| 【中文题名】 | 一种基于知识点的适应性导学策略研究 |
| 【英文题名】 | Research on a Kind of Adaptive Tutoring Tactics Based on Knowledge Point |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-6-11 |
| 【中关键词】 | 个性化,适应性,基于案例推理,ATES,JSP,JavaBean |
| 【英关键词】 | personalization,adaptability,CBR,ATES,JSP,JavaBean, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>专家系统、知识工程> |
| 【论文摘要】 |
本文分析了知识点及其相关概念,定义了一种表示知识点的七元组结构。在表示知识点七元组结构的基础上,提出了一种基于带权KOV网的知识点学习路线图。研究了知识点学习路线图的遍历路线,设计了一个知识点学习路线图的层次划分算法,并在此算法的基础上,设计了一个知识点学习路线图的学习遍历算法,利用本算法控制学习者的学习步调。本文把基于案例推理技术应用到适应性学习评测中,研究了案例的表示方法,定义了案例表示的三元组结构。研究了案例的索引组织,提出了案例的三级索引组织。把模糊数学中的贴近度的概念应用在案例匹配中,提出了一种基于文本贴近度的案例匹配方法。定义了案例答案的自适应组织策略,并把此策略用在案例库中答案的自适应组织中。最后,在关键技术研究的基础上,本文构建了一个基于WEB的适应性导学实验系统ATES。定义了ATES系统的逻辑结构,应用J2EE架构及相关技术,设计了一个以JSP和JavaBean组件为基础的ATES系统软件模型。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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ABSTRACT |
4-7 |
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第一章 绪论 |
7-12 |
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1.1 论文的研究背景 |
7-8 |
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1.2 国内外研究现状 |
8-9 |
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1.3 论文的研究目标及内容 |
9-10 |
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1.3.1 研究目标 |
9 |
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1.3.2 主要研究内容 |
9-10 |
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1.4 论文结构 |
10-12 |
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第二章 相关背景综述 |
12-22 |
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2.1 智能教学系统 |
12-14 |
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2.1.1 ITS历史回顾 |
12 |
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2.1.2 ITS研究现状 |
12-13 |
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2.1.3 ITS发展趋势 |
13-14 |
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2.2 个性化教学 |
14-17 |
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2.2.1 个性化教学的内涵 |
14-15 |
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2.2.2 个性化教学的实现形式 |
15-16 |
|
2.2.3 个性化教学的优点 |
16-17 |
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2.3 适应性导学系统 |
17-21 |
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2.3.1 适应性学习的概念 |
17-18 |
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2.3.2 适应性学习的特征 |
18 |
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2.3.3 适应性学习模式 |
18-21 |
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2.4 本章小结 |
21-22 |
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第三章 关键技术研究 |
22-41 |
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3.1 知识点表示及知识点学习路线图 |
22-26 |
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3.1.1 知识点定义 |
22 |
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3.1.2 知识点间的关系类型 |
22-23 |
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3.1.3 知识点七元组结构 |
23-24 |
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3.1.4 知识点学习路线图 |
24-26 |
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3.2 适应性学习控制 |
26-30 |
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3.2.1 知识点学习路线图层次划分算法 |
27-29 |
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3.2.2 知识点学习路线图遍历算法 |
29-30 |
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3.3 基于CBR的适应性学习评测 |
30-40 |
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3.3.1 基于案例推理技术 |
30-31 |
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3.3.2 案例描述 |
31-32 |
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3.3.3 案例的索引组织 |
32-33 |
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3.3.4 基于文本贴近度的案例匹配 |
33-39 |
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3.3.5 案例答案的自适应组织 |
39-40 |
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3.4 本章小结 |
40-41 |
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第四章 基于WEB的ATES系统的设计与实现 |
41-51 |
|
4.1 J2EE体系结构 |
41-43 |
|
4.2 ATES系统总体设计方案 |
43-47 |
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4.2.1 ATES系统逻辑结构 |
43-44 |
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4.2.2 ATES的软件模型结构 |
44-47 |
|
4.3 ATES系统实施的技术基础 |
47-48 |
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4.4 实例 |
48-50 |
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4.5 本章小结 |
50-51 |
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第五章 总结与展望 |
51-53 |
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致谢 |
53-54 |
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参考文献 |
54-56 |
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攻读硕士学位期间参与的科研项目及发表的论文 |
56 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388568 |
