网络汉语学习中个性化学习系统的研究

廖继莉

(华中师范大学文学院，湖北武汉，430079)

网络汉语学习中个性化学习系统的研究

廖继莉

(华中师范大学文学院，湖北武汉，430079)

为了给学习者提供个性化的学习方案，本文在汉语学习网站中导入了个性化学习系统。这一系统包含得分反馈和课程安排两个模块，得分反馈模块的作用是生成一个包含得分和错题解析的网页反馈给学习者，课程安排模块则运用一维的模糊控制器，根据学习者的得分判断其知识水平，并为其安排相应难度的教育内容。这一个性化学习系统的实现可以提高网络汉语学习系统的智能性，有效地促进汉语学习。

个性化学习 网络学习系统 模糊控制 知识水平 课程难度

引 言

随着信息化时代的进程，利用网络和多媒体技术可以促进第二语言教学的发展已成为大多数人的共识。周小兵指出网络学习是一种“最方便、最高效、最自由的学习方法”，原因在于网络上资源可以共享，且不受时空限制，能够调动学生的积极性和互动性。其次具有形象性和多样性，趣味性强，方便因材施教，而且学生地位转变，降低了学习汉语的难度。这些网络教学的特点和作用都有助于汉语的学习[1]。对外汉语教学界也开始利用网络进行汉语学习网站的建设和多媒体课件的研制工作，并取得了丰硕成果。如国家汉办开发的网络孔子学院[2]、外研社推出的空中孔子课堂[3]、中山大学国际汉语学院开发的“汉语阶梯网”[4]等。这些汉语学习网站内容丰富，方式多样，极大地激发了学习者学习汉语的兴趣。

在教育现场，学习者的个性、兴趣、学习习惯和知识水平各不相同，这就导致同一个教育背景下不同的学习者学习同一个教育内容所花的时间和遇到的问题不同。因此，网站课程的学习难易程度和内容需求要考虑不同学习者的需求，因为过难的内容会挫伤学习者的积极性，过于简单的内容对学习者来说又缺少挑战，只能是浪费时间。虽说目前大多数汉语学习网站在资源链接和互动环节等方面很有特色，但从教育内容来看，各网站提供给不同学习者的教育内容大体是一致的，最多区分了初级、中级、高级三个等级的学习者，但对同一等级内的不同学习者一般不做区分，这样就很难适应不同学习者的需求，不能为他们安排适当的教育内容，因而不能有效地促进汉语学习。针对这一问题，本文提出的解决方案就是在汉语学习网站中导入个性化学习系统，以期为学习者提供个性化的学习方案，特别是为不同的学习者提供相适应的教育内容。

个性化学习系统的导入理由及其结构

(一)导入理由

个性化学习就是分析学习者的个性、兴趣、学习习惯和知识水平等对学习有影响的因素，给每个学习者提供适当的教育内容和学习环境的一种机制。针对如何在网络上提供适当的教育内容这一问题，研究者们进行了广泛的研究和探讨，一般采用的方法是考虑学习者的个性化情况，如学习风格、学习行为、认知方式等。通过统计分析这些个性化情况以达到安排适当教育内容的学习系统，如“eTeacher”[5]和“TSAL”[6]。

以上研究虽然考虑了学习者的个性化情况，却忽视了学习者的知识水平这一个性化学习中最重要的因素。加之学习系统中大量的超链接结构给学习者带来了很大的信息负担，造成迷失方向，认知超负荷，信息过多等问题[7]。为此，一些研究者[7][8][9][10]指出必须考虑学习者的不同知识水平。在他们的研究中，主要采用问卷调查和面谈等方式，运用多种技术手段，如XML技术、项目应答理论等，来为不同的学习者提供相应的学习路径和教育内容，并开发出一些网络学习系统，对这些系统的评价都证明了考虑到学习者知识水平的个性化学习系统能有效地促进学习。

基于上述分析，本文认为应该考虑学习者的知识水平和教育内容的难易程度两个方面，在网络汉语学习中导入个性化学习的机制。与先行研究不同的是，在学习者知识水平的评价方面，本文是根据学习者的练习和考试得分来进行评价的，这样可以避免受到问卷调查和面谈等方式中学习者有限的语言水平的影响。

