黃興祿+楊娟+宋曉玲+劉璇

【摘 要】 為了解決智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)習(xí)風(fēng)格判別等功能模塊之間存在著耦合性低、重用性差、不同系統(tǒng)之間不能實(shí)現(xiàn)資源共享等問題，基于面向服務(wù)體系結(jié)構(gòu)（SOA）設(shè)計(jì)了一個(gè)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)（SOALS）以及學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件（SOALS_pre），并通過該組件對(duì)外發(fā)布了一個(gè)學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)（LstyleRMIService）。各種學(xué)習(xí)系統(tǒng)或者門戶網(wǎng)站通過綁定該服務(wù)接口，可以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者在不同學(xué)習(xí)環(huán)境下多模型的學(xué)習(xí)風(fēng)格判別服務(wù)。

【關(guān)鍵詞】 學(xué)習(xí)風(fēng)格；面向服務(wù)架構(gòu)；學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件

【中圖分類號(hào)】 G40-057 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1009—458x（2016）05—0064—07

一、研究背景及相關(guān)研究

學(xué)習(xí)風(fēng)格（Learning Style，簡(jiǎn)稱“LS”）是學(xué)習(xí)者特有的認(rèn)知、情感和心理行為，作為學(xué)習(xí)者如何理解信息以及學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)環(huán)境相互作用下如何反應(yīng)的相對(duì)穩(wěn)定的指標(biāo)[1]。根據(jù)學(xué)習(xí)者不同的認(rèn)知過程分為不同類型的學(xué)習(xí)風(fēng)格。很多教育理論學(xué)者以及研究者對(duì)這一觀點(diǎn)表示認(rèn)同，一致認(rèn)為將學(xué)習(xí)風(fēng)格整合到教育中可以更好地促進(jìn)學(xué)習(xí)者個(gè)性化學(xué)習(xí)。有大量的相關(guān)研究證明并支持這一觀點(diǎn)，例如Bajraktarevic、Hall和Fullick[2]、Graf和Kinshuk[3]等。目前主要是通過人工智能相關(guān)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格自動(dòng)偵測(cè)，例如機(jī)器學(xué)習(xí)[4]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[5][6]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[7]以及基于規(guī)則的推理[8]等。很多智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，尤其是自適應(yīng)教育超媒體系統(tǒng)（AEHS），大多數(shù)都具備不同的LS偏向性測(cè)試功能，并通過建立LS用戶模型為學(xué)習(xí)者提供更好的個(gè)性化學(xué)習(xí)服務(wù)，如Tangow 系 統(tǒng)[9]、Protus 系統(tǒng)[10]、WHURLE 系統(tǒng)[11]、CS383 系統(tǒng)[12]等都使用了Felder-Silverman模型；AES-CS系統(tǒng)[13]使用了FI-FD模型；INSPIRE系統(tǒng)[14]使用了Honey-Mumford模型。這些傳統(tǒng)的智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)在一定程度上解決了個(gè)性化學(xué)習(xí)的問題，但是這些系統(tǒng)的功能模塊之間存在著耦合性低、重用性差、不同系統(tǒng)之間很難實(shí)現(xiàn)資源共享等問題。

大量研究表明，采用面向服務(wù)架構(gòu)（SOA）技術(shù)能很好地解決傳統(tǒng)智能系統(tǒng)存在的問題。Dagger對(duì)學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)（LMS）的演變進(jìn)行了分析，指出了傳統(tǒng)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)存在著以上問題，肯定了下一代智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)應(yīng)具有互操作性和擴(kuò)展性這一未來發(fā)展的趨勢(shì)，并通過案例證明了SOA架構(gòu)的優(yōu)越性[15]。

