基于Web挖掘的个性化教学推荐系统

针对学生网络学习环境设计了一种新颖的个性化教学推荐系统。该系统通过测试学生的学习风格和挖掘Web浏览日志,构造了不同学生学习风格和Web使用习惯的模型。首先利用Item-Based Top-N推荐算法对数据稀疏的学习风格测量数据进行处理,实现对学生学习风格的诊断;然后,采用AprioriAll算法挖掘Web浏览日志中序列频繁集,分析出学生Web使用的常见习惯和兴趣;最后,依据不同的学习风格和Web使用习惯实现学习内容的个性化推荐。模拟实验表明,该推荐系统的设计是可行并有效的,能够很好地符合用户的真实需求。     

基于Web日志挖掘的网上学习行为研究

网络教育要想为学习者提供个性化的指导和服务,必须注重教学过程跟踪,注意对学生学习行为的分析.Web服务器日志中记录了访问者的所有信息,通过数据挖掘的方法可以获得需要的有用知识,并由此得到用户的访问模式.文中使用Web日志挖掘的方法分析学生的网上学习行为,通过数据过滤、用户辨别和会话辨别,采用模糊集和粗糙集的方法获得访问用户的聚类和分类等有用信息.实验证明,通过Web日志挖掘的方法,可以更好地了解学生的学习偏好,提高教学服务质量.     

从Web日志挖掘学生兴趣感知

研究了对W3C的Web日志的数据挖掘,从而分析学生的学习兴趣,提供更好的学习资源。     

基于Web日志的数据挖掘初探

Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面。该文首先介绍了Web日志挖掘产生的背景,然后介绍了Web日志挖掘的基本概念,着重阐述了Web日志挖掘的预处理和日志挖掘算法两个关键技术,最后介绍了Web日志挖掘的应用,提出了其发展方向。     

基于用户行为个性化学习研究

Web日志中包含了大量的用户浏览信息,对Web日志进行分析可以发现用户偏好路径容。本文提出了一种基于Web日志挖掘出用户浏览偏爱的路径,根据路径对应的文档内容提取用户偏爱的主题,并向用户推荐偏爱主题内容,从而为个性化学习服务。     

基于数据仓库的Web日志挖掘技术研究

Web日志挖掘是目前Web挖掘研究的一个重点.针对Web日志挖掘中存在的问题,给出了基于数据仓库技术的Web日志挖掘方案,就数据预处理、数据立方体设计及数据挖掘技术的应用进行了较为深入的探讨.并以一个Web站点日志为例,详细阐述了Web日志数据预处理、Web日志立方体设计以及数据挖掘算法的实现过程,并实现了一个Web日志多维数据集,能够有效解决Web日志分析中的难题.     

基于用户行为个性化学习研究

Web日志中包含了大量的用户浏览信息,对Web日志进行分析可以发现用户偏好路径容。本文提出了一种基于Web日志挖掘出用户浏览偏爱的路径,根据路径对应的文档内容提取用户偏爱的主题,并向用户推荐偏爱主题内容,从而为个性化学习服务。     

Web日志挖掘系统的设计与实现

设计并实现了一个Web日志挖掘系统,将Web日志挖掘应用到校园网站,对其Web服务器的日志记录进行挖掘,并将挖掘出的模式应用于智能Web站点的构建。     

基于Web日志挖掘的数据预处理应用研究

文章在分析Web日志的基础上,结合西华师范大学计算机学院WWW站点的访问日志,主要论述了在Web日志挖掘前所做的准备工作--数据预处理.数据预处理是整个Web日志挖掘过程的基础和实施有效挖掘算法的前提,在Web日志挖掘中起着重要的作用.     

Web对象访问特征模拟器的设计与实现

Web缓存是一个提高Web性能非常有效的方法，它可以位于网络的不同位置：客户端，代理服务器端，服务器端。研究表明Web缓存命中率可以达到30％-50％。Web缓存在应用中最大的问题就是Web缓存管理，研究Web访问特征是有效进行Web缓存管理的基础。Web日志生成模拟器对于研究Web缓存系统有很大地帮助，目前有两种方法模拟生成Web访问日志：日志驱动方法，数学模拟方法。日志驱动方法利用对历史日志进行变换来模拟生成新的日志，数学模拟方法在充分研究Ⅵ协对象访问特征的基础上，通过建立数学模型来模拟生成Web日志。该文通过分析Web对象访问特征，采用数学模拟方法分别模拟了Web对象高频区及低频区流行度特征，Web对象大小重尾分布特征，Web访问的时间局部性特征；设计并实现了一个Web日志模拟生成器WEBSIM。该模拟器不仅可以模拟生成Web对象访问日志，而且具有较大的灵活性，为进一步研究Web缓存技术和预取技术提供依据。     

