本文提出了一种基于SC文法的知识表示体系和知识树映射方法的动态、实时、自适应、交互式知识树增长模型(AKTM)，用于解决智能教学系统(ITS)中存在的学生模型弱化等问题。该模型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、调用和维护的一体化动态过程，并通过知识点学习循环，实现个别化、动态、自适应的智能教/学过程。
摘要：
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 2 1世纪人类社会数字化教育的必然发展方向 ,迄今研究逾 3 0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 ( augm ent 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 .
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