Agent軟件技術應用實例

【摘要】在以往遠程教學系統的設計、開發中，通常使用面向過程和面向對象的編程方法，文中采用Agent技術進、Web環境下遠程教學系統的構建、組織和管理。在Agent的教學系統中，首先建立單個Agent內部結構的形式化模型，再從多個Agent角度入手，設計、開發面向Agent的遠程教學系統，利用MultiAgent技術，設計了基于目標的Multi—Agent系統并探討了該系統的實現方法?

【關鍵詞】Agent 自適應 遠程教育

一、軟件Agent技術

由于軟件Agent的研究受到來自智能計算、人機界面和軟件工程等領域相關技術的影響，使得軟件Agent的含義也具有多重性。軟件Agent是具有自主性和協作性的計算機程序，它能夠幫助用戶完成一些特定的任務。其中Agent概念具有兩層。抽象含義：自治Agent抽象和認知Agent抽象。

二、基于MAS的自適應遠程教學系統模型

本系統采用B／A／s模式，即瀏覽器Browser／代理Agent／中心服務器Sever模式。

第一層是基于瀏覽器的遠程教學系統用戶界面，使用普通的瀏覽器，是“瘦客戶機”型。Web瀏覽器作為客戶端，提供圖形用戶界面，負責與用戶進行交互。通過該層可以實現多媒體知識的輸入、輸出，用戶信息和行為的獲取，任務的接受，處理結果的反饋等。

第二層是中間代理，是基于多Agent的遠程教學模型，各模塊之間的通信協作。

第三層是數據層，用于保存各類數據資源，包括知識庫、信息庫、試題庫和資源庫等。

三、多Agent教學模型的功能分析

1.用戶接口子系統。用戶接口A—gent群的主要功能是實現用戶與系統的連接。將用戶的應用請求發送到系統，又將系統反饋的應用資源發送到用戶端。此模塊可以分為人機接口A-gent，用戶管理Agent，信息分析Agent。

人機接口Agent主要功能是呈現給用戶不同的界面，負責與其他用戶的界面聯系。用戶管理Agent是用于管理系統中的各類賬戶和權限、角色分配等信息，避免多次登錄到多個子應用系統的情況。信息分析Agent，使該子系統具有了對用戶登錄信息分析的智能性。作用分為兩部分，一部分對用戶權限的信息分析，過濾掉一些無用信息，審計用戶的使用情況，防止信息共享后的權限濫用。二是信息反饋給系統，每個用戶都有一個實時信息跟蹤Agent隨時和信息分析Agen!通信，發現變化比如學習進度的變化就及時反饋給信息分析Agent。

2.學生學習子系統。這是整個系統的核心部分。

首先，根據登錄的基本信息結合用戶的學習習慣、興趣愛好、學習進度、當前情緒、認知水平等信息，由學生信息分析Agent確定用戶所對應的需求，分析用戶所屬的類型。進而通過教師教學子系統設計的學習策略進行學習，此時知識采集Agent根據學習計劃的要求在知識庫或試題庫中采集相應的內容供學生學習。同時每個用戶的學習跟蹤Agent在整個系統的各個模塊中跟蹤學習者的學習狀態，收集相關信息進而對用戶做出合理的綜合評價，同時將評價結果及時、動態地反饋給學生信息分析Agent，以供教師制定下一步的學習計劃?子系統中有一個交互Agent，主要功能是負責與其他子系統的交互，學生之間以及學生與老師之間的交互。

3.教師教學組織子系統

本子系統包括教師Agent模塊和教學Agent模塊兩部分。如圖4示。

(1)Agent模塊由教師Agent、備課Agent、授課Agent和策略選擇Agent組成。教師Agent主要負責教師與系統的交互，管理其他Agent，完成任務的分解與分配，平衡Agent間的負荷。

備課Agent智能地為教師提出備課建議。它以感知是否有其他教師已經發布了相關的教學內容，避免教學內容的重復；還可以通過學生交互A-gent交互信息，了解學生比較感興趣的教學組織形式、教學媒體等信息，調整備課方式。

策略選擇Agent根據用戶信息進行詳細分析，由于學習者之間必然存在較大的差異，因此Agent必須要選擇與學習者最相適應的教學策略，才能達到預期的教學目標。通過分析，如果發現該用戶特征與某一教學策略相吻合，則直接調用該教學策略。如果沒有相吻合或相近的策略，則根據學生信息及專家知識庫中的規則，根據一定的匹配算法，制定出符合學生特點的教學策略，則生成一個與該學生模型匹配的教學策略，以后可直接調用。

(2)教學Agent模塊主要負責教學內容的組織、教學環節的安排，它是以學生學習子系統系統為基礎，以教師子系統生成的教學策略為指導完成因人施教。包括作業Agent，遠程考試Agent，答疑Agent，遠程交流Agent等。教師Agent生成教學策略后，由教學Agent具體實施。根據教學策略，調用與其相匹配的各種教學資源。同時生成相同知識點、相同難度的測驗試卷以及所有涉及到的知識點的正確答案。在用戶使用完教學資源后，可以有同步測驗和答疑供其選擇。

四、結束語

本文是將Agent思想應用到遠程教學并構建了多Agent教學系統模型，該模型能很好地解決現階段遠程教學的缺點，充分體現教學的主動性、智能性、協調合作性，尤其將人工智能技術和Agent技術嵌入于現在流行的Web技術中將大大提高教學質量和教學效果，對遠程教育起到積極的推動作用。

參考文獻：

[1]楊永齊，符云清，劉瑩宇，基于Muhi2Agent的干、性化遠程教育系統研究[J].計算機科學，2007，(09)：2902.

[2]唐培和，劉浩，楊新倫，從面向對象到面向Agent的本質思考[J]廣西工學院學報，2006，17(1)：56-60.

[3]齊艷平，李勝紅，王鈺，龔傳信，面向Agent與面向對象[J].計算機科學，2002，29(1)：101—103.

[4]程顯毅，面向Agent編程——編程技術的一次飛躍[J].計算機科學，2000，27(7)：92—94.