基于智能agent学习过程的监控分析
ai agent 工作原理
ai agent 工作原理AI Agent工作原理AI Agent（人工智能代理）是一种能够模拟人类智能行为的技术，它能够理解和处理自然语言，从大量数据中学习并做出智能决策。
AI Agent的工作原理是基于深度学习和自然语言处理技术的，下面将详细介绍其工作原理和相关技术。
一、自然语言处理（NLP）AI Agent首先需要具备自然语言处理的能力，它能够识别和理解人类语言的含义。
NLP技术包括词法分析、句法分析、语义分析等，通过这些技术，AI Agent能够将人类的语言转化为计算机能够理解和处理的形式。
二、机器学习AI Agent的核心技术之一是机器学习，它通过大量的数据训练模型，从而使得AI Agent能够具备智能决策的能力。
机器学习技术包括监督学习、无监督学习和强化学习等，通过这些技术，AI Agent能够从数据中学习和推理，进而做出智能的决策。
三、知识图谱AI Agent还可以通过构建知识图谱来提供更加准确和全面的信息。
知识图谱是一种结构化的知识表示方法，通过将知识组织成图状结构，可以方便地进行知识的检索和推理。
AI Agent可以基于知识图谱提供准确的答案和相关的知识。
四、推荐系统AI Agent还可以通过推荐系统来向用户提供个性化的推荐服务。
推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好，将符合用户需求的信息推荐给用户的技术。
AI Agent可以通过分析用户的历史行为和偏好，从而为用户提供个性化的推荐服务。
五、对话系统AI Agent还可以通过对话系统与用户进行交互。
对话系统是一种能够进行自然语言对话的技术，它可以理解用户的意图，并做出相应的回答。
AI Agent可以通过对话系统与用户进行实时的交流和沟通，从而更好地满足用户的需求。
六、迁移学习AI Agent可以通过迁移学习来提高其性能和效果。
迁移学习是一种将已学习知识应用到新任务中的技术，通过利用已有的知识和模型，可以加快新任务的学习过程，提高AI Agent的性能和效果。
基于Agent的智能车间监控系统的设计
（） ２ 反应型Ａ ｅｔ用五元组表 ｇｎ：
Ｐ， ，ｅ ， ｃｉｎ Ａ ｓ ｅ ａ ｔ ＞； ｏ
Ａ ｅｔ＝ Ａｄ ｇｎ： ＜ ｉ， ：
（ ）经 典 逻辑 混 合 型Ａ ｅｔ ３ ｇｎ：用八 元 组 表 示
Ａｇ ｎ ： ＜ ｄ， ＩＡ ， ，ｅ ， ｅ ｔａ ｔ ｎ ｅ ｔ ＝ Ａｉ Ｐ， ， Ｒ’ ｓ ｅ ｎ ｘ ，ｃｉ ＞； ： ｏ
效地完成给定的任务。这段程序能随环境的变化去
们之问如何交互信息 ，ｇｎ￣知到的信息如何影响 Ａ ｔ ｅ 它行为和内部状态 ， 以及如何将这些模块用软件和 硬件组合起来形成一个有机的整体 。真正实现 主
体。目 ｇ ｔ 前Ａｅ 的结构主 ｎ 要有｝ 慎思型Ａ ｅ 、 ｇｔ ｅ ｇｔ ｇｎ。 其中混合 Ａ ｅｔ ｇｎ又可 以分 为： 慕于经典逻辑的混合型＾ 呲和基于决策理论的
ｅ ｔｍａｅ， ｃｉ ｎ ｓ ｉ ｔ ａ ｔ ＞ｏ ｏ
２ ｏ 年 ｌ月 １ 日收到 ｏ６ Ｏ ３
江苏省农帆 基垒项 日（ Ｘ ０ ０ ４ Ｇ Ｚ ５ ￣）
其 中 ， ｉ是 某 个 具 体 Ａ ｅｔ 标 识 ； 表 示 Ａｄ ｇｎ的 Ｐ Ａ ｅｔ ｇｎ的视 觉状 态集 ； Ｉ 表示Ａ ｅｔ ｇｎ的内部状态 集 ； Ａ 表示 Ａ ｅｔ ｇｎ 的行 为 集 ； ｅ ｎｘ，ｃｏ 分 别 用 于刻 ｓ ，ｅｔａｔ ｎ ｅ ｉ
领域研究 的热点之一 并且 已经在计算机科学 的许 多领域得到了广泛的应用 。Ａ ｅｔ ｇｎ 是一个具有 自治
础 上 ， １ ３Ａ ｅｔ 术 ， 计 了一 个基 于 ｍ的 车 ￣Ａ ＂ ｇｎ技 设
间智能监控系统 ， 通过这个系统来科学 的监控车间
的温度 、 湿度等工作环境。
性、 自适应性、 同性和智能性 的内部 驱动的软件 协
利用智能Agent技术构建学习者分析模型
【 关键词】 ：学习者分析模型； 网络教育；ｇｎ Ａ ｅｔ
１ 引育 ： ．
３利用智 能 Ａ ｅ ｔ 术构建学 习者分析模型及智 能分析过程 ： ． ｇｎ 技
网络教 育智能化一 直是教育 界和教育 技术 领域 的理想 目 ３１ ．基本框架设计 ： ． 首先需要说 明的是在分析学 习者 的过程 中．引人了 Ａ ｅｔ ｇｎ 标。 传统的一对一指导方式 已经无法满足于网络教育 的需求 ， 采 Ａ ｅｔ 其广义上包括人类 。 物理 用智能系统实现对学生的指导已经成为 网络教 育发展的必然趋 技术 。 ｇｎ 是人工智能中的一个概念 ， 势。人工智 能领域 中 Ａ ｅｔ ｇｎ 技术 的出现为实现这个 目标提供 了 世界的机器人和信息世界 的软件机器人 ．狭义上专指信息世界 的软件机 器人 。 ｇｎ 是在一 定环境 下 自主运行 的软件实体 。 Ａ ｅｔ 它 良好的契机 。 发展我国的网络教育 ．其 中最基本 的而且 操作起来很困难 的心智和社会特性使得软件 Ａ ｅｔ ｇｎ 是智能和 自主的 ．具有 学习 的一个 问题便是学 习者分析 ．进行学 习者分析 是为了了解学 习 性 、 识 性 、 动 性 、 知 主 和 作 性 等 特 者的准备情况及其学 习风格 ．设计符合学 习者 个体特征的合适 点 。 ｇｎ 所 具 有 的这 些 特 点 为 学 习 Ａ ｅｔ 教学 。 以便为后续的学习提供依据 。学习者是学 习活动 的主体 ， 者的智能分析提供 了可能 闱 。 四 知识的主动建构者 ， 习者具 有的认知的 、 感的 、 学 情 社会 的等 特 本文所 提出 的智 能化的学习者
征 都将 对 学 习者 的信 息 Ｊ － 过程 产 生 影 响 【】。因 此 ， 习者 分 分 析 模 型 由 四 部 分 组 成 ：即 信 息 收 ｊｒ ｎ １ 学 析 成 功 与 否 直 接 关 系 到 教 学 情 境 的 创 设 及 整 个 教 学 设 计 的 过 程。 知识库。如图 １ 所示 ： … … … … 一 传统的 网络教育 中学习者分析采用 的是 ” 一 “ 问一 答 式分析 ． 信息收集 Ａ ｅｔ ｇｎ 负责 自动收集整个学习过程中的学 习者 信 即 由教师通过问卷掌握所有的学 习者信息情况 ．这样既增加 了 息 。这里面包括学 习者学 习初期对静态部分 内容和动态 部分内 教师的教学任务 ， 同时 ， 当学习者 的学 习信息 改变 时 。 教师很难 容分析 的信息 ， 在学 习进 行中 ， 随着学 习者学 习过程 的深 人 。 收 随时地 了解每一位学 习者的学习动态 。本文所 提出的智能化 学 集学习者的动态信息 。 还有就是收集用户提 出的请求信息 ； 信息 习者分析模型 ． 对学习者信息进行全程的跟踪分析 ． 随时掌握学 收集 Ａ ｅｔ ｇｎ 将收集到 的信 息发送给信息 处理 Ａ ｅｔ ｇ ｎ．信息处 理 习者的学习动态 ． 