學習內(nèi)容管理系統(tǒng)及其個性化推薦技術研究與實現(xiàn).pdf

1、當今社會是一個高速發(fā)展的信息時代，網(wǎng)絡在人們的生活中應用越來越廣泛，互聯(lián)網(wǎng)信息技術已經(jīng)成為當今社會的主流技術。網(wǎng)絡教學作為傳統(tǒng)教學的延伸和補充，已經(jīng)成為高校教學的重要組成部分。
　　本文基于國內(nèi)外研究機構對于網(wǎng)絡教學系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀，針對目前網(wǎng)絡教學存在的問題，結合學校CBL(Computer Based Learning)網(wǎng)絡教學平臺現(xiàn)有的課程設計、消息協(xié)作、資源共享等功能，運用SharePoint內(nèi)容管理技術設計并實現(xiàn)了INE(

2、IndividualNetwork Education)學習內(nèi)容管理系統(tǒng)。此系統(tǒng)現(xiàn)已具備用戶管理、多媒體課件制作、作業(yè)制作、發(fā)布學習內(nèi)容、分配作業(yè)、訪問教學內(nèi)容等功能。學習內(nèi)容制作者不僅可以利用INE系統(tǒng)開發(fā)設計結合文本、圖片、視頻、音頻等素材的多媒體教學課件，而且可以將制作好的學習內(nèi)容在CBL平臺中發(fā)布，以供學習者在線訪問。另外，INE的作業(yè)制作功能在保留傳統(tǒng)作業(yè)多種題型特點的同時，也方便制作者在作業(yè)中加入大量的多媒體素材，讓作業(yè)內(nèi)容

3、更豐富，并且可以靈活地為每個學習者定制不同的學習任務。由于CBL平臺支持符合SCORM(Sharable Content Object Reference Model)標準的學習資源在線運行，所以系統(tǒng)制作的多媒體課件內(nèi)容和作業(yè)內(nèi)容均符合此標準。
　　隨著教學資源的不斷豐富，CBL平臺中包含了大量的學習內(nèi)容。為完成學習目標，學習者需要在短時間內(nèi)從一系列有先后次序的學習對象中挑選出一條最適合自己的學習路徑。這樣的難題對于學習者來說幾乎

4、就是不可能完成的任務，也是INE學習內(nèi)容管理系統(tǒng)重點解決的問題。INE不僅實現(xiàn)了教學資源的整合，為資源的制作者和學習者提供工具和交互環(huán)境，而且能滿足學習者的個性化學習需求，根據(jù)學習者的特點主動推薦合適的學習資源，使學習者能夠使用最短的時間達到最好的學習效果，大大提高了網(wǎng)絡學習的服務水平。
　　本文選擇蟻群算法解決學習路徑推薦問題，是因為蟻群算法不僅具有高度并行性、正反饋性、魯棒性以及協(xié)同性等優(yōu)點，而且能夠智能搜索，全局優(yōu)化。蟻群算

5、法現(xiàn)已廣泛應用于很多學科，如:組合優(yōu)化、通訊領域、集成電路線網(wǎng)布局、函數(shù)優(yōu)化等。但是蟻群算法在運行過程中容易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象，由于初期信息素的匱乏導致搜索時間較長，算法參數(shù)選擇缺乏理論依據(jù)等問題仍需要解決。因此，本文針對基本蟻群算法應用中的問題提出了改進的擴展蟻群算法。
　　本文在查閱大量國內(nèi)外參考文獻的基礎上，提出的擴展蟻群算法核心思想是:為學習者找到最適合的學習路徑，即從大量學習內(nèi)容構建成的多條學習路徑中，選擇出與學習者知識水平和

6、學習風格匹配度高、學習效果評價好的路徑進行推薦。擴展蟻群算法以對學習者和學習對象特征的量化設計為基礎，確定了與學習者特征相似的群體。并依據(jù)相似學習者對學習對象的評價以及與學習對象的匹配關系來指導學習路徑的選擇，加強了有價值信息素的正反饋作用，可以使算法在初期就能快速的收斂到較優(yōu)解。由于蟻群算法參數(shù)選擇對算法性能影響很大而且各參數(shù)之間緊密耦合，所以本文利用仿真實驗研究探討了各參數(shù)與擴展蟻群算法性能的關系，并且利用遺傳算法優(yōu)化了參數(shù)組合，保