毕业设计（论文）-基于多agent远程协同教学行为建模与仿真.doc

全套设计加扣 3012250582 I 存档日期 存档日期 存档编号 存档编号 本本 科科 生生 毕毕 业业 论论 文文 论论 文文 题题 目 目 基于多 agent 远程协同教学行为建模与仿真 学学 号 号 姓姓 名 名 学学 院 院 计算机科学与技术学院 专专 业 业 计算机科学与技术 年年 级级 班班 级级 11 计 81 班 指指 导导 教教 师 师 江苏师范大学教务处印制江苏师范大学教务处印制 全套设计加扣 3012250582 II 江苏师范大学计算机学院学士学位 毕业论文原创性声明 本人郑重声明 所呈交的毕业论文 基于多 agent 远程协同教学行为建模与仿真 是本人在导师指导下 在江苏师范大学计算机学院学习期间 进行毕业论 文时取得的成果 本人知道 除文中已经标明引用的内容外 本毕业论文 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 做出贡献的个人或集体 均已在文中以明确方式标明 本人完全意识到本 声明的法律后果由本人承担 班级 学号 学生签名 年 月 日 全套设计加扣 3012250582 III 基于多 agent 远程协同教学行为建模与仿真 摘 要 目前 我国大力发展教育事业 从小学教育开始直到大学教育 甚至继续 研究教育都是如今社会主流趋势 然而 我国的教育事业往往被许多不利因素制约 这样的远程教育模式仍然有着许多弊端或者不够完善点 在远程教学课堂里 学生与 教师处于网络两端 不能很好地就授课中问题实时互动交流 解决问题 在诸多高校 中 有着大量的优秀教师资源可以满足不同高校学生的求知需求 本文就远程教育中 的授课教师及现场交互方式和交互程度为基本点 基于多 Agent 系统对教师远程教学 进行建模 研究远程的交互程度对学生学习效率的影响 关键词 多 Agent 远程教学 交互性 全套设计加扣 3012250582 IV Modeling and Simulation of Remote Cooperative Teaching Based on Multi agents Abstract Nowadays our country is devoting into education from elementary education to university education and even to continuing education However the development of our country s education has been limited by many harmful factors Traditional education model is hard to encourage the majority to take an active part in education What s more the most traditional teaching style face to face education gradually cannot cater to all people s dying for knowledge That means in order to meet people from all kinds of regions and ages but trace for the same kind of knowledge distance teaching is becoming more And more popular and even used and developed by most educational institutions But this kind of education style is still imperfect or defective In distance cooperative teaching system teachers and students are far from each other and can hardly communicating with the other side This paper will dig into the influence of Distance cooperative teaching style to student study efficiency which is based on modeling and simulation and is around the interaction style Hnd interaction degree Keywords multi agent distance teaching interactive 全套设计加扣 3012250582 V 全套设计加扣 3012250582 VI 目录目录 1 绪论绪论 1 1 1 选题背景及研究意义 1 1 1 1 选题背景 1 1 1 2 研究意义 1 1 2 本文研究内容 2 2 基于多基于多 AGENT 的系统建模的系统建模 3 2 1 远程协同教学 3 2 2 AGENT 3 2 3 多 AGENT 3 2 4 设计工具 