Xây dựng mô hình ứng dụng đặc trưng cá nhân nhằm hỗ trợ sự thích nghi trong hệ thống đào tạo trực tuyến

Trang nhan đề Lời cảm ơn Mục lục Danh mục Chương 1: Mở đầu Chương 2: Đào tạọ trục tuyến Chương 3: Hệ thống thích nghi cá nhân (adaptive system) Chương 4: Mô hình UMEL Chương 5: Lập trình cài đặt Chương 6: Kết luận và hướng phát triển Tài liệu tham khảo Phụ lục MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH . .5 DANH MỤC CÁC BẢNG .6 DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT 7 CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU .10 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ . 10 1.2 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 11 1.3 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU . 12 1.4 NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA LUẬN VĂN 12 CHƯƠNG 2 ĐÀO TẠO TRỰC TUYẾN . .14 2.1 Đào tạo trực tuyến trên thế giới hiện nay . .14 2.1.1 Giới thiệu . 14 2.1.2 Một số hệ đào tạo trực tuyến phổ biến 15 2.2 Hiện trạng đào tạo trực tuyến tại Việt Nam . .17 2.2.1 Giới thiệu . 17 2.2.2 Hệ đào tạo từ xa Trường ĐHKHTN . .19 2.3 Tình hình ứng dụng thích nghi cá nhân trong đào tạo trực tuyến .23 2.3.1 Ý nghĩa của sự thích nghi cá nhân trong đào tạo trực tuyến .23 2.3.2 Sự khác biệt so với các lãnh vực khác . 23 2.3.3 Các phương pháp thích nghi trong đào tạo trực tuyến 24 2.3.4 Một số hệ đào tạo trực tuyến thích nghi cá nhân 26 2.3.5 Tổng kết và nhận xét chung 27 CHƯƠNG 3 HỆ THỐNG THÍCH NGHI CÁ NHÂN (ADAPTIVE SYSTEM) . .30 3.1 GIỚI THIỆU . .30 3.2 TỔ CHỨC VÀ KHỞI TẠO PROFILE . 31 3.2.1 Tổ chức profile . 31 3.2.2 Khởi tạo profile . .33 3.3 CẬP NHẬT PROFILE . 35 3 3.3.1 Phản hồi tường minh (explicit feedback) 35 3.3.2 Phản hồi tiềm ẩn (implicit feedback) 36 3.3.3 Phương pháp kết hợp .37 3.4 KHAI THÁC PROFILE . .37 3.4.1 Phương pháp lọc theo nội dung (Content-based Filtering) .38 3.4.2 Phương pháp lọc cộng tác (Collaborative Filtering) 40 3.4.2.1 Tư vấn dựa vào cộng đồng . 40 3.4.2.2 Tạo lập cộng đồng .43 3.4.3 Phương pháp lọc theo thông tin nhân khẩu (demographic filtering) .47 3.4.4 Phương pháp kết hợp .48 3.5 TỔNG KẾT CHƯƠNG 50 CHƯƠNG 4 MÔ HÌNH UMEL .51 4.1 GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 51 4.2 NHỮNG VẤN ĐỀ VÀ GIẢI PHÁP CHO UMeL .52 4.3 CẤU TRÚC PROFILE 54 4.3.1 Những đặc trưng về thói quen học tập . .56 4.3.2 Đặc trưng về kỹ năng .59 4.3.3 Thông tin nhân khẩu, kiến thức nền, . .61 4.4 CẬP NHẬT PROFILE . 63 4.4.1 Các đặc trưng thói quen học tập . 64 4.4.2 Nhóm các đặc trưng còn lại . .65 4.5 TỔ CHỨC CỘNG ĐỒNG . 65 4.5.1 Cộng đồng theo thói quen học tập 66 4.5.1.1 Tổ chức ma trận đánh giá 66 4.5.1.2 Phương pháp xác định các giá trị trong ma trận đánh giá 67 4.5.1.3 Điều kiện cho tạo lập cộng đồng . .69 4.5.2 Cộng đồng theo nhóm các đặc trưng còn lại . 