導(dǎo)語：Agent網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模型研究論文一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要該文通過對基于Internet環(huán)境下輔助教學(xué)方式特點(diǎn)的研究和分析，提出了基于Internet的一種新的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)模型——基于agent的教學(xué)模型，討論了模型的基本體系結(jié)構(gòu)和組成元素及實(shí)現(xiàn)技術(shù)，重點(diǎn)討論了支持個(gè)性化學(xué)習(xí)的多Agent技術(shù)，包括個(gè)性化學(xué)習(xí)Agent的功能結(jié)構(gòu)以及策略與控制技術(shù)。最后討論了該教學(xué)模型的優(yōu)缺點(diǎn)和發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)教學(xué)、Agent、對象模型、個(gè)性化教學(xué)

隨著網(wǎng)絡(luò)的普及應(yīng)用和信息技術(shù)的發(fā)展，我國互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量節(jié)節(jié)攀升。對于教育來說，由此帶來了教學(xué)模式的重大變化，從傳統(tǒng)課堂的“以教師為中心”擴(kuò)展到Internet環(huán)境下的“以學(xué)習(xí)者為中心”的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)。通過對傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)輔助教學(xué)系統(tǒng)的研究可知，傳統(tǒng)的輔助教學(xué)系統(tǒng)能以數(shù)字方式將表現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容，通過對圖、文、聲、像、動畫以及活動影象等信息進(jìn)行計(jì)算機(jī)系統(tǒng)存儲、加工、傳輸和呈現(xiàn)，用戶可通過人機(jī)交互方式使用課件，以便輔助教師教和學(xué)生學(xué)。而借助于Internet的遠(yuǎn)程教育具有開放性、靈活性、學(xué)習(xí)終身性和資源共享性等優(yōu)點(diǎn)[1]。充分利用這些優(yōu)點(diǎn)不僅可以滿足學(xué)習(xí)者個(gè)性化學(xué)習(xí)需要，而且可以在很大程度上提高學(xué)習(xí)效率。但據(jù)初步調(diào)查表明，大多數(shù)學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)，會遇到不同程度上的困難，主要原因是其普遍存在的一系列問題，包括：

（1）以呈現(xiàn)教學(xué)材料為主，在教學(xué)過程中學(xué)生被動學(xué)習(xí)，缺乏必要的交互手段；

（2）對不同認(rèn)知水平的學(xué)生采用相同的教學(xué)策略，缺乏智能性和適應(yīng)性，難以實(shí)現(xiàn)因材施教；

（3）由于知識結(jié)構(gòu)是松散無關(guān)的，掌握學(xué)習(xí)主動權(quán)的學(xué)習(xí)者面對眾多信息而無所適從，在學(xué)習(xí)過程中容易出現(xiàn)迷航而偏離學(xué)習(xí)目標(biāo)；

（4）采用了不同的數(shù)據(jù)資源管理標(biāo)準(zhǔn)，不利于教學(xué)資源共享以至于造成大量重復(fù)勞動。

（5）缺少有效、敏感的響應(yīng)與反饋、測試與評價(jià)系統(tǒng)，無法真正構(gòu)建出學(xué)生的主動學(xué)習(xí)環(huán)境。

Agent的概念最早出現(xiàn)于20世紀(jì)70年代的人工智能中，80年代后期成長起來，目前已成為當(dāng)今計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域、信息工程領(lǐng)域和網(wǎng)絡(luò)通信領(lǐng)域十分活躍的前沿研究方向之一。Agent具有的自主性、反應(yīng)性、主動性等一些重要的行為特征對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)來說是很有意義的，因此Agent/多Agent系統(tǒng)特別適用于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的開發(fā)。

1Agent概述

基于Agent的教學(xué)系統(tǒng)將人工智能的技術(shù)引入系統(tǒng)，軟件Agent是具有推理和決策能力的軟件，是一個(gè)有反應(yīng)的，主動性的，內(nèi)在激發(fā)的軟件實(shí)體，在面對變化的環(huán)境的同時(shí)，能采取一定的應(yīng)對措施。軟件Agent也是一個(gè)計(jì)算機(jī)程序，它的內(nèi)部又可以細(xì)分出很多小的功能模塊，使程序具有模塊化和一定的彈性。其特點(diǎn)如下：