从而实现 了对学习者有针对性地指导 。 Ａ ｅｔ ｇｎ 根据收到的信息 。结合知识库 的知识进行逻辑分析推理 。 ２ 学 习者 分 析 内容 的 置 新 界 定 ： ． 之后给出学 习者合理 的指导建议 ：知识库 中存在着大量 的逻辑 对学习者 的分析一般涉及 ： 一般特征分析 、 学习风格 分析和 推理知识 ， 它是输出学习者指导建议的源泉 ； 习者模型库存放 学 学习能力分析三个部分 １ 。 ＇ 每一部分又可分为很 多项具体 内容 。 着每一个学 习者模型信息 ， ２ １ 在整个学习过程 中。 学习者模 型库的 这 里不 再 就 具 体 的分 析 内 容 做 陈述 ．但 就 所 有 的 分 析 内 容 而 言 学习者信息都将会得到不断的更新 ．系统也会根据不同时期学 我们把它分为两个方面 ： 一方面是静态部分 。 另一方面是动态 部 习者模型信息给予学 习者不同的指导建议。 分。 静态部分只在学 习者的学 习初期进行分析 ． 而动态部分要 在 ３ ． ． 智能分析过程 ： ２ 学习者 的整个学习过程中进行分析 ．把学 习者 分析的具体内容 由分析可得 ： 进行学习者的智能分析 。 首先要在学习者的登 分为静态部分和动态部分有利于在分析过程 中的针对性 ．适 合 录初期 。 对学习者的众多信息进行收集 。 写人学习者模型库。这 智能化的网络教育情境 ．能够随着学 习者信息 的变化制定出正 些信息即包括静态部分 的内容也包括动态部分的内容 ．知识 库 确 的教 学 策 略 ， 供 符合 学 习者 类 型 的学 习任 务 。 提 中的知识会 根据学 习者模型库中信息 ， 进行 分析推理 ， 最终给出 有针对性的指 导建议 。 ２１ ． 静态部分分析 ： 静态部分的分析是指在分析学习者 的过程 中 ．只在学习者 学 习者模型库的信息不是 固定不变的．在学习过程的进行 学习的初期进行分析 ．这一部分内容在进行 初始分析以后的很 中 。 据 学 习者 在 回答 问题 的 表现 情 况 。 业 的完 成 情 况 还 有 测 根 作 长一段 时间 的学习进程 中变化较 小。如： 学习者 的偏好信息 ： 学 试的成绩等 。 系统会 自动进行 收集信息 ， 而实现了对学 习者的 从 习者爱好有声音的课件 ， 对素材中的图像 、 或 音频 、 视频 中的哪 动 态 分 析 。 些形式有偏好等等 １ ３ １ 。还有一些 ， 如社会背景资料 同样对学习者 学 习者模 型库与知 识库是 接个学 习者 智能分 析系统 的核 的学习过程产生影响 。这些都需要在学 习者的学习过程初期进 心 。 知识库依附于学习者模型库。 学习者模型库收集的是众多 的 行 分析 。 学 习者模型信息 ，并且在整个 的学习进程中将会得到不断 的更 。 ２２动 态部 分分 析 ： ．． 新 。而知识 库中知识会不 时的根据学习者模型库 中学 习者模 型 动态部分的分析是指学 习者在整个 的学 习过程中 ．学习者 进 行 分 析 推 理 。 供 合 适 的 教学 策 略 和学 习任 务 。 提 的信息时刻的发生着变化。 了设计 出符合学习者的教学 策略 ． ４ 智 能 化 学 习者 分 析 的流 程 设 计 ： 为 ． 需要对学习者的信息进行全程的跟踪分析 。 例如 ． 习者的学习 学 首 先 系统 会 根据 用 户 接 １ ．由信 息 收 集 Ａ ｅ ｔ 集 学 习者 ２ １ ｇｎ 收 能力 分析 ， 任何一个学 习者 由于他 原来 所学的 知识 、 能 、 技 态度 信息 ， 然后 发送给信息处理 Ａ ｅ ｔ如果学习者是 首次进行学习 ， ｇｎ。 的 不 同都 会 有 一个 不 同的 学 习 起 点 ．但 是 随着 学 习 过 程 的 不 断 那么信息处理 Ａ ｅｔ 对收到的信息进行初始分析 ．然后将分 ｇｎ 会 深入 ， 每个学 习者都会 由于个 人 、 环境等 因素 ， 学习能力 会有 所 析结果写人学 习者模 型库 ，同时信息处理 Ａ ｅ ｔ ｇｎ 会结合知识库 变化 ， 这时就需要对学习者进行再分析 ， 以便 提供符合学 习者实 中的逻辑推理知 识对 学习者模型库中学习者模 型信 息进行分析 际的学 习任务。 还有例如学习 目标 的分析 ， 不同的学 习时期会有 推理 。 之后 给予学 习者阶段性的指导建议。 如果学习者不 是首 次 不 同 的学 习 目标等 等 学 习 ， 么 系统 会 从学 习 者 模 型 库 中调 出个 人 （ 转 第 １５页 ） 那 下 ５
基于Agent的智能制造系统设计与实现
基于Agent的智能制造系统设计与实现智能制造系统是指通过引入先进的信息技术和智能控制手段，实现生产制造过程的自动化、智能化和灵活化。
而基于Agent的智能制造系统则是在智能制造系统中引入Agent技术，将智能体作为自主决策和交互的实体来实现。
Agent是一种能够感知环境、作出决策并执行任务的软件实体，它能够与其他Agent进行交互和协作，并通过学习和自适应来提高自身的性能。
在基于Agent的智能制造系统设计与实现中，Agent成为了系统的核心组成部分。
首先，在基于Agent的智能制造系统中，每个Agent都具有独立的感知能力。
它能够通过传感器实时感知生产过程中的各种参数，如温度、湿度、压力等。
同时，它也能够获取生产任务和相关的产品信息。
通过感知能力，Agent可以对生产环境进行全面监测和分析，并根据实时数据作出相应的决策。
其次，基于Agent的智能制造系统具备自主决策和任务分配的能力。
每个Agent都具有一定的决策能力，它能够根据自身的目标和策略，对生产任务进行分析、计划和调度。
同时，Agent之间也可以进行交互和协作，通过协商和合作来实现任务的分配与执行，从而达到整体生产系统的优化。
再次，基于Agent的智能制造系统能够赋予生产设备自主感知和自主控制的能力。
通过与设备进行互联，Agent可以不仅能够感知设备的工作状态和运行参数，还能够通过控制指令对设备进行控制和调整。
这种自主感知和自主控制的能力使得智能制造系统可以迅速适应变化的生产需求，提高生产效率和质量。
此外，基于Agent的智能制造系统还具有学习和自适应能力。
Agent能够通过对历史数据的学习和分析，不断改进自身的决策和行为模式。
同时，Agent还能够根据外部的变化和反馈信息，调整自身的行为和策略，以适应不断变化的生产条件。
基于Agent的智能制造系统的设计与实现离不开先进的信息技术支持。
例如，需要建立强大的数据处理和分析平台，以处理和分析感知到的大量数据。
基于Agent的网络协作学习环境的研究与设计
具 备 网络 信 息 过 滤 和 信 息 推荐 功 能 ，使 用 Ａ ｅ ｔ ｇｎ 的信 息 过 滤
（ 荐 ） 以避 免 学 习 迷失 情 况 的 出现 。 推 可 ３ 协 作 学 习 智 能 Ａ ｅ ｔ 以作 为 教 学 的 指 导 者 、 理 ） ｇｎ 可 管
