隔壁的老王哥是龟
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基于知识库的学习平台研究（可编辑）
江苏大学
硕士学位论文
基于知识库的学习平台研究
姓名:张华锋
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:杨鹤标
20081212江苏大学硕士研究生毕业论文
摘 要
随着计算机技术的快速发展和普及应用,极大地改变了人们的学
习方式,同时也促进教育越来越走向网络化和智能化。为学习者构建开放式的、
资源共享的、无时空限制的智能化的学习环境已成为国际教育的主流发展方向。
智能化教育作为一种新型的教学模式,对满足我国个性化、社会化教育需求,乃
至加速教育事业的发展都具有特殊意义。
目前的基于网络的智能教学系统普遍交互性不强、缺乏智能性、无法准确对
学生学习状况做出合理评价,难以对学生学习过程进行有效的智能导航,造成学
生学习的盲目性,无法根据学生认知特征实现因人而异的个性化的学习。
针对以上问题,本文进行了基于知识库的学习平台研究。在详细讨论了知识
的表示方法、知识的组织形式的基础上,通过对学生认知水平和学习能力的评估,
提出了一种通过知识推理来实现智能导航的知识学习算法,并结合评估得到的学
生个性化特征,向学生推送相应知识内容,从而实现因人而异的个性化学习。
本文的主要研究内容如下:
深入研究知识建模的基础上,提出了本文的知识表示方法和学习资源
一知识点一知识树的层次模型知识组织形式。
在设计抽象表现学生的学习行为的学生模型过程中,研究了一种对学
生在某知识点上认知水平和学习能力的准确评价方法。
在知识组织的基础上,设计了一个根据学生认知水平及学习能力选择
学习内容、形成具体学习路径的智能导航算法。
设计了一种根据学生个性化特征及知识推理结果,向学生推送其相应
学习知识内容的方法。
详细进行了知识库的设计,并介绍了一种知识库中冗余规则的消
除方
法。
在智能学习的关键部分采用进行建模,并通过一个具体的应用实 例,来说明学生学习路径的选择,从而验证了智能导航算法的合
理性和可行性。
关键字:知识表示,智能导航,评估,知识推送江苏大学硕士研究
生毕业论文
、矾 ’.
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江苏大学硕士研究生毕业论文
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学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文 的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的 复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权江苏大 学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据 库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和 汇编本学位论文。
保密 口,在 年解密后适用本授权书。
本学位论文属于
不保密百。
学位论文作者签名:狠珲绛指导教师签名:物铹舴 力卵孚年,,月/‖日
力啪年肛月侈日独创性声明
本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指 导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用 的内容以外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或 撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集 体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的 法律结果由本人承担。
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学位故 文 者奎名
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期 年 月
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一江苏大学硕士研究生毕业论文
第一章绪论
.课题的研究背景
自计算机出现以来,计算机专家和教育专家们就在研究如何将计算机应用于
教育中。在努力提高教学质量的背景下,计算机辅助教育
应运而生。一直是计算机应用的一个重要领域,它的发展经
历了好几个阶段,从电子课件到多媒体技术。后来,人工智能技术的发展应用,
在教育中就诞生了智能教学系统 ,智能教学系
统又称“智能计算机辅助教学,作为一种新的教学形式,它克服了传统教学限
制时间限制地点的缺点。世纪年代以来,随着的迅速普及,基
于网络的智能教学系统如雨后春笋般出现,它的出现迅速给了学习者一个交流的
广阔平台,帮助学习者收集到更多的学习材料,并找到更多的虚拟学伴和指导老
师,极大地增加了教学内容和学习过程的趣味性,大大改善了学习效果。这种新
的学习环境突破了时间与空间的限制,学习者可以有更大的灵活性。基于网络的
智能教学己成为计算机辅助教育发展的大趋势。基于网络的智能教学所具有的不
同于传统教育的自身特点,给我们提出了很多新的要求。它的教学模式、教学过
程、教学方法与传统教育相比都发生了很大变革。
尽管与传统的教学模式相比较,基于网络的智能教学虽然有许多突出的优
点,同时也存在着一些缺陷:
系统的动态交互功能不强。教学素材多是书本材料的电子化堆砌,缺少
必要的交互,学生不能实际地参与到系统中进行创造性地主动学习,无法充分调
动学生的学习积极性。
系统的智能性较低。系统难以准确地获取学生学习能力、认知水平、学
习状态等个性化特征,故不能根据学生不同的认知水平,提供合适的智能导航和
学习指导,采取与之相适应的教学策略,从而实现个性化的“因材
施教”。
系统的测试和评价功能不强。现有的教学系统大多通过一些固定的内容
和习题来测试学生,无法根据学生的要求和学习情况变换题目,因而不能准确地
反映学生的学习情况;对学生认知水平的评价只停留在测试题目的正确率上,无
法根据学习要求各方面因素来综合评价,而且评价不够准确。
系统缺乏有效的智能导航。学生在学习过程中,在知识网络中随意性和
盲目性较大,漫无目的的漫游,容易造成迷航,无法快速准确地找到学习内容的
准确位置,这既浪费了时间又难以达到学习的目的。
缺乏适当的智能化的人机接口,影响整个系统的智能化程度。江苏大学硕士研究生毕业论文
.国内外相关领域研究状况
..国内外研究工作总结
智能教学系统的研究始于上世纪年代初期,从提出至今已经经过几个发
展阶段,从年代到年,在理论研究模型设计和系统开发等方面都奠定了一
定基础。 年到年,进一步证实了有关理论,系统在图形功能和人
机交互
方面有较大改进。年以后,尤其是进入年代以来,多媒体发展很快,
同时协同式教学、认知学生模型的研究也取得了较大进展,多媒体技术和计算机
网络技术在中也得到了广泛的应用。
的研究几乎涉及人工智能技术的所有问题,故需要从多方面进行研究,
以不断促进智能的提高。国际上,通过中学生建模、智能人机接口、系
统结构等方面的集成化运用,来促进研究的发展。故建模技术、智能接口、
智能代理、推理技术、多媒体技术和网络通信等技术在中的运用己成为重要
研究领域。此外,认知理论的发展、关于学习过程的研究成果对的发展也有
较大贡献。中要进行因材施教的个别化教学,就不能不深入研究学习机制和
认知特性、学生心理等一系列内容。近几年来,英特网的飞速发展,给的发
展带来了新的生机。中的网上教学、资源共享、实时交互、超媒体等技
术将给及传统教育带来新的变革。
..国外研究现状
对的研究最为活跃的是美国。研究工作主要集中在大学和军方,美国一
些知名的大学如、、、 、 、
等都在进行这方面的研究工作,开发出了一些智能相对较高的应用
软件。美国国家科学基金会资助巨额基金,以进行智能系统的研究。其
中大学开发研究了一个系统,通过人工智能、认知科学和复杂系
统的研究,能够进行不同学科的教学,并能够对学生的问题做出适当反应。
不通过多项选择就能够根据对问题的键入和口头反应进行决策,并对可能产生的
语法或语义错误进行解释等。
近年来,随着网络技术和人工智能技术的发展,也从单机形式发展到基
于网络的系统,从而实现了学生的协同学习,可多用户并发访问,提高了资源的
利用率,系统的智能程度也得到提高。随着新技术的发展,基于和基于
的典型系统不断涌现,其发展情况如表和表.所示。
..国内研究现状
国内的研究起步较晚,少量的研究工作主要集中在少数大学和研
究机构
江苏大学硕士研究生毕业论文
断续进行,且多为研究和演示用的“玩具系统,经过严格评测的系
统很少。主要
表.近年来基于的典型系统
系统名称 主要开发者 开发时间 系统特点 ? 年
, 该系统引入了教师助手和学生助于 .~ ,两可相互交流,从而记录等
生教学过程中的交流记录
年
, 每个用户可以拥有自己的,该。 负责诊断分析用户特征,选择并记录与片 户有关的知识
.. 年 该系统通过实现环境,由各 监控学生和系统间的通信和交互, 动态维护学生模型年
该系统引入反应、认知和教等
实现虚拟微观世界,监控学生行为, 引导学生正确选择
表.近年来基于的典型系统
系统名称 主要开发者 开发时间 教学领域
矩
. 该系统提供基于的动态学习主题选择机制,可
以根据学生的不同特点选择相应学习主题
.
