（管理科学与工程专业论文）开放性智能教学系统研究与实现.pdf

大连理工大学硕十学位论文 摘要 随着计算机技术的发展，出现了网上教学的方式，但是大部分仅仅是单纯的把网络 技术和教学资源简单的结合起来，通常所有参与学习的人都必须在同一个时间学习同样 的内容，进度和难度按照老师的意图变化，没有考虑学生的本身的条件和素质差异。 智能教学系统作为一种新的教育形式，它克服了传统教学方式的缺点，限制时间和 限制地点，同时也克服了以往网络教学的缺点，无法实现“因人施教”，但是现在的智 能教学系统普遍缺乏开放性。 本文从“建构主义”教学思想出发，对“开放性智能教学系统”进行了以下研究。 1 、对制约智能教学系统开放性因素进行了研究 对智能教学系统的开放性特点进行了分析，得到了决定开放性的两个关键因素：学 科知识的组织和评价方法。 2 、对智能教学系统的学科知识进行研究 利用教育学中“知识树”、“知识点”的思想，建立了教学知识点的结构模型和知 识点的多级递阶结构图，实现了基于该结构图的教学进度控制( 确定起始教学知识点： 确定目标知识点；教学过程中的两种控制策略) 。 3 、对开放性智能教学系统评价方法进行研究 通过引入国际教育理论界所公认的教学指标，把教学目标分成六个等级水平( 识记、 理解、应用、分析、综合、评价) ，并结合国内学者的评价指标，设计了一个两层模糊 综合评价方法对学生进行综合素质的阶段考评、对老师教学效果进行考评、对系统运行 效果进行考评。一方面很好的实现领域无关性，另一方面也恰当地应用了国际教育界公 认的教学指标，体现了科学性。 4 、从“建构主义”教育学思想入手，进行系统设计；并结合研究成果，利用s t r u t s 技术，开发了一个开放性智能教学系统平台。 关键词：智能教学系统；结构模型；模糊综合评价：s t r u t s 开放性智能教学系统研究与实现 t h er e s e a r c ha n di m p l e m e n t a t i o no fo p e n i n gi n t e l l i g e n t1 u t o r i n gs y s t e m a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fc o m p u t e rt e c h n o l o g y ，a p p e a r i n gt h ee d u c a t i o no nt h en e t ，b u t m o s to ft h e ms i m p l yc o m b i n et h en e t w o r kt e c h n 0 1 0 9 ya n dt h et e a c h i n gr e s o u r c e s u s u a l l y t h ep e o p l et l l a tp a r t i c i p a t ei nt h es t u d ys y s t e mh a v et os t u d ys i m i l a rc o n t e ti nt h ei d e n t i c a l t i m e ，s ot h es y s t e md o e s tc o n s j d e r e ds t u d e n t sd i f f e r e n c e t h e i n t e l l i g e n tt u t o r i n gs y s t e m ，a san e we d u c a t i o nf b m ，o v e r c o m e st h es h o r t c o m i n go f t r a d i t i o n a lt e a c h i n gw a y ，s u c ha sl i m i t i n gt h et i m ea l l dt h ep l a c e a tt h es 砌et i m ei ta l s o o v e r c o m e st h es h o r t c o m i n go ff o m e rn e t w o r kt e a c h i n gw h i c hi su n a b l et or e a l i z e “t h e d i f f e r e n t t e a c h i n gw a y sf o rd i f ：f e r e n tp e o p l e ”a n dc o n s t n l c t i v i s m ，b u tg c e r a l l yt h e s es y s t e m s a r es h o no f o p e n i n g t h i sp a p e fs t a n sa tc o n s t m c t i v i s m ，柚dd o e ss o m er e s e a r c ho no p c n i n gi n t e l l i g e n t t u t o r i n gs y s t e m ，a sf 0 1 1 0 w s ( 1 ) c a r r yo nr c s e a r c ho nt h ek e yf a