer Lee的學(xué)習(xí)風(fēng)格為:LS(Longer Lee)=[(感知型-直覺(jué)型,0.8),(視覺(jué)型-言語(yǔ)型,0.2),(主動(dòng)性-反思型,0.6),(全局型-序列型,0.9)]則表示該學(xué)生在感知維度上偏向于直覺(jué)型,在輸入維度上偏向于視覺(jué)型,在處理維度上偏向于反思性,在理解維度上偏向于序列型。

        2 學(xué)習(xí)風(fēng)格生成算法

        雖然教育者早就注意到學(xué)生們?cè)趯W(xué)習(xí)風(fēng)格方面有很大差異,但苦于沒(méi)有很好的測(cè)試方法,由于不能預(yù)測(cè)和量化,也不能很好地應(yīng)用在教學(xué)策略的推理上。所羅門(mén) (Barbara A.Solomon)學(xué)習(xí)風(fēng)格量化表具有很強(qiáng)的操作性,可以進(jìn)行較好的學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試[3]。Solomon學(xué)習(xí)風(fēng)格量化表共有44個(gè)題目,而且每個(gè)題目的設(shè)計(jì)針對(duì)不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格維度。學(xué)習(xí)風(fēng)格分為4個(gè)維度,每個(gè)維度11個(gè)問(wèn)題,每一個(gè)問(wèn)題有兩個(gè)答案供用戶選擇。

        由于基于Solomon量化表的操作性強(qiáng),我們結(jié)合本系統(tǒng)的需要提出了基于Solomon量化表的學(xué)習(xí)風(fēng)格生成算法,步驟如下:

        1)將Solomon量化表的答案填入統(tǒng)計(jì)表,并按照學(xué)習(xí)風(fēng)格維度統(tǒng)計(jì)選項(xiàng)的總計(jì)個(gè)數(shù)α,如表1所示。

        表1 一個(gè)基于Solomon量化表的學(xué)習(xí)風(fēng)格生成算法示例Tab.1 An example of learning style generation algorithm based on Solomon quantization table

        2)按照“(較大數(shù)-較小數(shù))+較大數(shù)的字母”的規(guī)則,生成4個(gè)維度上的分值。表示為:

        其中 α 取值為 11、9、7、5、3、1,e 取值為 a,b。 因此為每一種量表 Ti的取值可能為 11a、9a、7a、5a、3a、a、11b、9b、7b、5b、3b、b中的一種。若得到字母“a”,表示屬于前者學(xué)習(xí)風(fēng)格,且“a”前的系數(shù)越大,表明程度越強(qiáng)烈;若得到字母“b”,表示屬于后者學(xué)習(xí)風(fēng)格,且“b”前的系數(shù)越大,同樣表明程度越強(qiáng)烈。例如:在活躍型/沉思型量表中得到“8a”,表明測(cè)試者屬于主動(dòng)型的學(xué)習(xí)風(fēng)格,且程度很強(qiáng)烈。在視覺(jué)型/言語(yǔ)型量表中得到“a”,表明測(cè)試者屬于視覺(jué)型的學(xué)習(xí)風(fēng)格,且程度非常弱;如果得到“3b”,則表明測(cè)試者屬于言語(yǔ)型的學(xué)習(xí)風(fēng)格,且程度較弱。

        3)公式(1)表示學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格,而取之ei為模糊取值(ei∈[0,1])。 為便于分類(lèi)表示,根據(jù)步驟 1)得到的取值,定義公式(3)如下:

        于是,將ei量化到區(qū)間[0,1]內(nèi)。為了計(jì)算和推理的方便,我們簡(jiǎn)單處理,將趨向?qū)W習(xí)風(fēng)格較弱的視為0.3,趨向該學(xué)習(xí)風(fēng)格一般視為0.6,趨向該學(xué)習(xí)風(fēng)格較強(qiáng)者視為0.9。使其按照0.3的步長(zhǎng)遞增。表1是一個(gè)基于該算法的一個(gè)部分實(shí)例, 那么該學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格可以表示為:LS=[(T1,0.6),(T2,0.3),(T3,0.6),(T4,0.9)]。

        3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        根據(jù)Felder-Silverman的學(xué)習(xí)風(fēng)格分類(lèi),不同的學(xué)習(xí)風(fēng)格對(duì)應(yīng)著不同的學(xué)習(xí)特征傾向和教學(xué)策略,個(gè)性的差異在一定程度上影響著學(xué)生學(xué)習(xí)的效果和效率。這意味著在e-learning教學(xué)的環(huán)境下根據(jù)學(xué)習(xí)風(fēng)格制定一定的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)策略,系統(tǒng)促進(jìn)學(xué)生按照自己的個(gè)性特點(diǎn)去學(xué)習(xí),從而提高學(xué)習(xí)效率。Felder-Silverman分類(lèi)中8種學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)趨向和偏好特征如表2所示[4]。

        表2 Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格趨向和偏好特征表Tab.2 Felder-Silverman learning style trend and preference characteristic table

        針對(duì)8種學(xué)習(xí)風(fēng)格的不同學(xué)習(xí)偏好特征,系統(tǒng)依據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格自動(dòng)調(diào)整界面教學(xué)內(nèi)容呈現(xiàn)和知識(shí)結(jié)構(gòu)導(dǎo)航,基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的e-learning學(xué)習(xí)流程如圖1所示。

