廖繼莉

(華中師范大學(xué)文學(xué)院，湖北武漢，430079)

網(wǎng)絡(luò)漢語學(xué)習(xí)中個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的研究

廖繼莉

(華中師范大學(xué)文學(xué)院，湖北武漢，430079)

為了給學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)方案，本文在漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)站中導(dǎo)入了個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這一系統(tǒng)包含得分反饋和課程安排兩個模塊，得分反饋模塊的作用是生成一個包含得分和錯題解析的網(wǎng)頁反饋給學(xué)習(xí)者，課程安排模塊則運用一維的模糊控制器，根據(jù)學(xué)習(xí)者的得分判斷其知識水平，并為其安排相應(yīng)難度的教育內(nèi)容。這一個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實現(xiàn)可以提高網(wǎng)絡(luò)漢語學(xué)習(xí)系統(tǒng)的智能性，有效地促進漢語學(xué)習(xí)。

個性化學(xué)習(xí) 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng) 模糊控制 知識水平 課程難度

引 言

隨著信息化時代的進程，利用網(wǎng)絡(luò)和多媒體技術(shù)可以促進第二語言教學(xué)的發(fā)展已成為大多數(shù)人的共識。周小兵指出網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)是一種“最方便、最高效、最自由的學(xué)習(xí)方法”，原因在于網(wǎng)絡(luò)上資源可以共享，且不受時空限制，能夠調(diào)動學(xué)生的積極性和互動性。其次具有形象性和多樣性，趣味性強，方便因材施教，而且學(xué)生地位轉(zhuǎn)變，降低了學(xué)習(xí)漢語的難度。這些網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的特點和作用都有助于漢語的學(xué)習(xí)[1]。對外漢語教學(xué)界也開始利用網(wǎng)絡(luò)進行漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)站的建設(shè)和多媒體課件的研制工作，并取得了豐碩成果。如國家漢辦開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)孔子學(xué)院[2]、外研社推出的空中孔子課堂[3]、中山大學(xué)國際漢語學(xué)院開發(fā)的“漢語階梯網(wǎng)”[4]等。這些漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)站內(nèi)容豐富，方式多樣，極大地激發(fā)了學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)漢語的興趣。

在教育現(xiàn)場，學(xué)習(xí)者的個性、興趣、學(xué)習(xí)習(xí)慣和知識水平各不相同，這就導(dǎo)致同一個教育背景下不同的學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)同一個教育內(nèi)容所花的時間和遇到的問題不同。因此，網(wǎng)站課程的學(xué)習(xí)難易程度和內(nèi)容需求要考慮不同學(xué)習(xí)者的需求，因為過難的內(nèi)容會挫傷學(xué)習(xí)者的積極性，過于簡單的內(nèi)容對學(xué)習(xí)者來說又缺少挑戰(zhàn)，只能是浪費時間。雖說目前大多數(shù)漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)站在資源鏈接和互動環(huán)節(jié)等方面很有特色，但從教育內(nèi)容來看，各網(wǎng)站提供給不同學(xué)習(xí)者的教育內(nèi)容大體是一致的，最多區(qū)分了初級、中級、高級三個等級的學(xué)習(xí)者，但對同一等級內(nèi)的不同學(xué)習(xí)者一般不做區(qū)分，這樣就很難適應(yīng)不同學(xué)習(xí)者的需求，不能為他們安排適當(dāng)?shù)慕逃齼?nèi)容，因而不能有效地促進漢語學(xué)習(xí)。針對這一問題，本文提出的解決方案就是在漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)站中導(dǎo)入個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以期為學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)方案，特別是為不同的學(xué)習(xí)者提供相適應(yīng)的教育內(nèi)容。

個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的導(dǎo)入理由及其結(jié)構(gòu)

