透視智能代理和協(xié)作學習
任何學習到最后都有一個評價的過程，基于agent的網(wǎng)上協(xié)作學習也不例外。以下是文學網(wǎng)小編J.L為大家分享的關于透視智能代理和協(xié)作學習之論文范文。
一. 有關Agent的基本概念
1. Agent的定義
在計算機和人工智能領域中，Agent可以看成是一個實體。它通過傳感器感知環(huán)境，通過效應器功能于環(huán)境。Agent為了達到一定的目標，有著自成規(guī)律地執(zhí)行任務的工作模式。
聞名Agent理論探究者、英國的Wooldridge博士和Jennings教授認為摘要：Agent是一個具有自主性、社會能力、反應性和能動性等性質的基干硬件或(更經(jīng)常的)基于軟件的計算機系統(tǒng)，該定義答應在更寬范圍的環(huán)境中設計Agent，而且其中增加了通信要求。
2. Agent的性質
(1)代理性(Agent)
a它是"代表用戶"工作的;
b它可以把其他資源包裝起來，引導并代替用戶對這些資源進行訪問，成為便于通達這些資源的樞紐和中介。
(2)智能性(Intelligence)
在這方面，智能Agent可以做很多有高技術含量的工作。例如，理解用戶用自然語言表達的對信息資源和計算資源的需求;幫助用戶在一定程度上克服信息內容的語言障礙;捕捉用戶的偏好和喜好;推測用戶的意圖并為其代勞;等等。
(3)自主性(Autonomy)
一個智能Agent應該是一個獨立自主的計算實體。它應能在無法事先建模的、動態(tài)變化的信息環(huán)境中，獨立規(guī)劃復雜的操作步驟，解決實際新問題，在用戶不參和的情況下，獨立發(fā)現(xiàn)和索取符合用戶需求的可利用資源和服務。最近J.McCarthy等人正在探索如何構造能對自身狀態(tài)有所感知的智能Agent。
(4)機動性(Mobility)
在網(wǎng)絡計算環(huán)境下，一個Agent可以看成是代表用戶駐網(wǎng)絡的常設機構，它可以在網(wǎng)絡上靈活機動地訪問各種資源和服務，還可以就完成特定任務同其他智能Agent進行協(xié)商和合作，甚至把自己"遷移"到網(wǎng)絡中的其他主機上去執(zhí)行任務。這樣的"精靈"在網(wǎng)絡上游弋 ，是對網(wǎng)絡平安性、個人隱私性和管理方面的巨大挑戰(zhàn)。
3. Agent的基本結構
(1)。目標模塊
(2)。感知器
(3)。信息處理器
(4)。效應器
(5)。通訊機制
4、Agent功能的實現(xiàn)
要求摘要：跨平臺一致語法，最小資源代價，支持移動語義
面向Agent的編程技術(AOP，Agent Oriented Programming)
Java
Telescript
5.智能Agent的應用意義
智能Agent在許多方面有著重要的應用意義。
信息服務 信息服務是最廣大的用戶群接觸網(wǎng)絡環(huán)境的首要渠道。對于信息內容已經(jīng)相當豐富的英語文化圈來說，進一步提高信息服務的質量，改變目前信息服務中存在的 "信息過載"和"資源迷向"的狀況，是信息服務業(yè)所面臨的最緊迫的任務。智能Agent正好可以適應這方面的需要。具體地說，用于信息服務的智能Agent主要完成以下功能摘要:1導航 ，即告訴用戶所需要的資源在哪里;2解惑，即根據(jù)網(wǎng)上資源回答用戶有關特定主題的新問題 ;3過濾，即按照用戶指定的條件，從流向用戶的大量信息中篩選符合條件的信息，并以不同級別(全文、具體摘要、簡單摘要、標題)呈現(xiàn)給用戶;4整理，即為用戶把已經(jīng)下載的資源進行分門別類的組織;5發(fā)現(xiàn)，即從大量的公共原始數(shù)據(jù)(比如股票行情等)中篩選和提煉有價值的信息，向有關用戶發(fā)布。這些都是使信息服務走向個性化主動服務不可缺少的功能。目前在此方面已經(jīng)有了一些能夠使用的系統(tǒng)，但智能化的程度還遠遠不夠，且主動有余過濾不足已經(jīng)造成了一些負面的影響，亟待盡快發(fā)展更先進的人工智能技術予以解決。
