一、自适应超媒体技术及其在智能化CAI中的应用（论文文献综述）
李凤英,龙紫阳[1]（2020）在《从自适应学习推荐到自适应学习牵引模型——“智能+”教育时代自适应学习研究取向》文中指出伴随着人工智能、大数据、学习分析等技术在教育中的深度应用,自适应学习成为在线教育新的研究热点。近年来的研究表明,智能技术促进自适应学习的主要方式在于构建并应用自适应学习推荐模式。学习推荐技术是自适应学习的关键,它依赖于大数据与学习分析,但在学习分析过程中会给学习者带来隐私泄露等风险。基于此,区别于目前常用的自适应学习推荐技术,提出了具有数据隐私保护功能的自适应学习牵引模型,其在应用过程中分为学习数据分析、学习需求展示与筛选、隐私保护防御、智能代理、学习牵引和牵引结果展示等六个阶段。这也喻示着在"智能+"教育时代促进自适应学习的研究取向,主要在于认知突破、技术突破、情感分析突破、"两张皮"突破和隐私保护突破,从而丰富自适应学习的内涵与外延,有助于推进自适应学习理论与技术的发展。
张艳[2]（2009）在《自适应教育超媒体系统中学生模型的研究》文中研究说明在自适应教育超媒体系统中,根据每个学生的学习目标、喜好、知识基础建立学生模型,系统与学生的交互建立在此学生模型基础之上,可以根据学生的需求做相应的调整。好的学生模型能够使系统结构清晰、易于维护,更重要的是系统能根据学生模型参数提供的服务满足自适应的要求,学生能通过自适应教育超媒体系统提高学习效率,这些都要依赖于所建立的学生模型。由于理论基础的限制,学生建模问题一直没有得到很好的解决。自适应教育超媒体系统中的学生模型不仅要记录学生的领域知识,为了突出自适应性,学生模型还必须包括学生的个性特点,如兴趣、偏好、背景知识等,并且现有的模型多数都是静态的,即学生模型一旦确定在系统运行期间就不可对其属性进行增删改的操作,这样限制了系统的适应性。因此,学生模型的建立就成为自适应教育超媒体系统研究中的一个重点和热点。论文研究自适应教育超媒体系统中的学生模型,目的是给出一种构建学生模型的方法。论文主要采用文献分析法、案例分析法、系统科学方法和面向对象的软件设计方法等研究方法,在以下四个方面做了一些研究工作。（1）自适应教育超媒体系统及学生模型的理论研究。分析国内外在此领域的现状、动态比较研究的基础上,探讨学生模型构建的原则,规划学生模型的构建。（2）学生模型的构建。根据学生模型构建方法的基本框架,对学生模型进行分析,实现对学生个性特征的挖掘和学生知识掌握程度的度量。（3）学生模型的实现和更新。讨论学生模型的实现方法和更新规则。（4）应用实例的开发。设计开发一个自适应教育超媒体系统的应用实例,验证学生模型的可用性和有效性。经过一系列研究工作,论文取得一定的研究成果。（1）总结了构建学生模型的理论基础,并分析了相关的系统案例。在此基础上,探讨学生模型构建的原则,规划学生模型的构建。（2）学生模型的构建。在学生模型构建的指导思想和设计原则的指导下,对学生模型的基本内容,扩展内容,学生的个性特征进行分析,对学生模型中学生个体特征信息进行深度挖掘,采用贝叶斯网络方法对学生模型中学生的知识水平,知识掌握程度等不确定因素进行推理,从而让学生进行学习过程的自适应导航和学习内容的自适应展示。进一步总结出一套构建学生模型的方法,为学生模型的实现和更新提供重要的依据。（3）学生模型的实现和更新。在学生模型构建方法的基础上,讨论了学生模型的内容,学习内容以及学生情绪变化和学生学习偏好的实现并对学生模型进行了初始化。探讨了学生模型的更新规则,对概念的更新,学习内容和主题的更新,学生掌握知识值的更新,学生偏好的更新进行了详细讨论。总结出学生模型的实现和更新方法,为实例系统的开发提供了理论基础。（4）应用实例的开发。在论文总结的学生模型的构建和实现方法的指导下,设计开发一个自适应教育超媒体系统的应用实例来验证学生模型的可用性。论文的创新之处在于:（1）研究出一套较为有效的自适应教育超媒体系统中学生模型的构建方法,同时为其他教育系统中学生模型的研究提供了方法上的参考。（2）论文中提出的学生模型的实现和更新方法,在一定程度上改进了原有自适应教育超媒体系统中学生模型更新不及时的弊端。未来的研究工作主要是进一步研究学生模型的构造问题。