年 该系统提供基于的资料传送机制,可以为学生
及时地传送相关学习资料
年
. 该系统同时支持大量学生通过浏览器在线讨论、传
送资料,进行协作学习
. 年 该系统提供基于的学生诊断机制,诊断学生在
学习过程中行为,及时指出错误并提供相关辅导年 该系统提供基于的课件开发平台,教师可通
过开发课程,重组自己的学习资料和软件, 年 该系统提供基于的界面和反馈机制,并提供专
门的反馈区域为学生提供及时的反馈
教育软件需求不旺。国内有关教育软件的研制工作历史不长,软件产品大多数只
是将课本中静态图像变成了电子图书,将多媒体计算机变成了录像机或影碟机。
最近几年则发展较快,有很多科研机构开始进行的研究开发工作,
也开
发了一些智能教学系统。例如:大连理工大学的郭禾、李德广等开发的
智能写作环境年和上海大学的王小辉等开发研制的
年,以及张小真的系统、刘甘娜的智能辅导系统和理科教学软件《几何江苏大学硕士研究生毕业论文
专家》等。此外,一些计算机公司也投入到教育软件的开发中来,比如中教软件
股份有限公司开发的中教智能教学软件、清华同方的智能教学答疑系统和南京数
企资讯科技有限公司的基于的智能远程教学系统等。计算机公司参与智能教
学系统的研究和开发工作对智能教学系统的发展起到了推动作用。
随着技术的发展与普及,国家教委也成立了专门的机构以推动计
算机在教育中的应用。我国现代远程教育的迅猛发展,必将大力推动基于远程教
育的的发展。随着的日益普及,充分利用网络优势,把智能教学
系统推向网络是必然的趋势。但是,相对来说我国教育软件仍显贫乏,成规模的
教育软件厂商寥寥无几,信息时代数字教育的急速发展极需更多的智能教育软
件。因此,学习借鉴国外的经验教训,对我国教学软件特别是系统的发展仍
具有很大的意义。
.本文研究意义及内容
网络化与智能化是计算机教学发展的两大趋势?,也是我国教育信息化的必
然趋势。在目前我国教育软件普遍缺乏智能的现实下,对基于知识库的智能教学
系统的研究与实现具有非常重要的现实意义。智能教学系统的最主要特点是能对
学生进行个性化的因材施教,而传统的计算机辅助教学系统中计算机只是作为知
识的传播工具,不理解教学内容、教学对象和教学方法,只能盲目地向学生传播
知识,而学生不能根据自己的认知能力、知识水平、学习需求和兴趣爱好等选择
适合于自己的学习内容和学习过程方式。
本文的研究目的在于研究与设计一个基于知识库的学生学习平台,通过集成
多种人工智能技术,实现个性化的,“因材施教”的智能化教育思想,进而促进
学习平台系统及相关人工智能技术的应用和发展。本文研究工作
主要集中在知识
表示、知识组织、根据学生认知水平为学生选取合适的学习内容和学习路径等方
面的技术方法及基于知识库学习平台的整体框架构建及系统设计上,具体工
作内容可以归纳为以下几个方面:
学习资源的组织。采用以知识点为基本单位的规则化知识表示方法,
通过隐藏各种知识的复杂内部表示而只强调实体之间关系来实现知识形式的划
一表示。每个知识单元则用知识树的形式来表示,具体领域知识由相关知识点形
成若干知识树来表示,学生知识的增长表现为知识树的动态增长,规则库中知识
则采用产生式表示法。知识的组织方式采用将原始学习材料通过编辑、整理,形
成规范化的学习资源,各类型学习资源挂靠到具体知识点对象,从而建立学习资
源到知识点的关联关系。
作为系统核心的学生模型的表示、结构、功能及构建方式的研究。其
中重点讨论了通过对学生进行测试,结合六项评估因素对学习认
知水平、学习能
力进行评估的方法。
江苏大学硕士研究生毕业论文
详细分析了系统的智能学习策略与学习过程中的智能学习导航算法。
通过评估模型所评价的学生的认知水平和学习能力来动态地选择学生下一步要
学习的内容,形成合理的学习路径,从而实现因人而异的个性化学习。并阐述了
如何根据学生的个性化特征,向学生推送符合其特征的知识内容的方法。
详细设计了规则库和数据库中各表。在建立的模型基础上,设计了一
个系统学习平台的总体结构,并描述了知识库和接口的设计。最后通过一个具体
的应用实例,来说明学生学习某课程的过程中,如何选择学习路径,从而验证智
能导航算法的合理性和可行性。
.本文结构的组织
本文共分为七章,主要内容概要如下:
第一章绪论,介绍课题的研究背景和研究意义,分析了国内外相关领域的
研究现状及存在的问题与不足;同时提出了本文的主要研究内容。
第二章知识建模基础,介绍了知识的概念与特性、知识点模型以及目前主
要的知识表示方式。
第三章知识的组织,介绍了本文的知识表示方式和知识的组织形式。
第四章学生模型,介绍了学生模型的构建、表示方式及功能结构设计,其
中重点分析了对学生认知水平知识点的掌握程度和学习能力的具体评价方法。
第五章教师模型,介绍了教师模型功能结构设计,并提出了一种选择适合
下一步学习的知识点的智能导航策略和算法。同时,阐述了根据学生个性化特征,
对学生进行知识内容推送的方法。
第六章设计了系统具体平台结构,并对知识库和接口设计进行了具体阐述。
同时,通过一个应用实例体现本文研究成果。
第七章对全文进行总结,并指出进一步需要开展的工作。江苏大学硕士研究生毕业论文
第二章知识建模基础
.知识的综述
“知识作为人们日常生活及社会活动中常用的一个术语,我们常说“知识
就是力量”。但到底什么是知识如何定义知识知识有那些特性知识和数据、符
号、信息有什么关系知识怎么分类怎么来表现知识
..知识的定义
知识乜是人们在改造客观世界的实践中所总结出的基本概念、认识、规律和
经验,还包括人们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。它是信息经过加
工整理、解释、挑选和改造而成的。知识是把有关信息关联在一起所形成的信息
结构。其中信息是知识的内涵与实体,符号是信息的外延与形式。具体什么是知
识目前尚无统一严格的定义。人们对于数据、符号、信息、知识等的定义各有看
法。通常关于知识一般存在以下几种定义:
知识是经过削减、塑造、解释、选择和转换的信息。
知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
知识事实信念启发式。
数据是对事实的一种表达形式,它包括数字、文字和图形。符号
是一种复杂
的数据类型,在符号中除了包含数据内容外,还包含思想、概念等人类知识。凡
是对人类有用的,能够影响人们行为的数据和符号称为信息。知识是人类对客观
世界的认识,是在与自然界作生存斗争中对自然的认识基础上,升华提高成为有
系统的经验的集成。例如:?是一种数据,如果表示一个人体温的话,就成为
一种信息。对于稍有医学常识的人来说,这人正在发烧,需要治疗,这就成为一
