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基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模式探究——以高職學(xué)生為例

2015-11-16 05:11:58查英華朱其慎
職教論壇 2015年23期
關(guān)鍵詞:提高學(xué)習(xí)效率

□查英華 朱其慎

基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模式探究——以高職學(xué)生為例

□查英華朱其慎

移動學(xué)習(xí)是高等教育以及高等職業(yè)教育的一種新的學(xué)習(xí)模式,而網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源數(shù)量眾多的資源過載問題,使得學(xué)習(xí)者獲取有效資源的難度加大。文章根據(jù)高職學(xué)生的學(xué)習(xí)特征,建立學(xué)生與學(xué)習(xí)資源之間的二元關(guān)系,利用移動上下文推薦、學(xué)習(xí)進度預(yù)測的算法,構(gòu)建個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模型,使學(xué)習(xí)者的專業(yè)知識易于擴展和遷移,實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)。在推薦算法修正和推薦結(jié)果的反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化兩個方面提出了模型優(yōu)化的方向。

資源過載;移動上下文推薦;學(xué)習(xí)進度預(yù)測;移動學(xué)習(xí)模型;個性化學(xué)習(xí)

移動學(xué)習(xí)(M-learning)作為一種迅速被人們熟知和應(yīng)用的學(xué)習(xí)模式,其核心是利用逐漸成熟的移動通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能移動終端設(shè)備,學(xué)生可以隨時隨地獲取數(shù)字化的學(xué)習(xí)資源,也就是說,移動學(xué)習(xí)打破了固定時間、固定地點的傳統(tǒng)課堂學(xué)習(xí)方式,能夠帶給學(xué)生一種全新的、情境化的交互式學(xué)習(xí)體驗。

目前,互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展使得開放的在線教育資源激增,智能手機的普及使得學(xué)生通過移動網(wǎng)絡(luò)獲取信息更加便捷,但學(xué)習(xí)者根據(jù)自己的自身學(xué)習(xí)需要,獲取有價值的信息愈發(fā)困難,帶來嚴(yán)重的“移動信息過載”問題,導(dǎo)致在線教育資源利用率和移動學(xué)習(xí)者用戶體驗受到影響,而針對不同學(xué)習(xí)者的個性化推薦系統(tǒng)正是緩解“信息過載”的有效手段。本文針對高職學(xué)生的特點和“信息過載”的問題,提出了一種基于學(xué)生學(xué)習(xí)過程分析、移動上下文感知的移動學(xué)習(xí)模型,根據(jù)不同學(xué)生的特性推薦移動學(xué)習(xí)的在線資源,探索一種全新的、適合高職學(xué)生的移動學(xué)習(xí)模式。

一、移動學(xué)習(xí)概述

近幾年,隨著云計算、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,在線教學(xué)資源呈井噴式增長,主要集中在基礎(chǔ)教育(K-12教育)、職業(yè)技能、高等教育這幾個方面,國內(nèi)外出現(xiàn)了像Coursera、網(wǎng)易云課堂、中國慕課等大型的在線課程學(xué)習(xí)平臺。在線學(xué)習(xí)資源的呈現(xiàn)方式也多種多樣,除了各種類型的文本,還有音頻、動畫、視頻等。有調(diào)查發(fā)現(xiàn),高職學(xué)生最喜愛的學(xué)習(xí)資源是視頻,視頻呈現(xiàn)的效果比枯燥的文字更能吸引眼球,容易接受,使學(xué)生學(xué)習(xí)更輕松。

(一)移動學(xué)習(xí)的概念

關(guān)于移動學(xué)習(xí)的概念,維基百科給出的定義是:“移動學(xué)習(xí)是一種跨越地域限制,充分利用可攜技術(shù)的學(xué)習(xí)方式”。也就是說,移動學(xué)習(xí)是一種利用無線移動通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(如2G/3G/4G、Wi-Fi等)以及無線移動通信設(shè)備(如智能手機、平板電腦等)獲取教育信息、資源和服務(wù)的一種新型學(xué)習(xí)模式,真正 實 現(xiàn) 了 “Anyone、Anytime、Anywhere、Anystyle (4A)”的自主學(xué)習(xí)。

