基于学生模型与AIML的智能教学系统的研究

摘要

随着互联网技术和多媒体技术的发展，基于Web的网络教学也得到了前所未有的发展。与此同时，人工智能技术、教育心理学、多媒体技术等多门学科结合形成的研究领域--智能教学系统(ITS)，为个性化的因材施教的教学方式提供了良好的实现途径。如何将传统ITS个性化教学、智能化教学的特点，应用在网络教学环境中提高学习者的学习效率，是一个值得深入探讨的研究课题。
　　 本文正是在此背景下，探索在网络教学环境中，如何利用智能教学系统技术，通过自然语言对话的方式与学生交互，并对其进行一对一的智能化的辅助教学。本文首先分析了网络教学的特点和智能教学系统的演进，指出当前研究的背景和目的，然后提出了一种基于学生模型和AIML的智能对话教学机器人系统。本课题主要做了以下几个方面的工作：
　　 参考IMS学习者信息包(IMS Learner Information Package，IMS LIP)标准提出了一种的学生模型及其表示方式，并构建了一个挖掘工具来生成学生模型的XML实体，然后对该XML文件建立索引，方便系统对学生模型的进行查询和调用。
　　 引入了一种基于Artificial Intelligence Markup Language(AIML)的领域知识表达方式，并提出一种从符合Sharable Content Objeet Reference Model标准(SCORM)的课程中自动提取课程知识的方法。
　　 提出了一种基于双数组Trie结构的词典和词频统计的中文分词算法，构建了独立的分词模块，为系统用到中文分词的模块提供分词服务。
　　 结合AIML知识库与本文提出的学生模型，完成系统与学生之间的自然语言对话和辅助教学功能。
　　 引入了动画人物代理技术作为该机器人的User Interface(UI)，通过显示虚拟人物形象并模拟真人发音，提高了该系统的交互能力和用户体验。

目录

文摘

英文文摘

声明

1 绪论

1.1 论文的提出背景

1.2智能教学系统的演进与发展趋势

1.3 论文的目的和意义

1.4论文的组织形式

2智能教学系统概述

2.1 智能教学系统的结构

2.2智能教学系统的分类

2.3建构主义学习理论

2.4基于Web的智能教学系统

3系统总体设计

3.1 系统架构

3.2各模块功能介绍

3.2.1用户界面

3.2.2控制器

3.2.3学生模型模块

3.2.4知识库和Knowledge Miner

4学生模型的设计与实现

4.1相关理论和标准

4.1.1国内外学习者标准

4.1.2学生模型相关的研究工作

4.2学生建模

4.2.1 模型表述

4.3学生模型模块的实现

4.3.1 Student Model Miner的设计与实现

4.3.2 Index Buider的设计与实现

5 知识库

5.1 AIML

5.1.1核心标签(Tag)介绍

5.1.2 AIML核心思想及优缺点分析

5.2 AIML在本系统中的应用与改进

5.2.1中文分词处理

5.2.2与学生模型的结合

5.2.3 AIML知识库的自动更新

6中文分词模块

结 论

参考文献

附录A学生模型XML Schema定义

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致 谢