Mô hình umel

51 CHƯƠNG 4 MÔ HÌNH UMeL Trong chương này, luận văn sẽ giới thiệu mô hình UMeL (User Modeling for e- Learning) dựa trên profile để hỗ trợ quá trình học tập trong hình thức đào tạo trực tuyến. 4.1 GIỚI THIỆU TỔNG QUAN Hình 4-1- Mô hình ứng dụng profile trong e-learning (User Modeling for eLearning–UMeL) Người học Profile Tổ chức cộng đồng / nhóm học tập Cộng đồng/ Nhóm học tập Tư vấn học tập Tài nguyên học tập Chương trình đào tạo Đặc trưng cá nhân Đặc trưng cá nhân Quá trình học tập Tài nguyên học tập Phương pháp học tập Chọn môn học UMeL Học tập qua giao tiếp với hệ thống 52 Hình 4.1 thể hiện mô hình ứng profile cho vấn đề cung cấp thông tin thích nghi cá nhân trong đào tạo trực tuyến theo mô hình UMeL. Sau đây là một số mô tả sơ lược cho mô hình trên : v Profile : Mỗi người học sở hữu 1 profile gồm một số thành phần chính như thông tin về nhân khẩu, kiến thức nền, mối quan tâm học tập, đặc trưng về các thói quen học tập,…. Những nội dung liên quan đến profile sẽ được trình bày chi tiết trong phần 4.3 và 4.4. v Mô-đun “Tổ chức cộng đồng/nhóm học tập” : Sẽ khai thác các đặc trưng cá nhân trong profile để tìm ra những người “tương đồng” theo một số tiêu chí nào đó để tạo lập cộng đồng. Đây là cơ sở quan trọng cho việc học tập cũng như hỗ trợ người học tham gia vào các nhóm học tập phù hợp (xem 4.5). v Mô-đun “Tư vấn học tập” : Những hình thức tư vấn bao gồm : - Chọn môn học : Căn cứ vào thời gian dành cho việc học tập cũng như kiến thức hiện tại của người học để tư vấn cho vấn đề đăng ký chọn môn học mới. - Cách thức học môn học : Tư vấn cho người học thời gian cần thiết dành cho môn học hoặc từng chủ đề (chương) trong môn, tỉ lệ phân bổ thời gian cho từng chủ đề, thời gian trung bình mỗi lần học. Nội dung tư vấn cho người dùng sẽ được tính toán dựa vào thông tin của những người trong cộng đồng đã học tốt môn học. - Tài nguyên học tập : Cung cấp các tài nguyên học tập thích nghi cho người học, các tài nguyên có thể ở nhiều dạng khác nhau văn bản, html, media,… Hệ thống sẽ căn cứ vào những tài nguyên mà các thành viên trong cộng đồng đã xem hoặc đánh giá. 4.2 NHỮNG VẤN ĐỀ VÀ GIẢI PHÁP CHO UMeL Để xây dựng mô hình UMeL, luận văn cần phải giải quyết ba vấn đề cơ bản sau: 53 a) Xác định thành phần cấu trúc của profile : Đây là vấn đề đóng vai trò nền tảng, là cơ sở để giải quyết hai vấn đề còn lại. Luận văn chọn giải pháp chi tiết hóa cấu trúc khung của profile do Lê Đức Long đề xuất [14], đặc biệt chú trọng đến việc bổ sung những đặc trưng về thói quen học tập. b) Phương pháp thành lập cộng đồng : Luận văn đề xuất việc ứng dụng những đặc trưng của profile vào mô hình cộng đồng đa tiêu chuẩn [1], [24] với sự cải tiến trong việc đánh giá độ tương đồng giữa những người học dựa trên quá trình học tập, giao tiếp với hệ thống. c) Phương pháp khai thác profile cá nhân người học và cộng đồng để tư vấn cho người học (chọn môn đăng ký học, các thức học, tài nguyên học tập) : Cách tiếp cận chính của chúng tôi là dựa vào cộng đồng những người “tương tự” với người học và có kết quả học tập tốt để tư vấn cho người học. Đây cũng là sự mô phỏng lại thực tế, khi mà chúng ta thường noi theo phương pháp học tập của những người có điều kiện “giống mình” và đã đạt