（教育技术学专业论文）数据挖掘技术在网络课程评价中的应用研究.pdf

学位论文独创性声明 本人所呈交的学位论文是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果据我 所知，除文中已经注明引用的内客外，本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成 果对本文的研究做出重要贾献的个人和集体，妁已在文中作了明确说明并裹示谢意 作者签名日期：塑：! ：! ! 学位论文使用授权声明 本人完全了解华东师范大学有关保留、使用学位论文的规定，学校有权保留学位论文 并向国家主管部门威其指定机构送交论文的电子版和纸质版有权将学位论文用于非赢利 目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆被查阅有权将学位论文的内客辅入有关数据 库进行检索有权将学位论文的标题和摘要汇编出版保密的学位论文在解密后适用本规 定 学位论文作者签名 翻。尚桐 8 导师签名 日期 摘要 教育信息化带来的是信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求，如何发现 隐含在这些数据中的规则和知识，并辅助决策，成了亟待解决的问题。数据挖掘 技术的出现和发展为此提供了有力的支持。 数据挖掘就是从大量的、不完备的数据中，提取出事先未知的、但具有价值 的信息和知识的过程，它可以全面地分析评价结果与各种因素之间隐藏的内在 联系，将数据挖掘应用于网络课程评价无疑是有益的。本研究结合网络课程评价 的一般过程，提出了数据挖掘技术在网络课程评价中应用的几个方面：基于数据 挖掘的网络课程评价系统的模型、基于粗集的关联规则挖掘、评价指标权重动态 调整、基于关联规则的模糊综合评价，并结合具体案例进行了分析，开发了基于 w e b 的网络课程模糊综合评价系统及关联规则挖掘系统。 本研究是开展数据挖掘技术在网络课程评价中应用的有益尝试。 关键词：数据挖掘网络课程评价，模糊综合评价，关联规则，粗糙集 2 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fi t - b a s e de d u c a t i o n ，l o t so fd a t ah a v eb e e na c c u m u l a t e d h o wt od i s c o v e rt h er u l e sa n dk n o w l e d g eh i d i n gi nt h e s ed a t as oa s t op r o v i d et h e a s s i s t a n td e c i s i o ns u p p o r th a sb e c o m ea nu r g e n tp r o b l e mt ob es o l v e d t h e a p p e a r a n c ea n dd e v e l o p m e n to ft h ed a t am i n i n gt e c h n o l o g yh a sp r o v i d e dp o w e r f u l s u p p o r tt ot h i sn e e d d a t am i n i n gi st h ep e r i o do fp i c k i n gu pu n k n o w n ，b u tv a l u a b l ei n f o r m a t i o na n d k n o w l e d g ef r o ml a r g ea m o u n to fi n c o m p l e t ed a t a b a s e do nt h ee v a l u a t i o np r o c e s s o f w e b b a s e dc o m s ee v a l u a t i o n ，t h ea p p l i c a t i o no fd a t am i n i n gt e c h n o l o g yi n t h e w e b b a s e dc o u r s ee v a l u a t i o nw a ss t a t e di nt h i sp a p e r , t h a ti s ，c o n s t r u c t i n gam o d e l f o r w e b b a s e dc o u r s ee v a l u a t i o ns y s t e mb a s i n go nd m ，f i n d i n ga s s o c i a t i o nr u l e sb a s i n g o nr o u g hs e t s t h et e c h n o l o g yo fd y n a m i c a l l ya d j u s t i n gt h cw e i g h ta n di m p l e m e n t i n g t h ee v a l u a t i o nb a s i