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內(nèi)容簡介

　　《多媒體智能教學(xué)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)》提供了基于SC方法的復(fù)雜知識(shí)劃一表示方法和細(xì)粒度知識(shí)模型構(gòu)建方法，在簡化知識(shí)處理難度、加速知識(shí)整理速度的同時(shí)，能守知識(shí)點(diǎn)結(jié)構(gòu)化層次屬性標(biāo)注，促進(jìn)了ITS系統(tǒng)復(fù)雜知識(shí)之間廣泛語義聯(lián)系的實(shí)現(xiàn)；創(chuàng)造性地提出了面向ITS的知識(shí)樹增長模型，通過知識(shí)樹動(dòng)態(tài)構(gòu)建、知識(shí)點(diǎn)結(jié)構(gòu)和語義的映射過程，實(shí)現(xiàn)學(xué)生模型和教師模型動(dòng)態(tài)一體化構(gòu)建，并與動(dòng)態(tài)教學(xué)規(guī)劃和知識(shí)學(xué)習(xí)過程完全集成；系統(tǒng)采用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)方法以及運(yùn)用軟件代理的策略，使得系統(tǒng)結(jié)構(gòu)清晰，智能良好，系統(tǒng)的智能化功能添加或改進(jìn)更加方便；通過層次知識(shí)索引實(shí)現(xiàn)知識(shí)存儲(chǔ)與知識(shí)調(diào)用無關(guān)，在保證知識(shí)有機(jī)聯(lián)系的同時(shí)，使得知識(shí)可以動(dòng)態(tài)智能化添加和系統(tǒng)維護(hù)，保證對(duì)學(xué)生錯(cuò)誤的正確定位和實(shí)時(shí)診斷，便利知識(shí)智能化查詢；通過基于SC文法規(guī)則機(jī)制的智能推理方法，實(shí)現(xiàn)了啟發(fā)式的知識(shí)搜索和調(diào)用，開展教學(xué)過程的智能化控制和實(shí)現(xiàn)；開放的軟件結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)方法，便利了系統(tǒng)的擴(kuò)展；在系統(tǒng)的學(xué)習(xí)規(guī)劃以及系統(tǒng)體系化開發(fā)上，運(yùn)用了機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制和概率統(tǒng)計(jì)分析方法；通過知識(shí)內(nèi)容與知識(shí)學(xué)習(xí)無關(guān)策略保證了系統(tǒng)領(lǐng)域無關(guān)的特性，使得系統(tǒng)可以作為一個(gè)通用的開發(fā)環(huán)境，進(jìn)行廣泛的多媒體智能教學(xué)系統(tǒng)的進(jìn)一步研究和系列化開發(fā)。在《多媒體智能教學(xué)系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)》的這些研究工作中，系統(tǒng)性地融合了遺傳算法的基本方法和進(jìn)化計(jì)算的設(shè)計(jì)思想，通過知識(shí)點(diǎn)學(xué)習(xí)循環(huán)和知識(shí)樹映射，促進(jìn)了系統(tǒng)的自適應(yīng)持續(xù)優(yōu)化，保證了系統(tǒng)的個(gè)別化最優(yōu)化智能教學(xué)過程。

作者簡介

　　周曉軍，男，籍貫陜西，工學(xué)博士，目前在北京語言大學(xué)網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)院工作，碩士研究生導(dǎo)師。研究方向?yàn)橹悄芙虒W(xué)系統(tǒng)、現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育、電子商務(wù)等，參加多個(gè)國家級(jí)科研項(xiàng)目，先后發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇，參編多部學(xué)術(shù)專著。

