定性仿真理论范文10篇

1定性仿真的产生与理论现状

定性仿真(QualitativeSimulation)是以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和结果输出等仿真环节，通过定性模型推导系统的定性行为描述。定性仿真是系统仿真的一个分支，是系统仿真与人工智能理论交叉产生的新领域。相对于传统的数字仿真，定性仿真有其独到之处：这种仿真能处理多种形式的信息，有推理能力和学习能力，能初步模仿人类思维方式，人机界面更符合人的思维习惯，所得结果更容易理解。

定性仿真的研究中，美国学者起步较早。70年代后期，美国XEROX实验室的JohndeKleer和SeelyBrown在设计一个电路教学系统时发现，以常规的数学模型和仿真方法难以使学生很快明白电路的工作过程，而在实际教学中，老师并不是先给出数学公式，而是先讲解电路的工作原理，采用定性的描述方法，那么是否可以用计算机来模拟这一方法呢？同样在许多的实际工作中，人们更多的是依靠这种对系统原理性的理解，而这种理解的基础就是定性知识。很多专家学者开始探索如何在数字仿真中引入定性知识。

1983年，JohndeKleer和SeelyBrown发表了有关定性仿真的第一篇论文AQualitativePhysicsBasedOnConfluence?[1]，产生了巨大反响，揭开了定性仿真研究热潮的序幕。美国麻省理工学院的KennethD.Forbus则对定性仿真理论作了全面的总结[2]；1986年美国德州大学的BenjaminKuipers在QualitativeSimulation”一文中提出了动态仿真算法QSIM[3]，使定性仿真接近于实用。1984年人工智能杂志第一次出版了关于定性问题的专集。此后定性问题的研究成为人工智能和系统建模与仿真领域的一个热点，许多学者加入到这一研究领域中，产生了大量的研究成果。1991年，人工智能杂志又出版了有关定性推理的第二本专集，标志着该领域理论研究逐渐成熟并且向应用领域扩展。90年代以来，该领域的研究情况可谓方兴未艾，在IEEE的相关杂志上和撊斯ぶ悄軘等国际刊物上经常可以看到定性仿真方面的研究成果。国内该领域的研究起步较晚，目前从事定性理论研究的仅限于少数院校的少数研究者。

定性仿真产生之后，在理论上出现了百家争鸣的局面，研究者们根据自己的见解提出了各自的建模和仿真理论。目前，基本可分为三个理论派别，即模糊仿真方法、基于归纳学习的方法和朴素物理学方法。

模糊数学方法可以解决模型信息与测量数据的不确定性，所以在定性理论中一般用来作为一种描述手段。最初，系统的定性值是采用区间模糊数的行为来描述的，英国的QiangShen进一步将其发展到用凸模糊数来描述定性值[4]，在数据表示上前进了一大步。此后，又有人在其基础上引入了概率论，来度量生成的多个行为的可信度。当前的模糊定性理论，在模糊数表示方面都存在一大弱点，那就是系统真实值与模糊量空间的映射问题，即如何确定描述系统的模糊量。

摘要：本文首先介绍了定性仿真的产生背景及理论发展状况，然后说明了定性仿真在各领域的应用情况，最后对定性仿真的发展方向进行了探讨。

关键词：定性仿真，定性模型

1定性仿真的产生与理论现状

定性仿真(QualitativeSimulation)是以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和结果输出等仿真环节，通过定性模型推导系统的定性行为描述。定性仿真是系统仿真的一个分支，是系统仿真与人工智能理论交叉产生的新领域。相对于传统的数字仿真，定性仿真有其独到之处：这种仿真能处理多种形式的信息，有推理能力和学习能力，能初步模仿人类思维方式，人机界面更符合人的思维习惯，所得结果更容易理解。

定性仿真的研究中，美国学者起步较早。70年代后期，美国XEROX实验室的JohndeKleer和SeelyBrown在设计一个电路教学系统时发现，以常规的数学模型和仿真方法难以使学生很快明白电路的工作过程，而在实际教学中，老师并不是先给出数学公式，而是先讲解电路的工作原理，采用定性的描述方法，那么是否可以用计算机来模拟这一方法呢？同样在许多的实际工作中，人们更多的是依靠这种对系统原理性的理解，而这种理解的基础就是定性知识。很多专家学者开始探索如何在数字仿真中引入定性知识。

