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《基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模式挖掘用戶學(xué)習(xí)風(fēng)格模型建構(gòu)探究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模式挖掘用戶學(xué)習(xí)風(fēng)格模型建構(gòu)探究［摘要］學(xué)習(xí)風(fēng)格是影響學(xué)習(xí)者個(gè)性差異最主要的一個(gè)因素，深深地影響著學(xué)習(xí)過程。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)首要一個(gè)重要目標(biāo)就是能夠自動推測學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格，然后實(shí)現(xiàn)所有學(xué)習(xí)者都能按著自己的學(xué)習(xí)風(fēng)格去學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化學(xué)習(xí)。文章首先提出了學(xué)習(xí)風(fēng)格建構(gòu)模型，然后說明了利用學(xué)習(xí)風(fēng)格量表為輔的顯性方法初始化學(xué)習(xí)風(fēng)格，其次重點(diǎn)探討利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法挖掘?qū)W習(xí)行為模式為主的隱性方法推測學(xué)習(xí)風(fēng)格。最后比較了利用設(shè)定條件的學(xué)習(xí)風(fēng)格量表和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)兩種方法分別推測學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格，結(jié)果還是值得肯定的，表明利用貝葉
2、斯網(wǎng)絡(luò)隱性方法為主挖掘網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模式推測學(xué)習(xí)風(fēng)格具有很高的精確度。［關(guān)鍵詞］學(xué)習(xí)行為模式；學(xué)習(xí)風(fēng)格模型；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)［中圖分類號］G434［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A［作者簡介］姜強(qiáng)（1978—）,男，遼寧丹東人。講師，博士，主要從事網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)研究。E-mail：jiangqiangln@163.com0一、引言學(xué)習(xí)者在知識水平、學(xué)習(xí)風(fēng)格、動機(jī)、目標(biāo)等方面是存在個(gè)性差異的，在教學(xué)中應(yīng)該充分尊重學(xué)習(xí)者的個(gè)性差異，實(shí)現(xiàn)“因材施教”、“個(gè)性化學(xué)習(xí)”。根據(jù)多數(shù)教育研究者所言，［1］學(xué)習(xí)風(fēng)格是影響個(gè)性差異最主要的一個(gè)因素，深深地
3、影響著學(xué)習(xí)過程，如果在教學(xué)中考慮了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格，將會有效激發(fā)和維持學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動機(jī)，會使學(xué)習(xí)變得很容易，可以付出很少時(shí)間和努力卻能獲得很好的學(xué)習(xí)成績。學(xué)習(xí)風(fēng)格是指學(xué)習(xí)者在完成學(xué)習(xí)任務(wù)過程中所表現(xiàn)的不同學(xué)習(xí)方式、學(xué)習(xí)策略，比如，有的學(xué)習(xí)者喜歡從圖片、視頻等媒體類型上獲取知識，而有的學(xué)習(xí)者喜歡從言語交談或文本媒體類型中獲取知識；有的學(xué)習(xí)者愿意先從具體實(shí)例資源學(xué)起，而有的學(xué)習(xí)者愿意從比較抽象的定義中開始學(xué)習(xí)；有的學(xué)習(xí)者愿意合作學(xué)習(xí)，而有的學(xué)習(xí)者比較愿意自學(xué)等等。然而，在傳統(tǒng)的面對面教學(xué)中，教師若想根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格采用
