CC BY
38
УДК 004:37
ОБ АРХИТЕКТУРЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ОБУЧАЮЩИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМ
© 2010 С. Н. Иванов1, В. А. Кудинов2
1 аспирант каф. программного обеспечения и администрирования информационных систем e-mail: serge.ivanov.nk@gmail.com 2канд. пед. наук, проректор по НИР e-mail: kudinovva@yandex.ru
Курский государственный университет
В статье описывается применение мультиагентных систем в системе образования, а так же приводится пример архитектуры такой системы.
Ключевые слова: объект обучения, агенты, мультиагентные системы.
В данной статье компьютерную обучающую систему [Рыкова, Рыков 2004] рассматриваем как интеграцию двух ключевых технологий: мультиагентных систем и объектов обучения. Система состоит из трех слоев: участники образовательного процесса (в данной статье будем подразумевать студентов), слой знаний, состоящих из множества объектов обучения, и мультиагентная система, которая отвечает за взаимодействие между слоями.
Многие учебные материалы распространяются с использованием вебтехнологий, и большинство из них в настоящее время разработаны для конкретных целей. Например, учебные курсы обычно разработаны для определенной технологии, и их содержание, вероятно, не будет повторно использоваться либо будет использоваться нечасто. Чтобы решить вопрос повторного использования как с точки зрения педагогов, так и учащихся, была предложена концепция «объект обучения».
Объектом обучения (ОО) является любой логический объект, как электронный, так и неэлектронный, который может быть использован в обучении, образовании и тренировке [IEEE Standard 2002; Зайцева, Буль 2006]. Другое определение ОО - это электронный источник, который уникально обозначен метаданными и может быть многократно использован для поддержки и улучшения организации процесса обучения [Зайцева, Буль 2006]. Декомпозиция учебных материалов на ОО аналогична декомпозиции объектно-ориентированных программ, состоящих из объектов и классов. Декомпозиция учебных материалов в ОО, позволяет использовать знания для обучения различных студентов в зависимости от их подготовки.
В зависимости от роли, которую агенты выполняют в их среде исполнения, их свойства могут сильно различаться [Там же]. Тем не менее есть общий набор свойств, который включает в себя: автономность, активность, реактивность и адаптивность. Агенты тоже должны знать предпочтения пользователей и адаптироваться к ним [Jennings, Wooldridge 1998]. Общепринято, что агент - это сущность, которая способна к гибкой интеллектуальной автономной активности для выполнения задач проектирования без постоянного вмешательства и руководства людьми.
Мультиагентные системы (МАС) состоят из множества агентов, которые взаимодействуют друг с другом. Каждый агент обычно имеет контроль над некоторыми элементами окружающей среды, поэтому они разрабатываются и
реализуются как набор взаимодействующих между собой отдельных агентов. В [Luck, McBurney, Preist 2003] отмечают, что МАС обеспечивают естественную основу для обучения принятия решений в сложной предметной области. Также МАС могут содержать неточные данные, которые появляются в результате взаимодействия многих сложных компонент. В предложенной архитектуре агенты предоставляют средства для управления процессами в данной предметной области.
Рассмотрим детально архитектуру системы, основанной на мультиагентном подходе. Функциональность системы основана на пяти агентах: Агент студента, Агент учета, Моделирующий агент, Агент объектов обучения и Оценивающий агент. Каждый агент разработан в соответствии с главными функциональными требованиями, что обеспечивает динамичность и адаптивность учебных материалов для индивидуальных пользователей. Агенты позволяют системе стать функционально разделенной, так как каждый агент является автономным и имеет собственные социальные способности. В терминах адаптивного обучения, агенты позволяют не только динамически адаптировать учебный материал, но и изменять свое поведение для отдельно взятого студента, подстраиваясь под его нужды.
Автономность агентов (способность управлять своими действиями и внутренними состояниями) также повышает устойчивость системы. Реакционные и проактивные характеристики дают мультиагентной системе максимальную гибкость в различных ситуациях и совместимость с различными методиками обучения.
Агент студента ответственен за связь со студентами и обеспечивает интерфейс между системой и пользователем.
Агент учета собирает информацию о каждом студенте, он сложнее БД, так как должен обрабатывать и делать выводы на основе полученных данных, предоставленных другими агентами, и обеспечивать других агентов информацией, полученной в результате выводов, даже если информация не запрашивается.
Моделирующий агент ответственен за выполнение расчетов в соответствии с общим педагогическим подходом моделирования (таких как Байесовское сети или нечеткой логики), который создает модели навыков студентов и целей обучения, таким образом моделируются потребности каждого студента и необходимой ему информации. Моделирование происходит на основе подходящих данных, которые предоставил агент учета.
Агент объектов обучения управляет множеством объектов обучения и обеспечивает соответствующими объектами студентов, которые могут обучаться по разным методикам.
Оценивающий агент гарантирует, что объекты обучения будут представлены в индивидуальной и в адаптированной форме для каждого студента. Данный агент часто обновляет информацию о студенте, и поэтому любое изменение в усвоении данных отражается динамично.
Сценарий взаимодействия агентов в системе
Когда студент впервые входит в систему, Агент студента вступает в диалог со студентом, чтобы выяснить требования обучения студента. После предварительного анализа результатов, Агенту учета передается информация о требованиях вместе с предлагаемым уровнем знаний студента. Эти сведения сохраняются, а затем отправляются Моделирующему агенту, который затем отправляет результаты и инструкции Агенту объектов обучения. Это, в свою очередь, подготавливает первую серию объектов обучения, которая отправляется Агенту студента в соответствии с результатами анализа стиля обучения и уровенем сложности объектов обучения. Эти объекты обучения сначала отправляются к Оценивающему агенту, который проверяет
данные студента полученные от Агента учета, чтобы оценить подходят ли объекты обучения для этого студента. Если оценка положительна, серия объектов обучения отправляется Агенту студента (а затем и студенту) и сохраняется Агентом учета. Схема взаимодействия между агентами представлена на рисунке.
І
Студент Агент студента
Агентучета Моделирующий агент Агент объектов обучения Оценивающий агент
2: анализ
4: требования
^ 1C
3: сохранение 6: данные
9: объекты обучения
11: об ъекты обучени я
14: ре зульт оценки
юделпрованне 7: результат
8: инструкции
12: данные о студенте
13: оценка
Библиографический список
Jennings, N. R., Wooldridge, M. Applications of intelligent agents. Agent Technology Foundations, Applications and Markets. Berlin; New York: Springer-Verlag, 1998.
Luck, M., McBurney, P., Preist, C. Agent technology: Enabling next generation computing a roadmap for agent based computing. Southampton, UK: AgentLink, 2003.
Зайцева Л. В., Буль Е. Е. Адаптация в компьютерных системах на базе структуризации объектов обучения / Рижский Технический Университет, Латвия. Рига, 2006.
Рыкова Е. В., Рыков В. Т. Компьютерные обучающие системы и информационные потоки / Кубанский государственный университет, Кубанский государственный технологический университет. Краснодар, 2004.
IEEE Standard for Learning Object Metadata. IEEE Std 1484.12.1™-2002. The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. 3 Park Avenue, New York, NY 100165997, USA, 6 September 2002
