導(dǎo)語：Web數(shù)據(jù)開發(fā)在遠(yuǎn)程教學(xué)中的使用一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

【摘要】本文對webmining在遠(yuǎn)程教育中應(yīng)用進(jìn)行了研究,并通過對遠(yuǎn)程教育Web日志的分析，獲得關(guān)于學(xué)生學(xué)習(xí)的信息，根據(jù)其接受教育的對象存在著很多個(gè)性差異，基于Web數(shù)據(jù)挖掘提出了一個(gè)個(gè)性化遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)和個(gè)性化服務(wù)的主要理念，使用WebUseMining技術(shù)對web日志信息進(jìn)行挖掘，并利用這些信息建立起一個(gè)智能化、個(gè)性化基于web數(shù)據(jù)庫的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)，從而更好地改進(jìn)遠(yuǎn)程教育的服務(wù)。

【關(guān)鍵詞】Web數(shù)據(jù)挖掘，遠(yuǎn)程教育，個(gè)性化學(xué)習(xí),個(gè)性化服務(wù)

1、引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)的深入發(fā)展，人們對于各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的需求正在急劇增加，同時(shí)各類網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的競爭也日益加劇。如何為用戶提供更好的服務(wù)，是當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)商們所急需解決的問題?；谶@種需求，個(gè)性化的Web服務(wù)研究正成為目前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。

遠(yuǎn)程教育以其便利、快捷、隨意的時(shí)間安排和廉價(jià)的收費(fèi)正逐漸成為人們接受教育的一種新興的途徑，遠(yuǎn)程教育作為一種學(xué)習(xí)手段，適用于高等教育、職業(yè)教育和成人教育。其教育對象存在著極大的差異性，主要體現(xiàn)在：個(gè)人學(xué)習(xí)目標(biāo)的不同、學(xué)習(xí)能力的不同、認(rèn)知風(fēng)格不同。所以就需要針對性的提供差異性的教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)安排。而在現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育模式下，學(xué)生學(xué)習(xí)的過程就是在遠(yuǎn)程教育網(wǎng)站頁面中跳轉(zhuǎn)活動(dòng)的過程，他們的每個(gè)活動(dòng)都是以教育網(wǎng)站上的一個(gè)頁面對象的點(diǎn)擊操作，這些點(diǎn)擊操作都能被完整地記錄在系統(tǒng)日志中，通過對日志的分析挖掘，一方面可以找出學(xué)生行為模式；另一方面，可以分析出遠(yuǎn)程教育網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)組織是不是符合學(xué)生和教師學(xué)習(xí)和教學(xué)的規(guī)律。所以，將Web挖掘運(yùn)用于遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)中，使之量身定做地為每個(gè)個(gè)體提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)方案，從而進(jìn)一步指導(dǎo)網(wǎng)站建設(shè)，是遠(yuǎn)程教育獲得進(jìn)一步發(fā)展的一個(gè)重要手段.

2.遠(yuǎn)程教育與WebMining

2.1遠(yuǎn)程教育

現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育是當(dāng)代社會經(jīng)濟(jì)和科技發(fā)展到一定程度以后所出現(xiàn)的一種新的遠(yuǎn)程教育模式。它是在計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星系統(tǒng)的支持下，實(shí)現(xiàn)異地同步的圖像、聲音以及教學(xué)雙方的交流互動(dòng)教學(xué)對傳統(tǒng)的教育模式帶來了一場全新的革命，其顯著特點(diǎn)是：

1）完全動(dòng)態(tài)：各種學(xué)習(xí)資源是動(dòng)態(tài)的，能夠采用多種交互方式進(jìn)行上下傳，最新的教學(xué)信息也可以及時(shí)地反映到網(wǎng)上；

2）實(shí)時(shí)交互：能與教師、專家進(jìn)行即時(shí)交流；

3）易于協(xié)作：學(xué)習(xí)者能夠按照某種劃分方式組成各種類型的小組，相互協(xié)作完成一定的課題項(xiàng)目，而且能夠在需要的時(shí)候得到教師、專家的幫助；

4）適應(yīng)性學(xué)習(xí)方式：學(xué)習(xí)者可以根據(jù)個(gè)人的程度和喜好按排制定自己的學(xué)習(xí)計(jì)劃，教學(xué)內(nèi)容能根據(jù)其選擇動(dòng)態(tài)構(gòu)建；