4 2 4 1 Swarm概述 4 2 4 2 Swarm主体构成结构 4 2 4 3 Swarm中的各种主体 4 2 5 本章小结 5 3 教师远程协同教学研究教师远程协同教学研究 6 3 1 引言 6 3 2 研究主要思想 6 3 3 远程教育概述 6 3 3 1 研究思路 6 3 3 2 理论流程 7 3 5 本章小结 7 4 远程协同教学模型远程协同教学模型 8 4 1 AGENT创建 8 4 1 1 授课教师 Agent 创建 8 4 1 2 教师助理Agent创建 8 4 1 3 学生Agent创建 8 4 1 4 环境Agent创建 8 4 2 AGENT特性定义 8 4 2 1 学生学习指数 8 4 2 2 学生Agent相关指数定义 9 4 3 环境热度 10 4 4 本章小结 11 5 远程协同教学模拟与仿真远程协同教学模拟与仿真 12 5 1 学生学习热度模拟 12 5 2 学生学习热度仿真结果及分析 12 5 2 1 仿真模拟初始化 12 5 2 2 仿真结果展示 13 5 2 2 移动自由度仿真结果对比分析 14 全套设计加扣 3012250582 VII 5 2 3 热度扩散指数仿真结果对比分析 15 5 3 本章小结 16 6 总结与展望总结与展望 17 6 1 总结 17 6 2 展望 17 毕业论文体会毕业论文体会 18 致谢致谢 19 参考文献参考文献 20 英文翻译资料英文翻译资料 21 全套设计加扣 3012250582 1 1 绪论绪论 1 1 选题背景及研究意义选题背景及研究意义 1 1 1 选题背景选题背景 当今社会 随着计算机技术 互联网的飞速发展 以多媒体和互联网为基础的远 程协同教学方式已经渐渐成为教育领域的一种新兴力量 这种新型的教学方式 不仅 仅促进了传统面对面教学方式的改良 更是将教育方式的多样化 创新方式提到了社 会教育领域的前端 目前的传统教育方式是基于实体课堂形式 进行的集体面对面授课形式 这种授 课形式具有一定优点 学生可以直接进行交流 提问 但是当学生基数提高时 这种 生硬的授课方式的质量会以反比的形式降低 这是现在教育界所不愿遇到的现象 远 程协同教育这一新兴的教育模式的出现不仅解决了教育空间的困难问题 而且解决了 教育时间的困难问题 各大高校看到这种趋势后 纷纷投入到远程协同教育这种新的 模式中来 此外 各大教育机构目前已经灵活的运用网络远程教育形式 这种教育方 式不仅为高校和教育机构节省了大笔的开销 而且也是参与的学子比较 满意的授课 方式 1 3 远程协同教育的特点众所周知 但是由于技术发现的局限性和技术普及的局限性 远程协同教育真正实施起来还是有许多问题没有解决 例如 在远程协同教学中 教 师学生的互动程度将会有所降低 互动程度的降低必将引起学生的学习积极性 长此 以往将会引起学生学习成绩的下降 知识的欠缺 而远程课堂中 仅仅有远程授课教 师就够了吗 如何提高听课现场学生的积极性 这些都是值得探讨的问题 4 1 1 2 研究意义研究意义 目前 信息技术技术已经成为一项新的国力 信息技术的高度发展也标志了国家 综合实力的提高 中国也一直致力于将人口大国转化为人才强国 那么利用信息化技 术发展教育事业对教育事业来说也是百利而无一害的 我国当前的最普遍的教育方式 就是传统方式的面对面集体授课方式 这种教育方式往往耗费大量的师资力量和额外 的不可预计支出 导致了这种传统的授课方式很难完成在同一时间 同一地点的大规 模授课行为 不利于教育事业的快速发展 5 7 此外 还有一种自学函授的方式 这种 当时通常是学习者通过自学的方式 通过考试考察完成学业 这种方式虽然尽可能的 降低了教育成本 但是不利点在于 这种方式降低了学习者的学习兴趣 长此以往学 习者的学习质量大大降低 不利于学习者的长期发展 综上所述 我国在这样的教育 背景下 急切的需要寻求一种适合快速发展的中国的教育方式 8 本文所提出的远程协同教育模式不仅仅在尽可能的情况下 降低教育成本 避免 因时间 空间不同而造成的额外教育支出 而且尽可能的最大化教育质量 调动学习 者的学习兴趣 提高学习生的学习质量 将学习者人数规模和学习者互动积极性有机 最大化 避免传统的教育出现的某一方面的不合理偏向 全套设计加扣 3012250582 2 1 2 本文研究内容本文研究内容 作者在研究了大量的前人研究成果 查阅大量的资料 对传统的授课教育模型有 了一定的了解 总结分析了传统授课教育模式的优点和不足 再此基础上建模 首先 保证传统的授课教育方式的有点 其次尽量避免或者减小这种传统授课教育方式的不 足 达到在现阶段技术水平允许的前提下 最大化远程协同教育的授课质量 本文结 构主要如下 第一章 主要介绍了本文课题的研究背景和研究课题的意义 概述了远程协同 教育的目的 第二章 主要介绍了本文研究课题的理论基础 之前的研究成果 第三章 主要分析了模型的设计思路 以及相关的建模工具 第四章 本文所创建的模型的具体情况 模型结构 第五章 模型仿真结果以及分析 第六章 总结本文模型仿真结构分析 对现实远程协同教育提出可行建议 并 陈列出本文模型仍然存在的问题 第七章 对未来远程协同教育的展望 全套设计加扣 3012250582 3 2 基于多基于多 Agent 的系统建模的系统建模 2 1 远程协同教学远程协同教学 当代信息技术高度发展的前提下 