（计算机应用技术专业论文）基于知识库的学习平台研究.pdf

江苏大学硕士研究生毕业论文 摘要 随着计算机技术的快速发展和i n t e r n e t 普及应用，极大地改变了人们的学 习方式，同时也促进教育越来越走向网络化和智能化。为学习者构建开放式的、 资源共享的、无时空限制的智能化的学习环境已成为国际教育的主流发展方向。 智能化教育作为一种新型的教学模式，对满足我国个性化、社会化教育需求，乃 至加速教育事业的发展都具有特殊意义。 目前的基于网络的智能教学系统普遍交互性不强、缺乏智能性、无法准确对 学生学习状况做出合理评价，难以对学生学习过程进行有效的智能导航，造成学 生学习的盲目性，无法根据学生认知特征实现因人而异的个性化的学习。 针对以上问题，本文进行了基于知识库的学习平台研究。在详细讨论了知识 的表示方法、知识的组织形式的基础上，通过对学生认知水平和学习能力的评估， 提出了一种通过知识推理来实现智能导航的知识学习算法，并结合评估得到的学 生个性化特征，向学生推送相应知识内容，从而实现因人而异的个性化学习。 本文的主要研究内容如下： ( 1 ) 深入研究知识建模的基础上，提出了本文的知识表示方法和学习资源 一知识点一知识树的层次模型知识组织形式。 ( 2 ) 在设计抽象表现学生的学习行为的学生模型过程中，研究了一种对学 生在某知识点上认知水平和学习能力的准确评价方法。 ( 3 ) 在知识组织的基础上，设计了一个根据学生认知水平及学习能力选择 学习内容、形成具体学习路径的智能导航算法。 ( 4 ) 设计了一种根据学生个性化特征及知识推理结果，向学生推送其相应 学习知识内容的方法。 ( 5 ) 详细进行了知识库的设计，并介绍了一种知识库中冗余规则的消除方 法。 ( 6 ) 在智能学习的关键部分采用u m l 进行建模，并通过一个具体的应用实 例，来说明学生学习路径的选择，从而验证了智能导航算法的合理性和可行性。 关键字：知识表示，智能导航，评估，知识推送 江苏大学硕士研究生毕业论文 a b s t r a c t 、矾t ht h ec o m p u t e rt e c h n o l o g yd e v e l o p i n gr a p i d l ya n di n t e r a c ti sa p p l i e dw i d e l y , i th a sc h a n g e dp e o p l e ss t u d yw a ye n o r m o u s l ya n dp r o m o t e st h ee d u c a t i o nt ot e n d t o w a r d sn e t w o r ka n di n t e l l e c t u a l i z a t i o ng r a d u a l l y i th a sb e c o m et h em a i n s t r e a m d e v e l o p m e n t d i r e c t i o no ft h ei n t e r n a t i o n a le d u c a t i o nt oc o n s t r u c ta n o p e n , r e s o u r c e s s h a r i n g ，n o n s p a c ea n dt i m el i m i t i n gi n t e l l i g e n tl e a r n i n ge n v i r o n m e n tf o r l e a r n e r s a san e w s t y l e t e a c h i n gm o d e ，i n t e l l e c t u a l i z e de d u c a t i o nh a ss p e c i a l s i g n i f i c a n c et os a t i s f yi n d i v i d u a la n ds o c i a le d u c a t i o n a lr e q u i r e m e n t , e s p e c i a l l y a c c e l e r a t i n gt h ed e v e l o p m e n t o fd o m e s t i ce d u c a t i o np r o j e c t n o wi n t e l l i g e n tt u t o r i n gs y s t e mb a s e do nn e t w o r kc a nn o te s t i m a t ea c c u r a t e l y s t u d ys t a t u so fs t u d e n t sa n dc a nn o td oa ni n t e l l i g e n tn a v i g a t i o ne f f e c t i v e l yf o rs t u d y p r o c e s so fs t u d e n t sb e c a u s ei t l a c k sa l t e r n a t i o na n di n t e l l i g e n c e s oi tr e s u l t si n b l i n d n e s so fs t u d y , c