基于JADE的學(xué)生頂崗實(shí)習(xí)階段智能教學(xué)平臺(tái)

朱忠旭，劉競(jìng)杰，黃　兵

(安徽工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 1.計(jì)算機(jī)技術(shù)系，2.基礎(chǔ)部，安徽 淮南 230007)

?

基于JADE的學(xué)生頂崗實(shí)習(xí)階段智能教學(xué)平臺(tái)

朱忠旭1，劉競(jìng)杰1，黃兵2

(安徽工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 1.計(jì)算機(jī)技術(shù)系，2.基礎(chǔ)部，安徽 淮南 230007)

摘要：開發(fā)了一個(gè)智能化的教學(xué)平臺(tái)用來為頂崗實(shí)習(xí)的學(xué)生提供個(gè)性化的教學(xué)服務(wù)。平臺(tái)采用基于JADE的多智能體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，根據(jù)學(xué)生的在校學(xué)習(xí)記錄采用模糊邏輯方法判斷學(xué)生的個(gè)性特征，從學(xué)生實(shí)習(xí)崗位的知識(shí)需求出發(fā)生成教學(xué)內(nèi)容。教學(xué)策略選擇規(guī)則使用Jess語言定義，根據(jù)學(xué)生的個(gè)性特點(diǎn)、知識(shí)水平、教學(xué)內(nèi)容的難易程度及對(duì)實(shí)習(xí)崗位的重要性等為學(xué)生選擇個(gè)性化的教學(xué)方法。以一個(gè)學(xué)生實(shí)例演示了平臺(tái)的應(yīng)用，驗(yàn)證了平臺(tái)的可用性。

關(guān)鍵詞：JADE；智能教學(xué)平臺(tái)；多智能體系統(tǒng)；模糊邏輯

頂崗實(shí)習(xí)是大學(xué)教學(xué)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，然而，由于學(xué)生實(shí)習(xí)單位的分散性及學(xué)校師資力量有限等原因使得學(xué)校難以對(duì)正在實(shí)習(xí)的學(xué)生提供有效的學(xué)習(xí)指導(dǎo)和幫助。因此，開發(fā)一個(gè)能根據(jù)學(xué)生實(shí)習(xí)崗位的知識(shí)需要、學(xué)生個(gè)性特點(diǎn)及知識(shí)基礎(chǔ)等對(duì)學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化知識(shí)傳授的智能教學(xué)系統(tǒng)(Intelligent Tutoring System, ITS)[1,2]作為學(xué)生在實(shí)習(xí)期間的學(xué)習(xí)平臺(tái)有助于學(xué)生更好的學(xué)習(xí)所需的知識(shí)。

1平臺(tái)的總體架構(gòu)

平臺(tái)基于多Agent開發(fā)工具JADE平臺(tái)設(shè)計(jì)，如圖1。JADE除了是一個(gè)多Agent系統(tǒng)的開發(fā)工具之外，還是多Agent的運(yùn)行管理平臺(tái)，它為Agent提供了生命周期管理、白頁服務(wù)、黃頁服務(wù)及消息傳遞服務(wù)等基本支持，構(gòu)成Agent賴以生存的運(yùn)行環(huán)境[3]。平臺(tái)由用戶層、業(yè)務(wù)處理層、資源層三層結(jié)構(gòu)組成，業(yè)務(wù)處理層包含學(xué)生Agent、教師Agent、學(xué)生特性分析Agent、教學(xué)規(guī)劃制定Agent、教學(xué)策略制定Agent、學(xué)習(xí)成果評(píng)價(jià)Agent、教學(xué)內(nèi)容生成Agent等。學(xué)生注冊(cè)時(shí)生成代表此學(xué)生的學(xué)生Agent，并從學(xué)生信息庫中取出該學(xué)生在校期間的學(xué)習(xí)記錄信息，并由學(xué)生特性分析Agent對(duì)信息進(jìn)行分析，得出該學(xué)生的學(xué)生模型。教學(xué)規(guī)劃制定Agent根據(jù)學(xué)生模型為該學(xué)生制定學(xué)習(xí)規(guī)劃，包括學(xué)習(xí)內(nèi)容安排、時(shí)間長(zhǎng)度制定等。教學(xué)策略制定Agent根據(jù)學(xué)生模型為教學(xué)規(guī)劃規(guī)定的每個(gè)教學(xué)知識(shí)點(diǎn)制定教學(xué)策略。學(xué)習(xí)成果評(píng)價(jià)Agent根據(jù)學(xué)生與系統(tǒng)的交互及學(xué)生測(cè)試等判斷學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。教學(xué)內(nèi)容生成Agent根據(jù)學(xué)生模型及教學(xué)規(guī)劃從教學(xué)資源庫中獲取適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)內(nèi)容。

