潘國清

（無錫市廣播電視大學(xué)，江蘇無錫214021）

一種基于移動Agent技術(shù)的教學(xué)資源建設(shè)方法

潘國清

（無錫市廣播電視大學(xué)，江蘇無錫214021）

遠(yuǎn)程教育教學(xué)資源建設(shè)中需要重點探究的是推送給用戶一個怎樣的教學(xué)代理（Agent），Agent是基于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教學(xué)系統(tǒng)的重要組成部分，作為具有較強(qiáng)自主教學(xué)能力的工具，智能化是Agent應(yīng)具備的一個重要特點。本文提出一種基于移動Agent（Mobile Agent）技術(shù)的計算模型——教學(xué)Agent（Pedagogical Agent），考慮到網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教育要求低帶寬和強(qiáng)交互性，使教學(xué)Agent具備智能化、較少的網(wǎng)絡(luò)傳輸量和異步交互的特點，適用于遠(yuǎn)程教學(xué)系統(tǒng)資源的建設(shè)。

移動Agent；遠(yuǎn)程教學(xué)；教學(xué)Agent；RDF

一、引言

隨著計算機(jī)軟硬件技術(shù)和通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，以網(wǎng)絡(luò)為載體的網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教學(xué)有極大的發(fā)展空間。計算機(jī)輔助教學(xué)模擬學(xué)生與教師之間的教學(xué)活動，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)遠(yuǎn)程教學(xué)交互性不足的缺點，使通過計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和接入設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)的用戶不斷增加，使用效率不斷提高，移動學(xué)習(xí)、隨時隨地學(xué)習(xí)成為可能。但是我國現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)低帶寬、高延時的情況限制了網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教學(xué)的應(yīng)用和發(fā)展。在現(xiàn)有硬件條件下，希望能借助軟件技術(shù)緩解這一矛盾，移動Agent技術(shù)作為一種新的分布式計算模型可以加以應(yīng)用。

二、教學(xué)Agent的概念

教學(xué)Agent是用移動Agent技術(shù)開發(fā)的一種教學(xué)資源實體，圖1展示了其基本框架，它綜合了教學(xué)心理學(xué)、認(rèn)知（思維）科學(xué)和行為科學(xué)等理論，基于學(xué)習(xí)者的特性和狀態(tài)，跟蹤學(xué)習(xí)者特性與狀態(tài)的變化，自動生成教學(xué)信息，調(diào)整教學(xué)過程和教學(xué)策略，具有啟發(fā)式導(dǎo)學(xué)的行為。

圖1 教學(xué)Agent的結(jié)構(gòu)

移動Agent是在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中游歷，可以在各種類型的主機(jī)、工作站和終端上運(yùn)行的程序代碼。教學(xué)Agent基于移動Agent技術(shù)，它將自己的過程代碼、數(shù)據(jù)、控制狀態(tài)打包，以消息形式在網(wǎng)絡(luò)上傳播，這種形式使用戶無需始終在線，可以異步交互。由于對網(wǎng)絡(luò)資源要求不高，在窄帶網(wǎng)絡(luò)中也能較好地運(yùn)行，較適合現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)狀況。

教學(xué)Agent是在探索計算機(jī)與學(xué)生之間一種新的交互方式的過程中，從智能教學(xué)系統(tǒng)和智能輔導(dǎo)系統(tǒng)發(fā)展而來的，包括學(xué)生能與之產(chǎn)生共鳴的人機(jī)界面和能夠理解某一領(lǐng)域知識并根據(jù)特定情況做出響應(yīng)的人工智能技術(shù)。具體實現(xiàn)包括角色引擎、交互界面、模擬輔導(dǎo)、語音圖像識別、知識框架、知識庫等，包容在一個虛擬環(huán)境中。

由于學(xué)科知識的交叉，將不同學(xué)科知識賦予不同的Agent是很自然的。此外不同的Agent也可以具有不同的行為能力。這些體現(xiàn)了人類的社會智能，使教學(xué)Agent更適合開放、動態(tài)的運(yùn)行環(huán)境。這些要求的實現(xiàn)是以多個教學(xué)Agent間很好地協(xié)作為基礎(chǔ)的。

