第1章 緒論
1.1 什麼是教育?
1.2 什麼是人類的自然智能?
1.3 什麼是人工智能?
1.4 什麼是教育技術?
1.5 教育,自然智能,教育技術與人工智能之間的關係
第2章 一般教學係統
2.1 定義
2.2 一般教學係統中各個要素之間的關係
2.3 一般教學係統的動態性
2.4 一般教學係統的開放性
2.5 一般教學係統中教育者的功能
2.6 一般教學係統中的教學方法和理論基礎
2.6.1 行為主義:學習依靠強化訓練
2.6.2 認知主義:學習依靠理解
2.6.3 建構主義:學習依靠經曆和解釋
第3章 計算機輔助教學係統
3.1 定義
3.2 計算機在一般教學係統中的功能
第4章 知識錶達技術
4.1 概述
4.1.1 知識的定義
4.1.2 知識的分類
4.1.3 知識的自然錶達方法——自然語言
4.1.4 計算機和自然語言
4.2 謂詞錶示法
4.2.1 命題邏輯
4.2.2 謂詞邏輯
4.2.3 謂詞公式的等價性與永真蘊涵
4.2.4 自然演繹推理方法
4.2.5 邏輯編程語言Pmlog簡介
4.3 産生式錶示法
4.3.1 定義
4.3.2 産生式係統的組成
4.3.3 産生式錶示法的特點
4.4 語義網絡錶示法
4.4.1 定義
4.4.2 語義網絡錶示法的特點
4.4.3 語義網絡係統:W0rdNet、HowNet和CYC
4.5 框架錶示法
4.5.1 定義
4.5.2 框架錶示法的特點
4.6 麵嚮對象錶示法
4.7 腳本錶示法
4.7.1 定義
4.7.2 腳本的推理
4.8 小結
4.9 在教育技術上的應用
第5章 人工神經網絡
5.1 人工神經網絡簡介
5.2 神經網絡的特徵
5.3 人工神經網絡在個性化教學上的應用案例
5.3.1 人類性格——大五理論
5.3.2 人類智能——多元智力理論
5.3.3 通過神經網絡識彆個人特徵
5.3.4 學習行為評價
5.4 人工神經網絡方法在高校教學評估中的應用
5.5 人工神經網絡方法在高校發展預測中的應用
第6章 機器學習
6.1 概述
6.2 基本模型
6.3 機械學習
6.4 傳授式學習
6.5 類比學習
6.6 歸納學習
6.7 基於解釋的學習
6.8 在教育技術上的應用
第7章 自然語言處理
7.1 自然語言理解和産生
7.1.1 概述
7.1.2 詞法分析
7.1.3 句法分析
7.1.4 語義分析
7.2 智能答疑係統
7.2.1 聊天機器人:xiaoi和CSIEC
7.2.2 ELIZA:關鍵詞匹配技術
7.2.3 AL,ICEBOT與AIML
7.2.4 模式匹配原理的優點和缺點
7.2.5 關鍵詞匹配技術應用:網絡搜索
7.2.6 漢字智能答疑係統
7.3 語音識彆和閤成技術
7.3.1 語音識彆技術及其教學應用
7.3.2 語音閤成技術
7.3.3 語音識彆和閤成軟件介紹
第8章 其它技術
8.1 專傢係統
8.1.1 發展簡史
8.1.2 專傢係統的定義
8.1.3 分類
8.1.4 基本結構
8.1.5 設計與建造
8.1.6 係統評價內容
8.1.7 開發工具
8.1.8 專傢係統與教育
8.2 Agent技術
8.2.1 Agent曆史與概念
8.2.2 Agent的特性
8.2.3 多Agent係統
8.2.4 智能和社會性Agent技術在教育上的應用以希賽可係統為例
第9 章希賽可係統
9.1 動因
9.2 指導理論
9.3 相關工作
9.4 CSIEC中的英語語法體係
9.4.1 句子
9.4.2 從句
9.4.3 短語
9.4.4 單詞
9.5 希賽可係統結構和技術機理
9.5.1 瀏覽器/服務器接口
9.5.2 英語解析器
9.5.3 NLML解析器
9.5.4 自然語言數據庫NLDB
9.5.5 常識性知識
9.5.6 文本蘊涵機理GTE
9.5.7 交流性反應機理CR
9.5.8 多通道用戶界麵和可以選擇的聊天模式
9.5.9 適應於用戶偏好和話題的自由聊天
9.5.10 在給定場景中的引導性對話
9.5.11 無限定答案填空練習的自動評分
9.5.12 兩個機器人的對話演示(“二人轉”)
9.5.13 聽力訓練
9.5.14 積分機製
9.6 係統應用和評估
9.6.1 自由用戶使用情況分析
9.6.2 係統在韓國和日本應用情況分析
9.6.3 英語課程整閤和評估
9.6.4 希賽可係統課程整閤研究結論、反思與討論
附錄1 插圖索引
附錄2 錶格索引
參考文獻
· · · · · · (收起)