系統(tǒng)和網(wǎng)絡管理 計算機系統(tǒng)本身的資源量就非常巨大，系統(tǒng)管理的整個趨向正在朝著"傻瓜化"的方向發(fā)展，其中很大一部分原來由系統(tǒng)管理員手工干的事情，現(xiàn)在已經(jīng)由計算機代管了。系統(tǒng)管理的界面變得更加友好，在系統(tǒng)本身的復雜性不斷提高的情況下，駕馭系統(tǒng)資源的復雜性反而在不斷降低，代管系統(tǒng)的自主性也在逐步提高。在網(wǎng)絡管理方面，隨著Client/Server計算成為主流，完成固定功能的Agent的存在和應用已經(jīng)成為事實，分布在不同設備上"監(jiān)視"設備狀況，并隨時向主機報告數(shù)據(jù)的Agent，已經(jīng)是當今網(wǎng)管系統(tǒng)中很平常的一部分了。但是， 這些從事部分系統(tǒng)/網(wǎng)絡管理的Agent目前還不能稱為"智能Agent"，它們的智能化程度仍然有待提高。即使作為非系統(tǒng)/網(wǎng)絡管理員和操作員的用戶，也會有為系統(tǒng)和網(wǎng)絡設定常規(guī)服務、向系統(tǒng)和網(wǎng)絡預約非凡服務的需要，智能Agent是滿足用戶這種需要的最合適的幫手。
電子商務 越來越多的人看好Internet上的商業(yè)機會。網(wǎng)上的商品越多，在網(wǎng)上尋找商品就越是買方的一大負擔;同時，賣方商品的推銷也有一個對客戶實行因人而宜的主動服務新問題。因此，采用智能Agent系統(tǒng)，代表買方去網(wǎng)上查看"廣告牌"、逛"商店"尋找商品甚至討價還價，代表賣方分析不同用戶的消費傾向，并據(jù)此向特定的潛在用戶群主動推銷特定的商品，都是非常有誘惑力的。
協(xié)同工作 把Internet引入企業(yè)和機構、建立所謂"Intranet"的努力正方興未艾。深層次的Intranet最終要改變的是人們的工作方式、企業(yè)和組織機構的運作方式，把一切具有信息屬性的、可以用符號等價物替代實物的工作流程，統(tǒng)統(tǒng)在網(wǎng)絡計算環(huán)境中予以實現(xiàn)。在這樣的大目標下，企業(yè)、機構的相當一部分管理職能，完全可以由網(wǎng)絡上自主工作的一組智能Agent來協(xié)同實現(xiàn);涉及到設計、寫作、數(shù)據(jù)操縱、軟件開發(fā)等許多符號性的工作崗位之間的協(xié)同工作，也同樣可以靠智能Agent來協(xié)調并代理完成一些輔助性的工作。 "虛擬企業(yè)"、"虛擬車間"、"虛擬協(xié)同工作平?quot;、"電子秘書"等新鮮事物已經(jīng)或正在網(wǎng)上出現(xiàn)。
教育 遠程教育是促進教育機會平等的重要手段。在網(wǎng)絡環(huán)境下，可以調動多種教學手段，包括講解、演示、練習、實驗和考試等。其中，練習和實驗環(huán)節(jié)是智能Agent可以大有作為的地方。智能Agent可以作為虛擬的教師、虛擬的學習伙伴、虛擬的實驗室設備、虛擬的圖書館管理員等出現(xiàn)在遠程教育系統(tǒng)中，增加教學內容的趣味性和人性化色彩，改善教學效果。單機系統(tǒng)中各種軟件的"幫助"也可以設計成一個人性化的角色，實施對用戶進行導航這種模式。
