公務(wù)員期刊網(wǎng) 論文中心 正文

智能Agent技術(shù)在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用

前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了智能Agent技術(shù)在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請閱讀。

智能Agent技術(shù)在遠(yuǎn)程教育中的應(yīng)用

一、現(xiàn)有遠(yuǎn)程教育存在的問題

目前,基于WWW的多媒體網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)在國內(nèi)外已有不少,但是它們都分別存在著一些問題沒有解決,概括起來有以下幾點(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,配合一定的測試,學(xué)生基本上還是以被動的接受知識為主,以通過系統(tǒng)最后的測試為知識掌握的標(biāo)志;

2、系統(tǒng)缺乏一定的智能性。對不同認(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)的主動權(quán),在學(xué)習(xí)的過程中容易出現(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)過程中缺乏協(xié)同性和及時有效的支持,學(xué)習(xí)活動本身就是依據(jù)一定的情景進(jìn)行的,必須提供同他人協(xié)同處理問題的機(jī)制和及時的支持。

二、agent定義及其特性

Agent沒有一個統(tǒng)一明確的定義,總結(jié)國內(nèi)外對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、對象以及它們構(gòu)成的環(huán)境)的信息和知識,并能夠通過一些通信語言與這些實(shí)體進(jìn)行交互和協(xié)作。Agent能夠通過物理世界、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感知外部環(huán)境的變化并實(shí)時產(chǎn)生復(fù)雜和適當(dāng)?shù)姆磻?yīng)。Agent并不是簡單地根據(jù)環(huán)境做出反應(yīng)動作,而是有目的地根據(jù)承諾采取主動行為,表現(xiàn)出目標(biāo)驅(qū)動的特性。

三、智能Agent技術(shù)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。在國內(nèi),對于智能的研究也比較早,并且提出了自己的理論。如中國科學(xué)院計(jì)算所、國家智能計(jì)算機(jī)研究中心、國防科技大學(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。在他們主持的高級遠(yuǎn)距離工程(ADE)項(xiàng)目中,提出了一個叫做Adele的教學(xué),當(dāng)學(xué)生通過網(wǎng)上課件學(xué)習(xí)時,Adele的備份在每一個學(xué)生計(jì)算機(jī)上運(yùn)行,與每個學(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“行動者”模型中提出了一種所謂“行動者”(Actor)的教學(xué)模型,并賦予“行動者”以反應(yīng)、指導(dǎo)、適應(yīng)和認(rèn)知能力。系統(tǒng)由多個“行動者”組成,利用“行動者”來實(shí)現(xiàn)教學(xué)策略以及測定哪種策略更適合于某個特定的學(xué)習(xí)者?!靶袆诱摺卑▋蓚€層次:知識層,它包括各種教學(xué)知識類型的表現(xiàn);認(rèn)知層,支持“行動者”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“行動者”的自身內(nèi)部狀態(tài)和外部環(huán)境。知識層包括三個模塊:理解、行動和控制。理解模塊識別“行動者”能介入的典型情況。它的作用是探測介入的機(jī)會。行動模型包括在特定情況下被激發(fā)的反應(yīng)活動??刂颇K包括回答問題的知識: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和程序性知識。程序性知識由一組“典型情況”和“任務(wù)”來表示。典型情況描述“行動者”介入教學(xué)的機(jī)會,它包含于理解模塊中。當(dāng)環(huán)境符合典型情況的條件時,“行動者”就會執(zhí)行特定的任務(wù)。認(rèn)知層主要由支持“行動者”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多學(xué)習(xí)環(huán)境模型。該模型的核心部分共包括4個模塊,即學(xué)習(xí)者、界面、通信、教學(xué)群。該模型定義了每個的功能和之間的通信協(xié)議。在教學(xué)群中每一個在一定領(lǐng)域內(nèi)都是一個專家,具有解決問題所需要的領(lǐng)域知識。該模型定義了的結(jié)構(gòu)以及之間的通信協(xié)議,對之間的交互過程進(jìn)行了描述。該模型中之間的交互過程是:首先,一個試圖解決一個問題,當(dāng)它能夠獨(dú)立解決時,它獨(dú)立解決,否則通過的社會機(jī)構(gòu)(So-cialmechanism),即教學(xué)自身的社會模型選擇一個或多個能夠解決任務(wù)的。一旦這個選擇完成,之間開始一個合作協(xié)議。模型還定義了之間進(jìn)行交互時的語法。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)對之間的通信和交互沒有明確的定義,而有的則結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜,實(shí)現(xiàn)起來比較困難。

作者:顧瑋 單位:徐州高等師范學(xué)校