基于MSN的英语听说训练WebCT交互学习平台

借鉴加拿大WebCT的教学理念,开发了基于MSN、QQ等即时语音通讯工具的英语听说训练WebCT交互学习平台。该平台基于Direct Sound技术的Web录音平台,可实时记录MSN、QQ等即时语音通讯工具的交际录音,并提供虚拟语音交际教室（MSN交流平台）,实现实时录音功能,为学生训练听说能力提供环境,为教师检测和评估学生的学习情况和结果提供方法与手唆。     

Web挖掘在个性化远程教育中的应用

基于Web挖掘,提出了一种新的个性化远程教育模型。它能充分利用用户Web访问记录,同时结合用户与站点的交互数据进行挖掘,以此来发现学习者的浏览(学习)兴趣,从而改进页面的设计,优化站点结构,更好地满足学习者的个性化需求,提升个性化远程教育的质量。     

Web日志分析系统研究

Web日志分析系统不仅能改进Web网站结构,提高Web服务器性能,而且能识别用户的喜好、满意度,发现潜在用户,增强网站服务竞争力。介绍了Web日志挖掘的各个阶段,设计并实现了一个Web日志分析系统。分析了传统的频繁项集挖掘算法与序列模式挖掘算法的不足之处,根据日志数据的特性,将用户属性引入频繁项目集的生成过程,有效地减少了候选项集的数目,并根据候选集的特点,逐轮压缩数据库。将连续序列引入到ApiroriAll算法的候选集合并过程中,实现了改进算法。通过实验比较了改进算法与传统算法的效率,证明了改进算法的有效性。     

个性化学习系统的聚类技术

基于日志的Web使用挖掘,利用用户访问页面的相关性提出用户兴趣度,并应用于远程教育中数据准备和页面的推荐过程．讨论教学过程中按需学习和因才施教的可行性,介绍聚类算法在预测推荐页面中的设计与应用．实验运行结果表明,该算法是可行和有效的．     

基于SNS的Web协作学习系统设计

随着Web2.0的快速发展,具有社会特征的SNS软件不断涌现,基于SNS平台的Web协作学习逐渐成为一种新型学习模式。提出了一种基于SNS的Web协作学习模式,并结合国内主流的SNS平台进行二次开发,设计了一个面向SNS的Web协作学习系统,主要实现了个人社区、协作学习社区、文件共享和问答系统等模块。实践证明该系统能够实现高效的Web协作和资源共享,能够帮助学习者更好地交流学习心得和分享学习成果,从而增强学习者的学习兴趣和解决问题的能力。     

扩展AL log挖掘日志本体的ILP方法*

为发现Web使用记录中所蕴涵的用户访问模式,在深入分析日志本体中事件间的抽象关系后,提出适用于原子事件和复合事件间整分关系推理的ALC传播规则扩展已有的推理模式,并在此基础上提出一种挖掘日志本体的ILP方法。该方法结合描述逻辑和Horn规则在知识表示和推理过程中互补的特点,采用ALlog混合系统构建知识库,利用约束SLD反驳消解和扩展ALC传播规则从日志本体中学习用户访问模式,达到站点商业智能和个性化的目的。最后给出验证该方法的实例,实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

Enhancing self-perceived effects using Web-based portfolio assessment

This study investigates how implementing a Web portfolio assessment system influences learning effects, including achievement and self-perceived learning performance. The experimental group uses the Web portfolio assessment system, whereas the control group uses conventional assessment. Study subjects are junior high school students in two computer classes. The experimental results are as follows. The Web portfolio assessment system has no significant influence on student achievement. Implementation of the Web portfolio assessment system significantly enhances self-perceived learning performance. The Web portfolio assessment system has different effects on work achievement and self-perceived work performance. The system has no significant effect on improving achievement for poorly and highly motivated students. However, the system is more effective for overall self-perceived learning performance of poorly motivated students than highly motivated students.     

Use of the Web in undergraduate teaching

The use of the World Wide Web in higher education is increasing at an exponential rate. However, little research has been done on the quality and nature of students' learning in a Web based system. This paper discusses the views of students on an experiment at Aberdeen University in which the Web was used to replace face to face lectures. The results suggest that students exercised greater choice of when to study and experienced few problems of lack of access to computers or of technical failures. The experiment appears to have saved students time and not to have involved them in much financial expenditure. The findings as to how the students actually used the Web materials were less encouraging. Most students appear to have printed a paper copy of the Web documents at the earliest opportunity, while only a minority of students went in search of other relevant Internet sites. The experiment suggests that the transition from a traditional to a computer based system will involve considerable investment of time by lecturers new to the Web, in the acquisition of new skills and the preparation of Web materials. The Web has great potential to benefit students' learning but there are few shortcuts to the realisation of this potential.     

在线评测系统的设计与实现

在对目前高校考核学生学习程序设计课程效果的过程中,笔者发现,仅通过卷面考试并不能反映出学生学习的真实效果。程序设计课程的性质和特点决定了它的考核手段——通过让学生动手实践来检验其学习效果。有鉴于此,笔者在了解和学习了众多自动评测系统的基础上,自主开发了能基本满足学生"基于实践"的学习在线评测系统。