第１５卷２００５年第６期现代教育被术ＭｏｄｅｍＥｄｕｃａｄｏｎａｌＴｅｃｈⅡｏｌｏｇｙＶｏＬｌ５Ｎ０６２００５基于多Ａｇｅｎｔ的智能网络教学系统模型研究杨红颖１王向阳１赵红２ｌ、辽宁师范大学计算机与信息技术学院辽宁大连１１６０２９２、计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）南京２１００９３【摘要】随着网络技术的日臻成熟、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅速延伸及校园网络的普遍建立，网络教育得到了越来越广泛的应用。但目前的网络教学系统普遍存在智能性差、交互手段匮乏、知识结构松散、资源共享度不高等一系列弊端。本文以多Ａｇｅｎｔ技术为基础，提出了一个新的基于多Ａｇｅｎｔ的智能网络教学系统模型，并讨论了系统中各部分的主要功能及实现本系统的部分关键技术。【关键词】网络教学，多Ａｇｅｎｔ技术，模型【中圈分类号】Ｇ４３４【文献标识码】Ｂ【论文编号】１００瑚０９７（２００５）０６—００５５—０５本文以多Ａｇｅｎｔ技术为基础，提出了一种新的智能网络教学系统模型，该系统具有智能性、适应性、可维护性和可扩充性等特征。近年来，随着网络技术的日臻成熟、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的迅速延伸及校园网络的普遍建立，网络化教育受到广泛关注，并已成为当今教育发展的新型增长点，同时研制开发网络教学系统（软件）也越来越受到重视，而且这些网络教学系统在突破时空限制、利用资源媒体等方面也确实发挥了较大的作用，促进了教育质量和水平的提高。然而实际应用状况表明，现有网络教学系统尚普遍存在诸多问题，具体表现为：－多以呈现教学材料为主，在教学过程中学生被动学习，缺乏必要的交互手段；·对不同认知水平的学生采用相同的教学策略，缺乏智能性和适应性，难以实现因材施教；·由于知识结构是松散无关的，掌握学习主动权的学习者面对众多信息而无所适从，在学习过程中容易出现迷航而偏离学习目标；－采用了不同的数据资源管理标准，不利于教学资源共享以至于造成大量重复劳动；Ａｇｅｎｔ理论和技术的研究最早起源于分布式人工智能（ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＤＡＩ）。一、多＾ｇｅｎｔ技术简介Ａｇｅｎｔ技术是分布式人工智能（ＤＡＩ）研究的产物，最先由美国麻省理工大学研制开发。截止到目前，广大专家学者对Ａｇｅｎｔ的定义还没有达成共识。一般认为，Ａｇｅｎｔ应该具有知识、目标和能力。其中，知识就是Ａｇｅｎｔ对它处的环境和要求解问题的某种描述，可以通过用户、其它Ａｇｅｎｔ（在多她ｅｎｔ系统中）或自身的学习来获得。目标就是Ａｇｅｎｔ所要求解的问题和任务。能力就是Ａｇｅｎｔ可以求解该问题的方法和手段。理论上，可咀将Ａｇｅｎｔ详细定义成如下形式（参见图１）：ｌＡｇｅｎｔ是能够自主学习并可适应环境的软件实体，其能够通过感知自身和环境中的信息，自主采取行动实现一系列预先设定的目标或任务。多Ａｇｅｎｔ系统是由多个自主的Ａｇｅｎｔ组成，每个Ａｇｅｎｔ．都有自己的职责，并与其它Ａｇｅｎｔ通信获取信息，互相协作完成整个问题求解。与单个Ａｇｅｎｔ．相比，多Ａｇｅｎｔ系统能够完成更为复杂更广泛的功能。显然，多Ａｇｅｎｔ技术的发展为解决网络教学系统的内部要求提供了新的思路和方法。图１Ａｇｅｎｔ内部结构图这里，Ｍ是方法；Ｋ为Ａｇｅｎｔ的内部知识；Ａ为属性；Ｉ为推理机制；Ｌ为语言；ｓ为消息传递操作；Ｒ为消息接受协议：Ｇ为全局知识；Ｆ为继承机制；ｃ为系＋本文得到辽宁省自然科学基金（２００３２１００）和计算机软件新技术国家重点实验室开放基金（Ａ２００４—０５）资助收稿日期：２００５年５月１６日５５万方数据 统服务。