陈仕品[3]（2009）在《适应性学习支持系统的学生模型研究》文中认为适应性学习支持系统是近年来人工智能在教育中应用的研究热点之一,它是教育学、认知科学和计算机科学的交叉研究领域。由于传统网络教学系统忽视了学习者的个体差异,对所有的学习者采用相同的教学内容和教学策略,导致了学习者经常发生网络迷航和认知超载等问题,在很大程度上影响了网络教学的质量,因此目前许多研究开始关注创建适应性和个性化的学习环境。适应性学习支持系统在本质上是一类支持个性化学习的在线学习环境,它能够针对个体在学习过程中的差异性而提供适合个体特征的学习支持,包括个性化的学习资源、学习过程和学习策略等。本研究针对适应性学习支持系统的学生模型和适应性教学内容的组织开展研究。在适应性学习支持系统中,学生模型是系统的核心组件,它记录学习者的个体特征,反映了学习者的个体差异,为系统进行智能决策提供了决策依据;适应性教学内容是系统根据学习者个体特征定制的个性化教学内容,它既是系统最重要的学习支持方式,也是系统适应性最直接的体现。本研究采用了文献研究法、系统方法和基于设计的研究方法。研究工作主要包括:1.以历史发展为线索总结了计算机辅助教学的智能化历程,分析了智能教学系统的优势与不足,认为适应性学习支持系统是当前数字化学习支持平台的发展趋势。2.在深入分析增强适应性超媒体应用模型（EAHAM）的基础上,提出了一种基于EAHAM模型的适应性学习支持系统的体系结构,它主要包括媒体空间、领域知识模型、学生模型、情境模型、教学模型和适应性模型等六个部分,并添加了适应性学习模块、学习策略模块和学习工具模块。基于EAHAM模型的适应性学习支持系统的体系结构深化了系统的组成部件和运行机制,不仅能够根据学习者在知识基础、学习风格等方面的个体差异提供适应性学习支持,而且在系统实现方面具有良好的可操作性。3.建立了一种基于认知状态和学习风格的学生模型,反映了学习者在认知状态和学习风格两方面的个体差异。通过对智能教学系统中典型的学生模型进行了详细分析,认为智能教学系统中的学生模型主要功能是诊断并记录学生的知识状态,特别是诊断学生在问题解决过程中形成的错误概念。这种学生模型局限于学习者的知识状态,而对学习者的其它个体特征缺乏了解。为了反映学习者在先前知识基础和学习风格方面的个体差异,本研究提出了一种新的基于认知状态和学习风格的学生模型,它主要包括了学生描述、学习风格、认知状态和学习历史。其中,学习者的认知状态和学习风格是基于EAHAM模型的适应性学习支持系统的主要适应维度。本研究采用Felder-Silverman学习风格模型（FSLSM）,通过学习者在网络课程在线注册时填写问卷调查进行初始化。4.将认知能力和学习风格作为基于EAHAM模型的适应性学习支持系统的两个适应性维度,提出了基于认知能力和学习风格的适应性教学内容组织模型,详细分析了适应性教学内容的组织过程。适应性教学内容的动态组织模型主要包括两个过程:一是适应性学习支持系统根据领域知识的层级结构、面向任务的教学策略和学习者的认知能力水平分类动态地组织适应性教学内容。二是适应性学习支持系统根据FSLSM的“感知——输入”两个维度提供适应性教学内容表示策略:根据FSLSM的“处理——理解”两个维度提供适应性导航策略。适应性教学内容采用SCORM标准进行封装,并在学习过程中基于认知状态进行适应性标注。5.采用计算机自适应测试技术来诊断学习者的认知能力,并根据测试结果动态地更新学生模型。在项目反映理论基础上,提出了一种自适应在线测试系统的体系结构,采用三参数逻辑斯蒂模型分析了选题算法、能力评估算法和测试终止条件,并针对《现代教育技术》国家精品课程设计了自适应测试的原型系统MET-CATS,分析了系统自适应测试的运行过程和评价过程。根据测试结果,学习者的认知能力被分为初级水平、中级水平和高级水平。
卢锋[4]（2007）在《自适应超媒体技术在CAI中的应用现状》文中研究表明作为超媒体系统研究的新方向,自适应超媒体技术正变得日益流行,并在计算机辅助教学（CAI）领域得到了最广泛的应用。目前,自适应超媒体正处于由学术研究向技术开发突破的关键时刻。如何使自适应超媒体教育系统的创作过程变得更容易,以形成在教育领域内大规模推广使用的局面,已成为研究者关注的热点问题。
