【摘 要】
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智能教学系统(ITS)作为人工智能学科的重要研究应用领域,迄今研究逾30年,但现有一些ITS系统由于知识表示以及推理方法的领域相关特性,系统构建与系统运用、系统模块之间动态
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智能教学系统(ITS)作为人工智能学科的重要研究应用领域,迄今研究逾30年,但现有一些ITS系统由于知识表示以及推理方法的领域相关特性,系统构建与系统运用、系统模块之间动态有机联系不强,进而导致学生模型弱化等问题,限制了系统在进行个性化教学过程中的智能性和推广运用.该文提出了一个自行设计的基于知识点和WEB技术的智能教学系统,重点在学习理论、支持技术、知识表示、教学策略、自动回答问题等方面对现有的系统进行改进.首先,从系统的知识表示入手,基于SC文法的知识表示体系和知识树映射方法,提出了一个动态、实时、自适应、交互式知识树增长模型(AKTM).并对ITS系统中知识表示技术与教学策略构建进行了研究与创新.其次,对实现问题自动回答技术进行了研究,它是利用机器学习的方法,从已存在知识库中构造出问题分类模型.对学生的问题进行特征提炼,利用分类算法从知识库中确定学生问题,从而达到自动回答问题的目的.该文使用了Bayes机器学习算法和改进Bayes机器学习算法实现了问题识别,并对机器学习算法的效果进行了实验分析.最后,介绍了系统的功能和结构,设计并实现了一个《计算机基础》课程的ITS系统.该系统己应用到东莞市职业学校,目前正在进一步推广使用.
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