显然，从程序观点来看，Ａｇｅｎｔ就是能够自主学习并可适应环境的软件实体，其能够通过感知自身和环境中的信息，自主采取行动实现一系列预先设定的目标或任务。另外，Ａｇｅｎｔ具有面向对象技术中对象的特征（如继承、封状等），故在实现的时候，可以用面向对象的技术来实现Ａｇｅｎｔ的功能。通常，Ａｇｅｎｔ具有以下一些特性：（１）智能性Ａｇｅｎｔ能够根据知识库中的事实和规则进行推理，运行丁：复杂环境中的Ａｇｅｎｔ还应具有学习或自适应的能力；（２）自主性Ａｇｅｎｔ是一个独立自主的计算实体，其动作和行为是根据本身的知识、内部状态和对外部环境的感知来进行控制的，它的运行不受人或其他Ａｇｅｎｔ的直接干涉；（３）反应性Ａｇｅｎｔ能够及时感知环境的变化而做出相应的动作；（４）社会性ＡｇｅｎＬ可以通过某种Ａｇｅｎｔ协作语言与其他Ａｇｅｎｔ或人进行交互和通信，在多Ａｇｅｎｔ系统中，Ａｇｅｎｔ应具有协作和协ｆ茼能力；（５）目标导向性Ａｇｅｎｔ能够为实现一定的目标而规划行为步骤；（６）移动性Ａｇｅｎｔ作为一个活体，它能够在互联网上跨平台漫游，以帮助用户搜集信息，它的状态和行为具有连续性。可是，现实世界问题是极其复杂的，而单个Ａｇｅｎｔ的功能是极其有限的，单个Ａｇｅｎｔ一般很难完成给定的任务，此时需要通过适当的体系结构把多个Ａｇｅｎｔ组织起来形成多Ａｇｅｎｔ系统，以共同承担一个任务，来弥补单个Ａｇｅｎｔ之不足，使得整个系统的能力超过单个的Ａｇｅｎｔ。基于多Ａｇｅｎｔ技术的系统是指多个Ａｇｅｎｔ相互通讯、彼此协调，共Ｉ司完成作业任务的系统，它不仅具备傲分布式系统所具有的资源共享、易于扩张、可靠性强、灵活性强、实时性好的特点，而且各Ａｇｅｎｔ能够通过相互协调解决大规模的复杂问题，使系统具有很强的鲁棒性、可靠性和自组织能力。在多Ａｇｅｎｔ系统中，单个Ａｇｅｎｔ是一个物理的或抽象的实体，能作用于自身和环境，操纵环境的部分表示，并与其他Ａｇｅｎｔ通讯，具有感知、通讯、行动及控制和推理能力等基本功能。多Ａｇｅｎｔ技术的这些特点，使得其在处理基于互联网的知识问题方面，具有广阔的应用前景。二、基于多＾ｇｅｎｔ的智能网络教学系统框架计算机技术、【叫络技术（特别是Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术）、多媒体技术的产生与迅速发展，为网络教学模式的产生５６万 方数据和发展奠定了坚实基础。终生教育体制的逐步建立与高等教育的普及，为网络教学开辟了广阔的发展空间，而潜在的经济效益和社会效益也促使网络教学成为一个研究热点。所谓网络教学，就是以教育心理学的建构主义学习理论和教学理论为指导，通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ并运用多媒体信息处理技术，提供虚拟课堂、进行情景式教学、促进和支持学生在线学习。其突她特点表现在学生是学习的主体，其通过网上虚拟课堂进行交互式的自主学习；教师则要通过课程设计，采取创设问题情景、在线专题讨论、归纳总结、评价激励等方法，激发学生的学习兴趣和学习动机，促使他们理解和掌握知识体系，培养创新精神，进行广泛而又深入的学习。由于网络教学是一个复杂、庞大、不可预测的信息系统，一般会覆盖教学的各个环节，因此应该将其划分成子问题，并构造多个具有一定功能的Ａｇｅｎｔ，由这些Ａｇｅｎｔ去分别处理子问题。当子问题之间出现相互依赖时，系统中的Ａｇｅｎｔ必须能通过协作来控制依赖性。基于以上分析，我们构造了一个基于多Ａｇｅｎｔ的智能网络教学系统模型，其基本框架如图２所示。不难看出，整个智能嘲络教学系统包括３个部分：（１）６个基本数据库，即学习资源库、试题库、系统知识库、教学策略库、教学目标库和学生模型库；（２）４类基本用户，即教师、领域专家、学生和管理者；（３）６类Ａｇｅｎｔ，即教师Ａｇｅｎｔ、领域专家Ａｇｅｎｔ、学生Ａｇｅｎｔ、管理者Ａｇｅｎｔ、教学Ａｇｅｎｔ和管理Ａｇｅｎｔ。