文摘
在传统的教学中,教师主要依赖书传授知识给学生,和学生主要是扩大他们的知识通过书籍,充实自己的知识储备。在网络教学中,网络建设是基础,资源建设是核心,教学应用是目的,教师和学生可以通过网络查询,和转让所需的内容存储库的教学信息资源、教学或学习。它是现代信息技术应用于教育的新成就,突破时间和空间的界限,从传统的课堂教学模式是不同的。基于DM技术,本文研究了网络教育资源的建设,收集各方面的属性信息的游客,建议游客最有趣的内容在把握的范围和特点的前提下游客的需求,调整更改用户的利益在任何时间删除从未访问的信息。使用DM技术,挖掘数据源可以获得的数据清洗。DM技术可分为分类和预测、聚类分析和关联分析功能。
1。介绍
随着科学技术的进步和信息技术的发展,大量的知识和信息社会产生的增多,和各行各业的越来越高的要求,员工的能力和素质。在传统的教学中,教师主要依赖书传授知识给学生,和学生也用书籍来拓宽自己的知识,充实自己的知识储备(1]。在网络教学中,网络建设是基础,教学资源建设是核心,和应用程序的目的。教师和学生通过网络查询,把所需的内容从数据库存储教学信息资源的信息,和教或学2,3]。网络教育,简而言之,是一个教学模式由使用媒体如电视和互联网。它是现代信息技术应用于教育的新成就,突破时间和空间的界限,从传统的课堂教学模式是不同的4]。目前,网络教学资源基础主要提供机械化的功能,比如浏览,下载,上传课件开发的基础上,材料,网络课程,课程计划,和其他教学资源。主要集中在“材料”,并不能反映“学习者”的想法。在线教育并不需要一个特定的地方,不限制年龄和教育背景,并且可以随时随地学习,也可以有选择地学习根据自己的需要,这提供了一个方便的再学习方式对于那些已经步入社会5,6]。教学信息资源是网络教学的实施的关键问题。没有相当数量和质量的多媒体教学信息资源,网络教学将成为草没有水,这是不可持续的。
数据挖掘(简称:DM)技术不仅是一种技术的组合,而且还结合不同的领域。我们可以把它作为一种思维方式或操作模式。资源管理的社会化和开放性和长尾服务将影响网络教育资源的建设和应用。DM技术是应用DM技术数据网站资源的使用。通过分析用户的访问内容,停留时间,频率,和其他因素,我们可以了解学生的访问兴趣和访问模式特征(7]。根据这些用户的特点,数据站点可以动态地为学习者推荐教学资源,为学习者提供链接到他们关心的内容(8,9]。DM我是隐式的,未知的,和潜在的有价值的知识和规则的决策从大量的不完整,吵闹,模糊或随机数据。这些知识和规则包含特定的一组数据库中对象之间的关系,揭示出一些有用的信息10]。没有公认的统一定义DM的概念,但我们可以定义从技术和商业水平。技术上来说,DM可以被定义为一个操作,提取一些有用的信息,一个特定的人从模糊,噪音大,大,随机的,不完整的数据和隐藏在这些数据。人们事先不知道,但它有潜在价值的信息或知识11,12]。
个性化信息查询模式基于DM技术。收集属性信息的所有方面的游客,最有趣的内容推荐给游客在把握的范围和特点的前提下游客的需求,调整改变用户的利益在任何时间删除的信息永远不会访问(13,14]。使用DM技术,我们可以挖掘数据源的数据清洗。扫描数据源建立一个用户会话,即创建一个用户会话为每个新IP地址。加入连续发行的用户在这个会话的请求。搜索引擎的排名结果相关性、聚类结果相关性、减速和反馈的网络教学的个性化信息查询系统构建了基于DM改善服务质量的在线教学网站(15]。在相同的用户会话,如果用户访问n在网站页面,然后谈话由一个n维向量表示,和I-dimensional向量的值代表了用户的兴趣我th页面,即体重。DM技术、数据库系统的一个前沿研究领域,已经发展了二十年,各种技术已经形成,变得成熟。DM技术可分为分类和预测、聚类分析和关联分析功能。
2。相关工作
文献[16)提出,从广泛的角度来看,教学资源可以包括任何可以帮助个人学习和有效运作。它包括基于网络的教育环境、支持系统、教学材料、和人员。“网络教学资源”主要指的是基于网络的教学材料,也就是说,信息化教学资源基于互联网操作。文献[17通过大数据分析方法,教育资源网络教育系统发展的一个重要组成部分。这是网络教育的成功的必要条件,学生进行探索性学习没有地理和时间的限制和为他们提供大量的全面和开放的资源。文献[18)指出,我们可以把它作为一种思维方式或操作模式。资源管理的社会化和开放性和长尾服务将影响网络教育资源的建设和应用。DM技术是应用DM技术数据网站资源的使用。通过分析用户的访问内容,停留时间,频率,和其他因素,我们可以了解学生访问兴趣和访问模式特征。文献[19)提出,从技术的角度来看,当前组织的资源不足以满足用户的需求。该系统将存储上传资源根据管理员指定的位置。当存储上传资源时,系统会自动判断资源类型并确定资源的存储方法。文献[20.