基于Agent的個性化學習系統(tǒng)研究與開發(fā).pdf

1、隨著網絡技術和智能教學系統(tǒng)的不斷發(fā)展和完善，網絡教學系統(tǒng)逐漸成為教育學者研究的重點方向。當前網絡教學系統(tǒng)存在動態(tài)交互性弱、個性化設計、導航功能等方面還不完善，存在著學習狀態(tài)跟蹤滯后等問題。本文研究的智能教學系統(tǒng)通過智能Agent技術有效地解決了上述問題，提高了網絡教學的性能。
　　本文系統(tǒng)在B/A/S三層結構模型的基礎上構建個性化教學系統(tǒng)。傳統(tǒng)的兩層B/S體系通過融入多Agent代理層形成B/A/S三層結構模型。Agent能夠及時

2、跟蹤用戶的學習情況，構建有效的學生模型；還能夠控制系統(tǒng)為用戶提供合理的意見和導航。本文研究的智能教學系統(tǒng)主要包括學習者Agents和教師Agent兩部分，不同的學習者Agents通過Agent的社會性完成相互之間的協(xié)作；教師Agent能夠自主與學生交流信息，及時了解學生的學習情況。利用貝葉斯網絡利用圖論和概率論相融合的人工智能圖形模塊，模擬實際生活中不同事物之間的關聯(lián)關系。使用優(yōu)化的人工魚群算法對傳統(tǒng)貝葉斯網絡進行改進，能夠解決傳統(tǒng)貝葉

3、斯網絡存在的問題。該算法通過分析各用戶學習信息點之間的關系以及用戶學習結果的評定情況，確保系統(tǒng)為用戶提供個性化的學習規(guī)劃和測評體系。依據《C語言程序設計》課程進行相應的試驗，獲取覆蓋型學生模型、總體系統(tǒng)的框架、系統(tǒng)運行的功能模塊以及系統(tǒng)設計方案。本文系統(tǒng)研究的重點問題是完成對多 Agent代理層的設計和實現。系統(tǒng)實現了用戶學習風格的個性化選擇、個性化學習內容的展示、個性化提示以及導航、學習狀態(tài)跟蹤以及教師個性化學習指導等內容。系統(tǒng)基于軟