课题申报(程2011)new.doc

年 度编 号广东教育学院院级科研项目申请评审书项目类别 重点资助课题 学科分类 计算机科学及技术 项目名称 网络教学平台的个性化知识推荐研究 项目负责人 程昌品 填表日期 2011.12. 广东教育学院科研处申请者承诺：保证如实填写本表各项内容。如果获准立项，承诺以本表为有约束力协议，遵守广东教育学院科研项目管理办法等有关规定，认真开展研究工作，取得预期研究成果。 申请者（签章）：20 年 月 日填表注意事项一、申请人必须如实填写本表，并用计算机录入和打印。二、申请人不填封面左上方方框、表格第七项、表格第八项内容，其他栏目及表内各项内容必须详尽填写。系或部门必须签署意见并盖章，单位负责人签名确认。三、表内部分栏目填写说明：1、申请等级：填写重点项目、一级项目、二级项目、三级项目。2、学科分类：填写二级学科。3、研究类型：指本项目研究属基础理论研究、应用开发研究、综合研究等。4、主要参加者：必须真正参加本项目研究工作，不含项目负责人，不包括科研、财务管理人员。5、预期成果形式，指专著、译著、研究报告、论文、电脑软件等。四、每年12月26日至次年1月16日申请下一年度的院级项目，逾期不予受理。五、院级项目的研究期限为一年，必须在当年的12月份结题，并向科研科提交结题报告和相关研究成果材料。项目经费必须在12月25日前到学院财务处结账，经费不能跨年度使用。凡获得院级项目立项没有按时结题的，从第二年开始，两年内不得申请院级项目。六、跨年度项目必须逐年申报，无年度总结的跨年度项目年度申请不予受理。七、资格审查不合格的申请书，所申请项目不予受理。八、本表报送电子文档一份。表格A部分纸质文档一份，表格B部份纸质文档3份，用A4纸双面打印，于左侧装订成册，由项目负责人所在部门统一送科研科。A部分（不可加页、不可改表表格格式）一、项目负责人、主要参加者情况：项目名称网络教学平台的个性化知识推荐研究申请等级重点资助课题学科分类计算机科学研究类型学科教育理论研究申请经费3000.00完成时间2011 年 12 月2012年12月项目负责人姓名程昌品性别男出生年月1963.5所在部门计算机系职称副教授行政职务最后学历学士最后学位本科研究专长计算机系统应用、软件工程外语语种熟练程度英语，会读、写联系电话电子邮箱主要参加者姓名性别出生年月职称学历学位研究专长所在部门汪和生男1969.3副教授研究生硕士信息技术教育教务处陈强男1963.5研究员本科学士知识管理研究计算机系张谦男1979.5讲师研究生硕士机器智能计算机系周如旗男1971.11副教授研究生硕士人工智能计算机系二、项目负责人和主要参加者已有与本项目相关的成果：（限填5项、填写中文名称）成果名称作者成果形式出版单位或发表刊物出版或发表时间基于小波分解的ARIMA-SVM组合模型的股票价格预测程昌品论文计算机仿真（已录用）2012.7（预计）基于信息增益比的决策树用于毕业生就业预测程昌品论文计算机仿真2009.4基于知识管理的教学设计资源库及其网络平台建设汪和生论文电脑知识与技术2007.7面向数字家庭的移动知识管理建模方法研究陈强广东省自然科学基金广东省自然科学基金管理委员会粤科基办字20084号2008.07Representation of user interest model based on attribute coordinate analysis周如旗论文IEEE2010.11三、系、部门意见（在相应答案上划“”）1、填写内容属实（是、否）2、申请人完成此项课题（顺利、有困难、不可能）3、系、单位能为该课题提供条件和帮助（能、不能）4、其他结论：（1）同意申报；（2）暂缓申报；（3）不同意申报系负责人（签章）： 年 月 日B部分四、课题设计论证（不超过2000字，可加页）:项目名称：网络教学平台的个性化知识推荐研究1、选题（本课题选题的意义、国内外研究现状述评）个性化知识推荐1是在“知识爆炸”的背景下针对网络教学平台的“知识过载”和“知识迷航”问题的重要解决方案之一。目前的网络教学平台存在一系列的问题，主要表现在：网上学习资源虽然丰富，但知识点之间支离破碎，缺乏连贯性。缺乏个性化的资源推送及学习路径的动态生成机制。人们期望通过捕捉用户需求内容和知识点上下文等语义信息，能够快速准确地实现目标知识的发现、定位及访问，并根据学习者特征，动态生成课程学习所需要的访问路径，而这些功能在当前的网络教学平台中并未得到完全支持。因此，如何使网络教学平台真正体现以学习者为中心、如何建立用户学习兴趣模型、如何为学生提供满足个性化的知识推荐平台等等，这些问题成为本课题的主要研究目标。研究现状：国内外关于个性化知识推荐系统的研究可分为两大类2，一类从认知水平角度考虑,典型的有关联规则算法、内容过滤推荐算法等；另一类从学习兴趣角度考虑，典型的有协同过滤推荐、遗传算法PELS等。基于关联规则的推荐优点是能按事先制定的规则，向学生推荐其可能感兴趣的知识点，但存在两个缺点：（1)规则无法由系统自动生成，规则的制定和维护工作量大；（2)规则在制定之后不能动态变化，无法为系统推荐新的知识点，更不能发现用户潜在的兴趣点。内容过滤推荐适用于推荐文本类型的学习资源，不适用于推荐多媒体类型的学习资源。与前两种推荐技术不同，协同过滤推荐需要在分析资源内容、计算资源和用户的匹配度的基础上产生用户推荐，产生推荐的依据是用户对资源的评分。