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摘要:本文首先討論了基于WEB的智能教學(xué)系統(tǒng)，它以學(xué)生為中心，探尋教師的教與學(xué)生的學(xué)的特征及模式，改變了傳統(tǒng)的教學(xué)模式,其次研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能教學(xué)系統(tǒng)的關(guān)系，為教師和學(xué)生建立起一個智能化、個性化的遠(yuǎn)程教育環(huán)境，最后對于基于數(shù)據(jù)挖掘和WEB的智能教學(xué)系統(tǒng)的未來做出展望。

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;知識;平臺

智能教學(xué)系統(tǒng)是教育科學(xué)與人工智能算法等技術(shù)和計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)的結(jié)合，通過計算機(jī)來模擬人的大腦思考，搜索老師和學(xué)生之間的教學(xué)方式，讓學(xué)生有選擇性和針對性地學(xué)習(xí)需要的知識。智能教學(xué)系統(tǒng)可以智能發(fā)現(xiàn)學(xué)生和教師在教學(xué)中不易發(fā)現(xiàn)的盲點，并智能掃除盲點，可以減輕學(xué)生的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)，提高教師的教學(xué)效率，最終達(dá)到提高學(xué)生學(xué)習(xí)成績的目的。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘與信息技術(shù)有關(guān)，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)[1]、統(tǒng)計分析、文獻(xiàn)情報檢索等很多方法來實現(xiàn)目的。智能教學(xué)系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對教師的教學(xué)策略進(jìn)行解析，同時對學(xué)生及學(xué)習(xí)過程進(jìn)行解析，得到的結(jié)果被用于課程結(jié)構(gòu)的設(shè)置、教學(xué)策略的調(diào)整等等。

1智能教學(xué)系統(tǒng)的應(yīng)用

基于WEB建立的智能教學(xué)模型分為專家智能模型和學(xué)生模型[2]，它具有如下特點：豐富的專業(yè)知識儲備，可自問自答；具有數(shù)據(jù)分析處理能力，對學(xué)生的具體情況給出處理方案，當(dāng)學(xué)生學(xué)習(xí)出現(xiàn)錯誤的時候及時糾正；對于不同層次的學(xué)生選用不同的教學(xué)方式進(jìn)行個性化指導(dǎo)。專家智能模型是智能教學(xué)系統(tǒng)的核心部分。專家智能模型是基于知識的軟件開發(fā)模型，它與專家系統(tǒng)結(jié)合在一起。該模型應(yīng)用基于規(guī)則的系統(tǒng)，采用歸納和推理機(jī)制，幫助軟件人員完成開發(fā)工作，并使維護(hù)在系統(tǒng)規(guī)格說明一級進(jìn)行。該模型在實施過程中要建立知識庫，將模型本身、軟件工程知識與特定領(lǐng)域的知識分別存入數(shù)據(jù)庫。以軟件工程知識為基礎(chǔ)的生成規(guī)則構(gòu)成的專家系統(tǒng)與各個應(yīng)用領(lǐng)域知識規(guī)則的其他專家系統(tǒng)相結(jié)合，構(gòu)成這一應(yīng)用領(lǐng)域軟件的開發(fā)系統(tǒng)。學(xué)生模型是智能教學(xué)系統(tǒng)的重要應(yīng)用。它得到學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的疑問和錯誤原因的反饋，得到的模型值[3]反映出學(xué)生的學(xué)習(xí)能力?？山y評與疑問診斷模型，通過對學(xué)生的測試，分析學(xué)生產(chǎn)生的錯誤來源，對每個學(xué)生做出評價，疑問診斷是智能教學(xué)系統(tǒng)對學(xué)生實現(xiàn)優(yōu)化教學(xué)而選取合適的教學(xué)方法的前提。

2數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘，稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)（KnowledgeDis-coverinDatabase，KDD），屬于數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域和人工智能科研領(lǐng)域中的熱門，數(shù)據(jù)挖掘是指從大型數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中找出未知的、隱藏的并具有非常價值數(shù)據(jù)的過程。數(shù)據(jù)挖掘同時也是一種決策過程[4]，它基于模式識別、統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，高精尖地分析數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理結(jié)論，并挖掘出隱含的問題，幫助決策者減少風(fēng)險，調(diào)整策略，做出最準(zhǔn)確的判斷。隨著計算機(jī)的高速發(fā)展，其計算能力也在不斷提高，利用計算機(jī)強(qiáng)大的計算能力通過相對簡單和固定的方法完成很多以前無法想象的任務(wù)。一些新技術(shù)和方法在知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域取得了相當(dāng)不錯的成績，如決策樹和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)[5-7]，在大量的數(shù)據(jù)和高速運(yùn)算能力下，幾乎不用人的關(guān)注，就可自動完成許多用戶的需求。數(shù)據(jù)挖掘就是利用了統(tǒng)計分析和人工智能技術(shù)的application，把這些高精尖的技術(shù)封裝起來，使用戶人們不用自己掌握這些技術(shù)也能完成同樣的功能，只需要專注解決自己的實際問題。

