摘要
随着计算机技术和网络技术的迅猛发展和普及，研究科学和实用的基于web的在线学习系统将具有越来越重要的意义。 本文旨在研究英语语法在线学习系统的学生模型。核心是使用贝叶斯网络技术来构建学生模型。目的是能够找到一种将贝叶斯网络技术方便的应用于学生建模领域的方法，以此来提高系统中学生模型对不确定性信息的处理能力。 本文基于贝叶斯网络建立面向大学英语语法学习的学习模型，用以支持大学生进行有效的自主学习和协作学习，通过建立覆盖模型记录学生学习过程，并采用计算机自适应性测试技术来诊断学生的认知能力，从而能够尽可能的真实地反映学习者的知识状态，便于适应性学习支持系统做出正确的教学决策。 本文首先介绍了计算机自适应测试的相关概念及其工作原理；比较分析了目前常用的模型构建技术。 文中下一步就对本在线测试系统所基于的指导理论和技术，如掌握学习理论、最近发展区理论、计算机自适应理论、项目反应理论(IRT)等相关理论和技术进行了研究和详细的内容阐述。 然后介绍了贝叶斯网络的相关理论，从对不确定性信息的处理能力和实用性的角度分析，比较了几种不同的系统学生建模技术，根据语法学习的特点，利用贝叶斯网络和覆盖模型相结合的方式建立学生，并给出了选题算法。 最后本文研究并设计了一个自适应在线考试系统。
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