（计算机应用技术专业论文）基于web的icai系统的研究与实现.pdf

太原理工大学硕士研究生学位论文 基于w e b 的i c a i 系统的研究与实现 摘要 基于w e b 的智能计算机辅助教学系统是近几年来随着计算机网络技术 和人工智能理论迅速发展而新兴的研究课题，同时也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，其研究的目的是 由计算机系统负担起人类教育的责任，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人类教师实现最佳教学。利用智能计算机辅助教 学系统，学习者可以突破传统教育资源和教育方法的限制，不受时间和空 间等条件的约束，根据自己的知识水平和时间情况去进行个性化学习。 本文从智能计算机辅助教学系统的实际需求出发，分析了智能教学系 统模型，对系统所具备的主要功能进行了详细讨论，然后构建了基于w e b 的i c a i 系统。该系统将课程划分为多个知识点，用知识树来表示各个知识 点间的关系，根据知识点的特点，采用产生式表示法、框架表示法、语义 网络表示法以及面向对象表示法等多种知识表示方法表达了系统的知识信 息。同时利用学生的学习情况，在认知理论的指导下构建了认知型学生模 型，并且采用逐步逼近法实现了该模型，提升了系统的个性化教学能力， 更好地体现了因材施教。 最后，通过对智能考试系统的核心组卷算法的重点研究，在传统 遗传算法的基础上，提出了基于整数编码和自适应遗传算法的组卷策略， 大大地提高了试卷生成的有效性和速度。并且通过建立试卷范围、试卷难 度、试题数量以及题型种类四个因素的评判和专家水平可信度集合，应用 t 太原理工大学硕士研究生学位论文 模糊综合评价法对利用遗传算法所组的试卷进行了质量评估。在此基础上， 采用b s 模式，运用j s p 技术和m y s q l 数据库，实现了个在线智能考试系 统。 本系统的实现能有效地改善原有认知结构，注重培养学生分析问题、 解决问题的能力，为越来越多的学习者提供更智能化、更方便和更高效的 网络学习环境。对其他智能计算机辅助教学系统的研究者和开发者也有一 定的借鉴作用。 关键词：智能计算机辅助教学，认知型学生模型，知识表示，智能考试系统， 遗传算法 太原理工大学硕士研究生学位论文 r e s e a r c ha n dr e a l i z a t 【0 n 0 fi c a is y s t e mb a s e d0 nw e b a b s t r a c t t h ew e bb a s e di n t e l l i g e n tc o m p u t e r a s s i s t e di n s t r u c t i o ns y s t e mi si nt h e l a s tf e wy e a r s a l o n gw i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n ti n n e t w o r kt e c h n i q u ea n d a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c eb u tn e w l ya r i s e nr e s e a r c ht o p i c s m e a n w h i l e ，i ti sa l s oa c o m p l e xs y s t e mi n v o l v e d w i t hc o m p u t e rs c i e n c e ，p e d a g o g y ，p s y c h o l o g y ， c o g n i t i v es c i e n c ea n db e h a v i o rs c i e n c e i ta i m st op r o v i d et h ec o m p u t e rs y s t e m w i t hw i t ，s ot h ec o m p u t e rs y s t e mc a nt a k et h ep l a c eo fh u m a nt e a c h e rt oi n s t r u c t t h es t u d e n ti ns o m ed e g r e e u s i n gt h es y s t e m ，t h el e a r n e rm a yb r e a kt h r o u g h r e s t r i c to ft r a d i t i o n a le d u c a t i o nr e s o u r c e sa n dt h ee d u c a t i o nm e t h o d ，b e i n gf r e e f r o mt h ec o n d i t i o n a ls t i p u l a t i o n s ，s u c ha st i m ea n ds p a c ee t c ，a p p l y i n gf o rt h e i n d i v i d u a ls t u d ya c c o r d i n gt ot h eo w nk n o w l e d g el e v e la n dt i m ea r r a n g e m e n t t h i sa r t i c l ee m b a r k sf r o mt h ea c t u a ld e m a n do ft h ei n t e l l i g e n t c o m p u t e r a s s i s t e di n s t r u c t i o ns y s t e m , h a sa n a l y z e ds y s t e m m o d e l ，g i v e sa d e t a i l e de l a b o r a t i o no nt h em a i nf u n c t i o no ft h es y s t e m ，a n dc r e a t sa ni c a i s y s t e mb a s e d o nw e b h e r e ，ac o u r s ei sd i v i d e di n t os e p a r a t ek n o w l e d g ep o i n t s ， o fw h i c h ，t h ei n t e r r e l a t i o ni se x p r e s s e di nk n o w l e d g et r e e s a c c o r d i n gt ot h e f e a t u r e so fk n o w l e d g e p o i n t s ，s y s t e ma d o p t sp r o d u c t i o n r u l e r e p r e s e n t i n g m e t h o d ，f r a m e - r e p r e s e n t i n gm e t h o d ，t h es e m a n t i cw e br e p r e s e n t i n gm e t h o da n d o b j e c t o r i e n t e dr e p r e s e n t i n gm e t h o dt oe x p l a i nt h ek n o w l e d g ei n f o r m a t i o no ft h e s y s t e m m e a n w h i l e ，u n d e rt h ec o g n i t i v et h e o r yi n s t r u c t i o n ，w ec o n s t r u c tt h e c o g n i t i v es t u d e n tm o d e li na c c o r d a n c ew i t hs t u d e n t s s t u d yp r o g r e s s ，a n dr e a l i z e t h i sm o d e lb y s t e p - b y s t e pa p p r o a c h m e t h o d t h u sp r o m o t e st h es y s t e m i n d i v i d u a l i z e dt e a c h i n ga b i l i t ya n dp r o m i s e st od ob e t t e rt ot e a c ht h es t u d e n t si n a c c o r d a n c ew i t ht h e i ra p t i t u d e f i n a l l y ，t h r o u g ht ot h ek e yr e s e a r c ho fe x a mp a p e rg e n e r a t i n ga l g o r i t h m c o r eq u e s t i o no fi n t e l l i g e n te x a ms y s t e m ，o nt h ef o u n d a t i o no ft r a d i t i o n a l 太原理工大学硕士研究生学位论文 g e n e t i ca l g o r i t h m ，p r o p o s e st h ea u t og e n e r a t i n ge x a mp a p e rs t r a t e g yb a s e do n i n t e g e rc o d i n ga n da d a p t i v eg e n e t i ca l g o r i t h m ，w h i c hi n c r e a s e st h ee f f i c i e n c y a n ds p e e do ft h eg e n e r a t i o no fe x a mp a p e rg r e a t l y a n de v a l u a t e st h ee x a m p a p e rm a d eb yg e n e t i ca l g o r i t h mw i t ht h 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 nw a y a sj u d