2關(guān)鍵實(shí)現(xiàn)技術(shù)

2.1基于模糊邏輯生成學(xué)生模型

學(xué)生模型用于為系統(tǒng)提供用于獲取學(xué)生學(xué)習(xí)方式、認(rèn)知結(jié)構(gòu)、知識(shí)水平、興趣愛好的信息[4]。學(xué)生模型根據(jù)其包含的信息的性質(zhì)、形式及解釋方法分為課程知識(shí)和個(gè)人特征兩部分。學(xué)生模型在學(xué)生的學(xué)習(xí)過程中可以根據(jù)學(xué)生的交互記錄、學(xué)習(xí)成果的分析不斷地更新。

定義1系統(tǒng)中的學(xué)生模型定義如下：

學(xué)生 ：：=(基本信息，知識(shí)狀態(tài)，素質(zhì)狀態(tài)，實(shí)習(xí)崗位，學(xué)習(xí)偏好，學(xué)習(xí)能力，崗位適應(yīng)度)。其中，基本信息指學(xué)生的注冊(cè)信息；知識(shí)狀態(tài)指學(xué)生當(dāng)前具有的知識(shí)范圍及水平；素質(zhì)狀態(tài)用于表示學(xué)生的道德品質(zhì)等方面的特征，由信息庫中存儲(chǔ)的學(xué)生素質(zhì)測(cè)評(píng)成績(jī)來評(píng)價(jià)；學(xué)習(xí)偏好用于表示學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣、學(xué)習(xí)能力等特性；學(xué)習(xí)能力指示學(xué)生對(duì)知識(shí)的接受和理解能力的強(qiáng)弱；崗位適應(yīng)度表示學(xué)生對(duì)當(dāng)前實(shí)習(xí)崗位的適合程度。

圖1系統(tǒng)的總體架構(gòu)

學(xué)生模型中除基本信息和實(shí)習(xí)崗位外，其它特征都是定性指標(biāo)，難以用精確的數(shù)值度量，因此系統(tǒng)使用模糊邏輯[5]將學(xué)生信息庫中的學(xué)生記錄數(shù)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為學(xué)生模型中的學(xué)生特征值。

學(xué)生的知識(shí)狀態(tài)用學(xué)生在校期間學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)及對(duì)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握水平表示。研究發(fā)現(xiàn)，學(xué)生對(duì)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度與知識(shí)點(diǎn)的難度密切相關(guān)，對(duì)大多數(shù)學(xué)生來說，低難度的知識(shí)點(diǎn)往往都能掌握，而影響課程分?jǐn)?shù)高低的關(guān)鍵因素是對(duì)高難度知識(shí)點(diǎn)的掌握水平。由此設(shè)計(jì)出根據(jù)課程成績(jī)和課程知識(shí)點(diǎn)的難度來判斷學(xué)生對(duì)該課程所包含的各知識(shí)點(diǎn)的掌握水平的判定表(如表1)。

