（教育技术学专业论文）基于语义网的自适应学习系统中学生认知风格模型的设计.pdf

摘要 随着计算机技术的发展和网络技术的进步，网络教育已成为当前教育研究的一个热 点领域。网络教育由于不受时间和空间的限制，为学习者提供了更广阔的空间和更自由 的方式。然而，目前的网络学习系统大多按“以教师( 系统) 为中心”方式设计，要求 学生适应系统，忽略了学生本身的主动作用，要求人来适应系统而不是系统去适应用户， 没有充分按照人的学习规律来进行教育，所以造成了交互性差，学习效果不明显等诸多 问题。为了解决以上问题，一种以“学生”为中心的自适应学习系统，已成为国内外教 育领域的研究热点。 然而，目前的这种自适应系统都是以h t 札文本形式存在于i n t e r n e t 之上，因此就 受到h t m l 可扩展性差、交互性差、置标没有语义及缺乏对双字节或多国文字支持的局 限性。目前的这些学习系统及对学生模型的构建只定量地考虑了学生的认知水平，而忽 略了对学生的情感因素、学习动机、认知风格考虑。然而认知风格是个体在理解、储存、 转换和利用信息过程中所偏好的相对稳定的态度和方式。学习者在学习时间、地点、教 材、师资等条件相仿的情况下，学习效果却可能不一致，甚至相差甚远，究其原因，认 知风格是最重要的个体差异因素之一。随着知识信息的爆炸，如何从海量的信息中，寻 找出我们需要的内容，也已成为当前的又一热点。为了解决上述问题，本文以拉埃丁 ( r i c h e r d r i d i n g ) 的认知风格理论为基础，运用w e b 数据挖掘技术来构建基于语义网 的学生认知风格模型，以解决目前自适应系统在学生认知模型中的缺陷。本文分成五个 主体部分： 第一部分，对国内外自适应学习系统的发展和现状进行分析概括，阐述了语义网的 体系结构及目前的发展应用并对目前国内外自适应学习系统中构建学生模型的方法进 行分析比较，总结其存在的问题。 第二部分，探讨了自适应学习系统学生认知风格模型的理论基础及其构建的技术支 持。 第三部分，详细论述了基于语义网的自适应学习系统学生认知风格模型的设计与描 述，阐述了从数据提取到分析、处理，最后建构学生认知风格的方法。 第四部分，对基于语义网的自适应学习系统学生认知风格模型进行具体的实现。 第五部分，对文章进行总结，并提出今后要做的工作。 关键词：语义网；自适应学习系统；数据挖掘；学生认知风格模型 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fc o m p u t e rt e c h n o l o g ya n dt h ea d v a n c e si nn e t w o r k t e c h n o l o g y , t h er e s e a r c ho fn e t w o r ke d u c a t i o nh a s1 3 l e c o m eah o tf i e l d a sn e t w o r ke d u c a t i o nf r o mt h e r e s t r i c t i o n so ft i m ea n ds p a c e ，i tp r o v i d e df o rl e a r n e r sw i t hm o r es p a c ea n dm o r el i b e r a lw a y s h o w e v e r , t h ec u r r e n tn e t w o r kl e a r n i n gs y s t e mt e n d st o ”t e a c h e r s ( s y s t e m ) c e n t e r e d ”w h i c h r e q u i r e ds t u d e n t st oa d a p t i v et h es y s t e m ，a n dn e g l c o t e dt h es t u d e n ti t s e l fi n i t i a t i v ef u n c t i o n i t a s k e du s e r st oa d a p ts y s t e mr a t h e rt h a nt h es y s t e mt oa d a p tu s e r s i tn o tf u l l yc a r r i e so nt h e e d u c a t i o na c c o r d i n gt op e r s o n ss t u d ym l e ，t h e r e f o r es oo nm a n yq u e s t i o n sc a u s e d t os o l v e 也c s ep r o b l e m s a ”s t u d e n tc e n t e r e d ”a d a p t i v el e a r n i n gs y s t e mh a sb e c o m eah o tt o p i co f r e s e a r c hi nt h e 丘e l da th o m ea n da b r o a d h o w e v e r , t h ec u r r e n ta d a p t i v el