一、ICAI中知识点关系的研究（论文文献综述）
刘琼[1]（2017）在《基于ICAI的数控教学系统的研究与开发》文中研究表明随着互联网+制造业模式的出现,人们对数控专业领域知识的需求急剧上升,各企业对数控专业复合型人才需求增大。本文的工作目的是基于智能计算机辅助教学系统（ICAI）,分析数控学科领域的相关属性,开展数控智能在线教学系统的研究及相关平台的开发工作,论文主要研究内容和成果如下:构建了数控系统教学模型,包括智能评价模型和控制策略推理机制。首先通过对学生们的数控专业水平、认知能力等做出初步测试,利用多级模糊评判理论构建智能评价模型,评判学生数控专业知识学习能力,然后依据数控领域知识点属性,利用深度优先搜索法、知识树带权有向图、拓扑排序法,计算最优的教学策略。建立了数控领域知识库,奠定了数控智能教学的基础。针对数控学科实践性较强的特性,建立了数控加工、数控编程、数控仿真、数控机床原理和数控操作Flash动画及仿真文件,引入XML,VRML和HTML超文本格式,基于Visual Studio软件构建了数控教学知识库。组建了智能测试系统,作为检验数控专业学生学习水平的依据。利用二元蚁群人工智能算法,采用二进制编码,构建了智能组卷数学模型,通过改变试题信息素,实现了数控领域中重点知识、理论和实践并重的智能测试与评价,且能有效减少存储空间。基于上述理论的研究与分析,采用Visual Studio、C#编程环境、Sql Server数据库,实现了数控智能教学系统的开发。
鲍梦[2]（2014）在《基于知识树的知识点表现方式研究》文中指出教学知识点就是教学活动中构成教学信息的最基本组成单位。对知识点的关系进行了探讨,定义了知识点属性的七元组结构并对知识点学习过程进行了描述。
侯冬青[3]（2013）在《双主型ICAI系统的学生模型设计》文中提出为克服传统计算机辅助教学（CAI:Computer Assisted Instruction）不能根据学生认知特点选择教学策略的弊端,构建了双主型智能计算机辅助教学（ICAI:Intelligent Computer Assisted Instruction）系统。重点设计了ICAI系统中全面认知的学生模型,论述了通过诊断获取并记录学生模型数据的过程。该系统的全面认知的学生模型为ICAI系统个性化教学奠定了基础,能激发学生的学习兴趣和动机,在实际教学中发挥其高效性和智能性。
余轶[4]（2013）在《个性化计算机辅助教学系统的设计与实现》文中研究指明早期的计算机辅助教学系统充分发挥了教师的主导作用，但却忽视了学生主体地位的体现。目前的各种基于Web的网络教学系统则片面强调学生是学习主体，却忽视了教师的主导作用。这两种做法都将对教学效果产生不良影响。正确的教育思想应当是既要充分发挥教师的主导作用，又要突出学生在学习过程中的主体地位。本文针对上述问题，以建构主义学习理论为基础，结合人工智能的研究成果，对个性化计算机辅助教学系统中的知识表示、学生个性评价及教学策略决策等问题进行了研究与探索，并以《数控加工编程及操作》课程为蓝本，形成一个具有一定智能性的网络教学系统。本文的内容和成果主要体现在以下几方面：1.将教学内容划分为若干知识点，应用XML技术表示知识点属性及其相互关系所形成的树状层次结构，从而构建领域知识库。2.通过对学生认知能力和学习情况的模糊综合评价构建学生模型，并根据学生的学习进展进行动态调整。3.建立基于产生式系统的教学策略库，设计教学策略推理算法，使系统能够根据学生模型所提供的信息到教学策略库和领域知识库中寻找与之相适应的教学方法和教学内容。个性化计算机辅助教学系统是对传统课堂教学模式的补充，将对教育质量的提高产生促进作用。
周潇潇[5]（2011）在《智能计算机辅助教学（ICAI）在二级（VFP）教学中应用的研究》文中研究说明本文所研究的是基于Internet的智能化的二级VFP课程的计算机辅助教学系统。为力求尊重合理的教学过程和科学的认知学习过程，提出了采用以教师为主导，以学生为主体的“双主”教学模式来进行设计该系统。该系统突出了学生自学的特点，可根据不同的学习者的学习特点安排不同的学习内容，并智能的给出学习建议，实现了个性化学习，形成了一个教学、自学、学习评价为一体的教学学习环境。本文主要介绍了该系统的设计和实现的过程。首先分析了本课题的开发背景、国内外发展现况和系统的研究目标，然后对系统中用到的理论知识和相关技术进行了详细的阐述。系统开发初期，首先通过详细深入的系统分析，明确了用户需求，得到了系统开发的可行性结论，并提出了系统的逻辑模型。在此基础之上进行系统总体设计，确定了系统总体功能模块，全面分析所需数据对象及其存取方案和结构，完成后台数据库设计。根据提出的设计方案，叙述了实现系统前台、后台部分功能的详细过程，经过测试系统运行基本稳定。本系统在网站建设过程中，前台用Dreamweaver软件制作相关网页，用ASP实现动态交互；后台用SQL Server2000建设数据库，从而构建了可以在线学习的辅助教学系统。该系统包括用户注册登录、教学资源、公告栏、在线学习和在线考试等功能。操作简单快捷、界面友好清晰，是传统教学的很好的补充，我们应该在这一领域中不断探索开发，使其能尽快在实际教学中发挥作用。