a nn o tc o m et r u ei n d i v i d u a l s t u d ya c c o r d i n gt oc o g n i t i v e c h a r a c t e r i s t i co fs t u d e n t s b a s e do na b o v e p r o b l e m s ，t h i sd i s s e r t a t i o nr e s e a r c h e sas t u d yp l a t f o r mb a s e do n k n o w l e d g eb a s e b a s e do nd i s c u s s i n gt h em e a n so fk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o na n d k n o w l e d g eo r g a n i z a t i o ni nd e t a i l ，t h i sd i s s e r t a t i o nt a k e sa na r i t h m e t i co fk n o w l e d g e s t u d y i n gt oa c h i e v ei n t e l l i g e n tn a v i g a t i o ni ns t u d yp r o c e s sa c c o r d i n gt ot h ee s t i m a t eo f c o g n i t i v el e v e la n ds t u d ya b i l i t yo fs t u d e n t s c o m b i n i n gw i t i li n d i v i d u a lc h a r a c t e r i s t i c o fs t u d e n t sf r o me v a l u a t i o n ，w ec a l lp u s hh o m o l o g o u sk n o w l e d g ec o n t e n tt os t u d e n t s f u r t h e r m o r e ，w ec a na c h i e v ei n d i v i d u a l s t u d ya c c o r d i n gt o d i f f e r e n ts t u d e n t c h a r a c t e r i s t i c t h em a i nw o r ko ft h i sd i s s e r t a t i o ni sd e s c r i b e da sb e l o w ： ( 1 ) b a s e do nt h er e s e a r c ho fk n o w l e d g em o d e l i n g ，t h i sd i s s e r t a t i o nt a k e st h e m e a n so fk n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o na n dh i b e r a r c h yo fk n o w l e d g eo r g a n i z a t i o nl i k e s t u d yr e s o u r c e k n o w l e d g ep o i n t k n o w l e d g et r e e ( 2 ) i nt h ep r o c e s so fd e s i g n i n gs t u d e n tm o d e lw h i c hb e h a v e ss t u d yb e h a v i o ro f s t u d e n t , t h i sd i s s e r t a t i o ne d u c e sa l le x a c te s t i m a t ew a yf o rt h ec o g n i t i v el e v e la n d s t u d ya b i l i t yo fs t u d e n ta b o u ts o m ek n o w l e d g ep o i n t ( 3 ) b a s e do nt h ek n o w l e d g eo r g a n i z a t i o n ，t h i sd i s s e r t a t i o nd e s i g n sa na r i t h m e t i co f i n t e l l i g e n tn a v i g a t i o nt o s e l e c t s t u d yc o n t e n ta n df o r mam a t e r i a ll e a r n i n gp a t h a c c o r d i n gt ot h ec o g n i t i v el e v e la n ds t u d ya b i l i t y ( 4 ) p r e s e n t i n gt h em e a n so fp u s h i n gh o m o l o g o u sk n o w l e