胡靈敏 吳敏華 駱力明

（首都師范大學(xué)信息工程學(xué)院，北京100048）

泛在學(xué)習(xí)環(huán)境下，學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)方式的改變促進(jìn)著教材形式的變革。數(shù)字教材作為推行教學(xué)改革、提升教學(xué)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，越來越得到人們的重視。［1］在這種新的學(xué)習(xí)環(huán)境下，數(shù)字教材不僅要為學(xué)習(xí)者提供豐富的學(xué)習(xí)資源，而且要滿足學(xué)習(xí)者的不同需求，即實(shí)現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)。但是，由于學(xué)習(xí)資源數(shù)量和種類繁多，學(xué)習(xí)者對各類學(xué)習(xí)資源的需求亦是層出不窮，如何實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)資源對學(xué)習(xí)者的個性化推送成為眾多教育研究者的研究話題。［2］

多數(shù)國內(nèi)外研究者在對學(xué)生進(jìn)行個性化資源推送時，主要將學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知風(fēng)格作為個性化資源推薦的依據(jù)，推斷出其可能感興趣的學(xué)習(xí)資源類型和內(nèi)容，進(jìn)而進(jìn)行算法和系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，以滿足向?qū)W習(xí)者個性化推薦學(xué)習(xí)資源的需求。［3－7］但是除學(xué)習(xí)風(fēng)格、認(rèn)知風(fēng)格外，對于學(xué)習(xí)者的其他個性化特征與個性化資源之間關(guān)系的研究并不多見。筆者通過對一線教師和專家的訪談，了解到學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)過程、網(wǎng)絡(luò)自我效能感對學(xué)生的資源選擇偏好會產(chǎn)生一定的影響。鑒于此，本文以小學(xué)英語學(xué)習(xí)資源為例，從學(xué)習(xí)者的英語學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)過程、網(wǎng)絡(luò)自我效能感三個方面分析影響學(xué)習(xí)者選擇不同類型學(xué)習(xí)資源的因素，采用層次分析法來確定了學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)過程、網(wǎng)絡(luò)自我效能感對于學(xué)生選擇不同類型學(xué)習(xí)資源的影響權(quán)重，并以視頻有字幕與視頻無字幕兩種資源為例驗(yàn)證所建立的指標(biāo)體系的有效性，以期為今后個性化資源推薦系統(tǒng)的研究和算法的設(shè)計(jì)提供一定的理論支持。

一、資源選擇指標(biāo)體系的建立

1.層次分析法

層次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）是20世紀(jì)70年代由美國著名運(yùn)籌學(xué)家T.L.Satty提出的，該方法可以將經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知與理性分析相互結(jié)合，利用思維過程的數(shù)量化大大降低主觀因素對結(jié)論的影響，因而在權(quán)重運(yùn)算中獲得廣泛的應(yīng)用。［8］由于AHP同樣適合于評價結(jié)構(gòu)復(fù)雜、難以量化的對象［9］，作為一種定性與定量相結(jié)合的決策分析方法，它的整個決策過程可以充分反映決策者對決策問題的認(rèn)識。層次分析法采用梯級決策方式，將復(fù)雜問題分解成若干層次和因素，并將各因素進(jìn)行比較，進(jìn)而計(jì)算各因素對決策問題的權(quán)值，為最佳方案的選擇提供依據(jù)。［10］為更準(zhǔn)確地確定學(xué)習(xí)者的個性化特征對于學(xué)生的影響程度，本次研究選用層次分析法作為主要的數(shù)據(jù)分析方法。

2.指標(biāo)體系的構(gòu)建

（1）一級準(zhǔn)則層的確定。在此次研究中，小學(xué)英語個性化資源的選擇將作為層次分析模型的最終目標(biāo)，將學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)過程、網(wǎng)絡(luò)自我效能感作為準(zhǔn)則層的一級指標(biāo)。

（2）二級準(zhǔn)則層的確定。對于學(xué)習(xí)興趣，我們根據(jù)周明星、鄧新華的英語學(xué)科學(xué)習(xí)興趣量表，并對量表題目進(jìn)行歸類分析，將學(xué)習(xí)興趣分為兩個維度——文字興趣與視聽說興趣。為了更精確地描述學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中的狀態(tài)，我們根據(jù)Kember的學(xué)習(xí)過程分類方法及學(xué)習(xí)過程量表的結(jié)構(gòu)，將學(xué)習(xí)過程分為深度學(xué)習(xí)和淺層學(xué)習(xí)兩個部分。［11］Ying－Tien Wu等將學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)自我效能感分為一般自我效能和交流自我效能兩個子因素。［12］因此，本文將一般自我效能和交流自我效能作為網(wǎng)絡(luò)自我效能感的下一級指標(biāo)。

