| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1． 绪论 | 第10-13页 |
| 1．1 论文选题及研究意义 | 第10-11页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1．3 研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 2． 现代远程教育 | 第13-16页 |
| 2．1 远程教育的历史 | 第13页 |
| 2．2 现代远程教育的教学模式现状 | 第13-14页 |
| 2．2．1 现代远程教育的教学模式分类 | 第13-14页 |
| 2．2．2 现代远程教学模式的特点与面临的挑战 | 第14页 |
| 2．3 现代远程教育的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 2．4 本章小结 | 第15-16页 |
| 3． 智能代理技术 | 第16-26页 |
| 3．1 未来的计算环境及其特征 | 第16页 |
| 3．2 Agent的定义与特征 | 第16-17页 |
| 3．2．1 Agent的特征 | 第16-17页 |
| 3．2．2 Agent的弱定义和强定义 | 第17页 |
| 3．3 Agent的表示和推理 | 第17-20页 |
| 3．3．1 思考型Agent（DeliberativeArchitecture | 第17-19页 |
| 3．3．2 反应型Agent（ReactiveArchitecture | 第19页 |
| 3．3．3 混合型Agent（HybridArchitecture | 第19-20页 |
| 3．4 多代理系统（MAS | 第20-21页 |
| 3．5 Agent的技术现状与关键问题 | 第21-22页 |
| 3．5．1 Agent的技术现状 | 第21-22页 |
| 3．5．2 面临的关键问题 | 第22页 |
| 3．6 Agent在Internet上的应用 | 第22-24页 |
| 3．6．1 信息服务 | 第22-23页 |
| 3．6．2 网络管理 | 第23页 |
| 3．6．3 电子商务 | 第23-24页 |
| 3．6．4 协同工作 | 第24页 |
| 3．6．5 网上教育和网上娱乐 | 第24页 |
| 3．7 本章小结 | 第24-26页 |
| 4． 基于Agent的远程教学系统 | 第26-45页 |
| 4．1 引言 | 第26-27页 |
| 4．2 传统的基于Web的远程教学模型 | 第27-31页 |
| 4．2．1 基于Web的静态远程教学模型 | 第27-28页 |
| 4．2．2 基于Web的个性化远程教学模型 | 第28-30页 |
| 4．2．3 现代远程教育资源体系结构 | 第30-31页 |
| 4．3 基于Agent的远程教学模型的分析 | 第31-35页 |
| 4．3．1 基于Agent的远程教学模型设计的指导思想 | 第31-32页 |
| 4．3．2 基于Agent的远程教学模型设计的内容 | 第32-33页 |
| 4．3．3 基于Agent的远程教学模型设计框架 | 第33-35页 |
| 4．4 基于Agent的远程教学模型的设计 | 第35-44页 |
| 4．4．1 用户接口模块 | 第35-36页 |
| 4．4．2 合作服务模块 | 第36-37页 |
| 4．4．3 教学组织模块 | 第37-40页 |
| 4．4．4 教学专家模块 | 第40-42页 |
| 4．4．5 学生模型模块 | 第42-43页 |
| 4．4．6 协调系统模块 | 第43页 |
| 4．4．7 基于Agent的远程教学系统管理结构 | 第43-44页 |
| 4．5 本章小结 | 第44-45页 |
| 5． 学生模型 | 第45-65页 |
| 5．1 引言 | 第45-46页 |
| 5．2 学生模型的分析 | 第46-48页 |
| 5．2．1 学生模型的基本内容 | 第46-47页 |
| 5．2．2 学生模型的扩展内容 | 第47-48页 |
| 5．3 学生模型框架 | 第48-49页 |
| 5．4 推理采用的方法 | 第49-50页 |
| 5．5 学生模型的实现方法 | 第50-63页 |
| 5．5．1 学生模型内容的表示方法 | 第50-53页 |
| 5．5．2 学生学习进度Agent | 第53-55页 |
| 5．5．3 情绪估算Agent | 第55-56页 |
| 5．5．4 更改模糊集隶属度的方法 | 第56-58页 |
| 5．5．5 认知水平估算Agent | 第58-61页 |
| 5．5．6 兴趣估算Agent | 第61-63页 |
| 5．6 本章小结 | 第63-65页 |
| 6． 学生模型在学生自测系统中的应用 | 第65-71页 |
| 6．1 学生自测系统 | 第65页 |
| 6．2 学生自测系统实验 | 第65-70页 |
| 6．2．1 开发环境 | 第65页 |
| 6．2．2 表结构设计 | 第65-67页 |
| 6．2．3 抽题算法 | 第67-68页 |
| 6．2．4 实验结果 | 第68-70页 |
| 6．3 本章小结 | 第70-71页 |
| 7． 结论与展望 | 第71-73页 |
| 7．1 结论 | 第71页 |
| 7．2 后继研究工作的展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 附录 | 第76页 |
