基于多Agent的智能网络教学系统研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·网络教学系统的研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第16-18页 |
| 第二章 基于Agent 的网络教学系统架构 | 第18-25页 |
| ·智能网络教学系统的设计基础 | 第18-21页 |
| ·ITS 的教育理论基础 | 第18-19页 |
| ·Agent 技术 | 第19-20页 |
| ·个性化教学的新理念 | 第20-21页 |
| ·基于Agent 的网络教学系统分析 | 第21-22页 |
| ·系统设计的需求分析 | 第21页 |
| ·系统设计的内容 | 第21-22页 |
| ·系统构成 | 第22-25页 |
| 第三章 多Agent 学生模型的设计与实现 | 第25-41页 |
| ·学生模型的分析 | 第25-26页 |
| ·学生模型的构造 | 第26-27页 |
| ·学生模型推理采用的方法 | 第27-28页 |
| ·学生模型的实现 | 第28-41页 |
| ·学生模型内容的表示方法 | 第28-31页 |
| ·学生学习进度Agent | 第31-33页 |
| ·情绪估算Agent | 第33-34页 |
| ·模糊集隶属度的更改 | 第34-36页 |
| ·认知水平估算Agent | 第36-38页 |
| ·兴趣估算Agent | 第38-41页 |
| 第四章 网络教学系统中基于遗传算法的智能组卷 | 第41-54页 |
| ·组卷模型的建立 | 第41-44页 |
| ·问题的提出 | 第41-42页 |
| ·试题难度和区分度分析 | 第42-43页 |
| ·试卷难度控制量的数学模型 | 第43-44页 |
| ·遗传算法介绍 | 第44-45页 |
| ·基于遗传算法的组卷问题的设计 | 第45-49页 |
| ·基于遗传算法的组卷算法的实现 | 第49-54页 |
| ·组卷算法部分代码 | 第49-51页 |
| ·算法运行结果及效率分析 | 第51-54页 |
| 第五章 面向继续教育的系统原型设计与实现 | 第54-70页 |
| ·系统原型实现结构 | 第54-55页 |
| ·基于Agent 的网络教学系统的设计 | 第55-66页 |
| ·用户接口子系统 | 第55-56页 |
| ·合作交流子系统 | 第56-57页 |
| ·领域知识子系统 | 第57-59页 |
| ·教学子系统 | 第59-65页 |
| ·学生学习子系统 | 第65页 |
| ·协调管理子系统 | 第65页 |
| ·基于Agent 的网络教学系统管理结构 | 第65-66页 |
| ·中间Agent 层的实现 | 第66-70页 |
| ·智能Agent 开发环境 | 第66-68页 |
| ·主要Agent 的实现 | 第68-70页 |
| 结束 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第76页 |
