智能答疑系统
基于人工智能的智能问答系统研发
基于人工智能的智能问答系统研发现如今,随着人工智能技术的快速发展,智能问答系统正成为人们获取信息、解决问题的重要工具。
基于人工智能的智能问答系统能够通过自动处理大量数据、分析语义关系以及理解用户意图,从而直接回答用户提出的问题。
本文将探讨基于人工智能的智能问答系统的研发,包括系统架构、关键技术以及应用前景。
一、系统架构基于人工智能的智能问答系统主要由以下几个模块组成:1. 语义理解模块:该模块负责将用户提出的问题进行自然语言理解,并将其转化为计算机可以处理的形式。
常用的技术包括自然语言处理、命名实体识别和语义角色标注等。
2. 知识库模块:该模块集成了大量的知识,包括百科知识、文档库、公式、图像、语音等。
知识库模块通过使用信息抽取、知识图谱构建等技术,将这些知识整合到一个统一的数据库中,为问答系统提供背景知识支持。
3. 问题检索模块:该模块利用搜索引擎技术,对用户提出的问题进行检索,找到相关的问题和答案。
通过高效的索引和排序算法,能够快速找到最相关的答案。
4. 答案生成模块:该模块结合语义理解模块的结果和知识库模块中的知识,对问题进行分析和理解,并生成准确的答案。
常用的技术包括自然语言生成、推理和规则引擎等。
5. 用户界面模块:该模块提供用户与系统的交互界面,使用户能够方便地输入问题并得到答案。
用户界面可以是文本界面、图形界面或语音界面。
二、关键技术基于人工智能的智能问答系统需要应用多种关键技术来实现高效、准确的问答能力。
1. 自然语言处理:自然语言处理技术是智能问答系统的基石。
它包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等技术,能够将用户输入的自然语言转化为计算机可以理解的形式。
2. 信息抽取:信息抽取技术用于从大量的文本数据中自动提取出有用的信息。
通过抽取实体、关系和事件等信息,系统可以更好地理解问题并生成准确的答案。
3. 知识表示与推理:知识表示与推理技术能够将知识以图谱的形式进行表示,并通过推理算法进行推理。
人工智能教育智能答疑系统操作手册
人工智能教育智能答疑系统操作手册第一章:概述 (3)1.1 系统简介 (3)1.2 功能特点 (3)1.2.1 数据管理 (3)1.2.2 数据分析 (3)1.2.3 报表 (3)1.2.4 权限控制 (3)1.2.5 系统集成 (3)1.2.6 个性化定制 (3)1.2.7 云端存储 (4)1.2.8 移动端支持 (4)1.2.9 智能提示与提醒 (4)1.2.10 技术支持 (4)第二章:系统安装与配置 (4)2.1 安装步骤 (4)2.2 系统配置 (5)第三章:用户注册与登录 (5)3.1 用户注册 (5)3.1.1 注册界面设计 (6)3.1.2 数据验证 (6)3.1.3 账户创建与邮件/短信确认 (6)3.1.4 用户协议和隐私政策 (6)3.2 用户登录 (6)3.2.1 登录界面 (6)3.2.2 身份验证 (7)3.2.3 登录失败处理 (7)3.2.4 安全措施 (7)3.2.5 登录后的用户界面 (7)第四章:智能答疑界面介绍 (7)4.1 界面布局 (7)4.2 功能区域 (7)4.2.1 问题搜索 (8)4.2.2 问题分类 (8)4.2.3 热门问题 (8)4.2.4 我的提问 (8)第五章:提问与回答 (8)5.1 提问操作 (8)5.1.1 明确提问目的 (8)5.1.2 选择合适的提问方式 (8)5.1.3 注意提问的语气和表情 (9)5.2 回答查看 (9)5.2.2 保持回答的简洁明了 (9)5.2.3 注意回答的针对性 (9)5.2.4 回答后的反馈 (9)第六章:问题分类与标签 (9)6.1 分类管理 (9)6.1.1 分类体系构建 (9)6.1.2 分类标准制定 (9)6.1.3 分类维护与更新 (10)6.2 标签设置 (10)6.2.1 标签选取 (10)6.2.2 标签分类 (10)6.2.3 标签管理 (10)第七章:知识点管理 (11)7.1 知识点添加 (11)7.2 知识点修改与删除 (11)第八章:智能推荐与推送 (12)8.1 推荐算法 (12)8.2 推送设置 (12)第九章:数据统计与分析 (13)9.1 数据统计 (13)9.1.1 数据收集 (13)9.1.2 数据处理 (13)9.1.3 数据描述 (14)9.2 数据分析 (14)9.2.1 描述性分析 (14)9.2.2 摸索性分析 (14)9.2.3 推断性分析 (14)9.2.4 机器学习方法 (15)第十章:权限管理 (15)10.1 用户权限 (15)10.1.1 用户权限概述 (15)10.1.2 用户权限设置 (15)10.1.3 用户权限管理 (15)10.2 角色管理 (15)10.2.1 角色概述 (15)10.2.2 角色权限设置 (16)10.2.3 角色管理操作 (16)第十一章:系统维护与升级 (16)11.1 系统维护 (16)11.1.1 系统维护的目的 (16)11.1.2 系统维护的内容 (17)11.1.3 系统维护的方法 (17)11.2 系统升级 (17)11.2.2 系统升级的方法 (17)11.2.3 系统升级的注意事项 (17)第十二章:常见问题与解答 (18)12.1 系统使用问题 (18)12.2 技术支持与反馈 (18)第一章:概述1.1 系统简介本系统是一款针对现代企业及个人用户需求而设计的综合性信息管理系统。
高中数学智能线上24小时答疑
高中数学智能线上24小时答疑随着互联网的发展,线上教育已经成为了一种趋势,而其中数学教育更是备受关注。
高中数学作为一门重要的学科,对于学生来说往往是一块难以逾越的“拦路虎”。
然而,现在有了高中数学智能线上24小时答疑平台,学生们可以随时随地得到解答,真正实现了学习的自由化和个性化。
高中数学智能线上24小时答疑平台的出现,为学生们提供了便利。
无论是白天还是黑夜,只要有问题,只需打开手机或电脑,就可以随时向平台提问。
这种随时答疑的模式不再受时间和地域的限制,让学生们可以根据自己的学习进度和时间安排,自由地学习数学。