現(xiàn)在，基于SOA技術(shù)設(shè)計(jì)了很多學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)，試圖通過SOA架構(gòu)技術(shù)解決傳統(tǒng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)存在的問題。其中，Mohammed提出了使用SOA技術(shù)構(gòu)建一個(gè)E-learning學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)，雖然該系統(tǒng)沒有實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推送服務(wù)，但可以對(duì)外提供服務(wù)接口[16]；Cheng設(shè)計(jì)了一個(gè)可擴(kuò)展的SOA E-learning系統(tǒng)架構(gòu)，能使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)功能更完善、更靈活，但是如何實(shí)現(xiàn)這些服務(wù)沒有進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)[17]；SLO 管理系統(tǒng)是一個(gè)基于SOA的學(xué)習(xí)資源管理系統(tǒng)架構(gòu)，該系統(tǒng)架構(gòu)采用SOA技術(shù)是為了實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源共享，但沒有使用學(xué)習(xí)風(fēng)格模型對(duì)用戶進(jìn)行建模[18]；孫艷提出了一種面向服務(wù)的E-learning系統(tǒng)架構(gòu)，該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)教學(xué)設(shè)計(jì)、動(dòng)態(tài)更新學(xué)習(xí)資源以及通過學(xué)習(xí)者個(gè)性特征分析提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)指導(dǎo)。雖然該系統(tǒng)有個(gè)性化特征提取，但是并沒有提到如何建立學(xué)習(xí)者個(gè)性化特征[19]。Canales提出了一個(gè)基于SOA自適應(yīng)智能網(wǎng)絡(luò)教育系統(tǒng) （WBES）架構(gòu)，詳細(xì)介紹了用認(rèn)知地圖來構(gòu)建學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格用戶模型[20]；Yaghmaie通過SOA架構(gòu)設(shè)計(jì)了一個(gè)自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，根據(jù)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格自動(dòng)過濾學(xué)習(xí)內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容的推介[21]；姜強(qiáng)設(shè)計(jì)的SOALS系統(tǒng)主要采用了Felder-Silverman模型，并使用學(xué)習(xí)行為來修正學(xué)習(xí)風(fēng)格模型，最終實(shí)現(xiàn)個(gè)性化資源推送服務(wù)[22]。

現(xiàn)有的很多SOA 智能系統(tǒng)只是一個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)，雖然有些系統(tǒng)提供了學(xué)習(xí)風(fēng)格判別和個(gè)性化推送功能，但是這些功能并不對(duì)外提供服務(wù)接口，導(dǎo)致不能實(shí)現(xiàn)資源共享。同時(shí)，現(xiàn)在的系統(tǒng)很多只采用了單一的LS用戶模型，導(dǎo)致用戶建模單一化和片面化，學(xué)習(xí)資源推送準(zhǔn)確率低、效率低。此外，大部分SOA學(xué)習(xí)系統(tǒng)都沒有建立LS用戶模型，因此，這類系統(tǒng)不能提供個(gè)性化服務(wù)。

二、 SOALS系統(tǒng)架構(gòu)及其服務(wù)模型

（一）SOALS系統(tǒng)架構(gòu)

為了解決現(xiàn)有SOA學(xué)習(xí)系統(tǒng)存在的問題，基于SOA架構(gòu)設(shè)計(jì)了一個(gè)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)（SOALS），并設(shè)計(jì)了一個(gè)學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件（SOALS_pre），該組件采用了Felder-Silverman（簡(jiǎn)稱“FS”）[23][24]和Field Independence/Field Dependence（簡(jiǎn)稱“FI-FD”）[25][26]學(xué)習(xí)風(fēng)格建立用戶模型，使LS預(yù)測(cè)更加準(zhǔn)確。通過對(duì)SOALS_pre組件進(jìn)行封裝，對(duì)外發(fā)布了一個(gè)學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)（LstyleRMIService）。不同架構(gòu)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過綁定該服務(wù)接口可以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者在不同環(huán)境下進(jìn)行多模型的LS判別服務(wù)。同時(shí)，服務(wù)會(huì)把測(cè)試結(jié)果自動(dòng)建立成標(biāo)記的樣本數(shù)據(jù)集，為L(zhǎng)S測(cè)試服務(wù)提供樣本數(shù)據(jù)資源。

該架構(gòu)共有四層：第一層是資源層，第二層是組件層，第三層是服務(wù)接口層，第四層是用戶表示層（如圖1所示）。

資源層主要存儲(chǔ)了各種服務(wù)所需要的資源，例如學(xué)習(xí)風(fēng)格樣本數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)行為樣本數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)資源庫(kù)（LOM標(biāo)準(zhǔn)）等。本系統(tǒng)通過Mysql 5.5設(shè)計(jì)了3個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，其中LSdata數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于存儲(chǔ)學(xué)習(xí)風(fēng)格樣本數(shù)據(jù)；LCdata數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于存儲(chǔ)學(xué)習(xí)行為樣本數(shù)據(jù)；LRdata數(shù)據(jù)庫(kù)主要用于存儲(chǔ)學(xué)習(xí)資源，學(xué)習(xí)資源需要遵循LOM標(biāo)準(zhǔn)。

