基于Web的ICAI系统的研究与实现

论文摘要

基于Web的智能计算机辅助教学系统是近几年来随着计算机网络技术和人工智能理论迅速发展而新兴的研究课题，同时也是一个涉及计算机科学，教育学，心理学，认知科学和行为科学的复杂系统，其研究的目的是由计算机系统负担起人类教育的责任，即赋予计算机系统以智能，由计算机系统在一定程度上代替人类教师实现最佳教学。利用智能计算机辅助教学系统，学习者可以突破传统教育资源和教育方法的限制，不受时间和空间等条件的约束，根据自己的知识水平和时间情况去进行个性化学习。本文从智能计算机辅助教学系统的实际需求出发，分析了智能教学系统模型，对系统所具备的主要功能进行了详细讨论，然后构建了基于WEB的ICAI系统。该系统将课程划分为多个知识点，用知识树来表示各个知识点间的关系，根据知识点的特点，采用产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法以及面向对象表示法等多种知识表示方法表达了系统的知识信息。同时利用学生的学习情况，在认知理论的指导下构建了认知型学生模型，并且采用逐步逼近法实现了该模型，提升了系统的个性化教学能力，更好地体现了因材施教。最后，通过对智能考试系统的核心——组卷算法的重点研究，在传统遗传算法的基础上，提出了基于整数编码和自适应遗传算法的组卷策略，大大地提高了试卷生成的有效性和速度。并且通过建立试卷范围、试卷难度、试题数量以及题型种类四个因素的评判和专家水平可信度集合，应用模糊综合评价法对利用遗传算法所组的试卷进行了质量评估。在此基础上，采用B／S模式，运用JSP技术和MySQL数据库，实现了一个在线智能考试系统。本系统的实现能有效地改善原有认知结构，注重培养学生分析问题、解决问题的能力，为越来越多的学习者提供更智能化、更方便和更高效的网络学习环境。对其他智能计算机辅助教学系统的研究者和开发者也有一定的借鉴作用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 智能教学系统的发展回顾
• 1.3 智能教学系统研究综述
• 1.3.1 学生模型分析
• 1.3.2 教师模型分析
• 1.3.3 知识库
• 1.3.4 人机接口
• 1.4 智能教学系统的未来预测
• 第二章 ICAI系统的研究
• 2.1 系统需求分析
• 2.2 系统功能和构成
• 2.3 知识库
• 2.3.1 知识概述
• 2.3.2 知识点间的关系
• 2.3.3 知识树结构
• 2.3.4 知识表示
• 2.3.5 本系统的知识表示形式
• 2.4 学生模型
• 2.4.1 常见学生模型的分类
• 2.4.2 学生认知能力的有关理论
• 2.4.3 认知型学生模型的构建
• 2.4.4 认知学生模型的数据库组成
• 2.4.5 认知能力的实现
• 第三章 基于WEB的ICAI系统设计
• 3.1 系统需求分析与设计思想
• 3.1.1 需求分析
• 3.1.2 设计思想
• 3.2 系统开发模式
• 3.3 实现技术及开发环境
• 3.4 系统功能分析与设计
• 3.4.1 注册子系统
• 3.4.2 在线智能作业子系统
• 3.4.3 在线智能学习子系统
• 3.4.4 在线智能答疑子系统
• 3.4.5 在线智能考试子系统
• 3.5 基于WEB的ICAI系统具有的特点
• 第四章 智能组卷
• 4.1 算法提出
• 4.2 遗传算法
• 4.2.1 遗传算法的结构
• 4.2.2 基本遗传算法的原理
• 4.3 基于遗传算法的组卷策略
• 4.3.1 组卷思路
• 4.3.2 组卷约束条件
• 4.3.3 遗传组卷算法
• 4.4 试题库结构的设计
• 4.5 试卷评估
• 4.5.1 建立单因素评价矩阵
• 4.5.2 建立专家可信度集合
• 4.5.3 计算综合评价结果
• 4.5.4 综合评价结果分析
• 4.5.5 实例分析
• 第五章 基于WEB的智能考试系统
• 5.1 设计原则
• 5.2 系统架构
• 5.2.1 系统开发环境和工具
• 5.2.2 采用JSP+Servlet+JavaBean系统架构
• 5.3 总体设计
• 5.3.1 系统结构
• 5.3.2 模块设计
• 5.3.3 数据库结构设计
• 5.3.4 相关技术介绍
• 第六章 总结
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文目录