赵洁[5]（2006）在《基于本体和语义Petri网的自适应超媒体ICAI框架研究》文中提出本文对自适应超媒体智能计算机辅助教学（ICAI）中的教学系统建模和超媒体自适应问题进行了深入研究。通过建立学生本体、能力本体、知识本体、资源本体和测试本体对教学系统进行系统建模,采用语义Petri网技术解决了超媒体的自适应问题,并利用XML存储超媒体ICAI模型以及课件,从而构造以自适应超媒体为核心的ICAI课件开发平台框架。
宋艳丽[6]（2006）在《网络多媒体CAI软件中自适应学生模型的研究》文中研究说明网络多媒体CAI软件借助其先进的网络多媒体技术、友好的人机交互界面在现代教育教学体系中发挥着越来越重要的作用,为解决教育资源相对短缺和需求日益扩大的矛盾提供了一条重要途径,是完善高等教育体制和推动教学改革的重要力量,也是构建现代社会终身教育体系的基础。网络多媒体CAI软件给学生带来跨时空、共享信息、平等沟通、互动开放的教学空间的同时,无形中也以崭新的理念、手段、方式等影响着学生的学习。但目前大多数的CAI软件仍然存在较大的弊端:教学内容和教学方法不具备个性化,没有发挥教师的即时指导和监控等作用,缺乏适应学生特征的个性化学习的支持,学习的动态过程无从体现。这些弊端与我国素质教育的目标相违背,即不利于我国创新人才的培养。因此本文在网络多媒体CAI软件中设计自适应学生模型,从学生的角度出发,对学生的学习过程、测试、答疑和协作学习都做到自适应,充分调动学生的主动性和积极性。本文从国内外网络多媒体CAI软件的比较研究入手,探索在网络多媒体CAI软件中学生适应性的研究途径。概述学生模型的基本概念,分析模型的理论基础——自适应学习理论和WBCL,总结自适应学生模型的特点,通过对知识构建模型和学生模型建模,在网络多媒体环境中设计CAI软件中的自适应学生模型,进而提出软件开发和模型实现的几点思考。
史悦,张宏群[7]（2006）在《自适应超媒体学习系统的设计与实现》文中提出从计算机辅助教学的发展现状及存在的主要问题出发,提出了自适应学习软件的设计思想。研究以教育学、心理学等学科为指导,从超媒体技术和自适应方法、策略入手,以理论为指导设计一个软件模型实例并在计算机上进行验证。
周弦[8]（2005）在《ICAI中基于知识空间理论的知识结构模型》文中指出智能计算机辅助教学（Intelligent Computer Assisted Instruction,简称ICAI）以认知学和思维科学为理论基础,通过研究人类学习思维的特征和过程,将人工智能技术应用于计算机辅助教学的一种教学模式。领域知识库作为智能计算机辅助教学系统存储知识的“存储器”,是智能计算机辅助教学系统的重要组成部分。一个高效的领域知识库应采用有效而统一的知识结构来组织、存储领域知识库中的知识,完整地表示知识内容,客观地反映知识之间的内在联系。在现有的领域知识结构的研究中存在诸多的不足之处,其中最主要的表现在于表达知识的手段单一,对知识的组织采用的都是线性关系,以及导师机制试图控制学习的每一步而忽略了学生的个性,不能做到“因材施教”。针对这些不足,本人在参考、总结前人研究的基础上建立了一个基于知识空间理论的超文本领域知识结构模型。本人根据实际情况对知识空间理论进行相应的改进,构建了基于双层知识空间的领域知识结构模型,并提出了基于此模型的符合学生个性特点的自适应教学过程和学生当前知识状态的评测策略。该模型利用超文本灵活的网络结构、强大的数据组织能力和非线性的网络特性,结合知识空间理论的自适应教学过程,使其能够充分反映学生的知识特点,做到真正的“因材施教”。
刘新华[9]（2004）在《变电站仿真培训系统的CAI开发研究》文中进行了进一步梳理随着计算机技术的发展,多媒体技术的应用越来越广泛,它的一个重要应用领域—计算机辅助教学（Computer Assisted Instruction简称CAI）越来越受到教育界的青睐。高质量CAI具有高度的交互性和灵活性,从而实现以学生为中心的开放型CAI系统,实现多媒体教学系统的教学目标。 为了迎接高速发展的信息时代,电力系统及其自动化专业与其它一些专业合并到电气工程自动化这个专业中。而这个专业领域覆盖了大量的知识,因此,教师只能在课堂上简明而精要的叙述其有关知识。更多的知识需要学生课后自己学习。并且许多专业性很强的章节,包含大量的电气设备,仅靠教师在讲台上讲授,黑板上写,形象性差。而现在国内外学校和培训机构还未有一个全面介绍电气工程及其自动化的综合专业内容的课件,将计算机多媒体技术与电力系统专业课程有机地结合起来,以弥补传统专业课程教学的薄弱之处,以便学生能在课后更好地学习专业知识。