組件層是系統(tǒng)架構(gòu)的核心層，也是系統(tǒng)的底層，它涉及組件的核心代碼和對(duì)核心代碼的封裝。在系統(tǒng)中，學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件（SOALS_pre）分別由LS組件、LS前測(cè)組件、LS維度篩選組件和LS預(yù)測(cè)組件組成。其中，LS組件提供了FS學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試、FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試、LS維度篩選以及LS預(yù)測(cè)功能。LS組件要實(shí)現(xiàn)這些功能需要分別引用LS前測(cè)組件、LS維度篩選組件和LS預(yù)測(cè)組件。LS前測(cè)組件需要使用LSdata數(shù)據(jù)；LS維度篩選組件和LS預(yù)測(cè)組件需要使用LSdata數(shù)據(jù)和LCdata數(shù)據(jù)，如圖1組件層所示。

服務(wù)接口層是SOA系統(tǒng)架構(gòu)中最重要的一層，是服務(wù)使用者綁定和實(shí)現(xiàn)服務(wù)的入口。一個(gè)服務(wù)可能需要使用一個(gè)組件或者多個(gè)組件來實(shí)現(xiàn)其功能。同時(shí)，一個(gè)組件可以實(shí)現(xiàn)一個(gè)或者多個(gè)服務(wù)功能。本系統(tǒng)對(duì)外發(fā)布的LstyleRMIService學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)需要使用LS組件、LS前測(cè)組件、LS篩選組件和LS預(yù)測(cè)組件來實(shí)現(xiàn)服務(wù)的功能，這個(gè)服務(wù)主要對(duì)外提供了三個(gè)服務(wù)接口：LS前測(cè)服務(wù)、LS維度篩選服務(wù)以及LS預(yù)測(cè)服務(wù)（如圖1第三層中橢圓虛線框所示）。

表示層主要是指綁定并使用服務(wù)的各種系統(tǒng)。本文通過設(shè)計(jì)一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)驗(yàn)證了服務(wù)功能具有可重用性，不同系統(tǒng)之間能實(shí)現(xiàn)資源共享。最后，對(duì)學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與NBC分類器得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比分析。

（二）SOALS_pre判別組件核心模型

1.LS前測(cè)服務(wù)模型

前測(cè)服務(wù)主要是從終端獲取學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格問卷數(shù)據(jù)，并根據(jù)量化公式把問卷結(jié)果進(jìn)行量化處理，最后把該量化的數(shù)據(jù)作為有標(biāo)記的樣本數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在LSdata數(shù)據(jù)庫(kù)中。FS學(xué)習(xí)風(fēng)格通過Solomon量化表進(jìn)行學(xué)習(xí)風(fēng)格計(jì)算；FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格通過改進(jìn)的問卷調(diào)查表和量化表進(jìn)行學(xué)習(xí)風(fēng)格計(jì)算[27][28][29]， LS前測(cè)服務(wù)模型如圖2所示。

本文使用了標(biāo)準(zhǔn)的FS問卷進(jìn)行學(xué)習(xí)風(fēng)格樣本數(shù)據(jù)采集，該問卷的量化方式遵循Solomon量化表規(guī)則（最大數(shù)-最小數(shù)+最大數(shù)的字母），通過這種規(guī)則得到的LS結(jié)果分別是：1a、3a、5a、7a、9a、11a；1b、3b、5b、7b、9b、11b。其中，a表示學(xué)習(xí)者在某種維度上LS左邊的傾向值，b表示學(xué)習(xí)者在某種維度上LS右邊的傾向值，值越大表示學(xué)習(xí)風(fēng)格傾向性越大。為了使學(xué)習(xí)風(fēng)格結(jié)果適用于數(shù)學(xué)建模，本文將Solomon量化表的結(jié)果進(jìn)行量化處理，把LS結(jié)果量化為0到1之間的小數(shù)。通過量化關(guān)系表和所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格理論，學(xué)習(xí)風(fēng)格可以通過一個(gè)四元組進(jìn)行形式化表示，如公式（1）所示[30]：

