基于學(xué)習(xí)分析的學(xué)生個性化學(xué)習(xí)資源推送

摘 ?要： 隨著社會的發(fā)展，人們進(jìn)行學(xué)習(xí)的方式也變的越來越多樣化，隨著移動學(xué)習(xí)、慕課等學(xué)習(xí)方式的出現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)也進(jìn)入人們的視野。由于互聯(lián)網(wǎng)上的資源數(shù)量龐大、類型豐富，學(xué)習(xí)者檢索困難，因此，對于個性化學(xué)習(xí)的資源推送的要求越來越高。本文構(gòu)建了一個具有數(shù)據(jù)收集層、數(shù)據(jù)分析層和資源推送層的個性化學(xué)習(xí)資源精準(zhǔn)推送模型，通過對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而找到最適合學(xué)習(xí)者特點的專屬資源推送給學(xué)習(xí)者，來進(jìn)行對學(xué)習(xí)效率的提高。

關(guān)鍵詞： 學(xué)習(xí)分析;個性化;資源推送

中圖分類號： G434 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.12.036

本文著錄格式：曲芷萱，王朋嬌. 基于學(xué)習(xí)分析的學(xué)生個性化學(xué)習(xí)資源推送[J]. 軟件，2019，40（12）：163166

Personalized Learning Resource Delivery For Students Based on Learning Analysis

QU Zhi-xuan， WANG Peng-jiao

（School of Computer and Information Technology， Liaoning Normal University， Dalian 116000， China）

【Abstract】： With the development of society， people's learning methods have become more and more diverse. With the emergence of mobile learning， classes and other learning methods， online learning has also entered people's horizons. Because of the huge amount of resources on the Internet， the rich types of resources， and the difficulty of learner retrieval， the requirements for personalized learning resources are increasingly high. This paper constructs an accurate model of individualized learning resources with data collection layer， data analysis layer and resource push layer. Through analyzing the student's learning behavior data， we find the exclusive resources that are most suitable for learners to push to learners. To improve learning efficiency.

【Key words】： Learning analysis; Personalization; Resource delivery

0 ?引言

隨著現(xiàn)今社會計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展，MOOC、智慧課堂、教育大數(shù)據(jù)等新型的教育詞匯與技術(shù)不斷地出現(xiàn)在人們的視野之中，而這些也吸引了教育者對教育教學(xué)方式的思考。在我國當(dāng)前信息技術(shù)飛速發(fā)展的今天教師和學(xué)生在進(jìn)行教學(xué)活動的時候，有越來越多的媒體可以作為教學(xué)資源進(jìn)行使用，計算機就是其中一個。目前，教師即使并不具備先進(jìn)的計算機技能，智能的計算機軟件也能夠為教師提供制作數(shù)字課程的功能。而且在“互聯(lián)網(wǎng)+教育”在出現(xiàn)在大眾的視野后，隨之而來的我國的有關(guān)教育部門對于個性化學(xué)習(xí)也投入了很大的關(guān)注。

由于每一個學(xué)生在學(xué)習(xí)方面都有自己個人的偏好，所以每個學(xué)生的特殊性都是值得考慮的。因此給學(xué)習(xí)者推送的學(xué)習(xí)資料是針對每個人的特性時，學(xué)生往往有更好的學(xué)習(xí)體驗。對于個性化學(xué)習(xí)來說，受到的教育研究者對其的關(guān)注日益增多，同時所受到的重視也逐漸提高，而對于實施個性化學(xué)習(xí)所要達(dá)到的目標(biāo)，就是為了將符合每一個學(xué)習(xí)者個人特點的相關(guān)學(xué)習(xí)資源提供給學(xué)習(xí)者。個性化推薦系統(tǒng)是根據(jù)用戶的個性化信息進(jìn)行建模，然后將相關(guān)的資源推薦給用戶，以滿足用戶多元化個性化的需求[1]。

