| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外有关概念间关系获取研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外有关支架式教学研究 | 第12-13页 |
| 1.3 研究目的和内容 | 第13页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 研究基础 | 第15-18页 |
| 2.1 支架式教学 | 第15页 |
| 2.2 技术支撑 | 第15-17页 |
| 2.2.1 人工智能技术 | 第15-16页 |
| 2.2.2 自然语言处理 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 研究思路 | 第18-25页 |
| 3.1 研究技术路线 | 第18-19页 |
| 3.2 先决概念(prerequisite concept)人工提取实验 | 第19-24页 |
| 3.2.1 实验目的 | 第19页 |
| 3.2.2 实验内容 | 第19-21页 |
| 3.2.3 具体实例 | 第21-23页 |
| 3.2.4 实验结论 | 第23-24页 |
| 3.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 4 基于先决概念提取的算法设计与实现 | 第25-39页 |
| 4.1 领域概念术语提取方法 | 第25-28页 |
| 4.1.1 文本预处理 | 第26页 |
| 4.1.2 文本特征表示 | 第26页 |
| 4.1.3 文本特征提取 | 第26-28页 |
| 4.2 句法分析 | 第28-33页 |
| 4.2.1 短语分析和依存分析 | 第29页 |
| 4.2.2 斯坦福句法分析器（Standford parser） | 第29-31页 |
| 4.2.3 结合句法分析器提取先决概念 | 第31-33页 |
| 4.3 概念匹配算法 | 第33-35页 |
| 4.4 先决概念智能化识别算法实现 | 第35-38页 |
| 4.4.1 领域概念术语获取算法实现 | 第35-36页 |
| 4.4.2 先决概念提取 | 第36-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 支架式教学中知识组织形式 | 第39-51页 |
| 5.1 教学支架 | 第39-41页 |
| 5.1.1 知识导航 | 第39-40页 |
| 5.1.2 概念注释 | 第40-41页 |
| 5.2 森林转换成二叉树算法 | 第41-46页 |
| 5.2.1 树的二叉链表存储依据 | 第42-43页 |
| 5.2.2 森林转换成二叉树常用方法 | 第43-44页 |
| 5.2.3 森林转换成二叉树改进算法 | 第44-46页 |
| 5.3 基于先决概念智能化识别的支架式教学系统实现 | 第46-50页 |
| 5.3.1 知识导航 | 第46-48页 |
| 5.3.2 概念注释 | 第48-49页 |
| 5.3.3 其他功能 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 先决概念提取评价研究 | 第51-56页 |
| 6.1 实验过程 | 第51-54页 |
| 6.2 实验结论 | 第54-55页 |
| 6.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 7 总结与展望 | 第56-58页 |
| 7.1 研究总结 | 第56-57页 |
| 7.2 下一步研究工作 | 第57页 |
| 7.3 研究展望 | 第57页 |
| 7.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 研究生在校期间的科研成果 | 第62页 |
