一种数字化学习资源应用成效的计算方法与流程

本发明涉及互联网的教育应用技术领域，具体地说，涉及互联网上的数字化学习资源的应用成效的计算方法。

背景技术：

数字化学习资源是一种以数字信号在互联网上进行传输并可以在教学活动中被应用的教育信息，它属于学习对象的一个子集，包括媒体素材、试题、试卷、课件、案例、文献资料、网络课程、常见问题解答和资源目录索引等类型。数字化学习资源的建设一直受到各方面的重视，从国家到各省市甚至学校已经建立了大量规模大小不一的学习资源库，期望能够更好地支持教与学。但目前大多数网络上的学习资源的使用率较低，没有更好地发挥资源在教学和学习上的作用。这相关的影响因素很多，其中一个原因是缺乏一种有效地计算资源应用成效的方法。

学习资源应用成效是学习资源在使用过程和使用结果的反映，对学习资源应用成效的评估应综合考虑应用的过程以及应用的结果，同时考虑支持这些应用的投入和产出的对比。成效的评价将主要基于用户观点和收益观点，以满足用户需求、用户满意、用户有收获为主要出发点。资源平台上的学习资源呈现不同的粒度。美国国防部的先进分布学习组织(adl:advanceddistributionlearninginitiative)提出的scorm2004标准中的内容聚合模型(contentaggregationmodel,cam)中，资源内容模型由微单元(asset)、共享内容对象(sharablecontentobject,sco)、活动(activities)、内容组织(contentorganizations)和内容聚合(contentaggregations)组成。这些组成部分实质是不同粒度资源的呈现。

近年来，已有一些研究注意到了资源的应用成效，并将其纳入资源质量评价指标体系，但并没有具体关注资源应用成效如何科学、客观的计算，更没有针对不同粒度的资源的应用成效的计算方法。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种数字化学习资源应用成效的计算方法，该方法设计了不同粒度学习资源的应用成效的影响变量，根据这些影响变量通过分级加权法计算出资源的应用成效。

实现本发明目的的具体技术方案是：

一种数字化学习资源应用成效的计算方法，该方法包括以下具体步骤：

步骤1：根据资源平台上采集到的用户使用资源的数据，确定要计算的资源粒度类型，其资源粒度包括素材资源、课程资源及资源网站；

步骤2：确定计算资源应用成效的两级变量；

素材资源的一级变量包括：资源使用率、用户使用满意度和用户学习效果；

资源使用率的二级变量包括：浏览次数、平均浏览时间、下载次数、收藏次数、分享次数、评论次数、标签个数和评分及好评次数；

用户使用满意度的二级变量包括：适需性即满足学习者需求的程度、易用性即使用资源的便捷程度及推荐意愿即愿意推荐给他人的程度；

用户学习效果的二级变量包括：有效性即对学习者自身能力的提升作用、形成性测评成绩及终结性测评成绩；

课程资源的一级变量包括：资源使用率、用户使用满意度和用户学习效果；

资源使用率的二级变量包括：浏览次数、平均浏览时间、下载次数、收藏次数、分享次数、评论次数、标签个数和评分、好评次数、学习进度、课程活动参与率及课程论坛发帖数；

用户使用满意度的二级变量包括：适需性即满足学习者需求的程度、易用性即使用资源的便捷程度及推荐意愿即愿意推荐给他人的程度；

用户学习效果的二级变量包括：有效性即对学习者自身能力的提升作用、形成性测评成绩及终结性测评成绩；

资源网站的一级变量包括：资源使用率、用户使用满意度和用户学习效果；

资源使用率的二级变量包括：活跃用户数、资源检索次数及活跃资源数；

用户使用满意度的二级变量包括：适需性即满足学习者需求的程度、易用性即使用资源的便捷程度及推荐意愿即愿意推荐给他人的程度；

用户学习效果的二级变量包括：有效性即对学习者自身能力的提升作用；

步骤3：对确定的计算资源应用成效变量，设置一级变量和二级变量的权重值；

步骤4：通过资源平台采集各个二级变量对应的原始数据，将原始数据进行归一化处理后，形成各二级变量的分值；

步骤5：计算资源应用成效

(1)对于素材资源

每个一级变量的计算公式：

其中，xi为第i个一级变量的综合得分，xij为其第j个二级变量的分值，ωij为其第j个二级变量的权重，n为该一级变量包含的二级变量的个数；

素材资源的总体应用成效值的计算公式：

其中，xj为第j个一级变量的综合得分，λj为该一级变量的权重，n为一级变量的个数；

(2)对于课程资源

课程资源的应用成效值的计算公式：

式中，等号右边第一部分是该课程资源包含的所有素材资源的得分平均值对课程评分的贡献，mi为第i个素材资源的应用成效值，n为该课程资源包含的素材资源的个数，a1为该部分设置的权重；第二部分是课程整体两级变量的得分对该课程总得分的贡献，a2为该部分设置的权重；c’由课程资源的两级变量加权计算得到，其计算公式为：其中，xj为第j个一级变量的综合得分(由其对应的第二级变量加权计算得到)，λj为该一级变量的权重，n为一级变量的个数。

(3)对于资源网站

网站资源的应用成效值的计算公式：

式中，等号右边第一部分是该资源网站包含的所有素材资源的得分平均值对网站评分的贡献(隶属于其他课程的素材不在这里计算),mi为第i个素材资源的应用成效值，nm为该资源网站包含的素材资源的个数；第二部分是该资源网站包含的所有课程的得分平均值对网站评分的贡献，ci为第i个课程资源的应用成效值，nc为该资源网站包含的课程资源的个数；第三部分是网站整体两级变量的得分对该网站总得分的贡献，a1、a2和a3为三部分各自的权重。w’由资源网站的两级变量加权计算得到，其计算公式为：其中，xj为第j个一级变量的综合得分(由其对应的第二级变量加权计算得到)，λj为该一级变量的权重，n为一级变量的个数。

