<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><xml><records><record><source-app name="Biblio" version="7.x">Drupal-Biblio</source-app><ref-type>17</ref-type><contributors><authors><author><style face="normal" font="default" size="100%">孟青泉</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">贾积有</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">张志永</style></author><author><style face="normal" font="default" size="100%">颜泽忠</style></author></authors></contributors><titles><title><style face="normal" font="default" size="100%">智能教学系统测评模型的构建与实证研究</style></title><secondary-title><style face="normal" font="default" size="100%">现代教育技术</style></secondary-title></titles><keywords><keyword><style  face="normal" font="default" size="100%">智能教学系统;ITS测评;学习风格;学习效果</style></keyword></keywords><dates><year><style  face="normal" font="default" size="100%">2022</style></year></dates><volume><style face="normal" font="default" size="100%">32</style></volume><pages><style face="normal" font="default" size="100%">68-74</style></pages><isbn><style face="normal" font="default" size="100%">1009-8097</style></isbn><language><style face="normal" font="default" size="100%">eng</style></language><abstract><style face="normal" font="default" size="100%">对智能教学系统进行测评，既能评价其性能，又可以为其优化提供依据。但是，目前尚缺乏有指导性的智能教学系统测评模型。基于此，文章构建了包括智能教学系统、学习者、系统设计者、学习效果测试和学习风格测量等要素的智能教学系统测评模型，并设计了包含获取数据、总体测评、精细测评、测评分析和系统优化等五个步骤的智能教学系统测评流程。之后，文章以“乐学一百”智能教学系统为例开展了实证研究，结果表明智能教学系统测评模型能有效区分不同学习风格学习者的学习效果，生成精细化的测评结果，为系统的优化与升级提供数据依据，具有较大的应用价值。</style></abstract><issue><style face="normal" font="default" size="100%">05</style></issue><call-num><style face="normal" font="default" size="100%">11-4525/N</style></call-num></record></records></xml>