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智能教学系统中的知识树增长模型被引量：36: 2001年; 智能教学系统 ( intelligent tutoring system,ITS) ,作为人工智能学科的重要研究应用领域 ,是 2 1世纪人类社会数字化教育的必然发展方向 ,迄今研究逾 3 0年 .现有一些 ITS系统由于知识表示以及推理方法的领域相关特性 ,系统构建与系统运用、系统模块之间动态有机联系不强 ,进而导致学生模型弱化等问题 ,限制了系统在进行个别化教学过程中的智能性和推广运用 .在此从系统的知识表示入手 ,基于 SC文法的知识表示体系和知识树映射方法 ,提出了一个动态、实时、自适应、交互式知识树增长模型 ( augm ent knowledge- tree model,AKTM) .模型包括基于SC文法的知识点表示方法、知识树结构以及知识树映射、知识树学生模型、知识点学习循环等内容 ,贯穿于 ITS系统4大传统模块之中 ,并在内容和功能上与之完全集成 .通过知识点层次多维属性标注和索引 ,实现了知识存储、处理、调用和维护动态、一体化过程 .通过知识点学习循环 ,实现个别化、动态、自适应智能教 /学过程 .同时通过模型在多媒体 ITS系统中的实例化设计和运用 ,实现了动态教 /学、领域无关、人机交互、自适应、个别化等智能特点 .; 周晓军黄河燕张普; 关键词：智能教学系统人工智能多媒体教学

IHSMT中的实例优化策略被引量：1: 2002年; 在基于实例的机器翻译方法中 ,通常采用双语句子实例的形式 ,但由于自然语言表达的无限多样性 ,使得这种存储粒度过大的句子级翻译实例的利用率较低 ;而在基于规则的机器翻译方法中 ,规则和词典具有一定的抽象性 ,其重复利用率高 ,但其中存在大量的歧义 .提出了一种 IHSMT中的实例自动优化算法 ,该算法引入了实例粒度的概念 ,根据规则和实例使用率 ,将粒度大的实例分解为较小的单元 ,并建立相应的词典 ,以提高实例的使用频率和检索效率 ;同时在翻译过程中 ,根据用户修改的统计和上下文信息 ,对粒度小并具有歧义的实例进行合并 ,以提高翻译质量和推理效率 ,从而使实例粒度更加合理 ,存储结构更优化。; 王建德陈肇雄黄河燕夏云庆; 关键词：机器翻译计算机

基于VRML的儿童对外汉语远程教学被引量：8: 2006年; 儿童是学习语言的最佳时期[1]。适应海外儿童包括中小学的对外汉语逐年上升的趋势,考虑到VRML(VirtualRealityModellingLanguage)的三维、交互、立体、网络传输、情景教学、游戏开发方便等诸多优点,首先分析了基于VRML的对外儿童汉语网络教学的基本思路;接着针对儿童的汉语教学内容、网络虚拟场景、教学方法进行了初步设计,实现了发现式教学场景并可以进行菜单、视点导航等;最后对全文进行了总结和展望。; 周晓军马君肖静; 关键词：VRML 对外汉语教学儿童汉语远程教育

IHSMTS中实例模式获取机制的设计与实现被引量：3: 2002年; IHSMTS是一种交互式多策略机器翻译系统 .给出了该系统中模式知识获取机制的设计和实现方法 ,在这种模式知识获取机制中有机地结合了多种知识获取方式 ,包括 :人机交互方式、基于机器翻译的源译文对照信息的自动获取、模式精炼方式和基于先验双语语料对齐的批量方式等 ,并通过模式验证算法实现对冗余、冲突等的检查 ,从而保证加入到模式库中的模式知识的单调递增性 ,同时实现模式适应性和准确性的平衡 ,使系统能够对实例模式库进行动态添加完善。; 黄河燕陈肇雄胡曾剑; 关键词：知识获取 IHSMTS

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国家自然科学基金(69882006)