論文-基于Internet的智能教學(xué)規(guī)劃系統(tǒng).doc

基于Internet的智能教學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)摘要：本論文運(yùn)用智能規(guī)劃技術(shù)，利用擴(kuò)展知識結(jié)構(gòu)圖（EKSG）表示知識結(jié)構(gòu)、課件以及學(xué)習(xí)者的關(guān)系，并基于Internet實現(xiàn)智能教學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)。智能教學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)以Internet為媒介實現(xiàn)與學(xué)習(xí)者交互，它能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者的實際情況給學(xué)習(xí)者制定最優(yōu)教學(xué)方案完成教學(xué)目的，換句話說，基于Internet的智能教學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)是一個因材施教的老師。本文先介紹EKSG的概念，其次在EKSG的基礎(chǔ)上給出智能規(guī)劃算法及其在SQL Server 2000下的存儲過程實現(xiàn)：規(guī)劃問題是否有解的判定算法、在有解時求最優(yōu)解的算法以及精確匹配算法，最后給出了實現(xiàn)智能規(guī)劃系統(tǒng)的設(shè)計方案及原型系統(tǒng)，并通過實驗驗證了系統(tǒng)的正確性。關(guān)鍵詞：智能規(guī)劃；計算機(jī)輔助教學(xué)；存儲過程；智能教學(xué)系統(tǒng)1 緒論隨著計算機(jī)技術(shù)、信息技術(shù)的發(fā)展和完善以及Internet的普及，網(wǎng)上學(xué)習(xí)資源呈加速增長，以及越來越多的學(xué)習(xí)者將Internet作為學(xué)習(xí)與提高的手段。在Internet這個信息與知識的海洋里，學(xué)習(xí)者迫切需要一個學(xué)習(xí)導(dǎo)航者?；贗nternet的智能教學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)是根據(jù)智能規(guī)劃研究實現(xiàn)的應(yīng)用系統(tǒng)，它能夠勝任信息與知識的海洋的導(dǎo)航者。2 基于擴(kuò)展知識結(jié)構(gòu)圖的智能教學(xué)規(guī)劃2.1知識表示模型許多學(xué)者給出不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示領(lǐng)域知識。李益才和張小真1給出了知識點(diǎn)關(guān)系圖的概念，知識點(diǎn)關(guān)系圖是一下帶有源點(diǎn)和匯點(diǎn)的有向無環(huán)圖，節(jié)點(diǎn)表示知識點(diǎn)，用有向弧表示學(xué)習(xí)知識點(diǎn)的先后關(guān)系。姜云飛2給出了知識結(jié)構(gòu)圖(KSG)的概念，KSG的特點(diǎn)是用AND/OR圖表示知識之間的關(guān)系，圖中的邊賦予權(quán)值。KSG的OR節(jié)點(diǎn)隱含地表示了某一知識點(diǎn)的多種可選的教學(xué)/學(xué)習(xí)方法。本文利用擴(kuò)展的知識結(jié)構(gòu)圖來表示領(lǐng)域知識。定義1：擴(kuò)展的知識結(jié)構(gòu)圖（EKSG）是一個有向無環(huán)圖，當(dāng)且僅當(dāng)滿足以下條件3：1） EKSG包含兩類節(jié)點(diǎn)：知識節(jié)點(diǎn)和方法節(jié)點(diǎn)；2） 知識節(jié)點(diǎn)的后繼點(diǎn)為方法節(jié)點(diǎn)，表示完成該知識點(diǎn)教學(xué)的多種可選的教學(xué)方法。方法節(jié)點(diǎn)的后繼點(diǎn)為知識節(jié)點(diǎn)，表示運(yùn)用該方法完成學(xué)習(xí)目標(biāo)所需掌握的基礎(chǔ)知識；3） 每個方法節(jié)點(diǎn)設(shè)置多個權(quán)值，表示不同學(xué)習(xí)者通過該方法完成教學(xué)目標(biāo)所需的費(fèi)用;M1M2M3M4P1310022P2100222 CBM2AM1M4M3DEFG 圖1 EKSG的例子2.2智能教學(xué)規(guī)劃問題及教學(xué)規(guī)劃的表示一種方法對于不同的學(xué)習(xí)者取得不同的效果，我們將學(xué)習(xí)者分為若干類并用pi(i=1，2，3) 刻畫一類學(xué)習(xí)者認(rèn)知水平和生理局限的一組參數(shù) ，以學(xué)習(xí)費(fèi)用的方式將學(xué)習(xí)者對于方法的影響定量地表示到EKSG中。教學(xué)規(guī)劃問題必須提供幾方面的信息：EKSG，學(xué)習(xí)目標(biāo)g，基礎(chǔ)知識集合bs以及學(xué)習(xí)者特征參數(shù)p，其中EKSG由教學(xué)專家維護(hù)，因此，教學(xué)規(guī)劃問題用三元組（g,bs,p）表示 。教學(xué)規(guī)劃問題(g,bs,p)的解教學(xué)規(guī)劃TP(g,bs,p),對于系統(tǒng)而言，是一個以g為根，bs為葉節(jié)點(diǎn)的解圖。但這種解圖不能直接為用戶所用，對于用戶而言，TP(g,bs,p)表示為一個由易到難的有序?qū)W習(xí)方法序列。 2.3基于擴(kuò)展知識結(jié)構(gòu)圖的智能規(guī)劃算法1. 利用EM，如果匹配時直接把規(guī)劃提交給學(xué)習(xí)者，結(jié)束程序，否則轉(zhuǎn)2 2. 