下面具体介绍部分Ａｇｅｎｔ的功能。·学生Ａｇｅｎｔ。学生登录网络教学系统以后，系统会自动生成一个学生Ａｇｅｎｔ。学生Ａｇｅｎｔ一方面要为对应的学生提供交互界面，引导学生的学习，并在学爿过程中根据学生的实际情况，通过教学Ａｇｅｎｔ从教学策略库中选择合适的策略给学生以指导，在学习结束后将学生的学习结果返回学生模型库。另一方面学生Ａｇｅｎｔ还要调用目前登录学生的学生基本信息和学习记录，查看学生以往的学习情况，根据这些记录为学生本次学习呈现最初的学习资料。学生Ａｇｅｎｔ在用户的整个学习期间要不断地分析学生的学习状态，为用户下一步学习做相应的准备。同时还负责将本次学习的最终分析结果返还给学生信息库以便为下一次学列提供资料。·教师Ａｇｅｎｔ。教师登录网络教学系统以后，系统会自动生成一个教师ＡｇｅｎＬ。一方而，教师Ａｇｅｎｔ负责教师与网络教学系统的交互，通过教学Ａｇｅｎｔ对教学的过程进行相关的指导和憔控，了解学生的学习过程和学习反应，指出哪个学生的理解或答案是最好（或最坏的）并做出解释。如果学习方向冉现偏差，则予以及时纠正。此外，还可以从试题库中抽取相关的问题进行讨论以加强理解。另一方面，教师Ａｇｅｎｔ还是专业知识的资料库和主动收集者，能对每一个学习者提供专业的最大的资源数据，建立相关的课程或课程框架（指包含教学目标、教学策略、教学步骤等）供教学Ａｇｅｎｔ选择。并可根据教师的干预和学生的反应对本身的知识库进行主动的调整和扩充，主动从网络上获取相关的信息，重组成为更有意义的知识。·管理者Ａｇｅｎｔ。一般说来，教育教学活动包括一系列的管理，如课程管理、学籍管理、成绩管理等等，因此有必要在网络教学系统内部建立管理Ａｇｅｎｔ来负责整个系统的智能协调。管理者登录网络教学系统以后，系统会自动生成个管理者Ａｇｅｎｔ。管理者Ａｇｅｎｔ主要通过管理Ａｇｅｎｔ负责对整个教学情况作宏观的调控。管理Ａｇｅｎｔ主动获得其他Ａｇｅｎｔ的数据和资料，并自动地生成相关的管理数据，如学习者的学习时间、地区分布、学习者水平统计、教师工作统计等，协助管理者进行有效而快速的反应。同时，管理Ａｇｅｎｔ还要担负起诸如其他Ａｇｅｎｔ的增删管理、名录和地址管理、通讯链条的管理职责。·领域专家Ａｇｅｎｔ。领域专家登录网络教学系统以后，系统会自动生成一个领域专家Ａｇｅｎｔ。领域专家Ａｇｅｎｔ主要负责选择教学策略、优化教学过程，进行知识表达、难点分析与问题求解。同时负责了解、分析学生的学习进程，并对教学质量、教学效果进行客观的总结性评价，进而将客观评价结果及时反馈给教师Ａｇｅｎｔ，为教师建立学习资源库、制定课程教学框架（指包含教学目标、教学策略、教学步骤等）提供依据。图２基于多Ａｇｅｎｔ的智能网络教学系统模型框架基于多Ａｇｅｎｔ技术的智能嘲络教学系统具有以下主要特征：（Ｉ）学生无需按照系统设计者的预定教学序列学习，教学序列是学习过程中优化产生的；（２）能提供具有智能性、自主性的Ａｇｅｎｔ服务，分析学生的学习状况和学习兴趣，根据其学生水平，智能调整课程难度，这样可最大限度挖掘每个人的潜力，从而能够有效地指导学生更好地学习；（３）对于教师来说，能够减少重复劳动，准确把握学生对知识点的掌握情况，有针对性地进行教学指导，提高教学效率。１、数据模型的组织在基于多Ａｇｅｎｔ技术的智能网络教学系统中，数据模型主要包括学习资源库、试题库、系统知识库、教学策略库、教学目标库及学生模型库等。下面以学生模型为例，简要说明数据模型的组织方法。学生模型是智能网络教学系统的核心，是其他模块得以良好运行的基础，但同时也是最难实现的一部分。一般说来，学生模型主要完成以下功能：①学生有用信息提取它通过学生Ａｇｅｎｔ获取动作信息，从这些数据中提取有用信息进行分类，根据用户的情况制定任务，进行任务分解与分配；②估算学生的认知程度、兴趣爱好、学习进度等，这是一个难点。