余小高

摘要：為了解決個性化學(xué)習(xí)問題，提高學(xué)習(xí)的興趣，筆者給出了大數(shù)據(jù)環(huán)境中微課程個性化學(xué)習(xí)機(jī)制。通過對學(xué)習(xí)用戶行為數(shù)據(jù)的獲取、存儲、清洗、挖掘，由改進(jìn)的余弦相似度算法計算出微課程的相似度，向用戶推薦其喜歡的微課程。實驗證明，該機(jī)制可以有效提升微課程推薦的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)用戶黏性，達(dá)到微課程精細(xì)化的目的。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);微課程;個性化學(xué)習(xí);相似度矩陣

中圖分類號：G434 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 論文編號：1674-2117（2015）07-0126-03

● 引言

教學(xué)變革的關(guān)鍵是讓每位學(xué)生都能以適合自己的方式與節(jié)奏進(jìn)行學(xué)習(xí)，讓每位學(xué)生都能夠在自己原有的基礎(chǔ)上發(fā)展前進(jìn)。然而班級授課制的存在使得每位教師不得不同時面對幾十位學(xué)生。同樣的教學(xué)內(nèi)容，不同學(xué)習(xí)起點(diǎn)與學(xué)習(xí)風(fēng)格的學(xué)生，或許只有教師掌握了某種神奇的魔法才能幫助班上的每位學(xué)生都能在短短的40幾分鐘內(nèi)以適合自己的速度與方法進(jìn)行學(xué)習(xí)。然而在大數(shù)據(jù)時代，這一美好的愿望將迎來走向現(xiàn)實的那一刻。[1]

微課程是指在信息化環(huán)境中，為滿足人們個性化學(xué)習(xí)的需要，針對某個知識點(diǎn)或教學(xué)主題，由教育工作者精心設(shè)計并開發(fā)的、以視頻為主要載體，包含輔助資源和學(xué)習(xí)支持服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源集合，具有短小精悍的特點(diǎn)。[2]

大數(shù)據(jù)創(chuàng)新發(fā)展帶動了微課程迅速發(fā)展，目前，微課程已開始影響我國信息化教學(xué)實踐。湖北、廣東、上海等十多個省、市、自治區(qū)紛紛開展微課程實踐。微課程實踐的積累，將促進(jìn)微課程群的形成，微課程群的應(yīng)用又會形成新的應(yīng)用數(shù)據(jù)，將有利于大數(shù)據(jù)分析與挖掘、發(fā)現(xiàn)與預(yù)測的創(chuàng)新應(yīng)用。[3]

在國內(nèi)，高校學(xué)者、區(qū)域教育研究者、一線教師等對微課程進(jìn)行了相關(guān)的研究或?qū)嵤⒄n程的研究是近三年以來才在中國開始萌芽，主要關(guān)注于概念、資源設(shè)計和教學(xué)模式的研究。[4]

近年來，國外越來越重視“微課程”、“微視頻”的研究，但其核心組成資源不統(tǒng)一，呈現(xiàn)方式是教案式或視頻式;課程結(jié)構(gòu)較為松散，主要用于學(xué)習(xí)及培訓(xùn)等方面，應(yīng)用領(lǐng)域有待擴(kuò)充;在課程資源的自我生長、擴(kuò)充性還不是很成熟。[5]

微課程個性化學(xué)習(xí)是利用個性化推薦技術(shù)，是根據(jù)用戶的興趣特點(diǎn)及行為向用戶推薦其感興趣的學(xué)習(xí)內(nèi)容。主要解決如何在海量的微課程資源中發(fā)現(xiàn)用戶感興趣的內(nèi)容。對于微課程平臺來說，通過基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能有效幫助用戶發(fā)現(xiàn)喜歡的微課程，同時也體現(xiàn)了微課程提供者的貢獻(xiàn)。

結(jié)合筆者在微課程平臺研發(fā)和數(shù)據(jù)分析的相關(guān)工作經(jīng)驗，本文提出了大數(shù)據(jù)環(huán)境中微課程個性化學(xué)習(xí)架構(gòu)。首先將學(xué)生海量學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)存儲，然后利用Hadoop框架對存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，計算微課程之間的相似度矩陣，運(yùn)用Redis存儲中間結(jié)果和最終推薦結(jié)果，最后向用戶提供微課程學(xué)習(xí)列表。

● 體系架構(gòu)

1.數(shù)據(jù)獲取與存儲

筆者利用湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院教研項目（2014015）“大數(shù)據(jù)背景下管理信息系統(tǒng)課程教學(xué)改革研究”的成果，建成了管理信息系統(tǒng)微課程資源庫。目前校內(nèi)外用戶數(shù)超過20000戶，日均數(shù)據(jù)增量1000 MB左右，數(shù)據(jù)分析需要獲取數(shù)據(jù)并存儲數(shù)據(jù)。微課程平臺的個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)一般采用用戶的下載行為作為用戶的行為數(shù)據(jù)，一旦用戶下載了一個微課程，則視該用戶對微課程產(chǎn)生了一個正向喜歡。數(shù)據(jù)獲取與存儲的架構(gòu)如圖1所示。

