网络教学是为适应信息技术和现代人才培养观而产生的一种新型教学方式，是人类进入虚拟空间接受教育的一种教学形式，是对传统课堂教学模式的一种有益补充。自适应式的网络教学系统的突出特点表现在学生是学习的主体，其通过网络虚拟课堂进行交互式的自主学习；教师则通过课程设计，采取创设问题情景、在线专题讨论、归纳总结、评价激励等方法，激发学生的学习兴趣和学习动机，促使他们理解和掌握知识体系，培养创新精神，进行广泛而又深入的学习。教师通过与学生的交互，及时了解学生对知识的掌握情况，并根据掌握的情况调节课程的内容和难度，从而实现“个性化教学”。

Agent 技术和MAS建模

网络教学系统是一个涉及学生、教师、管理者、教学资源、数字图书、实验设备等若干现实实体的网络虚拟教学平台，实体与实体之间存在着复杂的交互和协作关系。为了能从现实出发，更好地表现和分析现实教学实体以及它们之间的关系，本文引入了Agent技术以及MAS（Multi-Agent System）的建模方法来分析和设计自适应的网络教学系统。

Agent的研究起源于人工智能，它是指能够自主学习并可适应环境的软件实体，能够通过感知自身和环境中的信息，自主采取行动实现一系列预先设定的目标或任务。

面向Agent的系统分析是分割复杂系统问题空间的有效途径，而且，基于Agent的软件系统有着灵活的组织关系，可以按一定的机制自动建立和解除，能够适应实体间的变化关系，每个Agent可以独立开发，因此具有良好的可成长性。

MAS（Multi-Agent System）是分布式人工智能研究的一个分支，是指多个Agent相互通讯、彼此协调，共同完成作业任务的系统，它不仅具备一般分布式系统所具有的资源共享、易于扩张、可靠性强、灵活性强、实时性好的特点，而且各Agent能够通过相互协调解决大规模的复杂问题，使系统具有很强的鲁棒性、可靠性和自组织能力。

网络教学系统所面临的问题是极其复杂的，单个Agent很难单独完成给定的任务，因此需要通过适当的体系结构，把网络教学过程中涉及的多个自主的Agent组织起来形成多Agent系统（Multi-Agent System）。MASE（Multi-Agent Systems Engineering Methodlolgy）方法就是由Delpach和Wood 等人提出的用于MAS建模的工程化方法，通过描述系统目标、行为、Agent实体结构以及它们之间的通讯方式来定义一个MAS系统，系统中每个Agent都有自己的职责，并可以与其他Agent通信以获取信息，互相协作完成整个教学过程。

自适应网络教学系统体系结构

网络教学系统通常运行在动态的分布式环境中，需要处理大量的同构或异构的学习信息库，因此采用Browser/Web Server/Applications Server/Data Server四层体系结构（如图1）把三层结构中大量的事务处理逻辑模块从Web服务器的任务中分离出来，由单独的应用服务器来担负其任务，这样可以大大减轻Web服务器的压力，通过应用服务器实现负载均衡，最终的请求处理由应用服务器调度Agent完成。这样，基本消除了Web服务器可能产生的性能瓶颈，可以支持较多并发用户在线学习。

系统功能结构

整个基于Multi-Agent的自适应网络教学系统由四个基本的方面组成：①数据库（学习资源库、试题库、知识库、教学策略库、学生信息库等）、②应用子系统（教学资源管理系统、授课系统、备课系统、智能答复系统、学习管理系统、考试评价系统、虚拟实验系统等）、③基本用户（教师、学生和管理者）、④Agent智能体（教师Agent、学生Agent、管理者Agent、控制Agent）。这四个基本的方面互相作用，共同组成了一个完整的网络教学系统。

控制Agent

控制Agent是整个系统运作的中心，负责系统内各Agent之间的通信协作，协调学生、教师、管理者与应用子系统之间的交互联系。控制Agent采用排队机制按照先进先出优先权调度的方式对各Agent交互的操作行为进行调度。例如，在对发言权的调度中，一般先请求发言的Agent拥有高优先权，但教师可以动态地改变每个学生的优先权，而且教师Agent的优先权任何时候都是最高的，且该调度是抢占式的，即一旦出现高优先权请求发言，立即抢占正在发言的Agent的发言权。

学生Agent###NextPage###

学生是网络学习的主体，学生Agent负责引导学生进行自主学习。通过分析学生信息库中的基本信息和以往的学习记录，为学生当前的学习提供合适的学习资料，并在学习过程中根据学生的实际情况，从教学策略库中选择合适的策略给学生以指导，还负责帮助学生与教师和其他学生进行相互交流，进行相关测验等。学生Agent在用户的整个学习期间都要不断地通过控制Agent分析学生的学习状态，为用户下一步学习做相应的准备，同时还负责将本次学习的最终分析结果返还给学生信息库以便为下一次学习提供资料。