5）新穎全面：學(xué)校提供了豐富的而且不斷更新升級的學(xué)習(xí)資源，學(xué)生能夠很方便取得最好最新的學(xué)習(xí)資源，并以自己喜歡的格式展現(xiàn)出來。

這些特點(diǎn)反映了這樣一個(gè)趨勢，學(xué)習(xí)者不再是被動(dòng)的接收教師的知識，他會主動(dòng)去獲取相關(guān)信息其自主能力越來越強(qiáng)，由此對遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)提出了越來越高的要求，遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)應(yīng)該也是一個(gè)能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者行為信息不斷學(xué)習(xí)變化的系統(tǒng)，于是如何能夠從眾多的訪問者的大量訪問記錄中提取其行為信息來指導(dǎo)系統(tǒng)，從而提供更加完善服務(wù)就成為我們必須考慮的問題。

2.2WebMining

Internet的蓬勃發(fā)展使WebMining成為一個(gè)熱點(diǎn)。WebMining就是針對包括Web頁面內(nèi)容、頁面之間的結(jié)構(gòu)、用戶訪問信息等在內(nèi)的各種Web數(shù)據(jù)，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法提取抽象的、潛在的、有用的知識。Web站點(diǎn)中主要有三類數(shù)據(jù)：內(nèi)容數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)。同時(shí)WebMining是指在WWW上挖掘有趣的、潛在的、有用的模式和信息的過程。也分成三類：WebContentMining、WebStructureMining、WebUsageMining。

WebContentMining是對Web頁面內(nèi)容進(jìn)行挖掘，從Web數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)信息。盡管人們可以直接從網(wǎng)上通過抓取建立索引，實(shí)現(xiàn)檢索服務(wù)來獲得資源，但是大量的“隱藏”信息只能通過內(nèi)容挖掘來自動(dòng)挖掘。

WebStructureMining是對Web頁面之間的結(jié)構(gòu)進(jìn)行挖掘。在整個(gè)Web空間，有用的知識不僅包含在頁面的內(nèi)容中，而且也包含在頁面的結(jié)構(gòu)中。Web結(jié)構(gòu)挖掘主要針對的就是頁面的超鏈接結(jié)構(gòu)，如果有較多的超鏈接指向它，那么該頁面就是重要的，發(fā)現(xiàn)的這種知識可用來改進(jìn)搜索路徑等。

WebContentMining和WebStructureMining的對象都是網(wǎng)絡(luò)上的原始數(shù)據(jù)，而WebUsageMining不同于它們。它面對的是用戶和網(wǎng)絡(luò)交互過程中抽取出來的二手?jǐn)?shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要是用戶在訪問Web時(shí)在Web日志(logs)里留下的信息，以及其它一些交互信息，包括：訪問日期、時(shí)間、用戶IP地址、服務(wù)器IP地址、方法、所請求URL資源、服務(wù)器響應(yīng)狀態(tài)、用戶、發(fā)送字節(jié)等。WebUsageMining就是對ServerLogs、ErrorLogs、CookieLogs等日志信息，以及用戶的注冊數(shù)據(jù)等進(jìn)行挖掘，以發(fā)現(xiàn)有用信息，并對學(xué)生訪問留下的日志文件進(jìn)行分析提取，獲得關(guān)于學(xué)生學(xué)習(xí)的信息，作為對學(xué)生提供教學(xué)服務(wù)的依據(jù)。

學(xué)生在訪問網(wǎng)站時(shí)會留下許多信息。WebUsageMining技術(shù)能對這些信息進(jìn)行挖掘，并利用這些信息建立起一個(gè)智能化的、個(gè)性化的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)通過對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的分析和研究，了解和掌握學(xué)生學(xué)習(xí)的情況、需求、能力、進(jìn)度、興趣等，及時(shí)調(diào)整學(xué)習(xí)計(jì)劃，呈現(xiàn)符合個(gè)性的學(xué)習(xí)資源，使得每一個(gè)學(xué)生身邊仿佛有了能針對自身特點(diǎn)進(jìn)行教學(xué)的“老師”而獲得個(gè)性化的教學(xué)服務(wù)

