Rất dễ [0.90..1]
Dễ [0.85..1]
Trung bình [0.75..1]
Khó [0.70..1]
Rất khó [0.65..1]
Ví dụ: Trong khóa học "Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ", giả sử thông qua giai đoạn định lượng trình độ kiến thức, chúng ta xác định được giá trị xác suất định lượng mức độ hiểu biết các khái niệm Thực thể,Phụ thuộc hàm của người học Ui tương ứng là: 0.7, 0.75. Vì khái niệm Thực thể có độ khó là Dễ, khái niệmPhụ thụ hàm có độ khó làKhó, nên với các giá trị như vậy, người học được xem là hiểu khái niệm Thực thể, nhưng không hiểu khái niệm Phụ thuộc hàm.
Quá trình lựa chọn các khái niệm, nhiệm vụ được xác định dựa trên luật, trong mô hình chúng tôi biểu diễn tập luật [72] thích nghi thông qua lô-gíc vị từ [73]. Để biểu diễn các luật thích nghi thông qua lô-gíc vị từ, chúng tôi thực hiện định nghĩa tập các vị từ mô hình hóa nội dung khóa học, mô hình người học và xây dựng các luật thích nghi dựa trên tập các vị từ.
3.1.2.1 Tập vị từ
Với tập các khái niệm C = {c1, c2, . . . , cn}, tập các nhiệm vụ T = {t1, t2, . . . , tn}, chúng tôi định nghĩa các vị từ biểu diễn mô hình nội dung học, mô hình người học: độ khó của khái niệm, nhiệm vụ; mối quan hệ giữa các khái niệm, nhiệm vụ; giá trị xác suất biểu diễn mức độ hiểu biết khái niệm, mức độ hoàn thành nhiệm vụ của người học; khái niệm, nhiệm vụ người học cần phải tìm hiểu, thực hiện. Cụ thể:
• difficulty(ci, level): Độ khó của khái niệmci ở mức độlevel (Như đã trình bày trong mục Mô hình nội dung học (Mục 2.1), độ khó của khái niệm gồm 05 cấp độ, level
mang một trong các giá trị sau: 1: Rất dễ, 2: Dễ, 3: Trung bình, 4: Khó, 5: Rất khó)
Ví dụ: Trong khóa học "Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ" difficulty(Thực thể,2) biểu diễn khái niệm Thực thể là khái niệm Dễ.
Ví dụ: difficulty(Xác định Thực thể,3) biểu diễn nhiệm vụ Xác định Thực thể có độ khó ở mức Trung bình.
• preq(cj, ci): Khái niệm cj là khái niệm tiên quyết của khái niệm ci
Ví dụ: preq(Thực thể, Quan hệ) biểu diễn khái niệm Thực thể là khái niệm tiên quyết của khái niệm Quan hệ
• preq(cj, ti): Khái niệm cj là khái niệm tiên quyết của nhiệm vụ ti
Ví dụ: preq(Thực thể, Xác định thực thể) biểu diễn khái niệm Thực thể là khái niệm tiên quyết của nhiệm vụ Xác định thực thể
• preq(tj, ti): Nhiệm vụ tj là nhiệm vụ tiên quyết của nhiệm vụ ti
Ví dụ:preq(Xác định Thực thể, Xác định thuộc tính của Thực thể) biểu diễn nhiệm vụ Xác định Thực thể là nhiệm vụ tiên quyết của nhiệm vụ Xác định thuộc tính của Thực thể
• sub(tj, ti): Nhiệm vụ tj là nhiệm vụ thành phần của nhiệm vụ ti
Ví dụ: sub(Liệt kê các danh từ, Xác định Thực thể) biểu diễn nhiệm vụ Liệt kê các danh từ là nhiệm vụ thành phần của nhiệm vụ Xác định thực thể
• acquired(cj, ui, value): Người học ui có giá trị xác suất định lượng hiểu khái niệm
cj lớn hơn hoặc bằng value
Ví dụ: acquired(Thực thể, ui,0.75) biểu diễn giá trị xác suất định lượng mức độ hiểu biết khái niệm Thực thể của người họcui là 0.75