根據(jù)以上分析，建立學(xué)生學(xué)習(xí)資源選擇指標(biāo)體系（如圖1所示）。

圖1 學(xué)生學(xué)習(xí)資源選擇偏好指標(biāo)體系

二、指標(biāo)權(quán)重系數(shù)的確定

1.判斷矩陣的確定

在層次分析模型中，判斷矩陣是根據(jù)模型中同一層次的元素關(guān)于上層元素的重要程度建立的，同一層元素兩兩比較的結(jié)果構(gòu)成判斷矩陣A＝［aij］，其中aij代表本層指標(biāo)中指標(biāo)i相對于指標(biāo)j的重要程度。1970年美國運(yùn)籌學(xué)家薩蒂（Saaty）提出的1～9標(biāo)度法［13］，是目前在建立判斷矩陣時運(yùn)用較為廣泛的相對客觀的主觀賦權(quán)法。本文同樣采用此方法來對元素間的重要性程度進(jìn)行標(biāo)注（如表1所示）。

表1 1～9標(biāo)度法

本文主要采用專家調(diào)查法來確定其各因素之間的相對重要程度。將專家調(diào)查的結(jié)果匯總，一級準(zhǔn)則層各因素相對重要程度結(jié)果如表2所示。

表2 一級準(zhǔn)則層各因素的相對重要程度

二級準(zhǔn)則層各因素相對重要程度結(jié)果如表3所示。

表3 二級準(zhǔn)則層各因素的相對重要程度

根據(jù)表2和表3分別構(gòu)造出各層次指標(biāo)兩兩比較的判斷矩陣，所有判斷矩陣如下:

2.層次單排序及一致性檢驗(yàn)

層次單排序是指每個判斷矩陣各因素針對上層指標(biāo)的相對權(quán)重，本質(zhì)上是計(jì)算權(quán)向量。利用線性代數(shù)的知識，計(jì)算層次分析模型中各判斷矩陣的最大特征值及其對應(yīng)的特征向量，并將特征向量標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化），所得的向量即為該判斷矩陣對應(yīng)的權(quán)向量。［14］計(jì)算判斷矩陣的特征向量與最大特征值的方法有冪法、和積法、方根法等等，本次研究采用方根法計(jì)算特征向量和最大特征值［15］，步驟如下:

（1）計(jì)算判斷矩陣每行元素的乘積

（2）計(jì)算乘積的m方根

（3）將權(quán)向量歸一化

W＝（w1，w2，…，wm）即為所求特征向量，向量中的各數(shù)值即為其對應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重。

（4）計(jì)算判斷矩陣的最大特征值

在指標(biāo)體系復(fù)雜度較高的情況下，有時兩兩比較可能會出現(xiàn)不一致的情況，因此對于建立的判斷矩陣需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。一致性程度使用隨機(jī)一致性比率CR＝CI/RI來表示，其中λmax為矩陣的最大特征值，RI由隨機(jī)一致性指標(biāo)來表示（如表4所示）。m為判斷矩陣維數(shù)。當(dāng)CR＜0.1時表示矩陣具有滿意的一致性，即判斷矩陣通過了一致性檢驗(yàn)，否則需要對判斷矩陣重新調(diào)整。

表4 隨機(jī)一致性指標(biāo)

對所有判斷矩陣進(jìn)行層次單排序和一致性檢驗(yàn)，最終結(jié)果如表5所示。

表5 層次單排序及一致性檢驗(yàn)

進(jìn)而計(jì)算得各指標(biāo)的具體權(quán)重值如表6所示。

表6 各指標(biāo)的具體權(quán)重值

由此我們可以看出，二級準(zhǔn)則層各因素對學(xué)生資源選擇的影響程度從大到小依次為深度學(xué)習(xí)、視聽說興趣、交流自我效能、文字興趣、淺層學(xué)習(xí)、一般自我效能。

三、有效性驗(yàn)證

本次研究通過設(shè)計(jì)資源選擇實(shí)驗(yàn)并將學(xué)生的資源選擇結(jié)果與層次分析結(jié)果進(jìn)行對比來分析所建立的資源選擇指標(biāo)體系的有效性。

1.層次分析法資源選擇方案

根據(jù)小學(xué)生的年齡特點(diǎn)，視頻類型的資源對其更具有吸引力，故此，本文選用視頻有字幕（標(biāo)記為A）與視頻無字幕（標(biāo)記為B）兩種資源作為驗(yàn)證資源選擇指標(biāo)體系的資源方案（如圖2所示）。

圖2 學(xué)生學(xué)習(xí)資源選擇偏好模型

（1）方案層層次單排序及一致性檢驗(yàn)。方案層各類資源相對重要程度的專家調(diào)查結(jié)果如表7所示。

表7 方案層各類型資源的相對重要程度

根據(jù)一級準(zhǔn)則層判斷矩陣建立方法和表7的數(shù)據(jù)，建立方案層判斷矩陣如下:

方案層各資源的層次單排序結(jié)果如表8所示。

表8 層次單排序結(jié)果及一致性檢驗(yàn)

