| 第一章 绪论 | 第1-15页 |
| ·智能教学系统的历史和现状 | 第9-11页 |
| ·现有智能教学系统的不足 | 第11页 |
| ·基于WEB的智能教学系统研究的主要内容和意义 | 第11-14页 |
| ·论文的组织 | 第14-15页 |
| 第二章 学习理论和教学设计 | 第15-26页 |
| ·学习理论发展的三个阶段 | 第15-18页 |
| ·行为主义学习理论 | 第15-16页 |
| ·认知主义学习理论 | 第16-18页 |
| ·构建主义学习理论 | 第18页 |
| ·教学设计发展的几个阶段 | 第18-26页 |
| ·基于行为主义学习理论的程序教学设计 | 第18-19页 |
| ·基于认知主义学习理论的教学设计 | 第19-22页 |
| ·基于建构主义的建构主义学习理论的教学设计 | 第22-26页 |
| 第三章 ITS系统中学科知识的组织、表示和智能重现 | 第26-37页 |
| ·学科知识的组织结构 | 第26-29页 |
| ·基本概念 | 第27页 |
| ·主要数据结构的设计 | 第27-29页 |
| ·学科知识的智能呈现 | 第29页 |
| ·基于HTML的学科知识的智能呈现 | 第29-31页 |
| ·传统基于HTML的Web体系结构 | 第29-30页 |
| ·基于HTML的学科知识的智能呈现 | 第30-31页 |
| ·基于XML的学科知识的智能呈现 | 第31-37页 |
| ·XML概述 | 第31-34页 |
| ·XML在网络中的应用 | 第34-35页 |
| ·基于XML的学科知识的智能呈现 | 第35-37页 |
| 第四章 基于遗传算法的智能组卷 | 第37-49页 |
| ·组卷问题分析 | 第37-38页 |
| ·遗传算法介绍 | 第38-41页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第39-40页 |
| ·遗传算法基本结构 | 第40-41页 |
| ·设计遗传算法的基本步骤 | 第41页 |
| ·采用遗传算法的自动组卷 | 第41-44页 |
| ·试验 | 第44-49页 |
| ·试验设计和数据 | 第44-48页 |
| ·试验分析 | 第48-49页 |
| 第五章 学生模型 | 第49-57页 |
| ·常见的学生模型的特点 | 第49-50页 |
| ·综合覆盖模型和偏差模型的学生模型 | 第50-51页 |
| ·学生认知能力的计算 | 第51-53页 |
| ·影响学习的心理因素 | 第53-56页 |
| ·全面的学生模型 | 第56-57页 |
| 第六章 计算机导师 | 第57-67页 |
| ·人类教师教学过程概述 | 第57-58页 |
| ·教学模式 | 第58-63页 |
| ·教学策略 | 第63-64页 |
| ·教学模式与教学策略的关系 | 第64-65页 |
| ·计算机导师的教学决策 | 第65-67页 |
| 第七章 系统设计与实现 | 第67-71页 |
| ·系统的结构与功能设计 | 第67-69页 |
| ·系统的实现 | 第69-71页 |
| 结束语 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间发表的论文及参与的项目 | 第77页 |