張佳磊

(蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 軟件與服務(wù)外包學(xué)院，江蘇 蘇州 215104)

基于Moodle的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)智能學(xué)習(xí)模塊的設(shè)計!

張佳磊

(蘇州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 軟件與服務(wù)外包學(xué)院，江蘇 蘇州 215104)

在對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)進行需求分析的基礎(chǔ)上，針對數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用，設(shè)計了一個智能教學(xué)系統(tǒng).使用K-均值算法，對學(xué)生的成績進行聚類分析，根據(jù)聚類分析的結(jié)果，針對不同的學(xué)生分析出不同的學(xué)習(xí)方案及建議.

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)；Moodle；數(shù)據(jù)挖掘；聚類分析

Moodle是由澳大利亞Martin Dougiamas博士主持開發(fā)的一套開源網(wǎng)絡(luò)課程管理系統(tǒng).在對高校網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)進行需求分析的基礎(chǔ)上，針對數(shù)據(jù)挖掘在教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用，設(shè)計了一個智能教學(xué)系統(tǒng).使用K-均值算法，對學(xué)生的成績進行聚類分析，針對不同的學(xué)生分析出不同的學(xué)習(xí)方案及建議.以求對傳統(tǒng)教學(xué)系統(tǒng)做進一步改進.

1 智能學(xué)習(xí)模塊功能設(shè)計

1.1 算法設(shè)計思路

K-均值算法接受輸入量k，將n個數(shù)據(jù)對象劃分為k個聚類以便獲得的聚類滿足[1-3]，同一聚類中的對象相似度較高，不同聚類中的對象相似度較低.聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)進行計算的.其算法的流程如圖1所示.

1.2 數(shù)據(jù)庫表設(shè)計

課程類型見表1.其標(biāo)識為CoursewareType，數(shù)據(jù)來源于后臺課程類型的添加.

試卷結(jié)構(gòu)見表2.標(biāo)識為testStru，其數(shù)據(jù)來源為后臺試卷結(jié)構(gòu)的添加.CHAPTERSCORE為試題組卷時，每章的出題比例.

1.3 功能設(shè)計

智能學(xué)習(xí)模塊的流程圖見圖2.智能學(xué)習(xí)模塊設(shè)計的原則是智能性以及合理性[4-6].合理性是根據(jù)學(xué)生個人的特性進行學(xué)習(xí)，教學(xué)系統(tǒng)為其提供合理性教學(xué)資源和適應(yīng)性學(xué)習(xí)指導(dǎo).學(xué)生特征包括學(xué)生本身的個性特征，諸如學(xué)習(xí)意愿、學(xué)前基礎(chǔ)等，還包括學(xué)生所在群體的特征和趨勢，使用聚類分析算法挖掘出這部分特征.智能性是教學(xué)系統(tǒng)具有人工智能，像是一個認(rèn)真負(fù)責(zé)的教師，能夠洞悉學(xué)生的學(xué)習(xí)效果，挖掘?qū)W生的潛在學(xué)習(xí)需求，為學(xué)生提供合理性的教學(xué)資源和適應(yīng)性學(xué)習(xí)指導(dǎo).

首先，在用戶第一次選課程的時候，系統(tǒng)根據(jù)用戶注冊時提供的基本信息，結(jié)合用戶的學(xué)習(xí)意愿，給出初始化建議.其次，用戶在學(xué)習(xí)某門課程后，如果希望考察自己對該門課程的掌握程度，本系統(tǒng)提供智能自動組卷系統(tǒng)，用戶可以選擇難度系數(shù)后進行在線測試.再次，用戶測試完畢后，系統(tǒng)啟動智能成績分析系統(tǒng).該系統(tǒng)調(diào)用K-均值聚類分析算法.首先連接到相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，然后讀取該門課程所有的考試記錄，形成多維的包含大量數(shù)據(jù)的樣本空間.算法對其進行初始化，再進行聚類分析，得到若干個簇.系統(tǒng)分析該簇的基本特征，結(jié)合本人的基本特征，二者合一給出分析結(jié)果.分析結(jié)果有三種走向.一是在analyse頁面上，成績分析完畢后，詳細顯示出簇的信息，以及面向用戶給出的成績分析結(jié)果，合理性學(xué)習(xí)建議；二是在test頁面，在用戶準(zhǔn)備進行測試、系統(tǒng)開始進行組卷前，用戶需要輸入組卷的難度系數(shù)時，將成績分析后得到的組卷難度系數(shù)參數(shù)在此頁面作為一個參考意見給出，使得用戶再一次進行測試的時候，能獲得一個參考系數(shù)；三是在智能組卷后臺，將分析結(jié)果傳遞給智能組卷系統(tǒng)，改變智能組卷的某些參數(shù)，實現(xiàn)針對該學(xué)生特征的智能組卷，得到針對性很強的并適合該學(xué)生的測試卷.

