




版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
1、 网络智能教学系统中双层学生模型的设计 摘要:本文探讨了在网络智能教学系统中建立一个双层动态学生模型的方法,模型的初始层采用复合认知型学生模型,高级层利用hopfield神经网络算法,在初始层数据的基础上加入兴趣、爱好、知识状态、学习历史等信息进行评价、分类。该模型克服了单一学生模型结构数据处理的障碍,能够灵活、全面地对学生的学习特征进行分析,有效改善了智能网络教学系统的教学决策过程。 关键词:学生模型,智能教学系统,hopfield神经网络
2、160; 中图分类号:g434 文献标识码:a 文章编号:1009-458x(2011)12-00645-04 引言 目前,网络教学系统正向着智能化的方向发展,智能化的主要目标是解决现代远程教学中的个别化教学问题,提高系统对学生的适应性和针对性1。 网络智能教学系统中的学生模型(student model)是个别化教学决策的依据,是适应性教学中“因材施教”的“材”的量化标准。学生模型是指在智能教学系统中根据需求构造出的一种能可靠表示学生认知特征的数据结构,记录着学
3、生对知识的掌握程度和个人的学习水平,是学生知识结构和认知特征的反映。学生模型一般依据学生和系统之间的交互及应答历史而形成,可以根据学生的学习情况动态地修改。 在国外的相关研究中,有的学者用贝叶斯网络建立学生模型,进行个性化教学推理2;有的学者利用对话来获得学生对领域知识的掌握程度,从中分析学生学习的速度、掌握程度以及记忆能力,采用一定策略对学生实施个别化教学3;也有的学者通过对学生学习某个主题的评价,来判断该学生是否可以进入下一个主题的学习4。在国内,刘宇,解月光对 celts11学习者模型规范进行了取舍、组合,利用模糊评价方法对学生的认知能力进行评判5。在
4、最近的研究中,孙中红提出基于决策树的遗传算法,将学生的学习标准、兴趣、爱好、知识状态、学习历史、心理因素和认知能力等信息进行数据挖掘和分类,从而构建一个综合覆盖模型、偏差模型、认知型模型或是几种模型组合的全面学生模型1。郭富强从学习者个体学习情况和学习需求出发,在研究分析影响学习者的学习基础、认知能力、心理因素的基础上,设计了学生模型,并给出了学生模型的动态调整算法6。 本文设计的双层动态学生模型是基于网络的sql查询语言智能教学系统,它采用任务驱动的个性化学习方式,以模拟在线实验为平台,同时提供学习资源、实例演示与综合测试等服务。sqllearning学习
5、系统因其实验交互、智能引导等特点在实践应用中取得了较好的效果。 一、双层动态学生模型的工作原理 在sqllearning中双层动态学生模型的工作原理如图1所示,学生登录系统后,利用双层动态学生模型智能引导学生的实验、学习、测试等活动,系统一般选用学生模型的高级层驱动相应数据库,生成用户的个性化实验任务、测试题目、学习资源等,而对于 未经高级层处理或网络条件不允许进行高级层处理的学生模型则选用初始层参数。 一般来说,高级层的处理过程是在搜集了一定量的初始
6、层学生模型参数后,经hopfield网络处理生成标准化模型库,进行评价、分类,并将结果取样到样本库、存储到评价库的过程。 二、初始层复合认知型学生模型 初始层采用轻量化数据设计,结合认知型学生模型的特点,在sqllearning系统中设计了如下的数据结构来记录学生的认知能力: smknowledge,comprehension,application,analysis,synthesis,evaluation,correctrate,exaccuracy。
7、0; 其中,knowledge、comprehension、application、analysis、synthesis、evaluation依次为识记、理解、应用、分析、综合、评价6项认知能力参数,exaccuracy,correctrate分别对应实验正确率、测试正确率。 初始层学生模型的参数由系统与用户的交互形成,在sqllearning系统中主要通过资源学习、平时实验、综合测试等活动来记录。需要说明的是,系统在设计实验任务与综合测试题目时,每项均进行了认知改造,也就是每个项目均设有认知能力观测点,如果测试项目通过,则该认知能力观测点记为1,未通过记为
8、1,未测试记为0,所以学生的每一次活动都有反应一项或几项认知能力的参数记录在学生模型库中。 从改造后的测试项目中可以汇总得到学生各项认知能力的信息,在矢量式si(1,2,3,4,56)中,i代表某项认知能力的正确率,其中,0i6,0jn,n为该学生进行的所有测试题数量。 rij(1)代表第i项认知能力到目前为止的测试中所答对的次数。 rij(1)代表第i项认知能力到目前为止的所有测试中答错的次数。 每个学生的认知能力i的平均值会随时更新到学生模型库中,
9、同样每次的测试与练习正确率correctrate,exaccuracy也会以平均正确率更新到学生模型库中。 在实际应用中,若遇到新注册人数较多、服务器负担较重、网络不畅等制约条件,可以对初始层模型参数进行简单加权评价、分类,在牺牲部分评定准确性的基础上保证系统正常运行。 三、高级层利用hopfield神经网络处理 根据初始层的复合认知型学生模型,横向对比众多用户的学习数据,挖掘出初始层学生模型中的有用信息,对学生模型进行细致的刻画与分类,是高级层学生模型构造的关键。在这里将初始层模型的数
10、据,加上兴趣、爱好、知识状态、学习历史等作为高级层学生模型分类的生成要素。 1hopfield神经网络算法设计 在高级层中,将若干个典型的、理想的学生模型对应的初始层学习数据、兴趣、爱好、知识状态、学习历史等作为hopfield神经网络的平衡点,hopfield神经网络学习过程即为典型的学生模型的数据要素逐渐趋近于hopfield神经网络的平衡点的过程。学习完成后,hopfield神经网络储存的平衡点即为各种学生模型所对应的数据要素。当需要判定学生模型时,hopfield神经网络即利用其联想记忆能力逐渐趋近于某个储存的平衡