70 4.5.2.1 Mô hình không gian cộng đồng đa tiêu chuẩn . .70 4.5.2.2 Tổ chức ma trận nhị phân 71 4.6 TÍCH HỢP KẾT QUẢ TƯ VẤN . 73 4 4.6.1 Cung cấp thông tin tư vấn theo mô hình không gian cộng đồng đa tiêu chuẩn73 4.6.2 Tích hợp kết quả tư vấn sau cùng .74 4.7 TƯ VẤN HỌC TẬP .75 4.7.1 Tư vấn tài nguyên học tập 76 4.7.2 Tư vấn cách thức học .79 4.7.3 Tư vấn chọn môn học .80 CHƯƠNG 5 LẬP TRÌNH CÀI ĐẶT 82 5.1 MÔ-ĐUN CẬP NHẬT PROFILE . 82 5.1.1 Xử lý logfile . .83 5.1.1.1 Sơ lược về nội dung trong logfile của APS .83 5.1.1.2 Quy trình xử lý logfile . .85 5.1.2 Mô hình dữ liệu 86 5.2 TẠO LẬP CỘNG ĐỒNG . 89 5.2.1 Quy trình xử lý chung cho vấn đề tạo lập cộng đồng 89 5.2.2 Xác định các giá trị cho ma trận đánh giá (hàm f) 91 5.2.3 Tổ chức các nhóm cộng đồng nhân khẩu 92 5.3 TƯ VẤN HỌC TẬP .93 CHƯƠNG 6 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN .96 6.1 TỔNG KẾT . .96 6.1.1 Nghiên cứu các hệ thống thích nghi cá nhân và đào tạo trực tuyến 96 6.1.2 Mô hình ứng dụng profile trong đào tạo trực tuyến (UMeL) .96 6.1.3 Lập trình thử nghiệm mô hình 97 6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN . 98 6.2.1 Hướng phát triển theo chiều rộng .98 6.2.2 Hướng phát triển theo chiều sâu .98 TÀI LIỆU THAM KHẢO .99 PHỤ LỤC . 103 Khái niệm TF-IDF 103 Chuẩn hóa giá trị cho các tham số thói quen học tập 104 Các chức năng của chương trình 106

pdf14 trang | Chia sẻ: lvcdongnoi | Ngày: 20/08/2013 | Lượt xem: 1498 | Lượt tải: 0download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Xây dựng mô hình ứng dụng đặc trưng cá nhân nhằm hỗ trợ sự thích nghi trong hệ thống đào tạo trực tuyến, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
82 CHƯƠNG 5 LẬP TRÌNH CÀI ĐẶT Như đã trình bày trong chương 4, luận văn đã đề xuất một mô hình chung (Framework) giải quyết vấn đề cung cấp nhiều loại hình tư vấn khác nhau cho người học. Việc cài đặt được tiến hành nhằm thể hiện tính khả thi của mô hình. Vì luận văn không chú trọng nhiều đến vấn đề tối ưu hóa các tham số của hệ thống nên vấn đề đánh giá “chất lượng nội dung tư vấn” nằm ngoài phạm vi của luận văn. Trong khuôn khổ của đề tài “Mô hình đặc trưng người dùng phục vụ cho đào tạo trực tuyến”[2], luận văn đã tiến hành lập trình cài đặt mô hình UMeL gồm các mô-đun chính như sau : a) Cập nhật profile. b) Tạo lập cộng đồng. c) Tư vấn cho người học. Đề tài được phát triển trên các môi trường sau: - Môi trường phát triển ứng dụng : Visual Studio.NET 2005. - Ngôn ngữ sử dụng : C# - Hệ quản trị cơ sở dữ liệu : MySQL. Công cụ hỗ trợ giai đoạn phân tích thiết kế : DBMain 9.0, MySQL Workbench. Nguồn dữ liệu thử nghiệm : Từ hệ thống APS (hệ đào tạo từ xa trường ĐHKHTN) 5.1 MÔ-ĐUN CẬP NHẬT PROFILE Mô-đun cập nhật profile bao gồm một số chức năng chính như sau : · Xử lý logfile : Đảm nhận chức năng đọc, xử lý và cập nhật các đặc trưng thói quen học tập vào profile (Xem chi tiết mục 5.1.1.2) · Cập nhật đặc trưng kỹ năng : Xử lý vấn đề cập nhật các đặc trưng về kỹ năng của người học từ các đặc trưng thói quen học tập kết hợp với thông tin về tổ chức phân nhóm môn học. 83 · Cập nhật mức độ quan tâm đối với chủ đề : Sẽ đảm nhận việc cập nhật giá trị cho ma trận đánh giá thể hiện mức độ quan tâm của người học đối với từng chủ đề (công thức cụ thể xem mục 4.5.1.2) 5.1.1 Xử lý logfile Logfile là tập tin ghi nhận các hành vi của người dùng đối với hệ thống. Đối với một hệ đào tạo trực tuyến, việc yêu cầu có một logfile không phải là vấn khó khăn. Với mục tiêu đặt ra ban đầu là khai thác các đặc trưng thói quen học tập từ logfile, như vậy logfile sẽ là nguồn dữ liệu đầu vào quan trọng cho hệ thống UMeL. Các yêu cầu tổi thiểu về thông tin trong logfile là phải ghi nhận được học viên nào, thời điểm nào, vào môn học nào, kết thúc thời điểm nào. Logfile ghi nhận càng chi tiết (vào chương nào, mục nào, download tài nguyên nào, làm bài tập nào,…) thì thông tin cung cấp cho UMeL càng phong phú, việc khai thác càng hiệu quả hơn. Việc cài đặt sẽ được tiến hành trên số liệu của hệ thống APS (hệ đào tạo từ xa trường ĐHKHTN) với logfile đang có hiện nay, do vậy tiếp theo đây luận văn sẽ giới thiệu sơ lược cấu trúc và những thông tin có thể khai thác được từ logfile của hệ APS này. 5.1.1.1 Sơ lược về nội dung trong logfile của APS Hình 5-1- Cấu trúc logfile của APS 84 · NGUOI_DUNG : Thông tin về sinh viên đang nhập vào hệ thống, bao gồm mã số đăng nhập, họ tên, thời gian bắt đầu và thời gian kết thúc của một phiên học tập. · VAI_TRO : Chính là môn học mà sinh viên đã chọn sau khi đã đăng nhập vào hệ thống. · CHUC_NANG : Là chức năng mà sinh viên thực hiện liên quan đến môn học đang được chọn. Các chức năng có thể là thảo luận (Forum), xem tài liệu học tập (Mbook), học trực tuyến (Hoc_Online), xem thông báo mới liên quan đến môn học,… · TAI_NGUYEN : Là những công việc chi tiết liên quan đến chức năng đang chọn. Tuỳ theo loại chức năng đang chọn mà tài nguyên có thể thuộc những loại khác nhau. Ví dụ chức năng đang chọn là tài liệu học tập (Mbook) thì tài nguyên chính là các chương của môn học hoặc cũng có thể là các bài giảng của những buổi giảng trực tuyến (dạng video),… Ta nhận thấy logfile ghi nhận được từng thời điểm sinh viên nào, chọn môn học nào, vào chức năng nào (Forum, Mbook, Hoc_Online,…), xem chương nào hoặc xem lại bài giảng của buổi học online nào. Từ những thông tin đã được ghi nhận trong logfile này, ta có thể suy ra được một số các đặc trưng thể hiện thói quen học tập của sinh viên đã được mô tả trong mục 4.4.1, chẳng hạn như tổng thời gian học cho một chương của một môn học, số lần vào học, tính đều đặn trong học tập, thời điểm thường tham gia học tập,… 85 5.1.1.2 Quy trình xử lý logfile Hình 5-2- Quy trình xử lý logfile Ø elearningA : Hệ thống đào tạo trực tuyến dự trù sẽ tích hợp với hệ thống UMeL. Trong