种知识。在知识定义的问题上争论的最多的是知识和数据的区别。数据描述的是
与具体对象和状况相关的事实,而知识则描述一般对象和状况集合的关系。从计
算机科学的观点来看,知识是信息综合处理的结果,在综合过程中,信息通过相
互比较,结合成有意义的链接。数据、信息和知识具有层次关系,如图.所示。
图.数据、信息和知识的层次关系
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..知识的分类
对于不同的智能工作者和不同的需求,对于知识表示其感兴趣点也不一样。由
于知识库通常包含不同的各类知识,比如关于对象的知识、关于过程的知识、常
识性知识、以及关于目标、动机、原因、时间、动作等等知识。图.给出了知
识库中可能存储的各类知识。
图.知识库中可能存储的各类知识
知识库中的知识按其在智能程序问题求解过程中的作用可分为如下几类:
描述型知识。描述型知识是描述具体问题及问题求解当前状况的知识,
即那些讲述事物正确与否的知识。包含事实知识和判断知识。事实型知识描述与
有关对象相关的事实、动作、事件,以及行为等特征。例如:“鸟有翅膀”,“光
速为每秒万公里”等。判断型知识是指对事实的判断和判断的过程。其中,前
者为经验知识启发式知识,是人类从长期丰富的实践经验中学到的知识。后者
为信念知识包含常识,是人类基于主观理解和感情色彩对客观事件的解释和推
理过程。
描述型知识可以用数据结构来表示,使知识作为一种独立于程序的实体存在,
把用于解决问题的知识与程序编制方面的知识有效地分开,描述型知识具有知识
表示清晰明确、易于理解、可读性强等优点,同时知识之间联系简单,从而增加
了知识的模块性,大大地降低了修改和扩充知识的难度。但描述型知识表示在解
决问题时则要重复查找适用的知识,所以知识量越多则处理效率就越低。
过程型知识。过程性知识就是用于讲述如何做某事的知识。例如:组建网
络的技术等。过程型知识是针对特定的问题,根据具体的处理步骤用一系列过程
来表达的,执行效率非常高,但它有几个缺点:
?不易表示大量知识,且知识难于理解和修改。
?只适合表达完全正确的知识,稍有含糊的知识就难以描述。
夺只适合于处理完整、准确的数据。
控制知识。控制知识主要描述问题求解的策略,控制问题求解的过程。控
制策略通常有状态空间搜索、约束传播、问题归约等。
元知识。元知识是关于知识的知识,即关于我们所知道些什么的知识。例
如:我们通常知道我们在某些方面知识的范围,某些信息的可靠程度,以及某些
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事实的相对重要程度。
..知识的特性
相对正确性。在一定条件及环境下,知识一般是正确、可信的。这里,
“一定条件及环境下是必不可少的,是知识正确性的前提。
相对稳定性。由于知识的是认知逻辑中较高的表现形式,相对与变化不
定的数据来说,知识是相对稳定的。
不确定性。知识是有关信息关联在一起形成的信息结构。由于现实世界
的复杂性,信息可能是精确的,也可能是模糊的;关联可能是确定的,也可能是
不确定的;故知识并不总是只有真和假两种状态,知识是不确定的。
可表示性与可利用性。知识应该可以用适当的形式表示出来,如用语言、
文字、图形、神经元网络等,而且能被存储和传播。知识应该是
可以被利用的,
我们每个人都在利用自己掌握的知识解决所面临的各种问题,知识也必须可被计
算机系统所有效的利用,而大多知识在计算机中很难确切表示,一般来说,计算
机中所能表示的知识要满足以下条件:有一个统一的结构模式、有限一致的符号且
上述符号与模式要能构成一个合理的体系。
.知识点概述
..知识点概念
知识是人类从事一切智力活动的基础,是人们对于可重复信息之间联系的认
知,它是信息经过加工整理而形成的,所以知识是被认知了的信息和信息之间的
联系。在智能学习系统中,要建立完整的知识模型,就需要准确合理地描述知
识,我们可以把学科知识分解为一系列的知识点,它主要描述教学领域知识的完
整的知识单元。
所谓知识点就是描述教学领域知识的完整的教学单元。我们把知识点分成包
括元知识点和复合知识点。在结构上不可再分割的知识点称为元
知识点,而由一
组知识点聚合而成的知识点称为复合知识点。在本文中我们就统称为知识点。知
识点必须由教学专家根据学科的特点和实际教学特点来进行系统、科学的划分,
划分基本原则是保证知识内容的一致性和完整性喳。而知识点的大小则可根据学
习内容的需要来确定。例如,章可划分为一个大的单元级的知识点,其中一节的
内容又可细化为较小的知识点,节中的定义、定理等还可以划分为更小的知识点。
不同知识点可以作为不同学习阶段的基本单位,因而能满足系统的基本要求。当
然,对于知识点的划分并非越详细就越能增强系统能力,只要利于有效组织知识
便于学习就可以了。
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..知识点模型
智能学习系统中学生学习的对象是知识点,学习的过程就是完成知识点序列
的遍历。系统中智能性体现的一个重要方面就是能够根据知识点之间的关系对学
生进行循序渐进的学习。因此,如何来组织知识点的是构建一个智能学习环境的
根本。
知识点的组织方式应该符合学生的认知规律,对学习系统的智能性提高起着决
定性的作用,对学习资源的分解粒度指定相应的标准是实现学习资源共享的基础。
我们可以把学科知识体系结构组织成如下三个层次:知识领域、知识
单元和知识点。如图.所示。
图.知识体系结构
一个知识领域可以分解成若干知识单元,每个知识单元又包含若干个知识点。
知识体系结构的最高层为知识领域,表示特定的学科子域;中间层为知识单元,
表示知识领域中相对独立的主题模块;每一个知识单元都是由一系列的知识点组
成,知识点可认为是组成整个学科知识的基本组成单位。知识点应该包含有一个
关键字集便于查找。
.知识点之间的关系
每个领域学科的学习内容都是由一定数量的知识点组成的,教学
内容的组织
应该能够体现该学科知识的体系结构,并满足系统教学过程的需要,为此我们需
要研究知识点之间的关系?。知识是具有领域性,专业性,继承性等一系列特性
决定了知识具有一定的层次结构和关联关系。例如:一个章节型的知识点可分解
为若干个概念知识点;一个概念型的知识点可能是另一个概念型的知识点的特
例,即后者具有前者的所有特性;一个知识点的学习过程直接依赖于若干知识点
的学习过程,要掌握一个知识点的内容可能需要先掌握若干个知识点的内容,而
这个知识点有可能是另外若干知识点的前提等。可见,知识点之间存在复杂的关
联关系,知识点间的联系也不是完全线性的,一般习惯用树状结构将知识点组织
起来。
