个性化计算机应用技术专业教学资源库教学系统支持平台的设计与开发

黄力明

(镇江高等专科学校 电子与信息工程系，江苏 镇江 212003)

个性化计算机应用技术专业教学资源库教学系统支持平台的设计与开发

黄力明

(镇江高等专科学校 电子与信息工程系，江苏 镇江 212003)

介绍计算机应用技术专业教学资源库教学系统支持平台的设计与实现，该系统包括课程教案、习题测验、答疑、考试等全部教学环节在内的功能模块。通过Internet平台并利用浏览器软件，学生可参考系统提供的学习策略采用自由灵活的方式完成课程的全部学习任务，教师可轻松地完成课程的全部教学活动。

教学资源库；教学系统支持平台；数据挖掘；个性化

教学资源库在学校改进教学模式、加强课程建设、实现优质教学资源共建共享、提高教师教学水平、培养学生创造性思维和创新能力、提高人才培养质量和社会服务能力等方面有着极其重要的作用。如何利用好现有的教学资源，使其在教学活动中发挥最大的效能，是目前我国各类学校信息化建设迫切需要解决的问题。结合镇江高等专科学校计算机应用技术专业教学资源库建设实际情况，设计和实现了一种基于Web的多媒体教学资源库系统。多媒体教学资源库系统由两部分组成，即多媒体教学资源库教学系统支持平台和多媒体教学资源库。教学系统支持平台对教学资源进行存储和管理，支持教学活动的各个环节，为教师和学生提供优质的服务，而资源库中的资源就是需要共享的内容。本文重点讨论多媒体教学资源库教学系统支持平台的设计和实现。

1 技术支持

个性化教学已经成为现代教育改革的一个热点话题，个性化教育的竞争优势源于为每一位学生提供的个性化服务[1]。个性化教育是当今世界教育发展的趋势，也是当前教育改革的难题之一，数据挖掘为个性化的教学服务提供了强有力的支持。文献[2]中介绍的教学资源平台提供了个性化资源定制、个性化学习策略推荐、个性化资源存储等功能。文献[3]介绍了利用Apriori算法获得学习者的学习规则。我们在平台设计中充分考虑高职高专学生个性化学习的特点，从学生信息库中提取信息，利用数据挖掘技术向学生提供个性化学习策略，以满足学生个性化教学需求，提高学生学习的自主性、积极性及其效率，培养学生的创造能力和独立解决问题能力，促进学生有效学习与个性发展。

1.1关联规则

教学系统支持平台提供个性化服务关键在于，从学生学习信息资源中得到关于学生学习效果和认知能力的评价，给出学生知识点掌握的薄弱环节和由系统推理出的改善学习效果的个性化学习策略。这些功能主要采用数据挖掘技术来实现。其中，关联规则就是数据挖掘技术中的一个重要分析模式，是描述数据集合中数据项之间存在潜在关系的规则。在本教学系统支持平台中,利用关联规则发现知识点的相关性，分析适合学生学习的个性化信息。

1.2使用Apriori算法获得学习规则

利用Apriori算法挖掘所学课程中各教学知识点之间的关联规则[4-5]。该关联规则可以发现哪些知识点是重点、难点，哪些知识点是学生的薄弱环节，进而为学生提供个性化的教学建议，为教师有针对性地调整教学策略、改进教学方法提供科学依据，同时，为教学管理部门决策提供理论依据。

通过数据挖掘生成关联规则的数据是学生学习信息：{Ti，Ii1，Ii2，…，Iij，…，Iin}，其中Ti(i=1，2，…，m)表示学生编号，Iij(j=1, 2，…，n)表示知识点编号，Iij表示第i个学生在第j个知识点上的问题回答的情况，其值为1，表示回答正确。具体算法如下：

Step1： 确定最小支持度minsup值和最小置信度minconf值；

Step2： 通过迭代，检索事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于用户设定的阈值的项集；

Step3： 利用频繁项集构造满足用户最小置信度的规则，即关联规则；

Step4： 对从前阶段找到的强规则进行分析，获取知识点间的关联，参照学生的学习信息，给出适合学生的学习策略。

2 系统设计

2.1设计要求

教学系统支持平台主要对教学资源进行存储和管理，支持教学活动的各个环节。具体要求如下：

1) 能对教学资源库中已有的教学资源素材进行管理，方便教师在平台上备课、制作课件、发布教学内容。

2) 为师生的教学互动提供良好的环境，促进高水平的师生互动。

3) 提供完善的讲授型网络课程库、案例库、专家答疑辅导系统，使用者可以自主完成专业课程学习。

4) 根据学生自身水平与学习状态，分析学生的潜在学习行为和特征，提供个性化的教学内容、测试内容，动态调整学习进度和策略。

5) 本系统是基于B/S体系结构的，用户能够通过浏览器对信息进行编辑、更新和查询，使信息管理更为便捷和实时。

采用基于.NET Framework和ASP(Active Page Server)的动态网站技术——ASP.NET，用操作简单、功能强大、面向对象并且类型安全的C#编程语言开发，建立基于Access数据库系统的动态页面，实现教学系统支持平台的各项功能。

