一、智能教学系统知识表示的设计与实现（论文文献综述）
王欢[1]（2021）在《师范生人工智能素养自评工具开发研究》文中进行了进一步梳理师范生人工智能素养水平对未来教育质量产生直接影响,发展师范生人工智能素养对促进社会发展、人才培养具有重要意义。然而当前师范生对人工智能及其教育应用的认知还非常缺乏,其能力也难以适应人工智能时代的人才培养需要。探索和提升师范生人工智能素养的需求日益迫切,而发展师范生人工智能素养,首先要对其素养水平进行诊断。为发展师范生人工智能素养教育提供规划工具,进一步推进师范生能力培养实践,本研究确定了师范生人工智能素养自评工具开发研究课题。本研究首先通过相关文献梳理总结师范生人工智能素养内涵,研制出师范生人工智能素养结构模型。接着以素养结构模型为基础,分析编制形成师范生人工智能素养评价指标及自评工具条目池。再次,通过专家论证和实证检验对自评工具各指标及条目描述准确性、相关性、合理性、内容效度进行修订。最后将构建的自评工具在全国范围内师范生中进行应用,分析当前师范生人工智能素养水平,针对现状提出了培养改进策略。本研究开发构建的师范生人工智能素养自评工具共35个条目,均采用正向计分,经检验其科学性得到佐证,具有良好的区分度、信度和效度。经该工具测试后发现师范生人工智能素养整体水平不高,处于中等偏下水平,不同性别、学科间师范生的人工智能素养水平差异不大,不同年级师范生的素养水平差异明显。师范院校可以使用本研究构建的自评工具对师范生的人工智能素养水平进行诊断,根据不同的素养水平制定相应的教育培养政策。师范生群体也可以根据自评工具评价结果对照分析自己的不足之处,查缺补漏加强学习。
郭冰奇[2]（2021）在《细分知识点的智能教学系统研究》文中认为近年来,特别是新冠病毒爆发之后,网络教学引起社会和学校的广泛关注,涌现出一大批网络教学软件和网站。的确,计算机、互联网、人工智能等技术的发展使教育进入了信息化时代,教学模式和教学方法都有了很大的改变,学生即使不在学校也可以随时随地通过网络听到老师讲课,浏览下载教学资源,但是这些形式上的改变很多时候并没有给教学效果带来质的提升,有时甚至弱化了日常面对面课堂教学的人性化和灵活性特点,例如过快的节奏经常使得老师和学生脱节;过多的网络教学资源使得学生难以选择,反而浪费宝贵的学习时间等等。本课题组拟利用流媒体技术和人工智能技术,将网络教学手段更好地融入日常课堂教学,使它们发挥出各自的优势,取长补短,打造一套智能辅助教学系统。该系统由运行于服务器的教学网站和运行于老师学生个人终端的APP构成,可以低成本地记录日常上课过程、监管学生学习状态,还可以通过直播弹幕促进师生互动、借助智能推荐实现个性化学习等等。本论文承担了其中大量研究和开发工作,主要工作和成果如下。论文开发了一款基于WebRTC流媒体技术、采用RTMP实时消息传送协议和FFmpeg多媒体框架的辅助教学网站。该网站具有两大核心功能,其一,辅助上课功能。老师通过该网站可以将课堂的每节课以后台录屏录音的方式记录下来,并通过直播技术,将录制的视频实时传输到学生终端,最终所录制的完整课堂视频将保存在云服务器上。此外,使用聊天室技术实现了群组交流功能,不仅包括发送文字、图片和文件等基本功能,还包括出勤统计、作业打分等特殊功能,以此减轻老师负担,提高教学效率。其二,大数据功能。可以日复一日地收集、整理、搜索和推荐来自不同学校、不同老师的日常课堂教学视频和习题。为了高效管理教学视频,论文提出一种可以快速将视频根据知识点进行剪辑整理的方法。该方法首先采用语音识别技术将视频中的语音转化成文字,生成字幕文件,然后借助字幕文件中关键词出现的时间段对整个教学视频进行分节或提取知识点,制作成带有字幕的教学短视频。采用这种根据知识点分节的短视频,学生可以依据自己的兴趣重点搜索、学习相关知识点视频,而不是整个视频,从而大量减轻学生负担,提高学习效率。为了高效管理习题库,论文提出一种可以快速将习题库根据知识点进行分类的处理方法,该方法使用TF-IDF算法对习题文本提取特征并构建向量,运用朴素贝叶斯和支持向量机分类算法对数据集中各个类型的题目进行分类。论文对人工收集的一套习题数据集,采用有监督学习方法进行训练,实验表明,在习题数据集小的情况下,朴素贝叶斯的分类性能比支持向量机更好,如果收集的习题足够多,分类效果会更加优异。为了实现个性化学习,论文充分分析了教学网站的用户特点和被推荐对象特点,并有针对性地构建其动态和静态特征描述矢量,实现了四种推荐算法,分别是根据个人兴趣推荐、根据个人测试水平推荐、根据好友爱好推荐和根据网站热点内容推荐。其中根据热点内容推荐使用Hacker News算法,该算法同时兼顾教学资源受欢迎得分和上传天数两个因素,及时将最热和最新资源推荐给学生和老师;而根据个人测试水平推荐综合考虑题目难度和学生对知识点的掌握程度,为此论文提出了一种结合初始难度设置和动态调整的习题难度计算方法,并构建了知识树,使网站中的教学视频和习题都可以通过一个个知识点进行关联,从而更好地给学生或者老师做个性化推荐。实验测试表明,本论文开发的教学网站具有跨平台特性,可运行于Windows笔记本电脑、平板电脑和安卓手机。本文所开发的教学网站工作稳定,录屏录音和群组交流等功能都达到预设要求。随着网站的日复一日不断运行,网站中会积累越来越多的教学资源,推荐模块的推荐过程会更加的精准和更加富有个性化。
教育部[3]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中进行了进一步梳理教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
刘涛[4]（2020）在《基于Agent的虚拟导师培训模型研究与实践》文中进行了进一步梳理本文以个性化教学理论为理论指导,结合教学设计思想,借鉴基于Agent技术的信息化教学手段,以实现企业系统应用个性化培训为研究点,提出基于Agent的虚拟导师培训模型,详细说明模型的设计过程并对该模型进行实例化验证。首先,构建基于Agent的虚拟导师培训模型。深入分析Agent技术在教学领域作为教学代理的研究现状,对典型教学代理模型进行分析,为模型设计提供参考;在研究课堂教学环节与企业培训流程的基础上,结合教学设计思想,确定模型构建原则,进行模型流程分析,构建基于Agent的虚拟导师培训模型,并介绍了模型结构组成和模型设计的优势,为基于Agent的虚拟导师培训系统提供理论支撑。其次,设计基于Agent的虚拟导师培训系统。以基于Agent的虚拟导师培训模型为理论支撑,进行系统设计;从知识表示方式选择、知识获取和知识库设计三个方面,详细说明了模型知识中心的设计过程;为满足不同学习者的培训需求,为学习者分配进行个性化培训的“导师团队”,设计虚拟导师工厂模式,实现对于基础代理的生产、教学职能赋值、各职能教学代理的发布;并介绍了学习特征分析机制、个性化培训方案定制机制和培训效果评估方式。最后,进行基于Agent的虚拟导师培训系统应用效果分析。将设计的虚拟导师培训系统,应用于某采油厂三元复合驱清防垢信息管理平台应用的实际培训中,实现对于学习者的个性化培训,并从系统性能、培训过程、培训结果和系统满意度等多个方面对系统的应用效果进行评价。研究表明,基于Agent的虚拟导师培训模型设计科学合理,在一定程度上能够代替传统人类教师开展个性化培训,满足各学习者的学习需求,取得了良好的培训效果,具有很好的应用前景,为个性化教育的实现提供了新的研究思路。
