知识发现在网络教学系统中的应用研究进展摘要：网络教学系统中汇集了大量数字化信息，充分利用这些信息进行知识发现以支持教学决策，日渐成为网络教学系统开发的重要思路。本文对近几年的相关研究展开文献调研，揭示了知识发现在网络教学中应用的研究进展，包括国内外研究现状、研究内容、研究热点和趋势等，这将为勾勒网络教学中知识发现应用的整体框架提供前期性的基础研究。关键词：知识发现，网络教学网络学习，也称电子学习、E-Learning等，特指通过互联网等电子技术进行学习与教学的活动，其特点是大部分学习和教学活动都是基于网络，数字化信息在教与学的过程中流动。因此，网络学习系统中往往汇集了大量数字化的信息资源，如课程教学内容、课程学习的补充资源、电子邮件、聊天室、学习者信息、交互信息、学习结果信息等，这些数字化信息构成了网络学习最重要的研究内容，对这些信息进行深度加工、分析、处理和呈现，使其对教与学双方产生作用，可能是网络学习系统研究的一个值得探索的方向。事实上，教与学的双方对网络学习系统中的各类信息的洞察和利用目前是十分有限的，网络教学平台所能做到的只是对数据库中的部分信息进行存储、查询和简单统计等操作，例如Blackboard（毕博平台）仅限于统计学生登录学习平台的频次，对用户访问总体情况可视化呈现，可以通过可视化图表，如柱状图、曲线图等显示学生学习成绩等，而不能获得隐含的信息以支持教学决策和学习监控。我们希望能够对这些信息进行较高层次的处理和分析，以得到关于学生学习过程、课程、学生自身等的相关特征和发展趋势的预测。由此，知识发现技术在网络学习系统中的应用便应运而生。基于数据库的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，简称KDD）是指从大量数据中提取出隐含的、可信的、潜在有用的、能被人理解的模式的高级处理过程，简称知识发现。其主要目标是采用有效的算法，从大量现有的或历史数据集合中发现并找出最初未知、但最终可理解的有用知识并用简明的方式显示出来，发现了的知识可被用于信息管理、决策支持等。知识发现的核心技术是数据挖掘，数据挖掘是其最重要的步骤。相关研究现状国际上，Ha等人（2005）详细勾勒了将Web挖掘应用于网络远程教育的可能性，并展示了在网络远程教育中应用Web挖掘的前景；维也纳大学的Hummel（2006）通过在线学习平台分析数据库访问记录和Web服务器日志文件，分析了学习者的学习行为；Lo等人（2002）尝试通过分析学习者的浏览行为，进而确定学习者的学习风格。Lee等人（2002）借助网络学习者的学习需求、学习行为记录和个性特征等方面研究，探讨了学习者的学习绩效评价方式。在国内，知识发现在网络教学应用方面的研究近几年不断增多，但总量上仍相对有限。以CNKI中国期刊全文数据库2008年3月检索为例，检索到相关文献50余篇。由于服务器端的Web日志具有自动记录学习者访问信息的特点，Web日志挖掘在网络学习中的应用首先得到了众多研究人员的关注，相关研究也最多。范洁（2005）设计实现了基于数据挖掘的在线学习行为评估系统，对学生在线学习进行评估，给出形成性评估成绩；范莉莎等人（2006）介绍了网络教育中的数据资源、网络教育中的Web数据挖掘的主要过程，并着重介绍了Web数据挖掘在网络教育中的具体应用；黄茜（2004）通过对学习者在网络教育中留下的日志信息进行挖掘，以实现个性化的网络教育；钱立三（2005）建立了Web日志挖掘技术在远程开放教育网站和网上教育平台建设中的应用模式，通过Web日志挖掘掌握学习者个性化学习的特点和要求；杨清莲等人（2005）以网络教学体系的Web服务端和客户端的日志作为数据源，使用数据挖掘技术采集有用的数据进行分析抽取，评价网络教学结果；汪波等人（2006）对Web日志挖掘在远程教育中的应用流程进行了研究，并总结了Web挖掘结果在远程教学系统中的重要作用。综观相关研究，目前国内外研究仍停留在将KDD技术引入网络教学领域的探索阶段，大量研究在做可行性论证、理论探索和技术介绍的基础性工作，也有一些系统原型出现，但是鲜有实用系统。现有研究内容基本集中于四个方面：①网络教学中KDD的作用论证；②对网...