系统通过学习和推理，挖掘用户数据的潜在信息，而这些信息更深入、全面地描述了学生的学习情况和个性特点，为后面如何组织教学提供依据。③对用户心理状态的分析在学习过程中５７三、系统实现的关键技术基于多Ａｇｅｎｔ技术的智能网络教学系统是。个复杂、庞大、不可预测的信息系统，其设计与实现将涉及诸多关键技术。其中，最为重要的是数据模型的组织、Ａｇｅｎｔ的构建及开发技术的选取。万方数据 除了能力等客观情况外，心理状态对学习的影响也是非常大的，因此在教学中有必要了解学生的情绪，帮助他们调节心情，提高其学习的兴趣。考虑到学生模型ｓｔｕｄｅｎｔ＿Ｍｏｄｅｌ是能够表征学习者认知状态的数据结构，主要用于反映学生在学习过程中的动态特征，进而为教学Ａｇｅｎｔ模块提供对学习者进行学习推理、判断学生学习状态、评价学生学习效果及进行教学决策的数据资料。因此。可以将学生模型库组织成以下结构Ｓｔｕｄｅｎｔ＿Ｍ。ｄ“一Ｄａｄａｂａｓｅ＝（ｓｔｕｄｅｎｔ』ｏｄｅｌ（ｉ）ｉ＝１…ｎ）ｓｔｕｄｅｎｔ－Ｍｏｄｅｌ＝（学习基础，学习习惯，兴趣爱好，学习进度，学生基本信息，Ｈ（ｉ）ｉ＝１…ｍ）ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｖａｌｕｅｉ．（ｉ）＝（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｉ，ｄａｔｅ）Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ其中，Ｋｎ０Ｗｌｅｄｇｅｓｔａｔｕｓ表示学习基础信息，Ｉ（ＩｌｏＷｌｅｄｇｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ（ｉ）表示第ｉ个学习基础状态标识，ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｉ是第ｉ个学习基础状态标识符，ｖａｌｕｅｉ是一个模糊数，表示该标识符对应的概念的掌握程度，ｄａｔｅ记录的是产生ｖａｌｕｅｉ的日期。再比如，可以采用ＩＥ髓ＬＴｓｃＬｏＭ中的“Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ”元数据对学习习惯进行评价，如形式，教学手段，交互级，语义密度，难度等等。２、Ａｇｅｎｔ功能单元的设计一般说来，智能网络教学系统模型的构建需要经过３个关键步骤：（１）确定Ａｇｅｎｔ的种类，为每个船ｅｎｔ建立理念模型：（２）建立多Ａｇｅｎｔ的合作交互模型，描述多Ａｇｅｎｔ之间合作的方式，多Ａｇｅｎｔ系统的组织结构以及Ａｇｅｎｔ之间的交互协议；（３）建立每个Ａｇｅｎｔ的功能单元模型，对系统中具体的功能实现抽象和定义。其中，Ａｇｅｎｔ功能单元的设计与实现是智能网络教学系统模型构建的核心任务。下面以教师Ａｇｅｎｔ为例，简要说明Ａｇｅｎｔ功能单元的设计方法。利用多Ａｇｅｎｔ技术解决大规模复杂问题时，人们习惯将理论上的Ａｇｅｎｔ进一步简化为如下Ａｇｅｎｔ理念模型，即其中，ｓｔｕｄｅｎｔ－Ｍｏｄｅｌ＿Ｄａｄａｂａｓｅ存储了参加学习的学生模型，ｓｔｕｄｅｎｔ』ｏｄｅｌ（ｉ）是第ｉ个学生的学生模型，Ｈ（ｉ）表示第ｉ个课程的学习历史记录。通常，理想的学生模型ｓｔｕｄｅｎｔＭｏｄｅｌ由教师Ａｇｅｎｔ产生。然后在学习过程中，相应的教学Ａｇｅｎｔ根据学生个性化思维特征及每个学生的活动进展确定其学习基础、学习习惯、兴趣爱好、学习进度，从而建立当前的学生模型。教学Ａｇｅｎｔ要运用模糊理论处理学生模型ｓｔｕｄｅｎｔ＿Ｍｏｄｅｌ的模糊信息，挖掘模糊信息的内在联系，从而建立模糊关系。