现 代 远 程 教 学 环 境 是一 个 分 布 式 多 用 户 的 协 作 教 学 环
分 的功能效应 。
境， 不可 避 免 地 存 在较 多 的孤 立 学 习 者 。 虽然 通 过 多媒 体 技 术 、 频 会 议 以 及 邮 件 列 表 可 以共 享 学 习 资 源 ， 仍 存 在 交 视 但
第１ ８卷 第 ７期
Ｖ０ ．８ １１
Ｎｏ７ ．
电子 设计工 程
Ｅｌｃｒ ｎｃ Ｄｅ ｉｎ Ｅｎｇｎ ｅ ｉ ｇ ｅ ｔ１２ １ ｕ． ０ ０
基于 Ａ ｅｔ的网络协 作 学 习环境 的研 究与设计 ｇｎ
殷锋社
（ 西工 业 职 业技 术 学 院 陕 西 成 阳 ７ ２ ０ ） 陕 １０ ０ 摘 要 ： 过 对 个 别化 教 学 中的 协 作 学 习和 领 域 知 识 库 的 分析 以及 对 多 Ａ ｅ ｔ 作技 术原 理 进 行 研 究 ， 通 ｇｎ 协 引入 智 能 ａ ｅ ｔ ｇ ｎ 的网 络协 作 学 习环 境 ， 出并 设 计 了基 于 智 能 Ａ ｅ ｔ 术 的 网络 教 学 系统 模 型 ， 提 ｇｎ 技 实现 了个性 化 教 学 ， 分 调 动 了学 习 充
者 的 主 动性
关键 词：多 Ａ ｅ ｔ 协 作 学 习 ； 能 ；网络 教 学 系统 ｇｎ； 智 中 图分 类 号 ： Ｐ ０ ． Ｔ ３２１ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ：１ ７ — ２ ６ ２ １ ） ７ ０ ９ — ３ ６ ４ ６ ３ （００ ０ — ０ ４ ０
基于Agent的智能系统的设计与实现：探讨基于Agent的智能系统的设计原则、方法和应用前景
基于Agent的智能系统的设计与实现在科技快速发展的时代，智能系统成为了现实与未来的交融点。
Agent（代理）技术作为一种实现智能系统的重要方法之一，被广泛应用于领域。
本文将探讨基于Agent的智能系统的设计原则、方法和应用前景。
智能系统简介智能系统是一种模仿人类智能的技术，它能通过感知、推理和决策等过程，具备一定的理解、响应和学习能力。
智能系统能够根据环境的变化自动适应并做出相应的决策，以达到最优的目标。
在智能系统中，Agent是一种具有独立思考和行动能力的实体，在不同领域有着广泛的应用。
基于Agent的智能系统设计原则1. 自主性Agent作为智能系统的核心，需要具备自主性和主动性。
它应该能够根据自己的目标和环境条件主动地进行决策和行动，而不是完全依赖外部指令。
2. 分布式基于Agent的智能系统是由多个Agent组成的分布式系统。
每个Agent可以独立地执行任务，并通过相互通信和协作来达成共同的目标。
分布式结构使得系统具有更高的灵活性和可扩展性。
3. 自适应智能系统需要具备一定的自适应能力，能够根据环境的变化和用户的需求进行自动调整和优化。
Agent应该能够学习和适应新的知识和经验，提高系统的性能和效果。
4. 知识表达Agent需要能够有效地表达和存储知识，以支持系统的推理和决策过程。
知识表示应该能够充分描述事物的属性、关系和约束条件，以便Agent能够准确地理解和处理信息。
5. 沟通和协作Agent之间的沟通和协作是基于Agent的智能系统的重要特征。
通过相互交流和共享信息，Agent能够更好地理解和解决问题，并实现更高的性能和效率。
基于Agent的智能系统设计方法1. 系统建模在设计基于Agent的智能系统之前，需要进行系统建模，明确系统的目标、功能和约束条件等。
通过对系统进行建模，可以更好地分析和理解系统的特点和需求，为后续的设计和实现提供指导。
2. Agent设计Agent设计是基于Agent的智能系统的核心内容。
基于Agent的智能网络教学模型
基于Agent的智能网络教学模型引言随着信息技术的不断发展，教育方式和内容也在不断改变。
网络教学成为了教育领域中新解决方案之一，其通过网络平台向学生提供全方位的学习资源和服务，改变了传统学习方式和学习途径。
然而，在网络教学中存在着教师与学生互动困难、学生学习主动性差、学习成效不佳等问题，制约着网络教学的应用和发展。
因此，研究如何构建一套符合学习规律的智能网络教学模型，成为了当下教育领域中的研究热点之一。
本文将介绍一种基于Agent的智能网络教学模型，旨在解决学习过程中面临的困境，提高学习效果和质量。
基于Agent的智能网络教学模型Agent概述Agent是指一种可自主决策、可自主学习、可主动交互的智能体。
在智能网络教学中，Agent作为学习者的代表，能够准确定位学生的知识水平和学习需求，能够确保学生在学习过程中达到最佳的学习效果。
Agent的组成1. 基础Agent基础Agent主要负责分析学生的学习数据，根据学生的学习状态和特点推荐相应的课程资源，并根据学习效果调整课程内容和难度，确保学生在适当的时间内掌握知识点。
2. 资源库Agent资源库Agent是基于知识图谱建立的，主要负责管理各类课程资源，并将其整合为一个统一的体系。
当学生需要学习某个知识点时，资源库Agent能够在大量的知识点中迅速找到相应的资源，提供给学生。
3. 交互Agent交互Agent主要通过学习者与系统的多模态交互，包括语言、手势、表情等方式，实现提供个性化的学习过程跟踪和个性化的学习反馈。
4. 评估Agent学习评估是智能网络教学模型中必不可少的环节，通过评估Agent对学生的学习效果进行监测和评估，确保学生的学习达到预期的效果。
实践应用基于Agent的智能网络教学模型在现实应用中需要与学科内容、学习计划、评价机制等因素合理搭配，能够使教育模式更加多元化、人性化。
通过与现有的教学模式相结合，基于Agent的智能网络教学模型既能够发掘学生的学习潜能，提高学习的积极性和主动性，又能够使教师能够更好地把握学生的学习状态和反馈，从而实现学习的个性化、差异化和优质化。
基于软件Agent技术的分布式网络监控系统的研究与设计
学 校 博 士 学 科 点 专 项 科 研 基 金 （０ ４ ５ ２ ０ ） 助 ２００３０５资 第 一 作 者 简 介 ： 剑 ：湖 南 大 学 软件 学 院硕 士研 究 生 ， 究 方 向 ： 周 研 计 算 机 网络 。 通 讯 作 者 简 介 ： 双 春 ： 湖南 大 学 计 算 机 通 信 学 院 教 授 ． 究 方 文 研
目前 网络 监 控 系统 的 主流 ， 多 数 的 网络 监 控 和管 大
本 文 选用 分 布 式架 构 ． 分 布 式监 控 中应用 软 在
件 Ａ ｅ ｔ技 术 ． ｇｎ 针对 现有 网络监 控 系 统 中 出现 的 问
题 ，提 出一种 基 于软 件 Ａ ｅ ｔ ｇｎ 技术 的分 布式 网络监 控 。将 每 个 Ａ ｅ ｔ 分 布 于 网 络 中 ． 它 们相 互 协 ｇｎ 端 调 ，共 同完成 管理任 务 。
