SOA智能学习风格判别组件的设计与实现
2016-06-29黄兴禄杨娟宋晓玲刘璇
黄兴禄+杨娟+宋晓玲+刘璇
【摘 要】 为了解决智能学习系统中学习风格判别等功能模块之间存在着耦合性低、重用性差、不同系统之间不能实现资源共享等问题，基于面向服务体系结构（SOA）设计了一个智能学习系统架构（SOALS）以及学习风格判别组件（SOALS_pre），并通过该组件对外发布了一个学习风格服务（LstyleRMIService）。各种学习系统或者门户网站通过绑定该服务接口，可以实现学习者在不同学习环境下多模型的学习风格判别服务。
【关键词】 学习风格；面向服务架构；学习风格判别组件
【中图分类号】 G40-057 【文献标识码】 A 【文章编号】 1009—458x（2016）05—0064—07
一、研究背景及相关研究
学习风格（Learning Style，简称“LS”）是学习者特有的认知、情感和心理行为，作为学习者如何理解信息以及学习者在学习环境相互作用下如何反应的相对稳定的指标[1]。根据学习者不同的认知过程分为不同类型的学习风格。很多教育理论学者以及研究者对这一观点表示认同，一致认为将学习风格整合到教育中可以更好地促进学习者个性化学习。有大量的相关研究证明并支持这一观点，例如Bajraktarevic、Hall和Fullick[2]、Graf和Kinshuk[3]等。目前主要是通过人工智能相关技术来实现学习者学习风格自动侦测，例如机器学习[4]、贝叶斯网络[5][6]、神经网络[7]以及基于规则的推理[8]等。很多智能学习系统，尤其是自适应教育超媒体系统（AEHS），大多数都具备不同的LS偏向性测试功能，并通过建立LS用户模型为学习者提供更好的个性化学习服务，如Tangow 系 统[9]、Protus 系统[10]、WHURLE 系统[11]、CS383 系统[12]等都使用了Felder-Silverman模型；AES-CS系统[13]使用了FI-FD模型；INSPIRE系统[14]使用了Honey-Mumford模型。这些传统的智能学习系统在一定程度上解决了个性化学习的问题，但是这些系统的功能模块之间存在着耦合性低、重用性差、不同系统之间很难实现资源共享等问题。
大量研究表明，采用面向服务架构（SOA）技术能很好地解决传统智能系统存在的问题。Dagger对学习管理系统（LMS）的演变进行了分析，指出了传统智能学习系统存在着以上问题，肯定了下一代智能学习系统应具有互操作性和扩展性这一未来发展的趋势，并通过案例证明了SOA架构的优越性[15]。
现在，基于SOA技术设计了很多学习系统架构，试图通过SOA架构技术解决传统学习系统存在的问题。其中，Mohammed提出了使用SOA技术构建一个E-learning学习管理系统，虽然该系统没有实现个性化学习资源推送服务，但可以对外提供服务接口[16]；Cheng设计了一个可扩展的SOA E-learning系统架构，能使网络学习系统功能更完善、更灵活，但是如何实现这些服务没有进行详细设计[17]；SLO 管理系统是一个基于SOA的学习资源管理系统架构，该系统架构采用SOA技术是为了实现教学资源共享，但没有使用学习风格模型对用户进行建模[18]；孙艳提出了一种面向服务的E-learning系统架构，该系统可以实现教学设计、动态更新学习资源以及通过学习者个性特征分析提供个性化的学习指导。虽然该系统有个性化特征提取，但是并没有提到如何建立学习者个性化特征[19]。Canales提出了一个基于SOA自适应智能网络教育系统 （WBES）架构，详细介绍了用认知地图来构建学习者学习风格用户模型[20]；Yaghmaie通过SOA架构设计了一个自适应学习系统，根据学习者学习风格自动过滤学习内容，实现个性化学习内容的推介[21]；姜强设计的SOALS系统主要采用了Felder-Silverman模型，并使用学习行为来修正学习风格模型，最终实现个性化资源推送服务[22]。
现有的很多SOA 智能系统只是一个系统架构，虽然有些系统提供了学习风格判别和个性化推送功能，但是这些功能并不对外提供服务接口，导致不能实现资源共享。同时，现在的系统很多只采用了单一的LS用户模型，导致用户建模单一化和片面化，学习资源推送准确率低、效率低。此外，大部分SOA学习系统都没有建立LS用户模型，因此，这类系统不能提供个性化服务。