3數(shù)據(jù)挖掘和基于WEB的智能教學(xué)系統(tǒng)的結(jié)合

基于WEB和數(shù)據(jù)挖掘的智能教學(xué)系統(tǒng)主要采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對網(wǎng)站上每日獲得的大量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析，提煉師生常用的習(xí)慣方式，把有用的信息提供給課程的設(shè)計者和管理者，為老師提供學(xué)生具體的學(xué)習(xí)情況，然后為學(xué)生提供相對應(yīng)級別的學(xué)習(xí)內(nèi)容，建立起一個智能化、數(shù)據(jù)化的遠(yuǎn)程教育環(huán)境[8]。學(xué)生可自主選擇學(xué)習(xí)方法來進(jìn)行學(xué)習(xí),系統(tǒng)實時記錄并采集學(xué)生所采用的學(xué)習(xí)路徑,根據(jù)評價分析結(jié)果選擇一個最佳的學(xué)習(xí)方法。學(xué)生類別和學(xué)習(xí)目標(biāo)會形成教學(xué)策略規(guī)則,將其放入教學(xué)策略規(guī)則庫,為后來的學(xué)生提供理論和實踐依據(jù),同時也更新了教學(xué)策略規(guī)則庫[9]?，F(xiàn)在智能教學(xué)系統(tǒng)中創(chuàng)建的學(xué)生模型，雖然簡單并且容易實現(xiàn),但是學(xué)生模型大部分是靜態(tài)模型,此類模型對學(xué)生的分類只能反映學(xué)生的總體特點,對于那些特殊的學(xué)生就得不到正確的結(jié)論,屬于先設(shè)定學(xué)生的類別，再用模型分類后得到結(jié)果，有時候結(jié)果并不客觀。由此引入了動態(tài)模型，它能夠動態(tài)并隨機(jī)地產(chǎn)生學(xué)生類別,挖掘?qū)W生的相對特點,應(yīng)用聚類分析技術(shù)為其提供了相當(dāng)準(zhǔn)確的支撐,對于基于WEB使用記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析可動態(tài)地產(chǎn)生學(xué)生類別。同時,使用數(shù)據(jù)挖掘建立學(xué)生模型的一個重要的作用是在數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)分析的時候更加客觀、準(zhǔn)確。因為許多學(xué)生在填寫注冊信息時并沒有填寫真實的個人信息，在這種情況下,設(shè)計者根據(jù)瀏覽者的瀏覽信息和注冊信息表這兩個信息,采用數(shù)據(jù)挖掘的方法來預(yù)測學(xué)生的綜合信息,這樣更利于進(jìn)行智能化教學(xué)的學(xué)習(xí)。對基于WEB的智能教學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，首先要確立數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)，認(rèn)真分析需求，我們要獲得什么樣的信息。然后根據(jù)確立的目標(biāo)選擇相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘的工具算法，數(shù)據(jù)挖掘不同的工具算法可以挖掘出不同形式的知識，比如機(jī)器學(xué)習(xí)各類算法[10]。我們要準(zhǔn)備相關(guān)的數(shù)據(jù)，因為數(shù)據(jù)來源的不同以及數(shù)據(jù)挖掘工具對數(shù)據(jù)要求的高低，數(shù)據(jù)可能存在很多的問題而不能滿足數(shù)據(jù)挖掘的要求，那么我們要對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一數(shù)據(jù)的格式。最后運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘工具對有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)計算得到所需要的結(jié)果。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和智能教學(xué)系統(tǒng)相結(jié)合，能對系統(tǒng)中聚集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，挖掘出對學(xué)習(xí)內(nèi)容和教學(xué)策略的調(diào)整等有重要作用的信息，從而構(gòu)建一個美觀友好、內(nèi)容豐富、人工智能的教學(xué)平臺。

4結(jié)語

基于數(shù)據(jù)挖掘和WEB的智能教學(xué)系統(tǒng)的設(shè)計，圍繞教學(xué)過程，嚴(yán)格遵守教育教學(xué)規(guī)律，充分為教師教學(xué)著想，將該技術(shù)應(yīng)用到教學(xué)的整個過程，并且能實施多方面的挖掘，體現(xiàn)了教育思想和理論的指導(dǎo)作用，也體現(xiàn)了教育與計算機(jī)的結(jié)合，推進(jìn)基于數(shù)據(jù)挖掘和WEB的智能教學(xué)系統(tǒng)更加快速而蓬勃地發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]劉寅,黃燕.基于Web的智能教學(xué)系統(tǒng)知識模型與學(xué)習(xí)控制[J].計算機(jī)工程與設(shè)計,2006,27(14):2640-2642.

[2]張治斌,王艷萍.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字化校園中的應(yīng)用研究[J].計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用,2007(3):27-30.

[3]張瀟,揮爽,陸桑璐,等.并行數(shù)據(jù)挖掘研究[J].計算機(jī)工程,2003,29(17):58-59.

[4]吳贊,馮珊,唐超.智能教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展與前瞻[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2002(6):6-7.

[5]王珊,王會舉,譚雄派,等.架構(gòu)大數(shù)據(jù)：挑戰(zhàn)、現(xiàn)狀與展望[J].計算機(jī)學(xué)報，2011(10):88.

[6]黃榮懷.基于Web的協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)模型[J].中國遠(yuǎn)程教育,2001(5):42-47.

[7]顧晟.面向知識管理的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)構(gòu)建研究[J].長春理工大學(xué)學(xué)報,2011,6(1):184-185.

[8]李志平,劉敏昆,孫瑜.基于web的智能教學(xué)系統(tǒng)研究[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2006(2):208-210.

[9]張瀟,揮爽,陸桑璐,等.并行數(shù)據(jù)挖掘研究[J].計算機(jī)工程,2003,29(17):58-59.

[10]焦加麟,徐良賢,戴克昌.人工智能在智能教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].計算機(jī)仿真,2003,8(20):49-51.

作者:田茁 單位:吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院