一种基于Muti-agent的个性化网络教学系统框架
基于Multi-Agent的自适应教学策略调整研究
基于Multi-Agent的自适应教学策略调整研究涂飞*X小真**西南师X大学计算机与信息科学学院*:.** :.教学策略的调整是教学系统研究中的一个重要课题，是教学系统智能性的一种重要体现。
本文分析了对教学策略研究的现状，针对其不足，构建了一个基于Multi-Agent的自适应教学策略调整模型，它能根据学习者的状态信息不断选择更加合适的教学策略或者对当前使用的策略进行“微调”，使之最大可能地适合学习者的状态和特性，达到好的学习效果。
关键词：Agent 教学策略自适应教学系统1 引言网络教育的迅速发展,网络教学系统的广泛应用,对教学系统的“智能性”的需求越来越强烈。
网络教学系统的智能性最重要体现在教学系统是否能够实现个别化的教学,针对不同的学生找到并采用最合适的教学方法.要实现这种“智能性”，如何针对不同的学生找到并采用最合适的教学策略并在学习过程中不断地调整是一个很重要的研究课题。
一种教学策略不可能适合每一个人，甚至在同一个人学习的不同阶段也需要有不同的教学策略支持。
我们拟通过多Agent的系统结构对学习者学习行为以及学习效果进行监控和分析进而选择合适的教学策略或对现有教学策略稍加修改实现自适应的教学策略调整。
2 教学策略应用、研究的现状及有关问题教学系统中教学策略调整的智能性体现在下面两点：（1）根据学生的认知模型提供的信息，通过智能系统的搜索与推理，动态生成适合于个别化教学的策略。
（2）根据学习者的不同以及学习者在不同阶段的学习的不同自动选择最适合学习者的教学策略并不断调整。
分析目前投入使用的教学系统，对教学策略的支持大体可分为下面几种形式：（1）整个教学系统采用一种已经制定好的教学策略，不分学习者是谁，不分学习者的学习能力的变化。
这样的系统构造起来很简单但已经不能满足现代远程教育的需要（2）整个教学系统采用一种已经制定好的主教学策略，但教学策略的某些部分是可以由学习者自主进行选择的，学习者可以根据自己的需要进行选择。
基于Mutil—Agent技术的个性化知识搜索系统研究
１
ｌ 盲
知识经 济到 来的 今 天 。 知识 正 成 为 生产 力 要 素 中 最 活跃 、 最
重 要的 部 分 ， 知识 的 创新 和 应 用使 企 业在 竞争 中 不 断发 展 ， 创 并 造 巨大财富 。越 来越多 的企 业开 始认 识 到知 识管 理 的意 义 ， 并开 始探 索建立 实 现 知识 管 理 的 平 台—— 知识 管 理 系 统 。知 识 管理 系统需 要一 种 搜索 引 擎 能跨 域 对 知 识 信息 进 行检 索 和 访 问 。由 于传 统的信 息 搜索 方式要 求用 户必 须一 直保 持在 线 ， 待结 果 的 等 返回， 带来 对网 络 可 用性 的高 要 求 ； 另外 ， 服务 静 止 ， 据 流动 ’ 。 数 的模 式 也造成 网络 负载 过重 。 随着 Ａ ｅ ｔ 术 的发 展 ， ｇｎ 技 出现 了 移 动 Ａ ｅｔ ｇｎ 可以将 代码 移动 到数据 所在 地装载 ， 就地执 行信 息搜 索 ， 大 大减少 了在 网 络 上 传 输 的 数 据 量 ， 约 了 网 络 带 宽 － ； 动 节 ２ 移
ＴｒｎｆｒＰ ｏｏｏ。 理传输 协议 ） ａｓｅ ｒｔｃｌ代 实现在 网络 主机 间的移 动 ； ｅ ｔ Ａｇｎ 在 主机 中执 行通 过 ＡＣ Ａ ｅ ｔＣ ｍｍｕ ｉａｉ ａ ｇａ ｅ） 互通 Ｉ ｇ ｎ ｏ （ ｎｃｔ ｎ Ｌ ｎ ｕ ｇｓ 相 ｏ