Web使用記錄挖掘的主要目標(biāo)則是從Web網(wǎng)站的訪問日志記錄中獲取感興趣的模式，每個(gè)Web服務(wù)器都能有訪問日志文件，它記錄了訪問者的訪問和交互的信息。通過分析這些數(shù)據(jù)可以幫助網(wǎng)站管理者理解用戶的行為和Web結(jié)構(gòu)，從而改進(jìn)站點(diǎn)的設(shè)計(jì)。

3、WebUsageMining技術(shù)

個(gè)性化的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)有許多可實(shí)現(xiàn)的方案和技術(shù)，基于WebMining系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸入一般有系統(tǒng)日志文件、用戶與系統(tǒng)交互數(shù)據(jù)（如學(xué)生注冊信息、考試成績等），但WebUsageMining技術(shù)主要用于對系統(tǒng)日志信息的挖掘。雖然WebUsageMining在具體實(shí)現(xiàn)時(shí)采用的結(jié)構(gòu)和技術(shù)各不相同，但其主要過程都包括預(yù)處理、模式發(fā)現(xiàn)和模式分析。

3．1.預(yù)處理

預(yù)處理是Web挖掘中最關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)，其質(zhì)量關(guān)系到使用挖掘過程和模式分析過程的質(zhì)量。預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、用戶識別、會話識別、路徑補(bǔ)充和事件識別。

數(shù)據(jù)清洗其目的在于把日志文件中一些與數(shù)據(jù)分析、挖掘無關(guān)的項(xiàng)清除掉，如剔除CS-Uri-Stem項(xiàng)。還可剔除用戶請求訪問失敗的記錄，及用戶請求方法中不是GET的記錄。

用戶識別這是預(yù)處理的第二步，因?yàn)槿罩疚募皇怯涗浟酥鳈C(jī)或服務(wù)器的IP地址，而要識別每一個(gè)用戶，則可采用Cookie技術(shù)和用一些啟發(fā)規(guī)則來幫助識別。

會話識別在時(shí)間區(qū)段較大的Web服務(wù)器日志中，用戶有可能多次訪問該站點(diǎn)。會話識別的目的就是將用戶的訪問記錄劃分成單個(gè)的會話。一般采用超時(shí)識別，如果用戶請求的頁面之間的時(shí)間超過一定間隔，則認(rèn)為用戶開始了一個(gè)新的會話。

路徑補(bǔ)充確認(rèn)Web日志中是否有重要的頁面訪問記錄被遺漏，這個(gè)問題的產(chǎn)生是由于Cache的存在所致。路徑補(bǔ)充的任務(wù)就是將這些遺漏的請求補(bǔ)充到用戶會話文件之中，也可以根據(jù)引用日志和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)提供的信息把路徑補(bǔ)充完整。

事件識別事件識別是與要挖掘什么樣的知識有關(guān)，將用戶會話針對挖掘活動(dòng)的特定需要進(jìn)行事件定義。識別事件的方法有二：一個(gè)是ReferenceLength，一個(gè)是MaximalForwardReference。

3．2.模式發(fā)現(xiàn)（挖掘算法）

這個(gè)過程主要用一些挖掘算法來挖掘出規(guī)則、模式等。WebUsageMining中用到的Web日志分析及用戶行為模式的挖掘方法，主要用了統(tǒng)計(jì)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類、聚類、序列模式等技術(shù)。

統(tǒng)計(jì)分析是分析用戶行為最常用的方法。通過求出現(xiàn)率、求平均、求中值等，統(tǒng)計(jì)最常訪問的網(wǎng)頁，每頁平均訪問的時(shí)間，瀏覽路徑的平均長度等，以獲得用戶訪問站點(diǎn)的基本信息。除此，還能提供有限的低層次的錯(cuò)誤分析，比如檢測未授權(quán)入口點(diǎn)，找出最常見不變的URL等。在遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)中，可以分析該學(xué)生的訪問次數(shù)，總停留時(shí)間；該學(xué)生訪問的課程數(shù)；該學(xué)生對哪些課程停留時(shí)間較長等，還可統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站某個(gè)時(shí)間段內(nèi)訪問的次數(shù)，訪問次數(shù)最多的URL地址等。

