| 中文部分 | 第1-138页 |
| 摘 要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目 录 | 第10-13页 |
| 图目录 | 第13-15页 |
| 表目录 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·E-Learning 的研究现状 | 第16-18页 |
| ·语义Web | 第18-23页 |
| ·语义Web 的层次模型 | 第18-20页 |
| ·语义Web 查询 | 第20-21页 |
| ·语义Web 在E-Learning 中的应用 | 第21-23页 |
| ·教学设计理论 | 第23-25页 |
| ·研究内容 | 第25-27页 |
| ·论文的组织 | 第27-30页 |
| 第二章 基于语义的学习资源组织模型 | 第30-54页 |
| ·引言 | 第30-31页 |
| ·语义建模 | 第31-34页 |
| ·语义 | 第31-32页 |
| ·元数据 | 第32-34页 |
| ·资源组织模式 | 第34-36页 |
| ·关系模型和面向对象模型 | 第34页 |
| ·语义网络 | 第34页 |
| ·主题地图 | 第34-35页 |
| ·XML/RDFS | 第35-36页 |
| ·基于语义的资源组织模型 | 第36-47页 |
| ·模型概要 | 第36-37页 |
| ·知识形式系统 | 第37-40页 |
| ·模型形式定义 | 第40-43页 |
| ·模型的RDF 表示 | 第43-47页 |
| ·学习资源结构建模 | 第47-52页 |
| ·关系语义 | 第47-49页 |
| ·SLN 推理机制 | 第49-51页 |
| ·SLN 演化操作 | 第51-52页 |
| ·相关工作 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第三章 学习资源的建模与互联 | 第54-74页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·模块化学习对象 | 第55-60页 |
| ·什么是学习对象 | 第55-56页 |
| ·基于分类的学习对象的定义 | 第56-57页 |
| ·学习对象的建模 | 第57-60页 |
| ·主动学习对象 | 第60-66页 |
| ·建模策略 | 第60-62页 |
| ·主动学习对象元数据绑定 | 第62-65页 |
| ·主动学习对象的特征 | 第65-66页 |
| ·教育中介器 | 第66-67页 |
| ·SLN 映射 | 第67-72页 |
| ·相关工作 | 第72-73页 |
| ·小节 | 第73-74页 |
| 第四章 用户模型的构建和更新 | 第74-90页 |
| ·引言 | 第74页 |
| ·用户模型表示 | 第74-76页 |
| ·特定领域知识图 | 第76-79页 |
| ·概念提取 | 第76页 |
| ·共现分析 | 第76-78页 |
| ·权威确认 | 第78页 |
| ·用户模型构建 | 第78-79页 |
| ·用户模型的自适应更新 | 第79-83页 |
| ·概念关联矩阵 | 第79-80页 |
| ·用户兴趣漂移机制 | 第80-83页 |
| ·实验与比较 | 第83-88页 |
| ·试验1 | 第83-85页 |
| ·实验2 | 第85-88页 |
| ·小结 | 第88-90页 |
| 第五章 学习资源的智能获取 | 第90-112页 |
| ·引言 | 第90页 |
| ·语义关联 | 第90-93页 |
| ·主题搜索 | 第93-102页 |
| ·过程流 | 第93-94页 |
| ·请求标注 | 第94-96页 |
| ·选择目标实体 | 第96-100页 |
| ·语义排序 | 第100-102页 |
| ·问题驱动的搜索 | 第102-107页 |
| ·过程流 | 第102-103页 |
| ·判定问题的知识类型 | 第103-105页 |
| ·动态聚合学习对象 | 第105-107页 |
| ·基于语义链的推送 | 第107-108页 |
| ·学习评价 | 第108-110页 |
| ·相关工作 | 第110-111页 |
| ·小节 | 第111-112页 |
| 第6 章模型的实现与应用 | 第112-124页 |
| ·基本架构 | 第112-113页 |
| ·实现 | 第113-117页 |
| ·文档链构造器 | 第117-119页 |
| ·比较 | 第119-120页 |
| ·实验研究 | 第120-124页 |
| 第七章 总结与展望 | 第124-125页 |
| ·本文的主要贡献 | 第124页 |
| ·下一步研究工作 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-135页 |
| 致 谢 | 第135-136页 |
| 作者简历 | 第136-138页 |
| 英文部分 | 第138-294页 |
| Chapter 1 Introduction | 第145-161页 |
| ·Overview | 第145页 |
| ·E-Learning Scenario | 第145-147页 |
| ·Semantic Web | 第147-153页 |
| ·A Layered Approach to the Semantic Web | 第147-150页 |
| ·Search in the Semantic Web | 第150-151页 |
| ·Semantic Web & E-Learning | 第151-153页 |
| ·Instructional Design Theories | 第153-158页 |
| ·Research Goal | 第158-159页 |
| ·Outline of the Dissertation | 第159-161页 |
| Chapter 2 Semantic-based Resource Management Framework | 第161-191页 |
| ·Overview | 第161-162页 |
| ·Semantic Modeling | 第162-167页 |
| ·Today's Web | 第162页 |
| ·Semantics | 第162-165页 |
| ·Metadata | 第165-167页 |
| ·Ontologies | 第167页 |
| ·Resource Organization Paradigm | 第167-170页 |
| ·Relational Model and Object-Oriented Model | 第167页 |
| ·Semantic Networks | 第167-168页 |
