導(dǎo)語：數(shù)據(jù)挖掘和智能教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要:本文首先討論了現(xiàn)在流行的基于WEB的智能教學(xué)系統(tǒng)的特點和應(yīng)用,其次把數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入系統(tǒng)，為教師制定最優(yōu)教學(xué)策略，改進(jìn)教學(xué)方法，最后對基于數(shù)據(jù)挖掘和WEB的智能教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展做出展望。

關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;模式;教學(xué)

基于WEB的智能教學(xué)系統(tǒng)是通過互聯(lián)網(wǎng)計算機系統(tǒng)提供實時、有效、全面且有針對性的學(xué)習(xí)、診斷。在互聯(lián)網(wǎng)信息通訊高度發(fā)達(dá)的現(xiàn)代社會，包括海量題庫、智能診斷、名師視頻輔導(dǎo)、針對性教學(xué)等特色功能[1]，是更精準(zhǔn)、即時進(jìn)行學(xué)習(xí)診斷和智能化提分的智能教學(xué)系統(tǒng)，能減輕學(xué)生的負(fù)擔(dān)，提高學(xué)生的成績，必將成為提高教學(xué)效率的主流方式。

1智能教學(xué)系統(tǒng)的特點

智能教學(xué)系統(tǒng)（IntelligentTutoringSystem，ITS）是教育技術(shù)學(xué)中重要的研究領(lǐng)域，它借助人工智能技術(shù)，在沒有人類導(dǎo)師指導(dǎo)的情況下幫助學(xué)習(xí)者獲取知識和技能方面起著重要的作用[2]。20世紀(jì)70年代以來，許多國家和地區(qū)都十分重視智能教學(xué)系統(tǒng)的研究、開發(fā)和應(yīng)用。伴隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，智能教學(xué)系統(tǒng)的研究獲得了突破性的成果。很多研究人員將動態(tài)服務(wù)器技術(shù)、機器學(xué)習(xí)推理、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)引入智能教學(xué)系統(tǒng)。智能教學(xué)系統(tǒng)的核心是學(xué)生,發(fā)揮學(xué)生的主觀能動性,將教師關(guān)于課程設(shè)計的想法錄入服務(wù)器作為指導(dǎo)算法,通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送和接受師生的交互任務(wù),幫助學(xué)生興趣的培養(yǎng)和學(xué)習(xí)能力的提高。智能教學(xué)可以智能地發(fā)現(xiàn)學(xué)生和教師在學(xué)習(xí)和教學(xué)中不易發(fā)現(xiàn)的盲點，并智能掃除盲點，可以減輕學(xué)生的學(xué)習(xí)負(fù)擔(dān)，提高教師的教學(xué)效率，最終達(dá)到提高學(xué)生學(xué)習(xí)成績的目的。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，智能教學(xué)系統(tǒng)開發(fā)者必須從心理學(xué)方面充分解析學(xué)生的認(rèn)知行為[3]，并建立最適合學(xué)生的模型，才能選出最佳的教學(xué)策略。智能教學(xué)系統(tǒng)是以學(xué)生為主體,將學(xué)生的主觀能動性充分調(diào)動起來,利用計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及人工智能技術(shù)，使專家思維過程形成開放的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng),代替教師實現(xiàn)一定程度上的最佳教學(xué)方式,積極提高學(xué)生的創(chuàng)造力。隨著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化教育的發(fā)展和普及,智能教學(xué)系統(tǒng)能夠針對每一個學(xué)生提供單獨指導(dǎo)和教學(xué)指導(dǎo),此系統(tǒng)包含多種學(xué)科專業(yè)知識,分析模塊能夠分析學(xué)習(xí)者的特征和習(xí)慣,可自動選擇不同的指導(dǎo)方式實現(xiàn)以學(xué)生為主體的單獨教學(xué)過程。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘（英語：Datamining），還可以叫做資料探勘、數(shù)據(jù)采礦。它是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)中的一個步驟。數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中自動搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性的信息的過程，同時也是一種決策過程，它基于模式識別、統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)。它是對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行查找和解析的計算機輔助處理過程，在這一過程中發(fā)現(xiàn)以前沒有發(fā)現(xiàn)的模式，然后從這些數(shù)據(jù)中挖掘某些隱含的信息，其中包括代表過去和預(yù)測未來趨勢的數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)挖掘可以與用戶或知識庫交互[4]。它通過分析每個具體的數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)庫的大量數(shù)據(jù)中尋找其中的規(guī)律，主要有準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、尋找規(guī)律和表示規(guī)律三個步驟。準(zhǔn)備數(shù)據(jù)是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集合；尋找規(guī)律是用某種算法將數(shù)據(jù)集合所含的規(guī)律挖掘出來；表示規(guī)律是盡量以用戶可以理解的方式（例如可視化）將挖掘的規(guī)律表示出來。數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有聚類分析、異常分析、分類分析、關(guān)聯(lián)分析、特異群組分析和演變分析等等。數(shù)據(jù)挖掘就是利用統(tǒng)計分析和人工智能技術(shù)的應(yīng)用程序，把這些高精尖的技術(shù)封裝起來，使用戶不用自己掌握這些技術(shù)也能完成同樣的功能。對于不同領(lǐng)域的應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘的操作也會有所不同，面對不同的問題和需求，數(shù)據(jù)挖掘過程也會存在明顯的差異。這些綜合因素造成數(shù)據(jù)挖掘在不同領(lǐng)域中的實際應(yīng)用和計劃細(xì)節(jié)都具有的很大的差異。

