贝叶斯网络在远程教学系统中的应用研究

论文摘要

信息技术的迅猛发展为人们的学习和教育方式带来了一场革命。网上现代远程教学以网络的开放性、广泛性和灵活性吸引着社会上越来越多的受教育者。基于Internet的教育方式及学习环境成为远程教学系统的研究热点。本文旨在研究贝叶斯网络技术在远程教学系统中应用。由于学生模型在系统中起决定性作用,所以本文主要研究贝叶斯网络技术在学生模型的构建中的应用。目的是能够找到一种将贝叶斯网络技术方便的应用于学生建模领域的方法,以此来提高系统中学生模型对不确定性信息的处理能力。本文首先分析了远程教学的发展现状与存在的问题,提出了个性化、适应性的远程教学系统是今后远程教学研究中的热点与难点。其次介绍了贝叶斯网络的相关理论,提出了利用贝叶斯网络和覆盖模型相结合建立学生模型的方法。从对不确定信息的处理能力和实用性的角度分析,比较了几种不同的系统学生建模技术,得出结论:用贝叶斯网络建立学生模型是可行的。然后利用贝叶斯网络对学生所学课程的掌握情况进行建模做进一步的研究和分析,给出相应的框架和参数。提出一种利用贝叶斯推理的算法-Pearls采样法。通过给出相应的实例,结果表明本文提出的算法设计简单,方法实用,应用有效。本文最后给出了系统的整体实现框架,并就系统的其它部分和系统的具体技术实现方法,进行了原则性的分析。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 远程教学的发展
• 1.2 远程教学的发展现状及存在的问题
• 1.3 远程教学的突破点
• 1.4 课题的提出
• 1.5 国内外研究现状
• 1.6 课题研究的主要内容及意义
• 1.7 本章小结
• 第二章 贝叶斯网络的理论及学习
• 2.1 贝叶斯网络概述
• 2.2 贝叶斯网络理论
• 2.3 贝叶斯网络的特性和推理算法
• 2.4 本章小结
• 第三章 远程教学系统的理论基础
• 3.1 学习理论基础
• 3.2 远程教学系统
• 3.3 贝叶斯网络在远程教学系统中的应用
• 3.4 小结
• 第四章 利用贝叶斯网络建立学生模型
• 4.1 贝叶斯网络学生模型
• 4.2 学生模型的设计
• 4.3 学生学习的评价模型
• 4.4 小结
• 第五章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间发表（录用）论文