(二)移動學(xué)習(xí)的發(fā)展

早在21世紀(jì)初期,歐洲與北美的部分經(jīng)濟發(fā)達國家對移動學(xué)習(xí)模式產(chǎn)生了濃厚興趣,并先后實施了多個移動學(xué)習(xí)項目,對移動學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論、教學(xué)方法、教學(xué)對象以及教學(xué)模式、交互技術(shù)等進行了初步的探討,如:美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的WirelessAndrew項目、美國加州大學(xué)伯克利分校的MobileEducation項目、英國Ultralab實驗室的“M-learning項目”等,這些項目都是運用移動終端設(shè)備PDA為學(xué)生提供信息,此階段的移動教育還處于低級階段,移動教育還沒有作為一種真正的教育模式在大學(xué)內(nèi)運用[1]。

自2012年以來,隨著智能移動終端設(shè)備的飛速普及,移動學(xué)習(xí)發(fā)生了巨大乃至顛覆性的變化,最成功的項目當(dāng)屬風(fēng)行世界的MOOC(Massive OpenOnlineCourses,大規(guī)模開放在線課程),它是由具有分享、協(xié)作精神的個人或組織發(fā)布在互聯(lián)網(wǎng)的開放課程。MOOC項目具有大規(guī)模的學(xué)習(xí)資源、大規(guī)模分布式學(xué)習(xí)伙伴、多樣化的分布式網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式、良好的支持服務(wù)、開放性、自組織和社會性等特點,其中最著名的MOOC平臺有:Coursera、edX 和Udacity[2]。MOOC課程與以往的網(wǎng)絡(luò)課程最大的區(qū)別在于:MOOC課程的教學(xué)內(nèi)容被細(xì)分為小塊,將課程內(nèi)容碎片化,針對知識點錄制短小精美的視頻,課程視頻在5-15分鐘以內(nèi),更有利于學(xué)生隨時隨地的移動學(xué)習(xí),并在此過程中內(nèi)嵌問題,使學(xué)習(xí)過程簡短有趣而高效,同時提供實時討論平臺,便于在線交流。

這些課程平臺大多提供針對Android和iOS的移動應(yīng)用App,能適配絕大多數(shù)的智能手機屏幕,學(xué)生通過智能手機、平板等智能移動設(shè)備即可輕松學(xué)習(xí),大大提高了移動學(xué)習(xí)的用戶體驗。這種新的學(xué)習(xí)模式帶給學(xué)生全新的、情境化的學(xué)習(xí)體驗,它將教、學(xué)、練、評、測、協(xié)作、交流等的完整教學(xué)過程通過移動終端實施,學(xué)生不僅可以進行隨時隨地的碎片化學(xué)習(xí),根據(jù)自己的能力選擇學(xué)習(xí)單元,定制自己的學(xué)習(xí)內(nèi)容,還通過在線測驗、作業(yè)等評價學(xué)習(xí)效果,與世界各個角落的學(xué)生組成學(xué)習(xí)小組,大大提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、自主學(xué)習(xí)能力和學(xué)習(xí)效果。

二、高職教育移動學(xué)習(xí)特征分析

(一)高職教育的特點

高職教育是高等教育的一個重要分支,以培養(yǎng)具有較強動手實踐能力的高素質(zhì)技術(shù)人才為目標(biāo),在專業(yè)設(shè)置和專業(yè)教學(xué)上強調(diào)技能和實踐能力的培養(yǎng),知識的應(yīng)用和實踐更為重要,學(xué)習(xí)的專業(yè)性也更強。與中學(xué)教育相比,高職教育的學(xué)習(xí)內(nèi)容已不再是文化課而是專業(yè)課,學(xué)生根據(jù)所選的專業(yè)進行學(xué)習(xí),不僅需要掌握課程知識,還需要培養(yǎng)自身解決專業(yè)領(lǐng)域?qū)嶋H問題的能力,使得高職教育階段的學(xué)習(xí)模式更應(yīng)具備自主性、主動性和應(yīng)用性。