（1）自治性：Agent能夠根據(jù)知識庫中的事實(shí)和規(guī)則進(jìn)行推理，運(yùn)行于復(fù)雜環(huán)境中的Agent還應(yīng)具有學(xué)習(xí)或自適應(yīng)的能力。

（2）自主性Agent是一個(gè)獨(dú)立自主的計(jì)算實(shí)體，其動作和行為是根據(jù)本身的知識、內(nèi)部狀態(tài)和對外部環(huán)境的感知來進(jìn)行控制的，它的運(yùn)行不受人或其他Agent的直接干涉；

（3）目標(biāo)導(dǎo)向：能夠根據(jù)高層的指示，負(fù)責(zé)決定如何來完成任務(wù)。

（4）社會性Agent可以通過某種Agent協(xié)作語言與其他Agent或人進(jìn)行交互和通信，在多Agent系統(tǒng)中，Agent應(yīng)具有協(xié)作和協(xié)商能力；

（5）有彈性：完成任務(wù)的方式不固定，由實(shí)際情況來決定執(zhí)行順序和所要調(diào)用的程序，以反映外部環(huán)境的變化。

（6）適應(yīng)性：可以對先前的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行積累，由使用者的喜好來決定自己的行動。

（7）移動性Agent作為一個(gè)活體，它能夠在互聯(lián)網(wǎng)上跨平臺漫游，以幫助用戶搜集信息，它的狀態(tài)和行為具有連續(xù)性。

2基于多Agent的教學(xué)模型

現(xiàn)實(shí)世界問題是極其復(fù)雜的，而單個(gè)Agent的功能是極其有限的，單個(gè)Agent一般很難完成給定的任務(wù)，此時(shí)需要通過適當(dāng)?shù)捏w系結(jié)構(gòu)把多個(gè)Agent組織起來形成多Agent系統(tǒng)，以共同承擔(dān)一個(gè)任務(wù)，來彌補(bǔ)單個(gè)Agent之不足，使得整個(gè)系統(tǒng)的能力超過單個(gè)的Agent?；诙郃gent技術(shù)的系統(tǒng)是指多個(gè)Agent相互通訊、彼此協(xié)調(diào)，共同完成作業(yè)任務(wù)的系統(tǒng)，它不僅具備一般分布式系統(tǒng)所具有的資源共享、易于擴(kuò)張、可靠性強(qiáng)、靈活性強(qiáng)、實(shí)時(shí)性好的特點(diǎn)，而且各Agent能夠通過相互協(xié)調(diào)解決大規(guī)模的復(fù)雜問題，使系統(tǒng)具有很強(qiáng)的魯棒性、可靠性和自組織能力。在多Agent系統(tǒng)中，單個(gè)Agent是一個(gè)物理的或抽象的實(shí)體，能作用于自身和環(huán)境，操縱環(huán)境的部分表示，并與其他Agent通訊，具有感知、通訊、行動及控制和推理能力等基本功能。多Agent技術(shù)的這些特點(diǎn)，使得其在處理基于互聯(lián)網(wǎng)的知識問題方面，具有廣闊的應(yīng)用前景。

網(wǎng)絡(luò)教學(xué)突出的特點(diǎn)表現(xiàn)在學(xué)生是學(xué)習(xí)的主體，其通過網(wǎng)上虛擬課堂進(jìn)行交互式的自主學(xué)習(xí)；教師則要通過課程設(shè)計(jì)，采取創(chuàng)設(shè)問題情景、在線專題討論、歸納總結(jié)、評價(jià)激勵(lì)等方法，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)動機(jī)，促使他們理解和掌握知識體系，培養(yǎng)創(chuàng)新精神，進(jìn)行廣泛而又深入的學(xué)習(xí)。

由于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)是一個(gè)復(fù)雜、龐大、不可預(yù)測的信息系統(tǒng)，一般會覆蓋教學(xué)的各個(gè)環(huán)節(jié)，因此應(yīng)該將其劃分成子問題，并構(gòu)造多個(gè)具有一定功能的Agent，由這些Agent去分別處理子問題。當(dāng)子問題之間出現(xiàn)相互依賴時(shí)，系統(tǒng)中的Agent必須能通過協(xié)作來控制依賴性?；谝陨戏治?，我們構(gòu)造的基于多Agent的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模型如圖1所示。