• f inished(tj, ui, value): Người họcui có giá trị xác suất định lượng hoàn thành nhiệm vụ tj lớn hơn hoặc bằng value
Ví dụ: f inished(Xác định Thực thể, ui,0.75) biểu diễn giá trị xác suất định lượng mức độ hoàn thành nhiệm vụ Xác định Thực thể của người họcui là 0.75
• not_acquired(cj, ui): Người họcui chưa hiểu khái niệm cj
Ví dụ:not_acquired(Thực thể, ui)biểu diễn người họcui chưa hiểu khái niệmThực thể
Ví dụ: not_f inished(Xác định Thực thể, ui) biểu diễn người học ui chưa hoàn thành nhiệm vụ Xác định thực thể
• obs(cj, ui, req): Người học ui cần phải tìm hiểu khái niệmcj
Ví dụ: obs(Phụ thuộc hàm, ui, req) biểu diễn người học ui cần phải tìm hiểu khái niệm Phụ thuộc hàm
• obs(tj, ui, req): Người họcui cần phải thực hiện nhiệm vụ tj
Ví dụ: obs(Xác định ràng buộc, ui, req) biểu diễn người học ui cần phải thực hiện nhiệm vụ Xác định ràng buộc
• obs(cj, ui, omit): Người học ui có thể bỏ qua khái niệmcj
Ví dụ: obs(Phụ thuộc hàm, ui, omit) biểu diễn người học ui có thể bỏ qua không cần tìm hiểu khái niệm Phụ thuộc hàm
• obs(tj, ui, omit): Người học ui có thể bỏ qua nhiệm vụ tj
Ví dụ:obs(Xác định ràng buộc, ui), omitbiểu diễn người họcuicó thể bỏ qua không cần thực hiện nhiệm vụ Xác định ràng buộc
3.1.2.2 Luật thích nghi
Cơ sở để lựa chọn các khái niệm, nhiệm vụ phù hợp với người học là giá trị xác suất định lượng mức độ hiểu biết khái niệm, mức độ hoàn thành nhiệm vụ và độ khó của các khái niệm, nhiệm vụ. Đối với từng người học, việc xác định cần phải tìm hiểu khái niệm ci, thực hiện nhiệm vụ ti căn cứ vào tập luật if-then dưới đây:
- Người học không phải tìm hiểu khái niệm nếu giá trị xác suất định lượng xác định người học đã hiểu khái niệm đó.
∃cj∀ui(acquired(cj, ui,0.95)∧difficulty(cj,1) =⇒obs(cj, ui, omit))
∃cj∀ui(acquired(cj, ui,0.85)∧difficulty(cj,2) =⇒obs(cj, ui, omit))
∃cj∀ui(acquired(cj, ui,0.75)∧difficulty(cj,3) =⇒obs(cj, ui, omit)) (3.1)
∃cj∀ui(acquired(cj, ui,0.70)∧difficulty(cj,4) =⇒obs(cj, ui, omit))
∃cj∀ui(acquired(cj, ui,0.65)∧difficulty(cj,5) =⇒obs(cj, ui, omit))
người học đã hoàn thành nhiệm vụ đó.
∃tj∀ui(f inished(tj, ui,0.95)∧difficulty(tj,1) =⇒obs(tj, ui, omit))
∃tj∀ui(f inished(tj, ui,0.85)∧difficulty(tj,2) =⇒obs(tj, ui, omit))
∃tj∀ui(f inished(tj, ui,0.75)∧difficulty(tj,3) =⇒obs(tj, ui, omit)) (3.2)
∃tj∀ui(f inished(tj, ui,0.70)∧difficulty(tj,4) =⇒obs(tj, ui, omit))
∃tj∀ui(f inished(tj, ui,0.65)∧difficulty(tj,5) =⇒obs(tj, ui, omit))
- Người học được đề nghị tìm hiểu khái niệm nếu giá trị xác suất định lượng xác định người học chưa hiểu khái niệm đó.
∃cj∀ui(¬acquired(cj, ui,0.95)∧difficulty(cj,1) =⇒obs(cj, ui, req))
∃cj∀ui(¬acquired(cj, ui,0.85)∧difficulty(cj,2) =⇒obs(cj, ui, req))
∃cj∀ui(¬acquired(cj, ui,0.75)∧difficulty(cj,3) =⇒obs(cj, ui, req)) (3.3)
∃cj∀ui(¬acquired(cj, ui,0.70)∧difficulty(cj,4) =⇒obs(cj, ui, req))
∃cj∀ui(¬acquired(cj, ui,0.65)∧difficulty(cj,5) =⇒obs(cj, ui, req))
- Người học được đề nghị thực hiện nhiệm vụ nếu giá trị xác suất định lượng xác định người học chưa hoàn thành nhiệm vụ đó.