c c o r so fo p e n i i l go ft h ei n t e l l i g e n tt l l t o r i i l gs y s t e m w ea n a l y s et l l ec h a r a c t e r so ft h eo p e n 吨i n t e l l i g e n tt u t o 血gs y s t e m ，a n dg e t t h et w o k e yf h c t o r so fo p e n i n g ：d o m a i nk n o w l e d g e a n de v a l u a t i o nm e t h o d s ( 2 ) c a r r yo nr e s e a r c ho n t 1 1 ed o m a i nk n o w l e d g eo ft h ei n t e l l e c t u a lt u t o r i n gs y s t e m w i t ht h ec o n c e p to f “k n o w l e d g e t r e e ”a n d ”k n o w l e d g ep o i n t ”i np e d a g o g y ，w es e tu p t e a c h i n gs t r u c t u r em o d e la i l ds t m c t l l r ec h a nf o rl ( t l o w l e d g ep o i n t ，r e a i i z i n gt h et e a c h i n g p r o c e s sc o n t r o lb a s e do nt h i ss t n l c t u r ec h a n ( c o n f j 衄i n gi j l i t i a lt e a c h i n gl ( 1 l o w l e d g ep o i n t ； d e s i 印i n gt w ol 【i n d so fw a y st oc o n t r o l t h et e a c h i n gc o l l r s e ) ( 3 ) c a r r yo nr e s e a r c ho nt h ee v a l u a t i o nm e t h o d si nt h ei n t e l l e c t u a l t u t o r i n gs y s t e m w eb r i n gi ni n t e m a t i o n a le d u c a t i o ni n d e x ，d i v i d i n gt h et e a c h j n gg o a li n t os i xl e v e l s ： k n o w j n g ，u n d e r s t a n d i n g ，a p p l y i n g ，a n a l y z i n g ，s y n t h e s i z i n g ，e v a l u a t i n 曲，a n dc o m b i n i n gt h e d o m e s t i cs c h o l a r se v a l u a t i o nj n d e xt od e s i g no n ef u z z yc o m p r e h e n s i v ee v a l u a t i o nm e t h o dt o c h e c ks t u d e n t s e f f e c t ，t e a c h e r st e a c h i n gr e s u l t ，a n dt h eo p e r a t i o nr e s u l to ft h es y s t e m o no n e h a n dw er e a l i z ef i e l di n d e p e n d e n c e ；o nt h eo t h e fh a n dw eb r i n gj nt h ei n t e m a t i o n a li n d e xo f e d u c a t j o na p p r o p r i a t e l y ( 4 ) b e g i n n i n gw i t hp e d a g o g yt h o u 曲to f ”( 、o n s t r i l c t i v i s m ”，w ed e s i g nt 1 1 es y s t e m ；w e c o m b i n et h er e s e a r c hr e s u l t s ，u t i l i z i l l gs t m t st e c h n 0 1 0 9 yt od e s i 印a n dd e v e l o pa no p e n i n g i n t e l l e c t u a l t u t o r i n gs y s t e mp l a t f o r h l k e yw o r d s ：i n t e g e tt u t o r i n gs y s t e m ； s t n l c t u r em o d e i ； f i l z 碍c o m p r e h e n s i v e e v a l u a t i o n ：s t n l t s 独创性说明 作者郑重声明：本硕士学位论文是我个入在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理 ： 大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 作者签名：二受圣型日期： 妒6 。