情 况下 ， 程 序 运 行的 状 态也 能够 被 保 存下 来 ， 待网 络连 接 正 其 等 常 时继续 运行 。 因此 解决 了用户 断 连时 结 果返 回失 败 的 问题 。现 在 的信 息搜索 最普 遍的 方式 是通 过关键 词 来进 行搜 索 ， 种搜 索 这 方式 列出所 有包 括关键 词的 搜索 结果 ， 不能 有 效地 查 出用 户 真正 需 要的 知识 ， 这种 搜 索 方 式的 主 要不 足 在 于它 不 够 有 效和 准 确 。 个性化 搜索服 务 能 够 有 效地 提 高 查准 率 和 用 户满 意 度 。在个 性 化 搜 索方面 ， 前有许 多关 于建立 用户个 性化 模型的 研究¨ ］ 目 。 本文研 究了 基于 Ｍｕ ｉ Ａ ｅ ｔ 术 的个 性化 知 识搜 索 系统 ， ｌ — ｇｎ 技 ｔ 利用 移动 Ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 解决 了网络 带宽和 网络 断连搜 索结 果返 回失败 的 问题 。 提高 了搜索 效率 ， 并设 计了 智能用 户 Ａ ｅｔ 用户信 息包括 ｇｎ将 用户 注册 的基本 资料 、 用户 访问记 录 、 户兴 趣 偏好 、 户访 问 行 用 用 为等 存 入 用 户信 息 库 ， 立 用 户个 性化 模 型 ， 建 然后 根 据 用户 的 搜
基于Multi—Agent技术的个性化协同学习系统的研究与实现
方 法 ， Ａ ｅ ｔ 统 中 各个 Ａ ｅ ｔ 有 自治 和 协 作 能 力 ， 能 单 Ｏ Ｅ 多 ｇｎ 系 ｇｎ具 既 Ｐ Ｎ表移出做人 Ｃ Ｏ Ｅ表（ ＬＳ 若有多个这样的节点 ＇ 任选其一） （１ ４ 如果 ｎ是 目标 节 点 ， 成功 退 出 ； 则 继续 否 独 完 成一 定的 子 任 务 。 可 与 其 他 Ａ ｅｔ 作 完 成 给 定 的 任 务 。 也 ｇｎ 合
由于 多 Ａ ｅ ｔ 术 具 有 自主 性 、 步性 、 活 性 等 特 点 【】一 些 ｇｎ 技 异 灵 １， （） Ａ ｅｔ 别 对 ｎ 行 扩 展 ，为 每 个 子 节 点 ｎｌ 算 ： ５ 各 ｇｎ 分 进 ｔ 计 研 究 者 把 它 引入 协 作 学 习 系 统 领 域 解 决 了 现 有 教 学 系 统 动 态 交 ｃｓ ＝ｏｔｎ ＋ｏｔｎ ｎ ， 给出 ｎ ｏｔ ｃ ｓ（） ｃｓ （， 并 ￣ ， ￣ ｂ的能力估计值 Ｃ Ｎ （ ， Ａ ｓ ｎ 互 功 能 不 强 、 能 性 较 低 、 乏 有 效 引 导 等 问题 。 文 将 多 Ａ ｅｔ 其 中 下标 ｋ表 示 Ａ ｅｔ 从学 习小 组 中取 各 Ａ ｅｔ 节 点 的 智 缺 本 ｇｎ ｇｎ Ａ ｇｎ 子 技 术 和 协 作信 息技 术 应 用 在 远 程 学 习 中 ．提 出了 新 颖 的 基 于 图 并集 作 为 系 统 搜 索 的 子 节 点 集 ． 其 中每 个 子 节 点 ｎｉ 如 下 对 作 的任 务 分 配 算 法 和协 同工 作 策 略 ．能 够 有 效 解 决 现 有 学 习 系 统 处 理 ： 存 在 的智 能性 差 ． 习 无组 织 、 法 因材 施 教 等 弊 端 。并 且 在 此 学 无 ｉ 对 于 子 节 点 ｎ取 ｃ ＝ ｉ［０ １ ｋ ｍ］ 为 搜 索 ＞ ｉ ｏ ｍｎ ｃｓ ≤ ≤ ， 作 基 础 上 ． 计 实 现 了一 个 基 于 多 ａｅｔ 术 的远 程 协 作 学 习原 型 耗 费 设 ｇｎ 技 系统 。 ｉ ｉ ＞对 于子 节点 Ｉ各 Ａ ｅ ｔ 出 的能 力 值 可能 不 同 ， 法 扩 Ｉ ｉ ， ｇｎ给 无 展 ｎ的 Ａ ｅｔ 出的 估计 值 为 ＊ ， 问题 不 可 求解 。 对 此 系 统 ； ｇｎ 给 即 １ 基 于图 的学 习任 务分 配 算 法 ． 在 多 ａｅｔ 同 学 习 系 统 中 ．ｇｎ 之 间 任 务 分 配 是 非 常 重 作 如 下 处 理 ： 所 有 Ａ ｅ ｔ 出 的估 计 值 均 为 ＊ ， 取 Ｃ Ｎ（ ｇｎ 协 ａｅ ｔ 若 ｇｎ 给 则 Ａ ． 曲 要 的 问题 。 文使 用 图结 构 来 表 示 问题 的状 态 空 间 。 