娛樂 在網(wǎng)絡娛樂系統(tǒng)中引入智能Agent，可以增強娛樂效果，這也是娛樂系統(tǒng)開發(fā)新功能的一個很有希望的選擇。目前智能Agent在娛樂方面可以做的事情有摘要:1個性化的節(jié)目點播服務;2游戲和虛擬現(xiàn)實中更加人性化的機器角色的設計，比如決策的智能化(戰(zhàn)爭或經(jīng)濟活動)、動作的人性化(體育比賽)和自然語言對話的使用;3網(wǎng)絡社交場合(如聊天室 )中用來招徠用戶，或以假亂真的機器對話角色的設計和使用，等等。
Agent在網(wǎng)絡教學中的應用
基于agent的網(wǎng)上協(xié)作學習環(huán)境
利用agent來構建網(wǎng)上協(xié)作環(huán)境，就是在協(xié)作學習的環(huán)境中嵌入agent模塊來更好地實現(xiàn)各部分功能。基于 agent 的網(wǎng)上協(xié)作學習環(huán)境如圖1所示摘要：
圖 1 基于 agent 的網(wǎng)上協(xié)作學習環(huán)境
1).基于agent的協(xié)作學習區(qū)
基于agent的協(xié)作學習區(qū)是一塊虛擬的共享區(qū)域，支持在線協(xié)作學習者在各自的計算機上觀看同一內容和討論同一新問題，協(xié)作學習者可以通過文字、繪圖等形式進行信息交流。除了實現(xiàn)學習的協(xié)作外，協(xié)作學習區(qū)還可以實現(xiàn)總任務的接受，據(jù)一定的原則劃分成子任務，將所有登錄的學習者劃分成合理的協(xié)作學習小組等功能。協(xié)作學習區(qū)可以通過模擬現(xiàn)實工作中的黑板，即電子白板系統(tǒng)來實現(xiàn)。在此我們應用基于agent的電子白板系統(tǒng)。其模型如圖2所示摘要：
圖2 基于agent的電子白板系統(tǒng)的模型
管理agent摘要：負責整個系統(tǒng)的管理工作，包括用戶的加入、登錄，處理交互、協(xié)作信息，和存儲模塊相連進行數(shù)據(jù)的存儲和檢索。
消息路由agent摘要：主要提供agent的注冊服務，記錄各agent的實際網(wǎng)絡地址，實現(xiàn)動態(tài)維護agent和網(wǎng)絡地址的聯(lián)系;提供路由轉發(fā)功能，分析KQML中的路由信息，依據(jù)注冊agent進行各種信息的轉發(fā);以及提供消息的緩存功能 。KQML是一種描述性的語言，定義了agent之間傳遞消息的格式和處理協(xié)議，通過提供一套標準的通信原語使得agent間可以交流和共享知識，已成為agent之間通信的事實上的標準;KQML語言采用了"協(xié)議棧"的思想，它攜帶的消息內容可以使用實現(xiàn)agent的語言表達，即意味著KQML可以攜帶任何一種語言表示的信息。
協(xié)作小組agent
協(xié)作小組agent實際上是由參和協(xié)作學習的學習者和終端計算機進行交互后，形成協(xié)作學習者agent，協(xié)作區(qū)根據(jù)協(xié)作學習者agent中提供的有關學習者的個人特征，按照一定原則(如摘要：學習水平、思維方式傾向等)劃分而成的。其模塊圖如圖3所示。當協(xié)作區(qū)分配任務時，按照協(xié)作學習小組agent的對外特性來確定任務的分配方式，而且，協(xié)作小組對外以一種整體的方式體現(xiàn)其功能。當然，當協(xié)作小組agent接到任務后，通常會進行再次分配，將任務具體到協(xié)作學習者agent，由學習者agent具體實施或通過協(xié)作完成任務。
協(xié)作學習者agent
