关于学习者行为的基于模型诊断方法的研究

论文摘要

本文介绍了基于模型诊断的基本概念、诊断过程,然后将基于模型诊断方法用于诊断教育系统中的问题求解行为。在智能教育系统中,对学习者在教育过程中的行为做适当的、有见识性的指导是教育过程的先决条件,因此教育系统中的指导和训练功能的自动化处理需要具有清晰可用的领域模型。为此本文中计划使用基于模型的推理方面的技术去达到这个目的,同时研究的焦点集中在学习者行为的自动诊断上,说明了学科内容的定性仿真模型如何用形式再现以适应例如GDE的普通诊断引擎的需求。由于这种模型的特殊性,需要额外的结构化才能产生有用的诊断结果。通过隐藏非本质细节和对因果依赖链组块提出一系列规程用来把详尽的仿真模型自动映射成分层的模型,构造成了一个通过GDE 算法的适合版本方法使学习者行为诊断成为可能的学科内容模型。

论文目录

• 第一章 引言
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 本文主要工作
• 第二章 基于模型诊断
• 2.1 设备行为的基于模型诊断
• 2.2 学习行为的基于模型诊断
• 2.3 基于模型的诊断过程
• 2.3.1 GDE 系统
• 2.3.2 测试、探测和修理
• 2.4 基于模型的诊断方法与传统诊断方法的比较
• 2.4.1 与diagnostics 的比较
• 2.4.2 与建立故障字典诊断方法的比较
• 2.4.3 与基于规则系统的比较
• 2.4.4 与判定树方法的比较
• 2.5 基于模型诊断的研究现状
• 2.5.1 理论方面
• 2.5.2 应用方面
• 2.6 基于模型诊断有待解决的问题
• 2.6.1 模型化问题
• 2.6.2 动态系统诊断问题
• 2.6.3 领域独立性问题
• 2.7 小结
• 第三章 关于行为定性预测的模型
• 3.1 基础模型表示法
• 3.2 模型竞争推论
• 3.2.1 竞争依赖
• 3.2.2 竞争终止
• 3.3 模型聚合
• 3.3.1 隐藏非本质细节
• 3.3.2 组块
• 第四章 教育系统中的基于模型诊断
• 4.1 输入的角色
• 4.2 预测引擎
• 4.3 诊断引擎
• 4.4 诊断算法
• 4.4.1 冲突识别
• 4.4.2 候选产生
• 4.4.3 候选辨别
• 第五章 讨论
• 第六章 结论
• 参考文献
• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢
• 导师及作者简介