整個(gè)模型分為三個(gè)部分：界面，分析和建議。

界面：負(fù)責(zé)與用戶直接溝通，詢問的功能是記下使用者的基本資料。展示是將教材內(nèi)容通過輸出端口提供給用戶。診斷是判斷用戶的學(xué)習(xí)能力，知識結(jié)構(gòu)。記錄的功能是記錄下學(xué)習(xí)者與系統(tǒng)互動的所有歷程。界面由界面數(shù)據(jù)庫取得與某一用戶對話的模式和畫面。

分析：分析從界面中的診斷，記錄，詢問等三個(gè)子那里獲得的用戶資料，分析后再將所的結(jié)果存入其中的學(xué)生基本資料庫，學(xué)習(xí)成就資料庫和學(xué)習(xí)資料庫中。

建議：建議獲得分析資料庫的內(nèi)容，再由其評估分析出學(xué)習(xí)者之間的差異，建議根據(jù)這些差異來為不同的學(xué)習(xí)者提供不同的教學(xué)方法。

在此多系統(tǒng)中，為減少之間的直接溝通，故將相互的溝通信息放置在界面中的全局?jǐn)?shù)據(jù)庫中，由主控程序負(fù)責(zé)通知相關(guān)的模塊，當(dāng)然，主控程序也可以單獨(dú)形成一個(gè)模塊。

模型中涉及5個(gè)基本數(shù)據(jù)庫，即學(xué)習(xí)資源庫、系統(tǒng)全局知識庫、教學(xué)策略庫、界面庫和學(xué)生模型庫（含學(xué)生基本信息與學(xué)習(xí)中間信息）；3類基本用戶，即教師、學(xué)生和管理者；6類Agent，即教師Agent、學(xué)生Agent、管理者Agent、人機(jī)交互界面Agent、教學(xué)Agent和管理Agent。下面具體介紹部分Agent的功能。

學(xué)生Agent。學(xué)生登錄網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)以后，系統(tǒng)會自動生成一個(gè)學(xué)生Agent。它一方面要為對應(yīng)的學(xué)生提供交互界面，引導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)，并在學(xué)習(xí)過程中根據(jù)學(xué)生的實(shí)際情況，通過教學(xué)Agent從教學(xué)策略庫中選擇合適的策略給學(xué)生以指導(dǎo)，在學(xué)習(xí)結(jié)束后將學(xué)生的學(xué)習(xí)結(jié)果返回學(xué)生模型庫。另一方面學(xué)生Agent還要調(diào)用目前登錄學(xué)生的學(xué)生基本信息和學(xué)習(xí)記錄，查看學(xué)生以往的學(xué)習(xí)情況，根據(jù)這些記錄為學(xué)生本次學(xué)習(xí)呈現(xiàn)最初的學(xué)習(xí)資料。學(xué)生Agent在用戶的整個(gè)學(xué)習(xí)期間要不斷地通過人機(jī)交互界面Agent分析學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)，為用戶下一步學(xué)習(xí)做相應(yīng)的準(zhǔn)備。同時(shí)還負(fù)責(zé)將本次學(xué)習(xí)的最終分析結(jié)果返還給學(xué)生信息庫以便為下一次學(xué)習(xí)提供資料。

教師Agent。教師登錄網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)以后，系統(tǒng)會自動生成一個(gè)教師Agent。一方面，教師Agent負(fù)責(zé)教師與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的交互，通過教學(xué)Agent對教學(xué)的過程進(jìn)行相關(guān)的指導(dǎo)和監(jiān)控，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)反應(yīng)，指出哪個(gè)學(xué)生的理解或答案是最好（或最壞的）并做出解釋。如果學(xué)習(xí)方向出現(xiàn)偏差，則予以及時(shí)糾正。此外，還可以從試題庫中抽取相關(guān)的問題進(jìn)行討論以加強(qiáng)理解。另一方面，教師Agent還是專業(yè)知識的資料庫和主動收集者，能對每一個(gè)學(xué)習(xí)者提供專業(yè)的最大的資源數(shù)據(jù)，建立相關(guān)的課程或課程框架（指包含教學(xué)目標(biāo)、教學(xué)策略、教學(xué)步驟等）供教學(xué)Agent選擇。并可根據(jù)教師的干預(yù)和學(xué)生的反應(yīng)對本身的知識庫進(jìn)行主動的調(diào)整和擴(kuò)充，主動從網(wǎng)絡(luò)上獲取相關(guān)的信息，重組成為更有意義的知識。

