基于认知模型的数学应用题自动解答研究 9787511712752 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

马玉慧著 著

图书标签:

• 认知模型
• 数学应用题
• 自动解答
• 人工智能
• 教育技术
• 自然语言处理
• 知识表示
• 问题求解
• 计算思维
• 机器学习

店铺： 末桥图书专营店

出版社： 中央编译出版社

ISBN：9787511712752

商品编码：30145581541

包装：平装

出版时间：2012-04-01

基本信息

书名：基于认知模型的数学应用题自动解答研究

定价：35.00元

作者：马玉慧著

出版社：中央编译出版社

出版日期：2012-04-01

ISBN：9787511712752

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.381kg

编辑推荐

---

内容提要

---

计算机解答应用题面临两个难题：应用题的自然语言理解和应用题的自动演算。本书以数学教育学和认知心理学关于问题解答策略和过程的研究成果为理论基础，以我国小学数学学段的算术应用题为研究对象，以计算机实现自动解题为目标，探索了基于语义句模的语义理解方法以及基于框架的自动演算方法。具体研究内容包括以下几个方面：应用题表征模型的研究；自动解题策略和解题过程的研究；应用题自动语义理解方法的研究；基于框架的应用题自动演算方法研究。实验结果表明，提出的基于语义句模的语义理解方法能够较好地实现应用题的语义理解，基于框架的自动演算方法可以很好地实现应用题的自动求解。

目录

---

章 引言
　节 研究背景
　第二节 文献综述
一、国外数学智能教学系统概述
二、国內数学智能教学系统概述
三、数学智能教学系统相关技术研究现状
第三节 研究设计
一、研究对象的界定
二、研究目标和研究内容
第二章 数学智能教学系统的关键技术分析
节 知识表示
　第二节 词法分析和语义理解
　第三节 专家系统
第三章 应用题的信息构成及分类研究
　节 小学算术应用题特点
一、语言特点
二、结构特点
　第二节 小学算术应用题的信息构成
　第三节 小学算术应用题的分类
一、一步应用题的分类
二、命题集合的分类
三、命题集合间的关系分类
　第四节 小结
第四章 多步应用题表征与自动解题过程模型研究
　节 多步应用题的表征模型
一、金里奇的应用题表征模型
二、扩展的金里奇表征模型
　第二节 计算机自动解题策略研究
一、数学教育中的问题解决研究
二、认知心理学中的问题解决策略研究
三、计算机的自动解题策略
　第三节 计算机自动解题过程模型
一、数学问题解决的过程
　……
第五章 基于句模的语义理解及框架表征生成
第六章 基于框架的应用题自动演算方法研究
第七章 小学算术应用题自动解题系统设计与实现
第八章 总结与展望
参考文献
附录A 应用题测试样本
附录B 语义句模规则库
附录C 图索引
附录D 表索引

作者介绍

---

　　马玉慧　2010年毕业于北京师范大学教育学部教育技术学院，获得教育学博士学位。现任渤海大学教育与体育学院副教授，硕士生导师，教育技术研究所所长。主要研究领域为：人工智能的教育应用、信息技术教育。先后承担多项*、省部级课题；参编多部学术著作；发表EI索引论文、CSSCI论文十余篇。