大學(xué)是一個半開放的學(xué)習(xí)環(huán)境,專業(yè)課程的安排形式和學(xué)生管理都給高職學(xué)生很大的自由度,學(xué)生課余可自由支配的時間相對充裕,學(xué)生需要通過查閱資料、閱讀專業(yè)書籍等自主學(xué)習(xí)方式構(gòu)建所學(xué)專業(yè)的知識架構(gòu),沿用中學(xué)的學(xué)習(xí)方法已經(jīng)完全不能適應(yīng)大學(xué)學(xué)習(xí)。移動學(xué)習(xí)不僅可以幫助學(xué)生有效消化課程知識,使學(xué)生的自主學(xué)習(xí)以及自學(xué)能力得到很好的訓(xùn)練,智能移動終端設(shè)備還可以記錄技能訓(xùn)練過程的步驟、疑難問題的解決過程,幫助學(xué)生課后進一步掌握專業(yè)課程知識[3]。

(二)高職移動學(xué)習(xí)的應(yīng)用基礎(chǔ)

隨著國家加大對高職院校的建設(shè)投入,學(xué)校校園網(wǎng)特別是無線校園網(wǎng)絡(luò)的覆蓋,以及計算中心、數(shù)據(jù)中心的設(shè)立,為移動學(xué)習(xí)提供了良好的網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲等硬件環(huán)境支持。良好的網(wǎng)絡(luò)信號、帶寬和存儲空間使移動學(xué)習(xí)資源的上傳、下載更為便捷、信息量更大。

目前入學(xué)的高職院校學(xué)生都是90后,是互聯(lián)網(wǎng)的“原住民”,網(wǎng)絡(luò)是他們生活中必不可少的一部分。調(diào)查表明,90%以上的高職學(xué)生擁有智能手機,其它移動設(shè)備的擁有比例也很可觀,他們能熟練使用手機看視頻、玩游戲、聊天和聽音樂,說明大多數(shù)學(xué)生可以熟練使用手機等移動設(shè)備上網(wǎng)搜索信息,已具備較好的移動學(xué)習(xí)條件。

由此可以看出,高職院校已具備了移動學(xué)習(xí)的硬件條件,高職學(xué)生對移動智能終端設(shè)備的熟練運用,也降低了學(xué)生進行移動學(xué)習(xí)的難度。

(三)個性化推薦的必要性

豐富的在線學(xué)習(xí)資源提供了更多的學(xué)習(xí)選擇,使學(xué)習(xí)資源快速增加,這樣難以避免資源質(zhì)量的良莠不齊,對于初學(xué)者而言,由于尚未構(gòu)建好自己的專業(yè)知識架構(gòu),很難找到適合自身興趣愛好的專業(yè)資料。另外,MOOC類的在線學(xué)習(xí)資源面向所有學(xué)習(xí)者,只針對課程知識進行設(shè)計,無法考慮學(xué)生的專業(yè)結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)情況和學(xué)習(xí)場景,更無法幫助學(xué)生制定個性化的學(xué)習(xí)計劃。這種情況下,基于大數(shù)據(jù)的個性化推薦是一種行之有效的方法。借助強大的數(shù)據(jù)采集、分類和提取技術(shù),根據(jù)以往的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)為學(xué)生賦予各種“關(guān)鍵詞”,然后再針對這些關(guān)鍵詞推薦內(nèi)容,幫助學(xué)生制定學(xué)習(xí)計劃,提高學(xué)習(xí)效率,使移動學(xué)習(xí)更為有效。

