E-learning系統(tǒng)中知識資源的按需定制與服務組合方法研究.pdf

1、E-learning在很多領域內(nèi)都有著廣泛的應用，它是一種基于Internet的數(shù)字化教育形式。E-learning在一方面是指一種基于網(wǎng)絡的學習，在另一方面，它也包括了數(shù)字化學習，例如基于多媒體的學習。本文研究的E-learning中的知識學習是一個逐漸推進的過程，新知識的學習依賴于學習者已經(jīng)掌握的知識。
　　 對于E-learning系統(tǒng)，至今已經(jīng)有了很多研究，其中比較典型的研究方面有自適應的E-learning、個性化的E

2、-learning以及協(xié)同學習等等，這些研究都以學習者自身的情況為基礎，通常只是通過簡單的文本挖掘來對學習內(nèi)容進行處理，往往忽略了E-learning這一特殊研究領域獨具的特點。E-learning雖然便捷、高效，但由于E-learning環(huán)境的負載，仍存在很多的缺點和問題:第一，在系統(tǒng)所提供的龐大的資源庫中，學習者往往會出現(xiàn)學習中的迷航(Disorientation)問題，無法有效的定制學習方案;第二，E-learning系統(tǒng)涉及課程

3、網(wǎng)站資料等多種數(shù)據(jù)來源，有效的整合資源是一大挑戰(zhàn);第三，E-learning系統(tǒng)應該根據(jù)學習者自身學習基礎和興趣提供滿足個性化需求的服務。針對這些問題，本文對E-learning系統(tǒng)中知識資源的按需定制和服務組合方法進行研究，支持知識資源之問依賴關系的自識別。
　　 首先，本文根據(jù)機器學習和自然語言理解技術設計知識地圖自動生成的方法，知識地圖是以所有課程依賴關系為邊構成的有向圖，本文先根據(jù)課程的組織方式設計知識點發(fā)現(xiàn)算法，然后以

4、課程之問知識點的引用關系來判斷課程之問的依賴關系，并可以根據(jù)課程資料的更新與課程的增刪動態(tài)更新知識地圖;其次，本文采用工作流模型來設計E-learning系統(tǒng)中多個數(shù)據(jù)源的服務組合模型，規(guī)范了服務之間的建模、選擇和執(zhí)行流程，設計工作流引擎來完成服務的發(fā)現(xiàn)與選擇問題，具備良好的動態(tài)性，方便運行過程的監(jiān)控與管理。最后，由于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法沒有有效的利用學習者的學習興趣以及背景，針對這一缺點，本文提出了一種有效的推薦算法，在協(xié)同過濾算法

5、的基礎上，引入了認知函數(shù)、關聯(lián)函數(shù)，綜合考慮了時間效應和用戶偏好度，從而有效支持E-learning系統(tǒng)中知識資源的按需定制，滿足用戶的個性化需求。
　　 基于上述的設計，本文實現(xiàn)了一個面向SaaS的共享式E-learning系統(tǒng)，完善了用戶使用流程和服務的生命周期管理。系統(tǒng)可以自動識別課程間的依賴關系，滿足用戶知識發(fā)現(xiàn)與個性化定制的需求;系統(tǒng)以工作流引擎來組織各項資源向用戶提供服務，方便管理員監(jiān)控管理。由于學習者在使用該E-l