網絡課程在線答疑系統Agent模型構建

摘要：隨著信息和網絡技術的發展，目前國內遠程教育系統大都設有答疑系統，但在智能性、交互性等方面還存在不足。為了改進現有答疑系統的不足，基于“網絡課程在線答疑系統Agent模型”的研究有針對性，它是以構建主義學習理論為基礎，從Agent理論及其研究的現狀進行深入的探討和分析，然后描述系統的構建。

關鍵詞：答疑系統；Agent模型；網絡課程

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：Ａ文章編號：１６７３－２９１Ｘ（２０11）17－０257－02

網絡答疑系統的目的是讓學習者對教學材料進行思考、交互，進而形成自己的理解。因此，學生答疑過程的設計應以學習理論為指導，答疑系統應按人類聯想規律組織教學信息，符合學生的認知規律。從心理學的角度，在網絡答疑系統中，根據對學習環境的研究，我們認為建構主義學習理論更能正確地描述在網絡環境下學生的學習。因此，網絡答疑系統采用建構主義學習理論作為理論基礎。

一、Agent及多Agent的概念

迄今為止，Agent一詞還沒有一個統一的公認的定義。廣義的Agent包括人類、物理世界的機器人和信息世界的軟件機器人，狹義的Agent則專指信息世界中的軟件機器人或稱軟件Agent。它是代表用戶或其他程序，以主動服務的方式完成一組操作的機動計算實體。

Agent系統可以分為單Agent系統和多Agent系統（MAS：Multi-Agent System）。單Agent系統主要用于實現本地的任務，也可以用于在網上進行信息搜索。多Agent系統是由一組獨立的，但又協同工作的構成的，是一個較為松散的多Agent聯邦。MAS系統的關鍵有兩個方面：一是Agent之間的協作，另一個就是對環境（信息環境）的適應。

二、Agent的結構模型

基于Agent的BDI理論模型，可以構造出Agent的基本結構模型。主要的Agent結構模型有慎思Agent、反應Agent和混合式Agent等。

1.慎思Agent結構模型

慎思Agent型采用傳統的符號人工智能方法來實現Agent的表示和推理，把Agent當成一個意識系統，它具有和人一樣的意識行為和意識態度。如信念、愿望、意圖、目標和規劃等。其中，信念即主體擁有的知識，它包含主體對環境的看法，使用它來表示將來可能發生的狀態。愿望是直接從信念得到，它們包括主體對將來情景的判斷。意圖是由Agent根據其信念和愿望自動生成。

2.反應Agent結構模型

反應Agent（Reactive Agent）是不包含符號表示的模型，其特點是包含了感知內外狀態變化的感知器和一個依據感知器信息激活的控制系統。該結構模型在分布式系統中占主導地位。

3.混合式Agent結構模型

反應型Agent能及時而快速地響應外來信息和環境的變化，但其智能程度較低，也缺乏足夠的靈活性。慎思型Agent具有較高的智能，但無法對環境的變化作出快速響應，而且執行效率相對較低?；旌闲虯gent綜合了兩者的優點，具有較強的靈活性和快速響應性。

三、Agent的構建

利用多Agent技術解決大規模復雜問題時，人們習慣將理論上的Agent簡化為如下Agent理念模型，即：

Agent=（Goal，Bel，Act，Intend，Plan，Can，Com）

其中，Goal代表活動的動機和希望達到的狀態；Bel代表Agent的知識；Act代表Agent可采取的操作；Intend代表Agent進行計算的起因，Agent將根據其意愿做出行為決策，執行動作；Plan代表Agent為達到預定目標而進行的規劃，規劃由一系列規則組成；Can代表Agent進行計算的前提；Commit代表Agent對未來行為的某種決策。

根據用戶和功能的不同，本系統的Agent可以分為五類，即：用戶認證Agent、學生Agent群、教師Agent群、管理員Agent群、答案查詢Agent。下面將根據以上Agent理念模型，依次設計系統中各Agent的結構模型。

1.用戶認證Agent：對用戶登錄信息進行身份驗證，如果登錄信息正確則轉向與用戶身份相對應的用戶接口，否則轉向錯誤處理頁面。

2.學生Agent群：它由學習Agent、學習伙伴Agent、學習秘書Agent、學習管理Agent和學生模型Agent等組成。

學習Agent能代表學習者進行各種學習，如進行題庫檢索、查看熱門排行榜、查看目前為止尚未被解答和學生回答過但尚未被教師確認的問題。學習伙伴Agent能代表學生與其他學習者進行實時的交流。學習秘書Agent幫助學習者處理一些日常事務。學習管理Agent幫助學生管理自己以前提問過的問題、回答過的問題。學生模型Agent負責追蹤、記錄學生登錄以來的操作信息。

