近年
、教育の情報化、個別化教育、K12などの新たな概念の導入により、これまでと同様に教育手法も情報化・知能化へと変化しており、強い関心が寄せられています。しかし、現在市販されている推薦システムは、学生に教材を推薦する際に学生の個別の知識習得ニーズに対応できておらず、推薦効果が十分ではありません。同時に、この情報のデジタル化という新しい学習方法は、生徒に利便性をもたらす一方で、情報の冗長化や帳票の眩しさによるシステム検索の困難さなど、多くの問題ももたらしています。
この問題を解決する鍵となるのが、さまざまなユーザーの多様なニーズに合わせたパーソナライズされた学習推奨システムです。このシステムは、ナレッジ マップのパーソナライズされた学習推奨システムに基づいており、バックグラウンド データベースとして MySQL を使用し、システムのフロントエンド ページのデザインを実現するために HTML テクノロジを使用し、バックグラウンド テクノロジとして Python を使用し、完了するために Django フレームワークを使用します。システム全体のインターフェース表示とデータ対話。ナレッジ グラフのパーソナライズされた学習推奨システムに基づいて、インターネット上には非常に多くの学習リソースがあるため、学生が学習する必要のある知識ポイントを簡単かつ迅速に見つけるのは困難です。システムを実現するために必要な主な機能モジュールは、ユーザーモジュール、ユーザー行動収集モジュール、パーソナライズドレコメンドモジュール、バックグラウンド管理モジュールの4つです。このシステムを使用すると、ユーザーは最小限の時間と労力で必要なものを正確に見つけることができ、効率を最大化できます。
キーワード: レコメンデーション システム、パーソナライズされた学習、Django、ナレッジ マップ
概要
近年、教育の情報化、個別化教育、K12などの新たな概念の導入により、教育手法は情報化、知能化へと変化しており、学生は時間や時間に制約されない学習法に強い関心を持っています。場所。しかし、既存の市場の推薦システムは、学生に教材を推薦する際の学生の個人的な知識獲得要求を満たしていないため、推薦効果が満足できるものではない。同時に、このデジタル情報の新しい学習方法は、生徒に利便性をもたらす一方で、情報が錯綜し、帳票がまぶしく、システムの検索が困難になるなど、多くの問題ももたらしています。この問題を解決する鍵となるのが、あらゆるユーザーのあらゆるニーズに応えるパーソナライズされた学習推奨システムです。ナレッジ マップに基づくパーソナライズされた学習推奨システムは、バックグラウンド データベースとして MySQL、システムのフロント ページを設計するために HTML テクノロジ、バックグラウンド テクノロジとして Python、システム全体のインターフェイス表示とデータ インタラクションを完了するために Django フレームワークを使用します。ナレッジマップに基づくパーソナライズされた学習推奨システムは、インターネット上に学習リソースが多すぎて、学生が学習する必要のある知識ポイントを簡単かつ迅速に見つけるのが難しいという問題を解決できます。ナレッジ マップに基づくパーソナライズされた学習推奨システムは、バックグラウンド データベースとして MySQL、システムのフロント ページを設計するために HTML テクノロジ、バックグラウンド テクノロジとして Python、システム全体のインターフェイス表示とデータ インタラクションを完了するために Django フレームワークを使用します。ナレッジマップに基づくパーソナライズされた学習推奨システムは、インターネット上に学習リソースが多すぎて、学生が学習する必要のある知識ポイントを簡単かつ迅速に見つけるのが難しいという問題を解決できます。ナレッジ マップに基づくパーソナライズされた学習推奨システムは、バックグラウンド データベースとして MySQL、システムのフロント ページを設計するために HTML テクノロジ、バックグラウンド テクノロジとして Python、システム全体のインターフェイス表示とデータ インタラクションを完了するために Django フレームワークを使用します。ナレッジマップに基づくパーソナライズされた学習推奨システムは、インターネット上に学習リソースが多すぎて、学生が学習する必要のある知識ポイントを簡単かつ迅速に見つけるのが難しいという問題を解決できます。