e a r n i n gs y s t e me x i s t si nt h ef o r mo fh t m l t h a tc o u l d n o ts h a r i n gr e s o u r c e s w h i c hh a sl e dt od u p l i c a t i o no fd e v e l o p m e n ta n dw a s t eal o to f m a n p o w e ra n dr e s o u r c e s f u r t h e r m o r e ，t h el e a r n i n gs y s t e ma n dt h es t u d e n tm o d e lo n l y c o n s i d e rt h el e v e lo ft h es t u d e n t sk n o w l e d g e ，b e 出c c 【o ft h ef e e l i n g so fs t u d e n t s ，m o t i v a t i o n 。 c o g n i t i v es t y l ec o n s i d e r a t i o n s c o g n i t i v es t y l ei s t h ei n d i v i d u a l u n d e r s t a n d i n g , s t o r a g e ， c o n v e r s i o na n du s eo ft h ei n f o r m a t i o no nt h ew a yw h i c ht h ea t t i t u d ea n dt h ep r e f e r e n c e r e l a t i v es t a b i l i t y l e a m e r si nt h es t u d yt i m e ，l o c a t i o n , t e a c h i n gm a t e r i a l s ，t e a c h e rt r a i n i n ga n d o t h e rc o n d i t i o n ss i m i l a rt ot h ec i r c u m s t a n c e s ，t h es t u d yr e s u l t sm a yb ei n c o n s i s t e n t , e v e na b i gd i f f e r e n c e t h er e a s o ni sc o g n i t i v es t y l ei st h eo n eo f m o s ti m p o r t a n tf a c t o r o nt h et h e o r yo fr i c h e r dr i d i n g sc o g n i t i v es t y l e ，u s i n gd a t am i n i n gt e c h n i q u e st oc r e a t e ac o g n i t i v es t y l es t u d e n tm o d e lb a s e do nt h es e m a n t i cw e b ，w h i c ht os o l v et h ed e f i c i e n c i e s t h ea d a p t i v el e a r n i n gs y s t e m si nc o g n i t i v em o d e ls t u d e n t s c h a p e r l ，i ts u m m a r i z e dt h ed e v e l o p m e n to ft h ea d a p t i v el e a r n i n gs y s t e ma n da n a l y z e d t h ec u r r e n ts i t u a t i o n ，d e s c r i b e dt h es e m a n t i cw 曲a r c h i t e c t u r e 。a n de x p o u n d e do nt h ec u r r e n t d e v e l o p m e n ta p p l i c a t i o n s t om a d eac o m p a r i s o ni n t h em e t h o do ft h es t u d e n tm o d e l c o n s t r u c t i o nb e t w e e nd o m e s t i ca n df o r e i p 皿a d a p t i v el e a r n i n gs y s t e m c h a p e r 2 ，i th a sd i s c u s s e dt h er a t i o n a l ea n dt h et e c h n i c a ls u p p o r to fs t u d e n tc o g n i t i o n s t y l em o d e li na d a p t i v el e a r n i n