智能教学系统中动态学生模型的研究与设计

学习是一个十分复杂的个性化心理过程。本文以有关教学和学习理论为指导,从学习者个体学习情况和学习需求出发,在研究分析影响学习的学习基础、认知能力、心理因素的基础上,经过必要的概括和简化,设计了一个智能教学系统的学生模型,并给出了学生模型的动态调整算法。     

智能教学系统中学生模型的设计

主要讨论智能教学系统中学生模型的设计,并提出了建立在该模型基础之上的模糊综合评价算法,实现了学生学习的个体评价和综合评价．     

在智能教学系统中两层动态学生模型的研究

学生模型是智能教学系统的核心部分 ,是智能教学系统制定个性化教学策略与学习策略的依据。本文提出了一个两层动态学生模型 ,该模型具有以下特点 :1.通过跟踪和综合评价相结合的方法获取学习者的综合特征 ;2 .针对学习者二级特征采用面向教师的半开放的动态维护方式 ;3.组织二级特征的信息采用流水账的形式。基于两层动态学生模型 ,本文采用广义模糊综合评判方法对学习者二级特征进行评价。     

网络环境下的智能教学系统研究

网络技术及人工智能的发展使得计算机辅助教学不断朝着智能化方向发展。文章介绍了智能教学系统追求的目标并研究了它的系统逻辑结构,在此基础上构建了学生模型及教师模型,分析了测量与评估学生认知能力的方法,探讨了教学策略的设计。     

个性化智能网络教学系统中学生模型的研究

本文通过分析个性化智能网络教学系统的研究现状和学生模型的分类情况,根据不同学生模型的特点,以基于决策树的遗传算法,将学生的学习标准、兴趣、爱好、知识状态、学习历史、心理因素和认知能力等信息进行数据挖掘和分类,构建了一个综合覆盖模型、偏差模型、认知型模型或是几种模型的组合的全面学生模型,该模型克服了单一学生模型不能对学习者的学习特征进行客观和全面评价和分类的弊端,对改善智能网络教学系统教学决策的有效性具有重要的现实意义.     

智能计算机辅助教学系统的模型及设计

本文全面介绍了智能计算机辅助教学系统(IcAI)的结构,对ICAI的组成模型的理论和技术作了深入的分析,并提出了进一步研究方向.     

智能教学系统模型研究和设计

智能教学系统ITS是以认知科学为理论基础，综合利用人工智能技术、教育心理学、计算机科学等多门学科的成果而形成的一种对学生实施有效教学的技术。本文在探讨ITS原理的基础上，首次提出一种基于计算机网络模型的ITS协同控制模型．井对该系统设计提出了一些参考原则和要求。本文研究对开发教学课件系统和教学改革具有很好的参考价值。     

智能教学系统概述

智能教学系统(Intelligent Tutoring System,ITS)是人工智能技术在教育中最重要的应用。自19世纪初诞生以来,随着认知科学、计算机科学与技术、教育科学的发展,ITS在教育实践中取得了许多成绩,并研制出诸多具有代表性的系统。进入新世纪以来,随着复杂计算、分布式认知、模式识别、知识表示、自然语言的理解、网络计算与计算机可视化等的进步,ITS面临着又一个新的快速发展期。本文主要对ITS的历史演化、基本框架和发展趋势进行了论述与探讨。     

自适应学习模型在智能教学系统中的应用研究

在分析自适应学习内涵的基础上,深入地研究了自适应学习模型的结构和功能。探讨了自适应学习模型对智能教学系统实现教学内容动态呈现和智能导航两个方面的理论支持。最后,指出自适应学习模型的分析和研究是构建智能网络教学系统的关键。     

自适应学习模型在智能教学系统中的应用研究

在分析自适应学习内涵的基础上,深入地研究了自适应学习模型的结构和功能。探讨了自适应学习模型对智能教学系统实现教学内容动态呈现和智能导航两个方面的理论支持。最后,指出自适应学习模型的分析和研究是构建智能网络教学系统的关键。     

智能教学系统中个性化题库的设计与实现

本文针对当前智能教学系统中个性化测评方面的需求,认为有必要构建个性化题库,并使用相关流图模型技术,构建了智能教学系统中的个性化练习模型.在进行相关理论分析并拟定该模型的实施目标后,设计了具有增量式循环的教学知识问题资源建设机制,并且建立了该练习问题资源的集成应用框架,最后以案例说明了该体系的有效性.     