任 务 分 配 ＝ ； 本 把 否则取 ：Ａ Ｊ－ ｘ ｈ Ｊｌ ≤ ｋ ｂ ㈧ ≠∞ ｌ ＣＮ － Ｉ １ ｍａ ≤ｍ ｋ 的过 程转 化成 图的 遍 历 过 程 。 此 基 础上 。 出 一 种 基 于 状 态 空 在 提 （） ６ ：若 子 节 点 Ｉ 既不 在 ０ Ｅ 表 也 不 在 Ｃ Ｏ Ｅ表 中 ， ｌ ｉ ＰＮ ＬＳ 则 间 搜 索 模 型 的方 法 实 现 基 于 不 同 ａｅ ｔ 识 集 的个 性 化 任 务 分 置 Ｃ Ｓ ｎｉ－ Ｏ Ｔｓ ｆ （ ｉ－ Ｏ Ｔｓ Ｃ Ｎ ｓ 将 ｎｉ 入 ｇｎ 知 Ｏ Ｔｓ Ｃ Ｓ ， ｎ ） Ｃ Ｓ ＋ Ａ （ ｉ （ ） ｉ ｓ ｉ ｎ 】 放 ０ Ｅ 表 并设 置指 向 ｎ的 指 针 ＰＮ 配算法。 如 图 １ 示 ， 于 问 题 Ｕ。 以分 解 为 若 干 子 问题 ． 示 为 所 对 可 表 ｆ） ７ ：若 子 节 点 ｎ 已经 在 ０ Ｅ 表 或 Ｃ Ｏ Ｅ表 中 ，且 有 ； ＰＮ ＬＳ Ｕ （ｌ ２ｕ，４ …岫 ） ＝ ｕ ， ，３ｕ … ｕ ；每 个 子 问 题 之 间 都 存 在 着 不 同 的 逻 辑 Ｃ Ｓ ． ＞ Ｏ Ｔ， Ｏ Ｔ（ Ｃ Ｓ ￣ ｍ） 则置 Ｃ ｓ ． ￣－ Ｏ Ｔ￣ ㈣ ＝ ０ ＋ Ａ ． Ｏ （ － Ｓ ．Ｃ Ｔ ｎ － Ｃ ｃ ｃ Ｎ㈧ 关 系 ， 决 每 个 子 问 题 所需 要 的 知 识 不 同 。 们 把 这 些 知 识 量 化 将 Ｉ重 新 置 入 ０ Ｅ 表 中并 将 Ｉ的 后 向 指针 修 改 为指 向 ｎ 解 我 Ｉ ｉ ＰＮ Ｉ ｉ 为某 些 知 识 点 。 比如 ：子 问题 ｕ １的解 决 需 要 的 知 识 点 为 Ｉ＇， ８ Ｃ ｂ （）转 向 （） ８： ２ ｋ。 问题 Ｕ就 可 以转 化 成 状 态 空 间 图 ， 决 问题 的过 程 就 ２ 协 同工 作 策 略 ｌ原 解 ． 转 化 为求 图中 从 问题 的初 始 节 点 到 目标 节 点 的路 径 问 题 。各 个 在 多 Ａｇｎ 系统 内 ， ｇｎ 在 接 受 其 他 Ａ ｅｔ 求 助 时 ， ｅｔ Ａ ｅｔ ｇｎ 的 应 ａｅ ｔ 有 的 知 识 集 不 同 ．在 问 题 的 分 配 上 要 充 分 考 虑 不 同 ａ 该 具备 决 策 响应 或 拒 绝 的 能 力 。 策 主要 根 据 以 往与 请 求 Ａ ｅ ｔ ｇｎ 拥 ． 决 ｇｎ ｇｎ 的能 力 值 ， 择合 适 的 ａｅｔ ｅｔ 选 ｇｎ。 的 交 互记 录来 决 定 ： 以前 的 交 互 越 多 响应 请 求 的可 能 性 就会 越 大 。假 设 Ａ ｎ ｅ Ｒ收 到 Ａ ｅｔ 的帮 助 请求 。 ｇ ｔ ｇｎ Ｈ Ｒ帮 助 Ｈ会 产 生 一 在 此 理论 上 ． 文 提 出基 于 Ａ・ 法 田 任务 分 配 算 法 ： 本 算 的 １１ 法 描 述 ： ．算 个 消 耗 量 （ 决 于 时 间 或 其 它 资 源 的 使 用 ）相 反 Ｈ 将 节 省 由 自 取 ， 假 设 学 习 小 组 由 ｎ个 ａｅｔ ｇｎ 组 己来 完 成 这 个 任 务 的耗 费 。 样 。 Ｒ 和 Ｈ 之 间就 会 有 一 个 消 这 在 成 ， 别 称 为 Ａ ， ’ ３… … ， ｎ若 分 。Ａ ， ， Ａ Ａ， 耗 平 衡 的问 题 。 消耗 量 必 须 小 于 Ｈ独 立 完 成 任 务 的 消耗 ． 时 Ｒ 这 Ａ ， ’… ． 独 解 决 问 题 Ｕ 的 状 ｕＩ ｌ ｌ ， Ａ单 Ａ ： ｝ 咄 协 作 才 有 价 值 。 例 如 ， 初 所 有 的 Ａ ｅｔ 最 ｇｎ 与其 它 Ａ ｎ 的平 衡 总 ｅ ｇ ｔ 态 空 间 所 得 到 的最 优 路 径 代 价 值 分 量 为 ０ 如果 每个 Ａ ｅｔ 当 的避 免 在 这个 阶段 提 供 帮 助 ． 此 。 