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)越來越發(fā)達(dá)，各種在線學(xué)習(xí)平臺層出不窮，這些在線學(xué)習(xí)平臺的自身特性使得獲取學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)據(jù)更加便利。對于現(xiàn)在市面上存在的在線學(xué)習(xí)平臺來說，傳統(tǒng)的協(xié)同過濾方法在數(shù)據(jù)稀疏的情況下，用戶推薦準(zhǔn)確率不高[2-3]。大部分都是僅僅只分析學(xué)習(xí)者在使用在線學(xué)習(xí)平臺的時候出現(xiàn)的學(xué)習(xí)習(xí)慣數(shù)據(jù)，并不能針對學(xué)習(xí)者當(dāng)前已經(jīng)掌握的知識進(jìn)行分析，基于此進(jìn)行的資源推送難以做到具備很高的精準(zhǔn)度。因此，本文利用學(xué)習(xí)分析對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，進(jìn)而建構(gòu)了學(xué)習(xí)資源精準(zhǔn)推送的模型，來將學(xué)習(xí)資源對學(xué)習(xí)者進(jìn)行精準(zhǔn)推送。

1 ?理論基礎(chǔ)

本文的理論基礎(chǔ)是以學(xué)習(xí)分析和個性化教學(xué)為指導(dǎo)，對教學(xué)資源的精準(zhǔn)推送的模型進(jìn)行建構(gòu)。

1.1 ?學(xué)習(xí)分析

學(xué)習(xí)分析是近年來新出現(xiàn)的熱點，而且在教育技術(shù)的研究領(lǐng)域內(nèi)是最近才被越來越多的人研究和關(guān)注的，學(xué)習(xí)分析是通過利用一些比較先進(jìn)的方法工具來推算、判斷學(xué)習(xí)者通過進(jìn)行學(xué)習(xí)活動得到的學(xué)習(xí)成果所出現(xiàn)的問題，同時優(yōu)化學(xué)習(xí)效果的一類教學(xué)技術(shù)的集合[3]。直到今天，在學(xué)術(shù)界還不能夠針對“學(xué)習(xí)分析”給出一個具體而明確的定義，不同的專家學(xué)者和組織機構(gòu)對學(xué)習(xí)分析的含義都有著不同的理解。在首屆學(xué)習(xí)分析技術(shù)與知識國際會議上對于“學(xué)習(xí)分析”所給出的定義為：“收集、測量、分析、報告與學(xué)習(xí)者以及學(xué)習(xí)情景有關(guān)的數(shù)據(jù)集，來理解、優(yōu)化學(xué)習(xí)與其發(fā)生情景”[4]。華東師范大學(xué)的顧小清教授將“學(xué)習(xí)分析技術(shù)”定義為：“學(xué)習(xí)分析技術(shù)是測量、收集、分析和報告有關(guān)學(xué)生的學(xué)習(xí)行為以及學(xué)習(xí)環(huán)境的數(shù)據(jù)，用以理解和優(yōu)化學(xué)習(xí)及其產(chǎn)生的環(huán)境的技術(shù)。”[5]同年北京郵電大學(xué)的李青副教授則對“學(xué)習(xí)分析”下的定義為：“學(xué)習(xí)分析是一類運用先進(jìn)的分析方法和分析工具預(yù)測學(xué)習(xí)結(jié)果、診斷學(xué)習(xí)中發(fā)生的問題、優(yōu)化學(xué)習(xí)效果的教學(xué)技術(shù)”[6]。

在學(xué)習(xí)分析中常見的分析方法有社會網(wǎng)絡(luò)分析法、話語分析法、內(nèi)容分析法、統(tǒng)計分析法等分析方法。

社會網(wǎng)絡(luò)分析法是針對學(xué)習(xí)者在使用系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)的整個過程中出現(xiàn)的一系列的相關(guān)數(shù)據(jù)的計算，得出學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)結(jié)果，進(jìn)而建立一個該學(xué)習(xí)者的社會關(guān)系模型，進(jìn)而分析出學(xué)習(xí)者之間的關(guān)系，得出社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，可以方便了解到學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者之間的一些交流對學(xué)習(xí)者所產(chǎn)生的影響。

話語分析法最開始是在語言學(xué)研究領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用的，主要對學(xué)習(xí)者之間進(jìn)行交流的時候所使用的話語的結(jié)構(gòu)形式、規(guī)則等進(jìn)行分析。對學(xué)習(xí)者在進(jìn)行在線學(xué)習(xí)時，在平臺上使用的語言，進(jìn)而分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征和情感態(tài)度情況[7]。

內(nèi)容分析法是對學(xué)習(xí)者的數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，得出學(xué)習(xí)者對知識的掌握程度和在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生困難的原因。

統(tǒng)計分析法是對學(xué)習(xí)者在進(jìn)行在線學(xué)習(xí)的過程中所產(chǎn)生的可量化數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，從而分析這些數(shù)據(jù)結(jié)果的相關(guān)性。

