摘  要： 移動學習是遠程教育新的發(fā)展階段，對于滿足人們的學習要求、平衡教育資源、構建學習型社會都有很大的幫助。但傳統(tǒng)的遠程教學模式將學生和教師分離為單獨個體，忽略了“教”與“學”之間的交互性和“學”應該具有的主動性。為了更好地提高學生學習的興趣和積極性，提出了一種新的移動學習教學模式，增加“學－教角色轉化Agent群”，通過測試Agent，采用FCM的模糊推理，分析學生Agent的認知水平，結合知識表示模型，實現(xiàn)自動篩選合格學生和自動角色轉化機制。
關鍵詞： multi-Agent；移動學習；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)網用戶群體的出現(xiàn)，成就了移動學習時代的到來。學習者通過無線網絡可以隨時隨地地實現(xiàn)在線與離線學習，網絡教學系統(tǒng)能夠根據(jù)學生的個體情況和知識結構來確定和調整教學策略。但其本身仍存在一些問題，例如系統(tǒng)缺乏適應性，不能夠根據(jù)學生的認知水平而采取相應的教學手段和策略，難以實現(xiàn)因材施教；隨著學生數(shù)量的增加，網絡教學過程中經常出現(xiàn)教師輔導不到位、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層結構模式，如圖1所示。
    采用智能代理的網絡教學平臺，學生可以通過其學習代理與老師進行聯(lián)系，圍繞教學重點進行交流，進而形成有效的控制機制。借助這個平臺，學習代理可以根據(jù)學習者的需要，到有關資源站點查找和搜集與當前學習內容相關聯(lián)的資料，處理日常學習事務，也可以方便教師教學和管理工作，并且保證數(shù)據(jù)的安全可靠，形成相對封閉的教學通道。
    由圖1可以看到，此模型框架在應用性、靈活性等方面都已經達到很高的程度，但是中間代理層的設置仍然存在一些問題。例如教師和學生仍然是兩個分離的個體，并沒有脫離傳統(tǒng)的教與學的課堂教學模式，教師和學生交互活動極少，學生很難積極主動地參與到教學過程中來。

    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移動學習教學模式。
1 模糊認知圖
    模糊認知圖FCM(Fuzzy Cognitive Maps)是模糊邏輯和神經網絡相結合的產物。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;從組織結構上看，F(xiàn)CM是面向對象的單層帶反饋的神經網絡。它可以支持專家先驗知識以及因果關系的表示與推理，知識蘊涵在概念節(jié)點及概念節(jié)點間的關系中。它通過概念間的關系來模擬模糊推理，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,采用模糊認知圖的方式分析學習者的認知水平，更好地跟蹤學生的學習狀況、改善教學效果。

    圖4為Agent群內部構成圖，該Agent群主要包括成績測試Agent、素質測試Agent和綜合測試Agent。當3個Agent得到結果W14、W24、W34滿足一定的標準時，就會觸發(fā)綜合Agent，將通過此次測試的學生名單寫入數(shù)據(jù)庫，同時為對應學生分配一個教師權限賬戶，進行角色轉換。教師可以隨時查閱“綜合Agent”得到的信息，更全面地了解學生，從而制定相應的教學方案，更好地因材施教。

    引入角色轉換Agent群，進而選擇合格學生，其好處在于：
    (1)作為學生，他們更容易知道其他同學的問題所在；同時可以刺激學生學習的積極性。
    (2)在此過程中，教師將會有更多空余的時間來搜集資料，研究教學和其他問題。
    (3)學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的目的。
2.2 Agent模塊實現(xiàn)
    在該模型中，需要設計的Agent模塊主要包括：教師Agent模塊、教學資源Agent模塊、教師授課Agent模塊、學生Agent模塊、學生學習情況Agent模塊等，在此，以學生學習情況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)有的移動學習模型中增加“角色轉換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：當某學生對某一知識的學習達到一定程度，就可以進行綜合測試（成績測試、素質測試、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，此學生的信息就會被添加入對應的數(shù)據(jù)庫中，同時轉換為“教師”角色；然后履行“教師”職責，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換模塊，目的是提高學生學習的主動性、積極性和學習興趣，最終提高教學的質量。為了更好地分析學生的學習狀況，采用模糊認知圖的方式分析學生的認知水平，更好地跟蹤學生的學習狀況，改善教學效果，從而對整個教學改革和素質教育的實施起到積極的推動作用。
參考文獻
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