基於認知模型的數學應用題自動解答研究 9787511712752 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬玉慧著 著

圖書標籤:

• 認知模型
• 數學應用題
• 自動解答
• 人工智能
• 教育技術
• 自然語言處理
• 知識錶示
• 問題求解
• 計算思維
• 機器學習

店鋪： 末橋圖書專營店

齣版社： 中央編譯齣版社

ISBN：9787511712752

商品編碼：30145581541

包裝：平裝

齣版時間：2012-04-01

基本信息

書名：基於認知模型的數學應用題自動解答研究

定價：35.00元

作者：馬玉慧著

齣版社：中央編譯齣版社

齣版日期：2012-04-01

ISBN：9787511712752

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.381kg

編輯推薦

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內容提要

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計算機解答應用題麵臨兩個難題：應用題的自然語言理解和應用題的自動演算。本書以數學教育學和認知心理學關於問題解答策略和過程的研究成果為理論基礎，以我國小學數學學段的算術應用題為研究對象，以計算機實現自動解題為目標，探索瞭基於語義句模的語義理解方法以及基於框架的自動演算方法。具體研究內容包括以下幾個方麵：應用題錶徵模型的研究；自動解題策略和解題過程的研究；應用題自動語義理解方法的研究；基於框架的應用題自動演算方法研究。實驗結果錶明，提齣的基於語義句模的語義理解方法能夠較好地實現應用題的語義理解，基於框架的自動演算方法可以很好地實現應用題的自動求解。

目錄

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章 引言
　節 研究背景
　第二節 文獻綜述
一、國外數學智能教學係統概述
二、國內數學智能教學係統概述
三、數學智能教學係統相關技術研究現狀
第三節 研究設計
一、研究對象的界定
二、研究目標和研究內容
第二章 數學智能教學係統的關鍵技術分析
節 知識錶示
　第二節 詞法分析和語義理解
　第三節 專傢係統
第三章 應用題的信息構成及分類研究
　節 小學算術應用題特點
一、語言特點
二、結構特點
　第二節 小學算術應用題的信息構成
　第三節 小學算術應用題的分類
一、一步應用題的分類
二、命題集閤的分類
三、命題集閤間的關係分類
　第四節 小結
第四章 多步應用題錶徵與自動解題過程模型研究
　節 多步應用題的錶徵模型
一、金裏奇的應用題錶徵模型
二、擴展的金裏奇錶徵模型
　第二節 計算機自動解題策略研究
一、數學教育中的問題解決研究
二、認知心理學中的問題解決策略研究
三、計算機的自動解題策略
　第三節 計算機自動解題過程模型
一、數學問題解決的過程
　……
第五章 基於句模的語義理解及框架錶徵生成
第六章 基於框架的應用題自動演算方法研究
第七章 小學算術應用題自動解題係統設計與實現
第八章 總結與展望
參考文獻
附錄A 應用題測試樣本
附錄B 語義句模規則庫
附錄C 圖索引
附錄D 錶索引

作者介紹

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　　馬玉慧　2010年畢業於北京師範大學教育學部教育技術學院，獲得教育學博士學位。現任渤海大學教育與體育學院副教授，碩士生導師，教育技術研究所所長。主要研究領域為：人工智能的教育應用、信息技術教育。先後承擔多項*、省部級課題；參編多部學術著作；發錶EI索引論文、CSSCI論文十餘篇。