同时,线上答疑平台还提供了全天候的服务,无论是晚上的难题还是早晨的疑惑,都可以得到专业老师的解答。
这种24小时的服务不仅节约了学生们的时间,也提高了学习效率。
与传统的线下辅导相比,高中数学智能线上答疑平台的优势在于其智能化。
平台上的智能回答系统可以根据学生提出的问题,快速给出准确的答案。
这种智能化的答疑模式不仅提供了快速解答,还可以帮助学生们更好地理解数学知识。
当学生提问时,智能回答系统会根据学生的问题,给出详细的解答步骤和思路。
这种个性化的解答方式,可以更好地满足学生们的需求,帮助他们提高数学水平。
除了智能化的回答系统,高中数学智能线上答疑平台还提供了在线一对一辅导的服务。
学生们可以选择与老师进行实时的视频交流,直接向老师请教问题。
这种一对一的辅导模式可以更好地满足学生们的个性化需求。
学生们可以根据自己的学习情况和困惑,与老师进行深入的交流,得到更加具体和细致的解答。
这种互动式的辅导模式,不仅提高了学生们的学习效果,也增强了学生们的学习兴趣。
高中数学智能线上答疑平台的出现,不仅对学生们有益,也对老师们有一定的帮助。
传统的线下辅导通常需要老师亲自到场,而线上答疑平台可以让老师们足不出户,就能给学生们提供解答。
这不仅节省了老师们的时间和精力,还可以让他们更好地发挥自己的专业优势。
老师们可以根据学生的问题,给出更加详细和细致的解答,提高教学的质量。
ChatGPT在教育领域中的智能答疑对话系统应用案例研究
ChatGPT在教育领域中的智能答疑对话系统应用案例研究引言:随着人工智能技术的不断发展,智能答疑对话系统逐渐在教育领域得到广泛应用。
其中,在近年来备受瞩目的ChatGPT模型,以其强大的生成能力和灵活度,成为了教育答疑领域的一项重要技术。
本文将通过探究ChatGPT在教育领域中的一个应用案例,深入剖析其在答疑系统中的优势和应用场景。
一、ChatGPT技术简介ChatGPT是由OpenAI公司所开发的一种基于大规模预训练语言模型的对话系统。
其核心是使用了一种名为“生成式预训练”的方法,通过海量的语料数据进行训练,学习到在各种对话场景中生成连贯、有逻辑的对话回复。
相较于传统的检索式问答系统,ChatGPT具备更高的灵活度和可扩展性,能够生成更具上下文感的答案,并且能够处理开放领域的问题。
二、教育领域的智能答疑需求在教育领域,学生和教师常常会遇到大量琐碎而重复的问题,如作业中的疑惑、理论知识的解释等。
传统的答疑方式通常需要教师进行一对一的面对面解答或者回答电子邮件。
然而,人力资源和时间的限制使得这种方式往往效率低下且难以满足学生的实时需求。
这时候,ChatGPT作为智能答疑对话系统,能够提供全天候、即时的答疑服务,节省了人力资源并提高了效率。
三、应用案例研究:ChatGPT在教育答疑系统中的应用实践我们以一家在线编程教育平台为例,分析ChatGPT在教育领域的智能答疑对话系统中的应用实践。
这家在线编程教育平台利用ChatGPT技术,构建了一个智能答疑助手。
学生可以通过在平台上发送问题,快速获取到答案或解决方案。
1. 提供即时帮助学生在学习编程过程中,常常会遇到一些代码错误或理论问题,这可能会很耗费时间和精力。
通过ChatGPT智能答疑对话系统,学生可以即时向助手提问,并得到准确的解答。
智能助手会根据学生提供的信息进行分析,并给出相应的建议或解决方案。
这种即时帮助能够有效地提高学生的学习效率和积极性。
远程教育中智能答疑系统的设计与实现完整
远程教育中智能答疑系统的设计与实现完整文档资料可直接使用,可编辑,欢迎下载北京交通大学硕士学位论文远程教育中智能答疑系统的设计与实现姓名:胡娜申请学位级别:硕士专业:教育技术学指导教师:赵宏20071201jb塞銮道盔堂亟±堂僮迨塞生塞翅垂中文摘要摘要:随着网络技术的发展和网络应用的普及,依托于网络技术的远程教育正在迅猛地发展。
基于网络环境下的教育模式,采用的是探索式学习方式,它支持学生根据自己的情况,浏览相关的教学资源,实现优秀教育资源和教育方法的共享。
但是,在远程教学中,学生和教师是时空相对分离的,学生无法与教师直接交流,于是答疑作为其教学活动中的一个重要环节,正日益引起人们的关注。
设计一个好的远程教育答疑系统,能及时有效地解决学生在学习过程中历产生的疑问,这样可以提高远程学生的学习效率,保证远程教育的质量。
一般的答疑系统采用的是基于搜索引擎的关键字查询方式,这种答疑系统需要学生自己输入关键字进行提问,对学生提炼总结关键字的能力有一定要求,并且搜索的效果并不理想,需要学生进一步来筛选系统反馈的答案,使得学习效率不高,这种答疑系统有必要进一步优化。
智能答疑系统是一个具有知识记忆、数据计算统计、逻辑推理、知识学习和实现友好人机交互的智能系统,其本质是一个具有智能性的知识系统。
它支持自然语言的提问、自动检索问题并呈现有效答案,能够通过学习自动扩展和更新答案知识库。
它的这些特点,使学生在学习时能够使用自己熟悉的方式表达问题,并能够及时获得与问题较为相关的一些反馈答案。
本文首先论述了研究智能答疑系统的背景和意义,并在分析了远程教育模式特点及对比了现有的答疑系统的基础上,对答疑系统做了统一的设计和开发,提出了一个基于本体以及XML的智能答疑系统的设计,初步建立了本体库以及知识库,给出了完整的体系结构及其架构开发模式,并对开发智能答疑系统环境中的关键技术进行了深入的研究,最后给出了智能答疑系统的实现方法。
智能答疑系统模型设计
然 后对 当前 的智 能答疑 系统进 行 改进 ,设 计 出 了一个 网上 智 能答疑 系统模 型 。另 外 ,本 系统模 型特 别 对标 签检
索模 块进 行 了设 计 ,在建 好 标 签库 的基 础上 ,专 门为用 户设 计 了基 于标 签检 索 的页面 ,这样 可 以节省 时 间 ,提
高 系统 的运 行效 率 。
学 质 量 与 教学 改 革 工 程 的重 要 组 成部 分 , 工 程 的特 该 点 之一 在 于利 用 现代 教育 技术 将课 程 的教 学 内容上 网 并 免 费开 放 , 以实 现优 质 教育 资源 共享 。 品课 程建 设 精 是 一 个 系统 工 程 , 包括 建 设 、 布 、 用 、 享 、 价 等 发 应 共 评
