基于语义题库的智能教辅系统

发布时间：2017-08-07 00:22

  本文关键词：基于语义题库的智能教辅系统

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【摘要】：在高速发展的当今社会,传统教育的弊端愈加显现,于是网络在线辅导系统随之产生。但是很多已有的在线辅导系统单纯基于纯文本和视频,教辅效果并不理想。此外,已有的中学数学领域的在线辅导系统还比较缺乏,与我国对中学数学教育的重视和关注程度达不到一致。因此,总结以往的经验,我们提出一种基于语义题库的智能教辅系统。简单的说,语义就是数据的含义。数据本身就是符号,于是被赋予了含义的数据才能被使用,这时候便有了我们所说的信息。在语义的概念中,语义有两大特征,一是领域性特征,即对于计算机科学而言,领域特征是用户用来说明计算表示和现实世界的途径;二是主观特征,即系统的对象是用户,正好信息概念又具有很强的主观特征,于是我们可以将语义的描述等同于知识的描述。因此,本文通过对几大关键技术的研究,建立感知学习场景,构建出一个支持网络互动的智能教辅系统,主要研究内容如下:首先,将对贯穿整个系统的技术理论进行研究。将本体理论应用到题库中,使一般机器能真正理解习题所要表达的内容,使系统共享程度和智能化水平更高。习题语义化之前的深入的知识点提取;研究用户信息和收集提交的反馈信息;学习分析展示用户学习情况。然后,使用几大关键技术,建立基于语义题库的智能教辅系统,贴近现实,模拟用户真实习惯,分别以学生用户和教师用户进行功能规划;基于题库的系统功能模块设计;三大学习模式的研究;自动判卷的在线同步应用。最后,描述基于语义题库的智能教辅系统的设计和实现。首要是解决教学领域里的知识点的表示,以此提高语义题库的智能化和灵活性。同时在解题过程中最大程度的贴近用户的实际习惯,甚至提供最佳步骤和发散思维两种模拟解题思路。配合判卷在线功能,应用自动化达到同步性和一致性。提出针对学生用户的三种学习模式,实现多方位学习。根据用户学习和答题的情况,跟踪,记录,反馈,形成专为用户定制的功能推送。对单个用户和多个用户学习情况的宏观和微观统计,便于学生和老师用户查看和分析,在网络互动的环境下,实现一个完整的基于语义题库的智能教辅系统。
【关键词】：语义题库 学习模型 教辅系统
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G434;TP311.52
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 研究现状12-14
• 1.3 主要研究内容14-15
• 1.4 论文组织结构15-17
• 第二章 相关理论和技术17-26
• 2.1 语义网17-19
• 2.1.1 语义网的架构17-19
• 2.1.2 研究的问题19
• 2.2 形式化方法19-21
• 2.3 知识挖掘21-22
• 2.4 专家系统22-23
• 2.5 相关工具和技术23-25
• 2.5.1 My SQL数据库管理系统23-24
• 2.5.2 JQUERY库24
• 2.5.3 Struts 224
• 2.5.4 Hibernate24-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第三章 基于语义题库的智能教辅系统的研究及需求分析26-44
• 3.1 领域知识本体构建26-30
• 3.1.1 领域知识本体分析26-27
• 3.1.2 领域知识本体的构建流程27-28
• 3.1.3 初等数学知识本体的构建过程28-30
• 3.2 语义题库构建研究30-37
• 3.2.1 语义题库总体结构30-32
• 3.2.2 习题语义形式化过程32-37
• 3.3 学习模型的研究37-40
• 3.3.1 认知学习模式的研究38-39
• 3.3.2 用户模型的研究39-40
• 3.4 需求分析40-43
• 3.4.1 功能性需求40-42
• 3.4.2 系统非功能性需求42-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第四章 基于语义题库的智能教辅系统的设计44-63
• 4.1 总体分析44-45
• 4.1.1 系统开发总体设计方案设计44
• 4.1.2 系统功能模块44-45
• 4.2 系统功能模块分析45-46
• 4.3 数据库分析与设计46-62
• 4.3.1 数据库设计特点47
• 4.3.2 系统E-R图47-53
• 4.3.3 数据库建模53-62
• 4.4 本章小结62-63
• 第五章 基于语义题库的智能教辅系统的实现63-87
• 5.1 语义题库构建模块的实现63-67
• 5.1.1 概念元素的提取64-65
• 5.1.2 类的属性的提取65-66
• 5.1.3 抽象模型66-67
• 5.1.4 实例模型67
• 5.2 认知学习模型的实现67-70
• 5.2.1 用户模型67-69
• 5.2.2 认知控制模型69-70
• 5.3 个性化评测模块的实现70-75
• 5.3.1 领域模型71-72
• 5.3.2 用户模型72-74
• 5.3.3 个性化模块74-75
• 5.3.4 执行工具75
• 5.4 整体系统测试及展示75-86
• 5.4.1 系统登录76-77
• 5.4.2 个人信息77
• 5.4.3 查询搜索77-78
• 5.4.4 同步学习78-82
• 5.4.5 协同学习82-83
• 5.4.6 学习分析83-85
• 5.4.7 家庭作业85-86
• 5.5 本章小结86-87
• 第六章 总结与展望87-89
• 6.1 总结87
• 6.2 展望87-89
• 致谢89-90
• 参考文献90-93
• 攻硕期间取得的研究成果93-94

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本文编号：632118