目前，我国开发的计算机辅助教学(Computer-Aided Instruction，CAI)课件大多都是些传统的直线型和分支型的课件，它采用固定的结构方式，使用传统的编程方法，课件中的内容完全由教学人员预先安排好，教学顺序按照设计人员根据讲课计划，按学生的规律进行设计。这种以教师的主导作用为中心的教学模式已不适应我国的教学。 解决这一问题的有效手段就是在CAI中引入人工智能技术。人工智能尤其是专家系统技术则特别适用于智能教学教学系统等需要大量的人类专家知识和经验知识。而现有的智能教学系统虽然说也有不少，但仍不能很好地适应教学，原因是教师难以掌握编程技术而无法将教学经验体现在设计中，而计算机专业人员往往缺乏教学实践经验，难以在程序设计中体现教育理论及方法。 基于上述背景，本文就《计算机基础》这门课，从认知科学、教育心理学、人工智能和计算机辅助教育等方面着手，总结了国内外智能教学系统(Intelligence Teaching System，ITS)的成功经验，设计了一个双主型的《计算机基础》智能教学系统(DCB-ITS)。在理论部分，本文分析了ITS的现状，提出了ITS的理论基础，建构了一个双主的教学模式，并给出了ITS的结构，讨论了智能教学系统的写作环境的选择，为本文的面向对象数据库和人工智能的结合提供了依据；在设计部分，本文结合领域知识表示方法，给出了一个面向对象的认知的超文本的知识表示方法，提出了基于加权产生式规则的教学策略推理机；依据认知学习理论，设计了一个采用逐步逼近法的有学习历史继承的认知学生模型，并根据学生模型和知识表示设计一个学习过程自动导航和超文本导航的教学模型；讨论了智能系统解释机制和人机接口的设计。在实现部分，研究了写作环境和人机接口的实现，探讨了知识组织和管理，给出了推理机的具体实现代码，并尝试给出一个智能教学系统模型的初步实现。在本文的最后部分对系统的发展前景作了展望。华东师范大学计算机系硕士学位论文一个双主型的计算机基础智能教学系统的设计与实现 本文提出的双主型教学模型，既能发挥教师的主导作用又能充分体现学生认知主体作用，更符合我国目前的教学发展情况;有学习历史继承的学生模型，使系统对学生的评估比较准确，实现了最优的教学效果。另外，本文提出的用概念树来表示知识点，不仅方便检查知识的冗余性，而且适合学生学习的自动导航，值得推广。