【 关键 词】 智 能 答疑 ,F AQ,标签 库 , 中文分 词
中 图分 类 号 :TP 8 11 文 献 标 识 码 :A
ABS TRACT I h sp p r h o g h n l ss o h u r n h r c e itc n h t t sq o o n e l e tq e to n we i g n t i a e ,t r u h t e a a y i ft e c r e t a a t rs is a d t es a u u fi t l g n u s i n a s rn c i s s e ,t e s o to n ss c s t ed f i n y o t l g n e , i g e r s o s so n we i g me h d , l s r c u e n wld e y tm h h r c mi g u h a h e i e c f n e l e c s a sn l e p n e fa s rn t o s i - tu t r d k o e g c i i l a d n trc n p e e t to y r o n u . As t h h r c mi g o c r e b v ,s me i r v me t r a k d i n o ih i r s n a i n wa s we e f u d o t o t e s o t o n s c n e n d a o e o mp o e n s we e m r e n t i r il . n b b s d i t l g n u s i n a s rn y t m d lwe ed sg d t c i v h o l wi g f n t n :ac r a n h s a t e a d a we — a e n el e tq e to n we i g s s e mo e r e i n o a h e e t e f lo n u c i s e t i c i o r c g i o fn t r l a g a e,h t t tc o t e q e to sr ie y s u e t e o n t n o a u a n u g t e s a i is t h u s i n as d b t d n s,t e c n t n p a i g a d e p n i n o n wl d e i l s h o s a tu d tn n x a so f o e g k
智能答疑系统优化学生学习过程
智能答疑系统优化学生学习过程随着科技的快速发展,智能答疑系统在教育领域中发挥着重要作用。
智能答疑系统是一种基于人工智能技术的教育工具,旨在帮助学生解决学习中遇到的问题,并优化学生的学习过程。
本文将探讨智能答疑系统在优化学生学习过程中的应用,以及带来的益处。
智能答疑系统通过对学生提问的问题进行分析和理解,能够给出准确、及时的答案。
相比传统的人工答疑方式,智能答疑系统不受时间和地域的限制,学生可以随时随地获取所需的答案,极大地方便了学习。
此外,智能答疑系统还能够根据学生的学习情况和知识水平,提供个性化的学习建议和指导,帮助学生更好地理解和掌握知识。
智能答疑系统的优势不仅在于解答问题,还在于提供学习资源。
通过与在线教育平台的结合,智能答疑系统可以为学生提供大量的学习资料,包括教材、课件、习题等。
学生可以根据自己的学习需要随时获取所需的学习资源,丰富了学习内容,提高了学习效果。
智能答疑系统还具备自动评估学生学习成果的功能。
系统可以根据学生在系统中的学习表现,对其学习进步情况进行评估和反馈。
这不仅可以帮助学生及时发现并纠正学习中的问题,更能激发学生的学习兴趣和动力,提高学习效率。
智能答疑系统对学生学习过程的优化具有明显的好处。
首先,智能答疑系统提供了一种主动式的学习方式,鼓励学生积极主动地寻找答案和解决问题,培养了学生的学习能力和自主学习的意识。
其次,智能答疑系统的个性化学习建议和指导能够帮助学生更好地规划学习时间和方法,提高学习效果。
最后,智能答疑系统对学生的学习情况进行评估和反馈,促使学生不断提高自己的学习水平。
然而,智能答疑系统也存在一些挑战和局限性。
首先,系统的准确性和完整性需要得到不断的改进和优化,以提供更准确、详尽的答案和学习资源。
其次,智能答疑系统需要充分考虑学生的个体差异和学习需求,提供个性化的学习建议和指导,以更好地满足学生的学习需求。
此外,智能答疑系统的使用还需要教师的指导和监督,以确保学生正确地使用系统并充分发挥其作用。
网络教学平台下智能答疑系统的研究与设计
步答 疑系统一方 面解决 了教师 和学生 异地异 时的 问题 ,一方 面学生可 以在此系统 中查看其他 的问题达到 自主学 习的 目的 , 而且教师也可 以根据学生 的提 问进行 统计 ,改进教 学进 度等。 当期末 或是有一些 问题需要教 师和 同学之 间进行讨论 时 ,同 步答疑系统就起到 了更及时有效的办法。
关键词 : 智能答疑 系统 ;网络教 学 ;自动答疑 ; 异步答疑 ;同步答疑
R sa hadD s n o t l et uso nw r g yt eer ei rnd i n Q etnA se n s m c n gf I g i i S e o e e o e nt t r T 蛐 hN wk Pa o l r f tm
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基于人工智能的智能问答系统设计与应用
基于人工智能的智能问答系统设计与应用智能问答系统是一种利用人工智能技术实现自动回答用户提出问题的系统。
随着人工智能的快速发展,智能问答系统已经成为各个领域应用的热点之一。
本文将讨论基于人工智能的智能问答系统的设计与应用。
一、智能问答系统的设计1. 语义理解智能问答系统的设计首先需要进行语义理解,即将用户的问题进行语义解析,识别出问题的主题和意图。
这可以通过自然语言处理技术和机器学习算法来实现。
