第1期 蒋艳荣，等：上下文感知驱动的自适应个性化学习及交互 ·67. 图4为用户登录后的界面，显示了领域知识图 资源配置。例如，将与图书馆相关的信息，包括该用 和用户点击的知识点的学习状态。图中用不同的颜 户预订的书籍到库、图书馆发布的通知等信息推送 色区分各知识点的学习情况。图5为用户在学习过 到学习界面上方，将与时间相关的提醒信息也进行 程中，选择新的学习目标“二叉树的线索化”后，系 显示，同时给出用户在该地点的历史学习信息，并恢 统自动生成的学习图。图中，虚线箭头为知识点之 复上次的学习状态。 间的前提关系，左边4个节点是已经学习过的知识 发起问愿 点，中间的K612为当前学习的知识点，剩余节点为 关襄知识点： 未学知识点。中间部分为系统给出的学习序列建 回三前如识点，二又树的线常气信13) 议，用户可点击相应的操作按钮进行调整。下面部 国国户入：■ 分为当前知识点的初步介绍，用户可转入对此知识 是交川象： 点的详细学习，另外，也可点击学习序列的某个感兴 趣的知识点进行学习。 用户何 B王儿能时印好铁用学学月系线1 ☒ LhGW 打馨时 图6用户发起问题 本北 Fig.6 Interface of asking questions [装发经]尼置2：委书你学习开线 图4用户登录后的知识图及状态界面 【裙层I:a大自L:时内T阳用有成大g 安空定店意： Fig.4 Interface of KAG and knowledge status after login 值的a [W士A后委州日下中4：行收-天中字清大草时国新：e 时重青屋等边官下力平郑卫在的比 @:三精是 正在学习 R点学习.又利非求四动》 已经学习过 @3化 写香汉表的前店厚美 闲家切拉闲®铜间发码s#桃紫视 fa1回 未学习 图7上下文感知配置 年t带致> Fig.7 Interface of contextual configuration 对知a序洲钠量作，德划们得 5结束语 为了实现个性化的学习和交互，以及提高适应 经新布位二三汉中4+性-之西以级一之 性，引入上下文感知计算，提出一种上下文感知环境 图5学习图及学习界面 下具有适应性的个性化学习及交互方法。详细讨论 Fig.5 Interface of LG and learning 了知识图的生成和操作、以知识图为中心的自适应 学习导航和学习序列生成。通过上下文及其变化对 图6为用户发起提问的界面，所提问题的关联 学习决策和交互的影响，最终生成符合用户学习需 知识点默认为当前知识点，但用户也可以选择输入 要和个性化特点的学习内容、方式和交互行为，以提 其他知识点。在选择问题的转发对象时，默认为由 高用户的体验。为了验证所提方法的可行性和有效 系统根据知识感知上下文自动地选择，但也提供了 性，进行了原型系统的开发，并应用于本单位的《数 用户参与确定的交互方式。 据结构》课程教学中，作为辅助教学的平台，目前原 图7为以物理上下文“location=library&time= 型系统的实际应用效果良好。 13:00”触发的一个上下文感知学习配置的界面。 下一步的工作包括对所提方法进行完善和优 系统根据该上下文预测将来的行为，并进行合理的 化，并针对原型系统的实际应用情况，加强用户界面图 ４ 为用户登录后的界面，显示了领域知识图 和用户点击的知识点的学习状态。 图中用不同的颜 色区分各知识点的学习情况。 图 ５ 为用户在学习过 程中，选择新的学习目标“二叉树的线索化” 后，系 统自动生成的学习图。 图中，虚线箭头为知识点之 间的前提关系，左边 ４ 个节点是已经学习过的知识 点，中间的 Ｋ６１２ 为当前学习的知识点，剩余节点为 未学知识点。 中间部分为系统给出的学习序列建 议，用户可点击相应的操作按钮进行调整。 下面部 分为当前知识点的初步介绍，用户可转入对此知识 点的详细学习，另外，也可点击学习序列的某个感兴 趣的知识点进行学习。 图 ４ 用户登录后的知识图及状态界面 Ｆｉｇ．４ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｏｆ ＫＡＧ ａｎｄ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｓｔａｔｕｓ ａｆｔｅｒ ｌｏｇｉｎ 图 ５ 学习图及学习界面 Ｆｉｇ．５ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｏｆ ＬＧ ａｎｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ 图 ６ 为用户发起提问的界面，所提问题的关联 知识点默认为当前知识点，但用户也可以选择输入 其他知识点。 在选择问题的转发对象时，默认为由 系统根据知识感知上下文自动地选择，但也提供了 用户参与确定的交互方式。 图 ７ 为以物理上下文“ｌｏｃａｔｉｏｎ ＝ ｌｉｂｒａｒｙ ＆ ｔｉｍｅ ＝ １３：００”触发的一个上下文感知学习配置的界面。 系统根据该上下文预测将来的行为，并进行合理的 资源配置。 例如，将与图书馆相关的信息，包括该用 户预订的书籍到库、图书馆发布的通知等信息推送 到学习界面上方，将与时间相关的提醒信息也进行 显示，同时给出用户在该地点的历史学习信息，并恢 复上次的学习状态。 图 ６ 用户发起问题 Ｆｉｇ．６ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｏｆ ａｓｋｉｎｇ ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ 图 ７ 上下文感知配置 Ｆｉｇ．７ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｏｆ ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ ５ 结束语 为了实现个性化的学习和交互，以及提高适应 性，引入上下文感知计算，提出一种上下文感知环境 下具有适应性的个性化学习及交互方法。 详细讨论 了知识图的生成和操作、以知识图为中心的自适应 学习导航和学习序列生成。 通过上下文及其变化对 学习决策和交互的影响，最终生成符合用户学习需 要和个性化特点的学习内容、方式和交互行为，以提 高用户的体验。 为了验证所提方法的可行性和有效 性，进行了原型系统的开发，并应用于本单位的《数 据结构》课程教学中，作为辅助教学的平台，目前原 型系统的实际应用效果良好。 下一步的工作包括对所提方法进行完善和优 化，并针对原型系统的实际应用情况，加强用户界面 第 １ 期 蒋艳荣，等：上下文感知驱动的自适应个性化学习及交互 ·６７·