基于概念圖的個性化教學系統(tǒng)領域知識模型自動化構建研究.pdf

1、當今科學技術的突飛猛進促使遠程教育逐漸成為信息化教育行業(yè)一個重要的分支。隨著國民生活水平的提高及網絡教學資源的不斷豐富，個性化教學系統(tǒng)逐漸成為眾多不同文化背景、不同年齡層次的學習者開展學習活動的場所。然而當前遠程教育面臨的一個實際問題是：進入同一網絡教學環(huán)境的學習者在文化知識背景、原有認知結構及學習能力上的偏差日益增大。為適應不同學習者可能產生的巨大個體學習需求的差異，個性化教學系統(tǒng)結合人工智能技術和自然語言處理方法進行學科領域知識模型

2、的自動化構建，并將該建模方法用于構建學習者概念知識模型。通過使用認知建模、語義分析等方法比較領域專業(yè)知識模型和學習者知識模型之間的差異來確定學習者的個性化學習需求，并由此開展相應的教學設計和教學策略，以求達到更佳的學習效果。
　　 本文在分析當前個性化教學系統(tǒng)中領域知識模型構建的現狀及存在問題的基礎上，以三論、認知主義教學理論及知識工程學等作為理論指導，提出基于概念圖的領域知識模型的自動化構建方法，依據該方法進行算法設計與實現，

3、并對實現效果進行驗證及分析，旨使該建模方法能夠自動化提取各學科的領域知識模型，使其可以在不同知識領域和網絡學習環(huán)境的教學活動中推廣，更大發(fā)揮個性化教學系統(tǒng)的功效。主要內容如下：第一章首先探討本文的研究背景和意義，并著重界定關鍵概念及其之間的邏輯關聯(lián)。最后詳細介紹本文的研究目標和研究內容。第二章引入相關理論的基礎上分析其對本文研究的指導作用，并介紹本研究中的關鍵技術支持和相關指導原則。第三章著重闡述基于概念圖的領域知識模型自動化構建的方法

4、。提出結合文本挖掘技術及語義分析等方法進行領域概念術語提取、概念關系的挖掘，并貫穿著筆者的算法設計思路及其理論依據。第四章是領域知識模型自動化構建的算法實現。該實現過程分為四部分：領域文本資源獲取、領域概念術語抽取、概念關系挖掘及概念圖自動生成。其中筆者結合應用案例對各階段算法實現效果進行深入分析和探討。最后，為搜集更多的實驗數據，筆者基于該研究方法進行構建不同學科的領域知識模型，并分析應用情況以及過程中出現的問題，總結出算法設計與實現