文摘

---

序言

---

《智能解析：数学应用题的认知建模与自动解题技术》 引言 在人工智能飞速发展的今天，如何让机器真正理解并解决复杂问题，一直是研究的焦点。数学应用题，作为连接抽象数学理论与现实世界的重要桥梁，其内在的逻辑推理、知识迁移以及多步骤的解题过程，对人工智能提出了严峻的挑战。它不仅仅是符号的计算，更需要深入理解题意、识别隐含信息、调用相关数学知识、并进行多维度的推理。传统的自动解题系统往往局限于特定题型或较为简单的算术问题，难以应对现实世界中千变万化、逻辑复杂的数学应用题。《智能解析：数学应用题的认知建模与自动解题技术》一书，便是在此背景下应运而生，旨在深入探索数学应用题的本质，构建能够模拟人类认知过程的智能模型，并以此为基础，开发出更加通用、高效的自动解题技术。 本书并非直接呈现已有的某个特定研究成果，而是将目光投向该领域的核心理论、方法论和未来发展方向。它将系统地梳理和分析当前人工智能在数学应用题解决方面的研究现状，深入剖析现有技术存在的瓶颈，并在此基础上，提出一种以认知模型为核心的全新研究范式。本书的独特之处在于，它强调将人类在解决数学应用题过程中的思维方式、知识体系和推理机制进行量化和模型化，从而赋予机器更深层次的理解能力，而非仅仅停留在模式匹配和规则驱动的层面。 核心内容探索 第一部分：数学应用题的认知机制解析 在深入探讨自动解题技术之前，本书首先将聚焦于人类是如何理解和解决数学应用题的。这一部分将从认知心理学的角度，深入剖析解决数学应用题的各个认知环节，包括： 题意理解与信息提取： 分析人类如何通过自然语言处理技术，理解应用题中的文字描述，准确识别关键信息，如已知量、未知量、数量关系、约束条件等。我们将探讨不同类型的应用题（例如，涉及比例、概率、几何、代数等）在信息提取上的特点和难点。 数学知识的激活与运用： 研究人类大脑如何根据题意，激活与之相关的数学概念、公式、定理和解题策略。我们将讨论知识表示、知识图谱构建以及如何实现有效的知识检索和推理。 问题表征与模型构建： 探讨人类如何将文字描述的应用题转化为数学模型（如方程、不等式、几何图形等），以及在这个转化过程中所依据的逻辑和推理过程。 解题策略的规划与执行： 分析人类在解决问题时所采用的不同策略，例如分解问题、逆向思维、类比推理、举例验证等。我们将研究如何规划一系列解题步骤，并根据中间结果进行动态调整。 答案的解释与校验： 探讨人类如何对最终答案进行合理性校验，并能够用清晰的语言解释解题过程。 第二部分：认知模型构建与数学应用题的智能化表示 基于对人类认知机制的深入理解，本书将重点阐述如何构建能够模拟这些认知过程的计算模型。这部分将是本书的核心理论创新所在： 认知架构的设计： 提出一种多模块协同工作的认知架构，用于模拟应用题的理解、推理和求解过程。该架构可能包含自然语言理解模块、知识表示与推理模块、问题建模模块、解题策略规划模块以及结果评估模块。 知识表示的革新： 探索更灵活、更具表达力的知识表示方法，例如结合符号推理与神经网络的混合方法，以同时捕捉数学概念的精确性和情境的上下文信息。研究如何构建动态的知识图谱，能够根据应用题的特点进行实时更新和推理。 基于情境的学习与推理： 探讨如何让模型在解决大量不同类型应用题的过程中，不断学习和适应，提升其对新问题的泛化能力。研究如何利用上下文信息， disambiguate（消除歧义）题意，并做出更精准的判断。 推理机制的精细化： 深入研究各种推理模式，如演绎推理、归纳推理、溯因推理等，如何应用于数学应用题的求解。我们将讨论如何构建可解释的推理链，以便理解模型的决策过程。 第三部分：自动解题技术的理论与实践 将认知模型转化为实际的自动解题技术，是本书的另一重要关注点。这一部分将从技术实现的角度，探讨如何构建高效、通用的解题系统： 基于深度学习的自然语言理解： 介绍如何利用先进的深度学习模型，如Transformer、BERT等，来提升应用题的文本理解能力，提取关键信息和数量关系。 