Khóa luận Nghiên cứu triển khai hệ thống học thích nghi theo nhu cầu mục tiêu học tập trong đào tạo điện tử

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Vũ Đình Thọ

NGHIÊN CỨU TRIỂN KHAI HỆ THỐNG HỌC

THÍCH NGHI THEO NHU CẦU MỤC TIÊU HỌC

TẬP TRONG ĐÀO TẠO ĐIỆN TỬ

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công Nghệ Thông Tin

HÀ NỘI - 2009

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Vũ Đình Thọ

NGHIÊN CỨU TRIỂN KHAI HỆ THỐNG HỌC

Lời cảm ơn

THÍCH NGHI THEO NHU CẦU MỤC TIÊU HỌC

TẬP TRONG ĐÀO TẠO ĐIỆN TỬ

KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY

Ngành: Công Nghệ Thông Tin

Cán bộ hướng dẫn: ThS. Nguyễn Việt Anh

HÀ NỘI - 2009

Lời cảm ơn

Đầu tiên em xin gửi lời cảm ơn chân thành nhất tới thầy Nguyễn Việt Anh, em

thực sự cảm động trước sự nhiệt tình và tinh thần làm việc hăng say của thầy, cảm ơn

thầy đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ em trong suốt quá trình làm khóa luận.

Cuối cùng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới gia đình, bạn bè và người thân

của em, những người luôn sát cánh bên em trong suốt quá trình học tập, cũng như

trong thời gian hoàn thành khóa luận. Họ luôn là nguồn động viên tinh thần và cổ vũ

lớn lao, là động lực giúp em thành công trong công việc và cuộc sống.

Tóm tắt nội dung khóa luận

E-learning là hình thức đào tạo dựa trên sự trợ giúp của công nghệ. Cùng với sự

phát triển của công nghệ thông tin, E-learning ngày càng lớn mạnh và chứng tỏ ưu thế

so với đào tạo truyền thống.

Khi E-learning phát triển và được phổ biến rộng rãi, người ta bắt đầu quan tâm

tới các giải pháp làm tăng hiệu quả và chất lượng đào tạo trong E-learning.

Mở đầu khóa luận trình bày tổng quan về elearning, các khái niệm, đặc trưng.

Tìm hiểu về học thích nghi, các cơ chế học thích nghi theo mục tiêu và nhu cầu.

Tiếp theo khóa luận tập trung tìm hiểu mô hình tạo khóa học thích nghi ACGS

[3] dựa trên các thông tin về người học như kiến thức, kỹ năng, sở thích ….Cuối cùng

dựa vào những kiến thức đã nghiên cứu tiến hành phân tích, thiết kế, cài đặt thử

nghiệm mô hình ACGS.

Mục lục

Mở đầu........................................................................................................................- 1 -

Chương 1 Tổng quan về elearning .............................................................................- 2 -

1.1 Khái niệm......................................................................................................- 2 -

1.1.1 E-learning ..................................................................................................- 3 -

1.1.2 Lịch sử phát triển của e-learning[1]: .........................................................- 4 -

1.1.3 Ưu và nhược điểm của phương pháp E-learning.......................................- 5 -

1.2 Đặc trưng..........................................................................................................- 6 -

1.3 Tình hình ứng dụng[1]......................................................................................- 7 -

1.3.1 Xu thế phát triển ........................................................................................- 7 -

1.3.2 Tình hình phát triển và ứng dụng E-Learning trên thế giới ......................- 8 -

1.3.3 Tình hình phát triển và ứng dụng E-Learning ở Việt Nam.......................- 9 -

Chương 2 Học thích nghi theo mục tiêu nhu cầu.....................................................- 11 -

2.1 Học thích nghi ................................................................................................- 11 -

2.1.1 Khái niệm học thích nghi ........................................................................- 11 -

2.1.2 Mục tiêu của học thích nghi ....................................................................- 12 -

2.1.3 Thuộc tính của người học dùng để thiết kế sự thích nghi[2]...................- 12 -

2.1.4 Phương pháp xây dựng khóa học thích nghi [2] .....................................- 13 -

2.1.5 Các kỹ thuật xây dựng khóa học thích nghi[2] .......................................- 14 -

2.2 Tìm hiểu mô hình học thích nghi theo nhu cầu người học ACGS[3] ...........- 16 -

2.2.1 Tổng Quan...............................................................................................- 16 -

2.2.2 Kiến trúc của hệ thống.............................................................................- 16 -

2.2.3 Quy trình lựa chọn Best Learning Path...................................................- 20 -

2.2.4 Ưu nhược điểm của mô hình ...................................................................- 25 -

Chương 3 Triển khai thử nghiệm .............................................................................- 26 -

3.1 Phân tích thiết kế ............................................................................................- 26 -

3.1.1 Mô tả chung.............................................................................................- 26 -

3.1.2 Tổng quan mô hình hệ thống...................................................................- 26 -

3.1.3 Thiết kế hệ thống.....................................................................................- 27 -

3.1.4 Quy trình hoạt động của hệ thống ...........................................................- 38 -

3.2 Kết quả thử nghiệm ........................................................................................- 39 -

Chương 4 Kết luận....................................................................................................- 40 -

Tài liệu tham khảo....................................................................................................- 41 -

Phụ Lục.....................................................................................................................- 42 -

Phụ Lục 1 : Giao diện tương tác ứng dụng...........................................................- 42 -

Phụ Lục 2 : Gới thiệu công cụ Netica[9]..............................................................- 47 -

2.1 Giới thiệu công cụ Netica...........................................................................- 47 -

2.2. Các thao tác với mạng Bayes của chương trình ........................................- 48 -

2.3. Sử dụng công cụ Netica trong chương trình..............................................- 48 -

Phụ Lục 3 : Một số module thuật toán .................................................................- 50 -

Bảng chú giải một số cụm từ viết tắt

ACGS

AH

Adaptive Course Generation System

Adaptive Hypermedia

Bayesian Belief Network

Bayesian Belief

BBN

BB

LO

Learning Object

Mở đầu

Nhu cầu học tập, tìm hiểu, khám phá kiến thức của con người ở bất cứ đâu, bất cứ

lúc nào đã thúc đẩy elearning phát triển. Elearning không chỉ giúp cho việc học tập được

thuận tiện, hiệu quả mà còn rút ngắn thời gian đào tạo, tiết kiệm thời gian, công sức, xóa

đi khoảng cách, giúp mọi người lại gần nhau hơn.

Khóa luận này tập trung vào việc tìm hiểu các khái niệm phổ biến trong elearning,

học thích nghi. Từ đó phân tích, thiết kế, cài đặt thử nghiệm mô hình tạo khóa học thích

nghi ACGS [3] dựa trên các thông tin về người học như kiến thức, kỹ năng, sở thích…

Cấu trúc của khóa luận như sau

Chương 1 trình bày tổng quan về elearning bao gồm những khái niệm cơ bản trong

elearning, các đặc trưng, vai trò của elearning. Tóm lược lịch sử các giai đoạn phát triển

của elearning, cũng như xu hướng phát triển trong giai đoạn hiện nay.

Chương 2 trình bày các khái niệm tổng quan về học thích nghi, nội dung của mô

hình tạo khóa học thích nghi theo nhu cầu của mô hình ACGS [3].

Chương 3 trình bày các kết quả phân tích, thiết kế, cài đặt thử nghiệm mô hình đã

tìm hiểu trong chương 2.

Chương 4 tổng kết, đánh giá các kết quả đạt được trong quá trình nghiên cứu, thực

hiện luận án, ưu nhược điểm của mô hình đã triển khai.