| ·Topic Map | 第168-169页 |
| ·XML and RDF | 第169-170页 |
| ·Semantic-based Resource Organization Model | 第170-182页 |
| ·The Overall Framework | 第170-172页 |
| ·Knowledge Formal System | 第172-175页 |
| ·Knowledge Base | 第175-178页 |
| ·RDF for Knowledge Base Model | 第178-182页 |
| ·Structural Modeling | 第182-189页 |
| ·Relational Semantics | 第182-185页 |
| ·Inference Mechanism | 第185-187页 |
| ·Operations for SLN Evolution | 第187-189页 |
| ·Related Works | 第189-190页 |
| ·Summary and Conclusion | 第190-191页 |
| Chapter 3 Modeling Learning Resources for Semantic Interconnection | 第191-213页 |
| ·Overview | 第191-192页 |
| ·Modular Learning Objects | 第192-197页 |
| ·A Taxonomy-Based Definition of Learning Objects | 第192-193页 |
| ·Modeling Learning Objects | 第193-197页 |
| ·Active Learning Objects | 第197-204页 |
| ·Modeling Strategy | 第197-200页 |
| ·Binding Ontology-based Metadata to Active Learning Objects | 第200-202页 |
| ·Characteristics of Active Learning Objects | 第202-204页 |
| ·Educational Mediator over Learning Sources | 第204-206页 |
| ·SLNs Matching | 第206-211页 |
| ·Related Works | 第211-212页 |
| ·Summary and Conclusion | 第212-213页 |
| Chapter 4 Constructing and Learning User Profiles | 第213-233页 |
| ·Overview | 第213-215页 |
| ·User Profile Representation | 第215-216页 |
| ·Domain-Specific Knowledge Map | 第216-221页 |
| ·Concept Extraction | 第217-218页 |
| ·Co-occurrence Analysis | 第218-219页 |
| ·Authority Identification | 第219-220页 |
| ·Construction of User Profile | 第220-221页 |
| ·Profile Adaptation to Drifting Interests | 第221-226页 |
| ·Concept Correlation Matrix | 第221-223页 |
| ·Interest Drift Mechanism | 第223-226页 |
| ·Experiment and Comparison | 第226-232页 |
| ·Experimentl | 第226-229页 |
| ·Experiment2 | 第229-232页 |
| ·Summary and Conclusion | 第232-233页 |
| Chapter 5 Intelligent Accessing of Learning Resources | 第233-263页 |
| ·Overview | 第233-234页 |
| ·Semantic Association for Resource Accessing | 第234-238页 |
| ·Thematic Search | 第238-248页 |
| ·Process Flow | 第238-239页 |
| ·Query Annotation | 第239-241页 |
| ·Selecting Target Entities | 第241-245页 |
| ·Semantic Ranking | 第245-248页 |
| ·Question-Driven Search | 第248-255页 |
| ·Process Flow | 第248-250页 |
| ·Determining the Knowledge Type of Questions | 第250-253页 |
| ·Dynamic Assembly of Learning Objects | 第253-255页 |
| ·Delivery with Semantic Linking | 第255-257页 |
| ·Learning Evaluation | 第257-259页 |
| ·Related Works | 第259-261页 |
| ·Summary and Conclusion | 第261-263页 |
| Chapter 6 Application: Active E-Learning Environment | 第263-277页 |
| ·General Architecture | 第263-265页 |
| ·Implementation of KGTutor | 第265-269页 |
| ·Document-Linking Builder | 第269-271页 |
| ·Comparison | 第271-273页 |
| ·Experimental Study | 第273-277页 |
| Chapter 7 Conclusion and Future Work | 第277-279页 |
| ·Key Contributions | 第277-278页 |
| ·Future Work | 第278-279页 |
| Bibliography | 第279-292页 |
| Acknowledgments | 第292-293页 |
| Curriculum vitae | 第293-294页 |
| Publications | 第294页 |
