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一种基于知识点的适应性导学策略研究

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东南大学学位论文独创性声明及东南大学学位论文使用授权声明

第一章绪论

1.1论文的研究背景

1.2国内外研究现状

1.3论文的研究目标及内容

1.3.1研究目标

1.3.2主要研究内容

1.4论文结构

第二章相关背景综述

2.1智能教学系统

2.1.1 ITS历史回顾

2.1.2 ITS研究现状

2.1.3 ITS发展趋势

2.2个性化教学

2.2.1 个性化教学的内涵

2.2.2 个性化教学的实现形式

2.2.3 个性化教学的优点

2.3适应性导学系统

2.3.1适应性学习的概念

2.3.2适应性学习的特征

2.3.3适应性学习模式

2.4本章小结

第三章关键技术研究

3.1知识点表示及知识点学习路线图

3.1.1知识点定义

3.1.2知识点间的关系类型

3.1.3知识点七元组结构

3.1.4知识点学习路线图

3.2适应性学习控制

3.2.1知识点学习路线图层次划分算法

3.2.2知识点学习路线图遍历算法

3.3基于CBR的适应性学习评测

3.3.1基于案例推理技术

3.3.2案例描述

3.3.3案例的索引组织

3.3.4基于文本贴近度的案例匹配

3.3.5案例答案的自适应组织

3.4本章小结

第四章 基于WEB的ATES系统的设计与实现

4.1 J2EE体系结构

4.2 ATES系统总体设计方案

4.2.1 ATES系统逻辑结构

4.2.2 ATES的软件模型结构

4.3 ATES系统实施的技术基础

4.4实例

4.5本章小结

第五章总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间参与的科研项目及发表的论文

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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。

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