摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第1章 引言 | 第10-20页 |
·研究背景 | 第10-12页 |
·研究背景 | 第10-11页 |
·理论及实际意义 | 第11-12页 |
·ITS国内外研究综述 | 第12-17页 |
·国外ITS研究研究重点 | 第12-15页 |
·ITS在中国的研究的现状和重点 | 第15-16页 |
·ITS的发展趋势 | 第16-17页 |
·数据挖掘技术在智能教学系统中的应用背景 | 第17-18页 |
·主要研究内容 | 第18页 |
·论文组织结构 | 第18-20页 |
第2章 智能教学系统及数据挖掘技术的相关理论 | 第20-34页 |
·建构主义学习理论 | 第20-23页 |
·建构主义学习理论的基本内容 | 第20-22页 |
·建构主义学习理论对网络教学系统的指导作用 | 第22-23页 |
·知识的表示与推理 | 第23-26页 |
·知识的类型 | 第23页 |
·知识表示 | 第23-25页 |
·推理机的推理方法 | 第25-26页 |
·数据挖掘技术及应用 | 第26-34页 |
·数据挖掘的定义 | 第26页 |
·数据挖掘的过程 | 第26-27页 |
·决策树学习算法 | 第27-32页 |
·关联规则挖掘 | 第32-33页 |
·数据挖掘在智能教学系统中的应用 | 第33-34页 |
第3章 应用数据挖掘的智能教学系统的总体设计 | 第34-40页 |
·设计目标 | 第34页 |
·系统的网络结构 | 第34-35页 |
·系统框架模型的设计 | 第35-36页 |
·系统实现的结构和流程设计 | 第36-38页 |
·系统实现的流程设计 | 第38-40页 |
第4章 智能教学系统各组成模型的设计 | 第40-52页 |
·智能教学系统模型的组成和功能 | 第40-41页 |
·知识库的设计 | 第41-46页 |
·按专业课程间关系的设计 | 第41-42页 |
·知识点关系的表示 | 第42-46页 |
·学生模型的构建 | 第46页 |
·教学策略的生成 | 第46-47页 |
·教师模型的构建 | 第47-48页 |
·决策推理模型的设计 | 第48-52页 |
·推理机制 | 第48页 |
·产生式系统的组成 | 第48-49页 |
·产生式系统的推理策略 | 第49-50页 |
·推理机 | 第50-51页 |
·系统推理模型 | 第51-52页 |
第5章 数据挖掘技术在智能教学系统中的应用研究 | 第52-62页 |
·关联挖掘规则在学生信息库中的应用 | 第52-56页 |
·算法设计 | 第52-55页 |
·挖掘结果分析及应用 | 第55-56页 |
·基于决策树的教学规则的生成 | 第56-62页 |
·学生认知能力的定量评估——加权评价算法 | 第56-57页 |
·基于学生认知能力的教学策略生成算法——改进决策树算法 | 第57-58页 |
·系统应用实例 | 第58-62页 |
第6章 系统实现与测试 | 第62-68页 |
·系统开发工具 | 第62页 |
·智能教学系统关键模型的实现 | 第62-64页 |
·系统中领域知识库的生成及组成 | 第62-63页 |
·推理机制的产生式的生成和组成 | 第63-64页 |
·系统架构 | 第64-65页 |
·网络智能教学系统导航学习的实现 | 第65-67页 |
·登录设计与实现 | 第65-66页 |
·网上学习模块设计与实现 | 第66-67页 |
·模拟学习环境的学习效果测试与分析 | 第67-68页 |
第7章 总结与展望 | 第68-70页 |
·论文总结 | 第68-69页 |
·以后的工作 | 第69-70页 |
参考文献 | 第70-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
附录 A(攻读学位期间发表论文目录) | 第73页 |