1.2 ?個性化教學(xué)

關(guān)于個性化，最早是出現(xiàn)在我國的春秋戰(zhàn)國時期的孔夫子，他在進(jìn)行游歷講學(xué)的時候提出了“因材施教”這一理論，其意思是指當(dāng)教師在進(jìn)行教學(xué)的時候要充分考慮到每一個學(xué)生的不同情況，對學(xué)生進(jìn)行教學(xué)，以便能夠最大限度的開發(fā)學(xué)生的各種能力，提高學(xué)習(xí)效率。

對于個性化學(xué)習(xí)，其根本含義是教育者可以充分地了解到各個學(xué)習(xí)者之間的異同，并根據(jù)這些差異針對每一個學(xué)習(xí)者的特點進(jìn)行選擇相應(yīng)的資源、策略和教學(xué)活動等提高學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率的過程。而實施個性化教學(xué)就是教師可以結(jié)合了解到的學(xué)生對于其已經(jīng)學(xué)習(xí)過的知識點的掌握情況，來進(jìn)行有針對性的教學(xué)。能夠使教學(xué)活動不再是過去的“填鴨式”教學(xué)，而是有針對性的進(jìn)行教學(xué)，極大地提高了教學(xué)效率，并且能夠很好的促進(jìn)學(xué)習(xí)者的全面發(fā)展。但是現(xiàn)階段的一些在線學(xué)習(xí)平臺通過對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)習(xí)慣數(shù)據(jù)的計算，無法得出學(xué)習(xí)者的現(xiàn)有知識結(jié)構(gòu)和對知識的掌握程度，對于學(xué)習(xí)者需要的資源推送的精準(zhǔn)度不高，因此本文構(gòu)建了一個運用學(xué)習(xí)分析技術(shù)根據(jù)學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的模型，來對教學(xué)資源給學(xué)習(xí)者進(jìn)行精準(zhǔn)推送。

2 ?基于學(xué)習(xí)分析的個性化資源精準(zhǔn)推送 模型

資源精準(zhǔn)推送模型構(gòu)建的目標(biāo)是能依據(jù)平臺針對學(xué)生所建立的學(xué)習(xí)者模型進(jìn)行計算了解到的學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，并且能夠精準(zhǔn)的為學(xué)生選擇出符合學(xué)生所需要的學(xué)習(xí)資源。個性化學(xué)習(xí)資源精準(zhǔn)推送模型的基礎(chǔ)運行原理如圖1所示。

圖1 ?基礎(chǔ)運行原理

Fig.1 ?Basic operating principle

資源推送模型的作用是根據(jù)所收集到的學(xué)生在進(jìn)行學(xué)習(xí)活動的時候所產(chǎn)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，運用學(xué)習(xí)分析技術(shù)了解到學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和特點，并自動為學(xué)生提供適應(yīng)其個人特色的個性化學(xué)習(xí)資源。學(xué)生學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包括學(xué)習(xí)者的檢測分?jǐn)?shù)、累計線上學(xué)習(xí)時長、知識點的學(xué)習(xí)頻次、不同課程間學(xué)生的成績差異等可量化數(shù)據(jù)。以及學(xué)生瀏覽過的資源種類、學(xué)習(xí)者做過的題、學(xué)習(xí)者的錯題記錄等。本模型所推送的資源包括教師講解視頻、習(xí)題、案例、拓展知識等。如圖2，模型總共包含三個層次結(jié)構(gòu)。

圖2 ?個性化學(xué)習(xí)資源精準(zhǔn)推送模型

Fig.2 ?Personalized learning resource

precision push model

2.1 ?數(shù)據(jù)采集層

數(shù)據(jù)采集層是以可視化人機交互界面的形式呈現(xiàn)的，以便于學(xué)習(xí)者進(jìn)行使用。數(shù)據(jù)采集層是學(xué)習(xí)者運用這個平臺時填寫的所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格問卷以及進(jìn)行學(xué)習(xí)的過程中進(jìn)行人機交互的時候，記錄下學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動態(tài)數(shù)據(jù)的層級。這些動態(tài)數(shù)據(jù)主要是學(xué)生在第一次使用平臺時進(jìn)行注冊所填寫的注冊信息，比如基本的姓名、年齡、職業(yè)、收入、學(xué)歷、學(xué)習(xí)動機、對學(xué)習(xí)的期望、社會背景等;學(xué)習(xí)者在使用平臺的過程中使用搜索功能進(jìn)行檢索信息時所產(chǎn)生的搜索記錄;學(xué)習(xí)者在使用平臺的過程中瀏覽的感興趣的學(xué)習(xí)資源所產(chǎn)生的瀏覽歷史包括瀏覽次數(shù)、頻率、停留時間等。系統(tǒng)依據(jù)這些數(shù)據(jù)構(gòu)建出學(xué)習(xí)者模型，建立學(xué)習(xí)者模型的流程如圖3所示。