二、 SOALS系统架构及其服务模型
（一）SOALS系统架构
为了解决现有SOA学习系统存在的问题，基于SOA架构设计了一个智能学习系统架构（SOALS），并设计了一个学习风格判别组件（SOALS_pre），该组件采用了Felder-Silverman（简称“FS”）[23][24]和Field Independence/Field Dependence（简称“FI-FD”）[25][26]学习风格建立用户模型，使LS预测更加准确。通过对SOALS_pre组件进行封装，对外发布了一个学习风格服务（LstyleRMIService）。不同架构的学习系统通过绑定该服务接口可以实现学习者在不同环境下进行多模型的LS判别服务。同时，服务会把测试结果自动建立成标记的样本数据集，为LS测试服务提供样本数据资源。
该架构共有四层：第一层是资源层，第二层是组件层，第三层是服务接口层，第四层是用户表示层（如图1所示）。
资源层主要存储了各种服务所需要的资源，例如学习风格样本数据、学习行为样本数据、学习资源库（LOM标准）等。本系统通过Mysql 5.5设计了3个数据库，其中LSdata数据库主要用于存储学习风格样本数据；LCdata数据库主要用于存储学习行为样本数据；LRdata数据库主要用于存储学习资源，学习资源需要遵循LOM标准。
组件层是系统架构的核心层，也是系统的底层，它涉及组件的核心代码和对核心代码的封装。在系统中，学习风格判别组件（SOALS_pre）分别由LS组件、LS前测组件、LS维度筛选组件和LS预测组件组成。其中，LS组件提供了FS学习风格测试、FI-FD学习风格测试、LS维度筛选以及LS预测功能。LS组件要实现这些功能需要分别引用LS前测组件、LS维度筛选组件和LS预测组件。LS前测组件需要使用LSdata数据；LS维度筛选组件和LS预测组件需要使用LSdata数据和LCdata数据，如图1组件层所示。
服务接口层是SOA系统架构中最重要的一层，是服务使用者绑定和实现服务的入口。一个服务可能需要使用一个组件或者多个组件来实现其功能。同时，一个组件可以实现一个或者多个服务功能。本系统对外发布的LstyleRMIService学习风格服务需要使用LS组件、LS前测组件、LS筛选组件和LS预测组件来实现服务的功能，这个服务主要对外提供了三个服务接口：LS前测服务、LS维度筛选服务以及LS预测服务（如图1第三层中椭圆虚线框所示）。
表示层主要是指绑定并使用服务的各种系统。本文通过设计一个学习系统验证了服务功能具有可重用性，不同系统之间能实现资源共享。最后，对学习风格服务得到的实验结果与NBC分类器得到的实验结果进行了对比分析。
（二）SOALS_pre判别组件核心模型
1.LS前测服务模型
前测服务主要是从终端获取学习者学习风格问卷数据，并根据量化公式把问卷结果进行量化处理，最后把该量化的数据作为有标记的样本数据存储在LSdata数据库中。FS学习风格通过Solomon量化表进行学习风格计算；FI-FD学习风格通过改进的问卷调查表和量化表进行学习风格计算[27][28][29]， LS前测服务模型如图2所示。
本文使用了标准的FS问卷进行学习风格样本数据采集，该问卷的量化方式遵循Solomon量化表规则（最大数-最小数+最大数的字母），通过这种规则得到的LS结果分别是：1a、3a、5a、7a、9a、11a；1b、3b、5b、7b、9b、11b。其中，a表示学习者在某种维度上LS左边的倾向值，b表示学习者在某种维度上LS右边的倾向值，值越大表示学习风格倾向性越大。为了使学习风格结果适用于数学建模，本文将Solomon量化表的结果进行量化处理，把LS结果量化为0到1之间的小数。通过量化关系表和所罗门学习风格理论，学习风格可以通过一个四元组进行形式化表示，如公式（1）所示[30]：
其中，中的i是学习者序号，表示学习者在学习风格t维度上的取值。当取值范围为时，学习风格偏向左边的维度；当时，学习风格绝对偏向左边的维度；当取值范围为时，学习风格偏向右边的维度；当时，学习风格绝对偏向右边的维度；当时，学习风格偏向中间的维度。