n go nf u z z yt h e o r ya l o n gw i t hd m f u r t h e r m o r e ，t h e a u t h o r d e v e l o p e d aw e b b a s e dc o u r s ee v a l u a t i o ns y s t e mb a s i n go nf u z z yt h e o r ya n da n a s s o c i a t i o nr u l e sm i n i n gs y s t e m i t sah e l p f u le x p e r i m e n to fd a t am i n i n gi nw e b - b a s e dg o u r s ee v a l u a t i o n k e y w o l r d s ：d a t am i n i n g ，w e b - b a s e dc o u r s ee v a l u a t i o n ，f u z z yt h e o r y , a s s o c i a t i o nr u l e s ，r o u g hs e t s 3 图表目录 图1 - 1 ：网络课程评价过程流程1 3 图2 1 ：基于数据挖掘的网络课程评价系统模型1 9 图3 - 1 ：基于粗集理论的关联规则挖掘模型2 5 图3 2 ：网络课程评价中的关联规则挖掘系统首页3 9 图3 3 ：计算初始数据表的约集3 9 图3 - 4 ：合并元组4 0 图3 5 ：求核值4 0 图5 1 ：基于关联规则的网络课程模糊综合评价流程。5 2 图5 - 2 ；基于w e b 的网络课程模糊综合评价系统层次结构图5 3 图5 3 ：填写评价问卷页面5 3 图5 4 ：反馈评价结果表的页面5 5 图5 5 ：反馈各项目得分百分比的页面5 6 表3 - 1 ：网络课程评价的信息系统实例 表3 2 ：表3 1 的区分矩阵 表3 - 3 ：将包含核心的区分矩阵元素置空 表3 4 ：表3 - 1 的属性约集 表3 5 ：表3 4 的简化形式 表3 - 6 ：核值表 表3 7 ：最终的约简规则表 表4 - 1 ：网络课程评价的信息系统实例 表5 - 1 ：网络课程模糊综合评价问卷格式 表5 2 ：对回收的4 0 份评价问卷统计处理后的数据表 表5 3 ：权重分配表 表5 - 4 ：评价结果信息反馈表 表5 5 ：评价原始信息收集表 3 5 3 5 3 6 3 7 3 7 3 8 3 8 4 2 4 5 4 9 4 9 5 4 5 7 表5 - 6 ：指标数据表 表5 7 ：过程数据表1 表5 8 ：过程数据表2 表5 9 ：过程数据表3 5 7 5 7 5 7 5 8 一、研究背景 刖菁 随着网络教育的蓬勃发展，与之相适应的资源建设也日益受到人们的重视众所周知， 网络教育有三大基础：硬件、软件和网络教育资源。随着i n t c r n e t 技术及其向宽带、高速、 多媒体化方向的快速发展，硬件、软件方面的优势将逐渐弱化，教育资源的优势必将越来越 重要，最终将决定网络教育成败的关键所在，而网络课程是其中非常重要的组成部分。 2 0 0 0 年，我国教育部启动了“新世纪网络课程建设工程”要求用大约2 年的时间建 设2 0 0 门左右的基础性网络课程、案例库和试题库。“新世纪网络课程建设工程”对推动教 育信息化进程起到了重要的作用充分调动了学校大规模建设网络课程的积极性，掀起了一 个现代化教学资源建设的高潮。网络课程作为决定网络教育质量的一个关键要素，其建设的 质量好坏和水平高低，将直接作用于远程教育的教学思想、教学方法、教学手段、教学模式 等诸多重要方面。随着网络课程数量的迅速增长，建立一套行之有效的质量评估体系以对 网络课程的质量进行有效的监控和管理，可以避免很多低水平的重复开发工作，保证网络教 育的质量。 相对于文本课程，网络课程即是以网络为媒介、通过网络实施的、有计划的达成某种预 期结果的经验传递活动。从静态的视角来看，它是可供网络学习的内容凭借；从动态的视角 来看，它还包括传递这一内容的实施过程与互动活动。它具有能构建多媒体化的，接近真实 知识实体的，自主和协作式的学习环境，并能利用网络上教学资源的开放性，教学时空的灵 活性，教学信息的实时性进行课程知识传授的特点。这些特点反映了这样一个趋势，学习者 不再是被动的接收教师的知识，他会主动地去获取相关信息。其主动能力越来越强。由此对 远程教育系统提出了越来越高的要求，远程教育系统应该也是一个能够根据学习者行为信息 不断学习变化的系统。于是如何能够从众多的访问者的大量访问记录中提取其行为信息来指 导系统，从而提供更加完善的服务就成为我们必须考虑的问题。 二、研究现状 目前国内外已经对网络课程的评价十分关注，产生了很多有价值的评价标准。