基于多Agent的智能教学系统的设计与研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景和选题意义 | 第12-14页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·选题意义 | 第13-14页 |
| ·国内外现状研究 | 第14-17页 |
| ·国外现状 | 第14-16页 |
| ·国内现状 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相关概念与技术综述 | 第19-30页 |
| ·什么是智能教学系统 | 第19-20页 |
| ·智能教学系统的发展 | 第20-21页 |
| ·相关教学理论与技术基础 | 第21-23页 |
| ·建构主义学习理论 | 第21页 |
| ·个性化教学 | 第21-22页 |
| ·个性化教学的内涵 | 第21-22页 |
| ·个性化教学适应学生的途径 | 第22页 |
| ·人工智能技术 | 第22-23页 |
| ·智能教学系统的结构特征 | 第23-26页 |
| ·知识库 | 第23-24页 |
| ·学生模型 | 第24-25页 |
| ·教师模型 | 第25页 |
| ·人机交互接口 | 第25-26页 |
| ·AGENT技术 | 第26-29页 |
| ·Agent概念和特性 | 第27-28页 |
| ·Agent的基本能力和的基本结构 | 第28-29页 |
| ·多Agent系统 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 GMAITS系统分析及相关算法设计 | 第30-42页 |
| ·系统分析 | 第30-32页 |
| ·ITS的教学模式与工作模式 | 第30-31页 |
| ·ITS教学模式 | 第30-31页 |
| ·ITS工作模式 | 第31页 |
| ·GMAITS系统的设计目标 | 第31-32页 |
| ·GMAITS系统中的关键问题和技术 | 第32页 |
| ·学生认知能力评估算法 | 第32-38页 |
| ·学生的认知水平表示 | 第32-33页 |
| ·认知水平的估算 | 第33-36页 |
| ·学生认知能力的计算 | 第36-38页 |
| ·GMAITS系统教学模式自适应选择算法 | 第38-41页 |
| ·教学模式选择 | 第38-39页 |
| ·知识库对教学模式相适度算法 | 第39页 |
| ·学生模型对教学模式的相适度算法 | 第39-40页 |
| ·教学模式选择算法 | 第40-41页 |
| ·教学模式选择适应性策略 | 第40-41页 |
| ·教学策略选择规则 | 第41页 |
| ·教学模式数据适应性微调规则 | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 GMAITS系统设计与实现 | 第42-64页 |
| ·系统框架 | 第42页 |
| ·系统的开发工具 | 第42-43页 |
| ·设计思想 | 第43页 |
| ·多AGENT结构和运行机制 | 第43-57页 |
| ·管理Agent功能和设计 | 第43-44页 |
| ·学生Agent功能和设计 | 第44-47页 |
| ·学生Agent模型 | 第45-46页 |
| ·学生认知能力的定量评估 | 第46-47页 |
| ·教师Agent的构建与设计 | 第47-49页 |
| ·教师Agent模型 | 第48-49页 |
| ·个性化学习Agent的构建与设计 | 第49-50页 |
| ·个性化学Agent模型 | 第49-50页 |
| ·多Agent智能教学系统工作流程分析 | 第50-53页 |
| ·个性化教学控制流程 | 第53-56页 |
| ·系统推荐学习方式 | 第54-55页 |
| ·自主学习方式 | 第55-56页 |
| ·各Agent的通信机制 | 第56-57页 |
| ·实验说明与结果分析 | 第57-59页 |
| ·系统特性与创新点 | 第59-60页 |
| ·系统的运行界面 | 第60-63页 |
| ·学生登录后系统主界面 | 第60页 |
| ·学习内容选取主界面 | 第60-61页 |
| ·个性化学习主界面 | 第61页 |
| ·系统运行界面示例 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 本文总结 | 第64页 |
| 进一步工作 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第70页 |
