摘 要: 移動學(xué)習(xí)是遠程教育新的發(fā)展階段,對于滿足人們的學(xué)習(xí)要求、平衡教育資源、構(gòu)建學(xué)習(xí)型社會都有很大的幫助。但傳統(tǒng)的遠程教學(xué)模式將學(xué)生和教師分離為單獨個體,忽略了“教”與“學(xué)”之間的交互性和“學(xué)”應(yīng)該具有的主動性。為了更好地提高學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣和積極性,提出了一種新的移動學(xué)習(xí)教學(xué)模式,增加“學(xué)-教角色轉(zhuǎn)化Agent群”,通過測試Agent,采用FCM的模糊推理,分析學(xué)生Agent的認(rèn)知水平,結(jié)合知識表示模型,實現(xiàn)自動篩選合格學(xué)生和自動角色轉(zhuǎn)化機制。
關(guān)鍵詞: multi-Agent;移動學(xué)習(xí);角色互換;FCM
大量移動終端、手機新功能的閃亮登場,以及移動互聯(lián)網(wǎng)用戶群體的出現(xiàn),成就了移動學(xué)習(xí)時代的到來。學(xué)習(xí)者通過無線網(wǎng)絡(luò)可以隨時隨地地實現(xiàn)在線與離線學(xué)習(xí),網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)能夠根據(jù)學(xué)生的個體情況和知識結(jié)構(gòu)來確定和調(diào)整教學(xué)策略。但其本身仍存在一些問題,例如系統(tǒng)缺乏適應(yīng)性,不能夠根據(jù)學(xué)生的認(rèn)知水平而采取相應(yīng)的教學(xué)手段和策略,難以實現(xiàn)因材施教;隨著學(xué)生數(shù)量的增加,網(wǎng)絡(luò)教學(xué)過程中經(jīng)常出現(xiàn)教師輔導(dǎo)不到位、反饋不及時等問題[1]。
針對現(xiàn)代遠程教育存在的各種問題,多人提出了基于多Agent的新的遠程教育模型框架[2-5],比較集中的框架模式為B/A/S 3層結(jié)構(gòu)模式,如圖1所示。
采用智能代理的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺,學(xué)生可以通過其學(xué)習(xí)代理與老師進行聯(lián)系,圍繞教學(xué)重點進行交流,進而形成有效的控制機制。借助這個平臺,學(xué)習(xí)代理可以根據(jù)學(xué)習(xí)者的需要,到有關(guān)資源站點查找和搜集與當(dāng)前學(xué)習(xí)內(nèi)容相關(guān)聯(lián)的資料,處理日常學(xué)習(xí)事務(wù),也可以方便教師教學(xué)和管理工作,并且保證數(shù)據(jù)的安全可靠,形成相對封閉的教學(xué)通道。
由圖1可以看到,此模型框架在應(yīng)用性、靈活性等方面都已經(jīng)達到很高的程度,但是中間代理層的設(shè)置仍然存在一些問題。例如教師和學(xué)生仍然是兩個分離的個體,并沒有脫離傳統(tǒng)的教與學(xué)的課堂教學(xué)模式,教師和學(xué)生交互活動極少,學(xué)生很難積極主動地參與到教學(xué)過程中來。
為了解決上述問題,本文提出了一種新的基于FCM模糊推理的多Agent移動學(xué)習(xí)教學(xué)模式。
1 模糊認(rèn)知圖
模糊認(rèn)知圖FCM(Fuzzy Cognitive Maps)是模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物。作為一種軟計算方法,它也是知識的一種圖解表示,由節(jié)點和弧組成。如圖2所示,弧表示實體和概念間的因果關(guān)系,節(jié)點可以是實體和概念等。每個節(jié)點都具有其節(jié)點狀態(tài)值,刻畫了FCM環(huán)境中物元的屬性;從組織結(jié)構(gòu)上看,F(xiàn)CM是面向?qū)ο蟮膯螌訋Х答伒纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)。它可以支持專家先驗知識以及因果關(guān)系的表示與推理,知識蘊涵在概念節(jié)點及概念節(jié)點間的關(guān)系中。它通過概念間的關(guān)系來模擬模糊推理,通過整個圖中各概念節(jié)點的相互作用來模擬系統(tǒng)的動態(tài)行為[6]。在本文中,采用模糊認(rèn)知圖的方式分析學(xué)習(xí)者的認(rèn)知水平,更好地跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況、改善教學(xué)效果。
圖4為Agent群內(nèi)部構(gòu)成圖,該Agent群主要包括成績測試Agent、素質(zhì)測試Agent和綜合測試Agent。當(dāng)3個Agent得到結(jié)果W14、W24、W34滿足一定的標(biāo)準(zhǔn)時,就會觸發(fā)綜合Agent,將通過此次測試的學(xué)生名單寫入數(shù)據(jù)庫,同時為對應(yīng)學(xué)生分配一個教師權(quán)限賬戶,進行角色轉(zhuǎn)換。教師可以隨時查閱“綜合Agent”得到的信息,更全面地了解學(xué)生,從而制定相應(yīng)的教學(xué)方案,更好地因材施教。
引入角色轉(zhuǎn)換Agent群,進而選擇合格學(xué)生,其好處在于:
(1)作為學(xué)生,他們更容易知道其他同學(xué)的問題所在;同時可以刺激學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性。
