| 1 序论 | 第1-13页 |
| 1．1 研究目的 | 第8-9页 |
| 1．2 研究背景 | 第9-11页 |
| 1．3 研究范围 | 第11-12页 |
| 1．4 研究对象 | 第12-13页 |
| 2 无边界学习 | 第13-22页 |
| 2．1 何为无边界学习 | 第13-14页 |
| 2．2 无边界学习的特征 | 第14-18页 |
| 2．3 无边界学习的价值 | 第18-20页 |
| 2．4 无边界学习需要用技术手段来支持和引导 | 第20-22页 |
| 2．5 涉及到的问题 | 第22页 |
| 3 无边界学习的典型情景 | 第22-29页 |
| 3．1 WEBQUEST~[31]——稚嫩的第一步 | 第23-24页 |
| 3．2 BLOG——虚拟社会 | 第24-27页 |
| 3．3 搜索引擎驱动的无边界学习 | 第27-29页 |
| 4 支持与引导的理论和技术 | 第29-43页 |
| 4．1 支持和引导的基本设想 | 第29-31页 |
| 4．2 来自人工智能技术的支持——智能 AGENT | 第31-37页 |
| 4．3 搜索引擎和元搜索引擎 | 第37-43页 |
| 5 无边界学习的智能引导与支持系统 | 第43-56页 |
| 5．1 功能概述 | 第43页 |
| 5．2 系统主要部分的框架结构 | 第43-55页 |
| 5．3 总结 | 第55-56页 |
| 附录A 相关技术背景知识 | 第56-59页 |
| A．1 向量空间模型 | 第56页 |
| A．2 ID3算法 | 第56-57页 |
| A．3 TF-IDF向量表示法 | 第57-59页 |
| 附录B 学习理论若干概念 | 第59-63页 |
| B．1 元认知~[2]，[22] | 第59页 |
| B．2 自我调节的强化~[2] | 第59-60页 |
| B．3 学习策略~[2] | 第60-61页 |
| B．4 关联主义~[21] | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |