□ 薛永剛 張明麗
模擬學(xué)生代理技術(shù)在合作學(xué)習(xí)
系統(tǒng)中的應(yīng)用研究*
□ 薛永剛 張明麗
針對(duì)目前網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)中普遍存在的學(xué)習(xí)有效性監(jiān)督等問(wèn)題,提出建立基于模擬學(xué)生代理的智能化網(wǎng)絡(luò)合作學(xué)習(xí)系統(tǒng),并以電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)為例,論述了如何實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程中討論主題相關(guān)性以及監(jiān)督學(xué)生積極參與討論等主要問(wèn)題。通過(guò)智能學(xué)生代理的監(jiān)督和干預(yù),可以有效保證學(xué)生在系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)效率,確保學(xué)生討論的主題與預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)目標(biāo)密切相關(guān),并督促群組內(nèi)每個(gè)學(xué)生積極參與討論。
模擬學(xué)生;智能代理;學(xué)習(xí)系統(tǒng)
計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅速發(fā)展給人們的生活、學(xué)習(xí)和工作產(chǎn)生了巨大的影響。網(wǎng)絡(luò)教學(xué)有了極大的發(fā)展空間,計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)模擬師生之間的教學(xué)活動(dòng),彌補(bǔ)了高校多校區(qū)辦學(xué)模式下教學(xué)過(guò)程中師生交互不足的缺憾。本文以電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)為例,研究以合作學(xué)習(xí)為主要特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)。在電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)過(guò)程中,合作學(xué)習(xí)是一種重要的學(xué)習(xí)方式,例如在學(xué)習(xí)B2B、B2C和C2C三種電子商務(wù)模式時(shí),為了滿(mǎn)足學(xué)生理解理論知識(shí)和應(yīng)用型教學(xué)的需求,需要學(xué)生分別扮演商家、銀行、廠家、物流企業(yè)、消費(fèi)者、第三方支付平臺(tái)等角色,體驗(yàn)各個(gè)角色在不同電子商務(wù)模式中的功能以及理論的實(shí)踐應(yīng)用;同樣在《網(wǎng)上支付與結(jié)算》課程中同樣需要學(xué)生模擬并體驗(yàn)銀行、顧客、消費(fèi)者、商家等不同角色,充分理解網(wǎng)上支付及結(jié)算過(guò)程中的理論應(yīng)用以及需要注意的問(wèn)題。這些均要求學(xué)生進(jìn)行分組協(xié)同,才能更好地完成學(xué)習(xí)任務(wù)。雖然現(xiàn)有多種網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái),一定程度上滿(mǎn)足了上述需求,但在教學(xué)實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)尚存在兩個(gè)方面的不足:首先,學(xué)生分組學(xué)習(xí)過(guò)程中參與程度差異較大,有的學(xué)生在系統(tǒng)中異?;钴S,而有的學(xué)生基本不參與討論或者參與很少,這使不同學(xué)生在系統(tǒng)中的學(xué)習(xí)效果有明顯差異,不利于整體教學(xué)效果;其次,學(xué)生在學(xué)習(xí)過(guò)程中討論內(nèi)容容易偏離學(xué)習(xí)主題,使得學(xué)習(xí)效率低下。針對(duì)這兩個(gè)主要問(wèn)題,本文以模擬學(xué)生代理模型為基礎(chǔ),建立新的合作學(xué)習(xí)系統(tǒng),通過(guò)模擬學(xué)生代理監(jiān)督檢查學(xué)生學(xué)習(xí)主題符合程度及個(gè)體學(xué)生參與程度,發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后采取有效的措施糾正偏差。
