Như đã trình bày trong chương 4, luận văn đã đề xuất một mô hình chung (Framework) giải quyết vấn đề cung cấp nhiều loại hình tư vấn khác nhau cho người học. Việc cài đặt được tiến hành nhằm thể hiện tính khả thi của mô hình. Vì luận văn không chú trọng nhiều đến vấn đề tối ưu hóa các tham số của hệ thống nên vấn đề đánh giá “chất lượng nội dung tư vấn” nằm ngoài phạm vi của luận văn.
14 trang |
Chia sẻ: vietpd | Lượt xem: 1358 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem nội dung tài liệu Lập trình cài đặt, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
82
CHƯƠNG 5 LẬP TRÌNH CÀI ĐẶT
Như đã trình bày trong chương 4, luận văn đã đề xuất một mô hình chung
(Framework) giải quyết vấn đề cung cấp nhiều loại hình tư vấn khác nhau cho
người học. Việc cài đặt được tiến hành nhằm thể hiện tính khả thi của mô hình. Vì
luận văn không chú trọng nhiều đến vấn đề tối ưu hóa các tham số của hệ thống nên
vấn đề đánh giá “chất lượng nội dung tư vấn” nằm ngoài phạm vi của luận văn.
Trong khuôn khổ của đề tài “Mô hình đặc trưng người dùng phục vụ cho đào
tạo trực tuyến”[2], luận văn đã tiến hành lập trình cài đặt mô hình UMeL gồm các
mô-đun chính như sau :
a) Cập nhật profile.
b) Tạo lập cộng đồng.
c) Tư vấn cho người học.
Đề tài được phát triển trên các môi trường sau:
- Môi trường phát triển ứng dụng : Visual Studio.NET 2005.
- Ngôn ngữ sử dụng : C#
- Hệ quản trị cơ sở dữ liệu : MySQL.
Công cụ hỗ trợ giai đoạn phân tích thiết kế : DBMain 9.0, MySQL Workbench.
Nguồn dữ liệu thử nghiệm : Từ hệ thống APS (hệ đào tạo từ xa trường
ĐHKHTN)
5.1 MÔ-ĐUN CẬP NHẬT PROFILE
Mô-đun cập nhật profile bao gồm một số chức năng chính như sau :
· Xử lý logfile : Đảm nhận chức năng đọc, xử lý và cập nhật các đặc trưng thói
quen học tập vào profile (Xem chi tiết mục 5.1.1.2)
· Cập nhật đặc trưng kỹ năng : Xử lý vấn đề cập nhật các đặc trưng về kỹ
năng của người học từ các đặc trưng thói quen học tập kết hợp với thông tin
về tổ chức phân nhóm môn học.
83
· Cập nhật mức độ quan tâm đối với chủ đề : Sẽ đảm nhận việc cập nhật giá trị
cho ma trận đánh giá thể hiện mức độ quan tâm của người học đối với từng
chủ đề (công thức cụ thể xem mục 4.5.1.2)
5.1.1 Xử lý logfile
Logfile là tập tin ghi nhận các hành vi của người dùng đối với hệ thống. Đối với
một hệ đào tạo trực tuyến, việc yêu cầu có một logfile không phải là vấn khó khăn.
Với mục tiêu đặt ra ban đầu là khai thác các đặc trưng thói quen học tập từ
logfile, như vậy logfile sẽ là nguồn dữ liệu đầu vào quan trọng cho hệ thống UMeL.
Các yêu cầu tổi thiểu về thông tin trong logfile là phải ghi nhận được học viên nào,
thời điểm nào, vào môn học nào, kết thúc thời điểm nào. Logfile ghi nhận càng chi
tiết (vào chương nào, mục nào, download tài nguyên nào, làm bài tập nào,…) thì
thông tin cung cấp cho UMeL càng phong phú, việc khai thác càng hiệu quả hơn.
