遠程教育系統設計與實現

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摘要：針對網絡學習環境中的學習資源個性化推薦進行深入性的探究，采用協同過濾推薦法進行分析，借助于資源使用者的興趣來實現對信息的有效過濾，設計并實現了一套基于個性化推薦的遠程教育系統。

關鍵詞：個性化推薦；協同過濾；遠程教育；UML建模

1概述

計算機網絡能夠為學習的群眾提供各種各樣的學習資源，同時不再受到時間和空間的限制，因此被廣大學習者所接受。在面對“信息過載”的問題上，其中一個可行的問題解決方法便是個性化推薦，隨著時間的推移，個性化推薦被大量的學者所探討[1]。借助于資源使用者的興趣來實現對信息的有效過濾，按照使用者的習慣和興趣，來為其提供相應的信息或者產品，進一步減少使用者篩選信息的時間，更好地服務學習者。

2系統功能需求分析

致力研究教育系統是根據用戶需求，為用戶推薦相應教育信息資源的一個遠程學習系統，綜合分析用戶需求：（1）課程管理：任何系統的背后管理者都是管理員，管理員具有權限在系統中對相應課程進行添加、刪除的操作，同時管理員還需要對課程的使用狀況進行記錄，保證課程資源的有序和合理。當然，管理員的職責之一是時刻指導相關學員的學習進度、興趣以及發展方向，適時地向這些學員提出學習建議，使得遠程教育更個性化。（2）學員信息的維護：管理員必須維護好學員的自身信息，不得隨意泄露。對于新學員必須做好注冊登記工作，對于發生變動的學員，管理員同樣需要在系統中留檔。（3）學員分析：該系統的管理員有職責對系統中的所有學員進行專業的分析，研究出學員的興趣以及隱藏興趣，以便能夠更好地引導和開發學員。（4）學習中心：當某個新學員正式在系統中注冊登記之后，學員便能夠運用學習中心學習，該板塊包括課程選擇、學習、考試、評價等多個方面。（5）個性化定制：個性化定制，顧名思義，就是學員能夠根據自身的特殊需求對課程進行定制。其分為兩類，顯性定制與隱性定制。顯性定制是指學員自己首先準備好定制的內容，然后按照系統的程序將定制單上交，管理員對此進行核實，之后進行具體的課程學習。隱性定制是指首先詳細地去分析學員的個人興趣，然后提供相應的資料，利用協同過濾算法，將課程進行及時的過濾和選擇，然后自動得出最后的推薦學員，這樣的定制方法更具有高效的特性。

3系統邏輯結構

基于個性化推薦的遠程教育系統中的結構為B/S，用戶在客戶端借助于網頁瀏覽器進行客戶層界面資源和服務的選擇，系統把用戶信息在服務器端進行保存，具體的說，是保存在用戶數據庫中，根據用戶需求來給出相應的頁面。本系統設計包括用戶層、服務層、數據層和網絡層。其中用戶層負責與用戶聯系，接受用戶輸入，同時將用戶信息輸入到服務層。服務層是用戶與系統聯系的唯一通道，服務層對用戶信息進行檢查，根據用戶給出的要求來為其提供服務。該層次有著很多模塊，每個模塊均有著對應的算法，針對用戶給出的請求來加以回應，同時和上下層聯系，實現信息的溝通；數據層中有很多數據庫，不同數據庫有相應的系統管理員來維護。

4系統流程

（1）學員在使用個性化服務的過程中，系統能夠提醒學員對自己感興趣的內容進行注冊，同時系統也能夠對學員感興趣的東西進行收集和保存。（2）在編制好一個學員用戶描述文件之后，仍能夠修改，這樣系統中的內容便具備動態性，能夠隨著學員需求的變化而更新數據。（3）系統會主動對用戶信息進行統計，按照學習信息源來對學生的活動進行分析，進一步對學生興趣權重加以更新。根據學習信息源，學生跟蹤方法主要是兩種，第一種是顯式跟蹤，第二種是隱式跟蹤，顯式跟蹤中，系統需要學生可以對推薦資源進行評價，隱式跟蹤中系統主動完成操作。用戶在網絡平臺中的各種活動記錄一般是學生個人跟蹤手機的，比如對學生順序請求日期和時間進行收集，進一步對學生上網資源和時間來進行分析，從而可以知道學生喜歡哪些資源，喜歡的程度有多少，這樣可以更好的對學生感興趣的資源分類，進一步提高信息推薦精準度。

