摘?要：本文是在對(duì)開設(shè)的大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程及不同交叉專業(yè)學(xué)科知識(shí)點(diǎn)的重新梳理、有效匹配的基礎(chǔ)上，通過對(duì)學(xué)生認(rèn)知能力的評(píng)估、領(lǐng)域模型的構(gòu)建、個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦及網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)估模型等四個(gè)部分建模，重構(gòu)了一個(gè)個(gè)性化的、適合不同學(xué)習(xí)風(fēng)格、滿足交叉學(xué)科專業(yè)需求的全新大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程體系。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué);個(gè)性化學(xué)習(xí);課程體系

一、緒論

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源（包括在線課程、慕課資源等）呈指數(shù)級(jí)增長，大量的學(xué)習(xí)資源導(dǎo)致信息過載與網(wǎng)絡(luò)迷航讓學(xué)習(xí)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)感到焦慮，浪費(fèi)了大量的學(xué)習(xí)時(shí)間卻達(dá)不到應(yīng)有的學(xué)習(xí)效果。如何為學(xué)習(xí)者提供高品質(zhì)的個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容推薦，讓學(xué)習(xí)者能夠根據(jù)自己的需求學(xué)習(xí)、依據(jù)學(xué)習(xí)者的認(rèn)知水平幫助其找到適合自己的學(xué)習(xí)內(nèi)容和方法，依據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格找到適合自己的環(huán)境和學(xué)習(xí)伙伴、讓學(xué)習(xí)者能夠及時(shí)有效地得到專業(yè)老師的幫助和指導(dǎo)，進(jìn)而提升學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)上自主學(xué)習(xí)的積極性，使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)更加輕松、便捷、高效。本文以個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)理念為基礎(chǔ)，以計(jì)算思維為核心思想，將大數(shù)據(jù)處理、物聯(lián)網(wǎng)和云端資源存儲(chǔ)的概念、原理、方法與非計(jì)算機(jī)專業(yè)的科研需求和應(yīng)用需求進(jìn)行有機(jī)整合，進(jìn)而對(duì)開設(shè)的大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程以及不同專業(yè)課程的學(xué)習(xí)資源進(jìn)行有效匹配與重組，構(gòu)建全新的大學(xué)計(jì)算機(jī)課程學(xué)習(xí)體系，以滿足非計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的個(gè)性化學(xué)習(xí)需求。

二、學(xué)生認(rèn)知能力分析與評(píng)估

根據(jù)美國心理學(xué)家布魯姆的認(rèn)知目標(biāo)分類理論，知識(shí)理解分為知識(shí)、領(lǐng)會(huì)、應(yīng)用、分析、綜合、評(píng)價(jià)等6個(gè)級(jí)別，其中前3個(gè)屬于低階思維，后3個(gè)屬于高階思維[1]。而難度不同，級(jí)別不同的試題，對(duì)學(xué)生認(rèn)知程度所起到的貢獻(xiàn)也不相同。另外，學(xué)生對(duì)知識(shí)所掌握和理解的程度可以通過學(xué)生做題的速度以及做題得分來進(jìn)行判斷。可以將包括各種試題題型與不同難度、做題時(shí)間和回答次數(shù)等問題的測驗(yàn)試題作為考察學(xué)生認(rèn)知能力的原始記錄，將這些原始記錄進(jìn)行總結(jié)和統(tǒng)計(jì)，估算出學(xué)生掌握知識(shí)的初步程度，通過在學(xué)習(xí)的三個(gè)不同階段（即開始、過程中和結(jié)束）的評(píng)估，使其對(duì)整個(gè)學(xué)習(xí)過程產(chǎn)生動(dòng)態(tài)影響并可以適應(yīng)性呈現(xiàn)出來。在學(xué)習(xí)開始時(shí)，要盡量了解學(xué)生的認(rèn)知能力和先驗(yàn)知識(shí)，先要對(duì)學(xué)習(xí)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析比較（比如練習(xí)、交流反饋、信息檢索等），根據(jù)評(píng)估初步判斷出學(xué)習(xí)者的認(rèn)知能力，通過動(dòng)態(tài)組織和呈現(xiàn)適合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)內(nèi)容，給出個(gè)性化導(dǎo)學(xué)策略，對(duì)整個(gè)學(xué)習(xí)過程進(jìn)行有效干預(yù)。