三、高職學(xué)生個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模型

通過以上分析,根據(jù)高職教育和學(xué)習(xí)的特點,針對移動學(xué)習(xí)資源的局限性、多樣性以及涉及知識點多,個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模型的設(shè)計顯得尤為重要和必要。

(一)基于個性化推薦的學(xué)習(xí)模式

個性化學(xué)習(xí)是針對學(xué)生特定的學(xué)習(xí)需求、興趣和現(xiàn)有文化背景而推出的學(xué)習(xí)模式,目標(biāo)是使學(xué)生決定自己的學(xué)習(xí)計劃、進度和策略。個性化學(xué)習(xí)的需求早已存在,隨著計算機技術(shù)發(fā)展和推薦算法的不斷實踐,個性化學(xué)習(xí)項目逐步展開并得到跨越式發(fā)展,如美國德州大學(xué)的全教育體驗(TEx,Total EducationalExperience)的移動先行技術(shù)服務(wù)、密歇根大學(xué)的E2Coach技術(shù),都是利用移動技術(shù)為學(xué)生提供量身定制的教育內(nèi)容和資源建議等個性化信息,根據(jù)學(xué)生的偏好和能力調(diào)整課程[4]。

學(xué)習(xí)的個性化信息推薦不僅是實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)的前提,也是緩解“信息過載”的有效手段,通過建立學(xué)生與教學(xué)資源之間的二元關(guān)系,利用學(xué)生的已有的選擇過程或相似關(guān)系挖掘?qū)W生潛在的感興趣的信息,并針對不同的學(xué)生特點進行個性化信息推薦。

(二)基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模型的基本框架

基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模型的基本框架如圖1所示。

圖1 基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模型基本框架

1.數(shù)據(jù)采集。個性化推薦的第一步工作是收集與推薦對象相關(guān)的原始數(shù)據(jù)。基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)的推薦對象包括學(xué)生和教學(xué)資源,主要針對這兩個對象進行數(shù)據(jù)收集,如:學(xué)生的移動和人口統(tǒng)計學(xué)特征、學(xué)生-學(xué)習(xí)空間簽到、學(xué)生-學(xué)習(xí)過程、學(xué)生-參與問答等日志信息、教學(xué)資源的抓取等。目前還沒有公開的數(shù)據(jù)采集可以采納,學(xué)生的基本特征可以從高職院校的教務(wù)系統(tǒng)中獲取,學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和行為的數(shù)據(jù)最初可以通過問卷調(diào)查的方式采集,然后通過網(wǎng)站日志的分析進行反饋,獲取越來越準(zhǔn)確的學(xué)生學(xué)習(xí)的特征值樣本。教學(xué)資源可以從國家資源庫、MOOC課程網(wǎng)站等進行抓取或獨立收集,存放于校園網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理。推薦對象的數(shù)據(jù)收集完成之后,需要對數(shù)據(jù)進行一些處理,這是一個數(shù)據(jù)挖掘的過程,處理結(jié)果作為推薦系統(tǒng)的輸入對象。在基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模型中主要包括:移動用戶偏好特征,根據(jù)學(xué)生-簽到行為日志提取學(xué)生對移動網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和信息內(nèi)容的偏好信息,構(gòu)建學(xué)生和移動網(wǎng)絡(luò)的二維矩陣;教學(xué)資源的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),則是根據(jù)收集的教學(xué)資源進行標(biāo)簽定義、分類,形成教學(xué)資源之間關(guān)系的特征值;上下文移動用戶偏好提取,通過挖掘?qū)W生的行為與上下文之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,提取包含上下文的學(xué)生的移動用戶偏好;學(xué)生的移動社會化網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建,通過學(xué)生的用戶基本特征、學(xué)生移動學(xué)習(xí)日志和學(xué)生-問答日志中的移動社交行為,構(gòu)建其移動社交網(wǎng)絡(luò)[5]。