如 a s t d ( a m e r i c a ns o c i e t yf o rt r a i n i n g d e v e l o p m e n t ) s 1 1 定的对网上课件和多媒体课件认证的 标准( e - l e a r n i n gc o u r s e w a r ec e r t i f i c a t i o n ) ，m e l o t ( m u l t i m e d i ae d u c a t i o nr e s o u r e ef o r l e a r n i n ga n do n l i n et e a c h i n g ) $ i 定的多媒体课件评估标准及e d u t e c h 的网络课程平台评价模 型g u i d e l i n e s f o r o n l i n e c o u m e d e v e l o p m e n ta n d e v a l u a t i o n ) 等，都给出了明确的评价指标 9 体系。我国教育信息化技术标准委员会也有专门的课题组进行网络课程评价标准的研制。最 新公布的网络课程质量评价规范( 标准草案征求意见稿) 兆包括3 2 条评价指标从课程 内容、教学设计、界面设计和技术四个维度评价网络课程的质量特性。 综观目前的网络课程评价，其应用的评价模型，还是以线性模型为主，由评议专家对每 个具体的指标给予定量的估测，加权求平均计算最后的综合评价结果，其评价思想的核心建 立在评价结果可以叠加。评价因子为线性关系的假设之上。然而实际上，在网络课程的评价 标准中很多指标往往带有一定程度的模糊性即具有非线性特征，它没有十分明确的界限 和清楚的外延，不存在绝对的、十分精确的肯定与否定。在进行网络课程评价的时候其评 价方法还是传统教育评价方法的迁移。如使用标准差用这种方法评价网络课程，虽然可以 从分数角度总体评价在一定范围内成绩的差异情况，但并不能说明分数的高低究竟与哪些因 素有关，无法知道网络课程中的成功与失败之处。另外，目前的网络课程大多仅仅注重内容 的罗列，没有把访问者上所积累下来的大量信息r 如用户的访问日志、注册信息、答疑信息、 考试成绩、作业情况、交流信息和学习进度等) 进行分析利用。在网络环境下，如何基于网 络教学本身的特点和要求，以符合现代教育理论的评价标准、评价参数以及评价算法来设计 评价模型，在评价实施过程中不断地给评价的客体以指导意见帮助他们达到最终期望的目 标? 解决这样的问题就需要在评价过程中引进新的技术手段。 数据挖掘拦种决策支持过程，它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的 实际应用数据中，提取隐含在其中的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它涉及到对数据 库中的大量数据进行抽取、转换、分析以及模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据。 通过数据挖掘，可以帮助决策者寻找规律，发现被忽略的要素，预测趋势进行决策。数据 挖掘是深层次的数据信息分析方法，将数据挖掘技术应用于对网络课程的评价无疑是非常有 益的，它可以全面地分析评价结果与各种因素之间隐藏的内在联系，比如，经过对网络课程 评价相关数据库系统的分析数据挖掘工具可以回答诸如“哪些因素对决定网络课程最终的 评定分数或者等级可能有影响”等类似的问题，这是传统的评价方法无法具备的。另外通 过w e b 挖掘技术去充分利用用户在访问网络课程的过程中积累的信息资源，可以发现相似 学习者群体、相关w e b 页面和频繁访问路径等知识。在这些挖掘结果基础上，教师可以根 据群体分类进行有针对性的教学，网站设计者可以根据情况对网站设计布局进行调整分析， 从而使教学组织更加合理规范，从而让网络课程为用户提供更加满意的服务。 总之，教育信息化带来的是信息量的急剧增长和对信息提取的更高要求。随着计算机技 术的发展，特别是数据库管理系统的广泛应用人们积累的数据越来越多，使用传统的教育 评价方法在庞大数据中发现隐藏的关系和规则已不是件容易的事情，必须借助数据挖掘技术 去发现数据中隐藏的规律或模式。网络课程评价同样也需要借助数据挖掘技术为决策提供科 学依据及更有效的支持。本研究是开展数据挖掘技术在网络课程评价中应用的有益尝试。 1 0 三、本论文要做的主要工作 围绕“数据挖掘技术在网络课程评价中的应用研究”这一论题，本论文主要完成了以下 四方面的研究工作： 1 基于数据挖掘的网络课程评价系统的模型构建。 2 网络课程评价中的关联规则挖掘。 3 主客观结合动态调整网络课程评价指标权重。 4 基于关联规则的网络课程模糊综台评价。 四、论文框架 本论文共分为六章： 第一章、与本研究相关的几个网络课程评价问题。对与本研究中的网络课程评价相关的 问题做概括性介绍。 第二章、数据挖掘技术在网络课程评价中的应用模型。本章将数据挖掘技术引入到网络 课程评价过程中，构建了基于数据挖掘的网络课程评价系统的模型，后续的研究都是围绕这 个模型开展的。 第三章、网络课程评价中的关联规则挖掘。本章首先介绍了关联规则及粗集的有关概念， 随后提出了一个基于粗集的关联规则挖掘模型。给出了相应的算法，并实例分析了网络课程 评价中关联规则的挖掘过程。最后，介绍了利用v b 开发的关联规则挖掘系统的有关情况。 第四章、主客观结合动态调整网络课程评价指标权重。本章将粗集理论中属性重要度的 概念引入网络课程评价中的权重调整过程，提出将决策者先验知识给定的权重同粗集理论确 定的属性重要度结合起来作为最终确定评价指标权重的方法。 