邓燕艳[5]（2020）在《高中人工智能课程教学质量影响因素研究》文中研究说明随着人工智能时代的到来,人工智能教育成为备受关注的热点。教育部颁布的《全日制普通高中信息技术课程标准（2003年版）》使我国高中人工智能课程教学拉开序幕。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》,明确提出在中小学要设置人工智能课程;同年,教育部颁布的《普通高中信息技术课程标准（2017年版）》将“人工智能初步”模块设为选择性必修,至此,我国高中人工智能课程教学如火如荼地开展起来。人工智能课程教学在我国起步相对较晚,高中教师对人工智能课程教学的认识以及如何保障高中人工智能课程教学质量等方面还存在很多困惑。研究高中人工智能课程教学质量影响因素,对解决课程教学实施过程中的诸多问题、推动高中人工智能课程教学的发展具有一定的参考价值。通过文献阅读与调查访谈发现,目前高中人工智能课程教学实施过程中理论指导和实践能力的提高亟待加强,暂未发现学者对影响高中人工智能课程教学质量的因素进行过系统研究,因此,对于这一方面有较大研究空间。以贵州省高中信息技术一线教师为研究对象,采用文献研究、问卷调查、师生访谈、内容分析以及德尔菲法等方法提取并确定影响高中人工智能课程教学质量的因素。研究主要包括:（1）梳理与高中人工智能课程教学关系紧密的四个核心概念以及“人工智能课程教学”、“高中人工智能教材”相关领域的研究现状;（2）通过对高中信息技术一线教师进行问卷调查和访谈,并对部分学生进行访谈,深入了解贵州省高中人工智能课程教学状况,以及学生对课程开设的意见,结合数据分析,总结高中人工智能课程教学实施困境,为后文探索影响高中人工智能课程教学质量的因素奠定基础;（3）根据问卷调查与访谈结果,结合文献分析,对影响高中人工智能课程教学质量的因素进行初步筛选与总结,通过专家咨询法确定影响因素,进行重要程度分析;（4）根据确定的影响因素,有针对性的提出对策,为保障高中人工智能课程教学质量提供参考。通过以上研究,最终析出教师专业素养、教学设备与环境配置、课时设置问题、专业师资力量、考核与评价机制的改革、教师培训等20个因素对高中人工智能课程教学质量具有一定影响。高中教师在进行人工智能课程教学时,应充分结合实际情况,重点考虑这些因素的影响,对保障高中人工智能课程教学质量有所裨益。
闫克乐[6]（2020）在《高中《人工智能》教学中案例设计的问题与对策研究》文中研究指明近年来,国家发布了一系列与人工智能相关的政策,提倡在中小学阶段普及人工智能教育,所以近几年开设《人工智能》课程的学校越来越多,但由于当前高中《人工智能》教育仍处于起步阶段,因此,多数教师仍在探索《人工智能》课程的有效教学方式。2017年版《普通高中信息技术课程标准》曾多次提出《人工智能》模块应使用案例分析的方式来指导学生学习,因此,教师如何在现有的教材和资源的基础上设计合适的教学案例是亟需研究的问题。本研究通过文献研究法、问卷调查法、访谈法和案例分析法,对高中《人工智能》教学中案例设计情况进行探究,并尝试解决以下几个问题:1.当前高中《人工智能》教学中案例设计的现状如何?存在什么问题?问题应该如何解决?2.教师应该如何根据现有资源选择案例素材,以及根据自身所处的教学情况对教学案例进行设计,使之更切合学生的学习需要,提高案例教学的效果。首先本研究在已有研究的基础上分析现有研究的深度和广度,进而找到此次研究的价值,为接下来的研究做铺垫。其次,通过访谈法、问卷调查法和案例分析法,开展高中《人工智能》教学中案例设计的现状研究,探究当前高中《人工智能》教学中案例设计的现状,并通过现状分析找出其中存在的问题。经过调查发现当前高中《人工智能》教育中教师案例设计存在的问题主要包括:案例设计所依据的教材参差不齐;案例设计所用的素资源少且不易获取;人工智能任课教师少;人工智能教学环境和设备有待完善;教师对人工智能的认识有待深入;教师对教学目标和案例设计目的之间的切合度不好把握;教师的案例设计能力有待提高。最后,针对这些问题,并结合前文分析,从教育部门、学校和教师三方面进行问题解决对策的分析。1.教育部门应推动教材的统一和案例资源库的建立;2.学校应加强师资培训并完善人工智能教学设备;3.教师应提高自身案例设计能力,具体包括教师应掌握案例设计的目标;教师应了解案例设计的原则;教师应根据教学目标和原则确定案例类型;教师应提高案例素材收集的能力和对案例素材设计加工的能力;教师应注意案例设计后对案例的修改完善。
刘媛媛[7]（2020）在《“推理类”高中AI课程教学案例设计研究》文中提出高中人工智能教学是国家智能与教学战略发展的重要环节,“推理类”AI课程是国际视野下的人工智能教育的核心内容,而我国教学发展对“推理类”AI课程的基础性和重要性把握不足,尤其是符合高中生认知特点的“推理类”AI课程的教学案例集亟需开发完善。因此,深入研究与设计面向高中生的“推理类”人工智能课程教学案例具有重要的理论和现实意义。本文首先对高中AI课程推理类教学案例的现状进行分析,完善推理类教学案例集已经成为了高中人工智能课程深入推进的重要趋势,而推理类AI教学案例的教学设计存在着三大问题:重知识表示轻逻辑思维推理,基础性结构不完善;高中生感兴趣的知识图谱推理和多智能体推理课程内容不够重视;符合高中生学习特点的人工智能课程教学案例开发不足。高中生在AI学习有四大特点:思维敏捷、乐于推理,但缺乏系统化训练;抽象表达能力强,但知识表示方式的科学化欠缺;信息知识储备和技能良好;在案例情境中教学效果较好。因此,本文结合两个典型“推理类”高中AI教学案例以及相关的理论和文献分析,设计出推理类AI教学案例开发的六大原则,在此基础之上做了第一轮的教学设计,形成了《基于Arduino的多功能学习小卫士》教学案例,但通过实际教学应用发现推理目标没有分解,学生理解上易混淆;案例操作性太强,学生易关注实践忽视逻辑。因此,基于第一轮反馈的问题和第二轮优化设计的原则上,形成了具体划分知识图谱推理、记忆驱动推理、多智能体推理的《察异辨花》《识图认物》《自动迎宾系统》三种教学案例。教学实践结果表明,通过两轮优化设计出的教学案例取得了良好的教学效果,能够符合高中生学习特点和当下高中学校的教学案例的需求。
王冬冬[8]（2020）在《教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案》文中提出伴随我国教育事业发展得如火如荼,帮助教师队伍建立过硬的职业素养与全面的行业素质,将是未来教育事业发展的重要趋向。建立健全即符合教师实际需求又具备先进理论支撑的教师培训体系是教师队伍综合素质提升的关键。教育兴国,科技助教,互联网技术以广泛的适用范围与卓越的实际效果,已然渗透至行业的方方面面。网络研修社区作为近期一经兴起便立刻成为讨论焦点的教师研修新思路,如今已在试点城市推行过程中成效显着,具有可观的实际成效。“A”教师培训平台是当前教师网络研修社区平台中,具有一定影响力的主流平台的代表。与诸多教师网络研修社区类似,其立足于远程培训与网络研修两大支柱功能,同时为教师进行集体研学交流,分组教研探讨,交流教学心得,交互经典案例提供平台支撑。再者,伴随多年运营以及使用经验,平台对于各成员自身个人信息以及相关学习行为加以统计,纳入大数据库。