(一)導(dǎo)入理由

個性化學(xué)習(xí)就是分析學(xué)習(xí)者的個性、興趣、學(xué)習(xí)習(xí)慣和知識水平等對學(xué)習(xí)有影響的因素，給每個學(xué)習(xí)者提供適當(dāng)?shù)慕逃齼?nèi)容和學(xué)習(xí)環(huán)境的一種機制。針對如何在網(wǎng)絡(luò)上提供適當(dāng)?shù)慕逃齼?nèi)容這一問題，研究者們進行了廣泛的研究和探討，一般采用的方法是考慮學(xué)習(xí)者的個性化情況，如學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)行為、認知方式等。通過統(tǒng)計分析這些個性化情況以達到安排適當(dāng)教育內(nèi)容的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，如“eTeacher”[5]和“TSAL”[6]。

以上研究雖然考慮了學(xué)習(xí)者的個性化情況，卻忽視了學(xué)習(xí)者的知識水平這一個性化學(xué)習(xí)中最重要的因素。加之學(xué)習(xí)系統(tǒng)中大量的超鏈接結(jié)構(gòu)給學(xué)習(xí)者帶來了很大的信息負擔(dān)，造成迷失方向，認知超負荷，信息過多等問題[7]。為此，一些研究者[7][8][9][10]指出必須考慮學(xué)習(xí)者的不同知識水平。在他們的研究中，主要采用問卷調(diào)查和面談等方式，運用多種技術(shù)手段，如XML技術(shù)、項目應(yīng)答理論等，來為不同的學(xué)習(xí)者提供相應(yīng)的學(xué)習(xí)路徑和教育內(nèi)容，并開發(fā)出一些網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，對這些系統(tǒng)的評價都證明了考慮到學(xué)習(xí)者知識水平的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)能有效地促進學(xué)習(xí)。

基于上述分析，本文認為應(yīng)該考慮學(xué)習(xí)者的知識水平和教育內(nèi)容的難易程度兩個方面，在網(wǎng)絡(luò)漢語學(xué)習(xí)中導(dǎo)入個性化學(xué)習(xí)的機制。與先行研究不同的是，在學(xué)習(xí)者知識水平的評價方面，本文是根據(jù)學(xué)習(xí)者的練習(xí)和考試得分來進行評價的，這樣可以避免受到問卷調(diào)查和面談等方式中學(xué)習(xí)者有限的語言水平的影響。

(二)個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)站中個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。學(xué)習(xí)者進入漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)站的主頁，系統(tǒng)從“學(xué)習(xí)者ID管理文件”和“學(xué)習(xí)信息記錄文件”中調(diào)出學(xué)習(xí)者的登錄信息和以往的學(xué)習(xí)信息，顯示在漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)頁上。在學(xué)習(xí)者自主學(xué)習(xí)的過程中，個性化學(xué)習(xí)的機制開始發(fā)揮作用。本文所指的個性化學(xué)習(xí)主要包含得分反饋和課程安排兩個模塊，其中得分反饋模塊的目的是收集學(xué)習(xí)者練習(xí)、考試的回答信息，將其保存在“練習(xí)、考試得分文件”中；課程安排模塊的目的是根據(jù)反饋的得分來判斷學(xué)習(xí)者的知識水平，為學(xué)習(xí)者安排合適的教學(xué)課程，同時將這些學(xué)習(xí)信息保存在“學(xué)習(xí)信息記錄文件”中。下面對這兩個模塊的運作步驟作具體的說明：

圖1 漢語學(xué)習(xí)中個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)

1.得分反饋模塊

要想為學(xué)習(xí)者提供個性化的學(xué)習(xí)方案，首先要針對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)提供及時的反饋。本文所指的反饋主要是對練習(xí)、考試答案及解釋的一個反饋。學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)了漢語教育內(nèi)容之后，在線進行練習(xí)或考試，并在規(guī)定時間內(nèi)提交試卷。一般來說，學(xué)習(xí)者的得分越高，說明對所學(xué)內(nèi)容的掌握程度越高，知識水平也就越高，反之，得分越低說明學(xué)習(xí)者對所學(xué)內(nèi)容的掌握程度越低，相應(yīng)的知識水平也就越低。針對系統(tǒng)做出的反饋，學(xué)習(xí)者可以把握自己的學(xué)習(xí)狀況，自行判斷下一步是該繼續(xù)學(xué)習(xí)新課還是復(fù)習(xí)已學(xué)內(nèi)容，這樣因?qū)W習(xí)產(chǎn)生的焦慮程度也會減少。