1983年，JohndeKleer和SeelyBrown发表了有关定性仿真的第一篇论文AQualitativePhysicsBasedOnConfluence?[1]，产生了巨大反响，揭开了定性仿真研究热潮的序幕。美国麻省理工学院的KennethD.Forbus则对定性仿真理论作了全面的总结[2]；1986年美国德州大学的BenjaminKuipers在QualitativeSimulation”一文中提出了动态仿真算法QSIM[3]，使定性仿真接近于实用。1984年人工智能杂志第一次出版了关于定性问题的专集。此后定性问题的研究成为人工智能和系统建模与仿真领域的一个热点，许多学者加入到这一研究领域中，产生了大量的研究成果。1991年，人工智能杂志又出版了有关定性推理的第二本专集，标志着该领域理论研究逐渐成熟并且向应用领域扩展。90年代以来，该领域的研究情况可谓方兴未艾，在IEEE的相关杂志上和撊斯ぶ悄軘等国际刊物上经常可以看到定性仿真方面的研究成果。国内该领域的研究起步较晚，目前从事定性理论研究的仅限于少数院校的少数研究者。

摘要：本文首先介绍了定性仿真的产生背景及理论发展状况，然后说明了定性仿真在各领域的应用情况，最后对定性仿真的发展方向进行了探讨。

关键词：定性仿真，定性模型

1定性仿真的产生与理论现状

定性仿真(QualitativeSimulation)是以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和结果输出等仿真环节，通过定性模型推导系统的定性行为描述。定性仿真是系统仿真的一个分支，是系统仿真与人工智能理论交叉产生的新领域。相对于传统的数字仿真，定性仿真有其独到之处：这种仿真能处理多种形式的信息，有推理能力和学习能力，能初步模仿人类思维方式，人机界面更符合人的思维习惯，所得结果更容易理解。

定性仿真的研究中，美国学者起步较早。70年代后期，美国XEROX实验室的JohndeKleer和SeelyBrown在设计一个电路教学系统时发现，以常规的数学模型和仿真方法难以使学生很快明白电路的工作过程，而在实际教学中，老师并不是先给出数学公式，而是先讲解电路的工作原理，采用定性的描述方法，那么是否可以用计算机来模拟这一方法呢？同样在许多的实际工作中，人们更多的是依靠这种对系统原理性的理解，而这种理解的基础就是定性知识。很多专家学者开始探索如何在数字仿真中引入定性知识。

1983年，JohndeKleer和SeelyBrown发表了有关定性仿真的第一篇论文AQualitativePhysicsBasedOnConfluence?[1]，产生了巨大反响，揭开了定性仿真研究热潮的序幕。美国麻省理工学院的KennethD.Forbus则对定性仿真理论作了全面的总结[2]；1986年美国德州大学的BenjaminKuipers在QualitativeSimulation”一文中提出了动态仿真算法QSIM[3]，使定性仿真接近于实用。1984年人工智能杂志第一次出版了关于定性问题的专集。此后定性问题的研究成为人工智能和系统建模与仿真领域的一个热点，许多学者加入到这一研究领域中，产生了大量的研究成果。1991年，人工智能杂志又出版了有关定性推理的第二本专集，标志着该领域理论研究逐渐成熟并且向应用领域扩展。90年代以来，该领域的研究情况可谓方兴未艾，在IEEE的相关杂志上和撊斯ぶ悄軘等国际刊物上经常可以看到定性仿真方面的研究成果。国内该领域的研究起步较晚，目前从事定性理论研究的仅限于少数院校的少数研究者。

摘要：本文首先介绍了定性仿真的产生背景及理论发展状况，然后说明了定性仿真在各领域的应用情况，最后对定性仿真的发展方向进行了探讨。

关键词：定性仿真，定性模型

1定性仿真的产生与理论现状

定性仿真(QualitativeSimulation)是以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和结果输出等仿真环节，通过定性模型推导系统的定性行为描述。定性仿真是系统仿真的一个分支，是系统仿真与人工智能理论交叉产生的新领域。相对于传统的数字仿真，定性仿真有其独到之处：这种仿真能处理多种形式的信息，有推理能力和学习能力，能初步模仿人类思维方式，人机界面更符合人的思维习惯，所得结果更容易理解。