管理者Agent。一般說來，教育教學(xué)活動包括一系列的管理，如課程管理、學(xué)籍管理、成績管理等等，因此有必要在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)內(nèi)部建立管理Agent來負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的智能協(xié)調(diào)。管理者登錄網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)以后，系統(tǒng)會自動生成一個(gè)管理者Agent。管理者Agent主要通過管理Agent負(fù)責(zé)對整個(gè)教學(xué)情況作宏觀的調(diào)控。管理Agent主動獲得其他Agent的數(shù)據(jù)和資料，并自動地生成相關(guān)的管理數(shù)據(jù)，如學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)時(shí)間、地區(qū)分布、學(xué)習(xí)者水平統(tǒng)計(jì)、教師工作統(tǒng)計(jì)等，協(xié)助管理者進(jìn)行有效而快速的反應(yīng)。同時(shí)，管理Agent還要擔(dān)負(fù)起諸如其他Agent的增刪管理、名錄和地址管理、通訊鏈條的管理職責(zé)。

人機(jī)交互界面Agent。人機(jī)交互界面Agent主要負(fù)責(zé)學(xué)生、教師、管理者與教學(xué)、管理子系統(tǒng)之間的交互聯(lián)系，并記錄交互過程。特別地，人機(jī)交互界面Agent要負(fù)責(zé)登記學(xué)生個(gè)體目前的學(xué)習(xí)狀態(tài)，以此掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)能力，觸發(fā)教學(xué)Agent，為不同的學(xué)生提供個(gè)性化教學(xué)。同時(shí)，人機(jī)交互界面Agent還要通過交互信息，監(jiān)控和評價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)，給出提示、結(jié)論和參考信息，控制討論范圍和討論時(shí)間，對學(xué)生的非學(xué)習(xí)性瀏覽發(fā)出告警聲音，對學(xué)生的解答和知識探索給予激勵(lì)的評價(jià)。

3系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)

基于多Agent技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜、龐大、不可預(yù)測的信息系統(tǒng)，其設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)將涉及諸多關(guān)鍵技術(shù)。其中，最為重要的是數(shù)據(jù)模型的組織、Agent的構(gòu)建及開發(fā)技術(shù)的選取。

3.1數(shù)據(jù)模型的組織

在教學(xué)系統(tǒng)中，主要涉及以下幾個(gè)對象，考慮到系統(tǒng)的擴(kuò)展性和移植性問題，在對象建模時(shí)，參考了“遠(yuǎn)程教育規(guī)范”和新課程改革的相關(guān)要求，并且每個(gè)對象都有相應(yīng)的擴(kuò)展。

（1）知識點(diǎn)模型

知識點(diǎn)是描述教學(xué)領(lǐng)域知識的完整的教學(xué)單元，知識點(diǎn)之間存在的各種關(guān)聯(lián)及其關(guān)聯(lián)程度稱為知識點(diǎn)關(guān)系。若學(xué)習(xí)知識點(diǎn)A，必須先掌握知識點(diǎn)B，則B稱為A的前驅(qū)知識點(diǎn)，而A稱為B的后繼知識點(diǎn)，其關(guān)聯(lián)程度有強(qiáng)弱之分。知識點(diǎn)及其關(guān)系的集合稱為知識樹[7]。

知識點(diǎn)：：=<知識點(diǎn)標(biāo)識，知識點(diǎn)名稱，關(guān)鍵詞，知識目標(biāo)，情感目標(biāo)，能力目標(biāo)，學(xué)習(xí)內(nèi)容，難易程度，教學(xué)重點(diǎn)，重要程度，學(xué)習(xí)時(shí)間，媒體資源，強(qiáng)前驅(qū)知識，弱前驅(qū)知識，強(qiáng)后繼知識，弱后繼知識，擴(kuò)展基>。