Hà Nội, Tháng 5 Năm 2009

Sinh viên

Vũ Đình Thọ

- 1 -

Chương 1 Tổng quan về elearning

1.1Khái niệm

E-learning là phương pháp giáo dục đào tạo mới được các nhà chuyên môn đánh

giá là cuộc cách mạng trong giáo dục thế kỷ 21. Đây là giải pháp sử dụng công nghệ cao

để hỗ trợ quá trình học tập, cung cấp các dịch vụ đào tạo qua mạng Internet hoặc

Intranet cho người dùng.

Có nhiều quan điểm, định nghĩa khác nhau về e-Learning, dưới đây sẽ trích ra một

số định nghĩa e-Learning đặc trưng nhất :

•

E-Learning là sử dụng các công nghệ Web và Internet trong học tập (William

Horton).

E-Learning là một thuật ngữ dùng để mô tả việc học tập, đào tạo dựa trên công nghệ

thông tin và truyền thông ( Compare Infobase Inc).

E-Learning nghĩa là việc học tập hay đào tạo được chuẩn bị, truyền tải hoặc quản lý

sử dụng nhiều công cụ của công nghệ thông tin, truyền thông khác nhau và được thực

hiện ở mức cục bộ hay toàn cục ( MASIE Center).

•

Việc học tập được truyền tải hoặc hỗ trợ qua công nghệ điện tử. Việc truyền tải qua

nhiều kĩ thuật khác nhau như Internet, TV, video tape, các hệ thống giảng dạy thông

minh, và việc đào tạo dựa trên máy tính ( CBT ) ( Sun Microsystems, Inc ).

Việc truyền tải các hoạt động, quá trình, và sự kiện đào tạo và học tập thông qua các

phương tiện điện tử như Internet, intranet, extranet, CD-ROM, video tape, DVD, TV,

các thiết bị cá nhân... ( e-learningsite).

"Việc sử dụng công nghệ để tạo ra, đưa các dữ liệu có giá trị, thông tin, học tập và

kiến thức với mục đích nâng cao hoạt động của tổ chức và phát triển khả năng cá

nhân." (Định nghĩa của Lance Dublin, hướng tới e-learning trong doanh nghiệp).

Ưu điểm của E-Learning so với các phương pháp giáo dục truyền thống là tạo ra

một môi trường học tập mở và tính chất tái sử dụng các đơn vị tri thức (learning object).

Với công nghệ này, quá trình dạy và học sẽ hiệu quả và nhanh chóng hơn, giảm chi phí

và thời gian đào tạo với phương pháp giảng dạy truyền thống.

E-learning chuyển tải nội dung phong phú, ấn tượng và dễ hiểu thông qua trang

web, bảo đảm chất lượng đào tạo qua những phần mềm quản lý. Mô hình này cho phép

học viên cũng như nhân viên tại các công ty chọn học những thứ cần thiết chứ không bó

- 2 -

buộc như trước. Học viên có thể học bất cứ lúc nào ở bất cứ nơi đâu chỉ cần thông qua

mạng mà không cần phải đến trường.

Hiện nay, E-Learning đang phát triển rất nhanh trên phạm vi toàn cầu. Nó mang

lại hiệu quả kinh tế cao trong việc đào tạo nguồn nhân lực. Vì vậy e-learning thu hút sự

quan tâm của các tổ chức trong đặc biệt là trong lĩnh vực giáo dục.

1.1.1 E-learning[1]

E-learning (electronic learning): Là thuật ngữ bao hàm một tập hợp các ứng dụng

và xử lí thông qua các phương tiện điện tử . Trong đó bao gồm việc phân phối nội dung

các khoá học tới học viên qua Internet, mạng intranet/extranet (LAN/WAN), băng audio

và video, vệ tinh, truyền hình, CD-ROM, và các loại điện tử khác.

Hình 1 Mô hình E-learning[1]

Hình 1 mô tả một cách tổng quát khái niệm E-learning.Trong mô hình này, hệ

thống đào tạo bao gồm 4 thành phần, toàn bộ hoặc một phần của những thành phần này

được chuyển tải tới ứng viên thông qua các phương tiện truyền thông điện tử. Gồm có:

¾ Nội dung: Các nội dung đào tạo, bài giảng được thể hiện dưới dạng các phương tiện

truyền thông điện tử, đa phương tiện. Ví dụ các bài giảng viết bằng toolbookII,…

¾ Phân phối: Việc phân phối các nội dung đào tạo được thực hiện thông qua các

phương tiện điện tử. Ví dụ tài liệu được gửi cho học viên bằng e-mail, học viên học

trên website, học qua đĩa CD-Rom multimedia,…

¾ Quản lý: Quá trình quản lý được thực hiện hoàn toàn nhờ phương tiện truyền thông.

Ví dụ như đăng ký học qua mạng, bằng tin nhắn SMS, theo dõi tiến độ học tập (điểm

danh) qua mạng Internet,..

- 3 -

¾ Hợp tác: Sự hợp tác, trao đổi của ứng viên trong quá trình học tập cũng được thông

qua phương tiện truyền thông. Ví dụ như việc trao đổi thảo luận thông qua chat,

Forum trên mạng,…

Tóm lại, E-learning được hiểu một cách chung nhất là Quá trình học thông qua

các phương tiện điện tử. Ngày nay, với sự phát triển của máy tính và truyền thông E-

learning được hiểu là quá trình học thông qua mạng Internet và công nghệ Web.

1.1.2 Lịch sử phát triển của e-learning[1]:

Trước năm 1983: Kỷ nguyên giảng viên làm trung tâm

Trước khi máy tính được sử dụng rộng rãi, phương pháp giáo dục “Lấy giảng viên

làm trung tâm” là phương pháp phổ biến nhất trong các trường học. Học viên chỉ có thể

trao đổi tập trung quanh giảng viên và các bạn học. Đặc điểm của loại hình này là giá

thành đào tạo rẻ.

Giai đoạn 1984-1993: Kỷ nguyên đa phương tiện

Hệ điều hành Windows 3.1, máy tính Macintosh, phần mềm trình diễn powerpoint

là các công nghệ cơ bản trong kỷ nguyên đa phương tiện. Nó cho phép tạo ra các bài

giảng tích hợp hình ảnh và âm thanh trên máy tính sử dụng công

nghệ CBT phân

phối qua đĩa CD-ROM hoặc đĩa mềm. Vào bất kỳ thời gian nào, ở đâu, ứng viên cũng có

thể mua và học. Tuy nhiên sự hướng dẫn của giảng viên là rất hạn chế.

Giai đoạn : 1994-1999: Làn sóng E-learning thứ nhất

Khi công nghệ Web ra đời, các nhà cung cấp dịch vụ đào tạo bắt đầu nghiên cứu

cách thức cải tiến phương pháp giáo dục bằng công nghệ này. Người thầy thông thái đã

dần lộ rõ thông qua các phương tiện: E-mail, CBT(Computer Based Training),qua

Intranet với text và hình ảnh đơn giản. Đào tạo bằng công nghệ WEB với hình ảnh

chuyển động tốc độ thấp đã được triển khai trên diện rộng.

