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摘要:大數(shù)據(jù)背景下的計(jì)算機(jī)專業(yè)課程體系的建設(shè)以學(xué)生為主體,充分考慮到了學(xué)生的學(xué)習(xí)特征。本研究在原有專業(yè)課程體系的基礎(chǔ)上,以提高高校學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量為目標(biāo),提出在大數(shù)據(jù)背景下采集海量利用協(xié)同過(guò)濾算法獲得處于熱門(mén)狀態(tài)的計(jì)算機(jī)專業(yè)書(shū)籍列表,進(jìn)行時(shí)間、樣本的累積后,獲得符合時(shí)代背景和學(xué)生特點(diǎn)的專業(yè)課程體系。該方法創(chuàng)新學(xué)生培養(yǎng)模式,通過(guò)可動(dòng)態(tài)調(diào)整專業(yè)課程體系,提高了學(xué)生培養(yǎng)質(zhì)量,完善了高校人才培養(yǎng)機(jī)制。
關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);課程體系;協(xié)同過(guò)濾
1概述
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,我國(guó)經(jīng)濟(jì)、教育、科技等產(chǎn)業(yè)正發(fā)生深刻的發(fā)展變化,人們每時(shí)每刻都在獲取到大量數(shù)據(jù),呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。網(wǎng)絡(luò)教學(xué)和大數(shù)據(jù)時(shí)代,大學(xué)生課程學(xué)習(xí)體系需要根據(jù)時(shí)代背景、個(gè)性特點(diǎn)進(jìn)行變革。尤其是計(jì)算機(jī)專業(yè)的課程體系更需要根據(jù)時(shí)展進(jìn)行變革。采用現(xiàn)有先進(jìn)手段,如大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),有針對(duì)性地對(duì)學(xué)生的興趣偏好進(jìn)行分析,獲得學(xué)生感興趣專業(yè)書(shū)籍列表,完善專業(yè)課程體系,可以解決目前教學(xué)與實(shí)際應(yīng)用存在脫節(jié)問(wèn)題,使課堂教學(xué)更有時(shí)效性,改善教學(xué)質(zhì)量。高等教育行業(yè),大數(shù)據(jù)及智能技術(shù)的出現(xiàn)和飛速發(fā)展更是引起了教學(xué)理念、教學(xué)方式、學(xué)生培養(yǎng)模式的變革。一直以來(lái)高等學(xué)校的學(xué)生培養(yǎng)模式都是在專業(yè)建設(shè)之初便確定下來(lái),很少進(jìn)行修改。即使進(jìn)行修改,也很難針對(duì)學(xué)生特點(diǎn)進(jìn)行個(gè)性化調(diào)整。高等學(xué)校教學(xué)過(guò)程中,一直存在著很多問(wèn)題,如專業(yè)課程體系一成不變,不能體現(xiàn)技術(shù)潮流、學(xué)生個(gè)性特點(diǎn)的變化,課程的教學(xué)效果大部到理想要求。傳統(tǒng)的專業(yè)建立后一成不變的課程體系的培養(yǎng)模式已經(jīng)不能滿足教學(xué)需求,無(wú)法充分調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣及特點(diǎn)。學(xué)生在校內(nèi)學(xué)習(xí)過(guò)程中,在慕課、圖書(shū)借閱、校內(nèi)網(wǎng)站瀏覽等學(xué)習(xí)、生活過(guò)程中留有大量學(xué)習(xí)偏好數(shù)據(jù)。通過(guò)分析學(xué)生自身偏好數(shù)據(jù),使用智能推薦算法,獲得具備個(gè)性化特點(diǎn)的課程體系,動(dòng)態(tài)調(diào)整培養(yǎng)計(jì)劃,完善高校人才培養(yǎng)機(jī)制成為亟待解決的問(wèn)題。
2協(xié)同過(guò)濾推薦算法
推薦算法通過(guò)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,在海量的商品中推薦出用戶感興趣的商品,防止海量信息會(huì)對(duì)用戶造成壓力。推薦算法能夠通過(guò)分析研究用戶的歷史行為信息,將行為信息加入到用戶模型和推薦對(duì)象模型中,經(jīng)過(guò)推薦算法的分析計(jì)算,生成初步推薦結(jié)果,通過(guò)多次的反復(fù)迭代計(jì)算,可以為用戶提供潛在需求的產(chǎn)品。協(xié)同過(guò)濾推薦算法采用相似性的原理,當(dāng)用戶對(duì)某一對(duì)象A感興趣時(shí),算法通過(guò)計(jì)算其他對(duì)象與對(duì)象A的相似性,根據(jù)相似性數(shù)據(jù)的大小得到排序列表,為用戶進(jìn)行推薦。