利用多媒体的文字（Text）、图形（Graphics）、图像（Image）、音频（Audio）、视频（Video）、动画（Animation）,数字电影及其它流媒体等丰富的表现手法,使之能准确、形像、绘声绘色地表现教学内容。 我们的TRECAI培训系统课件设计将若干门骨干专业课程中各类500KV变电系统的电气设备结构、工作原理、工作过程分析、操作程序等内容集中起来,同时反映现代电力系统培训的发展趋势,增加了一些新的内容,该TRECAI仿真培训系统的FACTS装置等是利用扫描技术并用图像处软件Photoshop处理,片头片尾和有关章节中的发生产过程实景视频由一位经验丰富和摄影师摄制完成,再由非线性互为系统剪辑插入课件中,动画是3D Studio制作的、解说词通过话筒采用WINDOWS SERVE 2003系统中自带的录音机软件录制数字声音,并采用音频编辑软件处理解说声音。背景是采用CD光盘上的素材。
史悦[10]（2004）在《自适应超文本/超媒体学习系统的研究与开发》文中进行了进一步梳理计算机辅助教学不仅是一种新的教育手段，也代表着一种新的更有效的教育思想。为了提高计算机辅助教学的质量，就要求计算机辅助教学系统能够了解学生的学习能力、学习基础和当前的知识水平，并能根据学生的不同特点做出最佳的教学策略，对学生进行有针对性的个性化指导。为了满足这些要求，计算机辅助教学系统应用自适应超媒体技术增强教学系统的适应性，使其朝着自适应方向发展。 本文从计算机辅助教学的发展现状及存在的主要问题出发，以现代教育技术学、心理学、计算机科学为理论指导，从实际需求出发，在充分研究和借鉴国内外现有研究成果基础上设计和实现了《计算机辅助教育与多媒体课件设计》课程的辅助学习系统CDCAI。CDCAI系统初步体现了建构主义所提倡的“以学习者为中心”的教育思想和自适应学习理论所提倡的“个别化、自适应学习”的教育思想。该系统可以根据学生的实际水平合理的呈现适当的学习内容，学生也可以根据实际情况自主选择学习策略。 课题研究的主要问题及内容如下：（1）阐明课题研究背景，国内外相关研究及课题研究的内容；（2）论述课题研究的理论基础；（3）探索自适应超媒体学习系统的参考模型，在建立系统参考模型的基础上进行分析；（4）以核心模块为例论述系统设计模型、设计思想、功能模块及用户模型的建立；（5）利用已建立好的系统结构模型和用户模型应用实例验证，最后总结课题研究的成果与不足，提出后继研究方向。
二、自适应超媒体技术及其在智能化CAI中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、自适应超媒体技术及其在智能化CAI中的应用（论文提纲范文）
（1）从自适应学习推荐到自适应学习牵引模型——“智能+”教育时代自适应学习研究取向（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、自适应学习研究及其进展概述 |
| （一）自适应学习的概念 |
| （二）自适应学习研究的发展脉络 |
| （三）自适应学习系统 |
| 1. 第一阶段：程序教学机 |
| 2. 第二阶段：计算机辅助教学 |
| 3. 第三阶段：智能教学系统 |
| 4. 第四阶段：智能代理教学系统 |
| 5. 第五阶段：智能超媒体教学系统 |
| 6. 第六阶段：智能化自适应学习系统 |
| （四）国外自适应学习模型的演变 |
| 1. 智能教辅系统（ITS) |
| 2. 自适应超媒体系统通用模型（AEHS) |
| 3. 其他模型 |
| （五）国内自适应学习的相关模型 |
| 三、自适应学习推荐模型及其功能 |
| （一）自适应学习系统的实现过程 |
| （二）学习推荐技术：自适应学习的关键 |
| 1. 关键技术 |
| 2. 基本算法 |
| （三）自适应学习推荐模型 |
| 四、自适应学习牵引模型及其应用价值 |
| （一）自适应学习牵引模型 |
| 1. 学习数据分析阶段 |
| 2. 学习需求展示与筛选阶段 |
| 3. 隐私保护防御阶段 |
| 4. 智能代理阶段 |
| 5. 学习牵引阶段 |
| 6. 牵引结果展示阶段 |
| （二）自适应学习牵引模型的应用价值 |
