网络教育方向选取方法研究范文

本站小编为你精心准备了网络教育方向选取方法研究参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

摘要：针对传统网络教育方向选取方法在向用户推荐网络教育方向中存在选取方法不准确，用户满意度低的问题，提出基于大数据的网络教育方向选取方法。采用基于本体树的个性化网络教育方向推荐算法构建学生特征行为概念本体树和网络教育资源特征概念本体树，对不同网络教育资源本体树的关联度进行计算。给出算法流程模型图，该算法实现过程中将网络教育资源的特征概念与数据库中的网络教育资源进行相似度匹配，实现学生用户对网络教育资源的个性化选择，将学生用户偏好相似度运用到网络教育方向选取过程中，有利于实现网络教育方向的个性化选取。实验结果说明，所提方法可为用户选取正确的网络教育方向，具有较高的准确率和召回率，用户满意度高。

关键词：大数据；网络教育；方向选取；特征概念；本体树；相似度

0引言

随着科学技术的发展，互联网和教育也在逐渐互相融合，网络教育已成为社会进步的发展趋势。将大数据技术运用到网络教育中能逐步完善教育体系改革[1]，革新传统教育在教学中存在时间及空间局限的问题，运用大数据技术处理海量的教学资源，对相关资源进行整合可提高网络教育资源的利用效率。传统平均值的网络教育方向选取方法存在选取结果用户满意度低、选取方法不当的问题，本文提出基于大数据的网络教育方向选取方法，实现用户对网络教育方向的精确选取。

1基于大数据的网络教育方向选取方法

本文基于大数据的网络教育方向选取方法，采用基于本体树的个性化网络教育方向推荐算法，实现网络教育方向的准确选取。本文方法利用本体树对学生用户和网络教育资源采取本体描述，得到学生行为概念和网络教育资源特征概念本体树，将数据挖掘算法运用其中，将用户需要的内容推送给用户，实现网络教育方向的个性化推荐。分别对学生用户和网络教育资源进行本体树构建，可以得到用户对网络教育资源的选择结果，再根据学生用户对网络教育资源的需求将与其相类似的网络教育资源推荐给学生用户。同样的网络教育资源特征概念本体树也会寻找网络资源间的联系[2]，方便学生对网络教育方向进行选择。

1.1构建学生特征行为概念

本体树在大数据环境下，学生用户在对网络教育资源A进行搜索时，学生特征行为概念本体树会将与网络教育资源A相关的教学资源推荐给学生用户，根据学生用户的学习方式和学习时间推送适当的网络教育资源。本文采用OWL本体构建方法构建学生特征行为概念本体树对学生学习的特征进行描述[3]，并对学生行为本体树的相似度进行计算。1.2构建网络教育资源特征概念本体树网络教育资源可以采用网络教育资源特征概念本体树描述，网络教育资源特征对应概念本体树相应的特征概念节点[4]。本文采用OWL本体树构建方法对网络教育资源本体树进行构建，将每一种网络教育资源都描述成网络资源教育本体树，对不同网络教育资源本体树的关联度进行计算。

1.3网络教育方向选取方法流程模型设计和实现

1.3.1方法流程模型图学生用户对网络教学资源A进行搜索时，可以采用网络教育资源特征概念本体树将网络教育资源的特征概念与数据库中的网络教育资源进行相似度匹配[5]，将匹配结果从大到小进行排列构成网络教育资源列表，用于学生用户选取适合自己的网络教育方向，根据自己学习行为寻找适合的网络教育资源类型，最后将网络教育资源列表和适合学生的网络教育资源方向推荐给用户，实现学生用户对网络教育资源的个性化选择[6]。

1.3.2方法实现1）计算特征概念节点相似度2）算法描述1.4网络教育方向选取实现将学生用户的偏好相似度用于基于大数据的网络教育选取过程中，有利于实现网络教育方向的个性化推荐。将每位学生用户的偏好矩阵EQ视为n维向量，通过计算n维向量中余弦夹角的方法，得到学生用户对本文基于大数据的网络教育方向选取方法的偏好相似度[7]。

2实验结果与分析

2.1用户使用情况调查实验为了检测不同用户对网络教育方向选取方法推荐的网络教育资源的主观感受，通过用户满意度调查问卷评估不同方法的用户满意度情况。调查问卷中包括四种情况：情况1：推荐的网络教育资源都非常符合我的兴趣，是我想找的；情况2：推荐的网络教育资源大部分满足我的兴趣；情况3：推荐的教育资源很多不满足我的兴趣；情况4：不知道为什么会推荐这些资源给我，我不感兴趣。实验随机选择某大学的100名学生，发放100份调查问卷，回收100份调查问卷，统计学生对本文方法以及传统平均值网络教育方向选取方法推荐的各项情况的勾选次数。

2.2不同资源数量对准确率和召回率的干扰实验通过准确率检测本文基于大数据网络教育方向选取方法的预测用户行为的查准率，通过离线实验得到方法的准确率，同时实施定量运算。将为用户选取的网络教育资源基于用户是否感兴趣以及方法是否为该用户实施准确选取进行分析。定度。

2.3选取满意度检测用户的满意度是评估网络教育方向选取方法是否满足用户需求的关键参数。实验分别采用本文方法和传统平均值选取方法为用户实施网络教育方向选取服务，基于用户对选取结果满意度的评估。

3结论

本文提出基于大数据的网络教育方向选取方法。实验结果表明，相比传统的平均值选取方法，本文方法提高了用户对选取结果的满意度，增强了网络教育资源的应用价值。

参考文献

[1]彭飞霞.MOOC时代远程教育品牌营销与扩散：兼论教育大数据的调节作用[J].成人教育，2016，36（3）：41⁃46.

作者：杨桢；从传锋 单位：重庆师范大学涉外商贸学院