2.2总体设计

教学系统支持平台是一个集教学/学习、课件开发制作、网上辅导及讨论、自我测验(交互式)为一体的系统平台。教学系统支持平台的主要作用是支持教学活动及管理教学资源。教学系统支持平台按功能划分为管理员平台、教师平台和学生学习平台。

管理员平台主要确认用户使用教学系统支持平台的权限，管理、维护系统信息和用户信息，对系统数据库中的数据进行日常管理和维护。

教师平台为教师提供进行教学设计、备课、教学活动的组织及开展的教学环境，教师能够完成课程软件的制作、教学资源元件的编辑与制作、教学资源的组织检索与管理，充实用于课后练习的题库，进行作业及测试的批阅。对学生的学习行为进行分析和评价，及时为学生提供个性化学习内容、学习策略，调整教学进度等。

学生学习平台为学生学习提供良好的个性化学习环境，包括课程学习，与课程学习直接相关的练习、测试、答疑和讨论等。学生学习平台是一个自主学习平台，是以知识点为中心、能力测试为手段，集教、学、练、考、评等功能于一体的平台。该平台提供了教学内容的动态适应机制、教学内容动态导航机制和自适应学习策略选择机制，为学生学习提供个性化服务。

根据系统需求分析，教学系统支持平台应具备的功能如图1所示。

图1 教学系统支持平台系统功能结构图

2.3数据库设计

教学资源库中教学资源的组织是关键。教学资源具有复杂性和多样性，为便于管理和利用，在计算机应用技术专业教学资源库中，按照学科编码中三级学科目录层次进行组织，考虑职业教育的特点，相关部分素材按学习领域课程(课程)分类管理。两种组织方式的区别从素材编号反映出来。按三级学科编码，素材编码形式如图2所示，按学习领域课程编码，素材编码形式如图3所示。

图2按三级学科编码，素材编码形式

图3按学习领域课程编码，素材编码形式

计算机应用技术专业教学资源库系统采用Access作为后台数据库，数据库中数据表包括用户表、课程表、课程课件表、实训内容表、题库表、作业成绩表、测试成绩表、教学策略表、教学资源素材表等。

3 开发与实现

教学系统支持平台的组成较为复杂，下面介绍几个重要模块的设计思想。

3.1登录模块

系统登录主要是对进入系统的用户进行安全性检查，以防止非法用户进入系统。登录时，根据用户输入的登录信息确认用户的身份，判断用户的合法性，确定用户在系统中的使用权限，并转到相应的页面。具体实现过程如下：

Step1: 用户登录，填写用户信息;

Step2: 创建数据库链接;

Step3: 创建用户数据集;

Step4: 判断用户身份，如果用户为管理员,则转管理员页面；如果用户为教师，则转教师页面；如果用户为学生，则转学生页面；如果用户是非法用户，则提醒用户重新输入用户信息，转Step1。

3.2在线测试模块

在线测试模块为学生测试学习效果提供测试题。测试题的选取采用随机抽取的方式。为保证抽取的测试题不重复，抽取不集中在某一知识点进行。随机数产生的代码：

Random r=new Random();

int i1=r.Next(min,max);//产生的随机数在min和max之间

产生的随机数作为测试题题号，同时控制每个知识点只允许抽取1道测试题。抽取测试题的算法如下：

Step1： 产生1个随机数作为测试题的题号；

Step2： 根据Step 1产生的题号在试题集中抽取测试题并获取测试题的知识点；

Step3： 判断在该知识点上是否已经抽取测试题，如果未抽取，则转Step4，否则转Step1；

Step4： 将该测试题加入测试题集，记录该测试题所在的知识点；

Step5： 判断抽取测试题是否完成，如果未完成，则转Step1，否则算法结束。

3.3个性化学习策略推荐模块

个性化学习策略推荐模块是整个教学系统支持平台的核心之一。系统提供的个性化服务是否满足本系统的设计要求主要取决于个性化学习策略推荐模块的功能。该模块能根据每个学生的知识水平、认知能力、学习兴趣等，调整教学策略，并在教学过程中自动对学生学习信息进行数据挖掘，生成对学生学习成绩和认知能力的评价，给出学生尚未掌握的知识点的信息及由系统推理得出的学习策略。

