基于多智能體的e-Education系統(tǒng)建模及其應(yīng)用研究.pdf

1、E-Education的出現(xiàn)給學(xué)習(xí)者帶來(lái)了革命性的變化，用戶腳不出戶，就可以享受到不受時(shí)空限制個(gè)性化的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)。一般來(lái)講，在e-Education環(huán)境里，各種資源包括人、電子資源及應(yīng)用典型地分布在不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，這對(duì)如何有效地在如此動(dòng)態(tài)、并發(fā)、不可預(yù)測(cè)的分布式環(huán)境設(shè)計(jì)一個(gè)自適應(yīng)、個(gè)性化的智能e-Education系統(tǒng)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。就目前而言，大多數(shù)e-Education系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理論來(lái)源于目標(biāo)主義，這種理念來(lái)源于傳統(tǒng)的教室模型，使得

2、大量的e-books出現(xiàn)在e-Education中。從學(xué)習(xí)者的角度來(lái)看，他們難以進(jìn)行個(gè)性化的學(xué)習(xí)、有效的知識(shí)交流和共享和及時(shí)對(duì)等幫助。從教師的角度來(lái)看，他們?nèi)狈σ粋€(gè)有效的網(wǎng)上工作環(huán)境，比如，在課程內(nèi)容創(chuàng)作，傳授知識(shí)，準(zhǔn)備試題方面，他們往往不得不進(jìn)行大量耗時(shí)費(fèi)力的重復(fù)工作，尤其是當(dāng)他們?nèi)狈τ?jì)算機(jī)背景時(shí)，更顯得不知所從。 為解決上述問(wèn)題，本文根據(jù)最新的教育理論，運(yùn)用來(lái)源于跨學(xué)科的多種技術(shù)、理論、方法（包括多multi-agent,

3、learning object, genetic algorighm, XML, J2EE等）提出了一個(gè)新的e-Education體系，其最終目的就是建立一個(gè)自適應(yīng)的、個(gè)性化的構(gòu)建主義學(xué)習(xí)環(huán)境，使得學(xué)生在其個(gè)人agent的幫助下能夠有效地進(jìn)行個(gè)性化的個(gè)人或集體學(xué)習(xí)，同時(shí)能夠方便教師創(chuàng)作課程內(nèi)容和組織，準(zhǔn)備遠(yuǎn)程考試。 為了有效地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，本文提出了一個(gè)基于MAS的e-edcuation體系─MAGE。該體系由眾多agent組成

4、，這些agent通過(guò)合作、協(xié)商和有效的通訊執(zhí)行不同的子任務(wù)，由此形成了一大規(guī)模的、復(fù)雜的、動(dòng)態(tài)的、開放的、自我組織的多agent,多用戶e-Education環(huán)境。特別地，我們關(guān)注下面的建模和應(yīng)用研究： 在課程創(chuàng)作方面，關(guān)鍵的問(wèn)題是如何開發(fā)能夠重用到多種背景下的學(xué)習(xí)對(duì)象并且有效地管理和共享。本文提出了一個(gè)新的MEEOCAS體系，包括它的概念模型提出和其中EEO概念的定義以及其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和外部封裝的模型。該體系使得課程內(nèi)容和學(xué)習(xí)對(duì)象

5、創(chuàng)作者能夠方便地發(fā)現(xiàn)所需的EEO,同時(shí)支持EEO定購(gòu)和發(fā)布等系統(tǒng)服務(wù)。 在個(gè)性化，自適應(yīng)學(xué)習(xí)方面，本文提出了一個(gè)集成框架，該框架的創(chuàng)新之處在于無(wú)縫地集成個(gè)人和集體自適應(yīng)學(xué)習(xí)。就個(gè)人自適應(yīng)學(xué)習(xí)空間而言，關(guān)鍵問(wèn)題是如何根據(jù)學(xué)生以前的知識(shí)狀態(tài)，學(xué)習(xí)偏好以及設(shè)計(jì)的領(lǐng)域模型提供自適應(yīng)的學(xué)習(xí)路徑和領(lǐng)域概念知識(shí)，為此，本文提出了一種基于領(lǐng)域模型的搜索算法；就集體自適應(yīng)學(xué)習(xí)空間而言，本文的焦點(diǎn)落在如何設(shè)計(jì)對(duì)等幫助系統(tǒng)和動(dòng)態(tài)地建立學(xué)習(xí)小組，就此，

6、本文分別提出了相應(yīng)的體系、模型和策略。在此體系下，由于學(xué)習(xí)者能夠主動(dòng)選擇不同的學(xué)習(xí)體驗(yàn)，比如，他可以根據(jù)自己的需求，通過(guò)不同的agent, 要么重新請(qǐng)求新的學(xué)習(xí)對(duì)象，要么請(qǐng)求對(duì)等幫助，或者要么自己組織以個(gè)學(xué)習(xí)小組進(jìn)行有關(guān)知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)和討論。明顯地，該系統(tǒng)具有構(gòu)建主義的特色。 在遠(yuǎn)程考試方面，傳統(tǒng)的系統(tǒng)主要采用client-server模式，這種模式具有顯而易見的缺陷，比如，靈活性、伸縮性差同時(shí)不能充分支持象自動(dòng)測(cè)試產(chǎn)生、主觀題的

7、評(píng)估、離線考試，主動(dòng)告示和考試各環(huán)節(jié)的通訊等功能。為解決這些問(wèn)題，本文運(yùn)用新一代的移動(dòng)agent理論提出了一個(gè)創(chuàng)新的整體解決方案。該方案全方位支持在分布式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行試題產(chǎn)生，分發(fā)，收集和評(píng)估。特別地，本文提出了一個(gè)綜合運(yùn)用遺傳算法、移動(dòng)agent和多 agent試題產(chǎn)生體系（GAMASTP）。在該體系中，本文對(duì)試題模型ontolog、染色體的結(jié)構(gòu)、以及適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行了合理設(shè)計(jì)，同時(shí)給出所有參與agent任務(wù)的詳細(xì)設(shè)計(jì)及其狀態(tài)圖、順序

8、圖和活動(dòng)圖。 最后，為了驗(yàn)證本文所提出的體系、模型和方法的可行性和有效性，我們運(yùn)用一個(gè)與FIPA兼容的agent中間件─JADE對(duì)部分模型進(jìn)行了仿真和實(shí)現(xiàn)。首先，為了演示如何具體實(shí)現(xiàn)一個(gè)大規(guī)模的多agent系統(tǒng)，我們選擇對(duì)GAMASTP原型進(jìn)行了具體實(shí)施，這里面涉及到如何運(yùn)用設(shè)計(jì)ontology, 如何實(shí)現(xiàn)agent之間的通訊，如何設(shè)計(jì)agent行為以及如何在分布式環(huán)境中分布配置各種agent；其次，為了展示如何實(shí)現(xiàn)FIPA的交