圖書目錄

第一章引論
1.1 ITS與相關(guān)學(xué)科研究
1.2 發(fā)展現(xiàn)狀與存在的問題
1.3 研究內(nèi)容與選題理由
1.4 研究思路與研究特點(diǎn)
第二章研究綜述
2.1 ITS研究背景
2.1.1 CAI
2.1.2 ITS
2.1.3 智能教育網(wǎng)站與遠(yuǎn)程多媒體教學(xué)系統(tǒng)
2.2 ITS的研究內(nèi)容
2.2.1 概念理解
2.2.2 結(jié)構(gòu)組成
2.2.3 ITS研究的主要問題
2.3 國內(nèi)外ITS研究狀況
2.3.1 國內(nèi)外研究工作總結(jié)
2.3.2 典型系統(tǒng)介紹
2.3.3 ITS國際會(huì)議
2.4 ITS發(fā)展思考
2.4.1 計(jì)算機(jī)在教育中的應(yīng)用趨勢分析
2.4.2 ITS學(xué)科發(fā)展
第三章領(lǐng)域無關(guān)的多媒體ITS
3.1 問題的提出
3.2 研究思路和研究方法
3.2.1 機(jī)器翻譯與ITS
3.2.2 SC文法體系
3.2.3 智能多代理系統(tǒng)
3.3 基于SC文法的知識(shí)表示
3.4 系統(tǒng)智能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.5 智能推理機(jī)制
3.6 基于SC文法的代理解釋器運(yùn)行實(shí)例
3.7 智能教學(xué)策略
3.8 智能知識(shí)組織
3.9 教學(xué)實(shí)例分析
3.9.1 知識(shí)樹和知識(shí)森林
3.9.2 知識(shí)點(diǎn)層次索引
3.9.3 知識(shí)點(diǎn)屬性標(biāo)注
3.9.4 知識(shí)樹映射
3.9.5 教學(xué)過程智能控制
3.10 結(jié)論與展望
第四章 ITS開發(fā)環(huán)境
4.1 要點(diǎn)探索
4.2 平臺(tái)主要內(nèi)容介紹
4.3 系統(tǒng)開發(fā)平臺(tái)的面向?qū)ο蟮姆椒?br />4.3.1 知識(shí)點(diǎn)對(duì)象
4.3.2 知識(shí)樹類
4.3.3 教學(xué)策略對(duì)象
4.3.4 規(guī)則對(duì)象
4.3.5 情景案例對(duì)象
4.4 庫命令函數(shù)
4.5 平臺(tái)實(shí)現(xiàn)
4.6 平臺(tái)的通用性和擴(kuò)展性
4.7 討論與展望
第五章學(xué)生建模
5.1 引言
5.2 經(jīng)典學(xué)生模型介紹
5.2.1 覆蓋模型
5.2.2 差別模型
5.2.3 干擾模型
5.3 學(xué)生模型功能設(shè)計(jì)
5.4 學(xué)生模型知識(shí)表示
5.4.1 改進(jìn)的覆蓋式學(xué)生模型
5.4.2 靜態(tài)學(xué)生信息獲取
5.4.3 面向?qū)ο蟮膶W(xué)生類結(jié)構(gòu)
5.4.4 學(xué)生知識(shí)樹
5.5 學(xué)習(xí)評(píng)估模型
5.6 學(xué)生建模實(shí)例
5.7 問題討論
5.8 評(píng)價(jià)和展望
第六章教師模型與錯(cuò)誤診斷
6.1 引言
6.2 功能設(shè)計(jì)
6.3 模塊設(shè)計(jì)
6.3.1 設(shè)計(jì)原理
6.3.2 模塊設(shè)計(jì)
6.4 教學(xué)調(diào)度
6.5 錯(cuò)誤診斷
6.5.1 現(xiàn)有技術(shù)分析
6.5.2 錯(cuò)誤診斷策略
6.5.3 錯(cuò)誤診斷方法步驟
6.5.4 錯(cuò)誤診斷失誤處理
6.6 學(xué)生反饋
6.7 實(shí)例運(yùn)行分析
6.8 結(jié)論與討論
第七章 MIMBATS總體設(shè)計(jì)
7.1 問題描述
7.2 MIMBATS設(shè)計(jì)目的
7.3 設(shè)計(jì)原則
7.4 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
7.5 MIMBATS模塊設(shè)計(jì)考慮的內(nèi)容
7.5.1 教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)對(duì)象
7.5.2 MBA教學(xué)方法
7.6 MIMBATS模塊設(shè)計(jì)
第八章 MIMBATS領(lǐng)域?qū)＜?br />8.1 功能設(shè)計(jì)
8.2 知識(shí)表示
8.3 智能推理
8.4 多媒體知識(shí)庫設(shè)計(jì)
8.5 知識(shí)點(diǎn)屬性賦值和權(quán)重計(jì)算
8.6 知識(shí)組織策略
8.7 知識(shí)庫維護(hù)
第九章多媒體智能人機(jī)接口
9.1 引言
9.2 要點(diǎn)探究
9.3 智能用戶接口
9.4 接口設(shè)計(jì)
9.5 多媒體技術(shù)運(yùn)用
9.5.1 多媒體作用分析
9.5.2 多媒體運(yùn)用原則
9.5.3 多媒體動(dòng)態(tài)選擇
9.5.4 自然語言人機(jī)接口
9.6 結(jié)論與展望
第十章基于VRML的網(wǎng)絡(luò)情景模擬教學(xué)
10.1 引言
……
第十一章 VRML常用建模方法
第十二章網(wǎng)絡(luò)協(xié)同式智能教學(xué)
第十三章國內(nèi)外部分網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)介紹
第十四章 E-China 漢語網(wǎng)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
第十五章結(jié)論與展望
參考文獻(xiàn)