智能型计算机辅助学习系统的研究已历十余
年，其中尤以「智能型导师系统」（Intelligent
Tutoring Systems）与「智能型交互式学习环境」
（Intelligent Interactive Learning Environments）为
典型代表。前者 [3，6，10，16，18，21] 是以模
仿教师的角色作为教学活动的主导者，强调学生
模式（student model）的建立与对话的能力，并据
以产生适性化、补救性的教学活动。后者 [1，2，
13，19，20] 则强调由学习者主导学习活动的进
行，透过环境中各种学习资源与智能型辅助工具
的运用，主动建构其知识。智能型交互式学习环
境并不强调准确的学生模式的建立，而强调即
时、适性化的辅助性回馈。
另外，也有相关学者从事调适性教学策略的
研究 [5]，从早期的「线性模式」强调教学顺序需
固定；「分枝模式」提供学习者控制进度之弹性，
「调适性控制策略」强调连续评估学习者反应，
以产生更适性的教学决策；到最近运用人工智能
方法，如自然语言对话、知识表达及推理机制，
模糊类神经 [4，8，9，11，14，15，17] 等技术，
以达到控制练习题数、顺序、回馈讯息等目的；
杨贺凯也曾以案例式推理技术[7，22]实作一教学 数据挖掘研究院
计划的规划与执行系统。 数据挖掘研究院