（2）層次總排序?？偱判蚴侵该恳粋€判斷矩陣各因素針對目標(biāo)層的相對權(quán)重。這一權(quán)重的計(jì)算采用從上而下的方法，逐層合成。假設(shè)第k層n個元素對于上一層（第k層）第j個元素的單排序權(quán)重是，其中不受j支配的元素的權(quán)重為零，表示第k層元素對第k－1層元素的排序。若第k層元素對于總目標(biāo)的總排序?yàn)椋?6］

則

同樣，也需要對總排序結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

根據(jù)資源選擇指標(biāo)體系及方案層層次單排序結(jié)果，對整體層次分析模型進(jìn)行層次總排序，最終確定最佳資源選擇方案，結(jié)果如表9所示。

表9 層次總排序結(jié)果及一致性檢驗(yàn)

由此可以看出，相對于視頻無字幕的學(xué)習(xí)資源來說，學(xué)生更容易選擇視頻有字幕類型的資源來進(jìn)行學(xué)習(xí)。

2.學(xué)生學(xué)習(xí)資源選擇實(shí)驗(yàn)

本文對北京市某小學(xué)五年級3個班的學(xué)生進(jìn)行了資源選擇實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)過程中3個班各有2名實(shí)驗(yàn)者進(jìn)行監(jiān)督，保證實(shí)驗(yàn)的正常進(jìn)行。資源選擇實(shí)驗(yàn)在學(xué)生機(jī)房進(jìn)行，學(xué)生每人一臺電腦，每臺電腦上都存放著由一線教師和相關(guān)教育專家經(jīng)過多次調(diào)查與篩選所得的學(xué)習(xí)資源，其中資源類型分為視頻有字幕、視頻無字幕兩種，每種類型5個資源，各類型資源難度與相關(guān)課程標(biāo)準(zhǔn)要求相當(dāng)，資源內(nèi)容與五年學(xué)生學(xué)習(xí)水平相當(dāng)。學(xué)生按照要求依次查看學(xué)習(xí)資源，選擇2個自己最喜歡的資源并記錄在研究人員事先準(zhǔn)備好的空白打印紙上，最后由研究人員將學(xué)生選擇的資源情況錄入Excle表格進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。統(tǒng)計(jì)后得出全體學(xué)生共選擇了211個資源，其中視頻有字幕120個，視頻無字幕91個（兩種資源選擇比例如表10所示）。

表10 學(xué)生學(xué)習(xí)資源選擇情況

將表9與表10進(jìn)行對比可以看出，根據(jù)指標(biāo)體系計(jì)算所得的資源選擇情況與學(xué)生實(shí)際選擇情況基本一致，所建立指標(biāo)體系能夠?yàn)閷W(xué)生的資源選擇提供一定的參考依據(jù)。

四、結(jié)論

由以上分析我們可以看出，在學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)過程、網(wǎng)絡(luò)自我效能感三個學(xué)生個性化特征中，學(xué)習(xí)過程對學(xué)生資源選擇的影響程度最大，學(xué)習(xí)興趣次之，網(wǎng)絡(luò)自我效能感最后。指標(biāo)體系的二級準(zhǔn)則層各因素對學(xué)生的資源選擇的影響程度從大到小依次為深度學(xué)習(xí)、視聽說興趣、交流自我效能、文字興趣、淺層學(xué)習(xí)和一般自我效能。

根據(jù)資源選擇指標(biāo)體系及其權(quán)重系數(shù)，并結(jié)合資源選擇模型，我們可以推算出某個學(xué)生的資源選擇偏好。

W＝｛0.103 6，0.207 2，0.411 2，0.082 2，0.065 3，0.130 5｝，表示資源選擇模型中二級指標(biāo)層權(quán)重向量。

F＝｛U11，U12，U21，U22，U31，U32｝，表示學(xué)生具有二級指標(biāo)層各項(xiàng)特征的程度向量。

以視頻有字幕與視頻無字幕兩種類型的資源為例，將表8數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成學(xué)生個性化特征——資源矩陣（R）

則不同的學(xué)生對于兩種學(xué)習(xí)資源的偏好程度可以用下式表示:

本文根據(jù)課堂觀察及對教師的訪談情況，主要針對學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)過程、網(wǎng)絡(luò)自我效能感對學(xué)生資源選擇的影響進(jìn)行了分析，并以某小學(xué)5年級學(xué)生作為研究樣本，分析了學(xué)習(xí)興趣、學(xué)習(xí)過程、網(wǎng)絡(luò)自我效能感及其子因素對于學(xué)生資源選擇的影響情況，建立了基于學(xué)生個性化特征的學(xué)習(xí)資源選擇指標(biāo)體系，確定了各因素對學(xué)生學(xué)習(xí)資源選擇的權(quán)重，最后通過學(xué)生資源選擇實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了指標(biāo)體系的驗(yàn)證，為當(dāng)前學(xué)習(xí)資源個性化推薦系統(tǒng)的算法設(shè)計(jì)提供一定的理論支撐。在未來的研究中將會對本次研究所建立的指標(biāo)體系進(jìn)行進(jìn)一步的完善，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行個性化資源推薦算法的設(shè)計(jì)。

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