學(xué)者GAcampora(2011)利用多代理技術(shù)和計(jì)算技術(shù)相結(jié)合,建立了提供個(gè)性化的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型,有效提高了系統(tǒng)的計(jì)算效率;Yann-Micha?l DeHauwere(2010)針對(duì)基于多代理學(xué)習(xí)系統(tǒng)中面臨的狀態(tài)空間增長(zhǎng)后,代理面臨的策略復(fù)雜性以及學(xué)習(xí)緩慢等問(wèn)題,提出了利用通用學(xué)習(xí)算法(general?izedlearningautomata,GLA)解決多代理學(xué)習(xí)系統(tǒng)中存在的問(wèn)題;Jean-PierreFournier(2008)把自適應(yīng)軟件技術(shù)應(yīng)用于電子學(xué)習(xí)系統(tǒng)中,以計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專(zhuān)業(yè)為例說(shuō)明了系統(tǒng)中學(xué)習(xí)代理的行為標(biāo)準(zhǔn)及動(dòng)態(tài)平衡過(guò)程;XiaoqingLi(2007)討論了智能代理和其他相關(guān)技術(shù)解決諸如個(gè)性化、移動(dòng)便利性、學(xué)習(xí)組的合作等問(wèn)題,使得在線(xiàn)教育更加開(kāi)放,更適合動(dòng)態(tài)環(huán)境;FranciscoMartinez-Gil(2008)針對(duì)大狀態(tài)空間環(huán)境下代理策略的復(fù)雜性問(wèn)題,提出使用非參數(shù)決策規(guī)則,將狀態(tài)空間劃分為不同的簇,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法具有較好的分類(lèi)效果。我國(guó)學(xué)者也開(kāi)展了相關(guān)研究。吳飛等(2009)結(jié)合目前智能代理、領(lǐng)域本體知識(shí)和個(gè)性化服務(wù)等,提出了網(wǎng)絡(luò)教育平臺(tái)突出問(wèn)題的解決方案,如學(xué)習(xí)資源檢索技術(shù)、個(gè)性化推薦技術(shù)、元數(shù)據(jù)信息提取和描述等方案;逄華等(2011)建立了一個(gè)新型的基于移動(dòng)Agent技術(shù)的教學(xué)資源推薦系統(tǒng),具有較好的正確率和查全率;黎孟雄(2012)基于模糊聚類(lèi)的方法,結(jié)合協(xié)同過(guò)濾、智能分詞等技術(shù),對(duì)目標(biāo)用戶(hù)的檢索要求進(jìn)行預(yù)測(cè)和推薦,有效提高了推薦的質(zhì)量和精度。
在網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)實(shí)踐過(guò)程中,如果簡(jiǎn)單地將學(xué)生分組,要求他們解決某個(gè)指定問(wèn)題,很難保證合作學(xué)習(xí)的有效性。本文以AuroraVizcaíno(2004)提出的模擬學(xué)生(SimulatedStudent,SS)為基礎(chǔ),利用學(xué)生代理監(jiān)測(cè)學(xué)生行為,并糾正討論與學(xué)習(xí)目標(biāo)無(wú)關(guān)的話(huà)題、學(xué)生長(zhǎng)時(shí)間不參與討論等不利行為。
所謂模擬學(xué)生,即一個(gè)智能代理,其行為與普通學(xué)生類(lèi)似,利用其智能行為主動(dòng)監(jiān)督檢查學(xué)生學(xué)習(xí)過(guò)程中的行為,以阻止或減少不利于學(xué)習(xí)的行為發(fā)生。AuroraVizcaíno(2004)提出模擬學(xué)生行為模型(SimulatedStudentBehaviourModel,SSBM)主要有問(wèn)題探測(cè)器、會(huì)話(huà)日志、域知識(shí)、行為生成器和教學(xué)法模型五部分組成(如圖1所示)。
圖1 模擬學(xué)生行為模型框架結(jié)構(gòu)圖
域知識(shí)部件主要包含某個(gè)學(xué)習(xí)或?qū)嶒?yàn)單元的相關(guān)主題,域知識(shí)信息主要用于決定學(xué)生目前學(xué)習(xí)應(yīng)該掌握的知識(shí)點(diǎn)及前期基礎(chǔ)知識(shí),同時(shí)也調(diào)整模擬學(xué)生代理的行為,更好地適應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)監(jiān)督及協(xié)調(diào)。
問(wèn)題探測(cè)器通過(guò)學(xué)生模型信息、組模型和知識(shí)域,檢查是否有不利的學(xué)習(xí)情況產(chǎn)生,共包含三個(gè)子部件:C表示會(huì)話(huà)處理器,分析學(xué)生討論的內(nèi)容是否偏離學(xué)習(xí)系統(tǒng)要求的目標(biāo);L表示學(xué)習(xí)問(wèn)題探測(cè)器,監(jiān)測(cè)組內(nèi)學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度;P表示被動(dòng)學(xué)生探測(cè)器,檢查每個(gè)學(xué)生的參與程度,以判斷是否處于被動(dòng)參與學(xué)習(xí)及討論的狀態(tài);在系統(tǒng)實(shí)施過(guò)程中,可以根據(jù)需要增加或者修改現(xiàn)有的子部件,以適應(yīng)實(shí)際教學(xué)的需求,體現(xiàn)了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和靈活性。