gs y s t e m c h a p e r 3 ，i td i s c u s s e dt h ed e s i g na n dd e s c r i p t i o no fs t u d e n tc o g n i t i o ns t y l em o d e li n a d a p t i v el e a r n i n gs y s t e m ，a n de l a b o r a t e dt h em e t h o df r o mt h ed a t am i n i n gt oa n a l y s i sa n d p r o c e s s i n g a n dh o wt oc o n s t r u c tt h es t u d e n tc o g n i t i o ns t y l em o d e l c h a p e r 4 ，i tc a r r i e do nt h ec o n c r e t er e a l i z a t i o no fs t u d e n tc o g n i t i o ns t y l em o d e li n a d a p t i v el e a r n i n gs y s t e mw h i c hb a s e do i lt h es e m a n t i cw e b c h a p e r 5 ，i ts u m m a r i z e dt h ew h o l et h e s i s ，a n dp r o p o s e dt h ew o r kw eh a v et od oi nt h e f u t u r e k e yw o r d s ：s e m a n t i cw e b ；a d a p t i v el e a r n i n gs y s t e m ；d a t am i n i n g ；s t u d e n tc o g n i t i o n s t y l em o d e l h 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经 发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东北师范大学或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了 明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：日期： 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解东北师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即：东 北师范大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论 文被查阅和借阅。本人授权东北师范大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关 数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名：丕基必 指导教师签名： e t 期：磁上才e t 期 学位论文作者毕业后去向： 工作单位： 通讯地址： 电话： 邮编： 引言 随着信息技术的高速发展和广泛应用，我国高校网络教育迅速兴起，并取得了长足 发展。然而随着研究的深入，网络学习系统的不足逐渐显现出来，传统的网络学习系统： 以系统自身为中心，无法满足学生个性化学习的要求，需要学生适应系统，系统本身缺 乏智能性，对不同学生提供完全相同的学习材料和学习任务。并且没有充分考虑学生需 求与认知风格，要求人来适应系统而不是系统去适应用户，没有充分按照人的学习规律 来进行教育，所以造成了交互性差，学习效果不明显等诸多问题。 为了解决以上问题，一种以“学生”为中心的自适应学习系统，已成为国内外教育 领域的研究热点，如国外比较成型的系统有c a l a t ，i n t e r b o o k ，i ) c 6 ，w i t s ，a d i s ，g e d t e c h ， a s t ，a d i h y 巧侧，a 删，m e t a l i n k s ，c h e o p s r a t h ，a c e ，t a n g o w ，a r t h u r ，c a m e l e o n ，k b s - h y p e r b o o k ， a h a ! ( d eb r a c a l v i ，1 9 9 8 ) ，s k i l l ，m u l t i b o o k 等。“1 国内北师大的v c l a s s 及上海交大的 a n s w e r w e b 也已投入到教学中，并己取得了初步的成果。 然而，一个真正的自适应学习系统，首先，就要使计算机能够“理解”学习者的内 在心理特征能够根据某些数据信息“推理”学生个性和“决策”学习的进程，一个成功 的自适应系统面对的是众多的个性千变万化的学习者，为了真正做到因材施教的个别化 教学，教学系统必须“了解”当前的学习对象。