定性仿真的研究中，美国学者起步较早。70年代后期，美国XEROX实验室的JohndeKleer和SeelyBrown在设计一个电路教学系统时发现，以常规的数学模型和仿真方法难以使学生很快明白电路的工作过程，而在实际教学中，老师并不是先给出数学公式，而是先讲解电路的工作原理，采用定性的描述方法，那么是否可以用计算机来模拟这一方法呢？同样在许多的实际工作中，人们更多的是依靠这种对系统原理性的理解，而这种理解的基础就是定性知识。很多专家学者开始探索如何在数字仿真中引入定性知识。

1983年，JohndeKleer和SeelyBrown发表了有关定性仿真的第一篇论文AQualitativePhysicsBasedOnConfluence?[1]，产生了巨大反响，揭开了定性仿真研究热潮的序幕。美国麻省理工学院的KennethD.Forbus则对定性仿真理论作了全面的总结[2]；1986年美国德州大学的BenjaminKuipers在QualitativeSimulation”一文中提出了动态仿真算法QSIM[3]，使定性仿真接近于实用。1984年人工智能杂志第一次出版了关于定性问题的专集。此后定性问题的研究成为人工智能和系统建模与仿真领域的一个热点，许多学者加入到这一研究领域中，产生了大量的研究成果。1991年，人工智能杂志又出版了有关定性推理的第二本专集，标志着该领域理论研究逐渐成熟并且向应用领域扩展。90年代以来，该领域的研究情况可谓方兴未艾，在IEEE的相关杂志上和撊斯ぶ悄軘等国际刊物上经常可以看到定性仿真方面的研究成果。国内该领域的研究起步较晚，目前从事定性理论研究的仅限于少数院校的少数研究者。

摘要：本文首先介绍了定性仿真的产生背景及理论发展状况，然后说明了定性仿真在各领域的应用情况，最后对定性仿真的发展方向进行了探讨。

关键词：定性仿真，定性模型

1定性仿真的产生与理论现状

定性仿真(QualitativeSimulation)是以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和结果输出等仿真环节，通过定性模型推导系统的定性行为描述。定性仿真是系统仿真的一个分支，是系统仿真与人工智能理论交叉产生的新领域。相对于传统的数字仿真，定性仿真有其独到之处：这种仿真能处理多种形式的信息，有推理能力和学习能力，能初步模仿人类思维方式，人机界面更符合人的思维习惯，所得结果更容易理解。

定性仿真的研究中，美国学者起步较早。70年代后期，美国XEROX实验室的JohndeKleer和SeelyBrown在设计一个电路教学系统时发现，以常规的数学模型和仿真方法难以使学生很快明白电路的工作过程，而在实际教学中，老师并不是先给出数学公式，而是先讲解电路的工作原理，采用定性的描述方法，那么是否可以用计算机来模拟这一方法呢？同样在许多的实际工作中，人们更多的是依靠这种对系统原理性的理解，而这种理解的基础就是定性知识。很多专家学者开始探索如何在数字仿真中引入定性知识。

1983年，JohndeKleer和SeelyBrown发表了有关定性仿真的第一篇论文AQualitativePhysicsBasedOnConfluence?[1]，产生了巨大反响，揭开了定性仿真研究热潮的序幕。美国麻省理工学院的KennethD.Forbus则对定性仿真理论作了全面的总结[2]；1986年美国德州大学的BenjaminKuipers在QualitativeSimulation”一文中提出了动态仿真算法QSIM[3]，使定性仿真接近于实用。1984年人工智能杂志第一次出版了关于定性问题的专集。此后定性问题的研究成为人工智能和系统建模与仿真领域的一个热点，许多学者加入到这一研究领域中，产生了大量的研究成果。1991年，人工智能杂志又出版了有关定性推理的第二本专集，标志着该领域理论研究逐渐成熟并且向应用领域扩展。90年代以来，该领域的研究情况可谓方兴未艾，在IEEE的相关杂志上和撊斯ぶ悄軘等国际刊物上经常可以看到定性仿真方面的研究成果。国内该领域的研究起步较晚，目前从事定性理论研究的仅限于少数院校的少数研究者。

