答疑解惑是数字化教学中不可缺少的教学环节,它的发展和完善依赖人工智能、计算机等技术的发展与应用。 本文首先分析了国内外网上智能答疑系统的现状,从数字化教学发展的需求出发,提出了本论文的研究任务——个性化答案的自适应呈现;接着,基于学习者的学习风格等学习特征,建立数字化教学环境下的学习者模型,通过对学习者进行数据采集,运用主成分分析法对采集的数据进行分析,计算出数字化教学环境下主要影响学习者学习的个性化学习特征;与此同时,通过对各学科问题进行收集整理,统计分析了问题的提问方式、答案所涉及的知识点属性与问题种类这三者之间的关系,并基于此关系,确立了问题理解模型;然后,基于调和理论,对问题与学习者个性化学习特征构建个性化问题情境,并给出个性化答案的相关参数;同时,基于知识库与个性化答案参数,运用自适应神经模糊网络推理得出个性化答案。最后本文给出个性化答案自适应呈现的功能模块、整体框架、系统流程等,运用.NET等技术,设计并实现了系统原型。为了验证个性化答案自适应呈现的研究方法,本文做了原型测试,结果表明,本文所做的研究具有一定有效性的,可以应用于数字化教学中的个性化智能解答中。