第1章 引言 | 第1-18页 |
·课题的研究背景 | 第9-10页 |
·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-13页 |
·智能网络教学系统的需求分析 | 第13-16页 |
·传统网络教学系统的缺陷 | 第13-15页 |
·人工智能的应用 | 第15-16页 |
·人工智能技术与传统网络教学系统的结合 | 第16页 |
·主要工作及本论文的章节安排 | 第16-18页 |
·论文的主要工作 | 第16-17页 |
·论文的章节安排 | 第17-18页 |
第2章 相关的教学系统设计理论和技术 | 第18-39页 |
·相关的教学系统设计理论 | 第18-25页 |
·人本主义学习理论 | 第19-22页 |
·建构主义学习理论 | 第22-25页 |
·人工智能技术 | 第25-31页 |
·人工智能技术的发展 | 第25-27页 |
·知识的表示 | 第27-29页 |
·推理机的推理方法 | 第29-31页 |
·AGENT技术 | 第31-34页 |
·分布式人工智能(Distributed Artificial Intelligence,DAI) | 第31-32页 |
·Agent及其特性 | 第32-33页 |
·Agent通信 | 第33-34页 |
·CSCL技术 | 第34-37页 |
·CSCL定义 | 第34页 |
·计算机支持的协同学习的形式 | 第34-36页 |
·CSCL的交互与协作机制 | 第36-37页 |
·NET技术 | 第37-39页 |
·NET平台 | 第37页 |
·ADO.NET | 第37-38页 |
·ASP.NET | 第38页 |
·Web Service | 第38-39页 |
第3章 智能网络教学系统模型的设计 | 第39-57页 |
·智能教学系统模型的功能和组成 | 第39-40页 |
·模型的主要功能 | 第39页 |
·智能教学系统模型的组成及其关系 | 第39-40页 |
·知识库的设计 | 第40-45页 |
·知识点的划分 | 第41-42页 |
·知识点之间的关系及知识点关系的划分 | 第42-43页 |
·知识点关系的表示 | 第43-45页 |
·教学策略 | 第45-46页 |
·推理机制 | 第46-49页 |
·产生式系统的组成 | 第46-47页 |
·产生式系统的推理策略 | 第47-49页 |
·推理机制 | 第49页 |
·学生模型 | 第49-56页 |
·常见的学生模型及其特点 | 第49-51页 |
·全面的学生模型应考虑的因素 | 第51-55页 |
·全面的学生模型 | 第55-56页 |
·教师模型 | 第56-57页 |
第4章 基于AGENT的协作学习环境的设计 | 第57-73页 |
·协作学习 | 第57页 |
·智能AGENT在网络教学系统中的作用 | 第57-60页 |
·多AGENT协作技术 | 第60-63页 |
·多Agent协作 | 第60页 |
·多Agent的协作方法 | 第60-63页 |
·多AGENT的通信机制 | 第63-65页 |
·基于智能AGENT技术的网络教学系统模型 | 第65-70页 |
·系统的模型 | 第66-67页 |
·各个模块的主要功能 | 第67-70页 |
·基于AGENT的网上协作学习环境的运行方式 | 第70-73页 |
第5章 智能教学系统的设计 | 第73-81页 |
·系统的网络拓扑结构 | 第73页 |
·系统的组成及功能分析 | 第73-79页 |
·网上学习模块 | 第74-76页 |
·辅导和答疑系统 | 第76-78页 |
·作业提交与批改 | 第78页 |
·师生交流工具 | 第78-79页 |
·智能网络教学系统的特色 | 第79-81页 |
第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
·工作总结 | 第81页 |
·研究展望 | 第81-83页 |
参考文献 | 第83-86页 |
攻读硕士学位期间发表的论文 | 第86-87页 |
致谢 | 第87页 |