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随着网络技术和信息技术的飞速发展,新一代的远程教育进入了网络时代,网络教育克服了教育资源和教育方法等方面的限制,使得原来无法实现的个性化教育成为可能,但同时,由于师生在时间和空间上分离的本质特征给远程学习者带来了比传统的课堂学习者更加复杂的困难,给远程学习者提供完善的学习支持服务体系成为远程教育研究领域中的重要主题。随着我国远程教育在校生人数的增多,探讨为数量如此巨大的学生提供在线学习支持是保证我国远程教育质量的重大课题。目前国内外很多研究机构在尝试开发智能答疑系统,以便即时消除学习疑难,改善网上的教学效果。要提供有效的学习支持,就需要根据远程学习者的特点,对远程学习者的学习规律进行总结,采取相应的策略。本文从提高系统智能性的角度,在系统模型,课程领域知识库,提高检索效率和质量等方面提出了相应的策略,并进行了初步实现。通过分析智能答疑系统的教育理论基础,对国内外智能答疑系统的现状研究,确立了基于协作学习模式和信息检索技术的系统模型和工作流程,并探讨了如何开展协作,如何设立激励机制在平等、互助的氛围中相互交流获得最大化个人和小组成果。在课程领域知识库方面,深入研究了本体及其构建方法,借鉴人工智能、语义网等领域的研究成果,探索了利用本体构建领域知识库,优化查询结果的方法。在提高检索效率和质量方面,重点设计了基于倒排索引的数据库系统和基于关键词语的文本特征选择及权重计算方案,方案以TFIDF算法为基础,根据答疑系统的实际需要,加入了基于关键词语的特征选择。权重计算综合了词语位置、词语关系、词语长度以及资源库可信度等信息,突出了教学资源的特点以及关键词语的贡献,弥补了TFIDF算法的缺陷,优化了原有的自动答疑系统。论文最后总结了研究的成果和不足,探讨了进一步研究的方向。