基于Multi-Agent和X3D的虚拟教学研究

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摘要:针对现代网络教学缺乏交互、智能性差、信息过载和网络迷航等不足,该文充分利用多智能体自治智能、分布协同的特性和X3D在网络虚拟现实中可交互操作、可扩展和跨平台的特性,阐述了智能网络虚拟教学系统的体系结构和功能模块。智能虚拟教学系统可以提供智能化、个性化的远程教学服务,能激发学生的主观能动性, 更好地满足学生个性特征和因材施教。

关键词:网络教学;智能教学;虚拟教学;多智能体(Multi-Agent);X3D

中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)22-6298-02

1 网络教学

近年来,随着网络技术的日趋成熟,网络教学逐渐成为人们研究的热点。现代网络教学是随着计算机网络技术和多媒体技术的发展而产生的一种新型的教学形式,以网络技术为依托,以大量的数字化教学资源为支撑,采用远程交互式多媒体现代化教学手段,实现跨越时间和空间的教育传递。它与传统教学的不同之处在于,突破了传统教育的时空限制,共享优秀的教学资源,体现了不可比拟的优越性。

但是现代网络教学尚存在着许多缺陷:教学组织多以单方面呈现教学材料为主,缺乏交互手段;学生不能根据自己的认知能力和学习需求选择合适的教学内容,难以达到因材施教; 学习系统、考试系统和协作交互系统等教学模块往往自成体系,缺乏知识的交换与共享。

2 虚拟教学

利用虚拟现实技术可以创造与真实环境相同的虚拟环境,并提供与该虚拟环境交互的手段,让用户产生身临其境的感觉。沉浸式虚拟教学系统可以给学生提供具有情境感的学习环境,学生对虚拟教学环境的刺激和虚拟教学环境对学习者的反应实时自然,有利于增强学生的想象力,提高教学效果。

X3D是Web3D协会制定的下一代VRML97标准,它是下一代的、可扩展的、互联网上的 3D图形规范。X3D定义了如何在多媒体中整合基于网络传播的交互三维内容,整体结构包括四个部分:内核(核心特性集),VRML特性集,应用程序接口和扩展集。一个X3D文件包括header(头部说明)、scene graph(场景图)、prototypes(模型)和eventrouting(事件路由)等功能组件,通过X3D浏览器表达成真实的3D场景。X3D场景和用户的交互可通过静态和动态方式两种方式实现。静态方式是通过检测、感知等节点的使用实现浏览者和虚拟对象的交互功能;动态方式则是通过一段外部程序逻辑去决定事件的产生,X3D通过自己的API提供给Java程序一个可以访问X3D浏览器的界面和可执行环境。将X3D技术应用于网络教学中,通过创建虚拟场景,加入交互功能,可以使学生沉浸在友好的虚拟学习环境中,边学习理论知识边进行实际操作,获得较好的实践能力锻炼,从而获得良好的学习效果。

3 多Agent系统

智能体(Agent)的研究起源于人工智能领域,Agent对自己的状态和行为有完全的控制能力,能够对复杂的刺激进行响应并产生内部状态的控制和适应性的行为。广义Agent的内涵:具有诸如信念(belief),能力(capability),决定(decision)和承诺(commitment)等精神状态(mental state)的实体,认为Agent是能够适应环境通过学习提高自身能力的实体。多Agent系统(multi-agent System,MAS)由多个自主或半自主的智能体组成,具有分析目标、相互通信和协作完成任务的能力,依靠共同协商和分治,各Agent实体能够自主地完成知识推理和任务求解。

将多Agent技术引入现代的网络化教学中,可以在一定程度上解决传统教学模式下教学材料单一、教学缺乏互动和难以因材施教等一系列问题,增强网络学习推荐的智能化和个性化,同时利用了网络平台带给我们的丰富的媒体资源和多彩的表现手段、可以激发学生的学习兴趣,找到适合学生自身情况的教学策略,使学生能在一种交互式的学习环境中得到更人性化的教学服务。

4 智能虚拟教学系统

智能虚拟教学系统基于客户端/服务器结构,如图1所示,整个结构分为四层:客户层、交互层、多Agent引擎层和服务器层。客户端与服务器端通过Internet进行通信。服务器层包括教学数据库服务器、WWW服务器、x3d课件库、多媒体资源库、个性推荐模型库和用户资料库。多Agent引擎层是智能虚拟教学系统的核心模块,包含两个高层的功能子模块:交互Agent模块和协同管理模块。交互Agent模块负责实体Agent(管理员、教师、学生和访客)进行请求服务和消息通信,协同管理模块负责系统安全管理、虚拟行为管理、Agent对象管理和虚拟教学场景控制管理,子模块之间采用消息传递机制进行通信,采用KQML语言来作为Agent之间的通信语言。知识查询与操作语言(knowledge query and manipulation language,KQML)是一种交换知识和信息的描述性语言,它定义了Agent间传递消息的格式和消息处理的协议。虚拟行为包括用户的注册与登陆、用户个性学习推荐、学生自主学习、教师辅导答疑、作业完成与提交、学生考核与自主测试、课程导航与特色资源推荐、学习效果个性评价与教学策略推荐、教学资源的调用与维护等。

学生是整个教学环节中受教育的主体,学生Agent包括学习习惯、兴趣爱好、认知水平、学习进度以及当前情绪等。学生Agent学生的学习行为,任何一个学生登录进教学系统后,将会创建一个学生Agent,并将该学生的所有学习情况记录在系统内,保持该学生学习状态的延续性。个性分析Agent负责调用登录学生的个人资料库,查看学生以往的学习记录,不断地分析用户的学习状态,为学生的下一步学习做相应的准备。个性推荐Agent是在学生登录后生成的,调用个性分析Agent的分析结果来产生个性化推荐,根据目的不同分为基于知识推荐的Agent和基于相似学习者推荐的Agent,从而实现智能化教学。教学策略Agent将以“教”为主和以“学”为主的教学策略有机结合起来,形成一种新型的教学策略;学习评价Agent分为两类,一类对学生的学习效果进行评价的Agent,另一类是对教师的工作情况进行评价的Agent,评价的依据是教学数据库中存储的评价策略。考试测试Agent分为试卷子Agent、考试子Agent、注册子Agent、学生答题子Agent和评分子Agent。试卷子Agent依据一定的试卷生成算法从试题库中抽取符合总体难度系数的试卷,生成考试内容,评分子Agent对试卷结果进行评判,并将结果传送回数据库和学生Agent。导航Agent的作用是使学生明白自己当前在系统中所处的位置,使学生不至于在繁多的超链中迷失。

5 结束语

智能虚拟教学系统在教育领域的应用不仅改变了传统的教育理念、教育模式和教学方法等,同时也为学生提供了便捷的学习机会、优良的教学环境和丰富的教学资源,使学生的学习活动更加自主化和个性化,是服务于终生教育和构建学习型社会的一种重要技术基础。

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