FI-FD学习风格采集的方式有很多种，本文主要采用问卷调查法获取学习者LS，并将FI-FD学习风格结果进行归一化处理，量化成0到1之间的小数。通过量化关系表以及FI-FD学习风格理论，FI-FD学习风格可以通过一元组形式化表示或公式（2）：
其中，中的i是学习者序号；是i学习者学习风格维度上的偏向值。当取值范围为时，学习风格偏向左边的维度；当时，学习风格绝对倾向于左边的维度；当取值范围为时，学习风格偏向右边的维度；当时，学习风格绝对倾向于右边的维度；当时，学习风格偏向中间的维度。
2. LS维度筛选服务模型
LS维度筛选服务的主要功能是识别出学习者群体在不同学习环境下LS主导维度偏向。本模块沿用了前期工作中使用的维度筛选技术[31]，并将其封装成LS维度筛选服务（如图3所示）。
学习者的学习风格会随着学习环境的改变而发生变化，由于一种学习风格模型不能完全描述出学习者在不同学习环境中的偏向，所以本文采用了FS学习风格模型以及FI-FD认知风格模型构建了一个多模型的学习风格用户模型。为了识别出学习者群体在不同环境下的主导维度偏向，需要使用两种样本数据：一种是学习者在某一学习环境下的学习行为样本数据，另一种是学习者在多模型下学习风格抽象样本数据。通过这些抽象样本数据就能够进行多模型下学习风格维度相似度识别，实现多标签分类向单标签分类的转化[32]，从而识别出学习群体在当前学习环境下主导K维度LS偏向。
3. 学习风格预测服务模型
预测服务是对未知LS的学习者在某一环境下的学习风格偏向进行预测，其方法是把新学习者的学习行为根据主导K维度下学习行为样本进行聚类。可以采用初始化群集核心构造算法（Initialization Cluster Core Constructing Algorithm，简称“ICCCA算法”）和3-means聚类算法（如图4所示）。
（三）组件及服务接口设计
本文利用SCA规范设计了一个学习风格组件（SOALS_Pre组件），共包括4个组件。LS组件（LS_component）中有3个服务接口和3个属性；LS前测组件（FSDI_component）中有1个服务接口和1个属性；LS筛选组件（Rec_component）中有1个服务接口和3个属性；学习风格预测组件（Pre_component）中有1个服务接口和3个属性（如图5所示）。
三、实验
（一）样本数据采集
实验数据主要来自成都大学2014级和2011级本科生以及四川师范大学2014级和2011级本科生、2013级研究生计算机专业学生的学习风格样本数据和学习行为样本数据，共计320份。其中，有效样本数据298份，男生232人，女生66人，平均年龄为23岁；从学历层次来看，本科生262人，硕士研究生36人；从区域来看，成都大学136人，四川师范大学162人。
为了验证测试结果的一致性、稳定性和可靠性，在第一次采集数据后的第二周再一次对有效样本群体进行了学习风格偏向性采集，并通过SPSS软件采用了重测可信度的方法对所罗门学习风格量表中100个样本数据进行信度验证，其中重测可信度主要通过Cohen提出的Kappa系数来验证。当问卷调查Kappa系数大于0.75就可以表示重测的可信度很好。通过对学习风格的4个维度进行可信度验证，每个维度的Kappa系数分别为 active/reflective（0.881）、sensing/intuitive（0.879）、visual/verbal（0.896）、sequential/global（0.869）。通过这些结果很好地验证了该问卷的可靠性。
通过SPSS软件，使用了100个样本数据对所罗门学习风格量表的44道题进行探索性因子分析来验证问卷的效度，把取消最小系数设置为0.6，最终KMO得出的结果为0.73，说明该问卷及样本数据适合使用探索性因子分析来验证问卷的效度。该量表是目前心理学中比较成熟的量表之一，很多研究者都做过信度和效度检验，并对该量表测试的LS结果进行了肯定，如Livesay、Dee和Nauman[33]，Van Zwanenberg等[34]，Zywno[35]，Felder和 Spurlin[36]等。
本文通过对实验所使用的50个训练样本数据进行处理，得到了LS维度偏向分布图（如图6所示）。X轴分别为A-R（活跃型/沉思型）、S-I（感悟型/直觉型）、Vi-Ve（视觉型/言语型）、S-G（序列型/综合型）和FI-FD（场独立/场依存）5个维度的取值，每个维度上有三个取值分别表示LS左边偏向、LS中间偏向、LS右边偏向（从左往右）。Y轴表示每个维度上不同LS偏向的学生人数。