g e db yf o u rf a c t o r s ：p a p e rr a n g e ，p a p e rd i f f i c u l t y ，t h ea m o u n to fq u e s t i o n a sw e l la st h ev a r i e t yo fq u e s t i o nt y p e ，a n dg a t h e r i n go fc r e d i t a b i l i t yo fe x p e r t s i nt h i sf o u n d a t i o n ，u s e sb sp a t t e r n ，u t i l i z e sj s pt e c h n o l o g ya n dt h em y s q l d a t a b a s e ，a n dh a sr e a l i z e da ni n t e l l i g e n te x a ms y s t e m t h ea p p l i c a t i o no ft h ep r o p o s e ds y s t e mi ss u p p o s e dt oe f f i c i e n t l yi m p r o v e s t u d e n t s o r i g i n a lc o g n i t i v es t r u c t u r e ，l a y i n gs t r e s su p o nt h ed e v e l o p m e n to ft h e i r a b i l i t yo fa n a l y z i n ga n ds o l v i n gp r o b l e m s ，p r o v i d e sm o r ei n t e l l e c t u a l i z e d ，m o r e c o n v e n i e n t ，h i g h l ye f f e c t i v en e t w o r k - l e a r n i n ge n v i r o n m e n tf o rm o r ea n dm o r e l e a r n e r s t h i ss y s t e mi sa l s oo fr e f e r e n c ev a l u et oo t h e ri c a ir e s e a r c h e r sa n d d e v e l o p e r s k e y w o r d s ：i n t e l l i g e n tc o m p u t e r a s s i s t e di n s t r u c t i o n ，c o g n i t i v es t u d e n t m o d e l ，k n o w l e d g er e p r e s e n t ，i n t e l l i g e n te x a ms y s t e m ，g e n e t i ca l g o r i t h m 声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文。是本人在指导教师的指导下， 独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外。本论文 不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。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。本声明的 法律责任由本人承担。 论文作者签名：墨【墨叠 e t l i i i ： 关于学位论文使用权的说明 本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其 中包括：学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印 件；学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文； 学校可允许学位论文被查阅或借阅；学校可以学术交流为目的， 复制赠送和交换学位论文；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容( 保密学位论文在解密后遵守此规定) o 签名：壹l 塾e t l t l l ：型塑：当：啦 l , l i l i 勰醯互 签名： j 埋墨：l 太原理工大学硕士研究生学位论文 1 1 课题背景 第一章绪论 随着计算机在教育领域的广泛应用，计算机己成为现代化教学过程中重要的教学工 具，并对教学观念和教学模式产生了十分重要的影响，形成了一个新的计算机研究领域， 即计算机辅助教学( c o m p u t e ra s s i s t e di i k q t r u c t i o n ，简称c a i ) 【1 1 。c a i 是一种新型的教学 形式，第一个系统于1 9 5 9 年产生，由美国的m m 公司研制开发成功。在我国，由于历 史的原因，c a i 的开展要推迟到8 0 年代初期。