协同过滤推荐技术具有以下三个优点：（1)较好的普适性。（2)良好的推荐精度。(3)共享好友经验。但协同过滤推荐也有两个缺点：第一个缺点是数据稀疏，第二个缺点是“冷启动”问题，导致产生的推荐结果也难尽人意。2、内容（本课题研究的主要思路、方法、重要观点和难点）(1)主要思路和方法本课题在研究个性化知识推荐算法优缺点基础上，形成一种组合的协同过滤推荐算法，提出个性化的学习资源推荐模型，以在一定程度上降低上述推荐算法带来的负面影响。本课题的主要思路如下3：课程知识库组合协同过滤推荐算法呈现模型教学策略模型（自测认知水平）用户模型（学习行为） 基于网络教学平台的个性化知识推荐系统结构模型 用户模型：描述用户的个性特征,包括学习者基本信息、学习风格（感知直觉型、沉思理解型）、学生兴趣（偏好资源类型、偏好资源学习时间、参与讨论主题、关注知识点的历史学习路径、停留时间、浏览次数、练习次数）、认知水平（背景知识、知识熟练程度、认知能力）；学习行为记录了学习者的学习历史过程（如访问哪些资源、学习时间、访问次数等），系统可根据学习者的学习历史过程更新用户模型。确定用户模型的方法：1、在注册系统时测试得出一个初始的用户模型；2、经过一段时间的学习，通过数据挖掘对学习者学习行为、学习风格进行挖掘更新直至符合真实的用户学习风格；3、认知水平：主要通过学生的练习测验记录估算出学生对某一知识点的掌握情况。课程知识库：用语义网描述课程知识的结构。语义网已经成为了一种重要的知识表示形式，广泛地应用于人工智能、专家系统，特别是自然语言理解领域。课程知识库包含与知识点对应的教学素材，试题、辅助学习资料等，它包含知识点属性和知识点链接两个部分，是知识表示的基础，反映了知识库的层次结构和知识点之间的相互关系。教学策略模型：系统为具有不同认知能力及学习兴趣的学生提供多种教学策略。用决策树算法C4.5构造学习者认知能力决策树，数据源于学生自测形成的学生认知水平资源库，通过决策树的建立,不仅能为学习者分类,而且还能对其在学习过程中出现的问题进行分析,使教师能够及时制定与学习者学习能力相适应的教学策略，如针对当前知识点用户可选择的教学策略有：1、继续学习本知识点；2、学习本知识点的前导知识点；3、学习本知识点的后继知识点。例如：IF Score(N)50 AND D(N)=2 AND T(N)=3 AND R(N)=3 THEN 重复学习本知识点注:N为知识点编号，Score(N)表示该知识点的得分，D(N)表示在知识点N上难度系数，T(N) 表示该知识点的重要程度，R(N)表示该知识点的掌握类型。组合协同过滤推荐: 组合协同过滤知识推荐是系统的核心，它是在用户模型、课程知识库及教学策略模型的基础之上，根据不同类型的学习风格及个性差异，选择相应的教学内容和教学策略，适应性地向用户推荐最佳学习活动序列和学习资源。呈现模型：在组合协同过滤知识推荐算法的基础上，从课程知识库中抽取符合学习者学习背景和学习需求的个性化教学资源，个性化、智能化的呈现给学习者。例如：系统根据学习者的学习风格推荐学习序列如下：对于感知直觉型学习者，则系统推荐学习活动序列是：参与讨论（必选）阅读学习材料（推荐）个案研究（推荐）做练习（必选）完成测试（必选）；对于沉思理解型学习者，则系统推荐学习活动序列是：阅读学习材料（必选）个案研究（必选）参与讨论（推荐）做练习（必选）完成测试（必选）。(2)重要观点针对现有网络教学的不足，研究个性化知识推荐学习，使网络教学能够针对个体特征引导学生学习，真正实现因材施教，可以在很大程度上增加学习者网上学习的兴趣和积极性，对普及和推广网络教学模式有着重要的意义。(3)主要难点 难点之一是组合协同过滤知识推荐算法的有效性和准确性，难点之二是学习者个性化特征的提取，难点之三是网络课程的知识库的表示。3、价值（本课题创新程度、理论意义、应用价值）(1)创新点本课题在现有个性化推荐技术的基础上，提出一种组合协同过滤知识推荐算法，并构建了一种基于网络教学平台的个性化知识推荐系统结构模型，使网络教学平台具有个性化、智能化的特性。 (2)理论意义本课题运用数据库系统、数据结构、人工智能、数据挖掘的理论和有关方法构建具有个性化知识推荐的网络教学平台，并对现有个性化推荐技术进行了拓展和完善。(3)应用价值本课题的开展能大大改善目前网络教学平台学习者学习效率低、学习过程盲目混乱的状况，将个性化的知识推荐理念融合到网络教学平台中，在提升智能化网络学习模式方面有较大的应用价值。参考文献1 胡晓楠,基于知识点的学习内容个性化推荐研究学位论文，重庆大学计算机学院，2010 2 李高敏，基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用学位论文，北京交通大学，20103 杨德华，个性化远程教学模型的研究与实现J，现代远距离教育，2008（2）：33-35五、预期研究成果：（限填两项）成果名称预期完成时间预期成果形式字数网络教学平台中个性化知识推荐系统的研究2013年 1 月论文5千字基于网络教学的个性化知识表示模型的设计2013年 1 月论文4千字六、经费使用项目项目金额用途1、资料费200元购书（ ）网上查询（ ）复打印（ ）邮资（ ）2、调查费200元地点：学校 对象：教师和学生 形式：问卷3、实验费800元物品名称：个性化知识推荐系统的快速原型实现4、研讨会400元地点：教研室 内容：系统演示5、