6 、z 大连理工大学硕十研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用 规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。 作者签名 导师签名：墨隧竺 五月型日 盟 大连理：r 大学硕士学位论文 1 绪论 1 ，1 引言 随着计算机技术的发展，出现了网上教学的方式，例如，美国o l dd o m i n i o n 大学 的i r i ( 1 n s t n l c t i o nr e m o t ei n t e r a c t i v es v s t e m ) 系统和国内的3 l 所高校的网络学院、各中 小学网校，但是大部分仅仅是单纯的把网络技术和教学资源简单的结合起来，要求所有 参与学习的人都必须在同一个时间学习同样的内容，进度和难度按照老师的意图变化， 没有考虑学生的本身的条件和素质差异。 “智能教学系统( h l t e l l 培e n tt u t o r i n g s y s t e m ) ”又称为“智能计算机辅助教学”， 作为一种新的教育形式，它克服了传统教学方式的缺点，限制时间和限制地点，同时也 克服了以往网络教学的缺点，无法实现“因人施教”。 迄今为止，对智能教学系统没有一个统一的定义，比较一致的认识是：智能教学 系统，是一个涉及计算机科学、教育学、心理学、认知科学和行为科学的复杂系统，其 研究的最终目的是由计算机系统担负起教育、教学的相关责任，即赋予计算机系统以智 能，由计算机系统在一定程度上代替教师实现最佳教学。 传统智能教学系统智能功能包括： ( 1 ) 具备某一种学科知识。 ( 2 ) 能够分析学习者特征。 ( 3 ) 评价和记录学习者的学习情况。 ( 4 ) 诊断学习中的错误并进行补救教学。 要使系统实现上述所有的功能几乎是不可能的事，一般具有其中的部分功能，我们 就说是智能教学系统。 国外开始研究迄今逾3 0 年，最为活跃的是美国，此外，欧洲、日本、加拿大等国 家也纷纷投入入力、物力和财力从事这方面的研究。研究工作主要在大学和军方进行， 美国一些知名大学如s t a n f o r d 、m i t 、m e m p h j s 、c a l i f o m i a 、c a 丌l e g i e m e l l o n 、j o h n s h o p k i n s 等都在进行这方面的研究工作，开发出一些智能相对较高的应用智能教学系统软件。美 国国家科学基金会( n s f ) 资助上亿美元基金，以进行人类学习和创造的学习和智能系 统( k a m j n ga n di n t e l l 培e n c e ) 的研究。表1 1 是历史上一些典型的智能教学系统m 。 开放性智能教学系统研究与实现 表1 1 国外典型智能教学系统 t a b 1 ，lf 0 r e i g i ll y p i c a li n t c l l i g e n li u i o 血gs y s t e m 目前国夕 影口向比较大是智能教学系统是由教学研究集团( t h ct u t 确n 2r e s e a r c h g r o u p ) 开发的a u t o t u t o r ，整个开发团队有3 5 人，分别来自心理学、计算机科学、语言 学、物理学、工程学和教育学多个领域。目前a u t o t u t o r 针对特定领域开发出两个版本， 一个是教授计算机文化，另一个用于教授经典物理。a u t o t u t o r 系统在用户界面、教学内 容和教学过程等方面设计的都比较全面。 国内研究智能教学系统始于2 0 世纪9 0 年代初，起步较晚，几乎看不到成熟的、经 过严格测评的产品”1 。软件产品多是将课件中的静态图象变成了电子图书，将多媒体 计算机变成录象机或影碟机。最近几年来许多大学和研究机构，正在加大这方面的研究， 各种远程教育平台纷纷出现，并朝着智能化方向发展。国内一些典型的教学系统如表1 2 所示。 人连理一 人学硕士学位论文 表1 2 国内典型的教学系统表 t a b 1 2d o m e s i i ct y p i c a l l u l o r i n gs y s t e m 可以看出几乎所有的教学系统、智能教学系统的产品都是针对特定领域的教学研 究，系统迁移性不好。 1 2 问题提出 国内外的智能教学系统方面的产品多是采用领域限制( d o m a i n s p e d f i c ) 的研究开 发策略，对处理跨领域教学平台研究不多，也不深入，仍然没有成熟的产品。