其中，中的i是學(xué)習(xí)者序號(hào)，表示學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)風(fēng)格t維度上的取值。當(dāng)取值范圍為時(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向左邊的維度；當(dāng)時(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格絕對(duì)偏向左邊的維度；當(dāng)取值范圍為時(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向右邊的維度；當(dāng)時(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格絕對(duì)偏向右邊的維度；當(dāng)時(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向中間的維度。

FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格采集的方式有很多種，本文主要采用問卷調(diào)查法獲取學(xué)習(xí)者LS，并將FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格結(jié)果進(jìn)行歸一化處理，量化成0到1之間的小數(shù)。通過量化關(guān)系表以及FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格理論，F(xiàn)I-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格可以通過一元組形式化表示或公式（2）：

其中，中的i是學(xué)習(xí)者序號(hào)；是i學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格維度上的偏向值。當(dāng)取值范圍為時(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向左邊的維度；當(dāng)時(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格絕對(duì)傾向于左邊的維度；當(dāng)取值范圍為時(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向右邊的維度；當(dāng)時(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格絕對(duì)傾向于右邊的維度；當(dāng)時(shí)，學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向中間的維度。

2. LS維度篩選服務(wù)模型

LS維度篩選服務(wù)的主要功能是識(shí)別出學(xué)習(xí)者群體在不同學(xué)習(xí)環(huán)境下LS主導(dǎo)維度偏向。本模塊沿用了前期工作中使用的維度篩選技術(shù)[31]，并將其封裝成LS維度篩選服務(wù)（如圖3所示）。

學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格會(huì)隨著學(xué)習(xí)環(huán)境的改變而發(fā)生變化，由于一種學(xué)習(xí)風(fēng)格模型不能完全描述出學(xué)習(xí)者在不同學(xué)習(xí)環(huán)境中的偏向，所以本文采用了FS學(xué)習(xí)風(fēng)格模型以及FI-FD認(rèn)知風(fēng)格模型構(gòu)建了一個(gè)多模型的學(xué)習(xí)風(fēng)格用戶模型。為了識(shí)別出學(xué)習(xí)者群體在不同環(huán)境下的主導(dǎo)維度偏向，需要使用兩種樣本數(shù)據(jù)：一種是學(xué)習(xí)者在某一學(xué)習(xí)環(huán)境下的學(xué)習(xí)行為樣本數(shù)據(jù)，另一種是學(xué)習(xí)者在多模型下學(xué)習(xí)風(fēng)格抽象樣本數(shù)據(jù)。通過這些抽象樣本數(shù)據(jù)就能夠進(jìn)行多模型下學(xué)習(xí)風(fēng)格維度相似度識(shí)別，實(shí)現(xiàn)多標(biāo)簽分類向單標(biāo)簽分類的轉(zhuǎn)化[32]，從而識(shí)別出學(xué)習(xí)群體在當(dāng)前學(xué)習(xí)環(huán)境下主導(dǎo)K維度LS偏向。

3. 學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測(cè)服務(wù)模型

預(yù)測(cè)服務(wù)是對(duì)未知LS的學(xué)習(xí)者在某一環(huán)境下的學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向進(jìn)行預(yù)測(cè)，其方法是把新學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為根據(jù)主導(dǎo)K維度下學(xué)習(xí)行為樣本進(jìn)行聚類?？梢圆捎贸跏蓟杭诵臉?gòu)造算法（Initialization Cluster Core Constructing Algorithm，簡(jiǎn)稱“ICCCA算法”）和3-means聚類算法（如圖4所示）。

（三）組件及服務(wù)接口設(shè)計(jì)

本文利用SCA規(guī)范設(shè)計(jì)了一個(gè)學(xué)習(xí)風(fēng)格組件（SOALS_Pre組件），共包括4個(gè)組件。LS組件（LS_component）中有3個(gè)服務(wù)接口和3個(gè)屬性；LS前測(cè)組件（FSDI_component）中有1個(gè)服務(wù)接口和1個(gè)屬性；LS篩選組件（Rec_component）中有1個(gè)服務(wù)接口和3個(gè)屬性；學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測(cè)組件（Pre_component）中有1個(gè)服務(wù)接口和3個(gè)屬性（如圖5所示）。

三、實(shí)驗(yàn)

（一）樣本數(shù)據(jù)采集

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)主要來自成都大學(xué)2014級(jí)和2011級(jí)本科生以及四川師范大學(xué)2014級(jí)和2011級(jí)本科生、2013級(jí)研究生計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格樣本數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)行為樣本數(shù)據(jù)，共計(jì)320份。其中，有效樣本數(shù)據(jù)298份，男生232人，女生66人，平均年齡為23歲；從學(xué)歷層次來看，本科生262人，碩士研究生36人；從區(qū)域來看，成都大學(xué)136人，四川師范大學(xué)162人。

