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【智能Agent在网络教学系统中的应用】大学网络教学平台注册

发布时间:2019-01-11 04:03:53 影响了:

  摘要:Agent是人工智能及计算机软件领域内的一个新兴技术。文章探讨了Agent技术以及如何把Agent技术应用于网络教学中,以提高网络教学系统的智能性,并给出了智能Agent在网络教学系统中的应用模式与实现方法。简要分析了Agent技术给网络教育带来的优点。
  关键词:Agent;网络教学;XML
  中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2007)18-31692-02
  Intelligence Agent in the Network Instruction System
  YE Yan
  (School of Information Engineering of Hubei Institute of Nationalities,Enshi 445000,China)
  Abstract: Agent is a new developing technology in the artificial intelligence and computer software field. This text probe into Agent technology and how apply it into network instruction system in order to improve intelligence of the network instruction system. And provide intellectual Agent application mode and implementation method in the network instruction system. Brief to analyse advantages that Agent brings to online education.
  Key words: Agent;Network instruction;XML
  
  1 引言
  
  Internet的迅速发展,为传统的远程教学和学习提供了新的思路和方法,网络教学应运而生,它必将在教育科研的各个方面发挥越来越重要的作用。那么如何提高网络教学系统的智能化程度是目前教育技术领域的一个重大课题。人工智能领域中的Agent技术的出现为我们解决这个课题提供了强有力的支持。
  
  2 Agent技术
  
  随着分布式人工智能(DAI)研究的深入而发展起来的Agent技术已经成为AI(人工智能)及其它计算机领域内的一个重要研究课题。由于所研究和关心的问题不同,Agent目前尚无被普遍接受的一般定义。但Wooldridge和Jennings在1995年提出了目前较权威的Agent定义,获得了计算机领域专家的普遍认同。此定义包括了两个子定义:
  定义1(弱定义):Agent用以最一般地说明一个软硬件系统,它具有这样的特性:①自治性(autonomy), Agent可以在没有人或其它Agent直接干预的情况下运作,而且对自己的行为和内部状态有某种控制能力;②社会性(scalability):Agent和其它Agent(也可能是人)通过某种语言进行信息交流;③反应性(reactivity): Agent能够理解周围的环境,并对环境的变化作出实时的响应;④能动性(preciseness):Agent不仅简单地对其环境作出反应,也能够通过接受某些启动信息,表现出有目标的行为。
  定义2(强定义):Agent除了具备定义1中的所有特性外,还应具备一些人类才具有的特性,如知识、信念、义务、意图等。
  总之,Agent是一个具有自治能力的实体,这个实体是一个由软件支持下的系统(一般以软件居多,这也是当今研究的热点),这种软件能够在目标的驱动下对环境的变化作出主动的反应,完成特定的任务。
  按照Agent的应用可以分为单Agent系统和多Agent系统。
  单Agent系统主要用于实现本地的任务,也可以用于在网上进行信息搜索。从结构上分析,一般把单Agent分为慎思型Agent(Deliberative Agent)、反应型Agent(Reactive Agent)和混合型Agent(Hybrid Agent).
  多Agent系统(MAS)是由一组独立的但又协同工作的Agent构成,Agent是其基本的组成单元,又是独立运行的实体。MAS通过信息使若干个Agent保持独立完成某一问题求解的能力,多个Agent相互协助以完成更复杂的问题求解。
  