4、相應(yīng)的教學(xué)方式是行不通的，很難想像在一個(gè)班級里，一位教師能夠針對班級50名或更多的學(xué)習(xí)者分別采用不同的教學(xué)方式傳授不同的課本知識，但是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)卻很好地解決了因材施教問題，利用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)服務(wù)支持系統(tǒng)能根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格提供個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)。常見確定學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格的方法有兩種：一種是顯性方法。通過學(xué)習(xí)者填寫學(xué)習(xí)風(fēng)格量表獲得，代表性學(xué)習(xí)支持服務(wù)系統(tǒng)有AES-CS.［2］INSPIRE［3］及TheSACS(Style-BasedAntColonySystem)等。［4］然而，這種顯性方法推測學(xué)習(xí)風(fēng)格存在不足之處，比如，靜態(tài)推測
5、，不能伴隨著學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動態(tài)及時(shí)更新；風(fēng)格量表題較多，給學(xué)習(xí)者帶來一定的負(fù)擔(dān)；會因?qū)W習(xí)者填寫的隨意性而產(chǎn)生錯(cuò)誤的答案，導(dǎo)致推測結(jié)果不準(zhǔn)確等等。后期也有研究者對顯性方法進(jìn)行了改進(jìn)，讓學(xué)習(xí)者進(jìn)入系統(tǒng)后自選學(xué)習(xí)風(fēng)格，這樣做雖然提高了學(xué)習(xí)者自控能力，但是主觀判斷依然強(qiáng)烈，有些學(xué)習(xí)者甚至還不清楚自己的學(xué)習(xí)風(fēng)格就去選擇，導(dǎo)致推送個(gè)性化學(xué)習(xí)資源的準(zhǔn)確性不高。第二種是隱性方法。通過分析學(xué)習(xí)者與系統(tǒng)之間的交互行為確定學(xué)習(xí)風(fēng)格，代表性學(xué)習(xí)支持服務(wù)系統(tǒng)有AHA!(version3.0),［5］這種方法確定的學(xué)習(xí)風(fēng)格具有動態(tài)性,會根據(jù)學(xué)習(xí)行為
6、及時(shí)修正學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，滿足學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求。然而，不難發(fā)現(xiàn)利用隱性方法確定學(xué)習(xí)風(fēng)格同樣存在不足之處，存在“冷開始”問題，原因在于根據(jù)學(xué)習(xí)行為確定學(xué)習(xí)風(fēng)格是建立在大量的學(xué)習(xí)行為模式基礎(chǔ)上，對于初學(xué)者而言是無法做到的。鑒于此，本文將采用顯性法為輔和隱性法為主的混合方法確定學(xué)習(xí)風(fēng)格，即，基于Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格理論模型，首先依據(jù)所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表［6］初始化學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，然后再主要利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法挖掘網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模式建構(gòu)學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化學(xué)習(xí)對象準(zhǔn)確的推送。二、學(xué)習(xí)風(fēng)格理論模型及建構(gòu)模
7、型(一)學(xué)習(xí)風(fēng)格理論模型自教育研究有從"教”向“學(xué)”的轉(zhuǎn)移傾向，研究者逐漸重視學(xué)習(xí)者個(gè)別差異學(xué)習(xí)研究和學(xué)習(xí)者個(gè)體在學(xué)習(xí)過程中的主觀能動性和創(chuàng)造性，由此關(guān)于學(xué)習(xí)風(fēng)格研究便成為熱點(diǎn)。目前已提出多種與學(xué)習(xí)風(fēng)格相關(guān)的理論模型，比較有名的有Kolb學(xué)習(xí)風(fēng)格模型(Kolb,1999)、HoneyandMumford學(xué)習(xí)風(fēng)格模型(HoneyandMumford,2000)、Dunn學(xué)習(xí)風(fēng)格模型(DunnandGriggs,2003)及Felder-S訂vennan學(xué)習(xí)風(fēng)格模型(FelderandSilverman,1988)等，［7
8、］每種模型對學(xué)習(xí)風(fēng)格提出了不同的描述和分類。本研究主要采用Felder-Silverman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，有如下理由：(1)相比其他學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，F(xiàn)elder-S訂vennan學(xué)習(xí)風(fēng)格模型描述更為詳細(xì)；(2)Fe1der-Si1verman學(xué)習(xí)風(fēng)格模型已經(jīng)被成功應(yīng)用,如據(jù)KuljisandLiu(2005)［8］所說，F(xiàn)elder-
