（教育技术学专业论文）基于flex的自适应测试系统的设计与实现.pdf

t h e d e s i g na n d r e a l i z a t i o no f a d a p t i v e t e s t s y s t e m b a s e do nf l e x at h e s i s s u b m i t t e di np a r t a i lf u l f i l l m e n to f t h er e q u i r e m e n t f o rt h em s d e g r e ei ne d u c a t i o n a lt e c h n o l o g y b y x i ey o n g p o s t g r a d u a t ep r o g r a m d e p a r t m e n to fi n f o r m a t i o n t e c h n o l o g y c e n t r a lc h i n an o r m a lu n i v e r s i t y s u p e r v i s o r ：z h a oc h e n g l i n g a c a d e m i ct i t l e ：p r o f e s s o r s i g n a t u r e 网 l 卫到 a p p r o v e d m a y ，2 0 1 1 硕士学位论文 m a s t e r st h e s l s 华中师范大学学位论文原创性声明和使用授权说明 原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作 所取得的研究成果。除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或 集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。 作者签名：谶声 日期：为，年f 一日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权 保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借 阅。本人授权华中师范大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进 行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同意华中 师范大学可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。 作者签名：秽f 再 导师签名：f 润 垃量 允许北京万方数据电子出版社出版的中国学位论文全文数据库将本人论文 以电子、网络、镜像及其他数字媒体形式公开出版。 作者签名：o 戆蓼 本人已经认真阅读“c a l i s 高校学位论文全文数据库发布章程 ，同意将本人的 学位论文提交“c a l i s 高校学位论文全文数据库 中全文发布，并可按“章程”中的 规定享受相关权益。回童论塞握童后进卮；旦圭生；旦二生；旦三生筮查! 作者签名：诛确 呐憎l f 年朋矽日 导师签名： 网 哑劐 日期：1 i f 年歹月以日 ， 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 摘要 计算机自适应测试越来越被人们所重视和青睐，它具有测试时间短，测试结果 更加科学，测试过程中更能和被试的能力水平相适应等一系列优点。计算机自适应 测试的整个过程是以项目反应理论为指导的。现有自适应测试的w e b 系统都是基于 h t m l 页面的。h t m l 页面使用“请求一响应一刷新”模式，当遇到网络比较繁忙时， 甚至会发生“网页找不到等现象，页面的不断刷新也会影响到用户的视觉体验， 另外这种页面的表现方式也比较单一。随着社会信息化的不断发展，网络技术与速 率不断提升，出现了富客户应用程序( r i a ) 。r i a 有表现力更丰富，执行效率更高 等优点。本文基于以上考虑，提出了基于富客户端应用程序一f l e x 来构建一个计 算机自适应测试系统。 本文首先分析了基于h t m l 页面的传统测试存在的不足。 其次，介绍了支撑本文研究的相关理论及其技术，这里主要包含项目反应理论 和f l e x 技术。在项目反应理论中重点介绍了本文所采用的三参模型及其参数的估 计；在f l e x 部分里，详细介绍了什么是f l e x 、f l e x 技术的优势、f l e x 技术构成及 其m v c 设计模式。 接着，本文介绍了基于f l e x 技术的自适应测试系统设计的方方面面，包括系 统的架构设计、各模块详细设计、数据库设计等，另外深入分析了自适应测试的过 程，包括测试怎么样开始、系统怎么样选择下一道题目以及系统怎么样结束测试的 策略和条件。 