在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中，知識點(diǎn)為基本學(xué)習(xí)單元，相應(yīng)某一學(xué)科的知識點(diǎn)編碼和知識樹如圖1：

這樣的知識點(diǎn)編碼和知識樹結(jié)構(gòu)，清晰的反映了知識點(diǎn)之間的相互關(guān)系，以某一知識點(diǎn)為例，可以方便的找到該知識點(diǎn)前驅(qū)和后繼知識點(diǎn)。樹中的每一個(gè)知識點(diǎn)都被賦予唯一的編碼，方便了知識點(diǎn)的查詢、增加和刪除。學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)某一知識點(diǎn)時(shí)，ITS可以很容易的對其進(jìn)行前驅(qū)知識測試和后繼知識提示。根據(jù)Web日志挖掘出的頻繁訪問路徑[8]，調(diào)整知識樹結(jié)構(gòu)，形成適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的知識點(diǎn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和導(dǎo)航。

（2）學(xué)習(xí)資源模型

學(xué)習(xí)資源的媒體類型分為：文本、圖形(圖像)、音頻、視頻、動畫五大類。資源信息：：=<資源標(biāo)識，知識點(diǎn)標(biāo)識，關(guān)鍵詞，描述，有效學(xué)習(xí)時(shí)間，大小，使用環(huán)境，反饋評價(jià)，擴(kuò)展基>

資源標(biāo)識編碼如下規(guī)定：T開頭表示文本，P開頭表示圖形(圖像)，A開頭表示音頻，V開頭表示視頻，F(xiàn)開頭表示動畫，通過特定開頭字母確定素材類型。

（3）學(xué)習(xí)者模型

定義：學(xué)習(xí)者模型是指對學(xué)習(xí)者屬性的詳細(xì)描述，包括個(gè)人信息，安全信息，學(xué)業(yè)信息，偏好信息，關(guān)系信息，學(xué)習(xí)行為六個(gè)元組。描述如下：

Student_Model_Dadabase=(Student_Model(i)|i=1…n)

Student_Model={個(gè)人信息，安全信息，學(xué)業(yè)信息，偏好信息，關(guān)系信息，學(xué)習(xí)行為}

a.個(gè)人信息是與學(xué)習(xí)者績效的度量和記錄沒有直接聯(lián)系，主要與管理有關(guān)的個(gè)人信息。一般說來，這類信息屬于個(gè)人隱私，是機(jī)密的。

個(gè)人信息：：=<學(xué)習(xí)者標(biāo)識，姓名，性別，出生日期，電話，Email，擴(kuò)展基>。

b.安全信息是有關(guān)學(xué)習(xí)者安全憑證的信息。

安全信息：：=<學(xué)習(xí)者標(biāo)識，登錄口令，擴(kuò)展基>。

c.學(xué)業(yè)信息是與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)相關(guān)的一些簡要信息。

學(xué)業(yè)信息：：=<學(xué)習(xí)者標(biāo)識，學(xué)習(xí)課程，完成情況，擴(kuò)展基>。

d.偏好信息描述可促進(jìn)人機(jī)交互的參數(shù)選擇。

偏好信息：：=<學(xué)習(xí)者標(biāo)識，情感，興趣，媒體偏好，學(xué)習(xí)類型，擴(kuò)展基>。

e.關(guān)系信息是描述學(xué)習(xí)者與其它系統(tǒng)用戶(如教師和其它學(xué)習(xí)者)之間關(guān)系的信息。

關(guān)系信息：：=<學(xué)習(xí)者標(biāo)識，關(guān)系，程度，擴(kuò)展基>。

f.學(xué)習(xí)行為是描述學(xué)習(xí)者對所學(xué)知識點(diǎn)的相關(guān)操作信息(如作業(yè)信息、練習(xí)信息、測試信息、提問信息和媒體學(xué)習(xí)信息)。