表1　學(xué)生知識(shí)點(diǎn)掌握水平判定表

學(xué)習(xí)偏好從學(xué)習(xí)者的知識(shí)處理方式、感知方式、接受方式及理解方式等四個(gè)方面定義學(xué)生的學(xué)習(xí)特性[6]。學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好從對(duì)學(xué)生在校期間的學(xué)習(xí)行為及學(xué)習(xí)成果的分析來獲得。系統(tǒng)根據(jù)課程平均成績(jī)和學(xué)習(xí)成果數(shù)量劃分學(xué)生類型(見表2)，再由學(xué)生所屬類型得出學(xué)生學(xué)習(xí)偏好的基本判斷(見表3)。

表2　學(xué)生類型判定表

表3　學(xué)生學(xué)習(xí)特征判定表

系統(tǒng)通過學(xué)生在校學(xué)習(xí)成果來計(jì)算學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，若學(xué)生在校期間選修了n門課程，每門課程的考試成績(jī)?yōu)镃i，首先計(jì)算出各門課程的加權(quán)平均值

式中pi根據(jù)學(xué)生獲得成績(jī)的考試類型不同取不同的值，正?？荚噋i取1，第一次補(bǔ)考pi取0.8，第二次補(bǔ)考pi取0.6。 pj為在校期間參加知識(shí)或技能競(jìng)賽成績(jī)，按級(jí)別取一定的分值，再由Sc的值得出學(xué)習(xí)能力的模糊判定值。

崗位適應(yīng)度表示學(xué)生對(duì)當(dāng)前實(shí)習(xí)崗位的適合程度，分為高、中、低三個(gè)級(jí)別。系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生類型及學(xué)生實(shí)習(xí)崗位與所學(xué)專業(yè)對(duì)口情況來計(jì)算崗位適應(yīng)度(如表4)。

表4　崗位適應(yīng)度判定表

2.2領(lǐng)域知識(shí)模型

領(lǐng)域知識(shí)模型全面地表達(dá)教學(xué)內(nèi)容以及不同教學(xué)內(nèi)容之間的聯(lián)系。系統(tǒng)以實(shí)習(xí)崗位為基點(diǎn)建立知識(shí)模型，整個(gè)模型由崗位、崗位能力需求、課程、知識(shí)點(diǎn)等元素構(gòu)成，如圖2。

圖2領(lǐng)域知識(shí)模型

崗位模型中各結(jié)點(diǎn)(實(shí)習(xí)崗位)之間的關(guān)系為偏序關(guān)系“發(fā)展”，即若崗位1與崗位2之間具有“發(fā)展”關(guān)系，則表示崗位2是崗位1的后繼崗位，學(xué)生完全勝任崗位1的工作后，可以將崗位2作為自己下一步的職業(yè)發(fā)展的優(yōu)先選擇。

每個(gè)崗位需要多種能力，崗位能力的來源是課程學(xué)習(xí)。崗位能力結(jié)點(diǎn)與課程結(jié)點(diǎn)之間是多對(duì)多的關(guān)系。一門課程分為若干個(gè)知識(shí)點(diǎn)，知識(shí)點(diǎn)之間的關(guān)系如圖3，分別表示a，b為獨(dú)立的、c是d的先決條件、e和f同為g的先決條件[7]。

圖3知識(shí)點(diǎn)關(guān)系

對(duì)領(lǐng)域模型中的每個(gè)知識(shí)點(diǎn)提供多種形式的學(xué)習(xí)素材(如圖4)，系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)偏好及知識(shí)狀態(tài)等特征為其選擇適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)材料。

圖4領(lǐng)域模型與教學(xué)材料的關(guān)聯(lián)

2.3教學(xué)實(shí)現(xiàn)

平臺(tái)從學(xué)生實(shí)習(xí)崗位的知識(shí)需求和學(xué)生的知識(shí)水平、學(xué)習(xí)偏好等個(gè)性特點(diǎn)出發(fā)為學(xué)生選擇要學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)，再根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力和知識(shí)點(diǎn)的難度水平以及對(duì)崗位的重要性為學(xué)生選擇適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)方法進(jìn)行教學(xué)。整個(gè)過程可分為教學(xué)課程選擇、教學(xué)知識(shí)點(diǎn)序列生成和教學(xué)實(shí)施三個(gè)部分。