通过训练模型,系统可以根据问题的特征和语义关系,自动抽取问题的关键信息和答案的相关信息。
2. 知识库构建知识库是智能问答系统的重要组成部分。
系统需要有一个数据仓库,存储与各个领域相关的知识和信息。
知识库可以包括结构化数据、非结构化数据、文本数据等。
构建知识库可以通过爬取网页内容、整合公开数据积累经验等方式进行。
3. 自动问答算法自动问答算法是智能问答系统的核心。
通过对用户问题和知识库进行匹配和推理,可以从知识库中找到与用户问题相关的答案,并将答案呈现给用户。
自动问答算法可以基于规则,也可以基于机器学习。
通过机器学习算法,系统可以不断优化问题匹配的精度和答案的准确性。
4. 用户界面设计用户界面是智能问答系统的外观。
良好的用户界面设计可以提升用户体验,提高系统的易用性和用户满意度。
用户界面应该简洁明了,方便用户提问和查看答案。
此外,界面还可以提供一些辅助功能,如语音输入、图像输入等,增加用户的交互方式。
二、智能问答系统的应用1. 互联网搜索智能问答系统可以应用于互联网搜索引擎,提供更准确和具有针对性的搜索结果。
用户可以通过提问的方式获取所需信息,而不用手动输入关键词。
智能问答系统可以结合知识图谱和用户历史行为等数据,为用户提供更加个性化和精准的搜索结果。
2. 在线客服智能问答系统可以应用于在线客服平台,自动回答用户的问题,提供全天候的在线服务。
用户可以通过与智能问答系统的对话方式,解决问题,获取帮助。
智能问答系统可以学习和积累用户提问的经验,提供更加专业和高效的服务。
基于FAQ的智能答疑系统
自动答疑的主要环节和基本程
自动答疑过程包括四个主 要环节 :汉语自动分词 、 关键词提取与同义词变换、 建立候选问题集和问句相 似度计算 基本流程如图所示。
自动分词
对问句进行分词处理是智能答疑的第一步,而词库的 设计直接关系到分词的好坏进而影响搜索的结果。由 于在答疑系统中,学生的提问一般专业性强,多是针 对某门课程,并且问题简洁短小。因此本文中,为答 疑系统设计 了如下三个词表: ① 常用词表 :如“的”、“了”、“请 问”等出现频 率较 高但与语义关 系不大 的词 ,同时它们还是最好 的分词 标识符 。 ② 专业词表 :如《计算机 网络 》中“网络”、“局域 网”等专业词汇。与此同时 ,它还包括了课程中的重 要词组及搭配 ,如“网络安全”等 ,这样可以大大 提高答疑系统的效率。 ③ 同义词表:如“电脑”与“计算机”、“互联网” 与 “Internet”等同义词及中英文转换 。
基于知网的语义相似度计算
(1)语义距离:两个词对应的义原在义原树中的最短 距离.如果两个词中有一个词的义原无法在6 棵义原 树中找到,或者2 个词的义原分别处于2 个不同的义 原树,则认为这2 个词之间的语义距离为∞. static private HashMap<Integer, Integer> tree; // 表 示森林各节点之间的关系 static private HashMap<String, Integer> items; // 表 示个节点内容 (2)语 义相似度 : s ( U , V) = alphe/ (alphe+距离) alphe = 1.6; 注:浮点运算
t (i) max P[q1q2 ...qt 1 , qt i, o1o2 ...ot | ]
关于网上智能答疑系统研究的几点思考
21 0 1年第 1 期 1
福
建 电
脑
6 5
关 于 网上 智能答疑 系统研 究 的几点思考
陈巧 芬
(浙 江海 洋 学院 浙 江 定 海 3 6 0 10 0)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
【 摘 要 】 答疑 是教 学过程 的一 个重要 组 成部 分 。本 文就 国 内 目前 已有 网上 智能答疑 系统 的研 究 文 :
1 相关研 究 及特 点 、
综 观各 文 献 的具 体研 究 内容 ,发现 目前 国 内对 网 基 础上 对 网上 智 能答 疑 系统 的研 究 提 出 自己的 看法 。 上智 能答 疑 系统研究 的情 况存 在 以下几 个 特点 : 11技术研 究 多 , 习机制 研究少 . 学
就 所 查 阅 的 网上 智 能 答 疑 系统 的研 究 文 章 来 看 。 如 前所 述 ,关 于 网上智 能 答疑 系 统 的研 究 文献 很 多数 是 从 技 术角 度 对 网上 智 能答 疑 系统 进行 考 察 : 如
何 及机 械 制 图” 网上答 疑 系统 的研 究 与开 发》 董 海瑞 到准 确 的答案 ?什 么样 的后 台知识 库有 利 于系统 快 速 ( 等 ,0 7 等针 对具 体课 程 的 网上智 能答 疑 系统 进行 设 提供 准确 答案 ? 20 ) ……等 等 。 而从 网上智 能答 疑 系统存 在 计 研究 ,智 能答 疑 系统 的 中文 分词 》付 艳 梅 ,0 9 等 的根本 目的 出发 , 《 ( 20 ) 考察 答 疑 的学 习机 制 , 并据 此来 针对 针 对 网上 智能 答疑 系统 中的 中文分 词进 行 研究 ,基于 性地 组建 答疑 系统 的文 章不多 见 , 《 只有 《 疑 系统学 习 答 X ce a的数 据整 合 方 法 在答 疑 系统 中的应 用 研 机制的分析与思考》 张银 , 0 ) MLShm ( 2 6 等为数极少的几篇。 0 究 》蔺 永政 等 ,0 9 对 有效 集成 各 个异 构 答疑 数据 源 1 ( 20 ) . 论研 究多 , 2理 实证 研究 少 的综 合 信息 进行 研究 ,基 于本 体 的 自动答 疑系统 的研 《 在查 阅的 诸多 文 献 中 ,绝 大多 数文 献 都 只是 从 理 究 与实 现 》刘 汉兴 等 ,0 0 等 针对 网上 智 能答 疑 系统 论 上对 网上 智 能答疑 系统 进行 研究 , ( 2 1) 描述 系统 的功 能 、
中小学网上智能答疑系统的设计与实现
系统的重要性与应用场景
重要性
随着在线教育的普及,学生和家长对于答疑的需求日益增长,而智能答疑系统 能够提供更加高效、准确的解答,有助于提高学生的学习效果和兴趣。
应用场景
