姚亦飛，于繁華，逯啟榮

(長春師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，吉林長春 130032)

1 研究背景

信息技術(shù)的高速發(fā)展推動(dòng)了新型教育模式的出現(xiàn)，在線學(xué)習(xí)形式既豐富了學(xué)習(xí)內(nèi)容，也拓展了教育的時(shí)空范圍，同時(shí)對(duì)學(xué)習(xí)者的自主學(xué)習(xí)能力提出了挑戰(zhàn)。個(gè)性化學(xué)習(xí)能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者特征自適應(yīng)地構(gòu)建滿足需求的學(xué)習(xí)資源列表，是科學(xué)技術(shù)與教育教學(xué)深度融合的典范，也是教學(xué)研究的新趨勢(shì)[1]。

近年來，推薦系統(tǒng)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)步下取得了突破性的進(jìn)展，實(shí)現(xiàn)了海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的整合，構(gòu)建了貼合用戶偏好的用戶模型，提高了用戶滿意度[2]。個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推送和個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦是推薦系統(tǒng)在教育領(lǐng)域的重要應(yīng)用，其中，學(xué)習(xí)者的靜態(tài)特征和動(dòng)態(tài)行為是個(gè)性化學(xué)習(xí)需求分析的基石[3]。同時(shí)，基于興趣偏好的個(gè)性化推薦列表被廣泛應(yīng)用于教育教學(xué)、電子商務(wù)、信息檢索、社交網(wǎng)絡(luò)等諸多領(lǐng)域[4]。蔡宏果團(tuán)隊(duì)針對(duì)中小學(xué)教師繼續(xù)教育設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于個(gè)性化推薦學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)培訓(xùn)平臺(tái)，通過捕捉和識(shí)別學(xué)習(xí)行為，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)推薦個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源[5]。東北師范大學(xué)的張琢教授帶領(lǐng)學(xué)生設(shè)計(jì)了動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)者模型，并基于此模型設(shè)計(jì)了個(gè)性化學(xué)習(xí)途徑，提出了個(gè)性化推薦方案[6]。華南師范大學(xué)的吳正洋博士以建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論為基礎(chǔ)，綜合分析學(xué)習(xí)者的基本屬性、學(xué)習(xí)風(fēng)格、學(xué)習(xí)環(huán)境，結(jié)合本體論技術(shù)和過濾推薦算法，提出了基于社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)架構(gòu)[7]。而謝振平博士基于建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論提出了建構(gòu)推薦模型，通過引入最近鄰優(yōu)先候選知識(shí)關(guān)聯(lián)挖掘用戶的知識(shí)需求，從而給出最具建構(gòu)學(xué)習(xí)價(jià)值的新知識(shí)資源推薦[8]。基于排序?qū)W習(xí)推薦算法[9]將學(xué)習(xí)排序融入推薦算法中，通過整合用戶特征構(gòu)建貼合用戶偏好需求的模型，以提高推薦算法的性能和用戶滿意度?；谛湃螖U(kuò)展和列表級(jí)排序?qū)W習(xí)的服務(wù)推薦方法則采用信任擴(kuò)展模型來解決用戶信任關(guān)系的稀疏性問題，基于用戶相似度和可信鄰居集合構(gòu)建，通過列表級(jí)排序?qū)W習(xí)方法訓(xùn)練出最優(yōu)排序模型形成推薦列表[10]。

本文以高校云平臺(tái)課程教學(xué)體系環(huán)境為基礎(chǔ)，以提高學(xué)生課程學(xué)習(xí)成功率與學(xué)習(xí)效率為目的，利用知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)矩陣和優(yōu)先級(jí)排序提出基于考核目標(biāo)的學(xué)習(xí)推薦算法。同時(shí)，以具體課程為例闡明學(xué)習(xí)序列構(gòu)建過程，并探討和分析了算法實(shí)現(xiàn)所需的關(guān)鍵數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)可視化等問題。

2 基于考核目標(biāo)的學(xué)習(xí)推薦算法

基于考核目標(biāo)的學(xué)習(xí)推薦算法分為預(yù)備階段與學(xué)習(xí)序列生成階段，預(yù)備階段為序列生成階段算法的執(zhí)行提供數(shù)據(jù)索引和支撐，序列生成階段基于擇定策略動(dòng)態(tài)生成學(xué)習(xí)序列，并可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的偏好設(shè)置進(jìn)行調(diào)整，其默認(rèn)策略以考核目標(biāo)權(quán)重為排序依據(jù)。