為了驗(yàn)證測(cè)試結(jié)果的一致性、穩(wěn)定性和可靠性，在第一次采集數(shù)據(jù)后的第二周再一次對(duì)有效樣本群體進(jìn)行了學(xué)習(xí)風(fēng)格偏向性采集，并通過SPSS軟件采用了重測(cè)可信度的方法對(duì)所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表中100個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行信度驗(yàn)證，其中重測(cè)可信度主要通過Cohen提出的Kappa系數(shù)來驗(yàn)證。當(dāng)問卷調(diào)查Kappa系數(shù)大于0.75就可以表示重測(cè)的可信度很好。通過對(duì)學(xué)習(xí)風(fēng)格的4個(gè)維度進(jìn)行可信度驗(yàn)證，每個(gè)維度的Kappa系數(shù)分別為 active/reflective（0.881）、sensing/intuitive（0.879）、visual/verbal（0.896）、sequential/global（0.869）。通過這些結(jié)果很好地驗(yàn)證了該問卷的可靠性。

通過SPSS軟件，使用了100個(gè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)所羅門學(xué)習(xí)風(fēng)格量表的44道題進(jìn)行探索性因子分析來驗(yàn)證問卷的效度，把取消最小系數(shù)設(shè)置為0.6，最終KMO得出的結(jié)果為0.73，說明該問卷及樣本數(shù)據(jù)適合使用探索性因子分析來驗(yàn)證問卷的效度。該量表是目前心理學(xué)中比較成熟的量表之一，很多研究者都做過信度和效度檢驗(yàn)，并對(duì)該量表測(cè)試的LS結(jié)果進(jìn)行了肯定，如Livesay、Dee和Nauman[33]，Van Zwanenberg等[34]，Zywno[35]，F(xiàn)elder和 Spurlin[36]等。

本文通過對(duì)實(shí)驗(yàn)所使用的50個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到了LS維度偏向分布圖（如圖6所示）。X軸分別為A-R（活躍型/沉思型）、S-I（感悟型/直覺型）、Vi-Ve（視覺型/言語型）、S-G（序列型/綜合型）和FI-FD（場(chǎng)獨(dú)立/場(chǎng)依存）5個(gè)維度的取值，每個(gè)維度上有三個(gè)取值分別表示LS左邊偏向、LS中間偏向、LS右邊偏向（從左往右）。Y軸表示每個(gè)維度上不同LS偏向的學(xué)生人數(shù)。

（二）學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試與預(yù)測(cè)

1. LS前測(cè)服務(wù)

本文設(shè)計(jì)了一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)并綁定LstyleRMIService服務(wù)，在實(shí)驗(yàn)中讓一名新學(xué)習(xí)者（C201110409121）通過前測(cè)服務(wù)進(jìn)行了學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試，得到學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試結(jié)果（如圖7、圖8所示）。

2. LS維度篩選服務(wù)與LS預(yù)測(cè)服務(wù)

在實(shí)驗(yàn)中，在學(xué)習(xí)系統(tǒng)中選擇“Java JDK平臺(tái)搭建”作為學(xué)習(xí)環(huán)境（如圖9所示）。

通過對(duì)實(shí)驗(yàn)所使用的50個(gè)訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行維度篩選，得到的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這些訓(xùn)練樣本在該學(xué)習(xí)環(huán)境下的主導(dǎo)維度偏向是視覺型/言語型（Vi—Ve）。將當(dāng)前學(xué)習(xí)者（C201110409121）和另外49個(gè)學(xué)習(xí)者群體（除訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)外，對(duì)剩下的樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)選?。?gòu)成一個(gè)測(cè)試學(xué)習(xí)者群體，通過調(diào)用LS預(yù)測(cè)服務(wù)對(duì)該測(cè)試學(xué)習(xí)者群的學(xué)習(xí)風(fēng)格進(jìn)行偏向性預(yù)測(cè)。其中，“Main dimensions：Vi—Ve”是指學(xué)習(xí)者群體的該學(xué)習(xí)環(huán)境下主導(dǎo)K維度偏向；“Results of LS online questionnaire（LSOQ）”是指問卷測(cè)試的結(jié)果；“Results of Prediction”是指學(xué)習(xí)者在“Java JDK平臺(tái)搭建”環(huán)境下通過學(xué)習(xí)行為預(yù)測(cè)的結(jié)果。數(shù)字1-50表示了50個(gè)測(cè)試樣本的序號(hào)，其中當(dāng)前學(xué)習(xí)（C201110409121）的序列為7（如圖10所示）。

