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基于多Agent的智能远程教学系统研究

中国民航飞行学院学报

JournalofCivilAviationFlightUniversityofChinaJan.2008VOI.19No.1

基于多Agent的智能远程教学系统研究水

张有华张敬敏

(石家庄经济学院信息工程学院河北石家庄050031)

摘要:智能代理是近年来在远程教育研究中出现的新兴思想和技术,它能充分体现“以学习者为中心”的教学思想。本文介绍了智能代理技术的含义以及远程教学中智能代理的作用,在此基础上提出了一个基于智能代理技术的远程教学平台。

关键词:智能远程教学系统多Agent智能代理

中图分类号:TP311文献标识码:A

1智能Agent技术的特性

对代理及智能代理的研究是近年来的研究热点,一些文献称代理技术是软件领域里一个意义深远的突破。美国Stanford大学计算机科学系的Hays.Roth在IJCAI’95的特邀报告中谈到:“智能的计算机代理既是人工智能最初的目标,也是人工智能最终的目标。”

智能代理有广义和狭义之分。所谓广义的智能代理包括人类、物理世界中的移动机器人和信息世界中的软件机器人。所谓狭义的智能代理则专指信息世界中的软件机器人。它是代表用户或其它程序,以主动服务的方式完成一组操作的机动计算实体。而我们所说的智能代理通常指狭义的智能代理。智能代理有如下一些特性。

第一,代理性。智能代理“代表用户”工作;也可以把其他资源包装起来,引导并代替用户对这些资源进行访问,成为便于通达这些资源的枢纽和中介。

第二,智能性。在这方面,智能代理可以做很多有高技术含量的工作。如,当用户用自然语言表达对信息资源的需求时,智能代理可以理解用户的意图,并有效地帮助用户达到目的等。

第三,自主性。自主性是指代理的自主与协同工作能力。智能代理应该是一个独立自主的计算实体。它应该能在无法事先建模的、动态变化的信息环境中,独立规划复杂的操作步骤,解决实际问题,并在用户不参与的情况下,独立发现和获取符合用户需求的资源与服务。同时,代理在工作过程中,应该能够与其它各类应用程序、?河北省科技攻关计划项目(编号06213559)数据库、资源管理器交互协同工作。更高级的代理能够与其它代理协商合作完成一些复杂的工作,如制订会议时间表、举办电子拍卖会等。

第四,机动性。机动性是指代理在网络之间迁移的能力。机动性最低的代理叫作静态代理,它是不能迁移的(静态代理也可以被分布使用)。机动性高~些的代理,具有一定的迁移能力,在一台机器上写的脚本可以转移到另一台机器上执行。因为脚本在执行前迁移,所以不需要伴随状态信息。机动性最高的代理可在执行过程中挂起,并迁移到另一台机器重新恢复执行。这种代理在迁移时必须伴有状态信息。机动性是对网络安全性、个人隐私性和管理方面的巨大挑战。

传统的人工智能系统具有一定的智能性,但其他方面同智能代理差距较大。常规的代理可以代替用户完成简单的操作,具有一定的代理性,有的也具备一定的机动性,但缺乏起码的智能性和自主性,都不属于我们所讨论的智能代理。只有代理性、智能性、自主性和机动性均达到相当水准的系统才有条件称为智能代理。

2Agent在远程教学系统上的应用和优势

远程教育是促进教育机会平等的重要手段。在网络环境下,可以调动多种教学手段,包括讲解、演示、练习、实验和考试等。其中,练习和实验环节是智能代理可以大有作为的地方。自20世纪90年代中期以来,智能代理技术在基于Web的远程教学中的应用日益普遍。过去的智能辅助教学(ICAI)主要强调辅助老师“教”,利用“学生模型”、“知识推理”和“教学决策”等模块,帮助教

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师实现因材施教和进行有针对性的指导(所以ICAI也常常称之为ITS——智能指导系统)。20世纪90年代以来,随着多媒体和Intemet的迅速普及,一种全新的学习理论与教学理论——建构主义理论日益流行。这种理论强调教师指导下的以学生为中心的学习,教学过程中不仅要发挥教师的指导作用,更要充分体现学生的认知主体作用。因此教学中的智能不仅应体现在辅助教师“教”,而且应体现在辅助学生“学”。智能Agent技术正是在这样的背景下,逐渐取代ICAI而成为教学领域实现智能化的一种主流技术。这是因为代理不仅可以作教师Agent,也可以作为学生Agent,而且可以成为学生学习过程中多方面的Agent,即多重代理(Multiagents)。