符号推理与神经符号方法的结合： 探讨如何将强大的符号推理能力与深度学习的模式识别能力相结合，构建出既能进行精确计算，又能理解复杂语义的混合模型。 基于搜索与规划的解题策略： 研究如何利用搜索算法（如A搜索）和规划算法，来自动生成和优化解题步骤，克服多步推理的复杂性。 生成式模型在解题中的应用： 探索如何利用生成式模型，直接生成数学公式、方程甚至解题步骤，实现更自然的解题输出。 领域自适应与迁移学习： 讨论如何让模型在不同数学领域（如代数、几何、概率）之间进行知识迁移，以及如何快速适应新的应用题类型。 人机协作的解题模式： 探索人机协作在数学应用题解答中的潜力，让AI成为人类学习和解题的辅助工具，而非完全替代。 第四部分：挑战、前沿与未来展望 任何前沿研究都伴随着挑战，本书的最后一部分将对当前研究面临的困难进行梳理，并展望未来的发展方向： 大规模、多样化数据集的构建： 分析构建高质量、大规模、多样化应用题数据集的重要性，以及如何自动化生成和标注这些数据集。 模型的可解释性与鲁棒性： 探讨如何提升模型的透明度，使其决策过程更易于理解，并增强模型在面对噪声、歧义等不确定信息时的鲁棒性。 复杂推理能力的提升： 深入研究如何让模型掌握更深层次的抽象推理、逻辑推理以及多模态信息融合能力。 情感智能与个性化学习： 探讨将情感计算融入解题过程，为学习者提供更具同理心和个性化的辅导。 跨学科融合的潜力： 展望将认知科学、教育学、心理学等学科的理论和方法与人工智能技术深度融合，推动数学教育和人工智能研究的协同发展。 结论 《智能解析：数学应用题的认知建模与自动解题技术》一书，将为读者提供一个全面、深入、前瞻性的视角，去理解数学应用题的本质，以及人工智能如何通过模拟人类认知过程，来攻克这一复杂的研究难题。本书的研究内容涵盖了从理论认知到技术实现，再到未来展望的各个层面，旨在为相关领域的研究人员、工程师以及对人工智能与数学教育交叉领域感兴趣的读者，提供一份宝贵的参考资料和研究指引。它所倡导的认知模型驱动的自动解题范式，有望为新一代智能解题系统的发展注入新的活力，并在教育、科研等多个领域产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《基于认知模型的数学应用题自动解答研究》给我的感觉是充满了探索精神和前沿性。我一直对人工智能如何赋能教育领域非常感兴趣，而数学应用题的自动解答无疑是其中的一个重要方向。我一直以来都很好奇，一个机器是如何真正“理解”一个应用题的，而不是仅仅进行一些模式匹配或者简单的关键词联想。这本书让我看到了一个可能性，即通过模拟人类的认知过程来解决这个问题。我非常想知道，作者是如何将复杂的“认知模型”具象化，并应用于实际的数学应用题解答中的。这本书是否会深入探讨不同类型的认知模型，比如是符号主义的，还是连接主义的，或者是混合式的？它是否会讨论到模型中关于语义理解、逻辑推理、解题策略选择等方面是如何实现的？我特别期待书中能提供一些具体的模型设计思路，比如如何构建一个能够处理多步骤推理的框架，或者如何让模型具备一定的“常识”来辅助理解题目。如果书中还能探讨该模型在不同教育阶段（小学、中学、大学）的应用潜力，以及它在个性化学习和智能辅导方面的可行性，那就更令我惊喜了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《基于认知模型的数学应用题自动解答研究》瞬间就抓住了我的眼球。我一直对人工智能如何解决复杂问题感到着迷，而数学应用题恰恰是这类问题的典型代表。我常常在想，机器要如何才能真正“理解”一个应用题，而不是简单地套用公式或者识别关键词。作者的“认知模型”这个概念，让我看到了解决这个难题的希望。我非常好奇，这个“认知模型”究竟是怎样的？它是否能像人类一样，具备对题意的理解、对信息的提取、对逻辑的推理能力？我期待书中能够详细地阐述模型的构建过程，包括它所依赖的理论基础，以及具体的算法实现。