智能教学系统新进展

智能教学系统(ITS)历来是计算机辅助教学(CAI)的研究重点。介绍了ITS的概念和发展,重点分析了ITS在体系结构、知识表示与管理方面的新进展和一些新技术在ITS中的应用,对MAS、数据挖掘、知识管理、本体论、网格等技术在ITS中的应用进行了综述,以期有助于ITS的发展。     

智能教学系统中的知识树增长模型

智能教学系统（intelligent tutoring system,ITS),作为人工智能学科的重要研究应用领域,是21世纪人类社会数字化教育的必然发展方向,迄今研究逾30年。现有一些ITS系统由于知识表示以及推理方法的领域相关特性,系统构建与系统运用、系统模块之间动态有机联系不强,进而导致学生模型弱化等问题,限制了系统在进行个别化教学过程中的智能性和推广运用。在此从系统的知识表示入手,基于SC文法的知识表示体系和知识树映射方法,提出了一个动态、实时、自适应、交互式知识树增长模型（augment knowledge-tree model,AKTM)。模型包括基于SC文法的知识点表示方法、知识树结构以及知识树映射、知识树学生模型、知识点学习循环等内容,贯穿于ITS系统4大传统模块之中,并在内容和功能上与之完全集成。通过知识点层次多维属性标注和索引,实现了知识存储、处理、调用和维护动态、一体化过程。通过知识点学习循环,实现个别化、动态、自适应智能教／学过程。同时通过模型在多媒体ITS系统中的实例化设计和运用,实现了动态教／学、领域无关、人机交互、自适应、个别化等智能特点。     

逻辑模拟智能教学写作环境的研究

基于智能教学系统(ITS)模型,本文将数字系统自动化设计逻辑模拟的抽象级概念、描述工具及模拟算法等问题引入到计算机辅助教学研究领域,在对逻辑模拟教学环境进行分析的基础上,提出了一个由辅助教学系统写作环境支持下设计ITS教学策略、实现领城知识表示的方法,并将逻辑模拟ITS写作环境定义为二元组AE=(T,R),进而讨论了逻辑描述、逻辑图构造、指令负载描述、操纵逻辑模型运行的模拟机制以及为获取模型相关组织说明的学习机制的设计等问题。     

基于B/S结构的智能授导系统的设计与实现

该文是在网络教学的环境中,对于B/S结构的智能授导系统(ITS)设计与实现的探索性研究。文中主要从系统功能结构的设计、学生模型的建构、知识的表示与推理,以及基于可信度方法的不确定推理技术几个部分进行论述,侧重于方法与策略的研究与应用。目的在于借助通用的、一般的技术手段,运用智能软件的方法,为网络学习中的学习者提供适应性的知识组织与学习指导。     

ITS中基于树型知识的管理及实现

知识的有效管理是决定智能教学系统(Intelligence Teaching System，ITS)性能的因素之一，它的管理方式依赖于知识的表示模式。为了提高知识的管理的效率，根据树型知识的表示方法，给出了深度优先搜索法来排除知识冗余性的算法，对基于树型结构的知识管理模式进行了进一步探讨。     

ITS中知识点的设计与教学策略推理

根据实际教学中知识内容之间的关系,将ITS中知识点构建为网状结构,并使用带有权值的邻接矩阵表示,同时将模糊数学中隶属函数引入到对学习者学习程度的判断中,在此基础上使用队列和递归算法实现教学策略的推理.     

基于人工智能技术的智能教学系统研究与设计

ITS是人工智能技术在教育中最重要的应用。进入新世纪以来,随着复杂计算、分布式认知、模式识别、知识表示、自然语言的理解、网格计算与计算机可视化等的进步,ITS面临着又一个新的快速发展期。最后给出了一个基于Web和数据挖掘技术的ITS的功能模型、结构模型及系统实现。     

智能导师系统在军事训练中应用现状及发展

根据国内当前军事训练所面临的实际困境及智能导师系统(ITS)在教学训练应用中所具有的功能和经济价值,对ITS在军事训练中的应用进行了初步研究.介绍了ITS的发展历程、ITS的相关概念及其技术特点.以ITS在国外应用及发展为主线,重点论述了欧美国家军事训练中ITS应用的现状和相关的典型系统.提出在军事训练领域中我们应用ITS技术的一些建议.     

不完备信息系统的数据挖掘方法研究*

根据分层递阶约简算法,提出了一种直接在不完备信息系统上进行数据挖掘的方法.该方法首先将信息系统中由所有属性构成的单层知识表示转变成由部分属性所构成的多层知识表示,即由完备属性和不完备属性表示;然后建立了两个不同层次的子系统,并推导出各个子系统的规则集;最后,将该方法应用于心脏病诊断系统的研究.仿真结果证明,该方法具有较强的实用性和有效性,并能提高知识约简的速度.     