3數(shù)據(jù)挖掘在基于WEB智能教學(xué)系統(tǒng)中的應(yīng)用

基于WEB和數(shù)據(jù)挖掘的智能教學(xué)系統(tǒng)主要采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對網(wǎng)站上后臺保存的大量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類和分析，挖掘出學(xué)生常用的學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)方式，提供給老師一份詳實的學(xué)生學(xué)習(xí)情況，隨后老師傳送給學(xué)生對應(yīng)的學(xué)習(xí)內(nèi)容，建立起一個智能化、數(shù)據(jù)化的遠(yuǎn)程教育環(huán)境?；跀?shù)據(jù)挖掘的智能教學(xué)系統(tǒng)的核心是數(shù)據(jù)挖掘模塊[5-6]，主要由關(guān)聯(lián)規(guī)則子模塊和分類子模塊組成。利用數(shù)據(jù)挖掘方法對提取的關(guān)鍵特征進(jìn)行數(shù)據(jù)整理和分析，論證各特征值之間的關(guān)系。通過對智能教學(xué)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，同時結(jié)合學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)記錄，準(zhǔn)確提取出符合該學(xué)生自身條件的教學(xué)內(nèi)容，并將這些內(nèi)容進(jìn)行數(shù)字化調(diào)整。和使用各種瀏覽器一樣，在學(xué)生使用智能教學(xué)系統(tǒng)的過程中，一定會留下痕跡記錄(cookie),它會自動記錄下學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，如學(xué)習(xí)的具體內(nèi)容、對不同類別知識的喜好、某個頁面的停留時間、作業(yè)的質(zhì)量情況、考試的成績等等。智能教學(xué)系統(tǒng)具體內(nèi)容來源于知識數(shù)據(jù)庫，由主講教師根據(jù)教學(xué)的實際情況編寫，包含電子文檔、演示文稿、教學(xué)錄像、輔助課件、教案和大綱等多方面的教學(xué)資源，這些信息是智能教學(xué)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，對于學(xué)生的學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)主觀能動性影響巨大。智能教學(xué)系統(tǒng)的教學(xué)策略庫，由主講教師從本身的教學(xué)經(jīng)驗出發(fā)，分析知識點之間的相關(guān)問題，對各個章節(jié)之間的教學(xué)內(nèi)容分布解析，用二維矩陣或三維矩陣的方式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。學(xué)生在經(jīng)過一段時間的學(xué)習(xí)后，根據(jù)其反饋[7-8]的內(nèi)容生成一個動態(tài)的教學(xué)策略矩陣。智能教學(xué)系統(tǒng)的題庫中存放了大量各章節(jié)的試題，主要是客觀題，可用于網(wǎng)絡(luò)作業(yè)和網(wǎng)絡(luò)測試。教師將題目根據(jù)難易程度設(shè)計為不同的級別，如A、B、C、D等，智能教學(xué)系統(tǒng)可以依據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)的實際情況進(jìn)行調(diào)配，同時主講教師也可以通過手動設(shè)置進(jìn)行調(diào)配，不同的學(xué)生采用不同的指導(dǎo)方法，不會因為作業(yè)或測試成績的不理想而使他們學(xué)習(xí)的積極性受到挫傷[9-10]。當(dāng)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立學(xué)生模型的時候，大數(shù)據(jù)信息的采集及數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性極為重要。因為大多數(shù)用戶注冊時并不會填寫真實的個人資料，所以也不會真實地去填寫注冊表信息,基于這種情況,需要將用戶的瀏覽信息與注冊表信息有機地結(jié)合在一起,利用數(shù)據(jù)挖掘的算法來推算用戶的實際資料,做出最有利于用戶的結(jié)果,提高準(zhǔn)確性和真實性，推動智能化教學(xué)的大力發(fā)展。

4結(jié)語

基于數(shù)據(jù)挖掘和WEB的智能教學(xué)系統(tǒng)，使教學(xué)過程智能化、網(wǎng)絡(luò)化以及個性化，而隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，教育領(lǐng)域中的在線學(xué)習(xí)發(fā)揮了越來越重要的作用。將人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和組件技術(shù)等應(yīng)用到計算機輔助教學(xué)中，按照每個學(xué)生的學(xué)歷、需求和自身興趣等特點，利用統(tǒng)計分析方法挖掘擁有的實際信息，對教學(xué)策略進(jìn)行調(diào)整。在教學(xué)過程中能自動生成對學(xué)生的評價，給出教師推理策略和教學(xué)建議。

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作者:田茁 單位:吉林農(nóng)業(yè)大學(xué)信息技術(shù)學(xué)院