(2)在此過程中,教師將會有更多空余的時間來搜集資料,研究教學(xué)和其他問題。
(3)學(xué)生在線時間可能更充裕,面對面交流的可能性更大,擴大了“在線教師”的人數(shù)。
(4)學(xué)生可以進行備課,發(fā)布新資料。假如教師覺得資料可用,可將其收藏至資料庫,減少教師收集資料的工作量,同時集思廣益,達到更好地促進教學(xué)的目的。
2.2 Agent模塊實現(xiàn)
在該模型中,需要設(shè)計的Agent模塊主要包括:教師Agent模塊、教學(xué)資源Agent模塊、教師授課Agent模塊、學(xué)生Agent模塊、學(xué)生學(xué)習(xí)情況Agent模塊等,在此,以學(xué)生學(xué)習(xí)情況Agent模塊為例,介紹其主要代碼實現(xiàn)。
if ms(〝answer〞)=request.form(〝choose〞) then
//回答正確,同時顯示下一問題
Else
ms.close
set ms=nothing
set cone=server.createobject(″mydate.recordset″)
mysql=″select * from studentinfo where studentname
=′″&session(″studentname″)&″′
conn, openhe, ″dsn=exam″,1,3
conn(″errors″)=session(″my_knowledge″)
conn(″study_difficulty″)=session(″study_difficulty″)
conn.update
session(″record_num″)=int(session(″record_num″))+1
session(″study_difficulty[int(session(″lk″))]″)=
int(session(″study_difficulty[int(session(″lk″))]″))-1
3 申請測試
在現(xiàn)有的移動學(xué)習(xí)模型中增加“角色轉(zhuǎn)換Agent群”,對現(xiàn)有的整體系統(tǒng)影響較小,并且比較容易實現(xiàn)。其主要實現(xiàn)的功能為:當(dāng)某學(xué)生對某一知識的學(xué)習(xí)達到一定程度,就可以進行綜合測試(成績測試、素質(zhì)測試、心理測試等),而這些試題是由試題測試庫隨機生成的;若通過該綜合測試,此學(xué)生的信息就會被添加入對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中,同時轉(zhuǎn)換為“教師”角色;然后履行“教師”職責(zé),搜集資料、備課,申請測試的整個框架模式如圖5所示。
本文針對現(xiàn)代遠程教學(xué)模型中存在的問題,在現(xiàn)有的模型中添加一個新的角色轉(zhuǎn)換模塊,目的是提高學(xué)生學(xué)習(xí)的主動性、積極性和學(xué)習(xí)興趣,最終提高教學(xué)的質(zhì)量。為了更好地分析學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況,采用模糊認(rèn)知圖的方式分析學(xué)生的認(rèn)知水平,更好地跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)狀況,改善教學(xué)效果,從而對整個教學(xué)改革和素質(zhì)教育的實施起到積極的推動作用。
參考文獻
[1] 北京師范大學(xué)繼續(xù)教育與教師培訓(xùn)學(xué)院,北京師范大學(xué)遠程教育中心.遠程教育學(xué)生指導(dǎo)手冊[M].北京:北京師范大學(xué)出版社,2005.
[2] 陸淑娟.Multi-Agent技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的研究與應(yīng)用[D].南京:南京工業(yè)大學(xué),2004.
[3] 楊紅穎,王向陽,趙紅.一種基于多Agent的遠程教學(xué)模型框架[J].中國遠程教育,2005(2):65-67.
[4] Web-based Education Commission.The power of the Internet for learning[M].Washington,DC:U.S.Department of Education,2000.
[5] 劉大有,楊鯤,陳建中.Agent研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢[J].軟件學(xué)報,2000,11(3):315-321.
[6] 林春梅.模糊認(rèn)知圖模型方法及其應(yīng)用研究[D].上海:東華大學(xué),2006.
[7] 何炎祥,陳莘萌.Agent和多Agent系統(tǒng)的設(shè)計與應(yīng)用[M]. 武漢:武漢大學(xué)出版社,2001.
[8] 董紅斌,孫羽.多Agent系統(tǒng)的現(xiàn)狀與進展[J].計算機應(yīng)用研究,2001(1):54-56.
[9] 肖基毅,陳堅禎,朱常春.基于Agent的協(xié)同遠程教學(xué)模型[J].微機發(fā)展,2002(2):94-96.
[10] CHAO L.Deployment of mobile learning course materials to android powered mobile devices[J].International Journal of Distance Education Technologies,2012(10):1-16.