キーワード: レコメンドシステム; パーソナライズされた学習。ジャンゴ
目次
第 1 章 はじめに
1.1 研究の背景と意義
1.2 国内外の研究状況 1.3 研究内容
と論文構成
第 2 章 関連技術
2.1 HTML と Python 言語
2.2 ナレッジグラフ
2.3 データベース技術
2.4 Django フレームワーク
第 3 章 システム分析
3.1 全体的な要件分析
3.2 機能要件分析
3.2.1 学生データ収集モジュールの機能要件分析
3.2.2 教育リソース管理モジュールの機能要件分析
3.2.3 個別学習推奨モジュールの機能要件分析
3.3 ナレッジグラフに基づく非機能要件分析
3.4 に基づく実現可能なシステムナレッジグラフ パフォーマンス分析
第4章 システム設計
4.1 システム機能設計
4.1.1 ユーザーモジュール設計
4.1.2 ユーザー行動収集モジュール設計
4.1.3 パーソナライズ推奨モジュール設計
4.1.4 バックグラウンド管理モジュール設計
4.2 データベース設計 4.2.1
データベース概念設計
4.2 .2 データテーブルの設計
第 5 章 システムの実装
5.1 システム開発環境
5.2 ユーザーモジュールの実装
5.3 ユーザー行動収集モジュールの実装
5.4 パーソナライズされた推奨モジュールの実装
5.5 バックグラウンド管理モジュールの実装
第 6 章 システムテスト
6.1 システムテスト環境
6.2 ユーザーモジュールのテスト 6.3 ユーザー
行動収集モジュールのテスト 6.4 パーソナライズされた
推奨 モジュールのテスト
6.5 バックグラウンド管理モジュール テスト
第 7 章の概要と展望の
参考資料
謝辞
第 1 章 はじめに
1.1 研究の背景と意義
21 世紀は、これまでの情報化時代、インターネット時代とは異なり、情報技術を基盤とした経済と知識が支配する新しい時代となり、どの国の国力も総合的かつ全体的なものとなっている。社会現象は教育レベルとテクノロジーの共通の発展によって決定されます。しかし、現在の教育テクノロジーの優位性から判断すると、不変の教授法は高等教育人材に対する社会のニーズを完全に満たすことができていない一方、新時代の情報ベースのオンライン教育は高度な人間成長能力を発揮しています。現代の遠隔教育システムの誕生は、伝統的な中国の教育と教授法の革新的な活力と強い創造性、そして新興市場におけるそれらの発展に大きな影響を与えるでしょう[1]。
新時代の情報基盤型オンライン学習は、学生が地理的制約から解放され、いつでも、都合のよい場所で、オンラインで学習することができ、優れた膨大な教育資源を得ることができ、学生に学習の時間、空間、リソースを提供します。これまでとは異なり、学生の流動性や学生の学習への参加を向上させ、学生の知識・能力・資質の向上を図っていくことが当然必要である。現代の遠隔教育教育は、学習の普及と対象化を促進し、社会全体の質を向上させるためのより幅広い舞台を提供し、継続的な生涯学習の発展のための重要なツールです[2]。このトピックの研究は、「情報過多」によってユーザーに引き起こされる不便に対処するためにより役立つ可能性があります。ユーザーが興味のある学習リソースをより効率的かつ便利に入手できるようにします。
1.2 国内外の研究状況
現段階で、中国の教育はインターネット体験集団全体の心理と教育組織の方法について正しく合理的な分析と研究を実施し、それに対応する最近の状況を把握している。特徴的な性格に適した学習ネットワーク学習プラットフォーム計画は、情報科学の研究テーマとして非常に人気がありますが、そのほとんどはまだ実験研究と分析の段階にあり、広く使用されていません。類似のプラットフォームと比較して独自の学習に関する Web サイトがいくつかありますが、ほとんどの点でまだ多くの欠陥や不完全な点があります。したがって、多くのインターネット プラットフォームは学習者の性格特性の決定を無視しています [3]。