通过大数据分析方法,学习者使用学习资源数据库。当他们遇到问题,他们无法找到资源来解决问题,或无法找到资源适合他们的学习能力。两种情况下影响学习者的资源利用率。有两种情况,可以找到没有资源来解决这个问题。一是资源不存在,另一个是存在但尚未发现的资源。学习者的搜索目的是明确的。如果他们只是寻找资源的差距,他们必须返回徒劳无功。文献[21]研究表明,网络教育,作为现代远程教育的一种重要形式,似乎是当今教育的一个重要组成部分。网络教育不仅是一个强大的补充,传统的教育,但也实现全民教育的一个重要保证,继续教育和终身教育。文献[22)如何使学习者保持长在自己的资源池网站对资源池设计师的确是一个挑战。专家分类和判断的内容,这是一个整合和集中管理方法。许多Web2基于应用程序是自下而上的,其内容由参与者共同建立和管理,例如,维基百科是用来编译百科全书。文献[23)通过大数据分析方法,网络教育资源的开发和利用是不令人满意。的主要原因是缺乏统一的格式、交换标准和通用技术手段,形成一个信息岛,很难进行有效的资源检索和不同系统之间的资源共享。文献[24]研究表明,没有资源的适合自己的学习能力,这主要是基于以下原因:首先,是有区别的学习者已有的知识结构和资源的困难,它们之间的差异越小,利用率越高。一旦差别太大,即使是最好的学习者来说是无用的资源。第二,学习者的文化背景影响资源的利用率,和语言障碍和不同的思维方式都是相关因素影响资源的利用率。第三,关系学习者的年龄和他们接受知识的能力,和学习对象和学习效果之间的关系基于网络资源也对学习过程产生影响。文献[25)提出,教育资源数据库系统指的是教育和教学资源的集成的信息技术手段,最后的互动和多媒体共享资源仓库建立。因此,在最后的分析中,教育资源的建设是一个教育问题,必须遵循教育的现实中,教育理论和教育技术。
本文研究了网络教育资源的建设与共享基于DM技术。虽然网络教育资源的数量很可观,考虑系统的大规模建设和网络教育资源的工作仍然是不够的,所以大多数学习者可以很容易地完成学习任务,学习一个知识。一旦我们需要开发一个系统和大规模电子学习系统与自身发展相结合,我们就没有线索。再加上缺乏相关的指导,很容易落入学习困难。可以看出,电子资源建设的总体规划是非常不够的。
3所示。DM技术的原理和算法
使用DM技术,我们可以挖掘数据源的数据清洗。扫描数据源建立一个用户会话,即创建一个用户会话为每个新IP地址。加入连续发行的用户在这个会话的请求。搜索引擎的排名结果相关性、聚类结果相关性、减速和反馈的网络教学的个性化信息查询系统构建了基于DM改善网络教学网站的服务质量。DM之前,你可能不知道你想我,你不知道结果。预处理的数据,处理和组织重建的源数据,构建数据仓库相关的主题,未来DM的过程,提供一个基本的平台,做充分的准备。它主要包括:数据清理、数据集成、数据转换和数据还原,然后建立矿业数据库,对数据进行分析和调整。根据这些用户的特点,数据站点可以动态地为学习者推荐教学资源,为学习者提供链接到他们关心的内容。聚类是根据它们的属性分类数据。然后,聚类后得到的数据,其中有些可以直接反映对象的内部关系,而其他的结果需要进一步处理的其他工具。 Generally, DM can be divided into three stages, namely, data preprocessing, concrete implementation of DM, and evaluation and presentation of mining results. The specific process is shown in Figure1。
目前,各种教育资源在互联网上,包括多媒体课件支持教师的教学、在线课程DM技术支持学习某一学科的整个过程,各种物质资源银行支持学生创建电子作品,如音频、视频和图片,测试问题银行学生自测,和大量的辅助教材课堂教学和课后自学网上学校提供的各种资源。分类可以预测数据对象的离散程度和类别,而预测是用来预测连续数据对象的价值。有必要建立一个持续的价值函数模型。DM技术的选择将会影响最终结果的质量和效果。通常,各种技术相结合,形成优势互补。有几种常见的DM方法。
3.1。关联分析
关联分析是一种实用的DM技术,是指发现有用的知识依赖或协会从大量的数据集。关联规则我有趣的知识和模式可以从大量的交易数据和关系数据。
3.2。传统的资源管理是自上而下的
学习者选择学习资源随机或盲目。提高资源的利用率,是让学习者了解资源池,挖掘潜在用户。同时,为了让用户已经从失去使用资源池,也就是说,用户停留,挖掘潜在用户的识别一些常见的描述这个用户和老用户已经利用分类技术分类,并确定用户类型,动态显示一些特殊和有针对性的页面为用户和吸引用户。
3.3。遗传算法