在c a i 的发展过程中，人们一方面试图 跟上计算机发展的步伐，另一方面也在探索c a i 自身的规律，并从传统学科中寻找支持。 显然，由于对教学途径的限制，传统c a i 系统难以对不同水平和能力的学生采用相应的 教学策略和合适的教学方式。 计算机科学和人工智能( 圳6 c “i n t e l l i g e n c e ，简称a d 技术的不断发展和成熟为 c 舢的发展提供了新的空间。将a j 引入c a i 中，使c 趾系统可以理解教什么、教谁以 及如何教的问题，因而也就能合理安排教学内容，改变教学方法去满足个性化教学的需 要，这就是以a i 技术和认知科学理论为基础而形成的智能计算机辅助教学系统 ( i n t e l l i g e n tc o m p u t e ra s s i s t e d i i s i i u c t i o i b 简称i c a d t n 。它是计算机应用技术的一个新 领域，代表了一种新的教学思想和教学方式，大大提高和改善了教学效率和质量。 基于w e b 的i c a i 系统就是在i n t e m e t 充分发展的基础上而发展起来的依赖i n t e r n e t 上的设备资源和信息资源进行的i c a i 系统。它是网络c a i 与智能c a i 完美的结合，实现 了一种在网络环境下的智能c a i 。设计基于w e b 的i c 舢系统，可真正实现教学不受时 间和空间的限制，把课程延伸至每一个i n t e m e t 用户，使学习者可以通过i n t e m e t 上的各 种工具如e m a i l 、语音信箱、视频会议系统与教师或者远程专家会话，或通过b b s 、新 闻栏和留言本等工具与同学合作学习，讨论学习难点问题或请专家指导学习等【3 】。 1 2 智能教学系统的发展回顾 2 0 世纪7 0 年代初，j r c o r b o n e l l 的讲授南美地理的s c h o l a r 系统问世，开创了 太原理工大学硕士研究生学位论文 智能计算机辅助教学的新纪元。随后，s t e v e n t s 等讲授降雨因素分析的w h y 系统，b u r t o n 等教授算术运算的w e s t 系统，b a r r 教授b a s i c 语言的b i p 系统等i c a i 系统先后问 世 4 1 。在这个时期，较著名的系统有b u g g y ，w e s t ，s o p h i e 等，它们的共同特征是：“学 生不需按照系统设计者在设计时所规定的教学序列学习，教学序列是由程序在运行时产 生”i c a i 早期研究集中在专业知识的表示方面，7 0 年代后期，a i 技术被用来构造表 示学生状况的学生模型和体现教师教学方法及风格的教师模型。进入s o 年代，人们开 始从认知心理学的角度继续深入研究i c a i 设计原理，同时a i 技术的应用更加具体深入， 使得教学系统具有更高层次的应答灵敏性和全局观念。进入9 0 年代，随着多媒体技术、 a i 技术、通讯技术和网络技术的发展，世界各国的计算机、教育和心理学专家纷纷致 力于i c 灿系统的研究。1 9 9 3 年8 月至9 月在法国召开了第十三届国际人工智能联合 大会，会议期间举办了七个专题研讨会，其中之一就是。人工智能、多媒体和教育” 会议将技术报告划分为1 4 个领域，特地将“智能教学系统”列为一个专门领域。毫无 疑问，i c 甜将成为最广泛和最综合应用人工智能技术的领域之。许多国家定期举行 i c a i 会议，出版这方面的书籍和杂志。i c c a l ( t h ei n t e r n a t i o n a lc o n f e r e n c eo i lc o m p u t e r a s s i s t e dt e a m i n g ) 每年都将i c 越作为一个重要论题；美国的许多著名学府如c m u 、 s t a n f o r d 等和以研究计算机辅助教学而闻名的b b n 公司都在加强这方面的研究；加拿 大、日本等国家也投入大量人力、物力和财力从事i c a i 的研究。随后出现了基于专家 系统的i c a i 、应用w e b 技术实现网络化的i c a i 、基于各种操作系统的i c a i 等技术领 域的研究1 4 1 。 国内智能计算机辅助教学系统的研究起步较晚，少量的研究工作主要集中在少数大 学和部分研究机构，目前已研制成功或正在使用的系统，大多只注重了它的内容的丰富 性和操作的方便性，而往往忽略其科学性与学生的适应往。我国大学独立研制并已投入 使用的较著名的i c a i 系统有广东工业大学的计算机网络课程教学软件。各大学、 科研机构的实验室中还有一些智能化程度较高的i c a i 实验系统。我国对于i c 舡系统的 研究仍处于试验阶段，形成的系列产品并没有得到广泛应用。 通过对近十几年来教育技术研究者所关注的范围的详细统计分析，我们能够发现， 人工智能教育应用方面的研究遵循着c d ( 智能计算机辅助教学 a l 与网络教学( 智 能考试、智能答疑、智能评价) a g e n t 技术及其应用多元智能知识工程这 一主线芦j 。其中，从1 9 9 4 年到世纪之交，教育研究者主要关注的是与i c 舢领域相关的研 太原理工大学硕士研究生学位论文 究。