(二)个性化学习系统的结构

汉语学习网站中个性化学习系统的结构如图1所示。学习者进入汉语学习网站的主页，系统从“学习者ID管理文件”和“学习信息记录文件”中调出学习者的登录信息和以往的学习信息，显示在汉语学习网页上。在学习者自主学习的过程中，个性化学习的机制开始发挥作用。本文所指的个性化学习主要包含得分反馈和课程安排两个模块，其中得分反馈模块的目的是收集学习者练习、考试的回答信息，将其保存在“练习、考试得分文件”中；课程安排模块的目的是根据反馈的得分来判断学习者的知识水平，为学习者安排合适的教学课程，同时将这些学习信息保存在“学习信息记录文件”中。下面对这两个模块的运作步骤作具体的说明：

图1 汉语学习中个性化学习系统的结构

1.得分反馈模块

要想为学习者提供个性化的学习方案，首先要针对学习者的学习提供及时的反馈。本文所指的反馈主要是对练习、考试答案及解释的一个反馈。学习者学习了汉语教育内容之后，在线进行练习或考试，并在规定时间内提交试卷。一般来说，学习者的得分越高，说明对所学内容的掌握程度越高，知识水平也就越高，反之，得分越低说明学习者对所学内容的掌握程度越低，相应的知识水平也就越低。针对系统做出的反馈，学习者可以把握自己的学习状况，自行判断下一步是该继续学习新课还是复习已学内容，这样因学习产生的焦虑程度也会减少。

得分反馈模块的具体步骤如下：

第一，从汉语学习网页中收集学习者的练习、考试回答信息。

第二，比较学习者的答案和正确答案，生成一个包括学习者的得分和错题解析的网页，即时地反馈给学习者。

第三，将反馈信息，如得分、练习时间等保存在“练习、考试得分文件”中。

第四，将以上反馈信息传送到课程安排模块。

2.课程安排模块

网络学习中采用个性化学习系统的最大目的就是给每个学习者安排适当难度的教育内容。但是，在安排合适的教育内容之前，必须对学习者的知识水平进行评价。因此，我们考虑在汉语学习网站中设置课程安排模块，对学习者的知识水平和教育内容难易程度的等级进行划分，然后采用模糊控制算法建立两者之间的对应关系，给学习者安排适当难度的教育内容(详细论述参见第三部分)，这样就能在网络汉语学习中实现个性化、智能化学习的目标。

课程安排模块的具体功能和步骤如下：

第一，根据得分反馈模块传送的得分来评价学习者的知识水平。学习者的得分都是确定的数值，该模块采用模糊化的方法将具有确定数值的得分划分为“优秀”、“良好”、“及格”、“不及格”、“放弃”五个知识水平等级。

第二，区分教育内容的难易程度。既然学习者的知识水平划分为五个等级，教育内容的难易程度也应该有相应的等级。这主要是依据教师的经验和意见来进行设定，目前也设定为五个等级，分别是“很容易”、“容易”、“中等”、“难”、“很难”。

第三，将学习者的知识水平和教育内容的难易程度进行匹配。上述知识水平和教育内容难易程度的五个等级都是采用具有模糊性的语言来描述的，要实现两者之间的对应关系，不能采用以往的一对一的线性对应函数，而要采用具有“if-then”推论形式的复数控制规则，也就是说，两者之间的对应关系是非线性的模糊数学关系。

第四，给学习者安排合适的教育内容。根据知识水平等级和教育内容难易程度等级的对应关系，为每个学习者安排适当的教育内容，并将这一内容输出到汉语学习网页中。

第五，将以上步骤中的学习信息，如学习者的知识水平等级，对应的教育内容难易程度等都记录在“学习信息记录文件”中。

个性化学习系统中模糊控制理论的运用

(一)模糊控制器的设计

根据第二部分所述，我们在汉语学习网站中导入了包含得分反馈模块和课程安排模块的个性化学习系统，为具有不同知识水平的学习者提供个性化的教育内容。这一过程是如何实现的呢？本文应用模糊控制理论[11]采用计算机程序来模拟经验丰富的汉语教师的教学行为，对学习者的知识水平和教育内容难易程度这类具有一定模糊性、主观性的语言信息做出客观的评价和判断。这样就能使这类定性思考和判断方法定量化，合理地进行教育内容的提示，便于新教师或学习者在教学中自由操作。

一般来说，在实际的汉语学习过程中，我们的教学控制思维可以用语言描述为“如果学习者的得分比目标得分低的话就降低课程难度，如果学习者的得分比目标得分高的话就加大课程难度，如果学习者的得分等于目标得分，课程难度就维持目前的难度”。问题就在于如何通过计算机程序来实现这种教学控制思维，下面进行具体的说明：

1.变量的设定

本研究的控制目的是根据学习者的得分来为他们安排适当难度的教育内容，并使其保持在一个稳定状态下。这时，我们要考虑目标得分和学习者的实际得分之间的差，即状态变量。控制时就以这个值作为输入，来判断下次课程的难度是比初始难度高还是低，还是维持不变。也就是说，控制量是实际的课程难度与初始难度的偏差。

