陈 晶

(琼州学院电子信息工程学院，海南三亚572022)

0 引言

适应性教学系统为提供适应性，做到因材施教，需要收集关于学生的信息，而存储关于学生信息的是学生模型，因此学生模型对开展适应性教学起着重要的作用。由于学生学习过程中存在大量的不确定性因素及信息，Villano首先建议应用贝叶斯网络［1］到教学系统中。

1 更新算法

文中采用联结树算法:即从一个有向图的表示出发，将其转变为无向图，同时保持所有最初的依赖关系，该无向图称为道义图;然后它被弦化以形成局部节点聚类，这一结构是联结树型的。观测得到的证据通过保证聚类的交集的边缘概率一致来从一个聚类传到另一个聚类，而不用考虑哪个聚类是要计算的。最后，当传播过程稳定下来，变量的后验概率通过把所在聚类的概率分布投影到这个变量上来计算出来。

2 学生模型

设计学生模型时采用覆盖模型，考虑自身系统学生模型的建立需求，采用了改进的覆盖式模型进行教学资源信息的构建，将一门课程划分为若干个知识项，给每个知识项附加4个权值(E，F，A，N)来表示学生对某个知识项的掌握情况:E表示学生对知识项完全熟练掌握;F表示学生对知识项基本掌握，但仍有一些问题;A表示学生处在初级阶段，有许多问题;N表示学生对该知识项完全不了解。每一等级对应一个条件概率值(值的加权和为l)，该值是基于对学生的观测值得到的对知识项的掌握程度。此模型重点考虑学生动态信息，较好的反应了相对复杂的学生学习过程，从而体现出系统的适应性教学的特点。……