第五章、基于关联规则的网络课程模糊综合评价。本章实例介绍了模糊综合评价在网络 课程评价中应用的一般步骤，并提出基于关联规则的模糊综合评价思想，给出了基于关联规 则的模糊综合评价流程图。最后，对开发的基于w e b 的网络课程模糊综台评价系统进行介 绍。 第六章、总结与展望。本章总结了本研究的特色与创新，并探讨了研究中存在的不足和 未来可以努力的方向。 由于作者水平有限，文中的疏漏与错误之处在所难免，恳请各位专家和老师批评指正l 第一章与率研究相关的几个网络课程评价问题 第一章与本研究相关的几个网络课程评价问题 网络课程是用于网络教学的课程，它包含一般课程的基本内涵，同时又具有网络形态特 点。按照美国新教育百科辞典“课程”条目说：“所谓课程是指在学校的教师指导下出现的 学习者学习活动的总体，其中包含了教育目标、教学内容、教学活动乃至评价方法在内的广 泛的概念“。而网络课程除有这些基本内容外，它还应能充分地体现网上教育信息的传输 存取特征所引起的教育理念、教育模式和教学方法的改变。所以，网络课程是通过计算机互 联网络来表现的某门学科的教学内容及实施的教学活动的综合，它具有能构建多媒体化的， 接近真实知识实体的，自主和协作式的学习环境，并能利用网络上教学资源的开放性。教学 时空的灵活性，教学信息的实时性进行课程知识传授的特点。f 2 j 第一节网络课程评价的意义及一般过程 一、进行网络课程评价的意义 我国教育部启动的“新世纪网络课程建设工程”对推动教育信息化进程起到了重要的作 _ j i ，充分调动了学校大规模建设网络课程的积极性掀起了一个现代化教学资源建设的高潮。 随着网络课程数量的迅速增长，建立一套行之有效的质量评估体系，以对网络课程的质量进 行有效的监控和管理，已经是当务之急。开展网络课程评价的意义在于； 示范。对网络课程进行评价，找山成功例子和不成功的例子无疑会为整个网络教 育界提供范例，减少摸索的实践，促进网络教育的蓬勃发展。 指导。网络课程的评价维度对分析、理解网络课程及其制作开发有一定的指导意义。 决策。通过对网络课程的评价，其评价结果会对开发决策提供有力的佐证，有助于 决策的进行。 标准化。全面、综合、客观地评价网络课程会对网络课程的标准化起到促进的作用。 二、网络课程评价的一般过程f 3 l 教学评价是一个动态的过穰，尽管对不同评价对象的评价方式有很大的不同，但都经历 准备、实施、处理、反馈四个评价的阶段。网络课程评价是教学评价的子范畴，其评价开展 1 1 1 钟启泉现代课程论上海教育出版杜1 9 9 8 年第1 7 7 页 1 2 i 林君芬，余胜泉关于我国网络课程现状与问题的思考现代教育技术，2 0 0 1 ( 1 ) 3 1 余胜泉林均芬，刘宝掐，张京彬网络教学的评价模型h t t p ：o a l i n e - e d u o r g a r t i c l c a n i c l c 4 5 5 h t m l 1 2 第一章与本研究相关的几个网络课程评价问题 也应经历上述四个阶段。网络课程评价的流程图如图1 - 1 所示 前 次 评 价 活 动 1 准备阶段 图l 一1 ：网络课程评价过程流程图 ( 1 ) 确定评价对象和评价目标 ( 2 ) 选择信息来源和信息处理方法 针对确定了的评价对象和评价目标，确定评价的信息来源，再结合指标体系确定选用 何种信息处理方法。 ( 3 ) 生成评价量表、调查问卷、质量诊断表 由于网络平台提供了评价项目库、问卷库与指标体系库，因此，在评价的准备阶段，评 价的组织者( 或系统管理员) 可以从问卷库中选择已有的问卷。或者手动或自动生成问卷或 评价量表、质量诊断表。系统的开放性使得评价组织者或系统管理员可以在专家的指导下修 改已有的评价项目，或增添新的评价项目。 评价项目库是在专家的参与组织下建立起来的，包括了评价者、评价对象、评价类别、 评价内容、评价项目和权重。一个建立起来的评价库为评价人员的工作提供了很大的方便， 使得评价量表的制定更加迅速、缩短了评价的周期。 2 实施阶段 ( 1 ) 发放评价问卷 将评价问卷发放给评价者，提示回收时间，统计发放数量。这项工作可以利用计算机网 络完成。 ( 2 ) 获取信息去除无效信息，进行误差诊断 统计回收数量，去除无效问卷( 如，对于被调查者未有回答所评价的网络课程课程名的 第一章与奉研究相关的几个网络课程评价问题 调查问卷，在进行模糊综合评价时视为无效问卷) 确定此次评价的有效性。 3 处理阶段 ( 1 ) 处理、分析、统计信息 主要是对评价问卷的信息进行处理及进行分析和统计。 ( 2 ) 形成综合判断、分析诊断问题 评价的目的是为了给网络课程的进一步完善提供依据。根据分析和统计后的结果信息， 评价人员依据评定标准进行综合的判断，给出评价意见。并对问题进行深入分析，找出问题 的症结所在。 4 反馈阶段 ( 1 ) 初评价 估计本次评价的质量。对评价工作给以评价，发现评价过程中出现的问题，提出改进评 价本身的措施。 ( 2 ) 反馈 以公告或者e m a i l 形式将评价结果反馈给课程制作者及相关人员。 ( 3 ) 再评价 网络课程评价的过程是一个循环往复的过程。在做出教育决策后，评价进入下一个周期。 