李春梅[6]（2010）在《神经网络专家系统在ICAI评价系统中的应用研究》文中指出近年来,国家对教学改革不断重视,教育部相继出台《国家教育事业发展“十一五”规划纲要》等政策。随着教学改革工作的不断深入,完善智能化计算机辅助教学（ICAI）系统的开发已经成为教学现代化建设的重要组成。在教学中如何发挥学生的主观能动性是十分必要,而发挥学生主观能动性中正确评价学生的认知能力是关键。目前,大多数ICAI系统中对学生能力评价模块中依然使用传统的“卷面总成绩之和”评价方法进行评价,这种评价方法忽视了学生的个性差异,评价结果无法正确全面的反应学生真实的认知能力,因此在因材施教等方面缺乏指导性。评价模块作为ICAI系统中的一个重要组成部分,通过对学生认知能力作出科学的评价,给出合理学习指导和意见,是保证因材施教的前提和基础。本文以美国心理学家布鲁姆提出的知识的划分为基础,设计了ICAI系统中主要模块,运用BP神经网络技术,建立评价专家系统。重点对评价模块进行了仿真试验,模拟了ICAI系统的评价过程,对学生的认知能力作出了真实的评价并对其以后的学习给出指导,为进一步完善整个ICAI系统打下了一定的理论基础。本文主要开展了以下几个方面的研究：1、研究了ICAI系统在国内外的发展现状,及ICAI系统的结构及各模块的的相关的理论知识。2、对神经网络的进行了研究,着重深入研究了BP神经网络的层次结构,各节点的设计,算法等。3、对专家系统也作了一些相应的研究,主要是对产生式专家系统进行了研究。4、重点对ICAI系统中学生认知能力评价模块（评价专家系统）作了详细地设计与实现,提出用BP神经网络与专家系统的结合用于ICAI系统中学生认知能力的评价及指导,这是本文的创新之处。论文的最后部分指出了本论文中ICAI系统及学生认知能力评价专家系统的一些不足之处,并对本系统将来的完善进一步研究做了展望。
李长青[7]（2010）在《生物学ICAI中基于知识点的智能推荐机制》文中指出以遗传学教学内容为例并依据有关学习理论,分析了学科知识点的分类、知识点间联系的11种类型,以此为基础探讨了不同类型的知识点在ICAI中"智能化"呈现的优先级、智能推荐的4种机制。同时探讨了知识点间联系之密切程度――关联度的3种算法。
应武[8]（2009）在《面向小学数学目标测评的ICAI系统研究与实现》文中研究说明面向小学数学目标测评的ICAI研究,合理利用当前的优秀测评体系,从教师、学生、专家三方面进行综合评价,通过不断实践调整评价权值和方式,研究具有智能化的教学系统。着重从几个方面进行了研究:目标测评与控制研究;交互行为研究;导航迷失研究。课题采用以目标测评为导向避免了无的放矢,把目标蕴涵在知识和教学过程中,结合了对学生的多元评价研究成果,研究了对学生内在监控和激励方式,注重对学生学习反馈的及时性的研究。利用计算机技术有效的解决传统教学反馈的滞后性,随意性,无目的性的问题。同时研究了利用知识元的教学观念解决教学重组、导航迷失等问题,提出了知识细分与目标属性结合的思想,重组知识网络,并结合路径导航路线设计初步解决迷失问题。本系统利用Visual Basic和Access软件工具开发了面向小学生学习数学的教学系统。该系统能够体现出一定教学水平,将网络技术和现代教学方法结合起来,在这种教学环境下,学生可以自主学习。里面包括了课件学习、知识点学习、任务测试、智能学习四个部分,特别是智能学习,既可以选择难易程度,也可以自由选择学习路径,很好的体现因材施教的教学方式。在这种网络教学中,激发学生学习兴趣,充分发挥学生学习的主动性、积极性和创造性。
马晓绛,刘昊,袁德明[9]（2009）在《面向学习活动课程群ICAI系统的构建》文中研究指明为了在ICAI系统中充分表达现代教学设计理念和有效控制教学活动,提高系统的有效性、智能性和教学性,在研究IMSLD规范的基础上,设计了面向学习活动的课程群ICAI系统。首先,根据岗位能力目标要求按课程群、岗位能力和知识点三个层次来确定课程群知识,并将其加工成可用知识资源;其次,利用支持学习设计规范的知识库管理器对所确定的知识资源按教师的教学设计思想进行组织和包装,逐步建立课程群知识库;然后,通过教学推理机为学习者提供所需的课程群知识;最后由学习设计解析工具来控制完成相应的学习活动,以实现教学目标。这种设计方法不仅简便有效,还能充分发挥教师自身的教学优势和贯彻落实教师的教学理念。