三、教學(xué)Agent的主要實現(xiàn)模塊

1.人機(jī)交互界面和教學(xué)行為引擎

人機(jī)交互界面扮演著授課解疑的角色，是直接與用戶接觸的模塊。它接收、識別用戶的輸入，提煉、組織知識庫中的知識，以合理、清晰的方式將它們提供給用戶。傳統(tǒng)意義的人機(jī)界面在教學(xué)Agent中得到了極大地改觀，不再是基于簡單的人機(jī)交互界面（如字符或圖形界面等。此類界面的另一個問題往往是操作繁復(fù)，有人把它們稱作幫助迷宮），而可以是一個生動的角色（如二維或三維的動畫仿真角色等，能夠提供語音和動作）出現(xiàn)在用戶面前，引起用戶的學(xué)習(xí)興趣，真實、自然地幫助、引導(dǎo)用戶自主、動態(tài)地進(jìn)行學(xué)習(xí)。

在整個學(xué)習(xí)期間，它一直跟蹤、輔助用戶，對用戶在教學(xué)資源使用中可能做出的行為進(jìn)行分析預(yù)測，及時向用戶提供有用的可視化演示和提示，給出清晰的解釋（有時可能還需要簡注后的詳注鏈接）并回答用戶提出的問題與用戶交互，及時給予反饋，這樣符合人類的學(xué)習(xí)習(xí)慣，使用戶產(chǎn)生強(qiáng)烈的共鳴。人機(jī)界面還有一個經(jīng)常行為是通過通訊方式（如廣播通訊、單獨同步或異步通訊等）與其他教學(xué)Agent協(xié)作，與它們交換信息，擴(kuò)展系統(tǒng)的功能，滿足開放性學(xué)習(xí)的要求，拓展學(xué)習(xí)的空間和跨度。

教學(xué)行為引擎是能夠自適應(yīng)、自調(diào)整的教學(xué)行為控制者，它驅(qū)動Agent實施教學(xué)行為。用戶學(xué)習(xí)行為的形式化表示是它的輸入端，它的另一個輸入端是知識，輸出則是對Agent的驅(qū)動力，使Agent實施教學(xué)行為。用戶學(xué)習(xí)行為的形式化表示和知識的形式化表示是一個關(guān)鍵，形式化的過程可以看作經(jīng)驗基礎(chǔ)的積累和升華。但終究一些內(nèi)容是不能形式化的。

2.領(lǐng)域知識庫

學(xué)科領(lǐng)域知識庫是教學(xué)Agent的核心（數(shù)據(jù)是核心，這是現(xiàn)代計算機(jī)科學(xué)界的普遍共識），用于存放傳授給學(xué)生的課程專業(yè)知識和應(yīng)用課程專業(yè)知識求解問題的知識。知識可以通過語義網(wǎng)絡(luò)、事實、規(guī)則等形式表示出來。診斷知識庫利用診斷規(guī)則分析用戶的響應(yīng)，判斷用戶的學(xué)習(xí)狀態(tài)和系統(tǒng)狀態(tài)，生成診斷報告，然后反饋給交互界面，或傳遞給其他功能模塊加以處理。對不同用戶行為的識別更有利于知識庫的更新與優(yōu)化。

知識庫的復(fù)用須遵守相同的開發(fā)運(yùn)行協(xié)議，知識庫的構(gòu)造技術(shù)是現(xiàn)今研究重點，采用XML技術(shù)是一個較好的策略，它的可擴(kuò)展標(biāo)記很好地描述了數(shù)據(jù)的特征，使數(shù)據(jù)具有“智能”，可以實現(xiàn)教學(xué)Agent的多項行為要求?！巴疲╬ush）”技術(shù)是可實現(xiàn)教學(xué)Agent自主移動的一種技術(shù)，其中也用到XML。有幾種可用于構(gòu)造知識庫的方法：采用了學(xué)習(xí)算法的進(jìn)化模型可以模擬從學(xué)習(xí)知識（接受學(xué)習(xí)）、推知知識到知識進(jìn)化（知識演進(jìn)）的過程；分形表示法揭示了偶然性背后的必然性，與混沌理論類似，可以用來進(jìn)行遞歸，直到獲得一個合理的邊界：Patri網(wǎng)表示法可以較好地表示并發(fā)過程。