kết quả tốt. Các giải pháp đề xuất để giải quyết những vấn đề trên đảm bảo được sự thống nhất và tính liên thông trong hệ thống. Hình 4.2 minh họa giải pháp tổng thể của luận văn và nội dung chi tiết của giải pháp sẽ được trình bày trong những phần tiếp theo. 54 Hình 4-2- Giải pháp tổng thể cho các vấn đề của UMeL 4.3 CẤU TRÚC PROFILE Profile là thành phần cơ bản và không thể thiếu trong các hệ thống thích nghi, là cơ sở để dự đoán mức độ phù hợp của thông tin cũng như tài nguyên đối với từng người dùng. Các hệ thống thích AHS/AEHS (Adaptive Educational Hypermedia Thành lập cộng đồng theo các tiêu chí Tư vấn dựa trên sự cộng tác Những người tương đồng có kết quả học tập tốt Thói quen học tập Đặc trưng khác Tiêu chí về thói quen học tập Tiêu chí xã hội, … Profile Cập nhật Thông tin tư vấn Đặc trưng cá nhân 55 System) đã áp dụng profile để cung cấp sự thích nghi cá nhân phù hợp với kiến thức cũng như mục tiêu của người dùng. Profile trong các AHS/AEHS hiện nay thường được xây dựng dựa vào các đặc điểm: Kiến thức, mối quan tâm, mục tiêu, kiến thức nền và đặc điểm cá nhân [5]. Các hệ thống AHS/AEHS được sử dụng cho các khoá đào tạo ngắn hạn, sự thích nghi cá nhân thường tập trung vào việc cá nhân hoá nội dung bài học tuỳ vào đặc trưng của từng người học, tức là cùng một chủ đề nhưng với mỗi người học khác nhau sẽ có sự thể hiện nội dung bài học khác nhau. Do đó các hệ thống này đặc biệt quan tâm đến khía cạnh kiến thức đã có của người học và mục tiêu của người học đối với khoá học. Đây là một trong những điểm khác biệt quan trong giữa các hệ đào tạo ngắn hạn (khoá học theo từng chủ đề) và các hệ đào tạo dài hạn (đào tạo bậc cao đẳng, đại học,…) liên quan đến việc mô hình hoá profile phục vụ cho sự thích nghi cá nhân. Trong thời gian gần đây, dựa trên một số nghiên cứu liên quan của khoa Tâm lý – Giáo dục của trường ĐH Khoa học Xã hội Nhân văn, trường ĐH Sư phạm Tp. HCM cùng với một cuộc khảo sát thực tiễn trên một số sinh viên của trường ĐH Sư phạm Tp.HCM, [14] đã đề xuất cấu trúc profile bao gồm các thành phần: thông tin về nhân khẩu, kinh nghiệm học vấn, hoạt động tự học, nhu cầu và động cơ học tập. Ngoài các thông tin thường gặp trong profile của các hệ thống AHS/AEHS [5], cấu trúc mới do [14] đề xuất còn có thêm một số thông tin chuyên biệt được đưa vào để phù hợp với môi trường tự học qua mạng với sự trợ giúp của máy tính, cùng với các hoạt động dạy-học hỗ trợ. Hình 4-3- Cấu trúc tổng quát của profile do Le Đức Long đề xuất [14] Profile Thông tin nhân khẩu Kinh nghiệm học vấn Hoạt động tự học Nhu cầu & động cơ 56 · Thông tin nhân khẩu : Bao gồm các thông tin về nhận dạng, lý lịch bản thân và nơi làm việc. · Kinh nghiệm học vấn : Gồm các thông tin về kinh nghiệm làm việc, các kỹ năng và kiến thức nền đã có. · Hoạt động tự học : Bao gồm mục tiêu học tập, các thói quen và các đặc điểm cá nhân. · Nhu cầu và động cơ : Bao gồm các thông tin về động cơ học tập, sở thích học tập, và mối quan tâm trong học tập. 4.3.1 Những đặc trưng về thói quen học tập Trong một hệ đào tạo trực tuyến, đặc biệt là các hệ đào tạo dài hạn như Cao đẳng, Đại học, Cao học,… Người dùng sẽ phải tương tác với hệ thống thường xuyên như xem bài giảng, học trực tuyến (giảng viên giảng bài