59、Web 2.0 协作学习系统中使用 Kohonen 网络建模学生学习风格

Web 2.0 协作学习系统中使用 Kohonen 网络建模学生学习风格

1. 引言

智能辅导系统（Intelligent Tutoring System）的个性化核心在于学习者或学生模型，它能提供适应个体学生需求的辅导。近年来，为了对学生的学习风格进行建模，人们开发了许多方法和实现方案，其中大多数采用贝叶斯网络、线性时态逻辑或神经模糊网络等。在使用像 Felder - Silverman 这样的学习模型时，还会用到学习风格问卷索引（ILSQ）。

本文提出了一种使用自组织特征映射（Kohonen 神经网络）来选择学生学习风格的不同方法。Kohonen 网络具有实现简单、执行速度快和训练过程短等优点，而且这种无监督神经网络最重要的优势是不需要外部教师来提供训练集。在训练过程中，Kohonen 网络接收多种不同的输入模式（从 ILSQ 获得的学生学习风格、课程学习风格以及学生在课程中的成绩），发现这些模式中的重要特征（Felder - Silverman 学习风格），并学习如何对输入进行分类。

近年来，教育领域的许多研究小组开始使用 Web 2.0 技术，如维基、博客、推荐系统和社交网络等。电子学习正从以导师为中心向以学习者为中心转变，学习者也成为学习资源的作者和使用者社区的一部分。在这种背景下，开发了一款名为 EDUCA 的软件工具，用于在 Web 2.0 协作学习环境中创建自适应学习材料。这些材料最初由导师创建，随后由用户/学习者社区针对每个课程进行维护和更新。课程可以动态识别用户的学习特征，并能在移动设备上显示。EDUCA 利用 Web 2.0 技术作为推荐系统来过滤未来的网络学习资源，并通过网络挖掘来发现这些资源。

2. Educa 总体结构