借助海量多维数据对其进行综合性归纳整合,进一步勾画出更具针对性与实践性的学习者画像,能够将学习者信息以及特点进行直观表现,对于教师培训平台优化培训效率,优化培训体系具有重大意义,能够为最大化地满足求学者以及教学者所需,为全面提高培训质量夯实根基。因此,本研究以网络研修社区支持科学决策和高效管理为大方向,选择“A”平台为实验平台,通过对“A”平台的改造,将以近期大家关心的重要命题——网络研修社区的学习者画像为目标,以网络研修社区学习者模型建构为研究主题。首先,对于平台数据进行归纳整理,并对其进行预处理,立足于业务实际需求,建立更具全面性的数据汇聚表,从而,进一步设计数据资产评估报告;其次,选用主成分分析法,围绕学员实际情况设计综合评价体系,随后,邀请专家对于该体系精确度与待优化部分进行微调;再次,笔者尝试选择k-means算法,以平台学员为对象进行聚类分析,对于各学员维度具体情况进行针对性剖析,依据学员平台学习实践过程中暴露出的缺陷,提出切实可行的优化举措;最后,采用协同过滤算法,进一步做好平台对口教学资源以及教培课程的自动推荐,为用户推荐关联度较高的学习伙伴,并及时推荐研修活动信息,依据其最终数据验证推荐成效。研究成果主要在于:其一,进一步为教师网络研修社区平台大数据埋点与收集提供理论指导,构设较为先进科学的数据汇聚表,建立更具针对性与全面性的数据仓库;其二,打造立体化、多元化能够完美契合学习行为逻辑与步骤的评价模型;其三,帮助平台教师以及管理负责人更直观地了解学习者自身实际情况,进一步为学员自动推荐对口学习服务以及学习伙伴,真正确保课程快速推进,捕捉大众需求热点,给予学员更具针对性与实践性的课程学习体系;其四,借助本研究成果,能够为同类型数据挖掘实证调研以及相近领域优化模式贡献一些思路。
彭金星[9]（2020）在《基于微信小程序的高中人工智能课程教学与评价系统研究》文中认为随着移动设备的普及,以及使用移动设备进行学习的学生日益增多,其相关思想理念被越来越多人认可,学生的学习不再局限于固定的时间和地点,而是可以利用空闲时间就近即可开展网络学习。微信小程序的出现为开发移动学习工具提供了更加便利的方式,越来越多的研究人员对小程序在不同课程教学中的应用进行了探索实践,这些研究主要针对传统教学方式成熟的课程,需要利用移动学习平台解决教学资源缺乏整合,缺少个性化实时指导不足、互动交流较少、缺少实训等教学过程中的问题,而在高中人工智能课程的教学中,伴随着日新月异的人工智能领域的发展,课堂教学的方式方法,案例设计也还在不断完善中,因此亟需既能引导学生自主学习,也能为课堂教学提供辅助的系统工具。针对这些问题,本文结合移动学习理念,搭建网络教学平台,以使学生能通过该平台更加便利地进行AI课程的学习,并及时得到学习情况的评价。从理论层面,本文对国内外移动学习、人工智能教育的现状进行了调研分析,为了使设计的系统能符合教育认知规律,首先界定了相关概念,其次对设计中依据的相关教育理论进行了阐述,在此基础上设计了与教师教学行为密切配合的系统模型的五个部分,为后续的研究和设计提供支撑。在研究设计方面,本文按照软件工程的方法论,首先进行了需求调研,然后对基于微信小程序的高中人工智能教学与评价学习系统进行了系统分析,具体进行了用例分析,主体功能模块原型设计,然后设计了数据库、最后基于微信小程序开发环境搭建了系统。在教学应用方面,本研究通过导入教学实例,对系统进行测试,通过对使用小程序的学生和教师的使用感受的访谈建议,进行全方位的分析,为之后的平台设计和优化提供理论和实践上的改进经验。
刘聪[10]（2020）在《情感型可教代理游戏的设计与开发》文中研究表明数字化和智能化的发展为自主学习提供了更多的可能,同时也向人性化教育发出了更大的挑战。学习的形式、对象、过程都在发生着变化,全面发展的战略目标使人类对学习效果的追求不止是对知识、技能等的认知,更是价值观、情感等方面的需求和关怀;另外,情感是一个完整的个体不可或缺的一部分,心理学研究表明情感体验将直接影响学习者的学习效率和质量。因此,无论从教育的影响因素还是从教育的目标来看,对学习者的情感支持都是对教育不容忽视的要求和手段。近年来相关学者对学习者的情感体验的大量研究也说明了这一点。当前的智能学习系统、网络课程、教育游戏、智能机器人等新兴教学手段,旨在提供个性化的学习体验,关注学习者认知结构的完善和知识技能的习得,而忽略了学习者的情感和价值观方面的培养以及学习者在学习过程中的情感需求。这将直接影响学习者的学习体验,面对没有感情的学习机器,学习者的热情和积极性逐步消耗,导致学习效率和学习质量的低下。因此,为学习者的自主学习提供情感支持是亟待解决的问题。智能技术和情感计算的技术为此提供了契机和机会,使智能代理的情感化成为可能。通过为代理添加类人的情感,赋予智能代理类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力,并能根据当前的认知状态和情境变化而做出相应的情感反应,从而与学习者产生情感交流,促进学习者积极的情感体验,提供友好的学习和交互体验,提高学习质量。针对上述问题,本研究期望在有关学习理论和算法技术的指导和依托下,设计并开发出一款能模拟真实类人的情感的可教代理游戏。游戏中的代理不仅能通过与学习者的互动和对话习得相应的知识内容,而且能在学习过程中,根据与学习者的交互、学习进程等产生复杂的情感变化,以与学习者产生情感交流,为学习者提供积极友好的学习和情感体验。基于此,本研究采用文献研究法、设计研究法、问卷调查法等研究方法,依据相关理论指导并利用Unity3D软件作为游戏开发工具,设计和制作出一款兼具可教性和情感性的情感型可教代理游戏。下面从几方面论述研究工作的展开和获得的研究成果。（1）基础理论研究。在情感代理领域以及可教代理游戏领域内,查阅并分析大量相关文献资料的基础上,在本研究范围内定义了情感型代理和情感型可教代理游戏的概念和内涵。梳理相关理论,对情感的认知评估理论、人本主义学习理论以及情感与认知的关系进行详细的理论阐述和总结。（2）代理情感模型的构建研究。分析并梳理以往研究中智能代理的情感模型,在OCC模型的基础上,结合FLAME模型、基于规则的情感推理模型等传统情感模型,借鉴其模型建构思路和原则,从本研究的研究目标出发,为可教代理建构基于目标导向的动态情感推理模型,并对情感类型的推理流程和情感强度的计算算法进行阐述。（3）情感型可教代理游戏模型的建构研究。在对以往关于情感型教学系统以及可教代理模型的研究详细进行分析和梳理的基础上,借鉴其模型构建思路和策略,结合本研究的研究目标的思路,融入代理的情感模型,构建本研究中情感型可教代理游戏的功能结构模型,并详细阐述其中各部分的实现方法及其相关关系。（4）情感型可教代理游戏实例设计与开发研究。在游戏功能模型的基础上,本研究选择初中化学实验室加热高锰酸钾制取氧气的实验操作的知识作为游戏化学习内容,呈现代理主动请求帮助并做出情感反馈的学习情境。为实现游戏整体效果,本研究利用Unity3D软件作为开发平台,借助C#语言开发情感型可教代理游戏实例,并对游戏的应用效果进行实验验证。本研究将代理的情感融入可教代理游戏中,实现了代理的可教性和情感性,代理通过与学习者的对话和交互习得知识并反馈其情感变化,为学习者提供丰富的情感交流和积极友好的学习体验。但由于时间和本人技术能力的限制,研究仍然存在许多不足,未来的研究工作将继续围绕更加丰富和复杂的情感状态和反馈形式以及情感型可教代理游戏与其他学科的融合应用而努力。
