基于J2EE的个性化网络学习系统构建研究

吴 洲，曹 伟

0 引言

随着信息技术的迅猛发展，如今它已广泛地渗透到现代教育领域，网络教学就是信息技术与现代教育理念融合的优秀成果，故网络学习已成为当前继续教育的重要手段，也是构建学习型社会的重要保障。当前，网络学习系统在动态反应学生的认知能力、知识水平、个性差异等方面还存在着众多的不足。基于此，我们将自适应学习机制引入到网络学习系统中，力求构建一个具有个性化的网络学习系统，实现学习过程的实时跟踪、学习资源的动态组织以及学习路径的自适应导航。

1 系统设计

1.1 功能设计

个性化网络学习系统可以对网络学习过程、学习情况进行有效地控制和准确地评估，并且能够根据学生的个体特性、学习背景、学习能力动态地组织学习资源和调整学习路径与进度，以此来满足个性化网络学习的基本需求。系统主要设计以下五个方面的功能：

（1）学习内容的动态适应机制

（2）学习过程的动态导航机制

（3）学习方法的动态构建机制

（4）学习效果的评价机制

（5）考核错误的诊断分析机制

1.2 结构设计

个性化网络学习系统主要设计三个模型：学生信息模型、自适应学习模型和错误诊断模型，如图1所示：

图1 个性化网络学习系统结构

其中，以学生模型为核心，教学模型为主控，通过诊断模型对学生的学习效果进行评判，反馈学生对知识的掌握情况，然后动态组织教学资源，实现自适应学习。

2 系统工作流程设计

1.2 总体工作流程设计

系统主要是以学生学习的历史记录和学习测试中的评测结果为依据，选取知识库中最适合学生个体特征的学习资源，动态组成学习内容，供学生完成个性化的自适应学习。其工作流程设计如图2所示：

图2 整体工作流程图

2.2 主要模型工作流程设计

（1）学生信息模型

学生信息模型中存储了学生的基本信息和在学习过程中不断发生变化的动态信息。随着学习的深入，学习过程中的各项指标，不断地更新学生模型，以备自适应学习模块的调用。学生模型的工作流程如下：

Step1：学生进入网络学习系统；

Step2：判断是否是首次登陆。若是，则执行step3；否则，执行step6；

Step3：登记学生的基本信息；

Step4：进行学生学习水平和认知能力的测试；

Step5：根据测试结果，对学生的各项指标进行评价，并将结果存入学生的信息库；

Step6：进行个性化的自适应网络学习；

Step7：当前知识点学习结束，进行综合评价；

Step8：用评价结果更新学生信息库；

Step9：退出系统。

（2）自适应学习模型

调用学生信息模型中提供的学习动态信息，来组织学习资源，并呈现给学生个性化的学习内容。其工作流程如下：

Step1：开始自适应学习；

Step2：查询学生信息模型，调出学习方法（学习资源的呈现方式）；

Step3：从知识库中获得当前学习的知识点；

Step4：依据学习方法，动态生成适合学生个体的学习内容；

Step5：学习结束时，从题库中调出相应的试题进行学习测试；

Step6：对学生的测试答案进行错误诊断；

Step7：向学生显示正确答案并分析错误原因；

Step8：判断是否达到学习目标，若是，则执行Step9，否则，执行Step2；

Step9：判断是否继续学习，若是执行Step3；否则，执行Step10；

Step10：退出系统。

（3）错误诊断模块

针对学生学习结束时，在考核中出现的错误问题，给出相应的分析信息。帮助学生了解自身存在的问题，并提供修改意见。同时，能够统计学生的成绩、出错的数量、出错的知识点编号，并及时更新学生信息模型。其工作流程如下：

Step1：启动试题答案库；

Step2：从学生试卷取一题，将该题的答案与系统提供的答案进行比较；

Step3：若是结果相同，则给学生显示“回答正确”的信息，并执行Step5；否则，向学生显示“回答错误”的信息，执行Step4；

Step4：从试题答案库中，调出该题的相应分析信息及正确答案，显示给学生；

Step5：判断是否是最后一题，若是，执行Step6；否则，执行Step2；

Step6：计算每题的得分，并统计试卷的成绩；

Step7：统计错误知识点个数及编号；

Step8：评价学生学学习效果；

Step9：更新学生信息模型；

Step10：退出系统。

3 关键技术

在个性化网络学习系统的功能架构和工作流程的设计基础上，我们针对目前远程教育的特点和需求，采用UML设计了一个较为完善的自适应网络学习系统模型。从系统逻辑上，将其划分为3个层次，分别是用户界面层（呈现层）、系统业务层（逻辑层）和物理存储层（数据层）。并基于J2EE技术，采用Struts框架，实现系统原型。

4 总结

网络具有分布式特点和强大的交互性，它为个性化的网络学习提供了技术的可行性；学生信息模型的动态信息记录为学习策略和学习方法的选择提供了依据；错误诊断模型为学生的学习能力和认知能力提供了界定依据；自适应学习模型为实现个性化的网络学习提供了环境支持。因此，这 3个模型工作流程的设计是实现网个性化络学习系统的关键。

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