圖3 ?學(xué)習(xí)者模型建模過程

Fig.3 ?Learner model modeling process

隨著學(xué)習(xí)者在進(jìn)行學(xué)習(xí)活動時，能夠熟練運用的知識層次隨時發(fā)生變化，數(shù)據(jù)采集層的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)需要不斷跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，并且保存這些數(shù)據(jù)到學(xué)生信息數(shù)據(jù)庫中，不斷根據(jù)最新的數(shù)據(jù)，為學(xué)生篩選出符合的資源并進(jìn)行精準(zhǔn)推送。

2.2 ?數(shù)據(jù)分析層

數(shù)據(jù)分析層主要包括基本信息分析模塊、學(xué)習(xí)分析模塊、資源推送模塊和系統(tǒng)管理模塊。

基本信息分析模塊是對收集到的注冊信息、搜索歷史、瀏覽記錄和錯題記錄等信息進(jìn)行分析。、包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)鍵詞的提取、分析、去重和過濾等過程。關(guān)鍵詞提取這一過程主要是對學(xué)習(xí)者的瀏覽、搜索過程中的關(guān)鍵詞進(jìn)行提取，在將學(xué)習(xí)者搜索過程中的關(guān)鍵詞提取出來之后，將這些關(guān)鍵詞根據(jù)其所屬科目進(jìn)行分類，在分類的過程中同時對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將重復(fù)的、冗余的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，然后將整合之后的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中。同時存入數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)還有根據(jù)學(xué)習(xí)者在做題過程中產(chǎn)生的錯題所生成的關(guān)鍵詞。在這些關(guān)鍵詞都存入數(shù)據(jù)庫中之后，再對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的清理，使數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中節(jié)省所占用的空間，方便接下來對數(shù)據(jù)的調(diào)用。

學(xué)習(xí)分析模塊是對學(xué)習(xí)者的成績、在線學(xué)習(xí)時長和單個知識點的學(xué)習(xí)次數(shù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。根據(jù)分析結(jié)果從資源庫的海量資源里選出適合學(xué)生個人特色的資源，并且進(jìn)行精準(zhǔn)推送給學(xué)習(xí)者。

系統(tǒng)管理模塊的核心功能是對學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中不斷產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)更新替換。由于學(xué)生是始終處于持續(xù)的學(xué)習(xí)狀態(tài)，學(xué)習(xí)者所掌握的知識結(jié)構(gòu)和對知識的把握程度是不斷變化的，

資源推送模塊是根據(jù)基本信息分析模塊和學(xué)習(xí)分析模塊得出的數(shù)據(jù)，再進(jìn)行整理分析從教學(xué)資源數(shù)據(jù)庫中選擇出適應(yīng)學(xué)生的個性化特征的資源推薦給學(xué)習(xí)者。

在將這些數(shù)據(jù)資料處理完成之后，接下來進(jìn)行的就是依據(jù)學(xué)習(xí)者在進(jìn)行學(xué)習(xí)活動所產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并得出相應(yīng)的結(jié)論。數(shù)據(jù)分析主要就是對將學(xué)習(xí)者在瀏覽、搜索以及錯題記錄等。數(shù)據(jù)分析層的主要功能是通過對學(xué)生更加傾向的學(xué)習(xí)類型所具有的特點進(jìn)行分析，同時再依據(jù)學(xué)生登入系統(tǒng)平臺是填寫的學(xué)習(xí)風(fēng)格問卷對學(xué)生進(jìn)行學(xué)習(xí)者特征構(gòu)建。而且數(shù)據(jù)分析層還必須對學(xué)生。數(shù)據(jù)分析層同時也要將學(xué)生當(dāng)前的學(xué)習(xí)狀態(tài)、在學(xué)習(xí)過程中的互動情況、學(xué)習(xí)內(nèi)容的完成度以及學(xué)習(xí)者對知識學(xué)習(xí)的路徑進(jìn)行分析，最后系統(tǒng)進(jìn)行建立學(xué)習(xí)者的模型庫、學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)庫等。其中，學(xué)習(xí)者特征模型庫的主要功能是對學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)偏好和學(xué)習(xí)風(fēng)格等進(jìn)行記錄;學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)庫的核心功能是將學(xué)習(xí)者當(dāng)前對于學(xué)習(xí)內(nèi)容的完成情況進(jìn)行統(tǒng)計記錄并存在MySQL數(shù)據(jù)庫中。