知识点之间的关系就是指知识点之间存在的各种关联及其程度,包括组成关
系、依赖关系、相关关系、继承关系、分解关系、参考关系等。具体如下:
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组成关系:如果一个知识点可以由若干知识点聚合成,则该知识点与组
成它的各知识点间是组成关系。
依赖关系口:依赖关系可分为前驱关系和后继关系。如果要知识点当前
是否可以学习取决于知识点是否已经掌握,则称依赖,或者说是的前
驱,是的后继。用定义表示这种关系,即两个知识点,,若?而没有
?,则称是的前驱,是的后继。前驱和后继体现了知识学习的序列性。
继承关系口:如果两个不同的知识点和,具有的所有特性,则说
继承了。用定义表示这种关系,即两个知识点,若包含于,则称
继承了。继承关系体现了知识的细分。
分解关系:知识点是知识点的直接分解项,即是内容的一部分,
并且不存在不同于和的知识点使得是的直接分解项和是的直接分
解项同时成立。则知识点和知识点是分解关系。分解关系体现了知识间整体
与部分的关系。
相关关系:存在相关性的知识点之间互为相关的关系。相关关系反映了知
识点是从不同的侧面、不同的角度、不同的范畴围绕某一局部领域知识阐述的,
它们所描述的内容是紧密联系的。
.知识表示的方式
..知识表示的基本概念
所谓知识表示【 就是对知识的一种描述,即是
利用计算机能够接受并进行处理的符号和方式来表示人类在改造客观世界中所
获得的知识。用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构,
将已获得的有关知识以计算机内部代码的形式加以合理地描述、存储,以便有效
地利用这些知识。它是在模拟信息是如何在人类大脑中以何种方式存放的及其处
理方式的基础上来对计算机信息处理中的知识的形式描述方式进行研究的,旨在
利用计算机方便地表示、存储、处理和利用人类的知识。知识的形式描述方式是
要规定一种无歧义的语言或具有规范定义语法和语义的“符号表示”方法。符号
表示是指用符号和符号结构来表示各种概念和概念之间的关系。每一种表示方式
实际上是一种数据结构,就是把这种数据结构关联起来。知识表示方式取决于人
类知识的结构及其机制。其实质就是知识的符号化,便于计算机对知识进行存储
和处理。
研究知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的一般方法。既要考
虑知识的存储又要考虑知识的使用。知识表示的方法是根据具体的需要决定的。
由于不同的知识结构,各种知识表示方法都有其针对性和局限性。究竟采用什么
结构,目前没有一个统一的准则和标准。同一领域的知识可能因需求不同,用不
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同的方法来表示。因此,知识表示的方法应根据具体情况而定。在实际应用中所
采用的知识表示同知识的组织、知识的结构和知识的使用方式密切相关,知识表
示的方法要从以下几个方面来考虑衡量:
表示能力,即充分表达领域知识。
可利用性
可操作性与可维护性
可实现性和可理解性
..常用的知识表示方法
知识表示 是知识系统. 解
决问题的基础,是建立各种知识系统的重要环节。随着知识表示研究的深入,目
前在人工智能中已经形成了各种知识表示方法,其中比较成熟的知识表示技术
有:语义网络表示、框架表示、谓词逻辑表示、面向对象表示、产生式规则表示
等几种队“?。
每种知识表示方式各有其优缺点,如表.所示、”。
表.几种常见知识表示方式的优缺点
知识表示方式 优点 缺点
谓词逻辑 精确、严密、容易实现 不能表示不确定性知识;容易产生组合
爆炸;效率低
框架 表达能力强;容易添加属性, 编程困难,不便于推理
方便设置初始值
语义网络
表达层次关系能力很强;可以 实现比较复杂
方便地追溯关系
产生式规则 语法简单,易于理解,易于修 不能表达结构性知识;
效率不高
改
下面先来简述一下这几种常用的知识表示方法。
.语义网络表示法
语义网络是年.在研究人类联想记忆时提出的,年由
西蒙正式提出。语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。语义网是由
结点和有向弧组成的一个有向图,是知识的一种图解表示。一个语义网络由一些
以有向图表示的三元组结点,弧,结点连接而成。结点表示事物、概念和
事件等。有向弧表示所结点之间的语义联系,其方向体现了主次关系。其主要特
点是:由结点和弧组成的网络结构抓住了符号计算中符号和指针这两个本质的东
西,而且具有记忆心理学中关于联想的特征,所以语义网络在人工智能中是一种
重要的知识表示方法。但试图用结点代表世界上的各种事物,用弧代表事物间的江苏大学硕士研究生毕业论文
任何联系,则形式过于简单。如果结点间的联系只局限于几种较典型的关系称
为关系基元,则对其它联系难以表达,从而表达内容受到限制,而
增加联系又
会大大增加网络的复杂度。主要缺点是:非严格性没有公认的形式化表示体系,
复杂性。
.框架表示
框架结构由.于年提出,框架是一种组织和表示知识的数据结
构。它是由框架名和一组用于描述框架各方面具体属性的槽组成。它由框
架名和槽构成的网络,是语义网络一般化、形式化的一种结构,与语义网络没有
本质的区别。每个槽又设有一个槽名,槽名下面有对应的取值,称为槽值或填充
值。在较为复杂的框架中,槽的下面还可以进一步区分为多个侧面,每个侧面又
可以有各自的取值,作为对槽的进一步说明。其特点为:框架之间可以形成层次的
或更复杂的关系,组成一种框架网络,代表整块的知识结构,可以表示复杂的知
识内容。附加过程是框架系统的重要特征之一,它使得描述性知识和过程性知识
紧密地融合在一起,有机地形成一个一体化系统。继承性在框架系统中起了极其
重要的作用。但多重继承有可能产生多义性。主要缺点是:不善于表达过程性知识。
.谓词逻辑表示
目前常用的是一阶谓词逻辑和,难以处理变化的、不确定性的和不完
全的知识,还受演绎推理的影响。虽然命题逻辑能够把客观世界的各种事实表示
为逻辑命题,但它具有较大的局限性,即它不适合于表示比较复杂和不确定的问
题。谓词逻辑允许我们表达那些无法用命题逻辑表达的事情。具体地说,一阶谓
词演算是一种形式语言,其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化。如果我们
能够采用数学演绎的方式证明一个新语句是从那些已知正确的语句导出的,那么
也就能够断定这个新语句也是正确的。主要缺点是:组合爆炸,效率低推理是根
据形式逻辑进行的,把推理与知识的语义割裂开,使得推理过程冗长,降低了系
统的效率.
