基于贝叶斯网络的AIBNS系统建模研究及其应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·论文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 基本理论和相关技术 | 第13-21页 |
| ·教育心理学的理论基础 | 第13-14页 |
| ·智能授导系统 ITS | 第14-15页 |
| ·学生模型 | 第15-18页 |
| ·贝叶斯网络理论基础 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于贝叶斯网络的学生模型构建 | 第21-35页 |
| ·领域相关信息学生模型 | 第21-22页 |
| ·知识项划分 | 第22-24页 |
| ·全局领域知识项的划分 | 第22-23页 |
| ·局部领域知识项的划分 | 第23-24页 |
| ·模型的结构框架 | 第24-26页 |
| ·学生模型参数的确定 | 第26-33页 |
| ·知识项节点的状态值 | 第26-27页 |
| ·确定知识项节点间的置信度 | 第27-30页 |
| ·贝叶斯网络参数的更新算法及证据传播 | 第30-33页 |
| ·领域无关信息模型的设计 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 学生认知状态的评估方法 | 第35-43页 |
| ·认知状态评估的模糊性原理 | 第35页 |
| ·模糊变换的基本方法 | 第35-36页 |
| ·学生认知状态评估模型的构建 | 第36-40页 |
| ·相关知识项认知评价 | 第37-38页 |
| ·学生水平的综合评价 | 第38-39页 |
| ·多级别的综合评价 | 第39-40页 |
| ·自适应测试选题算法 | 第40-42页 |
| ·选题策略研究 | 第40-41页 |
| ·选题算法设计 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 AIBNS系统的设计与实现 | 第43-52页 |
| ·面向对象的知识表示 | 第43-44页 |
| ·AIBNS原型系统实现 | 第44-48页 |
| ·系统总体逻辑结构 | 第44-45页 |
| ·基于关系数据库的知识存储与提取 | 第45-47页 |
| ·基于一般贝叶斯网络的推理算法 | 第47-48页 |
| ·AIBNS系统自适应功能 | 第48-51页 |
| ·个性化学习 | 第48-49页 |
| ·自适应导航 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·论文工作总结 | 第52页 |
| ·进一步研究方向 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第59页 |
