教育技術(shù)學(xué)科資訊聚合平臺(tái)的設(shè)計(jì)

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摘要：利用PHP、爬蟲技術(shù)、Wordpress等開源技術(shù)，設(shè)計(jì)開發(fā)教育技術(shù)學(xué)科資訊聚合平臺(tái)。基于對平臺(tái)的功能需求分析，對平臺(tái)進(jìn)行了功能設(shè)計(jì)、概要設(shè)計(jì)，并對平臺(tái)的關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了闡述，旨在提供有價(jià)值的信息給學(xué)習(xí)者，并提供學(xué)習(xí)者行為跟蹤與行為分析可視化，學(xué)習(xí)資源推薦等特色功能，為缺乏專業(yè)認(rèn)知知識(shí)的學(xué)生提供一個(gè)方便了解其專業(yè)知識(shí)的平臺(tái)。

關(guān)鍵詞：信息聚合；教育技術(shù)；爬蟲技術(shù)

當(dāng)前，教育技術(shù)學(xué)專業(yè)在社會(huì)上的認(rèn)知度還較低。據(jù)筆者調(diào)查研究表明，本專業(yè)學(xué)生的專業(yè)認(rèn)同程度不高，缺乏便捷有效的專業(yè)前沿資訊獲取途徑。為此本團(tuán)隊(duì)利用爬蟲技術(shù)、Wordpress等開源技術(shù)，設(shè)計(jì)開發(fā)教育技術(shù)學(xué)科資訊聚合平臺(tái)，該平臺(tái)應(yīng)具備資訊自動(dòng)聚合、資訊評價(jià)、資訊訂閱、閱讀行為分析等功能。將教育技術(shù)的相關(guān)資訊進(jìn)行匯聚，幫助用戶推薦優(yōu)質(zhì)資訊，滿足用戶個(gè)性化的閱讀需求，并將用戶的閱讀軌跡、閱讀行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并可視化展示，督促與鼓勵(lì)用戶積極開展學(xué)科資源的獲取與閱讀。

1需求分析

該平臺(tái)需要主動(dòng)爬取教育技術(shù)學(xué)專業(yè)主流資訊平臺(tái)的相關(guān)信息，并進(jìn)行智能匯聚、整理，提高用戶資源獲取效率和精準(zhǔn)度。在閱讀過程中，平臺(tái)需要提供豐富的功能，如文章評價(jià)、文章推薦、師生評論互動(dòng)、閱讀量排名、文章收藏等功能。文章評價(jià)即每個(gè)用戶可以根據(jù)自身對文章的評價(jià)給文章打分，文章得分可以提供給其他用戶參考；文章推薦即根據(jù)閱讀者閱讀的文章類型、標(biāo)簽推測閱讀者的喜好從而推薦文章；師生評論互動(dòng)即無論學(xué)生或是教師都具備對文章進(jìn)行評論或?qū)λ税l(fā)表的評論進(jìn)行互動(dòng)的功能；閱讀量排名即為了促進(jìn)學(xué)生與教師對平臺(tái)的使用，平臺(tái)應(yīng)當(dāng)具備激勵(lì)機(jī)制，促進(jìn)用戶對平臺(tái)的使用；文章收藏即平臺(tái)應(yīng)具備收藏文章的功能。不同用戶可以根據(jù)對文章的喜愛程度收藏文章。并可以查看自身收藏的文章以及其他人收藏的文章。閱讀資訊后，平臺(tái)應(yīng)具備文章統(tǒng)計(jì)與行為分析可視化功能。文章統(tǒng)計(jì)即統(tǒng)計(jì)文章的瀏覽量與收藏量、評論量等；行為分析可視化即收集用戶閱讀過程中的訪問記錄，包括收藏量、閱讀量、評論數(shù)、評價(jià)次數(shù)等數(shù)據(jù)，進(jìn)行圖形可視化表現(xiàn)。

2功能設(shè)計(jì)

根據(jù)上述的功能需求分析，將平臺(tái)功能設(shè)計(jì)為匯聚功能、互動(dòng)功能、用戶管理功能、文章管理功能等大功能以及多個(gè)子功能.其中，資訊匯聚功能、互動(dòng)功能下的閱讀排名功能、文章管理功能下的推薦與行為分析功能是該平臺(tái)所特有的功能。

3概要設(shè)計(jì)

