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        基于因子分析的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺算法研究

        2011-11-20 07:40:20
        關(guān)鍵詞:頁面學(xué)習(xí)者問卷

        陸 峰

        (長江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434023)

        基于因子分析的自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺算法研究

        陸 峰

        (長江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434023)

        為解決網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺的自適應(yīng)問題,采用因子分析方法,對決定學(xué)習(xí)內(nèi)容難度和學(xué)習(xí)者能力的各影響因子進(jìn)行分析,并對各影響因子進(jìn)行定量分析計(jì)算,得到兼顧學(xué)習(xí)內(nèi)容難度和學(xué)習(xí)者能力的智能自適應(yīng)效果。實(shí)踐應(yīng)用證明,該算法可以提供較好的內(nèi)容適配過程,是一種可行的算法。

        因子分析;自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺;難度水平;學(xué)習(xí)者能力

        隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,遠(yuǎn)程教育、終身學(xué)習(xí)、終身教育等理念也隨之深入人心,使得越來越多有著不同文化背景、文化層次、水平能力的人使用互聯(lián)網(wǎng)獲取所需知識和信息?!耙圆蛔儜?yīng)百變”的互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容體系面臨著巨大的挑戰(zhàn),如何給具有不同文化層次、水平能力的人提供與之適應(yīng)的內(nèi)容資源已成為當(dāng)前學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺的構(gòu)建即是在線學(xué)習(xí)(E-learning)領(lǐng)域?yàn)榻鉀Q該問題做出的探索。下面,筆者采用因子分析法[1]對自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺進(jìn)行可行性算法分析,對系統(tǒng)中的絕對影響因子——內(nèi)容素材和學(xué)習(xí)者能力進(jìn)行細(xì)化分析,并對各自細(xì)化影響因素進(jìn)行量化捕捉。

        1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        圖1 系統(tǒng)功能層級圖

        系統(tǒng)包含5個主要功能層級:數(shù)據(jù)庫層、學(xué)習(xí)者能力獲取層、數(shù)據(jù)挖掘?qū)?、?nèi)容適配層、表示層,其功能圖示如圖1所示。

        用戶進(jìn)入系統(tǒng)后其數(shù)據(jù)流程描述如圖2所示。

        2 算法分析

        2.1學(xué)習(xí)內(nèi)容難度系數(shù)D的計(jì)算

        學(xué)習(xí)內(nèi)容難度初始系數(shù)分為5個等級[2]:D={d1,d2,d3,d4,d5}={很難,難,適中,簡單,很簡單},且有:

        如何來動態(tài)調(diào)整確定學(xué)習(xí)內(nèi)容的難度系數(shù),并把其歸屬到何種等級是需要探索的重點(diǎn),筆者把其影響因子確定為3個:{專家制定,教師制定,學(xué)生制定}={D1,D2,D3},其中:

        圖2 系統(tǒng)用戶數(shù)據(jù)流圖

        式中,m、i、j分別代表參與制定的專家、教師和學(xué)生代表人數(shù);Rm、Ri、Rj分別代表相應(yīng)給出的難度系數(shù),均受D值約束。

        因?qū)<胰后w,教師群體和學(xué)生群體所占權(quán)重不同,分別分配以不同權(quán)重值W1,W2,W3,且W1+W2+W3=1, 0

        系統(tǒng)中,W1、W2、W3的值是可調(diào)整的,且因?yàn)橄到y(tǒng)用戶的動態(tài)性(包括群體能力水平的不均衡和個體的不均衡),系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)內(nèi)容難度也是隨之動態(tài)變化的。

        2.2學(xué)習(xí)者能力水平系數(shù)A的計(jì)算

        學(xué)習(xí)者能力水平系數(shù)分為5個等級:A={a1,a2,a3,a4,a5}={很高,高,一般,低,很低},且:

        (系統(tǒng)中,臨界值可以初始化調(diào)整)

        如何來確定學(xué)習(xí)者能力水平,并把其歸屬到何種等級也是需要探索的重點(diǎn)。筆者把其影響因子確定為6個:{內(nèi)容問卷,內(nèi)容測試,內(nèi)容學(xué)習(xí)時長,知識鏈接點(diǎn)擊數(shù),搜索引擎使用數(shù),鼠標(biāo)無目標(biāo)運(yùn)動和點(diǎn)擊數(shù)}={F1,F(xiàn)2,F(xiàn)3,F(xiàn)4,F(xiàn)5,F(xiàn)6},其權(quán)重分配相應(yīng)為{w1,w2,w3,w4,w5,w6},且w1+w2+w3+w4+w5+w6=1,且均為0~1正值,下面分析各因子計(jì)算方法。

        1)內(nèi)容后置問卷確定系數(shù)F1為捕捉學(xué)習(xí)者的當(dāng)前學(xué)習(xí)能力,每個學(xué)習(xí)內(nèi)容單元后都置有問卷,問卷內(nèi)容簡單。學(xué)習(xí)者自身對內(nèi)容理解的程度記為X1={完全理解,理解,一般,不完全理解,完全沒理解},其對應(yīng)水平能力系數(shù)初始記為{f1,f2,f3,f4,f5}。系統(tǒng)采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,對所有參與該學(xué)習(xí)單元問卷結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出的具體比例值作為矯正系數(shù)F1的計(jì)算依據(jù)。

