1、大连理工大学硕士学位论文基于学生模型与AIML的智能教学系统的研究姓名：王晓敏申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：施玉勋;郭禾20091216基于学生模型与的智能教学系统的研究，（），（），：；（）；（）一大连理工大学硕士学位论文大连理工大学学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关学位论文知识产权的规定，在校攻读学位期间论文工作的知识产权属于大连理工大学，允许论文被查阅和借阅。学校有权保留论文并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印、或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。学位论文题目：作者签名：导师
2、签名：日期：乙芝竺芝年卫月厶星日日期：边年月一日大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：基王堂生搓型生！迪鲍蟹能教堂丞统鲍硒究作者签名：王施鱼量日期：丝红年生月厶乙日大连理工大学硕士学位论文绪论教育一直以来都是人类发展的基石，从孔子、 苏格拉底时代至今，教育都备
3、受人们推崇。随着近几十年来互联网和计算机技术的兴起，教育手段得到了前所未有的发展，教育信息化程度得到空前的提高，教育理念、教育模式、教学方法也随之发生变化，这一切都使的学习活动向着自主化、个性化和智能化发展。论文的提出背景智能教学系统（，）是近三十多年来发展起来的教育技术学的一个重要领域，它 结合人工智能、教育心理学、机器学习和多媒体等技术，在没有人类导师（）指 导的情况下帮助学生学 习知识和获取技能。国外对智能教学系统方面的研究相对而言比较深入，相关的系统已经应用了到数学、物理、医学等教学领域，典型的智能教学系统包括（，），（，），（，），（，）。国内这方面的研究比较晚，还处于起步阶段，比较
4、突出的有中科院院士张景中与广州大学软件所联合研制开发的智能教育平台。纵观当前国内外智能教学系统的研究，大多数都还属于传统意义上的，即这些智能教学系统往往都是单机版，运行时需要在学生的电脑上安装，没有和互联网结合起来，无法发挥互联网和网络教学的优势。而网络教学由于其低成本、高灵活性、不受时空因素的约束等特点，近些年来得到了飞速发展，以美国 为例， 项目年的调查数据显示，自从美国政府从年启动“信息化校园计划”（）以来，能为学生提供在线课程目录的高校，从年、年的提高到年的。国内高校甚至中学使用互联网进行在线课程教学也将是一个必然趋势。然而，网络教学 环境下，由于缺少人类导师，学生无法得到足 够的指导
5、。例如，一些进行在线学习的学生会感到在庞大的在线教学网站上找到他想要的信息非常困难，或者他仅仅是需要知道一个问题的答案、一个专业名词的定义；此外，由于学生自身已有知识水平的差异，对同一门课程所需要的辅导也会有差异。如何能够在网络教学环境下给予学生个性化的、充足的辅导成为了一个亟待解决的研究课题。基于以上原因，综合传统的优势，并结合的特点，建立一种基于的智能教学系统是当前政府和教育界迫切需要的。本课题正是在这种情况下产生。基于学生模型与的智能教学系统的研究智能教学系统的演进与发展趋势一般认为第一个智能教学系统是年领导开发的系统。从年至今，在将近年的时间里，智能教学系统无论在基础理论研究和开发应用
6、方面都取了了长足的进展。作者主要从研究重点、主导的学习理论、交互界面等方面对各个年代的智能教学系统的特点进行剖析。，世纪 年代的主要研究领域是“问题生成（），侧重于微观层面，研究方向集中于简单的学生模型（）、知识表示（）、苏格拉底对话教学（）、技能与策略性知识、专家系统 和覆盖模型等。这一时期主导的学习理论是行为主义理论。采用简单的文本作为交互界面，典型的系统有（，），（，），（，），（，），（，），（，）。和世纪年代相比，年代的的主导学 习理论由行为主义转向认知主义。这个时期更加重视学习者和学习过程的研究，模式跟踪（）是这一时期的研究重点。研究方向包括基于案例的推理、更丰富的错误库（）、自然