最后根据系统分析，针对 j a v a 程序设计这门课，以项目反应理论为指导， 采用f l e x3 0 及其相关技术实现了一个基于f l e x 的自适应测试系统，系统包括用 户管理、题库管理、自适应测试、统计分析四个模块。 关键词：f l e x ；项目反应理论；i r t 参数估计；自适应测试：选题策略 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s a b s t r a c t p e o p l ep a ym o r ea n dm o r ea t t e n t i o nt oa n da r ef o n do fc o m p u t e ra d a p t i v et e s tf o ri t s t e s tt i m es h o r t e r ，t e s tr e s u l t sm o r es c i e n t i f i c ，t e s tr e s u l t sm o r ea d a p tt ot h ea b i l i t y l e v e l s ，a n ds oo n c o m p u t e ra d a p t i v et e s tp u ti t e mr e s p o n s et h e o r ya st h eg u i d a n c ei nt h e w h o l ep r o c e s s 。e x i s t i n gw e bs y s t e m so fa d a p t i v et e s ta l eb a s e do nh t m lp a g e s 蚴 t h et r a n s m i s s i o nr a t eo fi n t e r n e ta d v a n c e m e n t , u s e r sw a n tt oe x p e r i e n c er i c h e r , m o r e e f f i c i e n t , a n dm o r ei n t e l l i g e n tp a g er e p r e s e n t a t i o nf o r m ，b e c a u s eo ft h e ya l ed i s s a t i s f i e d w i t ht r a d i t i o n a l p a g er e p r e s e n t a t i o nf o r m 、) l ，i t h m a g e a n dt e x t b a s e do na b o v e c o n s i d e r a t i o n s ，t h e a u t h o rp r o p o s e st h ec o n s t r u c t i o no fa d a p t i v et e s ts y s t e mu s i n g a p p l i c a t i o nb a s e do nc l i e n t ( f l e x ) 1 1 1 i sp a p e ra n a l y z e st h ed e f i c i e n c yo ft r a d i t i o n a lt e s t i n gb a s e do nh t m l p a g ef i r s t l y t h e ni n t r o d u c e sr e l a t e d t h e o r ya n dk e yt e c h n o l o g i e so ft h e r e s e a r c hi n c l u d e d r e s p o n s et h e o r yw h i c hh a v em a i n l y i n t r o d u c e dt h r e e p a r a m e t e r sm o d e l a n dt h e e s t i m a t i o no fp a r a m e t e ra n df l e xw h i c ho v e r v i e w st h ec o n c e p t i o no ff l e x ，t h ea d v a n t a g e o ff l e x ，t h et e c h n i c a lc o m p o s i t i o no ff l e x ，a n dt h ed e s i g np a r e m so fm v c n l et h i r dp a r tp r o p o s e dt h ed e s i g np r o c e s so fa d a p t i v et e s ts y s t e mb a s e do nf l e x ， i n c l u d i n gt h es y s t e ma r c h i t e c t u r ed e s i g n , t h ed e t a i ld e s i g no fe a c