| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章绪论 | 第12-19页 |
| ·课题背景 | 第12-15页 |
| ·个性化教育 | 第14页 |
| ·个性化教育中的学习者模型 | 第14-15页 |
| ·国内外研究概况 | 第15-17页 |
| ·课题主要研究工作 | 第17-18页 |
| ·本文组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章智能授导系统中的学习者模型技术研究 | 第19-27页 |
| ·学习者学习兴趣模型研究现状 | 第20-22页 |
| ·兴趣模型的表示方法 | 第20-21页 |
| ·兴趣模型的学习 | 第21-22页 |
| ·认知能力模型研究现状 | 第22-23页 |
| ·学习者知识模型研究现状 | 第23-25页 |
| ·学习者模型的开放性研究 | 第25-26页 |
| ·学习者模型的构建以及关键问题 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章个性化教育中的学习者模型LMFPE | 第27-44页 |
| ·LMFPE 总体结构 | 第27-30页 |
| ·认知能力子模型CoMFPE | 第30-31页 |
| ·学习兴趣子模型SIMFPE | 第31-37页 |
| ·教育系统中的学习兴趣 | 第31-32页 |
| ·个性化教育中的学习兴趣模型 | 第32-35页 |
| ·基于SIMFPE 的兴趣预测 | 第35-37页 |
| ·知识子模型KMFPE | 第37-42页 |
| ·贝叶斯网络介绍 | 第37-40页 |
| ·KMFPE 的构建 | 第40-42页 |
| ·个性化教育中LMFPE 的运用 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章KMFPE 的在线演化研究 | 第44-57页 |
| ·知识模型在线演化的重要性和存在困难 | 第44页 |
| ·基于测试的在线演化 | 第44-46页 |
| ·在线演化算法执行效率的优化 | 第46-49页 |
| ·引入置信因子和更新时间标记的在线演化算法 | 第49-55页 |
| ·置信因子 | 第49-51页 |
| ·更新时间标记 | 第51-52页 |
| ·比较分析 | 第52-55页 |
| ·引入置信因子和更新时间标记后的KMFPE 在线演化算法 | 第55页 |
| ·KMFPE 定义 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章基于LMFPE 的个性化教育系统Istudy 的设计与实现 | 第57-71页 |
| ·个性化教育系统Istudy 总体介绍 | 第57-63页 |
| ·Istudy 中的学习内容的分类与组织 | 第57-60页 |
| ·Istudy 中的学习者的学习流程 | 第60-63页 |
| ·LMFPE 的设计与实现 | 第63-65页 |
| ·KMFPE 的有效性实验 | 第65-67页 |
| ·实验设计 | 第65页 |
| ·实验环境 | 第65-66页 |
| ·实验流程 | 第66页 |
| ·实验结果分析 | 第66-67页 |
| ·与现有模型的对比 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 结束语 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第77-78页 |
| 附录A《二次函数》知识项 | 第78-79页 |
| 附录B《二次函数》领域知识模型 | 第79-80页 |
| 附录C《二次函数》问题项及对应知识项 | 第80-82页 |
| 附录D《二次函数》作业、综合练习答题情况及成绩对比 | 第82-86页 |