∃tj∀ui(¬f inished(tj, ui,0.95)∧difficulty(tj,1) =⇒obs(tj, ui, req))
∃tj∀ui(¬f inished(tj, ui,0.85)∧difficulty(tj,2) =⇒obs(cj, ui, req))
∃tj∀ui(¬f inished(tj, ui,0.75)∧difficulty(tj,3) =⇒obs(tj, ui, req)) (3.4)
∃tj∀ui(¬f inished(tj, ui,0.70)∧difficulty(tj,4) =⇒obs(tj, ui, req))
∃tj∀ui(¬f inished(tj, ui,0.65)∧difficulty(tj,5) =⇒obs(tj, ui, req))
- Nếu người học đã hiểu khái niệmC, người học được phép không phải tìm hiểu các khái niệm tiên quyết của khái niệm C.
∃cj∀ck(k 6=j)∀ui(obs(cj, ui, omit)∧preq(ck, cj) =⇒(obs(ck, ui, omit)) (3.5) - Nếu người học đã hoàn thành nhiệm vụ T, người học được phép không phải thực
hiện các nhiệm vụ tiên quyết của nhiệm vụ T.
∃tj∀tk(k6=j)∀ui(obs(tj, ui, omit)∧preq(tk, tj) =⇒(obs(tk, ui, omit)) (3.6) - Nếu người học đã hoàn thành nhiệm vụ T, người học được phép không phải thực
hiện các nhiệm vụ thành phần của nhiệm vụ T.
- Nếu người học đã hoàn thành nhiệm vụ T, người học được phép không phải tìm hiểu các khái niệm tiên quyết của nhiệm vụ T.
∃tj∀ck∀ui(obs(tj, ui, omit)∧preq(ck, tj) =⇒(obs(ck, ui, omit)) (3.8) - Nếu người học chưa hiểu khái niệm C, người học được đề nghị tìm hiểu các khái
niệm tiên quyết của khái niệm C.
∃cj∀ck(k 6=j)∀ui(not_acquired(cj, ui)∧preq(ck, cj) =⇒(obs(ck, ui, req)) (3.9) - Nếu người học chưa hoàn thành nhiệm vụ T, người học được đề nghị thực hiện các
nhiệm vụ tiên quyết của nhiệm vụ T.
∃tj∀tk(k 6=j)∀ui(not_f inished(tj, ui)∧preq(tk, tj) =⇒(obs(tk, ui, req)) (3.10) - Nếu người học chưa hoàn thành nhiệm vụ T, người học được đề nghị thực hiện các
nhiệm vụ thành phần của nhiệm vụ T.
∃tj∀tk(k 6=j)∀ui(not_f inished(tj, ui)∧sub(tk, tj) =⇒(obs(tk, ui, req)) (3.11) - Nếu người học chưa hoàn thành nhiệm vụ T, người học được đề nghị tìm hiểu các
khái niệm tiên quyết của nhiệm vụ T.
∃tj∀ck∀ui(not_f inished(tj, ui)∧preq(ck, tj) =⇒(obs(ck, ui, req)) (3.12) Ví dụ dưới đây minh họa việc sử dụng các luật để lựa chọn các khái niệm, nhiệm vụ người học cần phải tìm hiểu, thực hiện trong khóa học "Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ" với một phần mô hình nội dung được minh họa trong hình 3.2. Giả sử, với người học ui, thông qua kết quả bài kiểm tra ban đầu xác định p(Thực thể = acquired)=0.9, Tại thời điểm
t, kết quả thực hiện nhiệm vụ Xác định thực thể p(Xác định thực thể=finished)=0.45. Điều đó có nghĩa người học chưa hoàn thành nhiệm vụ Xác định thực thể. Vấn đề đặt ra là cần lựa chọn những nhiệm vụ, khái niệm nào để chỉ dẫn người học hoàn thành nhiệm vụ. Khi đó người học sẽ được đề nghị thực hiện hai nhiệm vụ Liệt kê danh từ, Xác định danh từ chung. Thật vậy, ta có:
1 Căn cứ luật (3.4):
¬f inished(Xác định thực thể, ui,0.75)∧difficulty(Xác định thực thể,3) =⇒obs(Xác định thực thể, ui, req))
2 Căn cứ luật (3.10),(3.11) và (3.12):
=⇒obs(Liệt kê danh từ, ui, req))∧obs(Xác định danh từ chung, ui, req))
3 Căn cứ luật (3.1):
=⇒obs(Liệt kê danh từ, ui, req))∧obs(Xác định danh từ chung, ui, req))
Thông qua việc áp dụng kết hợp các luật nêu trên, mô hình luôn chỉ ra được các khái niệm, nhiệm vụ mà người học cần phải thực hiện trong từng giai đoạn tham gia khóa học, là cơ sở để đưa ra các chỉ dẫn, gợi ý cho người học làm thế nào để hoàn thành nhiệm vụ.