Giai đoạn : 2000-2005: Làn sóng E-learning thứ hai

Các công nghệ tiên tiến bao gồm JAVA và các ứng dụng mạng IP, công nghệ truy

cập mạng và băng thông Internet được nâng cao, các công nghệ thiết kế Web tiên tiến đã

trở thành một cuộc cách mạng trong giáo dục đào tạo.Thông qua Web giáo viên có thể

kết hợp hướng dẫn trực tuyến (hình ảnh, âm thanh, các công cụ trình diễn) tới mọi ứng

viên, nâng cao hơn chất lượng đào tạo. Công nghệ Web đã chứng tỏ khả năng mang lại

hiệu quả cao trong giáo dục đào tạo, cho phép đa dạng hoá các môi trường học tập. Tất cả

- 4 -

những điều đó tạo ra một cuộc cách mạng trong đào tạo với giá thành rẻ, chất lượng và

hiệu quả.

1.1.3 Ưu và nhược điểm của phương pháp E-learning

Ưu điểm

Nhược điểm

Có thể học bất cứ lúc nào, tại bất kỳ nơi đâu. Kỹ thuật phức tạp. Trước khi có thể

bắt đầu khoá học, người học phải

thông thạo các kỹ năng mới.

Không phải đi lại nhiều và không phải nghỉ Chi phí kỹ thuật cao: Để tham gia học

việc. Học viên có thể tiết kiệm chi phí đi lại trên mạng, học viên phải cài đặt Turbo

tới nơi học. Đồng thời, người học có thể dễ trên máy tính của mình, tải và cài đặt

dàng điều chỉnh thời gian học phù hợp với các chức năng Plug-ins, và kết nối vào

thời gian làm việc của mình.

mạng.

Có thể tự quyết định việc học của mình. Học Việc học có thể buồn tẻ. Một số học

viên chỉ học những gì mà họ cần.

viên sẽ cảm thấy thiếu quan hệ bạn bè

và sự tiếp xúc trên lớp.

Khả năng truy cập được nâng cao. Việc tiếp Yêu cầu ý thức cá nhân cao hơn: Việc

cận những khoá học trên mạng được thiết kế học qua mạng yêu cầu bản thân học

hợp lý sẽ dễ dàng hơn đối với những người viên phải có trách nhiệm hơn đối với

không có khả năng nghe, nhìn; những ứng việc học của chính họ. Một số người

viên ngoại ngữ hai; và những người không có sẽ cảm thấy khó khăn trong việc tạo ra

khả năng học như người bị mắc chứng khó cho mình một lịch học cố định.

đọc.

- 5 -

1.2 Đặc trưng

Để hiểu rõ hơn về vai trò của Elearning trong việc học hiện nay chúng tôi xin trích

một câu nói của Bill Gates : “Information technology will bring mass customization to

learning too....Workers will be able to keep up to date on techniques in their field. People

anywhere will be able to take the best courses taught by the greatest teachers.”

Ö Có thể dịch là “ Công nghệ thông tin sẽ làm thay đổi rất lớn việc học của chúng ta.

Những người công nhân sẽ có khả năng cập nhật các kĩ thuật trong lĩnh vực của mình.

Mọi người ở bất cứ nơi đâu sẽ có khả năng tham gia các khóa học tốt nhất dạy bởi các

giáo viên giỏi nhất.”

Nếu công nghệ thông tin đạt tới đỉnh điểm của nó thì thật là tuyệt vời. Ngay tại Việt

Nam, chúng ta cũng có thể tham gia các khóa học bên Mĩ với thầy giáo giỏi nhất.

Các đặc trưng của e-Learning :

•

Là công nghệ dựa trên công nghệ thông tin và truyền thông. Cụ thể hơn là công

nghệ mạng, kĩ thuật đồ họa, kĩ thuật mô phỏng, công nghệ tính toán…

Học tập sẽ dựa trên mạng Internet là chủ yếu, thông qua World Wide Web

(WWW).

Sử dụng các chuẩn/đặc tả như là một thành phần kết nối tất cả các thành phần của

hệ thống e-Learning.

Các kiểu trao đổi thông tin trong e-Learning

o Một - Một

o Một - Nhiều

o Nhiều - Một

o Nhiều - Nhiều

•

e-Learning bổ sung rất tốt cho phương pháp học truyền thống do e-Learning có

tính tương tác cao dựa trên multimedia, tạo điều kiện cho người học trao đổi thông

tin dễ dàng hơn, cũng như đưa ra nội dung học tập phù hợp với khả năng và sở

thích của từng người.

Hệ thống e-Learning sẽ được tích hợp vào portal của trường học hoặc doanh

nghiệp. Như vậy hệ thống e-Learning sẽ phải tương tác tốt với các hệ thống khác

trong trường học như hệ thống quản lý sinh viên, hệ thống quản lý giáo viên, lịch

giảng dạy…cũng như các hệ thống của doanh nghiệp như là ERP, HR…

…

- 6 -

1.3 Tình hình ứng dụng[1]

1.3.1 Xu thế phát triển

E-Learning được tập trung phát triển ở hai khía cạnh: phát triển các hệ thống quản

trị nội dung học (LCMS), và phát triển các hệ thống quản trị học (LMS). Điều đó dẫn đến

đào tạo điện tử đi theo ba xu hướng:

Xây dựng khóa học điện tử hoàn chỉnh: Phát triển về mặt hệ thống, xây dựng LMS để

phát triển mô hình đào tạo dựa trên công nghệ web toàn diện, từ đó tạo ra các khóa học

trực tuyến hoàn chỉnh, độc lập. Để tăng thêm hiệu quả cho những LMS này, nội dung các

bài giảng phải dễ hiểu, dễ truyền đạt, sử dụng đa phương tiện để tăng chất lượng đào tạo.

Xây dựng khóa học theo chuẩn: Phát triển về mặt nội dung, nâng cấp các chuẩn nội

dung, hướng tới một chuẩn phù hợp với yêu cầu chung của đào tạo điện tử thế giới và

mang đầy đủ các đặc tính thỏa mãn yêu cầu của thời đại đặt ra cho đào tạo điện tử. Đó là

khả năng sử dụng lại, tính tương thích, tính khả chuyển, tính thích nghi,v..v.

Đây cũng là tiền đề để tạo ra trung tâm phân phối tri thức chung cho tất cả LMS, LCMS.

Đến lúc đó, chi phí con người phải trả cho giáo dục và đào tạo sẽ giảm tối đa mà chất

lượng, hiệu quả lại tăng rõ rệt.

Xây dựng khóa học theo nhu cầu người học: Phát triển về nội dung, cộng đồng đào tạo

điện tử thế giới đang xây dựng một mô hình chuẩn để sắp xếp và điều hướng nội dung

học hiệu quả, tạo khóa học động phù hợp với đặc trưng của từng học viên.

Trong quá trình phát triển các chuẩn nội dung, các tổ chức cũng đã đề xuất ra mô hình

điều hướng và sắp xếp. Trong tương lai, khi các chuẩn nội dung phát triển đến giai đoạn

ổn định và thích nghi, mô hình sắp xếp và điều hướng nội dung sẽ được chuẩn hóa và tích

hợp vào chuẩn nội dung.

Hiện nay, chuẩn SCORM cũng đang chỉnh sửa và nâng cấp để đáp ứng yêu cầu

này, nhưng khả năng điều hướng trong SCORM vẫn chưa linh hoạt và chưa thực sự hiệu

quả.

- 7 -

1.3.2 Tình hình phát triển và ứng dụng E-Learning trên thế giới

E-learning phát triển không đồng đều tại các khu vực trên thế giới. E-learning phát

triển mạnh nhất ở khu vực Bắc Mỹ. ở châu Âu E-Learning cũng rất có triển vọng, trong

khi đó châu Á lại là khu vực ứng dụng công nghệ này ít hơn.