目前的这些学习系统及对学生模型的构 建只定量地考虑了学生的认知水平，而忽略了对学生的情感因素、学习动机、认知风格 考虑嘲。 关于认知风格0 1 ，a l l p o r t 刚认为它是个人典型的或习惯性的解决问题、思考、知觉、 记忆等的模式。t e n n a n t 嘲认为它是“个体的特征和一贯性的组织和加工信息的方式” 这虽然是两个典型的认知风格定义，但两者有一些不同，前者暗示每个认知领域都可能 发展出不同的认知风格，这意味着有大量的认知风格结构比较理想，它符合认知风格的 发展增殖期人们对认知风格的认识；而后者强调认知风格是认知过程中的一贯性特征， 它具有更大的概括性，符合认知风格理论成熟期和认知风格结构定型期人们对认知风格 的认识。 认知风格是个体在理解、储存、转换和利用信息过程中所偏好的相对稳定的态度和 方式。“即使不是直接她作为人格或智力的一个组成部分，也至少与人格的各种非认知 维度，智力的认知维度和学科表现有密切的联系”脚。学习者在学习时间、地点、教材、 师资等条件相仿的情况下，学习效果却可能不一致，甚至相差甚远，究其原因，认知风 格是最重要的个体差异因素之一。 随着知识信息的爆炸，如何从海量的信息中，寻找出我们需要的内容，也已成为当 前的又一热点数据挖掘( d a t am i n i n g ) 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊 的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用 的信息和知识的过程这里数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感 1 兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知 识，仅支持特定的发现问题。 目前的这种自适应系统都是以h t m d 文本形式存在于i n t e r n e t 之上，因此就受到 h t m l 可扩展性差、交互性差、置标没有语义及缺乏对双字节或多国文字支持的局限性。 造成资源无法共享，导致大量重复开发，大大浪费了人力、物力。x m l 作为一个精简的 s g m l ，它将s g m l 的丰富功能与h t m l 的易用性结合到w e b 的应用中x m l 保留了s g m l 的可扩展功能，这使x m l 从根本上有别于删l 。x m l 要比h t m l 强大得多，它不再是固 定的标记，而是允许定义数量不限的标记来描述文档中的资料，允许嵌套的信息结构。 并具有更有意义的搜索；开发灵活的w e b 应用软件；不同来源数据的集成；多种应用得 到的数据；本地计算和处理：数据的多样显示；粒状的更新；在w e b 上发布数据：升级 性；压缩性；开放的标准；微软产品的支持等众多优点，使之成为构造下一代网络的基 础语言。 在认知风格领域中突破性工作出现在9 0 年代。它是由英国伯明翰大学的r i c h e r d r i d i n g 及其同事来完成的。他们不只是综合了已有的发现，还给出了一个结构，发展 出了自己的认知风格评估方法，然后对其进行了调查，并应用在真实的情景之中。 因此，为了解决上述问题，本文以拉埃丁( r i c h e r d r i d i n g ) 的认知风格理论为基 础，运用w e b 数据挖掘技术来构建基于语义网的学生认知风格模型，以解决目前自适应 系统在学生认知模型中的缺陷。 2 第一章自适应学习系统概述 一、国内外自适应学习系统的发展现状 随着科学技术和信息产业的高速发展，知识的更新速度日益加快，为了获得更多更 及时的知识，终身教育必不可少。网络教育由于不受时空的限制而成为终身教育的主要 方式。目前，国外已经开展一系列心理因素与网络化学习的教学效果和学习方式的研究， 并取得一些进展基于网络的支持学习者个性化学习的软件系统也已相继问世。如： c a l a t ，i n t e r b o o k ，i x t , g ，w i t s ，a d i s ，d 3 一w w w 一，m e d t e c h ，a s t ，a d i ，h 3 r s o m ，a h m ， m e t a l i n k s ，c h e o p s ，r a t h ，a c e ，t a n g o w ，a r t h u r ，c a m e l e o n ，k b s h y p e r b o o k ，a h a ! ( d e b r a c a l v i 。1 9 9 8 ) ，s k i l l ，m u l t i b o o k 等。“1 随着研究的深入，这些系统的自适应和 智能性逐渐提高，在一定程度上满足学生的个性化需求，并且仍然在使用中这里对国 外目前比较流行的几种自适应学习系统进行比较，如表1 所示。 在国内，王陆等以首师大虚拟学习社区为网络教学支撑平台，进行了为期两年半的 网络教学实践，就学习者的个性因素和学习风格对网络学习效果的影响进行研究，得出 有恒性因素、实验性因素、创造能力因素、在新环境中的成长能力因素和世故性因素共 5 项学习者特征因素影响网络学习效果的研究结论。国内北师大的v c l a s s 及上海交大 的a n s w e r w e b 也以投入到教学中，并以取得了初步的成果。 