赵蔚_自适应学习系统设计与实现

自适应学习系统设计与实现
东北师范大学计算机科学与信息技术学院
赵蔚教授
zhaow577@
2010.10.16
汇报内容
n引言
n自适应学习系统设计
n自适应学习系统实现
一、引言
n自适应超媒体系统定义(Brusilovsky, 1996) hypertext and hypermedia systems which reflect some features of the user in the user model and apply this model to adapt various visible aspects of the system to the user. In other words, the system should satisfy three criteria:
–it should be a hypertext or hypermedia system
–it should have a user model
–it should be able to adapt the hypermedia using this
model
n其他自适应学习系统定义
–attempt to be different for different
students and groups of students
–attempt to be more adaptive by building a model of the goals, preferences,
knowledge and performance of each
individual student (user/learner model)
and using this model throughout the
interaction with the student in order to
adapt to the needs of that student
一种通用的自适应学习系统模型
美国匹兹堡大学信息科学学院的Peter Brusilovsky提出了一个自适应学习系统（也称为AEHS，Adaptive Educational hypermedia systems）的通用模型。

Domain
Model
领域模型
Student
Model
学生模型Interface
Module
接口模块
AEHS包含四个主要组件：
n领域模型（Domain Model），描述领域知识结构，包括概念和概念间的联系；
n学生模型（Student Model），也称为用户模型（UM，User Model），代表学生的特点，描述每一用户的知识、倾向及兴趣爱好等信息；
n教育学模型（Pedagogical Model），定义了根据学生模型中的信息访问领域模型各个部分的规则；
n自适应引擎（Adaptive Engine），是创建和更新领域概念及链接的全部软件环境，使用其他模型中的信息对学习者进行个性化的选择、注释和呈现学习内容；
n接口模块（Interface Module），代表并定义了用户与自适应学习系统间的交互。

研究现状
n自适应学习系统主要参考模型
–自适应超媒体应用模型（AHAM），典型系统有AHA!
–LAOS（Layered WWW AHS Authoring
Model），典型系统有MOT（My Online Teacher）–XML 自适应超媒体模型（XAHM），典型系统有
DISAS
–WebML，是一种可视化语言，用于具体说明Web应
用程序的内容结构和内容组织呈现并将其转化为超文
本形式。

典型系统有CMS（Conference
Management System）
研究现状
n从学习风格角度考虑
–基于蚁群算法ACS
–基于关联规则挖掘算法IDEAL
–基于Felder-Silverman（菲尔德—希尔佛
曼）学习风格模型CS388、Tangow、
MANIC、MASPLANG、LSAS等
–基于Honey & Mumford（哈尼—芝福）学习风格模型INSPIRE
n从认知水平角度考虑
–基于遗传算法PELS
–基于关联规则算法ELM-ART
我们的研究
n在学习者模型中主要考虑学习风格和认识水平。

n研发了SAELS(Semantic Adaptive E-learning
System) 。

n该系统引入本体，能对学习资源进行语义描述，对学习风格、认知水平进行语义诊断，使学习资源和学习路径根据学习者模型动态呈现，实现了资源共享、重用和个性化推荐。

n实现学习者适应系统和系统适应学习者的双向适应。

二、自适应学习系统设计
自适应学习系统是指能够为学习者提供一种个性化学习服务，实现系统根据学习者的多种特点和行为倾向，如学习目标、偏好、认知水平等，采用相应的教学策略，推荐个性化的学习路径和学习资源。

1.自适应学习系统参考模型
n用户模型（User Model）和学习行为（Learning Behaviors）
–用户模型描述用户的个体特征，如学习者基本信息描述（姓名、性别、出生日期、电话、电子邮件、受教育水平、职业等）、学习风格、认知水平和兴趣爱好等
–学习行为记录了学习者的学习历史过程（如学习者访问学习资源的媒体类型、学习时间、访问次数等），系统可以根据用户的学习历史记录不断的更新用户模型
n领域模型（Domain Model）
–描述领域知识的结构，包括概念和概念间的联系，每个概念可以有不同的属性，具有相同属性的概念可以是不同的数据类型。

概念间的联系是联系两个或更多概念的对象，具有唯一标识值和属性。

n自适应模型（Adaptation Model）–定义了根据用户模型中的信息访问领域模型各个部分，以及如何修改用户模型的一套规则，这些规则体现出对课程的教学设计的思想。

n自适应引擎（Adaptive Engine）–对应着系统的实现，根据用户模型选择、组装和呈现页面，执行适应性规则，实现根据用户学习行为历史记录修改与维护用户模型等。

