论文导读：现代远程开放教育的全过程基本上都是通过浏览网站的形式进行的。数据挖掘技术便是最为关键的环节。本文提出并介绍信了把数据挖掘技术应用于现代远程开放教育系统中。对学生提出的问题实现智能化答疑。
关键词：远程开放教育，数据挖掘，应用，智能化
1 前言
现代远程开放教育的全过程基本上都是通过浏览网站的形式进行的，学生在Web上的行为都会产生大量的信息，这些信息在远程教育的全过程中十分宝贵，充分挖掘这些信息及其背后潜在的信息，反馈来指导远程教育中的各个环节，以此来为学生提供个性化的服务内容，增强远程开放教育的竞争力。利用数据库技术来存储管理数据，利用网络和计算机学习的方法来分析数据，从而挖掘出大量的隐藏在数据背后的知识，即数据库中的知识发现---KDD（Knowledge Discovery in Databases），其中，数据挖掘技术便是最为关键的环节。论文参考网。基于远程开放教育将是当前和未来教育的重要辅助系统，本文提出并介绍信了把数据挖掘技术应用于现代远程开放教育系统中。
2 数据挖掘概述
2.1数据挖掘（DataMining）定义
数据挖掘就是从大量存储的数据中，利用模式识别、统计和数学的技术，筛选发现新的有意义的关系、模式和趋势的方法。就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它主要依靠人工智能、机器学习和统计学技术，对数据进行归纳推理，从中挖掘出潜在的模式，预测未来趋势，为决策提供支持。
2.2数据挖掘的主要任务
（1）关联分析。两个或两个以上变量的取值之间存在的规律性称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
（2）聚类分析。聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
（3）分类。分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息。
（4）预测。预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
（5）时序模式。时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。它是用己知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是变量所处时间的不同。
（6）偏差分析。在偏差中包括很多有用的知识，数据库中的数据存在很多异常情况，发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
2.3数据挖掘对象
根据信息存储格式，用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。
2.4数据挖掘技术实施的步骤
（１）确定业务对象。清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有评价，并以用户能理解和观察的方式将发现的知识呈现给用户。
（２）数据准备。这个阶段的工作包括数据集成、数据选择、预分析和转换。要对Ｗｅｂ服务器上的数据进行挖掘，必须研究站点之间异构数据的集成问题，只有将这些站点的数据都集成起来，提供给用户一个统一的视图，才有可能从巨大的数据资源中获取所需的东西。
（３）数据挖掘。这个阶段就是利用数据挖掘工具对经过转换的数据进行挖掘和发现知识的过程。不同的数据挖掘工具有不同的算法，面向不同的分析需求，并且当具体使用操作时，也在一定程度上受到数据分析人员的思维方式和行为习惯的影响。数据挖掘利用人工智能领域中一些已经成熟的算法和技术。如：人工神经网络、遗传算法、决策树方法、邻近搜索算法、规则推理、模糊逻辑、公式发现等来进行数据的挖掘。
（４）结果分析。论文参考网。数据挖掘的结果由分析人员根据发现知识的领域重要性、可信度和支持度等阀值来对发现结果进行评价，并以用户能理解和观察的方式将发现的知识呈现给用户。通常会用到可视化技术。
（５）知识的同化。将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
3 现代远程开放教育系统简介
远程开放教育系统能实现个性化学习、实时教学、实时考试和智能答疑。为每一个接受网络远程教育的学习者提供个性化的学习进程。能根据与当前学习者相类似的学生的学习模式自动地对其后继知识的学习进行预测以及合理推荐，并对学习者的学习过程进行分阶段的评价，依据其绩效信息动态调整其学习难度、练习与测试内容，对学生提出的问题实现智能化答疑，对该学习者薄弱环节进行有效指导，做到因材施教和全天候学习。
远程开放教育系统由用户系统、WEB服务器、应用服务器、数据服务器、用户数据库和资源数据库组成。