3基于多Agent的智能远程教学系统设计

基于多Agent的智能远程教学系统以建构主义的学习理论和教学理论为指导,以智能代理技术为基础,充分体现了“以学习者为中心”的教学思想,根据学生的模型数据和知识类型确定教学过程中采用的基本教学策略,创造一个真正符合学习者需要的网上学习环境,在具体的学习过程中通过监视人机交互进行动态的教学策略调整,从而实现适应性学习和智能化教学。

3.1基于多Agent的智能远程教学系统设计的理论基础

系统的设计是以建构主义的学习理论和教学理论为指导的。

建构主义认为,学习是学习者在与环境交互作用的过程中主动地建构内部心理表征的过程。知识不是通过教师讲授得到,而是学习者在一定的情景即社会文化背景下,借助其他辅助手段(包括教师和学习伙伴以及其它学习工具),利用必要的学习材料,通过意义建构的方式而获得的。因此建构主义学习理论认为“情景”、“协作”、“会话”和“意义建构”是建构主义学习环境中的四大要素。

建构主义的学习方法可以概括为: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。

建构主义认为,学生要成为意义的主动建构者,就必须在学习过程中从以下几个方面发挥主体作用:①要用探索法、发现法去建构知识的意义;②在建构知识意义的过程中主动地去搜集并分析有关的数据和资料,对所学习的问题要提出各种假设并努力加以验证;⑧要把当前学习内容所反映的事物尽量和自己已经知道的事物相联系,并对这种联系加以认真的思考(如比较其异同、总结其中的规律等等)。在学习过程中,学习者同学习伙伴讨论、协商将有助于提高意义建构的效率和质量。

建构主义的教学模式可以概括为:以学生为中心,在整个教学过程中由教师起组织者、指导者、帮助者和促进者的作用,利用情景、协作、会话等学习环境要素充分发挥学生的主动性、积极性和首创精神,最终达到使学生有效地实现对当前所学知识的意义建构的目的。

3.2基于多Agent的智能远程教学系统设计方案

系统设计的逻辑框图如图l所示。

(1)知识库

是指领域相关知识。包含:基本的学习资料(主要是应用Agent技术的课件)、测试资料(包括作业、单元测验、综合测验)、关于学生心理状态的一些规则、教学当中关于教学过程中的一些特殊情况处理的描述。为了加快访问速度,将图形资料按科目(或更细的类别)打包。在用户每次登录后,将所需图形包发送到用户站点(用户可以根据自己的设备状况决定是否接受放到本地机器)。若用户访问的信息是文本资料,则从服务器方数据库获得;若是图形信息则从本地站点获得(若接受),这可以大大地加快访问速度。而且数据库中的知识点都有惟一的编码。

(2)教学策略库

是教学当中的一些策略。包括适用于特定课程的专门的教学方法和技术和从有经验的老师那里提取出来的教学经验。知识库和教学策略库是

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图1系统结构图

整个系统的基础和核心。

(3)学生模型库

记录学生的一些个人信息,如:姓名,e—mail,年龄,性别等以及学生的一系列考试成绩,练习正确回答的次数,错误回答的次数,没有作回答跳过的次数以及做过的练习总数,学生的心理及感情状态(根据上面提到的感情状态模型),学生的认知水平和学习能力等。

(4)界面代理

系统包含许多具有不同的专门技术的特定代理。界面代理主要负责和学习者的交互,记录交互过程并写入学生模型,同时将交互信息传递给教师代理。当学生使用课件时,首先登录到系统,然后开始学习。

(5)学生代理、教师代理和课程代理

学生代理和教师代理是教学系统中实现个性化和智能化的关键。

当学生登录后,系统自动生成一学生代理Agent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,从策略库中寻找合适的策略给学生以指导,学生代理通过监控学生的学习过程及学习记录,动态地修改与之对应的学生模型,同时通过与其它学生agent协商来寻求帮助和建立合作伙伴关系,还可以同时不断与教师agent通信保持联系,在学习结束后将学生的学习结果返回学生模型库。

