智能教学系统(IntelligentTutoringSystem，ITS)作为人工智能学科的重要研究应用领域是21世纪人类社会数字化教育的必然发展方向，迄今研究逾30年。传统ITS研究由于知识表示以及推理方法的领域相关特性，系统构建与系统运用、系统模块之间动态有机联系不强，进而导致学生模型弱化等问题，限制了系统在进行个别化教学过程中的智能性和推广应用。本文在分析已有模型和方法的基础上，从知识管理的角度构建了基于概念网络语义信息模型的面向法律知识的智能教学系统框架，旨在结合自然语言处理技术、认知理论和网络技术实现文本知识的自适应智能教学系统。论文的主要内容有： 1、基于概念网络的法律知识树模型。包括概念网络的知识表示方法、法律知识树的结构和具体知识点的语义知识树结构。概念网络以概念为最小知识处理单元，概念之间通过语义约束、语义状态和语义逻辑的语义复合过程组成语义知识。论文在语义知识之上结合法律知识的特点将法律条款转化成法律知识模块，并在此基础上以知识树的形式构建法律智能教学系统的知识模型。 2、基于法律知识树模型的认知模型。结合梯度模型和覆盖模型的传统认知模型构造技术，论文将法律知识内容按认知水平不同分级，在用户学习的过程中，为不同级别的用户构建学生知识树。通过学生知识树与法律知识树的匹配程度判别用户的认知状况，并为用户提供最适合的学习内容，从而实现个性化、动态、自适应智能教学过程。 3、利用适应性超媒体技术实现教学模型。通过适应性导航和适应性表达体现教学模型对知识内容的等级划分和对用户的针对性教学。系统将法律案例作为法律知识的补充满足了建构主义教学理论的情景教学要求。 4、分布式协同教学平台在智能教学系统中的应用。开发适合法律知识学习的协同教学平台，支持用户的多终端接入和在线实时交流。提供认知模型和教学模型在网络环境中的实现环境。为用户实现远程学习、协作学习和辩论与交流创造了空间。