文摘

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序言

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《智能解析：數學應用題的認知建模與自動解題技術》 引言 在人工智能飛速發展的今天，如何讓機器真正理解並解決復雜問題，一直是研究的焦點。數學應用題，作為連接抽象數學理論與現實世界的重要橋梁，其內在的邏輯推理、知識遷移以及多步驟的解題過程，對人工智能提齣瞭嚴峻的挑戰。它不僅僅是符號的計算，更需要深入理解題意、識彆隱含信息、調用相關數學知識、並進行多維度的推理。傳統的自動解題係統往往局限於特定題型或較為簡單的算術問題，難以應對現實世界中韆變萬化、邏輯復雜的數學應用題。《智能解析：數學應用題的認知建模與自動解題技術》一書，便是在此背景下應運而生，旨在深入探索數學應用題的本質，構建能夠模擬人類認知過程的智能模型，並以此為基礎，開發齣更加通用、高效的自動解題技術。 本書並非直接呈現已有的某個特定研究成果，而是將目光投嚮該領域的核心理論、方法論和未來發展方嚮。它將係統地梳理和分析當前人工智能在數學應用題解決方麵的研究現狀，深入剖析現有技術存在的瓶頸，並在此基礎上，提齣一種以認知模型為核心的全新研究範式。本書的獨特之處在於，它強調將人類在解決數學應用題過程中的思維方式、知識體係和推理機製進行量化和模型化，從而賦予機器更深層次的理解能力，而非僅僅停留在模式匹配和規則驅動的層麵。 核心內容探索 第一部分：數學應用題的認知機製解析 在深入探討自動解題技術之前，本書首先將聚焦於人類是如何理解和解決數學應用題的。這一部分將從認知心理學的角度，深入剖析解決數學應用題的各個認知環節，包括： 題意理解與信息提取： 分析人類如何通過自然語言處理技術，理解應用題中的文字描述，準確識彆關鍵信息，如已知量、未知量、數量關係、約束條件等。我們將探討不同類型的應用題（例如，涉及比例、概率、幾何、代數等）在信息提取上的特點和難點。 數學知識的激活與運用： 研究人類大腦如何根據題意，激活與之相關的數學概念、公式、定理和解題策略。我們將討論知識錶示、知識圖譜構建以及如何實現有效的知識檢索和推理。 問題錶徵與模型構建： 探討人類如何將文字描述的應用題轉化為數學模型（如方程、不等式、幾何圖形等），以及在這個轉化過程中所依據的邏輯和推理過程。 解題策略的規劃與執行： 分析人類在解決問題時所采用的不同策略，例如分解問題、逆嚮思維、類比推理、舉例驗證等。我們將研究如何規劃一係列解題步驟，並根據中間結果進行動態調整。 答案的解釋與校驗： 探討人類如何對最終答案進行閤理性校驗，並能夠用清晰的語言解釋解題過程。 第二部分：認知模型構建與數學應用題的智能化錶示 基於對人類認知機製的深入理解，本書將重點闡述如何構建能夠模擬這些認知過程的計算模型。這部分將是本書的核心理論創新所在： 認知架構的設計： 提齣一種多模塊協同工作的認知架構，用於模擬應用題的理解、推理和求解過程。該架構可能包含自然語言理解模塊、知識錶示與推理模塊、問題建模模塊、解題策略規劃模塊以及結果評估模塊。 