筆者采用RDF作為知識的元數(shù)據(jù)描述框架，用RDF/XML作為知識存儲和處理的工具。例如有以下斷言：剛被換出的頁，很快又被訪問，又須將它調(diào)入而將另一頁換出；而剛被換出的另一頁不久又被訪問，還需把它調(diào)入，如此頻繁地更換頁面，以致系統(tǒng)的大部分時間花費(fèi)在頁面的調(diào)度和傳輸上，這種現(xiàn)象稱為“抖動”。對上述斷言進(jìn)行分析，得到特征模式分析如表所示。

表 “抖動”斷言的特征模式

在表的基礎(chǔ)上，可以定義“抖動”斷言RDF模式,如圖2所示。

圖2 “抖動”概念的RDF描述

實現(xiàn)表中描述的部分RDF/XML代碼為：

＜?xml verison="1.0"encoding=GB2312"?>

＜!DOCTYPE rdf:RDF[＜!ENTITY xsd"http://www.w3. org/2001/XMLSchema#">]>

＜rdf:RDF xm lns:rdf=http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax一ns#

xmlns:exterms=”http://www.wxtvu.cn/os_teaching/os_dc/ 1.0/”>

＜rdf:Description rdf:ID=”Concept0087”>

＜exterms:name>Thrashing＜/exterms:name>

＜exterms:SubjectAbout>Page＜/exterms:SubjectAbout>

＜exterms:ImpactOn>Operating System＜/exterms: ImpactOn>

＜exterms:Effect>Badly＜/exterms:Effect>

……other descriptions……

＜/rdf:Description>＜/rdf:RDF>

3.用戶數(shù)據(jù)庫

用戶數(shù)據(jù)庫是教學(xué)Agent的重要組成部分，它一方面搜集用戶基本信息（如姓名、學(xué)歷等），要能夠準(zhǔn)確反映用戶的智力水平、知識背景和學(xué)習(xí)能力等，為智能化教學(xué)提供依據(jù)；另一方面，其數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)應(yīng)能通過具有動態(tài)調(diào)整功能的算法不斷進(jìn)行自主更新，以適應(yīng)用戶的發(fā)展。用戶數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建一定程度上也可以采用構(gòu)建領(lǐng)域知識庫的方法。

四、教學(xué)Agent的行為

教學(xué)Agent應(yīng)當(dāng)具備教學(xué)過程的全部行為能力，包括：講授、解釋、演示、指導(dǎo)提示、提問、評價等。它與傳統(tǒng)的電子教室或計算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)最大的區(qū)別是：用戶在教學(xué)環(huán)境中自主進(jìn)行，Agent捕捉用戶在學(xué)習(xí)中的行為進(jìn)行分析，使教學(xué)環(huán)境隨著用戶行為的發(fā)生不斷進(jìn)行變化，適應(yīng)用戶的學(xué)習(xí)進(jìn)程，并且這一切都是可控制的。此時，教學(xué)中心從教師向用戶發(fā)生了遷移。

設(shè)計教學(xué)Agent的行為功能是開發(fā)的關(guān)鍵，在Agent的所有行為過程中交互動作貫穿始終。設(shè)計知識庫也是一個細(xì)致、漫長的積累過程。演示教學(xué)過程不能是演示錄像的簡單回放，用戶應(yīng)該可以在演示場所中自由移動，從不同角度觀看演示，演示的進(jìn)度由用戶控制，可以細(xì)化、放大某些細(xì)節(jié)，觀看時可以隨時調(diào)閱參考資料。解釋指導(dǎo)提示是授課的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在用戶學(xué)習(xí)的全過程中這一行為始終存在，教學(xué)Agent需要實時觀察用戶的學(xué)習(xí)行為，不斷幫助和指導(dǎo)，但同時又不能妨礙用戶自主學(xué)習(xí)，這需要教學(xué)經(jīng)驗和教學(xué)心理學(xué)常識，是教學(xué)Agent知識庫中動態(tài)更新的部分——教學(xué)Agent應(yīng)該能夠根據(jù)不同用戶的知識背景和學(xué)習(xí)進(jìn)度動態(tài)調(diào)整自己的指導(dǎo)行為。面對學(xué)生進(jìn)行提問和回答學(xué)生的疑問是對教學(xué)Agent提出的較高要求，涉及語音、圖像識別和知識動態(tài)鏈接等難點問題。經(jīng)過一個階段的學(xué)習(xí)，要給用戶一個階段評估，因此教學(xué)Agent應(yīng)具有生成評估依據(jù)及評估報告的能力，如自動生成試卷或其他評估材料，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)考試等。