姜婷婷,吕汇新,王建华[10]（2009）在《ITS中基于知识点关系的领域知识库的建立》文中研究指明在计算机智能授导系统（ITS）中,知识库的构建是一个关键问题,它是ITS所有功能实现的基础,其结构决定了智能推理过程的有效性.使用依据知识点之间的关系构建知识库的方法,首先把学科知识按照一般顺序分解为四层知识点,通过知识点之间的各种关系来组织知识点,再根据教学策略和学习者的差异向学习者提供与学习者个人相适应的学习内容,从而满足学习者高质量高效率的学习要求.
二、ICAI中知识点关系的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、ICAI中知识点关系的研究（论文提纲范文）
（1）基于ICAI的数控教学系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 数控传统教学模式弊端 |
| 1.2.2 计算机辅助教学系统 |
| 1.2.3 数控智能计算机辅助教学系统 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 数控教学系统的总体架构 |
| 2.1 数控教学系统功能需求分析 |
| 2.1.1 系统特点 |
| 2.1.2 用户群体分析 |
| 2.2 数控教学系统的总体结构 |
| 2.2.1 现代远程教育技术标准体系 |
| 2.2.2 CELTS系统架构 |
| 2.2.3 数控智能教学系统总体结构 |
| 2.3 数控教学系统业务流程 |
| 2.3.1 学员系统流程 |
| 2.3.2 教员系统流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数控系统教学模型 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.2 智能评价模型 |
| 3.2.1 认知模型 |
| 3.2.2 个性推理机制 |
| 3.2.3 学生模型库设计 |
| 3.2.4 多级模糊综合评价 |
| 3.3 控制策略推理 |
| 3.3.1 教学策略推理机制 |
| 3.3.2 深度优先搜索法遍历知识点 |
| 3.3.3 带权有向图拓扑排序 |
| 3.3.4 计算最佳教学序列 |
| 3.3.5 数控教学规则库 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数控领域知识库的研究与设计 |
| 4.1 数控领域知识库构成 |
| 4.1.1 数控领域知识划分 |
| 4.1.2 知识点属性 |
| 4.1.3 知识组织模型 |
| 4.1.4 数控领域知识库模型 |
| 4.2 数控机床原理教学知识库 |
| 4.2.1 数控机床原理教学知识库介绍 |
| 4.2.2 数控机床的结构组成 |
| 4.2.3 数控车床原理示教设计 |
| 4.3 数控编程教学知识库 |
| 4.3.1 数控编程教学知识库介绍 |
| 4.3.2 数控编程示教设计 |
| 4.4 教学知识库的实现 |
| 4.4.1 XML文档 |
| 4.4.2 Html文件 |
| 4.4.3 DTD文档 |
| 4.4.4 代码实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 智能测试系统的研究与设计 |
| 5.1 测试系统体系结构 |
| 5.1.1 测试系统理论性功能分析 |
| 5.1.2 测试系统体系模型 |
| 5.1.3 测试系统流程图 |
| 5.2 测试系统数学模型设计 |
| 5.2.1 测试系统数据库设计 |
| 5.2.2 测试系统试题库设计 |
| 5.2.3 智能组卷的数学模型 |
| 5.3 蚁群算法 |
| 5.3.1 蚁群算法的特征 |
| 5.3.2 二元蚁群算法描述 |
| 5.4 蚁群算法在系统中的应用 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 数控智能教学系统的实现 |
| 6.1 系统的体系结构 |
| 6.2 系统的开发 |
| 6.2.1 开发环境 |
| 6.2.2 关键技术 |
| 6.2.3 功能模块的实现 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（2）基于知识树的知识点表现方式研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 知识点概述 |
| 2 知识点间的关系 |
| 3 知识点表示 |
| 3.1 知识点属性描述 |
| 3.2 知识点学习过程 |