得分反饋模塊的具體步驟如下：

第一，從漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)頁中收集學(xué)習(xí)者的練習(xí)、考試回答信息。

第二，比較學(xué)習(xí)者的答案和正確答案，生成一個包括學(xué)習(xí)者的得分和錯題解析的網(wǎng)頁，即時地反饋給學(xué)習(xí)者。

第三，將反饋信息，如得分、練習(xí)時間等保存在“練習(xí)、考試得分文件”中。

第四，將以上反饋信息傳送到課程安排模塊。

2.課程安排模塊

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中采用個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的最大目的就是給每個學(xué)習(xí)者安排適當(dāng)難度的教育內(nèi)容。但是，在安排合適的教育內(nèi)容之前，必須對學(xué)習(xí)者的知識水平進行評價。因此，我們考慮在漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)站中設(shè)置課程安排模塊，對學(xué)習(xí)者的知識水平和教育內(nèi)容難易程度的等級進行劃分，然后采用模糊控制算法建立兩者之間的對應(yīng)關(guān)系，給學(xué)習(xí)者安排適當(dāng)難度的教育內(nèi)容(詳細論述參見第三部分)，這樣就能在網(wǎng)絡(luò)漢語學(xué)習(xí)中實現(xiàn)個性化、智能化學(xué)習(xí)的目標。

課程安排模塊的具體功能和步驟如下：

第一，根據(jù)得分反饋模塊傳送的得分來評價學(xué)習(xí)者的知識水平。學(xué)習(xí)者的得分都是確定的數(shù)值，該模塊采用模糊化的方法將具有確定數(shù)值的得分劃分為“優(yōu)秀”、“良好”、“及格”、“不及格”、“放棄”五個知識水平等級。

第二，區(qū)分教育內(nèi)容的難易程度。既然學(xué)習(xí)者的知識水平劃分為五個等級，教育內(nèi)容的難易程度也應(yīng)該有相應(yīng)的等級。這主要是依據(jù)教師的經(jīng)驗和意見來進行設(shè)定，目前也設(shè)定為五個等級，分別是“很容易”、“容易”、“中等”、“難”、“很難”。

第三，將學(xué)習(xí)者的知識水平和教育內(nèi)容的難易程度進行匹配。上述知識水平和教育內(nèi)容難易程度的五個等級都是采用具有模糊性的語言來描述的，要實現(xiàn)兩者之間的對應(yīng)關(guān)系，不能采用以往的一對一的線性對應(yīng)函數(shù)，而要采用具有“if-then”推論形式的復(fù)數(shù)控制規(guī)則，也就是說，兩者之間的對應(yīng)關(guān)系是非線性的模糊數(shù)學(xué)關(guān)系。

第四，給學(xué)習(xí)者安排合適的教育內(nèi)容。根據(jù)知識水平等級和教育內(nèi)容難易程度等級的對應(yīng)關(guān)系，為每個學(xué)習(xí)者安排適當(dāng)?shù)慕逃齼?nèi)容，并將這一內(nèi)容輸出到漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)頁中。

第五，將以上步驟中的學(xué)習(xí)信息，如學(xué)習(xí)者的知識水平等級，對應(yīng)的教育內(nèi)容難易程度等都記錄在“學(xué)習(xí)信息記錄文件”中。

個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)中模糊控制理論的運用

(一)模糊控制器的設(shè)計

根據(jù)第二部分所述，我們在漢語學(xué)習(xí)網(wǎng)站中導(dǎo)入了包含得分反饋模塊和課程安排模塊的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，為具有不同知識水平的學(xué)習(xí)者提供個性化的教育內(nèi)容。這一過程是如何實現(xiàn)的呢？本文應(yīng)用模糊控制理論[11]采用計算機程序來模擬經(jīng)驗豐富的漢語教師的教學(xué)行為，對學(xué)習(xí)者的知識水平和教育內(nèi)容難易程度這類具有一定模糊性、主觀性的語言信息做出客觀的評價和判斷。這樣就能使這類定性思考和判斷方法定量化，合理地進行教育內(nèi)容的提示，便于新教師或?qū)W習(xí)者在教學(xué)中自由操作。