Việc cài đặt sẽ được tiến hành trên số liệu của hệ thống APS (hệ đào tạo từ xa
trường ĐHKHTN) với logfile đang có hiện nay, do vậy tiếp theo đây luận văn sẽ
giới thiệu sơ lược cấu trúc và những thông tin có thể khai thác được từ logfile của
hệ APS này.
5.1.1.1 Sơ lược về nội dung trong logfile của APS
Hình 5-1- Cấu trúc logfile của APS
84
· NGUOI_DUNG : Thông tin về sinh viên đang nhập vào hệ thống, bao gồm
mã số đăng nhập, họ tên, thời gian bắt đầu và thời gian kết thúc của một
phiên học tập.
· VAI_TRO : Chính là môn học mà sinh viên đã chọn sau khi đã đăng nhập
vào hệ thống.
· CHUC_NANG : Là chức năng mà sinh viên thực hiện liên quan đến môn
học đang được chọn. Các chức năng có thể là thảo luận (Forum), xem tài liệu
học tập (Mbook), học trực tuyến (Hoc_Online), xem thông báo mới liên quan
đến môn học,…
· TAI_NGUYEN : Là những công việc chi tiết liên quan đến chức năng đang
chọn. Tuỳ theo loại chức năng đang chọn mà tài nguyên có thể thuộc những
loại khác nhau. Ví dụ chức năng đang chọn là tài liệu học tập (Mbook) thì tài
nguyên chính là các chương của môn học hoặc cũng có thể là các bài giảng
của những buổi giảng trực tuyến (dạng video),…
Ta nhận thấy logfile ghi nhận được từng thời điểm sinh viên nào, chọn môn học
nào, vào chức năng nào (Forum, Mbook, Hoc_Online,…), xem chương nào hoặc
xem lại bài giảng của buổi học online nào. Từ những thông tin đã được ghi nhận
trong logfile này, ta có thể suy ra được một số các đặc trưng thể hiện thói quen học
tập của sinh viên đã được mô tả trong mục 4.4.1, chẳng hạn như tổng thời gian học
cho một chương của một môn học, số lần vào học, tính đều đặn trong học tập, thời
điểm thường tham gia học tập,…
85
5.1.1.2 Quy trình xử lý logfile
Hình 5-2- Quy trình xử lý logfile
Ø elearningA : Hệ thống đào tạo trực tuyến dự trù sẽ tích hợp với hệ thống
UMeL. Trong giai đoạn cài đặt thử nghiệm hiện nay elearningA chính là hệ
thống APS (hệ đào tạo từ xa của trường ĐHKHTN)
Ø Chức năng kết xuất logfile : Theo định kỳ, hệ thống elearningA sẽ kết xuất
tập tin ghi nhận các hành vi người dùng đối với hệ thống ra logfile. Đây là
mô-đun yêu cầu phải có đối với hệ thống elearningA khi muốn tích hợp với
hệ UMeL.
Ø Chức năng đọc logfile: Sẽ đảm nhận chức năng đọc toàn bộ thông tin từ
logfile vào cơ sở dữ liệu tạm.
Ø Chức năng tiền xử lý logfile: Sẽ tiến hành một số tiền xử lý để chuẩn hoá dữ
liệu trước khi được cập nhật vào profile, ví dụ như tính thời gian kết thúc của
một phiên học tập, loại bỏ các thông tin (dòng) dư thừa,….
Ø Chức năng cập nhật vào logfile : Đảm nhận công việc xử lý, tính toán và cập
nhật vào profile người học trong cơ sở dữ liệu của UMeL các đặc trưng thói
quen học tập theo định kỳ (1 tháng, 3 tháng hoặc 6 tháng).
