基于貝葉斯網絡的AIBNS系統(tǒng)建模研究及其應用.pdf

1、智能授導系統(tǒng)ITS研究的重點在于增加遠程網絡教學系統(tǒng)的適應性和智能性。學生模型是ITS的基礎和核心，是其他模塊進行工作的前提。論文針對目前國內ITS中學生模型構建偏于簡單而缺乏智能性的不足，結合人工智能領域的一些成熟技術，研究開發(fā)了一個基于貝葉斯網絡的智能授導系統(tǒng)AIBNS。 論文首先分析了基于前提關系和繼承關系的兩種建模方式的優(yōu)缺點，在劃分知識項后，經過網絡結構和參數(shù)學習，提出了一種構建覆蓋型貝葉斯網絡學生模型的方法。通過對領

2、域相關及無關信息分別建模，構建出學生在特定領域內的知識結構，使模型具備較強的預測能力。針對學生認知狀態(tài)評估上存在的不確定性，以及測試過程中不正常反應的干擾問題，論文提出了一種自適應選題算法，以期用盡量少的試題完成對學生認知狀態(tài)的精確評估，并減少評估測試中的噪聲。此外設計了一個基于模糊變換原理的學生認知狀態(tài)評估模型，不僅可以對相關知識項進行認知評估，而且可以進行多級別的綜合評價，提高了對學生認知狀態(tài)評估的準確度。論文應用貝葉斯網絡面向對象