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基于数据挖掘的智能性个性化网络学习系统设计.pdf
计算机光盘软件与应用
软件设计开发 Computer CD Software and Applications 2012年第12期
目前网络远程教育的普及使得优质教学资源突破了时间和 知识的掌握情况。从而在数据挖掘过程中能够做到以知识点为导
空间的局限性,使得终身学习成为可能。而当前网络教育的开展, 向。
也出现了种种弊端:技术方面,多以教学资料呈现形式的转换为 WPLCS 利用数据处理模块将系统的用户访问日志文件和数
主,只是书本搬家而缺少一定的交互模式;而其不同学习进度、 据库构建出一个学生基本特征数据仓库,再在此数据仓库的基础
不同兴趣、个性化的学习需要基本不能得到一定的满足,无法因 上,利用多种数据挖掘算法进行挖掘从而形成学生个性化数据挖
材施教。因此,网络教育需要强大的技术力量帮助学生迅速高效 掘库。
地搜寻到满足其个性要求的教学资源,并对其学习整个进程进行 数据预处理
正确指引与科学评价。本文试图设计一种系统模型,利用数据挖 本阶段首要找准挖掘数据源,本文遴选出系统服务器中的日
掘技术来改进当前的网络教育模式,对每一个学生都提供个性化 志文件和系统数据库数据作为数据源。抽取数据源数据形成挖掘
的学习进程,达到一下学习要求: 库,即学生特征数据仓库。
学习系统可依照与当前登录学生相似的学生的学习步骤自 服务器访问日志的预处理
动的对其后续目标知识进行预测和推荐 学生从登录到系统服务器开始,便在此服务器上留下相应的
针对学生的学习过程进行过程性考核,并依据成绩动态改变 日志文件。它包括登录学生的 IP、URL 、Cookie 等信息。首先
学生的学习与练习进程,对此学生的掌握不好的地方进行再次督 抽取网络日志中的信息,再清洗数据缺值等脏数据,最后识别学
学 生的 IP 及登录 Cookie 值,合并同一个学生的访问路径请求,将
本文依据以上目标,构建了基于 Web 的个性化学习系统模 时间跨度大的URL 进行相应的区分和记录。
块(Web-based Personalized Learning Core System 下文简称 构建数据挖掘库
WPLCS )来满足远程教育中学习者个性化学习的迫切需要。 匹配系统数据库预处理后的数据和服务器访问日志预处理
在该系统核心算法的选型上锁定了数据挖掘技术来构建 得到的数据,构建出数据挖掘库,即学生特征数据仓库(学习者
WPLCS 。下面图 1 便是基于网络的个性化学习系统核心模块 标识、个人信息、学业信息、偏好信息等)。
(Web-based Personalized Learning Core System )数据挖掘引擎的 数据挖掘
基本架构: 综合考虑不同数据挖掘算法有不同的特点和弊端以及前文
所述的个性化学习的要求,在选择数据挖掘算法时,本文选取了
关联规则
序列模式、聚
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