2.3.1教學(xué)課程選擇

教學(xué)課程選擇的過程如下：

1)在領(lǐng)域模型中確定崗位結(jié)點(diǎn)；

2)搜索出實(shí)習(xí)崗位的支撐能力結(jié)點(diǎn)，得到崗位支撐能力集Sca；

3)對(duì)每種支撐能力，搜索其支撐課程結(jié)點(diǎn)，得到崗位支撐課程集Scu；

4)由學(xué)生模型得到學(xué)生已修課程集Sm；

5) 將Sm劃分為S1和S2兩個(gè)子集，S1是學(xué)生已修而且實(shí)習(xí)崗位要求的課程集，S2是實(shí)習(xí)崗位要求但學(xué)生在校期間沒有選修的課程，S1=Scu∩Sm，S2=Scu-Sm；

6)對(duì)S1中的課程由表1計(jì)算出學(xué)生對(duì)該課程知識(shí)點(diǎn)的掌握水平m，將學(xué)生對(duì)S2中的課程的知識(shí)點(diǎn)的掌握水平設(shè)為“低”；

7)對(duì)崗位支撐課程集進(jìn)行拓?fù)渑判?，得到課程的拓?fù)湫蛄蠺Scu。

2.3.2由課程序列生成知識(shí)點(diǎn)序列

過程如下

1) 依次遍歷課程序列TScu，對(duì)每一門課程：

a) 獲取該課程的知識(shí)點(diǎn)集合Ski；

b) 生成Ski的拓?fù)湫蛄蠺Ski;

c) 將TSki中元素依次插入知識(shí)點(diǎn)隊(duì)列TSk。

2) 返回TSk。

3教學(xué)實(shí)施

對(duì)為某學(xué)生生成的知識(shí)點(diǎn)序列TSk中的每個(gè)知識(shí)點(diǎn)，平臺(tái)采用適當(dāng)?shù)慕虒W(xué)策略對(duì)學(xué)生施教。系統(tǒng)的教學(xué)策略描述如圖5。圖5中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)教學(xué)過程的一個(gè)環(huán)節(jié)，一次教學(xué)活動(dòng)從根節(jié)點(diǎn)開始，沿某分枝遍歷至葉結(jié)點(diǎn)所形成的路徑。

圖5教學(xué)策略

平臺(tái)將每個(gè)節(jié)點(diǎn)定義為一個(gè)Java類，路徑的選擇由Jess[8]規(guī)則引擎執(zhí)行教學(xué)策略規(guī)則決定。規(guī)則的觸發(fā)因子為學(xué)生的特征數(shù)據(jù)，即知識(shí)水平m、學(xué)習(xí)能力f、學(xué)習(xí)偏好p等，另外還有知識(shí)點(diǎn)的難度l、知識(shí)點(diǎn)對(duì)崗位的支持度s等。如規(guī)則

(！highMaster(?x, ?k) &hasHighLearningFaculty(?x) &isImportant(?k, ？p) &likeVideo(?x) => (giveVideo(?x) &makeExecixe(?k) ))

表示若學(xué)生x對(duì)知識(shí)點(diǎn)k的掌握水平不高，學(xué)習(xí)能力一般，且比較喜歡視頻形式的學(xué)習(xí)資料，而知識(shí)點(diǎn)k對(duì)學(xué)生當(dāng)前崗位p很重要，則向?qū)W生提供以視頻形式表示的教學(xué)內(nèi)容并為其生成檢驗(yàn)學(xué)習(xí)成果的練習(xí)題。

