| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·智能教学系统 | 第9-11页 |
| ·E-learning 简介 | 第11页 |
| ·语义网概述 | 第11-12页 |
| ·语义网的体系结构 | 第12-13页 |
| ·智能教学系统在国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·目前网络学习系统的特点和存在的问题 | 第14页 |
| ·本文的研究意义 | 第14-15页 |
| ·本文的研究目标 | 第15页 |
| ·本文的研究内容 | 第15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 研究背景和相关技术 | 第17-22页 |
| ·学习理论 | 第17页 |
| ·计算机中知识的定义 | 第17-18页 |
| ·知识的组织 | 第18-21页 |
| ·知识地图 | 第18-20页 |
| ·知识地图概念及其功能 | 第18-19页 |
| ·学科知识地图的构建 | 第19页 |
| ·学科知识地图的不足 | 第19-20页 |
| ·本体技术 | 第20-21页 |
| ·本体的定义和功能 | 第20页 |
| ·本体的知识组织和应用 | 第20-21页 |
| ·本体技术的不足 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 远程自适应学习辅助平台(KTRP)模型 | 第22-47页 |
| ·问题的提出 | 第22页 |
| ·系统的架构和实现原理 | 第22-23页 |
| ·系统的各个模块实现原理 | 第23-44页 |
| ·系统界面功能 | 第23-24页 |
| ·学科领域知识树的构建 | 第24-39页 |
| ·问题的引入 | 第24页 |
| ·学科领域知识树的构建原则 | 第24-25页 |
| ·学科领域知识树的构建方法 | 第25-31页 |
| ·学科领域知识树的定义和操作 | 第31-39页 |
| ·知识点近似度匹配机 | 第39-41页 |
| ·计算词汇语义相似度的两种策略 | 第39页 |
| ·基于语义词典 WordNet 的词汇相似度计算原理和算法 | 第39-41页 |
| ·基于学科领域知识树的推理引擎 | 第41-44页 |
| ·实例 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 原型系统的设计和实验 | 第47-65页 |
| ·该系统设计目标和功能 | 第47页 |
| ·开发环境和工具 | 第47-48页 |
| ·数据库设计 | 第48页 |
| ·类（实体对象）的设计图 | 第48-52页 |
| ·系统实现的部分代码 | 第52-59页 |
| ·实验和结果 | 第59-63页 |
| ·系统具有的特色 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·论文的研究成果和结论 | 第65-66页 |
| ·进一步工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 读研期间发表的论文及科研情况 | 第71页 |