通过计算机 网络 智能科学技术 完成地域 不同 时间不同步的学习者的学习行为 这种方式为学习者节省了大量的学习成本 让学习者可以选择自己适宜的时间和地点学习 远程协同教学在满足降低学习成本的 基础上 保证了学习者的互动积极性 从而保证了学习者的学习质量 9 11 远程协同教学中的协同 从广泛意义上是指教学中的授课方的协同性 即授课者 人数从传统的一人上升到两人或多人 且授课者在教授同一节课间有时间或空间上的 差异 满足了被授课者 学生的多种特殊需求 12 而被授课者 从传统意义上的只听 从一位授课讲师的讲解转而面对多位讲师 从他们的合作教学中获取更为丰富 全面 的知识信息 而远程则是指学生 授课者间的时间 空间上的距离 将传统教学中对 教学资源时间 空间的严格控制这一弊端 转化为灵活机动的信息资源 2 2 Agent Agent 就是指在一定环境下可以自由的活动 并且可以根据外界的环境或者其他 Agent 的具体情况调节自身 随之变化的实体 Agent 具有一定的智能性 十分适合模 拟现实生活的具体情况 在 Agent 内部主要含有感知器 效应器 控制器 信息处理 器等 12 Agent 原件结构如下 图 2 1 Agent 结构图 2 3 多多 Agent 多 Agent 系统就是由许多具有自主活动能力的软件或者硬件实体构成的一个多 Agent 系统 在这个系统内 可以完成单一的主体无法完成的活动或者行为 为了应对 外界无时无刻不在变化的环境条件下 单一的主体 或者很多个没有合作交互的主体 是无法正确的应对这种外界的变化 这时只有通过多 Agent 系统的基础上 才能交换 每个主体获得的信息 使得每个单一的个体联系起来构成一个多 Agent 系统 并通过 群体协同的行为完成某项活动或任务 12 一个多 Agent 系统的结构主要如下 全套设计加扣 3012250582 4 图 2 2 多 Agent 系统结构图 2 4 设计工具设计工具 2 4 1 Swarm 概述概述 Swarm 力图提供一个真实的系统模仿平台环境 在这个平台中 包含着许多实体 这些实体具有一定的智能性 能够影响他们周围的环境 相反 周围的环境也可以影 响改变实体的属性 这种相互的影响就是交互的过程 交互工程所依据的规则是事先 由用户决定的 13 2 4 2 Swarm 主体构成结构主体构成结构 Swarm 的对象可以分成 ModelSwarm 和 ObserverSwarm ModelSwarm 是真实系统 的模拟 基于真实的系统进行运行模拟 ObserverSwarm 创建的存储空间存放 ModelSwarm 的对象 13 14 2 4 3 Swarm 中的各种主体中的各种主体 主体 具有一定智能性 可以根据外界环境改变自身属性 环境 主体所存在的位置 主体活动 主体在外界环境的改变下 完成的行为 探测器 是用户可以进行实时改变参数的工具 控制面板 可以开始 暂停 终止 Swarm 的运行 栅格 能够具体的描述主体的位置 统计图形界面 通过柱状图和曲线图来描述仿真过程中变量的量的变化和变化趋 势 15 17 全套设计加扣 3012250582 5 2 5 本章小结本章小结 本章主要介绍了远程协同教学的概念 后文将以此为基础进行建模仿真 分析了 多 Agent 的概念和 Agent 的结构 后文将依据上述的结构进行建模仿真 全套设计加扣 3012250582 6 3 教师远程协同教学研究教师远程协同教学研究 3 1 引言引言 从研究现状看来 远程教育已成为当前网络科技在教学教育方面应用的热点之一 是高校智库建设与现代化教育的必然研究项目 随着现代生活节奏加快 本校教学资 源越来越不能满足学生 教师对学习 授课的需求 而远程教学这种新生教学模式恰 好满足各方面时间 地点灵活性的需求 因此 以教师远程协同教学为中心的教学模 式 更需要大力研究 分析 总结 对信息化时代的教学模式有着深远的意义和影响 而前人研究成果多着力于远程教学系统开发或者对教学系统中各对象的定性分析 极少有对该教学模式下教师与学生等 agent 的协同教学作用进行定量分析 对该教学模 式的改进不能提供有效的数据支撑 在实时远程教学过程中 教师与学生的积极性互 相影响 3 2 研究主要思想研究主要思想 教师远程教学系统是一个非常庞大 复杂且无法预计的系统 因此 对当前教学 进行跨平台进行基于多平台的模型分析 研究教师与学生相互影响 及环境影响对远 程教学研究的成果的干涉程度 并对学校远程教学质量进行定量的评估 就传统模式而言 教师与学生共处一室 实时互动教学 教师往往能根据学生的 课堂表现 反馈等随时调节课堂教学进度 以获得理想的教学成果 帮助教师与学生 在互动学习中共同进步 因此 远程协同教学模式也借鉴了传统教学模式中的长处并 加以改进 形成新式的远程教学模式 3 3 远程教育概述远程教育概述 教师远程教学系统是一个非常庞大 复杂且无法预计的系统 因此 对当前教学 进行跨平台研究教师与学生相互影响 及环境影响对远程教学研究的成果的干涉程度 并对学校远程教学质量进行定量的评估 在远程教学诸多形式中 无论是实时远程教学还是基于网络资源共享式的远程教 学模式 单凭在互联网两端的学生与教师 往往不能创造出足够好的课堂学习氛围与 理想的课堂学习成果 因此 在授课教师与听课学生之外 