基于点击流数据仓库的智能导学系统的设计
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摘 要：本文在深入研究点击流数据仓库技术的基本理论的基础上，将此技术应用到智能导学系统中，根据网站的web日志文件的点击数据构建数据仓库，并对这些数据进行分析，使个性化学习能够达到理想效果。
关键词：数据仓库；点击流数据仓库；智能导学系统
1.前言
近年来，远程教育服务随着教育部制定的现代远程教育技术体系标准的制订已经广泛开展起来。但是，随着系统的广泛使用，远程教育也产生了很多问题，例如，系统多以呈现教学资料为主，只是将学习资料转移到网站上来，缺少必要的交互手段；对于大量的资料， 学习者容易出现信息迷航现象，偏离学习目标。
虽然针对这些问题，很多教育学者和开发人员提出了一些解决方案，但是这些方案仅仅停留在对学习者学习过程的静态分析及对学生的当前学习进度进行记录，不能对其动态的学习过程进行记录和分析，并在整个过程中进行针对性的指导。在这种情况下，本文提出在智能导学系统（ITS）中对学习者行为跟踪的解决方案，即使用数据挖掘、点击流数据仓库等技术来分析学习者的个性和共性规则，进而利用智能分析方法为学习者提供建议方案，为学生个性化自主学习提供帮助。
智能导学系统（Intelligent Tutoring System，ITS）可以根据学习者的学习水平和学习情况提供合适的、个性化的、交互的学习环境，并且可以调动学习者的学习兴趣。[1]学习者点击网页进行学习时，每一次点击会留下很多数据资源，这些资源被称之为点击流数据，[2]而点击流数据仓库要做的就是将这些点击数据进行抽取、清洗和转换，加载到数据仓库中，形成针对Web点击信息的各种维度，进而分析学习者的行为，并最终探索导致这些行为的内在原因。在本研究中，主要应用点击流数据仓库技术，设计了一个智能的导学系统，该系统的模型下图所示。
系统的运行机制具体为学习者经过身份认证登录后，信息收集系统获取学习者标识，然后将其传递给个性化调度系统，个性化调度系统查看学习者信息库和规则库中相应记录，根据这些记录信息，为学习者提供本次学习的相应学习环境。在整个学习过程中，信息收集系统以知识点为基本单位，不断收集学习者的学习信息（作业信息、测试信息、练习信息、提问信息和媒体资源学习信息），并把这些信息存入学习者信息库中，与Web日志一起作为个性化分析系统个性分析和挖掘的源数据，个性化分析系统将分析和挖掘出的学习者个性和学习者共性存入规则库中，个性化调度系统根据这些规则，调度工具系统， 形成适合学习者的个性化学习环境。
3.总结
远程教育的个性智能服务已经成为提高教育教学质量的一个关键措施，本文讨论了点击流数据仓库技术在智能导学系统中的应用，之后构建了远程教育个性化智能系统模型。该系统可以及时推送适合学习者的知识，同时为其提供合理的学习策略和学习建议。
参考文献：
[1]荆永君，钟绍春，程晓春.基于Internet的智能导学系统设计[J]. 中国教育网络，2005（Z1）：44―47.
[2]（美）斯韦格 .点击流数据仓库[M].北京：电子工业出版社，2004.
（作者单位：东北电力大学理学院）