Tại Mỹ, dạy và học điện tử đã nhận được sự ủng hộ và các chính sách trợ giúp của Chính

phủ ngay từ cuối những năm 90. Theo số liệu thống kê của Hội Phát triển và Đào tạo Mỹ

(American Society for Training and Development, ASTD), năm 2000 Mỹ có gần 47%

các trường đại học, cao đẳng đã đưa ra các dạng khác nhau của mô hình đào tạo từ xa, tạo

nên 54.000 khoá học trực tuyến. Theo các chuyên gia phân tích của Công ty Dữ liệu quốc

tế (International Data Corporation, IDC), cuối năm 2004 có khoảng 90% các trường đại

học, cao đẳng Mỹ đưa ra mô hình E-Learning, số người tham gia học tăng 33% hàng năm

trong khoảng thời gian 1999 - 2004. E-Learning không chỉ được triển khai ở các trường

đại học mà ngay ở các công ty việc xây dựng và triển khai cũng diễn ra rất mạnh mẽ. Có

rất nhiều công ty thực hiện việc triển khai E-learning thay cho phương thức đào tạo

truyền thống và đã mang lại hiệu quả cao. Do thị trường rộng lớn và sức thu hút mạnh mẽ

của E-Learning nên hàng loạt các công ty đã chuyển sang hướng chuyên nghiên cứu và

xây dựng các giải pháp về E-Learning như: Click2Learn, Global Learning

Systems,SmartForce...

Trong những gần đây, châu Âu đã có một thái độ tích cực đối với việc phát triển

công nghệ thông tin cũng như ứng dụng nó trong mọi lĩnh vực kinh tế - xã hội, đặc biệt là

ứng dụng trong hệ thống giáo dục. Các nước trong Cộng đồng châu Âu đều nhận thức

được tiềm năng to lớn mà công nghệ thông tin mang lại trong việc mở rộng phạm vi, làm

phong phú thêm nội dung và nâng cao chất lượng của nền giáo dục.

Công ty IDC ước đoán rằng thị trường E-Learning của châu Âu sẽ tăng tới 4 tỷ USD

trong năm 2004 với tốc độ tăng 96% hàng năm. Ngoài việc tích cực triển khai E-Learning

tại mỗi nước, giữa các nước châu Âu có nhiều sự hợp tác đa quốc gia trong lĩnh vực E-

learning. Điển hình là dự án xây dựng mạng xuyên châu Âu EuroPACE. Đây là mạng E-

Learning của 36 trường đại học hàng đầu châu Âu thuộc các quốc gia như Đan Mạch, Hà

Lan, Bỉ, Anh, Pháp cùng hợp tác với công ty E-learning của Mỹ Docent nhằm cung cấp

các khoá học về các lĩnh vực như khoa học, nghệ thuật, con người phù hợp với nhu cầu

học của các sinh viên đại học,sauđạihọc,cácnhàchuyênmônởchâuÂu.

Tại châu á, E-Learning vẫn đang ở trong tình trạng sơ khai, chưa có nhiều thành

công vì một số lý do như: các quy tắc, luật lệ bảo thủ, tệ quan liêu, sự ưa chuộng đào tạo

- 8 -

truyền thống của văn hóa châu á, vấn đề ngôn ngữ không đồng nhất, cơ sở hạ tầng nghèo

nàn và nền kinh tế lạc hậu ở một số quốc gia châu á. Tuy vậy, đó chỉ là những rào cản

tạm thời do nhu cầu đào tạo ở châu lục này cũng đang trở nên ngày càng không thể đáp

ứng được bởi các cơ sở giáo dục truyền thống buộc các quốc gia châu á đang dần dần

phải thừa nhận tiềm năng không thể chối cãi mà E-Learning mang lại. Một số quốc gia,

đặc biệt là các nước có nền kinh tế phát triển hơn tại châu á cũng đang có những nỗ lực

phát triển E-Learning tại đất nước mình như: Nhật Bản, Hàn Quốc, Singapore, Đài Loan,

Trung Quốc,...

Nhật Bản là nước có ứng dụng E-Learning nhiều nhất so với các nước khác trong

khu vực. Môi trường ứng dụng E-Learning chủ yếu là trong các công ty lớn, các hãng sản

xuất, các doanh nghiệp... và dùng để đào tạo nhân viên.

1.3.3 Tình hình phát triển và ứng dụng E-Learning ở Việt Nam

Vào khoảng năm 2002 trở về trước, các tài liệu nghiên cứu, tìm hiểu về E-

Learning ở Việt Nam không nhiều. Trong hai năm 2003-2004, việc nghiên cứu E-

learning ở Việt Nam đã được nhiều đơn vị quan tâm hơn. Gần đây các hội nghị, hội thảo

về công nghệ thông tin và giáo dục đều có đề cập nhiều đến vấn đề E-Learning và khả

năng áp dụng vào môi trường đào tạo ở Việt Nam như: Hội thảo nâng cao chất lượng đào

tạo ĐHQGHN năm 2000, Hội nghị giáo dục đại học năm 2001 và gần đây là Hội thảo

khoa học quốc gia lần thứ nhất về nghiên cứu phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin

và truyền thông ICT/rda 2/2003, Hội thảo khoa học quốc gia lần II về nghiên cứu phát

triển và ứng dụng công nghệ thông tin và truyền thông ICT/rda 9/2004, và hội thảo khoa

học “Nghiên cứu và triển khai E-Learning” do Viện Công nghệ Thông tin (ĐHQGHN) và

Khoa Công nghệ Thông tin (Đại học Bách khoa Hà Nội) phối hợp tổ chức đầu tháng

3/2005 là hội thảo khoa học về E-Learning đầu tiên được tổ chức tại Việt Nam.

Các trường đại học ở Việt Nam cũng bước đầu nghiên cứu và triển khai E-

learning. Một số đơn vị đã bước đầu triển khai các phần mềm hỗ trợ đào tạo và cho các

kết quả khả quan: Đại học Công nghệ - ĐHQGHN, Viện CNTT - ĐHQGHN, Đại học

Bách Khoa Hà Nội, ĐHQG TP. HCM, Học viện Bưu chính Viễn thông,... Gần đây nhất,

Trung tâm Tin học Bộ Giáo dục & Đào tạo đã triển khai cổng E-learning nhằm cung cấp

một cách có hệ thống các thông tin E-Learning trên thế giới và ở ViệtNam. Bên cạnh đó,

một số công ty phần mềm ở Việt Nam đã tung ra thị trường một số sản phẩm hỗ trợ đào

tạo đào tạo. Tuy các sản phẩm này chưa phải là sản phẩm lớn, được đóng gói hoàn chỉnh

- 9 -

nhưng đã bước đầu góp phần thúc đẩy sự phát triển E-Learning ở ViệtNam.

Việt Nam đã gia nhập mạng E-Learning châu á (Asia E-learning Network - AEN,

www.asia-elearning.net) với sự tham gia của Bộ Giáo dục & Đào tạo, Bộ Khoa học -

Công nghệ, trường Đại học Bách Khoa, Bộ Bưu chính Viễn Thông...

Điều này cho thấy tình hình nghiên cứu và ứng dụng loại hình đào tạo này đang được

quan tâm ở Việt Nam. Tuy nhiên, so với các nước trong khu vực E-Learning ở Việt Nam

mới chỉ ở giai đoạn đầu còn nhiều việc phải làm mới tiến kịp các nước.