教學(xué)法模型是當(dāng)問(wèn)題探測(cè)器已經(jīng)檢測(cè)到某個(gè)不利于學(xué)習(xí)的狀態(tài)時(shí),模擬學(xué)生代理采取相應(yīng)行為的策略,應(yīng)該考慮學(xué)生個(gè)體和群組的個(gè)性特征和會(huì)話(huà)日志。會(huì)話(huà)日志不僅可以記憶學(xué)生討論的內(nèi)容,從而避免類(lèi)似問(wèn)題的重復(fù)解答,也可以用于分析學(xué)生的行為特征;圖1中的教學(xué)法模型表示可以使用三個(gè)教學(xué)法模型,系統(tǒng)實(shí)施過(guò)程中也可以根據(jù)需要增加相應(yīng)的教學(xué)模型。
行為生成器根據(jù)學(xué)生模型、群組模型以及域知識(shí)和會(huì)話(huà)部件的結(jié)果和記錄,為模型學(xué)生選擇適當(dāng)?shù)男袨?。如果?wèn)題探測(cè)器發(fā)現(xiàn)某個(gè)學(xué)生處于被動(dòng)狀態(tài),那么模擬學(xué)生就會(huì)決定應(yīng)該采用什么行為來(lái)提高學(xué)生學(xué)習(xí)積極性,如自動(dòng)邀請(qǐng)學(xué)生參與某個(gè)討論等。
1.電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)的必要性和優(yōu)勢(shì)
本文以電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)為例,建立以模擬學(xué)生(SS)代理為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)合作學(xué)習(xí)系統(tǒng)。電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)是一個(gè)與經(jīng)濟(jì)、管理、商務(wù)等都相關(guān)的交叉性專(zhuān)業(yè),在理論學(xué)習(xí)和模擬實(shí)驗(yàn)中,按照實(shí)際的商務(wù)活動(dòng)模式,模擬各個(gè)環(huán)節(jié)和經(jīng)營(yíng)過(guò)程,不僅可以加深對(duì)理論知識(shí)的理解,也可以使學(xué)生更好地模擬商務(wù)實(shí)踐;另外,我校是典型的多校區(qū)辦學(xué)模式,擁有四個(gè)校區(qū),跨越兩個(gè)城市,這種辦學(xué)模式使得傳統(tǒng)的教學(xué)和課余輔導(dǎo)模式與實(shí)際需求不相適應(yīng),因此需要探討新的學(xué)習(xí)輔助系統(tǒng)。本系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)安排分組,主界面主要包括討論的歷史記錄和輸入窗口兩部分(如圖2所示)。
圖2 學(xué)習(xí)系統(tǒng)主要界面截圖
近年來(lái)興起的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)主要從以下幾個(gè)方面影響著現(xiàn)有的學(xué)習(xí)模式:首先,方便學(xué)生自主學(xué)習(xí),并且能夠讓學(xué)生在定制學(xué)習(xí)進(jìn)度和深度方面具有一定的自主權(quán),對(duì)激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性具有重要作用;其次,為教師的教學(xué)過(guò)程提供便利,如多校區(qū)辦學(xué)模式下學(xué)生課余輔導(dǎo)、作業(yè)指導(dǎo)、實(shí)驗(yàn)檢查等均可在教學(xué)平臺(tái)上完成,節(jié)約了大量時(shí)間和物力,也可以一定程度上節(jié)約辦學(xué)成本;第三,對(duì)教學(xué)質(zhì)量的監(jiān)控和評(píng)價(jià)等均具有重要作用;最后,有助于建立學(xué)校統(tǒng)一的校園文化氛圍,減少由于地理空間距離引起的校園分割造成的不利影響。本研究試圖解決以下問(wèn)題:
(1)教學(xué)平臺(tái)的智能化:教學(xué)平臺(tái)不僅僅是一個(gè)電子化的教學(xué)平臺(tái),而是具有一定社會(huì)性的學(xué)習(xí)環(huán)境,可以判斷學(xué)生是否努力、學(xué)習(xí)效率高低等。從學(xué)習(xí)的角度出發(fā),研究如何構(gòu)造學(xué)生模型來(lái)表示、識(shí)別和跟蹤學(xué)生的學(xué)習(xí)特性和學(xué)習(xí)狀態(tài)。
