淺談高校校園泛在學習的內容個性化推薦模型設計

摘要：隨著信息時代的興起與發展，高校校園泛在學習也廣泛的應用開來，同時，人們對其內容個性化推薦模型的設計也越來越重視。本文作者基于多年關于高校校園泛在學習的內容個性化推薦的實踐經驗，以“學習元”平臺為例，對高校校園泛在學習的內容個性化推薦研究現狀、對個性化推薦的支持以及個性化推薦模型設計等內容進行淺談，以期在個性化推薦的實際應用中具有借鑒作用，更好的促進高校校園泛在學習的發展。

關鍵詞：泛在學習 個性化推薦 興趣模型 學習元

中圖分類號：G40-05 文獻標識碼：A 文章編號：1673-9795（2012）11（a）-0103-01

泛在學習是隨著信息時代的飛速發展而產生的概念，其指改變過去傳統的學習方式，建立起的以學習者為主體，實現學習者可以在任何時間、任何地點完成學習意愿的學習方式。具體到高校校園里，即指對于在校學生無處不在學習、無時無刻溝通的學習狀態。隨著高校校園泛在學習智能化建設的逐漸完備，人們越來越關注其學習內容的個性化推薦，本文以“學習元”平臺為例，就高校校園泛在學習的內容個性化推薦模型設計方面進行了淺談。

1 高校校園泛在學習的內容個性化推薦研究現狀

從20世紀90年代Resnick首次提出個性化推薦的概念至今，其已經有了巨大的發展。對于高校校園泛在學習的內容個性化推薦而言，學習資源可分為基礎資源庫個性化推薦、學習系統個性化推薦、虛擬學習環境個性化推薦及虛擬學習社區個性化推薦，其均針對具體的學習過程，從學生角度考慮，推薦可能感興趣的學習資源。例如：東北師范大學已經引入并成功推廣的SAELS個性化推薦系統，其在基于大學生普遍的認知水平及學習風格的基礎上，對學習資源進行重新整合，在大量豐富學習元集合的基礎上，構建了學習資源動態性的互動模型，實現園泛在學習內容的個性化選擇。

2 高校校園泛在學習資源對個性化推薦的支持

高校校園泛在學習資源要實現個性化的推薦，需要兩方面的硬件與技術支持。一方面，應該保障學習資源的充足、豐富，建立全面的學習元平臺，實現學習者“按需所取”的學習需求；另一方面，應該建立學習者進行個性化選擇的平臺，即不同學習者在實施個性化選擇學習元時，泛在學習系統能夠提供其個性化選擇的有效響應。在這里，作者總結提出“學習元”平臺的概念，即關于元認知的學習認識是學習者對何種因素影響學習者的認知活動的過程與結果、這些因素是如何起作用的、相互之間是如何作用等問題的認識。所以，構建學習元系統，首要的前提即對現有數據信息的有效整合，完成學習資源極大充足數據庫的構建。巧婦難為無米之炊，學習元數據庫的建立是學習元系統的關鍵所在。其次，在對個性化推薦的支持方面，通過學習元數據庫與高校校園虛擬實驗系統、學生考試系統、教學管理系統、本地資源系統的共享，整合國家及社會可利用遠程教學數據庫資源，使學習者的個人信息和其所需要的信息完全連通，合縱連橫，以消除信息孤島，為學習者呈現個性化信息，使網絡學習真正成為基于資源的自主、開放的學習。

3 高校校園泛在學習的內容個性化推薦模型

3.1 基于用戶興趣的推薦

學習應該是一種獨立的主動的認識和發展的話動，要把人類積累的認識成果轉化為學習者的知識財富，要把知識轉化為能力和智力，要依賴學習主體的積極思考和實踐。有效的學習是將理性與激情、認知與情感、技能與意志等因素整合起來，使學習的狀態進入主動和控制的層次，因此，基于用戶興趣的推薦是基于學習者對學習活動的能動把握，是對自我學習活動助一種調控和監控。根據當前用戶自身的興趣模型，可得到用戶興趣本體，以本體為橋梁，尋找語義特征描述層面上與用戶興趣本體存在相似關系的學習元，形成興趣學習元候選集，篩選出高質量的學習元，作為興趣學習元推薦集的一個子集。

3.2 基于知識模型的推薦

高校校園泛在學習要求具有各種各樣有效的知識類型，這是區別于一般學習模式的重要特征。根據知識對于學習者的屬性不同，泛在學習的知識可以分為以下幾種類型：學習者主動探索的知識；學習者為了完成任務（如老師或學校布置的作業等）而需獲取的知識；系統性的整套知識，如高校英語教程聽、說、讀、寫等學習資源；學習者已經具備的知識；情景知識，即在特定情景獲得的知識或技能。學習者在學習過程中建構起來的知識將是靈活的知識，因為其是根據對問題的探求需要而進行學習的，知識與實際情境相互關聯，知識具有了實際的意義；在解決問題的過程中，他們查找知識，組織知識，并通過獲得的知識解決問題，知識被獲得并被利用，成為學習者自己的知識，是能夠靈活遷移的知識。基于知識模型的推薦，可以分析學習者已經具備的知識類型，通過關聯網絡，生成基于此已具備知識的知識元平臺，保存為子集。當學習者再次進入系統時，系統根據標識進行知識模型的推薦。

3.3 基于學習偏好的推薦

針對學習者對于學習資源信息的選擇上，主要體現在以下三方面：（1）選擇性信息：把有關學習資源從無關學習資源中篩選出來，發現與學習目標有關的學習資源。（2）選擇性組合：有選擇地把學習資源以某種方式組合起來，形成一個具有某種合理性的內部聯系的整體。（3）選擇性比較：把新獲得的學習資源或新恢復的學習資源與過去已有的學習資源相關聯。新知識如果不能與舊知識建立起某種聯系，將毫無價值。在進行泛化學習內容基于學習偏好推薦時，所涉及系統需要實現以下要求：首先具備將學習者學習偏好同泛化學習數據庫中偏好模式集合進行比對的功能，根據比對結果，可以初步得到其偏好的學習資源合集，在經過生成性信息對學習資源合集進一步篩選后，得到基于學習者學習偏好性推薦。

4 結語

總之，泛在學習對于高校校園的學習方式來說既是挑戰也是機遇。一方面它給大學生帶來了浩瀚如煙的學習資源，在學生進行學習資源的選擇上帶來了一定困難。但是，但是，從另外一個角度看，泛在學習的出現亦代表著科學技術發展的趨勢，為高校教學、學習模式帶來新的機遇。首先，利用泛在學習可以對現有的傳統學習方式進行優化，其次，隨著泛在學習內容個性化模型設計問題的逐漸解決，泛在學習一定會日益煥發出前所未有的活力。

參考文獻

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