羅冬梅　黃賢立

【摘要】針對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)中存在的問題,結(jié)合Multi-Agent技術(shù)的認(rèn)知、學(xué)習(xí)、相互協(xié)作等能力,設(shè)計和實現(xiàn)了基于Multi-Agent技術(shù)的智能協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng),并分析其特征,以期對促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)教育的發(fā)展提供參考和借鑒。

【關(guān)鍵詞】Multi-Agent;學(xué)習(xí)風(fēng)格;協(xié)作學(xué)習(xí)

【中圖分類號】G420 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【論文編號】1009—8097(2009)10—0119—03

協(xié)作學(xué)習(xí),是學(xué)生為達(dá)到共同的學(xué)習(xí)目標(biāo)并最大化個人和他人習(xí)得成果而一起經(jīng)歷各種變化、共同進(jìn)取的一切相關(guān)行為[1]。鑒于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)環(huán)境的特點,網(wǎng)絡(luò)教育更強調(diào)學(xué)習(xí)者的相互協(xié)作,智能化的協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)成為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的一種迫切需求。隨著Internet和Web技術(shù)的飛速發(fā)展,人們?yōu)闃?gòu)建這樣的系統(tǒng)提出了許多可行的解決方案,但從目前的研究情況來看,仍存在著一些問題,如:學(xué)習(xí)成員的小組劃分帶有隨意性,無任何理論依據(jù);缺乏學(xué)習(xí)風(fēng)格測量,難以提供不同的角色服務(wù);學(xué)習(xí)主體智能性不高,難以保證協(xié)作學(xué)習(xí)結(jié)果的正確性等。

Agent技術(shù)來源于分布式人工智能(DAI)領(lǐng)域,應(yīng)用Agent技術(shù)建立一種智能協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)為解決上述問題提供了一條新的思路。Agent是指模擬人類行為與關(guān)系、具有一定智能并能夠自主運行和提供相關(guān)服務(wù)的程序[2]。Multi-Agent系統(tǒng)(MAS)是指一些Agent通過協(xié)作完成某些任務(wù)或達(dá)到某些目的的計算系統(tǒng)。本文引入Multi-Agent(多Agent)技術(shù),探討其在協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)中的應(yīng)用,以期實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的智能化與協(xié)作化。

一 Multi-Agent技術(shù)在協(xié)作學(xué)習(xí)中的應(yīng)用分析

MIT Media Lab實驗室主任Nicholas Negroponte在1995年出版的“Being Digital”書中,這樣描述Agent:“Agent接電話、識別呼叫人、適當(dāng)時打擾你、并且能代替你撒一個小謊。相同的Agent經(jīng)過時間的鍛煉、擅長于尋找適宜的時間,并且具有尊敬人的品質(zhì)?！銓⑴汕睞gent代替你收集信息。Agent將再派遣其他Agent,過程是多重的?！薄egroponte指出Agent具有一定的社會性,能夠和其他Agent進(jìn)行通信。Agent體現(xiàn)了很多特征,如交互、協(xié)作、通信等能力。

Multi-Agent是Agent社會性的集中體現(xiàn)。由于單Agent解決問題的能力有限,以及在同等環(huán)境下單Agent解決問題的復(fù)雜性,使得Multi-Agent系統(tǒng)快速發(fā)展,它通過多個單Agent 的相互協(xié)作完成復(fù)雜問題的求解,并且每個Agent保持其獨立解決問題的能力。

協(xié)作學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是小組成員之間相互依賴、相互溝通、相互協(xié)作、共同負(fù)責(zé),從而達(dá)到共同的學(xué)習(xí)目標(biāo)。協(xié)作學(xué)習(xí)模式具備以下特點:(1)以小組活動為主體:所有關(guān)于協(xié)作的表述都強調(diào)協(xié)作學(xué)習(xí)的基本形式是小組學(xué)習(xí),是以小組活動為主體進(jìn)行的一種教學(xué)活動模式;(2)強調(diào)小組成員的協(xié)同互助:協(xié)作學(xué)習(xí)是一種同伴之間的相互合作、協(xié)同互助的學(xué)習(xí)活動,學(xué)習(xí)之間的協(xié)同合作與相互作用是協(xié)作學(xué)習(xí)賴以開展的動力源泉;(3)強調(diào)目標(biāo)導(dǎo)向功能:協(xié)作是一種目標(biāo)導(dǎo)向性的學(xué)習(xí)活動,是為達(dá)成特定教學(xué)目標(biāo)而展開的。[3]