一般來說，在實際的漢語學(xué)習(xí)過程中，我們的教學(xué)控制思維可以用語言描述為“如果學(xué)習(xí)者的得分比目標得分低的話就降低課程難度，如果學(xué)習(xí)者的得分比目標得分高的話就加大課程難度，如果學(xué)習(xí)者的得分等于目標得分，課程難度就維持目前的難度”。問題就在于如何通過計算機程序來實現(xiàn)這種教學(xué)控制思維，下面進行具體的說明：

1.變量的設(shè)定

本研究的控制目的是根據(jù)學(xué)習(xí)者的得分來為他們安排適當(dāng)難度的教育內(nèi)容，并使其保持在一個穩(wěn)定狀態(tài)下。這時，我們要考慮目標得分和學(xué)習(xí)者的實際得分之間的差，即狀態(tài)變量?？刂茣r就以這個值作為輸入，來判斷下次課程的難度是比初始難度高還是低，還是維持不變。也就是說，控制量是實際的課程難度與初始難度的偏差。

本文中，我們將目標得分70分設(shè)為初始值S0，將從得分反饋模塊中得到的學(xué)習(xí)者第n回練習(xí)或考試的得分設(shè)為Sn，這樣狀態(tài)變量S就等于S0減去Sn，即S]S0-Sn。由于教育內(nèi)容的難易程度分為五個等級，我們將初始難度D0設(shè)為第三個等級“中等”，這樣控制量D就等于Dn和初始難度D0之間的偏差，即D]Dn-D0。

2.模糊子集和模糊控制規(guī)則的設(shè)定

根據(jù)以上設(shè)定的變量，輸入值是學(xué)習(xí)者的得分，輸出值是下次課程內(nèi)容的難易程度，我們可以得出這是一個一維的模糊控制器。在這個系統(tǒng)中，我們將狀態(tài)變量S和控制量D的語言值的模糊子集設(shè)為{正大，正小，零，負小，負大}，簡記形式為PB、PS、ZO、NS、NB。這五種模糊子集具體的含義如表1所示：

表1 狀態(tài)變量S和控制量D的五種模糊子集

關(guān)于下次課程的安排，我們有如下五條模糊控制規(guī)則：

規(guī)則1：if S]PB，then D]NB；

規(guī)則2：if S]PS，then D]NS；

規(guī)則3：if S]ZO，then D]ZO；

規(guī)則4：if S]NS，then D]PS；

規(guī)則5：if S]NB，then D]PB。

以規(guī)則1為例，意思就是如果目標得分與實際得分的差S為PB(很大)時，下次課程的難度偏差D就為NB(很小)。

3.隸屬函數(shù)的設(shè)定

如果已經(jīng)得知學(xué)習(xí)者的得分，那么如何推導(dǎo)出下次課程的難易程度呢？在進行推論之前，有必要設(shè)定合適的隸屬函數(shù)。隸屬函數(shù)指的是論域X中的元素x對模糊變量A的隸屬程度。由于客觀事物具有過渡性和模糊性，人們對其定性的描述常常會帶有主觀因素，因此隸屬函數(shù)的設(shè)定需要結(jié)合專家的理論和操作人員的實際經(jīng)驗來進行。

考慮到學(xué)習(xí)者的得分Sn的范圍是[0～100]，狀態(tài)變量S的范圍就是[-30～70]，可以離散化為[-30，-20，-10，0，10，20，30，40，50，60，70]的11個等級。由于教育內(nèi)容的難易程度分為五個等級，初始難度是第三個等級，因此控制量D的范圍就是[-2；2]，可以離散化為[-2，-1，0，1，2]的5個等級。在模擬經(jīng)驗豐富的教師的指導(dǎo)行為的基礎(chǔ)上，我們將S和D的模糊子集PB、PS、ZO、NS、NB的隸屬函數(shù)設(shè)定如下，其中除了S的模糊子集PB采用的是半正態(tài)分布外，其余的模糊子集都采用了控制靈敏度較高的三角形隸屬函數(shù)。

S: D:

這樣就可以使離散化了的精確量(如學(xué)習(xí)者的得分)與表示模糊語言的模糊量(學(xué)習(xí)者的知識水平)之間建立起對應(yīng)關(guān)系。