UMeL elearningA
Profile
Logfile
Định kỳ
Định kỳ
Kết xuất
logfile
Đọc
logfile
Tiền xử
lý logfile
Cập nhật
vào profile
86
5.1.2 Mô hình dữ liệu
1-N
1-1
Thuoc_KH
1-1
1-N
Thuoc
0-N
1-1
R_2
1-N
1-1
R_1
1-N
1-1
R
1-N
0-N
PhanCong
VaiTro
1-N
1-N
Dang ky
DiemThi
GhiChu
Cha
0-1
Con
0-N
Chu de cha
Con
1-1
Cha
0-N
Cha Con
1-N
1-1
Bao gom
SoThuTu
NHOM MON HOC
idNMH
TenNhomMon
id: idNMH
MON HOC MO
idMHM
TenLopHoc
SiSolop
MON HOC
idMH
TenMonHoc
SoTinChi
SoChuDe
id: idMH
KHOA HOC
TenKhoaHoc
NamBatDau
HOC VIEN ref: DT1
HOC KY
idHK
TenHocKy
HocKy
NamHoc
id: idHK
GIAO VIEN
idGV
HoTen
DiaChi
DienThoai
EMail
id: idGV
CHU DE
idCD
TenChuDe
id: idCD
THONG TIN HOC TAP/1
Hình 5-3- Mô hình E-R – Nhóm Thông tin học tập
Bảng 5-1 – Bảng mô tả các thực thể và mối kết hợp chính nhóm thông tin học tập
STT Tên thực thể/mối kết hợp Ý nghĩa
1 CHU DE Các chủ đề của môn học, cấu trúc phân cấp, cấp cao nhất chính là chương của môn học.
2 HOC KY Danh mục các học kỳ của từng năm học
3 KHOA HOC Là các khóa học mở cho từng năm. Ví dụ CN2006, CD2006.
4 MON HOC MO Các môn học mở trong một học kỳ cho một khóa học . Đây thực chất chính là mối kết hợp.
5 NHOM MON HOC Nhóm môn học, cấu trúc phân cấp dạng cây.
87
1-1
0-NR
0-N
0-N
MUC DO QUAN TAM
MucDoQuanTam
1-1
0-N
LienQuan_CD2
1-1
0-N
LienQuan_CD
0-N
0-N
KIEN THUC CHU DE
KienThucChuDe
1-1
0-N
Co_TQHT
1-1
0-N
Co_DTTQHT
THOI QUEN HOC TAP
idTQHT
TongThoiGianHocTap
SoLanVaoHoc
ThoiDiemThuongThamGia
ThoiGianTrungBinhMoiLanHoc
TinhDeuDanTrongThamGia
SoLanHocTrucTuyen
ThoiGianHocTrucTuyen
ThoiGianThaoLuan
ThoiGianTuHoc
SoLanKhongNopBai
SoLanNopBaiTreHan
SoCauHoiThaoLuan
SoCauTraLoiThaoLuan
id: idTQHT
HOC VIEN ref: DTK
GIAI DOAN
idGD
TenGiaiDoan
TuNgay
DenNgay
id: idGD
DAC TRUNG THOI QUEN HOC TAP
idDTTQHT
TongThoiGianHocTap
SoLanVaoHoc
ThoiDiemThuongThamGia
ThoiGianTrungBinhMoiLanHoc
TinhDeuDanTrongThamGia
SoLanHocTrucTuyen
ThoiGianHocTrucTuyen
ThoiGianThaoLuan
ThoiGianTuHoc
SoLanKhongNopBai
SoLanNopBaiTreHan
SoCauHoiThaoLuan
SoCauTraLoiThaoLuan
id: idDTTQHT
CHU DE ref: TTHT
THOI QUEN HOC TAP/1
Hình 5-4- Mô hình E-R – Nhóm Thói quen học tập
Bảng 5-2 – Bảng mô tả các thực thể và mối kết hợp chính nhóm thói quen học tập
STT Tên thực thể/mối kết hợp Ý nghĩa
1 DAC TRUNG THOI QUEN HOC TAP
Các đặc trưng thói quen học tập của sinh viên
không phụ thuộc vào thời gian tức là được tích
lũy từ ban đầu đến thời điểm hiện tại.