可以看出,Multi-Agent所具備的認(rèn)知、學(xué)習(xí)、相互協(xié)作等基本能力也是構(gòu)建一個完備的智能協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)所必須的,因此選擇基于Multi-Agent技術(shù)的應(yīng)用模式也就成為構(gòu)建智能協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)的首要選擇。

二 基于Multi-Agent技術(shù)的智能協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

通過以上的分析,基于ASP和具體的Agent技術(shù),我們設(shè)計并實現(xiàn)了一個基于Multi-Agent技術(shù)的智能協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)。系統(tǒng)的設(shè)計由程序設(shè)計人員與教育領(lǐng)域?qū)＜夜餐瓿伞?/p>

1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的描述

本系統(tǒng)采用B/A/S結(jié)構(gòu),這是一種“瘦客戶”模式,有利于提高系統(tǒng)的訪問速度?？蛻舳死脼g覽器進(jìn)行上網(wǎng)學(xué)習(xí),無需為不同的客戶端安裝不同的客戶程序,這種方式可以為復(fù)雜的分布式應(yīng)用提供統(tǒng)一的環(huán)境。本系統(tǒng)采用分層的軟件體系結(jié)構(gòu)(圖1)。

2 系統(tǒng)中主要Agent能力的描述

(1)學(xué)習(xí)者特征記錄

學(xué)習(xí)者特征記錄是SAgent的主要能力之一。每一位學(xué)生進(jìn)行登錄與注冊之后產(chǎn)生對應(yīng)的SAgent,而后繼工作中的小組成員的特點、學(xué)習(xí)者在小組中所能夠承擔(dān)的角色均取決于學(xué)習(xí)者特征記錄。通過學(xué)習(xí)風(fēng)格測量產(chǎn)生學(xué)習(xí)者的不同學(xué)習(xí)風(fēng)格,學(xué)習(xí)風(fēng)格是學(xué)習(xí)者在進(jìn)行新的內(nèi)容學(xué)習(xí)時分配角色(圖2)以及協(xié)作學(xué)習(xí)分組的主要依據(jù)。

(2)學(xué)習(xí)檔案查看

學(xué)習(xí)者成功登錄系統(tǒng)后,可以通過SAgent查找學(xué)習(xí)檔案記錄表中該學(xué)習(xí)者最近一次的學(xué)習(xí)記錄,如果沒有記錄,表示該學(xué)習(xí)者是第一次使用本系統(tǒng),反之則根據(jù)學(xué)習(xí)記錄中學(xué)習(xí)任務(wù)提交情況來決定下一步的學(xué)習(xí)內(nèi)容。

(3)學(xué)習(xí)過程與評價

SAgent的能力還體現(xiàn)在學(xué)習(xí)過程與學(xué)習(xí)評價階段,包括任務(wù)完成情況和學(xué)習(xí)者評價兩部分(圖3)。

任務(wù)完成情況主要實現(xiàn)對學(xué)習(xí)內(nèi)容的選擇。SAgent代理程序依據(jù)對學(xué)習(xí)信息表、專題信息表以及角色信息表等數(shù)據(jù)的分析,為學(xué)習(xí)者提供學(xué)習(xí)內(nèi)容的選擇、基本任務(wù)與角色任務(wù)學(xué)習(xí)平臺的選擇等。

學(xué)習(xí)者評價的功能主要體現(xiàn)在協(xié)助學(xué)習(xí)者實現(xiàn)自我評價與他人評價,本系統(tǒng)提供了一份學(xué)習(xí)評價量規(guī)表,分別從知識內(nèi)容學(xué)習(xí)、探究活動過程、學(xué)習(xí)成果等三個方面來進(jìn)行評價。自我評價是一個不斷反饋的過程,該模塊將依據(jù)量規(guī)表上的各個指標(biāo)來協(xié)助學(xué)習(xí)者對自己的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行量化,從而不斷提高學(xué)習(xí)效果。另外在他人評價(即同組成員評價或教師評價)中,根據(jù)該學(xué)習(xí)者提交的任務(wù)以及在探究活動過程中與他人合作討論的情況,SAgent將引導(dǎo)學(xué)習(xí)者對同組成員進(jìn)行評價。當(dāng)學(xué)習(xí)者全部完成某一專題的學(xué)習(xí)后,還可以幫助學(xué)習(xí)者查看到同組成員或教師對自己的評價結(jié)果。