3.2 Thích nghi theo mục tiêu, nhu cầu
Căn cứ vào mục tiêu, nhu cầu của từng người học, hệ thống lựa chọn tiến trình phù hợp. Tiến trình học được cấu thành bởi các khái niệm, nhiệm vụ và các quan hệ ràng buộc giữa chúng trong mô hình nội dung khóa học. Chúng tôi mô hình hóa bài toán lựa chọn nội dung và tiến trình học dưới bài toán lựa chọn đường đi trong đồ thị kiến thức thỏa mãn điều kiện ràng buộc. Cơ sở để chúng tôi sử dụng mô hình bài toán tìm đường đi căn cứ vào các lý do:
- Mô hình nội dung khóa học được biểu diễn dưới dạng đồ thị, tập các đỉnh là các khái niệm, nhiệm vụ, cung của đồ thị nối các đỉnh biểu diễn sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các khái niệm, nhiệm vụ. Quá trình tìm hiểu nội dung khóa học của người học thực chất là quá trình duyệt qua các khái niệm và nhiệm vụ trong đồ thị này. - Các khái niệm, nhiệm vụ trong mô hình nội dung luôn có các quan hệ phụ thuộc
lẫn nhau. Nói cách khác, với cách biểu diễn nội dung khóa học của chúng tôi, không tồn tại các khái niệm và nhiệm vụ đứng cô lập, không có quan hệ với các khái niệm và nhiệm vụ khác. Do đó, đồ thị kiến thức biểu diễn nội dung khóa học là đồ thị liên thông, luôn tồn tại đường đi được hình thành từ các khái niệm và nhiệm vụ trong đồ thị.
Ứng với mỗi nhu cầu và mục tiêu, hình thành các đường đi trong đồ thị kiến thức. Cách tiếp cận tìm tiến trình học trong đồ thị kiến thức phù hợp với mục tiêu, nhu cầu của người học được sử dụng trong các nghiên cứu [46, 59, 71], tuy nhiên trong các nghiên cứu này, kết quả mới chỉ dừng lại ở việc tìm tiến trình phù hợp với từng mục tiêu. Mục tiêu của chúng tôi là lựa chọn đường đi đáp ứng nhiều nhu cầu, mục tiêu của người học. Trong mô hình của mình, chúng tôi đáp ứng các nhu cầu của người học: Kỹ năng, Thời gian hoàn thành, Trình độ như đã trình bày trong phần mô hình người học (Mục 2.2.4). Để làm được điều này, ứng với mỗi tiêu chí trong nhu cầu và mục tiêu của người học chúng tôi lựa chọn tiến trình học phù hợp nhất. Các tiến trình học này là cơ sở để lựa chọn tiến trình học đáp ứng các tiêu chí và nhu cầu của người học. Để hoàn thành mục tiêu, trong mô hình của mình chúng tôi đưa ra và giải quyết hai vấn đề sau:
- Trên cơ sở tập các tiến trình học ứng viên cho từng mục tiêu nhu cầu, lựa chọn tiến trình học phù hợp nhất đáp ứng các mục tiêu và nhu cầu.
3.2.1 Tiến trình học
Trước khi trình bày cụ thể hai vấn đề nêu trên, chúng tôi đưa ra các khái niệm: đồ thị kiến thức, tiến trình học là cơ sở cho các nghiên cứu tiếp theo trong các định nghĩa 8 và định nghĩa 9 tương ứng.
Định nghĩa 8: Đồ thị kiến thức là đồ thị có hướng G=(V,E) có trọng số với V =
{v0, v1, . . . , vn} là tập các đỉnh, vi thể hiện các khái niệm, nhiệm vụ. E ={e0, e1, . . . , en}
là tập các cung, ei thể hiện mối quan hệ giữa các khái niệm, nhiệm vụ. Các cung ei được đánh trọng số wi thể hiện khả năng truy xuất đến đơn vị kiến thức kế tiếp.
Về bản chất, đồ thị kiến thức chúng tôi định nghĩa trong định nghĩa 8 là biểu diễn mô hình nội dung khóa học có xác định tập các trọng số cho biết sự phụ thuộc giữa các khái niệm, nhiệm vụ theo nhiều tiêu chí khác nhau.
Định nghĩa 9: Tiến trình học là tập các đỉnh V = {vs, vi, . . . , vj, ve} thuộc đồ thị kiến thức G = (V,E), biểu diễn những khái niệm, nhiệm vụ mà người học cần tìm hiểu để hoàn thành mục tiêu học tập.
