摘要:本文針對Web數據挖掘技術在個性化網絡教學中的應用進行研究,有助於形成一種主動的、協作的、開放的網絡教育學習系統,實現個性化、協作性教育教學,最大限度地發揮學習者的主動性、積極性,最大限度地利用優質教育資源。
關鍵詞:Web數據挖掘;個性化教學;網絡教育
隨着互聯網技術的應用和發展,基於Internet的網絡教學逐漸成爲有效利用社會優勢教育資源的一種途徑。
網絡教學能夠突破傳統教學模式的時空限制,利用其多媒體和資訊量大、交互性強、覆蓋面廣等特點,爲更多的人提供接受高等教育的機會,有力推動了我國高等教育大衆化的進程;網絡教學也是實現現代遠程教育的重要橋樑,許多高校設立了網絡教育學院,爲學生共享學習資源、規劃學習進度、自查學習效果、完成學位論文等提供了優良的網絡環境;網絡教學方式成爲各高校必不可少的教學手段,是高校改革教學方法、優化教學過程、實施素質教育的必然結果。
1 網絡教學現狀
目前,基於WWW(World Wide Web)的網絡教學系統在國內外逐步發展起來,許多大學建立了自己的遠程教學站點,以高校精品課程網站爲代表的教學網站建設對於提高高等學校人才培養質量,改進學校育人環境,激發師生工作學習的積極性和創造性,有着重要的作用。然而,透過對網絡教學系統的調查和學生反饋資訊,發現不少網絡教學系統存在一定的問題:
(1)動態交互功能不強。遠程教育系統多是教學材料的堆砌,學生只能被動地瀏覽教學內容,不能實際地參與到系統中進行發現式、創造式地主動學習,這樣就很難達到最佳的學習效果。
(2)系統的智能性較低。其一,不能根據學生的具體情況提供合適的、智能化的交互介面,調動學生的興趣。其二,不能根據學生的學習能力和學習情況提供相應的指導,實現因“才”施教。
(3)系統的測試和評價功能不強。現有的網上測試系統多是在固定的Web頁面上放一些固定的試題,不能根據學生的要求和學習情況自動選題組卷、變換題目,靈活性較差,不能根據學生某個知識點上的薄弱發現學生知識體系中其他相關弱點,而且難度級別較粗略,評價標準不夠準確。
(4)缺乏有效的引導。學生在網絡環境中隨意性較大,有的甚至盲目漫遊,既浪費了時間又達不到學習的`目的。
2 Web數據挖掘技術在網絡教學中的應用
目前網絡教學系統之所以存在上述缺陷,主要是由於忽視了受教育對象個體之間存在着極大的差異性,例如:個人學習目標不同、學習能力不同、認知風格不同,所以網絡教學必須是一種適應個別化學習需求的個性化教學。
爲改善這些這不足之處,本文提出了個性化網絡教學的概念,透過將傳統的數據挖掘[1](Data Mining)同Web結合起來,進行Web數據挖掘[2],即從Web文檔和Web活動中抽取學生感興趣的潛在的有用模式和隱藏的資訊,作爲對學生提供個性化教學服務的依據,協助管理者優化站點結構,提高站點效率,更好地爲網絡教學服務。其主要研究方法如下:
(1)改進網絡教學系統性能。對Web系統的特性數據進行分析,如:可以提供Web流量行爲的分析,利用它來處理Web快取、存取平衡等,可以改進遠程教育系統性能。另外,隨着網上交費等服務的展開,系統安全成爲一個需要重點關注的問題,Web使用挖掘可以提供有用的挖掘模式來檢測遠程教育站點入侵、欺詐等行爲[3]。
(2)完善網絡教學站點結構。對所有學生的瀏覽路徑進行挖掘,發現其中某些頁面的邏輯關聯,把頻繁訪問的一些頁面直接連結,以改善遠程教育站點結構。
(3)提供智能化服務。學生如何使用遠程教育網站來進行學習對於遠程教育提供者來說是很重要的。透過對學生行爲和所選課程等關係的挖掘,發現其中的學生羣學習特徵和趨勢等,爲遠程教育提供者提供決策依據。
(4)個性化需求設計。從單個學生的瀏覽資訊發現學生的興趣,向每位學生提供符合其興趣要求的個性化介面。
3 基於Web數據挖掘的個性化網絡教學系統設計[4]