基于知识库的学习平台研究

论文摘要

随着计算机技术的快速发展和Internet普及应用,极大地改变了人们的学习方式,同时也促进教育越来越走向网络化和智能化。为学习者构建开放式的、资源共享的、无时空限制的智能化的学习环境已成为国际教育的主流发展方向。智能化教育作为一种新型的教学模式,对满足我国个性化、社会化教育需求,乃至加速教育事业的发展都具有特殊意义。目前的基于网络的智能教学系统普遍交互性不强、缺乏智能性、无法准确对学生学习状况做出合理评价,难以对学生学习过程进行有效的智能导航,造成学生学习的盲目性,无法根据学生认知特征实现因人而异的个性化的学习。针对以上问题,本文进行了基于知识库的学习平台研究。在详细讨论了知识的表示方法、知识的组织形式的基础上,通过对学生认知水平和学习能力的评估,提出了一种通过知识推理来实现智能导航的知识学习算法,并结合评估得到的学生个性化特征,向学生推送相应知识内容,从而实现因人而异的个性化学习。本文的主要研究内容如下:(1)深入研究知识建模的基础上,提出了本文的知识表示方法和学习资源—知识点—知识树的层次模型知识组织形式。(2)在设计抽象表现学生的学习行为的学生模型过程中,研究了一种对学生在某知识点上认知水平和学习能力的准确评价方法。(3)在知识组织的基础上,设计了一个根据学生认知水平及学习能力选择学习内容、形成具体学习路径的智能导航算法。(4)设计了一种根据学生个性化特征及知识推理结果,向学生推送其相应学习知识内容的方法。(5)详细进行了知识库的设计,并介绍了一种知识库中冗余规则的消除方法。(6)在智能学习的关键部分采用UML进行建模,并通过一个具体的应用实例,来说明学生学习路径的选择,从而验证了智能导航算法的合理性和可行性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题的研究背景
• 1.2 国内外相关领域研究状况
• 1.2.1 国内外研究工作总结
• 1.2.2 国外研究现状
• 1.2.3 国内研究现状
• 1.3 本文研究意义及内容
• 1.4 本文结构的组织
• 第二章 知识建模基础
• 2.1 知识的综述
• 2.1.1 知识的定义
• 2.1.2 知识的分类
• 2.1.3 知识的特性
• 2.2 知识点概述
• 2.2.1 知识点概念
• 2.2.2 知识点模型
• 2.3 知识点之间的关系
• 2.4 知识表示的方式
• 2.4.1 知识表示的基本概念
• 2.4.2 常用的知识表示方法
• 2.5 产生式系统
• 2.5.1 产生式系统的基本结构
• 2.5.2 产生式系统的特点
• 第三章 知识的组织
• 3.1 本文知识表示
• 3.2 知识获取
• 3.3 知识点的划分
• 3.4 知识点属性描述
• 3.5 知识点逻辑结构的存储
• 3.5.1 知识树层次结构的存储
• 3.5.2 知识点关联网络的存储
• 3.6 基于知识的学习资源组织
• 3.6.1 学习资源元数据的描述
• 3.6.2 学习资源与知识点的挂靠
• 第四章 学生模型
• 4.1 学生模型的功能结构设计
• 4.2 学生模型的表示
• 4.3 学生模型的构建
• 4.4 学生知识树
• 4.5 学生评估模型
• 4.5.1 评价方法的选定
• 4.5.2 权重系数的确定过程
• 4.5.3 对学生认知水平的评价
• 第五章 教师模型
• 5.1 教师模型概述
• 5.2 教师模型功能结构设计
• 5.3 学生个性化策略
• 5.3.1 学生个性化特征
• 5.3.2 错误诊断策略
• 5.4 系统学习策略
• 5.4.1 智能导航学习策略
• 5.4.2 智能导航算法
• 5.4.3 个性化学习方案
• 5.5 知识推理
• 5.5.1 教学策略推理
• 5.5.2 教学方法推理
• 5.5.3 自学习推理方式
• 5.5.4 知识推送
• 第六章 原型平台的结构设计与案例实现
• 6.1 原型平台结构设计
• 6.2 知识库的设计
• 6.2.1 教学策略规则库设计
• 6.2.2 系统数据库的设计
• 6.3 知识库中冗余规则的消除
• 6.3.1 规则的逻辑表示与设计思想
• 6.3.2 冗余规则消除方法
• 6.3.3 举例说明
• 6.4 智能人机接口
• 6.4.1 人机接口功能原理
• 6.4.2 智能人机接口设计
• 6.5 案例实现
• 6.5.1 使用UML对学生学习过程建模
• 6.5.2 学生学习过程实例
• 第七章 总结与展望
• 7.1 工作总结
• 7.2 下一步工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表文章