7、 语言处理（）、著作系统（）等。典型的系统有（，），（，），（，），（，）。和年代相比，这一时期的研究争议较少。到了世纪 年代，在建构主义理论的主导下，主要研究重点集中于学习者控制（），这一时 期研究的争议比较大，比如每个学习者应该和独立地交互还是多个学习者与之间的协作性交互？学习过程遵从信息处理模型吗？该时期研究方向集中于个别化学习、协作学习、情境学 习、信息加工以及引入虚 拟现实模拟学习情境等。典型的系统有（，），（，），（，），（，），（，）。世纪 以来，建构主 义学习理论变的越来越流行，传统的以教为中心的教学模式纷纷转向以学为中心的教学模式。这一时期的研究重点在于非良构问题解决、教学代
8、理、教学游戏 、元 认知技能等。值得一提的是，基于自然语言对话的研究也逐渐成为研究领 域的一个比 较热的子分支，在 这一领域，比 较著名的有皮茨堡大学的系统、大学的系统、伊利诺伊州理工大学的系统等。另一方面，由于网络教学以其低成本高灵活性等特点变得越来越盛行，基于的大连理工大学硕士学位论文（）研究也势必会成为该领域的一个研究热点【】，等人提出了一个叫做的教学系统【】，这个系统既可以辅助学生自主学习，也可以用来在真实教学环境中在有人类导师的情况下辅助学生学习，它的主要特点是以学生为中心，关注学习 的学习状态，在学生学 习的过程中给予指导，同时支持在线教学，是一个典型的基于的系统。等人提出了一种基
9、于模糊反馈的个性化在线教学系统，它能 够自动根据学生的不确定或者比较模糊的反馈，选择适合该学生的课件推荐给学生学习，从而达到个性化学习的目的【。论文的目的和意义就目前国内网络教学系统来说，大多数还只能看成是教材的数字化和多媒体化，智能化程度一般，难以满足个性化教育、因材施教的教学要求。从 长远来看，网 络化与智能化是辅助教学系统发展的两大趋势，也是我国教育信息化的必然趋势，对于网络环境下智能教学系统的研究应是当前和以后相当长时期的一个重要课题。国内在这个领域的研究目前还处于起步阶段，本课题的提出，正是对网络教学智能化的一种探索。本课题的研究意义在于以建构主义学习理论为基础，以网络技术、人工智能
10、技术、数据挖掘技术等为技术背景， 结合传统的个性化、智能化学习的优势，并根据网络教学的特点，构建一种基于的智能教学系统，从而提高学习者的学习效率。论文的组织形式第一章绪论部分，通 过分析网络教学的特点和智能教学机器人的研究现状，提出本课题要解决的问题和研究意义。第二章，概述智能教学系统的结构和相关概念。第三章，从宏观角度对该系统进行了总体描述，概要介绍了系统的各个组成部分。第四章，参考学习者信息包 标准提出了适合本系 统的学生模型及其表示方式，并构建了一套挖掘工具用于生成学生模型的实体，然后对该实体建立索引，方便系统对学生模型的查询和调用。第五章，引入了基于的领域知识库表达和存储方式，提出了对
11、符合标准的课程进行自动挖掘提取课程知识的知识库更新方式。第六章，提出了一种基于双数组机制的 词典和 词频统计的中文分词算法，构建了独立的分词模块，为系统用到中文分词的模块提供分词服务。最后对论文的工作和成果进行总结，并对未来的研究工作提出展望。基于学生模型与的智能教学系统的研究智能教学系统概述智能教学系统（，）是涉及人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学的综合性课题。其研究的最终目的是由计算机系统负担起人类教育的主要责任，即赋予计算机系统以智能，由计算机系统在一定程度上代替人类教师实现最佳教学。的基本框架最初由和于年提出，他们认为必 须处理三 类知识：领域知识，即 专家模型（