從LSOQ結(jié)果可以看出，有19名學(xué)習(xí)者偏向于視覺型；有1名學(xué)習(xí)者偏向中間的維度；有30名學(xué)習(xí)者偏向于言語型。而這50個(gè)測(cè)試樣本在“Java JDK平臺(tái)搭建”學(xué)習(xí)環(huán)境下進(jìn)行學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測(cè)的結(jié)果顯示，有35名學(xué)習(xí)者偏向于視覺型，有14名學(xué)習(xí)者偏向于言語型，有1名學(xué)習(xí)者偏向中間的維度。其中，有32名學(xué)習(xí)者樣本的LSOQ結(jié)果與預(yù)測(cè)結(jié)果一致（正確為64%）（如表1所示）。

通過以上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以看出大部分學(xué)習(xí)者在“Java JDK平臺(tái)搭建”學(xué)習(xí)環(huán)境下并沒有像傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法一樣預(yù)測(cè)“active/reflective”維度，而通過本文的維度篩選服務(wù)預(yù)測(cè)的結(jié)果是“visual/verbal”維度，而這個(gè)維度上的預(yù)測(cè)通常比較困難，以前的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率都只有50%-60%左右（樣本數(shù)小于300），部分技術(shù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率只能達(dá)到40%。因此，實(shí)驗(yàn)結(jié)果是令人滿意的。

為了更好地驗(yàn)證維度篩選服務(wù)和預(yù)測(cè)服務(wù)的有效性，利用樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier，簡(jiǎn)稱“NBC”）對(duì)50名學(xué)習(xí)者在不同維度上進(jìn)行了分類，結(jié)果如表2所示。

通過上面的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，通過NBC分類器在Vi-Ve維度上預(yù)測(cè)的結(jié)果準(zhǔn)確率達(dá)到62.5%，可以確定當(dāng)前環(huán)境下學(xué)習(xí)者群體主要偏向Vi-Ve維度，這與本文實(shí)驗(yàn)維度篩選結(jié)果一致，但是本文預(yù)測(cè)的優(yōu)于NBC分類器的結(jié)果，準(zhǔn)確率可以達(dá)到64%。

四、結(jié)語與展望

本文通過SOA架構(gòu)技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)（SOALS）和學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件（ SOALS_pre），并對(duì)外發(fā)布了一個(gè)學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)（LstyleRMIService）。不同架構(gòu)的系統(tǒng)通過綁定該服務(wù)接口，可以實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)者在不同環(huán)境下多模型學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測(cè)服務(wù)。本文通過一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)對(duì)學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)進(jìn)行了綁定，并通過“Java JDK平臺(tái)搭建”為主題（學(xué)習(xí)環(huán)境）對(duì)提供的服務(wù)功能進(jìn)行驗(yàn)證，證明了學(xué)習(xí)風(fēng)格服務(wù)的可重用性。最后，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了學(xué)習(xí)風(fēng)格預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率優(yōu)于NBC分類器。

本文設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)和學(xué)習(xí)風(fēng)格判別組件（SOALS_pre）還存在以下問題：

第一，未能完全實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集自動(dòng)動(dòng)態(tài)更新；

第二，F(xiàn)S與FI-FD學(xué)習(xí)風(fēng)格測(cè)試服務(wù)使用了同一個(gè)服務(wù)接口；

第三，學(xué)習(xí)風(fēng)格用戶模型太少，例如缺少Kolb等。

我們將會(huì)在未來工作中重點(diǎn)解決這些問題。

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收稿日期：2015-06-01

定稿日期：2015-12-29

作者簡(jiǎn)介：黃興祿，碩士研究生，助理實(shí)驗(yàn)師，成都大學(xué)（610106）。

楊娟，博士，副教授， 碩士生導(dǎo)師；宋曉玲，碩士研究生；劉璇，碩士研究生。四川師范大學(xué)（610101）。

責(zé)任編輯 韓世梅