适用于中小学各个学科的在线学习,包括数学、语文、英语、物理、化学等, 同时也可应用于课后作业、复习预习等学习环节。
系统的历史与发展趋势
中小学网上智能答疑系统的设计与 实现
目录
• 系统概述 • 系统需求分析 • 系统设计 • 系统实现 • 系统测试与优化 • 结论与展望
01 系统概述
系统定义与目标
系统定义
中小学网上智能答疑系统是一个 基于互联网的在线教育平台,旨 在为学生、教师和家长提供实时 、便捷的答疑服务。
系统目标
提高学生的学习效率、减轻教师 的答疑负担、加强家校之间的沟 通与合作。
用户体验
该系统界面设计友好,操作简单,方 便师生使用。同时,系统还提供了多 种交互方式,如文字、语音和图像等 ,以满足不同用户的需求。
应用价值
该系统的应用价值主要体现在提高学 生的学习效率、减轻教师的答疑负担 、促进教育资源的共享等方面。通过 该系统,学生可以随时随地获得准确 的答案,避免了因等待教师答疑而浪 费时间的问题;教师则可以将更多精 力投入到教学设计和课程准备中,提 高教学质量。
设计风格
界面设计简洁明了,采用蓝色调,符合中小学生的审美习惯。
功能布局
界面主要包括用户登录区、问题列表区、问题输入区和答案展示区。用户登录区提供登录和注册按钮 ;问题列表区显示已有问题和答案;问题输入区允许用户输入新问题;答案展示区展示问题和对应答 案。
04 系统实现
后端实现
01
02
03
基于自然语言处理的智能问答系统设计及应用
基于自然语言处理的智能问答系统设计及应用智能问答系统是一种基于自然语言处理技术的人机交互系统,能够根据用户的问题快速、准确地给出相应的答案或建议。
本文将就智能问答系统的设计原理、应用场景以及未来发展进行探讨。
一、智能问答系统的设计原理智能问答系统的核心技术是自然语言处理(Natural Language Processing,NLP),其设计原理可分为以下几个步骤:1. 语言理解:智能问答系统通过文本分析和语义理解技术,将用户输入的自然语言问题转换为计算机可以理解和处理的形式。
这一步骤主要包括分词、词性标注、句法分析等。
2. 信息检索:系统根据用户问题中的关键词进行信息检索,在海量的数据中寻找与问题相关的答案或者相关信息。
常见的方法包括倒排索引、词向量模型等。
3. 答案生成:系统根据获取到的相关信息,通过排序、过滤等算法生成与用户问题相匹配的答案。
这一步骤可以采用规则匹配、机器学习等方法。
4. 答案表示:系统将生成的答案按照一定的形式进行表示,可以是文本、图表、音频等形式。
二、智能问答系统的应用场景智能问答系统在许多领域都有广泛的应用,以下是几个典型的应用场景:1. 信息查询:用户可以通过智能问答系统快速获取各类信息,如天气预报、股票行情、新闻资讯等。
这种形式的问答系统通常结合了信息检索技术和自然语言处理技术。
2. 专家系统:智能问答系统可以用于搭建专业领域的知识库,为用户提供专业领域的问题解答和建议。
这种形式的问答系统需要对特定领域进行深入的知识建模和推理处理。
3. 虚拟助手:智能问答系统可以作为虚拟助手嵌入到各类软件或硬件设备中,为用户提供语音交互、问题解答等功能。
例如,智能音箱、智能机器人等。
4. 在线客服:智能问答系统可以为企业提供在线客服解决方案,通过自动化答疑的方式,为用户提供更好的客户服务体验。
三、智能问答系统的未来发展随着人工智能技术的不断进步,智能问答系统也将迎来新的发展机遇和挑战。
AI智能问答
AI智能问答AI智能问答系统(Artificial Intelligence Question Answering System)是指通过人工智能技术实现的一种能够读懂问题并给出准确答案的系统。
它不仅能够根据查询自动搜索相关的信息,还可以理解问题的语义和上下文,从大量的数据中进行推理,并最终给出用户满意的答案。
在各个领域,AI智能问答系统的发展都取得了显著的成果,它既能提高信息检索速度和准确性,又能为用户提供定制化的答案和解决方案。
一、AI智能问答系统的基本原理AI智能问答系统基于自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术和机器学习算法进行构建。
其基本原理如下:1.问题理解AI智能问答系统首先需要理解用户的问题。
通过NLP技术,系统能够对用户输入的自然语言进行分析和处理,识别出问题所涉及的关键词、语法结构和语义信息,从而准确理解用户的意图。
2.知识获取为了能够回答用户的问题,AI智能问答系统需要从各种数据源中获取相关的知识和信息。
这些数据源包括但不限于结构化数据库、文本文档、网络数据、知识图谱等。
系统通过数据爬取、信息抽取等技术将这些知识转化为机器可理解的形式,以供后续处理和推理。
3.问题匹配在获取到用户问题和相关知识后,系统需要根据问题的语义和上下文进行匹配,从知识库中筛选出与问题相关的信息和答案。
这一过程可以通过算法模型进行,比如基于向量空间模型的语义相似度计算、深度学习模型的语义匹配等。
4.答案生成在找到与问题匹配的知识后,AI智能问答系统还需要对这些知识进行推理和整合,以生成符合用户需求的答案。
这一过程包括逻辑推理、信息融合、答案排序等,旨在提供给用户最准确、完整且可理解的答案。
二、AI智能问答系统的应用领域AI智能问答系统在各个领域都有着广泛的应用,以下是其中几个典型的领域:1.教育领域在教育领域,AI智能问答系统可以为学生提供在线辅导和答疑解惑。
AI智能问答
AI智能问答AI智能问答系统是近年来人工智能领域的一个重要应用。
它利用自然语言处理、机器学习和数据挖掘等技术,通过与用户进行交互,以自动化的方式回答用户提出的问题。
AI智能问答系统在各个领域都有广泛的应用,如在线客服、智能助手和教育培训等。
一、AI智能问答系统的原理及技术AI智能问答系统的原理是将用户提出的问题转化为能够被计算机理解和回答的形式。
系统首先进行自然语言处理,将问题分词、语义分析等,得到问题的语义表示。
接下来,系统通过检索或推理等方式,从知识库或数据库中找到与问题相关的答案。
最后,系统将答案进行整理和排序,并返回给用户。
AI智能问答系统涉及的技术包括自然语言处理、信息检索、机器学习和知识图谱等。
