智能教学系统(Intelligent Tutoring System, ITS)是人工智能技术在教育中最重要的应用之一。自19世纪初诞生以来,随着认知科学、计算机科学与技术、教育科学的发展,ITS在教育实践中取得了许多成绩,并研制出诸多具有代表性的系统。进入新世纪以来,随着复杂计算、分布式认知、模式识别、知识表示、自然语言的理解、网络计算与计算机可视化等的进步,ITS面临着又一个新的快速发展时期。智能教学系统的研究无论在理论上还是在应用上都有着重要的意义。本文的主要工作从三方面展开：学科知识库构建、知识推理和学习导航,具体从以下几方面进行：(1)对常用的知识表示方法和学科知识的描述方法进行了研究,并提出了适合智能教学系统的学科知识模型和一种改进的学生模型。(2)将领域本体的理论和建立方法应用到了学科知识库的构建之中,并将姜智提出的知识点的关系描述与曹存根提出的本体表示方法给合起来,运用三种类型的槽构建学科知识本体中的类,形成的类模型用于学科知识库的构建。(3)将知识地图的概念引入到智能教学系统的导航和管理中,归纳、总结出了构建知识地图的原则,提出了智能教学的知识地图构建步骤；在资源层与描述层之间引入了推理层,并界定了各层的功能,从而扩展了知识地图的结构模型；推理层中引入Agent技术形成推理模型,并应用基于VSK-BDI逻辑的Agent描述语言定义教学Agent的功能；提出了基于知识地图的自主学习导航算法—求最佳学习系列的算法,分析了算法的复杂性。(4)以Microsoft Visual Studio 2005作为开发环境,ASP. net2.0为开发工具,用Microsoft Access来存储各种知识,以《数据结构》中的线性结构作为教学内容,开发了一个实验软件。智能教学系统(Intelligent Tutoring System, ITS)是人工智能技术在教育中最重要的应用之一。自19世纪初诞生以来,随着认知科学、计算机科学与技术、教育科学的发展,ITS在教育实践中取得了许多成绩,并研制出诸多具有代表性的系统。进入新世纪以来,随着复杂计算、分布式认知、模式识别、知识表示、自然语言的理解、网络计算与计算机可视化等的进步,ITS面临着又一个新的快速发展期。良好的知识表示方法不仅可以合理、有效地将领域知识组织在一起,也能为系统提供信息查询,而且还可以帮助学生建立清晰的概念关系,建立良好的知识结构,可以提高问题求解能力。知识表示方法的优劣对教学系统是至关重要的,因此,知识表示方法是ITS开发系统的关键。一般可以从以下三方面来考虑：设计者的要求(表示能力,正确性,相容性)；使用者的要求(可理解性,可访问性,解释能力)；一般要求(可扩充性,简洁性,明确性)。基于Ontology的知识库构建是提高知识的共享性、互操作性、可维护性和可重用性的一个有效途径；知识地图是一种能在语义和知识层次上描述知识的模型,其目的在于以一种通用、直观的方式来获取知识、组织与呈现知识,进行知识的快速检索,实现知识的共享和重利用。本文介绍了常用的知识表示方法,并作了系统的分析对比；本文的第二个主要工作是研究了本体中的相关技术和本体建模的原理；本文的第三个主要工作是对知识地图的功能、构建原则、构建方法作了研究。本文对ITS中的协同学习也作了一定的介绍。