利用Judge 判定問題是否有解，有解時求出最優(yōu)解圖(SUB_EKSG(g)3. 利用TPLAN 根據(jù)SUB_EKSG(g)求最優(yōu)規(guī)劃學(xué)習(xí)者提出規(guī)劃問題(g,bs,p)，智能規(guī)劃系統(tǒng)按照圖2進(jìn)行求解。圖2 規(guī)劃問題求解過程系統(tǒng)維護(hù)一個規(guī)劃事例庫(TPL),TPL的每個元素為某一具體規(guī)劃，以及學(xué)習(xí)者使用該規(guī)劃取得的學(xué)習(xí)效果。學(xué)習(xí)者提出規(guī)劃問題(g,bs,p)，系統(tǒng)首先搜索事例庫中是否有匹配的產(chǎn)生正面效果的事例，若有則提交給學(xué)習(xí)者，否則利用Judge算法判斷該規(guī)劃問題是否有解，在有解的情況下，給出最優(yōu)解圖SUB_EKSG，同時計算各節(jié)點(diǎn)的費(fèi)用，Judge算法描述如圖3。 輸入: 規(guī)劃問題(g，bs,p)，EKSG輸出：有解時,輸出帶權(quán)的最優(yōu)解圖(SUB_EKSG)，葉節(jié)點(diǎn)為bs；無解時，輸出NULL。1 Base為知識點(diǎn)集合，初始值為bs，SUB_EKSG為所求子圖，初始值設(shè)為bs2 若gbs，則SUB_EKSG=bs,成功返回，否則轉(zhuǎn)33將Base中所有元素標(biāo)識為未處理，并置count=04取Base中的一個未處理的知識點(diǎn)kn,若kn存在，轉(zhuǎn)5；若kn不存在，判斷count是否為0，若不為0，則轉(zhuǎn)3，否則轉(zhuǎn)105標(biāo)識kn為已處理，將所有需要kn支持的方法放入集合Mkn中，若Mkn為空，轉(zhuǎn)4，否則標(biāo)識所有方法為未處理6取Mkn的一個未處理方法m1,若m1不存在，轉(zhuǎn)7；若bs(m1)是Base-g的子集，標(biāo)識m1為已處理，否則，將m1從Mkn中刪去，轉(zhuǎn)67 Mkn是否空，若為空，轉(zhuǎn)4，否則繼續(xù)8 對于Mkn中的每個方法m，若m不在SUB_EKSG中則：設(shè)m支持的知識點(diǎn)為km,判斷kmBase是否成立，若不成立，設(shè)count=count+1,并將m以及km加入SUB_EKSG中，置C(km)=c(m,p)+C(k)(kbs(m1);若kmBase，則比較c(m,p)+C(k)(kbs(m1)與C(km),若c(m,p)+C(k)(kbs(m1)0，則cansolve返回1程序結(jié)束；否則繼續(xù)執(zhí)， kcount=1WHILE (kcount0)BEGINSET kcount=0SET MnoSet=CURSOR FOR SELECT DISTINCT Mno FROM BsofM WHERE Kno IN (SELECT Kno FROM SUB_KL WHERE TPQno=tpqno)AND Mno NOT IN (SELECT Mno FROM SUB_ML WHERE TPQno=tpqno) FETCH NEXT FROM MnoSet INTO SMnoWHILE (FETCH_STATUS=0)BEGIN統(tǒng)計在SUB_KL表中方法SMno的基礎(chǔ)結(jié)點(diǎn)數(shù)numOK統(tǒng)計在BsofM表中完成方法SMno所需基礎(chǔ)結(jié)點(diǎn)數(shù)numAllIF(numOK=numAll) BEGINSELECT ghasadd=COUNT(*)FROM ML WHERE Mno=SMno AND Mkgno IN(SELECT Kno FROM SUB_KL WHERE TPQno=tpqno)求學(xué)習(xí)完成目標(biāo)知識結(jié)點(diǎn)的代價和mcharge =C（SMno，Pno）+C(bs)SELECT SKno=Mkgno FROM ML WHERE Mno=SMnoIF(ghasadd=0) BEGINSKno,mcharge插入到SUB_KL中，SMno方法插入到SUB_ML中，kcount+1ENDELSEBEGINSELECT OldCharge=MinCharge FROM SUB_KL WHERE TPQno=tpqno AND Kno=SKnoIF(mchargeOldCharge)BEGIN刪除Sknob舊的后繼方法，增加新Sknob后繼代價低的方法和修改Sknob的代價ENDENDENDFETCH NEXT FROM MnoSet INTO SMno END 查找目標(biāo)結(jié)點(diǎn)是否在SUB_KL中，如果是目標(biāo)知識點(diǎn)能完成；返之則不能能完成 圖6 規(guī)劃問題的判定算法存儲過程描述3.4智能教學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)的分層實現(xiàn)基于Internet的智能教學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)采用B/S模式，如圖7所示。其中，數(shù)據(jù)庫層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲和核心的算法邏輯；業(yè)務(wù)邏輯層實現(xiàn)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯；用戶界面層實現(xiàn)與用戶（包括學(xué)習(xí)者和專家）的交互。在具體實現(xiàn)時，規(guī)劃問題求解由業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)庫層共同實現(xiàn)，在數(shù)據(jù)庫層，采用存儲過程實現(xiàn)核心算法。