基于學習風格和概率推理的智能教學系統(tǒng)研究.pdf

1、本文闡述了解決此問題的方法并提出了一個基于B/S(服務器和客戶端)結(jié)構(gòu)的，并且結(jié)合了學習風格理論和貝葉斯網(wǎng)絡的智能教學系統(tǒng)，稱為ITLP(IntelligentTutoringSystemBasedonLearningStyleandProbablisticInference)。既然學生具有不同的學習風格，那么開發(fā)一個能夠自動識別學生的學習風格，并且以此作為依據(jù)，來生成個性化的用戶接口并呈現(xiàn)匹配的學習內(nèi)容以便提高學生學習效率和積極性的教

2、學系統(tǒng)是非常有價值的。除此之外，系統(tǒng)還集成了貝葉斯網(wǎng)絡來跟蹤和記錄學生的知識狀態(tài)，以此作為提供自適應教學策略的依據(jù)。通過集成如上所述的功能后，本系統(tǒng)在幫助學生更徹底和更有效率學習方面將非常有實際意義。文中討論了如何利用學習風格工具來識別學生的學習風格，并且本文介紹了如何通過引入JavaBayes建模工具來構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)來推測學生的知識狀態(tài)。而且，我詳細介紹了ITLP的設計架構(gòu)以及實現(xiàn)過程。為了測試系統(tǒng)在提高學生的學習效果的能力，對計算機系