3.推薦結(jié)果的生成。移動推薦算法是推薦結(jié)果生成的核心部分,移動推薦也可以使用傳統(tǒng)的推薦算法,如:協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦、基于關(guān)聯(lián)和預(yù)測的推薦等,更需要考慮移動網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)資源的特殊性,著重生成基于移動上下文推薦、基于學(xué)習(xí)進度預(yù)測的資源推薦,移動上下文推薦可以將學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)內(nèi)容的關(guān)聯(lián)性等作為上下文信息融入推薦生成過程,提供知識遷移的推薦結(jié)果。多源混合的移動推薦則是根據(jù)學(xué)生偏好特征、學(xué)習(xí)進度、問答頻度、教學(xué)內(nèi)容關(guān)聯(lián)性等因素對推薦結(jié)果進行排

序[6-7]。

4.推薦結(jié)果的展示。使用推薦算法獲取推薦結(jié)果后,通過學(xué)生的移動學(xué)習(xí)空間平臺呈現(xiàn)給學(xué)生,并結(jié)合學(xué)生的學(xué)習(xí)過程日志、問答日志等顯式反饋和移動上下文等隱式反饋,將抓取或獨立收集的教學(xué)資源通過消息推送的方式發(fā)送給學(xué)生,實現(xiàn)學(xué)生專業(yè)知識的擴展和遷移,并給學(xué)生推薦相關(guān)的學(xué)習(xí)計劃,幫助學(xué)生進行知識空間的管理。除此之外,還需要根據(jù)推薦精確度、多樣性等評價指標(biāo)評價推薦的性能,擴展和改進學(xué)生的移動學(xué)習(xí)空間的功能和推薦的精準(zhǔn)度。

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、移動通信技術(shù)的發(fā)展,移動智能設(shè)備已成為人們獲取信息和在線學(xué)習(xí)的最便捷平臺,這將有利于高職學(xué)生接受移動學(xué)習(xí)的新模式。本文從移動學(xué)習(xí)的特點、高職學(xué)生的專業(yè)學(xué)習(xí)特性,分析了高職院校開展移動學(xué)習(xí)的可行性,同時針對“學(xué)習(xí)資源過載”給學(xué)生帶來的資源選擇困難的問題,構(gòu)建了基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)模型,并對模型的系統(tǒng)架構(gòu)進行了總體分析。整個模型尚需進一步完善和優(yōu)化,完善使用隱式方法準(zhǔn)確獲取學(xué)生的偏好特征,并隨著時間推移不斷修正推薦算法。根據(jù)學(xué)生對推薦結(jié)果的學(xué)習(xí)反饋數(shù)據(jù)優(yōu)化該學(xué)習(xí)模型,設(shè)計更人性化的移動學(xué)習(xí)交互,都是今后重點研究的方向。

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[2]李云飛,等.移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)及其相關(guān)學(xué)習(xí)模式[J].開放教育研究,2012(1):152-158.

[3]趙愛美.高職學(xué)生移動學(xué)習(xí)的研究與實踐[J].中國職業(yè)技術(shù)教育,2013(17):76-79.

[4]尚鮮連,張?zhí)K,牛麗.高職教育背景下的移動虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)模型構(gòu)建研究[J].當(dāng)代職業(yè)教育,2014 (11):7-10.

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責(zé)任編輯王國光

查英華(1969-),女,江蘇溧水人,南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機與軟件學(xué)院高級工程師,研究方向為推薦算法、教育信息化;朱其慎(1971-),男,河北棗強人,南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院計算機與軟件學(xué)院副教授,研究方向為物聯(lián)網(wǎng)、高職教育教學(xué)。

江蘇省第二期職業(yè)教育教學(xué)改革研究課題“云計算環(huán)境下高職學(xué)生個性化移動學(xué)習(xí)模式研究”(編號:ZZZ23),主持人:查英華。

G715

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1001-7518(2015)23-0057-04

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