《概率论》课程智能导学系统的研究

摘要

自Internet在全球广泛应用以来，基于Internet的计算机远程教学在世界范围内得到了迅速的发展。长期以来，教育者一直都提倡能够对学习者实现因材施教，采用教学机器来实现个别化教学，从简单的教学机器到现在的智能导学系统的发展应用，辅助于课堂的教学软件一直都在顺应教育的需求发生着变化。智能技术如：专家系统、知识表示、智能代理(Agent)、数据挖掘等技术的发展应用也为智能导学系统的发展提供了很好的技术支撑。 本论文以知识表示理论作为基本的理论基础，主要从以下几个方面来进行研究： 第一部分，研究智能导学系统及相关学科理论，并对在其指导下的教学模式等进行深入研究，旨在从教育学的角度来完善系统模型的指导思想； 第二部分，构建一个智能远程教学平台，根据系统知识点特征，提出可行的教学策略规则，建立认知的学生模型和推理系统； 第三部分，顺应开发技术发展潮流，分析并选用先进的Web应用开发环境和分布式计算技术进行分布式平台系统的开发。

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声明

第一章绪论

1.1研究背景和意义

1.1.1研究背景

1.1.2理论及实际意义

1.2国内外研究现状

1.2.1 ITS的历史演化

1.2.2国外研究现状

1.2.3国内研究现状

1.3主要研究工作

1.4本文的章节结构

第二章智能导学系统概述

2.1智能导学系统的理论基础

2.1.1建构主义学习理论

2.1.2数据挖掘技术

2.1.3人工智能技术

2.2 ITS的系统构成与特点

2.2.1 ITS的系统结构

2.2.2.ITS的工作原理

2.2.3 ITS的主要特征

2.3 ITS的发展趋势

第三章《概率论》课程智能导学系统的总体设计

3.1《概率论》课程智能导学系统的设计目标

3.2《概率论》课程智能导学系统的结构与组成

3.3《概率论》课程智能导学系统的设计实现

第四章《概率论》课程智能导学系统的关键技术

4.1知识库的构建

4.1.1知识点的划分

4.1.2知识点之间的关系

4.1.3知识库的构建

4.2认知型学生模型的构建

4.2.1学生模型概述

4.2.2学生模型中认知能力的定量评估——模糊评价算法

4.2.3学生模型的数据库组成

4.2.4学生认知模型的初始化和更新——逐步逼近法

4.3教师模型的构建

4.3.1教学策略的组织

4.3.2教学规则库

4.3.3模糊知识表示和推理

4.3.4模糊推理实例

第五章系统的实现

5.1开发环境

5.2实现方法

5.2.1网络运行模式——B/S模式

5.2.2存储过程

第六章总结与展望

6.1研究总结

6.2研究展望

参考文献

致 谢