论文部分内容阅读
随着互联网的迅速普及和计算机技术的日益提高,在教育领域内人们对计算机需求的比重日益增大,以网络和多媒体技术为基础的网络教学正成为一种新型的教育方式。为更好的贴近师生教学的真实情境,具有智能化、个性化的智能教学系统是目前网络教学的研究重点之一。学生模型是智能教学系统中的核心组成部分,它能准确和实时反映学生的学习情况,使系统能够根据学生的需求和喜好调整学习内容和知识表示,为学生提供高度个性化和智能化的学习体验。本文旨在研究智能教学系统中学生模型的建模方法,主要研究内容包括:(1)分析智能教学系统中所记录的学生信息和学生行为信息,设计并实现学生学习兴趣子模型LIFSM、学生学习风格子模型LSFSM、学生认知能力子模型Co FSM和学生知识掌握子模型KMFSM;并提出一种包含LIFSM、LSFSM、Co FSM、KMFSM四个子模型的个性化认知学生模型PCo SM;以及讨论个性化认知学生模型PCo SM在智能教学系统中的应用。(2)一般的学习测试都是主观设置题干答案,然后进行建题答卷,都是基于特定题库的测试。然而英语学科的知识具有一定的特殊性,采用无题库自动建题可以有效提高效率,因为这类知识点具有简要、确定性强等特点,采用系统自动生成题目不仅具有一定的科学性而且高效省时,因而本文将设计与实现基于单元化知识域三重随机自动建题算法;同时结合特定专家题库的权威性,设计并实现融合专家题库和自建题库的测试算法,该算法既有权威性又有小范围的高效性。(3)设计并实现了基于Web的智能教学系统eng Tutor,该系统结合英语学科学习的特点,运用PCo SM对学生建模,模拟课堂教学的学习流程,拥有类型多样的学习资源。采用专家题库和自建题库对学生进行学习测试,给系统对学生的下一步学习提供依据。该智能教学系统通过半个月的实际应用,系统稳定,可有效提高教师对学生英语教育及学习的效率和效果,提高学生个性化和智能化的教育水平,具有一定的推广价值。