新的周期之前，必须对前次评价的方案、过程、结果进行分析和评价，为下一次评价提供有 效的信息。因而，对评价结果的再评价是一个评价周期的终点，也是下一个评价周期的起点。 本研究结台网络课程评价的一般过程探讨了数据挖掘技术在网络课程评价中可以应用 的几个方面，构建了基于数据挖掘的网络课程评价系统的模型以此开展了进一步的研究。 第二节国内外网络课程评价的相关标准 网上学习有别于传统的课堂学习模式，因而传统的课程评价标准不能直接用于其中。目 前，国内外已经对网上学习的评价十分关注，对网络课程、网上学习工具和环境的建构进行 了深入的研究，产生了许多有价值的评价标准。 一、国外网络课程评价的几个相关标准1 4 i 世界上的一些发达国家很早就开始将网络应用于教学和学习当中但仍未出台广泛认可 的网上学习评价方案，除了各国家、地区之间地域差异的因素外，还存在利益方面的问题， i 卅来凌云，罗廷锦，余胜泉网络课程评价开放教育研究，2 0 0 2 ，( 1 ) 1 4 第一章与本研究相关的几个舟络课程评价问题 如美国前教育部代理秘书长马绍尔史密斯认为：提供网上课程评判标准的将是私人机构而 不是政府部门。他说，“在市场上，管理制度和自由创造之间存在着矛盾。人们最不希望的 就是政府加大管理力度。”正因为如此，缺少了政府的统一管理，私人机构或高校与研究单 位发布的评价标准层次不一，但其中也不乏启发性的信息。以下介绍三个比较有价值的评价 标准： 1 e l e a r n i n gc e r t i f i c a t i o ns t a n d a r d s ) ( 在线学习的认证标准) e l e a r n i n gc e r t i f i c a t i o ns t a n d a r d s ) 是由以l y n e t t eg i l l i s 博士为主创者的著名教学设计 与适用专业委员会建立的认证标准，由美国南伊利诺斯大学的测量专家使用a n g o f f 方法( 一 种被评价专家认为是确定合格最可靠的标准参照法之一，因为它是基于命题专家们的综合判 断。要求专家审阅每一项，确定每一项指标的得分概率。这些概率的平均值乘以项目总数， 其结果就是最底限度的得分。最终的合格线是基于这种综合判断和平均标准误差的计算。最 后，对每项得分计算各种分析和可靠性指数。) 协助评分标准的开发，2 0 0 1 年7 月底通过测 试并定稿。 这一标准草案从三个方面对在线学习进行了评价，分别为：可用性、技术性和教学性。 可用性共包括8 个子项，主要针对用户在网上学习时操作的方便性，如导航、界面、帮助、 提示信息和素材内容在视觉和听觉方面的质量。技术性包括6 个子项，这部分内容提出了网 络课件安装和运行时的技术指标。教学性在这一标准中所占比重最大，它从教学设计的角度 对目标、内容、策略、媒体、评价、等各个方面提出了1 8 个子项。 2 t af r a m e w o r kf o rp e d a g o g i c a le v a l u a t i o no fv i r t u a ll e a r n i n g e n v i r o n m e n t s ) ( 虚拟学习环境的教育评价框架) 这一报告是由英国w a l e s b a n g o r 大学的s a n d yb r i t a i n 和o l e gl i b c r 共同完成的。该报 告从评价策略的角度介绍了两种不同的模型。 一种是l a u r i l l a r d 提出的会话模型( t h ec o n v e r s a t i o n a lf r a n m w o r k ) ，主要把教师和学生、 学生之间及学生与环境通过媒体进行交互的活动情况作为评价对象从所提供的各种学习工 具的交互性上考察一个虚拟环境的优劣。报告从线性的会话进程分析了w e b c t ( 一种创作 网络课程的写作工具) 和v i r t u a l u n i v e r s i t y ( 模拟校园的风格而构建的基于客户端服务器 的综合学习环境) 各自的特性，又从会话原则的角度分析了t o p c l a s s ( 一种根据学习材料的 单元而构建的在线学习环境，可以方便的导入、导出课程并对学生的学习情况进行跟踪记 录) 和c o s e ( 英国斯塔福德大学基于练习的建构主义教学理论而开发的学习环境) 在通讯 性能、灵活性能、交互性能和反馈性能四个方面的对比。 另一种是控制论模型，主要依据s t a f f o r db e e r s 的管理控制论中的可视化系统模型而改 造成教育领域中应用的模型。从资源流通、协作、监控、个性化、自主组织、结构的可变动 性六个方面对c o m e n t o r ( h u d d e r s f i e l d 大学以促进讨论和协作学习而开发的基于w e b 的网 1 5 第一章与奉研究相关的几个网络课程评价问题 络软件) 、l i b r a r i a n ( 以层次化的树状模型提供了对学员、学习活动模块化的管理功能的一 种网上工具) 、l e a r n i n g l a n d s c a p e s ( 英国w a l e s b a n g o r 大学开发的j a v a 应用程序支持 师生间的在线交互和商讨、创建、管理学习程序) 进行了性能的分析。 