2 GIAI DOAN
Các giai đoạn cần lưu trữ đặc trưng thói quen
học tập của sinh viên (Ngày, tuần, tháng, học
kỳ,…).
3 THOI QUEN HOC TAP
Các thói quen học tập của sinh viên trong một
giai đoạn nào đó (một tháng, học kỳ, năm
học,…).
4 MUC DO QUAN TAM
Mức độ quan tâm của sinh viên đối với từng
chủ đề. Đây chính là ma trận đánh giá giúp tạo
lập cồng đồng thói quen học tập.
5 KIEN THUC CHU DE Giá trị thể hiện kiến thức của sinh viên đối với chủ đề.
88
0-N
1-1
Thuoc NCD
1-N1-N
Gia Tri Dac Trung
GiaTri
Cha Cua
0-N
Con cua
0-1
R
1-1 1-1Co_TTNK
1-1
1-1
Co_TDKN
1-1
1-1
Co_NCHT
1-1
0-N
Co_MTHT
1-1
1-1
Co_HDTH
TRINH DO KHA NANG
idTDKN
XepLoaiTotNghiepTHPT
KetQuaHocTapHienTai
NgheNghiepHienTai
id: idTDKN
THONG TIN NHAN KHAU
idTTNK
GioiTinh
DoTuoi
DanToc
NguonGocCuTru
DangSongO
NoiSinh
CungSongVoi
MucSongBanThan
TinhTrangHonNhan
id: idTTNK
NHU CAU HOC TAP
idNCHT
DongCoHocTap
ThaiDoHocTap
LyDoChonNganhHoc
DieuQuanTrongNhatKhiHocDaiHoc
NguyenNhanThichMonHoc
NguyenNhanKhongThichMonHoc
MucDichTuHoc
YeuToThucDay
MucDichLamThem
MucDichHocThem
DuDinhTuongLai
MucDoThamGiaHoc
id: idNCHT
NHOM CONG DONG
idNCD
TenNhomCongDong
TrongSo
id: idNCD
DM_DAC TRUNG
idDacTrung
TenDacTrung
KieuDuLieu
SoKyTu
DienGiai
id: idDacTrung
MOI TRUONG HOC TAP
idMTHT
DiaDiemHoc
DuongTruyenInternetLoai
LoaiTruongDangHoc
LoaiNganhDangHoc
LoaiHinhDaoTao
id: idMTHT
HOC VIEN
MSSV
HoTen
NgaySinh
EMail
DiaChi
DienThoai
TenDangNhap
MatKhau
id: MSSV
HOAT DONG TU HOC
idHDTH
MucDoTuHoc
ThoiDiemTuHoc
TuHocOThuVien
HocNoiKhacChoO
ThoiGianTuHoc
KieuTuHoc
MucDichTuHoc
DoCanThietCuaTuHoc
LoiIchCuaTuHoc
HoatDongHoTro
LoiIchCuaTuHocTruoc
id: idHDTH
NHOM DAC TRUNG KHAC/1
Hình 5-5- Mô hình E-R - Nhóm các đặc trưng còn lại (nhân khẩu, nhu cầu,…)
Bảng 5-3 – Bảng mô tả các thực thể và mối kết hợp chính nhóm các đặc trưng còn lại
STT Tên thực thể/mối kết hợp Ý nghĩa
1 HOC VIEN
Thực thể lưu trữ một số thông tin cơ bản về học
viên, những thông tin trong thực thể này cũng
là các đặc trưng nhưng không có ý nghĩa trong
bài toán đang xét (ví dụ họ tên, email không
giúp ích gì trong bài toán tạo lập cộng đồng)
2 DM DAC TRUNG
Danh mục đặc trưng, lưu trữ toàn bộ các thuộc
tính của các nhóm thông tin nhân khẩu, nhu cầu
học tập, hoat động tự học,… với mục tiêu là
định nghĩa các nhóm cộng đồng theo không
gian cộng đồng đa tiêu chuẩn trên tập các thuộc
tính này.