ｇｎ 适 则 别 为 ｃ ｓ ・ｃｓ ＊… … ， Ｓ ＊ 由 于子 ｏｔ ， ｔ ， ｌ ｏ￣ Ｃ ｔ， Ｏ． 时 协 作 可 能 性 是 极 小 的 。接 下来 ， Ａ ｅｔ 着适 度 耗 费 的风 险 令 ｇｎ 冒 ａ ｅ ｔ 统 的 状 态 空 间 图是 由各 ａ ｕ ｛ ｊ｝ ｇｎ 系 － ，，， ｓｇ Ｉ ｃ 去 帮 助 其 他 Ａ ｎ． 期 待 这 些 耗 费 可 以在 以后 的 协 作 行 为 中带 ｅ ｇ ｔ并 ｇｎ 的状 态 空 间 图组 合 而 成 ．所 以 ｅｔ 来 更 大 的收 益 ， 这样 就产 生 的 协 作 的可 能 性 Ｐ ｌ 。 各 个 ａｅ ｔ 状 态 空 间 图是 子 ａｅｔ ｇｎ的 ｇ ｎ 下 面 给 出 的 是 本 文 使 用 的 协 作 可 能 性 函 数 。Ａ ｎ 助 ｅ ｋ帮 ｇ ｔ 系 统 状 态 空 间 图 的 子 图 ， 因而 其 中 图１ ．问题 ｕ转化为图 Ａ ｅｔ 完 成 任 务 ｉ ｇｎ ｉ 的可 能 性 为 ： ‘ 存 在 最 优 解 题 路 径 Ｒ ， 代 价 值 ｃｓ ＊ ＝ ｉ［ｏｔ ， ｓ ＊ … … ． 其 ｏｔ ＜ ｒ ｎｃ ｌｃ ｔ ， ｓ ａ ｓ ・ｏ ． ， Ｐ（ ｉ ｒ ，ｋ ，＿） ＝ ， ！ｉ ｃｓ＊。 由 于各 个 ａｅ ｔ ｏｔ】 ＝ ｇｎ 的能 力 值 和 知 识 集 不 同 。 展 同一 节 点 扩 ＝ ： ！盘 ＝ （） １ １ ＋ ｅ ｐ ｘ 时 产生 的子 节 点 集 可 能 不 同 ， 对 相 同的 子 节 点 ． 于扩 展 操 作 即 由 不 同 ， 成 的代 价 也 不 同 ， Ａ 对 同一 父 子 节 点 （ ， ） 能 有 形 即 ｎＩ 可 ｌ ｉ 这 里 表示 Ａｇｎ 成 任 务 的平 均 耗 费 。Ｐ 表 示 对 其 ｅｔ ｋ完 Ｏ， ｇｎ 与 ｇｎ ｉ 当计 算 帮 助 Ａ ｅｔ ｇｎ ｉ的 ｃｓ （＇ ｊ ０ｔ（， 。我们还规 定 ， ｏｔｎＩ ） ｓ【 ｊ Ｉ ◇ｃ ｌｎ 小组 内任一 ａｅｔ ｔ ｇｎ ＾ 其能 他 Ａ ｅｔ Ａ ｅ ｔ 的平 衡 总 量 的 度 量 （ 力值 Ｃ Ｎ ） 足： （Ｃ Ｎ ＜ Ｃ Ｎ 。 Ａ 要满 ０ ＝ Ａ ）＝ Ａ ） 可 能 性 的 时 候 ， 于 获 得 信 任 的 Ａ ｎ ｋ将 根 据 公 式 ｆ１ 计 算 基 ｅ ｇ ｔ １来 二 ＞ ）Ｃ ｏ ， 是 Ａ ｅｔ 代 替 Ａ ｅｔ 完 成 任 ｇｎ ｋ ｇｎ ｉ 假 设 对 于 问题 Ｕ． 习小 组 已知 最优 搜 索路 径 代 价 为 ｃ ｔ Ｏ ｉ 条件 是２ 川 ’Ｂ 学 ｓ ， Ｐ， ｏｓ 能 力 值 为 Ｃ Ｎ ， 力 估 价 函数 为 ｆ ．） ＣＳ ｓ． ＋ Ａ （ ） Ａ ｓ 能 ＝ Ｏ�
基于Multi—Agent技术的教学资源个性化服务模型研究
步． 是 ， 户（ 但 用 主要指 教师 和学 生） 日益 提高 的个
性 化 ， 性 化需 求 服 务越 来 越 成 为 中小 学 教 个
育信 息 化进一 步 发 展 的瓶 颈 ． 谓 个 性化 需 求 就 所 是 指 由人类个 体 所决定 的对信 息需求 的一 种特 定 信 息组 合 ． 工智 能领 域 中 的智 能 Ａ ｅｔ主要 指 人 ｇｎ（ ＭＡ ） Ｓ 技术 的 出现 ， 为这 一 矛盾 的解 决 提 供 了有
究．
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３ ２
东 北 师 大 学 报 （ 然 科 学 版） 自
第３ ８卷
弱 Ａ ｅｔ 指满 足 自治性 、 会性 、 ｇｎ 是 社 反应性 和能 动
性 的基于软件或硬件 的计算机系统 ； Ａ ｅｔ 强 ｇ ｎ 是 指 在 弱 Ａ ｅｔ ｇ ｎ 的基础 上 还具备 一些 有关人 类 心 智 概 念 的描 述 ， ： 如 意识 、 信念 、 知识 、 目的和义 务 等 ．