主要涉及人工智能对教学设计的影响、在教育应用中引入人工智能理论等，与实践 相关的研究也只是将关注点放在对当时已有的教学系统或教学系统设计的智能化上，从 一定程度上表现出了人工智能理论在教育技术中应用的理论研究与实践相结合的趋向。 由于人工智能技术本身的限制( 如开发工具和平台的限制) ，技术开发仍然比较薄弱， 成型的可供实践教学使用的智能化辅助教学系统相对来说比较少，即使部分开发出的系 统，由于技术或硬件条件的限制，真正投入到教学实践的也不多，更多的研究还只是停 留在理论层面的探索和实验阶段。 步入2 1 世纪之际，人工智能教育应用与网络技术融合的研究随之增多。主要是人工 智能技术的网络教学应用策略的探讨、基于w e b 的智能网络教学模型框架的探索和构建 等等。随着人工智能研究的不断深入和对传统教学技术和理念的不断反思，智能导学系 统、智能答疑系统、智能考试与评价系统等直接关系着教学应用的深层问题的相关研究 也不断出现，充分发挥了人工智能技术在教学中应用的优势【卯。 1 3 智能教学系统研究综述 i c a i 系统是一个综合性很强的系统工程，不仅涉及到教育学、心理学、认识论等诸 多基本理论，还涉及到人工智能、多媒体技术、数据可视化技术等多方面计算机相关技 术，其中人工智能方面的技术主要包括知识工程、智能数据库、机器学习等。i c 系 统的核心技术是知识库建立与学生模型的实现，因此人工智能技术的发展直接影响i c a j 系统的开发，也可以说人工智能技术是i c a i 系统开发的技术关键【州。与普通c a i 系统 完全不同，i c a i 系统不是对数据的普通存储，而是要根据数据之间存在的关系及规则 合理地创建知识库，按学生认知模型提供的信息，用机器学习的方法分析知识数据，从 而促成对知识库的知识发现，并利用数据可视化技术展现其知识。基于这种思想，本i c a i 系统借鉴专家系统的理论进行构建，基本模块包括学生模型，教师模型，知识库，人机 接口。其中知识库的建立最为困难，是该i c a i 系统的瓶颈问题。 1 3 1 学生模型分析 一个成功的i c a j 系统面对的是众多的个性千变万化的学习者，系统真正要想做到 因材施教的个性化教学，就必须了解当前的学习对象，这种能表征学习对象各种认知特 太原理工大学硕士研究生学位论文 征的数据结构被称为学生模型【8 】。在学生模型中，计算机利用一个学生情况库自动记录 学生的学习情况，如每次上机的日期，学习时间、学习内容、出现的错误等信息，以便对 学生错误进行自动诊断，做出针对性的辅导，或调整教学顺序与教学模式以实现因材施 教。在对学生学习情况进行大量统计的情况下，这个模块也可以采用数据挖掘技术。数 据挖掘也叫数据开采，是按照既定目标从大量数据中提取出有效的并可以被人理解的处 理过程，最终根据提取的数据迸行预测和分析【9 】在i c a i 系统中预铡与分析数据的数 学模型应符合认识论、教育学、心理学等。 1 3 2 教师模型分析 教师模型是智能教学系统用于组织、管理和实施整个教学活动的中心。教师模型的 职责是根据学生模型反映的情况采取有效的行动来指导学习过程。教师模型把自然语言 对话、教学策略和教学内容等方面的知识结合起来，其任务是为学生选择要解决的问题， 监察并评价学生的行为，对学生的请求提供帮助并选择相应的辅助材料。教学策略就是 确定教学内容和教学方法，一般由各种教学操作的规则所组成。它的主要功能是选择 与生成问题，以便学生回答；提供个别指导与讲解；调整教学步骤；组织安排教 学内容；根据诊断结果指出学生错误类型并提出复习材料与补救措旅。 1 3 3 知识库 知识库是数据库与人工智能技术的集成，是在数据库中应用了人工智能的知识表示 与处理技术后的一种知识处理系统。在i c a i 中，知识库主要包括教学内容等资源，有待 于专家决策系统进行选取和调用。知识库还可以做到教学资源共享f l o ，对知识库还可以 做知识更新、知识求精，以减少程序脚本设计、维护等的大量改动工作。知识库拥有知 识的数量和质量以及对知识的管理和利用能力直接决定着系统的性能。知识库不同于一 般的数据库，前者主要是对知识进行存储和管理，而后者则是对数据进行存储和管理， 它们功能相似，但处理对象不同。知识库的建立主要实现教学信息向智能知识库的转换， 进行知识库的结构化处理，使i c a i 系统能够通过推理策略对知识库中的知识进行存取控 制。构建i c a i 系统知识库除了要求知识的表达方式易于推理、便于规划、便于获取、便 于扩充以外，还要考虑以下四方面内容：必须要有明确的教学目标与教学范围：要形成 比较连贯的关系或基础体系；要形成一个实用的思维或推理模型；要考虑学生接受能力 4 太原理工大学硕士研究生学位论文 的限制。 1 3 4 人机接口 教学活动主要是学生与教师之间的信息交流，i c a i 系统要求具备有智能的人机交 互接口，便于更好地利用自然语言进行教学活动，并指导学生进行自主的学习在分析 教学对话时具有：解释句型的知识和领悟能力；对话内容的学科领域知识；在对话环境 中了解提问者意图的知识和分析能力。在此基础上才能进行正常人机交互的教学活动。 1 4 智能教学系统的未来预测 i c a i 系统是一项涉及计算机科学、教育学、认知科学和人工智能等多门学科的综 合性课题，其发展也要受到这些学科发展状况的影响，应用于i c a i 系统的主要技术与 这些学科有着密切的联系，i c a j 系统的发展离不开与其相关领域的技术、理论和学科 的发展。