本文中的远程协同教学模 式还增设了教师助理 主要负责与课堂学生的互动 监管课堂学习纪律 进行现场教 学测试等等 3 3 1 研究思路研究思路 无论是实时远程教学还是基于网络资源共享式的远程教学 均试用本文提及的远 程协同教学模式 教师助理的设置并不直接影响授课教师与听课学生的教学过程 而 是为了促进授课教师与听课学生的互动积极性 学生的课堂听课效率而不可或缺的角 色 本文涉及的三个角色 分管课堂教学中的不同任务 授课教师负责实时远程授课 或者提前录制远程教学资源并共享到网络云平台 在授课过程中可适当设置提问 以 便教师助理与学生互动提问 讨论 增加课堂气氛活跃度 授课教师在课堂教授学生 学习过程中所必须的学习资料 学习阶段性测试材料均可通过教师助理发放给学生 通过课后习题或测试的方式了解学生课堂知识接受程度 随时调整下一阶段授课进度 全套设计加扣 3012250582 7 与课堂教学方式 教师助理在课堂授课前做好课堂准备工作 如签到 收发作业等 在授课教师远程教学过程中 实时监督学生课堂表现 并观察学生课堂活跃度 教师 助理可就授课教师提出的问题 以抛砖引玉激发学生课堂思维 并对学生课堂中提出 的问题进行授业解惑 在实时远程教学模式中 可与远程授课教师交流 方便授课教 师调整课堂进度 并对课堂突发状况进行处理 而远程协同教学过程中 无论是授课 教师还是教师助理都必须面向听课学生 这一最核心的对象 学生在课堂中除了认真 听远程教师的授课外 还需配合教师助理课堂答疑 与教师助理讨论课堂疑难点 可 以说 学生在远程课堂上与远程教师的互动只是形式上的 而与助理教师的互动才是 出于学生本身学习热情 积极性所引发的 3 3 2 理论流程理论流程 第一步 从实际中将建模对象理论为抽象事物 对抽象出的对象进行理论假设 以求得到建模的背景支持 第二步 将实际情况抽象为三类对象 并分别作出具体定义 环境 对象 初始 参数 第三步 在定义的三类对象基础上 进行更深层次的学术交流规则的探讨 以求 模型更符合客观实际 更具实际可操作性 第四部 美化模拟仿真的观察界面 达到观察者通过观察界面直观得出仿真对象 的执行结果 第五步 对观察界面中展示出的仿真实体的数据信息进行分析 采集 录入 合 成 最终实现对事物模拟时信息真实 可靠 第六步 将经过调整的完整仿真模型进行初步运行 并观察运行结果 第七步 从观察出的结果中 细究结果的可靠性 并对被模拟对象的参数做调整 加入新的规则 跳转到第三步或执行第八步 第八步 得出建模与仿真结论 18 3 5 本章小结本章小结 本章概述了本文所建立的模型的具体流程 以及主要的设计思路 说明了本文创 建的模型的主要影响因子是 学生在群体的地位 学生的知识水平等等 最后介绍了 本文建模仿真的主要设计工具是 Swarm 全套设计加扣 3012250582 8 4 远程协同教学模型远程协同教学模型 基于对远程协同教学的理论研究 从模拟仿真的角度上说 需要对现实物体的各 种特性进行抽象 最终抽象为多个包含不同属性值的对象 以实现对现实物体相互影 响过程的仿真 4 1 Agent 创建创建 本文模型主要创建四类 Agent 角色 授课教师 Agent 教师助理 Agent 学生 Agent 及环境 Agent 4 1 1 授课教师授课教师 AgentAgent 创建创建 授课教师 Agent Teacher Agent 代表远程协同教学模式中的授课教师个体 是 最直接影响课堂教学质量的 Agent 授课方式 授课进度 授课节奏等都是直接影响学 生课堂吸收知识的因素 4 1 2 教师助理教师助理 Agent 创建创建 教师助理 Agent Assistant Agent 代表远程协同教学模式中协助远程授课教 师 在教室现场的协助性角色 是在教学现场直接与学生接触的关键角色 授课教师 就授课教师授课过程中提出的问题 对现场同学的回答进行评点 解答 或对同学 Agent 无法直接解答时提供解题思路 诱导学生对授课内容或问题思考 从而提高授课 教师课堂效率及学生对知识的吸收情况 除此之外 课后对授课教师布置给的作业完 成情况进行评估 促进学生课后对知识的继续学习 在正式授课前对学生的考勤情况 做记录 并对学生的课堂表现做记录 监督学生课堂听课效率 4 1 3 学生学生 Agent 创建创建 学生 Agent 代表远程协同教学模式中的学生个体 学生 Agent 是远程协作课堂中 的核心角色 是授课教师与教师助理在课堂过程中的主要面向对象 学生对课堂知识 的吸收情况直接决定了教学质量的优劣 是评估远程同步或基于资源共享式课堂质量 的决定性因素 19 4 1 4 环境环境 Agent 创建创建 环境 Agent 在远程教学进程中 学生 Agent 与教师 Agent 的活跃性是互相影响 的 而两者的 Agent 会对环境 Agent 的活跃性有直接影响 从而需要有环境 Agent 表 示出当前环境中的各项指数 如环境活跃度 20 4 2 Agent 特性定义特性定义 4 2 1 学生学习指数学生学习指数 在对远程协同教学过程评估中 定义学生学习指数 SS Student Study 为学生从 远程课堂中获取的学习收益综合性标量 而 SSn又可拆分为 S1 S2 S3 S4 Sn 即为 N 个学生 Agent 的综合计量指数 是对 参与课堂所有学生通过远程课堂学习收益的均衡性指数 