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ｅ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ在个性化学习中的研究和实现 　　摘要：本文以网络教学中的个性化学习作为研究内容，分析了如何根据学习者学习特征，网络教学系统自动调整教学资源的内容，从而达到为学习者提供符合个人特征的教学资源的效果。 　　关键词：e-Learning；个性化学习；知识库；数据挖掘；个性化服务 　　中图分类号：G642 文献标识码：A 　　文章编号：1672-5913(2007)18-0157-03 　　 　　1引言 　　 　　智能e-Learning网络学习平台是以建构主义教学理论为依据，利用人工智能技术，实现个性化教学的系统。 　　本文介绍学习者个性化学习表现方式和影响因素、设计智能e-learning平台的系统结构，探讨该平台在个性化学习中的具体应用，根据学习者特点实现学习内容及学习策略自适应控制，达到提高教学效果的目的。 　　 　　2个性化学习表现方式和影响因素 　　 　　2.1学习方式与学习者认知风格的关系 　　学习风格是个体在一定的生理特性的基础上，受心理发展、社会环境和教育的影响，在长期的学习活动中逐步形成的。其中，对学习时间的偏爱、感知觉通道的偏好以及认知风格的差异，与基于网络的学习时间的选择、学习内容的呈现、学习过程有着密切的关系。例如：学生感觉通道若是听觉型，则喜欢听而不喜欢读；学习方式维度若是实践型，则教学内容在理论教学基础上多补充实践型案例；人格类型特征若属于精力支配型，则学习时间可能无规则，学习动机兴趣支配。 　　2.2 学习效果与学习者已有的认知结构的关系 　　认知结构，是指学习者已经具备的知识及其组织结构，即学习者在学习过程中对学科内容及结构的整体把握与掌握程度。学习者在学习过程中对内容的理解和掌握程度，取决于他们对某个知识点特征以及与这个知识点相关内容特征的把握。 　　2.3 学习态度与学习者元认知水平的关系 　　元认知是指学习者对自己认知过程的认知。由于大多数学习者学习思维仍处于传统教学中的被动地位，不会发掘自己的元认知技能来完成自主学习，所以，在学习过程中不能积极有效应用学习策略帮助知识的理解和掌握。 　　综上所述，若要实现基于e-Learning的个性化学习，智能e-Learning的学习内容和学习策略必须适应以上各种学习者认知风格、学习者认知结构和元认知水平的不同需求。 　　 　　3智能e-Learning平台的系统设计 　　 　　随着多媒体技术的发展，学习内容基本上都是以超媒体的形式制作，智能e-Learning平台就是通过学习管理系统根据学习者已有的知识水平、认知风格和元认知水平选择和适应不同的学习内容。为评测学习者的学习个性，我们在学习管理系统中引入了知识库和推理机。 　　系统由人机界面、数据库、推理机和专家知识库几部分组成。其总体模块和流程设计如图1所示。 　　 　　数据库包括学生信息数据库和学习内容数据库，通过它的管理系统接受、存储、提供、修改学生和学习资源数据；知识库通过它的管理系统存储、提取、修改推理模型；推理机是系统的核心执行机构，它实际上是对知识进行解释的程序，根据知识的语义，对按一定策略找到的知识进行解释执行，并把结果记录到数据库的适当空间中；人机界面是用户和系统之间交互的部分。为了解决某个问题，用户通过人机界面发出指令，数据库管理系统会根据指令把数据存入数据库或修改数据库里的数据，知识库管理系统根据用户的指令从知识库中提取模型，并从数据库那里提取相关数据进行运算并推理。 　　其核心模块功能如下： 　　1) 学生信息采集模块。包括个人基本资料采集、学习行为采集和学习基础采集。个人基本资料需要采集个人的基本信息和学习习惯信息；学习行为采集模块需要采集学生在学习过程中的学习时间、认知方式等信息；学习基础采集模块需要采集具体课程的直系知识和旁系知识掌握情况。这些采集在人机会话过程中由系统自动获取。 　　2) 推理机。这是整个系统的核心，它根据学生信息采集模块获取的个人信息数据库和学习个性评价推理规则知识库，推理诊断学习者的认知风格、已有的认知结构、元认知水平，得到个人个性评估概图，它可以是几种个性学习类型的混合体。 　　3) 个性化课件生成模块。针对学习者的学习类型，通过学习策略知识库调取相关学习策略，结合具体学习内容资源为学习者个体建立个性化服务的课程体系 (包括课件内容、课件展示方式、自测题库) 。 　　4) 学习内容采集模块：包括课程知识和相关知识资源采集。 　　 　　4关键技术及实现 　　 　　4.1知识库 　　知识库存储学习个性诊断规则和学习策略，是智能e-Learning系统的核心。 　　(1) 学习个性诊断规则知识库 　　库中存放系统获得的与学习者认知风格、已有认知结构和元认知水平诊断的