關(guān)聯(lián)規(guī)則是通過分析用戶訪問網(wǎng)頁間的潛在聯(lián)系而歸納出的一種規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則是如下的一種形式規(guī)則，如80%的用戶訪問Web頁面/company/product1時(shí)，也訪問了/company/product2，即只要訪問頁面A就有可能訪問B（或C……），在WebUsageMining中，人們經(jīng)常使用的就是Apriori算法或其變形算法。在遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)中，關(guān)聯(lián)規(guī)則可發(fā)現(xiàn)用戶會話中經(jīng)常被學(xué)生一起訪問的頁面集，這些頁面之間并沒有順序關(guān)系，我們可以根據(jù)這些學(xué)生群的相同興趣進(jìn)行教學(xué)安排。同時(shí)，關(guān)聯(lián)規(guī)則還可作為啟發(fā)規(guī)則為遠(yuǎn)程學(xué)生預(yù)取可能請求的頁面，以減少等待時(shí)間，建立起一個(gè)方便有效的學(xué)習(xí)環(huán)境。

聚類是把一組組個(gè)體按照相似性歸并成若干類別。在WebUsageMining領(lǐng)域包含著兩種聚類，即用戶聚類和頁聚類?！绊摼垲悺睂?nèi)容相關(guān)的頁面歸在一個(gè)網(wǎng)頁組，對網(wǎng)上搜索引擎及提供上網(wǎng)幫助很有用；“用戶聚類”是將具有相似訪問特性的用戶歸在一起，在電子商務(wù)的市場分割和為用戶提供個(gè)性化服務(wù)中，能發(fā)揮巨大作用。

分類即將一組組個(gè)體分門別類的歸入預(yù)先設(shè)定好的幾個(gè)類中。在WebUsageMining領(lǐng)域，分類主要在于發(fā)展屬于特定類的用戶模型。它要求抽取出最能反映一個(gè)給定類的特性，通過誘導(dǎo)學(xué)習(xí)機(jī)制和分類的過程，并通過用戶歸入某一特定類，以對同一類別中的用戶提供相似的。分類的服務(wù)方法有：決策樹、貝葉斯算法、K近鄰分類器等。

在遠(yuǎn)程教學(xué)中，可通過學(xué)生填寫的個(gè)人信息及學(xué)生訪問行為模式的分析，用分類或聚類方法劃分相似學(xué)生群體或個(gè)體，以提供相似或個(gè)性化的教學(xué)。遠(yuǎn)程教育中的協(xié)作性學(xué)習(xí)也非常重要。根據(jù)關(guān)聯(lián)、分類分析，準(zhǔn)確劃分目標(biāo)群體，為小組分類提供可能性和依據(jù)。小組學(xué)習(xí)也是為學(xué)生個(gè)性化服務(wù)的最好模式之一。

序列模式試圖找出頁面依照時(shí)間順序出現(xiàn)的內(nèi)在模式。如訪問Web頁面/company/products的客戶中，有30%的人曾在過去的一星期里用關(guān)鍵字M在Yahoo上做過查詢。序列模式可以用來做用戶的瀏覽趨勢分析，即一組數(shù)據(jù)項(xiàng)之后出現(xiàn)另一組數(shù)據(jù)項(xiàng)，從而形成一組按時(shí)間排序的會話，以預(yù)測未來的訪問模式，這將有助于針對特別用戶群安排特定內(nèi)容。通過序列模式研究，可以解決遠(yuǎn)程教育中針對各種層次學(xué)生進(jìn)行因材施教的問題。

3．3.模式分析

模式分析是WebUsageMining中最后一項(xiàng)重要步驟。其通過選擇和觀察把發(fā)現(xiàn)的規(guī)則、模式和統(tǒng)計(jì)值轉(zhuǎn)換為知識，再經(jīng)過模式分析得到有價(jià)值的模式，即我們感興趣的規(guī)則、模式，采用可視化技術(shù)，以圖形界面的方式提供給使用者。