5系統功能模塊

基于個性化推薦的遠程教育系統中，分學員客戶端和管理員服務器端。

5.1學員注冊登錄模塊

在遠程教育系統中，一定有一個入口登錄子系統，通過這個系統，能夠對系統的安全程度有個基本了解。

5.2課程管理模塊

基于個性化推薦的遠程教育系統中，課程資源屬性會將課程信息表達出來，每一種資源在進入系統中，系統均會賦予該資源的屬性，該屬性被數據庫所保管，通過資源二進制模式在磁盤目錄中保存。系統具備課程資源屬性描述功能，能夠將課程資源的元數據在數據庫中進行保存，這樣可以更好地對課程資源屬性描述進行管理。

5.3學習中心模塊

學習中心是學員進行選擇課程、在線學習、在線考試、成績查詢、課程評價的中心模塊。

5.4學員分析模塊

學員興趣獲取及分析方式包括兩種，即顯示分析和隱式分析。在顯示分析中，需要用戶能夠回應系統給出的問題，在建模上發表自己的意見，這個過程一般是通過表達的填寫來進行。這樣的方法中，可以更加客觀地獲取到用戶信息，但是需要一定的時間來進行，靈活性較低。在隱式分析中，系統可以主動按照用戶行為來進行用戶興趣的分析，這樣可以節省時間，也不會干擾用戶。為了能夠更好地對用戶興趣有個全面的分析，結合這兩種方式，通過顯示分析進行靜態用戶信息的獲取，通過隱式分析進行動態用戶信息的獲取。

5.5個性化推薦模塊

協同過濾推薦系統流程包括：（1）進行用戶信息的獲取，這些信息指的是用戶興趣信息和在對資源上給出的評價信息；（2）將這些信息在數據預處理模塊中進行處理，促使輸入數據能夠與推薦算法要求相統一，構建評價矩陣；（3）進入推薦模塊，以評價矩陣為前提，通過系統中的推薦算法來完成推薦，然后將推薦內容呈現在用戶面前。另外推薦系統中還需有推薦反饋模塊，也就是用戶針對推薦結果給出評價，系統維護人員根據這些評價來對系統進行完善。教育信息個性化推薦模塊中有兩個部分，分別是推薦生成部分和數據預處理部分。其中在推薦生成部分中，按照輸入的評價矩陣，借助于基于項目的協同過濾給出推薦結果；在數據預處理部分中，按照數據庫中用戶信息和資源描述評價，來給出資源評價矩陣。基于用戶的協同過濾中，需要通過這個評價來給出推薦，然而這需要一定數量的用戶能夠回答系統給出的問題，然后才能夠保證推薦的準確性。根據實際情況進行分析可以發現，大部分用戶并不會配合系統的調查，鑒于此，文章通過基于內容的推薦來對用戶在資源上的興趣度加以計算，將所計算出來的興趣度視為用戶在未評價資源上的預測評價值。

6系統的實現

6.1學員管理模塊

在學員第一次登錄網絡教育平臺的時候，該學員需要進行基本信息的注冊，同時進行自己有關興趣的填寫。

6.2課程管理模塊

管理員成功登錄后，則進入課程管理模塊，可對已有課程資源進行模糊查詢。（1）按科目類別分類顯示；（2）輸入課程名稱，進行模糊查詢；（3）輸入課程資源的關鍵字，對課程基本信息的課程名、關鍵字、內容簡介進行模糊查詢；（4）對查詢結果中的課程點擊“查看/修改”則進入課程基本信息的更新。

6.3學習中心模塊

學員登錄成功后，則進入到學習中心。在學習中心，學員可以看到自己“在學課程”、“完成課程”，能及時了解自己所學課程的學習進度。同時，學員可以了解系統的學習公告，可以配合系統進行調查問卷。學員在“學習中心”點擊“在線學習”，或在“選擇課程”中點擊“選課”，則鏈接到相應課程網站，進入在線學習。可以在線觀看課程的文本、PPT、視頻等多形式的資源。

6.4學員分析模塊

系統根據學員注冊的基本信息，按性別、按專業、按學歷進行學員的特征分析；根據學員所選課程進行了學員興趣分析，及時了解學員所偏愛的課程的變化，幫助管理員能更好地提供有針對性、受歡迎的課程資源。

6.5個性化推薦模塊

本系統采用的是Top-N推薦算法，即將數據表中大量的對象進行排序，然后只需要取出最Top的前N名作為排行榜的數據。其工作過程為：（1）從數組中提出位置在前面的個元素，建立起該系統的最小堆。（2）自起將余下的各個元素進行循環，一旦某個元素大于最小堆的根節點，此時將根節點用來替換。（3）在循環結束之后，最大的元素便是在最小堆中的全部元素。

參考文獻

[1]馬永昌,陳新一.基于藏語遠程教育網的學習資源推薦系統設計與研究[J].西北民族大學學報(自然科學版),2014,02:21

作者：沈荷英 單位：江蘇省武進中等專業學校