基于知识点的智能学习系统

张俊杰，方文波



基于知识点的智能学习系统

张俊杰，方文波

（武汉纺织大学 数学与计算机学院，湖北 武汉 430073）

介绍一种智能学习系统，该智能学习系统没有试题库，能根据知识点生成无穷道难度相同、不重复的题目，能有效防止学生作弊，并提高学生学习兴趣。教师使用该系统能全面了解学生的知识点掌握情况，便于在教学过程中不断调整教学内容，提高学生学习成绩。该系统应用以来，已有5万多学生使用，使用次数达100万人次，教学效果良好。

知识点；智能；E-Learning；学习诊断

1 引言

随着计算机和网络技术的日益普及，远程教育以其开放性、共享性和交互性等诸多优点不断地改变着传统教育。虽然现代远程教育的发展使得基于网络的自主学习进入前所未有的繁荣时期，并且已经取得了一些成果，但是课堂教学的模式依然普遍存在，现有的大多数网络学习系统都普遍存在资源混杂、缺少反馈机制以及较差的测试和评价功能等问题。更由于在日常的实践教学中缺乏对学生自主学习能力进行有针对性的培养，缺乏对学生自主学习有效指导，因此，网络学习平台在对学习者自主学习能力的培养方面存在明显的弊病[1]：

（1）缺少有效的引导机制：由于学习者自主学习能力和控制能力比较差，在网络中盲目漫游，既浪费了时间又达不到学习目标。所以在参加网络学习的过程中，需要有效的引导机制加以引导。

（2）系统的智能性较低：不能根据学习者的水平和学习情况提供合适的、个性化的、交互的学习环境，调动学习者的学习兴趣；无法根据学习者当前的薄弱环节，提供学习者补漏的提示和相应的学习计划。系统的智能水平在设计阶段就已经基本定型，所谓智能只是对专家知识部分的、有限的的反应，不能根据实际应用情况不断的修改和丰富知识。

2 创新点

现有的网络课程，存在的最大问题就是智能化程度太低，而本系统：首先，能够根据学习者的学习情况，选择出合适的知识点提供给学习者学习。其次，能够全面掌握学习者的学习状态，知道学习者已经学过哪些知识点，哪些知识点虽然学过但学习效果不好需要加强学习，这样可以方便学习者随时掌握自己的学习情况。第三，能对学习者进行智能辅导。学生在学习过程中教师能根据学生的学习情况调整教学内容和进度。

2.1 本系统创新点

（1）基于知识点而不是试题库，生成无穷多道不重复的题目。

（2）题型丰富有判断题、填空题、计算题、几何题、证明题。

2.2 传统测试系统

传统的测试系统都设有试题库，系统根据抽题算法选择题目，有如下缺点：

（1）虽然有很多算法来保证出题质量，但是选出的题还是带有一些偶然性，知识点可能会重复或者漏掉。

（2）学生自主学习完后，只能知道本次测试的成绩以及那些题目正确，那些题目错误，无法了解对各个知识点的掌握情况，对后续学习没有指导建议。

（3）教师也只能根据学生的测试成绩了解全班同学对知识的大概掌握情况，无法掌握全班同学对各个知识点的掌握情况，对后续教学不能因地制宜的开展。

（4）在线学习系统，和最终的期末考试脱节，教师不容易控制期末考试的难度。

2.3 本系统优点

（1）基于同一个知识点，生成无穷多道难度相同，没有重复的题目，能保证所有知识点的完全覆盖。

（2）便于学生学习，前期：学生知道自己那些知识点掌握的好，那些掌握的不好，便于自主学习。

（3）便于教师教学，中期：教师知道自己班上学生那些知识点掌握的好，那些掌握的不好，便于因材施教调整教学。

（4）便于控制最终教学效果。后期：教师在期末考试前，已经知道学生对各个知识点的掌握情况了，能很好控制卷子难度，便于考查学生的综合学习情况。

3 关键技术

3.1 知识点模板[2]

本系统是以武汉纺织大学方文波教授的《线性代数及其应用》为蓝本进行设计，每章设有一套测试题，试题有五种题型：判断题、填空题、计算题、几何题和证明题。每套测试题有18道试题，共90道题。每道题就是一个知识点模板，本测试系统由90个不同的知识点模板构成，每一个试题模板就相当于一个类，每次系统生成题目就是一次试题模板实例化从而产生一个具体对象的过程，每次实例化时试题模板的数据都是按照一定要求随机产生的，所以本系统能保证产生同一知识点的无穷道试题并且每次题目的难度相同。