由于其采 用的知识库和评价策略的领域相关特性，在很大程度上限制了系统的开放性，很难实现 课程的迁移，成本较高。 在2 0 0 5 年1 0 月在首都师范大学举办的第1 2 届计算机辅助教育( c b e ) 学术年会 上，西南师范大学的张小真教授做了智能教学系统的专题报告，正式提出“即插即 用”的“开放性智能教学系统”的未来发展方向。 本文针对“智能教学系统”的“开放性”设计的相关问题进行研究，使智能教学 系统具有很好的领域无关性。 在系统工程学中，系统的丌放性原理指的是，系统具有不断与外界环境进行物质、 能量、信息交换的性质和功能。系统向环境丌放是系统得以向上发展的前提，也是系统 得以稳定存在的条件。 开放性智能教学系统研究与实现 现在的信息系统建设也越来越朝着开放性方向发展。作为信息系统一个重要发展方 向智能教学系统，今后也必然向开放性方向发展。 为了明确我们要研究的任务，我们在此对智能教学系统的开放性做出一个粗略的定 义： 智能教学系统的开放性是指能够利用统一的教学系统平台，通过直接替换教学资源 库，完成对不同学科的教学的特性，达到“即插即用”的目的。 我们认为智能教学系统具备开放性必须满足以下条件： ( 1 ) 满足多砷学科的教学要求，通过直接修改教学资源库就可以进行相关领域的 智能教学，系统迁移成本很低。 学科知识是进行智能教学的基本素材，也是智能教学系统存在的基础，如果能够找 到一种兼顾教学系统平台和学科资源库的设计方案，使教学资源可以完全或绝大部分脱 离教学系统平台，则可以完成对各种学科的“即插即用”式教学。 ( 2 ) 智能教学系统必须拥有适应多种学科的要求的、科学体现教育学思想的教学 控制方法，用于控制学习进度和学习策略。 建构主义教学思想要求以“学”为中心，让学生自己去建构自己的知识体系。系统 要帮助学生掌握学习进度和对学习策略进行及时的调整，达到“个性化”教学的目的， 所以必须存在一种控制方法，来控制学习进度和学习策略。 到目前为止，国外的智能教学系统的产品都是针对某一个特定领域的单一用途的， 没有能够跨越多个领域的、实现方便迁移的智能教学系统，其关键问题就是系统的不具 有开放性，没有统一的教学资源设计方案和统一的教学控制方法“o 。 为了更深层次的对智能教学系统的开放性进行研究，我们必须找到决定智能教学系 统开放性的关键因素。 为了更好的突出“开放性”的设计目的，提高系统“开放性”的程度，同时又不降 低系统的智能性，我们对这四个组成部分及其内部结构进行了深刻地分析，得到决定系 统“开放性”的2 个因素：l 、学科知识的组织；2 ：评价学习效果、教学质量的评价方 法。 1 、学科知识的组织 在开放性智能教学系统中，学科知识的组织的设计是决定系统开放性的关键因素， 只有挖掘学科的学科知识的共性，才可以建立脱离教学资源库的教学平台：同时学科知 识也是决定智能教学系统教学是否成功、教学质量好坏的因素。 2 、评价方法 大连理一 大学硕士学位论文 系统运行过程中，要对学生的学习效果、老师的教学效果、系统的运行效果进行跟 踪，并做出评价，系统依据此评价结果，做出相应的调整：调整学生的学习内容、学习 策略；调整老师的课件制作、知识传授。 一般地，针对不同学科的教学存在不同的评价方法，用于评价学生的学习效果、老 师的教学质量。但是如果要实现智能教学系统的开放性设计，必须要求我们采用一种有 广泛适应性的、科学的评价体系和评价方法。为了找到一种适应多种学科的评价策略， 我们必须从教育学入手，结合计算机网上教学，进行交叉研究。 1 3 研究意义 在理论研究方面，进行教育科学和计算机科学的交叉研究，将教育学思想体现到计 算机教学系统的研究中，使计算机更好地为教育服务。 在应用价值方面，通过对“开放性智能教学系统平台”的研究，为实现无领域限制 的多种学科的网上智能教学找到一条切实可行的道路。 1 4 相关理论与方法国内外研究现状 1 4 1 教育学中“建构主义”学习理论 随着认知科学的发展，从上世纪6 0 年代到本世纪初，教育的学习理论经历了三次 重大变革：行为主义学习理论( 6 0 年代初到7 0 年代末) 、认知主义学习理论( 7 0 年代 末到8 0 年代末) 、建构主义( 9 0 年代初至今) 三次大的演变0 1 。 行为主义理论把个体行为归纳为个体适应环境的反应系统即所谓“刺激一反应”系 统，认为学习的起因在于个体对外部刺激的反应，与内部心理过程无关，只要控制外部 刺激就能预测学习行为的学习效果。 认知主义学习理论的基本观点是：人的认识不是由外界刺激直接给予的，而是外界 刺激和认知主题内部心理过程内相互作用的结果。根据这种观点，学习过程被解释为每 个人根据自己的态度、需要和兴趣并利用过去的知识与经验对当前工作的外界刺激做出 主动的、有选择的信息加工过程。 建构主义是由瑞士学者皮亚杰( j p i a g e t ) 最早提出来的。建构主义学习理论对学习 的概念、方法以及由此产生的学习模式都提出了一些新见解，被认为是革新传统教学的 理论基础“。 ( 1 ) 建构主义的学习观认为： 开放性智能教学系统研究与实现 首先，学习不是一个由教师把知识简单地传递给学生的过程，而是一个由学生自己 建构知识的过程。在这一过程中，学生不是简单被动地接收信息内容，而是主动地建构 知识的意义，这种建构是无法由他人来代替的“。 