| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·本文的研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·智能教学系统的发展现状及存在的问题 | 第11-12页 |
| ·论文的主要研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 智能教学系统支撑技术 | 第14-26页 |
| ·Web技术 | 第14-16页 |
| ·智能代理技术 | 第16-18页 |
| ·人工智能与数据挖掘技术 | 第18-21页 |
| ·自然语言处理技术 | 第21-22页 |
| ·虚拟现实技术 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-26页 |
| 第3章 基于Multi-Agent的群体学习框架 | 第26-42页 |
| ·相关技术 | 第26-27页 |
| ·COBL系统的特性 | 第27-34页 |
| ·学习者空间组件 | 第28-29页 |
| ·知识空间构成 | 第29-31页 |
| ·空间构成体现 | 第31-33页 |
| ·COBL中代理的控制结构 | 第33-34页 |
| ·Agent构建 | 第34-36页 |
| ·以社区为基础的Multi-Agent学习框架 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 学生模型 | 第42-80页 |
| ·学生模型的类型及建模技术 | 第42-44页 |
| ·学生模型 | 第42页 |
| ·学生模型的类型 | 第42-43页 |
| ·建模技术与对象 | 第43-44页 |
| ·贝叶斯网络 | 第44-59页 |
| ·定义 | 第44-46页 |
| ·推理 | 第46-47页 |
| ·建模 | 第47-57页 |
| ·实际的贝叶斯网络：一个实例 | 第57-59页 |
| ·学生模型的建立 | 第59-74页 |
| ·变量 | 第59-60页 |
| ·一个简单的学生模型 | 第60-62页 |
| ·常用连接 | 第62-67页 |
| ·数据的学习 | 第67-68页 |
| ·复杂的学生模型 | 第68-74页 |
| ·贝叶斯学生模型求解线性规划的实例 | 第74-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 第5章 合作、互动的教师转变模型 | 第80-104页 |
| ·教师转换模型的发展 | 第80-81页 |
| ·理论框架 | 第81-85页 |
| ·角色、状态、期望、规范 | 第83-84页 |
| ·身份和数学身份 | 第84-85页 |
| ·早期的教师转变模式 | 第85-86页 |
| ·研究方法 | 第86-88页 |
| ·研究问题 | 第86页 |
| ·研究的情景设置 | 第86-87页 |
| ·研究对象 | 第87页 |
| ·数据收集与分析 | 第87-88页 |
| ·研究结果 | 第88-99页 |
| ·实习教师在群体中的角色和地位 | 第88-90页 |
| ·实习教师数学身份的改变 | 第90-91页 |
| ·谈判准则 | 第91-92页 |
| ·教师转变的协作互助模型 | 第92-99页 |
| ·进一步讨论 | 第99-102页 |
| ·本章小结 | 第102-104页 |
| 第6章 基于Multi-Agent的群体学习系统的实现 | 第104-114页 |
| ·COBL系统的应用 | 第104-105页 |
| ·COBL中的数据表示 | 第105-107页 |
| ·改进的COBL框架 | 第107-108页 |
| ·COBL的用户界面 | 第108-112页 |
| ·本章小结 | 第112-114页 |
| 第7章 总结与展望 | 第114-120页 |
| ·总结 | 第114-115页 |
| ·本文创新点 | 第115-116页 |
| ·研究展望 | 第116-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 参考文献 | 第122-132页 |
| 附录A：攻读学位期间发表的论文目录 | 第132-134页 |
| 附录B：攻读学位期间参加的科研项目 | 第134页 |