giai đoạn cài đặt thử nghiệm hiện nay elearningA chính là hệ thống APS (hệ đào tạo từ xa của trường ĐHKHTN) Ø Chức năng kết xuất logfile : Theo định kỳ, hệ thống elearningA sẽ kết xuất tập tin ghi nhận các hành vi người dùng đối với hệ thống ra logfile. Đây là mô-đun yêu cầu phải có đối với hệ thống elearningA khi muốn tích hợp với hệ UMeL. Ø Chức năng đọc logfile: Sẽ đảm nhận chức năng đọc toàn bộ thông tin từ logfile vào cơ sở dữ liệu tạm. Ø Chức năng tiền xử lý logfile: Sẽ tiến hành một số tiền xử lý để chuẩn hoá dữ liệu trước khi được cập nhật vào profile, ví dụ như tính thời gian kết thúc của một phiên học tập, loại bỏ các thông tin (dòng) dư thừa,…. Ø Chức năng cập nhật vào logfile : Đảm nhận công việc xử lý, tính toán và cập nhật vào profile người học trong cơ sở dữ liệu của UMeL các đặc trưng thói quen học tập theo định kỳ (1 tháng, 3 tháng hoặc 6 tháng). UMeL elearningA Profile Logfile Định kỳ Định kỳ Kết xuất logfile Đọc logfile Tiền xử lý logfile Cập nhật vào profile 86 5.1.2 Mô hình dữ liệu 1-N 1-1 Thuoc_KH 1-1 1-N Thuoc 0-N 1-1 R_2 1-N 1-1 R_1 1-N 1-1 R 1-N 0-N PhanCong VaiTro 1-N 1-N Dang ky DiemThi GhiChu Cha 0-1 Con 0-N Chu de cha Con 1-1 Cha 0-N Cha Con 1-N 1-1 Bao gom SoThuTu NHOM MON HOC idNMH TenNhomMon id: idNMH MON HOC MO idMHM TenLopHoc SiSolop MON HOC idMH TenMonHoc SoTinChi SoChuDe id: idMH KHOA HOC TenKhoaHoc NamBatDau HOC VIEN ref: DT1 HOC KY idHK TenHocKy HocKy NamHoc id: idHK GIAO VIEN idGV HoTen DiaChi DienThoai EMail id: idGV CHU DE idCD TenChuDe id: idCD THONG TIN HOC TAP/1 Hình 5-3- Mô hình E-R – Nhóm Thông tin học tập Bảng 5-1 – Bảng mô tả các thực thể và mối kết hợp chính nhóm thông tin học tập STT Tên thực thể/mối kết hợp Ý nghĩa 1 CHU DE Các chủ đề của môn học, cấu trúc phân cấp, cấp cao nhất chính là chương của môn học. 2 HOC KY Danh mục các học kỳ của từng năm học 3 KHOA HOC Là các khóa học mở cho từng năm. Ví dụ CN2006, CD2006. 4 MON HOC MO Các môn học mở trong một học kỳ cho một khóa học . Đây thực chất chính là mối kết hợp. 5 NHOM MON HOC Nhóm môn học, cấu trúc phân cấp dạng cây. 87 1-1 0-NR 0-N 0-N MUC DO QUAN TAM MucDoQuanTam 1-1 0-N LienQuan_CD2 1-1 0-N LienQuan_CD 0-N 0-N KIEN THUC CHU DE KienThucChuDe 1-1 0-N Co_TQHT 1-1 0-N Co_DTTQHT THOI QUEN HOC TAP idTQHT TongThoiGianHocTap SoLanVaoHoc ThoiDiemThuongThamGia ThoiGianTrungBinhMoiLanHoc TinhDeuDanTrongThamGia SoLanHocTrucTuyen ThoiGianHocTrucTuyen ThoiGianThaoLuan ThoiGianTuHoc SoLanKhongNopBai SoLanNopBaiTreHan SoCauHoiThaoLuan SoCauTraLoiThaoLuan id: idTQHT HOC VIEN ref: DTK GIAI DOAN idGD TenGiaiDoan TuNgay DenNgay id: idGD DAC TRUNG THOI QUEN HOC TAP idDTTQHT TongThoiGianHocTap SoLanVaoHoc ThoiDiemThuongThamGia ThoiGianTrungBinhMoiLanHoc TinhDeuDanTrongThamGia SoLanHocTrucTuyen ThoiGianHocTrucTuyen ThoiGianThaoLuan ThoiGianTuHoc SoLanKhongNopBai SoLanNopBaiTreHan SoCauHoiThaoLuan