个性化学习模式已成为研究的热点。借鉴文献[6-7]中介绍的个性化学习模式，根据教学系统支持平台的功能，本系统个性化学习策略推荐模块具体结构如图4所示。

图4 个性化学习策略推荐模块

若教学内容中的知识点之间存在上、下级或网状关系，则表示一知识点的学习是以另一知识点的学习为前提和基础的。教材的编写充分考虑教学内容的构成关系、逻辑顺序和组织形式等，从而形成符合教学规律的教学序列，教学活动按这一教学序列进行。关联规则挖掘的结果是产生大量的规则[8]，其中存在冗余。规则产生仅仅反映了知识点间的关系，并没有反映知识点间的教学序列，这使得挖掘的关联规则杂乱无章，分析和利用这些规则变得十分困难。在个性化学习策略推荐模块中，充分考虑知识点的教学序列，消除不符合教学序列的规则和冗余规则，有效地减少了规则数量，更好地理解了挖掘的关联规则，从而提供符合学生特点的个性化学习策略。

3.4教学资源编辑制作模块

本模块主要完成教学素材的编辑与收录，提供对文本素材、图像素材、动画素材、音频素材、视频素材等的编辑、剪辑、制作、预览等功能。还可以从教学资源库中检索有用的素材，根据需求进行完善提高后，再追加为新的教学资源。教师可以从本系统将素材很方便地导入课件制作系统，从而完成教学课件的制作。

3.5课程教案

课程库中的课程教案通过本模块展示，重点在于向学生演示和表达知识，辅助教师传授知识。课程教案按课程、章、节划分，课程与章、节之间存在层次关系，为能够适用课程库中的所有课程，本模块使用TreeView控件和数据库技术创建网页程序中的动态目录树展现课程、章、节的关系和内容，以供学生学习时选择相关内容。这种利用数据库中的数据生成的目录树将随着数据源的改变而转换树结构，避免了静态目录树下因数据源经常性改变而不得不频繁修改程序代码带来的麻烦。

4 结束语

本文介绍了计算机应用技术专业教学资源库教学系统支持平台的构建。多媒体教学资源库的应用，对于改革教学模式、取得较佳教学效果、推进现代教育技术的发展将起到重要和积极的作用。该系统已在镇江高等专科学校电子与信息工程系投入使用，运行效果良好。

[1] 袁剑.数据挖掘在个性化网络教学平台中的应用研究[D].西安:西安电子科技大学，2007:1-2.

[2] 戴心来.面向教育硕士的个性化教育资源平台的构建与技术实现[J].电化教育研究,2011(1):69-73.

[3] 缪广寒.关联规则Apriori算法在个性化学习系统中的应用研究[J].硅谷,2014(5):47-48.

[4] 白彦辉.关联规则挖掘在试卷分析系统中的应用[J].内蒙古民族大学学报:自然科学版,2012(3):159-161.

[5] 陈世保.一种改进的Apriori算法在试卷评估中的应用研究[J].井冈山大学学报:自然科学版,2012(3):58-62.

[6] 蒋志辉.网络环境下个性化学习的模式建构与策略优化[J].中国远程教育,2013(2):48-51.

[7] 高江锦.基于数据挖掘的个性化网络教学系统的设计[J].现代计算机,2012(7):44-47.

[8] 韦素云,吉根林,曲维光，等.关联规则的冗余删除与聚类[J].小型微型计算机系统,2006(1):110-113.

〔责任编辑： 卢 蕊〕

DesignanddevelopmentoftheindividualizedteachingsystemsupportplatformofteachingresourcedatabaseforComputerApplicationTechnology

HUANG Li-ming

(Electron and Information Engineering Department, Zhenjiang College, Zhenjiang 212003, China)

This paper introduces the design and realization of the individualized teaching system support platform of teaching resource database for Computer Application Technology. The function modules of the system includes teaching plan, exercise test, question answering, test, and all teaching links. Using the internet platform and the browser software, students can refer to the learning strategies system provided by free and flexible ways to complete all learning tasks of the course and teachers can easily complete all the teaching activities.

teaching resources; teaching system support platform; data mining; personalization

2014-09-20

2012年江苏省现代教育技术研究重点课题(2012-R-22170)

黄力明(1956—)，男，江苏溧阳人，教授，主要从事智能优化算法、聚类分析、数字图像处理研究。

TP3

： A

：1008-8148(2015)01-0048-04