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基于自適應學習系統的個性化圖書推薦研究*

2017-01-30 11:43:38王譯畦朱剛毅
山西青年 2017年1期
關鍵詞:數據挖掘圖書館內容

王譯畦 余 武 朱剛毅

南京郵電大學,江蘇 南京 210096

基于自適應學習系統的個性化圖書推薦研究*

王譯畦**余 武 朱剛毅

南京郵電大學,江蘇 南京 210096

在高校圖書館中,讀者主要是教師和學生,不僅要通過師生個人信息、興趣愛好特征以及借閱歷史數據等信息進行數據挖掘,還要通過自適應學習系統,對于學生在線學習的歷史數據、學生知識能力的評估以及所掌握的知識內容水平進行分析,從而可以對其提供更加精準化的個性化圖書推薦。

個性化;圖書推薦;自適應;數據挖掘

一、引言

隨著互聯網的飛速發展,如何在海量的信息中獲得滿足其自身需要的信息,于是“個性化服務”的概念被提出,可以為不同的用戶提供不一樣的服務或產品,實現個性化推薦[1]。基于關聯規則、內容過濾、協同過濾的推薦等[2]是當前比較主流的推薦技術。

為了解決高校數字圖書館數據超載的問題,高校的圖書推薦系統具有以下幾個特點[3]:1)推薦圖書的針對性2)推薦圖書的有效性。一般的推薦系統主要由行為記錄模塊、模型分析模塊和推薦算法模塊組成。

二、研究現狀

目前圖書館的個性化推薦系統是研究的熱點。王海濤[1]提出建設一個輕量、開放、高效、實用的圖書館圖書個性化推薦系統。漆月[3]指出以圖書館的圖書分類號為依據建立用戶個性化興趣庫及圖書綜合推薦庫。李川[4]認為隨著互聯網技術的迅速發展,為提高獲取信息的利用率,迫切需要實時個性化推薦系統。以上這些觀點也都僅僅是圍繞用戶個人信息及喜好、歷史記錄等信息進行挖掘。而現在,隨著泛在網絡學習的發展,我們可以從學生那里收集大量的數據:學生在使用學習系統時觀看內容的頻率,參與活動的類型,測試所花費的時間等?;谶@些資料,我們可以構建學習者模型來預測哪些學生在哪些知識點上需要加強學習。通過對學生知識能力的評估與所掌握的知識內容水平,系統可以幫助其尋找個性化的學習方法。也可以更加有針對性地對讀者進行個性化圖書推薦,

三、通過e-learning自適應學習系統實現個性化圖書推薦

通過e-learning學習系統的學習,系統可以評估學生已經學過哪些內容,掌握了哪些內容,進而能夠為每個學生設計個性化的學習方案[5]。通過對學生學習過程中產生的數據進行收集和測量、分析,并將分析的結果反饋給學生、教育人員及其管理者。目標就是能更好地理解學習進行的過程,進而考慮如何來改進學習現狀和學習所處的情景。而這些都需要學習分析來實現[6]。

《Enhancing Teaching and Learning through Educational Data Mining and Learning Analytics》中提出了基于學習分析技術的個性化自適應學習系統。依據每個學生的需求和能力為其提供適應性反饋。[7]基于大數據的自適應學習系統包括七大模塊:(1)內容呈現和導航支持模塊:可以稱之內容呈現的適應性和導航支持的適應性[8]。(2)在線測試模塊(3)學習者數據庫(4)預測模塊(5)顯示模塊(7)干預模塊。

如若將e-learning和圖書推薦系統相聯系,通過讀者e-learning的在線學習,系統將對其學習結果和學習需求進行自適應反饋從而有效進行個性化圖書推薦。

通過顯示模塊進行個性化圖書推薦,從而可以滿足個性化學習要求,實現個性化學習。更深層次的價值:(1)體現了服務的理念,真正實現了“以學生為中心”的教育理念;(2)由被動接受知識到主動學習的轉變(3)從被動進行圖書借閱到有針對性地借閱,從而對所學知識進行查漏補缺,實現“因材施教”的教育理念。

四、結論

在高校圖書館個性化信息服務中,除了可以通過數據挖掘技術歸納總結出資源的關聯和讀者的興趣愛好,還可以通過對學生在網上e-learning中的學習行為軌跡進行分析,從而提出自適應內容和導航鏈接反饋,進行個性化的圖書推薦,這將大大提高高校圖書個性化推薦的針對性和及時性。

[1]王海濤.山東職業商務學院圖書館個性化圖書推薦系統設計與實現[D].山東大學,2010.

[2]襲月.融入個體人格特質的個性化圖書推薦[D].浙江工商大學,2015.

[3]漆月,周歡.基于圖書分類號的自適應個性化圖書推薦系統的研究[J].西南師范大學學報,2014(4):210-214.

[4]李川.實時個性化推薦系統的設計與實現[D].北京郵電大學,2015.

[5]文鴻瑩.大數據視域下大學生心理健康教育的適應與創新[J].高校輔導員,2014(6):6-9.

[6]魏雪峰,宋靈青.學習分析:更好地理解學生個性化學習過程[J].中國電化教育,2013(9):1-4.

[7]高曉紅.基于網絡的自適應學習系統研究[D].上海師范大學,2003.

[8]姜強,趙蔚,王朋嬌等.基于大數據的個性化自適應在線學習分析模型及實現[J].中國電化教育,2015(1):85-92.

[9]文鴻瑩.大數據視域下大學生心理健康教育的適應與創新[J].高校輔導員,2014(6):6-9.

* 南京郵電大學2014年教學改革研究重點立項項目:基于MOOCs翻轉課堂的實踐探索(JG01714JX12)。

** 作者簡介:王譯畦(1985-),女,江蘇鹽城人,南京郵電大學教育科學與技術學院,研究方向:數字媒體技術。

TP

A

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