用户系统用于实现远程开放教育系统的显示功能，其功能是：实现信息的发布和接受，管理员通过它来实现系统的管理、更新、维护等，主要是通过XML语言和HTTP协议实现WEB浏览器与WEB服务器的链接和信息通讯。WEB服务器用于完成远程开放教育系统的事务处理，用于处理学习过程中的各种事务。应用服务器直接为WEB服务器提供相关服务，处理WEB服务器以及XML文档组成的用户的事务请求信息。论文参考网。数据库服务器用于完成数据处理，为应用服务器提供相关服务，完成数据查询、修改和更新等服务，并把运行结果反馈给应用服务器。资源数据库中主要由远程开放教育系统中要使用的课件库、答疑库、作业库、试题库和必要的超级链接等构成。用户数据库主要用于存储远程开放教育系统中要使用的的注册档案、用户目前的学习内容、学习进展、作业情况和考试情况等信息。
4 数据挖掘技术在远程开放教育中的应用
现代远程开放教育是随着现代信息技术的发展而产生的一种新型教育形式，其基本特征是利用计算机网络和多媒体技术，提供丰富的教学资源供学习者选用，教学形式由原来的以教为主变为以学为主。数据挖掘技术在现代远程开放教育中的应用主要有以下几方面：
（1）在个性化学习方面的应用
由于每个学习者的知识背景、学习习惯和学习目标都不一样，故个性化学习在远程开放教育中就显得非常重要。为了实现此功能，基于WEB的智能远程开放教育系统首先要根据学习者的特点和学习目标来收集学习者的数据信息，然后对收集到的信息进行预处理，再应用一种合理的挖掘算法或综合应用不同的算法，如关联规则分析、聚类和分类技术、统计分析以及时序模式技术等，来处理此数据，最终发现用户的访问模式，但是通过模式挖掘后，生成的规则数目大、表达晦涩且不好用，这时就需要用到智能查询机制、可视化和联机分析等技术对模式进行分析评价，经过模式分析和应用技术处理后，选择一种学习者易于理解和接受的表达方式将知识数据显现出来。利用数据挖掘与学习内容绑定的技术，系统就可以以可视化方式来指导学习者学习和个性化发展，这样系统就实现了个性化学习功能。
（2）在资源库建设方面的应用
资源库建设在整个系统中至关重要，为了建立覆盖面广、功能齐全的资源库，我们就必须编制信息资源目录，征集种类资源信息，并进行资源查重、资源信息筛选、资源信息整理和存储；同时按学科门类建设积件库。当老师在系统内制作课件，为了有针对性和避免重复，我们可以对所有学习者已选的课程进行聚类，并通过聚类学习算法来自动确定每门课程的类别标记。接着利用数据挖掘中的关联规则，估计出一组相关同位类课程，再利用泛化关联规则，找到其上位类课程，或利用序列模式，预测出与之有关的学生未来可能选择的同级课程，最后围绕学习者的需求权限进行课程设置。
（3）在实时教学方面的应用
在本系统中，由于引入了互联网技术、人工智能技术、数据库技术和知识发现技术，通过机器学习、统计分析等方法设计出了个性化处理引擎，从大量的数据中进行数据挖掘，提取有用的、潜在的信息。学生可以通过网络实现每天24小时的学习，而且本系统可以更多且及时的了解到学生的学习学习进度、需求、能力、兴趣爱好等方面的信息，并动态地根据这些信息调整学习计划和进度，让学生得到针对其“个性”的教育，实现因材施教。
（4）在智能答疑方面的应用
基于WEB的远程教学系统中的智能答疑系统只要用户能上网，就可解答学生在学习过程中产生的问题。它能根据学生用户访问日志、问题记录等数据进行数据挖掘，用智能抽取的方法实现智能答疑。从用户访问日志和提问信息里面可以分析出学生的行为。智能答疑系统后台存储了大量的由经验丰富的教师精心挑选的问题答案，对于用户提出的问题．系统首先通过对问题的分析自动在数据库中寻找最适合的答案。这样通过数据挖掘，针对学生用户提问记录、日志不断更新和调整学生用户知识库，使问题的回答更加精确。
（5）在实时考试方面的应用
本系统的实时考试系统是一个基于数据库和WEB的远程在线式实时的测试系统。它能考虑个别学习者的能力和特性，按照考试的目的和必要性，提供各种问项信息，如难易程度、辨别程度等。并且还能同步打分，提供成绩进展情况，根据个人特性解释问题，按个人及科目对考试结果进行各种统计分析和评价，并存入学生用户数据中。这些功能的实现是由于系统采用关联规则、聚类和分类工具对数据库中抽取的数据进行处理，分析出学生的特性及其对课程各知识点的掌握程度，并结合学生的考试目的恰当地反馈给学生，这样提高了学生学习的效率。
5 结束语
在现代远程开放教育网站设计中，基于XML（ExtensibleMarkup Language，可扩展标记语言）的新一代系统设计环境，可以更好地描述半结构化和结构化的数据，更有利于进行数据搜索和挖掘。如何整合XML和Web服务技术，以此为契机开展数据挖掘和知识获取，在现代远程开放教育网站的设计中以学习者为中心,提供一种基于资源的学习,教学资源可以适应各种学习者的需要和背景进行不同的组合，提供更加优良的、个性化的服务。
参考文献：
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