協(xié)作學習者agent是指參和協(xié)作學習的個體agent，它是協(xié)作小組agent的組成成員�；赼gent的網(wǎng)上協(xié)作學習環(huán)境為每一位學習者提供了一個個體agent。當學習者在此學習區(qū)注冊時，個體agent隨之生成;當學習者和協(xié)作學習區(qū)不斷交互進行學習時，個體agent將記錄下學習者的一些個人特征，如摘要：學習水平、前驅知識把握程度、知識接受能力、思維傾向方式等，并將這些信息紀錄入相應的參數(shù)庫。當學習者再次登陸時，個體agent的這些參數(shù)將為下一步的學習提供指導，如學習內容的提供、學習路徑的提供以及學習界面的提供等。如若學習者隨著學習的不斷深入，學習能力、學習水平、思維傾向性等積累到一定域值的變化，則個體agent中的參數(shù)將隨之更新。
其模塊圖如圖4所示。
控制器摘要：協(xié)調各部分的工作，并負責分配任務以驅動其它模塊工作;
任務接受器摘要：負責接受經(jīng)過分配后的子任務;
規(guī)劃摘要：評判任務的標準、方法和原則以及評判學習者的標準、規(guī)則等;
處理器摘要：解決控制器分配給它需要自動處理的任務;
參數(shù)庫摘要：存放小組或成員執(zhí)行、完成任務的情況，及學習小組或成員的學習風格、學習水平、學習能力等信息。
通訊模塊摘要：和其它小組或成員進行信息交流和合作的渠道。
具體運作過程如下摘要：當任務接受器接受到需要完成的子任務后，送至控制器;控制器即根據(jù)規(guī)劃庫中的規(guī)則評判任務或學習內容的難易程度、難度系數(shù)、區(qū)分度等，并打上相應標記。通過通訊模塊將其傳送至學習者本人;當學習者完成任務時，規(guī)劃模塊將評判學習者的學習能力、學習水平等，并給出評判結果，分數(shù)值;若分數(shù)值達到或超出可以改變參數(shù)庫域值得值，則修改參數(shù)庫中的參數(shù)，否則不修改。
2). 基于agent技術的網(wǎng)上協(xié)作學習環(huán)境的運作方式
大致來講 ，整個基于 agent 的網(wǎng)上協(xié)作學習實施過程如下摘要：當總任務提交給基于agent的協(xié)作學習區(qū)后，基于agent的協(xié)作學習區(qū)或參和協(xié)作學習的教師，將任務劃分成相應個數(shù)的子任務，然后分配給各個協(xié)作學習小組agent;協(xié)作學習小組agent相互合作完成子任務后，將結果提交給協(xié)作區(qū)，由協(xié)作學習區(qū)將所有結果有機匯總、綜合，形成最終成果，并提交給總任務結果接受器，之后由教師組織全體協(xié)作學習者對結果進行分析、評價以及各小組解決新問題思路方式的評判、學習等。當然，假如有多個協(xié)作學習區(qū)，各協(xié)作區(qū)之間還可以進行交互、合作、交流等活動。
基于agent的網(wǎng)上的協(xié)作學習的具體實施過程主要有摘要：學習者登錄注冊、小組劃分、任務分配、協(xié)作學習的實施、成果匯總、評價幾個階段。
學習者登錄注冊
當學習者進入?yún)f(xié)作學習區(qū)后，首先要進行注冊登記。具體過程是摘要：當協(xié)作學習者agent首次進入?yún)f(xié)作系統(tǒng)時，需要向消息路由agent提交注冊信息，如摘要：agent的名字、密碼、IP地址等有關數(shù)據(jù)，并記錄入agent注冊表中。
小組劃分
根據(jù)學習者的學習能力、學習水平、思維方式的傾向性等組成2-6人的協(xié)作學習小組。成員的分配一般采用互補的方式分配組員，這樣有利于提高協(xié)作學習效果。小組劃分有自主式和被動式兩種。自主式是指每個學員在了解了總體學習任務和所有其它登錄學習者的情況以后，自己做出和誰結組的判定，并通知消息路由agent，再由服務agent確認形成正式的協(xié)作小組。被動式是指由服務agent根據(jù)消息路由agent中注冊登錄的學習者的情況，將學員按要求分組，或者由參和協(xié)作學習的教師來分組。一般分組應注重學習者的優(yōu)劣搭配、不同學習風格的搭配等。