SoCauTraLoiThaoLuan id: idDTTQHT CHU DE ref: TTHT THOI QUEN HOC TAP/1 Hình 5-4- Mô hình E-R – Nhóm Thói quen học tập Bảng 5-2 – Bảng mô tả các thực thể và mối kết hợp chính nhóm thói quen học tập STT Tên thực thể/mối kết hợp Ý nghĩa 1 DAC TRUNG THOI QUEN HOC TAP Các đặc trưng thói quen học tập của sinh viên không phụ thuộc vào thời gian tức là được tích lũy từ ban đầu đến thời điểm hiện tại. 2 GIAI DOAN Các giai đoạn cần lưu trữ đặc trưng thói quen học tập của sinh viên (Ngày, tuần, tháng, học kỳ,…). 3 THOI QUEN HOC TAP Các thói quen học tập của sinh viên trong một giai đoạn nào đó (một tháng, học kỳ, năm học,…). 4 MUC DO QUAN TAM Mức độ quan tâm của sinh viên đối với từng chủ đề. Đây chính là ma trận đánh giá giúp tạo lập cồng đồng thói quen học tập. 5 KIEN THUC CHU DE Giá trị thể hiện kiến thức của sinh viên đối với chủ đề. 88 0-N 1-1 Thuoc NCD 1-N1-N Gia Tri Dac Trung GiaTri Cha Cua 0-N Con cua 0-1 R 1-1 1-1Co_TTNK 1-1 1-1 Co_TDKN 1-1 1-1 Co_NCHT 1-1 0-N Co_MTHT 1-1 1-1 Co_HDTH TRINH DO KHA NANG idTDKN XepLoaiTotNghiepTHPT KetQuaHocTapHienTai NgheNghiepHienTai id: idTDKN THONG TIN NHAN KHAU idTTNK GioiTinh DoTuoi DanToc NguonGocCuTru DangSongO NoiSinh CungSongVoi MucSongBanThan TinhTrangHonNhan id: idTTNK NHU CAU HOC TAP idNCHT DongCoHocTap ThaiDoHocTap LyDoChonNganhHoc DieuQuanTrongNhatKhiHocDaiHoc NguyenNhanThichMonHoc NguyenNhanKhongThichMonHoc MucDichTuHoc YeuToThucDay MucDichLamThem MucDichHocThem DuDinhTuongLai MucDoThamGiaHoc id: idNCHT NHOM CONG DONG idNCD TenNhomCongDong TrongSo id: idNCD DM_DAC TRUNG idDacTrung TenDacTrung KieuDuLieu SoKyTu DienGiai id: idDacTrung MOI TRUONG HOC TAP idMTHT DiaDiemHoc DuongTruyenInternetLoai LoaiTruongDangHoc LoaiNganhDangHoc LoaiHinhDaoTao id: idMTHT HOC VIEN MSSV HoTen NgaySinh EMail DiaChi DienThoai TenDangNhap MatKhau id: MSSV HOAT DONG TU HOC idHDTH MucDoTuHoc ThoiDiemTuHoc TuHocOThuVien HocNoiKhacChoO ThoiGianTuHoc KieuTuHoc MucDichTuHoc DoCanThietCuaTuHoc LoiIchCuaTuHoc HoatDongHoTro LoiIchCuaTuHocTruoc id: idHDTH NHOM DAC TRUNG KHAC/1 Hình 5-5- Mô hình E-R - Nhóm các đặc trưng còn lại (nhân khẩu, nhu cầu,…) Bảng 5-3 – Bảng mô tả các thực thể và mối kết hợp chính nhóm các đặc trưng còn lại STT Tên thực thể/mối kết hợp Ý nghĩa 1 HOC VIEN Thực thể lưu trữ một số thông tin cơ bản về học viên, những thông tin trong thực thể này cũng là các đặc trưng nhưng không có ý nghĩa trong bài toán đang xét (ví dụ họ tên, email không giúp ích gì trong bài toán tạo lập cộng đồng) 2 DM DAC TRUNG Danh mục đặc trưng, lưu trữ toàn bộ các thuộc tính của các nhóm thông tin nhân khẩu, nhu cầu học tập, hoat động tự học,… với mục tiêu là định nghĩa các nhóm cộng đồng theo không gian cộng đồng đa tiêu chuẩn trên tập các thuộc tính này. 3 THONG TIN NHAN KHAU Các đặc trưng nhân khẩu có ý nghĩa trong vấn đề tạo lập cộng đồng 4 NHU CAU HOC TAP Các đặc trưng về