Ví dụ: Hình 3.3 minh họa một phần đồ thị kiến thức của khóa học "Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ". Trong ví dụ này tham số giữa các cung biễu diễn độ khó giữa các khái niệm, nhiệm vụ đó. Với người học đã hiểu khái niệm Thực thể, độ khó để hiểu khái niệm
Bảng là45, độ khó để hiểu khái niệm Quan hệ thực thể là 60, độ khó để hiểu khái niệm
Xác định thực thể là 38.
Các tiến trình học gồm các khái niệm, nhiệm vụ đáp ứng được mục tiêu hoàn thành nhiệm vụChuẩn hóa dạng chuẩn 1 được liệt kê dưới đây (các chữ cái A,B,...,K được dùng mô tả các đỉnh):
- Tiến trình: A→B →F →I →K
- Tiến trình: A→C →E →H →I →K
- Tiến trình: A→C →E →G→H →I →K
- Tiến trình: A→D→I →K
Với mỗi mục tiêu nhu cầu t của người học, các cung của đồ thị kiến thức được gán trọng số Wt = {wt
0, w1t . . . , wt
Khái niệm thực thể (A) Khái niệm Quan hệ thực thể (B) Khái niệm bảng (D) Xác định thực thể (C) Xác định Thuộc tính thực thể (E) Xác định quan hệ giữa các thực thể (F)
Chuyển đổi thuộc tính thành trường (H) Xác định thuộc tính khóa (G) Định nghĩa bảng dữ liệu (I) Chuẩn hóa dạng chuẩn 1 (K) 60 38 45 70 25 15 7 10 75 30 5 65
Hình 3.3: Một phần đồ thị kiến thức của khóa học "Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ" biết sự phụ thuộc giữa các khái niệm, nhiệm vụ. Trong các nghiên cứu xác định trọng số biểu diễn sự phụ thuộc giữa các đỉnh trong đồ thị kiến thức [46, 59] đều xác định giá trị của các trọng số chủ yếu dựa vào hai giai đoạn. Ban đầu dựa trên kinh nghiệm của giáo viên, hay người đóng vai trò thiết kế khóa học. Giai đoạn hai, các các giá trị được cập nhật trong quá trình hoạt động của hệ thống thông qua phân tích và thống kê các kết quả thực tế của người học khi tham gia khóa học. Chúng tôi cũng tiếp cận ý tưởng này để xác định giá trị trọng số biểu diễn sự phụ thuộc giữa các khái niệm, nhiệm vụ. Cơ sở để chúng tôi sử dụng xác định giá trị trọng số biểu diễn sự phụ thuộc giữa các khái niệm, nhiệm vụ là: Giá trị xác suất biểu diễn khả năng hiểu được một khái niệm của người học, khi đã tìm hiểu được khái niệm tiên quyết. Tổng quát, khái niệm ci là khái niệm tiên quyết của khái niệm cj, khi đó trong đồ thị kiến thức tồn tại đường đi từ ci đến cj. Giá trị xác suất p(cj|ci)cho biết xác suất người học hiểu khái niệm cj nếu đã hiểu khái niệm
ci. Căn cứ vào giá trị này, chúng tôi xác định giá trị các trọng số biểu diễn sự phuộc giữa các khái niệm như sau:
Tham số độ khó: Giá trị trọng số của cung nối khái niệm ci và khái niệm cj (kí hiệu
wd
ij) được hiểu là độ khó để hiểu khái niệm cj khi biết khái niệm ci xác định theo công thức:
wijd = (1−p(cj|ci))∗100 (3.13) Trong công thức (3.13), xác suất người học hiểu khái niệm cj khi đã hiểu khái niệmci là
p(cj|ci), suy ra giá trị xác suất người học hiểu khái niệm ci mà không hiểu khái niệm cj
là 1 - p(cj|ci). giá trị này được chúng tôi xác định là độ khó giữa khái niệm. Giá trị được nhân với 100 để làm tròn trong biểu diễn trọng số.
Ví dụ: Xét khóa học "Thiết kế cơ sở dữ liệu quan hệ", giả sử giá trị xác suất p(Khái niệm bảng | Khái niệm thực thể)=0.55. Khi đó trọng số biểu diễn mối quan hệ giữa khái niệm Thực thể và khái niệm Bảng được xác định bằng: 100*(1- 0.55) = 45. Giá trị này mang ý nghĩa độ khó để hiểu khái niệm Bảng khi hiểu khái niệm Thực thể là45.
Ví dụ: Bảng 3.4 minh họa việc xác định giá trị trọng số biểu diễn tham số độ khó của một