ICAI系统中的教学方法选择研究
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摘要
针对当前ICAI(Intelligent Computer Assisted Instruction)的智能化程度不高的问题，本文介绍了ICAI的研究、应用情况及其发展过程和趋势，提出了两种基于教学控制论的智能教学方法选择方法，通过综合教育学、心理学、人工智能各门科学的知识，系统地探讨了ICAI系统中的教学方法选择的设计问题，在ICAI系统中的教学方法选择研究的理论与实践方面作了有益的尝试。
本文首先分析了各种可能进行教学方法选择的方式，提出和研究了两种最能适应于教学方法选择的方式。然后探讨了采用基于不确定性推理的专家系统实现对教学方法的选择的方式，将可信度理论尝试性地运用于教学方法的选择上，并使用CLIPS（C Language Integrated Production System）语言开发了一个实际可行的教学方法选择专家系统，实现了基于规则的模糊知识表达与推理,从而较好地实现了ICAI系统中的个别化和智能化教学。
其次本文根据具体选择教学方法时的规则的不完整性和学生情况的模糊性问题，探索性地提出了将模糊神经网络理论应用到ICAI中来解决教学方法的选择的思想，并且设计和实现了一个模糊神经网络模型对教学方法的选择进行了测试。
最后通过对比两种方式的实验结果，得出了使用不同智能方式进行教学方法选择的优缺点。
In order to improve the situation of low intelligentization in ICAI system, the application and developing trend of ICAI is introduced in this paper. We also put forward two advanced methods which are based on teaching cybernetics. By synthesis the knowledge of pedagogics, psychics, artificial intelligence, we have discussed how to solve the problem of the selection of teaching methods in ICAI system, and we tried some new instructive methods to solve this problem theoretically and practically.
Firstly, we analyzed all kinds of possible modes on how to select teaching methods, and two of the best modes are brought forward and researched. Secondly, the mode based on the expert system of the uncertainty reasoning in teaching methods is discussed emphasizely, and the theory of certainty factor is applied to the mode, then we develop an expert system program by using CLIPS language. In the system, fuzzy knowledge expression and reasoning based on the production rule are realized, so that we can perferably realize the intelligent and individual property of ICAI.
Thirdly, when we select teaching methods in practice, we may find the problem rule deformity and data fuzzy. So it is nature for us to introduce fuzzy neural networks in our mode. We design a fuzzy neural networks model in VC++ language and present the test results in the end of this paper.
At last, by compare and contrast the results of two modes, we get the relative merits of them.
本文首先分析了各种可能进行教学方法选择的方式，提出和研究了两种最能适应于教学方法选择的方式。然后探讨了采用基于不确定性推理的专家系统实现对教学方法的选择的方式，将可信度理论尝试性地运用于教学方法的选择上，并使用CLIPS（C Language Integrated Production System）语言开发了一个实际可行的教学方法选择专家系统，实现了基于规则的模糊知识表达与推理,从而较好地实现了ICAI系统中的个别化和智能化教学。
其次本文根据具体选择教学方法时的规则的不完整性和学生情况的模糊性问题，探索性地提出了将模糊神经网络理论应用到ICAI中来解决教学方法的选择的思想，并且设计和实现了一个模糊神经网络模型对教学方法的选择进行了测试。
最后通过对比两种方式的实验结果，得出了使用不同智能方式进行教学方法选择的优缺点。
In order to improve the situation of low intelligentization in ICAI system, the application and developing trend of ICAI is introduced in this paper. We also put forward two advanced methods which are based on teaching cybernetics. By synthesis the knowledge of pedagogics, psychics, artificial intelligence, we have discussed how to solve the problem of the selection of teaching methods in ICAI system, and we tried some new instructive methods to solve this problem theoretically and practically.
