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《浙江工业大学》 2006年
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基于贝叶斯网络的评估导学方法研究

王璋  
【摘要】:贝叶斯网络作为一种表达不确定性知识的有效工具,在许多领域都得到了广泛的应用,本文将贝叶斯网络应用到智能评估导学系统中,以实现对学生适应性评估和个性化导学。 本文首先对评估导学研究中学生模型的构建方法进行了比较分析,在两种常见的贝叶斯网络学生模型基础上,提出了基于知识关系、具有预测能力的覆盖型贝叶斯网络学生模型,通过量化知识项之间的不确定相关性,使得该学生模型具有很强的预测能力,能够很好地反映学生在特定领域内的知识结构。通过对学生模型特性的分析,本文提出了基于自适应测试学生认知能力的评估方法,其中主要提出了自适应选题算法,以确定适合学生认知水平的测试试题,并通过测试发现学生的非真实能力,减少了不正常反应的干扰,提高了对学生认知能力评估的准确度。进一步,本论文设计了相应的高层次教学策略和低层次教学策略,以提供导学建议,实现对学生的个性化指导。最后,本论文结合多Agent技术,在Jadex多Agent开发平台上开发了基于贝叶斯网络的评估导学系统,并对在校学生进行了实际测试,测试结果基本上符合学生的实际情况,而且给出了相应的指导意见。
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP183

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