基于Agent的足球体育教学模式分类系统设计

胡立无

(黔南布依族苗族自治州都匀第一中学， 贵州 都匀 558000)

0 引言

培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者与接班人是当今现代化教育的目标之一，但是在实际教学中，往往会更重视知识的传授，而忽视体育锻炼对于学生的重要性[1]。足球是一项运动量较大的体育项目，近几年被各大学校逐渐纳入学生体育项目中，以此调动学生锻炼的积极性。然而，实际取得的效果并不是十分理想，这是由于多方面的原因造成的，主要包括学生起步较晚，教师对足球体育教学模式的了解并不透彻，教学过程较为模式化，统一化，没有考虑到学生的个性化特点[2]。在此背景下，为方便体育教师了解足球体育教学模式，实现因材施教，提高教学质量，有必要对足球体育教学模式分类进行研究。

正是看到了教学模式分类的重要性，不少学者对此进行了研究。比如，姚宏志等人[3]以安徽师范大学为例对以分类教学模式推进高校思想政治理论课教学改革进行了研究；姜波[4]对参与式教学法的教学模式进行了研究，总结出了五种主动参与式教学模式:游戏法、科技法、合作法、辩论法和模仿法，并证明了只有实现这些教学模式的紧密耦合,可以促进学生的学习主动性；高茜等人[5]针对传统教学模式方法单一、手段陈旧、效率低等问题，提出了一整套大学物理实验智能化教学的新模式，使慕课等信息化技术在教学过程中发挥出更重要的作用,并以多种考核制度激发学生自主学习积极性，取得了不错的效果。然而，尽管当前关于教学模式分类的研究有很多，但是却很少有专门针对足球体育教学模式分类系统的研究[6]。

针对上述情况，本文基于Agent设计一个足球体育教学模式分类系统。Agent，又被称作软件代理或软件智能体，是人工智能领域里发展起来的一种新型计算模型，其主要具有功能上的连续性及自主性。近年来，Agent在教育、科研、工业等多个领域都得到了广泛应用。本系统设计分为关键技术介绍、框架设计、软硬件设计和系统测试等几部分。通过本研究以期帮助体育教学更好地了解足球体育教学模式，洞悉足球体育教学方法，提高教学质量。

1 基于Agent的足球体育教学模式分类系统

分类是研究体育教学模式主要手段之一。通过分类可以帮助研究者加深对教学模式性质的了解和认识。教学模式是根据目标的需要而产生的，由于教学目标内涵十分丰富，因此产生了多种教学模式，为了区分教学模式的实用价值, 有必要对足球体育教学模式进行分类[7]。目前，足球体育教学模式大致可以分为三类，如表1所示。

表1 足球体育教学模式分类

1.1 Agent关键技术

Agent，直译为“代理”，是人工智能领域发展起来的一个概念，目前还没有一个明确的内涵意义，但是也有一些权威人士对其进行了总结，其中Wooldrige与Jennings在1995年提出的Agent定义被普遍接受。即将Agent定义分为两个子定义，即弱定义和强定义[8]。

弱定义——Agent是一个基于软件(在较多情况下)或硬件的计算机系统，它拥有以下特性：自治性、社会能力、交互性和主动性；

强定义——Agent在弱定义的特性基础上，还要包括情感等人类特性。

Agent，在自动领域常称为智能体，一般由环境感知模块、事件监测模块、决策模块、执行模块和通信模块等几部分组成[9]，如图1所示。

图1 Agent基本结构

感知模块的主要作用是获取外界信息；事件监测模块主要用于对整体过程进行监测与管理；决策模块是核心模块，主要工作包括信息查询、信息过滤、用户意图推测、类比匹配、自主制定与调整以及执行工作计划等；执行模块对决策做出反应；通信模块主要起到联系其他模块以及其他Agent的作用[10]。

传统分类系统大多是基于web的分类系统，在实用过程中，缺乏一定的智能性、适应性，无法实现教师的因材施教。Agent的出现为解决上述问题提供了新思路。我们把在教育模式分类中使用的Agent称为分类Agent，这是Agent在本文分类系统中的应用体现。

1.2 基于Agent的足球体育教学模式分类系统整体框架设计

本文设计的基于Agent的足球体育教学模式分类系统包含多个功能模块，且这些模块必须协同工作，因此本文基于B/S三层架构模式，进行系统整体框架搭建，如图2所示。

图2 系统整体框架

在本文设计的基于Agent的足球体育教学模式分类系统框架中，最上层为直接面向用户的表现层，负责用户信息分类检索与查询；最下层为数据库，储存各种与足球体育教学模式相关的基础资源；中间层为业务逻辑层，主要进行Agent分类处理[11]。

1.3 基于Agent的足球体育教学模式分类系统硬件设计

基于Agent的足球体育教学模式分类系统的各组成元件，如表2所示。

表2 系统组成元件

在整个硬件系统当中，ARM微处理器是系统的核心硬件，能完成取指令、执行指令，以及与外界存储器和逻辑部件交换信息等操作，是系统的运算控制部分[12]。本文系统中的ARM微处理器为STM32F429IGT6，其技术参数如表3所示。

表3 STM32F429IGT6术参数

STM32F429IGT6作为核心，外接众多元件，见表2，因此STM32F429IGT6的引脚至关重要，直接关系到整个系统运行的稳定性以及可靠性[13]。STM32F429IGT6的引脚图，如图3所示。

