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基于Harmony Network的个性化答案自适应呈现研究

作　者: 吴郑红
导　师: 吴彦文
学　校: 华中师范大学
专　业: 教育技术学
关键词: 智能答疑调和理论自适应模糊神经网络个性化问题情境问题理解模型学习者模型个性化答案
分类号: TP311.5
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

答疑解惑是数字化教学中不可缺少的教学环节,它的发展和完善依赖人工智能、计算机等技术的发展与应用。本文首先分析了国内外网上智能答疑系统的现状,从数字化教学发展的需求出发,提出了本论文的研究任务——个性化答案的自适应呈现;接着,基于学习者的学习风格等学习特征,建立数字化教学环境下的学习者模型,通过对学习者进行数据采集,运用主成分分析法对采集的数据进行分析,计算出数字化教学环境下主要影响学习者学习的个性化学习特征;与此同时,通过对各学科问题进行收集整理,统计分析了问题的提问方式、答案所涉及的知识点属性与问题种类这三者之间的关系,并基于此关系,确立了问题理解模型;然后,基于调和理论,对问题与学习者个性化学习特征构建个性化问题情境,并给出个性化答案的相关参数;同时,基于知识库与个性化答案参数,运用自适应神经模糊网络推理得出个性化答案。最后本文给出个性化答案自适应呈现的功能模块、整体框架、系统流程等,运用.NET等技术,设计并实现了系统原型。为了验证个性化答案自适应呈现的研究方法,本文做了原型测试,结果表明,本文所做的研究具有一定有效性的,可以应用于数字化教学中的个性化智能解答中。

全文目录

中文摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-13
  1.1 个性化答案自适应呈现研究的目的和意义  8
  1.2 网上答疑系统的国内外研究概况  8-10
  1.3 本论文所做的主要工作与解决途径  10-12
  1.4 论文内容安排  12-13
第二章数字化教学环境下个性化学习的分析  13-23
  2.1 个性化教学是数字化教学的优势  13-14
  2.2 影响学习者个性化学习的主要因素  14-17
    2.2.1 认知发展特征  15
    2.2.2 学习风格  15-16
    2.2.3 认知结构  16-17
  2.3 基于学习者模型的个性化学习特征分析方法  17-23
    2.3.1 建立学习者模型  17-19
    2.3.2 学习者模型中信息的收集  19-20
    2.3.3 个性化学习特征的确定  20-23
第三章个性化答案自适应呈现的方法  23-38
  3.1 问题向量的界定  23-27
    3.1.1 问题种类  24-25
    3.1.2 提问方式  25
    3.1.3 问题答案涉及知识点属性间的关系  25-27
  3.2 问题理解模型  27-29
  3.3 个性化问题情境的构造原理  29-34
    3.3.1 调和理论  29-31
    3.3.2 个性化问题情境网络  31-33
    3.3.3 获取个性化答案参数  33-34
  3.4 个性化答案的匹配算法  34-38
    3.4.1 自适应神经模糊推理理论  34-36
    3.4.2 个性化答案匹配算法  36-38
第四章个性化答案自适应呈现系统的设计  38-54
  4.1 系统设计的原则  38-39
  4.2 系统框架及模块功能的设计  39-41
  4.3 数据库的设计  41-46
  4.4 应用程序开发平台的关键技术  46-49
  4.5 原型测试  49-54
第五章结论  54-57
参考文献  57-61
攻读硕士学位期间公开发表的论文  61-62
致谢  62

基于Harmony Network的个性化答案自适应呈现研究

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