智能教学系统中的知识表示与决策推理研究

本文档是一篇首都师范大学的硕士学位论文，主要探讨了在人工智能与机器学习背景下，智能教学系统中的知识表示和决策推理的研究。论文详细阐述了相关理论、模型设计、系统实现方案以及决策推理子系统的开发。 在智能教学系统中，知识表示是关键组成部分，它涉及到如何有效地将学科知识结构化，以便计算机可以理解和处理。论文中介绍了知识表示的基本概念，如专家系统和智能决策支持系统，并深入讲解了知识表示的数学理论，包括常用的知识表示方法，如框架、语义网络、产生式系统等。此外，还讨论了不确定性知识表示，这对于处理不完整或模糊的信息至关重要。 决策推理理论是智能教学系统中的另一个核心部分。文中详细讲解了不确定性推理中的主观Bayes推理，这是一种处理不确定信息的统计方法。同时，还概述了定性推理的概念，这种推理方式更侧重于非数值的、质性的信息处理。在这一部分，作者还探讨了如何将这些理论应用于智能教学系统的设计中。 论文的第三章专注于教学设计网络课堂系统的模型设计，包括教学模式传递模型、领域知识模型和推理控制模型。这些模型旨在模拟真实的教学情境，帮助教师和学生进行有效的交互。 第四章则详细描述了教学设计网络课堂系统的实现方案，涵盖了教师教学过程的流程和学生学习流程。其中，教学设计支持工具的实现方案包括推理实施功能，以及如何通过学生学习流程图来跟踪和指导学习进度。 第五章集中讨论了决策推理子系统的设计开发，明确了设计目标和功能需求，如教学分析、策略、活动和评价。在这一部分，作者提出了决策推理机制的设计，数据库设计，以及面向对象的规则表示等关键技术。 最后，第六章介绍了基于QuickRules.NET的规则推理技术，包括其基本原理和实现步骤。学习模式转移推理的实现和页面动态组装技术也在此部分进行了讨论，这些技术使得教学内容可以根据学生的学习状态和需求进行个性化调整。 这篇论文为构建智能教学系统提供了一个综合的理论框架和实践指导，结合了人工智能和机器学习的优势，以提升教育质量和效率。