平臺(tái)的總體架構(gòu)包括三個(gè)層次，分別是用戶層、功能層與資源層，用戶層為平臺(tái)提供用戶管理功能，其中管理員擁有最大權(quán)限，包括刪除用戶，可以對其他兩種身份的用戶進(jìn)行權(quán)限管理，而教師身份比學(xué)生身份多了增刪查改文章的權(quán)限。平臺(tái)層次。爬蟲所獲取的資訊是整個(gè)平臺(tái)的數(shù)據(jù)來源。爬蟲獲取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)進(jìn)數(shù)據(jù)庫后，可以供平臺(tái)讀取并顯示，同時(shí)統(tǒng)計(jì)模塊將平臺(tái)用戶的行為進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并將統(tǒng)計(jì)結(jié)果存儲(chǔ)進(jìn)數(shù)據(jù)庫，并供平臺(tái)的圖形顯示模塊讀取并顯示出來。

4關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

4．1爬蟲腳本實(shí)現(xiàn)爬蟲的設(shè)計(jì)思路是，對于提交到平臺(tái)的爬取源，經(jīng)管理員更改匹配規(guī)則后可以爬取所有的文章鏈接，并將鏈接存入隊(duì)列。存儲(chǔ)進(jìn)隊(duì)列后再次利用多線程對網(wǎng)頁進(jìn)行采集，將采集結(jié)果輸送到分析模塊進(jìn)行網(wǎng)頁的解析處理，將處理后的結(jié)果存儲(chǔ)進(jìn)XML格式文件，方便后期內(nèi)容讀取進(jìn)數(shù)據(jù)庫.由于PHP腳本是面向?qū)ο蟮恼Z言，因此本研究將爬蟲腳本進(jìn)行封裝，打包成一個(gè)類。將各個(gè)功能模塊寫成類內(nèi)部的方法進(jìn)行調(diào)用.具體的方法有如下6個(gè)：（1）enter（）方法。爬蟲入口，將爬取源寫入程序入口后可以爬取文章目錄。（2）GetAllPages（）方法。提取出enter（）方法獲得的文章目錄的所有文章分頁。（3）GetAllArticles（）方法。將提取的文章分頁上的所有文章鏈接進(jìn)行存儲(chǔ)。（4）GetAllContent（）方法。對所有文章鏈接進(jìn)行訪問并獲取文章頁面內(nèi)容。（5）GetInfo（）方法。對提取的文章內(nèi)容進(jìn)行匹配，提取出需要的信息。（6）CreateXml（）方法。將提取的信息轉(zhuǎn)化為xml格式進(jìn)行存儲(chǔ)。4．2文章推薦實(shí)現(xiàn)文章推薦功能能為閱讀者推薦相似的文章，減少閱讀者查找資源的時(shí)間。每一篇文章都會(huì)有標(biāo)簽和文章類型，該功能將提取所閱讀文章的標(biāo)簽與類型，并檢索平臺(tái)中相同的標(biāo)簽與類型的文章，并將其推薦給學(xué)習(xí)者.4．3閱讀行為分析與數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)平臺(tái)擁有統(tǒng)計(jì)功能，對于每一個(gè)登錄平臺(tái)的用戶，統(tǒng)計(jì)功能會(huì)將用戶的登錄時(shí)間、登錄時(shí)長、用戶在平臺(tái)收藏文章的數(shù)量、閱讀數(shù)量、平臺(tái)的平均閱讀量、收藏量等全部統(tǒng)計(jì)出來，并存儲(chǔ)進(jìn)數(shù)據(jù)庫，這些數(shù)據(jù)將會(huì)被讀取并被用于生成。該功能通過對比用戶自己的閱讀狀況、收藏量狀況與平臺(tái)的平均閱讀狀況、平臺(tái)平均收藏量，讓用戶對自己的閱讀狀況與平臺(tái)的平均閱讀狀況有一個(gè)清晰的了解。用戶近一周的閱讀量與平臺(tái)近一周的平均閱讀量的對比圖，用戶可以清楚地看出自己的閱讀量在所有用戶中所處的水平；用戶在平臺(tái)的行為狀況分析圖反映了用戶在平臺(tái)的5種行為：閱讀、評價(jià)、評論、收藏、發(fā)表與平臺(tái)這5種行為的平均狀況的對比，讓用戶對自己在平臺(tái)的行為有一個(gè)清楚的了解。

5結(jié)語

本研究設(shè)計(jì)開發(fā)了教育技術(shù)學(xué)科資訊匯聚平臺(tái)，提供了資源匯聚、評價(jià)、訂閱、收藏以及用戶閱讀行為分析等個(gè)性化功能。為教育技術(shù)研究和本專業(yè)學(xué)生提供了高效、便捷的資訊獲取途徑，希望借此進(jìn)一步提高本專業(yè)學(xué)生專業(yè)認(rèn)同，促進(jìn)專業(yè)學(xué)習(xí)。

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作者:鄭澤濤 王玉龍 曹鎮(zhèn)輝 單位:佛山科學(xué)技術(shù)學(xué)院人文與教育學(xué)院