即 SSn 为 Sn与 SSn 1 通过综 合计算指数 通过综合计算所得出的最客观体现 N 个学生综合学习收益的指数 故 SSn SSn Sn SSn 1 Sn 1 SSn 1 计算 SSn时 Sn与 SSn 1综合指数 全套设计加扣 3012250582 9 图 4 1 学生学习指数原理图 4 2 2 学生学生 Agent 相关指数定义相关指数定义 对学生 Agent 而言 做出如下定义 Sn Study 个人学习指数 是对学生 Agent 个人学习能力 知识吸收的综合指数 也是对远程教学质量评估中不可或缺的指数 需由多项指标综合体现 并加以必要的 综合算法 Gn Grade 测评成绩 是对学生学习能力的评价的直观结果 可通过课堂测试 阶段性测试等形式获取 是各测试结果的直观数字结果 Hn Heat 学习热度 是体现学生在课堂授课过程的主动参与度的指数 对学生 学习热情的评估 可由学生课堂发言质量直观表示 由教师助理 Agent 对每位学生课 堂表现情况做记录时直接体现 En Extra 附加指数 指学生学习指数的附加能力项 如课程相关证书获取质量 课余项目完成数量 阶段性研究成果等等 均包含在附加指数取值的加分项范围内 其中 定义个人学习指数 Sn Gn Hn En 即 Sn 是包含 Gn Hn En参数在内的 综合性指标 定义 Gn Gn Hn 其中 为 Gn与 Hn的相关系数 是对测评成绩与学习积极性 关系的考量 在本文中 默认 0 即测评成绩与学习积极性正相关 图 4 2 学生 Agent 指数结构图 全套设计加扣 3012250582 10 4 3 环境热度环境热度 在一个受多种综合性因素影响的环境中 如何控制变量地研究某一个因素对环境 及环境中其他成员的影响是至关重要的 在本文提及的基于多 Agent 远程协同教学系 统中 教师 Agent 虽然作为授课过程中不可获取的角色 但却是对环境热度值没有直 接影响的角色 因此 在对热度值进行相关一系列分析 研究时 将 Teacher Agent 的 影响降至为最低 可忽略不计 而教师助理 Agent 在正常课堂进行过程中 是与学生 直接沟通交流的 而不是像 Teacher 那样只是单方面传授知识 这就意味着 助理 Agent 与学生 Agent 的热度 A 值是有对应关系的 而且这种影响是相互的 而这种相 互的影响又不是直接作用于彼此 而需要借助于环境 Agent 作为中间传输媒介 21 22 由对学生学习行为的了解可知 在一个多 Agent 的复杂环境系统中 单个 Agent 间的热度并不是相互绝缘的 而是在满足一定条件下会相互影响 根据前文所说 助理教师 Agent 在对学生 Agent 进行课堂辅导的过程中 Teacher 对环境热度的影响是决定性的 也就是说 助理教师在授课过程中体现出的热度都是 对学生听课热情的直接影响 这意味着 Assistant 的热度值 AH 与单个 Student Agent 的 Hn值直接相关 即 AA Hn Hn AA n n为 AH 对每个学生 Agent 的影响系数 AH 对每个学生的影响程度不同 而当助教在与某一个学生进行热度传递时 两者的热度值又会传递到环境 Agent 中 即对环境热度值产生直接改变 从一般意义上来说 这种作用是正相关的 而环 境热度值 EH Environment Heat 作为学生 助教的中间变量 又会反过来作用于学 生 助教的热度值 Hn AH 因此 由以上分析过程可知 环境热度值 EH 助教热度值 AH 与每个学生热度值 Hn 是相互影响 不可独立于系统外的 图 4 3 各热度值关系图 全套设计加扣 3012250582 11 4 4 本章小结本章小结 在本章节中 对远程协同教学模型中的多个 Agent 间关系 影响进行了分析 从 前人研究中 仅可得出远程教学模型的角色功能分工 或对模型的宏观角色分配的考 量 而不是基于对角色内部各相关属性影响度的分析 因此 对协同教学建模过程中 着重分析了各 Agent 间的属性值 及其相互影响的过程 并以定量的形式表现出来 对各属性值 尤其是热度值的内部关系有了系统 详细的分析 可以将 SS 作为对总体 学生评估的参考值 而 SS 又是由各 Agent 的 Sn值综合体现出的 其中 Gn Hn En三种 因素又对的值起决定性的影响 因此 综本章节所述 各因子的关系已清晰可见 全套设计加扣 3012250582 12 5 远程协同教学模拟与仿真远程协同教学模拟与仿真 由前文的分析可知 在对远程教学课堂进行评估时 学生的学习热度是影响课堂 的至关重要的因素 因此对课堂热度的分析是寻求完美课堂氛围的必然趋势 5 1 学生学习热度模拟学生学习热度模拟 在对学生各项指数分析之后 显而易见 学生的学习热度是影响课堂质量的因素 之一 而学生作为远程课堂中被评估的主体 其相互之间的影响是必不可少的 就学 生热度而言 学生热度 H1H2H3H4 Hn的平均热度值又会受 n 数值的影响 当远程教学课堂中 授课教师 Teacher Agent 提出一个问题 或引发一个讨论时 由现场助教决定是否对问题进行热度引导 从而决定热度的扩散情况 而热度引导 从实际问题分析看来 可以教师助理对问题的引导情况 提示程度决定 定义 热度扩散指数 Er evaporation rate 