3 q u a l i t yo n7 r h el i n e ) ( 在线学习质量) 由美国高等教育政策研究所和b l a c k b o a r d 公司联合发布的基于互联网的远程学习评价 标准。这一标准包括：体系结构、课程开发、教学，学习、课程结构、学生支持系统、教师 支持系统、评价与评估系统这7 个方面，又将这7 个方面细化为2 4 个必要的核心予指标项 和2 1 个非必要的可选于指标项，同时提供了采用这一标准对六所学院的网络课程进行评价 的案例研究。 4 其它 此外，一些文献虽然没有提出全面的评价标准，但提供了某一门具体的网络课程评价的 案例研究，其中不乏有价值的策略，有很好的借鉴作用。 发表在( t e c h n o l o g y d i s t a n c ee d u c a t i o n 杂志1 9 9 8 年5 月的( e v a l u a t i o no faw e b b a s e d c o u r s e ( 基于w e b 课程的评价) ，根据k h a n 在( w e b - b a s e di n s t r u c t i o n ( 基于w e b 的教学) 中提出的网络课程框架，对蒙大纳州立大学与b u m s 通讯中心提供基于互联网的地球科学 课程进行了评价。 ( s t u d e n te v a l u a t i o no fw e b b a s e di n s t r u c t i o n ( 基于w e b 课程的学生评价) 主要从学生 的立场出发，获取他”j 对( t h ei n t e m e t ：c o m m u n i c a t i n g , a c c e s s i n g p r o v i d i n gi n f o r m a t i o n 这门网络课程的评价，评价的方式采用问卷法，结果以统计图标的方式里现。 二、国内关于网络课程评价的两个标准 2 0 0 0 年中国电化教育协会年会暨清华永新杯网络课程和多媒体课件竞赛评审和颁奖 大会期间，率先尝试提出了网络课程和课件的评估标准，并在评估实践中将之发展成网络资 源开发与评估的东方( o r 砸n r n 模型p 1 。其主旨是在保持计算机多媒体课件原有的教学功能 基础上，注重发挥网络教育资源环境以及网络教学的特长和优势，注重解决好开放和灵活、 资源共享、交互参与和协作、环境营造、更新和教与学模式创新这六方面的问题。 2 0 0 1 年6 月，我国教育部成立了“现代远程教育技术标准化委员会”，后改名为“教育 信息化技术标准委员会”( c e l t s ) 启动了系列研究项目。其中的网络课程评价标准的研制 邀请了1 7 位专家组成了本标准的评议专家组，这些专家包括国内著名教育技术学专家或曾 经在网络课程评价、c a i 课件评价上有专门研究的教育技术专业研究人员，网络课程开发人 丁兴富网络教育的春秋时代及其对策试论指导网络教育教学取得成功的应对横型和东方模型现 代教育技术，2 0 0 1 ( 1 ) 1 6 第一章与本研究相关的几个嗣绍课程评价问题 员及网络学院技术负责人员。评议专家覆盖了北京、上海、山东、重庆、湖南、香港等地区。 在评议过程中，专家组成员具有很大的稳定性，为获得可靠的结果提供了基本保证。采用德 尔菲法对所制定的网络课程评价标准进行专家评议，建立共识以保证标准的合理性、代表 性、权威性。最新公布的网络课程质量评价规范( 标准草案征求意见稿) 【6 l 共包括3 2 条评 价指标，从课程内容、教学设计、界面设计和技术四个维度评价网络课程的质量特性。 三、本研究使用的评价指标体系介绍 目前通过网络我们可以查找到的关于网络课程的评价标准是比较多的。本研究使用的评 价标准依据我国的网络课程评价规范c e l t s 2 2 而制定。考虑到本研究的评价者( 华东师范 大学网络学院使用过网络课程的学生) 对于c e l t s 2 2 中的某些指标( 如“多媒体技术”一 项，要求评价课程中所采用的媒体格式是否符合有关技术标准，是否适合网络传输要求) 理 解上会有难度，所以在c e l t s 2 2 的基础上，通过与有关人员协商，笔者对c e l t s 2 2 的指标 体系进行了相应的删减合并，制定了一份本研究适用的网络课程评价指标体系，内容详见附 录a 。 在网络课程评价指标体系中，并不是所有的选项指标对网络课程质量都同样重要，它们 对达到通过质量标准要求的贡献程度各不相同。因此，要给指标体系分配合适的权重。通常， 属性权重的确定方法是根据决策者的先验知识来确定的，其中比较常用的方法有专家打分 法、德尔菲法及层次分析法。因为本文的重点不在于评价量表的制定方面，在第五章笔者也 提出了主客观结合对网络课程评价指标权重进行动态调整的想法，所以本论文使用的指标体 系中的权重值事先根据经验进行了确定。 1 6 1 滕霞段崇江，张建伟，王学优网络课程评价标准的研制现代教育技术，2 0 0 3 。