d g ec o n t e n tt os t u d e n t s i i 江苏大学硕士研究生毕业论文 a c c o r d i n gt o i n d i v i d u a lc h a r a c t e r i s t i co fs t u d e n t sa n dt h er e s u l t so fk n o w l e d g e r e a s o n i n g ( 5 ) d e s i g n i n gt h ek n o w l e d g eb a s ei nd e t a i la n di n t r o d u c i n gam e a n so fe l i m i n a t i n g r e d u n d a n tr u l e si nk n o w l e d g eb a s e ( 6 ) a d o p t i n gu m l t oc o n s t r u c tm o d e li nt h ek e yp r o c e s sa n di l l u m i n a t i n gt h e s e l e c t i o no fl e a r n i n gp a t ha c c o r d i n gt oam a t e r i a la p p l i c a t i o ne x a m p l e f u r t h e r m o r e ， w ec a nv a l i d a t et h ea r i t h m e t i co fi n t e l l i g e n tn a v i g a t i o ni se 髓c t u a la n dr e a s o n a b l eo r n o t k e y w o r d s ：k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n , i n t e l l i g e n tn a v i g a t i o n , e v a l u a t i o n ，k n o w l e d g ep u s h i i i 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文 的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的 复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大 学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据 库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和 汇编本学位论文。 保密口，在年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密百。 学位论文作者签名：狠珲绛指导教师签名：物铹舴 力啪? 年肛月侈日 力卵孚年，2 ，月日 独创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指 导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用 的内容以外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或 撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的 法律结果由本人承担。 绥 侈下 ，日 黏 形 ： 月 名 y 奎 ， 者 年 阼多飞 文 跏 故 一 位 期 学 日 江苏大学硕士研究生毕业论文 1 1 课题的研究背景 第一章绪论 自计算机出现以来，计算机专家和教育专家们就在研究如何将计算机应用于 教育中。在努力提高教学质量的背景下，计算机辅助教育( c o m p u t i n ga s s i s t e d i n s t r u c t i o n ) 应运而生。c a i 一直是计算机应用的一个重要领域，它的发展经 历了好几个阶段，从电子课件到多媒体技术。后来，人工智能技术的发展应用， 在教育中就诞生了智能教学系统( i n t e l l i g e n tt u t o r i n gs y s t e m ) ，智能教学系 统又称“智能计算机辅助教学 ，作为一种新的教学形式，它克服了传统教学限 制时间限制地点的缺点。2 0 世纪9 0 年代以来，随着i n t e r n e t 的迅速普及，基 于网络的智能教学系统如雨后春笋般出现，它的出现迅速给了学习者一个交流的 广阔平台，帮助学习者收集到更多的学习材料，并找到更多的虚拟学伴和指导老 师，极大地增加了教学内容和学习过程的趣味性，大大改善了学习效果。这种新 的学习环境突破了时间与空间的限制，学习者可以有更大的灵活性。基于网络的 智能教学己成为计算机辅助教育发展的大趋势。基于网络的智能教学所具有的不 同于传统教育的自身特点，给我们提出了很多新的要求。它的教学模式、教学过 程、教学方法与传统教育相比都发生了很大变革。 尽管与传统的教学模式相比较，基于网络的智能教学虽然有许多突出的优 点，同时也存在着一些缺陷： ( 1 ) 系统的动态交互功能不强。