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PBL个性化教学系统

范文

苏鸽杨成

摘要：随着网络的普及和大学教育的改革，個性化教学系统应运而生。针对传统的“课堂—讲台式”教学面向全体学生，缺乏针对性，学生的个性和特点得不到挖掘等问题，该文提出了一套完整的个性化教学系统方案。该文将以中国传媒大学的个性化教学平台（CUCMOOC）为例，对个性化教学方案进行详细阐述。该方案根据学生个人特性生成个性化教学方案，弥补了传统教学方式的不足，满足了新时代教学的要求，提高了教学的针对性，充分发展了学生的个人特性。

关键词：个性化教学；中国传媒大学个性化教学平台；需求分析；系统设计；个性化推荐

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）32-0173-04

Abstract： With the popularization of the Internet and the reform of university education， a personalized teaching system comes into being. The traditional "classroom-teaching desk" teaching for all students lacks pertinence， and the students' personality and characteristics can not be developed properly. For the above problems， it proposes a complete set of personalized teaching system. It will take CUCMOOC as an example to elaborate the personalized teaching system. The program is able to form a personalized teaching program for each student based on individual characteristics of students， which makes up for the disadvantages of traditional teaching methods， satisfies the requirements of the new era of teaching， improves the pertinence of teaching， and fully develops students' personal characteristics.

Key words： personalized teaching；（Communication University of China MOOC）CUCMOOC； requirement analysis； system design； personalized recommendation

近二十年来，越来越多的学者发现学生知识背景，个体文化，学习风格对其学习过程和学习效果有极大的影响[1]。在这样的时代背景下，个性化教学系统的需求越来越高。

所谓个性化教学，就是指尊重学生个性的教学，即根据每个学生的个性、兴趣、特长、需求施教[2]。传统的“课堂-讲台式”教学面向全体学生，缺乏针对性，忽略了或者难以顾及学生个人的特色培养，缺乏个性化教学方案。2007年，美国犹他州立大学党的David Wiki发起了一门名为“Intro to Open Education”的网络开放课程，这是网络教学的初尝试。在国内，继Coursera之后， MOOC建立了一个为教师和学生提供交互的开放性课程学习平台，近两年发展的也很迅速[3]。但是，无论是国内还是国外，网络教学技术已经步入成熟，但是个性化教学系统仍然不能尽善尽美。

因此，本文将提出一套完整的个性化教学系统方案，并以中国传媒大学的个性化教学平台（CUCMOOC）为例，对个性化教学方案进行详细阐述。该方案实现了根据学生个人特性生成个性化教学方案，弥补了传统教学方式的不足，满足了新时代教学的要求，提高了教学的针对性，充分发展了学生的个人特性。

1 需求分析

1.1 个性化教学系统的问题

目前，网络教学存在以下五点问题：1）网络教学还是“教为主动，学为被动”的状态，一些大学的个性化教学系统依然提供同样的内容给所有的学生[4]。2）教学资源的简单堆砌，缺乏完整知识体系的构建。3）缺乏学生网上学习有效的监控手段，检测方式和科学评估方法。4）缺乏互动，不能调动起学生的主观积极性。伊朗乌尔米亚大学和阿萨拉德兰大学通过实验发现，一些有个人特色的教师更喜欢依靠课堂反映来进行更好地教学[5]。因此，不仅是学生，老师也需要互动环节提高教学质量。5）缺乏个性化教学方案。现在的个性化教学系统基本框架已经搭好，个性化特性挖掘和推荐算法的研究将使整个系统更上一个台阶。例如，推荐符合学生性格的老师[6]，这对学生来说可能是更有吸引力的，这也符合教师个人特性对教学的影响[7]。

1.2 同类型产品现状分析

1.2.1 MOOC

同类产品中，MOOC是做得比较好的一个。MOOC个性化教学系统功能分类清晰，分别根据课程、学校、考研专栏、云计算系统和互动问答方面分为五个主要板块。前两个板块针对课程和学校分类，考研专栏针对特定团体，云平台紧跟现在时代发展，和最新的云计算平台接轨，最后的问答板块是为了师生交互，整体看来，功能完备。除此之外，MOOC课程模式完整，教课、参与、反馈、作业和考试，还可以发放证书，与传统模式相比，具有完整的教学过程。其中，MOOC最有特色的板块，就是游戏编程，在游戏过程中学习编程，这个环节充满创意和特色，充分调起了学习者的乐趣，成果显著。

1.2.2 SPOC和Coursera

SPOC調研了南京大学下的网络教学平台，平台设置简单，只有单纯的课程罗列，主要针对国内教程，课程主要根据学科分类，另外虽然有新闻动态板块，但基本上处于无人开荒的状态，没有什么实际内容。Coursera和SPOC两个平台功能设置基本一致，但是Coursera更加针对国外学校课程，与SPOC的国内课程相互对应。两个平台和正在商业化运行的MOOC平台相差较多，但是基本模型还在。

