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基于超媒体的智能教学系统的研究与开发
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基于超媒体的智能教学系统的研究与开发
论文目录
 
摘要：第1-3 页
ABSTRACTS第3-8 页
引言： 智能教学系统综述第8-10 页
第一章 课题介绍第10-14 页
　　1．1 关于课题《远程多媒体CAI系统》的概述第10 页
　　1．2 本课题的目的和意义第10-11 页
　　1．3 目前相关领域的状况第11-14 页
　　　　1．3．1 目前超媒体的研究现状第11-12 页
　　　　1．3．2 智能教学系统的特征与问题第12-14 页
第二章 系统设计第14-20 页
　　2．1 系统设计思想第14-15 页
　　　　2．1．1 系统的特点分析第14 页
　　　　2．1．2 关于教学系统的设想第14-15 页
　　　　2．1．3 系统设计的出发点第15 页
　　2．2 系统的设计方法第15-16 页
　　2．3 系统的设计第16-20 页
　　　　2．3．1 系统的组成及功能设计第16-19 页
　　　　2．3．2 系统运行功能设计第19-20 页
第三章 系统教学内容分析第20-24 页
　　3．1 领域知识的特点第20 页
　　　　3．1．1 领域知识的定义第20 页
　　　　3．1．2 领域知识的特点第20 页
　　3．2 学生模型的心理特点第20-22 页
　　　　3．2．1 大学生的学习心理第20-22 页
　　　　3．2．2 建立学生模型机器心理指标第22 页
　　3．3 领域知识的组成分析第22-24 页
　　　　3．3．1 领域知识及教学特点分析第22 页
　　　　3．3．2 领域知识内容分析第22-24 页
第四章 各部分原理及理论第24-43 页
　　4．1 知识表示第25-27 页
　　　　4．1．1 语义网络的构成第25-26 页
　　　　4．1．2 节点第26-27 页
　　　　4．1．3 链第27 页
　　4．2 推理规则第27-29 页
　　　　4．2．1 评价规则第27-28 页
　　　　4．2．2 学法指导规则第28-29 页
　　　　4．2．3 教学方法调整规则第29 页
　　4．3 教育教学模型第29-31 页
　　　　4．3．1 学生模型第30-31 页
　　　　4．3．2 教师模型第31 页
　　4．4 推理机制第31-33 页
　　　　4．4．1 基于语义网络的推理第32 页
　　　　4．4．2 基于产生式规则的推理第32-33 页
　　4．5 系统的自学习机制第33-43 页
　　　　4．5．1 机器学习综述第33-34 页
　　　　4．5．2 基于信息论的示例学习第34-40 页
　　　　　　4．5．2．1 基本思想第34-35 页
　　　　　　4．5．2．2 关于信息论的基本运算第35-37 页
　　　　　　4．5．2．3 计算实例第37-40 页
　　　　　　4．5．2．4 自学习机制第40 页
　　　　4．5．3 示例学习算法第40-43 页
　　　　　　4．5．3．1 自学习规则第41 页
　　　　　　4．5．3．2 自学习决策树第41-42 页
　　　　　　4．5．3．3 自学习算法第42-43 页
第五章 开发系统的关键技术第43-57 页
　　5．1 数据库管理第43-52 页
　　　　5．1．1 数据库原理及组成第43-44 页
　　　　5．1．2 数据库管理算法研究第44-48 页
　　　　　　5．1．2．1 不合理的索引设计第44-45 页
　　　　　　5．1．2．2 不充分的连接条件第45-46 页
　　　　　　5．1．2．3 不可优化的where子句第46-48 页
　　　　5．1．3 基于数据库的服务器与客户端的交互技术第48-52 页
　　　　　　5．1．3．1 动态交互网页编程技术（一）——动态控件第48-49 页
　　　　　　5．1．3．2 动态交互网页编程技术（二）——动态数据分页显示第49-52 页
　　5．2 ASP技术第52-54 页
　　　　5．2．1 Session会话对象的使用第52-53 页
　　　　5．2．2 利用ASP实现网页的密码验证第53-54 页
　　　　5．2．3 空记录处理第54 页
　　　　5．2．4 教学内容的组织技术第54 页
　　5．3 题库第54-56 页
　　5．4 开发环境说明第56-57 页
　　　　5．4．1 硬件环境第56 页
　　　　5．4．2 软件环境第56-57 页
第六章 进一步的发展方向第57-61 页
　　6．1 系统综述第57 页
　　6．2 展望第57-61 页
　　　　6．2．1 使用XML标记语言第57-60 页
　　　　6．2．2 模型指标的细化第60 页
　　　　6．2．3 模板库的形成第60-61 页
结束语第61-62 页
参考文献第62-63 页

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