學(xué)習(xí)行為信息={作業(yè)信息，練習(xí)信息，測試信息，提問信息，媒體學(xué)習(xí)信息，擴(kuò)展基}。

作業(yè)信息、練習(xí)信息和測試信息的結(jié)構(gòu)相同，如下：

①作業(yè)(練習(xí)、測試)信息：：=<學(xué)習(xí)者標(biāo)識，知識點(diǎn)標(biāo)識，起始時(shí)間，完成時(shí)間，總用時(shí)間，有效時(shí)間，正確信息，錯(cuò)誤信息，難度信息，擴(kuò)展基>。

②提問信息：：=<學(xué)習(xí)者標(biāo)識，知識點(diǎn)標(biāo)識，提問時(shí)間，提問內(nèi)容，回答時(shí)間，回答人，回答內(nèi)容，滿意程度，擴(kuò)展基>。

③媒體學(xué)習(xí)信息：：=<學(xué)習(xí)者標(biāo)識，知識點(diǎn)標(biāo)識，媒體資源，起始時(shí)間，結(jié)束時(shí)間，總用時(shí)間，有效時(shí)間，學(xué)習(xí)次數(shù)，擴(kuò)展基>。

通常，理想的學(xué)生模型Student_Model由教師Agent產(chǎn)生。然后在學(xué)習(xí)過程中，相應(yīng)的教學(xué)Agent根據(jù)學(xué)生個(gè)性化思維特征及每個(gè)學(xué)生的活動進(jìn)展確定其學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、學(xué)習(xí)習(xí)慣、興趣愛好、學(xué)習(xí)進(jìn)度，從而建立當(dāng)前的學(xué)生模型。教學(xué)Agent要運(yùn)用模糊理論處理學(xué)生模型Student_Model的模糊信息，挖掘模糊信息的內(nèi)在聯(lián)系，從而建立模糊關(guān)系。

（4）規(guī)則模型

規(guī)則采用人工智能中加權(quán)不確定性推理方法得出，知識的不確定性表示形式如下：

Ri：IfEi(ωi)ThenHi(CF(Hi，Ei)，λ)

其中，Ei是知識的前提條件，它既可以是一個(gè)簡單條件，也可以是用AND及OR把多個(gè)簡單條件連接起來所構(gòu)成的復(fù)合條件。Hi是結(jié)論，它可以是一個(gè)單一的結(jié)論，也可以是多個(gè)結(jié)論。CF(Hi，Ei)是該條知識的可信度，稱為可信度因子(CertaintyFactor)或規(guī)則強(qiáng)度。(可信度是對事物為真的相信程度的一個(gè)量化表示，其初始值由領(lǐng)域?qū)＜掖_定，閾值范圍為-1～1)。λ是閾值，它對相應(yīng)知識的可應(yīng)用性規(guī)定了一個(gè)限度，只有當(dāng)前提條件Ei的可信度CF(Ei)達(dá)到或超過這個(gè)限度，即CF(Ei)≥λ時(shí)，相應(yīng)的知識才有可能被應(yīng)用。ωi(i=1，2，…，n)是加權(quán)因子，ωi是閾值，其值均由領(lǐng)域?qū)＜医o出[9]。

條件信息：：=<規(guī)則標(biāo)識，條件標(biāo)識，關(guān)鍵詞，內(nèi)容，可信度，加權(quán)因子，擴(kuò)展基>

結(jié)論信息：：=<規(guī)則標(biāo)識，結(jié)論標(biāo)識，關(guān)鍵詞，內(nèi)容，可信度，λ閾值，擴(kuò)展基>

學(xué)習(xí)者規(guī)則信息：：=<學(xué)習(xí)者標(biāo)識，規(guī)則標(biāo)識，可信度，擴(kuò)展基>

3.2個(gè)性化學(xué)習(xí)Agent的功能結(jié)構(gòu)

