数据挖掘在远程教育中的应用 数据挖掘在电子商务中的应用

来源:办公制作 发布时间:2019-03-12 04:03:57 点击:

  [摘 要]本文对数据挖掘在远程教育中的应用进行了研究,基于数据挖掘提出了一个个性化远程学习系统的框架结构,使用数据挖掘技术对web日志信息进行挖掘,并利用这些信息建立起一个个性化的远程教育系统,从而更好地改进远程教育的服务。
  [关键词]远程教育;数据挖掘;个性化学习
  
  引言
  
  远程教育是在计算机和网络、卫星系统等的支持下,实现异地同步的图像、声音以及教学双方的交流互动教学,给传统的教育模式带来了一场全新的革命。远程教育是随着计算机网络和多媒体技术的发展而发展的,突破了传统的在教室中教师面授的教学方式,为任何人在任何时间任何地点学习提供了良好的环境,所以远程教育现已经成为全球教育发展的热门话题。
  在远程教育中,不同的人可能都有进行网上学习的需求,所以导致远程教育对象存在着很大的差别,主要表现在:个人学习的目标、能力、兴趣、爱好、习惯的不同等,所以就需要针对性的提供差异性的教学安排和教学内容,实现远程教学系统的个性化。而传统的网络学习系统通常不充分考虑用户的需求和学习习惯,而是以系统自身为中心,只是要求人逐步熟悉逐步适应系统,从而造成了学习效果不明显,交互性差等很多问题。
  
  1 远程教育与数据挖掘
  
  数据挖掘技术应运而生,数据挖掘是从大量数据中揭示出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的知识和模式的非平凡过程。数据挖掘能够从海量的数据中发现一些有价值的、未知的规律,这无疑为提供个性化的教育服务提供了大力的支持。由于缺乏对学习者的个体情况的分析,传统的远程教育也就无法为学习者量身定做学习计划,为了解决这个问题,我们把数据挖掘技术应用于远程教学系统中,挖掘分析出学习者个性特征、访问习惯等,掌握了学习者的这些情况就能为学习者提供个性化服务,才能做到以学生为中心,实现个性化的远程教学。通过数据挖掘能发现问题和规律并反馈给远教学体系,使之改善教学。利用数据库技术存储并管理数据,利用网络和计算机学习的方法去分析数据,从而挖掘出大量的隐藏在数据深处的知识,结合数据库、数据仓库等方面的技术,利用数据挖掘技术,通过对日志的分析挖掘,利用学生的学业记录、在线记录、浏览模式等数据,一方面可以找出学生的行为模式,挖掘出学习者学习的规律,让计算机能够按照类似老师的教学经验为基础进行操作,另一方面,可以分析出远程教育网站的组织结构是否符合学生及教师学习和教学的规律。所以,将数据挖掘技术运用于远程教学系统中,便能够为每个用户提供个性化的学习方案,满足用户的个性需求,这样就能建立一个个性化远程教学系统。
  
  2 个性化的远程教学系统
  
  传统的远程教学系统中每个学习者看到的界面是相同的,所以无法实现因材施教。通过挖掘学习者的兴趣爱好、访问页面情况、学习的能力等给学习者提供不同的学习界面,让学习者感到进行的是一对一的教学,有利于调动学习者学习的积极性和能动性。基于这种思想,本文提出了一个应用数据挖掘技术的个�化远程教学系统。该模型由教师模块、资源库、用户库、工具库、个性挖掘模块以及系统界面组成,各组成部分功能描述如下:
  
  2.1 教师模块
  教师的操作包括两方面,一是对资源库进行管理,二是对用户库进行管理。
  
  2.2 资源库
  资源库中存放教学过程中用到的各类资源:各种试题、作业、相关课件等。
  
  2.3 用户库
  用户库中存放着所有与学习者有关的信息。包括学习情况数据库、个性特征数据库和行为记载数据库,该用户库并不是固定不变的,可根据系统需要进行扩展。
  
  2.4 工具库
  工具库中包含远程教学所需的各种工具:作业、答疑、交流和考试工具。我们克服了传统的远程教学系统的缺陷,采用模块化设计,将原来的各个系统转化成对应的远程学习的支持工具,这样将原来独立无关联的子系统转为相应的子程序,我们便可随时调用。
  
  2.5 个性挖掘模块
  这是体现个性化的关键,是整个个性化远程教学系统的枢纽,它包括三个部分:信息采集中心、个性化分析中心、信息调度中心。信息采集模块所完成的任务是对学习者行为跟踪采集,记录学习者的行为并连同用户库里记载的该学习者的相关信息一起提交到个性化分析中心;分析中心收到相关信息后,选取适当的挖掘方法进行分析挖掘,得到结果后发命令给信息调度中心;信息调度中心收到命令后调用合适的学习工具访问教学资源数据库,然后将需要的信息返回到学习者界面,同时传递给个性化分析中心,分析中心对得到的数据再次进行分析,将得到的最终分析结果写回用户库中。经过上述操作,学习者便能得到与他请求的内容相关的数据,实现了个性化学习。
  
  2.6 系统界面
  学习者登录后,个性化界面记录其个人信息,同时将这些信息传递给个性挖掘模块,个性挖掘模块经过分析得到结果,这些结果将用于学习者的界面重组,即根据学习者的要求提供相应界面,将学习者关心的问题呈现出来,方便学习者进一步操作。
  
  3 系统开发的难点与解决方法
  
  个性化远程教学系统的个性化服务功能的实现,其成功的关键就在于充分了解每个学习者自身的特点,根据这些特点将学习者分类,从而实现为不同类的学习者提供适合其类型特点的服务。然而上述所提及的特点有些是客观的如偏爱的课程类型,有些是主观的如学习能力的高低,参与程度等。对这些主观特征进行比较准确的度量正是个性化教学系统功能实现的关键,也正是系统设计的难点。为了有效的解决该问题,系统中采用了通过直接记录的客观精确数据来间接获得客观度量信息的方法,也就是利用学习者在访问系统站点时的一些链接信息和对系统的使用以及交互信息等。具体为:
  3.1 对于链接信息:可以通过Web日志文件获得。因为wcJ3日志文件中记录了用户访问站点时的IP地址、访问时间、访问的页面、页面的大小等等。
  3.2 对于学习者对系统的使用和交互信息:可以从数据库中的相关表文件获得。因此系统在个性化分析中首先要从Web曰志文件和系统数据库的相关表中获得与分析有关的数据,之后将日志数据和表中数据集成在一起,构成查询相关数据表,经过数据变换将其转换成适合挖掘分析的数据形式,然后使用决策树方法对数据进行训练从而实现对访问站点的学习者的分类,最后系统对所得到的分类结果进行分析并据此为每类学习者提供行之有效的个性化的教学服务。
  
  结束语
  
  科技的发展表明,数据挖掘在各个领域会得到越来越多的应用,包括在远程教学系统中的应用,为了远程教学系统功能更加完善就会有更多的地方应用数据挖掘技术,所以只有将不断发展的数据挖掘技术应用到日益发展的远程教学系统当中去,才能让教育领域迈上一个新的台阶,真正实现教育以人为本。

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