trực tuyến qua video theo những buổi qui định), thảo luận, tìm tài liệu, xem tài liệu, nộp bài tập,… Quá trình tương tác này có thể diễn ra nhiều lần trong ngày và được duy trì trong khoảng thời gian khá dài, vài năm là bình thường. Từ sự tương tác này, chúng tôi sẽ tìm cách khai thác, rút trích ra những đặc điểm của từng sinh viên, những đặc điểm này chính là những đặc trưng thể hiện thói quen học tập của sinh viên trong profile. Bên cạnh việc phụ thuộc vào các chủ đề/môn học, các đặc trưng thói quen học tập còn gắn liền với kỳ thời gian như ngày, tuần, tháng, quý, năm,… Ngoài những đặc trưng thể hiện thói quen học tập, chúng tôi cũng không bỏ qua việc khai thác các thông tin khác về nhân khẩu, kiến thức nền tảng, mục tiêu học tập.. của từng sinh viên nhằm giúp cho việc tư vấn được phong phú và chính xác hơn. Như vậy profile trong mô hình UMeL sẽ bao gồm hai nhóm đặc trưng chính (hình 4.4) là : - Nhóm đặc trưng thói quen học tập, và - Nhóm các đặc trưng còn lại : bao gồm các thông tin về nhân khẩu, kiến thức nền, mục tiêu, động cơ học tập,… 57 Hình 4-4- Cấu trúc Profile Những đặc trưng về thói quen học tập bao gồm : 1) Tổng thời gian học : Là toàn bộ thời gian sinh viên đã dành cho môn học, chương hoặc một chủ đề cụ thể. Nó bao gồm toàn bộ thời gian học online, offline, thảo luận, xem tài liệu,… Đây là một trong những yếu tố quan trọng phản ánh mức độ quan tâm của sinh viên đối với môn học, chương, chủ đề. 2) Số lần vào học : Là tổng số lần sinh viên đã đăng nhập vào hệ thống và thực hiện các công việc liên quan đến một môn, chương hoặc chủ đề. Thông tin này sẽ hữu ích khi cần phân biệt những sinh viên học đều đặn hàng tuần với những sinh viên đến giai đoạn cuối trước khi thi mới tập trung học. 3) Tính đều đặn trong học tập : Thể hiện mức độ học đều đặn của sinh viên. Giá trị này tương tự khái niệm độ lệch chuẩn trong lý thuyết xác suất thống kê. Đây cũng là một đặc trưng giúp xác định mức độ đều đặn trong học tập của sinh viên. Nhóm các thông tin còn lại : nhân khẩu, kiến thức nền,… Nhóm đặc trưng thói quen học tập Khai thác từ hành vi của người dùng đối với hệ thống Profile 58 4) Thời điểm thường tham gia học tập : Thể hiện khoản thời gian trong ngày, tuần sinh viên hay dùng cho việc học tập. Có thể phân chia theo khoảng thời gian trong ngày như sánh, trưa, chiều, tối, đêm hoặc kết hợp với các thêm với các thông tin như ngày thường, thứ bảy, chủ nhật,… Thông tin này sẽ rất hữu ích khi cần hệ thống hỗ trợ lập các nhóm học tập hoặc nhóm trao đổi, thảo luận. 5) Thời gian trung bình mỗi lần học : Là thời gian (số phút) trung bình mỗi lần sinh viên vào học tập. Giá trị này được tính toán dựa trên tổng thời gian dành cho học tập và số lần vào học. Về bản chất thì nó là giá trị được tính toán từ các đặc trưng khác, nhưng xét về mặt ý nghĩa thì giá trị này cũng được xem như một đặc trưng giúp xác định mức độ học tập đều đặn của sinh viên. 6) Tổng thời gian học online : Là tổng thời gian sinh viên tham gia các buổi học online theo giờ qui định của môn học. Về nguyên tắc thì những sinh viên không tham gia buổi học online thì vẫn có thể xem lại video bài giảng online vào thời điểm khác. Tuy nhiên việc tham gia đúng buổi học online vẫn có một trọng số cao hơn do học viên có thể đặt trực tiếp câu hỏi cho giáo viên trao đổi thảo luận với các học viên khác như một buổi học trên lớp trong đào tạo phấn/ bảng truyền thống. 