hm o d u l e ，d a t a b a s e d e s i g n ，e t c a n da n a l y s i st h ep r o c e s so fa d a p t i v et e s t ，i n c l u d i n gh o wt os t a r tt h et e s t i n g ， h o wt oc h o i c et h en e x tp r o b l e m ，a n ds t r a t e g i e sa n dc o n d i t i o n so fe n ds y s t e mt e s t i n g a n d c o m p l e t e sd e v e l o p m e n to fa d a p t i v et e s ts y s t e ma b o u t ”j a v ap r o g r a m m i n g ”b a s e do n s y s t e ma n a l y s i s f i n a l l y , a c c o r d i n gt ot h es y s t e ma n a l y s i s ，i m p l e m e n ta l la d a p t i v et e s ts y s t e mb a s e d o nf l e xt a k i n gi r ta st h et h e o r e t i c a lb a s i s ，u s i n gt e c h n o l o g i e so ff l e x3 0a n dj z e e ，a n d t h et h r e el a y e r sm v c d e s i g nm o d e k e yw o r d s ：f l e x ；i t e mr e s p o n s et h e o r y ；t h ep a r a m e t e re s t i m a t eo fl r t ；a d a p t i v et e s t ；t h e s t r a t e g yo fp r o b l e ms e l e c t i o n u 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 摘要 a b s t r a c t 1 绪论 目录 i 1 1 研究背景及意义1 1 2 国内外研究现状。2 1 2 1 自适应测试的研究现状2 1 2 2f l e x 的应用现状2 2 相关理论及技术介绍 4 2 1 经典测量理论。4 2 2 项目反应理论4 2 2 1 项目反应理论模型4 2 2 2 项目反应理论模型参数估计6 2 2 3 项目与测验信息函数7 2 3f l e x 技术8 2 3 1f l e x 技术的优势。9 2 3 2f l e xt 作机制一1 1 2 3 3f l e x 技术框架1 2 2 3 4f l e xm v c 设计模式13 3 基于f l e x 自适应测试系统的分析与设计 1 4 3 1 系统总体功能模型分析。1 4 3 1 1 系统功能模块设计1 4 3 1 2 系统用例分析1 5 3 1 3 系统活动流程分析1 7 3 2f l e x 开发架构设计1 8 五i l 士学位论文 m a s t e r st h e s i s 3 3 数据库设计18 3 4 基于i r t 自适应考试过程2 1 3 4 1 确定测试起点2 2 3 4 2 后继选题策略。2 2 3 4 3 测验终止条件2 5 3 4 4 自适应考试的基本流程2 5 4 基于f l e x 自适应测试系统的实现 2 7 4 1 系统开发平台及相关服务技术应用2 7 4 1 1 系统实现工具与开发平台2 7 4 1 2b l a z e d s 介绍。2 7 4 1 3f l e x 访问后台应用服务器的方法2 9 4 2 系统组件开发3 0 4 2 1 用户登录注册组件的开发3 0 4 2 2 用户试题详细信息组件3 2 4 2 3 试题呈现组件的开发3 4 4 3 系统各功能模块的具体实现3 4 4 3 1 用户管理模块的实现3 4 4 3 2 题库管理模块的实现3 9 4 3 3 自适应测试模块的实现3 9 4 3 4 统计分析模块的实现4 1 5 总结与展望 参考文献 致谢 4 4 4 5 1 1 研究背景及意义 i 绪论 如果把普通纸质试卷上的内容输入到计算机上，再提供一个人机对话方式( 如 被试按键等) ，计算机可以接受被试的反应并呈现结果，这样就实现了最基本的计 算机化测试。但是，这种测试和传统纸笔测试没有本质上的区别，都建立在真分数 理论基础上用固定的试题结构对每个被试进行相同的测试，高水平和低水平的 被试都相同对待，需要对每道题目做出作答，不管题目的难易程度。 计算机自适应测试和传统的测试有本质上的区别，完全有能力进行“因人施 测 ，能够根据被试水平的不同而呈现不同的试题让被试作答。