三、個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦模型

本模型通過本體定義、處理和關(guān)聯(lián)構(gòu)建完成交叉學(xué)科知識(shí)的整合。以領(lǐng)域知識(shí)為基礎(chǔ)，通過對(duì)本體的多次重復(fù)、迭代和逐步求精完成本體的整體建模。首先，獲取計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)領(lǐng)域的有關(guān)知識(shí)實(shí)體并建立知識(shí)鏈。知識(shí)層次化可以通過概念以及概念間關(guān)系語義進(jìn)行交叉融合實(shí)現(xiàn)。其次，概念化知識(shí)鏈，通過知識(shí)實(shí)體、屬性描述和交叉方向描述的領(lǐng)域知識(shí)內(nèi)容來實(shí)現(xiàn)交叉學(xué)科知識(shí)本體的機(jī)構(gòu)化。

如圖1，首先，將元數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注形成的元數(shù)據(jù)信息并存儲(chǔ)到元數(shù)據(jù)庫中，然后通過知識(shí)映射將元數(shù)據(jù)庫中的知識(shí)映射到交叉學(xué)科知識(shí)本體庫，最后在學(xué)生領(lǐng)域認(rèn)知能力與交叉學(xué)科知識(shí)本體庫之間建立對(duì)應(yīng)聯(lián)系，同時(shí)推送導(dǎo)學(xué)策略資源。根據(jù)標(biāo)注的知識(shí)屬性特征主動(dòng)推送資源到特征用戶，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化動(dòng)態(tài)的學(xué)習(xí)路徑。智能導(dǎo)學(xué)過程的核心價(jià)值是建立領(lǐng)域知識(shí)和交叉學(xué)科知識(shí)本體的聯(lián)系和基于數(shù)據(jù)挖掘建立特征模型與資源的聯(lián)系。

四、網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)模塊

診斷性評(píng)價(jià)、形成性評(píng)價(jià)和總結(jié)性評(píng)價(jià)是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)過程的三種基本方法。本模型從學(xué)生的認(rèn)知能力、學(xué)習(xí)風(fēng)格、測評(píng)結(jié)果、推薦成功、反饋改進(jìn)等五個(gè)方面綜合考察學(xué)習(xí)過程，設(shè)定相應(yīng)的指標(biāo)權(quán)重作為評(píng)判的依據(jù)。如圖2在模型中將學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)過程、學(xué)習(xí)結(jié)果、推薦模型和反饋信息等作為上述五個(gè)指標(biāo)相對(duì)應(yīng)的輸出部分，建立對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)策略，最后根據(jù)實(shí)際課程和專業(yè)學(xué)科需求來設(shè)計(jì)評(píng)價(jià)指標(biāo)、學(xué)業(yè)成績和評(píng)價(jià)參數(shù)等內(nèi)容，以此構(gòu)建更加科學(xué)、標(biāo)準(zhǔn)、有效的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)評(píng)估模型。

參考文獻(xiàn)：

[1]EuropeanCommission（2009）.TENCompetence：PersonalCompetenceManager[DB/OL].[2009-12-01].http：//tencompetence-project.bolton.ac.uk/.

項(xiàng)目支持：本項(xiàng)目為全國高等院校計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教育研究會(huì)教改研究項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)2019-AFCEC-143）的階段性研究成果

作者簡介：楊卉，女，吉林人，博士，副教授，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、商務(wù)智能、大數(shù)據(jù)分析。