其次，学习也不是被动接收信息刺激，而是主动地建构意义，是根据自己的经验背 景，对外部信息进行主动地选择、加工和处理，从而获得自己的意义。对于任何一个学 习者而言，外部信息本身没有什么意义，意义是学习者通过新旧知识经验间的反复的、 双向的相互作用过程而建构成的。因此，学习并不是像行为主义所描述的那样，只是一 种严格殴“牵q 激一反应”的过程。 第三，学习意义的获得是每个学习者以自己原有的知识经验为基础，对新信息重新 认识和编码，建构自己的理解。在这一过程中，学习者原有的知识经验因为新知识经验 的进入而发生调整、改变。 ( 2 ) 建构主义的学生观认为： 教学不是教师简单地告诉学生就可以奏效和完事。教学不能无视学习者的已有知识 经验，简单强硬地从外部对学习者实施知识的“灌输”，而应当把学习者原有的知识经 验作为新知识的生长点，引导学习者从原有的知识经验中，生长新的知识经验。教学不 是知识的传递，而是知识的处理和转换。教师不单是知识的呈现者，也不是知识权威的 象征，而应该重视学生自己对各种现象的理解，倾听他们当时的看法，思考他们这些想 法的由来，在此基础上，引导学生完善或调整自己的解释。 1 4 2 教育学中“知识材”的概念 教育学中经常应用“知识树”这一概念，关于是谁最先提出的，说法不一，一般认 为是在我国教育改革家魏书生首先提出并应用“知识树”这一概念的“。 在教育学中，课程的知识架构的样式如同一个树的剖面图。也正是因为如此人们把 一个学科的“知识体系”可以看作一个“知识树”，“知识树”是由一个个“知识点” 构成的，而知识点是一个局部的逻辑意义相对完整的某个领域中知识的集合。 所谓知识点就是教学活动过程中，传递教学信息的基本单元，包括理论、原理、概 念、定义、范例和结论等。如一门课程中的某一章、某一节中的定义、定理，都可以作 为一个知识点，一门课程的学习可以看成对一系列知识点的学习过程。知识点包括复合 知识点和元知识点。 元知识点：在结构上不可分割的知识点成为元知识点。 复合知识点：有一组元知识点聚合而成的知识点称为复合知识点。 人连理工大学硕士学位论文 知识点划分的基本原则：是保证知识内容的局部完整性，而知识点的大小可以根据 教学内容的需要来确定。章可划分为一个大的单元级的知识点，其中一节的内容又可细 化为较小的知识点，一节的定义，定理等还可以划分为更小的知识点。这就又涉及到粒 度的问题。对知识的表示并非越详细就越能增强系统能力，划分知识点的最终目的是将 他们组织成系统的、有效的知识模型进行教学，如果知识点划分的过细，之间的关系就 会很复杂，反而不利于教学策略的制定现。 所以“复合知识点”和“元知识点”的划分的依据是根据教学策略而定，必须由教 学专家根据学科的特点和实际教学过程的特点，来进行系统、科学的划分。 将知识架构看做一个“知识树”的优点：整个知识图看起来比较符合人们传统的思 维方式，因而觉得比较美观。缺点：如同大纲一样，很难使人对于整个的知识架构有一 个整体的全面的了解和认识。不同的知识点之间的前后上下联系，很难表现出来。 1 43 系统工程中的结构模型 系统工程中常用的、重要的一些模型有：结构模型、网络模型、状态空间模型等等。 其中，系统结构模型是一种描述系统各组成部分( 要素) 之间以及系统与环境之间 相互关系的模型，是概念模型到定量模型的中介，特别是对一些难以量化的系统常采用 这种模型加以描述。结构模型是定性表示构成要素以及它们之间存在着的本质上相互依 赖、相互限制和关联情况的模型。结构模型化即建立系统结构模型的过程。该过程注重 表现系统要素之间相互作用的性质，是系统认识、准确把握复杂问题，并对问题建立数 学模型、进行定量分析的基础。阶层性是大规模复杂系统的基本特性，在结构模型化过 程中，对递阶结构的研究是一项重要工作“。 系统结构模型常用于分析社会、经济、环境、管理等方面的系统结构问题，为制定 系统规划提供科学依据，如文献 2 1 采用系统结构模型，分析港口建设对社会、经济环 境的影响：文献 2 2 用系统结构模型方法，探讨决策支持系统中模型管理系统的开发途 径等等。但是，在实际应用中，从系统组成要素的判断、系统各要素间关系的确定、系 统直接关系矩阵的建立，以及系统间接关系矩阵的计算等方面，都还存在若干值得探讨 的问题“1 。 1 4 4 多指标综合评价方法 目前国内外提出的综合评价方法已有十种之多，总体上分为两大类：即主观赋权评 价法和客观赋权评价法。前者多是采用定性的方法，由专家根据经验进行主观判断而得 到权数，如层次分析法、模糊综合评价法等：后者根据指标之间的相关关系或各项指标 开放性智能教学系统研究与实现 的变异系数来确定权数，如灰色关联度法、t o p s i s 法、主成分分析法等。以下是对几种 常用综合评价方法的概述”： ( 1 ) 层次分析法：即n ea n a l y t i ch i e r a r c h yp r o c e s s ( a h p ) 是由著名运筹学家萨 迪于7 0 年代中期提出来的种定性、定量相结合的、系统的、层次化的分析方法。基 本原理：它是把一个复杂问题中的各个指标通过划分相互之间的关系使其分解为若干个 有序层次。每一层次中的元素具有大致相等的地位，并且每一层与上一层次和下一层次 有着一定的联系，层次之间按隶属关系建立起一个有序的递阶模型。