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Web数据挖掘技术在个性化网络教学中的应用研究

2014-05-06 01:18

　　摘要:本文针对Web数据挖掘技术在个性化网络教学中的应用进行研究,有助于形成一种主动的、协作的、开放的网络教育学习系统,实现个性化、协作性教育教学,最大限度地发挥学习者的主动性、积极性,最大限度地利用优质教育资源。
　　关键词:Web数据挖掘;个性化教学;网络教育
　　
　　随着互联网技术的应用和发展,基于Internet的网络教学逐渐成为有效利用社会优势教育资源的一种途径。
　　网络教学能够突破传统教学模式的时空限制,利用其多媒体和信息量大、交互性强、覆盖面广等特点,为更多的人提供接受高等教育的机会,有力推动了我国高等教育大众化的进程;网络教学也是实现现代远程教育的重要桥梁,许多高校设立了网络教育学院,为学生共享学习资源、规划学习进度、自查学习效果、完成学位论文等提供了优良的网络环境;网络教学方式成为各高校必不可少的教学手段,是高校改革教学方法、优化教学过程、实施素质教育的必然结果。
　　
　　1 网络教学现状
　　目前,基于WWW(World Wide Web)的网络教学系统在国内外逐步发展起来,许多大学建立了自己的远程教学站点,以高校精品课程网站为代表的教学网站建设对于提高高等学校人才培养质量,改进学校育人环境,激发师生工作学习的积极性和创造性,有着重要的作用。然而,通过对网络教学系统的调查和学生反馈信息,发现不少网络教学系统存在一定的问题:
　　(1)动态交互功能不强。远程教育系统多是教学材料的堆砌,学生只能被动地浏览教学内容,不能实际地参与到系统中进行发现式、创造式地主动学习,这样就很难达到最佳的学习效果。
　　(2)系统的智能性较低。其一,不能根据学生的具体情况提供合适的、智能化的交互界面,调动学生的兴趣。其二,不能根据学生的学习能力和学习情况提供相应的指导,实现因“才”施教。 （科教论文网 lw.nseaC.Com编辑发布）
　　(3)系统的测试和评价功能不强。现有的网上测试系统多是在固定的Web页面上放一些固定的试题,不能根据学生的要求和学习情况自动选题组卷、变换题目,灵活性较差,不能根据学生某个知识点上的薄弱发现学生知识体系中其他相关弱点,而且难度级别较粗略,评价标准不够准确。
　　(4)缺乏有效的引导。学生在网络环境中随意性较大,有的甚至盲目漫游,既浪费了时间又达不到学习的目的。
　　
　　2 Web数据挖掘技术在网络教学中的应用
　　目前网络教学系统之所以存在上述缺陷,主要是由于忽视了受教育对象个体之间存在着极大的差异性,例如:个人学习目标不同、学习能力不同、认知风格不同,所以网络教学必须是一种适应个别化学习需求的个性化教学。
　　为改善这些这不足之处,本文提出了个性化网络教学的概念,通过将传统的数据挖掘[1](Data Mining)同Web结合起来,进行Web数据挖掘[2],即从Web文档和Web活动中抽取学生感兴趣的潜在的有用模式和隐藏的信息,作为对学生提供个性化教学服务的依据,协助管理者优化站点结构,提高站点效率,更好地为网络教学服务。其主要研究方法如下:
　　(1)改进网络教学系统性能。对Web系统的特性数据进行分析,如:可以提供Web流量行为的分析,利用它来处理Web缓存、存取平衡等,可以改进远程教育系统性能。另外,随着网上交费等服务的展开,系统安全成为一个需要重点关注的问题,Web使用挖掘可以提供有用的挖掘模式来检测远程教育站点入侵、欺诈等行为[3]。
　　(2)完善网络教学站点结构。对所有学生的浏览路径进行挖掘,发现其中某些页面的逻辑关联,把频繁访问的一些页面直接链接,以改善远程教育站点结构。

　　(3)提供智能化服务。学生如何使用远程教育网站来进行学习对于远程教育提供者来说是很重要的。通过对学生行为和所选课程等关系的挖掘,发现其中的学生群学习特征和趋势等,为远程教育提供者提供决策依据。
　　(4)个性化需求设计。从单个学生的浏览信息发现学生的兴趣,向每位学生提供符合其兴趣要求的个性化界面。

　　3 基于Web数据挖掘的个性化网络教学系统设计[4]