.面向对象表示.
面向对象方法是一种运用对象、类、继承、封装、聚合、消息传
递、多态性
等概念来构造系统的软件开发方法。面向对象方法中的对象是对问题域中事物的
完整映射,包括事物的数据特征属性和行为特征服务。结构与连接如实的反
映了问题域中事物之间的各种关系,包括分类关系、组装结构、静态联系、动态
联系。采用了封装、继承、消息通信等原则,使问题域的复杂性得到控制。面向
对象的方法提供了从一般到特殊的演绎手段如继承机制,同时也提供了从特殊
到一般的归纳形式如类,是一种较好的认知模式。
面向对象的知识表示方法可将多种表示方法规则、框架和过程等组合在一
起,构成符合面向对象设计原则的混合知识表示方法。
.产生式规则表示
产生式规则表示是一种借助条件语句?表示知识的方法。一般表示
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形式为:
前提结论
其含义是“如果前提被满足则可推出结论或应该执行行动。其中
左边部分确
定了该规则可应用的先决条件,右半部描述了应用这条规则所采取的行动或得出
的结论。教学规则知识是前提结论的形式,适合用产生式规则来表示。
用产生式规则表示知识具有以下优点:
结构上的模块化。形式上的单一性。表达上的自然性表达上
的有效性。
.产生式系统
..产生式系统的基本结构
产生式规则概念最初是由于年提出的,后来由和
等人进一步提出了产生式系统。一个产生式系统一般由三个部分组成,即数据库
事实集合、产生式规则集知识库和控制策略推理机。各部分间的关系
如图.所示。前二者构成产生式系统的问题描述,后者则控制应用规则推出解
答的过程。
匹配
图.产生式系统的基本结构
规则集:是产生式规则的集合,存放着将问题从初始状态转换到目标
状态的变换规则,即有关求解问题的状态转移、性质变化等规则的过程性知识。
事实集:是事实知识的集合,存放着求解问题的已知事实知识及推理
过程中的中间结果和最后结果,即有关问题的状态、性质等事实等叙述性知识。
控制策略:是规则的解释程序,即推理机。其作用是根据有关问题的
控制性知识,选择合适的控制策略,将规则与事实进行匹配,控制利用知识推理
求解问题的过程。即它说明了如何应用规则,规定了操作的顺序和问题求解的搜
索策略和路线。
..产生式系统的特点
产生式系统具有以下优点:江苏大学硕士研究生毕业论文
具有高度模块化,规则之间相互独立,不能相互调用,有利于对知识
进行增加、删除和修改等更新操作。
规则表示形式一致,易于控制和操作。
采用“.的形式表示知识,这种表示形式接近人类思维和会话
形式,易于理解,便于推理。
产生式表示法既可以表示确定性知识,又可以表示不确定性知识,
既
有利于表示启发性知识,又有利于表示过程性知识。知识表示有效性高。
产生式系统具有的不足之处:
规则之间的相互关系不透明,导致理解知识的整体形象比较困难。
规则之间约束及相互作用导致知识处理的低效率。因为必须先用规则
的前提与已知事实进行匹配,再从规则库中选取可用的规则,当存在多条规则时,
必须有合适的策略去除规则之间的冲突,最后才能执行相应的规则。这样的执行
的效率较低。
知识的表示有一定的格式,且规则之间相互独立,不能相互调用,因
此那些具有结构关系的知识不易用它表示出来。
推理缺乏灵活性。
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第三章知识的组织
如何组织、表达和运用知识【】是一个智能学习系统的关键。合理的知识表示
方式不仅可以合理有效地将领域知识组织起来,而且能建立良好
的知识结构提高
系统问题求解能力。可以说对系统的智能化程度起着决定性的作用,是整个系统
的基础。
.本文知识表示
为了提高系统的智能性,有利于系统结构的清晰及计算机实现,本节在对教
学环境中的知识结构、认知心理等因素进行分析的基础上,对于学习资源等事实
知识,本文提出了一种以知识点为基本单位的规则化的知识表示方法,即通过利
用面向对象方法隐藏各种知识的复杂内部表示而只强调实体之间关系,对不同的
数据、信息采用统一的表示框架,从而实现学习内容的划一表示。
所有学习资料对应的知识点对象均可通过对象交换格式定义为简单的数据
流,以便进行读写和传送等操作如表.。
表.知识对象的交换格式
节
知识点名 一般属性重要度,难度,依 学习属性学习 链 操
占
称索引 赖知识点,相关知识点等 次数掌握程度等 接 作
对于规则库中的规则知识则采用产生式规则来表示。本文中教学
策略规则、
教学方法规则知识都是“前提一结论的形式,适合用产生式规则
来表示,便于
知识的推理。
.知识获取
知识获取 是从知识源中获取知识,实现问题求解 的过程。然后以某种形式在计算机中存储、传输和转移知识,建
立起健全、完善、
有效的知识库如图.所示。
本文中,知识获取主要有两种方式:
知 知
知
知
识 识
识 识
表
抽
源 库
一
取 不
图.知识获取过程
从领域教育专家处获取。就是通过知识工程师与领域专家进行交流,对
有关领域知识及专家知识进行挖掘、搜集、分析、综合、归纳、整理;然后,将江苏大学硕士研究生毕业论文
事实知识以树状、网状的形式存入学习资源库;对于规则知识,获取步骤如下:
夺请领域专家定义条件变量、中间变量和结论变量。
夺请领域专家给出各变量间依赖关系。
夺将专家给出的各种变量及其依赖关系,以规则的形式存入规则库。
通过规则库的自学习获取。在问题求解过程中,由自学习推理机制从已
知事实通过规则不断推导出新的事实,并将其送入知识库,达到知识获取的目的。
然后用这些新事实进行进一步的推理。如此循环,知识库知识将逐步丰富起来,
实现知识库的自我学习。
.知识点的划分
智能学习系统的主要研究目标就是帮助学生更好地掌握领域知识以及应用
这些知识来解决实际问题的方法。在学生学习过程中,领域知识必须组织成一个
个相对独立的学习步来进行学习。因此,我们可以认为领域知识是由若干个知识
点组成的,每个知识点可以看作是一个个相对独立的知识,也就是一个学习步。
所以,在领域知识库时,我们必须把领域知识划分成若干个知识点,然后再存储
到领域知识库中。
知识点划分的方式及其粒度对领域知识库中知识点的利用起着重要作用。一
般的知识点划分原则别有如下几条:
遵循一般的学习规律;
保持知识点内容之间的统一性和完整性;
满足相应的教学需要,便于实现启发式、个性化学习。
便于知识点在不同课程中的共享。
在学习系统中,知识点的划分通常是以教学资料的组织为基础,采用细化的
思想,将其分为章、节、小节、知识单元、知识点等几个层次,其中,领域内密
切相关的若干个知识点组织成一个知识单元,从而形成一种树状层次结构。
.知识点属性描述
本系统中,知识点可以被抽象成一个实体类,这个类具有知识点
编号、知识
点的类型、知识点名称、知识点的难度、知识点的重要程度、知识点的要求掌握
的程度、知识点对应教学课件所在路径以及前驱知识点编号、后继知识点编号、
相关知识点编号等属性。知识点的数据结构可用一个类表示如下:
//知识点节点类
;//构造函数;//知识点编号
.;//知识点类型
江苏大学硕士研究生毕业论文;//知识点索引;//知识点名称;//知识点难度
;//知识点重要程度
;//知识点学习标准要求掌握程度即通过阀值,
//学生当前掌握程度
,;//知识点要求学习次数、学生学习次数
;//父知识点指针
://左知识点指针
;//右知识点指针
:脯驱知识点指针
;//后继知识点指针
;//相关知识点指针
;//学生学习前测试指针
;//学生学习后测试指针
在以上知识点属性中,知识点难度、重要度和要求掌握水平属于不精确属性,
可认为是模糊对象。
其中知识点难度可由该知识点测试的通过率设为,??来衡量,
其模糊集们的隶属函数可表示为:
?.