理系统 采用 集 中式监 控 ＿， 且 已得到 广泛应 用 。 ２并 ＿ 这 种方 式 的网络 监控 系统 主要 分 为 基于 Ｎ Ｉ 动层 Ｄ Ｓ驱
２０年 ｌ ０５ ２月 ２ ９ １ 到 ３收 国家 ８ ３计 划 （０ ４ Ａ ４ｓ２ 和高 等 ６ ２０ Ａ ８ ｔ１ ）
１ 总体 方案
进行 网络数 据拦 截 的软件 方式 和硬 件卡进 行 网络数 据拦截 。其 特点 是在 网络 出 口处 进行 网络数 据 的分 析和拦 截 。然而 随着 网络 规模 的扩 大 、 量 的扩大 、 流
服务种 类 和数 目的增 多 ．由于要 对海 量 的网络 数据
络化 的时 代 。网络也 逐渐成 为人 们在 日常工作 和生
活 中不可 缺少 的部分 ，但 网络 的发展 却伴 随着 各种 网络 安 全 隐患 ， 世界 各 国的 网络 攻 击 事件 越 来越 频
基于Agent的网络智能教学系统的研究
基于Ａｇｅｎｔ的网络智能教学系统的研究作者：张荣梅李福亮来源：《现代电子技术》2008年第06期摘要：基于分布式网络环境，根据多智能体系统的原理和网络教学系统的教学模式，建立基于MAS(Multi-base Agent System) 的智能化网络教学系统模型，然后分别讨论知识的表示、学生模型、认知能力评价模型的建立方法，以及Agent的实现方法等关键技术。
该模型克服传统网络教学系统的缺点，具有智能程度高、灵活性好、自主性强的特点，他充分体现“以学习者为中心”的教学思想，能够提高学习者的学习兴趣，监控学生的学习过程，实现教学各环节的知识共享与交互，以及学生的按需学习和教师的因材施教。
关键词：智能教学系统；MAS；网络教学；学生模型中图分类号：TP393；G4 文献标识码：A文章编号：1004-373X(2008)06-083-04Study on Internet Intelligent Tutoring System Based on AgentZHANG Rongmei，LI Fuliang(Information Technology College，Hebei University of Economics and Trades，Shijiazhuang，050011，China)Abstract：This paper firstly analyzes the technology of MAS and studies the teaching course of Internet teaching system，then puts forward the model of Internet intelligent tutoring system based on MAS，next discusses the key technology of this system in detail.This ITS has the characters as follow： high intelligent，good flexibility and adaptability.It can enhance the studying interest of the learner，and track the learning course of the user.It can realize the knowledge share and communion between teaching taches.The student can study according to his need，and the teacher can teach according to the cognizing ability of student.Keywords：intelligent tutoring system；MAS；Internet teaching；student model智能教学系统(Intelligent Tutoring System，ITS)又称为智能计算机辅助教学(ICAI)，是当前计算机应用的主要领域之一，他涉及人工智能、计算机科学、认知科学、教育学、心理学和行为科学等学科，其研究目的是赋予计算机系统以智能，由计算机系统在一定程度上代替教师实现最佳教学。
基于Agent的智能监控系统开发
源和局限于自身的行为控制机制 ， 能够在没有外界 直接操纵的情况下 ， 根据其 内部状态和感知到的环
境 信息 ， 决定 和控制 自身 的行 为 。
的目 ， 标 且尽可能地完成其他 Ａ ｅｔ ｇ 的请求。 ｎ
作为一个新 的方 法论 ，ｇｎ 技术 已经 广泛 应用 Ａ ｅｔ 于计算机科学 、 模糊控制 、 生产分 散化控制 等领域 ， 目 前通过 Ａ ｅｔ 术 已经 可 以处 理 非 常 复 杂 的 问 题 。 ｇｎ 技 本文将 Ａ ｅｔ 术应用于智能 监控领 域 ， ｇｎ技 以设 计与 开 发智能化监控 的分 布式 Ａ ｅｔ ｇｎ 系统 为主要研 究 目标 。
维普资讯
第 ７卷 第 ８期 ２ ０ ０７年 ４月
１７ —８ ９ ２ ０ ）８１０ －４ ６ １１１ （ ０７ ０ —８６０
科
学
技术与工 Nhomakorabea程
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Ｖｏ． Ｎｏ ８ Ａｐ ． ０ ７ １７ ． ｒ２ ０
Ｓ ｉｎ ｅ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｇｎ ｅ ｉ ｇ ｃｅ ｃ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｎ ｉｅ ｒ ｎ
级 师，究 ： 入 系 讲 研 方向 嵌 式 统。
由于 Ａ ｅｔ ｇｎ 的远程分 布数据处理 能力， 采用基
维普资讯
８期
黄金莲 ：基于 Ａ ｅｔ ｇｎ 的智能监控系统开发
１０ ８７
于 Ａ ｅｔ ｇｎ 的远 程 数 据 采集 与 传输 方式 ， 不仅 避 免 了 监 控系 统数据 流量 较 大 时 ， 远程 监 控 主 机 负荷 较 重
在每个 智能 监控 点 安 放 了多 种 智 能感 应 器 ， 通 过 各 感应 器 来 实 时获 取 监控 点 的数 据 ， 通过 Ｒ Ｓ 并 Ｔ 信 号数 据 线传 输 给计 算机 。由于 Ｒ － ８ Ｓ４ ５接 口可 以 在路传 输 中实现 多个 发送器 和多个 接收 器公用 一条 线路 ， 而且 它的抗 干 扰 能力 强 ， 据 传 送 速度 快 ， 数 因 而各个 数据 采集 点 与计 算 机 间用 总 线 式 网 络结 构 ， 采用 Ｒ ４ ５接 口， Ｓ一 ８ 以问答 方式 进行 数 据通 信 。在 进 行通 信 时 ， 用来 控 制平 台 的计算 机 向各 数 据采 集
浅谈基于Agent的智能网络教学模型
浅谈基于Agent的智能网络教学模型摘要：随着Internet的蓬勃发展，网络教育已经深入千家万户。
