智能Agent技術(shù)在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用

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一、現(xiàn)有遠(yuǎn)程教育存在的問(wèn)題

目前，基于WWW的多媒體網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)外已有不少，但是它們都分別存在著一些問(wèn)題沒(méi)有解決，概括起來(lái)有以下幾點(diǎn)：

1、現(xiàn)有的系統(tǒng)多以呈現(xiàn)材料為主，缺乏有效的交互手段。系統(tǒng)呈現(xiàn)文字材料、圖片、視音頻素材，配合一定的測(cè)試，學(xué)生基本上還是以被動(dòng)的接受知識(shí)為主，以通過(guò)系統(tǒng)最后的測(cè)試為知識(shí)掌握的標(biāo)志；

2、系統(tǒng)缺乏一定的智能性。對(duì)不同認(rèn)知水平的學(xué)生和不同的教學(xué)內(nèi)容采用相同的教學(xué)策略，難以實(shí)現(xiàn)因材施教；

3、由于采用超文本的方法組織教學(xué)材料，且由學(xué)生掌握學(xué)習(xí)的主動(dòng)權(quán)，在學(xué)習(xí)的過(guò)程中容易出現(xiàn)迷航現(xiàn)象且存在一定的認(rèn)知困難，學(xué)生容易偏離學(xué)習(xí)目標(biāo)；

4、缺乏先進(jìn)的學(xué)習(xí)理論的指導(dǎo)。多數(shù)系統(tǒng)仍然以行為主義的刺激一反應(yīng)理論為指導(dǎo)，系統(tǒng)的設(shè)計(jì)遵循“呈現(xiàn)學(xué)習(xí)材料一學(xué)生反應(yīng)一信息反饋”的方式，學(xué)習(xí)效果不是很理想；

5、學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中缺乏協(xié)同性和及時(shí)有效的支持，學(xué)習(xí)活動(dòng)本身就是依據(jù)一定的情景進(jìn)行的，必須提供同他人協(xié)同處理問(wèn)題的機(jī)制和及時(shí)的支持。

二、agent定義及其特性

Agent沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一明確的定義，總結(jié)國(guó)內(nèi)外對(duì)Agent的各種研究工作，可以發(fā)現(xiàn)不同的研究人員都在自己的系統(tǒng)中賦予Agent不同的結(jié)構(gòu)、內(nèi)容和能力，以方便自己特定方向的深入研究。廣義上講，Agent是指具有智能的任何實(shí)體，包括人類，智能硬件和智能軟件。Agent能夠在沒(méi)有人類或其他Agent直接干涉下獨(dú)立運(yùn)行，并能夠根據(jù)內(nèi)部狀態(tài)和感知到的外部信息，控制自身行為和內(nèi)部狀態(tài)。Agent擁有其它實(shí)體（Agent、人、對(duì)象以及它們構(gòu)成的環(huán)境）的信息和知識(shí)，并能夠通過(guò)一些通信語(yǔ)言與這些實(shí)體進(jìn)行交互和協(xié)作。Agent能夠通過(guò)物理世界、圖形用戶界而、其他Agent集合、網(wǎng)絡(luò)或者上述方法的幾種綜合來(lái)感知外部環(huán)境的變化并實(shí)時(shí)產(chǎn)生復(fù)雜和適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。Agent并不是簡(jiǎn)單地根據(jù)環(huán)境做出反應(yīng)動(dòng)作，而是有目的地根據(jù)承諾采取主動(dòng)行為，表現(xiàn)出目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的特性。

三、智能Agent技術(shù)在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用

智能和MAS的特性決定了其適合改善傳統(tǒng)遠(yuǎn)程教育的不足。在MAS中Agent之間平等協(xié)作，以協(xié)同操作來(lái)共同完成給定的任務(wù)，其特點(diǎn)與現(xiàn)代教育理論相吻合。國(guó)外在這方面的研究已有多年，而且有很多已經(jīng)完成的模型或系統(tǒng)。但是在教育領(lǐng)域，智能技術(shù)的應(yīng)用還處于探索階段，研究人員提出了一些模型，但離最終實(shí)現(xiàn)還有一段距離。在國(guó)內(nèi)，對(duì)于智能的研究也比較早，并且提出了自己的理論。如中國(guó)科學(xué)院計(jì)算所、國(guó)家智能計(jì)算機(jī)研究中心、國(guó)防科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院等單位都有較深入的研究。