:竺二兰..?. .
.?.。
.
其含义为:当某个知识点的测试通过率低于%时,可认为该知识点“非常
难;测试通过率高于%时,则认为该知识点“非常容易;介于两者之间时,
可由公式.计算出。知识点难度随测试通过率的增加而减小。其曲线如图.
所示。
图.知识点难度隶属函数曲线图
知识点重要度与该知识点的后继知识点个数有关,后继知识点个数越多,其
重要度越高。设知识点重要度隶属函数可表示为设为该知识点后
继知识点数
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量:
?
?
箍
.
一,业、’
?
一/
其含义为:当某知识点有后继知识点数不超过时,该知识点被认为不是重
要知识点;当该知识点有后继知识点数超过时,该知识点被认为是非常重要
的知识点;介于两者之间,则利用公式.加以计算;其重要度随后继知识点个
数递增而递增。其曲线图如图.所示。
图.知识点重要度隶属函数曲线图
知识点的要求掌握程度,则可用模糊中心数,,的方法来表示,,,
可以解释为:落在以为中心,为半径的“超球”之中的可能度为。具体的,
,求取方法是根据已通过测试学生的成绩来构造数据样本,进行
统计分析求
得。可粗略地认为通过考试即达到要求掌握程度。假设样本服从正态分布,我们
可以根据样本数据,求出均值、样本方差,并确定一个检验置信度例
如可取.。用..作为,
,的估计来描述教学大纲对知
识点掌握程度的要求。
知识点的属性及学生学习状态信息可随着教学过程动态改变,并记录在该知
识点的属性特征集上。由于各个属性有明确的值域,也可以根据需要进行添加。
知识点属性动态变化的过程就是学生模型动态构建和维护的过程。
.知识点逻辑结构的存储
..知识树层次结构的存储
本系统将具体领域知识的知识点用有序树来表示。教学领域的增加表现为知
识树的生成和生长,是一个动态的过程。每个具体领域的知识通过知识点粒度进
行细分,而知识树内部节点对应于科目、单元、章、节、小节等,实现知识之间
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的组合关系。如果本知识点为叶知识点,则对应于具体的教学知识内容,为学习
的最基本单位。如果为根知识点,则为总知识点,其下属兄弟知识点从左向右有
序排列。叶节点存储对应于具体的知识点的指针。同时,叶节点标注学生学习次
数、掌握程度、知识点关联排序、知识点难度系数、知识点重要度等属性。通过
具有层次性的知识树实现知识状态向知识库的映射;通过知识树的层次组织结
’,。
构,实现知识点的内容层次结构
通过知识的层次索引技术,可使知识间系统联系、结构清晰,便于知识的添
加、更改,实现知识实际存储位置与知识在知识树上位置相对无关策略。知识存
放以完整的知识点为单位进行存储。具体可通过知识点索引实现,例如:对于索
引为...的知识点,表示第一棵知识树第二章第三节第四小节的知识。
知识树作为知识点及其关系的集合,即知识点,知识点关系。
一门课程的教学内容所对应的知识由若干个知识点构成,这些知识点分布在各个
章节中如图.,这实际上就是采用一种分层结构压缩细节来划分引,将内
容上关联紧密的节点压缩成一个大节点,当查找相关联的节点时,再将大节点释
放,如此层层追溯。用这种分层结构来组织领域知识库中的知识点,实际上就是
一个树形的结构。
。元知识点
?复合知识点
图.领域知识树结构
在智能学习系统中,各类学习资源均能以领域知识树为中心,以知识点为索
引,建立起知识点和学习资源之间的有机联系。
知识树的数据结构可用一个知识树类来表示,便于在动态变化的学生知识获
取过程中实现对知识的操作,具体设计如下:;//构造函数,构造知识树
;//清空知识树
;//构造知识树
;//增加知识点
;//知识点删除
;//知识点修改
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;//设定知识节点索引值
,;//知识点重要度改变
;//矢识点是否为叶节点
;//知识点是否为根节点
;//判别知识树是否为空
..知识点关联网络的存储
根据知识点的关联关系依赖关系将知识点组织成一个知识网络,该知识
网络将知识点与其前驱、后继知识点联系起来。当学生学习知识树时,若按深度
优先从左向右遍历知识树,则前驱知识点必须先于该知识点。
.基于知识的学习资源组织
学习资源是领域知识的具体描述,是教学内容的知识载体。对于学生而言,
学习资源就是一个章节或关于某个问题的学习内容。学习资源用丰富多元的形式
表达知识,知识依赖于学习资源而存在。学习、理解、阅读学习资源的过程就是
学生探索知识、掌握知识的过程。
知识树、知识点对象和学习资源代表了学习系统中知识的三个层次,它们
之间的关系如图.所示。
知识点对象
组织
知识点对象
?知识点对象
图.知识层次模型
其中,知识树负责实现知识点对象的灵活组织,对整个系统起支撑作用;知
识点对象用来更加清晰、具体的表示知识点内部结构,从而实现学习资源的共享
和统一描述;学习资源库中的学习资源片段则挂靠到具体知识点属性结构中。
..学习资源元数据的描述
学习资源是学习系统的核心知识要素。学习资源的元数据描述就是用学习资
源的知识属性来对学习资源进行标注。学习资源的知识属性包括:
?对应知识点编号知识点索引号
?对应知识点名称