12、），它主要解决教什么的问题（），包含了系统试图教授给学生的知识；学习者知识，即学生模型（），它主要解决教谁的问题（），即指明学生已知道什么和不知道什么以及学生的认知特点；教学策略的知识，即导师模型（），它要解决怎么教的问题（）：主要提供有针对性的教学策略【。智能教学系统的结构国内外学者对智能教学系统的结构观点不一，有人同意三模块说，即由学生模型、专家模型或 领域知识库以及导师模型三部分组成；也有人同意四模块说，即在以上三个模块的基础上增加了一个人机接口模块；五模块说是在四模块说的基础上将专家模型与领域知识库独立出来。国内学者比较赞同四模块说，结构如图所示。厂、学生模塑膏学生一一一一工学生 卜
13、人机接口 氛 教师模壶厂、教师 。教师 卜 人机接口。、易，；翰台墼士垂；专家知识一，图四块说基本结构远大连理工大学硕士学位论文专家知识模块（领域知识库）：用于表示教学领域的相关知识以及作为专家能够基于这些知识解决有关问题的问题求解知识。专家知识模块完成以下功能：作为系统全部知识的来源， 为系统其它模块频繁调用，以 实时完成用户行为响应，通过知识库知识，生成相应的问题、任 务以及解释；通过同步问题解答，并通过预期学生行为与实际学生行为之间的比较，评价学生知识掌握程度以及学习状态、学习方式偏好等【。学生模型模块：智能教学系统通过学生模块建立对学生的了解，通过比较学生行为与专家行为，对学生进行智能
14、模拟，包括学生的知识状态、认知特点和个性特点等。随着对学生模型的研究，目前，人们提出了多种学生模型的构建方法，包括覆盖模型、差别模型和扰动模型等。教师模型模块：主要任务是在一定的教学原理的指导下，选择适当的教学内容，并通过接口以适当的表达形式，在适当的时刻展示给学生，该模块的主要功能是如何组织教学内容，即解决如何教的问题。智能接口：作为系统与用户交互的界面，为系统其他模块提供信息输入和输出的途径。智能教学系统的分类可以按照它扮演的角色来分类。一类系统试图取代传统的课本和课堂教学的方式（例如，智能多媒体系统），而另一 类系统被设计用来辅导学生做练习（有时被叫做家庭作业帮手，）。不过大多数的研究学
15、者认为还是会用来做辅助练习来帮助学生掌握不明白的知识和技能。辅助学生练习的系统通常分为两种。一种是产出式辅导系统（），这种系统一般会评估学生的作业或者任务计划。学生把完成的作业提交给该系统，然后它做出回馈。这种系统会分析学生作业中的错误， 试图用计划识别（）的工程方法分词作业背后隐藏的逻辑。这中的弱点是一旦学生在完成作业的过程中做不出来，那么它就无能为力了。另外一种叫做过程型辅导系统（），这种系统会观察学生完成作业过程中的每一步，侦测学生的错误，并给予相应的提示【。建构主义学习理论当前研究中一般遵从建构主义学习理论。建构主 义学理论的主要思想有【 】：（）认识理解是人与环境相互作用的产物。建构
16、主义认为，学 习效果是由内容、环境、目的和活动等诸方面综合作用的结果。学 习不仅仅是指对理论知识的掌握，也包括基于学生模型与的智能教学系统的研究理论联系实际和解决问题的实践活动。建构主义学习观把重点放在技能和策略方面的学习，而不是事 实性的知识和机械记忆的学习。建构主义学者批评传统教学注重知识传授而忽视了知识运用的学习，使学生学习不完整的知识。建构主义这一核心论点强调书本知识的掌握和实践活动都是学习，而通过后者所建构的“真知灼见”是无法靠他人传授获得的。（）学习目的决定学习结果。 为学习目的起到了 组织学习内容的重要作用即为学习者建构自己的知识结构提供了一个参照系，或称内部情境，故目的导致学习
17、。学生要成为意义的主动建构者，就要求学生在学习过程中从以下几个方面发挥主体作用：要用探索法、发现法去建构知识的意义；在建构意义过程中要求学生主动去搜集并且分析有关的数据和资料，对所学习的问题要提出各种假设并努力加以验证；要求学生尽量把当前学习内容所反映的事物和自己已经知道的事物联系起来，并对这种联系加以认真的思考。“联系与“思考”的过程是意义构建的关键。如果能把联系与思考的过程与协作学习中的协商过程（即交流、讨论的过程）结合起来，则学生意义建构的效率会更高、质量会更好。（）个人的认识通过与社会交流而发展。个体与环境相互作用的过程中所建构的认识因人而异，有的较全面，有的较片面，有的 则完全错误。
