浅析多Agent学生模型及其应用

减小字体 增大字体 作者:佚名  来源:www.zhonghualunwen.com  发布时间:2011-08-18 00:34:29

随着计算机技术、信息技术等高新技术的应用和发展以及网络的普及应用,远程教育作为一种全新的教学方式越来越受到人们的重视,教学模式已从“以教师为中心”的面对面教学扩展到Internet环境下“以学习者为中心”的远程教学。基于网络的远程教育代表了未来教育发展的趋势,它将成为全民教育和终身教育的主渠道,而考试系统是远程教育系统的重要环节。现有的考试系统大多是在固定的Web页面上放一些固定的内容和习题,不能根据学生的要求和学习情况自动选题组卷、变换题目,灵活性较差,因而不能全面地反映学生的学习情况,尤其缺少考察学生积极性、参与程度、创造性和学习能力的指标,不能根据学生的当前薄弱项发现学生的知识体系中其他相关弱点。Agent的概念最早出现于20世纪70年代的人工智能中,20世纪80年代后期成长起来,目前已成为计算机科学技术领域、信息工程领域和网络通信领域的研究热点。Agent具有的自主性、反应性、主动性等一些重要的行为特征,对考试系统是具有重要意义的。

学生模型是现代远程教育考试系统的核心。考试系统是以学生为中心,学生模型就是对真实学生的模拟。根据考试结果获取学生的情况,为其他教学环节的正确运行提供保障。由于学生的学习是一个发展的过程,所以构造学生模型也是一个动态的过程。通过系统接口模块获取学生的动作行为,然后推理出这些动作的潜在特点,从而得到学生的特征。目前对学生模型的研究主要集中在对学生行为的不确定性推理,这也是突破以上困难的关键。所采用的技术主要包括贝叶斯网络(Bayesiannetwork)、Dempster-Shafer原理、模糊逻辑、神经网络、知识约束方法、模型跟踪等。这些技术有些计算复杂、实现代价高:有些方法简单、实现容易,但只有很弱的推理能力。本文采用了模糊逻辑的方法,重点以学生的认知水平的表示及实现对学生模型在考试系统中的应用进行研究。

1 Agent技术及多Agent系统

1.1 Agent技术

Agent在英语中是个多义词,主要含义有主动者、代理人、作用力或媒介物等。在信息技术,尤其在人工智能和计算机领域,可把Agent看作是能够通过传感器感知其环境,并借助于执行器作用于该环境的任何事物。Agent与对象既有相同之处,又有很大的不同。Agent和对象一样具有标识、状态、行为和接口。但Agent和对象相比主要有以下差异:

(1) Agent具有智能性,通常拥有自己的知识库和推理机,而对象一般不具备智能性。

(2) Agent能够自主地决定是否对来自其它Agent的信息做出响应,而对象却必须按照外界的要求行动。也就是说Agent系统能封装行为,而对象只能封装状态,不能封装行为,对象的行为取决于外部的方法调用。

(3) Agent之间的通信通常采用支持知识传递的通信语言

Agent可以被看作是一类特殊的对象,即具有心智状态和智能的对象。Agent本身可以通过对象技术构造,而且目前大多数Agent都采用对象技术。

1.2多Agent系统

多Agent系统(Multi-Agent System,简称MAS)由多个自主或半自主的智能体组成,每个Agent或者履行自己的职责,或者与其它Agent通信获取信息互相协作完成整个问题的求解。单个Agent应该是具有某一特殊技能的软件实体,单个Agent的感知能力和处理能力是有限的,而整个系统中,往往要有多个功能,有多种信息和状态。这就需要多个Agent共同协作来完成。而多个Agent组成一定体系结构的系统能力远远超过单个Agent的功能和。多Agent的合作形式有两种:任务共享和结果共享,通过Agent通信语言进行联系,形成Agent联邦,具有人类社会的很多相似的特征。整个系统具有社会性、自治性和协作性。MAS不仅研究单个代理复杂的体系结构以及这些代理之间的简单交互,而且研究大量相对简单的代理之间的复杂交互,即建立复杂的社会模型,而不是复杂的个体模型。研究人员更关注MAS中代理在社会层次上的知识和行为。

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