| 4 结语 |
（3）双主型ICAI系统的学生模型设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 ICAI的概念阐释 |
| 2 双主型的ICAI系统的主体设计 |
| 2.1 ICAI系统的主体模块设计 |
| 2.2 ICAI系统的内核模块功能 |
| 3 全面的认知学生模型设计 |
| 3.1 学生模型的定义 |
| 3.2 学生模型在ICAI系统中的作用 |
| 3.3 全面的认知学生模型设计 |
| 3.4 学生模型的工作流程 |
| 4 学生模型库中各信息表的设计 |
| 4.1 学生的基本信息表 |
| 4.2 学生个人学习档案表 |
| 4.3 学生认知水平表 |
| 4.4 学生学习风格表 |
| 5 学生模型中的诊断模块设计 |
| 5.1 诊断方法 |
| 5.2 学生基本信息表数据的获取 |
| 5.3 学生学习档案表数据的获取 |
| 5.4 学生认知水平表数据的获取 |
| 5.5 学生学习风格表数据的获取 |
| 5.6 动态修改学生模型 |
| 6 结语 |
（4）个性化计算机辅助教学系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的现状及其存在的问题 |
| 1.2.1 计算机辅助教学（CAI） |
| 1.2.3 个性化计算机辅助教学（ICAI） |
| 1.3 本文将要做的工作 |
| 1.3.1 建立领域知识库 |
| 1.3.2 建立教学规则库 |
| 1.3.3 建立认知型学生模型 |
| 1.3.4 设计实现个性化计算机辅助教学系统 |
| 1.4 本文组织 |
| 第二章 系统总体结构 |
| 2.1 系统模型的建立 |
| 2.1.1 CELTS 的相关定义 |
| 2.1.2 《数控加工编程及操作》的教学内容及要求 |
| 2.1.3 个性化计算机辅助教学系统模型 |
| 2.2 信息传递与系统的工作流程 |
| 2.2.1 信息的传递 |
| 2.2.2 系统流程 |
| 2.3 系统特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 领域知识库的构成与设计 |
| 3.1 知识综述 |
| 3.1.1 知识的定义 |
| 3.1.2 知识的层次 |
| 3.1.3 知识的类型 |
| 3.2 领域知识库的构建 |
| 3.2.1 知识点的划分 |
| 3.2.2 知识点之间的关系 |
| 3.2.3 知识点属性 |
| 3.2.4 知识单元的属性 |
| 3.2.5 领域知识库的结构模型 |
| 3.3 领域知识库的实现 |
| 3.3.1 知识点的结构化表示示例 |
| 3.3.2 DTD 文件的定义 |
| 3.4 测试题库的设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 教师模型的设计 |
| 4.1 教学策略概述 |
| 4.2 教学策略的制定 |
| 4.2.1 根据学生的类型对知识树进行遍历和裁剪，得到学生应学习的知识点 |
| 4.2.2 使用拓扑排序的方法得到最佳教学序列 |
| 4.3 教学规则库的设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 学生模型的建立 |
| 5.1 模糊关系与模糊矩阵 |
| 5.1.1 模糊关系 |
| 5.2 模糊综合评判原理 |
| 5.2.1 单级模糊综合评判 |
| 5.2.2 多级模糊综合评判 |
| 5.3 学生认知模型的建立 |
| 5.3.1 学生模型概述 |
| 5.3.2 认知学生模型的总体结构 |
| 5.3.3 学生模型库的设计 |
| 5.3.4 利用模糊评价法设计学习水平评价模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统实现与实验 |
| 6.1 系统的体系结构 |
| 6.2 开发环境和主要模块介绍 |
| 6.2.1 开发环境 |
| 6.2.2 系统主要模块介绍 |
| 6.3 实验 |
| 6.3.1 实验目的 |
| 6.3.2 实验对象 |
| 6.3.3 课程内容及实验时间 |
| 6.3.4 实验方法与结果 |
| 6.3.5 实验结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（5）智能计算机辅助教学（ICAI）在二级（VFP）教学中应用的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 计算机辅助教学 CAI |
| 1.2.1 计算机辅助教学 CAI |