摘要：本文首先介绍了定性仿真的产生背景及理论发展状况，然后说明了定性仿真在各领域的应用情况，最后对定性仿真的发展方向进行了探讨。

关键词：定性仿真，定性模型

1定性仿真的产生与理论现状

定性仿真(QualitativeSimulation)是以非数字手段处理信息输入、建模、行为分析和结果输出等仿真环节，通过定性模型推导系统的定性行为描述。定性仿真是系统仿真的一个分支，是系统仿真与人工智能理论交叉产生的新领域。相对于传统的数字仿真，定性仿真有其独到之处：这种仿真能处理多种形式的信息，有推理能力和学习能力，能初步模仿人类思维方式，人机界面更符合人的思维习惯，所得结果更容易理解。

定性仿真的研究中，美国学者起步较早。70年代后期，美国XEROX实验室的JohndeKleer和SeelyBrown在设计一个电路教学系统时发现，以常规的数学模型和仿真方法难以使学生很快明白电路的工作过程，而在实际教学中，老师并不是先给出数学公式，而是先讲解电路的工作原理，采用定性的描述方法，那么是否可以用计算机来模拟这一方法呢？同样在许多的实际工作中，人们更多的是依靠这种对系统原理性的理解，而这种理解的基础就是定性知识。很多专家学者开始探索如何在数字仿真中引入定性知识。

1983年，JohndeKleer和SeelyBrown发表了有关定性仿真的第一篇论文AQualitativePhysicsBasedOnConfluence?[1]，产生了巨大反响，揭开了定性仿真研究热潮的序幕。美国麻省理工学院的KennethD.Forbus则对定性仿真理论作了全面的总结[2]；1986年美国德州大学的BenjaminKuipers在QualitativeSimulation”一文中提出了动态仿真算法QSIM[3]，使定性仿真接近于实用。1984年人工智能杂志第一次出版了关于定性问题的专集。此后定性问题的研究成为人工智能和系统建模与仿真领域的一个热点，许多学者加入到这一研究领域中，产生了大量的研究成果。1991年，人工智能杂志又出版了有关定性推理的第二本专集，标志着该领域理论研究逐渐成熟并且向应用领域扩展。90年代以来，该领域的研究情况可谓方兴未艾，在IEEE的相关杂志上和撊斯ぶ悄軘等国际刊物上经常可以看到定性仿真方面的研究成果。国内该领域的研究起步较晚，目前从事定性理论研究的仅限于少数院校的少数研究者。

[摘要]:在过去几十年中，计算机与人工智能技术在教育中的应用主要关注如何用机器来帮助学习者学习，并部分地“代替”教师的教学工作；随着信息技术的发展与教育教学理念的改变，教师的地位依然没有变化，而角色发生了重要的改变，用新技术支持教学(过程)的设计、互动分析与评价，进而支持教师及其教学，在一定程度上“解放”教师的生产力，这已经成为一个重要趋势；教育乃复杂巨系统是众所周知的，但从复杂系统角度对教育系统进行的研究依然匮乏，因此，从宏观层面引入数量分析与建模思想，从复杂系统的角度研究教育教学系统的演化规律，也是教育技术领域的一个重要研究方向。本文阐述了教学设计自动化技术、教学互动分析技术、教学自动测评技术和教育系统仿真技术等的概念、重点关注的问题、研究现状及发展趋势，以期为广大教育技术工作者提供一点借鉴。

[关键词]:教育技术;教学设计自动化;教学互动分析;教学自动测评;教育系统仿真

中图分类号：G40-057文献标识码：A

一、引言

关于教育技术，在不同时期不同学科背景的学者有着不同的理解，其典型的定义来自于美国教育传播与技术协会(AssociationforEducationalCommunicationsandTechnology，简称AECT)，包括：媒体—工具论(AECT’70)、手段—方法论(AECT’72)、理论—实践论(AECT’94)、绩效—创新论(AECT’05)等。虽然教育技术的内涵与外延均在不断变化，但是从各种定义可以看出：(1)教育技术支持和优化教学，最终促进学习者的学习；(2)教育技术围绕教学过程和教学资源展开理论研究和实践；(3)教育技术的基本要素包括方法、工具和技能[1]。因此，有一点是无可争议的：教育技术要研究“技术”在教育中的应用问题，即如何运用“技术”来支持和优化(教育)教学过程。这里的“技术”主要是指狭义的技术(物化的技术)，尤其包括计算机与人工智能中的新技术。