刻画描述学习基础、学习习惯、兴趣爱好、学习进度等属性信息时，宜结合ＩＥ髓ＬＴｓｃＬｏＭ标准进行。例如，学习基础信息反映一个特定学生在每一个概念领域所掌握的知识程度。于是可以用一个学习基础向量来表示。所谓学习基础向量，实际上就是一组模糊数，其中的每一个模糊数对应。个概念的掌握程度。Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ＿Ｆ。ｕｎｄａｔｉｏｎ＿Ｓｔａｔｕｓ＝（Ｋｎｏｗｌｅｄ碍ｅＡ２已眦＝（Ｇｏ耐，占ｋＺ，Ａｃｆ，胁蛔谢，Ｐｌ矾，Ｃ∽．ｃｏＭ越ｔ、其中，Ｇｏａｌ代表活动的动机和希望达到的状态；Ｂｅｌ代表Ａｇｅｎｔ的知识；Ａｃｔ代表Ａｇｅｎｔ可采取的操作；Ｉｎｔｅｎｄ代表Ａｇｅｎｔ进行计算的起因，Ａｇｅｎｔ将根据其意愿做出行为决策，执行动作；Ｐｌａｎ代表船ｅｎｔ为达到预定目标而进行的规划，规划ｆ；ｆ｛一系列规则组成；ｃａｎ代表Ａｇｅｎｔ进行计算的前提；ｃｏ口ｉｔ代表Ａｇｅｎｔ对未来行为的某种决策。Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ（ｉ）ｉ＝１…ｎ）图３教师Ａｇｅｎｔ结构模型万方数据 根据以上Ａｇｅｎｔ理念模型，可将教师Ａｇｅｎｔ设计成如图３所示的结构模型，其定义描述为：＜教师Ａｇｅｎｔ＞：：＝＜ＡｇｅｎｔＩＤ，接口，教学指导监控器，知识库，学生模型库＞＜知识库＞：：＝＜学习资源库，试题库，系统知识库，教学策略库，教学目标库＞＜学生模型库＞：：＝＜学习基础库，学习习惯库，兴趣爱好库，学习进度库，学生基本信息＞＜教学指导监控器＞：：＝＜指导监控模块，推理机＞＜指导监控模块＞：：＝＜学习资源库查询、更改、增加、删除：试题库查询、更改、增加、删除：系统知识库查询、更改、增加、删除：教学策略库查询、更改、增加、删除：教学目标库查询、更改、增加、删除；讨论与答疑区的启动、管理：相关数据库查询＞３、开发技术的选取目前，研制开发多Ａｇｅｎｔ应用系统可以采纳ＣＯＲＢＡ（Ｃｏ唧ｏｎＯｂｊｅｃｔＲｅｑｕｅｓｔＢｒｏｋｅｒＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，公共对象请求代理体系结构）、ＤｃｏＭ（ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｍｐｏｎｅｎｔＯｂｊｅｃｔＭｏｄｅｌ，分布式组件对象模型）、ＪａｖａＲＭＩ（ＲｅｍｏｔｅＭｅｔｈｏｄＩｎｖｏｃａｔｉｏｎ，远程方法调用）等多种分布式对象构件技术。由于ｃｏＲＢＡ是一种开放的分布式对象计算框架标准，其不仅内置了“软件总线”，可方便地实现不同程序之间的通信，而无须考虑这些程序的设计方式、编程语言和运行平台，而且提供了一种“即插即用”的软件环境，能够自动地完成许多一般性的编程任务，如对象的注册、定位、激活，请求的分发和异常处理等。ｌ司时，ｃ０ＲＢＡ中的接几定义语言ＩＤＬ还提供了到Ｊａｖａ、ｃ＋＋、ｓｍｌｌｔａｌｋ等语言的映射，可以方便地实现网络上不同平台的对象相互之间的交互。因此，实现基于多Ａｇｅｎｔ的智能网络教学系统的最佳方案是采用ｃ０ＲＢＡ与Ｊａｖａ的相结台技术，并采用三层客户／服务器模式，即：（１）用户界面层。即基丁浏览器的智能网络教学系统用户界面，使用普通的浏览器。№ｂ浏览器作为客户层，提供图形用户界面，负责与用户进行交互。它通过Ｈｔｔｐ协议从应用层的Ｗｅｂ服务器下载超文本页面，同时下载并执行内嵌在页面中的Ｊ“ａＡｐｐｌｅｔ。这些ＪａｖａＡｐｐｌｅｔ中ｃＯＲＢＡ客户对象通过内部通信机制同应用服务器中有关教学Ａｇｅｎｔ对象进行互操作，教学Ａｇｅｎｔ对象封装了相关的操作，它们之间通过内部协议彼此通信，并能够访问数据层的数据库对象，以协同完成客户请求。（２）管理服务器层。由传统的ｗｅｂ服务器、管理信息库和应用网关组成。