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?对应知识点类型:文本,图形,图像,动画,音频,视频等。
?对应知识点在知识树中相关知识点:父知识点、左子知识点、右子知识点。
?对应知识点的相关知识点:前驱知识点、后继知识点、相关联知识点。
?知识点难度级别:可用~之间的数据表示,可按学习群体的不同水平将
学习资源划分为初级、中级、高级。
..学习资源与知识点的挂靠
学习资源是教学素材的主要来源。学习资源可能包含网络资源、教学资料以
及还未数字化的书籍、文献等。我们可通过一定的编辑、整理将原始资料转化为
可使用的学习资源,再导入到学习资料库中。学习资源收集的过程如图.所示。
图.学习资源收集、整理过程图
为了用知识来组织学习资源,我们将学习资源与学习知识内容相分离,通过
学习资源与知识点模型相结合来构成具体的学习内容对象。我们可以通过拆分原
始资料,整体成学习资源,从中提取其特征,用形式化、结构化的知识框架知
识点模型来标识学习资源片段,并将其挂靠相应的知识点对象。这样我们就建
立了学习资源到知识点的关联关系。图.描述了学习资源片段挂靠到知识点各
属性的示意图。一个学习资源片段可以关联到多个知识点属性,一个知识点属
性也可以挂靠多个学习资源片段。
知识树
图.学习资源到知识点的挂靠示意图
学习资源的组织和管理方式决定了学习资源的查询和使用是否简单方便,也
直接影响到学习资源的复用率和可共享性。本文通过对学习资源的规范化处理,
避免了学习资源的简单堆积,方便了学习资源的检索和管理。同时,在知识点框
架的基础上组织学习资源,有利于构建整个领域知识的知识体系,便于教学内容
设计的合理性,方便了学习资源的复用共享。
本文的知识的呈现方式有陈述、列表、列举、举例、演示等方式。可根据具
体学生的评估结果,来选择合适知识呈现方式对应的学习资源,提供给学生。
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第四章学生模型
学生模型是学习平台的核心,它代表了系统中学习者的状况,是系统中学习
者的抽象表示。在智能学习系统中,我们把为了反映学生在学习过程中的思维活
动、学习方法、对新知识的响应、对新知识的应用等方面情况而建立的数学模型
称为学生模型。因此学生模型为确定学生对学科领域知识的当前理解状态而形成
了一个框架,它存储描述学生当前状态的知识。
.学生模型的功能结构设计
学生模型是智能学习系统的一种用户建模方法。对于一个学生模型的构建,
要求能够存储、更新和删除学生模型中的记录,以保持模型的一致
GTS知识库
1. GTS的全称是 Government and trade service。
2. 沙特,尼日利亚, 肯尼亚, 科威特认证是在 GTS 业务范围内。
3.PVOC 认证的全称是 pre-export Verification of Conformity。
4.GTS 能做的 PVOC 认证有 Kenya/Uganda/Ethiopia。
5. Kenya PVoC 认证首先接受 Kenya 标准(KS standard) 。
6.GTS 上海最早成立时间是 2000年。
7. GTS出具的 COC 证书主要用途是目的港清关文件之一。
8. GTS业务的第一客户是进口国标准局与海关。
9. KENYA PVOC项目是由 Kenya bureau of standard发起的。
10. Intertek、 SGS/BV公司可以做 KENYA PVOC 认证。
11. 装船前检验、符合性评定程序、检验服务属于 GTS 部门的服务。
12. 管制清单内的货物进口沙特时必须有 Saudi CoC证书才能进口清关。
13. Intertek是最早一家于 2004年协助沙特标准局(SASO). 执行此符合性检验认证的机构 . 14. 印在出口到沙特货物上正确的原产国标识是 Made in China。
15. 符合性认证证书(CoC). 是在货物完成产品符合性评估和检验合格后签发的。
16. 食品产品不在沙特 COC 管制的产品清单里。
17. 沙特阿拉伯人大多信奉伊斯兰教。
18. 进口沙特的商品,不论其设计,外观,形状和包装,六角星图案是禁止的。
19. 沙特对家用电器的电压要求是 220V 。
20. 十字架、六角星、粉红小猪图案是不允许贴在进口沙特的产品上的。
21. KUCAS是产品出口科威特认证流程,其缩写是 Kuwait conformity assurance scheme。 22. 食品产品不是 KUCAS 管制产品。
23. 在 KUCAS TIR 检验中,判断检验差异是否严重的根本原则包括 SAFETY 、 NATIONAL SECURITY 、 THE ISLAMIC RELIGION项目。
24. 出口莫桑比克的检验是装船前检验。
25. 传统装船前检验 (PSI)的检验费用由海关或政府相关部门支付。
26. 菲律宾海关从 2010年 1月起要求出口商申请 LPSR 证书。
27. 除特殊约定, Containerized products类型的产品出口到菲律宾不需要申请 LPRS 证书。
28. 出口乌兹别克斯坦的货物需要申请 PSI 检验, INTERTEK 、 SGS 、 CONTROL UNION
公司可以操作该检验申请。
29. 电视机产品出口卡塔尔不需要申请相关认证及检验。
30. 出口利比亚货物的装船前检验是由利比亚中央银行机构要求的。 答案是否为 B?
