摘要：文章对近五十年来国内外自动问题求解智能教学系统中自然语言的语义理解方法进行了梳理。对不同时期、不同系统的语义理解方法进行了分析和比较,归纳总结出系统能够解决题目受限的原因,并得出以下结论：问题表征是语义理解的方向,知识库是语义理解的基础,借鉴认知科学的研究成果是语义理解研究的趋势。最后提出了该领域面临的问题和挑战。

关键词：智能教学系统 语义理解 自然语言理解 自动问题求解 

单位：渤海大学教育技术研究所 辽宁锦州121000