        如當(dāng)前學(xué)習(xí)者問卷選項(xiàng)為{理解},對應(yīng)水平能力系數(shù)為{f2},而在統(tǒng)計(jì)人數(shù)中,有比例為f的人選擇了{(lán)一般}及以下,則F1應(yīng)被理想化矯正為:

        f越靠近(f3+f4+f5)的值,則說明F1越的值越靠近f2。

        2)內(nèi)容后置測試反饋確定系數(shù)F2為捕捉學(xué)習(xí)者的當(dāng)前學(xué)習(xí)能力,每個學(xué)習(xí)內(nèi)容單元后都置有測試環(huán)節(jié),其對當(dāng)前學(xué)習(xí)單元的內(nèi)容進(jìn)行簡單測試,以反饋學(xué)習(xí)者的知識掌握情況,學(xué)習(xí)者測試的具體得分值轉(zhuǎn)化為百分制后歸一值即為系數(shù)F2。

        3)內(nèi)容頁面學(xué)習(xí)時長確定系數(shù)F3學(xué)生在利用系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)時,每個單元學(xué)習(xí)內(nèi)容頁面上所停留的時間(學(xué)習(xí)時長)是其能力水平的一個直觀外顯。在此信息中,系統(tǒng)需要過濾一些干擾信息,如停留時間過長或過短,過長可能因?yàn)闆]有專注學(xué)習(xí),轉(zhuǎn)移了注意力,過短則可能因?yàn)橥话l(fā)事件導(dǎo)致其中斷學(xué)習(xí)等。

        F3=b4-(b4-b3)×(1-b)

        4)內(nèi)容頁面知識鏈接點(diǎn)擊次數(shù)確定系數(shù)F4系統(tǒng)采用統(tǒng)計(jì)方法,對所有學(xué)習(xí)者點(diǎn)擊次數(shù)進(jìn)行記錄,統(tǒng)計(jì)出多于當(dāng)前學(xué)習(xí)者、少于當(dāng)前學(xué)習(xí)者及等于當(dāng)前學(xué)習(xí)者點(diǎn)擊次數(shù)的比例,各自記為a,b,c,有a+b+c=1,且均為0~1正值,則當(dāng)前學(xué)習(xí)水平能力系數(shù)可近似計(jì)算為:

        5)內(nèi)容頁面搜索引擎使用次數(shù)確定系數(shù)F5內(nèi)容頁面搜索引擎是為學(xué)習(xí)者提供的又一學(xué)習(xí)輔助功能,由此所確定的系數(shù)F5和F4的計(jì)算方法相似,在此不作贅述。

        6)鼠標(biāo)無目標(biāo)活動和點(diǎn)擊數(shù)確定系數(shù)F6系統(tǒng)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,把所有學(xué)習(xí)者的相應(yīng)操作信息進(jìn)行線性運(yùn)算處理統(tǒng)計(jì),即把上述幾種信息視為線性相關(guān)變量,計(jì)算出當(dāng)前學(xué)習(xí)者所處的位置狀態(tài),即為其在此維度上表現(xiàn)出的學(xué)習(xí)能力水平,其計(jì)算原理和F4的計(jì)算方法相似,在此不作贅述。

        假設(shè)6個影響因子{F1,F(xiàn)2,F(xiàn)3,F(xiàn)4,F(xiàn)5,F(xiàn)6}通過計(jì)算取值分別為{0.8,0.8,0.7,0.8,0.65,0.8},其權(quán)重分配相應(yīng)為{w1,w2,w3,w4,w5,w6}={0.15,0.3,0.2,0.15,0.1,0.1},可以得出:

        計(jì)算結(jié)果為0.765,表明當(dāng)前學(xué)習(xí)者能力水平居于a2層級,即為{高}水平能力。

        2.3內(nèi)容適配過程

        通過上述方法進(jìn)行確切計(jì)算,系統(tǒng)通過規(guī)則庫的推理,對學(xué)習(xí)者所反映出的能力水平高低,推出相對應(yīng)級別的學(xué)習(xí)內(nèi)容。系統(tǒng)規(guī)則庫可簡化描述為:

        If User=a1then

        Pushd1

        If User=a5then

        Pushd5

        3 結(jié) 語

        自適應(yīng)學(xué)習(xí)是E-learning領(lǐng)域中研究的熱點(diǎn)。筆者采用因子分析法對自適應(yīng)學(xué)習(xí)平臺進(jìn)行可行性算法分析,對系統(tǒng)中的絕對影響因子——內(nèi)容素材和學(xué)習(xí)者能力進(jìn)行細(xì)化分析,并對各自細(xì)化影響因素進(jìn)行量化捕捉。系統(tǒng)在獲取兩者系數(shù)之后,進(jìn)行自動適配,使得學(xué)習(xí)者能夠在能力不斷變化的同時獲得對應(yīng)難度的學(xué)習(xí)內(nèi)容,提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率。

        [1]游家興.如何正確運(yùn)用因子分析法進(jìn)行綜合評價[J].統(tǒng)計(jì)教育,2003(56):10-11.

        [2]Chih-ming Chen, Hahn-ming Lee, Ya-hui Chen. Personalized E-learning system using Item Response Theory[J]Computers & Education,2005,44:237-255.

        [3]Huang Chenn-Jung, Chu San-Shine, Guan Chih-Tai. Implementation and performance evaluation of parameter improvement mechanisms for intelligent E-learning systems[J].Computers & Education,2007,49:597-614.

        [編輯] 洪云飛

        10.3969/j.issn.1673-1409.2011.04.027

        TP391

        A

        1673-1409(2011)04-0083-03

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