（二）学习风格测试与预测
1. LS前测服务
本文设计了一个学习系统并绑定LstyleRMIService服务，在实验中让一名新学习者（C201110409121）通过前测服务进行了学习风格测试，得到学习风格测试结果（如图7、图8所示）。
2. LS维度筛选服务与LS预测服务
在实验中，在学习系统中选择“Java JDK平台搭建”作为学习环境（如图9所示）。
通过对实验所使用的50个训练样本数据进行维度筛选，得到的结果发现，这些训练样本在该学习环境下的主导维度偏向是视觉型/言语型（Vi—Ve）。将当前学习者（C201110409121）和另外49个学习者群体（除训练样本数据外，对剩下的样本数据随机选取）构成一个测试学习者群体，通过调用LS预测服务对该测试学习者群的学习风格进行偏向性预测。其中，“Main dimensions：Vi—Ve”是指学习者群体的该学习环境下主导K维度偏向；“Results of LS online questionnaire（LSOQ）”是指问卷测试的结果；“Results of Prediction”是指学习者在“Java JDK平台搭建”环境下通过学习行为预测的结果。数字1-50表示了50个测试样本的序号，其中当前学习（C201110409121）的序列为7（如图10所示）。
从LSOQ结果可以看出，有19名学习者偏向于视觉型；有1名学习者偏向中间的维度；有30名学习者偏向于言语型。而这50个测试样本在“Java JDK平台搭建”学习环境下进行学习风格预测的结果显示，有35名学习者偏向于视觉型，有14名学习者偏向于言语型，有1名学习者偏向中间的维度。其中，有32名学习者样本的LSOQ结果与预测结果一致（正确为64%）（如表1所示）。
通过以上的实验结果，可以看出大部分学习者在“Java JDK平台搭建”学习环境下并没有像传统预测方法一样预测“active/reflective”维度，而通过本文的维度筛选服务预测的结果是“visual/verbal”维度，而这个维度上的预测通常比较困难，以前的预测准确率都只有50%-60%左右（样本数小于300），部分技术预测准确率只能达到40%。因此，实验结果是令人满意的。
为了更好地验证维度筛选服务和预测服务的有效性，利用朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier，简称“NBC”）对50名学习者在不同维度上进行了分类，结果如表2所示。
通过上面的实验结果可以看出，通过NBC分类器在Vi-Ve维度上预测的结果准确率达到62.5%，可以确定当前环境下学习者群体主要偏向Vi-Ve维度，这与本文实验维度筛选结果一致，但是本文预测的优于NBC分类器的结果，准确率可以达到64%。
四、结语与展望
本文通过SOA架构技术设计了一个智能学习系统架构（SOALS）和学习风格判别组件（ SOALS_pre），并对外发布了一个学习风格服务（LstyleRMIService）。不同架构的系统通过绑定该服务接口，可以实现学习者在不同环境下多模型学习风格预测服务。本文通过一个学习系统对学习风格服务进行了绑定，并通过“Java JDK平台搭建”为主题（学习环境）对提供的服务功能进行验证，证明了学习风格服务的可重用性。最后，通过对比实验验证了学习风格预测的准确率优于NBC分类器。
本文设计的学习系统架构和学习风格判别组件（SOALS_pre）还存在以下问题：
第一，未能完全实现训练数据集自动动态更新；
第二，FS与FI-FD学习风格测试服务使用了同一个服务接口；
第三，学习风格用户模型太少，例如缺少Kolb等。
我们将会在未来工作中重点解决这些问题。
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收稿日期：2015-06-01
定稿日期：2015-12-29
作者简介：黄兴禄，硕士研究生，助理实验师，成都大学（610106）。
杨娟，博士，副教授， 硕士生导师；宋晓玲，硕士研究生；刘璇，硕士研究生。四川师范大学（610101）。
责任编辑 韩世梅