在個(gè)性化的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)中，除了對日志文件的挖掘，還要對用戶與站點(diǎn)的交互數(shù)據(jù)庫、課件樹、站點(diǎn)文件等進(jìn)行挖掘，對學(xué)生作業(yè)與考試的完成過程與結(jié)果及提問、答疑情況進(jìn)行分析，進(jìn)行全方位的個(gè)性化教學(xué)服務(wù)。

4.個(gè)性化服務(wù)

隨著因特網(wǎng)的發(fā)展和普及，越來越多的用戶利用搜索引擎來搜索網(wǎng)上信息。盡管搜索引擎的發(fā)展已較成熟，但人們在使用中卻發(fā)現(xiàn)要準(zhǔn)確、快速地查找自己所需的信息是越來越困難。主要原因有兩個(gè)：a一次搜索的檢索結(jié)果(一系列URL地址)可能有成千上萬條，而在這過于龐大的信息群中，有用信息只是其中的一小部分，并且常常發(fā)生收到或下載的信息難以消化的情況，即所謂的“認(rèn)知過載”。b．目前的搜索引擎都是服務(wù)器端軟件，用戶需要嚴(yán)格按照各種引擎所要求的格式輸入查詢詞，但種種限制使用戶不知道如何貼切地表達(dá)自己的信息需求，也不知道如何更準(zhǔn)確地尋找所需信息，即所謂的“迷航”。面對網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)的現(xiàn)狀，人們在尋求一種將信息用戶感興趣的信息主動(dòng)推薦給用戶的服務(wù)方式，這便是個(gè)性化信息服務(wù)。個(gè)性化信息服務(wù)是在對用戶及其需求了解的情況下，即通過用戶研究，從數(shù)量龐大、增長迅速、類型復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)信息中提取出用戶真正需要的那一小部分提交給用戶，是以“用戶為中心”的服務(wù)原則在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的具體體現(xiàn)。

5個(gè)性化的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)框架

5.1個(gè)性化的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)系統(tǒng)

實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)系統(tǒng)的關(guān)鍵就是在學(xué)習(xí)的各個(gè)階段對個(gè)體進(jìn)行差異化的分析和處理。首先需要對參加學(xué)習(xí)的個(gè)體情況進(jìn)行分類以安排相應(yīng)的教學(xué)內(nèi)容和進(jìn)程；其次在學(xué)習(xí)的過程中，知識表示的內(nèi)容需要根據(jù)對學(xué)習(xí)者的個(gè)性要求具有不同的形式；最后就是要對每一個(gè)階段的學(xué)習(xí)進(jìn)行相應(yīng)的評估和反饋。

個(gè)性化的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基本思路是對每一個(gè)主題知識的學(xué)習(xí)，分別提供初、中、高三個(gè)不同類別的學(xué)習(xí)方案。通過使用SLIQ算法進(jìn)行用戶分類，將學(xué)習(xí)者按學(xué)習(xí)能力分成不同的類別，類別會隨個(gè)體的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行調(diào)整，分類的依據(jù)是用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)情況歷史。

5.2用戶分類

不同的個(gè)體其背景各不相同，如個(gè)人的學(xué)習(xí)能力、興趣與學(xué)習(xí)習(xí)慣、原來基礎(chǔ)、努力程度，都存在巨大的差異。因此需要區(qū)分用戶群體，以便系統(tǒng)作出個(gè)性化的學(xué)習(xí)安排。對于每一個(gè)用戶都有很多屬性，有些顯然并不對個(gè)人的學(xué)習(xí)能力構(gòu)成影響，比如地址、電子郵件等。有些是和學(xué)習(xí)能力密切相關(guān)的，比如學(xué)歷、職業(yè)、年齡和學(xué)習(xí)情況。

當(dāng)用戶第一次注冊時(shí)，需要填寫有關(guān)個(gè)人信息，系統(tǒng)通過SLIQ算法得到的用戶類別信息將用戶歸入相應(yīng)類別。用戶所屬類別會根據(jù)用戶個(gè)人信息的修改和其學(xué)習(xí)情況的改變而更改，比如某用戶原先的學(xué)習(xí)能力為“低”，經(jīng)過一段時(shí)間的遠(yuǎn)程課程學(xué)習(xí)以后，其學(xué)習(xí)能力提高為“中”，此用戶的類別將被重新計(jì)算，這樣該用戶的學(xué)習(xí)等級就可能會被提升。