| 五、“智能+”教育时代自适应学习的研究取向 |
| （一）认知突破 |
| （二）技术突破 |
| （三）情感分析突破 |
| （四）“两张皮”突破 |
| （五）隐私保护突破 |
| 六、结论 |
（2）自适应教育超媒体系统中学生模型的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题提出 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.3 研究目标和意义 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.5 论文结构 |
| 第二章 研究基础 |
| 2.1 自适应教育超媒体系统的理解 |
| 2.1.1 自适应教育超媒体系统的基本概念 |
| 2.1.2 自适应教育超媒体系统的基本结构 |
| 2.1.3 自适应教育超媒体系统的理论基础 |
| 2.2 自适应教育超媒体系统中学生模型的理解 |
| 2.2.1 学生模型的基本概念 |
| 2.2.2 CELTS-11 学习者模型规范 |
| 2.2.3 学生模型中表示的对象——学生的特征因素 |
| 2.2.4 学生模型的建模方法 |
| 2.3 相关案例的分析 |
| 第三章 自适应教育超媒体系统中学生模型的构建 |
| 3.1 学生模型构建的基本框架 |
| 3.1.1 一般构建方法 |
| 3.1.2 特点分析 |
| 3.1.3 指导思想和设计原则 |
| 3.1.4 基本框架描述 |
| 3.2 学生模型的分析 |
| 3.2.1 学生模型的基本内容 |
| 3.2.2 学生模型的扩展内容 |
| 3.2.3 学生模型的学生特征 |
| 3.2.4 学生模型的表示内容 |
| 3.3 学生模型中学生个体特性信息挖掘 |
| 3.4 学生模型中知识掌握程度度量 |
| 3.5 学生模型中推理方法 |
| 3.6 学生模型中自适应导航 |
| 3.6.1 自适应导航的技术 |
| 3.6.2 自适应导航的组成 |
| 3.6.3 自适应导航的功能 |
| 3.7 学生模型中自适应内容展示 |
| 3.7.1 自适应内容展示的方法 |
| 3.7.2 新页面动态产生的方法 |
| 3.7.3 学生掌握知识的评估 |
| 3.7.4 学生学习风格与偏好的把握 |
| 3.8 小结 |
| 第四章 自适应教育超媒体系统中学生模型的实现和更新 |
| 4.1 自适应教育超媒体系统中学生模型的实现 |
| 4.1.1 学生模型内容的表示方法 |
| 4.1.2 学生学习内容的表示方法 |
| 4.1.3 学生情绪变化的表示方法 |
| 4.1.4 学生学习偏好的表示方法 |
| 4.1.5 学生模型的初始化和维护 |
| 4.2 自适应教育超媒体系统中学生模型的更新 |
| 4.2.1 学习内容的更新 |
| 4.2.2 学生掌握知识值的更新 |
| 4.2.3 学生偏好的更新 |
| 4.2.4 学习主题的更新 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 学生模型在自适应教育超媒体系统中的应用 |
| 5.1 开发背景 |
| 5.2 实例系统的设计 |
| 5.2.1 学生模型的功能设计 |
| 5.2.2 学生模型的表征 |
| 5.3 实例系统的实现 |
| 5.3.1 学生模型数据库的创建 |
| 5.3.2 学生模型的创建与管理 |
| 5.3.3 学生模型功能的界面呈现 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究成果 |
| 6.2 主要创新 |
| 6.3 未来工作 |
| 注释 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论着 |
| 致谢 |
（3）适应性学习支持系统的学生模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 第一章 绪论 |
| 一、选题背景 |
| 二、问题的提出 |
| 三、研究意义 |
| 四、研究内容与方法 |
| 五、论文的结构 |
| 第二章 适应性学习的理论基础 |
| 一、知识与学习 |