        圖1 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的e-learning學(xué)習(xí)流程Fig.1 Learning process of e-learning based on learning style

        4 系統(tǒng)主要功能實(shí)現(xiàn)

        基于Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型的自適應(yīng)性elearning系統(tǒng)采用.NET分層架構(gòu),開(kāi)發(fā)平臺(tái)為Visual Studio 2008,開(kāi)發(fā)語(yǔ)言為C#、ASP.NET,數(shù)據(jù)庫(kù)采用SQL SERVER 2005,學(xué)習(xí)課程內(nèi)容選用《人工智能》[5-6]。

        4.1 登錄模塊

        系統(tǒng)包括3個(gè)角色:管理員,教師和學(xué)習(xí)者。管理員主要功能是對(duì)系統(tǒng)權(quán)限管理,數(shù)據(jù)管理,消息管理等;教師主要功能是課程管理,試題管理,成績(jī)管理等;學(xué)生主要功能是個(gè)人信息管理,在線學(xué)習(xí),在線交流等,如圖2所示。

        圖2 自適應(yīng)e-learning系統(tǒng)登錄界面圖Fig.2 Login interface of the adaptive e-learning system

        4.2 學(xué)習(xí)風(fēng)格生成模塊

        作為系統(tǒng)的首次使用者,系統(tǒng)需要分析學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)一步來(lái)設(shè)定個(gè)性化的教學(xué)風(fēng)格,學(xué)習(xí)風(fēng)格獲取采用的Solomon的學(xué)習(xí)風(fēng)格量化表和本文給出的Solomon量化表的學(xué)習(xí)風(fēng)格生成算法。學(xué)生在認(rèn)真作答問(wèn)卷提交之后,就可以得到該學(xué)生的四維學(xué)習(xí)風(fēng)格,如圖3所示。系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)風(fēng)格的各自特點(diǎn),設(shè)計(jì)符合學(xué)習(xí)風(fēng)格特點(diǎn)的個(gè)性化的內(nèi)容呈現(xiàn)機(jī)制。

        4.3 自適應(yīng)學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)界面

        系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)風(fēng)格記錄中學(xué)習(xí)風(fēng)格類(lèi)型,選擇符合學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)導(dǎo)航和學(xué)習(xí)媒體內(nèi)容呈現(xiàn),系統(tǒng)具有適應(yīng)學(xué)生學(xué)習(xí)風(fēng)格的特點(diǎn),這便于激發(fā)學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)熱情。如圖4所示,對(duì)于趨向于感知型,視覺(jué)型,思考性,全局型學(xué)習(xí)風(fēng)格特點(diǎn)的學(xué)生的學(xué)習(xí)中心主界面顯示,采用了知識(shí)點(diǎn)結(jié)構(gòu)導(dǎo)航,F(xiàn)lash動(dòng)畫(huà)和圖片的媒體表現(xiàn)。

        圖3 學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格生成界面圖Fig.3 Interface of the learning style generation

        圖4 符合學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)習(xí)內(nèi)容呈現(xiàn)界面圖Fig.4 Interface of present study conternt to meet learning style

        5 結(jié)束語(yǔ)

        符合學(xué)生個(gè)性化特征的自適應(yīng)[7]e-learning系統(tǒng)能夠自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)教學(xué)策略,并且能充分利用e-learning系統(tǒng)的豐富教學(xué)媒體和友好交互模式,極大保證網(wǎng)絡(luò)教學(xué)質(zhì)量。本文開(kāi)發(fā)的基于Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格的自適應(yīng)性e-learning系統(tǒng)能夠?qū)W生的學(xué)習(xí)風(fēng)格自動(dòng)調(diào)整界面的內(nèi)容呈現(xiàn)方式和知識(shí)結(jié)構(gòu)導(dǎo)航,符合個(gè)性化的e-learning趨勢(shì),系統(tǒng)發(fā)布后運(yùn)行穩(wěn)定,學(xué)生反饋良好。

        [1]Felder R M,Silverman L K.Learning and teaching styles in engineering education[J].Engineering Education,1988,78(7):674-681.

        [2]Alfonseca E,Rosa M.Carro, Martin E, et al.The impact of learning styles on student grouping for collaborative learning:a case study[J].User Modelling and User-Adapted Interaction,2006(9):377-401.

        [3]Solomon.Index of Learning Styles Questionnaire[EB/OL].[2011-03-20].http://www.engr.ncsu.edu/learningstyles/ilsweb.html.

        [4]張建平,陳仕品,張家華.網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)及其適應(yīng)性學(xué)習(xí)支持系統(tǒng)研究[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

        [5]王萬(wàn)森.人工智能原理及其應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2006.

        [6]Franzoni A.L.,Assar, S.Student learning styles adaptation method based on teaching strategies and electronic media[J].Educational Technology and Society, 2009,12(4):15-29.

        [7]周巧俏,湯云巖,海曉濤.基于改進(jìn)自適應(yīng)遺傳算法的分布式電源的選址和定容[J].陜西電力,2010,38(6):40-44.ZHOU Qiao-qiao,TANG Yun-yan,HAI Xiao-tao.Location and sizing of distributed generation based on improved selfadaptive genetic algorithm[J].Shaanxi Electric Power,2010,38(6):40-44.

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