18、由于知 识的复杂性，学习者不可能对知识有全面的理解；同时，由于情境中问题的艰巨性，学习者不可能完全独立解决，从而使面对面的或通过多媒体网络进行的协作学习成为必然。会话是协作过程中的不可缺少环节，学 习小组成员之间必须通会话商讨如何完成规定的学习任务的计划；此外，协 作学习过程也会话过程，在此 过程中，每个学 习者的思维成果为整个学习群体所共享，因此会话是达到意义建构的重要手段之一。基于的智能教学系统基于的智能教学系统综合了传统系统的优势，同时又结合了的特点，客户端结构简单，适用范围广，人机交互界面 简洁明了。系统具有智能性，能 够结合学生的特点进行教学，可以通过多种多样的交流工具进行有效的交互
19、和即时的通信反馈，能够智能地引导学生学习，提供了丰富的信息来源和良好的导航结构，可以进行有效的信息过滤等。实 践证明，基于的智能教学系统是系统的发展方向。目前基于的技术有：（）课程学习规划（）大连理工大学硕士学位论文课程学习规划技术主要用来为学生提供最适合的个性化的知识单元的学习计划。系统是这一方面的技术代表【】。学 习计划从宏 观上来讲有两种， 积极型和消极型。积极型规划方式为为学生制定达到课程目标的一套学习计划，而消极型规划方式更关注的是如何帮助那些达不到课程目标的学生。从当前情况来看积极型规划方式占大多数，只有少量的系统支持消极型规划方式。课程学习规划是当前基于的最流行的技 术，几乎所有
20、已经实现的课程学习规划技术都是基于的。（）难题解决辅助技术多年来，难题 解决辅助技术一直被看作是系统的主要职责，也被 认为是的价值所在。难题 解决辅助技术分为三类：智能分析学生的解决方案，交互式难题解决支持和基于例子的难题解决支持。智能分析学生的解决方案的技术会对学生完成的解决方案进行评估，找出其中的不足；交互式难题解决支持方法是在学生解决问题的过程中交互式的给予提示。基于例子的支持方法主要是根据之前他人成果的解决方案给予学生支持【。基于学生模型与的智能教学系统的研究系统总 体设计系统架构学生图系统架构图图展示的是本系统的总体架构图。从与外界的交互角度来看，系统分别与两个用户角色和三个实体对象
21、打交道。两个用户分别是学生和专家，学生是这个系统的使用者和受益者，专家则为系统的知识库提供领域知识（这里专家可以是教师，领域知识为大连理太学硕士学位论文课程知识）。三个 实体对象分别是学习管理系统（）数据库、网站开志文件和符合标准的课件。从功能模块的角度来看，系统共分为五个大的模块，分别是用户界面组件、控制器、学生模型模块、知识库和知识库挖掘器（）。各模块功能介绍用户界面由于学生与本系统之间是通过自然语言对话的方式进行交互，如何能够让这一交互更加友好，如何能够让学生操作更加简单，并且让学生感到有趣而不厌烦，这些问题成为了用户界面设计的关键。为此，本系 统引入了动国人物代理（）技术来达到这一目的
22、， 动画人物的声音和视觉效果能够大大地加强学生参与进来的兴趣，同时界面操作也十分简单。目前国内外提供动画人物代理技术的公司很多，这里我们采用“】柬提供动画人物形象。它同时也支持来自客户端的（）功能调用。当本系统 的控制器返回给前端文字响应时，前端可以调用的功能将句子说出来，使学牛感觉到真的是在和系统对话从而增强系统的用户体验。图显示了一个自定义的虚拟动囤人物。：】圈用户界面基丁学生模型与的智能教学系统的研究控制器控制器分为分词模块和解释器。从用户界面输入的学生的提问或回答首先要经过分词模块的预处理，将句子进行分词， 经过分词的词组和句子模式被推送到解释器，解释器对句子进行解析，再调用学生模型查