现将9 0 年代以来计算机及其它学科在教育领域中的应用、发展趋势及其对i c a i 系统的影响进行概要分析，并由此预测i c a i 系统的未来发展方向h 】【刀【1 1 】【1 2 ) 1 3 1 1 多媒体、超媒体技术 9 0 年代以来，计算机多媒体技术乃至现在的超媒体技术迅速兴起并蓬勃发展，多媒 体、超媒体技术被迅速应用到智能计算机辅助教学系统中来。由于多媒体、超媒体信息 载体的多样性、交互性、集成性和非线性等特点，多媒体、超媒体技术将会改变教学模 式、内容、手段和方法，多媒体、超媒体能提供最理想的视听资源合一的多模式综合教 学环境，必然对传统教育、教学过程产生深远的影响 2 建构主义学习理论 建构主义者认为，学习不是一个被动记录外界信息的过程，而是一个主动建构的过 程。学习者能够主动地选择一些信息，并运用原有的经验和具体情况去理解新的信息。 i c a i 系统教学能为学习者建构知识提供更充足的信息，更能满足学习者的个性化要求， 为合作学习创造了更大的可能性【1 3 l ，i c a i 系统教学使得按照建构主义学习环境进行教 学改革试验研究也日渐增多。 太原理工大学硕士研究生学位论文 3 网络通信技术 目前，教育领域中的计算机应用明显体现出网络化发展趋势计算机使用的综合化 发展，使得教育领域中的学习、科研和通信紧密关联。文字处理软件、桌面排版印刷系 统、以计算机为媒介的通信系统和数据库联机系统己经逐步一体化，正在成为教育活动 中使用计算机的普遍特征。通过互联网开展合作学习所产生的价值引起极大关注，并成 为多学科交叉发展的一个新领域。这种互联网络化的发展趋势使得计算机的利用已经成 为整个教育系统的有机组成部分，同时也促进了各学科领域之间的交叉和整合。 4 现代远程教育 随着i n t e m e t 技术的发展与普及，国内外在远程教育方面正经历着一场新的冲刺。 在美国、欧洲和日本，“远程教育”蓬勃兴起，参加远程教育的大学迅速增长。近期来， 我国的现代远程教育也迅猛发展，许多名牌大学相继成立了现代远程教育网络学校来开 展远程教学。现代远程教育给智能教学系统提供了更先进的技术和更优越的环境，使智 能教学系统能够发挥出更闪耀的光芒、产生更强大的影响力。现代远程教育对i c a i 系 统的发展将产生意义深远的影响，它将会改变传统的教学模式并最终导致整个教育体制 的根本变革。 5 虚拟现实技术 虚拟现实是由多媒体技术与仿真技术相结合而生成的一种交互式人工世界，它可以 通过操作虚拟世界中的各种对象来感知计算机所生成的整个人工世界，从而创造一种身 临其境完全真实的感觉。作为一个位于现代计算机技术前沿的学术领域，虚拟现实 ( v i r t u a lr e a l i t yv r ) 技术正在成为发达国家2 l 世纪教学软件开发研制的方向，以优质 价廉的全新面貌逐步普及到各个教育领域。 6 人工智能技术 i c a j 系统的研究几乎涉及a j 研究中的所有主要问题，包括专家系统、自然语言处 理、机器学习、机器视觉、知识表示、问题求解、遗传算法等，并且i c a j 系统的研究 方法受人工智能研究的影响很大。人工智能技术在i c a i 系统的应用，对i c a i 系统的开 发起到了至关重要的作用。要提高教育软件的智能，就必须充分运用a j 相关技术研究 的成果，这也是当前国际教育软件的一个重要研究发展趋势。 在i c 舢系统的研究开发中，特别是智能人机接口方面，可以结合运用多种自然语 言处理技术的研究成果来提高系统的智能。自然语言人机接口使得人机交互功能实现起 太原理工大学硕士研究生学位论文 来更加方便。利用语义网络技术，可以充分实现知识点之间的层次关系和语义联系。通 过智能模糊查询技术，可以实现系统知识库知识查找和知识利用。利用机器翻译技术， 可以通过网络教育平台，开展跨语言的知识学习。 1 9 8 8 年以后，神经网络像雨后春笋一样迅速发展起来。神经网络正在逐步成为一个 独立学科【1 4 】。学习( 亦称训练) 是神经网络的最重要特征之一。神经网络能够通过学习 来改变其内部状态，使输入、输出呈现某种规律性。神经网络学习以及神经网络的其它 特性己经被迅速应用到i c 越系统的知识学习、知识表示和知识更新。 a g e n t 技术作为近几年分布式人工智能( d a i ) 等研究领域的热点之一，人们引入了许 多心理学和人类行为学的概念，这使得a g e n t 具有了很强的智能性和人性化的色彩，而 且易维护和扩展。因此，a g e n t 本身的优势以及对学生、教师的活动和行为自动预测和 控制的可行性，对于培养学习者的多元智能，提升学习者的自主性和积极性具有现实意 义。同时也丰富了教学模式和策略，引发了教育技术研究者对教学角色的思考。所以， 在近5 年里有关a g e n t 技术、多元智能与网络教学的研究、基于a g e n t 技术的远程教学系 统的设计与开发、网络协作学习中智能代理模型的研究、多a g e n t 系统的远程教学模式 研究等受到教育技术界的广泛关注 近来，作为人工智能的一个热点研究领域知识工程，逐渐纳入教育技术研究者 的研究视野。由于知识工程主要涉及到软计算、a g e n t 、自然语言理解、逻辑与推理、 形象思维研究、基于事例的推理、机器学习、知识本体论等领域，在知识经济时代即将 来临之际，很可能成为教育技术界关注的热点研究领域。 