多AGENT技术在网络智能教学系统中的应用研究

多年来,传统的计算机辅助教学模式越来越不能满足高校的教学需要,传统的教学系统软件大多存在智能程度低、缺少教学策略等缺点。智能教学系统是当前计算机智能教育的研究热点。结合多AGENT的特性及在智能教学系统中应用的理论,提出了基于多Agent的智能网络教学系统的设计模型,详细分析了系统各层次的功能,并给出了系统数据库的分类设计以及系统模型的特点。     

多代理强化学习在智能教学系统中的应用

教学的个性化和智能化是智能教学系统研究的重点和难点。文章采用智能代理技术模拟系统中学生的智能和行为方式,将强化学习理论应用于多代理体,设计了结合资格迹理论的强化学习算法,并用以生成和调整适合于每个学生个体的教学内容和教学策略。多代理体技术实现了教学的个性化,强化学习算法使得教学策略具有智能化。实验结果表明,新的算法较原有算法更为有效。     

自适应学习模型在智能教学系统中的应用研究

在分析自适应学习内涵的基础上,深入地研究了自适应学习模型的结构和功能。探讨了自适应学习模型对智能教学系统实现教学内容动态呈现和智能导航两个方面的理论支持。最后,指出自适应学习模型的分析和研究是构建智能网络教学系统的关键。     

智能网络教学系统研究综述

智能网络教学系统是现代化教学领域的一个研究热点,它结合了网络技术及人工智能技术,为学生学习提供了一种新的选择。本文首先研究了智能教学系统的框架,讨论了与其相关主要技术和理论,最后综合论述了智能网络教学系统的研究现状,并展望了其发展前景。     

人工智能在智能教学系统中的应用

智能教学系统(ITS)是人工智能与教育结合的主要形式。本文在总结国际上相关研究成果的基础上，结合我们在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了ITS的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题，在文章最后，提出了今后研究工作的努力方向。     

主动数据库技术在智能教学系统中的应用研究

讨论主动数据库技术在智能教学系统中的应用,采用知识树表示知识的先行关系。系统能根据学生的学习情况自动安排教学内容,提高了系统的智能化程度。     

Agent技术在智能教学系统中的应用与研究

在传统的学习平台的基础上,以人本主义学习理论和建构主义学习理论为指导,将Agent技术应用于智能教学系统的构建和研究,为越来越多的学习者提供更加智能化和人性化的协同学习环境和协同学习方法,也为现代教育模式的研究和素质教育的大发展提供了一个新的思路.以多Agent技术为基础,提出了一种新的基于Agent的智能教学系统框架,并讨论了其主要功能及实现该系统的部分关键技术.     

基于Web的智能教学系统的研究与实现

基于Web的智能教学系统综合传统的ITS系统优势,同时又结合Web的特点,系统具有智能性,能够智能地引导学生学习。它是以认知科学为理论基础,综合利用人工智能技术、教育心理学、计算机科学等多门学科的成果而形成的一种对学生实施有效教学的技术。提出了一种基于Web的智能教学系统模型,给出了智能教学系统的知识库的设计、学生模型的构建方法及教学策略的设计,并探讨了学生模型的学习评价,最后对实现系统的关键技术进行了研究。     

Prolog在开发智能教学系统中的应用

近几年来,随着计算机与网络技术的迅猛发展,特别是因特网的大规模普及,人工智能的研究活跃起来,并正向更广阔的领域发展。VisualProlog是国际上已经广泛流行的功能强大的通用智能化应用集成开发环境,引进Prolog,对于开发智能应用系统十分必要。论文主要分析了Prolog语言的特点及基本结构,并分析了智能教学系统的工作原理,在此基础上给出了采用Prolog语言实现的一个简单的学生模糊综合评价的专家系统。其中对学生的评估指标分为五级,相应地规定了五条评估规则。     

智能教学系统研究综述*

介绍了智能教学系统的发展历史和国内外发展情况,对于智能教学系统研究存在的问题进行了探讨,并就智能教学系统的发展趋势提出了自己的看法。     

《学生手册》网络考试系统设计与应用

基于B/S架构的《学生手册》网络考试系统,包括用户管理、组卷管理、考试管理、评分管理和成绩管理5个模块.2007年4月,对校区28个大专班级、25个高职班级近2500名学生进行了《学生手册》考试,基本达到预期效果.     