(4)協(xié)調(diào)控制能力

現(xiàn)以一具體學(xué)習(xí)案例說明協(xié)調(diào)控制Agent(HA)的能力。假設(shè)三位學(xué)習(xí)者在協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)中分別根據(jù)分配的角色任務(wù)(生物學(xué)家、經(jīng)濟學(xué)家、政治學(xué)家)對非洲貧困地區(qū)饑荒成因進(jìn)行調(diào)查,各自得到一些結(jié)論,并將所得到的結(jié)論提交討論以判定非洲地區(qū)造成饑荒的首要原因。

學(xué)習(xí)者分別注冊并登錄HA設(shè)置的討論區(qū)。根據(jù)不同角色的特點,經(jīng)過單獨學(xué)習(xí),三位學(xué)習(xí)者分別收集到一些造成饑荒的首要原因,并且進(jìn)行了相關(guān)性分析,提出以下一般性結(jié)論。

Agent1:Biology(土壤,缺肥),Famine(糧食,減產(chǎn))

Biology(水源,缺乏),Famine(糧食,減產(chǎn))

………

結(jié)論:Biology(生態(tài)環(huán)境,惡劣)→Famine(饑荒,嚴(yán)重)

Agent2:Economic(發(fā)展資金,缺乏),Famine(國家債務(wù),加重)

Economic(國際貿(mào)易條件,不平等),Famine(償債能力,下降)

………

結(jié)論:Economic(經(jīng)濟狀況,落后)→Famine(饑荒,嚴(yán)重)

Agent3:Politics(戰(zhàn)爭,頻繁),Famine(農(nóng)田,荒蕪)

Politics(國家政策,失誤),Famine(農(nóng)業(yè),不重視)

………

結(jié)論:Politics(政治原因,,局勢動蕩與制度不良)→Famine(饑荒,嚴(yán)重)

由于各Agent的角色范圍受限,提出的結(jié)論可能存在片面性,直接使用將會影響下一步的問題求解過程,因此,各Agent分別提出自己的結(jié)論并借助于通信原語互相通信以征求其他Agent的意見,在討論中各假設(shè)如下:

H1:“Biology(生態(tài)環(huán)境,惡劣)→Famine(饑荒,首要原因)”。

H2:“Economic(經(jīng)濟狀況,落后)→Famine(饑荒,首要原因)”。

H3:“Politics(政治原因,,局勢動蕩與制度不良)→Famine(饑荒,首要原因)”

HA根據(jù)討論區(qū)的記錄計算出不同假設(shè)的合成信任度:T(H)=S(H)*(1-G(H)),其中S(H)表示正意見的信任度,G(H)表示反意見的信任度[4]。最終將計算結(jié)果公布于討論區(qū),之后各主體分別提交結(jié)果。

Agent1 withdraw(H1), accept(H3) →HA

Agent2 withdraw(H2),accept(H3) →HA

Agent3 accept(H3) →HA

控制Agent在系統(tǒng)的討論區(qū)引導(dǎo)學(xué)習(xí)者進(jìn)行共識學(xué)習(xí),在討論的過程中,由學(xué)習(xí)者根據(jù)規(guī)則提出各自意見,之后各Agent對提交的意見進(jìn)行討論,形成最終意見反饋給學(xué)習(xí)者。最終各學(xué)習(xí)者通過討論、學(xué)習(xí)都接受了H3這一假設(shè),從而保證了協(xié)作學(xué)習(xí)結(jié)果的正確性。

