CN106981228A - 一种交互式it技能在线教育方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种交互式IT技能在线教育方法。学习者可以通过在线交互系统前端页面选择自己感兴趣的IT技能类型和指定程序设计语言课程进行学习，学习方式包括在线阅读和观看教学视频。学习者在学习过程中可以通过在线交互系统在线编辑程序代码，支持网络编程，计算机编程或硬件描述语言(HDL)。学习者可以通过进行在线测验来检验自身的学习成果，并将成绩记录。学习者在修完一定的课程之后，系统可根据学习者的学习轨迹为其推荐可能感兴趣的课程。通过实现新型交互式IT技能在线学习，降低了学习者学习的门槛并提高学习者学习IT技能课程的效率。
Description
技术领域
本发明属于信息科学与技术领域，具体涉及一种交互式IT技能在线教育方法。
背景技术
所谓在线学习，是指在由通讯技术、微电脑技术、计算机技术、人工智能、网络技术和多媒体技术等所构成的电子环境中进行的学习，是基于技术的学习。是通过计算机互联网，或是通过手机无线网络，在一个网络虚拟教室与教室进行网络授课、学习的方式。交互式学习是指利用多媒体计算机技术和网络技术实现教师与学习者以及学习者群体之间形成交流互动的一种新兴学习方式。此种学习方法更容易实现一对一的学与教之间交流，充分尊重学习的个性、激发学习的动机，而且其不受时间，地点，空间的限制，并且可以实现和现实当中一样的互动。
目前的在线交互式学习主要包括人机交互、师生交互、好友交互三大类，为学生营造一个多维的交互学习环境。这样的环境具有一定的局限性，如缺乏人性化的沟通。网络人为地拉大了人与人之间的距离，为直接的情感交流设置了障碍。缺乏员工间、讲师与员工之间的情感交流、情绪沟通，学习的效果可能大打折扣。另外，在线学习实践功能薄弱。要真正获得和掌握知识、技术，仅仅通过在线讲解还不够，必须亲自参与练习，在现实环境中运用。传统的培训是在讲师完全可以控制的学习环境——随时需要重新安排和变更，有许多因素影响教学的状况如讲师的努力和个人的能力、技巧、适应教学的环境和提供的课件，但在在线学习的情况下，由于与被培训者的网络的隔离，这种变更就不可能，就产生内容的关键的阻隔。在学习的内容上，国内比较缺乏高质量、多媒体互动的在线学习课件和平台，不同的界面，重复注册，没有标准的软件，还有很多在线课程的不同格式。这样不仅难以管理，而且耗费很大，结果是难以建立良好的沟通体系，信息传递极其不顺畅。
主流的IT技能包括网络编程、计算机编程和数字集成电路的设计，其中网络编程需要一种所见即所得的设计模式，计算机编程需要集成环境来调试和执行程序代码，而数字集成电路设计需要设计人员使用硬件描述语言(HDL)描述电路的逻辑和时序功能。学习HDL语言也像学习其他编程语言，需要通过实践编程才能掌握。然而由于对HDL语言编译和仿真的EDA工具都极其昂贵，一般的学习者难以获得，对学习此类技能产生了极大的困难。目前还没有一种有效的IT技能在线学习方法。
发明内容
针对现有技术存在的缺陷，本发明从实际出发，目的是提供一种交互式IT技能在线教育方法，为了IT在线学习的内容，也为了实现高效的在线学习。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种交互式IT技能在线教育方法，具体步骤如下：
1)学习者通过在线交互系统前端页面，选择自己感兴趣的IT技能类型和指定程序设计语言课程进行学习，学习方式包括在线阅读和观看教学视频；
2)学习者在学习过程中，通过在线交互系统在线编辑程序代码，包括网络编程语言、计算机设计语言或HDL；
3)如果学习者学习的是网络编程，在线交互系统将代码直接执行，并输出在前端；
4)如果学习者学习的是计算机编程或HDL，在线交互系统前端仅进行简单的语法检查，在线交互系统检测到学习者点击提交按钮后，将提交的代码保存至服务器；
5)在线交互系统在接收到学习者提交的计算机程序代码或HDL代码之后将代码提交给服务器端的编译环境；
6)服务器端编译环境接收到在线交互系统转发的代码之后，在服务器上完成代码的验证运行，并将验证结果反馈给在线交互系统；在线交互系统接收到反馈之后将结果再转发给学习者；
7)学习者通过进行在线测验来检验自身的学习成果，并将成绩记录；
8)学习者在修完一定的课程之后，在线交互系统使用基于SVD(Singular valuedecomposition，奇异值分解)的推荐算法进行课程推荐，根据学习者的学习轨迹为其推荐其它可能感兴趣的课程。
与现有技术相比，本发明具有如下突出的优点：
本发明方法通过互联网实现了一种新型人机交互逻辑。通过此交互式系统，学习者可以通过在线编辑和提交程序代码在本地验证或直接交由服务器端验证，无需学习者电脑上购买、安装昂贵的验证环境，通过这种在线交互的代码验证方式可以极大地节约学习者的学习成本，降低了学习者学习的门槛，并提高学习者学习IT技能课程的效率。
附图说明
图1为本发明在线教育方法流程图。
图2为本发明学习者和教师与系统交互的信息流示意图。
图3为本发明的基于SVD推荐算法示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，本发明的优选实施例结合附图详述如下：