二、智能教学系统知识表示的设计与实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能教学系统知识表示的设计与实现（论文提纲范文）
（1）师范生人工智能素养自评工具开发研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题聚焦 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究思路与方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 研究基础 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 人工智能素养 |
| 2.1.2 师范生人工智能素养 |
| 2.1.3 自评工具 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 教师专业素养理论 |
| 2.2.2 教育测评理论 |
| 2.3 研究综述 |
| 2.3.1 人工智能素养相关研究 |
| 2.3.2 素养评价相关研究 |
| 2.3.3 评价工具开发的步骤 |
| 2.3.4 已有研究对本研究的启示 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 师范生人工智能素养内涵与意义 |
| 3.1 师范生人工智能素养内涵 |
| 3.1.1 人工智能素养的概念梳理 |
| 3.1.2 内涵与特征 |
| 3.2 师范生人工智能素养结构 |
| 3.2.1 素养构成要素分析 |
| 3.2.2 素养结构分析 |
| 3.2.3 师范生人工智能素养模型 |
| 3.3 师范生人工智能素养培养意义 |
| 3.3.1 有助于师范生应对人工智能时代社会发展的挑战 |
| 3.3.2 促进师范生对人工智能的理解和应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 师范生人工智能素养自评工具构建 |
| 4.1 构建原则 |
| 4.2 指标构建与题项编制 |
| 4.2.1 量表指标分析 |
| 4.2.2 自评工具题目编制 |
| 4.3 指标与题项内容修订 |
| 4.3.1 专家咨询调查问卷 |
| 4.3.2 第一轮专家咨询 |
| 4.3.3 第二轮专家咨询 |
| 4.3.4 基于两次专家咨询的综合分析 |
| 4.4 区分度及信效度检验 |
| 4.4.1 项目分析 |
| 4.4.2 因子分析 |
| 4.4.3 自评工具构成 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 师范生人工智能素养自评工具应用 |
| 5.1 工具应用设计 |
| 5.2 师范生人工智能素养分析 |
| 5.2.1 应用结果分析 |
| 5.2.2 分析结论 |
| 5.3 师范生人工智能素养培育对策 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 研究总结 |
| 6.1 研究结论及建议 |
| 6.1.1 研究结论 |
| 6.1.2 应用建议 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（2）细分知识点的智能教学系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 人工智能发展概况 |
| 1.2.1 人工智能发展历程 |
| 1.2.2 人工智能在教育领域的应用 |
| 1.3 网络教育国内外发展概况 |
| 1.4 本文主要内容与组织结构 |
| 第二章 辅助教学系统总体设计 |
| 2.1 总体功能设计 |
| 2.2 系统性能需求分析 |
| 2.3 硬件架构设计 |
| 2.4 软件架构设计 |
| 2.5 软件开发平台 |
| 2.5.1 开发环境概述 |
| 2.5.2 WebRTC |
| 2.5.3 Node.js |
| 第三章 教学网站的编程实现 |
| 3.1 教学网站的网页设计 |
| 3.2 数据库表单设计 |
| 3.2.1 数据库E-R图 |
| 3.2.2 数据库表结构 |
| 3.3 录屏和群聊的关键技术 |
| 3.3.1 录屏功能的实现 |
| 3.3.2 群聊功能的实现 |
| 第四章 教学资源的知识点细分处理 |
| 4.1 原始教学视频的知识点分节处理 |
| 4.1.1 教学视频处理流程 |
| 4.1.2 语音识别算法原理 |
| 4.2 练习题库的知识点分类处理 |
| 4.2.1 习题分类流程 |
| 4.2.2 文本分类预处理流程 |
| 4.2.3 文本分类算法 |
| 4.3 视频分节和练习题分类实验 |
| 4.3.1 视频分节实验 |
| 4.3.2 练习题分类实验 |
| 第五章 教学资源智能推荐的算法实现 |
| 5.1 推荐算法发展概况 |
| 5.2 教学资源智能推荐系统总体设计 |
| 5.3 服务对象和推荐内容的特征描述 |
| 5.3.1 服务对象和推荐内容的特征分析 |
| 5.3.2 视频类资源特征构建 |
| 5.3.3 习题特征构建 |
| 5.4 教学资源推荐原理 |
| 第六章 实验与讨论 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 网页搜索和推荐功能测试 |
| 6.3 网站登录功能测试 |
| 6.4 课堂功能测试 |
| 6.5 群组功能测试 |
| 6.6 功能测试小结 |
| 第七章 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（4）基于Agent的虚拟导师培训模型研究与实践（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 智能导师系统现状分析 |
| 1.3.2 教学代理现状分析 |
| 1.3.3 研究现状述评 |
| 1.4 论文研究内容与思路 |
| 1.4.1 论文研究内容 |
| 1.4.2 论文研究思路 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关理论基础与技术研究 |
| 2.1 个性化教学的相关概念界定 |
| 2.1.1 个性化教学概念 |
| 2.1.2 个性化教学模式 |
| 2.2 相关理论基础 |
| 2.2.1 建构主义学习理论 |
| 2.2.2 掌握学习理论 |
| 2.2.3 成人学习理论 |
| 2.3 相关技术研究 |
| 2.3.1 Agent技术研究 |
| 2.3.2 多Agent技术研究 |
| 2.3.3 应用Agent技术的必要性 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于Agent的虚拟导师培训模型构建 |
| 3.1 模型构建原则 |
| 3.2 基于Agent的虚拟导师培训模型设计 |
| 3.2.1 模型设计思想 |
| 3.2.2 模型培训流程分析 |
| 3.2.3 模型的构建 |
| 3.2.4 模型工作机理描述 |
| 3.3 基于Agent的虚拟导师培训模型组成 |
| 3.3.1 知识中心 |