二、语义网的体系结构与发展应用 语义网是对万维网本质的变革，它的主要开发任务是使数据更加便于电脑进行处理 和查找。其最终目标是让用户变成全能的上帝，对因特网上的海量资源达到几乎无所不 知的程度，计算机可以在这些资源中找到你所需要的信息，从而将万维网中一个个现存 的信息孤岛，发展成一个巨大的数据库，使资源可以共享。b e r n e r s - l e e 于2 0 0 0 年提 出了语义w e b 的体系结构( 见图1 ) ，该体系结构共有七层，自下而上其各层功能逐渐增 强” 第一层：u n i c o d e 和u r i 。u n i c o d e 是一个字符集，这个字符集中所有字符都用两 个字节表示，可以表示6 5 5 3 6 个字符，基本上包括了世界上所有语言的字符数据格式 采用u n i c o d e 的好处就是它支持世界上所有主要语言的混合，并且可以同时进行检索。 u r i ( u n i f o r mr e s o u r c ei d e n t i f i e r ) ，即统一资源定位符，用于唯一标识网络上的一 个概念或资源。在语义w e b 体系结构中，该层是整个语义w e b 的基础，其中u n i c o d e 负 责处理资源的编码，u r i 负责资源的标识h 。 3 表1 国外目前比较流行的几种自适应学习系统比较 系统 系统学生特征学生控制 控制 ：gv a s s i l e v a 知识水平、学习目标对学习目标；个人特征： c s ( 1 9 9 7 ，1 9 9 8 ) 个人特征、爱好 爱好的直接控制 e l i - a 胛1 e b 职a n d知识水平p p s ： 直接控制学生模型 s p b c r r ( 1 9 9 7 ) 爱好a n s ：c s i m r e r b 0 0 k 知识水平 b r u s i l o v s l 【1 fe ra l c s ：a n s n a ( 1 9 9 8 ) 王s1 1 1 f p l 唰j 0 0 k 加瑚z e 知识水平 e t l 学习目标 a n s 直接控制学习目标 ( 1 9 9 9 ) a s ts p 咖e ra l 知识水平介绍关于材料形式，教学 c s ：a n s ( 1 9 9 7 )爱好策略，测试水平的问题 学习风格 c s 3 8 3c a r ! i le ta l ( f e u ) e ra n ds i l v e r l l a n ， a p 介绍关于自适应的问题 ( 1 9 9 6 ) 1 9 9 8 ) a l m l u rg i u l e r ta n d 爱好 c s n f k i i n ( 1 9 9 9 )学习风格 知识水平 i n s p i r e 学习风格 a p ；c s ；直接控制学习目标，学生 p p a n i k o l 触je ra l ( 1 0 n e ya n di 删f o r d ，a n s 模型 ( 2 0 0 3 ) 1 9 9 2 ) ( a n s = a d a p t i v en a v i g a t i o ns u p p o r t 自适应导航支持；a p ：a d a p t i v ep r e s e n t a t i o n 自适应呈现：c s ：c u r r i c u l u ms e q u e n c i n g 课程序列；p s s ：p r o b l e ms o l v i n gs u p p o r t 问题解决支持) 4 图1 语义w e b 的概念和体系结构 第二层：x m l + n s + x m l s c h e m a 。x m l 是一个精简的s g m l ，它综合了s g m l 的丰富 功能与h t m l 的易用性，它允许用户在文档中加入任意的结构，而无需说明这些结构的 含意。n s ( n a m es p a c e ) 即命名空间，由u r i 索引确定，目的是为了避免不同的应用使用 同样的字符描述不同的事物。捌ls c h e m a 是d t d ( d o c u m e n td a t at y p e ) 的替代品，它本 身采用x m l 语法，但比d t d 更加灵活，提供更多的数据类型，能更好地为有效的x 虬文 档服务并提供数据校验机制h 1 。正是由于x m l 灵活的结构性、由u r i 索引的n s 而带来 的数据可确定性以及x 札s c h e m a 所提供的多种数据类型及检验机制，使其成为语义w e b 体系结构的重要组成部分。该层负责从语法上表示数据的内容和结构，通过使用标准的 语言将网络信息的表现形式、数据结构和内容分离口，。 第三层：r d f + r d f s c h e m a 。r d f 是一种描述w w w 上的信息资源的一种语言，其目标 是建立一种供多种元数据标准共存的框架。该框架能充分利用各种元数据的优势，进行 基于w e b 的数据交换和再利用。r d f 解决的是如何采用x m l 标准语法无二义性地描述资 源对象的问题，使得所描述的资源的元数据信息成为机器可理解的信息。如果把x 帆看 作为一种标准化的元数据语法规范的话，那么r d f 就可以看作为一种标准化的元数据语 义描述规范。