顯然由于用戶的個(gè)人資料會隨時(shí)間而發(fā)生更改，而且用戶的學(xué)習(xí)能力也會發(fā)生變化，所以挖掘過程需要定期進(jìn)行以保持結(jié)果的正確性。

5.3個(gè)性化的學(xué)習(xí)知識庫

學(xué)習(xí)知識庫按相應(yīng)的主題組織學(xué)習(xí)素材，把一個(gè)主題組織成圍繞問題和答案的一系列知識單元來進(jìn)行，對應(yīng)每個(gè)主題分解成若干知識單元。知識單元之間相互是有聯(lián)系的，聯(lián)系有可能是錯(cuò)綜復(fù)雜的，簡單的聯(lián)系可以是前序知識或后繼知識等；同時(shí)知識單元的掌握程度是由一組問題答案集來作為評估學(xué)生學(xué)習(xí)的效果，評估效果可以由評估模塊來測定，比如對這一單元知識是全部掌握、部分掌握、少量掌握還是沒有掌握；另外特定的知識單元對應(yīng)于不同水平的知識表示，以適合具有不同類別的學(xué)生學(xué)習(xí)。

5.4個(gè)性化的知識表示

知識表示是系統(tǒng)提供給不同類別的學(xué)生學(xué)習(xí)的課程知識界面，是預(yù)先準(zhǔn)備好的適合不同程度的學(xué)生學(xué)習(xí)的不同詳細(xì)程度的學(xué)習(xí)材料。

知識表示的示意如圖1：

知識表示可依據(jù)學(xué)生水平、背景的不同體現(xiàn)不同的層次：如簡單扼要的表示；帶相應(yīng)解釋、說明和示例的表示；配有詳盡解釋和大量參考鏈接的表示。通過提供不同層次的知識表示以適合學(xué)生的個(gè)體差異。當(dāng)然，不同的表示對應(yīng)的是同一個(gè)知識點(diǎn)的學(xué)習(xí)，所以對應(yīng)的問題集和期望的答案應(yīng)是一致的。

當(dāng)學(xué)生進(jìn)入某個(gè)主題知識的學(xué)習(xí)時(shí)，一個(gè)知識單元呈現(xiàn)內(nèi)嵌的知識給用戶，記錄他的反應(yīng)，更新其掌握水平，產(chǎn)生下一個(gè)知識表示，當(dāng)要求的掌握水平被達(dá)到了，則可轉(zhuǎn)入流程到另一個(gè)單元；如果沒有達(dá)到，則根據(jù)具體的掌握程度，或返回其前序知識的學(xué)習(xí)或提供更詳盡程度知識表示頁面的學(xué)習(xí)。因此學(xué)生的學(xué)習(xí)是根據(jù)其自身的基礎(chǔ)和掌握知識的快邁程度的不同而不同的。

6.個(gè)性化遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)實(shí)例

整個(gè)解決方案共分三大部分：第一部分是系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)；第二部分是系統(tǒng)的基本組成及工作流程；第三部分是實(shí)施和個(gè)性化服務(wù)支持。

1.基于Web的數(shù)據(jù)庫遠(yuǎn)程教育管理系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)

根據(jù)遠(yuǎn)程教育的實(shí)際需求和發(fā)展趨勢,提出基于Web的數(shù)據(jù)庫遠(yuǎn)程教育管理系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)如圖2所示.該數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)包括以下部分:

(1)Web瀏覽器,它是客戶端用于輸入查詢條件和顯示查詢結(jié)果的交互界面;

(2)Web服務(wù)器,它提供Internet服務(wù),管理HTML構(gòu)成的信息并提供對數(shù)據(jù)庫的存取接口以及用于接收用戶輸入的信息及形成查詢結(jié)果;

(3)TCP/IP(TransmissionControlProtocol/InternetProtocol),用于實(shí)現(xiàn)Web瀏覽器

圖2基于Web的數(shù)據(jù)庫遠(yuǎn)程教育管理系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖

與Web服務(wù)器之間的網(wǎng)絡(luò)信息交換;

（4)CGI(CommonGatewayInterface),它是Web服務(wù)器運(yùn)行外部程序的一種規(guī)范;

(5)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,用于實(shí)現(xiàn)課件的存儲和數(shù)據(jù)庫管理功能以及身份驗(yàn)證、計(jì)費(fèi)等,并提供分布式數(shù)據(jù)庫的搜索路徑和搜索規(guī)則,以有利于網(wǎng)絡(luò)資源共享和利用.