教学素材多是书本材料的电子化堆砌，缺少 必要的交互，学生不能实际地参与到系统中进行创造性地主动学习，无法充分调 动学生的学习积极性。 ( 2 ) 系统的智能性较低。系统难以准确地获取学生学习能力、认知水平、学 习状态等个性化特征，故不能根据学生不同的认知水平，提供合适的智能导航和 学习指导，采取与之相适应的教学策略，从而实现个性化的“因材施教”。 ( 3 ) 系统的测试和评价功能不强。现有的教学系统大多通过一些固定的内容 和习题来测试学生，无法根据学生的要求和学习情况变换题目，因而不能准确地 反映学生的学习情况；对学生认知水平的评价只停留在测试题目的正确率上，无 法根据学习要求各方面因素来综合评价，而且评价不够准确。 ( 4 ) 系统缺乏有效的智能导航。学生在学习过程中，在知识网络中随意性和 盲目性较大，漫无目的的漫游，容易造成迷航，无法快速准确地找到学习内容的 准确位置，这既浪费了时间又难以达到学习的目的。 ( 5 ) 缺乏适当的智能化的人机接口，影响整个系统的智能化程度。 江苏大学硕士研究生毕业论文 1 2 国内外相关领域研究状况 1 2 1 国内外研究工作总结 智能教学系统的研究始于上世纪7 0 年代初期，从提出至今已经经过几个发 展阶段，从7 0 年代到8 2 年，在理论研究模型设计和系统开发等方面都奠定了一 定基础。8 2 年到8 7 年，进一步证实了有关理论，系统在图形功能和人机交互 方面有较大改进。8 8 年以后，尤其是进入9 0 年代以来，多媒体i t s 发展很快， 同时协同式教学、认知学生模型的研究也取得了较大进展，多媒体技术和计算机 网络技术在i t s 中也得到了广泛的应用。 i t s 的研究几乎涉及人工智能技术的所有问题，故需要从多方面进行研究， 以不断促进i t s 智能的提高。国际上，通过i t s 中学生建模、智能人机接口、系 统结构等方面的集成化运用，来促进i t s 研究的发展。故建模技术、智能接口、 智能代理、推理技术、多媒体技术和网络通信等技术在i t s 中的运用己成为重要 研究领域。此外，认知理论的发展、关于学习过程的研究成果对i t s 的发展也有 较大贡献。i t s 中要进行因材施教的个别化教学，就不能不深入研究学习机制和 认知特性、学生心理等一系列内容。近几年来，英特网的飞速发展，给i t s 的发 展带来了新的生机。i n t e r n e t 中的网上教学、资源共享、实时交互、超媒体等技 术将给i t s 及传统教育带来新的变革。 1 2 2 国外研究现状 对i t s 的研究最为活跃的是美国。研究工作主要集中在大学和军方，美国一 些知名的大学如s t a n f o r d 、m i t 、m e m p h i s 、c a r n e g i em e l l o n 、j o h n sh o p k i n s 、 c a l i f o r n i a 等都在进行这方面的研究工作，开发出了一些智能相对较高的应用 i t s 软件。美国国家科学基金会( n s f ) 资助巨额基金，以进行智能系统的研究。其 中m e m p h i s 大学开发研究了一个t u t o r 系统，通过人工智能、认知科学和复杂系 统的研究，能够进行不同学科的教学，并能够对学生的问题做出适当反应。t u t o r 不通过多项选择就能够根据对问题的键入和口头反应进行决策，并对可能产生的 语法或语义错误进行解释等。 近年来，随着网络技术和人工智能技术的发展，i t s 也从单机形式发展到基 于网络的系统，从而实现了学生的协同学习，可多用户并发访问，提高了资源的 利用率，系统的智能程度也得到提高。随着新技术的发展，基于m a s 和基于w e b 的典型i t s 系统不断涌现，其发展情况如表1 - l 和表1 2 所示。 1 2 3 国内研究现状 国内i t s 的研究起步较晚，少量的研究工作主要集中在少数大学和研究机构 2 江苏大学硕士研究生毕业论文 断续进行，且多为研究和演示用的“玩具系统 ，经过严格评测的系统很少。主要 表i 1 近年来基于m a s 的典型i t s 系统 系统名称主要开发者开发时间系统特点 i a t c l m a h m o u d ， 1 9 9 9 年 该系统引入了教师助手a g e n t 和学生助于 m e i k h o u l ya g e n t ，两a g e n t 可相互交流，从而记录等 生教学过程中的交流记录 r i c a j o s el u i s ， 1 9 9 9 年 每个用户可以拥有自己的a g e n t ，该a g e n 。 