表征环境中热度扩散比例 当 Er 值 越高 表示学生 Agent 向环境中释放热度比例越高 定义 移动自由度表征环境中 Agent 在进行信息交互过程中的自由度 在本文的 模型中 即表征学生 Agent 交互热度的自由指数 并在仿真结果中 用 unhappiness 值表征 Agent 对问题的兴趣度 以曲线趋势图 的方式展示 Agents 兴趣度的平均值 5 2 学生学习热度仿真结果及分析学生学习热度仿真结果及分析 5 2 1 仿真模拟初始化仿真模拟初始化 在对远程协同教学模拟时 系统初始值如下图 5 1 所示 将 evaporationRate 设 置为 0 15 即热度扩散指数较低 即教师助理对问题的引导程度较低 将 randomMoveProbablity 设置为 0 15 即学生个体的移动自由度较低 学生在课堂需要 保持良好的课堂组织纪律 不能随意移动 图 5 1 仿真数值初始化 全套设计加扣 3012250582 13 图 5 2 学生 Agents 初始状态图 由上图 5 2 可知 学生 Agent 在初始情况下是零散分布 并且向外散发少量的热 值 对环境热度影响较小 5 2 2 仿真结果展示仿真结果展示 由下图所示热虫的移动状态及对环境热度的影响结果看来 环境热度越高的栅格 颜色越红 此外 与 Agents 初始状态不同的是 学生 Agents 已有明显的聚集倾向 图 5 3 swarm 运行中期图 图 5 4 Agent 平均 Unhappiness 值变化趋势图 Agent 的 unhappiness 值在一开始处于较高水平 即 Agent 个体在初始条件下均处 于不活跃状态 对问题的兴趣度不高 而随着时间推移 兴趣度越来越高 并保持在 一个稳定的兴趣点 5 2 2 移动自由度仿真结果对比分析移动自由度仿真结果对比分析 全套设计加扣 3012250582 14 图 5 5 低自由度仿真结果图 图 5 6 中自由度仿真结果图 图 5 7 高自由度仿真结果图 由图 5 5 5 6 5 7 对比分析可知 当学生 Agents 自由度为低 中 高时 学生 Agents 群聚性不同 1 当自由度较低时 学生移动可选性低 学生 Agents 会出现小簇团 2 当自由度适中时 学生移动可选性适中 学生 Agents 会出现大簇团 3 而当自由度较高时 学生移动可选范围非常大 学生 Agents 反而分布的特别 零散 全套设计加扣 3012250582 15 由此可见 只有当远程协同教学过程中 教师助理对现场学生的自由选择度做出 适当控制 达到适中时 学生的组团讨论积极性才会高 有利于发挥团体协作能力 不至于单个学生冥思苦想 5 2 3 热度扩散指数仿真结果对比分析热度扩散指数仿真结果对比分析 当学生的移动自由度适中时 如何能将学生的发言积极性控制在最佳呢 图 5 8 低 Er 指数仿真结果图 图 5 8 高 Er 指数仿真结果图 由上图 5 7 5 8 的低 高两种 Er 指数下的仿真结果图分析可知 1 当学生 Er 值较低 即每个学生 Agent 热值扩散指数较低时 每个 Agent 向环 全套设计加扣 3012250582 16 境 Agent 传递热度较少时 直接对应环境热度较低 并且 随着时间增加 学生对问 题的兴趣度虽然有所上升 但仍未稳定在一个较理想的低值状态 2 当学生 Er 值较高 即每个学生 Agent 想环境 Agent 热度贡献值都比较高 并 且 随时间增加 学生对问题的兴趣度明显上升 最后稳定在一个非常低的稳定状态 由此可知 只有当多数学生 Agent 的发言量都达到一定高度后 学生所处课堂环 境的热度也会被影响持续走高 并反过来激励其他学生主动发言 所以 远程协同教 学中的教师助理 Agent 需要控制好 Er 值 对学生进行适当的引导 5 3 本章小结本章小结 在对多个 Agent 的属性值及表征趋势进行一系列对比分析后 可明显得出结论 1 在对远程协同教学进行评估分析中 授课教师对课堂气氛的把握远不及现场教 师助理 因此 在现场设置教师助理一角 是今后远程协同教学发展必不可少的趋势 之一 2 教师助理在教学现场对环境的把握 学生发言自由度引导直接影响到学生的课 堂积极性 并会直接影响到学生分组讨论 讨论环境的热烈性 全套设计加扣 3012250582 17 6 总结与展望总结与展望 6 1 总结总结 基于多 Agent 的远程协同教学这一研究课题 研究人员已经做了大量的研究 也 提出了许多可行的措施 但是很少有对这种新兴的教育模式进行定性 定量的分析 如果新兴的教育模式没有对教育事业起到推动作用 那么这种新的教育模式是没有意 义的 为了分析这种教育模式对学生学习效率的影响 本文以学生的活跃程度 以及 课堂的互动积极性作为分析的主要因素 研究学生成绩的变化情况 通过上文的研究 过程 我们可以得出学生的积极程度是影响学生学习成绩的关键因素 本文以互动次 数作为衡量学生积极程度的指标 当学生提问 回答的次数达到一个适度的值时 积 极程度会达到最佳值 在这个值下 学生的学习成绩也会达到一个最佳值 因此 在 现实授课教学中 教师应本着适度提问 适度互动的原则与学生进行课堂互动行为 以此最大程度的促进学生的学习效率 然而 由于远程协同教育这个研究课题十分广博 现有的科学技术有限 本文只 能就一两个方面对其进行研究 