Agent（智能主体）是当代计算机科学前沿研究方向之一，Agent技术与网络教育的结合，将会为远程教育开辟一个新的局面。
关键词：网络教育智能主体系统模型中图分类号：TP393；G640 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2014）06-0002-01一、网络教学随着计算机网络技术的发展和普及，基于网络的远程教学日益受到各国的重视。
网络教学既是一种教育手段，也是一种学习方式，一种新的教学理念。
网络教学克服了传统教学方式的不足，突破了时间、空间的限制，任何学员在任何时间，在任何有网络条件的地点，都可以选择适合自己的学习内容，真正地实现了随时学习。
网络教学也为学习者提供了统一、开放的学习平台，学习者不受年龄、职业等条件的限制，全体社会成员都可获得均等的教育机会。
从某种程度上讲，网络教学带来了教学模式的根本变革——从以“教”为主变成了以“学”为主，扬弃了“教师讲，学生听”的班级教学方式，代之以人机互动、网上实时交流和在线答疑等多种形式。
虚拟现实技术的应用也帮助学员更好地掌握一些操作性强的技能学习，比如电脑上模拟驾驶等。
当然，网络教学也不是万能的。
据初步调查，有相当一部分学习者在网络教学时，会遇到不同程度的困难。
主要是因为网络教学也存在一些不足：（1）以视频、文本等教学资料呈现为主，学员被动学习。
（2）知识不连贯、分散，学员面对的往往是知识的海洋，无从下手。
（3）对不同教育程度、不同认知水平的学员采用了相同的教学过程和策略，没有做到针对不同学员“因材施教”。
（4）缺少有效、实时地教学反p4.社会性：Agent可以通过某种Agent协作语言与其他Agent或人进行交互和通信；5.适应性：可以对先前的经验进行积累，由使用者的喜好来决定自己的行动。
6.移动性：Agent作为一个活体，它能够在互联网上跨平台漫游，以帮助用户搜集信息，它的状态和行为具有连续性。
基于多agent智能网络教学系统设计与实现
基于多agent智能网络教学系统设计与实现多agent智能网络教学系统设计与实现一、简介多agent智能网络教学系统（Multi-Agent Intelligent Network Teaching System）是一种基于Internet或局域网络，利用多agent (即软件代理)实现的智能网络教学系统。
它兼容各种操作系统，可以为不同的学习场景提供灵活和高效的支持。
二、系统功能1、智能交互——通过多 agent 技术，实现教师与学生之间的智能交互；2、多平台支持——支持多种客户端平台，如：PC端、手机端等；3、容错处理——基于分布式计算的多 agent 系统，可以实现对所有失去连接的客户端的容错处理；4、在线考试——支持在线考试功能，实现考试试卷的发布、在考答题、监控学习进度；5、教学内容管理——可以管理教师准备的教学内容，支持文字、图片、视频等多种媒体格式；6、课堂评析——可以在课堂上实现对学生表现的实时分析，调整教学进度，解决学习困难；7、远程教学——支持远程教学，可以实现教师和学生远程沟通，即使在距离很远的地方；8、智能管理——支持智能课堂管理，实现老师统一的控制权，可以根据学生的实时行为进行必要的调整；三、系统架构系统架构完整的多agent智能网络教学系统由服务器端、客户端和数据库三大部分组成。
服务器端: 主要负责各种服务器、多agent模型库维护，以及网络数据包处理; 客户端：主要负责系统的界面操作、向服务器发送和接收数据;数据库：用于存储用户信息和教学信息。
四、必要技术1、网络技术：主要使用TCP/IP、HTTP、UDP等网络通信协议来进行数据的传输；2、多agent技术：主要利用多agent技术构建线上多学习者的合作和竞争模型;3、服务器架构：使用分布式服务器架构来实现系统的高可用；4、Web技术：主要使用HTML、CSS、Javascript等编程技术实现系统的页面设计及客户端功能；5、数据库技术：使用MySQL等数据库来存储系统的数据。
基于Agent的智能教学系统的研究与实现
作 蓄 霍 嚣 ， 爻 ， 人 智 、 库 究 者 介 喜１ 蓄 爹 授 彗 事 喜 界 世（６ 河新人 教 器 ， 从 工能 据研 。 简 ： 霞育） 南乡 ， 硬 ； 鋈 一 马 ９女 ６ 副 觜 士； 主 要 数
为 — 征 和协 作 学 习 需 求 。通 过 利 用 Ａ ｅｔ 自治性 ， 应 的认 知水 平 ， 以后 的教学 实施 等提 供支持 。学 生 Ａ ｇｎ 的 反 ｅｔ ① 性 、 会性 和能 动 性 来 管 理 学 生 的 学 习 信 息 ， 时 记 ｇｎ 主要 实现 如下 功 能 ： 完 成学 生 的 注册 信 息 采 集 社 即 由学 生 Ａ ｅｔ 过 对 资源 库 ｇｎ 通 录 学生 的学 习 活 动 ， 析 学 生 的认 知 水 平 ， 足 学 生 并将 其 传 递 到服 务 器 端 ， 分 满
马世 霞， 于 琨， 刘 丹
（ 河南机 电高等专科学校 计算机科 学系， 河南 新 乡 ４ ３ ０ ） ５ｏ ２ 。 攮 要 ： 统 的远程教 学 系统 以呈现 静态教学材料为主 ， 传 为被 动武教 学模式 ， 学 理论 为 实现智 能化和个性 化 的 Ａ嘲 教 学提供 了可能。详细介绍 了＾ ｝ 及 多 ＾ 哪 的特征 及其应用于智 能教学 系统 的优 势 ， 出了基 于 Ａ， ｔ 宅ｌ ｅ 址 学 提 重ｎ 理论 ｅ 的个挂 亿智 能教 学 系统模 型， 并对该模 型进行 了实现。 关键 词 ： Ａ ｅ ｔ智能教学 系统 ； 多 ｇｎ ； 学生 Ａ ｅｔ教 师 ｇｎ ； 中圈分类号 ￣ ］０ ． Ｔ［ ２ ２ ｖ Ｊ ＇ 文酋标识码 ： Ａ 。 文章绩号 ：０ ８— ０ ３ ２ １ ｝ ３一 Ｏ ７— ２ １０ ２ ９ ｛００ ０ Ｏ ３ ０
人工智能与agent技术的论文
人工智能与agent技术的论文本文从论述Agent概念、特点入手，讨论了其研究方向，即智能Agent、多Agent系统和面向Agent软件工程的有关理论、方法和技术等方面的问题。
以下是店铺整理分享的人工智能与agent技术的论文的相关文章，欢迎阅读!人工智能与agent技术的论文篇一基于人工智能Agent技术发展现状分析摘要：本文从论述Agent概念、特点入手，讨论了其研究方向，即智能Agent、多Agent系统和面向Agent软件工程的有关理论、方法和技术等方面的问题。
并展望和讨论了其未来的发展方向。
关键词：Agent;多Agent系统;面向Agent软件工程Agent概念最早由麻省理工学院的Minsky教授在其著作《Society of Mind》一书中被正式提出，他认为社会中的某些个体经过协商之后可求得问题的解，这些个体就是Agent[1]。
随着计算机技术的日益发展，IT界对Agent理论和技术的研究不断深入，其应用也在不断扩大，但对于它的定义却一直没有一个确切的定义，但其中以Wooldridge和Jennings提出的定义最为流行。