例如，模型是如何处理自然语言的歧义性，如何识别题目中隐含的数学关系，如何生成并评估不同的解题策略？如果书中能提供一些实际的应用案例，展示模型在解决不同难度和类型的数学应用题时的表现，那将非常有说服力。我尤其希望这本书能够启发我思考，如何利用这种技术来辅助数学教学，帮助更多的学生克服对应用题的恐惧，提升他们的数学思维能力。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的机会下接触到这本书的书名和大致主题的，当时就被“数学应用题自动解答”这个概念深深吸引了。作为一名多年从事数学教育的老师，我深知应用题对学生来说往往是学习的难点，它不仅仅考验学生对数学公式的掌握，更考验学生的理解能力、逻辑推理能力和信息提取能力。而“基于认知模型”的提提法，则让我看到了解决这个难题的希望。我好奇地想，这本书是否能够提供一个全新的视角来理解应用题的本质？它是否能够揭示出人类在解决这类问题时，大脑究竟经历了怎样的思考过程？我期待书中能够详细阐述作者所构建的认知模型，包括模型的理论基础、核心算法以及实现细节。例如，模型是如何模拟人类的“理解”过程的？它是否能够通过自然语言处理技术，准确地把握应用题中的文字信息？它又是如何将这些信息转化为数学模型，并最终找到解决方案的？如果书中能够包含一些具体的模型架构图、算法伪代码，甚至是一些实验数据和评估结果，那就更能证明其科学性和实用性了。我非常希望这本书能够为解决数学应用题教学中的普遍性难题提供一种智能化的辅助手段，从而减轻教师的负担，提高学生的学习效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象，简洁却不失专业感。从书名《基于认知模型的数学应用题自动解答研究》来看，它似乎触及了一个非常前沿且极具实用价值的领域。我本身对人工智能在教育领域的应用抱有浓厚的兴趣，而“认知模型”这个词汇更是激发了我进一步探索的欲望。我设想，这本书可能深入剖析了人类是如何理解和解决数学应用题的，然后将这些认知过程转化为机器可以执行的算法。这不禁让我联想到，作者是如何构建这个“认知模型”的？是基于心理学、神经科学还是计算机科学的理论？具体的模型框架又是怎样的？它是否考虑到了不同年龄段、不同数学水平的学习者的认知差异？这些都是我在翻开这本书之前，内心充满好奇和期待的问题。我尤其希望书中能够提供一些具体的案例分析，展示模型是如何一步步地解析应用题的。比如，面对一个复杂的应用题，模型是如何识别其中的关键信息，如何提取数学关系，又如何选择合适的解题策略，最终生成清晰的解题步骤和答案的。如果书中还能探讨模型在不同类型应用题（例如，行程问题、工程问题、百分比问题等）上的适应性和泛化能力，那就更棒了。我对本书能否提供一些新颖的、有别于传统解题思路的解决方案充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店看到这本书的书名时，我的第一反应是：“这不正是我一直在寻找的吗！”作为一名对教育技术和人工智能交叉领域有着浓厚兴趣的普通读者，我一直以来都关注着如何让技术更好地服务于学习。数学应用题的解答，尤其是那些需要深刻理解和多步推理的题目，一直是许多学生心中的“拦路虎”。而《基于认知模型的数学应用题自动解答研究》这个书名，就直接点出了其核心——通过模拟人类的“认知”过程来解决数学应用题。这让我充满了好奇。我希望这本书能够深入浅出地解释“认知模型”究竟是什么，以及它是如何被设计和构建的。我期待书中能够提供一些具体的例子，展示模型是如何分析题目中的文字信息，如何提取出数学关系，如何进行逻辑推导，最终得出答案的。同时，我也很好奇，作者在研究过程中遇到了哪些挑战，又是如何克服的？这本书的理论深度如何，是否会有一些前沿的研究成果被介绍？我希望这本书能够带我进入一个全新的思考维度，让我理解机器是如何“思考”数学问题，并为人工智能在教育领域的未来发展提供一些有益的启示。