1.3 相关技术分析

个性化教学系统需要动态网页制作、数据库技术、数据挖掘、推荐算法相结合。现在动态网页制作和数据库技术都已经比较成熟。在获取足够的课程资源和国内大学的相关授权支持之后，便可将课程数据记录在数据库中，然后使用动态网页技术，通过java、css、php等语言调用相关的数据库文件，即可制作出基本的网络教学系统。但是，一些个性化操作需要数据挖掘和推荐算法的支持。例如：个性化教学系统需要根据用户的浏览路径，智能分析出用户的学习目的，利用推荐算法，计算出绝大多数用户觉得比较好的课程，最后将这些课程按照难易程度和学习进度形成学习方案。大数据，和推荐系统的设计是现在比较热门的研究课题，对数据的收集和挖掘需要使用特定的算法，推荐算法的好坏也需要根据具体功能具体构建模型，显然这是整个系统的难点。

1.4 功能需求和性能需求

系统用户分为三类：学生、教师和管理员。功能分析，根据用户类型也分为三大类：学、教、管。对于学生，需要实现用户注册、认证、课程下载、订阅和在线观看，评论评分课程，直播举手提问，学习轨迹记录和效果评分，个人教学计划生成等功能。对于教师，需要实现用户注册、教师认证、课程发布、修改、作业发布、考试和直播等功能。对于管理员，包括对教学系统维护、监督，课程检查，课程下架，以及订阅课程邮箱提醒和特色课程预热推荐等。

性能需求将从四个方面来评判。1）跨平台性。一个支持多个操作系统的和硬件环境的软件或者系统肯定是要优于仅支持某一确定平台的软件或系统的。因此，个性化教学平台最好支持多个操作系统和硬件环境，手机和PC端也要有相应的适应性。2）注册用户量。现在大热大火的微信从一开始直到今日，活跃用户量已经达到了10亿之多，商业价值极高。用户数量的多少充分反映了一个系统商业价值和用户喜爱度，是衡量一个系统的重要性能指标。3）访问量、评论量、点播量。系统总的访问量可以反映该系统的活跃用户量，直接表明一个系统的活性，另外，学生和教师的评论量，课程的点击量都能一定程度反映某一课程和某一教师的教学质量。4）评分系统。除了量级方面的考量，用户的主观评分也是直接有效的性能指标。

2 交互设计

交互设计方面主要针对主页和个人中心两部分进行设计。图1是CUCMOOC系统的业务流程图。图中详细标注了个人中心和主页主要的业务流程，包括注册登录、个人中心维护、主页的主要功能逻辑等内容。

系统登录前的状态是主页显示，即index.html阶段的页面，这个阶段所有进入主页的用户都能在没有注册和登录的情况下看到系统的所有主要功能，但是在进行每一项功能具体任务的时候，要检测用户是否登录，否则不能进入相应功能，例如评论，个人信息管理，开始学习课程等。另外，用户注册部分将用户分为三个类型，分别为学生，教师和管理员，由于三种类别存储的信息有所不同，因此，这里将建立三张数据表来记录三者的信息。最后，新的业务流程图里明显加入了容错机制，对输入输出产生错误时的提示很好地避免了这一点，同时这一点也侧面体现了对输入数据的规定，使得管理的数据更加规律。

3 架构设计

如图2所示，本系统采用MVC系统架构，CUCMOOC用户通过CUCMOOC网页输入命令，View视图监听用户输入，并将输入命令传送给控制器，控制器将用户命令进行解析，映射为Model模型需要做出的指令。Model模型一直在接收来自命令标识验证系统定时发送的命令标识符，在当前标识符有效期内，Model模型将接收到的命令加上命令标识符一起传送给命令标识验证系统，验证通过，即进行数据库查询并将结果返回给Model模型，否则，认为命令为非法命令，解释为黑客盗取数据库信息，将命令丢弃。最后Model模型将结果返回给View视图，视图按照控制器选择的视图模型进行显示。这个系统设计的优点在于通过命令标识验证系统保证了数据库中用户信息的安全，相当于给数据库加了一层安全防护机制，提高了系统的安全性能，使整个系统的实用价值得到了提高。

4 前后端部分功能设计

4.1 前端设计

图3和图4以CUCMOOC为例，按照图1中系统设计的交互方式，基于HTML5对主页和个人中心的前端网页进行了设计[8]。图3主要是主页的主要功能的合理排版，图3是学生用户的管理中心，即学习方案板块。其中主要包括个人基本信息，历史足迹和课程管理。个人基本信息主要记录个人关注人数、粉丝数、评论数、人格魅力和完成课程数以及课程进度条。历史足迹主要是学习完成的课程的记录，点进去可查看每节课程的学习进度，学习笔记，学习测试结果等信息。最后的课程管理板块包含两类，推荐课程和已订阅课程，推荐课程是系统根据用户浏览行为，用户订阅课程，学习测试结果和学习记录定期生成的学习方案，针对用户本身而言，针对性强【9】。