2.數(shù)據(jù)庫遠(yuǎn)程教育管理系統(tǒng)的基本組成及工作流程

數(shù)據(jù)庫遠(yuǎn)程教育管理系統(tǒng)的基本組成按功能可以大致分成如下幾部分:

(1)課件基本信息表

（2）課件存儲對應(yīng)表

（3）課件讀取權(quán)限表

（4）課件計(jì)費(fèi)表

（5）課件自測結(jié)果表

以課件基本信息表為例,其中包含的條目有:

課件編號、課件名稱、課程介紹、主講教師、開課單位、課程分類、瀏覽方式、計(jì)費(fèi)方法、可否下載等主要內(nèi)容,其它各表也均包含與自功能有關(guān)的項(xiàng)目,在此不一一列出.

對于某一訪問者,其簡單工作流程如圖3所示.

圖3訪問數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)工作流程

3、設(shè)計(jì)說明核心功能的特點(diǎn):

●以知識點(diǎn)為核心組織網(wǎng)絡(luò)教學(xué)：以知識點(diǎn)為核心組織網(wǎng)絡(luò)教學(xué)突破了傳統(tǒng)教學(xué)以章節(jié)為主線的教學(xué)方式，有利于教師準(zhǔn)確評估自己的教學(xué)效果，有利于學(xué)生對知識的準(zhǔn)確把握，有利于網(wǎng)絡(luò)教材的編寫制作，同時(shí)為建立智能化的學(xué)習(xí)跟蹤、智能答疑提供了基礎(chǔ)。

●自適應(yīng)的學(xué)習(xí)機(jī)制：根據(jù)學(xué)生瀏覽課件的情況，比如哪種知識點(diǎn)看到多少，頁面瀏覽時(shí)間長短，就可以判斷出學(xué)生背景知識水平，知識點(diǎn)的掌握情況，個(gè)人的學(xué)習(xí)能力強(qiáng)弱。根據(jù)這些判斷的結(jié)果動(dòng)態(tài)調(diào)整教學(xué)資源鏈接，提供最適合個(gè)人的學(xué)習(xí)資源，達(dá)到最佳的教學(xué)效果。同時(shí)為學(xué)生提供方便的個(gè)人資源管理工具，使學(xué)生能夠根據(jù)自己的需要組織自己的學(xué)習(xí)資源，與教師提供的資源形成互補(bǔ)，激發(fā)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的興趣，發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的優(yōu)勢。

●智能答疑系統(tǒng)：系統(tǒng)可以方便快捷地解答學(xué)生的問題，同時(shí)結(jié)合知識點(diǎn)的結(jié)構(gòu)分析學(xué)生問題的分布情況，指導(dǎo)教師采取進(jìn)一步的輔導(dǎo)措施。教師可以根據(jù)自身教學(xué)的情況調(diào)整知識點(diǎn)的結(jié)構(gòu)。

●對象的行為跟蹤：教師通過查看學(xué)生的在線學(xué)習(xí)記錄，能夠了解到學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，比如學(xué)生的自測情況，學(xué)生實(shí)驗(yàn)的完成情況，作業(yè)、測試成績等，使教師可以方便準(zhǔn)確的評估自己的教學(xué)效果。教師還可以根據(jù)學(xué)習(xí)跟蹤掌握學(xué)生在線行為，引導(dǎo)學(xué)生正確合理利用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源。教務(wù)人員也可以通過該系統(tǒng)了解教師的教學(xué)情況，評估教學(xué)質(zhì)量。

●學(xué)生自我測評：學(xué)生可以隨時(shí)向系統(tǒng)發(fā)出申請，系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生申請的難度要求和學(xué)生學(xué)習(xí)的范圍生成相應(yīng)的試卷。學(xué)生完成試卷后系統(tǒng)自動(dòng)批閱試卷并將批閱結(jié)果返回給學(xué)生，使學(xué)生能夠看到哪些知識點(diǎn)存在不足，以便在后續(xù)的學(xué)習(xí)過程中作相應(yīng)的調(diào)整。