| 3.3.2 工厂模式 |
| 3.3.3 培训阶段 |
| 3.4 基于Agent的虚拟导师培训模型构建优势 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Agent的虚拟导师培训系统设计 |
| 4.1 基于Agent的虚拟导师培训系统概述 |
| 4.1.1 系统设计路线 |
| 4.1.2 系统应用流程 |
| 4.1.3 系统开发与运行环境配置 |
| 4.1.4 系统总体结构设计 |
| 4.2 虚拟导师知识中心设计 |
| 4.2.1 常见知识表示方式比较 |
| 4.2.2 知识获取 |
| 4.2.3 知识数据库设计 |
| 4.3 工厂模式设计 |
| 4.3.1 工厂结构分析 |
| 4.3.2 代理管理策略研究 |
| 4.3.3 代理制造流程分析 |
| 4.3.4 工厂模式优势 |
| 4.4 学习者特征分析机制 |
| 4.5 个性化培训方案定制机制 |
| 4.6 培训效果评估方式 |
| 4.6.1 形成性评价机制设计 |
| 4.6.2 培训效果评估机制设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 基于Agent的虚拟导师培训系统实现与效果分析 |
| 5.1 系统应用场景分析 |
| 5.1.1 复合驱清防垢信息管理平台分析 |
| 5.1.2 平台角色与业务特点分析 |
| 5.1.3 现有培训问题分析 |
| 5.2 系统业务培训资源组织与培训活动设计 |
| 5.2.1 系统业务培训资源组织 |
| 5.2.2 系统业务培训活动设计 |
| 5.3 系统功能实现 |
| 5.3.1 学习者特征分析功能 |
| 5.3.2 个性化培训方案定制功能 |
| 5.3.3 学习者业务培训功能 |
| 5.3.4 培训监督功能 |
| 5.3.5 代理通信功能 |
| 5.4 基于Agent的虚拟导师培训系统评价 |
| 5.4.1 系统界面与性能评价 |
| 5.4.2 培训过程评价 |
| 5.4.3 培训结果评价 |
| 5.4.4 系统满意度评价 |
| 5.4.5 系统评分 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 研究总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究不足 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 附录 |
| 致谢 |
（5）高中人工智能课程教学质量影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 人工智能新时代对高中生能力培养的需求 |
| 1.1.2 开设高中人工智能课程的政策依据 |
| 1.1.3 保障高中人工智能课程教学质量的迫切需要 |
| 1.2 问题提出 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容及方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 2 核心概念界定与研究综述 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 人工智能 |
| 2.1.2 人工智能课程 |
| 2.1.3 高中人工智能课程 |
| 2.1.4 高中人工智能课程教学 |
| 2.2 研究综述 |
| 2.2.1 国外研究综述 |
| 2.2.2 国内研究综述 |
| 2.2.3 综述小结 |
| 3 高中人工智能课程教学状况分析 |
| 3.1 问卷调查与访谈的实施 |
| 3.1.1 问卷调查的实施 |
| 3.1.2 访谈的实施 |
| 3.2 研究结果 |
| 3.2.1 问卷数据分析 |
| 3.2.2 教师访谈结果 |
| 3.2.3 学生访谈结果 |
| 4 高中人工智能课程教学质量影响因素分析 |
| 4.1 影响因素的选择 |
| 4.2 影响因素的确定 |
| 4.3 影响因素的重要程度 |
| 4.4 影响因素的结果讨论 |
| 5 保障高中人工智能课程教学质量的策略 |
| 5.1 促进交流:巩固课程教学发展内部系统 |
| 5.2 建立途径:推动高中教师专业素养提升 |
| 5.3 营造环境:助推考核与评价机制的改革 |
| 5.4 强化意识:更新家校人工智能发展理念 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作与总结 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 高中人工智能课程教学情况调查问卷 |
| 附录二 对高中人工智能课程教学实施情况的访谈提纲 |
| 附录三 对高中人工智能课程学习情况的访谈提纲 |
| 附件四 高中人工智能课程教学质量影响因素调查问卷 |
| 附录五 高中人工智能课程教学质量影响因素重要程度调查问卷 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（6）高中《人工智能》教学中案例设计的问题与对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 一、研究缘起 |
| (一)我国重视人工智能教育的开展 |
| (二)国内外人工智能课程皆已逐渐普及 |
| (三)高中《人工智能》教学中运用案例教学的必要性 |
| (四)《人工智能》教学中的案例设计亟需研究 |
| 二、研究目的与意义 |
| (一)研究目的 |
| (二)研究意义 |
| 三、研究思路 |
| 四、研究方法 |
| (一)文献研究法 |
| (二)访谈法 |
| (三)问卷调查法 |
| (四)案例分析法 |
| 五、概念界定 |
| (一)案例 |
| (二)高中《人工智能》课程 |
| 六、理论基础 |
| (一)范例教学理论 |
| (二)情境学习理论 |
| 第二章 研究综述 |
| 一、案例教学法的研究综述 |
| (一)案例教学法的发展 |
| (二)案例教学法的应用 |
| 二、案例设计的研究综述 |
| (一)案例设计前的案例素材选择 |
| (二)案例素材选择后的案例设计 |
| 三、高中《人工智能》教学的研究综述 |
| (一)高中《人工智能》教学的问题 |
| (二)高中《人工智能》案例教学 |
| (三)《人工智能》教学中的案例设计 |
| 第三章 高中《人工智能》教学中案例设计的现状 |
| 一、专家访谈 |
| (一)访谈的设计与实施 |
| (二)访谈数据的整理 |
| 二、问卷调查 |
| (一)问卷编制与调试 |
| (二)问卷样本选取与发放 |
| (三)数据的处理与分析 |
| 三、高中《人工智能》教学中案例设计的分析 |
| (一)高中《人工智能》教学中案例设计分析 |
| (二)对已有高中《人工智能》教学中案例设计分析的启示 |
| 第四章 高中《人工智能》教学中案例设计的问题 |
| 一、案例设计依据的教材参差不齐,需要制定统一的教材 |
| 二、案例设计所用的案例素材资源较少且不易获取 |
| 三、人工智能任课教师少,导致案例设计缺乏探讨对象 |