遗传算法是一种基于生物进化过程的组合优化方法,它是生物学和计算机科学的结合的产物。根据适者生存的原则,它模拟自然界中生命的演化机制,并形成一个新的人口组成的最合适的规则在当前的人口,和这些规则的后代。它包括三个基本操作:复制、交叉和变异。
3.4。贝叶斯网络
贝叶斯网络是基于后验概率的贝叶斯定理。它是一种基于统计的方法处理数据。它的功能分类、聚类、预测,和因果关系分析。挖掘数据模型构建模块完成三个函数。DM使用序列模式发现技术中,我们可以发现学习者的行为在网站上浏览网页的形式,动态调整网站结构的学习者,使之间的连接由学习者更直接访问相关文件,让用户轻松地访问页面被访问,增加便利的访问,给用户留下更好的印象,增加下一个访问的概率。结构如图2。
贝叶斯方法用于训练分类模型。这里讨论的文档分类模型,用户和文件的表达的利益是一致的。假设域类型的集合c= {c1,c2……cn},n模型和大小cj代表了Jth域,那么文档D表示为一个向量 的条件概率,文档的后验概率D输入cj是
在这里,P(d)表示为
假设所有功能独立文档的出现,可以表示为条件概率的产品文档的所有功能。
假设n(Cj,t)代表出现的次数的功能T在cj类,n(cj)中出现的所有特性的总和cj,文档中代表了许多不同的功能集,根据Lidstone连续性定律,一个正数的估计价值可以表示为
假设当前的用户行为u,其相应的意思是佤邦,相对应的文档用户操作吗D,是学习速率,它是一个小的常数。首先,文档的概率分布D计算分类模型,然后相对应的条件概率用户兴趣向量中每个分类修改
考虑到分类模型C= {C1,C2……CN},用户的情况u独立的文档D的概率,那么文档D建议用户u可以表示为
我们可以计算的概率文档推荐给用户。它的意义在于将概率模型的相似度计算问题转换为寻找条件概率的问题,它反映了用户的兴趣的多样性。
挖掘基于数据分析和用户行为模式主要包括以下方法:统计分析、关联规则、聚类、分类、和序列模式。目前,有很多单位和研究人员从事Web使用挖掘。然而,大多数日志挖掘技术仍在实验阶段,仍有很多工作要做在日志挖掘技术实际应用。挖掘数据模型构建模块完成三个函数。(1)关键字提取用户个性特征数据库,形成一个个体用户模型;(2)找出20个用户提供最接近指定的用户利益和提取特征,形成一组用户模型;(3)集成的特点,个人用户模型和相应的群体用户模型形成一个全面的用户模型,不仅反映了个性化用户的兴趣特征,而且多个用户的兴趣特征有相似兴趣的用户;
4所示。研究的建设和共享网络资源
4.1。基于DM技术的网络教育资源的建设
在网络教育资源建设包括人才资源建设、知识资源建设和应用程序资源建设。教育部高度重视网络教育资源建设。对于文本、图片和其他资源,他们可以与资源元数据一起存储在数据库中。视频、音频和其他资源,我们采用准数据存储模式的文件管理资源,而资源的元数据仍然是存储在数据库中。网络教学资源基于DM技术主要包括网络教学系统支持的所有学习材料。挖掘基于数据分析和用户行为模式主要包括以下方法:统计分析、关联规则、聚类、分类、和序列模式。目前,有很多单位和研究人员从事Web使用挖掘。然而,大多数日志挖掘技术仍在实验阶段,仍有很多工作要做在日志挖掘技术实际应用。存在一些问题在传统的网络资源的建设。这些问题可以从两个方面:技术的角度和社会文化的角度。 Using the sequential pattern discovery technology in DM, we can find the behavior of learners navigating on the site in the form of pages, dynamically adjust the structure of the site for learners, make the connection between the related files accessed by learners more direct, make users easily access the pages to be accessed, increase the convenience of access, leave a better impression on users, and increase the probability of next visit. The system will store the uploaded resources according to the location specified by the administrator in advance. When storing uploaded resources, the system will automatically judge the resource type and determine the storage