個(gè)性化學(xué)習(xí)策略的實(shí)現(xiàn)建立在群Agent技術(shù)上，是一種特殊的移動,一般情況下需要特定上下文運(yùn)行[3]。移動（多）運(yùn)行期間在虛擬機(jī)之間遷移，不需要中止程序的執(zhí)行。該模型中應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器擁有移動（多）運(yùn)行所需的運(yùn)行上下文，在運(yùn)行上下文移動（多）可以執(zhí)行任何合法的動作。采用Agent實(shí)現(xiàn)的個(gè)性化學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)如圖2所示。管理Agent負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的管理工作，包括用戶的加入、登錄，處理交互、協(xié)作信息、分析行為、上傳下達(dá)等事務(wù)。教學(xué)Agent和存儲在數(shù)據(jù)庫中相應(yīng)的整體知識結(jié)構(gòu)模型、學(xué)習(xí)主體個(gè)性知識結(jié)構(gòu)模型相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)教學(xué)中的教師模型[6]；學(xué)習(xí)Agent和存儲在數(shù)據(jù)庫中的相應(yīng)的學(xué)習(xí)主體個(gè)性知識結(jié)構(gòu)模型相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)教學(xué)中的學(xué)生模型；協(xié)作Agent實(shí)際上是由參與協(xié)作學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)者與網(wǎng)絡(luò)終端計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互后，形成協(xié)作學(xué)習(xí)者Agent。協(xié)作Agent根據(jù)協(xié)作學(xué)習(xí)者（學(xué)生模型）中提供的關(guān)于學(xué)習(xí)者的個(gè)人特點(diǎn)，按照一定策略，如學(xué)習(xí)水平、思維方式傾向等劃分而成的；通信Agent按規(guī)定的協(xié)議上傳或下達(dá)教與學(xué)過程中信息，完成各種教與學(xué)活動（移動）和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的通信。

教學(xué)Agent和學(xué)習(xí)Agent結(jié)合實(shí)現(xiàn)與學(xué)習(xí)主體的個(gè)性化教與學(xué)。協(xié)作Agent分配任務(wù)時(shí)，按照協(xié)作學(xué)習(xí)小組Agent的對外特性來確定任務(wù)的分配方式，并將任務(wù)具體到協(xié)作學(xué)習(xí)者Agent，由學(xué)習(xí)者Agent具體實(shí)施或通過協(xié)作完成任務(wù)。管理Agent中的行為分析功能用來確定教與學(xué)事務(wù)的類型（教學(xué)、學(xué)習(xí)、協(xié)作等），并對學(xué)生的學(xué)習(xí)行為（如認(rèn)知特征、操作方式等）和知識結(jié)構(gòu)動態(tài)分析，將其結(jié)果通過“上傳下達(dá)”操作提交應(yīng)用服務(wù)器，以便處理該學(xué)習(xí)個(gè)體的下一個(gè)活動指令。

3.3Agent的實(shí)現(xiàn)技術(shù)與策略

目前，研制開發(fā)多Agent應(yīng)用系統(tǒng)可以采納CORBA(CommonObjectRequestBrokerArchitecture，公共對象請求體系結(jié)構(gòu))、DCOM(DistributedComponentObjectModel，分布式組件對象模型)、JavaRMI(RemoteMethodInvocation，遠(yuǎn)程方法調(diào)用)等多種分布式對象構(gòu)件技術(shù)。由于CORBA是一種開放的分布式對象計(jì)算框架標(biāo)準(zhǔn)，其不僅內(nèi)置了“軟件總線”，可方便地實(shí)現(xiàn)不同程序之間的通信，而無須考慮這些程序的設(shè)計(jì)方式、編程語言和運(yùn)行平臺，而且提供了一種“即插即用”的軟件環(huán)境，能夠自動地完成許多一般性的編程任務(wù)，如對象的注冊、定位、激活，請求的分發(fā)和異常處理等。同時(shí)，CORBA中的接口定義語言IDL還提供了到Java、C++、Smalltalk等語言的映射，可以方便地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)上不同平臺的對象相互之間的交互。因此，實(shí)現(xiàn)基于Agent的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的最佳方案是采用CORBA與Java的相結(jié)合技術(shù)，并采用三層客戶／服務(wù)器模式，即：