| 四、教学环境和设备有待完善,导致部分形式的案例难以呈现 |
| 五、教师对人工智能的认识有待深入 |
| 六、教师对教学目标和案例设计目的之间的切合度不好把握 |
| 七、教师的案例设计的能力有待提高 |
| 第五章 高中《人工智能》教学中案例设计的对策 |
| 一、教育部门应推动教材的统一和案例资源库的建立 |
| (一)教育部门应制定统一的教材,为案例设计提供依据 |
| (二)教育部门应建立案例资源库,为案例设计提供参考 |
| 二、学校应加强师资培训并完善人工智能教学设备 |
| (一)学校应加强人工智能师资的培养,提高教师能力和水平 |
| (二)学校应完善人工智能教学设备,为案例呈现提供条件 |
| 三、教师应提高自身案例设计能力 |
| (一)教师应掌握案例设计的目标 |
| (二)教师应了解案例设计的原则 |
| (三)教师应根据教学目标和原则确定案例类型 |
| (四)教师应提高案例素材收集的能力 |
| (五)教师应提高案例的设计加工能力 |
| (六)教师应注意案例设计后的完善修改 |
| 第六章 研究总结、反思与展望 |
| 一、研究总结 |
| 二、研究反思 |
| 三、研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A 高中《人工智能》教学中案例设计的现状调查 |
| 附录 B 高中《人工智能》教学中案例设计的访谈提纲 |
| 附录 C 三本高中《人工智能》教材中教学内容和目标的呈现 |
| 附录 D 高中《人工智能》教学中案例设计的探索 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）“推理类”高中AI课程教学案例设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题缘由 |
| 一、高中AI教学是国家智能与教学战略发展重要环节 |
| 二、“推理类”AI课程是国际视野下的人工智能教育核心内容 |
| 三、我国对“推理类”AI课程基础性和重要性把握不足 |
| 四、中小学“推理类”AI课程亟需教学案例开发 |
| 第二节 国内外已有研究综述 |
| 一、国内外人工智能推理相关研究 |
| 二、国内外“推理类”AI课程教学相关研究 |
| 三、已有研究述评 |
| 第三节 研究思路与方法 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 第四节 研究意义 |
| 一、发展完善“推理类”高中AI课程教学案例 |
| 二、丰富“推理类”高中AI课程教育教学理论 |
| 第五节 相关概念界定及理论基础 |
| 一、相关概念界定:人工智能、知识推理、教学案例 |
| 二、理论基础:建构主义学习理论、基于项目式学习理论、“做中学”理论 |
| 第二章 高中AI课程中推理类教学案例现状归因分析 |
| 第一节 完善推理类教学案例集是高中AI课程深入推进的重要趋势 |
| 一、高中AI课程标准中十分重视知识表示与推理教学案例 |
| 二、以“人大附中”为代表开发高中AI课程项目案例集 |
| 第二节 高中人工智能课程中推理类教学案例设计分析 |
| 一、重知识表示轻逻辑思维推理,课程内容基础性结构不完善 |
| 二、以知识图谱、多智能体推理为代表鲜少涉及,未意识重要性 |
| 三、符合高中生学习特点的人工智能课程教学案例开发不足 |
| 第三节 高中生人工智能学习的主要特征 |
| 一、高中生思维敏捷、乐于逻辑推理,但缺乏系统化训练 |
| 二、高中生抽象表达能力强,但知识表示方式科学化欠缺 |
| 三、案例情境教学有助于培养高中生高阶思维能力 |
| 四、信息技术知识储备较为充足,数字化学习技能基础较好 |
| 第三章 “推理类”高中AI课程案例设计模型建构 |
| 第一节 国内外典型的“推理类”高中AI课程教学案例 |
| 一、案例一:《探寻人工智能的神奇奥秘》教学设计 |
| 二、案例二:《人工智能—无人驾驶》教学设计 |
| 三、案例三:《机器人技术和未来技术》教学设计 |
| 四、总结分析现有的高中推理类AI课程教学案例设计 |
| 第二节 “推理类”高中AI课程教学案例设计的原则 |
| 一、逻辑能力与计算编程思维相结合原则 |
| 二、科学精神与趣味性相结合原则 |
| 三、内容系统化与多元性相结合原则 |
| 四、强智能性与实践性相结合原则 |
| 五、抽象表达与知识可视化相结合原则 |
| 六、培养创造力与合作意识相结合原则 |
| 第三节 “推理类”高中AI课程教学案例设计模型建构 |
| 一、理论基础分析 |
| 二、学习者及学习需求分析 |
| 三、教学目标及重难点分析 |
| 四、教学内容 |
| 五、课程结构 |
| 六、学习策略和环境 |
| 七、教学评价 |
| 第四章 第一轮设计:《基于Arduino的 多功能学习小卫士》 |
| 第一节 Arduino开源平台特性分析 |
| 一、Arduino主板(硬件) |
| 二、Arduino IDE编程软件 |
| 第二节 教学项目设计分析 |
| 一、教学内容定位 |
| 二、课程教学目标 |
| 三、教学设计策略及原则 |
| 第三节 《基于Arduino的多功能学习小卫士》教学设计与实践 |
| 第四节 教学案例实施及反思总结 |
| 一、实践结果与分析 |
| 二、教学启示与反思 |
| 第五章 第二轮设计:“推理类”高中AI课程教学案例优化设计 |
| 第一节 优化设计的原则及方向 |
| 一、强调高中AI课程的推理类别的内容区分 |
| 二、贴近普通高中技术类专业课程的课程标准 |
| 三、明确AI教育以经验、技能和创新为目标导向 |
| 四、综合利用教学资源,协调使用教学方法 |
| 第二节 优化教学案例设计与实践 |
| 一、“知识图谱推理”AI课程案例——《察异辨花》 |
| 二、“记忆驱动推理”AI课程案例——《识图认物》 |
| 三、“多智能体推理”AI课程案例——《自动迎宾系统》 |
| 第三节 “推理类”高中AI课程教学案例实践分析 |
| 一、教学效果分析 |
| 二、教学总结与反思 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 第一节 研究总结 |
| 第二节 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 :学生访谈提纲 |
| 附录2 :教师访谈提纲 |
| 附录3 :人工智能课程学科核心素养测试问卷 |
| 致谢 |
| 附:本人读研期间科研成果及奖励情况 |
（8）教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 一、研究背景 |
| (一) 教师网络研修成为教师培训的新型方式 |
| (二) 以促进学员个性化发展为核心诉求的在线教育进入新阶段 |
| (三) 新技术的迅猛发展为我国教师教育信息化开创了新天地 |
| 二、问题提出 |
| (一) 传统教师网络研修社区难以实现针对学习者的个性化教学与管理 |
| (二) 研发个性化智能教学系统是解决教师网络研修社区学习缺乏个性化的关键 |
| (三) 学习者模型建立是个性化智能教学系统研究的核心基础环节 |
| (四) 基于“A”平台的学习者行为建模实证研究 |
| 三、概念界定 |
| (一) 教师专业发展 |