ｃＯＲＢＡ和Ｈｔｔｐ组成的中间层几乎万 方数据可以由任何一种服务器平台来支持。ｃＯＲＢＡ对象作为一个中问层应用服务器，将业务逻辑封装起来。同时，服务器端的ｃ０ＩｃＢＡ对象还能与其它使用ｃＯＲＢＡ的客户或服务器交互。（３）数据层。是ＣｏＲＢＡ对象能访问的所有数据库，包括系统所用到的所有数据及知识库。现代信息技术为网络化教学提供了坚实的支撑平台，丰富的媒体资源、多彩的表现手段、不受时空限制的便利环境、快捷的联系沟通方式，极大地增强了网络化教学的优势。而智能化多Ａｇｅｎｔ技术的引入，无疑会进一步促进网络教学的人性化，以充分调动学生的自主学习兴趣、提高学生的创新能力。参考文献［１］何克抗．Ｅ—ｌｅａｒｎｉｎｇ与高校教学的深化改革［Ｊ］．中国电化教育，２００２，（３）［２］何克抗．网络教学结构与网络教学模式探讨［Ｊ］．教育技术通讯，２００ｌ，（５）［３］谢幼如，柯清超．网络课程的系统研究［Ｊ］．电化教育研究，２００２。（７）［４］杨红颖，王向阳．基于构建主义学习理论的多媒体网络教学系统研究叮］现代远距离教育，２００４，（３）［５］邹云松．基于Ａｇｅｎｔ的信息收集模型研究［Ｍ］．北京：北京科技大学，２００２［６］彭绍东．智能教学代理的结构、开发与应用［Ｊ］．开放教育研究，２００４．（３）［７］郑明秀，张小真，周竹荣．一个网络教学多Ａｇｅｎｔ系统数据模型的研究［Ｊ］．西南师范大学学报（自然科学版），２００２。（４）［８］陈自郁．基于代理的远程教学系统及学生模型的研究［Ｄ］．重庆：重庆大学，２００２［９］张艳莉，榱英卓，李洪．基于多Ａｇｅｎｔ的远程教学系统模型的研究盯］．微机发展，２００３，（１０）［１０］李克东等．个基于用户知识模型的智能学列帮助系统［Ａ］．讣算机与教育—全国计算机辅助教育学会第卜届学术会．广州．２００ｌ［１１］李宁，高阳，陆鑫，陈世福．一种基于强化学习的学习Ａｇｅｎｔ［Ｊ］．计算机研究与发展，２００ｌ，（９）［１２］蔡海斌，岳成庆，张宇，滕至阳．基于多Ａｇｅｎｔ的智能教学系统模型研究［刀．微机发展，２００４，（２）［１３］ＩＥＥＥＬＴｓＣ．ＬｅａｎｉｎｇＯｂｊｅｃｔＭｅｔａｄａｔａ帖ｒｋｉｎｇＤｒａｆｔＤｏｃｕⅢｅｎｔ６（Ａｐｐｒｏｖｅ２００卜４１８）．ｈｔｔｐ：／／ｌｔｓｃ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／（下转第７８页）八、存在的问题［１］徐福荫．信息化进程中的教育技术学专业建设研究［Ｊ］．电化教育研究，２００３，（１２）：２８—３２尽管我们做了很多努力，但由于种种原因，还是深［２］刘美风．教育技术的定位：中国学者的观点［Ｊ］．中国电化感教育技术学专业建设还有以下问题亟待解决：教育，２００３，（２）：２４—２８１、定位问题：理工科学校的强项是应用性技术，［３］李龙．信息化教育：教育技术发展的新阶段［Ｊ］．电化教育如果定位为技术特色，那么授予理学学位是否合适？而研究，２００４，（５）：３２—３６且目前教育技术专业所应用的技术诸如软件开发、课件制作、图像处理等，应当说其中大部分是工科大多数学［４］内部资料．教育部高等学校教育技术专业教学指导委员会第六次会议资料［Ｒ］２００４生都会的或经过短期训练就可以熟练掌握的，专业的不可替代性又在哪里？如是以“理”为特色，着重回答是［５］夏洪文．关于教育技术学专业建设的探讨［Ｊ］．电化教育研究＇２００３，（９）：３４—３６什么的问题，就业方向在何方？２、课程设置问题；美国教育技术领域的教授已经［６］中华人民共和国高等教育法［ｓ］．１９９８［７】刘献君．论高校学科建设［刀．高等教育研究，２０００，（５）：分成两个“阵营”：研究教育情形下的专家：研究企业１６—２０情形下的绩效技术的专家”１，可见教育技术的研究方向为两大类：面向教育的和面向企业的。