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广播电视大学网络考试系统的研究

内容提要第1-7页
第一章 概述第7-12页
   ·现有广播电视大学考试系统的现状第7-9页
   ·国内外CAT相关研究现状第9-10页
   ·本文研究的目的和意义第10页
   ·本文主要内容第10-12页
第二章 计算机自适应考试理论第12-17页
   ·经典测试理论CTT第12-13页
   ·项目反映理论IRT第13页
   ·计算机自适应考试理论(CAT)原理第13-17页
     ·建立题库第14页
     ·参数初始化第14-15页
     ·组卷策略第15页
     ·评分策略第15-16页
     ·考试过程第16-17页
第三章 智能Agent技术第17-29页
   ·未来的计算环境及特征第17页
   ·Agent的定义与特征第17-18页
     ·Agent的特征第17-18页
     ·Agent的弱定义和强定义第18页
   ·Agent的表示与推理第18-22页
     ·思考型Agent(Deliberative Architecture)第19-20页
     ·反应型Agent(Reactive Architecture)第20-21页
     ·混合型Agent(Hybrid Architecture)第21-22页
   ·多代理系统(MAS)第22页
   ·移动Agent技术第22-23页
   ·Agent的技术现状与关键问题第23-26页
     ·Agent的技术现状第23-25页
     ·面临的关键问题第25-26页
   ·Agent在Internet上的应用第26-28页
     ·信息服务第26页
     ·网络管理第26-27页
     ·电子商务第27页
     ·协同工作第27-28页
     ·网上教育和网上娱乐第28页
   ·本章小结第28-29页
第四章 广播电视大学网络考试系统的设计第29-33页
   ·系统的总体设想第29页
   ·系统的体系结构第29-31页
   ·本章小结第31-33页
第五章 学生模型第33-42页
   ·学生模型的分析第33-36页
   ·学生模型的建立第36-40页
     ·学生模型的表示方法第36-37页
     ·学生模型的实现方法第37-40页
   ·本章小结第40-42页
第六章 学生模型在自适应网络考试系统中的应用第42-58页
   ·自适应网络考试系统实验第42-57页
     ·开发环境第42页
     ·表结构设计第42-44页
     ·系统登录模块第44-50页
     ·智能组卷算法第50-51页
     ·阅卷算法第51-52页
     ·实验结果第52-57页
   ·本章小结第57-58页
结论第58-59页
参考文献第59-62页
摘要第62-65页
Abstract第65-69页
致谢第69页

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