表2 試卷結(jié)構(gòu)表

1.4 系統(tǒng)實現(xiàn)

智能學(xué)習(xí)模塊設(shè)計的頁面顯示使用php和css樣式來設(shè)計.

2 智能學(xué)習(xí)模塊實驗分析

成績分析頁面的預(yù)覽如圖3所示，由于該頁面長度較長，一共有兩屏，為了簡單起見，這里只選一屏.從圖3中可以直觀看出簇與簇之間的差別以及該簇所具有的特征.

成績分析完畢后，有三種信息反饋，除從成績分析頁面上可以獲得重要的信息外，組卷參數(shù)的信息反饋給智能組卷后臺[7-8]；另一種信息反饋就是在組卷前需要用戶自行輸入的難度系數(shù)，系統(tǒng)給出難度系數(shù)的建議，使得學(xué)生可從龐大的試題庫中選擇適合自己水平的試題測試.

合理性智能學(xué)習(xí)模塊，可以針對學(xué)生自身的特點給出學(xué)習(xí)建議.可以看到與其他學(xué)生的差別和自身的特性，自己在所有學(xué)習(xí)該門課程的學(xué)生成績中的位置，對自己的學(xué)習(xí)成績有宏觀的掌控；學(xué)生也可以知道自己哪些章節(jié)學(xué)得好，哪些章節(jié)學(xué)得好，這樣來鞏固精通的章節(jié)，加強薄弱章節(jié)的學(xué)習(xí)，以便實施有針對性地學(xué)習(xí).同時根據(jù)分析結(jié)果系統(tǒng)地給學(xué)生提供適合該學(xué)生的課件和書籍，使得學(xué)生清楚地知道自己應(yīng)該學(xué)習(xí)些什么.系統(tǒng)也給出了學(xué)生再一次進行該科目考試時的難度系數(shù)建議，使得學(xué)生可以從龐大的試題庫中選擇適合自己水平的試題進行測試.

此外，系統(tǒng)在成績分析完畢后把組卷參數(shù)反饋給智能組卷后臺，組卷參數(shù)就是每章的出題比例，使得智能組卷系統(tǒng)根據(jù)這個反饋信息得出每章的出題比例，學(xué)習(xí)效果不好的章節(jié)出題比例相應(yīng)地增大，能夠針對學(xué)生的個性進行出題，使得考試題如同為學(xué)生量身定做一樣，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效果.

在教學(xué)系統(tǒng)智能學(xué)習(xí)模塊中.使用K-均值算法，對學(xué)生的成績進行聚類分析，針對不同的學(xué)生給出不同的學(xué)習(xí)方案及建議，同時將分析的結(jié)果傳給自動組卷系統(tǒng)，調(diào)整該學(xué)生下次考試的結(jié)構(gòu)，提高本教學(xué)系統(tǒng)的智能性，真正實現(xiàn)了網(wǎng)上教學(xué)的智能化.

3 結(jié)論

通過對智能學(xué)習(xí)模塊的設(shè)計思想，根據(jù)分析的結(jié)果從系統(tǒng)和學(xué)生的角度評測了系統(tǒng)的性能.結(jié)果表明，智能學(xué)習(xí)模塊具有合理性，能夠極大提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，增強網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的智能化，在理論研究和實際應(yīng)用中都具有重大意義，該系統(tǒng)取得了令人滿意的教學(xué)效果.

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[2]王麗珍，周麗華，陳紅梅. 數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘原理與應(yīng)用[M]. 北京：科學(xué)技術(shù)出版社，2005：195-200.

[3]毛國君，段立娟，王實，等. 數(shù)據(jù)挖掘原理與算法[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2005.

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[8]曾棕根. Moodle 網(wǎng)絡(luò)課程平臺[M]. 北京：北京大學(xué)出版社，2010.

Design to an Intelligent Teaching Module on Moodle

ZHANG Jia-lei

(Software and Service Outsourcing Institute，Suzhou Institute of Industrial Technology，Suzhou 215104，China)

Based on Moodle architecture technique，according to the data mining in E-learning system，the author developed an intelligent teaching module. By using K-means algorithm and cluster analysis on student achievement，according to the results of cluster analysis，the E-learning system gives different students different learning programs，as well as specific recommendations to improve academic performance.

network teaching platform；Moodle；data mining；clustering analysis

TP393.07

A

1008-5475(2012)03-0046-04

2012-05-02;

2012-05-30

張佳磊(1983-)，女，江蘇靖江人，講師，主要從事數(shù)據(jù)庫研究.

(責(zé)任編輯: 李 華)