本文選題：智能學習 + 知識表示�。� 參考：《浙江大學學報(工學版)》2003年05期

【摘要】：在網(wǎng)絡(luò)教育中,傳統(tǒng)的導航方式或搜索引擎方式引導學習過程有著自身固有的缺陷,無法實現(xiàn)智能化、個性化學習.采用一種反映知識模塊間關(guān)系的知識混合結(jié)構(gòu)方式,通過對知識的規(guī)范錄入和基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的知識聚類,得到一系列相關(guān)的知識項.以知識項和知識交流域(上下文)的映射來引導學習過程,能智能地向?qū)W習者提供建議性的相關(guān)學習內(nèi)容及上下文,是一種有效的智能學習解決方案.
[Abstract]:In the network education, the traditional navigation method or the search engine way guides the learning process to have its own inherent flaw, cannot realize the intelligence, the individuality study. In this paper, a knowledge mix structure is adopted to reflect the relationship between knowledge modules. A series of related knowledge items are obtained through the canonical input of knowledge and the clustering of knowledge based on association rules. The mapping between knowledge item and knowledge exchange domain (context) can guide the learning process, which can intelligently provide relevant learning content and context to learners. It is an effective intelligent learning solution.
【作者單位】： 浙江大學CAD&CG國家重點實驗室 浙江大學研究生院學科建設(shè)辦公室 浙江大學CAD&CG國家重點實驗室
【分類號】：TP399

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【相似文獻】

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