基于数据挖掘的网络学习行为应用系统实现*

2013-09-20李兴笃马生骏

中国教育信息化 2013年2期

李兴笃，马生骏

（1.兰州工业学院软件工程系，甘肃兰州 730050；2.甘肃省电化教育馆，甘肃兰州 730070）

网络学习已经成为一种不可或缺的学习方式，对于网络学习行为的研究，有助于教学服务人员和学习者更加深入地了解网络学习规律，评价和修正各自的教学目标、学习方式和考核指标等。因此，基于数据挖掘的网络学习行为应用系统，能够针对不同的学习者身份进行学习行为数据采集，并将所得的行为数据存储到相应的数据库中，提供了学习进度管理、学习目标评价、学习结果反馈和学习策略跟进等诸多功能，大大降低了学习管理和学习支出的费用，提高了学习效率，降低了办学成本。

一、系统模块设计

此系统主要用户是学习者和教学服务人员。当学习者利用系统提供的学习资源开展学习任务时，系统自动进行学习行为的跟踪记录，并将所得的行为数据存储到相应的数据库中，利用数据挖掘技术进行分析、过滤、降噪、统计和评价，一方面作为学习者学习结果的综合评价数据，另一方面也是教学服务人员管理、指导的依据，系统模块设计见图1。

图1 系统模型图

二、网络学习行为属性表示及量化

在对网络学习行为进行量化过程中，需要定义两种元数据:学习者元数据和学习对象元数据。学习者元数据用来规范所要收集的学习者特征，学习对象元数据用来描述学习材料的属性。为了实现信息的通用性和共享性，将来网络学习行为的量化、编码和采集需进行元数据规范，[1]并要依据教育部教育信息化技术标准委员会(CELTSC)制定的学习者模型规范(CELTS-11)和学习对象规范(CELTS-3)。

常见的网络学习行为及其属性有：[2][3]

浏览网页：网址、标题、主题字、时间（进入页面、离开页面）；

浏览教学资源：教学资源的主题、时间、教学资源的状态、资源的呈现方式；

信息检索：关键词、搜索结果、搜索引擎；

下载保存：来源、关键词、说明、形式；

学习记录：学习时间长度、学习任务完成情况、评语、成绩、排名；

留言板讨论：主题、发帖频率、时间、精华帖数、回帖次数；

协作交流：工具标记、交流时间、交流主题、内容；

收发邮件：发件人、收件人、邮件地址、邮件主题；

提交作业：时间（作业布置、完成的时间）、标题、内容、评语；

作品发布:名称、发布时间、媒体类型、发布数量。

例如，学习者浏览教学资源时，其行为属性表示方式见表1。

表1 浏览教学资源行为属性量化表示方式

三、系统架构

系统开发操作系统为Windows 2003 Server，Web服务器为Tomcat，平台数据库为SQL Server 2000，语言工具为JSP，各模块系统采用B/S三层体系结构实现，其中视频学习资源采用WMV格式的流媒体技术（见图2）。当登录用户通过浏览器向服务器发出请求时，服务器对请求进行处理并把结果返回到浏览器。

图2 系统B/S三层体系结构

四、数据库的连接

对数据库的连接，这里采用JavaBean构造的非可视化组件——数据库连接工具类，并封装到系统虚拟目录WEB-INF/classes/下，在JSP页面引入即可以实现。由于整个系统需要多个数据库存储多种行为信息，对数据库的连接有相同的方法，因此设计一个JavaBean对连接操作进行统一调度，大大减少重复操作，实现代码“瘦身”，并便于程序调试和批量修改，其关键代码如下：