4.輸出結(jié)果的計算和檢索表的生成

上文中提到的5條模糊規(guī)則是一組多重條件語句，可以表示為從狀態(tài)變量S到控制量D的五個模糊關(guān)系R1,R2,R3,R4,R5。其中，R1指的是狀態(tài)變量S屬于PB的程度和控制量D屬于NB的程度這兩個模糊集合的直積，其他的4個關(guān)系可以依次類推。

R1=μPB(S)×μNB(D),R2=μPS(S)×μNS(D),R3=μZO(S)×μZO(D)，

R4=μNS(S)×μPS(D),R5=μNB(S)×μPB(D)

將R1～R5這五個關(guān)系進行“并運算”，可以求出總的模糊關(guān)系R。這個R的值如下：

R=R1∨R2∨R3∨R4∨R5

={μPB(S)×μNB(D)}∨{μPS(S)×μNS(D)}∨{μZO(S)×μZO(D)}

模糊控制規(guī)則的矩陣表達式求出之后，將采樣得到的狀態(tài)變量S作為模糊控制器的輸入，通過模糊決策就可以得到相應(yīng)的控制量D。由于狀態(tài)變量S有11個離散化等級，相應(yīng)的控制量D也有11個值。計算過程和結(jié)果如下：

D1=[0 0 0 0.5 1]

以上得到的D1～D11還只是一個模糊向量。在我們的實際教學(xué)中，要將這些推論所得到的模糊值轉(zhuǎn)換為明確的控制訊號，需要進行一個解模糊化的過程，也就是將它變成一個精確值。這里，我們采用最大隸屬度法來確定以上模糊集合的精確值。結(jié)果如下：

D1]2，D2]1，D3]1，D4]0，D5]-1，D6]-1，

D7]-1，D8]-2，D9]-2，D10]-2，D11]-2。

為了縮短計算時間，加快系統(tǒng)的響應(yīng)速度，我們將作為輸入的狀態(tài)變量S的離散化等級與作為輸出的控制量D的精確值對應(yīng)起來，制成如表2所示的模糊控制檢索表。并且將此表寫入計算機程序中，在漢語學(xué)習(xí)時只需對學(xué)習(xí)者實際得分與目標得分的偏差S進行采集，然后查表就可獲得控制量D。

表2 模糊控制檢索表

舉個例子來說，如果一名學(xué)習(xí)者的得分是40分，那么狀態(tài)變量S=70-40=30，根據(jù)表2，控制量D為-1。也就是說，給這名學(xué)習(xí)者安排的下次課程的難度要比初始難度(即第三個等級“中級”)下降一個等級，即提示給這名學(xué)習(xí)者的教育內(nèi)容的難度為第二個等級“容易”。因為對于這名學(xué)習(xí)者而言，他的得分還沒有達到目標得分70分，因此需要稍微降低課程難易程度，使學(xué)習(xí)者的得分向目標得分靠攏。

(二)采用模糊控制的優(yōu)點

本文運用模糊控制理論，在網(wǎng)絡(luò)漢語學(xué)習(xí)中實現(xiàn)了給不同知識水平的學(xué)習(xí)者安排不同課程內(nèi)容的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。在個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)中采用模糊控制的優(yōu)點主要有以下三點：

第一，應(yīng)用模糊控制可以彈性地安排下次課程的教育內(nèi)容。本文中采用的模糊控制是在模仿經(jīng)驗豐富的教師的教育經(jīng)驗和判斷的基礎(chǔ)上，通過指定下次課程的難易程度，確定學(xué)習(xí)者的得分偏差等要素的隸屬函數(shù)，開發(fā)出課程安排模塊。這個模塊的最大特征是能根據(jù)學(xué)習(xí)者的得分來安排不同的課程內(nèi)容，實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)的目的。