a g u i r r e负责诊断分析用户特征，选择并记录与片 户有关的知识 j a c kc m b r u f f2 0 0 0 年该系统通过j a v a 实现a g e n t 环境，由各1 a g e n t s 监控学生和系统间的通信和交互， 动态维护学生模型 i v t em a r i a2 0 0 1 年 该系统引入反应a g e n t 、认知a g e n t 和教等 a g e n t 实现虚拟微观世界，监控学生行为， 引导学生正确选择 表1 2 近年来基于w e b 的典型i t s 系统 系统名称主要开发者开发时间教学领域 c a l a tk n a k a b a 1 9 9 7 矩 该系统提供基于w e b 的动态学习主题选择机制，可 y a s h i以根据学生的不同特点选择相应学习主题 v a l i e n tl h a l l 1 9 9 8 年该系统提供基于w e b 的资料传送机制，可以为学生 及时地传送相关学习资料 a l e t k o j i r i 1 9 9 9 年 该系统同时支持大量学生通过浏览器在线讨论、传 送资料，进行协作学习 a i mk l a i s2 0 0 0 年该系统提供基于w e b 的学生诊断机制，诊断学生在 学习过程中行为，及时指出错误并提供相关辅导 m e d e at r e l l a2 0 0 2 年该系统提供基于w e b 的课件开发平台，教师可通 过i n t e r n e t 开发课程，重组自己的学习资料和软件 w a l l i sm a n o l i s ，2 0 0 3 年该系统提供基于w e b 的界面和反馈机制，并提供专 m a v r i k i s 门的反馈区域为学生提供及时的反馈 教育软件需求不旺。国内有关教育软件的研制工作历史不长，软件产品大多数只 是将课本中静态图像变成了电子图书，将多媒体计算机变成了录像机或影碟机。 最近几年则发展较快，有很多科研机构开始进行i t s 的研究开发工作，也开 发了一些智能教学系统。例如：大连理工大学的郭禾、李德广等开发的c o u r s e t a l k 智能写作环境( 1 9 9 0 年) 和上海大学的王小辉等开发研制的k d i c a i ( 1 9 9 6 年) ，以及张小真的i c a i d t 系统、刘甘娜的智能辅导系统和理科教学软件几何 江苏大学硕士研究生毕业论文 专家等。此外，一些计算机公司也投入到教育软件的开发中来，比如中教软件 股份有限公司开发的中教智能教学软件、清华同方的智能教学答疑系统和南京数 企资讯科技有限公司的基于w e b 的智能远程教学系统等。计算机公司参与智能教 学系统的研究和开发工作对智能教学系统的发展起到了推动作用。 随着i n t e r n e t 技术的发展与普及，国家教委也成立了专门的机构以推动计 算机在教育中的应用。我国现代远程教育的迅猛发展，必将大力推动基于远程教 育的i t s 的发展。随着i n t e r n e t 的日益普及，充分利用网络优势，把智能教学 系统推向网络是必然的趋势。但是，相对来说我国教育软件仍显贫乏，成规模的 教育软件厂商寥寥无几，信息时代数字教育的急速发展极需更多的智能教育软 件。因此，学习借鉴国外的经验教训，对我国教学软件特别是i t s 系统的发展仍 具有很大的意义。 1 3 本文研究意义及内容 网络化与智能化是计算机教学发展的两大趋势，也是我国教育信息化的必 然趋势。在目前我国教育软件普遍缺乏智能的现实下，对基于知识库的智能教学 系统的研究与实现具有非常重要的现实意义。智能教学系统的最主要特点是能对 学生进行个性化的因材施教，而传统的计算机辅助教学系统中计算机只是作为知 识的传播工具，不理解教学内容、教学对象和教学方法，只能盲目地向学生传播 知识，而学生不能根据自己的认知能力、知识水平、学习需求和兴趣爱好等选择 适合于自己的学习内容和学习过程方式。 本文的研究目的在于研究与设计一个基于知识库的学生学习平台，通过集成 多种人工智能技术，实现个性化的，“因材施教”的智能化教育思想，进而促进 学习平台系统及相关人工智能技术的应用和发展。本文研究工作主要集中在知识 表示、知识组织、根据学生认知水平为学生选取合适的学习内容和学习路径等方 面的a i 技术方法及基于知识库学习平台的整体框架构建及系统设计上，具体工 作内容可以归纳为以下几个方面： ( 1 ) 学习资源的组织。采用以知识点为基本单位的规则化知识表示方法， 通过隐藏各种知识的复杂内部表示而只强调实体之间关系来实现知识形式的划 一表示。每个知识单元则用知识树的形式来表示，具体领域知识由相关知识点形 成若干知识树来表示，学生知识的增长表现为知识树的动态增长，规则库中知识 则采用产生式表示法。知识的组织方式采用将原始学习材料通过编辑、整理，形 成规范化的学习资源，各类型学习资源挂靠到具体知识点对象，从而建立学习资 源到知识点的关联关系。 ( 2 ) 作为系统核心的学生模型的表示、结构、功能及构建方式的研究。其 中重点讨论了通过对学生进行测试，结合六项评估因素对学习认知水平、学习能 力进行评估的方法。 4 江苏大学硕士研究生毕业论文 ( 3 ) 详细分析了系统的智能学习策略与学习过程中的智能学习导航算法。 通过评估模型所评价的学生的认知水平和学习能力来动态地选择学生下一步要 学习的内容，形成合理的学习路径，从而实现因人而异的个性化学习。并阐述了 如何根据学生的个性化特征，向学生推送符合其特征的知识内容的方法。 ( 4 ) 详细设计了规则库和数据库中各表。在建立的模型基础上，设计了一 个系统学习平台的总体结构，并描述了知识库和接口的设计。最后通过一个具体 的应用实例，来说明学生学习某课程的过程中，如何选择学习路径，从而验证智 能导航算法的合理性和可行性。 1 4 本文结构的组织 本文共分为七章，主要内容概要如下： 第一章绪论，介绍课题的研究背景和研究意义，分析了国内外相关领域的 研究现状及存在的问题与不足；同时提出了本文的主要研究内容。 第二章知识建模基础，介绍了知识的概念与特性、知识点模型以及目前主 要的知识表示方式。 第三章知识的组织，介绍了本文的知识表示方式和知识的组织形式。 