  3 基于智能Agent的网络教学系统
  
  随着网络教育研究的不断深入,认知理论、建构主义等新的教学理论不断被引入到网络教育中。建构主义提倡在教师指导下的以学习者为中心的学习,既强调学习者的主动性,又不忽视教师的主导作用。在这里,教师是学生学习的引导者、帮助者和促进者,而不是知识的提供者和灌输者;学生是学习的主体,是意义的主动建构者,而不是知识的被动接受者和被灌输的对象。目前的网络教育课程很大程度上是把传统的教育课程搬到网上,教学方式单一,教学内容没有很好的针对性。
  结合Agent技术,我们提出了一种新型的网络教学系统模式。如图1所示:
  图1 基于Agent的网络教学系统模型
  该系统可以采用B/A/S模式,即浏览器Browser/代理Agent/中心服务器Server。客户端利用浏览器上网,这样不需要为不同的客户端安装不同的客户程序,为复杂的分布式应用提供了统一的环境。中间层是各种Agent,负责沟通客户端和服务器。
  3.1学生信息库:用来记载每个学生的基本特征和学习特征,基本特征包括:姓名、登录号、口令等;学习特征可以包括:学习的时间、内容、学习的水平(初始水平、目前水平)、学习者学习能力级别等,为了节省存储空间,学习特征可以记载最近几次。
  3.2知识库:包含基本的学习资料和测试资料,是系统的基础和核心。能对每一个学习者提供专业的最大的资源数据,并可以通过教师的干预和学生的反应对本身的知识库进行主动的调整和扩充,主动从网络上获取相关的信息,重组成为更有意义的知识。
  3.3教师Agent:当教师登录后,系统自动生成一教师Agent,这是教师与整个教学系统的接口。通过这个Agent,教师可以较好地实现与整个教学系统的交互,对教学的过程进行相关的指导和监控。
  3.4学生Agent:当学生登录后,系统自动生成一学生Agent,用来辅助学生与系统交互,引导学生的学习,并在学习过程中根据学生的实际情况,从教学策略库中寻找合适的教学策略给学生以指导,在学习结束后将学生的学习结果返回学生信息库。
  3.5个性分析Agent:学生登录后,系统也随之生成个性分析Agent。个性分析Agent通过调用学生信息库,查看学生以往的学习记录,根据这些记录为学生本次学习呈现最初的学习资料。个性分析Agent在学生的整个学习期间要不断地分析学生学习状态,为用户的下一步学习做相应的准备。个性分析Agent还负责将本次学习的最终分析结果返还给学生信息库。在学生的整个学习期间,学生Agent和个性分析Agent之间要不断进行交互。
  3.6问题求解Agent:对学生提出的某些问题进行解答。要求智能化的程度较高,应该在其他Agent的帮助下实时给出较为满意的答案。如果有一些无法回答的问题则可以求助于教师。
本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文   3.7评价Agent:可以自动生成针对不同学习者的测试题,来对学习者的学习水平进行评价,其根本目的在于为改进课程的模式和内容提供依据。
  3.8管理Agent:负责从总体上协调各个Agent,对整个的教学情况作宏观的调控。
  以上列出来的这些Agent只是一些示范性的例子,并不表示覆盖了Agent的全部。在网络教学系统逐渐完善的过程中,将包含更多的Agent和资源。
  基于智能Agent的网络教学系统的实现,我们可以采用Java语言开发。因为Java的安全性和可移植性,简化了Agent的开发,Java字节码能够在任何具有Java虚拟机的硬件环境和操作系统平台上运行。
  另外XML(Extensible Markup Language:可扩展标记语言)以其良好的数据存储格式、可扩展性、高度结构化、便于网络传输等特点,现已成为网络发展趋势的主流技术之一。XML提供了丰富的语法来存储数据、携带数据和交换数据,能方便地在独立的平台之间交换数据和针对特定的应用定义自己的标记语言。Agent采用Java实现并且包含XML对象,称为XML Agent。它具有以下特征:智能性,通用、简单的数据交换等。XML Agent将逻辑和数据封装在一起,在网络间移动,能在具有Java运行环境的节点直接处理。
  
  4 基于智能Agent的网络教学系统的特点
  
  Agent应用到网络教学系统中,主要的优点有以下几方面:
  4.1实现了“个性化”教育
  利用Agent的智能性可以针对每一个学生的学习情况,采取不同的教学方式,提供不同的教学资源,改变了传统素质教育的“一视同仁”,实施了个性化教学。
  4.2人性化的交互界面
  Agent引入后,教学系统和学习者的交互方式将发生根本的变革。在教学的过程中学生将感到与以往完全不同的教学气氛,计算机随时地“倾听”学习者的声音,并对教学过程进行调整,充分调动了学生学习的积极性和主动性。
  4.3增强了系统的可维护性和可扩充性
  系统中的多个Agent是相互独立而又彼此联系的实体,易于维护和扩充,从而提高了整个系统的可维护性和可扩充性。
  
  5 结束语
  
  现在发展网上教学的关键不是从物理意义上扩大网络范围,而应该改善现有网上教学系统的性能。Agent技术的引入,使远程教育的智能化水平得到了质的提高。随着网络环境的不断完善和智能Agent技术的逐渐成熟,基于智能Agent的网络教学系统将是未来网络教学的发展方向。
  
  参考文献:
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  [4]何炎祥.Agent与多Agent系统的设计与应用[M].武汉大学出版社,2001.63-106.
  [5]叶燕.基于多Agent的远程教育系统研究[J].中国远程教育,2004,(4):70-71.
  注:本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
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