第1章 引言 | 第1页 |
第2章 智能教学系统中的理论研究 | 第6-22页 |
2.1 智能教学系统 | 第6-8页 |
2.2 专家系统 | 第8-9页 |
2.3 智能决策支持系统 | 第9-10页 |
2.4 教学设计研究 | 第10-12页 |
2.4.1 教学设计的基本问题 | 第10-11页 |
2.4.2 教学模式 | 第11页 |
2.4.3 理论发展对教学设计研究的影响 | 第11页 |
2.4.4 教学设计的应用研究 | 第11-12页 |
2.5 人工智能中知识表示和决策推理理论 | 第12-22页 |
2.5.1 知识表示 | 第12-16页 |
2.5.1.1 知识表示的基本概念 | 第12-13页 |
2.5.1.2 知识表示的数学理论 | 第13-14页 |
2.5.1.3 常用的知识表示方法 | 第14-15页 |
2.5.1.4 不确定性知识表示 | 第15-16页 |
2.5.2 决策推理理论 | 第16-22页 |
2.5.2.1 不确定性推理中的主观Bayes推理 | 第17-22页 |
2.5.2.2 定性推理概述 | 第22页 |
第3章 教学设计网络课堂系统的模型设计 | 第22-30页 |
3.1 智能教学系统中的相关模型设计 | 第22-30页 |
3.1.1 教学模式传递模型 | 第24-27页 |
3.1.2 领域知识模型 | 第27-29页 |
3.1.3 推理控制模型 | 第29-30页 |
第4章 教学设计网络课堂系统实现方案 | 第30-43页 |
4.1 教学设计网络课堂系统中教师教学过程流程 | 第32-42页 |
4.1.1 教学设计支持工具的实现方案 | 第33-42页 |
4.1.1.1 教学分析 | 第34-36页 |
4.1.1.2 教学策略 | 第36-39页 |
4.1.1.3 教学活动 | 第39-41页 |
4.1.1.4 教学评价 | 第41-42页 |
4.1.2 推理实施功能 | 第42页 |
4.2 学生学习流程图 | 第42-43页 |
第5章 决策推理子系统的设计开发 | 第43-52页 |
5.1 设计目标 | 第44-45页 |
5.2 功能要求 | 第45-46页 |
5.3 决策推理的工作流程 | 第46页 |
5.4 采用模型—视图—控制(MVC)开发架构模式 | 第46-49页 |
5.5 用UML进行面向对象的分析和设计 | 第49页 |
5.5 决策推理机制的设计 | 第49-50页 |
5.6 数据库设计 | 第50-52页 |
第6章 决策推理子系统的关键技术 | 第52-67页 |
6.1 面向对象的规则表示 | 第52-53页 |
6.2 基于QuickRules.NET的规则推理 | 第53-62页 |
6.2.1 QuickRules.NET简介 | 第54-55页 |
6.2.2 基于QuickRules.NET的规则推理步骤 | 第55-61页 |
6.2.2.1 定义对象 | 第55-57页 |
6.2.2.2 定义规则 | 第57-59页 |
6.2.2.3 调用规则 | 第59-61页 |
6.2.3 规则变化处理 | 第61-62页 |
6.3 学习模式转移推理的实现 | 第62-63页 |
6.4 页面的动态组装技术 | 第63-67页 |
6.4.1 页面的自组装技术的实现 | 第63页 |
6.4.2 主页面组装技术的实现 | 第63-64页 |
6.4.3 在代码中控制的主页面组装技术 | 第64-66页 |
6.4.4 教学活动序列的动态组装 | 第66-67页 |
第7章 教学设计网络课堂的安全认证 | 第67-77页 |
7.1 ASP.NET的安全认证简介 | 第67-69页 |
7.2 用户账号安全设计 | 第69-72页 |
7.3 用户角色安全设计 | 第72-77页 |
第8章 小结及后期展望 | 第77-79页 |
8.1 网络学习标准在智能教学系统中的应用 | 第77页 |
8.2 利用SPSS中的因子分析准确提取决策及评价因子 | 第77-78页 |
8.3 开放度探讨 | 第78-79页 |
参考文献: | 第79-82页 |
致谢 | 第82-83页 |
声明 | 第83-84页 |
本人简历 | 第84页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第84页 |