答疑是教学过程不可或缺的一个环节，答疑的效果在很大程度上取决于该环节所采用的形式和是否能满足学生个性化需求，传统的教师-学习者面对面的答疑以及邮件答疑等形式已不能满足学习者的要求，为此很多教育工作者致力于智能答疑系统的研究。　　 本文在论述国内外答疑系统研究现状、相关理论及实现技术的基础上，分析了目前国内答疑系统存在的主要障碍，如自然言语言理解的技术不高、交互界面单一等。针对这些缺陷，本文以教育技术学中《教育技术学》学科为例，综合FAQ和文档库技术，设计并实现了一种交互界面友好、针对性强、适应多种询问方式的智能问答系统。　　 论文的主要工作包括：　　 (1)设计面向学科的智能问答系统　　 研究自动问答系统的中文分词技术，句子相似度计算，知识文本检索以及答案抽取算法等系统关键技术实现方法和模型、模式。了解目前研究的进展，以及研究者们解决这些技术时所采取的方法模型、模式。设计系统的构架以及功能模块。　　 (2)研究核心功能模块　　 在问题处理模块中，采用ICTCLAS中文分词器，对问题进行中文分词，去停用词处理；在相似度计算中，本系统主要采用义原相似度的算法，辅以义面相似度的算法来进行句子相似度的比较；在FAQ常见问题查询中，通过预先进行重复度计算，来提高系统的运行效率；在自动答疑模块中，包括运用XML技术将知识文本转化，利用Lucene为知识文本库建立索引，候选文档抽取，知识文档库答案检索，研究答案抽取算法。　　 (3)实现面向学科的智能问答系统　　 论文在完成各个模块后，采用Java实现了《教育技术学》课程的智能问答系统。系统的初步测试与应用表明，本文所用方法和技术是有效的，应用于课程答疑具有较好的效果，基本实现了本文的研究目的。　　 系统的主要特点有：　　 (1)限定领域　　 教育技术学中，教学科目繁多，建立适应各种课程答疑系统工作量巨大，很难实现。本文只针对某一具体专业课程建立自动答疑系统。专业课知识点相对固定，变化不大，所以问题库相对稳定，容易实现。　　 (2)交互性强　　 充分体现了“学生为中心”的特点，以无边框透明窗口、可以任意拖动的人物头像、弹出式气球、丰富的弹出式菜单等界而设计来增强用户体验，具有活泼性。　　 (3)智能性　　 采用自然语言进行提问，对问句以及知识文本进行自然语言语义处理，具有智能性。　　 论文成果的创新性体现在：　　 (1)实现了基于知识和语义的问答，而不是简单的字面匹配，扩大了答案的全面性、准确性和智能性。面向教育技术学科的智能问答原型系统的检索模块，采用了基于语义的查找机制，而不再停留于传统的基于关键字的查找。基于语义的查找能够使得查找的过程更加接近于人脑的逻辑思维方式，使得系统具有智能性，也避免了基于关键字查找产生的答案遗漏问题。　　 (2)在前人对问答系统研究的基础上，首次将Alice引入其中。　　 (3)使用XML存储知识文档，使用XQuery技术结合Lucene信息检索库来查询知识文本。