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1、基于Internet的智能教学规划系统摘要：本论文运用智能规划技术，利用扩展知识结构图（EKSG）表示知识结构、课件以及学习者的关系，并基于Internet实现智能教学规划系统。智能教学规划系统以Internet为媒介实现与学习者交互，它能够根据学习者的实际情况给学习者制定最优教学方案完成教学目的，换句话说，基于Internet的智能教学规划系统是一个因材施教的老师。本文先介绍EKSG的概念，其次在EKSG的基础上给出智能规划算法及其在SQLServer2000下的存储过程实现：规划问题是否有解的判定算法、在有解时求最优
2、解的算法以及精确匹配算法，最后给出了实现智能规划系统的设计方案及原型系统，并通过实验验证了系统的正确性。关键词：智能规划；计算机辅助教学；存储过程；智能教学系统1绪论随着计算机技术、信息技术的发展和完善以及Internet的普及，网上学习资源呈加速增长，以及越来越多的学习者将Internet作为学习与提高的手段。在Internet这个信息与知识的海洋里，学习者迫切需要一个学习导航者。基于Internet的智能教学规划系统是根据智能规划研究实现的应用系统，它能够胜任信息与知识的海洋的导航者。2基于扩展知识结构图的智能教学规
3、划2.1知识表示模型许多学者给出不同的数据结构来表示领域知识。李益才和张小真[1]给出了知识点关系图的概念，知识点关系图是一下带有源点和汇点的有向无环图，节点表示知识点，用有向弧表示学习知识点的先后关系。姜云飞[2]给出了知识结构图(KSG)的概念，KSG的特点是用AND/OR图表示知识之间的关系，图中的边赋予权值。KSG的OR节点隐含地表示了某一知识点的多种可选的教学/学习方法。本文利用扩展的知识结构图来表示领域知识。定义1：扩展的知识结构图（EKSG）是一个有向无环图，当且仅当满足以下条件[3]：1）EKSG包含两类
4、节点：知识节点和方法节点；2）知识节点的后继点为方法节点，表示完成该知识点教学的多种可选的教学方法。方法节点的后继点为知识节点，表示运用该方法完成学习目标所需掌握的基础知识；3）每个方法节点设置多个权值，表示不同学习者通过该方法完成教学目标所需的费用;M1M2M3M4P1310022P2100222CBM2AM1M4M3DEFG图1EKSG的例子2.2智能教学规划问题及教学规划的表示一种方法对于不同的学习者取得不同的效果，我们将学习者分为若干类并用pi(i=1，2，3…)刻画一类学习者认知水平和生理局限的一组参数，以学习
5、费用的方式将学习者对于方法的影响定量地表示到EKSG中。教学规划问题必须提供几方面的信息：EKSG，学习目标g，基础知识集合bs以及学习者特征参数p，其中EKSG由教学专家维护，因此，教学规划问题用三元组（g,bs,p）表示。教学规划问题(g,bs,p)的解教学规划TP(g,bs,p),对于系统而言，是一个以g为根，bs为叶节点的解图。但这种解图不能直接为用户所用，对于用户而言，TP(g,bs,p)表示为一个由易到难的有序学习方法序列。2.3基于扩展知识结构图的智能规划算法1.利用EM，如果匹配时直接把规划提交给学习者，
6、结束程序，否则转22.利用Judge判定问题是否有解，有解时求出最优解图(SUB_EKSG(g))3.利用TPLAN根据SUB_EKSG(g)求最优规划学习者提出规划问题(g,bs,p)，智能规划系统按照图2进行求解。图2规划问题求解过程系统维护一个规划事例库(TPL),TPL的每个元素为某一具体规划，以及学习者使用该规划取得的学习效果。学习者提出规划问题(g,bs,p)，系统首先搜索事例库中是否有匹配的产生正面效果的事例，若有则提交给学习者，否则利用Judge算法判断该规划问题是否有解，在有解的情况下，给出最优解图SU
7、B_EKSG，同时计算各节点的费用，Judge算法描述如图3。输入:规划问题(g，bs,p)，EKSG输出：有解时,输出带权的最优解图(SUB_EKSG)，叶节点为bs；无解时，输出NULL。1Base为知识点集合，初始值为bs，SUB_EKSG为所求子图，初始值设为bs2若g∈bs，则SUB_EKSG=bs,成功返回，否则转33将Base中所有元素标识为未处理，并置count=04取Base中的一个未处理的知识点kn,若kn存在，转5；若kn不存在，判断count是否为0，若不为0，则转3，否则转105标识kn为已处理
8、，将所有需要kn支持的方法放入集合Mkn中，若Mkn为空，转4，否则标识所有方法为未处理6取Mkn的一个未处理方法m1,若m1不存在，转7；若bs(m1)是Base-{g}的子集，标识m1为已处理，否则，将m1从Mkn中删去，转67Mkn是否空，若为空，转4，否则继续8对于Mkn中的每个方法m，若m不在SUB_EKS