2.1 預(yù)備階段

基于考核目標(biāo)的學(xué)習(xí)推薦算法預(yù)備階段為學(xué)習(xí)序列生成算法提供數(shù)據(jù)支撐，既可以采用全人工的方式,由命題教師進(jìn)行設(shè)計(jì)與指定，也可以采用從考試系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫關(guān)系圖中直接導(dǎo)出的方式。數(shù)據(jù)內(nèi)容如圖1所示，包括兩個(gè)方面：一方面反映考核科目下的章節(jié)內(nèi)容及各章節(jié)知識(shí)點(diǎn)安排，另一方面涵蓋考題題目與知識(shí)點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

2.2 學(xué)習(xí)序列生成算法

學(xué)習(xí)序列生成算法分為四個(gè)步驟，依據(jù)預(yù)備階段的知識(shí)點(diǎn)關(guān)聯(lián)信息遞歸生成學(xué)習(xí)序列，并可依據(jù)擇定策略進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整。

Step1 構(gòu)建題目—知識(shí)點(diǎn)相關(guān)矩陣M，并對(duì)題目和知識(shí)點(diǎn)的相關(guān)度權(quán)重進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如表1所示。其中行表示為題目S={s1,s2,…,st}，擇定策略下的考核題目數(shù)量為t；列表示為知識(shí)點(diǎn)K={k1,1,…,k1,m1,k2,1,…,k2,m2,…,kn,1,…,kn,mn}，第i章共有ki,mi個(gè)知識(shí)點(diǎn)。

Step2 生成學(xué)習(xí)序列樹：

Step2-1 按照擇定學(xué)習(xí)策略選擇樹根知識(shí)點(diǎn)kroot；

Step3 遍歷序列樹生成初始學(xué)習(xí)序列Q′。

Step4 查找題目—知識(shí)點(diǎn)相關(guān)矩陣M，將未出現(xiàn)在序列Q′中的知識(shí)點(diǎn)按照權(quán)重排序依次添加至序列Q′尾端，生成最終的學(xué)習(xí)序列Q。

3）通過收集現(xiàn)場(chǎng)相關(guān)故障信息及波紋表明，110kV那曲變#1、#2兩臺(tái)主變并列運(yùn)行，且#1主變中性點(diǎn)接地運(yùn)行情況下，故障當(dāng)時(shí)那曲#1主變高壓側(cè)基本無3I。故障零序電流流過，那安線上流過的故障零序電流基本與當(dāng)那線上流過的故障零序電流持平。

學(xué)習(xí)序列生成算法中Step2-2的學(xué)習(xí)策略包括頻次優(yōu)先、分值優(yōu)先、類型題優(yōu)先等，可由學(xué)習(xí)者自行定制，默認(rèn)策略為頻次優(yōu)先，即在考核中出現(xiàn)次數(shù)較多的應(yīng)該被優(yōu)先考慮。Step2-5的序列樹遍歷可以采用深度優(yōu)先或者廣度優(yōu)先，深度優(yōu)先代表學(xué)習(xí)者期望優(yōu)先完成具有較高相關(guān)度的知識(shí)點(diǎn)群，廣度優(yōu)先代表學(xué)習(xí)者期望優(yōu)先完成較為重要的知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)。

表1 題目—知識(shí)點(diǎn)相關(guān)矩陣

3 學(xué)習(xí)序列生成算法的分析與應(yīng)用

以“C語言程序設(shè)計(jì)”課程為例，按照默認(rèn)學(xué)習(xí)策略展示學(xué)習(xí)序列構(gòu)建過程，分析算法實(shí)現(xiàn)涉及的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并探討其應(yīng)用與改進(jìn)。

3.1 “C語言程序設(shè)計(jì)”考核案例

預(yù)備階段知識(shí)點(diǎn)由任課教師根據(jù)考題知識(shí)點(diǎn)分布和題庫信息綜合設(shè)計(jì)而成，如圖2所示。

表2 “C語言程序設(shè)計(jì)”題目—知識(shí)點(diǎn)相關(guān)矩陣

圖2 “C語言程序設(shè)計(jì)”知識(shí)點(diǎn)示意圖

算法Step1 構(gòu)建題目—知識(shí)點(diǎn)相關(guān)矩陣如表2所示，其中省略了不在考卷中出現(xiàn)的各知識(shí)點(diǎn)。行號(hào)A1到A10是填空題，B1至B4是讀程序?qū)懡Y(jié)果題，C1至C3為編程題。列號(hào)知識(shí)點(diǎn)編號(hào)為兩位，第一位代表章節(jié)編號(hào)，第二位代表本章節(jié)內(nèi)的知識(shí)點(diǎn)編號(hào)。