| 二、建构主义学习理论 |
| 三、认知灵活性理论 |
| 四、多媒体学习的认知理论 |
| 第三章 适应性学习支持系统及其结构模型 |
| 一、适应性学习支持系统的发展 |
| (一) 从程序教学到智能教学系统 |
| (二) 从超文本到适应性超媒体系统 |
| (三) 适应性学习支持系统 |
| 二、适应性学习支持系统的结构模型 |
| (一) 典型的适应模型 |
| (二) 增强适应性超媒体应用模型 |
| 三、基于EAHAM模型的ALSS体系结构 |
| (一) 设计思想与目标 |
| (二) 体系结构设计 |
| (三) 适应性过程及其特点 |
| 第四章 学生模型及其分析 |
| 一、学生模型的特征与类型 |
| (一) 学生模型及其特征 |
| (二) 学生模型的分类 |
| (三) 学生模型的作用 |
| 二、学习理论对学生模型的影响 |
| (一) 行为主义学习理论对学生模型的影响 |
| (二) 认知主义学习理论对学生模型的影响 |
| (三) 建构主义学习理论对学生模型的影响 |
| 三、典型的学生模型 |
| (一) 铅板模型 |
| (二) 知识覆盖型学生模型 |
| (三) 基于约束的学生模型 |
| (四) 贝叶斯学生模型 |
| (五) 若干典型学生模型的比较 |
| 四、开放性学生模型 |
| 第五章 基于认知状态和学习风格的学生模型 |
| 一、适应性学习支持系统中学生模型的定位 |
| (一) ITS与ALSS学生模型的差异 |
| (二) 相关的学习者元数据标准 |
| 二、远程学习者的个体差异 |
| (一) 先前知识基础 |
| (二) 学习风格 |
| 三、CSLS学生模型的构成 |
| (一) 学生描述 |
| (二) 学习风格 |
| (三) 认知状态 |
| (四) 学习历史 |
| 四、CSLS学生模型的初始化 |
| (一) 学生描述的初始化 |
| (二) 学习风格的初始化 |
| 第六章 基于CSLS学生模型的适应性教学内容组织 |
| 一、适应性教学内容动态组织的过程模型 |
| (一) 基于知识树的领域知识表示 |
| (二) 面向完整任务的教学策略 |
| 二、基于CSLS学生模型的教学内容组织 |
| (一) 基于认知能力的教学内容组织 |
| (二) 基于学习风格的教学内容选择 |
| (三) 基于学习风格的适应性内容表示 |
| (四) 基于学习风格的适应性导航 |
| 三、基于CSLS学生模型的教学内容适应策略 |
| (一) 基于认知能力和学习风格的教学内容适应策略 |
| (二) 基于认知状态的教学内容适应性标注 |
| 四、案例:基于MOODLE平台的适应性教学内容组织 |
| (一) 基于Moodle平台的ALSS架构 |
| (二) 基于SCORM标准的教学内容组织 |
| 第七章 基于适应性测试的学生模型更新 |
| 一、学习者能力评估模型及其实现 |
| (一) 项目反应理论 |
| (二) 基于CAT的学习者能力评估模型 |
| (三) CAT模块的体系结构设计 |
| (四) CAT模块的数据库设计 |
| 二、适应性测试的关键技术 |
| (一) 项目反应模型的选择 |
| (二) 试题库的建立与维护 |
| (三) 试题选择算法 |
| (四) 能力参数估计 |
| 三、案例:《现代教育技术》国家精品课程的适应性测试 |
| (一) MET-CATS系统的核心算法 |
| (二) MET-CATS系统的运行 |
| (三) 能力评估的结果 |
| 第八章 研究小结与后续研究 |
| 一、研究结论 |
| 二、主要创新点 |
| 三、后续研究 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）网络多媒体CAI软件中自适应学生模型的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题研究的背景 |
| 1.2.1 网络多媒体CAI 软件发展概述 |
| 1.2.2 网络多媒体CAI 软件的优点 |
| 1.2.3 传统的网络多媒体CAI 软件存在的部分问题 |
| 1.3 研究课题的提出 |
| 1.3.1 研究问题的提出 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究目的与意义 |