●遠(yuǎn)程考試系統(tǒng)：教師可以選擇人工或智能組卷方式，生成試卷對學(xué)生進(jìn)行在線考試或測驗(yàn)。學(xué)生的考卷經(jīng)系統(tǒng)自動(dòng)評分后存入成績庫，教師可按需要獲得各類統(tǒng)計(jì)分析信息。

●先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)管理系統(tǒng)：以教學(xué)服務(wù)管理為核心功能，同時(shí)提供教學(xué)分析和電子結(jié)算功能。模塊化設(shè)計(jì)便于不同部門構(gòu)架適于自己的管理系統(tǒng)，通用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)交互為校際管理提供透明交互操作，教學(xué)行為分析與數(shù)據(jù)挖掘?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)教學(xué)調(diào)整管理提供反饋數(shù)據(jù)。

7、總結(jié)：

從發(fā)展來看,利用計(jì)算機(jī)互連網(wǎng)開展遠(yuǎn)程教育是必然趨勢,本文通過對Web日志的分析挖掘和對不同的用戶進(jìn)行分類并提供相應(yīng)的知識界面，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在大量的教學(xué)信息的基礎(chǔ)上，利用數(shù)據(jù)分析和挖掘工具，開發(fā)教育行為分析工具，指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)和教師教學(xué)，提出了一個(gè)遠(yuǎn)程個(gè)性化學(xué)習(xí)的框架模型。個(gè)性化學(xué)習(xí)的服務(wù)體現(xiàn)在學(xué)習(xí)知識庫的構(gòu)建、個(gè)性化學(xué)習(xí)資料的呈現(xiàn)和學(xué)習(xí)進(jìn)程的安排上。遠(yuǎn)程教育的真正優(yōu)勢在于提供符合用戶個(gè)體的個(gè)性化的學(xué)習(xí)安排，個(gè)性化的教育服務(wù)勢必會促進(jìn)遠(yuǎn)程教育的進(jìn)一步發(fā)展，從而提供給用戶更加滿意的服務(wù),可以相信,其應(yīng)用前景極為廣闊.

【參考文獻(xiàn)】

1教育部文件.現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育工程教育資源開發(fā)標(biāo)準(zhǔn).1999.10

2韓家煒，孟小峰，王靜，李盛恩.Web挖掘研究.計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展.2001.4：405~414

3朱明.數(shù)據(jù)挖掘.合肥：中國科技大學(xué)出版社，2002.5

4汪啟軍，申瑞民.基于Web的遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)模型的研究.計(jì)算機(jī)工程.2000.12：157~159

5施建生.伍衛(wèi)國.Web日志中挖掘用戶瀏覽模式的研究,西安交通大學(xué)學(xué)報(bào).2001.35(6)621~624

6宋擒豹，沈鈞毅.Web日志的高效多能挖掘算法.計(jì)算機(jī)與發(fā)展.2001.3：328-333

7朱曉云.WEB數(shù)據(jù)與個(gè)性化服務(wù)中應(yīng)用研究.情報(bào)雜志.2004.2

8李澤文基于WEB數(shù)據(jù)挖掘技術(shù).現(xiàn)代計(jì)算機(jī).2004.7

9童恒慶，梅清WEB日志挖掘數(shù)據(jù)預(yù)處理研究.現(xiàn)代計(jì)算機(jī).2004.3

10謝維奇基于“電大在線”遠(yuǎn)程教學(xué)平臺的WEB數(shù)據(jù)挖掘.教育信息化2004.10

11高巖胡靜濤WEB數(shù)據(jù)挖掘的原理、方法及用途2002.7

12陳恩紅等Web使用挖掘：從Web數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)用戶使用模式計(jì)算機(jī)科學(xué)．2001.5

13麗娜等.Web日志挖掘中的數(shù)據(jù)預(yù)處理的研究[J].計(jì)算機(jī)工程第26卷，第四期，2000年4月

14陳新中，李巖，謝永紅.Web挖掘研究.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2002（12）

15鄒濤、黃源、張福炎等基于WWW的文本信息挖掘情報(bào)學(xué)報(bào)1999（4）