海外では、特徴的な指導に対応したオンライン教育プラットフォームと比較して、ロシアのサンクトペテルブルクハイテク大学コンピューターサイエンス学部インテリジェントコンピューターテクノロジー学科によって研究、発明された遠隔インテリジェント家庭教師システムが、人工知能技術研究所。一部の指導システムでは、コンテンツを小さなモジュールに分割し、小さなステップでの学習を促進します。別のレベルでは、学習プラットフォームは生徒自身の学習能力や知識、生徒間の相互作用や学習方法を気にしません。教育現場では、学習者が自らの学習状況をしっかりと把握することが難しいことが多く、インターネットを活用した特色ある学習を行うことはさらに困難です[4]。
1.3 研究作業と論文の構造
まず、システムは、さまざまなユーザーのさまざまなニーズに応じて、適切な学習リソースをプッシュします。同時に、ユーザーが自分の欠点を認識して補うためのプラットフォームを作成し、ユーザーの学習能力を向上させることができます。システムには通常、次の 4 つのモデル ブロックが含まれます。第一に、ユーザーモジュール：個別の個人ユーザーについて、初めてログインするユーザーは、ログインする前に自分のユーザーを登録する必要があります。登録後、一定期間後に個人情報を改善および変更することができます。第二に、ユーザーの行動の取得モジュール：個々のユーザーは、閲覧した学習教材を評価および評価したり、お気に入りの教材を収集または削除したりすることができます; 3番目、個人化された推奨モジュール：ユーザーは登録してホームページに入った後、ユーザーの興味に応じてシステムを表示できます趣味によって推進される学習教材、4 番目は、プラットフォーム管理者にユーザー自身の情報と学習リソース情報を管理する権限を与えるバックグラウンド管理モジュールです。
本論文は、システム構築に必要な主要技術から、システムの実現可能性分析、システムの機能性能・非機能性能分析、設計システムの詳細、システムの詳細まで、ネットワークプラットフォーム全体で公開されている学習リソースの根拠のないデータベースを利用しています。全部で7部構成です。
第 1 章の紹介。この論文は、このテーマの国内外の研究背景から始まり、国内外の状況とパーソナライズされた学習推奨システムの開発動向に基づいて、研究と発明の問題点を説明し、最後にこのテーマの主な研究が何であるかを表現します。
第 2 章は関連技術です。初めに、パーソナライズされた推薦システムについて簡単に説明し、その後、パーソナライズされた学習システムを実現するために必要なフレームワークと関連技術について説明します。
第三章はシステム分析です。まず、システムの実現可能性分析が実行され、次にシステムの機能要件が詳しく説明されます。
第 4 章はシステム設計です。最初にシステム全体の設計プロセスを説明し、次にシステム データベース全体の概念フレームワーク設計のプロセスを説明し、システム データベース全体の概念フレームワーク設計の ER 図を説明し、最後にエンティティを詳細に設計します。データテーブル。
第 5 章はシステムの実現です。開発環境について説明し、ユーザーモジュール、ユーザー行動収集モジュール、パーソナライズされたレコメンドモジュール、バックグラウンド管理モジュールの4つの機能モジュールを実現する方法を詳しく説明します。
第 6 章はシステムテストです。テスト環境を導入し、ユーザーモジュール、ユーザー行動収集モジュール、パーソナライズされた推奨モジュール、バックグラウンド管理モジュールの 4 つのモジュールを注意深くテストし、最終的なテスト結果は当初の期待と一致しています。
第7章は総括と展望です。この主題の研究におけるこれまでの研究とシステムの関連技術的手段を要約し、このシステムの下で拡張できるさらなる研究の方向性と方法を説明します。
第 2 章 関連技術
2.1 HTML と Python
HTML の正式名称は Hypertext Markup Language ですが、20 世紀末、国内のインターネット産業を隆盛させました。しかし、HTML は実際にはプログラミング言語ではありません。名前が示すように、マークアップ プログラミング言語です。まず第一に、テキストの制限を超えて画像、音声、その他の情報を追加でき、HTML は対応するコンテンツを追加して異なる Web ページ間を切り替えることができるため、ハイパーテキストと呼ばれます。また、タグを使用して異なるページを説明するため、はマークアップ プログラミング言語と呼ばれます [5]。