| 第二章 自适应学生模型的理论基础及学生模型建模 |
| 2.1 自适应学生模型 |
| 2.1.1 学生模型的基本概念 |
| 2.1.2 自适应学生模型的理论基础 |
| 2.1.3 自适应学生模型的特点 |
| 2.2 知识的构建模型 |
| 2.3 学生模型建模 |
| 2.3.1 学生模型表示 |
| 2.3.2 学生模型诊断 |
| 第三章 网络多媒体 CAI 软件中自适应学生模型的设计 |
| 3.1 指导思想和设计原则 |
| 3.1.1 指导思想 |
| 3.1.2 设计原则 |
| 3.2 网络多媒体 CAI 软件中自适应学生模型的总体设计 |
| 3.3 模型详细设计 |
| 3.3.1 学生个性信息的挖掘 |
| 3.3.2 自适应学习过程模型设计 |
| 3.3.3 自适应测试模型设计 |
| 3.3.4 自适应答疑模型的设计 |
| 3.3.5 自适应协作学习模型的设计 |
| 3.3.6 适应性导航 |
| 3.3.7 学习监控 |
| 第四章 对网络多媒体 CAI 软件中自适应学生模型实现的思考 |
| 4.1 软件开发及模型实现所需采用的关键技术 |
| 4.2 软件开发人员的组成 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录：研究生期间学习及科研活动 |
| 后记 |
| 原创性声明 |
| 关于学位论文使用授权的声明 |
（7）自适应超媒体学习系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 1 自适应超媒体学习系统概述 |
| 1.1 自适应学习系统与自适应超媒体学习系统 |
| 1.2 自适应超媒体系统是计算机辅助教学发展的新方向 |
| 2 系统设计思想及系统结构[3] |
| 2.1 设计思想 |
| 2.2 系统的结构及工作流程[5-7] |
| 3 CDCAI系统的实现 |
| 3.1 系统功能模块的实现 |
| 3.2 题库及测试模块实现 |
| 3.3 自适应学习实现 |
| 4 小结 |
（8）ICAI中基于知识空间理论的知识结构模型（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 课题研究内容 |
| 1.3 本文的组织 |
| 第二章 智能计算机教学辅助系统综述 |
| 2.1 CAI 综述 |
| 2.2 ICAI 综述 |
| 第三章 相关理论 |
| 3.1 超文本与超媒体 |
| 3.2 DEXTER 超文本参考模型 |
| 3.3 超文本知识库 |
| 3.4 知识空间理论 |
| 第四章 基于知识空间理论的超文本知识结构模型 |
| 4.1 基于知识点的知识空间理论 |
| 4.2 基于知识空间理论的超文本模型 |
| 4.3 基本知识空间概念 |
| 4.4 基于双层知识空间的领域知识结构模型 |
| 第五章 本领域知识结构模型在教学中的应用 |
| 5.1 本领域知识结构模型在学生学习导航中的应用 |
| 5.2 本领域知识结构模型在学生评测过程的应用 |
| 5.3 本知识结构的应用系统模型 |
| 5.4 知识库管理系统的设计 |
| 第六章 模拟试验分析 |
| 6.1 相关定理的证明 |
| 6.2 试验系统简介及模拟试验分析 |
| 6.3 演示系统简及实例演示 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 符号说明表 |
| 攻读硕士学位期间已公开发表的论文 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（9）变电站仿真培训系统的CAI开发研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第1章 CAI概述 |
| 1.1 传统的培训机构教学模式的弊端 |
| 1.2 CAI的产生与发展 |
| 1.3 CAI的基本原理与模式 |
| 1.4 CAI中的关键技术 |
| 1.5 小结 |
| 第2章 CAI课件设计 |
| 2.1 课件设计的理论原则 |
| 2.2 课件的创作方法 |