不同被试中间所测 试的试题不但数量不同，数量也会有所不同。而且，所施题目的难度却全部和被试 的能力相适应，所以项目信息量都会很大。这种测试的结果是，被试可以不用作答 和固定测验一样多的试题( 一般只需原纸笔测验的一半或更少) ，而测量的精度( 信 度) 仍然可以达到固定测验的程度。自适应测验不但可以及时向被试反馈成绩，而 且因为试题难度从被试看来并不过难或易，富有挑战性又不至于挫伤信心，所以还 可以适当增强被试接受测验的积极性。这种自适应测试要面对各种水平被试因人施 测，而且要及时根据作答资料估计被试水平，并主动适应估出水平挑选挑选最恰当 试题继续实施测试，以便用相同测量精度公平地估出被试内在的真实水平。由于被 试能力水平估计只取决于他对施测题目的反应结果，因而不必强求跟其他被试同时 间同场合进行，只要有相应的计算机终端，随时可以接受测试，非常适于网络化远 程实施。总之，计算机自适应测验是现代测量理论、现代心理学、现代统计方法和 信息技术的结合，和传统的纸笔测验相比，它具有测验更短、测量精度更高、实施 灵活有针对性、结果报告及时直接、能更好地满足社会需要等优点。 另外，目前绝大多数计算机测验系统都是基于html 页面的，但是考虑到网 络上的传输速度，h t m l 没有丰富的可视化组件供用户使用，所以基于h t m l 构 建的页面没有很好的视觉效果。h t m l 使用“请求一响蝴0 新”的模型，这样系 统有时会在多个html 页面中传递数据来完成一项事务处理，当服务器比较繁忙 时甚至会出现“请求不存在等问题，严重影响了用户与系统的交互。随着社会信 息化的不断发展，网络技术与速率不断提升，出现了富客户应用程序( r i a ) 。r i a 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 有表现力更丰富，执行效率更高等一系列优点，所以在网络教学系统中使用r i a 技 术，会达到事半功倍的效果。 r i a 技术的解决方案有很多，如a j a x 、o p e n l a s z l o 等。f l e x 是重多r i a 技术 方案中最出众的一种，它采用了异步通信方式，使用f l e x 可以创建更直观、引人入 胜的应用程序，可以提高业务工作效率和竞争优势。f l e x 中加入了丰富的数据可视 性以提高数据管理和解释效率。使用f l e x 技术构建的系统可以很好的解决传统b s 结构应用系统的很多不足之处，如页面单调、数据处理方式单一、交互性不强、部 署维护不易等。f l e x 的这些优势，使它在网络教学系统中可以发挥巨大的作用。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 自适应测试的研究现状 国外，教育部门和工业组织用来指导测验编制以及进行与测验有关的问题的 研究，特别是自适应测验受到了教育界、心理学界和军队的高度重视，应用极为广 泛。如美国大学委员会根据计算机自适应测试的结果自动选择专业分配；美国国防 部有军队服务形象成套c a t 测验；另外在信息产业中，美国n o v e n 公司于1 9 9 1 年成功的应用了c a t 进行认证考试，使参加n o v e n 自适应考试的人数超过1 0 0 0 0 0 0 人次【1 1 。 国内起步较晚，但近年来在题库建设和测验编制方面的应用取得了进展。如 1 9 8 4 年，北师大首先在心理测量中使用了项目反应理论。随后，上海、广东、江西 等地的一批专家相继在模型一一资料拟合良度检验和参数估计方法等方面开展了研 究工作，并研制了实用的自适应测验系统。国家教委考试中心曾组织编写了有关项 目反应理论及其应用的文献。 1 2 2f l e x 的应用现状 目前，各个高校的精品课程，各地电教馆的远程教学课程都是基于h t m l 页面 的，前面介绍过，基子h t m l 的教学系统有很多缺点，效果也不是很理想。f l e x 技术目前已广泛应用于各种商业领域，如电子商务、行政管理等方面。不仅是传统 的f l a s h 开发人员，还包括越来越多的w e b 开发人员，都开始注意到f l e x 这一富有 活力的新技术，近些年来，“f l e x 已成为w e b 应用中被谈论得最多的词汇。也有 很多人正在尝试在以往的系统中使用f l e x 来解决之前的不足之处。可惜的是，本人 2 硕士学位论丈 m a s t e r st h e s i s 还没有找到在教学系统中成功应用f l e x 技术的的案例。以下是一些采用a d o b ef l e x & a i r 技术的经典应用： ( 1 ) e b a y a d o b ea i r 构建的一个桌面应用程序，可以让e b a y 客户持久连接，这样用户 不需要打开浏览器进入e b a y 网站，应用程序会实时地直接将产品供货通知和拍卖 更新发布给买主，大大方便了客户。 ( 2 ) c c t v 网络电视奥运台( o l y m p i cn e t w o r kt vs t a t i o n ) 2 0 0 8 年北京奥运会期间，c c t v 网络电视奥运台就是f l e x 制作，给了观众前 所未有的网页体验。 ( 3 ) 新浪直播间 新浪直播间会直播一些重要的体育赛事或者新闻事件，采用的也是f l e x 技术， 在页面中增加了鼓掌、吹口哨、献鲜花、砸屏幕等等一些工具，让观众在观看直播 的同时可以使用这些工具，大大增加了用户的参与度，拉近了观众与现场的距离。 3 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 2 1 经典测量理论 2 相关理论及技术介绍 经典测量理论( c l a s s i c a l t e s t t h e o r y ，简称c 1 v r ) 可以用一个简单的数学模型来表 示，即x = t + e ( x ：观察分数；t - 真分数；e ：误差分数) 。这一模型建立在四 个假设基础之上【2 j ： 1 ) 真分数不变，是一个常数。 2 ) 误差是完全独立、期望为零的正态随机变量。 3 ) 人们能够编制出平行测验，至少在理论分析中可以使用平行测验思想。 4 ) 观察分数等于真分数与误差分数的和。 有了上述模型和假设，就可以得出两个很有用处的重要推论：第一，在一组平 行测验中，实测分数的平均数就是真分数的值；第二，在一组平行测验中，实测分 数的方差都是真分数方差与误差分数方差的和，因而彼此相等。 经典测量理论( c t t ) 发展相对已经比较成熟，在很多标准化大型测试中都有 成功的应用。它是以信度、效度、区分度等统计特征量为中心的测试理论，它的主 要问题是这些统计特征量与被试的样本数据有关。被测试的样本不同，求得的统计 特征量的数值也不同，即统计特征量的数值与被测试对象有关，这显然是不合理的。 2 2 项目反应理论 2 2 1 项目反应理论模型 经典测量理论有着“先天性缺陷 ，因为它的测量模型没有深入到事物的内部， 直接去面向被试在各个项目上的作答反应过程，去如实揭露项目上的正确作答反应 概率跟被试内部实有以及项目测量性能如难度、区分度、猜测答对可能等等间的关 烈3 1 。而项目反应理论却紧紧抓住了内部过程，属量表化模型理论范畴，并因此而 在克服上述种种局限上取得了长足进步，成为了现代测量理论的主要代表。 美国著名测量学家洛德( l o r dfm ) 对e t s 的大量实测数据进行了分析调查 之后，提出用数学上的逻辑斯蒂函数( l o g i s t i cf u n c t i o n ) 来刻画被试答对概率与能 力水平及其项目参数的关系，即提出了项目反应函数： 4 ( 秒) = q + r 泛翔，此函数又称作项目反应理论的三参数模型。其 中p ，p ) 是能力水平为秒的被试在项目i 上的答对概率a i 、b i 、c i 分别是项目的区分度、 难度和猜测答对可能，e 是自然对数的底，是个无理数，其值为2 7 1 8 2 8 。对于 某一个特定的项目来说，其项目参数a 、b 、c 是固定的，所以上式也说明，p ，p ) 是 被试能力水平和项目难度差值的函数。 对某一确定项目来说，当被试能力水平9 从o 。增至+ 时，答对概率n p ) 就会 逐渐增大而形成图2 i 所示的一条s 形点对称曲线，这条曲线又叫做项目的特征曲 线。 p 蛾 1l o o d - 5 0 1 6 亏 图2 1 逻辑斯蒂兰参数模型的特性曲线 图2 1 说明，被试能力水平越强，就越容易对项目作出正确的反应，若被试能 力接近无限大，其对项目的正答率就会接近1 ，即会1 0 0 答对项目。若被试能力水 平很低，其答对的概率也会很小。其对称中心即曲线拐点确定了整个曲线在p 轴( 能 力值) i - 1 j 勺位置，拐点在目上的取值b i 可以很好的刻画项目的难易程度，所以可作 为项目的难度值。项目难度值的范围一般是( 3 ，3 ) 。另外，项目特征曲线的下尾 端并不与横坐标相交，而是跟一条平行于横坐标的直线相切。项目特征曲线渐近线 在纵坐标上可以截得一段高度，其值即为c ，这说明即使是能有水平很低的被试也 有正确应答项目的可能，这样c 就代表了项目的猜测系数，其值取值范围一般在( o ， 5 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 0 5 ) 之间。最后，通过拐点可以做项目特征曲线的切线，切线斜率越大，项目特征 曲线在拐点处就会越陡峭。这个斜率刻画了项目答对概率对被试能力水平取值的敏 感性，切线斜率越大越敏感。经研究可知项目区分度跟斜率成正比，所以a 就是项 目区分度或者说鉴别被试优劣能力的一个度量。区分度a 的取值范围一般在( o ，3 ) 之间。 以上讨论了三参模型的一些特性及其参数取值状况，被大量应用于选择题、判 断题这种应答结果为0 或l 的测试。除此之外，如果项目的猜测可能很小时，c 值 可以看做为0 ，此时可以用双参数模型来表示；还有些测试不但猜测可能为0 ，而 且区分鉴别能力都很接近，可以把其a 值都看做为1 ，此时可用但参数模型表示。 