- 10 -

Chương 2 Học thích nghi theo mục tiêu nhu cầu

2.1 Học thích nghi

2.1.1 Khái niệm học thích nghi

Định nghĩa của Brusilovsky: “Hệ thống học thích nghi là các hệ thống chương

trình giảng dạy với sự hỗ trợ của máy tính dựa trên một số đặc trưng của mô hình người

học, để lựa chọn nội dung và tiến trình học phù hợp với người học”

Hệ thống học thích nghi cố gắng làm giảm bớt sự khó khăn cho người tham gia

bằng cách tạo ra các khóa học khác nhau phù hợp với từng người học. Hệ thống đối chiếu

thông tin của mỗi người học được lưu trong mô tả thông tin cá nhân (profile) của từng

người học. Dựa trên các thông tin này, hệ thống thích nghi và tạo ra khóa học phù hợp

nhất với từng người học. Hệ thống xác định được mục tiêu của người học và giúp người

học khám nội dung của khóa học phù hợp với mục tiêu đó, hoặc có thể vạch ra cấu trúc

học tương ứng cho người học.

Hệ thống học thích nghi xác định được các yêu cầu của người học và thay đổi nội

dung cũng như cấu trúc của khóa học phù hợp với yêu cầu đó. Tuy vậy, nội dung và cấu

trúc khóa học chỉ mang tính định hướng cho người học. Người học có thể thực hiện theo

những chỉ dẫn này hoặc sử dụng khóa học được xây dựng chuẩn ban đầu cho mọi người

tham gia.

Hệ thống thích nghi có thể thực hiện một cách tự động, và người học không nhận

biết được điều này. Hoặc hệ thống có thể thích nghi thông qua việc “đàm phán” với

người học, họ có thể đồng ý hoặc không đồng ý với những sự thay đổi được đề xuất bởi

hệ thống. Người học có thể nhận biết được sự thay đổi này, nhưng họ không thể thay đổi

hay tùy biết được chúng. Ví dụ, một liên kết siêu văn bản đã được làm mờ đi hoặc không

thể truy cập được.

Việc thiết kế khóa học thích nghi phải chú ý đến sự cân bằng trong việc điều

khiển, hệ thống phải dễ sử dụng và trách gây ngạc nhiên cho người học cũng như làm cho

người học mất định hướng học giảm hứng thú do những thay đổi mà hệ thống mang lại.

- 11 -

2.1.2 Mục tiêu của học thích nghi

Người học thường bị “quá tải” bởi nội dung của các trang web khi họ cố gắng mở

rộng và duyệt qua nhiều liên kết khác nhau trong hệ thống vốn không có cấu trúc chặt

chẽ. Vì vậy mục tiêu chủ yếu của hệ thống học thích nghi làm giảm bớt sự quá tải cho

người học. Đặc điểm quan trọng của hệ thống học thích nghi là cho phép hệ thống học

tùy biến theo nhu cầu của người học, có khả năng thay đổi phù hợp với nhiều người tham

gia khác nhau.

Hệ thống AH nhằm giải quyết sự khác biệt giữa các hệ thống trợ giảng học tập

bằng máy tính và môi trường giáo dục truyền thống. Hai mục tiêu cơ bản của hệ thống

AH là giảm bớt khó khăn và có sự định hướng cho người học khi họ tham gia tìm hiểu

kiến thức. Sự thích nghi chủ yếu tập trung ở các khía cạnh: thích nghi về nội dung khóa

học và thích nghi về cấu trúc khóa học.

2.1.3 Thuộc tính của người học dùng để thiết kế sự thích nghi[2]

2.1.3.1 Mục tiêu học tập

Mục tiêu khi tham gia khóa học của người học khác nhau. Việc thích nghi sẽ dựa

trên khả năng tùy biến các nội dung của khóa học sao cho phù hợp với mục đích của họ.

2.1.3.2 Kiến thức và cách tiếp thu kiến thức

Người học có có khả năng nhận thức khác nhau về nội dung khóa học. Mỗi người

học có sở trường trong việc nhận thức nội dung thông qua các hình thức thể hiện khác

nhau như: bài giảng trực quan, bài giảng văn bản, bài giảng có âm thanh v..v.

Cách tiếp thu kiến thức cũng khác nhau, có người thích tiếp cận theo hướng lý

thuyết, có người học tiếp cận theo hướng thực hành v..v.

2.1.3.3 Quá trình học tập và kinh nghiệm

Quá trình học tập của người học được xem xét trên hai khía cạnh, cách tiếp thu tri

thức và kiến thức mà họ thu nhận được. Quá trình người học tham gia vào khóa học là cơ

sở cho hệ thống tùy biến các nội dung, cũng như cấu trúc của môn học tại thời điểm kế

tiếp để phù hợp với người học. Nội dung tiếp theo có thể mở rộng, hay nhắc lại tùy thuộc

vào việc tiếp thu kiến thức của người học tại thời điểm trước đó.

- 12 -

2.1.3.4 Sở thích

Cách tiếp cận dựa trên các nghiên cứu Giao tiếp người máy. Giao diện của hệ

thống được tùy biến theo sở thích của người học, thường được thông qua việc tùy biến

các thực đơn. Người sử dụng có thể chọn lựa giao diện hiện thị hợp với sở thích và họ

cảm thấy tiện dụng.

2.1.3.5 Cách tương tác với hệ thống

Mỗi người học có cách tiếp cận với hệ thống khác nhau. Có người học muốn hệ

thống chỉ dẫn họ các đinh hướng rõ ràng, bên cạnh đó có người học muốn hệ thống cung

cấp nhiều lựa chọn cho họ. Việc tương tác với hệ thống cũng bao gồm cả nhưng yêu cầu

đặc biệt khi tương tác với hệ thống của người học. Với những người học khiếm thị, hay

khiếm thích thì cách tiếp cận với hệ thống hoàn toàn khác nhau, họ cần đến những thiết bị

tương tác riêng biệt.

2.1.4 Phương pháp xây dựng khóa học thích nghi [2]

2.1.4.1 Tùy biến nội dung

Phương pháp này thực hiện việc tùy biến nội dung của khóa học bằng cách lược

bớt các phần nội dung không phù hợp với trình độ người học hoặc mở rộng các nội

dung của khóa học cho người học tìm hiểu.

Căn cứ vào mục tiêu của người học, hệ thống sẽ lược bỏ bớt các nội dung của

khóa học mà không phù hợp với mục tiêu của họ.

Tùy biến theo nội dung còn dựa trên việc cung cấp các nội dung là điều kiện tiên

quyết cho một khái niệm nào đó. Trước khi giải thích một khái niệm nào đó, hệ thống bổ

sung thêm các nội dung liên quan thông qua các liên kết, các nội dung này là điều kiện

tiên quyết, hiểu theo một cách khác, các nội dung bổ sung này là cơ sở để người học hiểu

được khái niệm đó.

Một phương pháp được sử dụng trong việc tùy biến nội dung là việc cung cấp

thêm những nội dung có tính chất tương đương hay mở rộng của khái niệm đang trình

bày thông qua các liên kết. Người học sẽ chọn lựa nội dung phù hợp nhất thông qua so

sánh và đánh giá.

Phương pháp sử dụng nhiều nội dung, tài nguyên để cho một khái niệm được sử

dụng khá phổ biến. Theo cách tiếp cận này, hệ thống dựa trên mô hình của người học để

chọn lựa nội dung phù hợp cho người học.

- 13 -

2.1.4.2 Tùy biến tiến trình học tập

Tiến trình cho toàn bộ khóa học: Chỉ dẫn toàn bộ tiến trình học tập của khóa học dựa

trên thông tin có tính chất ít thay đổi của người học như sở thích, cách tiếp thu v..v. Hệ

thống đưa ra những gợi ý để người học tìm được nội dung mình mong muốn. Mục tiêu

của phương pháp này là giúp cho người học tìm được con đường ngắn nhất để đạt được

mục tiêu.