| 1.2.2 CAI 存在的不足 |
| 1.3 智能计算机辅助教学 ICAI |
| 1.3.1 智能计算机辅助教学 ICAI |
| 1.3.2 ICAI 的发展 |
| 1.3.3 ICAI 的国内外研究现状 |
| 1.3.4 ICAI 系统的体系结构 |
| 1.4 论文研究的内容和意义 |
| 1.4.1 课题的研究背景 |
| 1.4.2 课题主要研究的内容 |
| 1.4.3 研究本课题的意义 |
| 第二章 ICAI 系统理论依据 |
| 2.1 ICAI 理论的发展 |
| 2.2 ICAI 系统的理论基础与相关理论依据 |
| 2.2.1 ICAI 的心理学基础：建构主义学习理论 |
| 2.2.2 ICAI 的教学论依据：个别化教学理论 |
| 2.2.3 ICAI 的“双主”教学模式设计的理论 |
| 2.2.4 人工智能相关理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 难点及解决方法 |
| 3.1 教学策略 |
| 3.1.1 教学序列的产生 |
| 3.1.2 教学法规则 |
| 3.2 推理机设计 |
| 3.2.1 自动推理方法 |
| 3.2.2 推理方法的选用 |
| 3.3 学生评价集生成算法 |
| 3.3.1 常见试题生成算法 |
| 3.3.2 遗传算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 VISUALFOXPRO 辅助教学系统设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 系统的功能需求 |
| 4.1.2 系统性能的需求 |
| 4.1.3 系统运行环境 |
| 4.2 系统总体结构图 |
| 4.2.1 系统总体结构功能描述 |
| 4.2.2 系统各功能模块描述 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 数据库设计准则 |
| 4.3.2 数据库逻辑结构设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 VISUALFOXPRO 辅助教学系统部分功能模块的实现 |
| 5.1 系统前台部分功能的实现 |
| 5.1.1 网站主页 |
| 5.1.2 用户登录界面 |
| 5.1.3 考生找回密码的实现过程 |
| 5.1.4 课堂学习的实现 |
| 5.1.5 在线考试的实现 |
| 5.2 系统后台教师管理部分功能的实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统的测试和分析 |
| 6.1 软件测试概述 |
| 6.1.1 设计软件测试的目的 |
| 6.1.2 软件测试的原则 |
| 6.1.3 软件测试的方法 |
| 6.2 系统测试 |
| 6.2.1 系统测试的环境 |
| 6.2.2 系统测试用例设计 |
| 6.3 测试结果分析和教学效果评价 |
| 第七章 结束语 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）神经网络专家系统在ICAI评价系统中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外的发展现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 本文的组织 |
| 第二章 ICAI |
| 2.1 ICAI简介 |
| 2.2 ICAI各模块介绍 |
| 第三章 神经网络 |
| 3.1 人工神经网络的基本原理 |
| 3.2 BP网络的学习规则与计算方法 |
| 3.3 隐层及其节点数的确定原则 |
| 3.4 部分文献提出的确定隐层节点数的计算公式 |
| 3.5 BP网络中其他参数的确定 |
| 第四章 专家系统 |
| 4.1 专家系统简介 |
| 4.2 产生式系统的组成 |
| 4.3 神经网络与专家系统 |
| 4.4 本系统中神经网络和专家系统的关系 |
| 第五章 学生认知能力评价系统的总体设计与实现 |
| 5.1 ICAI系统总体设计 |
| 5.2 ICAI系统工作流程 |
| 5.3 本ICAI中学生认知能力评价专家系统的评价思路 |
| 5.4 学生认知能力评价系统的设计 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果 |