23、询接口获取该学生的相关信息，根据模型数据识别学生学习风格， 给出对应的指导方式，然后利用解释器（）对描述的知识库规则进行查询匹配，然后解释器将机器人的响应以文字形式返回给前端。整个流程如图 如示。图控制器工作流程（：大连理工大学硕士学位论文学生模型模块学生模型模块的主要功能是产生可以被系统调用和查询的特定学生的学生模型信息。该模块由四个部分 组成，自下而上分 别是（）、学生模型实体、。、学生模型索引。首先，本文在参照学习者信息包【 】的基础上提出了学生模型的定义（学生模型的定义和设计将会在下个章节着重阐述）。其次，通过 访问的数据库或者分析使用日志输出学生模型的实体。然后，根据学生模型的文件自
24、动对其建立索引，生成学生模型索引库。这样控制器模 块可以高效率地查询和调用学生模型信息。知识库 和知识库是智能教学系统的大脑，本系统的知识库由通用知识库（）和课程知识库（） 组成。两者都是以定义的格式存储。在本系统中扮演的角色是自动知识挖掘器，它通过挖掘符合标准的课程获取相关的课程知识，然后加到知识库当中。有关知识库和以及标准的详细内容，将会在下文详细阐述。基于学生模型与的智能教学系统的研究学生模型的设计与实现学生模型是智能教学系统的核心组件，用来记录学生的相关信息，反映了系统对学生知识状态的了解程度。是导师制定教学策略的依据，在个性化、智能化辅导方面有着相当重要的作用。本章首先介绍了国内外主
25、流的学习者模型标准，然后对国内外学者对中学生模型的研究做了总结。再根据目前学 习管理系统（）的特点，提出了一种既容易实现、描述信息又比较全面的学生模型定义。然后提出了一套从数据库和内容（）中挖掘学生模型的方法，最后对挖掘出来的学生模型儿实体建立索引，方便控制器模块的调用和查询。相关理论和标准国内外学习者标准（）是（，公开与隐私信息） 的缩写，它是下属学习技术标准委员会（）；定的规范文档。该规范把学习者信息分为六大类：个人信息、关系信息、安全信息、偏好信息、绩效信息和作品信息，每一类都可以根据需要进行扩展【】。（）（）（）【】是美国高等教育 协会的非盈利机构（现为）下的一个 项目组，现在已经发展
26、成为全球学习联合公司（）。它是一家非盈利性的国际组织，一直在致力于 为制定通用的国际化标准。包括一套如何对内容确认和标记规范，以及如何跟踪在学习过程中一些通用的参数，如元数据、内容包装、问题与测试互操作、学习者信息包装等。目前很多 标准都引用了的 规范文档，如以及剐。规范中的学习者信息包（）将学习者信息分为类，分别是：身份验证、目标、资格证明和许可、活动、抄本、 兴趣、能力、从属关系、可接近性、安全码、关系。此外，中还详细定义了学习者信息的数据结构、以及池。 （）学习者模型一大连理工大学硕士学位论文中国教育部教育信息化技术标准研究委员会在标准中定义了学习者模型（）、学生身份标识（）和学力定义规
27、范（）三个 标准。其中，学习者模型 标准主要参考（国际电气和电子工程师协会）下属（学习技术委员会）制定的版。该标准学习者信息模块的数量比增加了两个，包括：个人信息、关系信息、安全信息、绩效信息、偏好信息、作品集信息，以及（新增的）管理信息和学业信息【。学生模型相关的研究工作学生模型通常包括三种类型：覆盖模型（）、偏差模型和认知模型。其研究内容主要包括错误诊断、学习过程跟踪、开放的学习者模型、动机和情感建模等。学生模型的主要功能是为导师提供关于学习者的评估信息，以便根据学习者特征和知识状态生成适当的教学问题【】。覆盖模型：是表示学生知道什么，不知道什么的学生模型，它把学生知识表示为领域专家知识的
28、一个子集。从 发展历史来看，世 纪年代基于行 为主义学习理论基础之上的智能教学系统的学生学习模型应该是覆盖学习模型，如著名的（，），（，）等。偏差模型：通过把学生的错误概念表示为领域专家知识的偏差获得学生行为的模型，是表示学生正确和错误知识的学生模型。 这一模型相关的研究内容有错误诊断、追踪等。早期著名的采用偏差模型的系统有（，），和还写了一个专门的程序来鉴别和弥补这些偏差。到了年代、和等人继续拓展这方面的研究，不仅列出了详细的错误分类，同时把它 们嵌入了规则库中来管理学生和的交互【。认知型学生模型：它是基于美国著名心理学家布卢姆（）的认知理论建立起来的学生模型，布卢姆认为教育目标应该包括认知