2.3 ?資源推送層

資源推送層的主要工作是先根據(jù)數(shù)據(jù)分析層使用學(xué)習(xí)分析技術(shù)對學(xué)生在進(jìn)行學(xué)習(xí)活動的時候所產(chǎn)生的一系列的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在分析完成之后系統(tǒng)能得出具有學(xué)生個人特色的個性化特征，將這些分析出的個性化特征數(shù)據(jù)發(fā)送到資源推送層，然后資源推送層根據(jù)分析層分析出來的結(jié)果與資源庫里的資源進(jìn)行匹配。在建立的學(xué)習(xí)資源的數(shù)據(jù)庫中，學(xué)習(xí)資源的存儲結(jié)構(gòu)是以樹狀結(jié)構(gòu)存在的[8]，最上面的知識節(jié)點代表了一級知識節(jié)點，在一級知識節(jié)點下方分出了若干的知識節(jié)點，這表示二級知識節(jié)點，在從二級知識節(jié)點下方分支出了若干的分支，這表示三級知識節(jié)點，以此類推。數(shù)據(jù)分析層分析出來的結(jié)果傳送到資源推送層之后，由資源推送層依次根據(jù)知識點的層級結(jié)構(gòu)，依據(jù)該學(xué)習(xí)者的特點從資源庫中選出相匹配的資源主要是根據(jù)學(xué)習(xí)者的特征和與之相匹配的資源特征進(jìn)行推送，從而達(dá)到學(xué)習(xí)資源的精準(zhǔn)推送。

3 ?學(xué)習(xí)資源精準(zhǔn)推送模型應(yīng)用案例

以某一學(xué)習(xí)資源推送平臺上的某一學(xué)習(xí)者為應(yīng)用研究對象。

該學(xué)習(xí)者進(jìn)入平臺進(jìn)行了一系列的個人信息輸入以及檢索、瀏覽等操作后，平臺根據(jù)獲取到的該學(xué)生的一般特征和學(xué)習(xí)者進(jìn)入系統(tǒng)是所填寫的學(xué)習(xí)風(fēng)格問卷進(jìn)行分析，進(jìn)而構(gòu)建出學(xué)習(xí)者模型。系統(tǒng)根據(jù)所建立的學(xué)習(xí)者模型給學(xué)習(xí)者實行資源推送，根據(jù)該學(xué)習(xí)者所填的學(xué)習(xí)風(fēng)格問卷可以得知，該學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格為沉思型、直覺型、視覺型、序列型[9]，所以對學(xué)習(xí)者進(jìn)行資源推薦的順序為學(xué)習(xí)提綱——學(xué)習(xí)資源——單元練習(xí)——案例分析——單元總結(jié)——單元測試——討論。因為學(xué)習(xí)者為沉思型，所以將討論環(huán)節(jié)放在了最后的一個環(huán)節(jié)來進(jìn)行，以減小學(xué)習(xí)者由于討論環(huán)節(jié)所帶來的壓力;由于學(xué)習(xí)者為直覺型，善于發(fā)現(xiàn)事物之間的關(guān)系，所以可以呈現(xiàn)一些與所學(xué)知識點相關(guān)聯(lián)的知識點進(jìn)行學(xué)習(xí);而且學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格還是視覺型，因此可以進(jìn)行資源推送時，優(yōu)先推送圖表、流程圖、影片等內(nèi)容;該學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格為序列型，這是代表學(xué)習(xí)者的在進(jìn)行知識點的學(xué)習(xí)時所習(xí)慣的學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)習(xí)慣，所以平臺根據(jù)當(dāng)前該學(xué)生的學(xué)習(xí)特征，按照序列型進(jìn)行篩選資源從而給學(xué)習(xí)者進(jìn)行推送，該學(xué)生在進(jìn)行學(xué)習(xí)活動時也可以按照自己在學(xué)習(xí)時的習(xí)慣和喜好對知識點來自主選擇。當(dāng)系統(tǒng)所推送的資源無法符合該學(xué)生的學(xué)習(xí)需要時，學(xué)習(xí)者可以自主地進(jìn)行點擊相關(guān)的知識點進(jìn)行學(xué)習(xí)，進(jìn)而建立具有個人風(fēng)格的知識結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)風(fēng)格。

