| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 论文的选题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 知识地图研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 贝叶斯网络研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论和技术 | 第17-32页 |
| 2.1 贝叶斯网络理论 | 第17-24页 |
| 2.1.1 贝叶斯网络概念 | 第17-19页 |
| 2.1.2 贝叶斯网络结构学习算法 | 第19-23页 |
| 2.1.3 贝叶斯网络参数学习算法 | 第23-24页 |
| 2.1.4 贝叶斯网络推理算法 | 第24页 |
| 2.2 知识地图理论 | 第24-28页 |
| 2.2.1 知识地图的概念 | 第24-25页 |
| 2.2.2 知识地图的类型 | 第25-26页 |
| 2.2.3 知识地图的构建 | 第26-27页 |
| 2.2.4 知识地图的功能 | 第27-28页 |
| 2.2.5 本文研究的知识地图 | 第28页 |
| 2.3 项目反应理论 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 学科领域知识地图模型 | 第32-44页 |
| 3.1 知识地图模型 | 第32-34页 |
| 3.1.1 知识地图的定义 | 第32页 |
| 3.1.2 知识单元间关系的确定 | 第32-33页 |
| 3.1.3 知识结点属性的确定 | 第33-34页 |
| 3.2 知识结点中心度计算 | 第34-39页 |
| 3.2.1 中心度概念 | 第34-35页 |
| 3.2.2 中心度计算方法 | 第35-39页 |
| 3.3 知识结点难度计算 | 第39-40页 |
| 3.4 基于知识地图的学习路径生成 | 第40-43页 |
| 3.4.1 学习路径导航的定义 | 第40-41页 |
| 3.4.2 学习路径生成方法的具体步骤 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 贝叶斯网络在学习路径导航中的应用 | 第44-67页 |
| 4.1 贝叶斯网络构建 | 第44-59页 |
| 4.1.1 确定贝叶斯网络结构 | 第45页 |
| 4.1.2 计算结点先验分布 | 第45-48页 |
| 4.1.3 计算结点条件概率分布 | 第48-51页 |
| 4.1.4 预测结果分析 | 第51-59页 |
| 4.2 数据结构数据集实验分析 | 第59-63页 |
| 4.3 个性化学习路径导航方法 | 第63-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 基于贝叶斯预测的在线学习系统的设计与实现 | 第67-82页 |
| 5.1 技术方案 | 第67-69页 |
| 5.1.1 B/S架构和MVC设计模式 | 第67-68页 |
| 5.1.2 WAMP开发环境 | 第68页 |
| 5.1.3 Rserve服务器和rserve-php客户端 | 第68页 |
| 5.1.4 ThinkPHP开发框架和可视化技术 | 第68-69页 |
| 5.2 系统设计 | 第69-76页 |
| 5.2.1 系统整体框架 | 第69-70页 |
| 5.2.2 系统功能模块 | 第70-72页 |
| 5.2.3 数据库设计 | 第72-76页 |
| 5.3 系统实例 | 第76-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结和展望 | 第82-84页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第82-83页 |
| 6.2 展望 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第89-90页 |