n呈现模型（Presentation Model）–系统根据用户模型、领域模型、自适应模型通过自适应引擎实现内容、导航和学习活动序列等三方面的适应性显示。

–内容显示能够做到系统根据用户的学习风格呈现出不同媒体类型（如视频、图片、文本等）、事实或抽象等特性的学习内容。

–导航，系统根据学习风格、认知水平及兴趣爱好等划分为全局性导航和局部导航。

§全局性导航主要由领域知识树形结构来呈现，通过树
形结构可以显示出课程的完整知识体系，并通过学习
状态标记显示出当前学习者对知识的掌握状态。

§局部导航为学习者提供了知识概念图，能够清楚的展
现当前知识点的相关知识、先前知识、后向知识。

n呈现模型（Presentation Model）–学习活动序列，系统根据学习者的学习风格适应推荐学习序列。

§如对于活跃型学习者，则系统推荐学习活动序列
是：参与讨论（必选）→阅读学习材料（推荐）→
个案研究（推荐）→做练习（必选）→完成测试
（必选）；
§对于沉思型学习者，则系统推荐学习活动序列是：
阅读学习材料（必选）→个案研究（必选）→参与
讨论（推荐）→做练习（必选）→完成测试（必
选）。

2. 用户模型构建
n国际上最为重要的用户建模标准是IMS LIP和IEEE PAPI。

n国内用户建模标准是教育部教育信息化技术标准委员会在CELTS中定义的学习者模型CELTS-11、学生身份标识CELTS-13和学力定义规范CELTS-14。

n本系统依据IEEE PAPI和CELTS-11。

用户模型的组成部分类别
组成部分
学习风格
和Soloman开发了此学习风格的量表，称为 所罗门学习风格量表）； n 用于系统前测推断用户学习风格，现已得到越 来越多研究者的认可； n 大量实验数据表明，其在网络教学环境下具有 良好的适用性和信效度。

n Felder-Silverman学习风格模型（由Felder


Felder-Silverman学习风格模型
n 4个组维度8种类型
• • • •
信息加工（活跃/沉思） 感知（感悟/直觉） 信息输入（视觉/言语） 内容理解（序列/综合)


学习风格确定及更新过程
n 依据所罗门学习风格量表，在注册系统时
测试得出一个初始的用户学习风格； n 经过一段时间的学习，通过挖掘行为模式 再对系统中的用户学习风格进行更新直至 符合真实的用户学习风格； n 根据不同类型的学习风格，适应性地向用 户推荐最佳学习活动序列和学习资源。

n 本系统依据不同类型的学习风格呈现不同的
– 学习活动序列 – 学习资源媒体类型 – 学习资源抽象程度 – 学习过程行为模式


用户模型本体概念模型参考规范


n 学习风格与活动序列
– 是指为达到学习目标，系统能根据用户的个性 差异呈现出一套切实可行的学习方案，这个学 习方案整合了学习目标、学习任务、操作步 骤、交互形式、评价机制等 。

n 学习风格与媒体类型
– 媒体类型是指用于描述用户选择资源媒体格式 时的倾向。

n 学习风格与抽象程度
– 抽象程度是指用于描述用户选择学习事实、结构 化、有序化的知识或是选择新概念抽象知识
n 学习风格与行为模式
– 登陆系统（登陆次数、登陆总时间） – 访问论坛（访问次数、访问时间、发帖量、读贴 量） – 测试系统（单次测试所用时间、单次测试预设时 间） – 学习资源（媒体类型、抽象系数、学习次数、实 际学习时间、学习预设时间） – 更新学习者模型中的学习风格直至使其符合真实 的学习者学习风格


认知水平
n 认知水平的估算主要通过学生的练习测验
记录估算出学生对某一知识点的掌握情 况，然后系统根据用户的认知水平不同推 荐相应层次的知识资源，从而制定更加个 性化的学习过程和学习目标。

n 采用概念累积计分法估算学生认知水平。

n 从概念知识理解等级（C）和难度级别 （D）两个维度出题。

3.领域模型构建
n 依据Dublin
Core和IEEE LOM两大元数据
标准； n 从章、节、知识点和学习对象四部分设计 领域模型； n 学习对象本体描述知识点的各种属性映射 实体，包括与学习者模型相匹配的媒体类 型、抽象系数、活动序列、呈现顺序等。

领域模型的设计规范


三、系统的实现n核心技术
–JAVA+SQLServer技术
–本体技术
活跃型与沉思型更多影响的是学习者的学习活动序列
活跃型学习活动序列沉思型学习活动序列
视觉型与言语型更多影响的是学习资源的媒体类型
言语型学习资源视觉型学习资源
查看知识点的前项知识点、后向知识点和相关知识点
点
采用JAVA的开源类库JFreeChart实现对学习者学习过程中学习行为（包括访问学习对象媒体类型和时间）进行实施动态监控
总结
n本研究实现了以本体技术为核心，以用户模型为依据的个性化学习资源和学习路径推荐，真正实现了学习的个性化。

n进一步工作
进行实证研究，检验系统推荐的最佳学习路径和适应性学习内容的信度和效
度，进一步修正系统，使系统趋于完
善。