基于多Agent的智能网络教学系统原型设计

邹 妍，刘 燕

（赤峰学院 计算机科学与技术系，内蒙古 赤峰 024000）

基于多Agent的智能网络教学系统原型设计

邹 妍，刘 燕

（赤峰学院 计算机科学与技术系，内蒙古 赤峰 024000）

本文分析了传统网络教学系统存在的主要缺陷，引入了多Agent技术，提出了基于多Agent的智能网络教学系统模型.本文对Agent之间的交互协作的基本理论、Agent之间的基本通信行为及通信机制进行了深入研究.实际应用说明该系统具有智能性，能改善网络教学效果，实现真正的智能化的网络教育.

Agent；MAS；网络教学

1 引言

网络教学已经成为现代教育领域的一个重要方向.它通过网络实现了传统的教学过程.其突出优点是突破了传统教育的时空限制，将教育通过计算机网络扩展到社会的各个角落，学习者可以自由的选择时间、地点进行自主学习.但是教学过程不同于一般的数据处理过程，这使得现阶段的网络教学体系表现出一些不足之处：①系统多以呈现教学文本为主，缺乏充分的交互手段；②系统缺乏智能性，对不同基础的学生和不同课程采用相同的教学策略，不能根据学生的认知水平和自主学习情况自动调整教学策略，不能真正做到因材施教；③缺乏学生模型的支持，不能确定学生的知识水平和认知特点.

多A g e n t技术的发展为解决上述问题提供了新的思路和方法.A g e n t是能自主学习、适应环境的代理实体，它能通过感知自身和环境中的信息，自主采取行动实现一系列预先设定的目标或任务.网络教学系统涉及异构环境的多个身份之间相互协调的技术问题，其内在要求无疑适合用A g e n t思想分析和构建.因此基于多A g e n t的智能教学系统能有效地克服传统网络教学系统的不足，具有交互性、智能性和适应性，进而可以满足学习者按需学习和教师因材施教，能很好的实现网络环境下实现个性化教学.

2 Agent技术简介

2.1 A g e n t的定义

A g e n t是运行于动态环境中具有较高自制能力的实体.目前，由于对A g e n t研究的侧重点不同，因此各领域的专家学者对A g e n t的确切定义不尽相同.归纳起来，大致有两种[1]：2.1.1 I E E E标准化委员会F I P A（T h eF o u n d a t i o nf o ri n t e ll i g e n t P h y s i c a l A g e n t s）的定义：A g e n t是驻留于环境中的实体，它可以解释从环境中获得的、反映环境中所发生事件的数据、并执行对环境产生影响的行为.

2.1.2 人们普遍认为：A g e n t是运行于动态环境的、具有高度自治能力的实体，它能为用户执行特定的任务.在更多的应用领域中，研究者把凡是具有智能行为和交互特性的分布式实体都称为A g e n t.

2.2 A g e n t技术的基本特性

A g e n t一般具有以下基本特性：

2.2.1 自主性：A g e n t不直接由人或其它的东西控制，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.这是A g e n t区别于普通软件程序的基本特性.

2.2.2 社会性：能够通过某种A g e n t通信语言与其它A g e n t（也可能是人类）进行交互.交互主要有三种类型：协作、协调和协商.

2.2.3 适应性：A g e n t可以根据用户的目标和意图进行推理，自适应环境.

2.2.4 反应性：即对环境的感知和影响，A g e n t会随着环境变化而做出相应的反应.

2.2.5 移动性：A g e n t可以携带数据、指令和状态移动到网络的远程环境中执行.

2.3 多A g e n t系统的定义

单个A g e n t的智能是有限的，这就需要由多个A g e n t共同承担一个任务，即通过适当的体系结构把A g e n t组织起来形成M A S（M u l t i-A g e n t S y s t e m）.M A S是由多个智能A g e n t组成的系统.它一般具有个体行为独立自制、个体信息不完全、能力有限、无全局控制、数据分散化和计算异步等特点.M A S作为解决复杂系统的一个有效方法，能够利用并行分布式处理技术和模块化设计思想，把复杂系统划分成相对独立的A g e n t子系统，通过A g e n t之间的合作与竞争来完成对复杂问题的求解.实际系统中的A g e n t可由不同开发者在不同时间运用不同的工具和技术来实现，因此，它们各自具有不同程度的问题求解能力.

2.4 多A g e n t的交互及通信

本文所讨论的A g e n t交互是一种广泛的概念，它包括A g e n t之间所进行的任何通信、协商、协作的行为.A g e n t交互层次模型分为4个层次，由下向上依次是：计算机网络协议层、通信协议层、交互协议层和交互策略层（如图1所示）.