（8）面向小学数学目标测评的ICAI系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 国内外研究概况 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.2.1 提高实时教学为反馈的教学实效性 |
| 1.2.2 平衡教学资源的问题 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 第2章 面向小学数学目标测评的ICAI系统需求分析 |
| 2.1 CAI的局限性 |
| 2.2 智能教学系统的结构 |
| 2.2.1 ICAI模块 |
| 2.2.2 ICAI结构原理 |
| 2.3 面向教学需求分析 |
| 2.4 系统的设计目标及软件支持 |
| 2.4.1 系统的设计目标 |
| 2.4.2 开发语言 |
| 2.4.3 数据库应用 |
| 第3章 ICAI模型的建立 |
| 3.1 小学数学教学分析 |
| 3.1.1 知识结构图 |
| 3.1.2 目标结构图 |
| 3.2 知识表示 |
| 3.2.1 知识元结构 |
| 3.2.2 学生属性确定 |
| 3.2.3 产生式表示 |
| 3.2.4 域值的给定 |
| 3.3 规则库 |
| 3.3.1 学习规则库 |
| 3.3.2 规则实现 |
| 3.3.3 系统的安全技术 |
| 3.3.4 教学评价 |
| 第4章 ICAI实现与控制 |
| 4.1 智能化教学过程的具体实现 |
| 4.2 目标测评与控制 |
| 4.2.1 测评 |
| 4.2.2 目标如何控制 |
| 4.3 交互行为及相关因素 |
| 4.3.1 交互定义 |
| 4.3.2 交互类型 |
| 4.3.3 交互设计 |
| 4.4 导航迷失的研究 |
| 第5章 系统开发 |
| 5.1 系统框架 |
| 5.2 系统功能开发 |
| 5.2.1 登陆页面 |
| 5.2.2 主页面 |
| 5.2.3 课件学习页面 |
| 5.2.4 课件设计 |
| 5.2.5 知识点学习页面 |
| 5.2.6 任务测试页面 |
| 5.2.7 智能学习页面 |
| 第6章 结论与研究进展 |
| 6.1 研究的结论 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（9）面向学习活动课程群ICAI系统的构建（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、基本概念和相关定义 |
| 1. 学习对象的概念 |
| 2. 学习设计规范的核心概念和基本原理 |
| 3. 课程群及其相关定义 |
| 三、课程群ICAI系统设计思想 |
| 四、课程群ICAI系统结构框架 |
| 1. 课程群知识库及其创建方法 |
| 2. 教学推理机原理 |
| 3. 知识库管理器 |
| 4. 视图管理 |
| 五、结束语 |
（10）ITS中基于知识点关系的领域知识库的建立（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 ITS中的知识库表示 |
| 1.1 知识点的划分 |
| 1.2 知识点之间关系的定义 |
| (1) 组织关系: |
| (2) 依赖关系: |
| (3) 并列关系: |
| (4) 选择关系: |
| (5) 扩展关系: |
| 1.3 知识点之间关系的性质 |
| 2 知识点之间的传递 |
| 3 结束语 |
四、ICAI中知识点关系的研究（论文参考文献）
- [1]基于ICAI的数控教学系统的研究与开发[D]. 刘琼. 天津大学, 2017(06)
- [2]基于知识树的知识点表现方式研究[J]. 鲍梦. 软件导刊, 2014(05)
- [3]双主型ICAI系统的学生模型设计[J]. 侯冬青. 吉林大学学报(信息科学版), 2013(06)
- [4]个性化计算机辅助教学系统的设计与实现[D]. 余轶. 电子科技大学, 2013(05)
- [5]智能计算机辅助教学（ICAI）在二级（VFP）教学中应用的研究[D]. 周潇潇. 西安电子科技大学, 2011(04)
- [6]神经网络专家系统在ICAI评价系统中的应用研究[D]. 李春梅. 南昌大学, 2010(02)
- [7]生物学ICAI中基于知识点的智能推荐机制[J]. 李长青. 福建广播电视大学学报, 2010(02)
- [8]面向小学数学目标测评的ICAI系统研究与实现[D]. 应武. 浙江工业大学, 2009(S1)
- [9]面向学习活动课程群ICAI系统的构建[J]. 马晓绛,刘昊,袁德明. 中国教育信息化, 2009(13)
- [10]ITS中基于知识点关系的领域知识库的建立[J]. 姜婷婷,吕汇新,王建华. 哈尔滨师范大学自然科学学报, 2009(01)