智能教学系统新进展：架构与关键技术综述

本文主要探讨了智能教学系统（Intelligent Tutoring System, ITS）在计算机辅助教学（Computer Assisted Instruction, CAI）领域的最新进展。作为开放的人机对话式教学平台，ITS结合了人工智能的多种技术，能够根据学生的能力进行个性化的教学，促使学习者更加积极主动地参与学习过程，从而提升他们的智力和技能。 首先，文章回顾了ITS的基本概念和历史，强调了其核心特征：通过智能化的方式引导学生，提供定制化的学习路径。ITS不仅关注传统的教学内容传递，更注重学习过程中的互动和适应性，使得教学过程更具个性化和有效性。 在体系结构方面，新的进展体现在对多代理系统（Multi-Agent System, MAS）的应用上。MAS可以模拟真实世界中的协作和沟通，使得ITS能够构建复杂的学习环境，增强学生的团队合作和问题解决能力。此外，网格（Grid）技术的应用也拓展了ITS的资源共享和分布式计算能力，使得教学内容和工具可以在更大范围内无缝集成。 知识表示与管理是ITS发展的重要组成部分。随着数据挖掘（Data Mining）技术的进步，ITS可以从海量的学习数据中提取有价值的信息，以优化教学策略和个性化推荐。知识管理（Knowledge Management）则确保了教学内容的更新和维护，使教学内容始终保持时效性和准确性。本体论（Ontology）的运用则帮助构建统一的知识框架，使系统能够理解和处理不同来源的知识，提升教学的深度和广度。 文章还特别提到了MAS、数据挖掘、知识管理、本体论在ITS中的具体应用场景和案例，旨在展示这些先进技术如何驱动ITS功能的不断进化。通过这些新技术的融合，ITS正朝着更加智能、个性化和高效的方向发展，有望在未来教育领域发挥更大的作用。 这篇论文提供了关于智能教学系统新进展的深入剖析，为学者和教育工作者提供了宝贵的参考，展示了ITS技术如何在当前信息技术背景下持续创新，以推动教育现代化和个性化教学的实现。