他们认为Agent有四个重要的特性，即自主性、交互性、反应性和主动性。
经过多年的发展，Agent技术早已从最被的分布工人工智能(DAI)中拓展开来，并与许多其他领域相互借鉴和整合，呈现出不俗的表现。
它作为一门设计和开发软件系统的新方法已经得到了学术界和企业界的广泛关注。
因此，目前我们对Agent的研究大致可分为智能Agent、多Agent系统和面向Agent的程序设计[2]。
这3个方面相互缠绕、相互关联。
1 智能Agent基于设计原理及系统结构之限，Agent技术即使在同一系统中也处于不同层次和结构中，但在现实研究过程中，在任何一个系统上构建多个Agent系统只会让研究人员的工作量增大，大部分时候做的也只是无用功而已，其实，如果他们只需要根据需要开发所需Agent，就会起到事半功倍的效果，因此，传统的Agent的表现越来越差强人意。
基于Agent工作流系统的体系结构与分析
基于Agent工作流系统的体系结构与分析摘要：针对传统工作流灵活性和适应性差的问题，在WfMS参考模型的基础上，提出了一个基于Agent的、易于扩展和移植的工作流管理模型。
实例分析表明，将Agent与传统工作流模型相结合，提高了工作流的学习能力，解决了工作流的资源冲突问题。
关键词：工作流；Agent；活动Agent；订单随着互联网的发展，企业对办公自动化的要求越来越高，传统工作流系统的资源冲突、适应性以及灵活性差等问题越来越明显。
为了解决这个问题，本文将智能Agent和工作流结合起来，借用智能Agent的自主性、社会性、协作性等性能提高工作流系统的灵活性，并实现工作流系统的可迁移性。
1 基本知识1.1 工作流的概念工作流的概念目前尚无统一、明确的定义。
工作流管理联盟(WfMC)将之定义为：业务流程的全部或部分自动化，在此过程中，文档、信息或者任务按照一定的规则流转，实现组织成员间的协调工作，以期达到业务的整体目标[1]。
在WfMC提出的工作流参考模型中，具有五个接口，分别是流程定义工具、工作流客户端应用、调用的应用、其他工作流执行服务、管理及监控工具。
1.2 智能Agent 智能Agent作为人工智能领域发展起来的新型计算模型Agent，可以连续不断地感知外界发生的以及自身状态的变化，并自主产生相应的动作。
对Agent更高的要求是让其具有人之功能，以达到高度智能化的效果，即智能Agent[2]。
智能Agent具有如：自主性、主动性、持续性、交互性和适应性等特性。
协作、协调与协商是智能Agent工作的基础。
协作是指构成系统的个体之间通过相互配合完成共同承担的任务的方式[3-5]。
协调是指为了与变化的环境保持一致性，实现预期目标或变化的目标，对原有资源、知识及内部组成个体的分布进行重新部署的过程[6-8]。
协商是指在协调或协作过程中，由于系统内部或外部的变化，引起个体之间无法按预期计划实现系统目标，为了保证目标的实现而进行的相互交流达成共识的过程，这种相互交流的过程就是通信。
基于多Agent的智能系统设计与实现
基于多Agent的智能系统设计与实现随着科技的进步，人工智能技术已经突飞猛进，智能系统已经走进了我们的生活中。
智能系统能够自主判断，根据数据自主调整决策，并在不断学习的过程中优化自己的性能，这些都需要依赖于智能系统中的多Agent技术。
多Agent技术是指在智能系统中，多个自治的智能体(Agent)相互作用，通过相互通信和协调实现系统的任务目标，这些智能体可以是有限理性的，也可以是完全理性的。
随着智能系统的应用场景不断扩大，多Agent技术的应用也变得越来越广泛。
多Agent的智能系统有着高效、灵活、鲁棒等优点，因此在各个领域中都得到了广泛应用。
在智能系统的设计与实现中，多Agent技术被广泛应用，形成了多Agent智能系统的设计与实现模型。
多Agent智能系统主要包括智能体、环境和协议三个模块。
智能体模块是指多个智能体组成的一个集合体，每个智能体都拥有自己的感知、决策和行动等能力。
智能体模块的设计，需要考虑到智能体之间的相互作用和信息传递，智能体行为和协作策略等因素，通过适当的方案设计智能体的行为模式，使它们能够在智能系统的运行中起到合理的作用。
环境模块是指智能体所处的环境，它是智能体相互作用的交互主体。
在环境模块的设计中，需要考虑环境的特性和特点，合理的设计环境结构和规则，保证智能体的行为和决策符合系统的要求。
协议模块是指智能体之间交互的规则和约束。
通过设计合理的协议模块，智能体可以更好地相互合作，完成系统的任务。
协议模块的设计还可以提高智能体之间的协作效率和减少冲突。
多Agent智能系统既有理论上的研究，也有实践应用的开发。
目前，很多国家的公司和大学都在大力研发多Agent智能系统，相关研究也由学术界向实践界转化，为人类社会的发展带来了巨大的贡献。
总之，多Agent技术基于人工智能技术，能够实现智能体之间的协同和合作，应用领域很广泛。
多Agent智能系统的设计与实现涉及到多个领域，需要结合实际情况，从技术、方法和应用等多方面进行考虑和研究。
基于机器学习的智能监控系统研究
基于机器学习的智能监控系统研究随着人工智能的快速发展和应用，机器学习已经成为人工智能领域的重要组成部分。
在智能监控系统方面，机器学习的应用也变得越来越广泛。
本文将探讨基于机器学习的智能监控系统的研究现状、技术特点以及主要应用。
一、研究现状智能监控系统一般包括多种传感器和摄像头设备，通过对收集到的视频、图像、声音等信号进行实时处理和分析，实现对被监控对象的行为和状态进行感知、跟踪和预测。
传统的智能监控系统主要是基于规则或深度学习模型实现的，这样的系统一般需要大量的人工标注数据以及专家的领域知识，且对于未知的环境和行为适应性不强。
随着机器学习技术的逐步成熟，目前基于机器学习的智能监控系统已经开始渐渐成为主流。
这类系统通常将监控过程视为一个机器学习问题，根据特定问题的具体需求，选择不同的监督学习、无监督学习或强化学习等算法，从大量的数据中提取出潜在的规律和特征，进而实现对监控对象的精准识别、跟踪和预测。
二、技术特点相比于传统的基于规则或深度学习的智能监控系统，基于机器学习的系统具有以下几个技术特点：1. 高效性：基于机器学习的系统不需要大量的人工标注数据以及专家的领域知识，大量数据的处理和特征提取都可以通过算法自动完成，大大提升了系统的处理效率。
2. 自适应性：基于机器学习的系统可以自动更新模型，并且能够根据不同环境和场景以及监测对象的变化而自适应地调整算法模型，提高了系统的适应性和鲁棒性。
3. 精度高：基于机器学习的系统可以对大量的数据进行高效的分析和处理，从而提取出更加准确和有用的数据特征，进而实现对监控对象的高精度识别、跟踪和预测。
4. 智能化：基于机器学习的系统通过对监控对象的学习和模拟，可以实现对应用领域的智能化需求，为相关领域带来更多的创新应用和技术发展。