理工科院校毕业［８］刘美风教育技术学学科未来发展需要研究的课题［Ｊ］，中国电化教育，２００３，（９）：３６—４１生就业多为企业，与教育渊源不深，面向企业为上策，［９］刘永贵．印地安娜大学教学系统技术系硕士课程对我国教教育、绩效技术与培训应为课程核心”１，但绩效技术类课程如何开设？育技术学专业硕士研究生课程建设的启示［Ｊ］．电化教育研究，２００４，（３）：６４—６７参考文献Ｔｈｅｓｐｅｃｉａ蚵ｃｏ璐ｔｒ呲咖ⅡｆｏｒＥｄＩｌ∞恤ｇＴｅｃｈｎ０１０野ｈｃｏｌｌｅｇｅｓ０ｆｓｃｉｅⅡｃｅ粕ｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＬｉⅡＳｕｚｈｅｎＤｑ即瑚ｌ删ｆ０，啦加删咖ｎ髓ｃ＾ｎＤ蛔９，ⅣＤ砌￡肺加Ｐ船姆０，ｃ＾打嘏而母“姗．跏硎矗∞Ｄ∞ＪＡｂｓ咖ｃｔ：Ｅｄｕｃ舳ｇＴｅｃｈＩＩｏｌｏｇｙｉｎｍｅｃ０１ｌ。ｇｅｏｆｓｃｉｅｎｃｅａＩｌｄ即百鼬ｇｈａｓ池ｏｗｎｆ。ａ“胎ｓｉｎｔｈ６ｓｐｅｃ瑚ｔｙｃｏｎｓｔｎＩｃｄｏⅡ．如ａｃｃｏｒｄａⅡｃｅｗｉⅡｌｌｈｅｐｒｅｓｅⅡｔ酊ｔｕａｎ叻，ｔ－ｌ。ｐ８ｐｅｒ缸ｉｅｓｔｏｓ０Ｉｖｅｓ０ＩⅡｅｐｒｏｂｌｅｍｓｅｘｉ啦ｎｇｉ工ｌ协血ｌｉＩｌｇａｉｌｌｌ，ｃｌ】ＩＩｉｃｕｌ呲ａｒＩｄｆａｃｕｌｔｙｉｌｌ吐ｌｉｓｍａｊｏＬＫｅｙＷｏｒｄｓ：Ｅｄｕｃ撕ｎｇＴｅｃｈｎ０１０９ｙ，ＳｐｅｃｉａｌｑＣｏｎｓ咖ｃ石咖责任编辑：老井（上接第５９页）ｍＲｅ蝴ｒｃｈ蛐Ｍ０ｄｅｌ０ｆＩｎｔｅｌｌｉｇｅⅡｔＮｅｔｗｏｒｋＴ∞ｃ岫唱ＳｙｓｔｅｍＢ拙ｄｏⅡＭｌｌｌｔｉ＿ＡｇｅｎｔＹ舳ｇＨｏ呜－ⅥⅡ９１ｗ柚ｇｘｉａ］Ⅱｇ－Ｙ衄９１ｚｈ∞ＨｏⅡ矿ｊ，＆＾。。ｆ矿ｃ。唧Ⅱ抑‘棚ｄ蜘堋ｄ“册７打＾ｎｆｇ鹏Ｌ缸伽舰｝＾岫蒯ｆ￡胁“世坩咖ＤⅡ妇ｎＪＪ６Ｄ２９２，肋把置叫上肪Ｄ阳衄，），扣ｒ＾，０ｖ“＆舢撑死ｃｍＩＤｆＤｇｙ耐●抽可折ｇ狮ｌｆｖＰ糟ｆ吼Ⅳａ可捕ｇ２加Ｄ９３．ｃｈ如口Ａｂｓ劬ｃ匕ＷｉｍｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｎｅｔｗｏＩｋｔ幽０ｌｏｇｙａｎｄｔＩｌｅｅｓｔａｂｈｓｈｍｅｎｔ０ｆｃａＩｎｐｕｓｎｅｔｗｏｒｋ，ｎｅｔｗｏｒｋ＿ｂａｓｅｄｉｎ８ｍ】商ｏｎｉｓｗｉｄｅｌｙ８ｐｐｈｃｄ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｕｓｕａｌｐｍｂｌ咖ｏｆ肼蚰ｔｗｅｂ＿ｂ雒ｅｄｉＩｌｓ帅ｃ曲ｎ８ｙｓｔｅｍｉｓｎ伽痂埘ｌｉｇｅｎＬｌａｃｋｏｆｉｌｌ懈ａ州ｖｉ吼１００ｓｃｈｏｗｌｅ屯ｅｓ衄ｌｃ协ｒｅ锄ｄｌｏｗｓｈａ血ｇ．Ｔｈｅ咒ｆｏｒｅ，ｔｂｉｓｐ８ｐｅｒｉｎ删ｕｃｅｓａｍｕｌｍａｇ锄ｔｂａｓｅｄ－ｍｔｅｌｌｉｇ朗ｔｎｅｔｗｏｒｋｉｌｌｓｔｎｌｃ吐０ｎｓｙｓｔｅｍｍｏｄｅｌｔ０ｓｏｌｖｅｆ跏ｍｅｆｐ∞ｂｌ啪ｓＩ饵ｍｎ嘶咖ｓａ丑ｄｋｅｙｔｅｃｈⅡ０】ｏｇｙａｒｅｄｊｓｃｕｓｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｗ曲一ｂａｓｅｄｈｌｓ咖ｃ石蚰，Ｍｕｌｄ—ａｇｅｎｔｌｈｈｎｏｌｏｇｙ，Ｍｏｄｅｌ责任编辑：方禾万 方数据基于多Agent的智能网络教学系统模型研究
作者：作者单位：
杨红颖， 王向阳， 赵红， Yang Hong-Ying， Wang Xiang-Yang， Zhao Hong
杨红颖,王向阳,Yang Hong-Ying,Wang Xiang-Yang(辽宁师范大学计算机与信息技术学院,辽宁,大连,116029)， 赵红,Zhao Hong(计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)南京,210093)
现代教育技术