自然语言处理技术用于处理用户提问的自然语言文本,包括分词、词性标注、句法分析等。
信息检索技术用于从庞大的知识库中检索与问题相关的信息。
机器学习技术用于根据历史数据训练模型,提高系统对问题的理解和答案的准确性。
知识图谱用于建立知识之间的关系,提供更深入的问题回答。
二、AI智能问答系统的应用领域1. 在线客服AI智能问答系统在在线客服领域有着广泛的应用。
通过将系统与网站或APP进行集成,用户可以通过输入问题来获取相关的答案,而无需等待人工客服的回复。
这不仅提高了用户的满意度,还减轻了企业的客服压力。
2. 智能助手AI智能问答系统还可以作为智能助手帮助用户解决各类问题。
例如,智能手机中的语音助手可以回答用户关于天气、交通和日程等方面的问题;智能音箱中的智能助手可以提供音乐、新闻和百科知识等服务。
3. 教育培训AI智能问答系统在教育培训领域也有着广泛的应用。
教育机构可以利用该系统为学生提供在线答疑服务,帮助学生解决学习中遇到的问题。
此外,AI智能问答系统还可以针对特定的学科进行深度学习,提供更专业和准确的答案。
三、AI智能问答系统的优势和挑战1. 优势AI智能问答系统具有快速、准确、高效的优势。
相比传统的人工问答方式,系统可以实现24小时不间断的服务,并且能够迅速找到与问题相关的答案,提高了用户满意度和体验。
基于本体的智能答疑系统研究与实现的开题报告
基于本体的智能答疑系统研究与实现的开题报告一、选题背景随着信息技术的发展,人们对智能化、自动化工具的需求越来越高。
智能问答系统是其中的一种,它可以通过语言、图像等方式与人交互,根据用户提供的问题或需求,快速、准确地给出回答或建议。
智能问答系统被广泛应用于客服、教育、医疗、金融等领域,受到了广泛的关注和应用。
本体是一种知识表达工具,可以用来描述事物之间的关系和属性,支持机器推理、查询等操作。
基于本体的智能问答系统将知识本体化,把知识以本体的形式表达出来,借助本体推理机进行逻辑推理、答案生成等操作,提高了系统的准确性和智能化程度。
因此,本次研究选择基于本体的智能答疑系统作为研究对象,旨在提高智能问答系统的准确度和智能化程度,使其更好地服务于人们的需求。
二、研究目的和意义本体作为一种知识表达工具,可以将知识形式化、结构化,使得机器可以理解和处理。
基于本体的智能问答系统具有以下优势:1. 知识表达更加准确:基于本体的智能问答系统将知识形式化、结构化,可以更准确地表示知识,避免了自然语言的歧义和模糊性。
2. 知识推理更加智能:本体推理机可以通过对本体的自动推理,将用户提出的问题与本体中的知识进行匹配、推理,生成更加智能、准确的答案。
3. 知识更新更加方便:本体可以方便地进行知识修改和扩充,保证系统的知识库始终更新。
基于本体的智能答疑系统在教育、医疗、金融等领域,可以为用户提供更加便捷、准确的答疑服务,提高了知识服务效率和质量,具有良好的应用前景和社会价值。
三、研究内容和方法本研究将基于本体的智能问答系统作为研究对象,主要研究内容包括:1. 构建领域本体:选取特定的领域进行知识建模,构建本体模型。
2. 实现本体推理机:基于Jena或OWL-API等本体推理引擎,实现本体推理机,对本体中的知识进行推理。
3. 答案生成算法研究:通过对用户问题的分析和处理,结合本体推理结果,生成准确的答案或建议。
研究方法主要包括:1. 知识抽取和建模:收集和整理特定领域的知识,将知识形式化、结构化为本体模型。
中小学网上智能答疑系统的设计方案与实现
什么是智能系统 智能答疑系统
智能系统是一个记忆系统 、计算系统、逻辑系统、感知系统、交互系统、学习系统、思维系统、进化系统。
智能答疑系统是一个具有知识记忆、数据计算、逻辑推理、知识学习和实现友好人机交互的智能系统。其本质是一个具有智能性的知识系统。 支持自然语言的提问 自动检索问题并呈现有效答案 通过学习自动扩展和更新答案知识库 提供有自动特征的人工答疑 具有知识库和用户信息库的管理功能 具有教育意义的统计功能
研究内容和思路2
设计中小学答疑系统问题-答案映射模型 研究成果:中小学问题-答案映射模型
研究内容和思路3
对答疑系统答案知识库的设计 以XML文档作为知识存储形式 基于DLTS-3标准定义XML的属性并设计扩展属性 优点: 支持系统的学习和扩展 研究成果:答疑系统答案知识库的设计方案
有
没有
有关信息的统计功能
教育意义上的统计
对系统有益的统计
对问题的操练
没有
没有
国内外典型答疑系统比较表
系统是独立系统还是学习平台的一个子系统 交互在问题提问环节的重要性 系统在答案呈现前对答案的处理 怎样使系统具有可扩展性和学习的能力 人工答疑的设计 哪些附加功能是必需的和基本的(考虑系统的易用性)
智能答疑系统是一个具有知识记忆、数据计算、逻辑推理、知识学习和实现友好人机交互的智能系统,其本质是一个具有智能性的知识系统。 支持自然语言的提问 自动检索问题并呈现有效答案 通过学习自动扩展和更新答案知识库 提供有自动特征的人工答疑 具有知识库和用户信息库的管理功能 具有教育意义的统计功能
答疑系统
知识库、网站
人工答疑
提供专家答疑
电子邮件
智能问答系统
智能问答系统智能问答系统1、简介1.1 背景智能问答系统是一种基于技术的应用,旨在为用户提供即时、准确、智能化的答案和解决方案。
它能够通过分析用户的问题,并从大量的数据、知识库和语料库中提取相关信息,从而给出高质量的回答。
1.2 目标智能问答系统的目标是提升用户对问题的解决效率,减少用户在查找信息和获取答案方面的时间成本。
它可以广泛应用于各种领域,如在线客服、在线教育、智能家居等。
2、架构与流程2.1 架构概述智能问答系统的核心架构包括前端、后端和知识库三个部分。
前端主要负责用户和系统之间的交互,通过自然语言处理技术将用户输入的问题转化为机器可理解的形式。
后端则是核心的智能问答模块,负责对用户问题进行分析和处理,并从知识库中检索相关答案。
知识库是系统存储和管理大量结构化和非结构化数据的地方,它包含了丰富的知识和信息资源,供问答模块使用。