微課程下載功能由微課程下載服務(wù)器提供，當(dāng)用戶發(fā)出微課程下載請求，下載服務(wù)器在本地日志上記錄一條用戶下載記錄。日志采集系統(tǒng)RLog對日志數(shù)據(jù)進(jìn)行實時、高效的采集，然后傳遞給實時計算系統(tǒng)RFilt，RFilt按照設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，最后將有效數(shù)據(jù)存入Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）[5]進(jìn)行固化。

HDFS對硬件要求比較低，能夠在一般服務(wù)器集群上運(yùn)行，充分利用計算機(jī)的存儲能力。通過HDFS的“一次寫入、多次讀取”機(jī)制[6]，用戶海量訪問的數(shù)據(jù)能夠快速處理;通過分布式文件存儲機(jī)制，能夠長久地存儲用戶的歷史訪問記錄，為用戶行為分析提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。

2.數(shù)據(jù)清洗與挖掘

微課程數(shù)據(jù)清洗與挖掘如圖2所示。

數(shù)據(jù)存儲好之后，采用MapReduce計算框架[7]，可以快捷地對大型數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行計算，從而為個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供計算支持。首先，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，過濾掉非法的用戶和微課程;然后，進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)，把用戶和微課程的標(biāo)識唯一化，同時生成用戶的下載數(shù)表和微課程被下載次數(shù)表;最后，進(jìn)行相似度矩陣計算，計算結(jié)果以兩份的方式存儲，一份存儲在Oracle數(shù)據(jù)庫中，供系統(tǒng)評測和統(tǒng)計使用，另一份存儲在Redis高速緩存服務(wù)器中，為各類應(yīng)用提供查詢。

3.微課程個性化學(xué)習(xí)流程

面向用戶的微課程個性化學(xué)習(xí)流程如圖3所示。

（1）用戶通過客戶端訪問微課程平臺，點(diǎn)擊進(jìn)入任意微課程詳情頁面。

（2）客戶端發(fā)送用戶的訪問請求給后臺程序。

（3）后臺程序獲取用戶當(dāng)前訪問的微課程ID，并根據(jù)用戶ID來獲取用戶的歷史記錄。

（4）通過Redis獲取該微課程的相似度矩陣。

（5）使用個性化學(xué)習(xí)算法根據(jù)用戶的相似度矩陣、當(dāng)前訪問微課程ID、用戶歷史訪問微課程ID，計算用戶可能喜歡的微課程列表。

（6）對用戶可能喜歡的微課程列表按照相似度排列。

（7）取前TopN個微課程，并返回結(jié)果給客戶端，客戶端將相應(yīng)的微課程顯示在學(xué)習(xí)欄目中。

● 算法驗證

“微課程”平臺目前每天的下載用戶數(shù)為10000戶左右，人均下載3～5個微課程，累計3個月的用戶下載數(shù)據(jù)為370萬條左右，微課程相似度矩陣規(guī)模為5000×5000。應(yīng)用余弦相似度推薦算法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了計算，結(jié)果如表1所示。

從表1中的結(jié)果可以看出，改進(jìn)的余弦相似度的歸一化推薦算法相對基本算法在準(zhǔn)確率、召回率等各個指標(biāo)上均有所提升。通過降低熱門微課程的權(quán)重，能有效提升準(zhǔn)確率和召回率。通過降低活躍用戶的權(quán)重，能有效提升微課程覆蓋度和多樣性，從而強(qiáng)化個性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)發(fā)掘長尾的能力。

推薦算法還有一個重要的影響因素，即向用戶推薦的微課程個數(shù)，針對該因素影響情況進(jìn)行針對性的效果分析，分析結(jié)果如表2所示。

由圖4可知，隨著微課程推薦數(shù)的增大，微課程的準(zhǔn)確率、覆蓋率明顯上升，召回率則逐步下降，與實踐情況相符，從而說明了算法的正確性和實用性。

● 結(jié)束語

本文介紹了在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，構(gòu)建微課程平臺，進(jìn)行個性化學(xué)習(xí)。采用Hadoop框架處理數(shù)據(jù)，計算微課程之間的相似度矩陣;中間結(jié)果和最終推送結(jié)果存儲在Redis中。結(jié)合微課程平臺實際情況研究了余弦相似度算法，利用降低活躍用戶權(quán)重和降低熱門微課程權(quán)重等幾種方法，改進(jìn)算法。根據(jù)計算結(jié)果，對比和分析了相應(yīng)算法，構(gòu)建了一種適用于微課程平臺的個性化學(xué)習(xí)機(jī)制和方法，為其他平臺大數(shù)據(jù)分析提供了良好的參考和借鑒。隨著用戶行為和微課程數(shù)據(jù)趨于多樣化和復(fù)雜化，我們下一步研究的方向和目標(biāo)是進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)源，包括用戶訪問、用戶已安裝的應(yīng)用軟件、微課程的描述信息等，將采用復(fù)合權(quán)重相加的方式擬合微課程相似度矩陣，并考慮不同數(shù)據(jù)源的權(quán)重，提升個性化學(xué)習(xí)效果。

參考文獻(xiàn)：

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[7]FangW，Pan W B， Cui Z M. View of MapReduce： programming model， methods， and its applications[J]. IETE Technical Review，2012，29（5）.

基金項目：湖北省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃課題：大數(shù)據(jù)環(huán)境中微課程教學(xué)研究（No.2014B135）。