基于数据挖掘的个性化课件资源组织
|
摘要
随着Internet的迅速崛起和信息高速公路的建设，网络教学已成为信息技术应用的重要课题，有许多关键技术需要解决。目前，绝大多数的网络课件不能根据学生本人的情况进行因材施教，如何组织适合学生学习的个性化课件是目前网络教学的一个研究课题。
本文主要从两个方面考虑个性化课件的资源组织：知识点组织；知识点资源选择。其中知识点组织包括课件结构组织和选择合适的知识点。
对于知识点个性化资源的选择，本文主要是利用学习知识点的历史记录进行分析。先建立关于某一特定知识点的资源选择数据仓库，运用决策树算法，找出学生特点、资源属性和学习效果之间的关系，为不同的学生学习此知识点时选择资源提供参考。
知识点的遍历过程即是课件的学习过程，本文从知识点之间关系的角度，建立知识点网络，给出了遍历课件知识点网络的个性化控制策略算法；至于选择适合的知识点，本文利用上面已建好的数据仓库，运用决策树方法，找出学生特点与知识点属性的关系，为制作课件时组织知识点提供参考。
With the spring of internet and the construction of information superhighway, learning via the net has become the important task in information technology application, many key technology shoud be solved. Today, most net courseware can not present educational contents according to personal requirement and how to organize knolwdge-points and select resources for courseware is a issue.
Organizing resources for personal courseware has two aspects, one is knowledge- points organized, which includes building courseware structure and selecting suitable knowledge-point, and the other is selecting personal resources for this knowledge-point.
When selecting resoures for one knowledge-point ,we can take reference from the history records about this knowledge-point. Firstly, we built data-warehouse which subject is resource-selected. Secondly we attempted to apply the decision-tree into it and try to find the relation among the attributes of the resource and learner, and this conclusion will help people selcect resources for personal courseware.
In essence, learning courseware is the traverse of knowledge-points. We studied the relation of knowledge-points and give a personal control-tactical algriothms for learning knowledge-points . And this will help construct the personal courseware structure. As for selecting suitable knowledge-point, we also use the the history records metioned above, and attempt to find the regularation between the attributes of knowledge-point the characters of the learners.
本文主要从两个方面考虑个性化课件的资源组织：知识点组织；知识点资源选择。其中知识点组织包括课件结构组织和选择合适的知识点。
对于知识点个性化资源的选择，本文主要是利用学习知识点的历史记录进行分析。先建立关于某一特定知识点的资源选择数据仓库，运用决策树算法，找出学生特点、资源属性和学习效果之间的关系，为不同的学生学习此知识点时选择资源提供参考。
知识点的遍历过程即是课件的学习过程，本文从知识点之间关系的角度，建立知识点网络，给出了遍历课件知识点网络的个性化控制策略算法；至于选择适合的知识点，本文利用上面已建好的数据仓库，运用决策树方法，找出学生特点与知识点属性的关系，为制作课件时组织知识点提供参考。
With the spring of internet and the construction of information superhighway, learning via the net has become the important task in information technology application, many key technology shoud be solved. Today, most net courseware can not present educational contents according to personal requirement and how to organize knolwdge-points and select resources for courseware is a issue.
Organizing resources for personal courseware has two aspects, one is knowledge- points organized, which includes building courseware structure and selecting suitable knowledge-point, and the other is selecting personal resources for this knowledge-point.
When selecting resoures for one knowledge-point ,we can take reference from the history records about this knowledge-point. Firstly, we built data-warehouse which subject is resource-selected. Secondly we attempted to apply the decision-tree into it and try to find the relation among the attributes of the resource and learner, and this conclusion will help people selcect resources for personal courseware.
In essence, learning courseware is the traverse of knowledge-points. We studied the relation of knowledge-points and give a personal control-tactical algriothms for learning knowledge-points . And this will help construct the personal courseware structure. As for selecting suitable knowledge-point, we also use the the history records metioned above, and attempt to find the regularation between the attributes of knowledge-point the characters of the learners.
引文
[1]朱明 数据挖掘 中国科学技术大学出版社 2002
[2]Jiawei Han等 数据挖掘概念与技术 机械工业出版社 2001
[3]W．H．Inmon 数据仓库 机械工业出版社 2000
[4]高洪深 决策支持系统 清华大学出版社 2000．9
[5]Claude Seidaman SQL Server 2000数据挖掘技术指南1-117
[6]刘昆 合肥工业大学硕士论文 基于决策树的医疗数据分析 2001
[7]胡小刚 开发决策数据挖掘应用程序
[8]舒蓓，申瑞民，王家俊个性化的远程学习模型 计算机工程与应用 2001．9 90-96
[9]World Web Consortium(W3C):Extensive Markup Language(XML) specification 1.0[S].http://www.w3c.org, 1999
[10]Quinlan J R. Induction of decision tree. Machine Learning, 1986,1,81-106.
[11]Rajeev Rastogi, Kyuseok Shim. PUBLIC:A decision tree classifier that integrates building and pruning Proc of the 24th VLDB conference.New York:The VLDB Endowment, 1998.08 404-415.
[12]Ruimin Shen,Qijun Wang. A Distance-Learning Model Based on Web Mining[J].Shanghai Jiaotong University Computer Dept.of Science and Technology.