Python は理解しやすく、習得しやすいプログラミング言語です。これまでプログラミング言語を理解したことがない人でも、Python の基本的なプログラミング構文構造を容易に把握することができ[6]、一般的な C プログラミング言語とは異なるため、ポインタや構造体などの基本的な構造は非常に複雑なので、プログラミングの基礎知識が少しある人ならすぐに始められ、わずか 2 ～ 3 日で Python に適用できます。
2.2 ナレッジ グラフ
ナレッジ グラフは、現実世界のエンティティとその関係および属性を記述するセマンティック ネットワークです。人間に近い発想でWeb上の情報を提示する。ナレッジ マップは、検索エンジンの精度を向上させ、質問に答える際に人工知能を置き換え、銀行のクレジット カードの申請詐欺を解決する上で重要な役割を果たします。ナレッジマップは決して突然に出現した技術ではなく、1960年のセマンティックウェブ、知識表現、哲学的概念「オントロジー」の導入など、近年、いくつかの関連技術の相互補完性によって形成されてきました。 1980年にネットワーク、1989年にネットワーク、1998年にはセマンティックWebや自然言語処理技術など知識表現に関連する技術が相互作用してナレッジグラフを形成し、これらの技術の影響と普及により、より多くの分野で活用されるようになりました。さらに多くのフィールド。
ナレッジ グラフは、意味論的な質問応答やインテリジェントな検索に優れていることに加えて、教育の分野でも優れています。教育分野におけるアプリケーションは、主に知識ベースの構築、適応学習、仮想学習アシスタントです。教育知識ベースとは、基本リソース ベースに格納されているさまざまなビデオ、学習リソースのレビューなどを指します。ナレッジ ベースのコンテンツ フレームワークを構築し、ナレッジ ベースのリソースをナレッジ ノードとして設定することで、ナレッジ ベース内のリソース (ナレッジ ポイントも含む) をより効果的に利用できるようになります。知識ポイントを結び付けた後、生徒は適応学習手法を通じて次の学習プロセスに入ります。アダプティブ ラーニングでは、学習者の行動と知識レベルに基づいて生徒のイメージを構築し、ナレッジ グラフを使用して生徒が次に学習すべき知識ポイントを決定します。生徒一人ひとりの学習状況に応じて、難易度の異なるテストを実施します。また、学生の知識ポイントに応じて学習目標とテストの難易度を動的に調整できるため、学生が知識をよりよく習得し、学業成績を向上させることができます。仮想学習アシスタントを使用すると、学習者が一緒に学習することができ、学習者にパーソナライズされた演習と解答を提供するだけでなく、生徒の学習状況に関するタイムリーなフィードバックも提供できるため、システムが生徒の学習状況をタイムリーかつ正確に理解するのに役立ちます。
2.3 データベース技術
MySQL は、無料でオープンなリレーショナル データベースです。ビッグ データの観点から見ると、MySQL は中小規模のデータベース管理に属します。Oracle などの大規模および小規模の情報データベース管理と同様です。機能にいくつかの違いがありますが、大多数の開発者に愛されているため、多くの利点もあります [7]。まず、MySQL は実際のマルチクライアント、マルチスレッドの情報データベース管理サーバーであり、大量の情報を迅速、効率的、安全に保存および管理できます。第 2 に、MySQL は複数のオペレーティング システム プラットフォームのオペレーティング環境にまたがることができるため、開発者にとって利便性が得られます。最後に、MySQL はデータのセキュリティを保証でき、アクセス許可と情報の保存も非常に安全であり、一部の機密情報を漏洩することなくより適切に保存できます [8]。
2.4 Django フレームワーク
Django は、Python 言語で作成されたオープン Web 開発テクノロジ フレームワークで、開発者が Web サイトをより迅速かつ簡単に公開できるようにします。Django フレームワークは、Web の複数の基本コンポーネントを提供し、強力な拡張機能を備えたいくつかの軽量 Web サーバーも統合します。Python Django は、Web サイトの迅速なリリース、構築、展開に適した組み合わせです [9]。