参见图1，一种交互式IT技能在线教育方法，具体步骤如下：
1)学习者通过在线交互系统前端页面，选择自己感兴趣的IT技能类型和指定程序设计语言课程进行学习，学习方式包括在线阅读和观看教学视频；
2)学习者在学习过程中，通过在线交互系统在线编辑程序代码，包括网络编程语言、计算机设计语言或HDL；
3)如果学习者学习的是网络编程，在线交互系统将代码直接执行，并输出在前端；
4)如果学习者学习的是计算机编程或HDL，在线交互系统前端仅进行简单的语法检查，在线交互系统检测到学习者点击提交按钮后，将提交的代码保存至服务器；
5)在线交互系统在接收到学习者提交的计算机程序代码或HDL代码之后将代码提交给服务器端的编译环境；
6)服务器端编译环境接收到在线交互系统转发的代码之后，在服务器上完成代码的验证运行，并将验证结果反馈给在线交互系统；在线交互系统接收到反馈之后将结果再转发给学习者；
7)学习者通过进行在线测验来检验自身的学习成果，并将成绩记录；
8)学习者在修完一定的课程之后，在线交互系统使用基于SVD的推荐算法进行课程推荐，根据学习者的学习轨迹为其推荐其它可能感兴趣的课程。
参见图2，是学习者和教师与系统交互的信息流示意图。学习者使用浏览器通过在线交互系统选修要学习的课程并进行在线学习，其中课程资源丰富，涵盖了网络编程设计语言、计算机设计语言和数字集成电路设计语言(HDL)。
学习者在学习完在线课程进行实例代码编写，编写完成根据所学课程的类型选择在线验证、本地验证或者提交代码。如果通过在线提交代码，则系统将实例代码提交给系统的功能服务器。系统的交互逻辑单元处理学生的实例代码的分发并根据代码类型选择转交给教师或服务器端验证。教师接收到代码进行验证，然后将结果交给系统。系统的交互反馈单元再将结果反馈给学生。
本发明所述在线交互系统内部还有数据库服务器，用来存储学习者和教师的基本信息、课程的基本信息、课程和教师之间的关联关系。同时也用来暂存学习者提交的实验代码以供转发。
本发明通过这种方式实现了多对多的在线交互学习，学生可以同时选修多门课程和多名教师进行在线交互，同时教师也将指导多名学生的学习。从真正意义上实现了低门槛、高效率的交互式在线IT技能学习。
参见图3，本发明所述的课程推荐算法是基于SVD的推荐。主要是根据学生已经选修的课程类型和课程成绩，分析学生在学习各种课程学习能力高低，最后再根据分析结果进行课程推荐，推荐学生学习最容易学好的课程。
SVD的具体描述是将一个N行M列的评分矩阵R分解成一个N行F列的学生能力矩阵P和一个M行F列的课程因子矩阵Q。用公式表示就是：
R＝P*T(Q)
其中T(Q)表示矩阵Q的转置。如图3所示，学生A更擅长面向对象类语言的学习和使用，因此对于PHP的推荐评分不高。
在实际应用中，本发明不但要考虑学生本身的学习能力，还要考虑所有学生的平均能力，因为单个学生并不具有代表性。为了防止由于学生的特殊性而导致推荐误差变大。使用如下公式实现SVD推荐：
R＝AllMean+biasS+biasC+P*T(Q)
其中AllMean表示所有学生对此课程的学习能力，biasS表示学生偏离AllMean的程度矩阵，biasC表示课程评分偏离AllMean的程度矩阵。
SVD使用随机梯度下降(stochastic gradient descent)学习式中除了AllMean之外的参数。
学习过程可以概括成这样：
1)给各个参数一个初值，
2)利用这些参数进行预测，并将预测结果与已知评分进行对比，
3)根据对比结果修正各个参数。更准确点的说法是调整参数的值，使得以下式子能取到最小值：
其中，α表示所有训练样本，第一个圆括号中的表达式表示当前的预测结果与实际值的偏差，第二个圆括号中的表达式是为了防止过拟合，通过此推荐算法，能给学生推荐其可能感兴趣并且擅长学习的IT技能。
Claims (1)
1.一种交互式IT技能在线教育方法，其特征在于，具体步骤如下：
1）学习者通过在线交互系统前端页面，选择自己感兴趣的IT技能类型和指定程序设计语言课程进行学习，学习方式包括在线阅读和观看教学视频；
2）学习者在学习过程中，通过在线交互系统在线编辑程序代码，包括网络编程语言、计算机设计语言或HDL；
3）如果学习者学习的是网络编程，在线交互系统将代码直接执行，并输出在前端；
4）如果学习者学习的是计算机编程或HDL，在线交互系统前端仅进行简单的语法检查，在线交互系统检测到学习者点击提交按钮后，将提交的代码保存至服务器；
5）在线交互系统在接收到学习者提交的计算机程序代码或HDL代码之后将代码提交给服务器端的编译环境；
6）服务器端编译环境接收到在线交互系统转发的代码之后，在服务器上完成代码的验证运行，并将验证结果反馈给在线交互系统；在线交互系统接收到反馈之后将结果再转发给学习者；
7）学习者通过进行在线测验来检验自身的学习成果，并将成绩记录；
8）学习者在修完一定的课程之后，在线交互系统使用基于SVD的推荐算法进行课程推荐，根据学习者的学习轨迹为其推荐其它可能感兴趣的课程。
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