算法Step2 根據(jù)默認(rèn)的頻次優(yōu)先策略選定知識(shí)點(diǎn)26(頻次8，表示考卷中有8個(gè)題目與之相關(guān))為根節(jié)點(diǎn)kroot；生成題目列表{A8,B1,B2,B3,B4,C1,C2,C3}，并得到相關(guān)知識(shí)點(diǎn)集合{(35,62,63,76),(32,35),(31,41),(31,41,43,51),(43,53,55,56)}，此處因編程題屬于綜合能力考查題，其相關(guān)知識(shí)點(diǎn)較多，故此處未計(jì)C1至C3的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)。

圖3 “C語言程序設(shè)計(jì)”知識(shí)點(diǎn)序列樹構(gòu)建過程圖

算法Step3 按照廣度優(yōu)先遍歷得到初始學(xué)習(xí)序列{26,35,32,43,31,51,62,63,41,56,76,53,55,27,22,81,82,83,33}。

算法Step4 將未出現(xiàn)的知識(shí)點(diǎn)按照頻次從高到低添加至序列，生成最終學(xué)習(xí)序列{26,35,32,43,31,51,62,63,41,56,76,53,55,27,22,81,82,83,33,21,46,24,28,11,71,45,23,61}。

圖4為采用不同學(xué)習(xí)策略時(shí)生成的學(xué)習(xí)推薦序列樹，圖中虛線順序所示為最終學(xué)習(xí)序列。圖4(a)采用分值優(yōu)先策略，按照各類型題單題分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán)后進(jìn)行排序；圖4(b)采用類型題優(yōu)先策略，按照填空題優(yōu)先、讀程序?qū)懡Y(jié)果次之、編程題最后的順序?qū)χR(shí)點(diǎn)加權(quán)后完成排序。

圖4 學(xué)習(xí)推薦序列樹舉例

3.2 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

學(xué)習(xí)序列生成算法涉及的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如表3所示。其中，圖的存儲(chǔ)采用二維數(shù)組或稀疏矩陣，使用二維數(shù)組時(shí)查找效率高但存儲(chǔ)代價(jià)較大，適合于題目和知識(shí)點(diǎn)個(gè)數(shù)較少的情況。樹的存儲(chǔ)采用鏈表或索引表，由于中間結(jié)點(diǎn)的孩子數(shù)不定，且不存在反向查找需求，因此更適合使用單向鏈表。順序表可以簡單地由一維數(shù)組進(jìn)行存儲(chǔ)，每生成一層新的樹結(jié)點(diǎn)，按照權(quán)重排序后填入順序表，并用指針標(biāo)識(shí)隊(duì)列的頭和尾。

表3 算法涉及的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

3.3 應(yīng)用與改進(jìn)

基于考核目標(biāo)的學(xué)習(xí)推薦算法應(yīng)用范圍廣泛，既可以用于單一科目階段性考試的考前復(fù)習(xí)與指導(dǎo)，也可用于綜合型考試的自我測(cè)試，只需要給定題目與知識(shí)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)圖譜，即可按照學(xué)習(xí)者擇定策略給出推薦的學(xué)習(xí)序列。

在特定情況下，學(xué)習(xí)者若希望重點(diǎn)復(fù)習(xí)某個(gè)類型題或某幾個(gè)知識(shí)點(diǎn)，可以通過選項(xiàng)設(shè)置來個(gè)性化地定制自己的學(xué)習(xí)序列，算法通過更新權(quán)值與重新排序構(gòu)建符合學(xué)習(xí)者期望的定制序列。同時(shí)，學(xué)習(xí)者可以通過圖5可視化界面更加直觀地了解自己的學(xué)習(xí)進(jìn)度及預(yù)期學(xué)習(xí)內(nèi)容的完成情況。

圖5 可視化界面示例

4 結(jié)語

在線課堂的應(yīng)用與發(fā)展促進(jìn)了精準(zhǔn)教學(xué)的實(shí)現(xiàn)與推廣，個(gè)性化定制學(xué)習(xí)使學(xué)習(xí)者獲得了更好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和學(xué)習(xí)效果。本文以提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)成功率為目的，基于考核目標(biāo)和學(xué)習(xí)策略設(shè)計(jì)了學(xué)習(xí)推薦算法，根據(jù)設(shè)定的考題與知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)信息生成序列樹，進(jìn)而按選定策略的權(quán)重排序生成學(xué)習(xí)序列供學(xué)習(xí)者使用。該算法能夠靈活地根據(jù)學(xué)習(xí)者擇定策略進(jìn)行更新和調(diào)整，有助于學(xué)習(xí)者更好地掌握自身學(xué)習(xí)狀態(tài)并提高課程考核成績。