第四章学生模型，介绍了学生模型的构建、表示方式及功能结构设计，其 中重点分析了对学生认知水平( 知识点的掌握程度) 和学习能力的具体评价方法。 第五章教师模型，介绍了教师模型功能结构设计，并提出了一种选择适合 下一步学习的知识点的智能导航策略和算法。同时，阐述了根据学生个性化特征， 对学生进行知识内容推送的方法。 第六章设计了系统具体平台结构，并对知识库和接口设计进行了具体阐述。 同时，通过一个应用实例体现本文研究成果。 第七章对全文进行总结，并指出进一步需要开展的工作。 江苏大学硕士研究生毕业论文 2 1 知识的综述 第二章知识建模基础 “知识 作为人们日常生活及社会活动中常用的一个术语，我们常说“知识 就是力量”。但到底什么是知识? 如何定义知识? 知识有那些特性? 知识和数据、符 号、信息有什么关系? 知识怎么分类? 怎么来表现知识? 2 1 1 知识的定义 知识乜1 是人们在改造客观世界的实践中所总结出的基本概念、认识、规律和 经验，还包括人们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。它是信息经过加 工整理、解释、挑选和改造而成的。知识是把有关信息关联在一起所形成的信息 结构。其中信息是知识的内涵与实体，符号是信息的外延与形式。具体什么是知 识目前尚无统一严格的定义。人们对于数据、符号、信息、知识等的定义各有看 法。通常关于知识一般存在以下几种定义： ( 1 ) 知识是经过削减、塑造、解释、选择和转换的信息。 ( 2 ) 知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。 ( 3 ) 知识= 事实+ 信念+ 启发式。 数据是对事实的一种表达形式，它包括数字、文字和图形。符号是一种复杂 的数据类型，在符号中除了包含数据内容外，还包含思想、概念等人类知识。凡 是对人类有用的，能够影响人们行为的数据和符号称为信息。知识是人类对客观 世界的认识，是在与自然界作生存斗争中对自然的认识基础上，升华提高成为有 系统的经验的集成。例如：3 9 是一种数据，如果表示一个人体温的话，就成为 一种信息。对于稍有医学常识的人来说，这人正在发烧，需要治疗，这就成为一 种知识。在知识定义的问题上争论的最多的是知识和数据的区别。数据描述的是 与具体对象和状况相关的事实，而知识则描述一般对象和状况集合的关系。从计 算机科学的观点来看，知识是信息综合处理的结果，在综合过程中，信息通过相 互比较，结合成有意义的链接。数据、信息和知识具有层次关系，如图2 1 所示。 图2 1 数据、信息和知识的层次关系 6 江苏大学硕士研究生毕业论文 2 1 2 知识的分类 对于不同的智能工作者和不同的需求，对于知识表示其感兴趣点也不一样。由 于知识库通常包含不同的各类知识，比如关于对象的知识、关于过程的知识、常 识性知识、以及关于目标、动机、原因、时间、动作等等知识。图2 2 给出了知 识库中可能存储的各类知识。 图2 2 知识库中可能存储的各类知识 知识库中的知识按其在智能程序问题求解过程中的作用可分为如下几类b 1 ： ( 1 ) 描述型知识。描述型知识是描述具体问题及问题求解当前状况的知识， 即那些讲述事物正确与否的知识。包含事实知识和判断知识。事实型知识描述与 有关对象相关的事实、动作、事件，以及行为等特征。例如：“鸟有翅膀”，“光 速为每秒3 0 万公里”等。判断型知识是指对事实的判断和判断的过程。其中，前 者为经验知识( 启发式知识) ，是人类从长期丰富的实践经验中学到的知识。后者 为信念知识( 包含常识) ，是人类基于主观理解和感情色彩对客观事件的解释和推 理过程。 描述型知识可以用数据结构来表示，使知识作为一种独立于程序的实体存在， 把用于解决问题的知识与程序编制方面的知识有效地分开，描述型知识具有知识 表示清晰明确、易于理解、可读性强等优点，同时知识之间联系简单，从而增加 了知识的模块性，大大地降低了修改和扩充知识的难度。但描述型知识表示在解 决问题时则要重复查找适用的知识，所以知识量越多则处理效率就越低。 ( 2 ) 过程型知识。过程性知识就是用于讲述如何做某事的知识。例如：组建网 络的技术等。过程型知识是针对特定的问题，根据具体的处理步骤用一系列过程 来表达的，执行效率非常高，但它有几个缺点： 不易表示大量知识，且知识难于理解和修改。 只适合表达完全正确的知识，稍有含糊的知识就难以描述。 夺只适合于处理完整、准确的数据。 ( 3 ) 控制知识。控制知识主要描述问题求解的策略，控制问题求解的过程。控 制策略通常有状态空间搜索、约束传播、问题归约等。 ( 4 ) 元知识。元知识是关于知识的知识，即关于我们所知道些什么的知识。例 如：我们通常知道我们在某些方面知识的范围，某些信息的可靠程度，以及某些 7 江苏大学硕士研究生毕业论文 事实的相对重要程度。 2 1 3 知识的特性 ( 1 ) 相对正确性。在一定条件及环境下，知识一般是正确、可信的。这里， “一定条件及环境下 是必不可少的，是知识正确性的前提。 ( 2 ) 相对稳定性。由于知识的是认知逻辑中较高的表现形式，相对与变化不 定的数据来说，知识是相对稳定的。 ( 3 ) 不确定性。知识是有关信息关联在一起形成的信息结构。由于现实世界 的复杂性，信息可能是精确的，也可能是模糊的；关联可能是确定的，也可能是 不确定的；故知识并不总是只有真和假两种状态，知识是不确定的。 ( 4 ) 可表示性与可利用性。知识应该可以用适当的形式表示出来，如用语言、 文字、图形、神经元网络等，而且能被存储和传播。知识应该是可以被利用的， 我们每个人都在利用自己掌握的知识解决所面临的各种问题，知识也必须可被计 算机系统所有效的利用，而大多知识在计算机中很难确切表示，一般来说，计算 机中所能表示的知识要满足以下条件：有一个统一的结构模式、有限一致的符号且 上述符号与模式要能构成一个合理的体系。 2 2 知识点概述 2 2 1 知识点概念 知识是人类从事一切智力活动的基础，是人们对于可重复信息之间联系的认 知，它是信息经过加工整理而形成的，所以知识是被认知了的信息和信息之间的 联系h 1 。在智能学习系统中，要建立完整的知识模型，就需要准确合理地描述知 识，我们可以把学科知识分解为一系列的知识点，它主要描述教学领域知识的完 整的知识单元。 所谓知识点就是描述教学领域知识的完整的教学单元。我们把知识点分成包 括元知识点和复合知识点。在结构上不可再分割的知识点称为元知识点，而由一 组知识点聚合而成的知识点称为复合知识点。在本文中我们就统称为知识点。知 识点必须由教学专家根据学科的特点和实际教学特点来进行系统、科学的划分， 划分基本原则是保证知识内容的一致性和完整性喳1 。而知识点的大小则可根据学 习内容的需要来确定。例如，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，节中的定义、定理等还可以划分为更小的知识点。 不同知识点可以作为不同学习阶段的基本单位，因而能满足系统的基本要求。当 然，对于知识点的划分并非越详细就越能增强系统能力，只要利于有效组织知识 便于学习就可以了。 8 江苏大学硕士研究生毕业论文 2 2 2 知识点模型 智能学习系统中学生学习的对象是知识点，学习的过程就是完成知识点序列 的遍历。系统中智能性体现的一个重要方面就是能够根据知识点之间的关系对学 生进行循序渐进的学习。因此，如何来组织知识点的是构建一个智能学习环境的 根本。 知识点的组织方式应该符合学生的认知规律，对学习系统的智能性提高起着决 定性的作用，对学习资源的分解粒度指定相应的标准是实现学习资源共享的基础。 我们可以把学科知识体系结构组织成如下三个层次：知识领域( a r e a ) 、知识 单元( u n i t ) 和知识点( t o p i c s ) 。如图2 3 所示。 图2 3 知识体系结构 一个知识领域可以分解成若干知识单元，每个知识单元又包含若干个知识点。 知识体系结构的最高层为知识领域，表示特定的学科子域；中间层为知识单元， 表示知识领域中相对独立的主题模块；每一个知识单元都是由一系列的知识点组 成，知识点可认为是组成整个学科知识的基本组成单位。知识点应该包含有一个 关键字集便于查找。 2 3 知识点之间的关系 每个领域学科的学习内容都是由一定数量的知识点组成的，教学内容的组织 应该能够体现该学科知识的体系结构，并满足系统教学过程的需要，为此我们需 要研究知识点之间的关系3 。知识是具有领域性，专业性，继承性等一系列特性 决定了知识具有一定的层次结构和关联关系。例如：一个章节型的知识点可分解 为若干个概念知识点；一个概念型的知识点可能是另一个概念型的知识点的特 例，即后者具有前者的所有特性；一个知识点的学习过程直接依赖于若干知识点 的学习过程，要掌握一个知识点的内容可能需要先掌握若干个知识点的内容，而 这个知识点有可能是另外若干知识点的前提等。可见，知识点之间存在复杂的关 联关系，知识点间的联系也不是完全线性的，一般习惯用树状结构将知识点组织 起来。 知识点之间的关系就是指知识点之间存在的各种关联及其程度，包括组成关 系、依赖关系、相关关系、继承关系、分解关系、参考关系等。具体如下： 9 江苏大学硕士研究生毕业论文 ( 1 ) 组成关系：如果一个知识点可以由若干知识点聚合成，则该知识点与组 成它的各知识点间是组成关系。 ( 2 ) 依赖关系口1 ：依赖关系可分为前驱关系和后继关系。如果要知识点a 当前 是否可以学习取决于知识点b 是否已经掌握，则称a 依赖b ，或者说b 是a 的前 驱，a 是b 的后继。用定义表示这种关系，即两个知识点a ，b ，若a b 而没有 b a ，则称a 是b 的前驱，b 是a 的后继。前驱和后继体现了知识学习的序列性。 ( 3 ) 继承关系口1 ：如果两个不同的知识点a 和b ，b 具有a 的所有特性，则说 b 继承了a 。用定义表示这种关系，即两个知识点a b ，若b 包含于a ，则称b 继承了a 。继承关系体现了知识的细分。 ( 4 ) 分解关系：知识点b 是知识点a 的直接分解项，即b 是a 内容的一部分， 并且不存在不同于b 和a 的知识点c 使得b 是c 的直接分解项和c 是a 的直接分 解项同时成立。则知识点a 和知识点b 是分解关系。分解关系体现了知识间整体 与部分的关系。 ( 5 ) 相关关系：存在相关性的知识点之间互为相关的关系。相关关系反映了知 识点是从不同的侧面、不同的角度、不同的范畴围绕某一局部领域知识阐述的， 它们所描述的内容是紧密联系的。 2 4 知识表示的方式 2 4 1 知识表示的基本概念 所谓知识表示【8 j ( k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n ) 就是对知识的一种描述，即是 利用计算机能够接受并进行处理的符号和方式来表示人类在改造客观世界中所 获得的知识。