层次结构模型一般 包括目标层、准则层和方案层等几个基本层次。在递阶层次模型中，按照对一定客观事 实的判断，对每层的重要性以定量的形式加以反映，即通过两两比较判断的方式确定每 个层次中元素的相对重要性，并用定量的方法表示，进而建立判断矩阵。然后利用数学 方法计算每个层次的判断矩阵中个指标的相对重要权数。最后通过在递阶层次结构内各 层次相对重要性权数的组合，得到全部指标相对于目标的重要程度。 ( 2 ) 模糊综合评判法：1 9 6 5 年，美国加利福尼亚大的控制论专家查德根据科学技 术发展的客观需要，经过多年的潜心研究，发表了一篇题为模糊集合的重要论文， 第一次成功运用精确的数学方法描述了模糊概念，在精确的经典数学与充满了模糊性的 现实世界之间架起了一座桥梁，从而宣告了模糊数学的诞生。从此，模糊现象进入了人 类科学研究领域。模糊综合评判，即f u z z yc o m p r e h e n s i v ee v a l u a t i o n ( f c e ) 就是以模 糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清，不易定量的因素定量化， 进行综合评价的一种方法。“”“2 ”。它是模糊数学在自然科学领域和社会科学领域中应 用的一个重要方面。基本原理：它首先确定被评判对象的因素( 指标) 集u = ( x 1 ，x 2 x ) 和评价集v = ( v l ，v 2 ，v 。) 。其中x 。为各单项指标，v ，为对x 的评价等级层次，般可以分为5 个等级：v = f 优秀、良、中、较差、差) 。再分别确定 各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊综合评判矩阵。最后把模糊评判矩阵与 因素的权重集进行模糊运算并进行归一化，得到模糊评价综合结果”7 。 ( 3 ) t o p s i s ( 即t e c h i l i q u ef o r0 r d e rp r e f c r c eb ys i m j l a r “yt o1 d e a ls o l u t i o n 的缩 写) 是由 1 w a n g 和y o o n 于1 9 8 1 年首次提出的，后来l 撕e ta 1 于1 9 9 4 年将t o p s i s 的 观念转为应用于规划面之多目标决策问题上。t o p s i s 评价法是有限方案多目标决策分析 中常用的一种科学方法。t o p s l s 基本原理：在基于归化后的原始矩阵中找到有限方 案中的最优化方案和最劣方案( 分别最优向量和最劣向量表示) ，然后分别计算出评价 对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得该评价对象与最优方案的接近程度，以此作 为评价优劣的依据。其基本模型为：c 。= d ，。( d 。+ + d ，一) 。其中：d ，一为评价方案到最劣方案 大连理工人学硕士学位论文 间的距离。d ，+ 为评价方案到最优方案间的距离。c ，为样本点到最优样本点的相对接近度。 c 越靠近1 ，评价方案越接近于最优方案。 ( 4 ) 灰色关联度分析法：j 9 8 2 年，华中理工大学邓聚龙教授首先提出了灰色系统 的概念，并建立了灰色系统理论。之后，灰色系统理论得到了较为深入的研究，并在许 多方面获得了应用。灰色关联度分析( g r e yr e l a t i o n a l a m a l y s i s ，g r a ) 便是灰色系统理 论应用的重要方面之一。它是针对少数数据且不明确的情况下，利用既有数据所潜在信 息来白化处理，并进行预测或决策的方法。基本原理：灰色关联度分析法认为若干个统 计数列所构成的各条曲线集合形状越接近，即各条曲线越平行，则它们的变化趋势越接 近，其关联度越大。因此，可利用各方案与最优方案之间关联度的大小对评价对象进行 比较、排序。该方法首先是求各个方案与最佳指标组成的理想方案的关联系数矩阵，右 关联系数矩阵得到关联度，再按关联度的大小进行排序、分析，得出结论。 ( 5 ) 主成分分析法：即p r i n c j p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s ( p c a ) 有由卡尔和皮尔逊最 早在1 9 0 1 年提出，只不过当时是应用于非随机变量。1 9 3 3 年霍蒂林将这个概念推广到 随机向量。该方法是利用降维的思想，把多指标转化为几个综合指标的多元统计分析方 法。基本原理：主成分分析是一种数学变化的方法，它把给定的一组相关变量通过线形 变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。在数学变 换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差，称为第一主成分，第二变量 的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分。依次类推，k 个变量就有k 个 主成分。通过主成分分析方法，可以根据专业知识和指标所反映的独特含义对提取的主 成分因子给予新的命名，从而得到合理的解释性变量。