教师Agent

教师Agent负责辅助教师对教学过程进行管理和控制。帮助教师进行教学材料的收集与教学课件的制作、课程练习与案例的选取、在线授课、作业批示、在线答疑、教学策略的思考等，并时常保持与学生Agent之间的交流，对学生的学习行为（如认知特征、操作方式等）和知识结构进行动态分析，以此掌握学生的学习进度、学习效果和学习能力，通过监控和评价学生的学习，对学生的解答和知识探索给予激励的评价，最终实现对学生的个性化教育。

管理者Agent

管理者Agent负责整个教育教学活动一系列的管理工作，包括用户的添加、删除、维护，课程管理，学籍管理，Web服务器、应用服务器、数据库服务器的维护和管理，并可以通过控制Agent进行系统性能分析，进而适当调整系统策略。

 通信机制

基于Multi-Agent的自适应网络教学系统是一个CSCW的协同系统，所以多个Agent之间的交互和通信的实现是系统实施的关键问题。Agent之间进行通信时，其消息可划分为三个层面：通信方式、通信原语、通信内容。

其中通信方式有4种形式：

（1）私线（Private-line）方式。即点对点方式，源Agent和目标Agent之间私下交谈，是具有良好保密性的直接通信，在进行个别辅导时采用私线方式。

（2）团线（Party-line）方式。即源Agent把信息放在广泛可取的电子白板（黑板）上，实现广播通信，其他Agent都可以通过电子白板获得源Agent发布的信息，在进行群体指导以及自由讨论时采用团线方式。

（3）预定点（Reserved-spot）方式。即进行通信的Agent将信息放在一个约定好的位置（如某个公共数据区），实现间接通信，可以使教师和学生都能集中精力，避免学习中途被打扰。

（4）混合方式。混合方式是对Agent进行分组，每个组都有自己的组区域（黑板），可以同时实现公共数据区域的广播通信与组区域内的组播通信以及私线和预定点通信。当前三种通信方式都不能完全满足多Agent协作通信的要求时，通常采用混合方式。

通信原语可以表示为：通信原语：：=<公告>|<预约>|<请求>|<允诺>|<通知>|<拒绝>|<应答>，采用KQML语言实现。KQML语言是一个基于消息的通信语言和信息交换协议，它支持在多Agent系统中交换知识与信息。通信时，采用XML来包装通信原语消息和通信内容。两个Agent之间进行通信时。

Agent A就某问题与Agent B交流时，它首先根据自己的知识库进行计算或推理，从通信双方的共享词汇表中选用合适的标准词汇集生成相应的请求，然后将它嵌入ACL（Agent通信语言）内容层，接着使用XML包装器生成XML文档，最后通过通信服务向Agent B传送这一文档。Agent B在收到该文档时，首先使用XML解析器从中分离出ACL消息，然后基于自己的知识库进行计算或推理，得到内部结果，并选用相应的共享词汇表中的标准词汇集生成XML文档；最后也通过通信服务向Agent A传回XML文档。Agent间通过这种方式进行通信时，只需共享词汇表，而不必共享知识库。

应用子系统

网络教学系统的构建需要若干个应用子系统的支持，如教学资源管理系统、授课系统、备课系统、智能答复系统、学习管理系统、考试评价系统、虚拟实验系统等。各应用子系统应在模拟传统授课的基础上，充分发挥信息技术的优势，做到内容丰富、功能完善、覆盖教学环节的所有活动，以塑造一个有血有肉的网络教学系统，为个性化学习提供有力的平台。本部分仅以授课系统为例说明应用子系统的功能设计。

授课是教学活动的重要环节之一，网络教学要求授课信息实时交互。通过网络形成一个规模可扩缩的虚拟教室，使得远距离的网络教学能够尽量逼近真实的现场课堂教学。通常提供电子白板功能、视频音频同步播放功能、文字交谈功能，以及上课过程录制、回放、后编辑等功能。

电子白板是授课子系统中的重要部分，为网络教学中的教师和学生提供文本以及图形共享的区域，是进行数据共享、协同操作的常用工具。电子白板类似于传统的教室教学中的黑板，身处异地的师生也能够通过特定的电子白板来交换意见。教师可以将一张图片贴入电子白板中，并利用系统提供的特定画图工具和文本输入工具，在所贴的图片上进行标记、说明。教师端的白板中的图形和文字可以通过Internet 同步传递到交流环境中的其他学生端白板中，学生可以同步地察看教师在白板中的板书内容，并在教师允许情况下就授课内容进行交流。

本文采用Multi-Agent技术构建了一个分布式、高效的、可不断扩展的自适应网络教学系统，为教师和学生提供了一个良好的网络教学环境，为学生交互式自主学习创造了一个真实的网络虚拟课堂。在此基础上，大大提高了“教”与“学”质量，为培养新一代高素质创新型人才提供了必要的手段。