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  • 學位論文

一個使用自我組織類神經網路自動化分群台灣Moodle 數位課程機制

An Automatic Clustering Mechanism for Moodle Courses of Taiwan Using Self-Organizing Maps

指導教授 : 洪智力

摘要


Moodle 是一個開源的電子學習軟體平台,也是目前Learning Content Management System (LCMS) 最常被使用的元件。根據2012 年1 月的統計資料,在全世界有223 國 家以及73,686 的註冊站台,提供5,931,341 的數位學習課程,讓使用者可以藉由網路的 方式進行遠距以及數位學習。因為網際網路上的數位課程沒有特定的領域且網站成長快 速,使用者不知道如何對課程下關鍵詞,或是下了關鍵詞卻沒有回應正確的課程。課程 的搜尋也只能針對單一Moodle 網站,不能跨Moodle 平台搜尋。內建於Moodle 的搜尋 機制,目前只能針對單一Moodle 網站來進行課程的搜尋。目前類神經網路已經成功應 用於各種分類與分群的問題,現今已有相當多類神經網路應用在資料探勘領域。而非監 督式的類神經網路又以自我組織網路(SOM,Self-Organizing Map)為代表。 本研究以實際的資料,針對台灣地區所有提供服務的Moodle 網站進行課程名稱的 萃取,以非監督方式,利用自我組織網路SOM 來進行網站的自動化分群,找出同類型 的Moodle 網站,提供使用者額外的參考資訊,並萃取出各分群的群內代表性關鍵字詞, 並將萃取出的關鍵字詞依照出現的頻率次數高低排序,提供關鍵字詞排名以及搜尋比對 的參考,有助於提供數位課程搜尋,以及分群依據的參考。

並列摘要


Moodle is an open source Course Management System (CMS), also known as a Learning Management System (LMS). According to the statistics data provided in January of 2012, there are 223 countries and 73686 registered sites which provide 5,931,341 courses for distance education learning. With advent of fast-growing sites and courses over the Internet, it is very hard for users to search a particular course using keywords. Sometimes search engines show less number of results because some sites do not tie to specific domain. The "Courses search functionality" is applicable for moodle web site only. In this paper, we use real data on the Internet which provides Moodle courses in Taiwan. The method named "Self-Organizing Map" is used to automate clustering Moodle site. It is an unsupervised method. This method provides users an additional reference and it also extracts representative keywords in the clustering group. The keywords extracted are ordered according to their frequency. These keywords are called as ranked keywords. The ranked keywords help the users in "digital course search and clustering".

參考文獻


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