Phương pháp này đưa ra các gợi ý cho người học tại mỗi giai đoạn họ tham gia khóa học.

Tại thời điểm xác định, người học được chỉ dẫn nên xem các nội dung nào là phù hợp.

Phương pháp thường được dùng là sắp xếp các liên kết thành nhóm tương ứng từ tập các

nội dung của môn học phù hợp với mục tiêu của người học.

Tiến trình học tập cho từng nội dung: Phương pháp nhằm chỉ dẫn người học khi tìm

hiểu nội dung cụ thể trong khóa học, thông qua việc cung cấp liên kết tương ứng với nội

dung đó. Hệ thống đưa ra các gợi ý dựa trên sở thích, việc tiếp thu kiến thức và kiến thức

cơ bản của người học.

Định hướng trợ giúp tổng thể: Hỗ trợ người học bằng cách cung cấp các chú thích, hoặc

ẩn các liên kết. Việc quyết định đưa ra các chú thích hoặc ẩn các liên kết phụ thuộc vào

trạng thái của nội dung mà không phụ thuộc vào người học.

Định hướng trợ giúp cục bộ: Hỗ trợ người học trong khi tham gia tìm hiểu nội dung cụ

thể của khóa học. Cách tiếp cận thứ nhất của phương pháp này là cung cấp thêm các

thông tin cho một nội dung nào đó, cách thứ hai là giới hạn các liên kết về một nội dung

nào nhằm tránh cho người học bị "quá tải" và hướng người dùng tập trung vào các liên

kết tương ứng.

2.1.5 Các kỹ thuật xây dựng khóa học thích nghi[2]

2.1.5.1 Tùy biến các liên kết

Việc tùy biến các liên kết yêu cầu hệ thống chọn lựa các nội dung phù hợp với nội

dung khóa học tại thời điểm xác định. Việc chọn lựa nội dung này dựa trên mô hình

người hoc. Ví dụ, dựa trên mục tiêu của người học. Nếu những liên kết chứa nội dung mà

không phù hợp với mục tiêu của người học, nó được đánh dấu là không phù hợp. Tương

tự như vậy, những liên kết đến các khái niệm có thể cần đến kiến thức mà người dùng

không tiếp cận được, nó cũng được đánh dấu là không phù hợp.

- 14 -

2.1.5.2 Chỉ dẫn trực tiếp

Hệ thống cung cấp các chỉ dẫn trực tiếp cho người học bằng cách đưa ra những

gợi ý người học nên chọn nội dung nào tiếp theo. Với kỹ thuật này, hệ thống đưa ra tiến

trình học cho người học trong suốt quá trình họ tham gia vào khóa học. Tiến trình này là

khác biệt đối với người học, tuy vậy các ưu điểm của hệ thống học thích nghi sẽ bị ảnh

hưởng khi người học không thể tự mình tổ chức được tiến trình học của mình. Ví dụ, khi

nội dung tiếp theo cùng với các thông tin bổ sung được hệ thống đề xuất, người học

không tin vào khả năng của họ có thể kết thúc khóa học một cách độc lập, họ thường sẽ

chọn chỉ dẫn trực tiếp thay vì các thông tin bổ sung.

2.1.5.3 Thay đổi trật tự liên kết

Kỹ thuật này được sử dụng khi hệ thống phân loại danh sách những liên kết chứa

nội dung phù hợp với người học. Hệ thống lọc và hiển thị những liên kết phù hợp với mô

hình người học theo thứ tự ưu tiên mức độ phù hợp. Các liên kết này thường được thể

hiện như mục lục.

2.1.5.4 Ẩn các liên kết

Ẩn các liên kết giới hạn các lựa chọn của người học. Hệ thống quyết định những

liên kết nào là không phù hợp với người học và thay đổi định dạng các liên kết đó thành

văn bản thông thường, hoặc không cho phép người học kích hoạt chúng. Việc ẩn các liên

kết nhằm làm giảm nội dung cũng như sự phức tạp của khóa học mà vẫn cung cấp được

các liên kết đến các nội dung cơ bản.

Tuy vậy việc ẩn các liên kết cũng có một số nhược điểm. Người học thường không

muốn bị giới hạn, việc ý thức được người học đã hoàn thành khóa học khó đạt được khi

người học không tin là tất cả các nội dung mình đã hoàn thành.

2.1.5.5 Cung cấp các chú thích

Các chú thích nhằm cung cấp thêm thông tin cho các liên kết để người học có

thêm nhiều nội dung bổ sung cho nôi dung hiện tại. Các liên kết dạng này mang cho

người học sự gợi ý về mức độ phù hợp mà hệ thống đưa ra các liên kết dựa trên mô hình

người học. Người học có thể chọn lựa tiến trình học theo ý họ. Một liên kết có thể có

nhiều trạng thái và được biểu thị bằng màu sắc, biểu tượng hoặc những định dạng khác

nhau. Trong WWW, thường biểu thị hai trạng thái là liên kết đã được duyệt, và chưa

được duyệt. Trong hệ thống học thích nghi, các liên kết thường được biểu hiện thông qua

trạng thái đã học, học tốt hoặc chưa biết v..v.

- 15 -

2.2 Tìm hiểu mô hình học thích nghi theo nhu cầu người học ACGS[3]

2.2.1 Tổng Quan

Hiện nay đã có nhiều giải pháp xây dựng hệ thống học thích nghi để giải quyết vấn

đề trên như: MELOT (www.melot.org), CAREO (www.careo.org), SMETE

(www.smette.org/smette) , hầu hết tất cả tuân theo chuẩn đặc tả dữ liệu elearning để mô

tả các đối tượng học LO. Cũng đã có một vài chuẩn đặc tả dữ liệu mới được định nghĩa

để phân lớp các đối tương học LO, tuy nhiên hầu hết các nhà thiết kế khóa học hay giáo

viên vẫn gặp rất nhiều khó khăn trong việc lựa chọn đối tượng học phù hợp với nhiều yêu

cầu của mỗi người học khác nhau, do các thuộc tính của đối tượng học chưa đủ lượng

thông tin cần thiết để thích nghi với các yêu cầu khác nhau của người học.

Mô hình tạo khóa học thích nghi ACGS được xây dựng nhằm giải quyết vấn đề

trên, mô hình nhằm tạo ra các khóa học thích nghi dựa trên các thông tin về người học

như kiến thức, kỹ năng và sở thích,... Để làm được điều đó thì một trong những bước

quan trọng của mô hình là tạo ra các tiến trình học thích nghi cho từng người học bao

gồm việc áp dụng thuật toán đường đi ngắn nhất để lựa chọn các đối tượng học dựa vào

thuộc tính của chúng , và xây dựng mạng xác suất BB để tạo ra các tiến trình học phù hợp

với nhu cầu người học.

2.2.2 Kiến trúc của hệ thống

Để tạo ra các khóa học thích nghi phù hợp với nhu cầu từng người học. Hệ thống

ACGS tiến hành đánh giá và thu thập yêu cầu của người học thông qua mô hình người

học. Sau khi đánh giá, phân loại người học, ACGS thực hiện lựa chọn tiến trình học phù

hợp với từng người học. Để làm được điều đó mô hình bổ sung thêm một vài thuộc tính

cho đối tượng học LO để xây dựng đồ thị tri thức.