ITS中知识点的设计与教策略推理

根据实际教学中知识内容之间的关系。将ITS中知识点构建为网状结构，并使用带有权值的邻接矩阵表示．同时将模糊数学中隶属函数引入到对学习者学习程度的判断中。在此基础上使用队列和递归算法实现教学策略的推理。     

基于概率推理和决策树的教学系统的设计与实现

提出一种结合概率推理与决策理论来有效构建C＋＋智能教学系统ITS（Intelligent tutoring System）中学生学习模型的方法,以帮助ITS达到自适应教学的目的。首先,利用概率推理来识别学生的知识状态。其次,采用学习风格问卷调查（ILS）和机器学习的方法来分类预测学生的学习风格,并且实验数据也验证了这种方法的可靠性和有效性。通过将模块植入现有的ITS并投入实际的教学应用中,学生的反馈表明了本系统对提高学生的学习兴趣和学习效果具有积极作用。     

智能教学系统中教与学的关联性模式的设计

为了互动过程模型的设计,根据关注点分离的原则,将互动教学的功能从ITS剥离开来.据此,建立了两个引擎模块:智能教学引擎和智能学习引擎,并以此作为构建互动过程模型的基础.然后,结合有关的教育理论,探讨了互动学习模式的构建方式.利用教与学的并行关联或因果关联的规律性形成的关联性模式,给出了教与学互动模式的4种半形式化表示.最后,指出互动过程的实现就是这4种模式相继交替出现所形成的一个序列.因此,完善的ITS不但有助于个性化教学的实施,而且有助于模拟人类教师设计的实现.     

面向对象知识表示在起重机专家系统中的应用

知识表示是专家系统的关键组成部分.在对知识表示的方法进行探究的基础上,根据起重机操作专家系统的特点,采用面向对象与产生式表示方法相结合的混合表示方法对其专家知识进行表示,并在C 程序语言环境下实现起重机操作知识的表示,同时给出起重机操作的知识表示实例,用此法开发的专家系统具有代码短、易维护、易修改和易扩充的优点.阐述了起重机操作专家系统如何用面向对象方法封装规则、建立知识库、实现知识推理和具体的应用要点.     

智能型计算机辅助汉语教学系统

本文提出了智能型计算机辅助汉语教学系统的设计与实现方法。讨论了该系统中的领域知识表示、教学知识表示、学生模型的建造以及教学决策等问题。提出了新领的适合于汉语领域知识表示的“ 网络关系给构” 表示法, 根据模糊教学理论建立了可用于对学生能力作出综合评价和进行教学决策的“ 模糊逻辑”的模型。     

融合实体概念描述与图像特征的知识图谱表示学习研究

知识图谱表示学习将实体和关系映射到一个连续的低维空间.传统学习方法是从结构化的三元组学习知识表示,忽略了三元组之外与实体相关的丰富多源信息.针对该问题,提出一种将实体概念描述和图像特征与事实三元组相结合的知识图谱表示学习模型DIRL.首先,利用BERT模型进行实体概念描述的语义表示;其次,使用CNN编码器对图像总体特征进行提取,然后通过基于注意力的方法表示图像特征;最后,将基于概念描述的表示和基于图像特征的表示与翻译模型TransR结合起来进行知识图谱表示学习.通过实验验证,DIRL模型优于现有方法,提高了多源信息知识图谱表示的有效性.     

知识表示方法比较

阐述知识表示的概念,介绍各种知识表示方法.通过讨沦知识表示的执行层、逻辑层、表示应用层三个层面,构建比较和评估各种知识表示方法在智能系统中的指标框架,并且进行简单的比较.最后,通过比较认为该框架可以指导我们选择合适的知识表示方法解决实际问题.     

限定领域智能导学系统问题生成及对话管理技术

智能导学是当前信息化教学研究的一个热点领域,将导学技术应用到难于识记并需要严格遵守的规章规程类知识领域,将极大地提高领域人员对相关知识的快速理解与掌握能力.采用面向对象的知识表示方法,提高了对通用主题和问题模板表示的灵活性.设计了基于模板的领域知识表示方法和导学问题生成方法,可实现一个主题知识生成多种问句.采用约简的有限状态转移方法,避免了对话管理中状态数量庞大的问题.最后,本文以船舶损管领域为例,将此方法运用到船舶损管训练语音导学原型系统中.系统运行良好,充分表明这种设计方法是切实可行的.     

基于产生式系统的智能教学研究

随着人工智能技术的引入,计算机辅助教学发展成为计算机智能教学系统（ITS）。ITS大大地提高和改善了教学效果和效率。知识推理主要应用于智能教学系统的教学策略、教学方法的产生和调整方面。本文介绍了智能教学系统的形式化模型,提出了基于产生式系统的推理策略。     

一种新的关联规则Vis-Meta图知识表示方法

针对传统关联规则表示方法无法展示领域知识,缺少对规则信息一对一、一对多、多对一、多对多的多模式表示,忽略知识发现结果的共享等问题,提出了一种新的基于Vis-Meta图的多模式关联规则知识表示方法.首先给出了Vis-Meta图的相关定义与关联规则的Vis-Meta图表示方法,接着定义了关联规则Vis-Meta图知识表示中的概念关系,并在此基础上给出了关联规则概念关系知识表示算法、关联规则实例对比算法和关联规则知识表示优化算法.最后,以某省全员人口数据为基础,对关联规则信息进行可视化分析.实验结果表明,所提出的知识表示算法具有良好的展示效果与知识共享能力.     

基于产生式系统的智能教学研究

随着人工智能技术的引入,计算机辅助教学发展成为计算机智能教学系统(ITS)。ITS大大地提高和改善了教学效果和效率。知识推理主要应用于智能教学系统的教学策略、教学方法的产生和调整方面。本文介绍了智能教学系统的形式化模型,提出了基于产生式系统的推理策略。