7) Tổng thời tham gia thảo luận : Là thời gian sinh viên dành cho việc thảo luận trong diễn đàn như xem, đặt câu hỏi, trả lời. Đây cũng là một giá trị thể hiện đặc trưng của sinh viên khi cần tạo lập cộng đồng những người tương đồng hoặc lập cộng đồng cho các nhóm học tập, thảo luận. 8) Tổng thời gian học offline : Học offline ở đây được hiểu là tham gia học trong hệ thống nhưng không phải là buổi học online hoặc thảo luận. Nó bao gồm thời gian sinh viên đọc bài giảng, tài liệu, xem các video bài giảng, tìm tài liệu, download tài liệu, xem các thông báo mới nhất từ giáo viên, nộp bài,… 9) Số lần không nộp bài : Là số lần sinh viên không nộp bài theo qui định của giáo viên. Bài ở đây thông thường là bài tập của môn, chương hoặc chủ đề, nhưng cũng có thể là những đề án, bài thu hoạch,… Đây là một thuộc tính có ảnh hưởng 59 nhiều đến kết quả học tập của sinh viên cũng như thể hiện mức độ quan tâm của sinh viên đối với môn học. 10) Số lần nộp bài trễ hạn : Là số lần sinh viên nộp bài trễ hạn so với qui định thời gian của giáo viên. Tương tự như ở trên, đây cũng là một giá trị thể hiện đặc trưng của sinh viên khi xét đến mức độ quan tâm đối với môn học/ chủ đề. 11) Kết quả học tập : Là đánh giá của giáo viên đối với việc học tập của học viên trên những bài tập/đề án đã nộp. Thông tin này sẽ hữu ích khi cần xác định kiến thức của người học đối với môn học/chủ đề. 12) Số câu hỏi đưa ra thảo luận : Là số lượng câu hỏi học viên đã đưa trong các diễn đàn. Thông tin này có thể được tham khảo khi cần lập cộng đồng học tập hay thảo luận. 13) Số câu trả lời trong thảo luận : Là số lượng câu học viên đã trả lời trong các diễn đàn. Tương tự như trên, thông tin này có thể hữu ích khi cần lập cộng đồng học tập hay thảo luận. Ngoài những đặc trưng về thói quen học tập, luận văn sẽ đề xuất thêm đặc trưng về kỹ năng với mục tiêu thể hiện được rõ hơn đặc trưng của từng sinh viên. 4.3.2 Đặc trưng về kỹ năng Mỗi môn học trong các hệ đào tạo đều có mục tiêu nhất định là giúp học viên rèn các kỹ năng hoặc đạt được một kiến thức nhất định về một vấn đề nào đó. Căn cứ vào nhận xét này, luận văn đề xuất việc phân nhóm môn học để có được những đặc trưng về kỹ năng của từng sinh viên. Tuỳ theo từng chuyên ngành mà có những mục tiêu khác nhau đối với từng môn học, do đó việc phân nhóm môn học sẽ phụ thuộc vào đặc điểm của từng ngành học cụ thể. Ví dụ đối với ngành Anh văn hay ngoại ngữ nói chung, ta chú trọng nhiều đến các kỹ năng như nghe, nói, đọc, viết. Do đó việc phân nhóm môn học phải làm sao để thể hiện rõ được các tiêu chí này, ví dụ việc phân nhóm sẽ giúp thể hiện được sinh viên A rất quan tâm đến các môn thuộc nhóm nghe và nói, ít quan tâm đến loại đọc và hoàn toàn không quan tâm đến các môn thuộc nhóm viết. Việc thể hiện những đặc trưng này trong profile sẽ hữu 60 ích trong việc tư vấn tài liệu học cũng như trong vấn đề lập nhóm học tập. Hay trong lĩnh vực công nghệ thông tin sẽ có những môn chuyên về đào tạo tư duy toán, chuyên về kỹ năng lập trình, hoặc chuyên về kỹ năng nghiên cứu. Ta có thể phân nhóm môn học theo