在目前我国教育软件特别是远程教育软件缺乏智能的现实下，对基于Web的智能教学系统的研究与实现具有重要意义。智能教学系统的本质是对学生因材施教，而传统的计算机辅助教学系统(CAI)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，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。 本文研究了智能教学系统的建构主义学习理论和人工智能理论两大理论基础，将神经计算理论引入到智能教学系统中，提出了将产生式知识表示方法与神经计算相结合的神经规则知识表示方法，并提出了基于Web的智能教学系统的系统结构，最后详细设计并实现了该系统中各个模块所涉及的知识库。 知识库、学生模型和教学策略作为智能教学系统的重要组成部分，对系统能否真正实现因材施教起着决定性作用，因此本文的研究重点是WBITS的知识库设计。在进行WBITS的知识库设计时，主要分为三块进行：领域知识库设计、学生模型中的知识库设计和教学策略知识库设计。在对领域知识库进行设计时，将领域知识划分为知识点，知识点之间具有特定关系，而且这些关系可以进行传递计算，最终将领域知识表达为一张有向无环图。对每个知识点，本文设计了从入门到高级不同程度的课程单元(Web页)展示给不同程度的学生，这种知识点与演示内容分离的方法降低了领域知识表达的复杂性。在设计学生模型时采用了综合型学生模型，以使系统能够全面、准确地反映学生情况并进行动态调整，为因材施教打下最有效的基础。而与教学专家经验有关的知识均表示为神经规则，并分成五类，分配到学生模型和教学策略库中。规则库的分丌存储有利于知识库的维护，同时可以实现更高的空问效率和时间效率。 本文采用JSP+JavaBean+SQL Server2000技术、以建构主义学习理论为指导、以《人工智能》课程为教学对象，结构上采用管理端与客户端分离的方法实现了一个远程智能教学平台，目前运行情况良好。实践证明，本文对我国研究远程智能教学系统具有一定的理论和应用价值。