知識錶示的革新： 探索更靈活、更具錶達力的知識錶示方法，例如結閤符號推理與神經網絡的混閤方法，以同時捕捉數學概念的精確性和情境的上下文信息。研究如何構建動態的知識圖譜，能夠根據應用題的特點進行實時更新和推理。 基於情境的學習與推理： 探討如何讓模型在解決大量不同類型應用題的過程中，不斷學習和適應，提升其對新問題的泛化能力。研究如何利用上下文信息， disambiguate（消除歧義）題意，並做齣更精準的判斷。 推理機製的精細化： 深入研究各種推理模式，如演繹推理、歸納推理、溯因推理等，如何應用於數學應用題的求解。我們將討論如何構建可解釋的推理鏈，以便理解模型的決策過程。 第三部分：自動解題技術的理論與實踐 將認知模型轉化為實際的自動解題技術，是本書的另一重要關注點。這一部分將從技術實現的角度，探討如何構建高效、通用的解題係統： 基於深度學習的自然語言理解： 介紹如何利用先進的深度學習模型，如Transformer、BERT等，來提升應用題的文本理解能力，提取關鍵信息和數量關係。 符號推理與神經符號方法的結閤： 探討如何將強大的符號推理能力與深度學習的模式識彆能力相結閤，構建齣既能進行精確計算，又能理解復雜語義的混閤模型。 基於搜索與規劃的解題策略： 研究如何利用搜索算法（如A搜索）和規劃算法，來自動生成和優化解題步驟，剋服多步推理的復雜性。 生成式模型在解題中的應用： 探索如何利用生成式模型，直接生成數學公式、方程甚至解題步驟，實現更自然的解題輸齣。 領域自適應與遷移學習： 討論如何讓模型在不同數學領域（如代數、幾何、概率）之間進行知識遷移，以及如何快速適應新的應用題類型。 人機協作的解題模式： 探索人機協作在數學應用題解答中的潛力，讓AI成為人類學習和解題的輔助工具，而非完全替代。 第四部分：挑戰、前沿與未來展望 任何前沿研究都伴隨著挑戰，本書的最後一部分將對當前研究麵臨的睏難進行梳理，並展望未來的發展方嚮： 大規模、多樣化數據集的構建： 分析構建高質量、大規模、多樣化應用題數據集的重要性，以及如何自動化生成和標注這些數據集。 模型的可解釋性與魯棒性： 探討如何提升模型的透明度，使其決策過程更易於理解，並增強模型在麵對噪聲、歧義等不確定信息時的魯棒性。 復雜推理能力的提升： 深入研究如何讓模型掌握更深層次的抽象推理、邏輯推理以及多模態信息融閤能力。 情感智能與個性化學習： 探討將情感計算融入解題過程，為學習者提供更具同理心和個性化的輔導。 跨學科融閤的潛力： 展望將認知科學、教育學、心理學等學科的理論和方法與人工智能技術深度融閤，推動數學教育和人工智能研究的協同發展。 結論 《智能解析：數學應用題的認知建模與自動解題技術》一書，將為讀者提供一個全麵、深入、前瞻性的視角，去理解數學應用題的本質，以及人工智能如何通過模擬人類認知過程，來攻剋這一復雜的研究難題。本書的研究內容涵蓋瞭從理論認知到技術實現，再到未來展望的各個層麵，旨在為相關領域的研究人員、工程師以及對人工智能與數學教育交叉領域感興趣的讀者，提供一份寶貴的參考資料和研究指引。它所倡導的認知模型驅動的自動解題範式，有望為新一代智能解題係統的發展注入新的活力，並在教育、科研等多個領域産生深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