3 THONG TIN NHAN KHAU
Các đặc trưng nhân khẩu có ý nghĩa trong vấn
đề tạo lập cộng đồng
4 NHU CAU HOC TAP Các đặc trưng về nhu cầu học tập
89
5.2 TẠO LẬP CỘNG ĐỒNG
5.2.1 Quy trình xử lý chung cho vấn đề tạo lập cộng đồng
Hình 5-6- Quy trình xử lý chung cho vấn đề tạo lập cộng đồng
Nội dung cần tư vấn : Là nội dung thông tin cần tư vấn cho người dùng, chẳng
hạn như
- Cách thức học một môn học mới : Thời gian cần thiết dành cho môn học, số
lần vào học trung bình, tỉ lệ phân bố thời gian cho các chương trong môn
học.
Profile của
User có
nhu cầu tư
vấn
Nội dung cần
tư vấn
Xác định danh sánh học
viên thỏa điều kiện tham
gia cộng đồng
Thành lập cộng đồng
theo thói quen học tập
Thành lập cộng đồng theo
nhóm các đặc trưng còn lại
Cung cấp thông tin tư vấn
theo cộng đồng thói quen
học tập
Cung cấp thông tin tư vấn
theo cộng đồng nhóm các
đặc trưng còn lại
Thông
tin
Profile
của các
User
khác
90
- Đăng ký chọn môn học mới : Tư vấn cho người học nên đăng ký chọn danh
sách những môn nào là phù hợp.
Profile của user có nhu cầu tư vấn : Những đặc trưng của người học cần tư vấn
(user u) sẽ là cơ sở cho việc thành lập cộng đồng
Thông tin : Là những thông tin liên quan đến nội dung cần tư vấn, các thông tin
này có thể lấy từ profile hoặc từ một số nguồn khác trong cơ sở dữ liệu của hệ
thống, chẳng hạn profile của các thành viên trong cộng đồng, chương trình đào
tạo, tài nguyên học tập,….
Chức năng xác định danh sánh học viên thỏa điều kiện tham gia cộng đồng : Mô
hình đang sử dụng phương pháp tư vấn dựa vào cộng đồng. Để cho việc xử lý
được nhanh hơn, trước tiên ta sẽ chon lọc lại những người thỏa điều tham gia
cộng đồng tùy theo từng nội dung tư vấn. Ví dụ để tư vấn cách thức học thì cộng
đồng phải là những người đã học qua môn học đó và đạt kết quả tốt (vì ta sẽ căn
cứ vào phương pháp học của những thành viên trong cộng đồng để tư vấn).
Chức năng thành lập cộng đồng theo thói quen học tập : Việc tạo lập cộng đồng
của user u theo tiêu chí thói quen học tập sẽ căn cứ vào profile của user u kết
hợp với profile của các user khác và danh sách những người thỏa điều kiện tham
gia cộng đồng. Ma trận đánh giá (thể hiện mức độ quan tâm của người học đối
với chủ đề/môn học) đã được sử để tìm những người tương tự.
Chức năng cung cấp thông tin tư vấn theo cộng đồng thói quen học tập : Thông
tin tư vấn sẽ được cung cấp thích nghi cho người học căn cứ vào kết quả của các
thành viên trong cộng đồng thói quen học tập. Việc tính toán kết quả trung bình
của cộng đồng sẽ căn cứ vào điểm số đánh giá của từng thành viên kết hợp với
mức độ tương đồng so với người học cần tư vấn (xem mục 3.4.2.1).
Chức năng thành lập cộng đồng theo nhóm các đặc trưng còn lại : Ma trận đánh
giá nhị phân (xem mục 4.5.2.2) đã được luận văn sử dụng trong quá trình tạo lập
cộng đồng
91
Cung cấp thông tin theo cộng đồng nhóm các đặc trưng còn lại : Tương tự như
chức năng cung cấp thông tin tư vấn theo cộng đồng thói quen học tập
5.2.2 Xác định các giá trị cho ma trận đánh giá (hàm f)
Nội dung và ý nghĩa : Ánh xạ các đặc trưng thói quen học tập thành một giá trị
thể hiện mức độ quan tâm của người học đối với chủ đề/ môn học (Xem chi tiết mục
4.5.1.2).
