[发明专利]网络教学中基于非零起点的个性化导学系统

说明书

技术领域

本发明涉及的是一个计算机应用技术领域的系统，具体是一种网络教育中基于非零起点的个性化导学系统。

背景技术

现代远程教育已经成为日趋盛行的终身学习方式，然而由于网络用户的广泛性，使教师无法预测网上学习者原有的知识结构和水平，并且网络学习者的原有知识水平是参差不齐的，很多学习者对于学习内容是有一定基础的，也就是非零起点的。同时由于网络环境下的远程教学中，学习者面对众多的网络学习资源，如果没有完善的指导过程，学习者很难系统掌握课程的知识结构。所以设计基于网络学习环境下的基于非零起点的个性化导学系统，是非常重要的。

经对现有技术的文献检索发现，Arthur C.Graesser等在《IEEE Transactionon Education》(IEEE教育期刊)(2005年11月，VOL.48，No.4，p612-618)上发表的“AutoTutor：An Intelligent Tutoring System with mixed-initiative dialogue”(AutoTutor：一个带有混合主动式对话的智能教学系统)，该文中提出一个可以和用户进行交互的导学系统，该系统是一个智能代理，可以用自然语言和用户交流，在学习的关键内容处给学习者进行导学。该系统可以在学习的不同阶段给学习者提出很多的问题，让学习者来回答，并且能帮助学习者提出自己的增强答案。其不足在于：(1)没有针对网络学习者的参差不齐的知识结构水平，不利于个性化的指导；(2)没有将教学内容根据知识点进行组合，使得学习者对于整体的知识结构缺乏清晰的认识，不利于学习者的学习；(3)没有对学习者学习情况的在线评价，没有保留其历史学习记录，从而分析学习者对知识点的掌握情况，使得学习者对自己学习过程中的状态不了解，不利于学习过程的指导；(3)没有给学习者进行相关学习资源的推荐功能以及没有机制让学习者之间相互交流。

发明内容

本发明针对现有技术中的不足，提供一种网络教学环境中基于非零起点和知识结构的导学系统，使其给学习者在远程教育环境中的学习过程中提供对课程知识点结构的建立，初始知识结构水平的评估，根据学习者历史学习记录和学习状态进行个性化的导学、根据历史学习记录推荐学习资源，帮助学习者在网络学习环境中提高学习效率、提高学习质量和学习效果，同时，本发明倡导引领式学习模式，激励学习者的学习兴趣，加强学习者与教学者以及学习者之间的沟通与互动，达到网上学习与传统面对面学习有同样效果的目标。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括：初始知识域建构模块、个性化的知识域生成模块、个性化的学习路径生成模块、历史学习记录模块、知识结构水平评估模块、个性化学习资源推荐模块。其中：

所述初始知识域建构模块建立基于课程的结构化的知识结构体系，根据课程内容首先产生初始知识结构，并在此知识结构上添加基于知识点的学习资源，建立每个学习资源与相关知识点的关联关系，形成初始知识域。当学习者在初始知识域上进行学习活动之后，就产生其对某些知识点的某些学习资源的学习记录和学习效果，这些学习记录与学习效果传递给历史学习记录模块和个性化的知识域生成模块。

所述个性化的知识域生成模块为学习者提供个性化的知识域，当学习者在知识域上选择学习资源进行学习后，系统形成其学习记录和学习效果，动态更新相关知识点的学习状态。学习者在个性化的知识域上可以直接选择相关的学习资源进行学习，其学习记录和学习效果会由历史学习记录模块保存到历史记录数据库中，学习者也可以在个性化的知识域上选择目标知识点进行学习。

所述个性化的学习路径生成模块在学习者选择目标知识点进行学习时，将生成其个性化的学习路径，学习者可以在系统推荐的学习路径上学习，其学习记录与学习效果由历史学习记录模块保存到历史记录数据库中。

所述历史学习记录模块完成学习者在学习过程中的学习活动、学习效果的记录，其结果动态更新个性化的知识域生成模块中个性化的知识域中各个知识点的状态，它保存初始知识域建构模块、个性化的知识域生成模块和个性化的学习路径生成模块提供的学习者学习记录与学习效果信息，同时将这些信息供知识结构水平评估模块、学习资源推荐模块调用。

所述知识结构水平评估模块从历史学习记录模块的历史记录数据库中调取学习者的学习记录和学习效果，根据知识结构评估学习者的学习状态，通过数据分析给出该课程最终学习结果的预测，此信息有助于指导学习者进一步的学习。