（． １ 东北师 范大 学理 想信 息技 术研 究 院 ， 吉林 长春 １０ ２ ； ３ ０ ４
２ 里丁 大学 系统工程 学院 ， 丁 ＲＧ ６ ． 里 ６ ＡＹ）
［ 摘
要 】 从分析 当前 中小 学教 育资 源供 给模 式 的现 状 和 需 求 出发 ， 出 了一种 全 新 的教 育 提
教 学资 源配送 模 式 ： 于 Ｍｕｔ—Ａ ｅｔ 术 的教 学 资 源个 性化 服 务 系统 ． 基 ｌ ｉ ｇｎ 技 它在 一定 程 度 上 解 决 了用 户（ 主要指 教 师和学 生） 日益提 高 的个 性 化资 源 需求 与落后 的服 务模 式之 间 的矛盾 ． ［ 关键 词 】 Ｍｕ ｉ ｇｎ； 学 资源 ； 性 化服 务 ｌ —Ａ ｅｔ教 ｔ 个 ［ 中图分 类号 】 ＴＰ３ １５ １ ．２ ［ 科代码 】 ５０２ 学 ２ ・０ ［ 文献标 识 码 】 Ａ
基于Agent个性化远程教学系统的应用研究
基于Ａｇｅｎｔ个性化远程教学系统的应用研究摘要：个性化教学实现方法的研究是人们对远程网络教学提出的更高层次要求，也是未来教育信息化发展的必然趋势。
本文从现有远程网络教学系统缺乏深入了解用户兴趣的实际现状出发，提出了一个基于Agent的个性化远程教学系统原型，从而为用户提供有针对性的个性化服务。
关键词：个性化教学；用户兴趣模型；Agent1前言计算机网络的迅速发展极大地改变了常规教学方式与手段，高校教学网络化已成为未来教学的一种趋势。
网络化教学与传统教学相比，学生群体存在着个性差异大的特点，这对教学及其教学系统提出了个性化的要求。
现有的网络教学系统，虽然自身信息量极其丰富，但缺乏深入了解用户个性化需求的方法和策略。
个性化教学系统将直接关系到网络教学的有效性，其设计已经引起了人们广泛的关注。
本文主要针对目前远程网络教学系统中缺乏个性化教学的问题，利用智能Agent技术特点并结合机器学习的算法，设计并实现了一个基于Agent的远程教学系统，实际应用表明本系统能够通过学习用户的兴趣，为用户提供个性化的服务。
2Agent技术的特点及优势智能Agent本质上就是一个计算机软件程序，它运行于动态环境中，并具有较高的自治能力。
它能够接受另外一个实体(如用户，系统或者机器等)的委托并为之提供帮助和服务，并能够在该目标的驱动下主动采取包括社交、学习等手段在内的各种必要的行动以感知，适应动态的环境的变化，并对之进行适当的反应。
Agent的自主性使得Agent能够在没有用户监控和指导的情况下由自身的决策机制决定采取何种行动。
Agent的学习性使得Agent能够学习用户的兴趣、爱好，建立用户模型，从而进一步指导自己的决策。
Agent的社会性使得Agent能够与其他Agent进行交流，更好地服务于用户。
若将这些特性应用到个性化的教学系统中，并结合机器学习的方法，建立用户的兴趣模型，通过跟踪用户的学习行为，不断对用户模型进行更新，便能很好地解决学习者在学习过程中的个性化问题，达到个性化教学的良好效果。
基于Multi-Agent的个性化培养模型的研究
基于Multi-Agent的个性化培养模型的研究【摘要】本文从分析当前人才培养模式存在的问题及智能代理技术入手，给出了基于Multi-Agent的个性化培养模型的框架和工作过程，并对系统的各个代理功能进行了描述；系统的基本思想是：运用智能代理技术，根据学习者的特征信息，再综合知识库及模型库给出学习者个性化培养方案，并在具体的培养过程中通过人机交互进行动态地调整培养方案。
【关键词】智能代理；个性化；人才培养Research on Model of Personal Training Based on Multi-Agent【Abstract】This paper analyses the problems of current talents training mode and intelligent Agent and provides the structure of personal training based on Multi-Agent and working process.It also describes the function of each agent in this system;The basic thought is providing student personal training plan based on Multi-Agent by which make use of intelligent agent,character information,knowledge base and model base.This system may modify training plan dynamaticlly through interactive in the concrete training process.【Key words】Intelligent ａgent;Personality;Talents training０引言当今国际竞争的焦点是人才的竞争，中华民族的跨越式发展，必须拥有大量高素质的人才。
基于Agent的智能网络教学模型
基于Agent的智能网络教学模型引言随着信息技术的不断发展，教育方式和内容也在不断改变。
网络教学成为了教育领域中新解决方案之一，其通过网络平台向学生提供全方位的学习资源和服务，改变了传统学习方式和学习途径。
然而，在网络教学中存在着教师与学生互动困难、学生学习主动性差、学习成效不佳等问题，制约着网络教学的应用和发展。
因此，研究如何构建一套符合学习规律的智能网络教学模型，成为了当下教育领域中的研究热点之一。
本文将介绍一种基于Agent的智能网络教学模型，旨在解决学习过程中面临的困境，提高学习效果和质量。
基于Agent的智能网络教学模型Agent概述Agent是指一种可自主决策、可自主学习、可主动交互的智能体。
在智能网络教学中，Agent作为学习者的代表，能够准确定位学生的知识水平和学习需求，能够确保学生在学习过程中达到最佳的学习效果。
Agent的组成1. 基础Agent基础Agent主要负责分析学生的学习数据，根据学生的学习状态和特点推荐相应的课程资源，并根据学习效果调整课程内容和难度，确保学生在适当的时间内掌握知识点。
2. 资源库Agent资源库Agent是基于知识图谱建立的，主要负责管理各类课程资源，并将其整合为一个统一的体系。
当学生需要学习某个知识点时，资源库Agent能够在大量的知识点中迅速找到相应的资源，提供给学生。
3. 交互Agent交互Agent主要通过学习者与系统的多模态交互，包括语言、手势、表情等方式，实现提供个性化的学习过程跟踪和个性化的学习反馈。
4. 评估Agent学习评估是智能网络教学模型中必不可少的环节，通过评估Agent对学生的学习效果进行监测和评估，确保学生的学习达到预期的效果。
实践应用基于Agent的智能网络教学模型在现实应用中需要与学科内容、学习计划、评价机制等因素合理搭配，能够使教育模式更加多元化、人性化。
通过与现有的教学模式相结合，基于Agent的智能网络教学模型既能够发掘学生的学习潜能，提高学习的积极性和主动性，又能够使教师能够更好地把握学生的学习状态和反馈，从而实现学习的个性化、差异化和优质化。
agent
随着信息技术的应用与发展，市场竞争的全球化，以往市场的区域特征已经被打破。这要求企业能够快速适应市场环境的变化并做出相应的调整。供应链理论的发展为此提供了有力的理论支持，Agent技术则为供应链理论的实现提供了必要的技术手段。基于Multi-Agent自适应供应链系统中，合作伙伴交互规则更改或者有新的合作伙伴加入的情况下，该系统能够在不对原系统进行二次开发或重构的基础上就能动态地适应环境的变化，提高供应链系统的自适应性和运行效率。