单参模型： ( p ) = 再；两 双参模型： ( p ) = 百；丽 2 2 2 项目反应理论模型参数估计 项目反应理论中的一个重要问题是如何对能力参数和项目参数进行估计，它包 括已知某些参数( 如项目参数) ，对另一些参数( 如能力参数) 的估计，也包括对 两种参数的同时估计。 下面使用三参数逻辑斯蒂模型，采用极大似然估计法，分别介绍上述两种参数 的估计方法。 1 ) 被试能力值的估算( 假设项目参数已知) 。 项目参数q ，包，q 。f - l ，2 ，疗已知，由测试数据估算被试能力参数的算法： 设项目反应变量玑：0 表示答错，u j ：1 表示答对，答对概率为只，答错概率为q ，则 尸( qi p ) = p ( u t = 1 1 秒) 尸( = 0 1 秒) = 只u 纠也 被试在全部项目上反应的联合概率为 e ( u 。，u 29 9 u 。1 秒) = n 矽纠p ，p ) i = 1 上式中的只由项目反应模型计算，如对于三参数项目反应模型，有 z ( 秒) = c ，+ 而面丽1 - - c 丽j 厕 l ( u 1 9 ) = 兀矿q m 定义似然函数： ，其取值最大时的曰值即为被试能力参数 的估计值。即求解方程：南【玑i n 只4 - ( 1 一u j ) l n ( 1 - 只】= o 这是一个非线性方程，的估计值。即求解方程：d 臼。 、 这是一个非线性方程， 可用牛顿一拉夫逊( n r ) 迭代方法求解。 2 ) 项目参数的估算( 能力参数已知) 这种方法是把被试能力参数值看成已知，然后利用极大似然估计分别迭代求解 项目的各个参数，这里也使用牛顿一拉夫逊( n r ) 迭代求解。 以上参数两种参数的估计都是在一种参数已知的情况下，对另一种参数的估 计。如果两类参数都未知的情况下，可以使用联合极大似然估计法同时估算两种参 数，其具体算法在下一章中会介绍到。 2 2 3 项目与测验信息函数 项目和测验信息函数概念的提出，是项目反应理论显著优势之一。项目信息函 数是反映试题优劣的一个综合指标。对于不同的被试，相同的试题提供了不同的信 息量。信息函数越大，这种估计就越精确。对于某个特定试题i 的项目信息函数可 写成式： 舻当竺! ”7 p j ( o ) 1 一尸j ( 目) 】 三参斯蒂模型信息函数公式为： 7 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i $ l ( p ) 2 i 函丽硒西1 7 丽2 a 而( 1 - 磊c j ) 币币西丽 7 、7 c ，+ e x p ( 1 7 口，( p 一6 ，) ) 】 1 + e x p ( 一1 7 口，( 口一6 ，) ) 】2 同一个项目在测验高、中低水平的被试时，它所提供的信息量是不一样的。当 被试能力参数接近项目难度参数时，信息函数取得极大值。事实上，只有当被试能 力水平略大于项目难度时，提供的信息量最大，且测验结果的效度和信度以及被试 接受测验的积极性均可大提高。这就为我们在自适应测试中选择试题提供了理论依 据。不难计算，信息函数为最大时的能力参数为： 秒一曲，+ 击h 0 5 + 0 5 正可】 若我们假设被试参加各个项目的测试是相互独立的( 不同测试项目之间没有相 互影响) ，则当测试中包含n 个项目，且每个项目j 的项目信息函数为l ( 们，各测 试项目总的信息函数为测试信息函数： ，( p ) = ，( 口) 测试信息函数表示了测试整体的测量精度。信息函数的可加性表明：组成测验 的各个项目的质量越高( 项目信息函数越大) ，它所提供的信息量也越大，从而根 据整个测验所获得的数据资料而估算出来的被水平也越精确、越可靠。可见，测验 信息函数是反映测验有效性的一个客观而精确的指标。 2 3f l e x 技术 f l e x 是一个可构建具有表现力的移动、网络和桌面应用程序并且高效、免费 的开放源框架。f l e x 允许您构建共享一个公共代码库的网络和移动应用程序，从 而减少了应用程序创建的时间和成本以及长期维护。f l e x 可用于创建通过a d o b e f l a s hp l a y e r 软件在浏览器中运行的网络应用程序、通过a d o b ea i r 固运行时在 领先的移动平台上运行的移动应用程序或在浏览器外运行的桌面应用程序( 甚至与 i n t e r n e t 断开连接时也能使用，它们也使用a d o b ea i r ) 。f l a s hp l a y e r 和a d o b e a i r 都是企业级客户端运行时，它们的高性能、高级矢量图形能处理要求最高的数 据密集型应用程序。f l e x 提供一个现代、基于标准的语言和编程模型，该模型支 8 持公共设计模式。使用基于x m l 的声明性语言m x m l 描述u i 布局和行为，使用 面向对象的a c t i o n s c r i p t3 0 编程语言创建客户端逻辑。f l e x 还包含一个丰富 的组件库，其中包含1 0 0 多个针对网络和移动应用程序、久经考验的可扩展用户 界面组件，还包含一个交互式f l e x 应用程序调试器。 