本发明可以根据资源的使用数据计算出不同粒度的学习资源的应用成效，管理人员能够根据资源应用成效值，发现哪些资源是使用较好的，哪些资源使用较少，并进而分析其中的原因，采取有针对性的措施。计算出的应用成效也可以进行二次应用，用于对学习资源排行或学习资源的个性化推荐，将使用效果更好的资源推荐给用户。

附图说明

图1为本发明学习资源的粒度类型图。

具体实施方式

本发明遵循以用户为中心的原则，以资源使用率、用户使用满意度和用户学习效果的提升作为评价资源成效的主要依据，并以此三个指标为一级变量设计不同粒度的学习资源的应用成效的影响变量及综合应用成效的计算方法。

学习资源有不同的组织粒度，本发明提出三种粒度：素材资源、课程资源及资源网站，这三种粒度由小到大，可以适应不同的评价需求。素材是指可以独立提供用户访问的单个资源，其内部不再包含其他独立的资源，例如一个ppt课件、一段视频、一篇文章等等。这些资源可以被用户单独访问，也可以隶属于某个聚合资源(课程)。课程由多个素材组成，而网站中包含课程和素材资源。

本发明针对这三种不同粒度的资源提出了相应的影响变量及其对应的资源的应用成效数值的计算公式；包括以下步骤：

步骤1：确定要计算的资源粒度类型；根据资源的具体形态及需求确定是三种粒度的哪一种；

步骤2：确定计算资源应用成效的两级变量。不同粒度的资源的两级变量见下表：

表1素材资源的两级变量

表2课程资源整体的两级变量

表3资源网站整体的两级变量

步骤3：设置各级变量的权重值。

步骤4：通过资源平台采集各个二级变量对应的原始数据，将原始数据进行归一化处理，形成各二级变量的分值。

步骤5：计算资源应用成效

(1)对于素材资源

每个一级变量的计算公式：

其中，xi为第i个一级变量的综合得分，xij为其第j个二级变量的分值，ωij为其第j个二级变量的权重，n为该一级变量包含的二级变量的个数。

素材资源的总体应用成效值的计算公式：

其中，xj为第j个一级变量的综合得分，λj为该一级变量的权重，n为一级变量的个数。

(2)对于课程资源

课程资源的应用成效值的计算公式：

式中，等号右边第一部分是其包含的所有素材资源的得分平均值对课程评分的贡献，mi为第i个素材资源的应用成效值，n为该课程资源包含的素材资源的个数，a1为该部分的权重；第二部分是课程整体两级变量的得分对该课程总得分的贡献，a2为该部分的权重；c’由课程资源的两级变量加权计算得到；

(3)对于资源网站

网站资源的应用成效值的计算公式：

式中，等号右边第一部分是其包含的所有素材资源的得分平均值对网站评分的贡献(隶属于其他课程的素材不在这里计算),mi为第i个素材资源的应用成效值，nm为该资源网站包含的素材资源的个数；第二部分是其包含的所有课程的得分平均值对网站评分的贡献，ci为第i个课程资源的应用成效值，nc为该资源网站包含的课程资源的个数；第三部分是网站整体两级变量的得分对该网站总得分的贡献，a1、a2和a3为三部分各自的权重。w’由资源网站的两级变量加权计算得到。

实施例

以下以计算某个资源网站上的部分学习资源的应用成效为例说明本发明的实施方法。但所举实例不作为对本发明的限定。

从该网站上获取了计算机、英语、健康三类主题资源的使用数据，其中“计算机”类资源520个，课程455门，“英语”类资源9241个，课程1271门，“健康”类资源2218个，课程820门。

步骤1：确定要计算的资源粒度类型。该网站的资源粒度包括“素材资源”和“课程资源”。

步骤2：确定计算资源应用成效的相关变量(影响因素)。一级变量选择“资源使用情况”这一客观变量，另外两个主观变量在本实施例中忽略。二级变量选择“浏览次数”和“好评次数”两个，其他变量数据暂未能从该平台上采集。

步骤3：设置各级变量的权重值。“浏览次数”和“好评次数”按照0.6和0.4的比例计算资源的综合应用成效。

步骤4：通过资源平台或量表采集数据，对应到二级变量上，并对二级变量进行归一化处理。

步骤5：计算资源应用成效。

1)对于素材资源

根据公式计算素材资源的应用成效，这里n＝1，λj＝1，因此，此公式转化为m＝x1。

根据公式计算该素材资源的一级指标的值，这里i＝1,n＝2,xij为“浏览次数”和“好评次数”的归一化值。ω11和ω12分别为0.6和0.4.

2)对于课程类资源

根据公式假设该课程仅以其中包含的资源的平均应用成效作为课程的应用成效，则此公式转化为其中n为该课程中包含的素材资源个数，mi为这些素材资源按照素材资源计算公式得到的应用成效值。

根据实际使用数据和上述具体计算公式，可以得到三类资源的平均应用成效，见表4。

表4三类资源使用效果评分表

3)对于资源网站

根据公式如果将课程的三类资源模拟成三个资源网站的数据，mi和ci的值取自表4，w’的计算确定采用“资源使用率”这一一级指标，其下的二级指标使用“活跃资源数”，假如这三个网站的活跃资源数分别为9521,972和2950，对其归一化处理后其二级指标的分值分别为：1,0,0.2314。

根据上述数据和计算公式，а1，а2,а3的值分别取0.4,0.4和0.2，可以得到三个网站的综合应用成效，见表5。

表5三个模拟资源网站使用效果评分表