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分布式学习环境中的智能授导系统研究

中文摘要第1-8页
英文摘要第8-10页
前言第10-18页
第一章 绪论第18-31页
   ·分布式学习环境中的ITS研究的背景及意义第18-20页
     ·课题研究的背景第18-19页
     ·课题研究的意义第19-20页
   ·国内外相关研究综述第20-29页
     ·ITS的起源与发展第20-23页
     ·ITS的主要研究框架第23-26页
     ·学生模型第26-27页
     ·AI技术的支持第27-28页
     ·ITS的典型案例第28-29页
   ·课题研究思路第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第二章 分布式学习之于ITS第31-47页
   ·问题与反思第31-33页
   ·分布式学习的理论要义第33-35页
   ·分布式学习环境中的“智能”取向第35-40页
     ·特征分析第35-37页
     ·智能取向第37-40页
   ·对ITS的影响与启示第40-45页
     ·ITS中的“智能”认识论第40-42页
     ·授导与机器教学第42-44页
     ·分布式学习中的“智能”应用第44-45页
   ·本章小结第45-47页
第三章 以自适应为特征的ITS建模第47-69页
   ·自适应的ITS建模第47-54页
     ·什么是自适应第48-50页
     ·分布式?自适应ITS的机理分析第50-52页
     ·分布式自适应ITS的特征第52-54页
   ·与自适应一致的知识建模方法第54-63页
     ·反馈式的知识获取第54-57页
     ·支持群体协作的教学决策第57-61页
     ·进化系统开发策略第61-63页
   ·分步式环境中的学生建模第63-68页
     ·学生模型概述第63-64页
     ·分布式认知的学生建模原则第64-65页
     ·学生模型的使用第65-67页
     ·动态学生建模第67-68页
   ·本章小结第68-69页
第四章 基于案例推理技术的应用研究第69-87页
   ·CBR的基本原理第69-75页
     ·CBR概述第70页
     ·CBR的工作机制第70-75页
   ·基于CBR的分布式ITS系统第75-80页
     ·CBR支持的智能辅助教学第75-77页
     ·CBR对于分布式认知的意涵第77-79页
     ·规则(Rule)和案例(Case)集成的混合系统第79-80页
   ·基于CBR的教学应用案例研究第80-86页
     ·SMILE(Supportive Multi-User Interactive Learning Environment)--支持多用户交互学习环境第81-84页
     ·STABLE(The SmallTalk Apprenticeship-based learning Environment)--基于学徒制的学习环境第84-86页
   ·本章小结第86-87页
第五章 原型系统的设计与实现第87-117页
   ·DS-Tutor的总体设计第87-94页
     ·问题描述第87-88页
     ·设计目的第88页
     ·设计原则第88-90页
     ·DS-Tutor的综合分析第90-92页
     ·DS-Tutor的功能设计第92-93页
     ·DS-Tutor的系统结构设计第93-94页
   ·DS-Tutor的领域专家设计第94-106页
     ·功能设计第95页
     ·知识的表示第95-97页
     ·系统教学流程的设计第97-101页
     ·经验共享的助学策略第101-103页
     ·人机接口设计第103-106页
   ·学生建模第106-110页
     ·学生模型的功能设计第106页
     ·学生模型的表征第106-107页
     ·学生模型的更新第107-109页
     ·进一步讨论的问题第109-110页
   ·基于虚拟试验的教学第110-115页
     ·功能设计第110页
     ·虚拟试验系统的过程模型第110-113页
     ·虚拟试验问题的表征第113-114页
     ·进一步讨论的问题第114-115页
   ·有待完善的工作第115-116页
   ·本章小结第116-117页
第六章 总结与展望第117-120页
致谢第120-122页
参考文献第122-128页
 中文部分第122-125页
 英文部分第125-128页

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