王彬菁　李明東

摘要：伴隨著網(wǎng)絡技術(shù)日星月異的發(fā)展，數(shù)據(jù)正在數(shù)以萬計的累積發(fā)展，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。數(shù)據(jù)挖掘與推薦系統(tǒng)的而應用已經(jīng)不局限于電子商務領域了，更有勢頭向教育領域發(fā)展。因此，基于的遠程網(wǎng)絡的個性化教育系統(tǒng)應運而生。相比于傳統(tǒng)的基于技術(shù)的遠程教育方式，該系統(tǒng)更加具有互動性。而且對于一些商業(yè)性質(zhì)的教育機構(gòu)而言，對遠程教育項目的投資門攬，遠遠小于以為平臺的遠程教育項目的投資下限，這可以有效地降低商業(yè)機構(gòu)對教育產(chǎn)業(yè)投資的風險。該論文提出了一種基于改進的關聯(lián)規(guī)則算法在個性化學習推薦系統(tǒng)的應用。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)； 數(shù)據(jù)挖掘；關聯(lián)規(guī)則算法；個性化學習

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2015）22-0152-02

現(xiàn)如今，在個性化學習領域研究中的一個重要問題是：如何解決傳統(tǒng)教學過程對時間與空間地域依賴的限制，從而去建立一種個性化、自主化的學習環(huán)境。學習者能夠通過個性化學習系統(tǒng)為其推薦具有針對性知識的服務。所以，構(gòu)建一個學生個性化學習推薦系統(tǒng)就顯得十分重要。同時這樣的富有個性化的學習模式系統(tǒng)也要符合現(xiàn)代教育學與教育心理學所推崇的 “以人為本”的教育理念。由于學習者的年齡，性別，社會身份，文化信仰、學歷背景、學習關注點與興趣度是千差萬別的。因此，應該根據(jù)他們的不同需求為其提供相應的學習內(nèi)容和個性化的學習策略。構(gòu)建個性化學習推薦系統(tǒng)的根源技術(shù)在于自動地獲取學生個性特征和與之相對應的學習行為模式的關聯(lián)，這個過程是困難地。因此，通過使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的先驗算法可以挖掘出學生個性特征與學習行為模式之間的關聯(lián)規(guī)則。后續(xù)的學生特征與學習活動可以利用關聯(lián)規(guī)則預測出來?；谶@樣的理論，相對應的個性化學習模型和學生興趣組群得以建立，個性化、交互性的學習得到實現(xiàn)。本論文提出了一種基于改進的關聯(lián)規(guī)則算法在個性化學習推薦系統(tǒng)的應用。

1 大數(shù)據(jù)的概念簡介

大數(shù)據(jù)（Big data），是指無法在可承受的時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。[1]在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理。大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。李克強總理于2015年9月，國務院印發(fā)《促進大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》中系統(tǒng)地部署大數(shù)據(jù)的發(fā)展工作。由此可見大數(shù)據(jù)的發(fā)展是離不開應用領域的推廣的。推動大數(shù)據(jù)在相關應用領域的發(fā)展具有重大意義。大數(shù)據(jù)成為新時期開啟大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新的創(chuàng)新驅(qū)動新格局，培育高端智能、新興繁榮的產(chǎn)業(yè)發(fā)展新生態(tài)的巨大動力引擎。因此，大數(shù)據(jù)的概念與“從海量數(shù)據(jù)中挖掘有用知識”的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念相吻合?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展為推動大數(shù)據(jù)的應用提供了動力支撐。

2 個性化學習推薦系統(tǒng)

個性化學習理論的發(fā)展從古至今，為推動現(xiàn)代教育發(fā)展奠定了堅實的基礎。個性化學習是指通過對特定學生的全方位評價發(fā)現(xiàn)和解決學生所存在的學習問題，為學生度身定制不同于別人的學習策略和學習方法，讓學生有效的學習。[2]反映我國古代教育思想家孔子“教學相長，因材施教”的教育思想。后來的教育家，比如昆體良的“因材施教”和蘇格拉底的“助產(chǎn)術(shù)”都體現(xiàn)了個性化學習。個性化學習在歷史的某個階段受到了“班級授課制“的沖擊，但隨著建構(gòu)主義的出現(xiàn)、人本主義的發(fā)展以及加德納的多元智能等理論的提出，個性化教育重新進入了人們的視線。[3]個性化教育由來已久，現(xiàn)代信息技術(shù)和Internet技術(shù)的更新為個性化教育的發(fā)展提供了良好的契機。個性化學習推薦系統(tǒng)是基于個性化學習理論的大數(shù)據(jù)在教育領域的創(chuàng)新性應用。

3 一種改進的關聯(lián)規(guī)則算法

個性化推薦系統(tǒng)研究中有一個重要的問題：如何解決傳統(tǒng)教學過程對時間與空間地域依賴的限制，從而去建立一種個性化、自主化的學習環(huán)境。學習者能夠通過個性化學習系統(tǒng)為其推薦具有針對性知識的服務。本文提出了一種基于改進的關聯(lián)規(guī)則算法應用到個性化學習推薦系統(tǒng)。

3.1 經(jīng)典的關聯(lián)規(guī)則Aprioir算法

關聯(lián)規(guī)則Apriori 算法是關聯(lián)規(guī)則中的經(jīng)典算法，該算法將發(fā)現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則分為兩個步驟：第一步通過迭代算法，先從給定數(shù)據(jù)集合中檢索出所有的高頻頻繁項集（Frequent Itemsets），即支持度大于等于用戶設定的最小支持度閾值的項集。第二步利用高頻繁項集找出所有規(guī)則，從所有規(guī)則中篩選出置信度大于等于用戶設定的最小信任度閾值的規(guī)則，即為產(chǎn)生的強關聯(lián)規(guī)則。

由于學習者的年齡，性別，社會身份，文化信仰、學歷背景、學習關注點與興趣度是千差萬別的。因此，應該根據(jù)他們的不同需求為其提供相應的學習內(nèi)容和個性化的學習策略。構(gòu)建個性化學習推薦系統(tǒng)的根源技術(shù)在于自動地獲取學生個性特征和與之相對應的學習行為模式的關聯(lián)，這個過程是困難地。因此，通過使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關聯(lián)規(guī)則Aprioir算法可以挖掘出學生個性特征與學習行為模式之間的關聯(lián)規(guī)則。后續(xù)的學生特征與學習活動可以利用關聯(lián)規(guī)則預測出來。然而，個性化學習推薦系統(tǒng)中涉及的學生和學習的數(shù)據(jù)往往是多維數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復雜多樣。因此，本文提出了一種基于數(shù)據(jù)立方體的關聯(lián)規(guī)則算法。

3.2 一種改進的關聯(lián)規(guī)則算法

這個改進的關聯(lián)規(guī)則算法是一種基于數(shù)據(jù)立方體的關聯(lián)規(guī)則算法。算法過程如下：

步驟1：從數(shù)據(jù)庫中建立數(shù)據(jù)立方體

步驟2：在數(shù)據(jù)立方體挖掘滿足最小支持度的頻繁項目集

步驟3：生成頻繁項目集的關聯(lián)規(guī)則。

步驟4：通過相關性分析去除冗余的關聯(lián)規(guī)則。

首先，創(chuàng)建數(shù)據(jù)立方體。通過個性化學習模型建立的數(shù)據(jù)立方體中包含3個維度，分別是學習行為模式維度（learning behavior dimension）、學生個性特征維度（learners personality characteristic dimension）、時間維度（time dimension）。這些數(shù)據(jù)立方體可以利用數(shù)據(jù)庫OLAP操作獲得。其中，每個維度對應一張表（維度表），通過表進一步描述維度的屬性。例如，學生個性特征維度包含了學生姓名、性別、年齡、收入、職業(yè)、興趣等特征屬性。并且在特定的維度上也包含屬性的詳細描述和不同級別（層面）的描述。例如，時間維中有季、度、月。日、日期等級別的屬性描述。圖1為學生特征的3-維數(shù)據(jù)立方體。

4 總結(jié)

本文提出了一種改進的關聯(lián)規(guī)則算法，該算法有兩大優(yōu)勢：1.將學生學習信息以多維的數(shù)據(jù)形式表現(xiàn)出來，使得數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化和系統(tǒng)化。2.在尋找頻繁項集的過程中使得算法的執(zhí)行時間縮短。3.提高了算法的精確度。該算法可以更好的應用在基于在線學習模型的個性化挖掘系統(tǒng)，即人們通常所說的，個性化學習系統(tǒng)。這種根據(jù)學生的個性化特征實施教育活動的新型學習方式，將打破傳統(tǒng)的大課堂中有一名教師對多名學生集體授課的局限性。充分尊重學習者個性化差異，激發(fā)學生學習興趣和潛能，調(diào)動其主觀能動性，促進學生成長與學習的全面、自由、協(xié)調(diào)發(fā)展。

參考文獻：

[1] 大數(shù)據(jù)網(wǎng). http：//baike.baidu.com 帶您了解大數(shù)據(jù).

[2] 魯?shù)? 個性化教育資源推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 華東師范大學， 2014.

[3] 范明，孟小峰. 數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)[M].北京：機械工業(yè)出版社，2012.