图3 STM32F429IGT6引脚图

1.4 基于Agent的足球体育教学模式分类系统模块设计

本系统模块关键有三个：用户登录模块、分类模块以及检索模块。

1.4.1 用户注册登录模块

注册并登录通过的用户才能使用本系统，若不是注册用户，则不能享受和下载系统提供的各种服务和资源，因此系统用户注册登录模块是基础模块之一[14]。用户注册登录模块流程如下：

步骤1：点击系统，进入系统登录页面；

步骤2：是否已经注册。对于未注册的用户，需要先进行注册，填写注册信息，等待系统审核。审核通过后，完成注册，并设置用户名与登录密码；对于已经注册的用户，则直接可以在登录页面输入用户名以及登录密码。

步骤3：等待系统进行审核和校验，判断用户身份的合法性。若用户身份合法，验证通过后直接进行功能页面；若没有通过系统认证，则需要重新输入用户名和登录密码，或者重新进行注册，然后再次进行登录[15]。

1.4.2 分类模块

分类模块是本文基于Agent的足球体育教学模式分类系统的核心模块，主要以分类算法为重点内容。分类算法种类众多，如K-近邻算法等[16]。在本系统当中选择K-近邻算法进行足球体育教学模式分类。K-最近邻算法基本原理是通过寻找测试样本的K个最近样本，K个样本中哪类所占个数最多即判断测试样本为那一类。

具体分类过程如下：

步骤1：从数据库中导入待分类的足球体育教学模式相关数据资源；

步骤2：对数据资源进行预处理，包括噪声过滤、规范化、特征统计、特征抽取等；

步骤3：计算足球体育教学模式待分类数据资源与各个类别中心之间的距离，如式(1)。

(1)

式中，Di为足球体育教学模式待分类文本向量；Dj为第j类中心向量；M为特征向量维数的最大值；wn为向量的第n维分量。

步骤4：按照距离远近，即sim数值的大小排序;

步骤5：选取与足球体育教学模式待分类数据资源最近的k个训练对象；

步骤6：统计第3步骤中k个对象的类别频率；

步骤7：k个对象中频率最高的类别，即为测试对象的类别[17]。

1.4.3 检索模块

分类完成后，会将分类好的足球体育教学模式数据资源储存在不同的类别数据库当中，以供用户检索和查阅，因此该模块的关键在于检索算法。本模块检索算法基本流程如下：

步骤1：用户通过节点Agent提出查询请求；

步骤2：检索Agent查询请求，根据特征知识库中的知识进行推理、判断、语义分析，形成精确的足球体育教学模式数据资源查询信息；

步骤3：检索Agent查找特征知识库；

步骤4：判断知识库中是否有搜索请求信息；

步骤5：若知识库中没有搜索请求信息，需要进行以下操作：

step1：将搜索请求信息发送至Agent，并写入特征知识库；

step2：搜索Agent，将搜索到的信息传输至信息过滤Agent；

step3：信息过滤Agent对信息进行过滤与分类，存入信息资料库；

step4：检索Agent查询信息资料库，将结果返回至界面Agent。

步骤6：若知识库中没有搜索请求信息，则需要检索Agent查询信息资料库，并将结果返回界面Agent[18]。

通过对以上的基于Agent的足球体育教学模式分类系统整体框架设计、硬件设计以及模块设计，使该系统成为一个统一整体，帮助研究者加深对足球体育教学模式性质的了解和认识。在此基础上对该系统进行测试以验证其合理性，为该系统的应用做好相应准备。

2 基于Agent的足球体育教学模式分类系统测试

在经过三个月的设计编程，实现了以上基于Agent的足球体育教学模式分类系统设计，但还需要对该系统设计与开发进行测试，以发现并改正系统中存在的各种bug，提高系统的可靠性，进而设计出满足用户需求的系统。

2.1 系统测试原则

(1) 以用户的需求为基准实施测试；

(2) 设计测试应综合考虑各种边界条件和意外状态；

(3) 测试要具有严谨性；

(4) 避免系统设计者参与测试；

(5) 重点关注测试中的集群现象。

2.2 系统功能测试

系统功能测试，也叫黑盒测试，在不考虑功能模块内部具体执行情况的前提下，观察结果是否与预期符合。本系统功能测试内容、测试用例如表4所示。

表4 系统功能测试内容、测试用例

系统功能测试结果如表5所示。

表5 系统功能测试结果

由表5可知，本系统各项功能测试均达到了预期结果，即所有的功能均能正常进行操作与显示，证明本系统功能满足设计要求。

2.3 系统性能测试

基于Agent的足球体育教学模式分类系统性能测试，即对该系统的分类性能进行测试。

(1) 测试用例如表6所示。

表6 系统性能测试用例

(2) 分类评价指标

查全率、查准率格表示如表7所示。

表7 查全率、查准率格表示

查全率(recall)的表达式，如式(2)。

(2)

查准率(precision)的表达式，如式(3)。

(3)

F1-measure是查准率和查全率的一种均值，如式(4)。

(4)

(3) 系统性能测试结果,如表8所示。

表8 系统性能测试结果

由表8可知，本文系统对表6中的用例进行分类，无论是查准率、查全率都在90%以上，F1-measure达到了1.91左右。由此可知，本系统分类性能较好，能够满足系统设计需要。

3 总结

综上所述，为了改善足球体育教学模式的单一性，帮助教师掌握更多的教学模式，使教学质量达到预期结果，本文进行了足球体育教学模式分类研究。设计了基于Agent设计足球体育教学模式分类系统。经测试，该系统在功能以及性能方面均满足设计要求。但由于考虑未必全面，本文设计的系统在功能和算法上还有很多不足与值得改进的地方，今后会继续研究改进。