2 3 1f l e x 技术的优势 f l e x 技术和其他w e b 技术相比，有着很多优势。 1 ) 完整的浏览器可移植性 任何支持f l a s h p l a y e r 的浏览器( 涵盖了大部分浏览器) 都支持f l e x 及其脚 本语言a c t i o n s c r i p t ( a s ) 。这与a j a x 形成鲜明的对比，a j a x 受在不同浏览器中实 现的不兼容j a v a s c r i p t 的影响。 2 ) 一致的观感 f l a s h p l a y e r 以向所有操作系统和浏览器提供一致的观感著称。f l e x 使用的 是f l a s h p l a y e r 引擎，所以它也将提供一致的观感。 健壮的安全性。f l e x 利用经过大量严谨测试的f l a s h p l a y e r 安全模块。 丰富的u i 。f l e x 受益于f l a s h p l a y e r 的h a l o s k i n s 、渐进填充和矢量图形等特性。 可伸缩的矢量图形( s v g ) 。f l e x 优于大部分基于r i a 的技术，因为它支持基 于矢量的绘制和直接嵌入s v g 标记文件。基于s v g 的图像在浏览器支持的分辨率范 围内都表现得很好。这与基于位图的图像形成鲜明的对比，因为位图图像在不断放 大时会出现明显的失真。 异步请求响应模型。f l e x 为异步处理用户请求提供完整的支持。异步处理支 持w e b 站点脱离以页面为中心的模型，这种模型在收到每个用户请求时都会刷新页 面。 3 ) 二进制数据通信 f l e x 优势之三，它为f l e x 客户机和后端服务器之间的二进制数据传输提供完 整的支持。您可以使用a d o b e 的专用a c t i o n m e s s a g e f o r m a t ( a m f ) 格式或其他自定 义格式发送数据。f l e x 甚至支持从客户机到服务器的开放二进制套接字，从而实现 “真正的”数据发送。注意，这个特性不能使用浏览器的加密设施，比如 9 s e c u r e s o c k e t l a y e r ( s s l ) 。 运行时共享库( r s l ) 和模块化。f l e x 对这些特性的支持确保您能够动态地加 载模块，这意味着您可以向正在运行的应用程序添加新的特性，或利用由运行在相 同客户机上的其他f l e x 应用程序加载的r s l 。这能够减少应用程序特性的启动时间， 因为它压缩了初始二进制文件的大小。 4 ) 客户端缓存 f l e x 对客户端缓存提供强大的支持。只要用户授权，f l e x 应用程序就能在客 户端上缓存任意大小的数据，这在接下来的会话频繁请求相同的数据时减少网络数 据的往返。您可以缓存任何类型的数据，包括完整的对象图形、定制类、地图和数 组。这种支持要比h t m l c o o k i e 先进得多，h t m l c o o k i e 仅允许应用程序存储字符串 名称值对，并且每个w e b 站点仅能存储4 k b 名称值对。 跨浏览器通信。f l e x 支持在相同类型的浏览器、相同浏览器中的不同选项卡， 甚至是相同机器上的不同浏览器中运行的应用程序之间通信。这个特性意味着许多 应用程序能够共享数据，从而实现丰富的终端用户体验。 5 ) 流线化( s t r e a m i n g ) 另外一个f l e x 优势是对流线化二进制数据提供出色的支持。对于需要向终端 用户传输大量数据的应用程序，流线化是至关重要的，因为它让应用程序向终端用 户显示先到达的数据。 强大的后台连接性。在起步时，f l e x 就为流行的后台技术提供出色的支持，比 如j 2 e e 、m i c r o s o f t n e t 平台、c o l d f u s i o n 和p h p 。连接性支持有助于f l e x 在客 户端方面的推广。 丰富的框架。f l e x 为组件开发提供一个健壮的框架，并且包含许多为开发 人员提供便利的开箱即用组件。这有助于实现快速开发和交付项目。 使用f l e x 创建的r i a 可运行于使用a d o b ef l a s hp l a y e r 软件的浏览 器中，或在浏览器外运行于跨操作系统运行时a d o b ea i r 上，它们可以跨所 有主要浏览器、在桌面上实现一致的运行。连接到i n t e r n e t 的计算机中超过 9 8 装有f l a s hp l a y e r ，这是一个企业级客户端运行时，它的高级矢量图形 1 0 能处理要求最高、数据密集型应用程序，同时达到桌面应用程序的执行速度。 通过利用a i r ，f l e x 应用程序可以访问本地数据和系统资源。人员提供便利的 开箱即用组件。这有助于实现快速开发和交付项目。 6 ) 调试和编辑器支持 a d o b e 开发了一个健壮的、基于e c li p s e 的编辑器f l e x b u il d e r ，它大大简化 了f l e x 应用程序的开发和调试。这是一个非常明智的决策。 