2.2 流程描述用户输入问题 -> 前端接收并进行自然语言处理 -> 后端分析问题 -> 后端从知识库中检索答案 -> 后端并返回答案 -> 前端向用户展示答案3、技术实现3.1 自然语言处理自然语言处理是智能问答系统中至关重要的技术,它涉及词法分析、句法分析、语义理解等多个方面。
通过使用自然语言处理技术,系统能够准确解析用户的问题,理解其意图,并提供精确的答案。
3.2 知识图谱知识图谱是一种以图谱形式组织和存储知识的方式。
智能问答系统可以利用知识图谱构建丰富的实体关系网络,从而能够更好地进行问题分析和知识检索。
3.3 机器学习与深度学习机器学习和深度学习技术在智能问答系统中也起到了重要的作用。
通过对海量数据的学习和训练,系统能够不断优化自身的性能和准确度,提供更加智能化的答案。
4、应用场景4.1 在线客服智能问答系统可以嵌入到在线客服平台中,通过实时回答用户的问题,提供快速且准确的解决方案,提升客户满意度。
4.2 在线教育智能问答系统可以被应用于在线教育平台,为学生提供个性化的辅导和答疑服务,提高学习效率。
基于人工智能的在线答疑系统设计与开发
基于人工智能的在线答疑系统设计与开发随着互联网的发展与普及,人工智能技术也得到了快速的发展。
人工智能的应用越来越广泛,其中之一就是基于人工智能的在线答疑系统。
本文将从系统设计和开发的角度,探讨如何使用人工智能技术创建一个高效且智能的在线答疑系统。
在线答疑系统是指通过网络与用户互动,回答用户问题或提供相关信息的智能系统。
它不仅可以解决用户的疑问,而且还可以从用户的问题中学习,进一步提升系统的智能化水平。
下面将从数据收集、自然语言处理、知识图谱和机器学习四个方面论述在线答疑系统的设计与开发。
首先,数据收集是在线答疑系统设计与开发中的重要环节。
要使系统具备智能化的能力,我们需要收集大量的问答数据作为系统的学习基础。
可以通过爬虫技术从网络上获取大量的问答对数据,或者与相关领域的专家进行合作,获取他们的专业知识库。
在数据收集过程中,除了问题和答案之外,还需要收集与问题相关的上下文信息,以提高系统对问题的理解和回答的准确度。
其次,自然语言处理是在线答疑系统设计与开发中必不可少的一环。
自然语言处理(NLP)是人工智能领域中与人类自然语言交互相关的技术。
通过使用NLP技术,系统能够将用户输入的自然语言问题转化为计算机可以理解和处理的形式。
NLP技术涉及的任务包括词法分析、句法分析、语义分析和语言生成等。
通过使用NLP技术,我们可以对用户问题进行分析,并提取关键信息,以便生成准确的答案。
第三,知识图谱是建立在线答疑系统的重要组成部分。
知识图谱是一种用于表示和组织知识的图形数据库,它将现实世界中的实体和它们之间的关系表示为图形结构。
通过构建知识图谱,系统可以更好地理解用户问题,并提供与问题相关的答案或信息。
知识图谱可以通过手动构建的方式,也可以通过机器学习和自然语言处理技术自动构建。
在构建知识图谱的过程中,需要定义实体的属性和关系,并将其与问题和答案进行关联。
最后,机器学习是在线答疑系统设计与开发中一种重要的技术手段。
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智能答疑系统摘要:智能答疑系统是将来自各地学生的问题和老师的解答有机地组织起来存放至相应的答疑库中,通过自然语言的语意理解技术来分析并自动的匹配学生所提出的问题,自动地给予问题解答的系统。
关键词:智能答疑系统;远程教学;管理;引言网上学习,由于师生之间缺乏面对面交流,学习者必须进行自主学习。
而在自主学习中,不可避免地碰到各种疑难问题,在网络环境下,学生数量众多,教师由于时间和精力的限制,根本无法及时的回答学生提出的所有问题,造成学生知识掌握上的缺陷和漏洞,因此建立一套高效的、科学的智能答疑系统支持大规模网络学习,不仅可以使学生得到快速响应,也可以减轻教师的工作压力。
教师将一些简单问题主动放到答疑库中,就可以节省大量的讨论时间,也就可以将主要精力投到难点重点上。
智能答疑系统作为远程教育系统中教师和学生交互的主要方面之一,对于保障教学的质量具有重要的意义。
1、国内研究现状目前各网络学院所用平台在对学生答疑方面可以分为如下两类:(1)简单的答疑系统此类系统没有设计专门的智能答疑系统,师生通过Email 进行交流,或者利用留言板进行简单的答疑,也有的是用基于WEB 的BBS 或聊天室,供师生进行实时或非实时答疑讨论。
如北京邮电大学现代远程教育系统以及大部分的面向中小学的远程教育系统等均属于这一类。
(2)初步具备智能答疑功能的智能答疑系统该类系统已经初步具备智能答疑功能,它一般是有一个存储问题及答案的数据库。
用户可以输入关键词在已有的数据库中寻找相关的资料,如果有新的提问和答案,可以增加到数据库中。
尽管上述的各类智能答疑系统已经发挥了很大的作用,但是基本上还是基于分词及模糊查找的方法找到学生所提问题的答案。
这种智能答疑系统并不能满足大规模网上学生的需求也不能与学生完成真正的交互。
在一定意义上,还只是个信息查询系统,还存在种种不足:(1)问题、答案表现方式不够丰富现有的智能答疑系统主要还是以文本为主,比如提问时只能采取纯文本的关键词的逻辑组合的形式。
(2)数据库管理功能不足利用 Email 或留言板或BBS 来答疑虽然使用简单,但管理起来不方便,不能方便地加到数据库中,从而不能方便地重复利用。
有的系统虽然有数据库管理功能,但是也还很不完善。
(3)系统的智能化不足系统的智能化不足表现在几个方面:首先在提问关键词的匹配上,经常答非所问;其次就是问题和答案的智能管理不是很完善;再次就是智能分析、统计功能薄弱,不能根据所提问题给老师提出教学建议。
(4)系统的标准化不足当前很多系统设计时没有考虑标准化的问题,导致重要的资源无法互相共享。
智能答疑系统的发展趋势是标准化、自动化和智能化。
同时具有统计分析和数据挖掘的功能,能够对教学效果的进行评估,指导教学方法和内容的调整,直接为改善教学的效果服务。
2、需求分析2.1需求陈述一个完整的智能答疑系统,需要实现几部分的功能:(1)新问题的提交,当学习者在学习过程中发现问题后,可以通过系统进行提交、保存,方便学习者的跟踪管理。
