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 |