各主因子的线形转换模型为： f 。= u 。i x ( i = 1 ，2 ，m ) 其中x = ( x ，x z ，x m ) 即m 个相关变量。u i 是协方差阵的第i 大特征值对应的标准化特征向量。在进行综合评价值时，首先以累计贡献率 = 8 5 为界 限，据此定出主因子个数。再根据公式z = 了积i f f 作出最后的评价。其中c r i 为指 _ 标的权重，即根据主成分的方差贡献率来确定。 综上所述：可以用作综合评价的数学方法很多，但是每种方法考虑问题的侧重点不 尽相同。鉴于所选择的方法不同，有可能导致评价结果的不同，因而在进行多目标综合 评价时，应具体问题具体分析，根据被评价对象本身的特性，在遵循客观性、可操作性 和有效性原则的基础选择合适的评价方法。 1 5 本文的研究思路和研究内容 论文共分为六章： 开放性智能教学系统研究与实现 第一章绪论：主要介绍智能教学系统的国内外现状，提出研究问题，分析得到决 定开放性的两个关键因素( 学科知识的组织和评价方法) ，介绍相关理论和论文的研究 思路。 第二章基于元知识点和复合知识点对学科知识进行分析，指出学科知识包含三种 关系：即“层次关系”、“一般前后序关系”、“其他前后序关系”；建立了教学知识 点的结构模型和元知识点的多级递阶结构图，实现了基于该结构图的教学进度控制( 确 定起始教学知识点；确定目标教学知识点；教学过程中的两种推理) ，实现了个性化的 教学进度。 第三章对评价方法进行研究。结合教育学“认知水平”评价标准，利用模糊综合 评价方法进行研究，建立评价体系。实现了基于认知水平和产生式规则的个性化教学策 略的控制。 第四章系统设计与实现：利用s t r u t s 技术设计一个开放性智能教学系统，体现研 究成果。 第五章总结。 论文研究思路如图1 1 所示。 大连理上人学硕士学位论文 p m l 激胎彻刁 r、 j 提出问题i lj 分析问题 解决问题 j ， f 进行系统实 l 践 j t f 得到结论 l 图1 1 研究思路 f 远1 1r e s e a r c hm e c h o d 开放性智能教学系统研究与实现 2 开放性智能教学系统中学科知识结构模型构建 智能教学系统中，教学资源库存放有关教学的专业知识，包括课件资料和试题资料， 有文字的、图形的、视频的、音频的等等形式，是智能教学系统的一个重要组成部分。 如果没有丰富、正确的学科知识，就不可能完成学科教学；如果没有正确、丰富而又结 构合理的教学资源库，就无法实现智能教学系统的运行，它是实现有效教学的基础，所 以实现“开放性智能教学系统”的设计，必须从教学资源库设计入手。 开放性智能教学系统的教学资源库设计不应该局限于某一个领域的教学，而是应该 挖掘所有学科教学的共性。 2 1 知识点关系研究 “建构主义”的思想是要求学生自己去主动建构自己的知识体系，强调以学生为 中心，要求学生由外部刺激的被动接受者和知识的灌输对象转变为信息加工的主体、知 识体系的主动建构者。 于是我们将教育学中关于“知识体系”的思想引入智能教学系统的研究中来，在教 育学中，一个学科的“知识架构”可以看作一个“知识树”，“知识树”是由一个个“知 识点”构成的，而知识点是一个局部的逻辑意义相对完整的某个领域中知识的集合“。 知识点包括复合知识点和元知识点。 通过分析一门课程( 或教学单元) 教材的组织形式和编写顺序，已经包括的教学内 容，可以发现相关知识点之间主要存在三种关系： ( 1 ) 层次关系：也就是按照层次关系把教学内容组织起来，上层知识是对下层知 识的概括和延伸，下层知识是对下层知识的细化和详述，最为常用的层次划分方式是按 照章、节、小节逐步划分，知识内容所覆盖的范围逐渐缩小，但细化程度不断加深，这 样可使教学目标比较明确，便于确定教学任务。 ( 2 ) 一般前后序关系：在进行学习目标知识之前，学习者需要具备些相关的基 础知识，则这些知识就是前提知识，目标知识就是后序知识。体现在教材中，也就是前 后章节的形式，再细分，就是同一复合知识点内部元知识点的前后序关系和相邻复合知 识点下的元知识点的前后序关系。 ( 3 ) 其他前后序关系：除了( 2 ) 中介绍的“一般前后序关系”外，还有很多跨章 节的前后序元知识点。体现在教材中，前提知识往往位于目标知识的后续章节内，是一 种不规则的前后序关系。 人连理j ：大学硕士学位论文 复合知识点由于不是学习者学习的目标，但是又是连接复合知识点、元知识点的不 可缺少的部分，所以在知识树中，主要起到知识点的组织作用，更准确地说，复合知识 点主要是负责知识点之间的“层次关系”。( 如图2 1 所示) 元知识点是学习者学习的目标，包括很多学习的指标、课件、试题信息，同时元知 识点也在构成元知识点之间的“前后序关系”不可缺少的因素。 ( 如图2 2 所示) j 。 一 复合知识点j 一一 。_ i 一 j 一一，l 鬯丛璺j = 型匕型i 竺、j 芑型1 ，ji-工j j ：一l t iz - w i n “ix - - i t n i i n * t ) ：? 一n i t * - a i “) 图2 1 知识点的“层次关系” f 元知识点? ，、 7 、 元知识点k 。 一、 7 。 