( 1 ) 1 7 第二章数据挖掘技术在网络课程评价中的应用摸型 第二章数据挖掘技术在网络课程评价中的应用模型 随着计算机技术的发展特别是数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多， 使用传统的教育评价方法在庞大数据中发现隐藏的关系和规则已不是件容易的事情。在网络 环境下。如何基于网络教学本身的特点和要求，以符合现代教育理论的评价标准、评价参数 以及评价算法来设计评价模型在评价实施过程中不断地给评价的客体以指导意见，帮助他 们达到最终期望的目标? 解决这样的问题就需要在评价过程中引进新的技术手段。 数据挖掘是一种决策支持过程，它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的 实际应用数据中，提取隐含在其中的但又是潜在有用的信息和知识的过程。它涉及到对数据 库中的大量数据进行抽取、转换、分析以及模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据。 通过数据挖掘，可以帮助决策者寻找规律，发现被忽略的要素预测趋势，进行决策。数据 挖掘是深层次的数据信息分析方法。将数据挖掘技术应用于对网络课程的评价无疑是非常有 益的，它可以全面地分析评价结果与各种因素之间隐藏的内在联系，比如，经过对网络课程 评价相关数据库系统的分析。数据挖掘工具可以回答诸如“哪些因素对决定网络课程最终的 评定分数或者等级可能有影响”等类似的问题。这是传统的评价方法无法具备的。另外，通 过w e b 挖掘技术去充分利用用户在访问网络课程的过程中积累的信息资源( 如用户的访问 日忐、注册信息、答疑信息、考试成绩、作业情况、交流信息和学习进度等) 可以发现相 似学习者群体、相关w e b 页面和频繁访问路径等知识。在这些挖掘结果基础上，教师可以 根据群体分类进行有针对性的教学网站设计者可以根据情况对网站设计布局进行调整分 析，从而使教学组织更加合理规范，从而让网络课程为用户提供更加满意的服务。 结合网络课程评价的一般过程，本章构建了基于数据挖掘的网络课程评价系统模型。 一、基于数据挖掘的网络课程评价系统的模型 在进行喇络课程评价的时候，可以在哪些方面应用数据挖掘技术呢? 结合网络课程评价的一般过程。笔者构建了如图2 - 1 所示的基于数据挖掘的网络课程评 价系统的模型，提出了网络课程评价中的关联规则发现、基于d m 的评价数据分析与反馈 及基于d m 的指标体系修正三个方面的数据挖掘应用。 在关联规则发现部分，通过发放问卷进行数据收集盾得到的源数据( 这一步得到的源数 据，数据量通常是很大的) 经过数据集成、数据选择、数据清理、数据转换，送入训练样本 集数据库，对训练样本集数据库中的数据进行训练& 测试后，将发现的有效规则存入规则库， 这些规则可以为基于d m 的评价数据分析与反馈和基于d m 的指标体系修正工作提供必要 的决策指导。 1 8 第二章数据挖掘技术在网络课程评价中的应用模型 在基于d i m 的评价数据分析与反馈部分通过发放问卷进行数据收集后得到的源数据 ( 这一步得到的源数据，数据量可以根小) 经过数据集成、数据选择、数据清理、数据转换、 数据分析( 发现的关联规剜可以在此提供必要的决策指导) 及结果表达与解释后，将最终评 价的结果( 分数、等级、评语或图示等) 反馈给客户端。 基于d m 的指标体系修正，主要包括指标的增、删、改和权重的调整。借助数据挖掘 的方法对训练样本集的数据进行训练鲫0 试后，可以获取进行指标修正的指导信息。 基于d m 的评价数据分析与反馈过程 关联规则发现过程 ：基于d m 的指标体系修正过程。 圈2 1 基于数据挖撮的网络课程评价系统模型 二、模型中的各模块功能介绍 各模块的功能解释如下： 1 数据收集 评价信息的收集是进行某项教育评价过程中很重要的组成部分，信息收集的完备性、正 确性、有效性在根大的程度上会影响评价中方案的确定、指标的构建、权重的确立等等从 而影响评价的质量。关于数据收集的方法，目前我们可以充分利用计算机网络的优势t 通过 阿络发放评价问卷，并完成问卷的在线提交。 1 9 第二章数据挖掘技术在网络课程评价中的应用模型 在这里需要再强调的是，对于收集到的原始数据主要有两方面的用途；一是完成关联 规则的挖掘，= 是作为后期开展网络课程评价的数据源。对于前者，收集的数据量一定要大， 这样才能保证所发现规则的有效性和合理性，这部分的数据在经过处理、转换等系列操作 后，最终是流向训练样本集数据库中。对于后者，数据量可以较小，比如说可以是几十条， 这部分的数据在完成数据分析后，得到的结果信息在存入评价结果库中的同时也将其添加到 训练样本集数据库。由此可见，训练样本集库是在不断扩充的随着训练样本集库的不断扩 充，系统提取的规则也会愈发科学合理。 2 数据集成 将多文件或多数据库运行环境中的数据进行合并处理。 3 数据选择 为知识发现的目标搜索和选择有关的数据这包括不同模式数据的转换和数据的统一和 汇总。 数据选择的目的是辨别出需要分析的数据集合缩小处理范围，提高数据挖掘的质量。 4 数据清理 解决语义模糊性，处理数据中的遗漏和清洗脏数据等。比如，若一份问卷中某选项未填， 可根据其他选项的填写情况求平均后进行填充；若问卷中大部分的选项都未填，可以丢弃该 份问卷。这样可以减少数据库的容量和提高数据库处理的效率。 