Firstly, we analyzed all kinds of possible modes on how to select teaching methods, and two of the best modes are brought forward and researched. Secondly, the mode based on the expert system of the uncertainty reasoning in teaching methods is discussed emphasizely, and the theory of certainty factor is applied to the mode, then we develop an expert system program by using CLIPS language. In the system, fuzzy knowledge expression and reasoning based on the production rule are realized, so that we can perferably realize the intelligent and individual property of ICAI.
Thirdly, when we select teaching methods in practice, we may find the problem rule deformity and data fuzzy. So it is nature for us to introduce fuzzy neural networks in our mode. We design a fuzzy neural networks model in VC++ language and present the test results in the end of this paper.
At last, by compare and contrast the results of two modes, we get the relative merits of them.
引文
xiii 陈佑清，教育目的论，湖北教育出版社，1994，198∽223。
xiv王乃茹等，ICAI中的认知诊断系统，计算机研究与发展，31（11）（1994），27∽32。
xv傅秀芬等，多媒体网络CAI系统的设计与实现，计算机系统应用，（1），（1997），34∽37。
xvi 何克抗，论计算机教育发展的新阶段，计算机世界，（39），（1997）。
xvii [英]亨.欧塞等，人工智能引起的学习革命，春秋出版社，1989，267∽277。
xviii 许维新，郭光庆，魏吉庆，现代教育技术应用基础，科学出版社，2000，17∽19。
xix宋云娴等，智能教学系统设计与实现，电子工业出版社，（北京），（1993），35。
xx 何克抗主编，计算机辅助教育，北京高等教育出版社，1997， 320∽321。
xxi [美] Avron Barr, Edward A. Feigenbaum ，人工智能手册（第二卷），钟玉琢等译， 科学出版社，北京，（1988），242∽318。
xxii 王乃茹等，ICAI中的认知诊断系统，计算机研究与发展，31（11）（1994），27∽32。
xxiii 夏朝晖等，应用规划技术设计ICAI系统，计算机应用，15（1）（1995），25∽27。
xxiv 刘炜等，ICAI系统学生模型的设计，计算机应用，15（2）（1995），22∽24。
xxv 莫赞，冯珊，唐超，智能教学系统的发展与前瞻，计算机工程与应用，6，2002。
xxvi Hugh Burns,James W Parlett. The Evolution of Intelligent tutoring systems. Himensions of Design, Hillsdale, NJ: Lawrence Erblau Associates,1991.
xxvii 王永庆，人工智能原理与方法，西安交通大学出版社，1998，P10。
xxviii李绍滋等，一种新型BP网络算法及其在故障诊断专家系统中的应用，厦门大学学报，1999(2)。
xxix周建华、胡敏强、周鹗，基于思维模式融合故障诊断的专家系统与神经网络，电工技术学报，1999(2)。
xxx王永庆，人工智能原理与方法，西安交通大学出版社，1998，11。
xxxi梁静，神经网络专家系统一体化理论与研究，北京科技大学博士学位论文，13～19。
xxxii姚敏，计算机模糊信息处理技术，上海科学技术文献出版社，上海，1999，106～115。
xxxiii [日]佐藤正夫，教学原理，教育科学出版社，2001，2∽8。
xxxiv《外国教育丛书》编辑组编，教学与课程，人民教育出版社，7∽8。
xxxv 孙应康，凌培炎，中小学生心理特点与教育，河南人民出版社，1981，28∽54。
xxxvi张念宏，智育百科辞典，中国国际广播出版社，1989，117∽197。
xxxvii 张全寿，专家系统建造原理及方法，中国铁道出版社，1992，8∽9。
xxxviii 张博锋等，通用不确定性推理模型，模式识别与人工智能，18（7）1999，292∽298。
xxxix 常虹等，神经网络与模糊技术的结合与发展，计算机应用研究，（5）2001，4∽6。
xl 邵栋，周志华，模糊神经网络研究，计算机应用研究，1999，16（7），1∽2。
xli 闻新，模糊系统和神经网络的融合技术，系统工程与电子技术，1999，21（5），55∽58。
xlii 刘增良，刘有才，模糊逻辑与神经网络——理论研究与探索，北京航空航天大学出版社，1996，189∽193。
xliii Koivo H N, Artificial Neural Networks in Fault Diagnosis and Control,Control Engineer Practice,1994,2,P89.
