张庆生　廖敬萍　张丽丽

摘 要：自适应学习平台的专家系统能够为学生推荐符合其能力的知识模块。首先从学生用户日志数据库中增量计算有关两个知识模块关系的特征值，其次相关机器学习方法适用于特征值，从而量化两个知识模块间的关系：知识模块的相似性、相对难度和先行关系，然后采用新的知识模块关系更新专家知识库。若专家系统获得学生完成知识模块的记录数据，并从专家知识库中搜索匹配关于知识模块关系的规则，最后推荐与学生当前知识水平相符的知识模块。基于两个知识模块关系的定量描述和专家系统，设计实现一个为学生提供个性化学习路径的自适应学习平台原型。

关键词：自适应学习平台；专家系统；知识模块；推荐

中图分类号：TP343 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2016）08-00-02

0 引 言

网络学习平台有大量的知识模块，例如有关学习内容的网页、学习资料视频、练习题目等。然而，若无恰当的外部帮助，学生容易在学习过程中感到困惑，无人为其解决学习中遇到的问题，最终放弃学习目标。为了解决网络学习平台单一阅读的学习模式，领域专家引入了很多方法，如学生之间的交互、学生与教师之间的交互、推荐优秀学习伙伴等。此外，一项重要的机制是自适应，它采集并分析有关学生知识水平、学习过程的实时数据，基于数据分析的结果，提供学生期望的知识模块，形成一条适合学生当前知识水平的个性化学习路径[1]。……