| (二) 教师网络研修 |
| (三) 教师网络研修社区 |
| (四) 教师工作坊 |
| (五) 学习者模型 |
| 四、研究意义 |
| (一) 理论意义 |
| (二) 实践意义 |
| 五、研究创新点 |
| (一) 首次在中小学教师网络研修社区中引入学习者模型 |
| (二) 利用聚类分析构建网络研修社区的学习者模型 |
| 六、研究目标与内容 |
| (一) 研究目标 |
| (二) 研究内容 |
| 七、研究框架 |
| (一) 理论研究 |
| (二) 实践研究 |
| 八、研究方法 |
| (一) 问卷法 |
| (二) 个案研究法 |
| (三) 科学模型法 |
| (四) 文献研究法 |
| 九、本章小结 |
| 第一章 教师网络研修社区存在问题的研究 |
| 一、研究说明 |
| 二、问题调研的理论基础 |
| (一) 技术接受度理论与模型 |
| (二) 技术接受评价框架 |
| (三) 网络研修社区接受度评价框架 |
| 三、调研问卷的设计及调研结果 |
| (一) 教师网络研修社区情况调查问卷设计与开发 |
| (二) 教师网络研修社区调研结果 |
| (三) 教师使用网络研修社区接受度分析 |
| (四) 教师网络研修社区存在的问题分析 |
| 四、网络研修社区的改进发展分析 |
| (一) 依托数据分析将现有的网络研修社区进行智能化改造 |
| (二) 具备快速识别学习者需求与偏好的能力 |
| (三) 支持对学员的个性化教学 |
| 五、构建学习者模型是实现网络研修社区智能化改造的基础 |
| 六、本章小结 |
| 第二章 教师网络研修社区学习者建模的相关研究现状梳理 |
| 一、教师专业发展研究 |
| (一) 教师专业发展研究的起源 |
| (二) 国内外对教师专业发展的研究 |
| (三) 对教师专业发展研究的分析 |
| 二、教师网络研修社区的特点及其对学习者的评价 |
| (一) 教师网络研修社区的特点 |
| (二) 教师研修社区中的学习者评价 |
| (三) 教师网络研修社区及其学习者评价的文献分析与评价 |
| 三、学习者建模 |
| (一) 学习者模型的分类 |
| (二) 学习者建模的方法 |
| (三) 学习者建模研究文献分析与评价 |
| 四、本章小结 |
| 第三章 教师研修社区学习者模型构建的教育理论研究 |
| 一、教师专业发展理论 |
| (一) 教师专业发展阶段理论 |
| (二) 体验式学习理论 |
| 二、柯氏四级培训评估模型 |
| (一) 使用背景 |
| (二) 理论基础 |
| 三、成人学习自我导向理论 |
| (一) 成人学习理论 |
| (二) 成人学习自我导向学习理论 |
| (三) 成人学习自我导向学习理论在本研究中的应用 |
| 四、学习分析技术理论 |
| (一) 学习分析的概念 |
| (二) 学习分析的应用范围 |
| (三) 学习分析的构成与模型的理论基础 |
| 五、本章小结 |
| 第四章 教师研修社区学习者模型构建的技术理论研究 |
| 一、技术理论研究的思路与主要方法 |
| (一) 研究思路 |
| (二) 主要方法 |
| 二、关键技术研究 |
| (一) 建立数据仓库 |
| (二) 数据汇聚 |
| (三) 数据资产评估 |
| (四) 特征与指标计算 |
| 三、本章小结 |
| 第五章 教师网络研修社区学习者模型的实现与模型应用研究 |
| 一、数据说明 |
| 二、教师研修指标体系的构建 |
| (一) 明确目标,构建维度 |
| (二) 特征设计 |
| (三) 指标体系构建 |
| (四) 维度聚类 |
| 三、学习者分类 |
| (一) 学习者分类概述 |
| (二) 分类方法理解 |
| (三) 分类类别确定及计算 |
| 四、“A”教师网络研修社区学习者模型结果分析 |
| (一) 聚类结果分析 |
| (二) 对应分析不同类别学习者的特征 |
| (三) 对应分析不同类别学习者的行为特征 |
| 五、成果检验与应用 |
| (一) 通过真实培训项目验证学习模型的有效性 |
| (二) 基于学习者模型的个性化推荐功能的实现 |
| (三) 借助学习者模型提出“A”教师培训平台改善的规划 |
| (四) 应用学习者模型提升培训质量 |
| 六、本章小结 |
| 第六章 总结与讨论 |
| 一、研究创新 |
| (一) 教育理论层面 |
| (二) 建模方法层面 |
| (三) 技术算法层面 |
| 二、研究不足 |
| (一) 学习者模型的精准度不足 |
| (二) 对学习者类别的识别结果进行实证测量的不足 |
| (三) 基于多时间阶段、多项目的指标体系试用的不足 |
| (四) 将学习者画像与教学实践相结合的不足 |
| 三、研究展望 |
| (一) 结合社交网络分析 |
| (二) 结合语义分析 |
| (三) 探究自适应学习 |
| 四、本章小结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录一 中国基础教育教师网络研修社区调查问卷 |
| 附录二 中国基础教育教师网络研修社区调查问卷 |
| 附录三 教师网络研修社区调研结果 |
| 后记 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（9）基于微信小程序的高中人工智能课程教学与评价系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 人工智能课程的开设 |
| 1.1.2 当前教学存在的问题 |
| 1.1.3 基于小程序学习的优势 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 探索适用于AI的教学模式 |
| 1.3.2 提供AI教学的小程序框架 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 研究现状 |
| 1.5.1 微课研究现状 |
| 1.5.2 中学人工智能教学研究 |
| 1.5.3 微信小程序在教学中的应用研究 |
| 1.6 组织结构 |
| 第二章 相关概念和理论 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 移动学习 |
| 2.1.2 碎片化学习 |
| 2.1.3 个性化学习 |
| 2.1.4 教学评价与反馈 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 新建构主义理论 |
| 2.2.2 ARCS模型 |
| 2.2.3 知识空间理论 |
| 第三章 系统结构设计 |
| 3.1 混合教学工作流程 |
| 3.1.1 肯普模式 |
| 3.1.2 围绕学的模式 |
| 3.1.3 混合模式下的流程结构 |
| 3.2 微课程单元设计 |
| 3.2.1 微课程目标设计 |
| 3.2.2 微课程内容设计 |
| 3.3 学科知识体系构建 |
| 3.3.1 碎片化学习情境下的学科知识构建 |
| 3.3.2 AI教学中的学科知识 |
| 3.4 自适应测试支持 |
| 3.4.1 自适应测试模型 |
| 3.4.2 自适应测试功能框架 |
| 3.5 评价与反馈 |
| 3.5.1 评价反馈模型 |
| 3.5.2 评价反馈结构 |