本文虽然提出了很多影响因素 但是现实教育行为中 能够影响学生学习积极性的因素很丰富 也很复杂 本文仅仅就学生的学习互动程度 作为影响因素 此外 由于现实情况中 学生的发展是多样的 德 智 体 美 劳 都是学生可以发展的方向 然而 本文仅仅就学生成绩判定学生的学习效率是不科学 不合理的 这是以后在对远程协同教学课题进行研究的过程中需要注意的问题 并且 进行改进的地方 6 2 展望展望 本文在进行远程协同教育研究过程中 有很多不可预测的因素无法考虑到 这是 模型中不可避免的局限性 在模型是无法考虑的因素 在现实情况中是存在的 并且 有时是具有较大的概率发生 这些因素将会对学生的积极性和学习兴趣产生无法估量 的影响 以后的研究方向可以将这些不可估计因素定量 定性的分析 将本文以及以后的研究成果作为理论指导依据 灵活运用到实际远程协同教育中 提高中国的教育质量 在现实的授课教育过程中 人的记忆力 人的疲劳程度 包括 学生之间的熟悉程度 学习氛围都是学习和授课过程中的都会直接影响学生的学习状 态 最终导致学生成绩的升降 必须提及的是 在远程教学系统中 往往会有多个课堂同时共享一个远程教学资 源 如何让这些课堂互动 使教学资源发挥更大的作用 是今后远程协同教学发展中 必须考虑的 如何让教育方式更好地跟上时代的步伐 是永恒的话题 因此 作者希望通过本文的模型的仿真 对远程协同教育的研究 能够为中国教 育事业进到绵薄之文以及相关研究作为理论基础运用到实践中 力 将中国从人口大 国转化为人才强国 全套设计加扣 3012250582 18 毕业论文体会毕业论文体会 从毕业设计题目确定到论文定稿 在过去的半年里 我无时不刻忐忑着 思考到 底如何能将毕业论文完善 2011 年 当我第一次踏进校园 怀揣着对校园生活的无限向往 我开始了四年大 学求知路 转眼间 我们已成了应届毕业生 而接下来迎接我们的是检验大学四年学 习成果的毕业生答辩 过去的半年里 先在网上查取基于多 agent 的远程协同教学的资料 阅读大量的论 文 对多 agent 的模型有了足够的了解 从一个对多 agent 技术完全不懂的菜鸟逐渐累 计成对多 agent 技术有了普遍意义上了解的门内人 而不是门外汉了 虽然多 agent 技 术有了足够的认识 但是对于建模和仿真软件所用的 swarm 学校里所学的知识往往 不能派上用场 因此 我和共同学习多 agent 的潘月同学又一起查阅了大量对建模 仿 真有所介绍的硕博士论文 期刊 杂志等 从 swarm 官方网站上 下载了 swarm 软件 包和 swarm 中运用最广泛的两个实例 Jheatbugs 和 Jmoustrap 对于热虫实例 我投入了较多的精力研究 分析代码运行过程 中间也遇到了许 多困难 比如环境问题 软件本身 bug 问题 克服了这些困难后 终于成功了运行出 了热虫实例 在基于热虫运行原理的基础上 我又对学习伙伴潘月的研究方向代码做 了学习 最终也运行出了实际可行的结果 与实际情况基本相符 从理论到实际仿真软件运行 这个过程我学习到了太多 自身的动手能力有了极 大的提高 文献查找能力也较往日有了阶段性的提高 全套设计加扣 3012250582 19 致谢致谢 毕业设计 从某种意义上而言 是本科生四年学习生活成果的综合性检验 也因 而至关重要 不可小觑 从毕业设计开题之日起 作为论文导师的赵向军老师 便不 厌其烦的为我们讲解毕设过程中可能遇到的问题 对我们的学习能力进行了评估 为 我们推荐最适合自身的毕业设计 实践证明 老师推荐的题目确实非常新颖 有大力 深入研究的必要性和紧迫性 为我们的毕业设计添加了不一样的意义 比同届学生的 毕业设计更有难度 更有挑战性 除了毕业设计的导师之外 与我一同学习这项新技术的潘月同学也是对我帮助非 常大的人 在与她一同学习的过程中 我们互相帮助 鼓励 最终完成了看似不可能 的任务 这个过程是悲喜交加的 是不会被遗忘的 最后 我还需要感谢在过去半年里给我技术上 精神上支持的衡璐文 周凯林 江思源等人 感谢他们对我的求助的回应 而不是视而不见 全套设计加扣 3012250582 20 参考文献参考文献 1 刘明本 多 Agent 技术在现代远程教学系统中的研究与应用 河海大学 2005 年 P48 58 2 Leen Kiat Son Incorporating an Intelligent Tutoring System into CSI SIGCSE bulletin 2006 年 38 1 p486 490 3 Shoham Y Agent oriented programming Artifical Intelligence 2003 年 60 1 p51 92 4 邢国春 姜健 赵宇 基于多 Agent 的智能远程教学的模版结构 现代情报 2008 年 第 29 卷 第 11 期 Vol29 11 2009 年 p189 191 5 YulinZhHng Li Chongrong A United Interlligent Distance Education Mode Based in Web International Workshop on Distance Learning and Virtual Campus 2000 6 CMATTI A PISTOREM M Weak