| 2.2.1 课件开发流程 |
| 2.2.2 开发方法 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 变电运行仿真培训系统系统分析 |
| 3.1 TRECAI培训系统需求分析 |
| 3.2 开发方法的选择 |
| 3.3 开发环境的选择 |
| 3.3.1 多媒体环境特性 |
| 3.3.2 多媒体着作工具的类型 |
| 3.3.3 多媒体着作工具Authorware Professional7.0 |
| 3.3.4 Windows的多媒体扩展 |
| 3.3.5 Authorware+Delphi双平台的使用 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 TRECAI培训系统设计 |
| 4.1 系统配置 |
| 4.2 系统功能结构设计 |
| 4.2.1 系统总体结构 |
| 4.2.2 功能模块设计 |
| 4.3 系统程序设计 |
| 4.3.1 系统程序结构设计 |
| 4.3.2 TRECAI培训系统课件设计 |
| 4.3.3 程序开发注意事项 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 变电站CAI课件的研究 |
| 5.1 课件超媒体结构特点 |
| 5.2 交互界面和屏幕设计特点 |
| 5.3 程序的优化 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 结束语 |
| 参考文献 |
| 研究生阶段参与的科研项目 |
| 致谢 |
（10）自适应超文本/超媒体学习系统的研究与开发（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 计算机辅助教学(CAI)概述 |
| 1.3 自适应超文本／超媒体系统是CAI发展的新方向 |
| 1.4 国内外研究与应用现状 |
| 1.5 研究课题的提出、内容界定及意义 |
| 第2章 研究课题的理论基础 |
| 2.1 人类学习的自适应性及其必要性 |
| 2.2 人本／建构主义学习理论 |
| 2.3 自适应学习理论 |
| 2.4 认知灵活性理论 |
| 第3章 CDCAI系统模型的建立 |
| 3.1 自适应学习系统的设计宗旨 |
| 3.2 CDCAI系统的总体设计思想 |
| 3.3 CDCAI系统模型的建立 |
| 3.4 用户模型的建立 |
| 3.5 CDCAI系统的结构和功能 |
| 第4章 CDCAI系统的实现 |
| 4.1 系统运行环境、开发平台 |
| 4.2 系统界面设计 |
| 4.3 系统采用的技术 |
| 4.4 系统功能模块的实现 |
| 4.5 系统实的关键技术及难点实现 |
| 4.6 系统特点 |
| 第5章 结语 |
| 参考文献 |
| 附录: 研究生期间学习及科研成果 |
| 致谢 |
四、自适应超媒体技术及其在智能化CAI中的应用（论文参考文献）
- [1]从自适应学习推荐到自适应学习牵引模型——“智能+”教育时代自适应学习研究取向[J]. 李凤英,龙紫阳. 远程教育杂志, 2020(06)
- [2]自适应教育超媒体系统中学生模型的研究[D]. 张艳. 山东师范大学, 2009(10)
- [3]适应性学习支持系统的学生模型研究[D]. 陈仕品. 西南大学, 2009(03)
- [4]自适应超媒体技术在CAI中的应用现状[J]. 卢锋. 福建电脑, 2007(02)
- [5]基于本体和语义Petri网的自适应超媒体ICAI框架研究[J]. 赵洁. 情报理论与实践, 2006(04)
- [6]网络多媒体CAI软件中自适应学生模型的研究[D]. 宋艳丽. 贵州师范大学, 2006(11)
- [7]自适应超媒体学习系统的设计与实现[J]. 史悦,张宏群. 贵州师范大学学报(自然科学版), 2006(01)
- [8]ICAI中基于知识空间理论的知识结构模型[D]. 周弦. 湘潭大学, 2005(04)
- [9]变电站仿真培训系统的CAI开发研究[D]. 刘新华. 武汉大学, 2004(05)
- [10]自适应超文本/超媒体学习系统的研究与开发[D]. 史悦. 贵州师范大学, 2004(04)