| 第四章 系统分析与实现 |
| 4.1 需求分析 |
| 4.1.1 可行性分析 |
| 4.1.2 需求调查 |
| 4.2 用户角色与用例分析 |
| 4.3 功能模块设计 |
| 4.3.1 登录 |
| 4.3.2 教师端 |
| 4.3.3 学生端 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 E-R图 |
| 4.4.2 知识点关系表示 |
| 4.4.3 数据表 |
| 4. 5 程序框架设计 |
| 4.5.1 流程与框架 |
| 4.5.2 核心功能验证 |
| 第五章 系统测试与验证 |
| 5.1 教学案例 |
| 5.1.1 案例1-Python语言编程练习 |
| 5.1.2 案例2-tensorflow playgrond演示训练 |
| 5.1.3 案例3-训练AI识别数字 |
| 5.2 测试与分析 |
| 5.2.1 知识空间实例 |
| 5.2.2 案例分析 |
| 5.2.3 教学效果分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究建议与思考 |
| 6.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1: 学生学前调查问卷 |
| 附录2: 学生学后调查问卷 |
| 附录3: 教师访谈提纲 |
| 附录4: Python知识点梳理 |
| 附录5: python编程题 |
| 致谢 |
（10）情感型可教代理游戏的设计与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究缘起 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内外可教代理游戏相关研究 |
| 1.2.2 国内外情感型代理相关研究 |
| 1.2.3 研究现状的评述与研究问题的提出 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 研究的目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究思路与方法 |
| 1.5.1 研究思路 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 第二章 情感型可教代理游戏设计的理论基础 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 可教代理与可教代理游戏的概念 |
| 2.1.2 代理的情感的定义与分类 |
| 2.1.3 情感型可教代理游戏的定义与特征 |
| 2.2 游戏设计的理论基础 |
| 2.2.1 情感的认知评估理论 |
| 2.2.2 人本主义学习理论 |
| 2.2.3 情感对认知和人机交互的作用 |
| 第三章 游戏中情感型可教代理的情感模型构建 |
| 3.1 情感在情感型可教代理中的定位 |
| 3.2 代理的情感模拟的可行性分析 |
| 3.3 代理的情感模型构建思路分析 |
| 3.3.1 经典情感模型分析与思想借鉴 |
| 3.3.2 经典情感模型的思想借鉴 |
| 3.3.3 情感模型构建的基本构想 |
| 3.4 情感模型的构建 |
| 3.4.1 外界刺激的感知模块 |
| 3.4.2 合成情感的生成模块 |
| 3.4.3 情感反应的生成模块 |
| 第四章 情感型可教代理游戏结构功能模型构建 |
| 4.1 游戏结构功能模型构建的可行性分析 |
| 4.2 游戏功能结构模型分析 |
| 4.2.1 游戏功能结构模型的思想溯源 |
| 4.2.2 游戏功能结构模型的思想借鉴 |
| 4.3 情感型学习系统的功能结构模型分析 |
| 4.3.1 情感型智能学习系统的功能结构模型设计思想溯源 |
| 4.3.2 情感型学习系统的功能结构模型设计思想借鉴 |
| 4.4 情感型可教代理游戏功能结构模型构建 |
| 4.4.1 情感型可教代理游戏功能结构模型的构建原则 |
| 4.4.2 情感型可教代理游戏功能结构模型的构建 |
| 4.4.3 情感型可教代理游戏模型核心要素功能实现方法 |
| 第五章 情感型可教代理游戏的实例设计 |
| 5.1 游戏功能的需求分析 |
| 5.2 情感型可教代理游戏的教学设计 |
| 5.3 游戏化学习流程设计 |
| 5.4 情感型可教代理游戏核心要素的实现过程 |
| 5.4.1 游戏资源库的设计与组织 |
| 5.4.2 情感型可教代理推理机制的技术实现 |
| 5.5 情感型可教代理推理机制的细化设计 |
| 5.5.1 情感型可教代理可教性推理细化设计 |
| 5.5.2 情感型可教代理情感性推理细化设计 |
| 第六章 情感型可教代理游戏的实例开发与验证 |
| 6.1 游戏制作平台及开发语言的选择 |
| 6.1.1 游戏制作平台的选择 |
| 6.1.2 游戏开发语言的选择 |
| 6.2 游戏实例关键模块的技术实现 |
| 6.2.1 游戏实例各模块架构及相互关系 |
| 6.2.2 游戏实例资源的组织与实现 |
| 6.2.3 情感型可教代理的学习路径实现 |
| 6.2.4 情感型可教代理的可教性机制的实现 |
| 6.2.5 情感型可教代理的情感推理机制的实现 |
| 6.2.6 呈现界面的设计与实现 |
| 6.3 情感型可教代理游戏实例的应用效果研究 |
| 6.3.1 实验目的 |
| 6.3.2 游戏化学习活动设计 |
| 6.3.3 测量工具的选择与制定 |
| 6.3.4 实验对象的选择与实验实施 |
| 6.3.5 实验结果分析 |
| 6.3.6 后台数据分析 |
| 6.3.7 实验结果分析与讨论 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究不足 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
四、智能教学系统知识表示的设计与实现（论文参考文献）
- [1]师范生人工智能素养自评工具开发研究[D]. 王欢. 贵州师范大学, 2021(11)
- [2]细分知识点的智能教学系统研究[D]. 郭冰奇. 华中师范大学, 2021(02)
- [3]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [4]基于Agent的虚拟导师培训模型研究与实践[D]. 刘涛. 东北石油大学, 2020(04)
- [5]高中人工智能课程教学质量影响因素研究[D]. 邓燕艳. 贵州师范大学, 2020(06)
- [6]高中《人工智能》教学中案例设计的问题与对策研究[D]. 闫克乐. 河南大学, 2020(02)
- [7]“推理类”高中AI课程教学案例设计研究[D]. 刘媛媛. 安徽师范大学, 2020(02)
- [8]教师研修社区学习者模型构建及应用研究 ——以“A”教师培训平台为个案[D]. 王冬冬. 东北师范大学, 2020(07)
- [9]基于微信小程序的高中人工智能课程教学与评价系统研究[D]. 彭金星. 中央民族大学, 2020(01)
- [10]情感型可教代理游戏的设计与开发[D]. 刘聪. 山东师范大学, 2020(09)