[13]赵晓娟 上海师范大学硕士论文 基于数据挖掘技术的油品销售决策支持系统的设计与实现 2002
[14]史忠植 知识发现 清华大学出版社 2002 1—56
[15]Microsoft Corporation Microsoft SQL Server 2000分析服务解析 科学出版社 2000
[16]胡宁静 谢申泉 ICAI课件的领域知识库忠知识点间联系的划分计算技术与自动化 2000．3 46—48
[17]谢申泉 知识点及其网络的特性分析 软件学报 1998．10 785—789
[18]徐小双 学习程序控制策略模型 电化教育研究 1999．2 51—67
[19]钟勇 尹传高 一个大型网上课件开发与学习平台的设计 计算机工程与应用 1998．8 52—75
[20]钟勇 尹传高 以知识点为特征的网上学习系统导航关系的分析与设计 计算机工程与应用 1999．11 102—104
[21]胡侃 基于大型数据仓库的数据挖掘：研究综述 软件学报 1998．9
[22]朱绍文等 决策树采掘技术及发展趋势 计算机工程 2000．3
[23]谭旭 王丽珍 卓明 利用决策树发掘分类规则的算法研究 云南大学学报 2000
[24]张伟 刘矗国等 数据挖掘发展研究 计算机科学 2001．7
[25]Quinlan J R. Simplifying decision trees. International Journal of Man-Machine Studies 1987, 27 221-234.
[26]J.R. Quinlan C4.5:Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmanm Publishers, San Mateo,CA, 1993
[27]QuinlanJ.R. MDL and Categorical Therories. ftp://ftp.cs, su.oz.au/pub/ml/q.m195.ps
[28]J.R. Quinlan Improved use of continuous attributes in C4.5. Journal of Artificial Intelligence Reserch 1996.4 77-90
[29]中国网络教育标准化委员会 学习管理系统(LMS)规范 2002．6
[30]中国网络教育标准化委员会 CELTS-3-1：学习对象元数据：信息模型规范 2002．8
[31]中国网络教育标准化委员会 CELTS-3．3(CD1．6)学习对象元数据规范实践指南 2002．8
[32]中国网络教育标准化委员会 CELTS-41-1教育资源建设技术规范信息模型 2002．8
[33]中国网络教育标准化委员会 CELTS-29．1(CD1．0)教育内容分级标准
[34]中国网络教育标准化委员会 CELTS-11-1学习者模型规范 2002．8
[35]中国网络教育标准化委员会 CELTS-11．3(CD1．6)学习者模型实践指南 2002．8
[2]Jiawei Han等 数据挖掘概念与技术 机械工业出版社 2001
[3]W．H．Inmon 数据仓库 机械工业出版社 2000
[4]高洪深 决策支持系统 清华大学出版社 2000．9
[5]Claude Seidaman SQL Server 2000数据挖掘技术指南1-117
[6]刘昆 合肥工业大学硕士论文 基于决策树的医疗数据分析 2001
[7]胡小刚 开发决策数据挖掘应用程序
[8]舒蓓，申瑞民，王家俊个性化的远程学习模型 计算机工程与应用 2001．9 90-96
[9]World Web Consortium(W3C):Extensive Markup Language(XML) specification 1.0[S].http://www.w3c.org, 1999
[10]Quinlan J R. Induction of decision tree. Machine Learning, 1986,1,81-106.
[11]Rajeev Rastogi, Kyuseok Shim. PUBLIC:A decision tree classifier that integrates building and pruning Proc of the 24th VLDB conference.New York:The VLDB Endowment, 1998.08 404-415.
[12]Ruimin Shen,Qijun Wang. A Distance-Learning Model Based on Web Mining[J].Shanghai Jiaotong University Computer Dept.of Science and Technology.
[13]赵晓娟 上海师范大学硕士论文 基于数据挖掘技术的油品销售决策支持系统的设计与实现 2002
[14]史忠植 知识发现 清华大学出版社 2002 1—56
[15]Microsoft Corporation Microsoft SQL Server 2000分析服务解析 科学出版社 2000
[16]胡宁静 谢申泉 ICAI课件的领域知识库忠知识点间联系的划分计算技术与自动化 2000．3 46—48
[17]谢申泉 知识点及其网络的特性分析 软件学报 1998．10 785—789
[18]徐小双 学习程序控制策略模型 电化教育研究 1999．2 51—67
[19]钟勇 尹传高 一个大型网上课件开发与学习平台的设计 计算机工程与应用 1998．8 52—75
[20]钟勇 尹传高 以知识点为特征的网上学习系统导航关系的分析与设计 计算机工程与应用 1999．11 102—104
[21]胡侃 基于大型数据仓库的数据挖掘：研究综述 软件学报 1998．9
[22]朱绍文等 决策树采掘技术及发展趋势 计算机工程 2000．3
[23]谭旭 王丽珍 卓明 利用决策树发掘分类规则的算法研究 云南大学学报 2000
[24]张伟 刘矗国等 数据挖掘发展研究 计算机科学 2001．7
[25]Quinlan J R. Simplifying decision trees. International Journal of Man-Machine Studies 1987, 27 221-234.
[26]J.R. Quinlan C4.5:Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmanm Publishers, San Mateo,CA, 1993
[27]QuinlanJ.R. MDL and Categorical Therories. ftp://ftp.cs, su.oz.au/pub/ml/q.m195.ps
[28]J.R. Quinlan Improved use of continuous attributes in C4.5. Journal of Artificial Intelligence Reserch 1996.4 77-90
[29]中国网络教育标准化委员会 学习管理系统(LMS)规范 2002．6
[30]中国网络教育标准化委员会 CELTS-3-1：学习对象元数据：信息模型规范 2002．8
[31]中国网络教育标准化委员会 CELTS-3．3(CD1．6)学习对象元数据规范实践指南 2002．8
[32]中国网络教育标准化委员会 CELTS-41-1教育资源建设技术规范信息模型 2002．8
[33]中国网络教育标准化委员会 CELTS-29．1(CD1．0)教育内容分级标准
[34]中国网络教育标准化委员会 CELTS-11-1学习者模型规范 2002．8
[35]中国网络教育标准化委员会 CELTS-11．3(CD1．6)学习者模型实践指南 2002．8