những kỹ năng này. Từ việc tổ chức phân nhóm môn học kết hợp với những đặc trưng thói quen học tập đã mô tả ở trên, ta có xây dựng được một ma trận hai chiều, một chiều là các nhóm môn học, một chiều là các đặc trưng thể hiện thói quen học tập (hình 4-3). Các giá trị trong ma trận này sẽ là những thuộc tính trong profile thể hiện đặc trưng kỹ năng của từng sinh viên. Hình 4-5- Đặc trưng về kỹ năng Việc phân nhóm môn học sẽ tuỳ thuộc vào đặc điểm của từng chuyên ngành cụ thể và sẽ rất tốt nếu có sự tư vấn hoặc tham gia của các chuyên gia, những người đã thiết kế chương trình học cho chuyên ngành. Trong phạm vi của đề tài, chúng tôi không có ý định đi sâu vào việc đề xuất mô hình phân nhóm môn học cho phù hợp với đặc điểm của từng loại chuyên ngành. Công việc này chúng tôi sẽ đưa vào phần mở rộng hay là hướng phát triển của đề tài. Tuy nhiên chúng tôi cũng có một đề xuất ban đầu cho việc công việc phân nhóm này đối với các hệ đào tạo đại học, cao đẳng. Hiện nay các môn học tại các trường thường phân theo 3 cấp độ là các môn học đại cương, các môn cơ sở và các môn chuyên ngành. Mỗi cấp độ sẽ được chia nhỏ Thời gian Số lần Kết quả … Nghiên cứu lý thuyết 11 18 6 Kỹ năng lập trình 50 121 9.5 Kỹ năng phần cứng 21 12 6.5 … Nhóm môn học Một số đặc trưng thói quen học tập Các đặc trưng kỹ năng của sinh viên 61 theo những loại môn khác nhau, đặc biệt ở cấp độ chuyên ngành sẽ phân cấp nhỏ theo một số chuyên ngành cụ thể. Trong mỗi chuyên ngành cụ thể có thể sẽ phân chia các môn theo một số loại riêng nhằm đảm bảo cho sinh viên có một kiến thức tổng quát nhất định sau khi ra trường. Ta có thể dựa vào cách thức tổ chức này để phân nhóm môn học (xem hình 4.6). Việc phân nhóm theo cách này có đặc điểm là đặc trưng của sinh viên trong profile sẽ được thể hiện rõ thông qua từng giai đoạn học tập. Như vậy đối với những sinh viên có những đặc trưng thói quen học tập khác biệt nhau trong từng giai đoạn, cách tổ chức này sẽ thể hiện được rõ đặc trưng của sinh viên trong profile Hình 4-6- Tổ chức phân nhóm môn học 4.3.3 Thông tin nhân khẩu, kiến thức nền,… Theo như đã mô tả ở mục 4.2, chúng tôi không phải đề xuất một mô hình profile mới mà kế thừa có cải tiến từ mô hình đã được nhóm nguyên cứu learner profile đề Khoa … Trường … ĐẠI CƯƠNG MÔN CƠ SỞ CHUYÊN NGHÀNH … … … … Nhóm ngành 1 Nhóm ngành 2 Nhóm Ngành … Lý thuyết Kỹ năng … … … 62 xuất [14] với mục tiêu là làm nổi bật các đặc trưng về thói quen học tập của sinh viên. Các thuộc tính còn lại chúng tôi vẫn giữ nguyên để phục vụ cho việc khai thác sau này. Sau đây là phần liệt kê (có chọn lọc) các thuộc tính thuộc nhóm những đặc trưng còn lại. Từ đây trở về sau, nếu không có sự ghi chú nào thêm thì khái niệm nhóm các đặc trưng còn lại được hiểu là tập hợp các thuộc tính đặc trưng còn lại của sinh viên sau khi đã loại ra các thuộc tính đặc trưng về thói quen học tập. A. Thông tin về nhân khẩu : bao gồm: thông tin nhận dạng, thông tin về lý lịch bản thân, và thông tin về nơi đào tạo / làm việc. A.1) Thông tin nhận dạng bao gồm: họ tên, giới tính, độ tuổi, mã số sinh viên, địa chỉ Email, và số điện thoại. A.2) Thông tin về lý lịch bản thân bao gồm: nguồn gốc cư trú, đang sống ở, cùng sống với, mức sống bản thân, tình trạng hôn