r d f s c h e m a 使用一种机器可以理解的体系来定义描述资源的词汇，其目的 是提供词汇嵌入的机制或框架，在该框架下多种词汇可以集成在一起实现对w e b 资源 的描述”。 第四层：o n t o l o g yv o c a b u l a r y 。该层是在r d f ( s ) 基础上定义的概念及其关系的抽 象描述，用于描述应用领域的知识】，描述各类资源及资源之间的关系“，实现对词 汇表的扩展。在这一层，用户不仅可以定义概念而且可以定义概念之间丰富的关系 1 2 ：1 0 第五至七层：l o g i c 、p r o o f 、t r u s t l o g i c 负责提供公理和推理规则，而l o g i c 一旦建立，便可以通过逻辑推理对资源、资源之间的关系以及推理结果进行验证，证明 其有效性。通过p r o o f 交换以及数字签名，建立一定的信任关系，从而证明语义w e b 输 出的可靠性以及其是否符合用户的要求。 “语义网”是按照能表达网页内容的“词语”链接起来的全球信息网；换言之，是 用机器很容易理解和处理的方式链接起来的全球数据库。 语义网是现有的万维网的变革和延伸，它将使“理解网上信息的含义”不再是只有 人类才能做到的事情，计算机在一定程度上也同样可以做到，从而有助于信息与智能的 共享，并使网络有能力提供动态与主动的服务，从而更利于人机之间的对话和协同工作。 语义网最大的好处是可以让计算机具有对网络空间所储存的数据，进行智能评估的 能力。这样，计算机就可以像人脑一样“理解”信息的含义，完成“智能代理”的功能。 使用语义网搜索引擎搜索的结果也将比万维网更为精确。 此外。由于大部分科技创新和突破，都是对已有知识的重新组合和更新，因此语义 网也为新的科技创新提供了无尽的资源，它可以在很短的时间内，完成一个人甚至需要 一辈子才能做出的组合结果。 这样一种能理解人类语言的智能网络语义网，正成为研究的又一热点问题。 三、目前国内外现已应用的几种学生模型建立方法概述 一个真正的自适应学习系统，首先，就要使计算机能够“理解”学习者的内在心理 特征能够根据某些数据信息。推理”学生个性和。决策”学习的进程，一个成功的自适 应系统面对的是众多的个性千变万化的学习者，为了真正做到因材施教的个别化教学， 教学系统必须“了解”当前的学习对象。这种能表征学习对象( 学习者) 各种认知特征的 数据结构被称之为学生模型。因此，学生模型的建立就成为目前基于语义网的自适应学 习系统研究中的热点。 学生模型这个术语源于i c a i 理论，i c a i 设计者用一个复杂的数据结构来描述计算 机所能理解的学习者特征。无论是教学设计的理论研究和设计实践都不可能考虑全部的 学习者特征。学习者特征的鉴别是学习心理学研究的成果，在现有的理论水平下，并非 所有的学习者特征都具备设计意义。 学生模型般应具备的学习者特征要素，如表2 所示。“3 1 表中的“可适应”是指教 学设计时要根据差异要素的值采用适应差异要素的教学手段，“可干预”是指教学设计 时要根据差异要素的值( 通常是负向的) 采用矫治的教学手段。此外，表中没有包含性 别要素。有证据表明，男女之间的个体差异并非由性别这一生理因素决定的，而是由社 会文化背景和教育因素决定的。“” 用学生模型描述学习者的个体差异的目的并不是为了“为每类学习者单独设计一套 教学方案或学习方案”，而是为了增加教学方案中的可选择性。可选择性是指允许学生 选择适合自己的目标、活动、资源、工具等等。设计建构学生模型有多种不同的方法， 目前比较流行的是采取覆盖法、差错法、规划法和学习历史法等“”。 6 表2 学生模型的结构 个体差异 要素 个体差异子要素设计特性 物理环境偏 声、光、温度和湿度可适应 好 社会环境偏 好 单独、同伴、多样化可适应 最佳时间早、午、晚可适应 可适应 感知通道偏好视觉、听觉和动觉 可干预 场独立依存 场独立型一场依存型 可适应 可适应 加工内容具体经验一抽象概括 可干预 活动形式 主动实验一反省性观 可适应 学习风格 察 归纳推理一演绎推 可适应 推理形式理；分析一综合：聚 认知风格 可干预 合思维一发散思维 整体性策略序列性 学习顺序可适应 策略 左脑型一右脑型一协 可适应 左右脑偏爱 调型 可干预 记忆 趋同一趋异 可适应 可适应 解决问题 沉思一冲动 可干预 学习速度快、慢可适应 可以回忆的知识、可以重复操作的技能以及它们的自 可适应 学习准备 动化程度，特别是使用学习工具的技能。 可干预 自主行为自主选择学习内容、学习活动、评价方法等的能力， 可适应 能力是对选择能力的评估 7 语言能力、思维能力、观察能力、动手操作能力、想 可适应 能力倾向象能力、空间知觉能力、记忆能力、计算能力、元认 知能力 可干预 生理健康、心理健康、安全、金钱、性、人生哲学、 可适应 兴趣点日常生活、家庭关系、科学技术、科技活动、文学艺 术、文艺活动、故事、游戏、聊天、体育活动等等 可干预 成就 高，低；追求成功回避失败；个人取向( 成就 目标由个人需要定) 社会取向( 成就目标由可干预 动机 集体需要定) 学习动机交往为了感情、为了利益、为了义务、为了表现自 可干预 动机 己 任务追求真理、为了完成义务、为了讨好他人、为 可干预 动机了表现自己 价值观 可适应 ( 信仰和是态度的内容，认为什么是有价值的 宗教) 可干预 情感态度 