method of resources. For text, image and other resources, they can be stored in the database together with resource metadata. For video, audio, and other resources, we adopt the quasi data storage mode of file management for the resources themselves, while the metadata of the resources is still stored in the database. After the resource is uploaded successfully, the system will enter the “resource properties” page. The socialization of resource management means that users participate in the construction of resources, and the provision and management of resources are not completed by a fixed organization. This problem can be analyzed from three angles.
目前,各种教育资源在互联网上,包括多媒体课件支持教师的教学、在线课程DM技术支持学习某一学科的整个过程,各种物质资源银行支持学生创建电子作品,如音频、视频和图片,测试问题银行学生自测,和大量的辅助教材课堂教学和课后自学网上学校提供的各种资源。传统的资源管理是自上而下的。学习者选择学习资源随机或盲目。提高资源的利用率,是让学习者了解资源池,挖掘潜在用户。同时,为了让用户已经从失去使用资源池,也就是说,用户停留,挖掘潜在用户的识别一些常见的描述这个用户和老用户已经利用分类技术分类,并确定用户类型,动态显示一些特殊和有针对性的页面为用户和吸引用户。如何使学习者保持更长时间的资源池资源池设计师网站的确是一个挑战。专家分类和判断的内容,这是一个整合和集中管理方法。许多Web2.0-based应用程序是自下而上的,其内容由参与者共同建立和管理,例如,维基百科是用来编译百科全书。课件是一种软件在教育教学过程中,根据课程教学的需要,使用媒体信息的集成技术来实现相对完整的教学的一个或多个点知识。根据不同的操作平台,课件可分为网络课件和独立的课件。 There are some problems in the construction of traditional network resources. These problems can be seen from two perspectives: the perspective of technology and the perspective of social culture. The construction of network education resources based on DM technology also needs to consider the factors of socialization. Socialization will bring more user interaction for resource management. Produce richer content, greatly increase the use value and attraction of online education resources, and attract more users to contribute rather than just use resources. Personalized information query mode based on DM technology. Collect all aspects of attribute information of visitors, recommend the most interesting content to visitors on the premise of grasping the scope and characteristics of visitors’ needs, and adjust the changes of users’ interests at any time to remove the information never visited.