將教學(xué)策略選擇規(guī)則保存為.clp文件，所有規(guī)則文件構(gòu)成教學(xué)策略規(guī)則庫。用于教學(xué)策略選擇的Jess推理引擎Rete嵌入于教師Agent中，當(dāng)學(xué)生注冊(cè)時(shí)，學(xué)生Agent從數(shù)據(jù)庫中讀取學(xué)生記錄，用(2.1)中所述方法計(jì)算出學(xué)生模型數(shù)據(jù)，Rete根據(jù)學(xué)生特性值在規(guī)則庫中查找相匹配的教學(xué)規(guī)則，從而決定應(yīng)采用的教學(xué)策略。教學(xué)過程描述如下，

1) 創(chuàng)建Jess推理機(jī)對(duì)象Rete；

2) 加載教學(xué)策略規(guī)則庫；

3) 從學(xué)生Agent收取學(xué)生的個(gè)性特征數(shù)據(jù)；

4) 取出隊(duì)列TSk的元素k，若隊(duì)列為空，則轉(zhuǎn)8)；

5) 啟動(dòng)推理機(jī)選擇對(duì)k采用的教學(xué)策略；

6) 按教學(xué)策略要求為學(xué)生制定學(xué)生Agent傳送教學(xué)內(nèi)容；

7) 評(píng)價(jià)學(xué)生學(xué)習(xí)成果，修改學(xué)生對(duì)k的掌握水平l，若l==“高”，則k出隊(duì)列，并轉(zhuǎn)4)，否則轉(zhuǎn)5)；

8) 結(jié)束。

4平臺(tái)應(yīng)用示例

為了驗(yàn)證平臺(tái)的可用性，使用軟件技術(shù)專業(yè)的若干名學(xué)生在校學(xué)習(xí)記錄數(shù)據(jù)對(duì)平臺(tái)進(jìn)行了測(cè)試。如一個(gè)在某軟件公司實(shí)習(xí)的學(xué)生，其在校學(xué)習(xí)記錄如表5，實(shí)習(xí)崗位是C#程序員。

表5　學(xué)生在校學(xué)習(xí)成績(jī)表

平臺(tái)為學(xué)生選擇的實(shí)習(xí)期間要學(xué)習(xí)的課程序列為數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、C#語言、ASP.Net程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫原理與應(yīng)用、Windows程序設(shè)計(jì)、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)與制作、軟件測(cè)試、軟件工程等，再根據(jù)每門課程所包含的知識(shí)點(diǎn)與實(shí)習(xí)崗位的相關(guān)度生成學(xué)生要學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)序列(…… S1cCu1-9，S1cCu1-6，S1cCu1-7，S1cCu1-5，S1cCu1-4，S1cCu1-8，S1cCu1-3，S1cCu1-2，S1cCu1-1 …… )。根據(jù)學(xué)習(xí)記錄計(jì)算出該學(xué)生的學(xué)習(xí)能力為“較強(qiáng)”，再結(jié)合由課程成績(jī)和知識(shí)點(diǎn)難度計(jì)算出的學(xué)生對(duì)每個(gè)知識(shí)點(diǎn)的掌握程度，如對(duì)C#課程的S1Cu1-5知識(shí)點(diǎn)(即繼承與接口設(shè)計(jì))，其難度水平為“高”，學(xué)生的課程成績(jī)?yōu)?5，由表4的規(guī)則得出學(xué)生對(duì)此知識(shí)點(diǎn)的掌握程度為“中”，學(xué)生偏好的內(nèi)容呈現(xiàn)方式為“文字”，最終系統(tǒng)為學(xué)生生成的學(xué)習(xí)界面如圖6所示。

通過測(cè)試發(fā)現(xiàn)，平臺(tái)可以為不同的學(xué)生生成其實(shí)習(xí)崗位要求的知識(shí)序列，并能以比較適當(dāng)?shù)姆绞綖閷W(xué)生提供教學(xué)內(nèi)容，選擇教學(xué)方法，符合預(yù)期的功能和性能要求。