xliv Frank P M ,Fault Detection in Dynamic Systems Using Analytical and Knowledge-Based Redundancy Survey, Automatical.1990,6,P45.
xlv Joseph Giarratano, Gary Riley, Expert Systems Principles and Programming, China Maching Press,2000.
xlvi 吴鹤龄，专家系统工具CLIPS及其应用，北京理工大学出版社，1991。
xlvii STB of NASA, The Basic Programming Guide for CLIPS6.10 Reference Manual, From Internet, 1999.
xlviii Philippe Smets Iridia, Theories of Uncertainty. HbkFuzComp.1999,7,P27.
xlix 刘海荣，刘金琨，基于MYCIN不精确推理的专家系统C++程序设计，计算机工程与设计，2001，22（2），47∽55。
l 田盛丰，人工智能原理与应用——专家系统，机器学习，面向对象的方法，北京理工大学出版社，1993。
li Bouchon-Neunier B, Valverde L, Yager R R, Uncertain in intelligent Systems,Amsterdam, New York: North-Holland,1993.
lii Wally P. Measures of Uncertainty in Expert Systems, Artificial Intelligence,1996,83(1):1∽58.
liii McDermid J A, Structure Engineering and Software: Certainty, Uncertainty and Probabillity, In: Proceeding of The Institution of Mechanical Engineers (Part G: Journal of Aerospace Engineering),1996,209(G4):307∽311.
liv 赵呈领，刘清堂，可信度法在建造学生模型中的应用，见李克东、何克抗主编，计算机教育应用和教育改革，北京师范大学出版社，1997。
lv Gwo-Jen Hwang, Knowledge Acquisition for Fuzzy Expert System[J], International journal of intelligent system, 1995,(10),541∽560.
lviHorikawa S et al,On fuzzy modeling using fuzzy neural networks with BP algrithm[J], IEEE Trans.Neural Networks,1992,2 .
lvii 王士同，模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计，上海科学技术文献出版社，1998，140∽144。
lviii 陈明，曲芳坤，王静，模糊层次神经网络的学习算法，计算机工程与应用，1999，1，47∽48。
lix 王科俊等，基于h-水平截集的模糊神经网络在专家系统推理中的应用，模式识别与人工智能，2000，13（3），314∽319。
lx 许少华等，基于模糊神经网络的水淹层自动识别，计算机工程与应用，16，2001，147∽149。
lxi [英]查尔斯?爱德华?斯皮尔曼，人的能力：它们的性质与度量，浙江教育出版社，1999。
lxii de Campos L M,Moral S, Learning Rules for a Fuzzy Inference Model, Fuzzy Sets and Systems,1993,59,247∽257.
lxiii Simpson P K, Artificial Neural Systems: Foundations, Paradigms, Applications, and Implementations, New York: Pergamon Press, 1990.
lxiv 高婷，ICAI系统中知识模型和推理，计算机工程与应用，2001，15，129∽131。
lxv 程慧霞等，用C++建造专家系统，电子工业出版社，1996。
lxvi David J. Kruglinski, Scot Wingo, Geoge Shepherd, 希望图书创作室，Visual C++ 6.0技术内幕（第五版）, 北京希望电子出版社，2001。
xiv王乃茹等，ICAI中的认知诊断系统，计算机研究与发展，31（11）（1994），27∽32。
xv傅秀芬等，多媒体网络CAI系统的设计与实现，计算机系统应用，（1），（1997），34∽37。
xvi 何克抗，论计算机教育发展的新阶段，计算机世界，（39），（1997）。
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l 田盛丰，人工智能原理与应用——专家系统，机器学习，面向对象的方法，北京理工大学出版社，1993。
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