从认识论的角度看，教学过程是教师的教与学生的学相结合的双边活动过程[2]，包括“教师的教”、“学生的学”和“学与教的互动”等三个方面。从“技术”支持教学过程的角度来看，近一个世纪以来，人们或多或少存在这样一种取向：用“技术”来（部分地）“代替”教师进行教学。从20世纪20年代的教学机开始，到50年代美国教育心理学家斯金纳发明程序教学机器，教育界出现了一场场轰轰烈烈的改革运动[3]。尽管现在这股浪潮早已平息下去，但“教学机器”却大大影响了教育界，并成为CAI/CAL(计算机辅助教学/学习)的雏形。直到20世纪90年代中期以前，CAI/CAL软件开发一直被计算机界与教育技术界认为是“技术含量”较高的、比较“有水平”的一类研究工作。这对教育教学的改革与发展起到了积极的作用，丰富了人类知识的宝库。

一、引言

关于教育技术，在不同时期不同学科背景的学者有着不同的理解，其典型的定义来自于美国教育传播与技术协会(AssociationforEducationalCommunicationsandTechnology，简称AECT)，包括：媒体—工具论(AECT’70)、手段—方法论(AECT’72)、理论—实践论(AECT’94)、绩效—创新论(AECT’05)等。虽然教育技术的内涵与外延均在不断变化，但是从各种定义可以看出：(1)教育技术支持和优化教学，最终促进学习者的学习；(2)教育技术围绕教学过程和教学资源展开理论研究和实践；(3)教育技术的基本要素包括方法、工具和技能[1]。因此，有一点是无可争议的：教育技术要研究“技术”在教育中的应用问题，即如何运用“技术”来支持和优化(教育)教学过程。这里的“技术”主要是指狭义的技术(物化的技术)，尤其包括计算机与人工智能中的新技术。

从认识论的角度看，教学过程是教师的教与学生的学相结合的双边活动过程[2]，包括“教师的教”、“学生的学”和“学与教的互动”等三个方面。从“技术”支持教学过程的角度来看，近一个世纪以来，人们或多或少存在这样一种取向：用“技术”来（部分地）“代替”教师进行教学。从20世纪20年代的教学机开始，到50年代美国教育心理学家斯金纳发明程序教学机器，教育界出现了一场场轰轰烈烈的改革运动[3]。尽管现在这股浪潮早已平息下去，但“教学机器”却大大影响了教育界，并成为CAI/CAL(计算机辅助教学/学习)的雏形。直到20世纪90年代中期以前，CAI/CAL软件开发一直被计算机界与教育技术界认为是“技术含量”较高的、比较“有水平”的一类研究工作。这对教育教学的改革与发展起到了积极的作用，丰富了人类知识的宝库。

但是，早在20世纪80年代中期，就有研究表明：一项技术（或者一种工具）应用于教学的效果取决于使用者如何使用，而不是技术本身。从学习理论的发展来看，也经历了行为主义、认知主义和人本主义等学习理论的发展，特别是由认知主义学习理论发展起来的建构主义学习理论，曾经在20世纪90年代风靡于全球。直到20世纪末，人们发现风靡于全球的e-Learning并不如想象的那样有效，人们开始反思学习理论与技术应用方式，试图用B-Learning来实行“回归”，即综合运用不同的学习理论、不同的技术和手段、以及不同的应用方式来实施“教学”。“混合学习”（BlendedLearning）就是面对面的课堂学习（FacetoFace）和在线学习（OnlineLearning，或E-Learning）两种方式的有机整合。混合学习的核心思想是根据不同问题、要求，采用不同的方式解决问题，在教学上就是要采用不同的媒体与信息传递方式进行学习，而且这种解决问题的方式要求付出的代价最小，取得的效益最大[4]。

学与教的观念在变，学与教的环境与方式也在变，教师从为课堂教学“备课”，到为学生“自学”而“备资源”，再到运用多种方式来实施“教学”，这虽然不是一种必然变化路径，但也是一种普遍发展趋势。随着教学理念的变化，教学的设计、教学(过程)互动的分析与教学评价方式变革的重要性日益凸显出来。显然，这对教师的要求越来越高，教师的“额外工作”也变得越来越繁杂。那么，能否利用新技术来(部分)支持教师的“额外工作”呢？更进一步说，新技术应用于教育教学能否(显著)提高其效果、效益或效率呢？

本文将介绍与此相关的四个关键技术：教学设计自动化技术、教学互动分析技术、教学自动测评技术与教育系统仿真技术。