4.2。实验结果和分析
国内相关文献,以“网络平台学习”,“糖尿病”、“网络教学”和“远程教育”为搜索关键词,分别进行高级检索的论文在中国如何从2014年到2021年,净和删除文章,几乎没有与主题的关系过程中统计数据。这个实验使用学术论文和学位论文,分别。三次的期刊论文进行比较,结果如图所示3,4和5。
根据上面的三组实验的数据,文献[2沈教授Ruimin)上海交通大学所做的研究个性化导航系统的设计和实现基于DM。距离平台教育体系的基础上,添加了一种自适应机制,可以让个性化的学习导航根据学习者的个性特征。文献[5)提出并实现了一个基于多个代理智能远程教育平台环境,可实现sub-adaptability和情报的基于Web的远程教育系统。文献[5)设计并实现了一个智能推荐基于支持向量机学习算法。通过分析学生的学习行为,一个智能学习的特点,提出了推荐方案。文献[7华南师范大学的研究所,由李Kedong陈Pinde教学,结合了智能教学系统,用户模型,超文本,和其他相关领域自适应学习导航系统和创造性的工具,建立了一个基于用户知识模型根据用户和系统之间的交互,并指导学习者的学习方向标记导航按钮和超文本链接,分别根据这个模型的逻辑结构和领域知识。文献[9邓教授回族的西南师范大学计算机与信息学院分析学生的分布网络环境下的特点,提出了理论部分的用户特征分析系统的静态和动态信息学习者在学习过程中。针对DM的在线学习,教育教学领域,许多人参与了这项研究,使理论和实践成果。
我们通过这两个案例表建立挖掘模型,选择决策树算法的挖掘技术,点击每个节点盒的下一个分支树,我们会发现这样的“特征”列表中的值和概率比例会相应地改变,这样我们可以更仔细地观察开采后的输出结果的特征值。三个实验进行了比较,实验结果如图所示6,7和8分别。
实验结果表明,不同分布的网络教育资源建设具有不同分配指标符合网络教育资源建设的“金字塔”分布在不同的水平。与此同时,我们也可以采取适当的分配索引值作为一个特定的索引网络教育资源的建设。以分配指数评估值作为分割点网络教育资源的施工质量提供了一定的参考依据为我们做出一个更合理的评估在未来网络教育资源的建设。网络教育资源的建设是当前网络教育的根本问题。目前,网络教育资源的的表达方式在中国是单身,和内容缺乏系统性和针对性。许多资源媒体只有改变了形式,但内容仍然是一个复制的传统面对面的教材,学生学习缺乏教学设计和针对性。它是不适合学生的个性化和自主学习。另一方面,教学和科研信息化的发展可以大大促进教育的发展信心,但是仍然太少DM技术的应用研究领域的教育。特别是,DM在电子学习的应用需要进一步的研究,以及如何使用DM技术实现个性化的电子资源建设的现实意义。
5。结论
它以网络技术为有机元素在教学过程中,并提供一个自主学习模式以学习者为主体和研究性学习的主要方式。在这种模式下,学习者可以根据自己的兴趣选择学习内容和水平。教育资源池的建设不仅要考虑实际意义,集成相关技术的发展,但也考虑教育的未来发展趋势,并构建一个前瞻性的教育资源池,符合素质教育,继续教育、终身教育,新的教学模式。目前,在大多数的网络教育资源建设平台基于DM技术,教学资源被简单的分类堆放在一起,学习过程基本上是固定的,和学习方法和模式是非常简单的。然而,在现实中,有学习能力上的差异,个人兴趣和习惯,个人学习基础,和努力的教育科目。这一矛盾的根本原因是网络教育资源建设平台的DM技术忽略了学习的过程是一个个性化的过程。教育资源建设的有机元素,以网络技术为学习者为主体,研究性学习的方式,学习者根据自己的利益选择内容。DM技术的网络教学资源基础必须支持个性化学习,满足不同学习者的需求,并建立一个交互式教学和学习环境。基于DM技术的网络教育资源的建设也需要考虑社会化的因素。
数据可用性
标签数据集用于支持本研究的发现可以从作者要求。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项研究受到了2021年在线和离线混合的西安Fanyi大学:“马克思主义基本原理概论”(没有ZK2137)。”