當我在書店看到這本書的書名時，我的第一反應是：“這不正是我一直在尋找的嗎！”作為一名對教育技術和人工智能交叉領域有著濃厚興趣的普通讀者，我一直以來都關注著如何讓技術更好地服務於學習。數學應用題的解答，尤其是那些需要深刻理解和多步推理的題目，一直是許多學生心中的“攔路虎”。而《基於認知模型的數學應用題自動解答研究》這個書名，就直接點齣瞭其核心——通過模擬人類的“認知”過程來解決數學應用題。這讓我充滿瞭好奇。我希望這本書能夠深入淺齣地解釋“認知模型”究竟是什麼，以及它是如何被設計和構建的。我期待書中能夠提供一些具體的例子，展示模型是如何分析題目中的文字信息，如何提取齣數學關係，如何進行邏輯推導，最終得齣答案的。同時，我也很好奇，作者在研究過程中遇到瞭哪些挑戰，又是如何剋服的？這本書的理論深度如何，是否會有一些前沿的研究成果被介紹？我希望這本書能夠帶我進入一個全新的思考維度，讓我理解機器是如何“思考”數學問題，並為人工智能在教育領域的未來發展提供一些有益的啓示。

評分☆☆☆☆☆

我是在一次偶然的機會下接觸到這本書的書名和大緻主題的，當時就被“數學應用題自動解答”這個概念深深吸引瞭。作為一名多年從事數學教育的老師，我深知應用題對學生來說往往是學習的難點，它不僅僅考驗學生對數學公式的掌握，更考驗學生的理解能力、邏輯推理能力和信息提取能力。而“基於認知模型”的提提法，則讓我看到瞭解決這個難題的希望。我好奇地想，這本書是否能夠提供一個全新的視角來理解應用題的本質？它是否能夠揭示齣人類在解決這類問題時，大腦究竟經曆瞭怎樣的思考過程？我期待書中能夠詳細闡述作者所構建的認知模型，包括模型的理論基礎、核心算法以及實現細節。例如，模型是如何模擬人類的“理解”過程的？它是否能夠通過自然語言處理技術，準確地把握應用題中的文字信息？它又是如何將這些信息轉化為數學模型，並最終找到解決方案的？如果書中能夠包含一些具體的模型架構圖、算法僞代碼，甚至是一些實驗數據和評估結果，那就更能證明其科學性和實用性瞭。我非常希望這本書能夠為解決數學應用題教學中的普遍性難題提供一種智能化的輔助手段，從而減輕教師的負擔，提高學生的學習效率。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計給我留下瞭深刻的第一印象，簡潔卻不失專業感。從書名《基於認知模型的數學應用題自動解答研究》來看，它似乎觸及瞭一個非常前沿且極具實用價值的領域。我本身對人工智能在教育領域的應用抱有濃厚的興趣，而“認知模型”這個詞匯更是激發瞭我進一步探索的欲望。我設想，這本書可能深入剖析瞭人類是如何理解和解決數學應用題的，然後將這些認知過程轉化為機器可以執行的算法。這不禁讓我聯想到，作者是如何構建這個“認知模型”的？是基於心理學、神經科學還是計算機科學的理論？具體的模型框架又是怎樣的？它是否考慮到瞭不同年齡段、不同數學水平的學習者的認知差異？這些都是我在翻開這本書之前，內心充滿好奇和期待的問題。我尤其希望書中能夠提供一些具體的案例分析，展示模型是如何一步步地解析應用題的。比如，麵對一個復雜的應用題，模型是如何識彆其中的關鍵信息，如何提取數學關係，又如何選擇閤適的解題策略，最終生成清晰的解題步驟和答案的。如果書中還能探討模型在不同類型應用題（例如，行程問題、工程問題、百分比問題等）上的適應性和泛化能力，那就更棒瞭。我對本書能否提供一些新穎的、有彆於傳統解題思路的解決方案充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《基於認知模型的數學應用題自動解答研究》給我的感覺是充滿瞭探索精神和前沿性。我一直對人工智能如何賦能教育領域非常感興趣，而數學應用題的自動解答無疑是其中的一個重要方嚮。我一直以來都很好奇，一個機器是如何真正“理解”一個應用題的，而不是僅僅進行一些模式匹配或者簡單的關鍵詞聯想。這本書讓我看到瞭一個可能性，即通過模擬人類的認知過程來解決這個問題。我非常想知道，作者是如何將復雜的“認知模型”具象化，並應用於實際的數學應用題解答中的。這本書是否會深入探討不同類型的認知模型，比如是符號主義的，還是連接主義的，或者是混閤式的？它是否會討論到模型中關於語義理解、邏輯推理、解題策略選擇等方麵是如何實現的？我特彆期待書中能提供一些具體的模型設計思路，比如如何構建一個能夠處理多步驟推理的框架，或者如何讓模型具備一定的“常識”來輔助理解題目。如果書中還能探討該模型在不同教育階段（小學、中學、大學）的應用潛力，以及它在個性化學習和智能輔導方麵的可行性，那就更令我驚喜瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《基於認知模型的數學應用題自動解答研究》瞬間就抓住瞭我的眼球。我一直對人工智能如何解決復雜問題感到著迷，而數學應用題恰恰是這類問題的典型代錶。我常常在想，機器要如何纔能真正“理解”一個應用題，而不是簡單地套用公式或者識彆關鍵詞。作者的“認知模型”這個概念，讓我看到瞭解決這個難題的希望。我非常好奇，這個“認知模型”究竟是怎樣的？它是否能像人類一樣，具備對題意的理解、對信息的提取、對邏輯的推理能力？我期待書中能夠詳細地闡述模型的構建過程，包括它所依賴的理論基礎，以及具體的算法實現。例如，模型是如何處理自然語言的歧義性，如何識彆題目中隱含的數學關係，如何生成並評估不同的解題策略？如果書中能提供一些實際的應用案例，展示模型在解決不同難度和類型的數學應用題時的錶現，那將非常有說服力。我尤其希望這本書能夠啓發我思考，如何利用這種技術來輔助數學教學，幫助更多的學生剋服對應用題的恐懼，提升他們的數學思維能力。