Dự đoán phong cách học tập thích ứng trong môi trường học tập điện tử sử dụng mô hình CNN dựa trên phân phối hành trình Levy

Springer Science and Business Media LLC - Tập 25 - Trang 523-536 - 2021
Sami Alshmrany1
1Faculty of Computer and Information Systems, Islamic University of Madinah, Madinah, Saudi Arabia

Tóm tắt

Phong cách học tập chú trọng vào việc học cá nhân là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong bất kỳ môi trường học tập nào. Mỗi học viên có cách hiểu, ghi nhớ, xử lý và giải thích thông tin mới một cách độc đáo dựa trên phong cách học của họ. Khả năng của hệ thống học trực tuyến trong việc xác định tự động phong cách học của học sinh đã trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Đối với các sự kiện học tập, sự tiến hóa của các nền tảng học trực tuyến cung cấp cho sinh viên nhiều cơ hội học tập hơn trên mạng. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán Dự đoán phong cách học dựa trên Mạng nơ-ron tích chập (CNN) và Phân phối Hành trình Levy (CNN-LFD). Hệ thống học tập điện tử thích ứng được chia thành hai phần: dự đoán phong cách học tự động và phân loại dựa trên số lượng phong cách học có trong hệ thống. Ban đầu, sinh viên đăng nhập bằng ID người dùng của họ, và dữ liệu được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu. Các đặc điểm như điểm câu hỏi khảo sát, thông tin đăng nhập (ID phiên, ID học viên và ID khóa học) và thời gian đăng nhập (vị trí, ID phiên) được trích xuất cùng với chuỗi hành vi học tập của người dùng. Sau đó, thuật toán CNN-LFD dự đoán phong cách học của các học viên như Thực hành/phản ánh, Cảm nhận/trực quan, Hình ảnh/văn bản, tuần tự/toàn cục dựa trên các đặc điểm đã được trích xuất. Thông tin dữ liệu được thu thập từ một Khóa học Trực tuyến Mở Rộng (MOOC), và mô hình đề xuất được xây dựng trong phần mềm JAVA. Kết quả thực nghiệm cho thấy độ chính xác phân loại cao hơn trong quá trình dự đoán phong cách học. Thuật toán CNN-LFD được đề xuất đạt độ chính xác 97.09%, độ đặc hiệu 94.76%, độ nhạy 92.12%, và giá trị độ chính xác 97.56%, vượt trội hơn so với các phương pháp khác.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Chen C, Duh L, and Liu C (2004) A personalized courseware recommendation system based on fuzzy item response theory. In: Proceedings of IEEE international conference on E-Technology, E-Commerce, EService, Washington, pp. 305–308 Liye, Ma., Sun, B.: Machine learning and AI in marketing–connecting computing power to human insights. Int. J. Res. Mark. 37(3), 481–504 (2020) Patrick, B., Doyle, E.: Individualising gamification: an investigation of the impact of learning styles and personality traits on the efficacy of gamification using a prediction market. Comput. Educ. 106, 43–55 (2017) Khamparia, A., Pandey, B.: Association of learning styles with different e-learning problems: a systematic review and classification. Educ. Inf. Technol. 25(2), 1303–1331 (2020) Sundararaj, V., Selvi, M.: Opposition grasshopper optimizer based multimedia data distribution using user evaluation strategy. Multimedia Tools and Applications, pp. 1-17 (2021) Sivaranjani, J. and Madheswari, A.N., (2017) March. A novel technique of motif discovery for medical big data using hadoop. In 2017 Conference on Emerging Devices and Smart Systems (ICEDSS) (pp. 214-217). IEEE Hari, V. and Madheswari, A.N., (2013) Improving Security in Digital Images through Watermarking Using Enhanced Histogram Modification. In Advances in Computing and Information Technology (pp. 175-180). Springer, Berlin, Heidelberg Tarus John, K., Niu, Z., Yousif, A.: A hybrid knowledge-based recommender system for e-learning based on ontology and sequential pattern mining. Futur. Gener. Comput. Syst. 72, 37–48 (2017) Gowthul Alam, M.M., Baulkani, S.: Reformulated query-based document retrieval using optimised kernel fuzzy clustering algorithm. Int. J. Bus. Intell. Data Min. 12(3), 299 (2017) Sundararaj, V.: An efficient threshold prediction scheme for wavelet based ECG signal noise reduction using variable step size firefly algorithm. Int. J. Intell. Eng. Syst. 9(3), 117–126 (2016) Gowthul Alam, M.M., Baulkani, S.: Geometric structure information based multi-objective function to increase fuzzy clustering performance with artificial and real-life data. Soft. Comput. 