該算法還能比較用戶之間的相似程度,這樣可以將某一對(duì)象推薦給某一類客戶。參考圖1中所示的內(nèi)容,應(yīng)用基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾方法進(jìn)行分析如下:用戶1感興趣的物品有:物品1、物品3和物品4感興趣;用戶2感興趣的物品有:物品1和物品2;用戶3感興趣的物品有:物品1和物品3。由此可知物品1和物品3具有相似性,如果用戶表現(xiàn)出對(duì)物品1的興趣一般還會(huì)對(duì)物品3感興趣。用戶2由于對(duì)物品1感興趣,系統(tǒng)會(huì)將物品3推薦給用戶2。這個(gè)流程體現(xiàn)了基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾思想。
3大數(shù)據(jù)背景下專業(yè)課程設(shè)置
3.1數(shù)據(jù)的采集與挖掘
在學(xué)校采集個(gè)性偏好數(shù)據(jù)時(shí),用戶數(shù)據(jù)、書(shū)目數(shù)據(jù)和借閱數(shù)據(jù)是比較常用的數(shù)據(jù)源。采集學(xué)生校內(nèi)外學(xué)習(xí)、生活過(guò)程中產(chǎn)生的海量的網(wǎng)絡(luò)元數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)使用智能推薦算法,形成學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、課程的智能推薦,學(xué)校根據(jù)智能推薦的結(jié)果和學(xué)生意愿,完成對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)課程體系的再設(shè)計(jì),安排進(jìn)行相應(yīng)專業(yè)的學(xué)習(xí),強(qiáng)化學(xué)生實(shí)踐環(huán)節(jié)的差異化、人性化,實(shí)現(xiàn)學(xué)生培養(yǎng)模式的創(chuàng)新。
3.2專業(yè)書(shū)籍推薦
采用基于物品的協(xié)同過(guò)濾ItemCF算法(Item-basedcollaborativefiltering)對(duì)學(xué)生感興趣的專業(yè)書(shū)籍進(jìn)行推薦,算法的思想是計(jì)算各專業(yè)書(shū)籍間的相似程度,常用相似度矩陣進(jìn)行表示。在為學(xué)生進(jìn)行推薦時(shí)考慮興趣數(shù)據(jù)獲取時(shí)間影響因素,使推薦更具有時(shí)效性。ItemCF算法的主要基于物品的相似性原理,給用戶推薦與其感興趣的物品具備較高相似的物品,主要包括以下幾個(gè)步驟:(1)計(jì)算物品之間的相似度。每個(gè)用戶的興趣都局限在某幾個(gè)方面,如果兩個(gè)物品屬于一個(gè)用戶的興趣列表,那么兩個(gè)物品可能就屬于有限的幾個(gè)領(lǐng)域,而如果兩個(gè)物品同屬于很多用戶的興趣列表,那么他們就可能屬于同一個(gè)領(lǐng)域,因而有很大的相似度。(2)計(jì)算用戶U對(duì)一個(gè)物品的興趣。其中,P(u,j)表示興趣值,及物品j能夠?qū)τ脩魎產(chǎn)生的興趣,r(u,i)表示物品i在用戶u那里獲得的評(píng)分,S(j,k)表示k個(gè)和物品j最相似的物品,N(u)表示用戶瀏覽過(guò)的全部集合。
3.3專業(yè)課程體系構(gòu)建
在采用基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法獲得學(xué)生專業(yè)數(shù)據(jù)推薦列表的基礎(chǔ)上,將全部學(xué)生的專業(yè)書(shū)籍推薦列表作為樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì),對(duì)推薦列表中的書(shū)籍進(jìn)行排序。專業(yè)課程體系構(gòu)建情況如如圖2所示。圖中課程名稱前的序號(hào)是實(shí)驗(yàn)過(guò)程中課程推薦排序結(jié)果。
4結(jié)論
創(chuàng)新學(xué)生培養(yǎng)模式作為培養(yǎng)具備創(chuàng)新能力學(xué)生的關(guān)鍵因素,如何為學(xué)生提供更加個(gè)性化,具備更符合時(shí)展潮流的課程體系是創(chuàng)新培養(yǎng)模式的有益探索。利用先進(jìn)的智能推薦算法,基于學(xué)生日常學(xué)習(xí)軌跡,獲得更加合理的課程體系是解決上述為題的有效手段。隨著個(gè)性化推薦系統(tǒng)及其相關(guān)技術(shù)的完善和廣泛使用,其在教育領(lǐng)域中的研究將會(huì)越來(lái)越全面和深入。
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作者:張沛露 單位:吉林建筑大學(xué)
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