strong and strong cyclic planning via symbolic model checking J Artificial Intelligence 2003 147 1 2 p35 84 7 张艳莉 徐英卓 李洪涛 基于多 Agent 的远程教学系统模型的研究 微机发展 第 13 卷 第 10 期 Vol 13 10 2003 年 p124 125 8 陆淑娟 Multi Agent 技术在网络教学中的研究与应用 南京工业大学 2004 年 p44 45 9 石欧燕 基于 J2EE 的多 Agent 网络教学系统的研究与表现 天津师范大学 2005 年 p14 16 10 曲朝阳 崔苗 基于移动 Agent 的远程学习系统的设计 航空计算技术 第 33 卷 第 4 期 Vol33 4 2003 年 p71 76 11 Keeble R J Macridie R D Assistant Agent for the World Wide Web Intelligent Interface Design Challenges Interacting with Computers 2000 年 12 p375 381 12 Passerini K GrHnger M J A Developmental Model for Distance Learning Using the Internet Computer some heat is lost to cooling Each bug has an ideal temperature it wants to be The bigger the difference between the temperature of the patch where the bug is and the bug s ideal temperature the more unhappy the bug is When a bug is unhappy it moves If it is too hot it moves to the coolest adjacent empty patch Conversely if a bug is too cold it moves to the warmest adjacent empty patch Note that these bugs aren t smart enough to always move to the best available patch HOW TO USE IT After choosing the number of bugs to create and setting the model variables press the GO button to set the heatbugs into motion BUG COUNT The number of bugs that will inhabit the model EVAPORATION RATE The percentage of the world s heat that evaporates each cycle A lower number means a world which cools slowly a higher number is a world which cools quickly DIFFUSION RATE How much heat a patch a spot in the world diffuses to its neighbors A higher number means that heat diffuses through the world quickly A lower number means that patches retain more of their heat MIN MAX IDEAL TEMP The minimum and maximum ideal temperatures for heatbugs Each bug is given an ideal temperature between the min and max ideal temperature MIN MAX OUTPUT HEAT The minimum and maximum heat that heatbugs generate each cycle Each bug is given a output heat value between the min and max output heat 全套设计加扣 3012250582 22 RANDOM MOVE CHANCE The chance that a bug will make a random move even if it would prefer to stay where it is because no more ideal patch is available DEEP FREEZE This button removes all heat from the world HEAT UP This button adds MAX OUTPUT