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基于PAR方法的程序设计ICAI实验系统的研究与实现

作　者: 饶红萍
导　师: 杨庆红；薛锦云
学　校: 江西师范大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: PAR方法程序设计ICAI 递归问题可重用程序模板
分类号: TP311.11
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 50次
引　用: 2次
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内容摘要

随着软件产业的快速发展,人才日渐成为制约产业发展的关键因素。程序设计ICAI(Intelligent Computer-Assisted Instruction)软件作为培养软件人才的一种新型辅助教学工具,倍受业内人士青睐。目前,很多计算机程序设计教学软件质量不高,它们往往是按照某一固定模式进行教学,交互性较差,更不用说在程序教学中实现程序设计过程自动推理;且大多数都片面地强调语言的语法和语义,对程序的由来讲述不清,无法给出程序设计的全过程,忽略了对学习者程序设计能力的培养。其中程序设计理论不完善是主要原因之一。科学的程序设计理论和方法是构造高质量程序设计教育软件的基础。薛锦云教授在国家863和多项国家自然科学基金课题的资助下,根据多年从事算法程序设计理论研究的成果,提出了一种简单、实用的设计和证明算法的形式化方法—PAR方法。应用PAR方法,可以给出从需求解的问题,到可执行程序的具体设计过程。薛锦云教授领导的课题组几年来一直在从事程序设计教学软件的研究,以克服现有程序设计教学软件的不足。本论文在本课题组已有研究的基础上,重新构建了一个程序设计ICAI系统,实现了PAR方法知识教学以及关于部分复杂递归类问题的程序设计过程和推理的教学,并可通过PAR方法支撑工具(即自动程序转换系统)及时检测程序的正确性。本论文也是薛锦云教授主持承担的“实用的软件形式化方法”和“基于PAR方法的算法设计形式化和自动化研究”两个国家自然科学基金项目的理论成果在程序设计教学实践中的具体应用。本文的创新点主要体现在以下几个方面: (1)进一步深入研究PAR方法,将PAR方法知识点重新进行分类并重构知识库,将领域知识库中的知识点单独组织起来,并将知识点的内容文件存放在教学材料库中,供不同水平的学生选择学习,更好地实现因材施教与个别化学习。 (2)深入研究复杂递归问题的非递归算法,实现了部分复杂递归类问题的可重用程序模板,为生成无限题库提供支持和理论依据。 (3)充分运用人工智能技术,实现了关于部分复杂递归类问题的程序设计过程的自动推理。

全文目录

摘要  2-3
Abstract  3-4
目录  4-6
第一章绪论  6-8
  1.1 研究背景与意义  6-7
  1.2 课题来源及主要研究内容  7
  1.3 论文内容安排  7-8
第二章 ICAI系统研究综述  8-23
  2.1 ICAI系统  8-12
    2.1.1 ICAI的发展概况  8-10
    2.1.2 ICAI的特征  10-11
    2.1.3 ICAI的结构  11-12
  2.2 相关理论  12-21
    2.2.1 学习理论  12-14
    2.2.2 知识表示  14-15
    2.2.3 教学策略  15-19
    2.2.4 推理方法  19-21
  2.3 程序设计ICAI系统  21-23
    2.3.1 程序设计ICAI系统研究现状  21-22
    2.3.2 程序设计ICAI系统研究难点  22-23
第三章 PAR方法介绍  23-29
  3.1 PAR方法总体思想  23-24
  3.2 PAR方法的组成  24-25
    3.2.1 算法设计语言Radl  24
    3.2.2 抽象程序设计语言Apla  24-25
  3.3 PAR方法的开发步骤  25-26
  3.4 PAR方法的应用实例  26-29
第四章复杂递归类问题可重用程序模板构建  29-43
  4.1 递归问题  29-30
  4.2 可重用程序模板构建思想  30
  4.3 复杂递归类问题求解实例  30-36
  4.4 可重用程序模板  36-43
第五章基于PAR方法的PICAI实验系统的设计与实现  43-53
  5.1 系统总体设计思想及目标  43-44
  5.2 系统模块结构  44-46
  5.3 知识库的设计  46-48
  5.4 系统实现的关键技术  48-50
    5.4.1 面向对象技术  48
    5.4.2 Java技术  48-49
    5.4.3 统一建模语言UML  49-50
  5.5 面向对象建模  50-52
  5.6 系统的特点  52-53
第六章系统主要功能介绍和运行效果  53-59
  6.1 注册与登陆界面  53-54
  6.2 基础知识学习  54
  6.3 基础知识练习、测试  54-56
  6.4 实例学习  56
  6.5 用户出题与自动解题  56-59
第七章结束语  59-60
参考文献  60-62
致谢  62-63
独创性声明  63

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