任務分配
任務劃分是協(xié)作學習的關鍵所在。當總任務到來時，運用KQML消息包，通過消息路由agent，將其送至管理agent，管理agent將按照一定原則將總任務劃分成多個子任務，并根據(jù)學習者agent提供的有關學習者的個人信息盡量將適合于學習者特性的任務內容分配給學習者。
在任務劃分過程中要注重任務劃分的原則摘要：任務劃分要合理，一般應該根據(jù)任務的內在邏輯結構、知識點劃分等劃分任務;任務劃分輕重、大小要適當，不能有輕有重;還要注重任務的前驅后繼等情況，并將此類信息通知相應的協(xié)作學習小組agent;分配任務要根據(jù)各小組成員的個性特征進行，盡量做到符合學習者的學習方式、學習水平、思維方式傾向等等。
具體協(xié)作學習的實施
協(xié)作學習的機制主要有摘要：①沖突和競爭機制、②自我解釋機制、③內在化機制、④學徒機制、⑤共同承擔認知任務機制、⑥共享規(guī)則機制。在此，我們不多加以區(qū)分，而看作幾種機制的綜合使用。
具體協(xié)作實現(xiàn)過程如下摘要：協(xié)作學習者agent通過任務接收器接受子任務，并傳送給控制器，規(guī)劃模塊在控制器接受任務后幫助控制器分析任務、制訂解決任務的計劃等;然后由協(xié)作學習者操縱控制器，通過任務驅動處理器處理任務。在此過程中，有的任務由成員A完成，有的任務由成員B完成，也可能由A和B共同來完成，還有可能借助于其它協(xié)作小組或其成員來完成。另外，有些工作還要求使用其它小組所承擔任務的部分或全部成果，此時，要考慮到其它小組的任務實施和完成情況，及時互通信息、交流學習收獲等。
成果匯總
當每一個協(xié)作小組或成員均完成任務時，就需要將所有成果匯集在一起，有機協(xié)調、組合后，形成一個總的學習成果，從而實現(xiàn)總任務的完成。具體講就是摘要：協(xié)作學習者agent將其學習成果通過電子白板系統(tǒng)中的消息路由agent和服務agent傳送出去，和其它小組或成員的成果匯總在一起，形成總的成果。在此期間，還可以互相學習彼此的學習方法、解決新問題的思路等。
評價
任何學習到最后都有一個評價的過程，基于agent的網(wǎng)上協(xié)作學習也不例外。評價可以是組內成員互相評價、可以是組間互相評價等�；竟ぷ鳈C制是運用基于agent的電子白板系統(tǒng)作為評價中介區(qū)，象協(xié)同學習時交流新問題一樣進行評價信息的傳遞。
3).基于agent技術的網(wǎng)上協(xié)作學習環(huán)境的特征
通過基于agent技術的網(wǎng)上協(xié)作學習環(huán)境的運作方式可以看出摘要：整個過程中信息的交流、傳遞都是基于agent來實現(xiàn)的，由于agent能夠通過和學習者的交流了解學習者自身的特征，并做出反應，得出并紀錄和修改學習者的學習特征、學習風格及判定學習者的知識水平等，從而使整個學習環(huán)境具有個性化、智能性的特征。
個性化特征摘要：
通過使用學習者agent，記錄學習者的學習個性特征，如學習能力、學習方式、學習的水平等等，此后根據(jù)這些參數(shù)組織學習內容和生成學習界面提供給相應的學習者，使得學習者的學習內容和學習界面均具有個性化的特征。
智能化特征摘要：
在引入agent之后，可以在沒有教師角色的情況下實現(xiàn)動態(tài)的智能分組、動態(tài)的組織學習內容和動態(tài)的生成學習界面等，所有這一些都是智能化的特性。
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