nhu cầu học tập 89 5.2 TẠO LẬP CỘNG ĐỒNG 5.2.1 Quy trình xử lý chung cho vấn đề tạo lập cộng đồng Hình 5-6- Quy trình xử lý chung cho vấn đề tạo lập cộng đồng Nội dung cần tư vấn : Là nội dung thông tin cần tư vấn cho người dùng, chẳng hạn như - Cách thức học một môn học mới : Thời gian cần thiết dành cho môn học, số lần vào học trung bình, tỉ lệ phân bố thời gian cho các chương trong môn học. Profile của User có nhu cầu tư vấn Nội dung cần tư vấn Xác định danh sánh học viên thỏa điều kiện tham gia cộng đồng Thành lập cộng đồng theo thói quen học tập Thành lập cộng đồng theo nhóm các đặc trưng còn lại Cung cấp thông tin tư vấn theo cộng đồng thói quen học tập Cung cấp thông tin tư vấn theo cộng đồng nhóm các đặc trưng còn lại Thông tin Profile của các User khác 90 - Đăng ký chọn môn học mới : Tư vấn cho người học nên đăng ký chọn danh sách những môn nào là phù hợp. Profile của user có nhu cầu tư vấn : Những đặc trưng của người học cần tư vấn (user u) sẽ là cơ sở cho việc thành lập cộng đồng Thông tin : Là những thông tin liên quan đến nội dung cần tư vấn, các thông tin này có thể lấy từ profile hoặc từ một số nguồn khác trong cơ sở dữ liệu của hệ thống, chẳng hạn profile của các thành viên trong cộng đồng, chương trình đào tạo, tài nguyên học tập,…. Chức năng xác định danh sánh học viên thỏa điều kiện tham gia cộng đồng : Mô hình đang sử dụng phương pháp tư vấn dựa vào cộng đồng. Để cho việc xử lý được nhanh hơn, trước tiên ta sẽ chon lọc lại những người thỏa điều tham gia cộng đồng tùy theo từng nội dung tư vấn. Ví dụ để tư vấn cách thức học thì cộng đồng phải là những người đã học qua môn học đó và đạt kết quả tốt (vì ta sẽ căn cứ vào phương pháp học của những thành viên trong cộng đồng để tư vấn). Chức năng thành lập cộng đồng theo thói quen học tập : Việc tạo lập cộng đồng của user u theo tiêu chí thói quen học tập sẽ căn cứ vào profile của user u kết hợp với profile của các user khác và danh sách những người thỏa điều kiện tham gia cộng đồng. Ma trận đánh giá (thể hiện mức độ quan tâm của người học đối với chủ đề/môn học) đã được sử để tìm những người tương tự. Chức năng cung cấp thông tin tư vấn theo cộng đồng thói quen học tập : Thông tin tư vấn sẽ được cung cấp thích nghi cho người học căn cứ vào kết quả của các thành viên trong cộng đồng thói quen học tập. Việc tính toán kết quả trung bình của cộng đồng sẽ căn cứ vào điểm số đánh giá của từng thành viên kết hợp với mức độ tương đồng so với người học cần tư vấn (xem mục 3.4.2.1). Chức năng thành lập cộng đồng theo nhóm các đặc trưng còn lại : Ma trận đánh giá nhị phân (xem mục 4.5.2.2) đã được luận văn sử dụng trong quá trình tạo lập cộng đồng 91 Cung cấp thông tin theo cộng đồng nhóm các đặc trưng còn lại : Tương tự như chức năng cung cấp thông tin tư vấn theo cộng đồng thói quen học tập 5.2.2 Xác định các giá trị cho ma trận