MODERN EDUCATIONAL TECHNOLOGY2005,15(6)12次
刊名：英文刊名：年，卷(期)：被引用次数：
1.何克抗 E-learning与高校教学的深化改革[期刊论文]-中国电化教育 2002(03)2.何克抗 网络教学结构与网络教学模式探讨 2001(05)
3.谢幼如;柯清超 网络课程的系统研究[期刊论文]-电化教育研究 2002(07)
4.杨红颖;王向阳 基于构建主义学习理论的多媒体网络教学系统研究[期刊论文]-现代远距离教育 2004(03)5.邹云松 基于Agent的信息收集模型研究[学位论文] 2002
6.彭绍东 智能教学代理的结构、开发与应用[期刊论文]-开放教育研究 2004(03)
7.郑明秀;张小真;周竹荣 一个网络教学多Agent系统数据模型的研究[期刊论文]-西南师范大学学报(自然科学版)2002(04)
8.陈自郁 基于代理的远程教学系统及学生模型的研究[学位论文] 2002
9.张艳莉;徐英卓;李洪 基于多Agent的远程教学系统模型的研究[期刊论文]-微机发展 2003(10)10.李克东 一个基于用户知识模型的智能学习帮助系统 2001
11.李宁;高阳;陆鑫;陈世福 一种基于强化学习的学习Agent[期刊论文]-计算机研究与发展 2001(09)12.蔡海斌;岳成庆;张宇;滕至阳 基于多Agent的智能教学系统模型研究[期刊论文]-微机发展 2004(02)13.IEEE LTSC Leaning Object Metadata Working Draft Document 2001
1. 马爱利 贝叶斯网络在远程教学系统中的应用研究[学位论文]2008
2. 刘金民 浅谈信息技术对现代教育工作的影响[期刊论文]-成才之路2009(34)
3. 李萍.袁庆海 在信息论指导下的信息技术的应用--对高校多媒体教学的理性思考[期刊论文]-黑龙江高教研究2005(12)
4. 张春波 智能教学系统的应用[期刊论文]-南北桥2009(3)5. 张涛 多Agent在现代远程教学中的研究与应用[学位论文]2006
1.向波.朱征宇 基于WEB的《C语言》网络教学系统设计探讨[期刊论文]-计算机光盘软件与应用 2011(1)2.赵小军 基于B/S结构的网络教学系统的设计与实现[期刊论文]-计算机与现代化 2010(2)
3.向波.朱征宇 基于WEB的《C语言》网络教学系统设计探讨[期刊论文]-计算机光盘软件与应用 2010(6)4.胡政权 基于多Agent技术的智能化现代远程教育系统构建[期刊论文]-中国现代教育装备 2007(10)5.张婧.杜江洪 基于多Agent的智能网络教学系统研究[期刊论文]-科技广场 2008(1)
6.倪宇斌.刘波 一个基于多Agent的远程教学系统研究与实现[期刊论文]-海南大学学报（自然科学版） 2007(2)7.杨红颖.王向阳.吴俊峰 网络教学评价系统的设计与实现[期刊论文]-现代远距离教育 2007(4)
8.杨红颖.侯丽敏.王向阳 智能化网络教学平台的设计与实现[期刊论文]-现代远程教育研究 2007(3)9.蔡立炉.刁永锋 基于Agent的高职精品课程网站研究与实践[期刊论文]-电脑知识与技术 2012(11)10.胡平 基于移动Agent的远程教学系统的研究[期刊论文]-信息技术 2007(8)
11.邢国春.姜健.赵宇 基于多Agent的智能远程教学的模板结构[期刊论文]-现代情报 2009(11)12.温绍洁 基于WEB和多Agent的智能网络教学系统的研究与设计[学位论文]硕士 2006
引用本文格式：杨红颖.王向阳.赵红.Yang Hong-Ying.Wang Xiang-Yang.Zhao Hong 基于多Agent的智能网络教学系统模型研究[期刊论文]-现代教育技术 2005(6)