个性化概念图在网络自主学习中的应用研究
| 创新点 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-25页 |
| ·引言 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-20页 |
| ·国外研究现状 | 第14-17页 |
| ·国内研究现状 | 第17-19页 |
| ·存在的问题 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第20-24页 |
| ·研究目的 | 第21页 |
| ·研究内容 | 第21-22页 |
| ·拟突破的难题 | 第22-23页 |
| ·论文的创新 | 第23-24页 |
| ·论文的组织 | 第24-25页 |
| 第二章 个性化概念图的构建 | 第25-47页 |
| ·认知结构对个性化学习的影响 | 第25-28页 |
| ·学科知识点概念有序图的构建 | 第28-33页 |
| ·知识点以及知识点之间关系的定义 | 第28-29页 |
| ·知识点概念有序图 | 第29-33页 |
| ·个性化概念图的构建方法 | 第33-46页 |
| ·基本定义 | 第33-35页 |
| ·冗余路径的消除 | 第35-38页 |
| ·ICM中节点的分层 | 第38-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第三章 学习目标的预测分析 | 第47-64页 |
| ·个性化概念图的学习区域 | 第47-49页 |
| ·概念之间的关系 | 第49-58页 |
| ·语义相关度与语义相似度 | 第49-52页 |
| ·概念之间的影响程度 | 第52-55页 |
| ·个性化概念图中关系的度量 | 第55-58页 |
| ·学习目标的预测与概念分区 | 第58-60页 |
| ·实验结果与分析 | 第60-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第四章 基于ICM的学习资料的获取 | 第64-75页 |
| ·经典信息检索模型 | 第64-67页 |
| ·基于ICM的相关概念扩展 | 第67-69页 |
| ·基于ICM的学习资料排名 | 第69-71页 |
| ·实验结果与分析 | 第71-73页 |
| ·小结 | 第73-75页 |
| 第五章 ICM的可视化及简化表示 | 第75-96页 |
| ·经典的概念图布局算法 | 第75-81页 |
| ·概念图可视化的研究现状 | 第81-86页 |
| ·概念图工具软件 | 第81-84页 |
| ·当前流行的突显局部可视化技术 | 第84-86页 |
| ·以语义距离为因素的概念图可视化 | 第86-89页 |
| ·实验结果与分析 | 第89-95页 |
| ·结论 | 第95-96页 |
| 第六章 个性化概念图原型系统 | 第96-100页 |
| ·系统结构 | 第96-97页 |
| ·功能简介 | 第97-100页 |
| 第七章 结束语 | 第100-103页 |
| ·本文工作总结 | 第100-101页 |
| ·进一步的研究工作 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-118页 |
| 攻读博士期间发表的论文 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119页 |