2.4.1 计算机网络协议层：负责将通信协议层的消息通过某种具体的计算机网络协议来表达，从而保证A g e n t之间各种交互行为的最终实现，这里的网络协议可以是T C P/I P,X.2 5或I P X/S P X等，根据具体的A g e n t应用来决定；

2.4.2 通信协议层：主要保证A g e n t之间能够相互交互和理解信息，目前，该层一般建立在语言行为理论的基础上，被广泛接受的A g e n t通信语言是知识查询和操作语言（K Q M L L，K n o w l e d g eQ u e r ya n dM a n i p u l a t i o nL a n g u a g e）；

2.4.3 交互协议层：它的作用是保证A g e n t之间能够进行具有一定结构的信息交换，即让交互的双方能够在上层策略指导下，通过一系列的对话来实现协调、协商或协作的目的；

2.4.4 交互策略层：它直接面向问题，通过对各方面问题的综合分析，确定A g e n t交互过程中表现的行为，交互策略的制定是A g e n t智能特性的重要体现，也是A g e n t成功交互的关键.

要使多A g e n t系统能进行交互，协同完成工作，通信是重要的基础和服务保障.通信部分主要涉及到通信机制和通信语言.常用的通信机制有直接通信、广播通信、联邦系统（F e d e r a t i o nS y s t e m）和公共黑板系统（B l a c k b o a r dS y s t e m）.设计一种通用的A g e n t通信语言是A g e n t交互的关键问题.A-g e n t采用A C L(A g e n t通信语言)进行通信.[2]

3 基于多Agent的智能网络教学系统

3.1 系统结构模型设计

本文在对A g e n t技术及多A g e n t技术进行研究分析的基础上，提出了一个基于多A g e n t的智能网络教学系统模型.旨在融合个性化学习和协作学习两种学习观的优点，[3]构建一个可以实现学习的个性化和协调化的智能网络教学系统.该系统的结构模型如图2所示.

3.1.1 学生A g e n t：学习者可以通过学生A g e n t进行选课、管理个人资料、维护学习目标、调整学习进度、查看学习情况、查看成绩与考核评定；另外，学生A g e n t能对学习者进行实时跟踪所获取的特征信息，作为教师组织教学活动的依据.

3.1.2 教学A g e n t：在系统中扮演教师的角色，履行教师的职能.它根据学习者的能力情况以及学习者的学习记录，使用适当的教学内容、教学策略，合理地安排教学进度，有针对性地指导学习者学习，从而实现个性化教学和因材施教.

3.1.3 能力分析A g e n t：根据学习者的测试结果，分析学习者的学习能力；接受教学A g e n t的要求，根据学习者的学习能力记录，预测学习者的记忆能力、理解能力、应用能力和创新能力，并提供给教学A g e n t.

3.1.4 教师A g e n t：用于管理知识点、组织学习材料、制作课件、维护习题库、归纳复习资料并生成考试试题、制定教学策略.

3.1.5 管理A g e n t：用于控制管理整个教学活动的进行，协作各个模块，完成系统功能.

3.2 系统结构模型设计

在学生用户登录后，由人机交互接口负责将用户信息提交学生A g e n t，由学生A g e n t负责将用户信息保存到学生特征库中，并将学生的学习请求提交给教师A g e n t.教师A-g e n t选择一个最适合学生学习的教学模式和教学策略，对教学模式进行优化和调度[3]；提取和组织教学内容，进行学习路径规划[4]；实现个性化教学.学生A g e n t跟踪学生的学习过程，查看学习情况，调整学习进度，教学A g e n t协作学生A g e n t完成学生的学习.学生每学完一个单元，能力分析A-g e n t会收到教学A g e n t的请求，根据学生的学习能力记录，对学生的记忆能力、理解能力进行预测，并将评价结果保存到学生特征库.教师A g e n t从学生特征库读取学生的学习能力评价结果，以此为依据来调整教学策略，确定下一步的教学.

4 结束语

A g e n t技术的兴起正吸引着人们越来越多的关注，将其融入网络教学系统中必将使学习方式产生巨大变革.本文提出了一个基于多A g e n t的智能网络教学系统模型，有效地解决了传统网络教学中存在的问题，使得教学效果、教学模式和系统性能大大优于传统网络教学系统，促进了现代网络教学系统的智能化，实现了真正意义上的个性化教学，对整个教学改革和素质教育的实施起到积极的推动作用.

〔1〕Michael W，Nicholas R J.Intelligent agents：theory and practice[J].Knowledge Engineering，1995，10(2):115-152.

〔2〕Finin T,Labrou Y.KQML as an Agent communication language.In:Bradshaw J,ed.Software Agents.Cambridge:MIT Press,1997.1-22.

〔3〕刘莹.基于多Agent的网络教学系统的研究[C].河海大学，2006.25-26.

〔4〕张超.多Agent协作在网络教学中的应用研究[C].大连海事大学，2009.45-55.

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A

1673-260X（2010）10-0035-02

内蒙古教育厅“知识发现技术研究及在远程智能教学系统中的应用”课题项目(NJzy08153)