基于数据挖掘的个性化网络教学平台研究

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1、硕士学位论文MASTER’SDEGREEDISSERTATIoNV’796528基于数据挖掘的个性化网络教学平台研究RESEARCHoNPERSoNALNETWoRKTEACHINGBASEDoNDATAMINING高鹏GAoPENG导师：高岭教授Supervisor：Prof．GAOLing西北大学计算机科学系DepartmentofComputerScienceNorthwestUniversityXi’an，710069，P．R．China2005，6宋豫窜摘要随着互联网与教育事业的日益融合，网络化教育已成为当今教育发展的

2、新生长点和现代教育技术主流的发展方向。当前的网络教学中普遍存在教学模式单一，教学资源简单堆积，智能化程度低等问题，而接受教育的对象的学习能力、个人兴趣和习惯、个人学习基础、努力程度，都存在巨大的差异。由此带来的是网络教学平台不能适应学习者个性化需求的矛盾。本文以国家网络教育技术规范(CELTS)和Web数据挖掘技术为基础，研究网络教学中的个性化服务问题，主要工作包括：1．分析了国内外远程教育标准规范，研究了我国网络教育技术标准中与个性化网络教学相关的学习者标准和教学资源标准。2．研究了个性化网络教学设计的关键技术一Web数据挖掘

3、。3．分析了当前网络教学平台存在个性化服务不足，提出了个性化网络教学模型一PersonalNetworkTeachingModel(PNTM)。其中，学习者子模型以CELTS为参照定义了学习者的基本信息和兴趣特征信息，并通过用户兴趣特征采集算法收集学习者的兴趣特征，通过个性化提取算法向学习者提取已产生的推荐内容；教学资源子模型定义了教学资源的基本信息；在研究Web数据挖掘的基础上提出了Web访问事务模型，该模型定义了Web访问的频繁项集和关联规则等概念。4．研究了PNTM的体系结构与工作原理。结合Web数据挖掘技术，PNTM面向

4、学习者提供个性化的推荐服务和个性化的定制服务。5．研究了PNTM中个性化推荐服务的关键技术一一个性化推荐引擎，在个性化推荐引擎中提出了个性化推荐算法，该算法根据学习者的兴趣特征的变化产生不同的推荐内容。6．展望了未来的研究工作和方向。关键词：个性化网络教学，Web数据挖掘，PNTM，个性化推荐算法AbstractDistanceeducationhasbecomethenewgrowthpointofeducationdevelopmentandprimarydevelopingtrendofmodemeducationtech

5、nology．Therearemanyproblemsincurrentdistanceeducation，suchassingularityteachingmode，educationalresourcestackingsimply,lowintelligentizedleveletc．Butdifferentstudenthasdifferentlearningcapability,personalinterest，personallearningfoundationandstrugglinglevel．Contradict

6、iongrowsupbetweendistanceeducationandpersonaldemandofstudent．Basedonnationaldistanceeducationstandard(CELTS)andWebdatamining，thispapermainlydealswithusingpersonalizationserviceindistanceeducation．Itsmainworkincludes：1．Analysisdistanceeducationstandardaroundtheworld．T

7、helearnerstandardandresourcestandard，whicharecorrelatedwithpersonalnetworkteaching，hasbeenstudied．2．TheresearchonWebdatamining，whichisthekeytechnologyfordesigningpersonalnetworkteaching，iscarriedout．3．Analysisthedisadvantageofcurrentnetworkteachingplatform，apersonali

8、zationservicemodel(PNTM)isestablished．BasedonCELTS，studentsub—modeldefinesbasicinformationandinterestinformationofstudent，collectss