學生Agent群中各Agent的理念模型如下：

學習Agent=（AgentID，接口，學習控制器，知識庫）

學習伙伴Agent=（AgentID，接口，交流控制器，知識庫）

學習秘書Agent=（AgentID，接口，控制器，知識庫）

學習管理Agent=（AgentID，接口，學習管理控制器，知識庫）

學生模型Agent=（AgentID，接口，控制器，知識庫）

3.教師Agent群：它包括教學Agent、教學輔導Agent、教學秘書Agent和教學監控Agent。

教學Agent能代表教師完成各種教學任務：（1）按提問（回答）日期升降序或指定提問（回答）日期時間段升降序查詢已解題庫，并對檢索到的問題添加答案、修改自己給出的答案、刪除該問題及其答案。（2）查詢自己提出過的問題和回答過的問題，并對答案進行修改、刪除或添加操作。（3）擴充題庫：向題庫中添加問題且至少要提取出一個關鍵字，可以在添加問題的同時給出答案。（4）查看到目前為止尚未被解答和學生回答過但尚未被教師確認的問題，并進行如下操作：①重新編輯問題及其關鍵字，從而使問題規范化，以利于今后的檢索，同時對其進行回答②對于已解未確認的問題，可以查看學生提供的答案，并對這些答案做出篩選，選擇正確的成為標準答案，未被選中的則被刪除，并且向提供答案的學生發送郵件，指出其答案中的錯誤，并通知其查看正確答案③刪除一些重復和不規范的問題。（5）對專業詞庫、通用詞庫、禁用詞庫和同義詞庫的增加、刪除和修改操作。

教學輔導Agent代表教師同學生或其他教師進行交流，包括：（1）對學生在異步討論區中提出的問題進行回答、對一些答案進行矯正（2）對與學生實時交流時學生提出的問題進行回答以及對學生的學習方法進行輔導（3）通過站內信箱或E-mail對學生單獨進行輔導。

教學秘書Agent幫助教師處理一些日常事務：（1）教師基本信息的維護（2）公告瀏覽（3）查閱近期熱門問題，從而了解哪些問題是學生們所共同關心的，從而幫助教師及時調整題庫（4）查閱意見簿，了解學生的需求，參考學生的建議，進而更好地修改和完善題庫。

教學監控Agent負責查看學生基本信息，收集、整理學生的登錄日志，追蹤學生學習狀況，從而有針對性地對學生進行輔導。

根據以上功能需求并結合建構主義學習理論，建立教師Agent群中各Agent的理念模型如下：

教學Agent=（AgentID，接口，教學控制器，知識庫）

教學輔導Agent=（AgentID，接口，教學輔導控制器，知識庫）

教學秘書Agent=（AgentID，接口，控制器，知識庫）

教學監控Agent=（AgentID，接口，教學監控控制器，知識庫）

4.管理員Agent群：包括用戶注冊批準Agent，管理Agent和管理秘書Agent。用戶注冊批準Agent負責監控是否有新用戶注冊，如果有，查看其注冊的詳細資料，決定是否批準成為正式用戶。若批準，則發郵件通知用戶；若不批準，則刪除用戶的注冊信息。管理Agent負責各種庫的管理，并且在實時交流中，監督各位用戶的在線時間、發呆時間并可以提出用戶。用戶基本信息庫的管理及其用戶模型庫的管理：查看或刪除所有用戶的詳細信息及其行為信息。題庫的管理：瀏覽題庫，批量刪除題庫中過期的問題及其答案。討論區的管理：發表和刪除帖子。公告管理包括添加、編輯或刪除公告。意見簿的管理：查看學生提出的意見及其被查閱情況，有選擇地批量刪除意見。外部聯系信箱管理：添加、修改郵件地址、用戶名、密碼、SMTP服務器。管理秘書Agent負責管理員站內信箱的管。

根據以上功能建立管理員Agent群中各Agent的理念模型如下：

用戶注冊批準Agent=（AgentID，接口，控制器，知識庫）

管理Agent=（AgentID，接口，管理控制器，知識庫）

管理秘書Agent=（AgentID，接口，控制器，知識庫）

答案查詢Agent=（AgentID，接口，答案查詢控制器，知識庫）

當用戶是學生時，首先登陸系統注冊成為系統的注冊用戶，然后根據提示進入到學習園地。系統建立了問題庫，學生可以查看問題庫里有的所有的問題，還可以直接把問題輸入到問題檢索的位置，通過關鍵字查詢。如：學生想查詢“什么是二叉樹？”時，把該問題編輯到問題檢索的位置，在關鍵字的位置輸入“二叉樹”，提交問題后，系統給出答案庫里有的所有有關該問題的答案，從中找出結果則查找成功。

當用戶是教師時，第一次要注冊該系統成為系統的注冊用戶，然后正常登錄。當教師想瀏覽熱門問題時，可以根據不同的時期來選擇自己想看到的熱門問題。熱門問題是根據時間的不同來分類的，用戶可以查看24小時內的、一周內的或30天以來的。當教師想給學生提出的問題做出回答時，因教師有自己的權限，直接編輯問題庫把要添加的內容按照提示添加就可以了。

基于Agent的答疑系統由于引入了Agent技術，在智能性、交互性、學習性等方面效果顯著。但是系統的安全性、健壯性和可支持的接入數量等問題還有待改進。相信隨著計算機網絡教學的發展，基于Agent的答疑系統將會有更多的實用價值和發展。

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