(2)學(xué)習(xí)過(guò)程的監(jiān)督:主要從兩個(gè)方面監(jiān)督學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的學(xué)習(xí)過(guò)程:一是群組討論過(guò)程中是否偏離本次探討的主題,即學(xué)生在系統(tǒng)中是否探討與學(xué)習(xí)無(wú)關(guān)的內(nèi)容諸如足球、彩票、影視等;其次,監(jiān)督學(xué)生個(gè)體是否按要求積極參與學(xué)習(xí)系統(tǒng)要求的內(nèi)容,例如有的學(xué)生討論很積極,而有的學(xué)生則處于被動(dòng)狀態(tài),系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測(cè)到每個(gè)學(xué)生的狀態(tài)。
上述問(wèn)題要求系統(tǒng)首先能夠檢測(cè)討論的內(nèi)容與學(xué)習(xí)主題的相關(guān)程度,其次是解決群組中學(xué)生的參與積極性。下面探討如何利用智能學(xué)生代理實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)主題相關(guān)性分析和學(xué)生參與程度分析。
2.學(xué)習(xí)主題相關(guān)性分析及其干預(yù)
為了判斷學(xué)生討論過(guò)程中是否偏離主題,在模擬學(xué)生代理行為模型中的會(huì)話(huà)處理器以關(guān)鍵詞為主要判斷依據(jù),即根據(jù)學(xué)生討論內(nèi)容中包含的關(guān)鍵詞的類(lèi)別、內(nèi)容、頻次分析判斷目前學(xué)生討論的主題。實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能需要以三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ),分別是一般數(shù)據(jù)庫(kù)、特定數(shù)據(jù)庫(kù)和其他數(shù)據(jù)庫(kù),其中一般數(shù)據(jù)庫(kù)包括電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)的關(guān)鍵詞,例如商務(wù)、B2C、網(wǎng)絡(luò)、支付等;特定數(shù)據(jù)庫(kù)指針對(duì)某個(gè)學(xué)習(xí)單元或者單個(gè)具體實(shí)驗(yàn)的關(guān)鍵詞,例如B2C實(shí)驗(yàn)中供應(yīng)商、網(wǎng)店、消費(fèi)者等;其他數(shù)據(jù)庫(kù)主要包含學(xué)生目前感興趣的話(huà)題相關(guān)的關(guān)鍵字,如甄環(huán)傳、毒刺等。
系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中,會(huì)話(huà)處理器首先檢查學(xué)生會(huì)話(huà)內(nèi)容中是否包含特定數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)鍵詞,如果沒(méi)有則轉(zhuǎn)向一般數(shù)據(jù)庫(kù),看討論的是否電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)的一般問(wèn)題,如果在兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中都沒(méi)有找到相關(guān)的關(guān)鍵詞,則模擬學(xué)生首先假定該組學(xué)生在討論與學(xué)習(xí)無(wú)關(guān)的主題,如果系統(tǒng)中的模擬學(xué)生代理是第一次或第二次檢測(cè)到這種狀態(tài),那么并不主動(dòng)干預(yù)討論,以給學(xué)生更多的自由,減少被人監(jiān)督的感覺(jué);如果模擬學(xué)生代理多次發(fā)現(xiàn)這個(gè)問(wèn)題,則需要采取合理的動(dòng)作以糾正學(xué)生討論和學(xué)習(xí)狀態(tài),例如通過(guò)模擬學(xué)生代理的發(fā)言,把討論的主題轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)目標(biāo),通??梢圆扇”?所示的幾種方法。
表1 模擬學(xué)生代理糾正討論偏離主題的主要方法