nhân. A.3) Thông tin về nơi đào tạo/làm việc bao gồm: trường, lớp, ngành đào tạo. B. Thông tin về kinh nghiệm học vấn bao gồm: mức độ kiến thức đã biết, kỹ năng đã có, kiến thức và công việc hiện tại. (B.1) Mức độ kiến thức đã biết bao gồm: xếp loại tốt nghiệp trung học phổ thông, kết quả học tập hiện tại, loại trường học, loại ngành học, loại hình đào tạo, nghề nghiệp hiện tại. (B.2) Kỹ năng đã có bao gồm: kỹ năng sử dụng máy tính, kỹ năng về ứng dụng tin học văn phòng, kỹ năng về sử dụng internet. (B.3) Kiến thức và công việc hiện tại bao gồm: kiến thức về chủ đề, kỹ năng về chủ đề. C. Thông tin về hoạt động tự học bao gồm: thói quen học, mục đích học tập, và đặc điểm cá nhân. C.1) Mục đích học tập bao gồm: mục đích tự học?, tự học có cần thiết với bản thân?. C.2) Đặc điểm cá nhân bao gồm: tự học giúp gì?, hoạt động nào giúp nâng cao kiến thức / kỹ năng?, phương tiện phục vụ tự học?, tự học trước sẽ giúp gì?. 63 D. Thông tin về nhu cầu và động cơ học tập bao gồm: động cơ học tập, sở thích học tập, và mối quan tâm trong học tập. D.1) Động cơ học tập bao gồm: động cơ học tập?, thái độ học tập?, lý do chọn ngành đang học?, điều quan trọng nhất khi học đại học?. D.2) Sở thích học tập bao gồm: nguyên nhân thích môn học?, nguyên nhân không thích môn học?, yếu tố thúc đẩy học tập?, đi làm thêm để?, đi học thêm để?. D.3) Mối quan tâm trong học tập bao gồm: dự định gì sau khi ra trường?, mức độ tham gia hoạt động học?. 4.4 CẬP NHẬT PROFILE Việc cập nhật profile được thực hiện từ hai nguồn thông tin chính là phản hồi tường minh từ người dùng và phản hồi tiềm ẩn từ hệ thống thông qua các hành vi của người dùng (xem 3.3). Trong lãnh vực thương mại điện tử, thông thường đặc trưng được thể hiện thông qua ý kiến người dùng trên các sản phẩm (thích những sản phẩm nào, không thích những sản phẩm nào,...) do đó việc sử dụng phản hồi tường minh (cho người dùng đánh giá các sản phẩm thông qua các giao diện) là phương pháp khả thi và hiệu quả, phần lớn các hệ thích nghi trong lãnh vực thương mại điện tử đều có sử dụng phương pháp này. Trong lãnh vực đào tạo trực tuyến, phần lớn các hệ thống thích nghi hiện này đều tập trung vào việc thể hiện nội dung tài liệu và các liên kết đến các tài nguyên (xem mục 2.3.3). Kiến thức người học là đặc trưng được quan tâm hàng đầu trong các hệ thống này. Khác với đặc điểm của các hệ thương mại điện tử, việc yêu cầu người học tự đánh giá trực tiếp trên những kiến thức của mình là một vấn đề khá khó khăn vì bản thân người học cũng khó tự xác định được, do đó các hệ thống này thường tiếp nhận sự phản hồi kiến thức của người học một cách trung gian thông qua các bài tập, câu hỏi trắc nghiệm cuối mỗi chủ đề, nhóm chủ đề. Việc thực hiện đánh giá kiến thức thông qua các bài tập này là cơ sở chính cho việc cung cấp thích nghi phù hợp. Một số ít hệ thống phân tích thêm thời gian đã dành cho chủ đề làm cơ sở đánh giá thêm kiến thức người học. 64 4.4.1 Các đặc trưng thói quen học tập Từ danh sách các đặt trưng thói quen học tập đã trình bày trong mục 4.4.1, chúng tôi nhận thấy phần lớn các thông tin này đều có thể được khai thác từ tập tin ghi nhận các hành vi của người dùng đối với hệ thống, gọi là logfile. Do đó chúng tôi đề nghị việc cập nhật các đặc