以第五章测试题中计算机题为例说明。（注：为了真实展示系统，以下举例都是直接从测试系统中截图）

第一次生成的试题如图1所示：

图1 第一次生成的试题

第二次进入系统时，题目已经变成如图2所示：

图2 第二次进入系统所生成的试题

对比上面两次生成的题目，可以看出他们都是同一个知识点，但是每次进入系统后看到的题目里面的参数都是不一样的。

3.2 有知识点的统计分析功能

传统在线学习系统只能统计出学生的平均分，方差，期望等等数据，通过这些数据，教师只能知道学生的整体情况，无法掌握每位学生对各个知识点的掌握情况，也就无法通过这些数据对教学进行调整。本测试系统可以精确掌握每位学生对于每个知识点的掌握情况，教师可以根据这些信息，及时、有针对性的展开教学工作。

3.3 系统展示

“线性代数智能教学平台”（见图3），采用了C/S模式，其客户端完成试题的生成、试题的批改、试题的解答，服务器端的数据库只存放各类用户的登录信息和每次的测试成绩。用户安装客户端后，可在任何地方通过互联网连接本系统。该系统的用户分为四个级别：无级管理员、超级管理员、管理员和学生用户[3]。

图3 每章学习情况

图4 学生自己的知识点掌握情况

4 系统展示

4.1 测试结果展示，让学生了解每个知识点的得分情况

如图4所示，学生通过本系统能知道自己每章最好成绩和当时测试所需要的时间是多少，这样能知道自己那章掌握的好，那章掌握的不好，为期末考试复习合理分配复习时间，提高复习效率，最终达到提高学习成绩的目的。

具体到知识点，学生做完每章测试题，马上能看到成绩分析报告，如图4所示，本次测试知识点有行列式、矩阵及其运算、初等变换、线性相关性、方程组的解和相似矩阵及二次型这样六大知识点并列出了每个知识点的分值。下面是本次测试的成绩和各个知识点的得分情况，系统会根据这些信息给出相关的测试结果，告诉学生那些知识点掌握好了，那些知识点掌握的不好，并且能给出整体的结论。

有了这些信息，学生在做完测试后能马上知道自己各个知识点掌握的情况，并根据系统给出的建议，有针对性的复习。

4.2 教师了解全班学生知识点掌握情况

如图5所示，教师通过系统的查询统计功能，可以全面了解整个班级第三章各个知识点的掌握情况，信科101班方程组有解的条件掌握最好，而几何题证明题掌握最差，有了这些信息，以后在教学中就知道哪些知识点可以简略的讲，哪些知识点需要重点讲解了。

图5 全班知识点掌握情况

如果教师希望知道某个学生某章各知识点的掌握情况也可以通过该系统查询得到，如图6所示，信科101班周念这位学生第三章中每个知识点的掌握情况。这样教师就可以准确知道每位学生每个知识点的掌握情况，可以针对每位学生开展个性化教学。

图6 某学生知识点掌握情况

5 结论与展望

武汉纺织大学线性代数智能教学平台于2006年9月正式用于教学，全国已有80多所高校使用，注册用户5万多人，测试次数达100多万人次（图7）。90%的同学认为该系统对学生非常有帮助，并对该系统给予了很高的评价，喜欢利用该系统进行自主学习。该系统自使用以来，取得了良好的教学效果。

系统展望：

（1）使用数据挖掘技术，通过以往积累的大量数据，挖掘出更多有价格的信息，更进一步对教学改革提供依据。

（2）加入更多人工智能反馈策略。如根据学生对知识点的掌握状况来出题，掌握的好的知识点少出题，掌握的不好的知识点多出题。

（3）加入难度选择，目前所有使用者使用该系统时，难度完全一样，以后准备加入难度选择，如把试题分为易、中、难三个等次，考生可以根据自己的实际情况选择不同难度的试题测试。

图7 每章测试次数和注册用户数

[1] 王卫娜. 计算机网络中自主学习存在的问题及解决方法[J]. 中国教育技术装备，2012，(6):151-152.

[2] The Design and Realization of the Intelligentized Online Testing System Based on Templates [C]. 2009 The 2nd International Symposium on Knowledge Acquisition and Modeling, 2009. 548-551.

[3] Fang Wen-bo. Research and practice on the teaching mode of linear algebra course under the condition of information technology [C]. ACC, 2009, 343-346.

Intelligent Learning System Based on Knowledge Point

ZHANG Jun-jie, FANG Wen-bo

(College of Mathematics & Computer Science, Wuhan Textile University,Wuhan Hubei 430073, China)

This article describes an intelligent learning system; the learning system does not have the test database. This system can generated billions of questions based on knowledge points. Therefore, through this method, we can prevent students from cheating effectively and increase students' study interest. The teachers use this system to understand how many points of the knowledge students have learned, and adjust content constantly in order to improve student achievement in the teaching process. Up to now, more than 50,000 students have applied this system, the frequency of use of up to one million people, and learning effect is obvious.

Knowledge Point; Intelligent; E-Learning; Learning Diagnosis

G434

A

2095－414X(2013)03－0064－04

张俊杰（1980-），男，硕士，讲师，研究方向：数据挖掘、教育技术.

湖北省统计科研计划项目（HB112－20）.