該學(xué)生已經(jīng)研究了一段時間之后，資源推模型分析基礎(chǔ)上，學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)時的數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)者模型進(jìn)行更新。在當(dāng)前狀態(tài)下，該學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格更新為沉思型、直覺型、視覺型、綜合型。在該學(xué)生進(jìn)入平臺之后，系統(tǒng)根據(jù)當(dāng)前的學(xué)習(xí)風(fēng)格結(jié)合所要學(xué)習(xí)的知識點，為該學(xué)習(xí)者選擇的學(xué)習(xí)活動順序為學(xué)習(xí)提綱——學(xué)習(xí)資源——案例分析——單元練習(xí)——單元總結(jié)——單元測試——討論。學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行了變化，由之前的感悟型變成了直覺型，同時先前的序列型也變成了綜合型，由于該學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣有了變化，系統(tǒng)推送的學(xué)習(xí)活動順序也發(fā)生了變化，先進(jìn)行案例分析之后再進(jìn)行單元練習(xí)。與此同時，系統(tǒng)在進(jìn)行資源推送的過程中，資源的推送的先后順序也進(jìn)行了改變。在進(jìn)行學(xué)習(xí)活動時，所有的資料選擇都基于該學(xué)生在學(xué)習(xí)時產(chǎn)生數(shù)據(jù)和實際的教學(xué)需求。構(gòu)建的學(xué)習(xí)者模型僅適用于當(dāng)前的學(xué)習(xí)者對某一知識點的學(xué)習(xí)需求。

4 ?總結(jié)

隨著數(shù)字校園、智慧課堂等新型課堂授課方式的推行，有越來越多的學(xué)生的學(xué)習(xí)情況被數(shù)字化轉(zhuǎn)化成數(shù)據(jù)從而記錄下來，這些大量的學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)就匯聚在一起，組成了大數(shù)據(jù)。而伴隨著基于網(wǎng)絡(luò)的教學(xué)方式正在逐漸普及，關(guān)于個性化資源的推送也日漸成為熱點話題。

參考文獻(xiàn)

[1]張小波， 付達(dá)杰. 網(wǎng)絡(luò)信息資源個性化推薦中隱私保護(hù)的研究[J]. 軟件， 2015， 36（4）： 62-66.

[2]安政磊， 姚文斌. 一種基于用戶購買意向的個性化推薦模型[J]. 軟件， 2015， 36（12）： 80-82.

[3]申晉祥， 鮑美英. 基于 Hadoop 平臺的優(yōu)化協(xié)同過濾推薦算法研究[J]. 軟件， 2018， 39（12）： 01-05.

[4]李青， 王濤. 學(xué)習(xí)分析技術(shù)研究與應(yīng)用現(xiàn)狀述評[J]. 中國電化教育， 2012（08）： 129-133.

[5]吳永和， 陳丹， 馬曉玲， 曹盼， 馮翔， 祝智庭. 學(xué)習(xí)分析： 教育信息化的新浪潮[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志， 2013， 31（04）： 11-19.

[6]何克抗. “學(xué)習(xí)分析技術(shù)”在我國的新發(fā)展[J]. 電化教育研究， 2016， 37（07）： 5-13.

[7]顧小清， 張進(jìn)良， 蔡慧英. 學(xué)習(xí)分析： 正在浮現(xiàn)中的數(shù)據(jù)技術(shù)[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志， 2012， 30（01）： 18-25.

[8]劉清堂， 王洋， 雷詩捷， 張思. 教育大數(shù)據(jù)視角下的學(xué)習(xí)分析應(yīng)用研究與思考[J]. 遠(yuǎn)程教育雜志， 2017， 35（03）： 71-77.

[9]代超， 鄧中亮. 基于Netty 的面向移動終端的推送服務(wù)設(shè)計[J]. 軟件， 2015， 36（12）： 01-04.

[10]許益通， 張冰雪， 趙逢禹. 基于學(xué)習(xí)風(fēng)格的自適應(yīng)學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦研究[J]. 軟件， 2018， 39（4）： 01-08.