个性化推荐学习系统的模型研究与设计

论文摘要

随着当今信息技术和Internet技术的迅猛发展和广泛应用,时时可学、处处可学和人人可学的学习型社会正在形成。网络远程教育逐渐成为一种重要的教学模式。各种教育理念也逐渐被人们所接受。但随着信息量的累积,以往远程教育中的以资源为中心,把学习内容放到网上由学习者自助浏览的教学模式的弊端日益突出,主要表现在学习者处于绝对的主导地位,得不到必要的个别化指导等问题。本文尝试设计一种新的教学模型,来克服这一弊端。它能动态的与学习者进行交互,在学习过程中能够实时的对学习者进行指导,使得学习过程能够顺序的进行下去。本文通过对相关材料的研究与分析,为了进行推理的方便,并对知识进行了合理的组织。通过对知识表示的研究,提出了面向对象与语义网络相结合的知识表示。该知识表示法有助于编程和推理的实现,还能通过这种知识关系向学习者推荐最适合学习者学习的知识。为此需要在学习者进行学习前,对学习者进行测评来判断是否能够进行当前知识点的学习,并向学习者提供必须的预备技能。本文通过对Agent技术的研究,设计了适合于该教学系统模型的Agent的结构。通过Agent之间的通讯和协作验证了模型的可行性。_本系统的学习界面不同于其它的学习系统,它是动态生成的。根据学习者的学习状态来进行动态的转变,达到向学习者推荐适合其个性化的学习内容的设计目标。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 论文的研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的主要研究内容
• 1.4 论文的组织结构
• 第2章 与个性化相关的技术及其分析
• 2.1 Agent技术及其分析
• 2.1.1 Agent的概念
• 2.1.2 Agent的特性
• 2.1.3 本系统Agent的体系结构极其分析
• 2.2 有限状态机
• 2.2.1 非确定的有限自动机
• 2.2.2 学习界面的自动机
• 2.3 Agent之间通讯
• 2.3.1 Agent之间的通讯方式
• 2.3.2 Agent通讯语言KQML
• 2.3.3 系统的通讯语言
• 2.4 本章小结
• 第3章知 识表示与推理机制的分析与设计
• 3.1 知识的描述定义
• 3.2 知识表示方法分析与设计
• 3.2.1 知识表示方法综述
• 3.2.2 本系统的的知识表示方法设计
• 3.3 系统的推理机制的分析与设计
• 3.3.1 教学内容的规划
• 3.3.2 学习者学习能力的评价方法
• 3.4 本章小结
• 第4章 个性化推荐学习系统的模型设计
• 4.1 系统的体系结构
• 4.2 个性化推荐学习系统的Agent模型设计
• 4.2.1 测试评价Agent
• 4.2.2 预备从属技能Agent
• 4.2.3 学习路径Agent
• 4.2.4 界面Agent
• 4.3 系统各功能模块的结构
• 4.3.1 Agent通讯模块
• 4.3.2 学习路径Agent模块
• 4.3.3 评价测试Agent模块
• 4.3.4 界面Agent模块
• 4.3.5 预备从属技能Agent
• 4.4 本章小结
• 第5章 个性化推荐学习系统的原型实验
• 5.1 实验环境分析与配置
• 5.1.1 XML技术及其分析
• 5.1.2 Java技术及其分析
• 5.2 系统中的数据库设计
• 5.2.1 知识库的设计
• 5.2.2 学生状态库的设计
• 5.2.3 知识资源库的设计
• 5.3 系统各主要功能模块的设计与实现
• 5.3.1 实现各功能模块的类设计
• 5.3.2 学习界面的设计及动态变化
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 工作总结
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间参与的项目及发表的学术论文