教學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫層采用SQL Server 2000，業(yè)務(wù)邏輯層采用Apache Tomcat 5.0實現(xiàn)。 用戶界面層 業(yè)務(wù)邏輯層 數(shù)據(jù)庫層Browser:Javascript,htmlITP業(yè)務(wù)邏輯1. EM2. Judge3. TPLAN4. JSP頁面1 EKSG： Knowledge Method Relation Preference2專家數(shù)據(jù)3學(xué)生數(shù)據(jù)4 TPL圖7 系統(tǒng)的分層實現(xiàn)結(jié)構(gòu)3.5實驗結(jié)果對規(guī)劃問題tpq(A,D,E,F,G,P2)的測試代碼如圖8，第2行代碼是調(diào)用存儲過程語句,其中第一個參數(shù)2是規(guī)劃問題的編號。1declare cansolve tinyint 2EXECUTE spJudge 2, cansolve output3select cansolve圖8 規(guī)劃問題的判定算法測試代碼對規(guī)劃問題的測試結(jié)果如圖9所示，cansolve =1說明規(guī)劃問題tpq的解存在，最優(yōu)解圖的知識點(diǎn)有A，B，C，D，E，F(xiàn)，G，學(xué)習(xí)它們的費(fèi)用分別為6，2，2，0，0，0，0，方法有M2，M3，M4。1cansolve =12SUB_KL（A，B，C，D，E，F(xiàn)，G）=（6，2，2，0，0，0，0）3SUB_ML（M2，M3，M4）圖9 規(guī)劃問題的判定算法測試結(jié)果4 總結(jié)與展望到目前為止，基于Internet的智能教學(xué)規(guī)劃系統(tǒng)的原型系統(tǒng)已經(jīng)實現(xiàn)，本人完成了擴(kuò)展知識結(jié)構(gòu)圖在SQL Server 2000中的表示，并在SQL Server 2000下用存儲過程實現(xiàn)智能規(guī)劃核心算法。將復(fù)雜的教學(xué)規(guī)劃邏輯在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上實現(xiàn)，可有效地降低通訊成本。在以后的工作中將進(jìn)行一下深入研究：1）增加系統(tǒng)功能 ，使系統(tǒng)更具有實用的價值；2）可視的EKSG維護(hù)，提高教學(xué)專家的工作效率和減少對EKSG圖進(jìn)行維護(hù)時發(fā)生的錯誤；3）運(yùn)用新技術(shù)增強(qiáng)用戶的交互體驗。Ajax是Web2.0的核心技術(shù)之一7,本系統(tǒng)有必要在后續(xù)開發(fā)中嘗試應(yīng)用Ajax技術(shù)。 參考文獻(xiàn)1 李益才,張小真. 多模式智能教學(xué)系統(tǒng)教學(xué)規(guī)劃與模式調(diào)度研究. 計算機(jī)工程與設(shè)計. 2005,26(4): 1083-10872 姜云飛. 基于知識結(jié)構(gòu)圖的智能教學(xué)規(guī)劃. 計算機(jī)研究與發(fā)展. 1998,35(9): 787-7923 段琢華,姜云飛. 基于擴(kuò)展知識結(jié)構(gòu)圖的智能教學(xué)規(guī)劃. 計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2005,41(17):193-1964湯庸. 軟件工程方法與管理. 治金工業(yè)出版社. 2002.23-325苗雪蘭,劉會新,宋會群. 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)原理及應(yīng)用教程. 機(jī)械工業(yè)出版社. 2006.22-256 Dejan Sunderic,Tom Woodhead著 熊桂喜,魯久華,孫軍,聶伯敏譯. SQL Server 2000 高級編程技術(shù). 清華大學(xué)出版社. 2002.66-677 Ryan Asleson,Nathaniel T.Schutta. Foundation of Ajax.北京：人民郵電出版社，2006. 1321An intelligent tutorial planning system based on the InternetAbstract ：An intelligent tutorial planning (ITP) system is implemented based on the Internet, which employs intelligent planning technique, and represents the relations between the knowledge structure, the courseware and the learner based on the extended knowledge structure graph (EKSG). The presented ITP system interacts with the learner via the Internet, and provides the best tutorial scheme for the learner according to the learning goal the knowledge structure of the learner. Firstly, the paper introduces the concepts of EKSG. Secondly, the intelligent tutorial planning algorithm, including the judge algorithm, the optimal solution finding algorithm and the exact matching algorithm, are put forward and implemented with