5結(jié)束語

企業(yè)實(shí)習(xí)階段的學(xué)生需要快速、有針對(duì)性的復(fù)習(xí)、深化和補(bǔ)充崗位相關(guān)知識(shí)。平臺(tái)以學(xué)生的實(shí)習(xí)崗位為基點(diǎn)，為其產(chǎn)生實(shí)習(xí)期間需要學(xué)習(xí)的知識(shí)序列，并根據(jù)學(xué)生的個(gè)性特點(diǎn)為其產(chǎn)生個(gè)性化的教學(xué)策略。教學(xué)策略的制定和實(shí)施充分考慮到學(xué)生在校期間的學(xué)習(xí)情況、自身特點(diǎn)、實(shí)習(xí)崗位與學(xué)習(xí)專業(yè)的對(duì)口程度等特點(diǎn)，做到因需施教和因材施教相結(jié)合。使用該平臺(tái)有望解決以往學(xué)生企業(yè)實(shí)習(xí)階段脫離教師指導(dǎo)、知識(shí)學(xué)習(xí)與頂崗實(shí)習(xí)脫節(jié)等問題。

參考文獻(xiàn):

[1] 莫贊,馮珊,唐超.智能教學(xué)系統(tǒng)的發(fā)展與前瞻[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2002,38(6):6-7.

[2] 許高攀,曾文華,黃翠蘭. 智能教學(xué)系統(tǒng)研究綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2009,26(11): 4020-4022.

[3] 于衛(wèi)紅.基于JADE平臺(tái)的多Agent系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社, 2011:4-13.

[4] L. Liu, M. Wu, H. Wang. Design an Applied Student Model for Intelligent Tutoring System[J]. Jinan: Proceedings of 2009 IEEE International Symposium on IT in Medicine & Education , 2009:485-489.

[5] 高濟(jì).人工智能高級(jí)技術(shù)導(dǎo)論[M]. 北京:高等教育出版社,2009:153-160.

[6] A. Jacinto, J. Oliveira. An ontology-based architecture for Intelligent Tutoring System[J]. Interdisciplinary Studies in Computer Science, 2008, 19(1): 25-35.

[7] 蔣艷榮,韓堅(jiān)華,吳偉民.一種自適應(yīng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)序列生成研究[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué), 2013, 40(8): 204-209.

[8] Ernest Friedman-Hill. Jess in Action [M]. Shelter Island: Manning Publications Co., 2003: 31-132.

An Intelligent Tutoring Platform Based on JADE Used for Students in Post Practice

ZHU Zhong-xu1, LIU Jing-jie1, HUANG Bing2

(1. Department of Computer Technology, 2. Basics Department, Anhui Industry and

Trade Vocational and Technical College, Huainan 230007, China)

Abstract:An intelligent tutoring platform, which used to tutoring student individually when they are in enterprise practice, is developed. The platform's architecture is designed by using multi-agents based on JADE. Student model is acquired from the learning record using fuzzy logic method. The platform generates teaching content for a student according to his (her) post demand, and applies individual teaching method based on his (her) character, knowledge level, difficulty level and importance of teaching content. The rules for selecting teaching strategy are defined by using Jess. It demonstrates how the plat works using a student instance and validates the platform's usability.

Key words:JADE, intelligent tutoring platform, multi-agent system, fussy logic

文章編號(hào)：1007-4260(2015)02-0112-06

中圖分類號(hào)：TP311

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

作者簡(jiǎn)介：朱忠旭，男，安徽淮南人，碩士，安徽工貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)技術(shù)系講師，研究方向?yàn)檐浖こ?、軟件智能?/p>

基金項(xiàng)目：安徽省高等學(xué)校省級(jí)教學(xué)研究項(xiàng)目(2014jyxm584)和安徽省高等學(xué)校省級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)建設(shè)項(xiàng)目(2013jxtd084)。

收稿日期：2015-01-05