由于教學(xué)Agent運(yùn)行的環(huán)境相當(dāng)復(fù)雜，充滿不可知因素，因此要求它有較高的健壯性（robustness，也稱為魯棒性），必須能夠協(xié)調(diào)與其他教學(xué)Agent的關(guān)系，以連貫的風(fēng)格管理自己的行為。教學(xué)Agent所處的環(huán)境就是用戶學(xué)習(xí)的環(huán)境，由于用戶處理問題的方法不同、熟練程度不同、學(xué)習(xí)方法不同、興趣愛好不同，使用戶的行為不可預(yù)知。教學(xué)Agent與用戶的交互行為要求教學(xué)Agent運(yùn)行時能始終跟蹤用戶的行為，實時識別用戶的行為（有時甚至是意圖，即行為前識別）并給予響應(yīng)。

五、教學(xué)Agent的學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)是個動態(tài)的過程，自適應(yīng)學(xué)習(xí)也是一個動態(tài)的過程，它隨時間及用戶的情況變化而變化。經(jīng)過一段時間的使用，教學(xué)Agent能夠記錄用戶的相關(guān)數(shù)據(jù)以補(bǔ)充、調(diào)整和優(yōu)化用戶數(shù)據(jù)庫，提高教學(xué)Agent的個性化教學(xué)能力。

教學(xué)Agent的知識獲取主要有兩個途徑：系統(tǒng)自動獲取和向系統(tǒng)設(shè)計者、領(lǐng)域?qū)＜耀@取。第一種方式目前的研究進(jìn)展緩慢，遠(yuǎn)沒有形成一個較好的理論。所以，現(xiàn)在主要采用第二種獲取方式。還有一些其他的知識獲取方法，如基于粗糙集理論、遺傳算法理論等。教學(xué)Agent攜帶常用知識，根據(jù)需要與遠(yuǎn)端領(lǐng)域知識庫進(jìn)行交流，動態(tài)更新知識。

六、教學(xué)Agent與Client的比較

教學(xué)Agent采用Agent技術(shù)，其實現(xiàn)、運(yùn)作模式與當(dāng)下流行的Client／Server（C/S）模式不同。在典型的C/S模型中，C/S模式是管理與被管理的關(guān)系，Client受Server控制，大量的數(shù)據(jù)要通過網(wǎng)絡(luò)交互傳輸給Client端進(jìn)行操作，而Agent具有智能性和自主性，能獨立實施教學(xué)行為，可更加靈活地直接在數(shù)據(jù)源本地機(jī)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘等工作，從而減輕網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)呢?fù)擔(dān)，如圖3所示。

圖3 C/S模式與移動Agent的簡單比較

筆者提出基于移動Agent技術(shù)的教學(xué)Agent類課件開發(fā)技術(shù)，著重描述內(nèi)容建設(shè)方式，教學(xué)Agent的很多實現(xiàn)技術(shù)，如建立教學(xué)Agent知識庫、多Agent間的協(xié)作、Agent的安全機(jī)制、人性化交互界面、試卷自動生成算法、數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)、聲像技術(shù)等，還需要進(jìn)行廣泛深入地研究。移動Agent技術(shù)是當(dāng)今學(xué)術(shù)界的一個熱門話題，它與計算機(jī)遠(yuǎn)程教學(xué)相結(jié)合是很有發(fā)展前景的，滿足了人們獲取知識的愿望，極大地方便了人們的自主學(xué)習(xí)，代表著未來教學(xué)行為發(fā)展的一種趨勢。☉

[1]楊永齊,符云清,劉瑩宇.基于Multi-Agent的個性化遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)研究[J].計算機(jī)科學(xué),2007(9).

[2]王春枝.基于多agent的遠(yuǎn)程協(xié)同教育平臺研究[J]．通信學(xué)報,2006(11).

[3]薛曉明．基于Agent的網(wǎng)絡(luò)教育學(xué)習(xí)信息智能分析研究[J]．現(xiàn)代圖書情報技術(shù),2005(5).

[4]易雅鑫．RDF數(shù)據(jù)存儲模式研究及實現(xiàn)[J].情報科學(xué), 2007(8).

[5]張月琴.基于移動Agent的網(wǎng)絡(luò)智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究[J].計算機(jī)工程與設(shè)計,2007(21).

（編輯：楊馥紅）

book=26,ebook=8

G250.73

B

1673-8454（2010）13-0026-03