铅笔厂Agent与原有木材厂Agent进行交互通信过程如图1所示：铅笔厂Agent向木材厂Agent发送订单信息，木材厂对订单进行确认。铅笔厂Agent与新木材厂Agent进行交互通信过程如图2所示：铅笔厂Agent向木材厂Agent发送订单信息;木材厂Agent要求对铅笔厂Agent进行身份验证;铅笔厂Agent向木材厂Agent发送身份信息;木材厂Agent确认铅笔厂身份信息后，向铅笔厂Agent发送订单确认信息。
基于Multi-Agent自适应供应链系统的企业Agent的结构。企业Agent把从DF中查询而来的新的交互协议放入规则库并同时激发会话管理器，会话管理器开始工作。会话管理器通过人机接口提供的用户界面提醒Agent系统用户对相关会话规则的细节进行配置，并为配置提供向导。为了方便用户对Agent的实时配置，DF中返回的交互协议中应带有该交互协议中所有会话规则的详细说明信息，该信息应由相关Agent(如例中的木材厂Agent)向DF提交交互协议时提供。通过会话管理器与用户的交互，完成对新取得的交互协议的配置，并把配置信息存入知识库中。配置完成，本地企业Agent利用新获得的交互协议，并结合本地数据库中的可用信息，通过推理机推理产生会话结果，该会话结果通过Agent的输出任务生成器送到通信层，完成与对方企业Agent的谈判。在企业Agent之间进行通信交互不需要新的会话规则的情况下，输入的消息队列经过消息识别分发器直接发送到推理机，推理机利用规则库、知识库和数据库的相关信息，经过推理产生会话结果，并把会话结果通过通信层发送给对方Agent。
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化 的 网络 教 学 ， ａ ｅｔ 间 以任 务 共 担 的方 式 协 作 完 成 学 生 各 ｇｎ 之
的一次学习任务 。后 台服务器层 数据库主要 由学生信息库和
教 学 内容 库组 成 ， 生 信 息 库 主 要 记 载 学 生 登 录 号 、 名 、 学 姓 口 令 、 生 的 学 习 能力 水 平 等 常 规 信 息 ， 虑 到 教 学 的个 性 化 ， 学 考
了一 种 基 于 多 ａｅ ｔ 个 性 化 网络 教 学 系统 框 架 ， 析 了框 架 内各 ａ ｅｔ 功 能 和 工 作 过 程 ， 出 了一 个 学 生 学 习 个性 化 特 征 提 ｇｎ 的 分 ｇｎ 的 提 取 和 处 理 的 模 型 。 过 动 态跟 踪 学 习记 录 ， 用 向 量相 似 度 计 算 寻找 一种 与 学 习者 相 适 应 的 学 习风 格 ， 学 生 提供 个性 化 的 学 习 通 采 为
需 要 分 析 每个 学 习 者 的 学 习 习 惯 ， 因而 需 要 记 录一 些 学 习过
的 网 络 教 学 系 统 ， 于 用 户 提 出 的服 务 （ 在 线 学 习 、 对 如 知识 点 测 试、 问题 解 答 、 表 查 询 、 业 提 交 、 课 作 问题 讨 论 ） 本 都 能 实 基
一
技 术 交 流
微 型 电脑 应 ， ｑ ｌ
２０ ０ ７年 第 ２ ３卷 第 ７期
种 基 于 Ｍｕｉ ａ ｅ ｔ ｔ－ ｇ ｎ 的个 性化 网络 教 学 系统框 架
马 文 龙 ， 瞿 有甜 ， 张金 伟
摘
要： 当前 智 能教 学 系 统 对 于 用 户提 出的 个性 化 学 习服 务 实现 效 果 尚不 理 想 。本 文将 ａ ｅｔ 术 引入 智 能教 学 系统 ， ｇｎ 技 构建
现 ， 对 于 用 户 提 出 的个 性 化 学 习 服 务 实 现 效 果 尚不 理 想 ， 但 主