三 系統(tǒng)主要特征

1 突出學(xué)習(xí)風(fēng)格的測量

學(xué)習(xí)風(fēng)格描述個人學(xué)習(xí)的模式,又稱為認(rèn)知風(fēng)格。認(rèn)知是人的心理特征,不會因?qū)W習(xí)而改變。教育者早就注意到學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)風(fēng)格方面有很大差異,但在目前已有的學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究與開發(fā)中,很少有人重視學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)風(fēng)格的測量。本文研究的系統(tǒng)采用所羅門(Barbara A. Solomon)學(xué)習(xí)風(fēng)格測量方法。所羅門從信息加工、感知、輸入、理解四個方面將學(xué)習(xí)風(fēng)格分為四個組對八種類型,并依此設(shè)計了一份學(xué)習(xí)風(fēng)格測量表,此量表可操作性強[5]。當(dāng)學(xué)習(xí)者通過系統(tǒng)注冊用戶名及密碼之后,就必須進(jìn)行學(xué)習(xí)風(fēng)格的測量并由相應(yīng)的SAgent記錄測量結(jié)果,作為后期分組或角色選擇的依據(jù)。

2 實現(xiàn)分組及角色的選擇

協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)思想是基于小組協(xié)作的網(wǎng)絡(luò)探究學(xué)習(xí),但小組成員應(yīng)該如何進(jìn)行分組是目前網(wǎng)絡(luò)協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)在研究時容易忽略的一個重要問題。我們在設(shè)計智能協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)時,重視對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格測量,并以此作為協(xié)作小組的分工依據(jù)。由控制Agent根據(jù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格,依據(jù)多元智能的理論與已有的知識庫智能地選擇小組成員,從而最大程度地發(fā)揮不同學(xué)生的主觀能動性。

3 強調(diào)評價主體與評價內(nèi)容的多元性

為了從多方面獲取評價信息,提高評價的信度與效度,基于Multi-Agent的智能協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)在評價主體與評價內(nèi)容方面強調(diào)多元性的特點。利用SAgent可以實現(xiàn)自我評價或?qū)π〗M成員的評價,教師Agent也可以對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程進(jìn)行評價,因此本系統(tǒng)的評價主體由傳統(tǒng)的教師發(fā)展到由學(xué)習(xí)者、小組成員、教師等有機的評價網(wǎng)絡(luò)。系統(tǒng)評價的多元性還體現(xiàn)在評價內(nèi)容上,SAgent可以依據(jù)系統(tǒng)提供的評價量規(guī)表從內(nèi)容學(xué)習(xí)的評價、探究活動過程的評價、以及學(xué)習(xí)成果的評價等多個方面展開,為學(xué)生提供一個更為寬松的評價環(huán)境與更為科學(xué)的評價指標(biāo)。

4 提高協(xié)作學(xué)習(xí)結(jié)果的正確性

小組協(xié)作學(xué)習(xí)的最終目標(biāo)在于小組成員內(nèi)達(dá)到一定的共識,并將這一共識展示出來,但小組成員討論的結(jié)果可能是正確的,也可能不夠準(zhǔn)確。在引入Multi-Agent描述不同的學(xué)生實體之后,學(xué)習(xí)之間的討論可以通過系統(tǒng)提供的平臺,在協(xié)調(diào)控制Agent的控制下進(jìn)行。各主體通過在討論區(qū)的共識學(xué)習(xí),或擴充了原有的信念,或修正了原有的不正確的信念,或者對某一信念增強了信任度,從而避免產(chǎn)生錯誤或片面的結(jié)論。

四 結(jié)束語

Multi-Agent技術(shù)的出現(xiàn)給我們提供了一個實現(xiàn)智能協(xié)作學(xué)習(xí)的新視角,Multi-Agent技術(shù)引領(lǐng)我們重新審視以往的協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng),其認(rèn)知、學(xué)習(xí)及相互協(xié)作能力與智能協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)所提倡的智能化、協(xié)作化等特點不謀而合。通過學(xué)習(xí)者與教師在系統(tǒng)中的各代理主體,為學(xué)習(xí)者提供有效的智能協(xié)作學(xué)習(xí)方式,實現(xiàn)了從單一主體進(jìn)行學(xué)習(xí)發(fā)展到多個主體間的協(xié)作方式的轉(zhuǎn)變。但我們在研究過程中也認(rèn)識到智能協(xié)作學(xué)習(xí)系統(tǒng)只是學(xué)習(xí)者進(jìn)行協(xié)作學(xué)習(xí)的輔助工具,對認(rèn)知結(jié)果進(jìn)行指導(dǎo)性調(diào)控,它不能取代學(xué)習(xí)者的認(rèn)知過程。

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