本文中，我们将目标得分70分设为初始值S0，将从得分反馈模块中得到的学习者第n回练习或考试的得分设为Sn，这样状态变量S就等于S0减去Sn，即S]S0-Sn。由于教育内容的难易程度分为五个等级，我们将初始难度D0设为第三个等级“中等”，这样控制量D就等于Dn和初始难度D0之间的偏差，即D]Dn-D0。

2.模糊子集和模糊控制规则的设定

根据以上设定的变量，输入值是学习者的得分，输出值是下次课程内容的难易程度，我们可以得出这是一个一维的模糊控制器。在这个系统中，我们将状态变量S和控制量D的语言值的模糊子集设为{正大，正小，零，负小，负大}，简记形式为PB、PS、ZO、NS、NB。这五种模糊子集具体的含义如表1所示：

表1 状态变量S和控制量D的五种模糊子集

关于下次课程的安排，我们有如下五条模糊控制规则：

规则1：if S]PB，then D]NB；

规则2：if S]PS，then D]NS；

规则3：if S]ZO，then D]ZO；

规则4：if S]NS，then D]PS；

规则5：if S]NB，then D]PB。

以规则1为例，意思就是如果目标得分与实际得分的差S为PB(很大)时，下次课程的难度偏差D就为NB(很小)。

3.隶属函数的设定

如果已经得知学习者的得分，那么如何推导出下次课程的难易程度呢？在进行推论之前，有必要设定合适的隶属函数。隶属函数指的是论域X中的元素x对模糊变量A的隶属程度。由于客观事物具有过渡性和模糊性，人们对其定性的描述常常会带有主观因素，因此隶属函数的设定需要结合专家的理论和操作人员的实际经验来进行。

考虑到学习者的得分Sn的范围是[0～100]，状态变量S的范围就是[-30～70]，可以离散化为[-30，-20，-10，0，10，20，30，40，50，60，70]的11个等级。由于教育内容的难易程度分为五个等级，初始难度是第三个等级，因此控制量D的范围就是[-2；2]，可以离散化为[-2，-1，0，1，2]的5个等级。在模拟经验丰富的教师的指导行为的基础上，我们将S和D的模糊子集PB、PS、ZO、NS、NB的隶属函数设定如下，其中除了S的模糊子集PB采用的是半正态分布外，其余的模糊子集都采用了控制灵敏度较高的三角形隶属函数。

S: D:

这样就可以使离散化了的精确量(如学习者的得分)与表示模糊语言的模糊量(学习者的知识水平)之间建立起对应关系。

4.输出结果的计算和检索表的生成

上文中提到的5条模糊规则是一组多重条件语句，可以表示为从状态变量S到控制量D的五个模糊关系R1,R2,R3,R4,R5。其中，R1指的是状态变量S属于PB的程度和控制量D属于NB的程度这两个模糊集合的直积，其他的4个关系可以依次类推。

R1=μPB(S)×μNB(D),R2=μPS(S)×μNS(D),R3=μZO(S)×μZO(D)，

R4=μNS(S)×μPS(D),R5=μNB(S)×μPB(D)

将R1～R5这五个关系进行“并运算”，可以求出总的模糊关系R。这个R的值如下：

R=R1∨R2∨R3∨R4∨R5

={μPB(S)×μNB(D)}∨{μPS(S)×μNS(D)}∨{μZO(S)×μZO(D)}

模糊控制规则的矩阵表达式求出之后，将采样得到的状态变量S作为模糊控制器的输入，通过模糊决策就可以得到相应的控制量D。由于状态变量S有11个离散化等级，相应的控制量D也有11个值。计算过程和结果如下：

D1=[0 0 0 0.5 1]

以上得到的D1～D11还只是一个模糊向量。在我们的实际教学中，要将这些推论所得到的模糊值转换为明确的控制讯号，需要进行一个解模糊化的过程，也就是将它变成一个精确值。这里，我们采用最大隶属度法来确定以上模糊集合的精确值。结果如下：

D1]2，D2]1，D3]1，D4]0，D5]-1，D6]-1，

D7]-1，D8]-2，D9]-2，D10]-2，D11]-2。

为了缩短计算时间，加快系统的响应速度，我们将作为输入的状态变量S的离散化等级与作为输出的控制量D的精确值对应起来，制成如表2所示的模糊控制检索表。并且将此表写入计算机程序中，在汉语学习时只需对学习者实际得分与目标得分的偏差S进行采集，然后查表就可获得控制量D。