第二，模糊控制有助于多層學(xué)習(xí)。課程安排模塊中課程教育內(nèi)容的難易程度分為“很容易”、“容易”、“中等”、“難”和“很難”五個等級，對初次進入學(xué)習(xí)網(wǎng)站的學(xué)習(xí)者來說，系統(tǒng)提示的課程難度是第三個等級“中等”。經(jīng)過學(xué)習(xí)，如果得分比目標得分高，則下次課程的難度要加大，如果得分比目標得分低，則下次課程的難度要減小，如果得分等于目標得分，則下次課程的難度維持“中等”。

第三，通過運行采用了模糊控制的課程安排模塊，在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中新教師也能夠開展與經(jīng)驗豐富的老教師類似的教育活動，從而達到提高教師指導(dǎo)能力和效果的作用[12]。

結(jié) 語

每個學(xué)習(xí)者的知識水平各不相同，但大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)并沒有考慮學(xué)習(xí)者的知識水平與所學(xué)的課程內(nèi)容難易程度是否相適應(yīng)，而是給所有的學(xué)習(xí)者都提供相同的教育內(nèi)容?？紤]到學(xué)習(xí)者的不同知識水平，為了給每個學(xué)習(xí)者提供適當(dāng)?shù)慕逃齼?nèi)容和學(xué)習(xí)環(huán)境，本文實現(xiàn)了個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這一機制包含得分反饋和課程安排兩個模塊。其中，得分反饋模塊的作用是收集學(xué)習(xí)者練習(xí)考試的回答信息，與正確答案進行比較，生成一個包含得分和錯題解析的網(wǎng)頁反饋給學(xué)習(xí)者，同時保存這些反饋信息并傳送到課程安排模塊；采用模糊控制的課程安排模塊則是綜合考慮了學(xué)習(xí)者的知識水平和教育內(nèi)容的難易程度兩個方面，根據(jù)學(xué)習(xí)者的得分來判斷其知識水平，并為其提供相應(yīng)難度的課程內(nèi)容。

網(wǎng)絡(luò)漢語學(xué)習(xí)中這一個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實現(xiàn)，不僅可以在服務(wù)器中保存學(xué)習(xí)進度等個人信息，而且可以給不同知識水平的學(xué)習(xí)者安排適當(dāng)?shù)臐h語教育學(xué)內(nèi)容。這樣就能提高網(wǎng)絡(luò)漢語學(xué)習(xí)的智能性，使動態(tài)的、個性化的學(xué)習(xí)和提示成為可能。

注釋：

[1] 參見周小兵：《對外漢語教學(xué)入門》(第二版)，廣州：中山大學(xué)出版社，2011年，第163～166頁。

[2] 網(wǎng)絡(luò)孔子學(xué)院網(wǎng)址：http://www.chinese.cn/

[3] 空中孔子課堂網(wǎng)址：http://airclass.chineseplus.cn/onlineclass.asp

[4] 漢語階梯網(wǎng)網(wǎng)址：http://www.stepsofchinese.com/

[5] Schiaffino,S.et al (2008),eTeacher: Providing Personalized Assistance to E-learning Students,Computers&Education, vol. 51, pp. 1744-1754.

[6] Tseng, J. C. R.et al (2008), Development of an Adaptive Learning System with Two Sources of Personalization Information,Computers&Education, vol. 51, pp. 776-786.

[7] Chen C. M.& L. J. Duh (2008),Personalized Web-based Tutoring System Based on Fuzzy Item Response Theory,ExpertSystemswithApplications, 34, pp.2298-2315.

[9] Hatzilygeroudis, I. & J. Prentzas,(2004),Using a Hybrid Rule-based Approach in Developing an Intelligent Tutoring System with Knowledge Acquisition and Update Capabilities,ExpertSystemwithApplications, 26, pp.477-492.

[10] Baylari A. & Gh. A.Montazer (2009), Design a Personalized E-learning System Based on Item Response Theory and Artificial Neural Network Approach,ExpertSystemswithApplications, 36, pp.8013-8021.

[11] 關(guān)于模糊控制理論的介紹參見韓俊峰、李玉惠：《模糊控制技術(shù)》，重慶：重慶大學(xué)出版社，2003年，第1～3頁。

[12] [日]山下元，[日]清水誠一，《ファジィ理論を応用した評価システム》．《電子情報通信學(xué)會技術(shù)研究報告》．ET93-21，1993，第19～24頁。