Agent的网络教学模型研究201351379515787.docVIP

Agent的网络教学模型研究 随着网络的普及应用和信息技术的发展，我国互联网用户数量节节攀升。对于教育来说，由此带来了教学模式的重大变化，从传统课堂的“以教师为中心”扩展到Internet环境下的“以学习者为中心”的网络教学。通过对传统网络辅助教学系统的研究可知，传统的辅助教学系统能以数字方式将表现教学内容，通过对图、文、声、像、动画以及活动影象等信息进行计算机系统存储、加工、传输和呈现，用户可通过人机交互方式使用课件，以便辅助教师教和学生学。而借助于Internet的远程教育具有开放性、灵活性、学习终身性和资源共享性等优点[1]。充分利用这些优点不仅可以满足学习者个性化学习需要，而且可以在很大程度上提高学习效率。但据初步调查表明，大多数学习者在网络学习时，会遇到不同程度上的困难，主要原因是其普遍存在的一系列问题，包括： 　　（1）以呈现教学材料为主，在教学过程中学生被动学习，缺乏必要的交互手段； 　　（2）对不同认知水平的学生采用相同的教学策略，缺乏智能性和适应性，难以实现因材施教； 　　（3）由于知识结构是松散无关的，掌握学习主动权的学习者面对众多信息而无所适从，在学习过程中容易出现迷航而偏离学习目标； 　　（4）采用了不同的数据资源管理标准，不利于教学资源共享以至于造成大量重复劳动。 　　（5）缺少有效、敏感的响应与反馈、测试与评价系统，无法真正构建出学生的主动学习环境。 　　Agent的概念最早出现于20世纪70年代的人工智能中，80年代后期成长起来，目前已成为当今计算机科学技术领域、信息工程领域和网络通信领域十分活跃的前沿研究方向之一。Agent具有的自主性、反应性、主动性等一些重要的行为特征对网络教学系统来说是很有意义的，因此Agent/多Agent 系统特别适用于网络教学系统的开发。 1 Agent概述 　　基于Agent的教学系统将人工智能的技术引入系统，软件代理Agent是具有推理和决策能力的软件，是一个有反应的，主动性的，内在激发的软件实体 ，在面对变化的环境的同时，能采取一定的应对措施。软件Agent 也是一个计算机程序，它的内部又可以细分出很多小的功能模块，使程序具有模块化和一定的弹性。其特点如下： 　　（1）自治性：Agent能够根据知识库中的事实和规则进行推理，运行于复杂环境中的Agent还应具有学习或自适应的能力。 　　（2）自主性 Agent是一个独立自主的计算实体，其动作和行为是根据本身的知识、内部状态和对外部环境的感知来进行控制的，它的运行不受人或其他Agent的直接干涉； 　　（3）目标导向：能够根据高层的指示，负责决定如何来完成任务。 　　（4）社会性 Agent可以通过某种Agent协作语言与其他Agent或人进行交互和通信，在多Agent系统中，Agent应具有协作和协商能力； 　　（5）有弹性：完成任务的方式不固定，由实际情况来决定执行顺序和所要调用的程序，以反映外部环境的变化。 　　（6）适应性：可以对先前的经验进行积累，由使用者的喜好来决定自己的行动。 　　（7）移动性 Agent作为一个活体，它能够在互联网上跨平台漫游，以帮助用户搜集信息，它的状态和行为具有连续性。 2 基于多Agent的教学模型 　　现实世界问题是极其复杂的，而单个Agent的功能是极其有限的，单个Agent一般很难完成给定的任务，此时需要通过适当的体系结构把多个Agent组织起来形成多Agent系统，以共同承担一个任务，来弥补单个Agent之不足，使得整个系统的能力超过单个的Agent。 基于多Agent技术的系统是指多个Agent相互通讯、彼此协调，共同完成作业任务的系统，它不仅具备一般分布式系统所具有的资源共享、易于扩张、可靠性强、灵活性强、实时性好的特点，而且各Agent能够通过相互协调解决大规模的复杂问题，使系统具有很强的鲁棒性、可靠性和自组织能力。在多Agent系统中，单个Agent是一个物理的或抽象的实体，能作用于自身和环境，操纵环境的部分表示，并与其他Agent通讯，具有感知、通讯、行动及控制和推理能力等基本功能。多Agent技术的这些特点，使得其在处理基于互联网的知识问题方面，具有广阔的应用前景。 　　网络教学突出的特点表现在学生是学习的主体，其通过网上虚拟课堂进行交互式的自主学习；教师则要通过课程设计，采取创设问题情景、在线专题讨论、归纳总结、评价激励等方法，激发学生的学习兴趣和学习动机，促使他们理解和掌握知识体系，培养创新精神，进行广泛而又深入的学习。 　　由于网络教学是一个复杂、庞大、不可预测的信息系统，一般会覆盖教学的各个环节，因此应该将其划分成子问题，并构造多个具有一定功能的Agent，由这些Agent去分别处理子问题。