表2 模糊控制检索表

举个例子来说，如果一名学习者的得分是40分，那么状态变量S=70-40=30，根据表2，控制量D为-1。也就是说，给这名学习者安排的下次课程的难度要比初始难度(即第三个等级“中级”)下降一个等级，即提示给这名学习者的教育内容的难度为第二个等级“容易”。因为对于这名学习者而言，他的得分还没有达到目标得分70分，因此需要稍微降低课程难易程度，使学习者的得分向目标得分靠拢。

(二)采用模糊控制的优点

本文运用模糊控制理论，在网络汉语学习中实现了给不同知识水平的学习者安排不同课程内容的个性化学习系统。在个性化学习系统中采用模糊控制的优点主要有以下三点：

第一，应用模糊控制可以弹性地安排下次课程的教育内容。本文中采用的模糊控制是在模仿经验丰富的教师的教育经验和判断的基础上，通过指定下次课程的难易程度，确定学习者的得分偏差等要素的隶属函数，开发出课程安排模块。这个模块的最大特征是能根据学习者的得分来安排不同的课程内容，实现个性化学习的目的。

第二，模糊控制有助于多层学习。课程安排模块中课程教育内容的难易程度分为“很容易”、“容易”、“中等”、“难”和“很难”五个等级，对初次进入学习网站的学习者来说，系统提示的课程难度是第三个等级“中等”。经过学习，如果得分比目标得分高，则下次课程的难度要加大，如果得分比目标得分低，则下次课程的难度要减小，如果得分等于目标得分，则下次课程的难度维持“中等”。

第三，通过运行采用了模糊控制的课程安排模块，在网络学习中新教师也能够开展与经验丰富的老教师类似的教育活动，从而达到提高教师指导能力和效果的作用[12]。

结 语

每个学习者的知识水平各不相同，但大多数网络学习系统并没有考虑学习者的知识水平与所学的课程内容难易程度是否相适应，而是给所有的学习者都提供相同的教育内容。考虑到学习者的不同知识水平，为了给每个学习者提供适当的教育内容和学习环境，本文实现了个性化学习系统。这一机制包含得分反馈和课程安排两个模块。其中，得分反馈模块的作用是收集学习者练习考试的回答信息，与正确答案进行比较，生成一个包含得分和错题解析的网页反馈给学习者，同时保存这些反馈信息并传送到课程安排模块；采用模糊控制的课程安排模块则是综合考虑了学习者的知识水平和教育内容的难易程度两个方面，根据学习者的得分来判断其知识水平，并为其提供相应难度的课程内容。

网络汉语学习中这一个性化学习系统的实现，不仅可以在服务器中保存学习进度等个人信息，而且可以给不同知识水平的学习者安排适当的汉语教育学内容。这样就能提高网络汉语学习的智能性，使动态的、个性化的学习和提示成为可能。

注释：

[1] 参见周小兵：《对外汉语教学入门》(第二版)，广州：中山大学出版社，2011年，第163～166页。

[2] 网络孔子学院网址：http://www.chinese.cn/

[3] 空中孔子课堂网址：http://airclass.chineseplus.cn/onlineclass.asp

[4] 汉语阶梯网网址：http://www.stepsofchinese.com/

[5] Schiaffino,S.et al (2008),eTeacher: Providing Personalized Assistance to E-learning Students,Computers&Education, vol. 51, pp. 1744-1754.

[6] Tseng, J. C. R.et al (2008), Development of an Adaptive Learning System with Two Sources of Personalization Information,Computers&Education, vol. 51, pp. 776-786.

[7] Chen C. M.& L. J. Duh (2008),Personalized Web-based Tutoring System Based on Fuzzy Item Response Theory,ExpertSystemswithApplications, 34, pp.2298-2315.

[9] Hatzilygeroudis, I. & J. Prentzas,(2004),Using a Hybrid Rule-based Approach in Developing an Intelligent Tutoring System with Knowledge Acquisition and Update Capabilities,ExpertSystemwithApplications, 26, pp.477-492.

[10] Baylari A. & Gh. A.Montazer (2009), Design a Personalized E-learning System Based on Item Response Theory and Artificial Neural Network Approach,ExpertSystemswithApplications, 36, pp.8013-8021.

[11] 关于模糊控制理论的介绍参见韩俊峰、李玉惠：《模糊控制技术》，重庆：重庆大学出版社，2003年，第1～3页。

[12] [日]山下元，[日]清水誠一，《ファジィ理論を応用した評価システム》．《電子情報通信学会技術研究報告》．ET93-21，1993，第19～24页。