谦逊一傲慢 可干预 的性格表可适应 现 支配一顺从 可干预 独立一依赖 可干预 信任一怀疑 可干预 对集体、他人的 坦白直率一世故 可干预 态度 可适应 宽容一苛刻 可干预 合群一孤独 可干预 热情一冷漠 可干预 内向外向可适应 诚实一虚伪 可干预 对劳动、工作、负责敷衍 可干预 学习的态度敢作敢为一一畏首畏尾可干预 幻想现实可干预 保守激进可干预 果断一一犹豫可干预 乐观悲观可干预 积极、参与被动、逃避可干预 8 勤奋一懒惰 可干预 粗心一细致 可干预 自信一自卑 可干预 自律一不拘小节或放任 可干预 对自己的态度 自尊一自暴自弃 可干预 情绪的性 格表现 稳定性反应强度 可干预 ( 包括焦 持久性主导心境( 经常处于什么样的情绪状态中) 虑) 意志的性 格表现 坚强( 易持久) 一一软弱( 易放弃)可干预 1 覆盏法( 也称覆盖模型) 这种方法把学生的知识表达称为专家知识库( 专家模块) 的一个子集，且认为推理只 有一种推理。此方法根据学生表现与应掌握的基本内容相比较来判断学生对知识的理解 情况。 2 差错法( 错误模型法) 把学生当前的知识技能处理为正确与错误单元子技能的积累，并根据对领域内容及 学生的表现深入分析建立错误特征库，其中包含了学生在此领域中对相应知识的正确理 解、可能的错误认识、引起这些错误的可能原因( 概念错误、记忆错误、计算错误、操 作错误、陌生内容等) 以及纠正相应错误的举措信息，这些内容在设计时由设计专家根 据专业内容和教学经验来设定。错误库应设计成动态的。除了在教学活动中，以教学推 理机为依据来诊断学习者的认知能力及行为技能，属于正确或者错误时，除给出相应的 补救措施外还可随时添加新的错误认知类型。传统的学习中对某一个问题一般给定3 - - 5 个预选答案，学生的理解及可能的错误被限定了，同时增加了纯粹靠猜测答对的可能 性，造成成绩的可信度下降，也无法推断错误出现的原因及适当的补救措施。而采用此 法的学习系统扩大了学生的理解范围、容错能力、增强可信度，其不足之处是可能使模 型数据库的数据量增大。 具有认知特征的差错法还应包括错误库中每一错误项附以引起该错误的可能原因 与此类似或相近的还有微扰法、模糊法、逐次逼近法等。 3 规划法 将学生的思维方式视为一些规则，这些规则是由满足某个教学目标的活动序列所构 成的最简形式。这些活动可以是可观察到的( 显式的) 或是内在的( 隐式的) 这些规则中包含教学目标、教学活动方式、可能的学习路径分支等内容用它来跟踪 学生知识的推理过程及理解学生的反应状态，可以设定哪些内容是必学内容，哪些是在 一定条件下的选学内容。在教学活动中系统可依据这些规则，推断学生的活动与哪条规 则相匹配，从而能够推断出学生在想什么，应该想什么，下一步想干什么，以及这个想 法是否正确等等。 4 学习历史法 学习历史法指学生在学习过程中对有关信息数据进行记录。并把这些记录作为判断 学生个性特征的重要依据。 前面所述的几种方法主要是对学生共有特征或多数学生可能的认知特征的预测。研 究学生学习历史的记录则是反映具体某个学生自己的知识水平和认知特征的客观数据， 是考查、评价学生的重要依据由这些数据可以推断出这个学生学过什么，学习效果如 何，能干什么，下一步应学什么，哪些方而不足等。 学习历史法构成的学生模型中的数据是动态的，它除反映学生的基本个性特征( 如 姓名、年龄、性别、班级、特长等) 之外，还要包含每次教学活动中的学习内容、时间、 时数、学习效果及过程中未预测的学习行为等，为学生模型库和错误库进行补充和更新。 而这几种模型的建造都有一定的缺陷因为它们只强调了知识。而忽视了认知风格 在学习过程中的重要作用。鉴于学生模型是实施“因材施教”的必要前提。是本系统中 的重要部分。而对学生认知风格的培养在教学过程中又起着愈来愈重要的作用。因此， 探讨一下学生认知风格模型究竟应当如何建造是很有意义的。 1 0 第二章基于语义网的自适应学习系统中学生认知风格模型的设 计支持 一、基于语义网的自适应学习系统中学生认知风格模型的理论支持 认知风格的研究始于2 0 世纪4 0 年代早期，是指个体相对稳定的组织和信息加工方 式。认知风格结构模型的发展大致经历以下三个阶段： ( 一) 2 0 世纪4 0 至7 0 年代认知风格结构模型的发现繁荣期 在认知风格结构模型的发现繁荣期，有大量的风格结构被提出和调查验证，然而， 研究者们一般来说都是工作在自己的情境里，他们观察的是自己认为有代表性的认知风 格模型，发展出自己的评估工具并对被研究的认知风格给予自己的标签，而较少参照其 他研究者的工作，一些研究者认为很多的标签其实是相同维度的不同名称“旬这个阶段 发现的认知风格模型如：场依存一场独立，拘泥型一变通型，广视分类型一狭视分类型， 齐平化一尖锐化，分析一非分析，认知复杂型一认知简约型，聚合思维型一发散思维型，扫 描型一聚焦型，整体型一序列型，言语型一表象型，等等“”。 ( 二) 8 0 年代认知风格研究的停滞与理论综合期 进入8 0 年代虽然也有少量的认知风格模型被提出，但总的来说关于认知风格模型 的研究处于停滞状态，这部分原因是由于它淹没在来自这个领域的成果中，部分原因是 由于这一领域缺乏“内部对话”啪。r i d i n g 和c h e e m a “”写到，。很多研究者在学习 认知风格研究方面从事工作，没有注意到其它风格类型的存在”，这导致这一研究领域 过于庞大和分散，缺乏结构性和适用性嘲。