网络学习环境下电子学档的构建和应用

摘要

近年来随着信息技术特别是网络和多媒体技术的发展，电子学档受到了广泛的关注。但是到目前为止，在网络学习环境下很少有成型的电子学档应用于教学实践中，也没有把电子学档的应用真正融入到老师教学和学生学习的过程中。更没有将其作为一种网络学习环境下，学生自主学习、老师个性化评价的平台。本文构建了一个网络学习环境下的电子学档，并把它应用到远程教学系统个性化教学中，研究工作如下：
　　 (1)讨论了电子学档的构建和应用的总体设计框架。传统的追踪方式通常是在客户端嵌入Java applet。本论文结合了服务器日志系统和智能代理技术的优点把追踪方式设计成服务器端智能代理的方式。整个系统中包括网络浏览行为监听模块、用户管理模块、行为分析模块和个性化学习模块。
　　 (2)设计了电子学档构建和应用所需要的数据库系统。讨论了数据库概念结构的设计和各个数据表之间的关系，分析了领域知识的表示。其中，知识表示数据库是特别针对领域知识来设计的，给每一门课程、每一个章节、每一个单元和每一个知识点都进行分类，以便系统在得到学生浏览行为跟踪记录和老师评价指导后对学生进行个性化教学。
　　 (3)电子学档中记录了学生学习经历、学习风格、学习偏好，老师根据学生学习情况给予的评价也被记录下来了，系统通过学生解决问题的情况更新学生概念学习层次，从而更新单元学习层次，再更新课程学习层次，进而更新电子学档。
　　 (4)在行为分析模块中，采用TF-IDF词频统计方法和改进的k-means算法，根据浏览页面中的关键字进行分类，由此得到不同的聚类，然后根据偏好类的权值计算公式计算出每个聚类中某一偏好的强度，从而分析出学生不同的偏好。在得到学生偏好后再次利用TF-IDF词频统计方法和改进的k-means算法找出和学生偏好相对应的资源，在个性化学习模块中对学生进行个性化教学。
　　 (5)在论文中还实现了直观的统计图形方式显示学生的学习记录，包括该学生某段时间的学习资源曲线，学生对某门课程各知识点的学习时间统计以及偏好设置等。最后对电子学档构建和应用系统进行了功能、连接速度、压力及安全性测试，测试结果良好。
　　 文中电子学档的构建与应用系统采用的是B/S模式，使用基于Python的Django框架和嵌入式的SQlite数据库，用Flex来展示学习行为和学习效果。通过对学生的情况进行统计和分析，跟踪学生的学习行为，了解每个学生的学习趋向与偏好所在，因材施教，为不同学生提供不同的学习资源。

目录

文摘

英文文摘

第1章 引言

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状分析

1.3 本论文研究目的和意义

1.4 本文的主要研究内容和结构

1.4.1 本文的主要研究内容

1.4.2 本文的组织结构

第2章 论文相关知识与技术介绍

2.1 XML语言

2.2 Python和Django开发框架

2.2.1 Python语言

2.2.2 Django开发框架

2.3 Adobe Flex

2.3.1 Flex的技术框架

2.3.2 Flex的运行机制

2.4 SQlite开源嵌入式数据库

2.4.1 SQlite的内部结构

2.4.2 SQlite的优点

2.5 数据挖掘技术

2.6 本章小结

第3章 电子学档构建和应用的总体设计

3.1 电子学档构建和应用可行性分析

3.2 定义电子学档构建和应用系统用例图

3.3 电子学档构建和应用系统采用的追踪方式

3.4 电子学档构建和应用系统功能模块介绍

3.4.1 网络浏览行为监听模块的设计

3.4.2 用户管理模块的设计

3.4.3 行为分析模块的设计

3.4.4 个性化学习模块的设计

3.5 系统数据库设计

3.5.1 数据库概念结构的设计

3.5.2 数据库数据表的设计

3.5.3 数据表之间的关系

3.5.4 领域知识的表示

3.6 电子学档的更新

3.6.1 电子学档更新步骤

3.6.2 电子学档更新算法

3.7 本章小结

第4章 学生浏览行为挖掘

4.1 学生浏览行为分析

4.2 学生偏好分析实现

4.2.1 数据来源

4.2.2 页面特征向量的抽取

4.2.3 页面向量空间模型的表示

4.3 文本聚类

4.3.1 页面相似度的计算

4.3.2 聚类结果

4.3.3 基于概化方法提取主题词

4.3.4 偏好类的权值计算

4.3.5 预期结果

4.4 本章小结

第5章 电子学档的构建和应用

5.1 网络浏览行为监听模块的实现

5.2 用户管理模块的实现

5.3 行为分析模块的实现

5.4 个性化学习模块的实现

5.4.1 个性化学习推荐模型

5.4.2 个性化学习推荐

5.4.3 系统个性化教学效果的测试

5.5 电子学档构建和应用系统测试

5.5.1 系统测试的目的

5.5.2 测试方法

5.5.3 测试环境

5.5.4 测试结果

5.6 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

个人简历

读研期间发表论文情况