5. 节约成本：基于机器学习的系统可以自动化地完成大量的数据分析和处理，减少了人工成本和时间成本，提高了监控系统的经济性和实用性。
三、主要应用目前，基于机器学习的智能监控系统已经广泛应用于各种领域，如工业制造、城市安防、交通监管等。
基于人工智能的视频监控行为分析研究
基于人工智能的视频监控行为分析研究人工智能（Artificial Intelligence，AI）的快速发展正在全球范围内影响和改变各行各业，而视频监控领域也不例外。
基于人工智能的视频监控行为分析研究是当前热门的研究方向，它利用先进的图像识别和深度学习算法，提取视频中的有关行为特征，并利用这些特征进行行为分析和异常检测。
本文将对基于人工智能的视频监控行为分析研究进行介绍和探讨。
一、背景介绍视频监控系统在公共场所、交通管理、安防等方面扮演着重要角色。
然而，传统的视频监控系统主要依靠人工操作和观察，效率低下且易受主观因素影响。
为了提高视频监控的效能，人工智能技术开始应用于该领域。
基于人工智能的视频监控系统可以自动分析和识别视频中的不同行为，从而实现事件的快速检测和准确度较高的行为识别。
二、基于人工智能的视频行为分析技术1. 图像识别技术图像识别是基于人工智能的视频行为分析的基础和核心技术。
它通过对视频图像进行处理，提取出关键的特征信息。
图像识别技术的发展使得在不同场景下的行为特征提取变得更加准确和高效。
2. 深度学习算法深度学习算法是视频行为分析的另一个重要技术。
基于深度学习的模型可以通过大量的数据训练模型参数，从而实现更准确的行为分析和识别。
深度学习算法的核心是神经网络模型，它可以自动学习和提取更具有代表性的特征。
3. 视频分析方法基于人工智能的视频监控行为分析研究主要包括目标检测、行为识别和异常检测三个方面。
目标检测是指在视频中找出感兴趣的目标并进行跟踪；行为识别是指对视频中的不同行为进行分类和识别；异常检测是指通过对正常行为进行建模，检测并警示异常行为。
三、基于人工智能的视频监控行为分析应用领域基于人工智能的视频监控行为分析技术在多个领域有着广泛的应用。
1. 公共安全领域基于人工智能的视频监控行为分析可以在公共场所实时监测并识别出异常行为，例如盗窃、打斗、拥挤等，提前预警并采取相应措施。
这对于确保公共安全、预防犯罪有着重要意义。
ai动作识别与监控原理
ai动作识别与监控原理AI动作识别与监控的原理主要是基于AI神经网络的视觉分析算法，通过深度学习对人的主要活动骨架进行结构化处理。
系统根据人的运动轨迹，定义各种异常动作行为，当监控摄像机拍摄到这些异常行为时，会立即发出预警。
具体来说，AI动作识别与监控系统可以完成以下任务：1. 行为分析：系统能够识别并预警人的异常行为，如人群聚集、奔跑、摔倒、攀爬等，有助于及时发现潜在的安全隐患。
2. 人员数量统计：通过识别和计数监控视频中的人体，系统可以统计人流量，有助于优化运营管理，如在商场、车站等公共场所的应用。
3. 区域访问控制：基于人体姿态识别技术，系统可以实现对特定区域的智能访问控制，例如只允许授权人员进入受控区域，提高安全性和管理效率。
4. 人体识别：系统不仅能识别与分析目标人物头上戴的、身上穿的、手里拿的物体的特征，还能结合人脸识别技术，精准判断和定位目标、识别身份。
5. 智能化预警和报警：系统能快速发现异常情况和目标，实现精准的预测和判定，减少人工干预的不足之处，提高安防监控的实用性和有效性。
AI动作识别与监控系统的应用场景十分广泛，可以应用于各种类型的安防监控系统中，如公共场所、交通要道、重要设施等。
与传统安防监控技术相比，配备了AI人体姿态识别技术的视频智能分析系统可以对视频中的人的动作进行识别，达到提前预警的目的。
AI智能视频分析监控系统具有以下优势：1. 可以更加准确地识别人体的姿态，从而提高视频监控的可靠性和准确性。
2. 可以实现智能化的预警和报警功能，减少了人工干预的不足之处。
3. 可以提高安防监控系统的反应速度和响应时间，从而更好地保障了公共安全。
4. 可以结合其他技术实现更加精准的监控和预警功能。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅相关文献或咨询专业人士。
基于人工智能的智能监控技术研究
基于人工智能的智能监控技术研究摘要：随着人工智能技术的飞速发展，智能监控技术在安防领域得到了广泛应用。
本文通过对智能监控技术的研究分析，探讨了智能监控技术在人工智能支持下的发展趋势和应用前景。
文章首先介绍了智能监控技术的背景和发展现状，然后着重讨论了智能监控技术的关键问题和研究方向，包括图像识别、行为分析、目标追踪等。
最后，文章总结了智能监控技术的优势和局限性，并提出了未来研究的方向和应用前景。
关键词：人工智能，智能监控，图像识别，行为分析，目标追踪1. 引言智能监控技术是指利用人工智能技术对监控画面进行识别、分析、判断和处理等操作的技术。
随着计算机视觉和模式识别技术的不断进步，智能监控技术在安防领域的应用越来越广泛。
智能监控技术可以实现对监控画面进行实时分析，准确识别出异常行为或目标，提高安全防范水平，有效预防和打击犯罪行为。
2. 智能监控技术的背景和发展现状智能监控技术的发展源于计算机视觉和模式识别技术的进步。
过去，监控摄像头只是简单地进行图像采集和存储，并没有实现对图像内容的深度分析。
随着人工智能技术的发展，特别是深度学习的兴起，智能监控技术得到了快速发展。
目前，智能监控技术已经实现了对监控画面的自动识别、分析和处理，能够实现对多个目标进行同时追踪、行为分析和异常检测等功能。
3. 智能监控技术的关键问题和研究方向3.1 图像识别图像识别是智能监控技术的关键问题之一。
智能监控系统需要能够准确地识别图像中的目标，从而实现对其行为的分析和判断。
图像识别的关键在于对目标进行准确的分类和定位。
目前，深度学习技术在图像识别方面取得了很大突破，如卷积神经网络（CNN）的发展，使得图像识别的准确度大幅提升。
未来，可以进一步研究基于深度学习的目标检测和追踪算法，提高监控系统的识别准确度和实时性。
3.2 行为分析行为分析是智能监控技术的另一个关键问题。
智能监控系统需要能够对目标的行为进行监测和分析，譬如人的走动、停留、交互等行为。
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基于智能 ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 学 习过程 的监控分析
◆ 覃晓虹 张连浩