Trong phạm vi của luận văn, khi cài đặt thử nghiệm hàm f, chúng tôi đã sử dụng
công thức tuyến tính :
f(a1, a2 , …an) = S (ai * ai)
Trong đó ai : Thuộc tính thói quen học tập thứ i
ai : Trọng số của thuộc tính thói quen học tập i
Ngoài ra, chúng tôi cũng giới hạn lại số lượng các tham số đầu vào, chỉ chọn
một số tham số tiêu biểu nhất để cài đặt thử nghiệm, cụ thể là :
· a1 : Thời gian học
· a2 : Số lần vào học
· a3 : Tính đều đặn trong học tập
· a4 : Kết quả quả học tập
Như vậy hàm f khi cài đặt sẽ có 4 tham số :
f (TG_hoc, SoLan_Hoc, TinhDeuDan, KetQua_Hoc)
Công thức cụ thể để thể hiện mức độ quan tâm của sinh viên i đối với chủ đề c:
Trong đó :
- a1 : Trọng số của tham số Thời gian học (a1)
- a2 : Trọng số của tham số Số lần vào học (a2)
a1*[TG_Hoci]+a2*[SoLan_Hoci]+a3*[TinhDeuDani]+a4*[KQ_hoci]
(a1+a2+a3+a4)
Fi,c =
92
- a3 : Trọng số của tham số Tính đều đặn (a3)
- a4 : Trọng số của tham số Kết quả học tập (a4)
- [TG_hoci], [SoLan_hoci], [TínhDeuDani], [KQ_hoci]: Lần lượt là các giá
trị thời gian học, số lần học, tính đều đặn trong học tập, kết quả học tập
của sinh viên i đã được chuẩn hoá (Xem chi tiết công thức tính ở phần
phụ lục mục Chuẩn hóa giá trị cho các tham số thói quen học tập)
Giá trị tạm thời cho các trọng số khi thử nghiệm:
Bảng 5-4 – Bảng giá trị các tham số và trọng số của hàm f
i ai ai
1 Thời gian học 2
2 Số lần vào học 0.5
3 Tính đều đặn 1
4 Kết quả học tập 0.5
5.2.3 Tổ chức các nhóm cộng đồng nhân khẩu
Trong phần cài đặt, ứng với mỗi thuộc tính, chúng tôi cho thành lập một cộng
đồng và tạm thời gán trọng số bằng 1 cho tất cả các cộng đồng. Về nguyên tắc,
người phụ trách ứng dụng hoàn toàn có thể thay đổi lại các nhóm cộng đồng này
cũng như cập nhật lại trọng số cho từng cộng đồng.
