·66 智能系统学报 第9卷 上下文规则。 Javascript脚本控制客户端的用户输入。采用CC/PP 识别设备增强系统适应性。下面简单介绍系统流程。 4 系统原型及实现 通过用户的注册获取用户的上下文信息（姓 4.1系统框架 名、学院、系别等)和部分的学习偏好（如学习风格 为了检验所提方法的有效性和可行性，研发了 期望的学习时间等)，并存入上下文数据库。在用 一个面向本科生《数据结构》课程的系统原型，其框 户登录时，获取其设备上下文（移动客户端或计算 架结构如图3所示。系统主要由上下文感知、自适 机)、网络(GSM、互联网)、当前时间、天气等，并推 应个性化学习、自适应导航、上下文学习交互和学习 送给学习控制模块和学习交互模块。如果用户不是 评价5个部分组成。上下文感知部分描述了上下文 首次登陆，则显示上次学习的内容及其知识状态：否 的获取及作用机制，将原始的上下文数据转化为易 则，将知识图以图形和树形结构的方式呈现给用户。 于使用的上下文信息，结合用户的学习个性，生成个 通过获取用户的学习目标等学习上下文，系统自动 性化的学习图，并结合反馈信息对学习图进行调整 生成合适的目标知识图，并提供学习序列建议和调 和优化。在学习过程中，自适应导航可提供灵活的 整操作按钮。在学习过程中，用户可按照此学习序 导航策略，在满足学习者的“自由”浏览的同时，也 列进行浏览和学习，也可以选择其他感兴趣的学习 提供学习序列的建议。最后由学习交互模块负责处 内容，系统将其学习过的内容及其测试情况自动记 理用户的各种上下文环境下的学习行为，提高交互 录到对应的学习者知识图。在学习的整个过程中， 的自然性和智能性。学习评价模块用于获取反馈信 系统会对各种上下文命令进行处理，并在上下文条 息，并进行学习效果评估和及时更新学习者的知识 件满足时，执行合适的上下文触发行为。表1列出 状态，以进行学习的优化和调整。 了原型系统中实现的部分上下文命令。对于用户的 自适应个性化学习 上下文学习交互 其他各种学习行为，则依据约束规则进行处理。对 自适应 学习控制 导航 行为控制 于完成测试的知识点，系统自动更新用户的知识状 个性化学习 上下文命令 态，并依据式(1)更新其学习能力，用于后续的学习 图成生 LGY 序列生成。 上下文触发行为 表1部分上下文命令 学习图优化 学习 上下文学习行为 用户 Table 1 Partial contextual commands 评价 KAG 命令名 描述 系统动作 上下文感知 领域学生 触发器 上下文访问 规则 自动将问题分发给潜在 模型 模型 控制接口 库 帮助者，包括正在学习或 AskQuestion发起求助 者已经学习过同一知识 上下文 上下文 上下文 推理 生成 点的其他学习者。 知识库 环境信息 将回答以适当方式推送 ReplyQuestion参与求助 给求助者。 图3系统架构 将讨论邀请分发给主题 Fig.3 Infrastructure of the prototype StartDiscussion发起讨论圈 相关者，即学习过相同知 4.2原型系统实现 识点的其他学习者。 采用B/S架构进行开发，采用的开发平台为 将参与者排序，并以适当 TakeDiscussion参与讨论圈 JDK1.6+Eclipse3..7,数据库采用SQL Server2005, 方式推送给求助者。 Web服务器采用Apache Tomcat7.0。系统充分地支 查看自身学习状查看自己的知识状态、排 CheckMe 持对上下文的感知和利用，并根据不同的上下文提 况 名、成绩等。 供个性化的学习服务。 查看当前学习人数最多 HotTrends 查看热点 采用Javabean进行服务器端各模块的开发，用 的知识点。 JSP控制用户界面的动态生成。采用Applet实现客 查看在线的其他学习者， GetEnviron 查看周围环境 户端的图形显示及与服务器端的数据交换，用 在线人数，学习方向等。上下文规则。 ４ 系统原型及实现 ４．１ 系统框架 为了检验所提方法的有效性和可行性，研发了 一个面向本科生《数据结构》课程的系统原型，其框 架结构如图 ３ 所示。 