23(4), 1079–1098 (2019) Sundararaj, V.: Optimised denoising scheme via opposition-based self-adaptive learning PSO algorithm for wavelet-based ECG signal noise reduction. Int. J. Biomed. Eng. Technol. 31(4), 325 (2019) Gowthul Alam, M.M., Baulkani, S.: Local and global characteristics-based kernel hybridization to increase optimal support vector machine performance for stock market prediction. Knowl. Inf. Syst. 60(2), 971–1000 (2019) Hassan, B.A., Rashid, T.A.: Datasets on statistical analysis and performance evaluation of backtracking search optimisation algorithm compared with its counterpart algorithms. Data Brief 28, 105046 (2020) Hassan, B.A.: CSCF: a chaotic sine cosine firefly algorithm for practical application problems. Neural Comput. Appl. 33, 1–20 (2020) Rejeesh, M.R.: Interest point based face recognition using adaptive neuro fuzzy inference system. Multimed. Tools Appl. 78(16), 22691–22710 (2019) Sundararaj, V., Muthukumar, S., Kumar, R.S.: An optimal cluster formation based energy efficient dynamic scheduling hybrid MAC protocol for heavy traffic load in wireless sensor networks. Comput. Secur. 77, 277–288 (2018) Sundararaj, V., Anoop, V., Dixit, P., Arjaria, A., Chourasia, U., Bhambri, P., Rejeesh, M.R., Sundararaj, R.: CCGPA-MPPT: cauchy preferential crossover-based global pollination algorithm for MPPT in photovoltaic system. Prog. Photovolt. Res. Appl. 28(11), 1128–1145 (2020) Vinu, S.: Optimal task assignment in mobile cloud computing by queue based ant-bee algorithm. Wirel. Pers. Commun. 104(1), 173–197 (2019) Fei, G., Li, Z., Jun, Yu., Junze, Yu., Huang, Q., Tian, Qi.: Style-adaptive photo aesthetic rating via convolutional neural networks and multi-task learning. Neurocomputing 395, 247–254 (2020) Baidada M., Mansouri, K., Poirier, F. (2019) Personalized E-learning recommender system to adjust learners’ level. In: EdMedia+ innovate learning, pp. 1353–1357. Association for the Advancement of Computing in Education (AACE). Ibtissam, A., Jeghal, A., Radouane, A., Yahyaouy, A., Tairi, H.: A robust classification to predict learning styles in adaptive e-learning systems. Educ. Inf. Technol. 25(1), 437–448 (2020) Ouafae, E.A., El Alami, Y., Madani, El., Oughdir, L., El Allioui, Y.: A fuzzy classification approach for learning style prediction based on web mining technique in e-learning environments. Educ. Inf. Technol. 24(3), 1943–1959 (2019) Deborah, L., Jegatha, R., Sathiyaseelan, S.A., Vijayakumar, P.: Fuzzy-logic based learning style prediction in e-learning using web interface information. Sadhana 40(2), 379–394 (2015) Crockett, K., Latham, A., Whitton, N.: On predicting learning styles in conversational intelligent tutoring systems using fuzzy decision trees. Int. J. Hum Comput Stud. 97, 98–115 (2017) Madani, Y., Ezzikouri, H., Erritali, M., Hssina, B. (2019) Finding optimal pedagogical content in an adaptive e-learning platform using a new recommendation approach and reinforcement learning. J Ambient Intell. Hum. Comput. pp: 1–16. Ouafae, E.A., El Madani, Y., Alami, El., Oughdir, L., El Allioui, Y.: A hybrid machine learning approach to predict learning styles in adaptive E-learning system. In: International Conference on Advanced Intelligent Systems for Sustainable Development, pp. 772–786. Springer, Cham (2018) Bhaskaran, S., Santhi, B.: An efficient personalized trust based hybrid recommendation (tbhr) strategy for e-learning system in cloud computing. Clust. Comput. 