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基于多Agent的智能教学系统的设计与研究

作　者: 欧文
导　师: 谢冬青
学　校: 湖南大学
专　业: 软件工程
关键词: 智能教学系统教学模式适应性学习个性化教学智能代理
分类号: TP391.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 89次
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内容摘要

ITS教学是一种以计算机技术为基础的教学方式。这种教学方式能够激发学习者的学习兴趣,从而达到让学习者主动构建知识的目的,实现自己获取知识、自我更新甚至创新知识的目标。但是目前的智能教学系统还存在着许多问题,如系统的智能性较低,缺乏个性化,动态交互功能不强,多以呈现单一而固定的教学材料为主,缺乏有效的引导等。针对以上缺点,本文设计了基于多Agent的个性化智能教学系统,系统引入人工智能领域中的Agent技术,利用Agent的智能推理能力和对学生的个性特点的采集和分析,自适应地生成适合学生能力和个性的知识内容和教学模式,智能地组织教学环节,引导学生更好地学习,改善教学效果。本文首先设计了一个基于Agent的个性化智能教学系统模型GMAITS,此模型由多个Agent组成。利用Agent间的协作机制,实现了Agent间的知识交换与共享,形成了一个多层次结构的多Agent系统。在系统的个性化教学方面,提出了一种教学模式选择的适应性选择策略,采用向量相似度计算寻找一种与学习者相适应的学习风格,并跟踪学生学习记录与情况,做出教学模式的适应性调整策略,达到能对学生进行针对性强化教学的目的,分析系统的个性化教学流程,设计了根据学习进度、难度级别和学习兴趣的智能估算进行个性推荐的相关算法等。系统实现采用多层组织结构,面向学习者、教师二类用户,具有课程学习、作业,练习以及游戏功能,同时采取了利用TGB引擎开发游戏以及练习的功能,实现了个性化教学的目标。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
目录  7-10
插图索引  10-11
附表索引  11-12
第1章绪论  12-19
  1.1 研究背景和选题意义  12-14
    1.1.1 研究背景  12-13
    1.1.2 选题意义  13-14
  1.2 国内外现状研究  14-17
    1.2.1 国外现状  14-16
    1.2.2 国内现状  16-17
  1.3 本文的主要研究内容  17
  1.4 本文的组织结构  17-19
第2章相关概念与技术综述  19-30
  2.1 什么是智能教学系统  19-20
  2.2 智能教学系统的发展  20-21
  2.3 相关教学理论与技术基础  21-23
    2.3.1 建构主义学习理论  21
    2.3.2 个性化教学  21-22
      2.3.2.1 个性化教学的内涵  21-22
      2.3.2.2 个性化教学适应学生的途径  22
    2.3.3 人工智能技术  22-23
  2.4 智能教学系统的结构特征  23-26
    2.4.1.知识库  23-24
    2.4.2 学生模型  24-25
    2.4.3 教师模型  25
    2.4.4 人机交互接口  25-26
  2.5 AGENT技术  26-29
    2.5.1 Agent概念和特性  27-28
    2.5.2 Agent的基本能力和的基本结构  28-29
    2.5.3 多Agent系统  29
  2.6 本章小结  29-30
第3章 GMAITS系统分析及相关算法设计  30-42
  3.1 系统分析  30-32
    3.1.1 ITS的教学模式与工作模式  30-31
      3.1.1.1 ITS教学模式  30-31
      3.1.1.2 ITS工作模式  31
    3.1.2 GMAITS系统的设计目标  31-32
    3.1.3 GMAITS系统中的关键问题和技术  32
  3.2 学生认知能力评估算法  32-38
    3.2.1 学生的认知水平表示  32-33
    3.2.2 认知水平的估算  33-36
    3.2.3 学生认知能力的计算  36-38
  3.3 GMAITS系统教学模式自适应选择算法  38-41
    3.3.1 教学模式选择  38-39
    3.3.2 知识库对教学模式相适度算法  39
    3.3.3 学生模型对教学模式的相适度算法  39-40
    3.3.4 教学模式选择算法  40-41
      3.3.4.1 教学模式选择适应性策略  40-41
      3.3.4.2 教学策略选择规则  41
      3.3.4.3 教学模式数据适应性微调规则  41
  3.4 本章小结  41-42
第4章 GMAITS系统设计与实现  42-64
  4.1 系统框架  42
  4.2 系统的开发工具  42-43
  4.3 设计思想  43
  4.4 多AGENT结构和运行机制  43-57
    4.4.1 管理Agent功能和设计  43-44
    4.4.2 学生Agent功能和设计  44-47
      4.2.2.1 学生Agent模型  45-46
      4.2.2.2 学生认知能力的定量评估  46-47
    4.4.3 教师Agent的构建与设计  47-49
      4.4.3.1 教师Agent模型  48-49
    4.4.4 个性化学习Agent的构建与设计  49-50
      4.4.4.1 个性化学Agent模型  49-50
    4.4.5 多Agent智能教学系统工作流程分析  50-53
    4.4.6 个性化教学控制流程  53-56
      4.4.6.1 系统推荐学习方式  54-55
      4.4.6.2 自主学习方式  55-56
    4.4.7 各Agent的通信机制  56-57
  4.5 实验说明与结果分析  57-59
  4.6 系统特性与创新点  59-60
  4.7 系统的运行界面  60-63
    4.7.1 学生登录后系统主界面  60
    4.7.2 学习内容选取主界面  60-61
    4.7.3 个性化学习主界面  61
    4.7.4 系统运行界面示例  61-63
  4.8 本章小结  63-64
总结与展望  64-66
  本文总结  64
  进一步工作  64-66
参考文献  66-69
致谢  69-70
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文  70

基于多Agent的智能教学系统的设计与研究

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