1、南加利福尼亞大學(xué)W.LewisJohnson等人的研究中提到：為了使遠(yuǎn)距離學(xué)習(xí)系統(tǒng)適合每個(gè)學(xué)生的需要，并支持教師與學(xué)生的相互作用，可以應(yīng)用教學(xué)監(jiān)視學(xué)生與計(jì)算機(jī)的交互并提供指導(dǎo)和建議。在他們主持的高級(jí)遠(yuǎn)距離工程（ADE）項(xiàng)目中，提出了一個(gè)叫做Adele的教學(xué)，當(dāng)學(xué)生通過(guò)網(wǎng)上課件學(xué)習(xí)時(shí)，Adele的備份在每一個(gè)學(xué)生計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，與每個(gè)學(xué)生交互作用。Adele負(fù)責(zé)監(jiān)控學(xué)生、記錄學(xué)生行為、根據(jù)需要調(diào)整課件呈現(xiàn)內(nèi)容等。

2、蒙特利爾大學(xué)ClaudeFrasson等人的“行動(dòng)者”模型中提出了一種所謂“行動(dòng)者”（Actor）的教學(xué)模型，并賦予“行動(dòng)者”以反應(yīng)、指導(dǎo)、適應(yīng)和認(rèn)知能力。系統(tǒng)由多個(gè)“行動(dòng)者”組成，利用“行動(dòng)者”來(lái)實(shí)現(xiàn)教學(xué)策略以及測(cè)定哪種策略更適合于某個(gè)特定的學(xué)習(xí)者?！靶袆?dòng)者”包括兩個(gè)層次：知識(shí)層，它包括各種教學(xué)知識(shí)類型的表現(xiàn)；認(rèn)知層，支持“行動(dòng)者”的學(xué)習(xí)能力，即自我增進(jìn)能力。另外內(nèi)部視域和外部視域分別用于感知“行動(dòng)者”的自身內(nèi)部狀態(tài)和外部環(huán)境。知識(shí)層包括三個(gè)模塊：理解、行動(dòng)和控制。理解模塊識(shí)別“行動(dòng)者”能介入的典型情況。它的作用是探測(cè)介入的機(jī)會(huì)。行動(dòng)模型包括在特定情況下被激發(fā)的反應(yīng)活動(dòng)?？刂颇K包括回答問(wèn)題的知識(shí)：我是否決定介入？如何介入？介入什么？…它的作用是根據(jù)情況分析作出決定?？刂坪托袨榈慕Y(jié)合與反應(yīng)指導(dǎo)計(jì)劃相一致。這一層要求陳述性知識(shí)和程序性知識(shí)。程序性知識(shí)由一組“典型情況”和“任務(wù)”來(lái)表示。典型情況描述“行動(dòng)者”介入教學(xué)的機(jī)會(huì)，它包含于理解模塊中。當(dāng)環(huán)境符合典型情況的條件時(shí)，“行動(dòng)者”就會(huì)執(zhí)行特定的任務(wù)。認(rèn)知層主要由支持“行動(dòng)者”自我學(xué)習(xí)能力的認(rèn)知任務(wù)構(gòu)成。它結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，從對(duì)學(xué)習(xí)者不同情況下行為的分析獲得更多的經(jīng)驗(yàn)。

3、Evandro和Perkusict提出的多學(xué)習(xí)環(huán)境模型中作者提出了一個(gè)多學(xué)習(xí)環(huán)境模型。該模型的核心部分共包括4個(gè)模塊，即學(xué)習(xí)者、界面、通信、教學(xué)群。該模型定義了每個(gè)的功能和之間的通信協(xié)議。在教學(xué)群中每一個(gè)在一定領(lǐng)域內(nèi)都是一個(gè)專家，具有解決問(wèn)題所需要的領(lǐng)域知識(shí)。該模型定義了的結(jié)構(gòu)以及之間的通信協(xié)議，對(duì)之間的交互過(guò)程進(jìn)行了描述。該模型中之間的交互過(guò)程是：首先，一個(gè)試圖解決一個(gè)問(wèn)題，當(dāng)它能夠獨(dú)立解決時(shí)，它獨(dú)立解決，否則通過(guò)的社會(huì)機(jī)構(gòu)（So-cialmechanism），即教學(xué)自身的社會(huì)模型選擇一個(gè)或多個(gè)能夠解決任務(wù)的。一旦這個(gè)選擇完成，之間開(kāi)始一個(gè)合作協(xié)議。模型還定義了之間進(jìn)行交互時(shí)的語(yǔ)法。雖然，多在這些系統(tǒng)中都取得了很好的成效，但是不可避免的存在著一些缺點(diǎn)，比如，有的系統(tǒng)對(duì)之間的通信和交互沒(méi)有明確的定義，而有的則結(jié)構(gòu)過(guò)于復(fù)雜，實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較困難。

作者：顧瑋 單位：徐州高等師范學(xué)校