यह शोधपत्र इंटरैक्टिव इंटेलिजेंट ट्यूटरिंग सिस्टम (ITS) की सीमाओं को दूर करने के लिए एक लक्ष्य-उन्मुख इंटेलिजेंट ट्यूटरिंग सिस्टम (GITS) का प्रस्ताव करता है। GITS सीखने के उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए रणनीतिक रूप से योजना बनाता है और अभ्यास समस्याएँ और आकलन प्रदान करता है। इसे प्राप्त करने के लिए, हम प्लान-इवैल्यूएट-इंटरैक्ट (PAI) प्रस्तुत करते हैं, जो एक ग्राफ़-आधारित सुदृढीकरण सीखने का ढाँचा है। PAI संज्ञानात्मक संरचना जानकारी का उपयोग अवस्था प्रतिनिधित्व सीखने और क्रिया चयन को बेहतर बनाने के लिए करता है, और एक गतिशील रूप से अद्यतन संज्ञानात्मक निदान मॉडल का उपयोग करके छात्र प्रतिक्रियाओं का अनुकरण करता है। हम GITS पर ऑफ़लाइन अकादमिक शोध को सक्षम करने के लिए तीन विषयों के लिए बेंचमार्क डेटासेट बनाते हैं। प्रायोगिक परिणाम PAI की प्रभावशीलता और दक्षता को प्रदर्शित करते हैं और विभिन्न प्रकार के छात्रों में इसके प्रदर्शन का विश्लेषण करते हैं।