5 数据转换 对数据编码，数据库中字段的不同取值转换成数码形式将有利于搜索。例如为了处理 的方便，我们可以将“好”对应数值4 ，“较好”对应数值3 ，“一般”对应数值2 ，“差”对 应数值1 。 6 数据分析( 基于d m ) 在数据分析模块中，可以综合运用模糊集、粗集、遗传算法等技术和方法，从数据库中 发现有用的模式或知识。例如：网络课程评价中的数据分析模块可以基于模糊综台评判方法 完成分数和等级的给定。基于租集完成自动评语生成。 7 结果表达与解释 根据最终用户的决策目的对提取的信息进行分析，把最有价值的信息区分出来，并且通 过决策支持工具提交给决策者。这一步骤的任务不仅是把结果表达出来，还要对信息进行过 滤处理。 2 0 第二章数据挖掘技术在网络课程评价中的应用模型 8 数据训练测试( 基于d m ) 该模块从样本集数据库中取数据作为训练样本来挖掘一些形如x y 的蕴涵式( 如：教 学设计= “很好”；等级= “优”) ，即关联规则，并定期指导指标权重的修正。 对样本集数据库进行训练测试后，发现的有效规则存入规则库，这些规则可以作为艏 期进行数据分析的依据，如作为系统自动判定等级( “优”，“良”，“中”，“差”) 的依据。 图2 - 1 所示模型在关联规则发现、基于d m 的评价数据分析及基于d m 的指标体系修 正三个方面应用了数据挖掘技术。数据挖掘的技术中，决策树方法、神经网络方法、粗集方 法、覆盖正例排斥反例方法、概念树方法、遗传算法、公式发现、统计分析方法、模糊论方 法、基于案例的推理、聚类、b a y e s 分类、关联规则挖掘、证据理论、可视化方法是1 5 种 目前常用的、有代表性的。这些方法和技术从不同的角度进行数据挖掘和知识发现，具体使 用哪一种，要根据实际的应用环境进行选择。本论文根据网络课程评价的特点，选择使用了 模糊论的方法以及目前广受关注的粗集方法。提出了网络课程评价中基于粗集的关联规则挖 掘、基于粗集的指标权重动态调整以及基于关联规则的模糊综合评价三个应用方面。这些内 容将在本文第三章、第四章、第五章分别进行介绍。 2 1 第三章嘲络课程评价中的关联规则挖掘 第三章网络课程评价中的关联规则挖掘 我们在进行网络课程评价时，必须要依据一定的评价标准进行分数或者等级的判定。那 么，哪些因素对决定晟终的评定分数或者等级可能有影响? 是否其中存在着冗余的或不相容 的知识? 如果存在冗余成分，如何区分开并消除它? 本章将目前广受关注的粗集理论及方法 引入网络课程评价中，结合一个网络课程评价信息系统实例探讨了关联规则挖掘的方法， 并用v b 开发了相应的关联规则挖捌系统。 第一节关联规则的基本概念t ，1 在数据挖捌领域，关联规j i ! l j 的挖掘有着广泛的应用背景。关联规则的挖掘是由r a g r a w a l 等人提出米的。关联规则是描述数据库中数据项之间某种潜在关系的规则，它已成为数据挖 掘中非常重要的一个方向。 关联规则的基本概念： 设i = “，k ，i 。) 是二进制文字的集台，其中的元素称为项( i t e m ) ，i 为数据项集。m 为 数据项集的氏度。长度为k 的数据项集称为k 维数据项集，简称为k 项集( k i t e m s e t s ) 。 一个事务t ( t r a n s a c t i o n ) 是数据项集l 中的一组项目的集合，即t i 。每一个事务赋予 一个唯一的标识符t i d 。所有事务的全体就构成一个事务数据库d 。 简单的讲，一个关联规则是形如x y 的蕴涵式，其中x c i ，y c i 并且x n y = q ) 。x 称 作规则的前提，y 是结果。例如，( ( a l = 2 v a l = 3 ) a ( a 2 = 1 ) ) 一( a s = d 3 ) 是一条关联规则，在 表3 - 1 的信息系统实例中，它表达了这样+ 个信息：对于课程内容得分为2 分或3 分，并且 教学设计得分为1 分的网络课程，可以直接得出该课程对应的总评等级为d 3 一级。 产生关联规则的算法很多，比较经典的有a p r i o r i 算法，在经典a p r i o r i 算法基础上，产 生了很多对该算法进行优化的算法以及脱离a p r i o r i 算法的方法。基于粗集的知识理论不需 要预先给定某些特征或属性的数量，可从现有的数据出发给山知识的简化和i 相对简化，为处 理不精确、不完全信息提供了一种更符合人类认知的知识理论。f 面介缁基于粗集的关联规 则挖掘方法及其在网络课程评价中的应用过程。 第二节基于粗集理论的关联规则挖掘模型 一、粗集理论的几个相关概念嗍 粗集理论是由波兰数学家z p a w l a k 住8 0 年代初提出的，是一种处理模糊羊不精确性问 7 i 蔡伟杰，张晓辉，朱建秋。米扬勇关联规则挖掘综述h t t p w w w d m g r o u p o r g c n d w l h t m “i 划同i 埘等数据挖掘技术及j # 施用北京：国防：_ i = 业出版社，2 0 0 0 年 2 2 第三章网络课程评价中的关联规则挖掘 题的新型数学r 具。他针对边界线区域思想提山了粗集，并把无法确认的个体都归属于边界 线区域，而这种边界线区域被定义为上近似集和下近似集的差集。粗集理论在