4.2 后端设计

后端的功能实现主要是个性化教学推荐算法的模型构建[10]，进行数据库文件的调用和前后端的连接。其中，核心的推荐算法，我们采用基于知识模型个性化学习需求挖掘和基于物品的协同过滤算法相结合的方法来实现。

4.2.1 基于知识模型个性化学习需求挖掘

基于知识模型个性化学习需求挖掘过程主要分为六个步骤。流程图如图5所示，步骤6）中匹配推荐算法采用基于物品的协同过滤算法。

1）网络嗅探技术获取学习者网絡学习过程中产生的网络学习行为。

2）利用爬虫获取相关文献资源。

3）根据学习者的网络学习行为提取知识概念，知识模型自动构建，生成学习者知识概念矩阵。

4）根据3）中提取的知识概念，利用知识模型自动构建相关领域知识概念矩阵。

5）按照3）中学习者知识概念矩阵和4）中相关领域知识概念矩阵，利用概念图构建技术，构造学习者知识概念表和相关领域知识概念表。

6）采用一种推荐算法，计算5）中两表异同，挖掘出学习者的学习需求，进而对缺少的部分进行推荐。

4.2.2 基于物品的协同过滤算法

基于物品的协同过滤算法，本文将结合一个案例进行分析。例如：通过基于知识模型个性化学习需求挖掘某用户的“求学者知识概念图”和 “相关领域知识概念图”如下，假定该用户正在学习个性化教学系统的相关知识。

通过计算，以上两表前4项为重复项，相似性为0.9549，具有强相似性，因此，判断该用户正在进行个性化教学系统的研究，并且已经完成了个性化教学、系统构建、网页设计和网络教育的相关课程，按照分析结果，应该将推荐算法，数据库和交互设计等三个知识领域推荐给该用户。

5 经验与教训

在这次的个性化教学系统的设计过程中，我首先认识到一点，技术是永无止境的。随着时代的发展和技术的革新，所有的系统都有可能过时，不适用。因此，在进行系统设计时，一定要注重系统的可扩展性，可扩展性的前提是系统的功能模块独立，能够单独封装在一个模块内，调用接口明确，不仅有利于系统结构的搭建，更是为以后系统扩展铺平了道路。

6 结语

本研究提出的个性化教学系统最重要的是根据用户的行为路径，分析用户的行为目的和偏好，进而对用户生成完整的教学方案。该方案对课堂式教学进行了在线辅助，并对传统网络教学方案新增了个性化推荐系统，完善了网络教学的结构。其中，大数据的分析应用[11]和人工智能的分析识别正是可以应用于其中的重要关键技术。这两样都是现在研究的热点，相信在不久的将来，随着技术的攻关突破，个性化教学系统也会有巨大的突破，成就真正的个性化，使服务系统做到千人千面。

参考文献：

[1] 杨洋.基于知识模型的个性化学习需求智能挖掘技术[D].四川师范大学，2013.

[2] 祁志敏，任建男.基于网络的个性化教学系统构建[J].教学与管理，2013（24）：96-98.

[3] 昝镇.面向MOOC的程序设计辅助教学系统[D].西北大学，2014.

[4] 程南清.基于本体的个性化教学系统的设计[J].宁波大学学报，2008（2）：211- 215.

[5] Mohsen Safarie，Hassan Tarlani-aliabadi.Who Practices What？A Correlational Study of Personality Type and Teaching Reflection [J].Procedia-Social and Behavioral Science，2014，98.

[6] Jessee Stephen A，O'Neill Paula N，Dosch Robert O.Matching student personality types and learning preferences to teaching methodologies.[J].Journal of Dental Education，2006，70（6）.

[7] Li-fang Zhang.Do personality traits make a difference in teaching styles among Chinese high school teachers？[J].Personality and Individual Differences，2007，43（4）.

[8] 李鑫.基于HTML5的个性化教学系统平台设计与研究[J].自动化应用，2017（11）：37-38+44.

[9] 乌海慧.基于Java EE的个性化教学资源推荐系统的研究[D].沈阳师范大学，2017.

[10] Irby D M，Stenchever M A， Vontver L A. Using personality style preferences to enh- ance teaching in obstetrics and gynecology [J].Obstetrics and Gynecologym，1984，64（3）.

[11] 李刚.基于知识点及关联的个性化教学系统研究[D].西北大学，2011.

【通联编辑：王力】

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