Mô hình sử dụng một số thuộc tính thêm vào đó của đối tượng học LO để xây

dựng cấu trúc khóa học hay bản đồ kiến thức cho mỗi người học, để làm được điều đó mô

hình gồm 3 module sau :

1. learner module : Learner module được thiết kế để đánh giá và xây dựng mô hình

người học.

2. content module : Content Module nhằm lựa chọn nội dung khóa học phù hợp với

từng người học dựa trên mô hình người học, tức là tạo ra các tiến trình học phù

hợp cho mỗi người học dựa trên các thông tin về người học.

- 16 -

3. view module : View module sẽ lựa chọn cách thức trình bày khóa học phù hợp

với người học.

Mô hình cung cấp một công cụ cho Giáo Viên hay các nhà thiết kế khóa học xây dựng

cấu trúc tri thức cho khóa học của họ. Đó là một đồ thị có hướng phi chu trình, bao gồm

các đỉnh và các cạnh có hướng, trong đó các đỉnh đại diện cho các đơn vị tri thức

(Knowledge Unit), được tạo từ một hoặc một vài đối tượng học (Learning Object), và các

cạnh đại diện cho mối quan hệ giữa các đỉnh.

Từ đồ thị tri thức đó hệ thống tạo ra tiến trình học phù hợp cho mỗi người học dựa

trên các thông tin (profiles) về người học. Trong đó một đỉnh được chọn hay không phụ

thuộc vào trọng số (weight) của chúng. Để làm được điều đó hệ thống sử dụng thuật toán

dựa trên thuật toán đường đi ngắn nhất để chọn ra mỗi tiến trình học tương ứng với mỗi

thuộc tính của đối tượng học LO, từ đó tiếp tục xây dựng mạng BBN để tạo ra tiến trình

học phù hợp cho người học.

2.2.2.1 Mô hình người học

Mô hình người học phân lớp các đối tượng người học để đánh giá và xây dựng nội

dung học tương ứng cho từng lớp người học [4,5].

Trong thực tế, thế giới này chứa hàng tỉ tỉ người với cấp số nhân của con số ấy những

điểm khác nhau của họ. Do đó để đưa ra một mô hình chung cho bấy nhiêu người là một

bài toán không giải được. Vì vậy tuỳ thuộc vào điều kiên thực tế, vào lớp người mà mỗi

hệ thống E-Learning phục vụ mà những nhà phát triển khoá học động tìm ra một mô hình

phù hợp nhất với hệ thống.

Trong phạm vi khóa luận này, ta xét hệ thống với một số khía cạnh của người học

làm cơ sở để tạo ra khóa học thích nghi như : mục tiêu của người học, sở thích của người

học, kiến thức cơ bản của người học và cách thức tiếp cận…

2.2.2.2 Đối tượng học LO

a. Khái niệm

LO được định nghĩa như là một tài nguyên độc lập có cấu trúc, tóm lược thông tin

chất lượng cao trong ngữ cảnh làm cho việc dạy và học dễ dàng hơn.

Mỗi LO có thể là một khái niệm nào đó, một đối tượng hình ảnh, âm thanh, hay có

thể bao gồm một tập hợp các tệp.

b. Đặc điểm của LO :

-

Mục tiêu (Objectives): Đặc tả những kết quả đạt được sau khi học viên tham gia học

tập với chương trình đào tạo từ xa kết thúc, bài học, chương, phần, khóa học

- 17 -

-

Kiến thức yêu cầu cần chuẩn bị trước khi tham gia khóa học (pre-requiesites): Gợi ý

kiến thức nền tảng yêu cầu của mỗi cá nhân cần phải có khi tham gia khóa học để

hiểu được LO. Những kiến thức yêu cầu là kiến thức nền tảng có liên quan đến những

kiến thức mới của LO. Vì thế yêu cầu có phương pháp kiểm tra kiến thức nền của học

viên trước khi tham gia khóa học

Độ khó và thời lượng học tập tối thiểu (Difficult and Learning time): Mỗi LO đều có

một độ khó tương ứng với sự mong đợi của người dùng. LO cũng xác định rõ thời

lượng tối thiểu cần thiết để hoàn thành bài tập, bài học, môn học, khóa học.Mức độ

khó, thời lượng học tập tối thiểu này là do người biên soạn nội dung khóa học đề ra

Một số yêu cầu chức năng:

-

Tất cả các LO đều phải có file dính kèm chưa metadata (cấu trúc,quyền sở hữu,quyền

sử dụng,…)

LO được truy cập thông qua một trang giới thiêu ( HTML), trang này sẽ hiển thị

những metadata được chọn và điều hướng giúp đỡ

LO phải có một vị trí bắt đầu, vị trí này cho phép các modun học tập khác kết nối tới

hoặc phân nhánh

LO luôn giữ nguyên hiện trạng và không bị thay đổi bởi thư viện số hoặc hệ quản trị

học tập nào mà nó được đưa vào

LO được đóng gói theo một phương thức mà chúng có thể được sử dụng một cách

độc lập

Theo chuẩn Dublin Core Metadata Initiative [6], Mỗi Learning Object Metadata

(LOM) gồm 12 thuộc tính sau:

Bảng 1 Các thuộc tính của đối tượng học

IsPartOf

HasPart

HasVersion References

IsBasicFor

IsFormatOf IsReferencyBy Requires

IsVersionOf HasFormat IsBaseon

IsRequiredBy

- 18 -

c. Bổ sung thuộc tính cho LO

Để giải quyết vấn đề đặt ra mô hình bổ sung một số thuộc tính sau cho đối tượng

học LO để làm cơ sở cho việc thích nghi :

Bảng 2 Các thuộc tính bổ sung cho đối tượng học

Attribute

Prerequisite

MasterLevel

Relation

DifficultyLevel

KnowledgeExpressed

InteractionStyle

GoalLevel

RequireTime

Prerequisites: Đối tượng học có tính chất tiên quyết, người học cần phải tìm hiểu các đối

tượng học này.

Master Level: Phân loại đối tượng học phù hợp với trình độ của người học: Beginer,

Intermediate, Advanced, Expert.

Difficulty Level: Độ khó của đối tượng học, cho biết mức độ dễ hay khó để tiếp thu.

Required Time: Tương ứng với Difficulty Level, cho biết thời gian tối thiểu để người

học có thể kết thúc việc tìm hiểu đối tượng học đó.

Relation: Thể hiện mối quan hệ giữa các đối tượng học trong đồ thị kiến thức, thể hiện

tiến trình học tập.

Interactive Style: Xác định các chiến lược khi tiếp cận đối tượng học: top–down,

bottom-up, consequence, parallel.

For Skill: Cho biết cấp độ của đối tương học phục vụ cho mức độ tìm hiểu kiến thức:

Nhớ, Hiểu Áp dụng, Phân tích – tổng hợp – đánh giá v..v.

- 19 -

2.2.3 Quy trình lựa chọn Best Learning Path

Hệ thống ACGS tạo ra Best Learning Path cho mỗi người học tham gia, dựa trên

learner profile và Knowlegde graph do giáo viên hoặc những người thiết kế khóa học xây

dựng theo khung chương trình và kế hoạch học tập. Quy trình chọn lựa được thực hiện

gồm 4 bước chính sau đây :

Bước 1. Đánh giá người học. Dựa trên nhu cầu người học, hệ thống đánh giá người học,

phân loại người học và thu thập các yêu cầu của người học .

Bước 2. Xây dựng Knowledge Graph. Căn cứ vào đề cương môn học, khung chương

trình, kế hoạch học tập. Giáo viên và người xây dựng môn học tiến hành xây dựng

Knowledge graph trên cơ sở dữ liệu các đối tượng học LO.