所采用的相關(guān)性干預(yù)算法則是基于討論內(nèi)容相關(guān)性和頻率二者的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)做出判斷,主要依據(jù)是一般數(shù)據(jù)庫(kù)、特定數(shù)據(jù)庫(kù)和其他數(shù)據(jù)庫(kù)與討論內(nèi)容進(jìn)行比較,判斷目前討論內(nèi)容的相關(guān)性。三個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)分別命名為general、specific和palyful。主要算法如下:Begin /*相關(guān)性檢測(cè)及干預(yù)算法*/
3.學(xué)生參與程度監(jiān)督與干預(yù)
學(xué)生可能由于多種原因?qū)е路纸M合作學(xué)習(xí)過(guò)程中處于被動(dòng)狀態(tài),如有的學(xué)生覺(jué)得自己掌握的與目前討論相關(guān)知識(shí)基礎(chǔ)薄弱或者是覺(jué)得其他同學(xué)的知識(shí)技能要遠(yuǎn)優(yōu)于自己,盡管這種感覺(jué)可能是一種錯(cuò)覺(jué),但是很容易使學(xué)生在討論中處于觀望狀態(tài),不能積極參與到討論中去。常用的方法包括表2所示的幾種類(lèi)型。
表2 模擬學(xué)生代理干預(yù)被動(dòng)學(xué)生方法
學(xué)生可能由于各種原因處于被動(dòng)狀態(tài),測(cè)器必須探測(cè)學(xué)生被動(dòng)的具體原因,根據(jù)不同原因模擬學(xué)生將采取不同行為,以達(dá)到更好的干預(yù)效果。
被動(dòng)學(xué)生探測(cè)器的基本結(jié)構(gòu)如圖2所示。通過(guò)檢測(cè)學(xué)生討論的頻率和交互的模式,比較個(gè)體學(xué)生與整個(gè)組的交互頻率,判定該學(xué)生是否是“被動(dòng)學(xué)生”。如果學(xué)生處于被動(dòng)狀態(tài),模擬學(xué)生進(jìn)一步判定該學(xué)生是由于缺乏相關(guān)知識(shí)不能夠參與討論,或者僅僅是由于含羞以及不愿意參與討論,或者是由于群組中有一個(gè)過(guò)于活躍的學(xué)生存在而導(dǎo)致其他學(xué)生討論積極性不高等的原因。這個(gè)步驟主要根據(jù)會(huì)話(huà)處理器中保存的討論記錄,如經(jīng)常給出具體答案的學(xué)生往往代表?yè)碛邢鄳?yīng)知識(shí),而提出問(wèn)題較多的學(xué)生可能基礎(chǔ)比較薄弱。確定了學(xué)生處于被動(dòng)狀態(tài)的原因之后就可以觸發(fā)行為生成器產(chǎn)生相關(guān)動(dòng)作,以自動(dòng)干預(yù)學(xué)生學(xué)習(xí)狀態(tài)。
圖2 被動(dòng)學(xué)生探測(cè)器
在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中學(xué)生很容易由于自身惰性或?qū)W習(xí)進(jìn)度和基礎(chǔ)等原因不積極參與小組討論,不僅不利于學(xué)生個(gè)體學(xué)習(xí),也不利于學(xué)習(xí)平臺(tái)效用的發(fā)揮。因此,有必要利用虛擬學(xué)生代理角色主動(dòng)檢測(cè)學(xué)生在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的表現(xiàn)。在算法中將學(xué)生分為三類(lèi):一是超級(jí)活躍學(xué)生,這類(lèi)學(xué)生往往占據(jù)了小組中討論的主要地位,并不顧其他成員的討論內(nèi)容;二是基礎(chǔ)較好但不愿意或者羞于參與小組討論,這類(lèi)學(xué)生往往能回答其他成員的難題,但并不主動(dòng)參與相關(guān)討論;三是基礎(chǔ)較差的學(xué)生,不能回答其他人問(wèn)題,也不愿意參與討論。相關(guān)算法如下:
Begin /*算法開(kāi)始*/
IntNum /*小組成員人數(shù)*/
total_ask=0,total_answer=0,total_other=0 /*記錄本次討論總的提問(wèn)、回答以及討論次數(shù);單個(gè)學(xué)生提問(wèn)次數(shù)、回答次數(shù)、討論次數(shù),并且初始值為0*/
Intask_num[num]=0,answer_num[num]=0,oth?
er_num[num]=0
Sentence=Get-Sentence(i)
/*獲取輸入內(nèi)容,并自動(dòng)觸發(fā)后面程序內(nèi)容,判斷學(xué)生輸入內(nèi)容是提題、回答題,還是一般討論,分別將相應(yīng)次數(shù)加1*/
Ifask(Sentence)=true
ask_num[i]=ask_num[i]+1,total_ask=total_ask+1
Ifanswer(Sentence)=true
answer_num[i]=answer_num[i]+1,total_answer=
total_answer+1
Ifother(Sentence)=true
other_num[i]=other_num[i]+1,total_other=to?