这些强大的特性让f l e x 成为创建u i 的最佳工具之一，不管现在还是将来。 使用f l e x 进行开发的另一个好处是：开发人员通过组合和重用已经构建好的 组件创建一些有趣的解决方案，这非常符合w e b 2 0 的精神。f l e x 提供的强大 特性易于创建复杂完美组件，让它们实现专属于桌面应用程序( 使用o p e n g l 等库构建) 的优势。另外，企业的业务依赖于基于w e b 的u i ，并且能够大大 受益于f 1 e x 提供的强大功能。 2 3 2f l e x 工作机制 f l e x 提供一个f l a s hp l a y e r 作为客户端，f l a s hp l a y e r 则通过w e b 服务器来 传递数据，如图2 2 所示。 图2 2f l e x 程序工作机制 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s f l e x 应用程序可以通过s o a p 或者传统的h t t p 来访问w e b 服务。也就是说，f l e x 可以被整合到脚本语言环境j s p ，a s p ，p h p ，r u b y 都可以和其集成。 f l e x 的编程语言是a c ti o n s c r i p t 和m x m l ，a c ti o n s c r i p t 是类似于j a v a s c r i p t 的面向对象的脚本语言。在实际的开发中，可以根据需要建立各种各样的类，并且 和后台的数据服务做交互。这些类被客户端的f l a s hp l a y e r 编译成字节码的二进 制文件并部署在其上面，这里f l a s hp l a y e r 类似于j a v a 虚拟机，可以解析类文件。 当用户通过浏览器发送访问请求时，它们将被下载到客户端，并由f l a s hp l a y e r 来执行。这里f l a s hp l a y e r 又类似于t o m c a t 容器，可以执行编译好的类文件。可 以看出f l a s hp l a y e r 不仅有编译的功能，而且还可以存储数据，这就很大程度上 减轻了后台服务器的压力。 由于后台的服务器环境可能是j s p 、a s p 、p h p 、r u b y 其中的一种。为了保 证系统的可移植性，f l e x 般通过a p i 来调用基于s o a p 的w e b 服务，所以f l e x 客户端并不依赖于某一特定的服务器，可以在任何服务器环境中运行。 f l e xd a t as e r v i c e s 就是用来处理数据的传输和集成。而m x m l 是类似x m l 的 一种语言，开发人员可以通过它快速的制作用户界面和调试。 2 3 3f l e x 技术框架 一般来说，f l e x 技术包含了以下几个部分。 1 )描述应用程序界面的x m l 语言，即m ) ( m l 。 m x m l 是一种类似于h t m l 的标记语言，是基于x i d l 的一种实现。开发人员可以 使用m x m l 语言来调用( 实例化) f l e x 程序中所定义的组件，从而能够方便设计f l e x 应用程序的用户界面布局。 2 ) 符合e c m a 规范的脚本语言( a c t i o n s c r i p t ) 。 只有m x m l 标记语言还不能满足开发系统界面的需要，因为m x m l 只能处理一些 简单的逻辑，遇到要处理用户和系统的事件，构建复杂的数据模型等复杂的逻辑时， 就要使用a c t i o n s c r i p t 语言。它是一种类似于j a v a s c r i p t 的面对对象脚本语言。 1 2 f 嚣、 硕士学位论文 m a s t e r st h e s i s 每一个m x m l 标签在运行时都会编译为一个相应a c t i o n s c r i p t 类文件，即m x m l 标签中的属性被被映射为a c t i o n s c r i p t 类中的属性。接着这些类被编译为s w f 文 件并在f l a s hp l a y e r 中运行。 3 ) 一个基础类库。 基础类库里包含了一些常用的组件，例如，布局组件、导航组件、图表组件、 i o 控制组件等等，每种组件又包含了多种控件，可以使用m x m l 标签或者 a c t i o n s c r i p t 语言来实例化这些控件。基础类库都是一些重复使用率比较高的组 件，所以大大提高了开发效率。 4 ) 运行时的即时服务。 主要指l i v e c y c l ed a t as e r v i c e 提供的一系列功能，本文下一章将会介绍到。 5 ) 由m x l d l 与a c t i o n s c r i p t 文件生成s w f 文件的编译器。 f l e xb u i l d e r 中已经包含了这个编译器，它可以自动把m x m l 或者 a c t i o n s c r i p t 类文件编译成s w f 文件。 2 3 4