。 7 教学信息集成系统 教学信息集成( i n s t r u c t i o ni n f o r m a t i o ni n t e g r a d o n ，简称3 i ) 是最近国外出现的新的 教学思想和方法技术体系。3 i 的核心是集成化的教学信息库，包括教学内容，教学控制 和反馈信息，在一个人机集成的教学环境下实现。同时也将网络和协同学习的概念引入 到教学中，充分发挥计算机的协同工作能力。可以说，3 i 是一种集大家之所长的技术， 所以，以现有的i c a i 成果为基础，集成教学理论和各种信息技术、发展教学信息集成体 系，在技术上是可行的这是3 i 技术的优点，也是i c a i 的一个重要发展方向 太原理工大学硕士研究生学位论文 2 1 系统需求分析 第二章i c a i 系统的研究 教育学相关理论是智能计算机辅助教学系统设计的基础，设计智能教学系统，必须 首先了解人类学习活动的内在规律，在此基础上才有可能找到有效的措施来促进学生学 习效率的提高，而智能计算机辅助教学系统也必须体现正确、有效的教育学观点。当今 教育界普遍认同和流行的是建构主义学习理论。 建构主义学习理论认为：知识不是通过教师传授得到，而是学习者在一定的情境即 社会文化背景下，借助老师和学习伙伴的帮助，利用必要的学习资料，通过意义建构的 方式而获得，获得知识的多少取决于学习者根据自身经验和技能为基础，对新知识进行 建构的过程，学习者是信息加工的主体，而不是被动的接收割“因此研究发现学习者 的个别差异，为学生提供满足个性化需要的学习环境，可以促进不同的学习个体进行有 效的意义建构，从而达到学习的目的。 建构主义学习理论强调以学生为中心，不仅要求学生由外部刺激的被动接受者和知 识的灌溉对象变为信息加工的主体、知识意义的主动建构者，而且要求教师要由知识的 传授者、灌溉者转交为学生主动意义的帮助者、促进者【l j 。 综上所述：在建构主义学习理论下，我们必须要转变观念，建立以“学”为中心的 教学模式，充分考虑每个学习者在学习水平方面的差异，实现个性化教学。这也是我们 设计智能计算机辅助教学系统的指导思想。 本系统的目标是：学生处于学习环境的中心地位，通过充分调动其主观能动性，让 学生积极主动地去发现知识、学习知识、掌握知识。教师则一方面在适当时机给予点拨， 使学生能够触类旁通，真正从本质上掌握学习内容；另一方面，教师可以及时、准确地 把握学生的学习状态，调整学生的学习目标、难度和进度，从而使学生以最佳的精神状 态投入到学习环境。下面是对它的具体需求： ( 1 ) 一个完善的i c a i 系统应该能像优秀教师那样，具有丰富的专业知识和问题求解技 术，自己的诊断或模拟学生的能力，以及解释相关问题的能力，并能根据学生的实际情 况动态地组织和调整教学过程，以及根据学生的错误情况，按照教师或专家的方式，提 出具有建设性的学习建议。 8 太原理工大学硕士研究生学位论文 ( 2 ) 系统应该能使i c a i 可以帮助解决教什么、教谁以及如何教，合理安排教学内容， 改变教学方法去满足个性化教学的需要。真实模拟教师进行个别辅导学生的学习过程， 根据学生的学习情况，实现最佳的教学策略。 ( 3 ) 系统应该能够自动生成各种问题与练习；根据学生的水平与学习的情况选择和调 整学习的内容和进度；在理解教学内容的基础上自动解决问题，生成解答；具有自然语 言生成与理解能力以便实现比较自由的教学问答系统以提高人机交互主动性；对教学内 容有解释咨询能力；能诊断学生的错误，分析原因并采取纠正措施；能评价学生的学习 行为。 ( 4 ) 系统不是对教学内容的简单存储，而是要根据数据之间存在的关系、规则合理地 建立知识库，按学生模型提供的信息动态地形成适合于个性化教学的内容和策略。 2 2 系统功能和构成 一个完整的i c a i 系统应具有下列功能【1 7 】： ( 1 ) 将教学内容与教学策略分开，根据学习者认知状态，通过智能系统的搜索与推理， 动态生成适合于个性化教学的内容和策略； ( 2 ) 通过智能诊断机制判断学习者的学习水平，分析学习者产生错误的原因，同时向 学习者提出更改建议和进一步学习内容的建议； ( 3 ) 为教师提供友好的教学内容、测试内容的维护界面，使教师无须改变软件的结构 就可以调整教学策略； ( 4 ) 具有自然语言理解能力，允许学生用自然语言与计算机进行人机对话，并能对带 有学生个性特点的问题做出解答，从而具备更好的交互能力； ( 5 ) 自动生成各种问题与练习。 根据上述功能要求，结合智能计算机辅助教学的特点，智能计算机辅助教学系统一 般由知识库、学生模型、教师模型以及人机接口等要素构成。其中，知识库存储i c 越 系统的知识，学生模型记录学生学习状况和认知状况，教师模型提供教学策略和学习方 法，人机接口允许学生通过自然语言和计算机进行人机对话。i c 朋系统的构成见图2 1 ： 9 太原理工大学硕士研究生学位论文 厂、 _ 1 学生模型i + 一 人 l 知 n 机 识 接 库 - 一教师模型l 口 图2 - 1i c a i 系统构成 f i g 2 - 1t h ec o m p o s i t i o no f i c a is y s t e m 为实现上述功能，最主要的依据在于如何建立一个合适的学生模型。因为只有建立 7 准确的学生模型，才能有的放矢的去实现真正的个性化教学。