tal_other+1
Fori=1toNum
/*根據(jù)參與討論頻率和類(lèi)型
檢測(cè)每個(gè)學(xué)生類(lèi)型*/
If(ask_num[i]+answer_num[i]+other_num[i])/(to?tal_ask+total_answer+total_other)〉(4/num)
Intervention_Hyperactive() /*檢測(cè)到超級(jí)活躍學(xué)生時(shí)執(zhí)行相應(yīng)干預(yù)動(dòng)作*/
If(ask_num[i]+answer_num[i]+other_num[i])/(to?tal_ask+total_answer+total_other)〈(0.3/num)
/*檢測(cè)到被動(dòng)學(xué)生時(shí)分類(lèi)進(jìn)行干預(yù)*/
Ifask_num[i]/(ask_num[i]+answer_num[i]+oth?er_num[i])〉80%/*多數(shù)提問(wèn)題*/
Intervention_dificient() /*對(duì)基礎(chǔ)較差學(xué)生執(zhí)行干預(yù)*/
Ifanswer_num[i]/(ask_num[i]+answer_num[i]+ other_num[i])〉80%
Intervention_adequate()/*對(duì)基礎(chǔ)好但是不愿意或者羞于討論的學(xué)生執(zhí)行干預(yù)*/
End/*算法結(jié)束*/
本文主要探討了基于模擬學(xué)生代理的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)中討論合作學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問(wèn)題解決方案。在合作學(xué)習(xí)模式下討論,往往會(huì)面臨主題偏離學(xué)習(xí)目標(biāo)和群組中學(xué)生討論不積極兩個(gè)主要問(wèn)題。本文以電子商務(wù)專(zhuān)業(yè)為背景,提出通過(guò)建立模擬學(xué)生代理,自動(dòng)檢測(cè)目前討論主題相關(guān)程度以及是否存在學(xué)生不參與或者不積極參與組內(nèi)討論情況,檢測(cè)到相關(guān)問(wèn)題以后可以自動(dòng)觸發(fā)行為生成器,發(fā)出相應(yīng)的干預(yù)動(dòng)作,以糾正學(xué)習(xí)過(guò)程中的偏差行為。
本研究主要存在以下不足之處:
首先是相關(guān)主題詞數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)問(wèn)題。目前主要通過(guò)人工設(shè)定并定期動(dòng)態(tài)調(diào)整的方式完成,這不僅增加了系統(tǒng)運(yùn)行中人工干預(yù)的工作量,同時(shí)也給系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)運(yùn)行和及時(shí)更新帶來(lái)了一定困難,進(jìn)一步研究可以增加主題詞數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)提取功能;
其次,學(xué)生被動(dòng)狀態(tài)判斷準(zhǔn)則主要是根據(jù)參與討論的頻率等因素,雖然方法簡(jiǎn)單,但是智能化程度有所欠缺,通過(guò)人工智能等技術(shù)改進(jìn)被動(dòng)學(xué)生判斷方法,可以進(jìn)一步提高系統(tǒng)的智能化和靈活性;
第三,使用人數(shù)增多時(shí),模擬學(xué)生代理運(yùn)行資源需求增速很快,目前系統(tǒng)算法不適宜大量學(xué)生同時(shí)訪(fǎng)問(wèn),在實(shí)踐中可以滿(mǎn)足一個(gè)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生(約200人)使用,對(duì)于專(zhuān)業(yè)或?qū)I(yè)基礎(chǔ)課的相關(guān)學(xué)習(xí),但對(duì)于全校的公共課程(如高等數(shù)學(xué)等)不太適合。
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G40-057
A
1009—458x(2014)12—0067—05
2014-08-30
薛永剛,博士,講師;張明麗,碩士,講師。廣東藥學(xué)院醫(yī)藥商學(xué)院(510006)。
責(zé)任編輯 日 新
廣東省教育科研"十二五"規(guī)劃課題(2012JK146):多校區(qū)辦學(xué)模式下的高校智能化輔助教學(xué)平臺(tái)研究。