Bảng 5-5 – Bảng tổ chức nhóm cộng đồng nhân khẩu
STT Nhóm cộng đồng Trọng
số
Thuộc tính tham gia cộng đồng
1 Theo giới tính 1 Giới tính
2 Theo độ tuổi 1 Độ tuổi
3 Theo dân tộc 1 Dân tộc
4 Theo nguồn gốc cư trú 1 Nguồn gốc cư trú
5 Theo nơi đang sống ở 1 Đang sống ở
6 Theo mức sống bản thân 1 Mức sống bản thân
7 Theo tình trạng hôn nhân 1 Tình trạng hôn nhân
8 Theo trường & ngành
đang học
1 Trường đang học
93
1 Ngành đào tạo đang học
9 Theo lớp đang học 1 Lớp đang học
10 Theo năm đang học 1 Năm đang học
11 Theo kết quả học tập hiện
tại
1 Kết quả học tập hiện tại
12 Theo xếp loại tốt nghiệp
PTTH
1 Xếp loại tốt nghiệp trung học phổ
thông
13 Theo loại trường đã học 1 Loại trường đã học
14 Theo loại ngành đã học 1 Loại ngành đã học
15 Theo loại hình đào tạo đã
học
1 Loại hình đào tạo đã học
16 Theo nghề nghiệp hiện tại 1 Nghề nghiệp hiện tại
17 Theo trình độ ngoại ngữ 1 Trình độ ngoại ngữ
18 Theo trình độ tin học 1 Trình độ tin học
19 Theo kinh nghiệm làm
việc
1 Kinh nghiệm làm việc trong lĩnh
vực đang học
5.3 TƯ VẤN HỌC TẬP
Hình 5-7- Quy trình xử lý chung cho vấn đề tư vấn học tập
Thông tin tư vấn
thích nghi cung cấp
cho người dùng
Tích hợp
thông tin tư vấn
Thông tin tư vấn cung
cấp bởi cộng đồng
thói quen học tập
W1=1 W2=1
Thông tin tư vấn cung
cấp bởi cộng đồng
nhóm các đặc trưng
còn lại
94
Như đã trình bày trong mô hình đề xuất ở chương 4, luận văn đã đề xuất việc
khai thác profile theo hai nhóm đặc trưng bằng hai phương pháp. Như vậy sẽ có hai
kết quả tư vấn từ hai nguồn khai thác khác nhau : theo nhóm đặc trưng thói quen
học tập và theo nhóm các đặc trưng còn lại. Luận văn sử dụng phương pháp tích
hợp trọng số tuyến tính. Chúng tôi nhận thấy mức độ hữu ích thông tin của cả hai
phương pháp này là tương đương nhau nên trong quá trình cài đặt thử nghiệm,
chúng tôi tạm thời cho giá trị hai trong số này là bằng nhau (=1). Tuỳ theo ngữ cảnh
ứng dụng, có thể sử dụng các phương pháp máy học để xác định giá trị phù hợp cho
hai trọng số này.
Kết luận :
Chúng tôi đã cài đặt các xử lý chính phục vụ chung cho vấn đề khai thác profile
: Tạo lập cộng đồng theo nhóm học tập, tạo lập cộng đồng theo nhóm các đặc trưng
còn lại, tính điểm số trung bình của cộng đồng trên các thông tin tư vấn, tích hợp
kết qua tư vấn. Về nội dung tư vấn, chúng tôi cũng đã cài đặt hai chức năng tư vấn
là tư vấn cách thức học và tư vấn chọn môn học. Do logfile của hệ APS mà luận văn
thử nghiệm chưa có ghi nhận về các tài nguyên học tập nên tạm thời chúng tôi chưa
cài đặt chức năng này. Ngoài ra việc cài đặt mô-đun cập nhật profile do thành viên
khác trong đề tài[2] phụ trách cũng chưa được hoàn chỉnh nên tạm thời chúng tôi sử
dụng những đoạn scrip riêng để đọc logfile và cập nhật vào profile. Trong phạm vi
của luận văn việc cài đặt nhằm minh họa cũng như thể hiện tính khả thi của mô
hình. Chất lượng nội dung tư vấn sẽ phụ thuộc vào vấn đề tối ưu hóa các tham số
của hệ thống (các trọng số tích hợp tài nguyên, mức độ quan trọng của từng đặc
trưng, công thức cũng như trọng số của các tham số cho hàm f - xác định mức độ
quan tâm của người học với các chủ đề, phương pháp tích hợp kết quả tư vấn,…) và
vấn đề này sẽ phụ thuộc vào đặc điểm của từng hệ thống đào tạo trực tuyến cụ thể.
Trong khuôn khổ của đề tài “Mô hình đặc trưng người dùng phục vụ cho đào
tạo trực tuyến” [2], chúng tôi sẽ hoàn tất việc cài đặt những vấn đề còn lại trong
95
thời gian tới trước khi đưa vào thử nghiệm thật sự vào quý I /2010 trên hệ đào tạo từ
xa trường ĐHKHTN.