摘 要 ：Ａ ｇ ｅ ｎ ｔ ￣ ｝ 支 术是人 工智能领 域的一 个重要 分 支 ，为提 高 网络教 学系统的 智能性 ，应 用Ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 技 术在 教 学 系统 中 ，提 高教 学 系统的智 能性 ，创 造 良好 的学 习环 境 ，提 升教 学效果 。在 智能教 学ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 支 持 的虚拟 学 习环 境 中 ，学习者在 完成某项 学 习任 务的进程 中，并不 能保证 自己所做 的任何操 作或 决定 都 是正确 的或者说 是有 效的 ，这 时就 需要－ ａ ｇ ｅ ｎ ｔ ￣ ｆ 有 效地监控 ，并提 供一 些评 价 与反 馈 ，必要 时在监 控 与演 示之 间转换 ，给予 学 习者一 定的 暗示信 息和帮助 引导 。促 使 学 习者 获得 行之 有效 的解决方案 和
学 习者 也 就很 容 易接 受教 学 ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 的角 色 ，已经 把 它看 成权 威 的效仿 的对 象 ，或者干脆 把它 当成 了 自己。
根据 学习情景 的不 同 ， ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 所做 的监控 因素也有所 差异 ，
环 境 ，通过 对环境 条件 因素 的观 测来 间接地 监视 看学 习者 的
方案 来 内部 暗示 哪些步 骤 ，方 法是针 对 当前任 务 的完 成相 关 度最 高 ，解决 的最 为有效 。在 学 习任务 开始 时 ，通过 学 习者
习情景所体现的问题 ，ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 所提供的行为帮助则是如何在当
前 的情 景 中采取 适合 的行 为步 骤 。在 虚拟 的学 习环 境 中 ，对 于学生 的学 习活动 ，ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 对 于他们 的操作 目标 和行为给 予及 时的评价 和反馈 ，但有 时 ，ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 可 以不必 直接指 出学生 的错
误 ，让 这种 行为 活动 有范 围地进 行一 阶段 ，这 样学 习活 动 的 结 果也 就不 像学 习者 预期认 为 的那样 ，达 到一 种反 向的极 限
物理 学里 摩擦 力 中的小 滑车 ，这 些都 是一个 操作 的对 象 。而
操作 行 为通 常是 对操作 对象 某种 属性 值 的改变 ，例 如 ，增 加 小 滑车 习
过 程 中 ，我们 不难 看 出 ，监控 的 目标 实际上 就是 虚拟 的学 习
学 习情况 。
进 而所采 用 的相关 步骤 、方案 也会 发生 改变 。但是 ，对 于学
二 、智能 Ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 的地位
当学生 需要 帮助时 ，他们 所 遇到 的困难 问题是 当前 的学
习的任务 ， ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 不 像演示那 样 自己运行 ，相反 由学习者执 行 学 习任务 ，ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 只是不 断地监视 学习环境 ，更新 自己的计 划
在 教学 ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 的学 习过程 中 ，当学 习者 选择 了一 个 学 习 任务并 开始 进行 时 ，计算机 就要监 控学 习者的学 习进程情 况 。
三、监控 过程的开展
在虚拟 的学 习情景 中 ，当学 习者开 始执行 任务 时 ，ａ ｇ ｅ ｎ ｔ
如果 学 习者遇到 困难或者 有什 么问题 ，ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 则可提 供即 时的
帮助 ，并 且可 以在 有需 要 的时候 监控 和演示 之 间转换 ，让学
对学 习 的监 控也 就开 始 了 ，根据 学习 的计划 任务 ，监控本 身
己经拟定 出一 套方案解 决它 。 教学 ａ ｇ ｅ ｎ ｔ演 示 一 种 技 能 ，并 解 释 如 何 实 现 它。 教 学
习者 了解 问题 的根 源 ，暗示解 决性 的方法步 骤 ，以便 学 习者
对象 ，他 们作 为知识 的学 习者 ，探究 者拥有 着 同种 的学 习的 特征 ，这也就决 定 了他 们之 间可以用很 自然 的方 式进行 沟通 ，
在虚 拟 的学 习环境 中 ，监控 的对 象通 常指学 习者 的操作
目 标 和操 作 行为 。操作 目 标 无疑 是一 种具 体 的指 向 ，例 如 ，
行 操作 。
曾提 出过这样 一种 观 点 ：在传 统 的基 于计算 机 的教学 中 ，系 统 帮助信 息的呈 现大体分 为两种方 式 ： 一 种是在初 始学 习时 ， 学 习者要 求 系统 ，系统 被动 地给 予一定 的帮 助信 息 ；另一种 则是 学习者 在大量 学习 的过程 中 ， 系统提供 一定 的帮助信 息 。
状 态 ，让 学 习者从 中也有 着一 定 的思考 ，探究 一下 问题 的所 在。
实 质上 ，监控所 发生 的原 理与演示 的有 些相似 之处 ，它 们 关注 的都是 完 整的学 习情景 ，估 算 的都 是学 习情 景 中各 个 条 件 、因素 的改变 。当我们 自行操 纵时 ，所做 的决 定也是 依 赖 于对 方 ， 也 就是 监控 对方 的行 为状态 ，按照 合理 的步骤 进
步 骤 ， 高 效 完成 学 习任 务 。
关 键词 ：智￣ａ ｇ ｅ ｍ；学习过 程 ；监控
在传 统 的计算机 技术 支持 的学 习情景 中 ，帮 助信 息的呈 现 方式 完全是 学 习者 自行操 纵 、调 动 的。这样 的方 式显 然是
缺 乏 互 动情 景 ，让 学 习者感 觉 单 调 。 国外 学 者 Ｌ ａ ｒ ｇ ｅ ，１ ９ ９ ６
独立 完成操 作 。
一
、
监控 的对 象
ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 不 仅仅 能提供建 议 ，实 际上它可 以 向学 习者展示 ，如何 完成 相 关 任务 ：教 学 ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 可 以在 虚 拟 的世 界 里移 动本 身 ， 而且 还可 以操 纵一些 虚拟 物体 ，这个物 体往往 也是 学 习者想 操作 的对 象 ，可 以说 ，在 虚拟 的环境 中，针 对可 操作 的虚 拟 物体 或 行 为 ，教 学 ａ ｇ ｅ ｎ ｔ 和学 习者 可 看成 是 同一 学 习 目标 的