Bước 3. Lựa chọn Candidate Learning Path. Trên cơ sở learner’s profile, và các thuộc

tính LO hệ thống sẽ lựa chọn ra các candidate learning path, là những learnig path tốt

nhất khi chỉ xét một thuộc tính của các đơn vị kiến thức trong đồ thị knowledge graph. Ví

dụ, nếu các thuộc tính được xét với người học là reqired time và difficulty level, sẽ có

hai candidate learning path tương ứng với hai thuộc tính trên.

Bước 4. Xây dựng learning path. Hệ thống xây dựng mạng BBN để chọn ra một tiến

trình học phù hợp nhất cho người học từ các tiến trình học đã chọn từ bước 3 trên.

2.2.3.1 Chọn Candidate Path

Định nghĩa 1: Knowledge Graph là đồ thị có hướng G=(V, E) có trọng số với V = {v₀,

v_1,…, v_n) là tập các đỉnh, v_ithể hiện các đơn vị kiến thức. E = {e₀, e₁,…, e_n} là tập các

cạnh, e_ithể hiện mối quan hệ giữa các đơn vị kiến thức. Các cạnh e_iđược đánh trọng số

w_ithể hiện khả năng truy xuất đến đơn vị kiến thức kế tiếp.

Định nghĩa 2: Learning path là tập các đỉnh V = {v_s, v_i,…,v_j, v_e} thuộc đồ thị

Knowledge Graph G = (V,E), là những đơn vị kiến thức mà người học cần phải hoàn

thành việc tìm hiểu trong quá trình tham gia khóa học để đủ điều kiện kết thúc khóa học.

Định nghĩa 3: Các Candidate learning path là các learning path có ∑w_iÆ min hoặc ∑w_i

Æ max (i=s..e) trong đó min và max là các giá trị ngưỡng.

- 20 -

Chọn tiến trình học dựa trên thuật toán tìm đường đi ngắn nhất

Mục tiêu của mô hình là tạo ra learning path phù hợp với người học dựa trên mô

hình người học. Để làm được điều này, trong giai đoạn đầu hệ thống tiến hành lựa chọn

các candidate path trong knowledge graph ứng với từng thuộc tính xem xét để lấy làm cơ

sở xây dựng khóa học thích nghi của đối tượng học LO. Vì vậy, số lượng các candidate

learning path tương ứng với số lượng các thuộc tính xem xét. Các candidate learning path

độc lập với nhau do chúng chỉ phụ thuộc vào một thuộc tính.

Input:

- The knowledge graph G={V, E};

Ngưỡng ∂;

V_sĐơn vị kiến thức bắt đầu người học cần tìm hiểu;

V_eĐơn vị kiến thức cuối cùng người học cần hoàn thành;

Output: A candidate path

Begin

S={Vs}

For i:=2 to n do

Begin

D[i]:=C[1,i];

P[i]={Vs};

End;

While V-S ≠ ∅ do

Begin

Select v ∈ V-S that D[v] Æ min

S:= S ∪ {v};

For each w ∈ V-S do

If D[v]+C[v,w] < D[w] then

Begin

D[w]:=D[v] + C[v,w];

P[w]:=v;

End;

Với C[i,j] là trọng số của cạnh e_k– thể hiện mối quan hệ giữa đỉnh i và j trong đồ thị

knowledge graph. Nếu đỉnh i và j không có mối quan hệ thì giá trị C[i,j] = ∞. D[u] lưu

giá trị trực tiếp từ {V_s} đến u. P[u] lưu vết của learning path, với P[u] = v nếu tồn tại

learning path từ vÆu. Ví dụ :

- 21 -

14

2

5

1

6

2

3

4

hình 2. Đồ thị tri thức [3]

Với knowledge graph như trên, và ngưỡng ∂ = 20 cho thuộc tính thời gian tối thiểu để

hoàn thành. V_s= {1}, V_e={6}, áp dụng thuật toán chọn lựa candidate learning path, các

bước thực hiện như mô tả trong bảng dưới đây:

Step v

V-S

D

P

Init

1

2

3

4

5

6

{2,3,4,5,6}

{3,4,5,6}

{4,5,6}

{5,6}

{6}

[1,1,1,1,1]

[1,2,2,2,1]

[1,2,2,4,4]

[1,2,2,4,5]

[3,9, ∞,∞,∞]

[3,8, 9, 17, ∞]

[3,8,9,17, ∞]

[3,8,9,13,24]

[3,8,9,13,14]

2

3

4

5

-

Kết quả của thuật toán learning path: 1 Æ 2 Æ 4 Æ5 Æ6 với giá trị thời gian yêu

cầu 14. Trong trường hợp giá trị lớn hơn ngưỡng ∂, người học không đạt được mục tiêu.

2.2.3.2 Sử dụng Bayesian Belief Network tạo learning path

a. Bayesian Belief Network [7]

Bayesian network hoặc Bayesian belief network hoặc belief network là một mô

hình xác suất dạng đồ thị.

Một mạng Bayes được biểu diễn bởi một đồ thị, trong đó các nút đại diện cho các

biến, còn các cung đại diện cho các phụ thuộc có điều kiện. Phân phối xác suất có điều

kiện phụ thuộc (joint probability distribution) của các biến được xác định bởi cấu trúc đồ

- 22 -

thị của mạng. Cấu trúc đồ thị của một mạng Bayes dẫn tới các mô hình dễ giải thích, và

tới các thuật toán học và suy luận hiệu quả. Các nút có thể đại diễn cho đủ loại biến, một

tham số đo được, một biến ẩn (latent variable) hay một giả thuyết, chứ không nhất thiết

phải đại diện cho các biến ngẫu nhiên.

Một mạng Bayes là một đồ thị có hướng phi chu trình mà trong đó:

- các nút biểu diễn các biến

- các cung biểu diễn các quan hệ phụ thuộc thống kê giữa các biến và phân phối

xác suất địa phương cho mỗi giá trị nếu cho trước giá trị của các cha của nó

Nếu có một cung từ nút A tới nút B, thì biến B phụ thuộc trực tiếp vào biến A, và A được

gọi là cha của B. Nếu với mỗi biến X_i,

, tập hợp các biến cha được ký

hiệu bởi parents(X_i), thì phân phối có điều kiện phụ thuộc của các biến là tích của các

phân phối địa phương

Nếu X_ikhông có cha, ta nói rằng phân phối xác suất địa phương của nó là không có điều

kiện, nếu không, nó là có điều kiện. Nếu biến được biểu diễn bởi một nút được quan sát,

thì ta nói rằng nút đó là một nút hiển nhiên (evidence node).

Các câu hỏi về sự phụ thuộc không tương đẳng giữa các biến có thể được trả lời

bằng cách nghiên cứu đồ thị. Có thể chứng minh rằng trong đồ thị, tính độc lập có điều

kiện được biểu diễn bởi tính chất đồ thị d-separation: cho trước một số nút hiển nhiên cụ

thể, các nút X và Y là d-separated trong đồ thị khi và chỉ khi các biến X và Y là độc lập,

biết trước các biến hiển nhiên tương ứng. Tập hợp gồm tất cả các nút khác mà X có thể

phụ thuộc trực tiếp được cho bởi Markov blanket của X.

Một ưu điểm của mạng Bayes là, về mặt trực quan, con người có thể hiểu các quan

hệ phụ thuộc trực tiếp và các phân phối địa phương dễ dàng hơn là phân phối có điều

kiện phụ thuộc hoàn chỉnh.

b. Sử dụng Bayesian Belief Network chọn lựa learning path

- 23 -