đánh giá (hàm f) Nội dung và ý nghĩa : Ánh xạ các đặc trưng thói quen học tập thành một giá trị thể hiện mức độ quan tâm của người học đối với chủ đề/ môn học (Xem chi tiết mục 4.5.1.2). Trong phạm vi của luận văn, khi cài đặt thử nghiệm hàm f, chúng tôi đã sử dụng công thức tuyến tính : f(a1, a2 , …an) = S (ai * ai) Trong đó ai : Thuộc tính thói quen học tập thứ i ai : Trọng số của thuộc tính thói quen học tập i Ngoài ra, chúng tôi cũng giới hạn lại số lượng các tham số đầu vào, chỉ chọn một số tham số tiêu biểu nhất để cài đặt thử nghiệm, cụ thể là : · a1 : Thời gian học · a2 : Số lần vào học · a3 : Tính đều đặn trong học tập · a4 : Kết quả quả học tập Như vậy hàm f khi cài đặt sẽ có 4 tham số : f (TG_hoc, SoLan_Hoc, TinhDeuDan, KetQua_Hoc) Công thức cụ thể để thể hiện mức độ quan tâm của sinh viên i đối với chủ đề c: Trong đó : - a1 : Trọng số của tham số Thời gian học (a1) - a2 : Trọng số của tham số Số lần vào học (a2) a1*[TG_Hoci]+a2*[SoLan_Hoci]+a3*[TinhDeuDani]+a4*[KQ_hoci] (a1+a2+a3+a4) Fi,c = 92 - a3 : Trọng số của tham số Tính đều đặn (a3) - a4 : Trọng số của tham số Kết quả học tập (a4) - [TG_hoci], [SoLan_hoci], [TínhDeuDani], [KQ_hoci]: Lần lượt là các giá trị thời gian học, số lần học, tính đều đặn trong học tập, kết quả học tập của sinh viên i đã được chuẩn hoá (Xem chi tiết công thức tính ở phần phụ lục mục Chuẩn hóa giá trị cho các tham số thói quen học tập) Giá trị tạm thời cho các trọng số khi thử nghiệm: Bảng 5-4 – Bảng giá trị các tham số và trọng số của hàm f i ai ai 1 Thời gian học 2 2 Số lần vào học 0.5 3 Tính đều đặn 1 4 Kết quả học tập 0.5 5.2.3 Tổ chức các nhóm cộng đồng nhân khẩu Trong phần cài đặt, ứng với mỗi thuộc tính, chúng tôi cho thành lập một cộng đồng và tạm thời gán trọng số bằng 1 cho tất cả các cộng đồng. Về nguyên tắc, người phụ trách ứng dụng hoàn toàn có thể thay đổi lại các nhóm cộng đồng này cũng như cập nhật lại trọng số cho từng cộng đồng. Bảng 5-5 – Bảng tổ chức nhóm cộng đồng nhân khẩu STT Nhóm cộng đồng Trọng số Thuộc tính tham gia cộng đồng 1 Theo giới tính 1 Giới tính 2 Theo độ tuổi 1 Độ tuổi 3 Theo dân tộc 1 Dân tộc 4 Theo nguồn gốc cư trú 1 Nguồn gốc cư trú 5 Theo nơi đang sống ở 1 Đang sống ở 6 Theo mức sống bản thân 1 Mức sống bản thân 7 Theo tình trạng hôn nhân 1 Tình trạng hôn nhân 8 Theo trường & ngành đang học 1 Trường đang học 93 1 Ngành đào tạo đang học 9 Theo lớp đang học 1 Lớp đang học 10 Theo năm đang học 1 Năm đang học 11 Theo kết quả học tập hiện tại 1 Kết quả học tập hiện tại 12 Theo xếp loại tốt nghiệp PTTH 1 Xếp loại tốt nghiệp trung học phổ thông 13 Theo loại trường đã học 1 Loại trường đã học 14 Theo loại ngành đã học 1 Loại ngành đã học 15 Theo loại hình đào tạo đã học 1 Loại hình đào tạo đã học 16 Theo nghề nghiệp hiện tại 1 Nghề nghiệp hiện tại 17 Theo trình độ ngoại ngữ 1 Trình độ ngoại ngữ 18 Theo trình độ tin học 1 Trình độ tin học 19 Theo kinh nghiệm làm việc 1 Kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực đang học 5.3 TƯ VẤN HỌC TẬP Hình 5-7- Quy trình xử lý chung cho vấn đề tư vấn học tập Thông tin tư vấn thích nghi cung cấp cho người dùng Tích hợp thông tin tư vấn Thông tin tư vấn cung cấp bởi cộng đồng thói quen học tập W1=1 W2=1 Thông tin tư vấn cung cấp bởi cộng đồng nhóm các đặc trưng còn lại 94 Như đã trình bày trong mô hình đề xuất ở chương 4, luận văn đã đề xuất việc khai thác profile theo hai nhóm đặc trưng bằng hai phương pháp. Như vậy sẽ có hai kết quả tư vấn từ hai nguồn khai thác khác nhau : theo nhóm đặc trưng thói quen học tập và theo nhóm các đặc trưng còn lại. Luận văn sử dụng phương pháp tích hợp trọng số tuyến tính. Chúng tôi nhận thấy mức độ hữu ích thông tin của cả hai phương pháp này là tương đương nhau nên trong quá trình cài đặt thử nghiệm, chúng tôi tạm thời cho giá trị hai trong số này là bằng nhau (=1). Tuỳ theo ngữ cảnh ứng dụng, có thể sử dụng các phương pháp máy học để xác định giá trị phù hợp cho hai trọng số này. Kết luận : Chúng tôi đã cài đặt các xử lý chính phục vụ chung cho vấn đề khai thác profile : Tạo lập cộng đồng theo nhóm học tập, tạo lập cộng đồng theo nhóm các đặc trưng còn lại, tính điểm số trung bình của cộng đồng trên các thông tin tư vấn, tích hợp kết qua tư vấn. Về nội dung tư vấn, chúng tôi cũng đã cài đặt hai chức năng tư vấn là tư vấn cách thức học và tư vấn chọn môn học. Do logfile của hệ APS mà luận văn thử nghiệm chưa có ghi nhận về các tài nguyên học tập nên tạm thời chúng tôi chưa cài đặt chức năng này. Ngoài ra việc cài đặt mô-đun cập nhật profile do thành viên khác trong đề tài[2] phụ trách cũng chưa được hoàn chỉnh nên tạm thời chúng tôi sử dụng những đoạn scrip riêng để đọc logfile và cập nhật vào profile. Trong phạm vi của luận văn việc cài đặt nhằm minh họa cũng như thể hiện tính khả thi của mô hình. Chất lượng nội dung tư vấn sẽ phụ thuộc vào vấn đề tối ưu hóa các tham số của hệ thống (các trọng số tích hợp tài nguyên, mức độ quan trọng của từng đặc trưng, công thức cũng như trọng số của các tham số cho hàm f - xác định mức độ quan tâm của người học với các chủ đề, phương pháp tích hợp kết quả tư vấn,…) và vấn đề này sẽ phụ thuộc vào đặc điểm của từng hệ thống đào tạo trực tuyến cụ thể. Trong khuôn khổ của đề tài “Mô hình đặc trưng người dùng phục vụ cho đào tạo trực tuyến” [2], chúng tôi sẽ hoàn tất việc cài đặt những vấn đề còn lại trong 95 thời gian tới trước khi đưa vào thử nghiệm thật sự vào quý I /2010 trên hệ đào tạo từ xa trường ĐHKHTN.

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdf8.PDF
  • pdf0.PDF
  • pdf1.PDF
  • pdf10.PDF
  • pdf11.PDF
  • pdf12.PDF
  • pdf13.PDF
  • pdf14.PDF
  • pdf2.PDF
  • pdf3.PDF
  • pdf4.PDF
  • pdf5.PDF
  • pdf6.PDF
  • pdf7.PDF
  • pdf9.PDF
Luận văn liên quan