尽管一些人将认知风格这一领域看成是一个 濒于死亡的领域，然而，仍旧有一些积极的努力，企图从众多不同的理论角度，将大量 的经验性研究进行理论的综合c u r r y “”曾提出认知风格测量的三层次模型。它的表层 是那些易被观察和被影响的“风格”，如学习偏好调查所针对的部分咖；第二层包括了 信息加工风格，如k o r b 的学习风格调查问卷所研究的内容啪，它与个体同化信息的智力 工作方式有关；最内层称为认知个性风格，被定义为个体适应和同化信息的方法，很显 然，这种风格表现在各种情况下，如w i t k i n 等人的隐蔽图形测验，k a g a n 的匹配相似 图形测验“”等。这三个层次的稳定性依次增加显然，这不是一个单纯的认知风格模型 其它综合工作，包括g u i l f o r d 将认知风格结构置于他们的智力模型结构中“，m i l l e r 将现代信息加工理论作为参照框架嘲。 ( 三) 9 0 年代认知风格理论与认知风格结构模型的成熟期 在认知风格领域中突破性工作出现在9 0 年代。它是由英国伯明翰大学的r i c h e r d r i d i n g 及其同事来完成的旧他们不只是综合了已有的发现，还给出了一个结构，发展 出了自己的认知风格评估方法，然后对其进行了调查，并应用在真实的情景之中嘲 1 1 英国学者拉埃丁及其同事经过多年的研究，使已有的认知风格模型被归结到两个基 本的认知风格维度：整体分析( w h o l i s t a n a l y t i c ) 、言语表象( v e r b a l im a g e r y ) 。 整体分析这一风格维度与个体在加工信息时是倾向于从整体上看，还是倾向于 从整体的各个组成部分看相联系；言语一表象这一风格维度与个体在表征信息或思考 时是倾向于以言语的形式，还是以表象的形式相联系。 拉埃丁等人的研究发现：这两大维度是彼此独立的，它们之间的相关性很低。而且， 个体在一个认知风格维度上的位置不影响其在另一维度上的位置，每个人都可以在这两 大彼此独立的维度上找到自己的位置。”。拉埃丁等人根据自己提出的认知风格模型，设 计了多项心理实验，研究认知风格和学习材料表征方式之问的关系。实验结果如表3 和 表4 所示： 表3 整体分析维度 整体型学习者分析型学习者 倾向于把信息组织成轮廓清晰的概念 倾向于将信息组织成整体，对整体有均衡集，能将信息分析成部分，并找出相 优势 的看法，看到了整体的“图景”。似性和差异性，能快速进入问题的核 心 对部分的区分是模糊的或不区分部分，对 常常集中注意于一二个部分而无视其 弱点图形和言语形式的信息隐蔽能力较差，将 他方面，可能曲解或夸张部分，不能 形成整体的均衡的观念，将信息整合 信息划分成有逻辑的部分时有困难。 成整体时有困难。 表4 言语j 良象维度 言语型学习者表象型学习者 在文本形式的信息表征中存在学习优势在图像形式的信息表征中存在学习优势 对语义性材料的回忆成绩比较好，倾向对形象性材料的回忆成绩比较好，倾向于在思 于在思维中以“词”来表征信息维中以“图”来表征信息 二、基于语义网的自适应学习系统中认知学生模型的技术支持 ( 一) n e t 框架 网络是一个信息的海洋，那么每个网站就是信息海洋中的“数字孤岛”。如何将 这些“数字孤岛”有机的联系起来，将是下一代网络语义网的核心所在。 n e t 的核心内容之一就是要搭建第三代互联网平台，这个网络平台将打破不同的 上网设备、不同的操作系统、不同的网站，以及各大机构和工业界的网络占障碍，将 解决网站之间的协同合作，使网站之间形成自动交流，从而最大限度地共享资源。 n e t 分成三个部分。一个在服务器端，就是像w i n d o w sd a t a c e n t e r 这样的操作 系统，这里m i c r o s o f t 处于主机市场竞争者的位置。在中间，是x m l ，以及用来从数 据库或数据表中提供信息，以使开发者能通过x m l 调用他们的简单对象访问协议 ( s o a p ) 在客户端，是支持x m l 语法分析、从而根据赋予它的标记来显示信息的操作 系统。 v i s u a ls t u d i o2 0 0 5 给出了一个开发a s p n e t 等应用程序的总的框架，包括开发 工具、支持组件、运行环境和事例文档等。可以说是软件技术的一次大革命。 n e tf r a m e w o r k 主要由以下3 部分组成，如图2 所示 1 公共语言运行库( c o m m o nl a n g u a g er u n t i m e ) 管理运行代码需求的c o m m o nl a n g u a g er u n t i m e ，是建立在操作系统最上层的服务，这 些代码可以用任何现代编程语言所编写。r u n t i m e 提供了许多服务，这些服务有助于简 化代码开发和应用程序的开发，同时也将提高应用程序的可靠性。运行语言( r u n t i m e ) 可以调用并运行任何编程语言所写的代码。以运行为目标的代码被称为受控( 姒n a g e d ) 代码，受控代码只是意味着在内部可执行代码与自身代码存在已经定义好的合作契约。 对于生成对象、调用方法等这样的任务，被委托给了运行语言，这使得运行语言能为可 执行代码增加额外的服务。