29、能力、动作技能和情感，其中认知能力根据智力活动可分为识记、理解、 应用、分析、综合、评价这六个等级。他认为人的认识不是由外部刺激直接给予的，而是由外部刺激和认知主体内部心理过程相互作用的结果：根据这种观点，学习过程本质上是一种问题求解的过程，即利用自己已有的知识去进行思维、推理和解决问题。基于 这种理论研制的教学系统不再是简单地向学生灌输知识，而是首先激发学生的学习兴趣和学习动机，然后将当前的教学内容与学生原有的认知结构有机地联系起来，学生不再是外部刺激的被动接受者，而是主动地对外部刺激提供的信息进行选择加工的主体【】。基于学生模型与的智能教学系统的研究最近几年以来，近年来，学生模型研究有两大
30、发展趋势【 】：一是关注学习者“情感状态（）的研究。心理学和神经科学研究提出动机和情感对行为和认知过程发挥了重要的影响，而且认知和动机在学习过程中起着重要的作用，因此大量的智能教学系统研究开始关注学习者的动机和情感状态。等人研究指出，如果能够预见并适应学生的情感状态，比如加强积极的状态，识别消极的状态，那么作为辅助教学的手段会变得越来越成功。和等人提出的系统在这一方面取得了一定的研究成果，他们提出了一套侦测学生情感状态的计算模型。二是关注开放的学生模型研究。开放的学生模型是传统学生模型的扩展，在学习环境中建立可视化和交互式的学生模型，可以将智能教学系统对学生知识状态的内在信任显示出来。学生建模
31、结合本系统的实际特点，以下提出该学生模型的设计原则：客观性：学生模型信息不包含任何对学生主观的评价（比如勤奋、懒惰等），模型中除了学生的基本信息外，只提供他所学习课程的客观进度和成绩（比如学习了个知识点还剩三个， 课程测验得分是，学完一个 单元的时间是三天，近一周内频繁登录的是哪门课程等）。学生模型客观性的好处在于使能够根据客观数据，从不同的角度对学生迸行评价，并提供个性化的指导，避免学生模型信息中主观因素对决策判定的影响。动态与静态结合：，学生模型一方面可以提高诸如学生姓名、性别、联系方式等静态的人口统计学信息，另一方面又需要提供学生关于某门课程的学习进度、学习状况的动态信息，使其能够为提供
32、个性化和智能化的指 导依据。此外，在前一小节讨论的覆盖模型、偏差模型和认知型学生模型中，只有认知型学生模型可以根据学生的认知能力提供个性化的支持，所以在学生模型信息中需要加入学生认知能力和学习风格方面的客观描述。模型表述根据以上原则，在研究主流学习管理系统的课程活动和内容的基础上，将该模型形式化描述为：学生模型静态模型，动态模型静态模型人口统计学信息），）动态模型课程信息模型，学生参与课程的信息模型，学生偏好信息模型）大连理工大学硕士学位论文课程信息模型课程（），课程名称（），测验（）测验总分（，）测验平均成绩（），测验最高成绩（），测验试题个数（），练习题总数（）学生参与课程信息模型一课程（
33、），完成测验个数（），通过测验个数（），未通过测验个数（），测验（）该学生的测验成绩（），完成测验所花费的时间（，）测验过程中修改答案的次数（），完成的练习题个数（），课程论坛发贴次数（），和同学交流次数（，向老师提问次数（，）花费在论坛中的总时间（），花费在测验中的总时间（，）花费在练习中的总时间（），完成小组任务的个数（）学生偏好信息模型访问次数最多的课程（），访问次数最多的课程课程类别（），所选课程中成绩最高的课程（），所选课程中成绩最高的课程类别（），模型的定义如图所示：基于学生模型与的智能教学系统的研究图学生模型龇定义具体舭定义内容详见附录。学生模型模块的实现有了学生模型的形式化描述和定义，下一步就是学生模型模块的具体实现。从图可以看出，学生模型模块是以索引文件的方式与控制器模块进行交互，这样实现的目的是一是为了查询效率：对学生模型的文件建立索引可以达到这一要求；二是为了降低系统耦合，如果控制器直接和外部数据库交互，耦合性太高，不利于在各个平台之间的移植。考虑到以上两点，本文实现了这样一个，用来从中提取学生模型生成实体；然后实现了一个索引建立