系统主要由上下文感知、自适 应个性化学习、自适应导航、上下文学习交互和学习 评价 ５ 个部分组成。 上下文感知部分描述了上下文 的获取及作用机制，将原始的上下文数据转化为易 于使用的上下文信息，结合用户的学习个性，生成个 性化的学习图，并结合反馈信息对学习图进行调整 和优化。 在学习过程中，自适应导航可提供灵活的 导航策略，在满足学习者的“自由” 浏览的同时，也 提供学习序列的建议。 最后由学习交互模块负责处 理用户的各种上下文环境下的学习行为，提高交互 的自然性和智能性。 学习评价模块用于获取反馈信 息，并进行学习效果评估和及时更新学习者的知识 状态，以进行学习的优化和调整。 图 ３ 系统架构 Ｆｉｇ．３ Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｏｔｏｔｙｐｅ ４．２ 原型系统实现 采用 Ｂ ／ Ｓ 架构进行开发，采用的开发平台为 ＪＤＫ１．６ ＋Ｅｃｌｉｐｓｅ３． ７，数据库采用 ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ ２００５， Ｗｅｂ 服务器采用 Ａｐａｃｈｅ Ｔｏｍｃａｔ ７．０。 系统充分地支 持对上下文的感知和利用，并根据不同的上下文提 供个性化的学习服务。 采用 Ｊａｖａｂｅａｎ 进行服务器端各模块的开发，用 ＪＳＰ 控制用户界面的动态生成。 采用 Ａｐｐｌｅｔ 实现客 户端的 图 形 显 示 及 与 服 务 器 端 的 数 据 交 换， 用 Ｊａｖａｓｃｒｉｐｔ 脚本控制客户端的用户输入。 采用ＣＣ／ ＰＰ 识别设备增强系统适应性。 下面简单介绍系统流程。 通过用户的注册获取用户的上下文信息（ 姓 名、学院、系别等）和部分的学习偏好（如学习风格、 期望的学习时间等），并存入上下文数据库。 在用 户登录时，获取其设备上下文（移动客户端或计算 机）、网络（ＧＳＭ、互联网）、当前时间、天气等，并推 送给学习控制模块和学习交互模块。 如果用户不是 首次登陆，则显示上次学习的内容及其知识状态；否 则，将知识图以图形和树形结构的方式呈现给用户。 通过获取用户的学习目标等学习上下文，系统自动 生成合适的目标知识图，并提供学习序列建议和调 整操作按钮。 在学习过程中，用户可按照此学习序 列进行浏览和学习，也可以选择其他感兴趣的学习 内容，系统将其学习过的内容及其测试情况自动记 录到对应的学习者知识图。 在学习的整个过程中， 系统会对各种上下文命令进行处理，并在上下文条 件满足时，执行合适的上下文触发行为。 表 １ 列出 了原型系统中实现的部分上下文命令。 对于用户的 其他各种学习行为，则依据约束规则进行处理。 对 于完成测试的知识点，系统自动更新用户的知识状 态，并依据式（１）更新其学习能力，用于后续的学习 序列生成。 表 １ 部分上下文命令 Ｔａｂｌｅ １ Ｐａｒｔｉａｌ ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌ ｃｏｍｍａｎｄｓ 命令名 描述 系统动作 ＡｓｋＱｕｅｓｔｉｏｎ 发起求助 自动将问题分发给潜在 帮助者，包括正在学习或 者已经学习过同一知识 点的其他学习者。 ＲｅｐｌｙＱｕｅｓｔｉｏｎ 参与求助 将回答以适当方式推送 给求助者。 ＳｔａｒｔＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎ 发起讨论圈 将讨论邀请分发给主题 相关者，即学习过相同知 识点的其他学习者。 ＴａｋｅＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎ 参与讨论圈 将参与者排序，并以适当 方式推送给求助者。 ＣｈｅｃｋＭｅ 查看自身学习状 况 查看自己的知识状态、排 名、成绩等。 ＨｏｔＴｒｅｎｄｓ 查看热点 查看当前学习人数最多 的知识点。 ＧｅｔＥｎｖｉｒｏｎ 查看周围环境 查看在线的其他学习者， 在线人数，学习方向等。 ·６６· 智 能 系 统 学 报 第 ９ 卷