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基于专家知识库的网络教学系统模型的研究与实现

发布时间:2017-10-14 04:17

  本文关键词:基于专家知识库的网络教学系统模型的研究与实现


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【摘要】:网络信息技术的发展为人类社会带来了巨大的影响,计算机和计算机网络已经被各行各业广泛应用其中,同时也增进了人们沟通的距离。如网站留言版,它给人们提供了一个自由交流信息的空间,通过该网站的留言版我们可以一起交流自己感兴趣的话题,还可以相互提问或者回答。用户通过网络发表自己对某个问题的看法与观点,并且与别人讨论关注的问题,在网络技术的发展中网站信息留言版的作用变得越来越重要。60年代中期兴起的专家系统是一门人工智能应用学科,是计算机发展应用的新领域,也是当前人工智能应用研究最关注的主要领域。在这短短的二三十年间,专家系统便取得了非常惊人的成绩,积累了丰富的实战经验,不断涌现出大量应用在具体领域中解决特定问题的专家系统,并在应用中显示了它强大的生命力,获取了可观的经济效益。在理论与实践上专家系统都取得了巨大的成功,但现今大部分是以手工方式来实现专家系统的研发,从而限制了专家系统研发工作的进程,将专家系统的发展转向为半自动化以及自动化的阶段是系统发展的必然性,从而方便创建出更复杂更为有效的领域专家系统。因此,网络拥有着极大的教育应用潜力,对于基于Web与专家知识库的远程网络教学有着十分明朗广阔的前景。开发网络下的实时远程教学系统已成为了时下最热门的信息教育基础建设项目。 本文依据专家系统的相关理论,将研究切入点放在网络教学智能系统上,针对于传统网络教学过程中存在的问题,,提出了一个基于专家知识库的网络教学系统模型,根据自己所学的专业知识以及积累的经验,对该模型的层次结构、网络教学实现流程等进行了详细分析描述,并展示了各个模型的功能以及操作界面等等。
【关键词】:网络教学 专家知识库 在线测试
【学位授予单位】:北京工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP311.52;TP182;G434
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 绪论8-12
  • 1.1 课题背景8
  • 1.2 国内外研究现状8-9
  • 1.3 本课题主要研究内容9-12
  • 第2章 系统相关理论与技术12-24
  • 2.1 专家系统概述12-13
  • 2.2 专家系统的基本结构13-14
  • 2.3 知识表示及知识获取14-17
  • 2.3.1 知识表示14-15
  • 2.3.2 知识获取系统15-17
  • 2.4 推理方式及推理机17-21
  • 2.4.1 不确定性推理17-18
  • 2.4.2 产生式系统的推理策略18-21
  • 2.5 B/S 三层结构21
  • 2.6 系统实现的关键技术21-23
  • 2.6.1 net 技术21-22
  • 2.6.2 SQL Server 数据库技术22
  • 2.6.3 C#面向对象的编程语言22-23
  • 2.7 本章小结23-24
  • 第3章 基于专家知识库的网络教学系统模型的研究24-40
  • 3.1 网络教学系统模型24-25
  • 3.2 专家知识库的设计25-31
  • 3.2.1 知识点的划分25-26
  • 3.2.2 知识点之间的关系26-27
  • 3.2.3 知识的表示27
  • 3.2.4 知识库设计实例27-31
  • 3.3 推理机设计31-34
  • 3.4 学生模型34-36
  • 3.4.1 常见学生模型34-35
  • 3.4.2 学生模型的基本结构35-36
  • 3.5 教师模型36-37
  • 3.5.1 教师模型的主要功能36
  • 3.5.2 教师模型的工作流程36-37
  • 3.6 教学策略37-38
  • 3.7 本章小结38-40
  • 第4章 基于专家知识库的网络教学系统的设计与实现40-62
  • 4.1 系统体系结构40-42
  • 4.1.1 系统结构40-41
  • 4.1.2 功能框架41-42
  • 4.2 系统数据库设计42-46
  • 4.2.1 数据库结构设计42-45
  • 4.2.2 数据库的连接45
  • 4.2.3 数据库的安全设置45-46
  • 4.3 在线测试模块设计46
  • 4.4 题库管理46-49
  • 4.4.1 试题录入与维护47-48
  • 4.4.2 试题知识库的构建与知识表示48-49
  • 4.5 在线组卷49-54
  • 4.5.1 组卷推理50-51
  • 4.5.2 组卷实现51-54
  • 4.6 在线测试54-57
  • 4.7 评分系统57-60
  • 4.7.1 评分系统结构图57-58
  • 4.7.2 知识库的构建58
  • 4.7.3 知识的表示58-59
  • 4.7.4 推理机的推理59-60
  • 4.8 测试结果诊断60-61
  • 4.9 本章小结61-62
  • 结论62-64
  • 参考文献64-68
  • 致谢68

【参考文献】

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本文编号:1028944

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