用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构， 将已获得的有关知识以计算机内部代码的形式加以合理地描述、存储，以便有效 地利用这些知识。它是在模拟信息是如何在人类大脑中以何种方式存放的及其处 理方式的基础上来对计算机信息处理中的知识的形式描述方式进行研究的，旨在 利用计算机方便地表示、存储、处理和利用人类的知识。知识的形式描述方式是 要规定一种无歧义的语言或具有规范定义语法和语义的“符号表示”方法。符号 表示是指用符号和符号结构来表示各种概念和概念之间的关系。每一种表示方式 实际上是一种数据结构，就是把这种数据结构关联起来。知识表示方式取决于人 类知识的结构及其机制。其实质就是知识的符号化，便于计算机对知识进行存储 和处理。 研究知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法。既要考 虑知识的存储又要考虑知识的使用。知识表示的方法是根据具体的需要决定的。 由于不同的知识结构，各种知识表示方法都有其针对性和局限性。究竟采用什么 结构，目前没有一个统一的准则和标准。同一领域的知识可能因需求不同，用不 1 0 江苏大学硕士研究生毕业论文 同的方法来表示。因此，知识表示的方法应根据具体情况而定。在实际应用中所 采用的知识表示同知识的组织、知识的结构和知识的使用方式密切相关，知识表 示的方法要从以下几个方面来考虑衡量： ( 1 ) 表示能力，即充分表达领域知识。 ( 2 ) 可利用性 ( 3 ) 可操作性与可维护性 ( 4 ) 可实现性和可理解性 2 4 2 常用的知识表示方法 知识表示( k n o w l e d g er e p r e s e n t a t i o n ) 是知识系统( k n o w l e d g e b a s e ds y s t e m ) 解 决问题的基础，是建立各种知识系统的重要环节。随着知识表示研究的深入，目 前在人工智能中已经形成了各种知识表示方法，其中比较成熟的知识表示技术 有：语义网络表示、框架表示、谓词逻辑表示、面向对象表示、产生式规则表示 等几种队1 0 “。 每种知识表示方式各有其优缺点，如表2 1 所示n 2 、”3 。 表2 1 几种常见知识表示方式的优缺点 知识表示方式优点缺点 谓词逻辑精确、严密、容易实现不能表示不确定性知识；容易产生组合 爆炸；效率低 框架表达能力强；容易添加属性，编程困难，不便于推理 方便设置初始值 语义网络 表达层次关系能力很强；可以实现比较复杂 方便地追溯关系 产生式规则语法简单，易于理解，易于修不能表达结构性知识；效率不高 改 下面先来简述一下这几种常用的知识表示方法。 1 语义网络表示法( s e m a n t i cn e t s ) 语义网络是1 9 6 8 年r q u i l l i a n 在研究人类联想记忆时提出的，1 9 7 0 年由 西蒙正式提出。语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。语义网是由 结点和有向弧组成的一个有向图，是知识的一种图解表示。一个语义网络由一些 以有向图表示的三元组( 结点1 ，弧，结点2 ) 连接而成。结点表示事物、概念和 事件等。有向弧表示所结点之间的语义联系，其方向体现了主次关系。其主要特 点是：由结点和弧组成的网络结构抓住了符号计算中符号和指针这两个本质的东 西，而且具有记忆心理学中关于联想的特征，所以语义网络在人工智能中是一种 重要的知识表示方法。但试图用结点代表世界上的各种事物，用弧代表事物间的 江苏大学硕士研究生毕业论文 任何联系，则形式过于简单。如果结点间的联系只局限于几种较典型的关系( 称 为关系基元) ，则对其它联系难以表达，从而表达内容受到限制，而增加联系又 会大大增加网络的复杂度。主要缺点是：非严格性( 没有公认的形式化表示体系) ， 复杂性。 2 框架表示( f r a m e s ) 框架结构由m m i n s k y 于1 9 7 5 年提出，框架是一种组织和表示知识的数据结 构。它是由框架名和一组用于描述框架各方面具体属性的槽( s l o t ) 组成。它由框 架名和槽构成的网络，是语义网络一般化、形式化的一种结构，与语义网络没有 本质的区别。每个槽又设有一个槽名，槽名下面有对应的取值，称为槽值或填充 值。在较为复杂的框架中，槽的下面还可以进一步区分为多个侧面，每个侧面又 可以有各自的取值，作为对槽的进一步说明。其特点为：框架之间可以形成层次的 或更复杂的关系，组成一种框架网络，代表整块的知识结构，可以表示复杂的知 识内容。附加过程是框架系统的重要特征之一，它使得描述性知识和过程性知识 紧密地融合在一起，有机地形成一个一体化系统。继承性在框架系统中起了极其 重要的作用。但多重继承有可能产生多义性。主要缺点是：不善于表达过程性知识。 3 谓词逻辑表示( p r e d i c a t el o g i c ) 目前常用的是一阶谓词逻辑和p r o l o g ，难以处理变化的、不确定性的和不完 全的知识，还受演绎推理的影响。虽然命题逻辑能够把客观世界的各种事实表示 为逻辑命题，但它具有较大的局限性，即它不适合于表示比较复杂和不确定的问 题。谓词逻辑允许我们表达那些无法用命题