在线课程由教师和课程代理所支持。课程代理管理课程材料和适用于课程的专门的教授方法、技术。为了提高效率、灵活性和实用性,多重的课程代理被分布在分散的站点。教师代理可以与一门课程的任何课程代理进行交谈并且为了更好的效果经常选择最近的一个进行交谈。

教师代理是一个多agent结构,由多个教师组成,他们是根据学科,层次(如小学,中学,大学)的不同来分的,某一个教师agent特别适合一个特定的年级和学科的教学。教师agent能针对不同的学生采取针对性教学策略,使得教学也具有个性化,能够监控学生的学习进度并给以适时的指导,能够不断从学生agent那里获得学生当前状态,包括感情、心理和学习状态,从而可以在恰当的时候给学生以干预,使他们保持良好心态学习,并可根据学生进展情况和适应情况智能地改变教学的策略。教师agent之间也可以进行通信和合作。

教师代理可以采用各种各样的认知技能,比如:自然语言理解,交谈,自然语言推演,学问和社会面貌。这些技术使得学生和教师代理通过自然的交谈和表达形式进行交互更容易。

一个教师代理的基本元素包括:范围专门模型,教学方法模型,学生模型产生器。范围专门模型根据学生的背景和学习状态创建练习和问题,提供答案,解释概念和答案来修补学生的错误的概念,它包括问题产生器,解释器,和范围知识产生器。教学方法模型决定(下转第5l页)

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(1)数据处理过程中,人为中止程序,查看数据一致性是否遭到破坏。

(2)模拟多用户同时访问数据库系统,查看数据一致性是否遭到破坏。

(3)人为制造故障系统正常运行后,查看不同数据库之间的一致性。

(4)频繁添加/删除数据,包括正常数据和不合理数据,查看数据的一致性和完整性。

3.4数据库系统安全性测试

数据库系统中存储的数据需要保护,防止未授权访问或恶意破坏以及意外引入的不一致性。保护数据库需要在物理层、操作系统层、网络层、数据库系统层等几个层次上采取安全性措施。数据库系统层的安全性测试主要从以下几个方面进行:

(1)数据库系统管理员用户是否加密,密码是否容易破解?

(2)关键数据是否加密,加密程序是否容易破解?

(3)访问数据库系统的用户是否经过注册验证,不同级别的用户访问范围是否相同?

(上接第48页)学习的时间,教学形式,和教师代理干涉的内容。教学方法模型是使用学生模型和教育学/教学方法知识来决定它的合理的行为,即依据规则产生的系统。学生模型产生器在该学生的学习形式、知识背景和兴趣的基础之上产生最新学生模型。学生模型产生器也合并一些信息,比如,与学生进行对话得到的信息:学生的一些学习面貌信息,比如学生的操作和他所要求的解释。

4结论

本文在研究智能代理的特点以及智能代理在远程教育中的优势的基础上,提出一个基于多Agent的智能远程教学系统模型,该模型试图使用Agent的智能特性和通讯机制获得教学问题的协同解决环境,建立在Agent之上的远程教学系统更具人性化色彩,能够达到因材施教的目的。与传

(4)是否限制了用户的登录次数?

数据库系统采用的测试技术包括手工测试和自动化工具测试,需要测试人员依靠丰富的数据库设计和管理经验以及对软件开发流程的理解进行,数据库系统的测试结果也因测试人员的水平不同而不同。

4结论

本文根据软件工程学的思想,提出了在数据库系统的设计阶段开始软件测试工作,强调了在数据库的整个生命周期中测试工作的重要性。在数据库系统生命周期的三个阶段,系统介绍了数据库系统的测试原则和测试技术,详细说明了数据库系统测试的具体内容和测试步骤,具有一定的实际参考价值。

参考文献

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【3】G.GordonSchulmeyer.软件质量保证【M】.李怀璋译.北京:机械工业出版社,2003

统的智能辅助教学系统相比,在智能化方面的发挥更加灵活、更加多样化。Agent技术的研究方兴未艾,可以展望,使用Agent构筑现代远程教学系统是一个值得长期研究的课题。

参考文献

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【2】PasseriniK,GrangerMJ.ADevelopmentalModelforDistance

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【3】武法提.基于多代理(Multi-Agent)的智能多媒体远程教学系统研究.北京师范大学博士论文开题报告1996.http://etc.elec.bnu.edu.cn