智能教学系统中知识查询研究

针对智能教学系统在知识共享与重用及对系统的构建缺乏知识工程化方法方面存在的问题,对智能教学系统中的知识查询进行深入研究,将本体理论应用于智能教学系统的知识表示与知识库的创建模块上,给出一种新的知识查询模式。     

网上智能教学系统的研究和设计

网上教学在目前得到了空前的发展，但是实现因材施教的智能教学对目前业说还是一个挑战，本文基于传统的网上教学，充分利用计算机资源，动态跟踪掌握学生学习状况，利用数据挖掘的思想，提出了因材施教网上教学的模型及其解决方案。     

基于网络的智能教学系统的研究与开发

现代信息技术的发展使得基于网络技术的多媒体教学平台成为现代教育教学技术改革与发展的方向。网络教学平台的技术特点。基于网络技术的智能化的多媒体教学平台的设计思路及主要实现方法。     

阅读理解智能教学系统的结构与设计

讨论了智能教学系统的一般结构及学生模型的建立,并着重分析了阅读理解智能教学系统的结构与功能,及该系统教学设计与媒体设计的要点与方法。     

ITS认知学生模型的研究

学生模型是ITS的核心组成部分,学生模型创建的好坏直接关系到ITS提供个性化服务水平.本文主要针对学生模型设计方法进行研究,提出了一种认知型学生模型的设计方法.     

智能教学系统中支持协作学习的群体感知模型

自主学习和协作学习是相互促进、相互依赖的网络学习方式。然而,目前典型的网络学习系统(智能教学系统和计算机支持的协作学习系统)大多将自主学习和协作学习强制分离,忽视了自主学习过程中协作交流的激励作用以及协作学习过程中学习者的自主学习需求。因此,扩展现有的智能教学系统,构建一个自主学习和协作学习有机融合的数字化学习环境,有助于更好地满足网络环境下师生的学习需求。支持协作学习的群体感知模型由群体感知信息、群体感知本体和群体感知规则三部分组成,采用本体技术建模协作感知信息,运用语义Web规则语言刻画协作感知机制,为实现协作学习的信息交互提供通用模型。基于该模型构建的智能教学系统,在原有ITS自主学习环境的基础上,扩展了参与者可以相互感知、相互交流的协作学习模块,实现与现有智能教学系统的无缝整合,为开发具有协作学习功能的智能教学系统提供了技术参考。     

基于Web的智能教学系统的研究

传统的智能网络教学系统在适应性和个性化方面存在严重缺陷。而基于Web的智能教学系统则提出了一种基于Web的智能教学系统模型,给出了智能教学系统的知识库的设计、学生模型的构建方法及教学策略的设计,从而形成了一种对学生实施有效教学的技术,具有智能性。     

智能教学系统中的学习推理模型研究

将Agent技术引入智能教学系统(ITS)是当前ITS研究的重要方向之一,本文提出了一种改进的基于Agents的学习推理模型,在模型中引入了学生Agent,教学Agent,资源Agent,资源管理Agent,并对各Agent的基本功能进行描述,进一步明确了教学Agent的各项功能,该模型能更好的反映学生的学习状态和学习需求,更能满足个性化学习的需要。     

智能教学系统浅析

在阐述智能的本质含义、智能教学系统的组成及运作原理的基础上,详细分析智能教学系统的优势与局限性。