(2)问题提交到管理系统后,问题管理者应该可以通过智能答疑系统进行浏览和审核,定期获得最新的问题问题报告。
(3)问题管理者将问题报告通过本管理系统分配给负责解答的教师,教师可以通过智能答疑系统知道自己负责的修正的问题报告。
(4)问题的修正处理,当教师回答完问题后,可以通过智能答疑系统,通知问题管理者问题已修复。
(5)问题管理者得到教师提交的回答好的问题进行校验,最终确定是否审核通过,不通过的返回给教师继续审阅。
(6)通过的报告由问题管理者来关闭,至此改问题回答完毕。
(7)问题管理者可以通过报表分析页面来查看问题多数出现的情况。
(8)系统管理员来对本系统能进行各项管理工作。
2.2智能答疑系统的介绍智能答疑系统的研发与应用,是为更好的帮助学习者在网络环境中进行快速有效的学习制作的。
它用于集中管理和控制学习中出现的问题。
该系统主要分为以下模块:◆登录模块◆系统管理员模块◆问题管理者模块◆问题解答者模块●登录模块:主要负责权限验证.根据不同的角色进入不同的模块;●管理人员模块的功能有:①添加,删除,修改,编辑项目;②添加,删除,修改,编辑用户(问题管理人员和解答人员);③向开发者指派问题;当提交了一个为“opened“状态的新问题时,如果问题没有明确指定解答者,则需要指派给一个管理者来解决。
系统管理人员是唯一被授权对问题报告进行修改的角色。
④定义问题属性:管理人员对于问题的重要等级,问题回答优先级等一些问题属性可以进行重新定义。
⑤查看,编辑个人信息;●问题管理人员模块的功能有:①报告新的问题;②验证已回答的问题(只能对自己提交的问题进行验证);③查看问题;④查看,编辑个人信息;●问题解答人员模块的功能有:①跟踪问题:当问题出现时,更新问题状态以表明解决问题的过程.②更新问题文件:当问题的状态发生变化时,(例如:从opened=>fixed状态时)需要修改问题文件来说明解答问题的原因。
③标志为相同的问题:经常会有多个问题报告相同的问题,在这样的情况下,最有效的方式是只打开一个问题,对其他问题状态直接设为关闭并添加一个说明。
④检查问题状态:在跟踪问题过程中,任何职员都可以查看问题的状态,以便做到对问题的统计。
⑤查看,编辑个人信息;2.3业务流程图2-1在图2-1中,圆括号方框代表问题的状态,方框代表操作,圆角方框代表操作附加的信息。
A1表示问题管理人员,A2表示高级问题管理人员,A3表示问题解答人员,A4表示评审委员会。
其基本过程为:(1)根据学习者提交新的问题,系统将错误状态置为New;(2)问题管理人员进行问题验证,如果确认是新问题,分配给相应的问题解答人员进行处理,设置状态为Open。
如果不是新问题,则拒绝,设置为Declined状态;(3)问题管理人员查询状态为Open的问题,如果不是旧问题,则置状态为Declined;如果是问题则修复并置状态为Fixed。
不能解决的问题,要留下文字说明及保持问题为Open 状态;(4)对于不能解决和延期解决的问题,不能由问题解答人员自己决定,一般要通过某种会议(评审会)通过才能认可;(5)问题管理人员查询状态为Fixed的Bug,然后验证问题是否已解决,如解决置问题的状态为Closed,如没有解决置状态为Reopen。
为了保证问题确认的正确性,需要有丰富问题解决人员验证提交的测试结果是否真实,测试步骤是否准确,并可以重复。
对于某些不能重复的问题,可以请问题解决人员补充详细的问题解答步骤和方法。
2.4功能需求本系统包括三类角色,分别具有不同的操作权限。
管理员对系统拥有完全的权限,测试人员和开发人员可以查看自己的信息以及查看所有缺陷和项目详细信息;系统用例图如图2-2所示。
图2-2用例图说明:(1)用户管理:对用户信息进行增删改查操作。
(2)项目管理:对项目信息进行增删改查操作。
(3)缺陷管理:更新缺陷状态以及缺陷文件以表明解决缺陷的工程。
(4)问题跟踪:对设备进行预约开放。
(5)解决问题:把测试发现的缺陷提交到缺陷管理系统;(6)个人信息管理:查看,编辑个人信息。
3、总体设计3.1分层设计如图3-1表示表现层(Action)主要是进行客户端的展示。
服务层(Service)直接为客户端提供的服务或功能。
持久层(PO)主要是代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体。
DAO层(DAO)主要是通过领域实体对象来操作数据库。
图3-13.2 DAO层设计DAO层(DAO)主要是通过领域实体对象来操作数据库。
如图3-2所示图3-23.3持久层设计持久层(PO)主要是代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体。
类图如图3-3所示。
图3-34、结论理想的智能答疑系统应该允许学习者用各种方式提问,学习者提问后,马上再答疑库中、教育资源库中、Internet中查找相关匹配答案,如果学习者还不满足给出的答案,泽转到专家答疑模块,自动发给相应教师解答,解答结果和问题将输入到答疑库中。
对于实时答疑没有涉及到。
参考文献:[1]Schweizer, Heidi. , Title Designing and teaching an on-line course : spinning your web. classroom / Heidi Schweizer, PublisherBoston : Allyn & Bacon, 1999[2]汪琼.网上教学支撑系统现状分析.1999[3]申瑞民、王加俊、汤轶阳,基于Web 的自动答疑系统AnserverWeb,/union/e-edu/papers/9.doc[4]柳泉波、黄荣怀、何克抗,智能答疑系统的设计与实现,/application%20and%20development/dayi.htm[5]周宏滔,自适应型自动课件生成工具,硕士论文开题报告[6]陈品德、李克东,基于Web 的适应性导学系统及创作工具的研究,GCCCE2002 论文集[7]余胜泉,适应性学习——远距离教育发展的趋势,教育技术通讯[8]涂飞、张小真,基于Multi-Agent 的自适应教学策略调整研究,GCCCE2002 论文集。