11、点,当状态不再改变时,此时平衡点所对应的状态即为待判定的学生模型。具体算法设计步骤如下: 步骤1:设计理想的学生模型评价指标 从初始层的每类学生模型中随机选取样本,按类汇总以各分量的平均值作为理想学生模型的评价指标,如表1所示。 步骤2:为理想的学生模型评价指标编码 由于hopfield网络神经元的输出只取1和-1,所以将评价指标映射为神经元的状态时,需要对其进行编码。编码规则为:当大于或等于某个等级的指标时,对应的神经元状态设为“1”,否则设为“-1
12、”。理想的4个等级评价指标编码如表2所列,其中表示神经元状态为“1”,即大于或等于对应等级的理想评价指标值,反之用表示。 设有5个待分类的学生模型,提取信息后有表3所示的学习数据。 根据上述编码规则得到对应的编码,如图2所示。 步骤4:利用matlab中神经网络工具箱函数创建hopfield网络,对表1中的标准样本数据进行训练。 步骤5:利用训练好的网络对高级层的待分类数据仿真、分类,分类结果如图3所示。 2hopf
13、ield神经网络算法在网络环境中的实现 hopfield神经网络算法处理高级层学生模型基于matlab710o(r2010a)实现,在网络环境中,网页功能模块基于visual studio 2010开发。具体实现步骤如下: 步骤1基于matlab实现hopfield神经网络算法,伪码如下: functionrehop_ddm() %连接数据库,获取高级层模型库数据aa,获取样本库数据bb 代码a
14、; %将获取的数据转变预处理 mx,mysize(aa) bx,bysize(bb) %为高级层模型库、样本库中的数据编码 代码b %创建hopfield神经网络 netnewhop(bz); %仿真、分类、评价 ysim(net,mx4,15,a);%a为最后待处理的数据 &
15、#160; for ml:mx for n1:4 if y15(:,(m一1)4n)0 0 0 0 0 00 0 0 0 0' % 更新评价库中的评价结果 update (conn,'pjk','myrank'),n,strcat('where myid',num2str(m) commit(conn) end
16、160; end end end 步骤2deployment fornet assembly制作 dll组件 将matlab中编写的函数用deployment tool工具进行编译,生成net assembly动态链接库 hop_ddmdll文件。 步骤3将上述生成的hop_ddmdll文件和 mwarraydll复制到vs项目的bin文件夹下,在 vs2010的aspnet项目中添力口对hop_ddmd
17、ll和 mwarraydll的引用。 步骤4混合编程,在网页中调用。 hop_ddmmyhop dm_insnew hop_ddmmyhop(); 将myhop类实例化 dm_inshop_ddm(); 调用hop_ddm方法 结束语 本文结合实际应用的sqllearning系统探讨了网络智能教学系统中一个双层动态学生模型的构建方法,重点阐述了高级层中hopfield神
18、经网络算法原理及其在网页中的实现方法。为验证学生模型的有效性,2011年上半学期将忻州师范学院计算机系2008级248名学生随机分为两组,实验组168名学生采用如图4所示的sqllearning实验教学环境;对照组的80名学生则采用真实上机实验环境。在学习时间等同的情况下,对4份测试,成绩如表4所列,实验组学生平均成绩比对照组高出1629%。在随后针对学生模型认可度的调查中,收到有效问卷152份,其中非常认可、认可、不认可的学生人数分别为109、38、5,学生模型的分类结果在受测试学生中的认可度达967%。 参考文献: 1
19、 孙中红,个性化智能网络教学系统中学生模型的研究j中国电化教育,2009,(10):107110 2 peng -kiat pek,kim -leng pohusing decision networks for adaptive tutoring dbolhttp:wwwericedgovericdocsdata ericdocs2sqlcontent_storage_010000019b80172a8epdf 3 yujian zhou martha wevensa practical student model in an intelligent tutoring s
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 脑瘫儿童游戏治疗
- 膀胱癌放疗护理
- 运输企业安全员年终工作总结
- 血液系统药物治疗
- 通讯客服年终总结
- 鱼塘养殖劳动协议书
- 产品销售安装合同范本
- 在青蓝工程仪式领导发言稿
- 浙教版八年级下册科学3.6 光合作用第1课时 课件
- 浙教版八年级下册科学3.1 空气与氧气 第3课时 课件
- 12K101-1 轴流通风机安装
- 新《铁路劳动安全》考试题库500题(含答案)
- 世界现代设计简史
- GA/T 1275-2015石油储罐火灾扑救行动指南
- 2023年杭州市余杭区事业单位招聘笔试题库及答案解析
- 医患沟通技巧讲义课件
- 保洁员培训考核试卷(答案)
- 《企业招聘研究文献综述(3500字)》
- 高血压病例分析-课件
- 县级危重孕产妇救治中心评审标准(产科)
- 2022特纳综合征中国专家共识(全文)
评论
0/150
提交评论