31. 尼日利亚 SONCAP 流程包括 2份证书。
32. 申请 PC 产品证书的目的是 申请 FORM M。
33. 申请 SC 证书的目的是进口清关。
34. 下列印在出口到尼日利亚货物上正确的原产国标识是 Made in China。
35. INTERTEK 是 最早一家于 2005协助尼日利亚标准局(SON )执行此符合性检验 认证的机构。
36. ROUTE B的检验比例是 40%。
37. C途径在 PC 申请阶段需要申请验厂。
38. 尼日利亚从 2015年 9月开始启用电子证书系统。
39. 尼日利亚对单相额定电压的要求是 230V 。
40. 尼日利亚最大的港口城市是拉各斯。
GI知识库
GI 知识库
1. 在一个NGO的推动下，一些著名服装品牌成立了自愿性组织，承诺在供应链消除有害物质，这个NGO是绿色和平。
2. 这些著名服装品牌联合成立的组织名称是：ZDHC。
3. 这个组织鼓励供应商配合在供应链消除有害物质共包含11类。
4. 这个组织鼓励供应商进行废水测试后，需要将结果公开至IPE的NGO平台：
5. 这个组织还发布了有害物质清单，称为MRSL。
6. Intertek绿色标志再生成分验证可以在纺织、玩具、化纤领域应用。
7. Intertek绿色标志再生成分验证需要通过现场审核验证进行。
8. Intertek绿色标志再生成分验证证书有效期为1年。
9. GB50325《民用建筑工程室内环境污染控制规范》中规定的项目有TVOC 、 甲醛、氨。
10.绿色环境部开展的测试业务项目有水质、大气、土壤。
11. 绿色环境服务提供的DETOX去毒11项目优先淘汰物质检测包括phthalate、 Heavy metals、SCCP。
12. 以下单位等同于”ppm”：mg/L、mg/kg。
13. 上海从2013年开始进行碳交易。
14．碳足迹核算包含6种温室气体。
15. 产品碳足迹依据PAS2050标准进行核算。
16. 公司碳足迹依据ISO14064-1标准进行核算。
17. Intertek绿叶标签及证书有效期为1年。
18. IPE公众环境研究中心环保组织编制了“水污染”地图
19. Intertek针对化学品的绿叶证书目前与染料工业协会合作颁发。
20. Intertek绿色环境部成立于2009年。
21. Intertek化学品绿叶证书由香港 Intertek发出。
22. Intertek 绿色环境部第一张生态证书于2006年发出。
23. Intertek 绿叶标签包含再生成分验证、碳足迹核算、化学品生态测试项目。
24. Intertek 绿色环境部能进行的环境测试有废水、室内空气、土壤。
25. Intertek绿色证书与中国染料工业协会、中国化纤工业协会、中国皮革协会合成革专委会可以共同发证。
26. Intertek绿叶标签申请可以接受Intertek3个月内测试的报告。
27. Intertek 绿叶证书目前被认可的国家和地区有中国、美国、欧洲。
28. Intertek 绿色环境绿叶证客户文档保存至少3年。
29．Intertek绿叶验证（环境足迹验证以及再生验证）通过现场审核方式进行评估。
30. Intertek GI 绿色环境绿叶证书通过不低于10%的市场监控的方式进行后续认证产品质量控制。
31. Intertek绿叶标志可通过证书编号参数查询真伪。
32. IntertekGI绿色环境绿叶证书统一由香港认证委员会（CAC）审批的方式保证绿叶证书申请的客观性。
33. Green Initiatives（GI绿色环境服务部） 目前设有办公团队和实验室的地区有 上海（021-61195020）、深圳（0755-21626480）
34. GI绿色环境部，可能是ITS唯一提供B2C.家庭空气质量检测服务的部门。
35. 废水、废气、噪声等工业检测，可联系GI业务线。
36. Green Leaf Mark绿叶生态标志是GI环境部主打的品牌标志，旨在帮助企业塑造绿色、环保、安全的产品/品牌形象，帮助消费者轻易识别出优质产品。再生成分认证、生物降解性认证、碳足迹认证项目均属于Green Leaf Mark绿叶标志认证范围。
37. 天津的爆炸案惊醒了企业和公众的化学品安全管理意识。GI绿色环境部就能提供专业的TGI-CM Audit化学品管理审核、咨询服务。
MDTC知识库
1
MDTC :
1. 天祥医学检验业务线英文缩写是 MDTC (Medical Diagnostic Testing Center)。
2. 天祥医学检验有自己的医学实验室,建于上海。
3. 护士抽血所用的红色的真空采血管是无添加剂的,可用于生化、免疫等项目检测。
4. 血铅测定、血镁测定、血铜测定均属于微量元素检测项目。
5. 肿瘤标志物癌胚抗原的英文缩写为 CEA 。
6. 天祥医学检验所中心实验室属于二级生物安全实验室。
7. 医学实验室记录填写不可使用圆珠笔或铅笔。
8. 天祥医学检验客服专线电话为 4006996667
9. 医学实验室内不允许进行佩戴隐形眼镜、饮食、吸烟等行为。
10. 离开医学实验室脱卸个人防护装备的顺序是:外层手套 --防护眼镜 — 防护服 — 口罩帽子 — 内层手 套。
11. 性激素六项检测的具体项目为:血清泌乳素 PRL 、血清促卵泡雌激素 FSH 、血清促黄体生成素 LH 、睾酮 T 、雌二醇 E2、孕酮 P
12. 根据《病原微生物实验室生物安全管理条例》规定,梅毒螺旋体的危害程度分类为第三类。
13. 医学实验室质量管理体系共分四级文件:
一级文件:质量手册
二级文件:程序文件
三级文件:作业指导书、测试工作程序、仪器设备工作程序、仪器设备校准程序、部门制度、表 格、原始记录空白表单
四级文件:所有质量记录、技术记录、工作计划、工作报告。
14.ISO15189是对医学实验室质量和能力认可的专用要求。
15. AFP(甲胎蛋白)是原发性肝癌最灵敏、最特异的肿瘤标志物。
16. 血清肌酐检测属于生化肾功能检测项目。
17. 印有生物危害标识的专用垃圾箱和垃圾袋的颜色为黄色。
18. 妊娠可能会导致 AFP 检测结果增高。
19. 对低温敏感的标本如淋病奈瑟菌,在转运过程中不可冷藏。
20. 血清葡萄糖检测如采血后不能迅速分离出血清或血浆,必须使用氟化钠抗凝管。
21. 乙肝大三阳是指乙肝表面抗原、乙肝 e 抗原、乙肝核心抗体三个项目检测结果为阳性。
22. 标本溶血对生化项目乳酸脱氢酶检测影响较大。
23. 糖化血红蛋白可反映近 8-12周的血糖控制情况,对糖尿病患者的监护、疗效观察具有重要临床意 义。
24.HBV 不会经空气传播。
25. 液基细胞学薄片技术 TCT 属于病理诊断项目。
26. 电解质三项:钾测定、钠测定、氯测定。
27. 三碘甲状原氨酸的英文缩写为 T3,是甲状腺功能检测项目之一。
28. 衣原体检测属于微生物检测项目。
29. 如果实验室窗户可以打开,则需要安装防止节肢动物进入的纱窗。
30. 血清促卵泡刺激素测定英文缩写为 FSH 。
31.Intertek 天祥集团第三方医学检验中心于 2010年 6月底在上海正式投入运营。
32. 天祥医学诊断秉承所有实验结果不误报、不瞒报、不谎报的“三不”原则 .
33. 天祥医学检验目前为医院、科研院所、体检机构提供医学检验服务
34. 上海天祥医学检验所是一家营利性医疗机构。
35. 天祥医学检验所本着“质量至上”的服务宗旨建立了具有国际水准的质量保障体系。
36. 天祥医学检验所涵盖了临床、病理、基因诊断、微量元素、免疫学、生化学、微生物专业检测服 务。
37. 天祥医学检验标本运输采用的方式是专业物流团队, GPRS 实时跟踪。
38. 天祥医学检验主要检测标本为:血液、体液、病理组织。
39.MDTC 曾为天祥集团员工提供体检服务,“我健康”是 MDTC 的体检服务品牌名称。
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