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基于智能知识点诊断及策略推理机制的教学系统的研究与设计

致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-9页
1 绪论第9-17页
   ·课题来源第9-10页
   ·研究背景第10-11页
     ·人工智能技术第10页
     ·智能计算机辅助教学ICAI第10-11页
   ·国内外研究现状第11-12页
   ·研究内容及意义第12-14页
   ·创新点及本文主要内容第14-17页
2 相关理论及技术介绍第17-31页
   ·人工智能第17-20页
     ·人工智能概述第17页
     ·人工智能的研究内容与目标第17-19页
     ·人工智能的应用领域第19-20页
   ·专家系统第20-22页
     ·专家系统的定义第20页
     ·专家系统的工作原理第20-22页
   ·知识表示第22-23页
   ·推理与推理机制第23-27页
     ·基于规则推理机的实现与控制策略第24-25页
     ·基于框架推理机的实现与控制策略第25-27页
   ·J2EE技术第27-31页
     ·J2EE概念第27页
     ·J2EE的四层模型第27-28页
     ·Struts框架第28页
     ·轻量级框架第28-31页
3 基于智能知识点诊断及策略推理机制的学习系统总体分析与设计第31-49页
   ·本系统体系结构第31-32页
   ·系统功能结构设计第32-41页
     ·在线教学学习系统模块功能设计第33-37页
     ·在线教学学习系统教学模式第37-39页
     ·在线教学学习系统教学流程第39-41页
   ·系统数据库设计第41-49页
     ·需求分析第42页
     ·物理设计第42-46页
     ·逻辑设计第46-47页
     ·后台配置第47-49页
4 系统关键技术的实现第49-65页
   ·认知型学生模型的构建第49-50页
   ·基于框架的知识点判定及教学策略库实现第50-55页
   ·基于概念图模型的智能知识点诊断实现第55-60页
     ·知识分层结构及概念图模型第55-56页
     ·概念影响关系图的构建第56-57页
     ·智能诊断过程第57-59页
     ·策略推理机制第59-60页
   ·智能分析模块的实现第60-65页
     ·针对知识点掌握程度的个体分析第60-62页
     ·针对知识点掌握程度的群体分析第62-65页
5 总结与展望第65-67页
   ·研究工作总结第65页
   ·下一步工作展望第65-67页
参考文献第67-69页
作者简介第69-71页
学位论文数据集第71页

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