此外，一个优秀的教学 系统应该能够准确的分析出学生错误的症结所在，进而提出新的教学策略而知识库拥 有知识的数量和质量以及对知识的管理和利用能力直接决定着系统的性能，同时也是实 现知识推理与专家系统的基础，因此可以用知识库作为智能c a i 的构建环境根据上述 分析，结合i c a i 系统研究的进度，本章将重点介绍知识库与学生模型的建立。 2 3 知识库 知识库是人工智能与数据库结合的产物，是集知识表达，逻辑推理和数据检索于一 体的知识处理系统。知识库存放有关教学的专业知识，是智能计算机辅助教学系统的一 个重要组成部分，一直是智能计算机辅助教学系统研究的难点和热点以知识点为特征 的知识库不仅可以合理有效的将各种知识组织在一起，而且能够帮助学生建立清晰的概 念关系，建立良好的知识结构，提高问题求解能力，实现知识的共享。 2 3 1 知识概述 我们都知道“知识就是力量”这旬名言。对于智能教学系统来说，知识太重要了， 可以说。知识就是智能”因为所谓智能，就是发现规律、运用规律的能力，而规律就 是知识。而发现知识和运用知识本身还需要知识因此，知识是智能的基础和源泉。一 般来说，知识就是经过消减、塑造、整理和转换的信息，由特定领域的描述、关系和过 程组成。计算机所能处理的知识可以分为元知识，说明性知识以及问题求解知识三类 元知识是关于知识的知识，它通常用于描述问题求解的推理方法，以及为了解决一个特 殊任务而须完成的活动计划、组织和选择。说明性知识用来描述具体问题以及与对象相 太原理工大学硕士研究生学位论文 关的事实、动作、事件等。问题求解知识主要是与领域相关的知识，它说明如何处理与 问题相关的数据以获得问题的解。 2 3 2 知识点间的关系 在智能计算机辅助教学系统中，知识库一般可以表示为知识点与知识点关系的结 合，知识点关系是连接知识点的纽带。智能计算机辅助教学系统智能性体现的一个重要 方面是能够根据知识点之间的关系对学生进行循序渐进的教学，为此我们需要研究知识 点之间的关系。一般来说，知识点关系是指知识点之间存在的各种关联及其关联程度。 它包括： ( 1 ) 依赖关系：具有依赖关系的知识点在学习过程中具有一种必然的先后关系。一 个知识点当前是否可以学习往往取决于另一个或者另一些知识点是否学习过，我们可以 用一个函数d p q 0 i 鼢来表示这种关系。d r ( p b p 2 ) ：= l 表示在学习知识点p 2 之前必须学习知 识点p l ，知识点p 2 的学习依赖于知识点p l 口7 】 ( 2 ) 蕴涵关系：对于两个不同的知识点a 和b ，若有a 知识点内容是b 知识点内容的 一个隐含( 直接或间接) 组成部分，则说a 蕴涵在b 中或者b 蕴涵a ，并称a ，b 之间存在 蕴涵关系。 ( 3 ) 包含关系：对于知识点a 和b ，其中，a ，b 可以来自于不同的知识点集合，若 有a 蕴涵在b 中或者b 蕴涵a ，并且a 知识点中所含的子知识点数目少于或不多于b 知识点 中所含的子知识点数，则说知识点a 和知识点b 之间存在包含关系，它是蕴涵关系的一 种特例。 ( 4 ) 相关关系：在内容或逻辑上存在相关性的知识点互为相关关系。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。相关关系可定义如下： ：= ， ， ( 5 ) 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，下层知识是对上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，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。 太原理工大学硕士研究生学位论文 2 3 3 知识树结构 知识点之间的关系可以用知识树来表示，知识点划分的基本原则是保证知识内容的 局部完整性，其大小随需要而定，可能相差很悬殊。例如，一门课程的教学内容所对应 的知识由若干个知识点构成，一章可划分为一个大的知识点，其中一节的内容又可细划 为比较小的知识点，一节中的定义、定理等还可以划为更小的知识点，用这种分层结构 来组织知识库中的知识点，实际上就是采用一个树型结构。我们可将知识按照教学大纲 的教学顺序组织成一棵知识树，使得每一个教学单元可用该树中的某个子树来对应。 本课题将具体领域知识表示为知识树，教学领域的增加表现为知识树的栽培和发育 生长，是一个动态的过程。多领域知识在系统中表示为知识森林。每个具体领域的知识 通过知识点粒度细分，知识树内部节点对应于科目、单元、章、节、小节等，实现知识 之间的组合关系。通过知识点细分的细粒度知识点模型方法，根据知识表示深度，将粒 度最细的知识对应于具体的教学课件，叶节点存储对应于具体的知识点的指针。例如， 人工智能的学科知识树可以简单表示为如图2 - 2 。 图2 - 2 人工智能的学科知识树 f i g 2 - 2t h es u b j e c tk n o w l e d g e 廿c eo f a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e 太原理工大学硕士研究生学位论文 2 3 4 知识表示 知识表示是指知识在计算机中的表示方法和表示形式，它涉及到知识的逻辑结构和