一 元知识点j ，j 丘知识点j 一一，j 元知识点。，f 元知识点j- i 元知识点： 一 ， 元知识点7 图2 2 知识点的“前后序关系” f i g 2 ，2s e q u e n c er e l a t i o nb e l w e e nl 【1 1 0 w l e d g ep o i n t s 开放性智能教学系统研究与实现 2 2 教学知识点的结构模型 通过上面我们对教学资源库中的2 个概念( 复合知识点、元知识点) 的研究，我们 发现它们2 个实体以及它们之间的3 种关系组成的网络就是一个有向图，它是有向图模 型在教学系统中的应用。( 如图2 3 所示) 一 一， 馒篙识j 上下一复篙识 一 点1 j 上下- 1 。是；掣“ ， 虾一，上 一 一一i 复篙识j 一上、 前后一一元知识点5 7 前后 7 一t 、 f 元知识点4 0 一7 元知识点6 j 一前后、 j 一，。巍唔i 一一、 j 一j ? ? ，l 、 ，一、 上下r 二二1 元知识点3 l 元知识点7 j ( 篓j ， 来表示x 是y 的直接前序关系如果某门课程中存在7 个元知识点， 且存在( s 1 ，s 3 、 、 、 、 、( s 3 ，s 2 、 、 、 。则我们可以建立如下的邻接矩阵a 。 墨 岛 墨 且= 墨 奠 昌 s 马 00 00 01 01 00 00 00 ( 2 ) 利用此邻接矩阵我们可以建立a 的可达矩阵，具体过程如下 o + d = o + d 2 = 1011100 0100011 011o 000 01010o0 0o o o110 00o0011 000 0 00 1 1111110 0100011 0110011 010 10 11 0000111 000 0 011 000 000 1 最0 1 0 0 1 0 0 墨1 0 0 o o o 0 墨1 0 0 0 0 0 o s 1 0 0 0 0 0 0 开放性智能教学系统研究与实现 + 玎= + 矿= 1 1 1 1 111 0100011 o1】o g11 0101011 000 0 111 o000011 o 0 o o 0 o1 1111111 01000 1 1 011o 011 0101011 0000111 0o o o011 0000o01 = 0 + 盯 则可达矩阵b = ( a + i ) 3 。 b 表示s 1 ，s 2 ，s 3 ，s 4 ，s 5 ，s 6 ，s 7 之间的直接和间接的前后序关系。如果我们 用 x ，y 来表示这种直接和间接的前后序关系，则存在【s 1 ，s 1 】、【s 1 ，s 2 】、【s 1 ，s 3 】、 【s 1 ，s 4 】、 s 1 ，s 5 】、【s 1 ，s 6 】、【s 1 ，s 7 】、【s 2 ，s 2 】、【s 2 ，s 6 】、 s 2 ，s 7 】、【s 3 ，s 2 1 、 f s 3 ，s 3 】、【s 3 ，s 6 】、i s 3 ，s 7 】、【s 4 ，s 2 】、【s 4 ，s 4 】、【s 4 ，s 6 】、【s 4 ，s 7 】、【s 5 ，s 5 】、 【s 5 ，s 6 】、 s 5 ，s 7 】、【s 7 ，s 7 】。 ( 3 ) 建立“学生的可达矩阵” 可达矩阵b 表示的是对整个课程的所有知识点的直接和间接关系，但是对于每个参 与学习的人来说，并不是所有的元知识点都要学习，部分已经学习过的元知识点不需要 放进矩阵b 中了。 如果有某个学生，他已经学习并通过了元知识点s 3 的学习，则该学生的可达矩阵 可以表示为c 。 人连理上人学硕士学位论文 c 11111 1 010 01 l o1 0 0 o 0 0 o 01 】 11 1 011 o 0l ，即我们除去矩阵b 中的所有以s 3 所在的行，和s 3 所在 的列。 ( 4 ) 对“学生可达矩阵”进行层级分解 可达集合r ( s i ) ：可达矩阵中要素s i 对应的行中，包含有1 的矩阵元素 所对应的列要素的集合。代表元知识点s i 的所有后序元知识点。 先行集合o ( s i ) ：可达矩阵中要素s 1 对应的列中，包含有1 的矩阵元素所 对应的行要素的集合。代表s i 的所有前序知识点。 层级分解的方法是根据r ( s i ) no ( s i ) = r ( s i ) 条件来进行层级的抽取。 观察矩阵c ，我们可以知道对于i _ 7 满足条件，这表示s 7 为该系统的最顶层，也 就是该课程的最终学习目标。 然后我们将i _ 7 所在的行和列都删除，则得到矩阵d 。 11111 o1oo1 01101 0 o ol1 00 001 继续使用层级分解的方法，我们知道i = 6 满足条件，则s 6 作为第二层，以此类推。 ( 5 ) 建立元知识点的多级递阶结构图( 如图2 5 所示) 。 通过不断地进行层级分解，我们可以建立元知识点的多级递阶结构图，使我们明确 所有知识点之问的相互关系。 开放性智能教学系统研究与实现 图2 5 元知识点的多级递阶结构图 f i g 2 ，5h i e r a r c h i c a l 啪c l u r eg r a p ho f ”a nh o w l e d g ep o i l 】t 2 3 基于教学知识点多级递阶结构图的教学进度控制