22(1), 1137–1149 (2019) Sayed, W.S., Mostafa, G., Moemen, A., El-Tantawy, S.: Towards a learning style and knowledge level-based adaptive personalized platform for an effective and advanced learning for school students. Recent Adv. Eng. Math. Phys. 42, 261–273 (2020) Rasheed, F., Wahid, A.: Learning style detection in E-learning systems using machine learning techniques. Expert Syst Appl 174, 114774 (2021) Rajkumar, R., Ganapathy, V.: Bio-inspiring learning style chatbot inventory using brain computing interface to increase the efficiency of E-learning. IEEE Access 8, 67377–67395 (2020) Hmedna, B., El-Mezouary, A., Baz, O.: A predictive model for the identification of learning styles in MOOC environments. Clust. Comput. 14, 1–26 (2020) Lin, W., Xu, H., Li, J., Wu, Z., Hu, Z., Chang, V., Wang, J.Z.: Deep-profiling: a deep neural network model for scholarly web user profiling. Clust. Comput. 14, 1–14 (2021) Zhang, W., Qin, S., Yi, B., Tian, P.: Study on learning effect prediction models based on principal component analysis in MOOCs. Clust. Comput. 22(6), 15347–15356 (2019) Bernard, J., Chang, T.W., Popescu, E., Graf, S.: Learning style Identifier: Improving the precision of learning style identification through computational intelligence algorithms. Expert Syst. Appl. 75, 94–108 (2017) Index of Learning Styles Questionnaire. Available online: https://www.webtools.ncsu.edu/learningstyles/. Accessed 29 February 2020. Cook David, A., Thompson, W.G., Thomas, K.G.: The motivated strategies for learning questionnaire: score validity among medicine residents. Med. Educ. 45(12), 1230–1240 (2011) Selvin, S., Vinayakumar, R., Gopalakrishnan, E.A., Menon,V.K., Soman, K.P. (2017) Stock price prediction using LSTM, RNN and CNN-sliding window model. In 2017 international conference on advances in computing, communications and informatics (ICACCI), pp. 1643–1647. IEEE. Zhan, M., Gan, J., Lu, G., Wan, Y (2020) Graph convolutional networks of reconstructed graph structure with constrained Laplacian rank. Multimedia Tools Appl. pp: 1–12. Tateno, K., Tombari, F., Laina, I., Navab, N. (2017) Cnn-slam: real-time dense monocular slam with learned depth prediction. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 6243–6252). Zhao, R., Wang, Y., Liu, C., Hu, P., Li, Y., Li, H., Yuan, C.: Selfish herd optimizer with levy-flight distribution strategy for global optimization problem. Physica A 538, 122687 (2020) Yang X.-S., Z. Cui, R. Xiao, A. H. Gandomi, M. Karamanoglu, eds. (2013) Swarm intelligence and bio-inspired computation: theory and applications. Newnes. Marcin, M., Szczotka, W.: Quenched trap model for Lévy flights. Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simul. 30(1–3), 5–14 (2016) Alagarsamy S., Govindaraj, V., Irfan, M., Swami, R., Kumar, N. M. (2020) Smart recognition of real time face using convolution neural network (CNN) Technique. Mokeddem, D, Nasri, D (2020) A new levy flight trajectory-based grasshopper optimization algorithm for multi-objective optimization problems. In: 2020 Second International Conference on Embedded & Distributed Systems (EDiS) (pp. 76–81). IEEE. Hailun, X., Zhang, Li., Lim, C.P.: Evolving CNN-LSTM Models for time series prediction using enhanced grey wolf optimizer. IEEE Access 8, 161519–161541 (2020) Shen, X., Yi, B., Zhang, Z., Shu, J., Liu, H. (2016) Automatic recommendation technology for learning resources with convolutional neural network. In:2016 International Symposium on Educational Technology (ISET), pp. 30–34. IEEE. Everton, G., Miranda, R., de Barros, L., de Souza Mendes, : Use of deep multi-target prediction to identify learning styles. Appl. Sci. 10(5), 1756 (2020)