《多媒體智能教學系統(tǒng)研究與設計》提供了基于SC方法的復雜知識劃一表示方法和細粒度知識模型構建方法,在簡化知識處理難度、加速知識整理速度的同時,能守知識點結構化層次屬性標注,促進了ITS系統(tǒng)復雜知識之間廣泛語義聯(lián)系的實現(xiàn);創(chuàng)造性地提出了面向ITS的知識樹增長模型,通過知識樹動態(tài)構建、知識點結構和語義的映射過程,實現(xiàn)學生模型和教師模型動態(tài)一體化構建,并與動態(tài)教學規(guī)劃和知識學習過程完全集成;系統(tǒng)采用面向對象的設計方法以及運用軟件代理的策略,使得系統(tǒng)結構清晰,智能良好,系統(tǒng)的智能化功能添加或改進更加方便;通過層次知識索引實現(xiàn)知識存儲與知識調用無關,在保證知識有機聯(lián)系的同時,使得知識可以動態(tài)智能化添加和系統(tǒng)維護,保證對學生錯誤的正確定位和實時診斷,便利知識智能化查詢;通過基于SC文法規(guī)則機制的智能推理方法,實現(xiàn)了啟發(fā)式的知識搜索和調用,開展教學過程的智能化控制和實現(xiàn);開放的軟件結構和設計方法,便利了系統(tǒng)的擴展;在系統(tǒng)的學習規(guī)劃以及系統(tǒng)體系化開發(fā)上,運用了機器學習機制和概率統(tǒng)計分析方法;通過知識內容與知識學習無關策略保證了系統(tǒng)領域無關的特性,使得系統(tǒng)可以作為一個通用的開發(fā)環(huán)境,進行廣泛的多媒體智能教學系統(tǒng)的進一步研究和系列化開發(fā)。在《多媒體智能教學系統(tǒng)研究與設計》的這些研究工作中,系統(tǒng)性地融合了遺傳算法的基本方法和進化計算的設計思想,通過知識點學習循環(huán)和知識樹映射,促進了系統(tǒng)的自適應持續(xù)優(yōu)化,保證了系統(tǒng)的個別化最優(yōu)化智能教學過程。