| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文的背景 | 第9-10页 |
| ·国外的研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内的研究现状 | 第11-12页 |
| ·存在的问题 | 第12-13页 |
| ·本文研究工作 | 第13-14页 |
| ·文章组织 | 第14-15页 |
| 第二章 基本理论与相关技术 | 第15-28页 |
| ·自主学习与个性化学习理论 | 第15页 |
| ·智能导学系统 | 第15-17页 |
| ·学生模型 | 第17-21页 |
| ·学生模型的概念 | 第17页 |
| ·学生模型的分类 | 第17-19页 |
| ·学生模型构建技术的比较 | 第19-21页 |
| ·贝叶斯网络理论 | 第21-27页 |
| ·贝叶斯网络理论的起源与应用 | 第21-22页 |
| ·贝叶斯网络的概念 | 第22-24页 |
| ·贝叶斯网络的推理算法 | 第24-26页 |
| ·贝叶斯网络的精确推理算法 | 第24-25页 |
| ·贝叶斯网络的近似推理算法 | 第25-26页 |
| ·贝叶斯网络学习算法 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于知识关系的覆盖型贝叶斯网络学生模型 | 第28-38页 |
| ·领域知识模型 | 第28-30页 |
| ·两种贝叶斯网络学生模型的比较 | 第30-32页 |
| ·基于知识关系的覆盖型贝叶斯网络学生模型的构建 | 第32-37页 |
| ·基于知识关系的覆盖型贝叶斯网络学生模型的结构 | 第32-33页 |
| ·基于知识关系的覆盖型贝叶斯网络学生模型的分布参数 | 第33-37页 |
| ·组织关系知识项的分布参数(CPTO) | 第33-35页 |
| ·依赖关系知识项的分布参数(CPTP) | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于贝叶斯网络学生模型的评估导学方法 | 第38-61页 |
| ·评估方法 | 第38-58页 |
| ·自适应测试系统 | 第38-40页 |
| ·试题参数的学习 | 第40-43页 |
| ·选题算法 | 第43-49页 |
| ·贝叶斯网络学生模型的特性 | 第43-46页 |
| ·贝叶斯网络学生模型的选题算法 | 第46-49页 |
| ·贝叶斯网络更新算法的选择 | 第49-50页 |
| ·评估结果 | 第50-51页 |
| ·评估实验 | 第51-58页 |
| ·导学方法 | 第58-60页 |
| ·教学策略 | 第59-60页 |
| ·高层次教学策略 | 第59页 |
| ·低层次教学策略 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于贝叶斯网络的评估导学方法的应用 | 第61-84页 |
| ·多Agent系统(MAS) | 第61-63页 |
| ·Agent概念及性质 | 第61-62页 |
| ·BDIAgent模型 | 第62页 |
| ·MAS系统 | 第62-63页 |
| ·Jadex平台 | 第63-66页 |
| ·基于贝叶斯网络的学生评估导学系统的设计与实现 | 第66-83页 |
| ·系统设计模型 | 第66页 |
| ·系统的体系结构图 | 第66-67页 |
| ·基于贝叶斯网络的学生模型的实现 | 第67-68页 |
| ·Agent的设计与实现 | 第68-78页 |
| ·Agent模型定义 | 第69-71页 |
| ·MAS实现 | 第71-78页 |
| ·系统数据库 | 第78-79页 |
| ·系统实例 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 结论与展望 | 第84-86页 |
| 附件1 | 第86-87页 |
| 附件2 | 第87-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 致谢 | 第95-96页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第96页 |