数据挖掘在医学信息系统中的应用

在介绍了数据挖掘技术的定义、功能和方法的基础上,结合医学数据的特点,归纳总结了数据挖掘技术在医学信息系统中的应用,为建设智能化信息系统提供了思路。     

数据挖掘管理系统

本文分析了数据挖掘的常用技术和分析方法,详细探讨了数据挖掘过程,在此基础上,设计了一个由多模型构成的数据挖掘管理系统的一般框架,其能支持数据挖掘分析的全过程。     

遗传算法在决策支持系统和数据挖掘中的应用

决策支持系统和数据挖掘技术的应用已深入到企业管理、金融、办公及日常生活等各个领域。使用原先决策支持系统中的传统方法已远远不能满足决策者的需要,从而出现许多新技术新方法来辅助和完善决策支持过程。文中在介绍遗传算法的基础上,提出了一种将遗传算法与决策支持系统相结合的观点,阐述了基于遗传算法的决策支持系统的模型设计,且深入讨论了遗传进化技术在数据挖掘中的应用。     

数据仓库在决策支持系统中的应用

网络信息化时代的不断发展,产生了大量的各种各样的数据信息,如何能够有效地从众多信息中提取出有用信息,已成为大家普遍关注和研究的重要问题。对于决策者来说,从众多信息中筛选分析出对自己有用的信息是常见的一种工作过程,计算机给人类带来巨大方便的同时,如何能帮助决策者处理这些杂乱无章的数据,帮助决策者做出正确决策也是我们研究的问题。而基于数据仓库的决策支持系统是解决该问题很好的一种技术解决方案。文章介绍了数据仓库的概念和决策支持系统的概念,阐述了如何在决策支持系统中建立数据仓库及其数据仓库的维护。     

数据挖掘技术在高校管理决策中的应用

针对高校教育方式的灵活多样化和学生人数急剧增加与教学资源日渐紧张的矛盾,通过对数据仓库、数据挖掘技术和决策支持系统的研究,提出了基于数据挖掘技术的高校管理决策支持系统的设计方案,为高校决策提供科学的依据。该方案对建设科学合理的高校数据仓库,有效提高高校信息管理和数据利用的能力,加强高校管理决策的合理性和科学性,具有现实意义。     

综合决策支持系统中数据挖掘功能的设计与实现

通过对现有综合决策支持系统的架构分析,根据需要增加了一个中间件子系统部分,并进一步研究在该架构下如何利用数据挖掘技术来实现对决策主题数据的综合,即应该采取何种数据挖掘技术以及如何获取知识提供给综合决策支持系统;最后以灰色系统理论的建模法为例,给出了具体的理论、算法以及实现步骤与方法,可以为相关系统的设计与研究提供一定的借鉴和参考。     

利用数据仓库和数据挖掘实现电信决策支持系统

给出了电信企业利用数据仓库和数据挖掘技术实现的决策支持系统的逻辑架构和物理架构，并简单介绍了该系统中的几种数据挖掘方法。     

基于数据挖掘的智能决策支持系统

传统决策支持系统由于其功能的不足.不能满足现代企业的决策需求.而数据挖掘技术是解决该问题的有效途径之一.文章分析了数据挖掘技术在决策支持系统中的应用现状.提出了一种基于数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,并给出了总体结构模型和各子系统功能描述.     

基于数据仓库的决策支持系统的研究与应用

介绍了数据仓库、OLAP和数据挖掘的有关概念和内容 ,并在建立数据仓库的基础上提出了决策支持系统的理论框架 ,并提出了其在高校招生中应用的设计和实现方案。