程 中 有 价 值 的 信 息 ， 成 一 个 学 生学 习个 特 征 数 据 库 。 学 内 组 教 容 库 包 含 基 本 的学 习 资 料 （ 字 、 片 和 课 件 等 ） 测 试 资 料 文 图 和 （ 括作 业 、 元 测 验 和 综 合 测 验 等 ） 包 单 。
要 体 现 在 实 现 学 习个 性 化 形 式 比 较 简 单 ， 性 化 教 学 特 点 不 个
突 出 ， 响 了 网 上教 学 的 效 果 和 质 量 。 ｇｎ 技 术 的 出 现 ， 解 影 ａｅ ｔ 为 决 上述 问题 提 供 了可 能 。ｇ ｎ 技 术 源 于分 布式 人 工 智 能 软 什 ａｅｔ
的 核心 。Ａｇｎ 之 间协 词与交流通过 ａｅ ｔ ｅｔ ｇｎ 专用 的通 信语言
…
．
．
．
曼……， ．．． ．
．
辍 务器
ａ ｅ ｔ 一 个 目标 驱 动 的智 能 软 件 包 ， 通 过 与 外 界 的通 讯 进 ｇｎ 是 它 行 感 知 ， 根 据 对 外 部 事 件 的 感 知 结 果 及 自身 状 态 的 变 化 独 并 立 地 决 定 和 控 制 自身 行 为 ， Ｍｕｔａ ｅｔ系统 通 过 多 个 ａ ｅ ｔ 而 ｌ ｇ ｎ ｉ ｇ ｎ 间 的协 作 来 求 解 问题 。
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Ｍ ｉ ｏｏ ｕｅ ｐ ｌ ａｉｎ ｏ． ３Ｎｏ ７ ２０ ｃ ｃｍｐ ｔｒＡ ｐｉ ｔ ｓＶ １２ ， ． ，０ ７ ｒ ｃ ｏ
文 章 编 号 ： ０ ７ ５ Ｘ（ ０ ７ Ｏ — ０ ４ 一Ｏ １ ０ —７ ７ ２ ０ ） ７ Ｏ ４ ３
２ 系统框 架
将 ａ ｅｔ 术 与 智 能 教 学 系 统 相 结 合 ， 传统 的 Ｂ Ｓ结 构 ｇｎ 技 在 ／
体 系 中 间加 入一 个 多ａ ｅ ｔ 理层 ， 成 Ｂ ＭＡ／ ｇｎ 代 形 ／ ｓ的 三层 结 构
行 ， 内负 责 多 ａ ｅｌ 结 构 内任 务 的调 度 、 划 、 调 和 分 配 ， 对 ｇｒ ｔ 规 协 对 外 负责 与其 他 多 ａｅ ｔ 构 的通 信 ， 是 整 个 多 ａｅ ｔ 构 ｇｎ 结 它 ｇｎ 结
本 文 将 ａ ｅ ｔ 术 引 入 教 学 系统 ， 用 ａ ｅ ｔ自主 性 和 对 ｇｎ 技 利 ｇｎ
鳍 ¨ 圄
图 １ 系统 结构 模 型
环 境 的反 应 能 力 ， 过 动 态 跟 踪 学 生 的学 习情 况 ， 录 每 次 学 通 记 习 和测 试有 价 值 的信 息 ， 用 向量 相 似 度 计 算方 法 ， 析 学 生 采 分 的 学 习 个 性 特 征 ， 出一 种 与 学 习者 相 适 应 的 学 习风 格 推 荐 得 给 学 生 ， 而 实 现 对 学 习 者 学 学 习方 式 的最 优 化 ， 针 对 每 个 从 并 学 生 的特 点 展 开 学 习活 动 进 行 更 有 效 的学 习 ， 出教 学 系 统 突
的智能性和个性化。
３ 多 ａｅ ｔ ｇ ｎ 结构 和 运行机 制
３ １ 管 理 ａ ｅｔ 能 和 设 计 ． ｇｎ 功 系统 的多 ａｅ ｔ 构 是 由管 理 ａｅ ｔ 学 生 ａ ｅｔ教 师 ａ ｇｎ 结 ｇｎ 和 ｇｎ 、 — ｇｎ 、 习风 格 ａ ｅｔ 成 ， 中 管 理 ａ ｅｔ 其 它 ａｅ ｔ 行 ｅ ｔ学 ｇｎ 构 其 ｇｎ 对 ｇｎ 进 管 理 ， 期 收 集各 ａｅ ｔ 定 ｇｎ 的状 态 信 息 ， 以确 保 各 ａｅ ｔ的正 常运 ｇｎ
服务 。
பைடு நூலகம்关键词
ＩＡＩＭｕｔ ａｅ ｔ个性 化 ： 征 提 取 Ｃ ； ｌ－ ｇ ｎ ； ｉ 特 文献 标 识 码 ： Ａ
中 图分 类 号 ： Ｐ Ｐ ９ Ｔ Ｔ ３３
１ 引言
随着 网 络 技 术 的发 展 和 教 学 系 统 的 广 泛 应 用 ， 网络 智 能 教 学 系统 已经 成 为 教 育 技 术 领 域 备 受关 注 的 研 究 内容 。 目前