⑴用戶界面層。即基于瀏覽器的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)用戶界面，使用普通的瀏覽器。Web瀏覽器作為客戶層，提供圖形用戶界面，負(fù)責(zé)與用戶進(jìn)行交互。它通過Http協(xié)議從應(yīng)用層的Web服務(wù)器下載超文本頁面，同時(shí)下載并執(zhí)行內(nèi)嵌在頁面中的JavaApplet。這些JavaApplet中CORBA客戶對象通過內(nèi)部通信機(jī)制同應(yīng)用服務(wù)器中有關(guān)教學(xué)Agent對象進(jìn)行互操作，教學(xué)Agent對象封裝了相關(guān)的操作，它們之間通過內(nèi)部協(xié)議彼此通信，并能夠訪問數(shù)據(jù)層的數(shù)據(jù)庫對象，以協(xié)同完成客戶請求。

⑵管理服務(wù)器層。由傳統(tǒng)的Web服務(wù)器、管理信息庫和應(yīng)用網(wǎng)關(guān)組成。CORBA和Http組成的中間層幾乎可以由任何一種服務(wù)器平臺來支持。CORBA對象作為一個(gè)中間層應(yīng)用服務(wù)器，將業(yè)務(wù)邏輯封裝起來。同時(shí)，服務(wù)器端的CORBA對象還能與其它使用CORBA的客戶或服務(wù)器交互。

⑶數(shù)據(jù)層。是CORBA對象能訪問的所有數(shù)據(jù)庫，包括系統(tǒng)所用到的所有數(shù)據(jù)及知識庫。

個(gè)性化學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)模型中的通信應(yīng)用程序采用組件技術(shù)開發(fā)，實(shí)現(xiàn)分布式系統(tǒng)中的通信編碼與解碼、前臺與后臺數(shù)據(jù)庫的連接等功能。這種數(shù)據(jù)庫連接技術(shù)與以往的ADO/ASP技術(shù)相比，具有7個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)：減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)載、減小網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、支持協(xié)議封裝、異步和自治執(zhí)行、動態(tài)適應(yīng)、自然異構(gòu)以及健壯性和錯(cuò)誤容忍等。個(gè)性化學(xué)習(xí)策略以建構(gòu)主義學(xué)習(xí)理論為指導(dǎo)[6]，依靠教學(xué)實(shí)現(xiàn)。系統(tǒng)針對某個(gè)在線學(xué)習(xí)者，教學(xué)通過管理的分析后提交的教學(xué)指令，獲取相應(yīng)課程知識結(jié)構(gòu)圖中的相關(guān)結(jié)點(diǎn)的內(nèi)容，如教學(xué)的概念、原理、方法、公式、問題、問題解讀、試題、答案，以及這些內(nèi)容的表達(dá)方式、教學(xué)策略等[8]。在學(xué)習(xí)者與系統(tǒng)交互的過程中，管理不斷分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，并與教學(xué)、學(xué)習(xí)的協(xié)調(diào)，即可動態(tài)調(diào)整或擴(kuò)張?jiān)搶W(xué)習(xí)者的個(gè)性化知識結(jié)構(gòu)圖，使其個(gè)性化的知識得到新的建構(gòu)，同時(shí)更新數(shù)據(jù)庫中的學(xué)生模型數(shù)據(jù)。

4結(jié)束語

基于多Agent技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)具有以下主要特征：⑴學(xué)生無需按照系統(tǒng)設(shè)計(jì)者的預(yù)定教學(xué)序列學(xué)習(xí)，教學(xué)序列是學(xué)習(xí)過程中優(yōu)化產(chǎn)生的；⑵能提供具有智能性、自主性的Agent服務(wù)，分析學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況和學(xué)習(xí)興趣，根據(jù)其學(xué)生水平智能調(diào)整課程難度，這樣可最大限度挖掘每個(gè)人的潛力，從而能夠有效地指導(dǎo)學(xué)生更好地學(xué)習(xí)；⑶對于教師來說，能夠減少重復(fù)勞動，準(zhǔn)確把握學(xué)生對知識點(diǎn)的掌握情況，有針對性地進(jìn)行教學(xué)指導(dǎo)，提高教學(xué)效率。

當(dāng)然，基于多Agent技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)尚處于研究和實(shí)驗(yàn)開發(fā)階段，相關(guān)領(lǐng)域的研究工作還有待進(jìn)一步深化，相信在不久的將來，更多符合中國國情、符合未來學(xué)習(xí)模式的人性化遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)必將開發(fā)成功。

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