□刘续

基于多Agent的教师网络学习共同体的构建研究*

□刘续

从分析当前中小学教师教育发展的现状和要求出发，提出了一种教师教育学习新模式：基于多Agent技术构建教师网络学习共同体模型，通过对Agent技术的应用，结合学习共同体模型，实现在网络环境下中小学教师学习、科研和专业化发展所需的框架设计，在一定程度上解决教师日益提高的个性化需求与培养模式单一之间的矛盾，使之最有效地适合教师群体的学习特性，探索出教师教育-教学-科研新模式。

多Agent；网络学习；共同体

一、引言

随着教育改革的深入发展，教师的专业化教育已经成为教育改革的一个重要发展方向。近年来，教育部实施“中小学骨干教师培训计划(国培计划)”，教师培训进入快速发展时期，广大专家、学者以及各类培训机构围绕教师教育能力培训的方法、模式和过程等开展了大量的实践研究，虽然在一定程度上促进了我国中小学教师教育能力的提高，但从总体来看，我国中小学教师教育能力培训效果并不理想，还存在一些问题。例如教师教育形式单一、教师互动方式滞后、教师奖励研究机制不完善、地区性差异造成教师间合作缺失、培训模式研究缺乏等。针对这些问题，本文通过开展对教师网络学习共同体的研究，提出构建基于多Agent技术的教师网络学习共同体模型，通过模型研究和系统设计实现教师远程教育学习和协作互动交流，建立教师教育资源库、专业教学案例库和专家支持系统，提供同步和异步的教学辅导服务，进一步解决教师日益提高的个性化需求与培养模式单一之间的矛盾，探索出教师教育教学共享新模式，推动教师教育数字化建设，促进教师教育信息化应用水平的提升。

二、网络学习共同体的内涵及其对教师教育的影响因素

1.网络学习共同体的内涵

教师教育是当今教育改革的主要议题之一，教师如何实现自身价值的提升，是每个教育工作者必须考虑的问题。由于互联网技术的应用使传统的教师教育模式发生了改变和创新，通过互联网，教师们能够得到本校以外的高质量的在线学习环境，可以与专家交流、同伴合作，进行持续的学习。另外，互联网还打破了一线教师相互隔绝的状态，使教师们通过网络可以互相学习、分享经验，使教育资源得到最大限度的发挥，因此，一种新型的教师专业发展模式——网络学习共同体——正在形成[1]。

网络学习共同体，也称为虚拟学习社群/社区，是由学习者、辅导者及其助学者等共同构成的，依据特定的规则和分工，借助网络共同学习、讨论、协作和交流，运用各种学习工具和资源共同建构知识，共同解决面临的复杂问题的虚拟学习环境或学习组织，也是一个人机系统。学习共同体的学习活动以问题解决及项目研习为学习模式，学习活动不以课节为单元，不以教师解说为主，而以学习者、辅导者及其助学者就某个特定问题进行讨论与互动、分享经验与专业知识的团队学习活动为主，其最终的目标是学习共同体成员一起建构属于他们的知识系统[2]。

2.网络学习共同体对教师教育的影响因素

网络学习共同体作为一种虚拟学习环境，主要基于网络支撑和数字技术应用，通过网络信息技术和学习资源为学习者提供解决自身学习问题的能力，促进学习者自身发展。通过对网络学习共同体的认识，发现其对教师教育的影响因素有以下几点：

(1)共同愿景，是成员间所共同具有的意象或景象。它为共同体的学习提供方向和动力，最终形成一种向上的默契，使各成员对共同体有一种归属感和认同感。

(2)信任，在网络环境下成员间的学习和交流都是虚拟的，需要建立一种彼此信任、真实的环境，促使成员间自愿在这环境中学习交流。

(3)学习活动，由专家或助学者定期组织相关专业的学习主题活动，调动学习者的积极性，分享彼此间的经验。

(4)交互，是指借助网络技术实现成员间相互交流信息、情感、观念和价值观的一种活动，达到知识建构、知识共享的目的，同时增强学习者对共同体的参与度和归属感。

(5)协作，主要是成员间科研协作和项目研讨，改变地域差异造成的教学科研合作的缺失。

(6)规范，成员必须遵守的行为准则，是成员间建立信任的基石。

在这些因素之上建立的教师网络学习共同体，是针对拥有共同知识背景和学习愿景的教师个体(领域专家、优秀教师、同辈教师)，借助网络组建的一个相互信任的学习团体。在共同体的规范和制度下，各个老师既可以作为学习者，也可以作为助学者，与志同道合者进行深入的学习、探讨和交流。网络学习共同体凸显教师们尊重多元化的观点，充分利用各自优势，积极创造有机的、和谐的学习环境，为教师个体提供学习机会，目的在于建构新知识，开发教师个体的成长潜能。

三、Agent技术简介

1.Agent定义

Agent产生于人工智能领域，是一个具有目标、行为和领域知识的实体，能作用于自身和环境，并对环境作出反应。它具有主动性、自主性、智能性和交互性等特点，特别适合对复杂、协同和难以预测的问题进行处理。对Agent结构设计是一个相当复杂的过程，这需要设计人员不断地调试。一般按结构可分为[3][4]：

(1)慎思型Agent，是一个具有信念-期望-意图(简称BDI)结构的Agent，通常对其任务、协作、行为等进行周密细致的规划推理，形成对其他Agent行为的预期，进而模拟或表现出所代理者的意识形态，如：信念、愿望、目标、承诺、责任等。

(2)反应型Agent，是一种“感知-行为”模式，不对环境进行描述，采用应激响应的行为方式对其所处环境的当前状态进行响应。它不考虑历史情况，也不为未来制订计划，而是通过与其他Agent简单地交互，使Agent系统表现出复杂的整体行为。

(3)混合型Agent，是以上两种结构优点的结合，采用层次结构，低层以响应速度快的反应型为主，高层以智能化程度高的慎思型为主。图1显示Agent的基本模型。

2.多Agent系统

随着实际问题的日益复杂，单个Agent解决问题的能力已无法满足需要，多Agent应运而生。多Agent系统是由多个自治Agent组成的集合，不是组成Agent功能的简单相加，而是体现了一种协同、优化作用，具有相互协作、通信及控制达到解决整个问题的能力。

多Agent技术的发展为研究教师网络学习共同体提供了新的思路和方法，这与网络学习共同体强调通过网络实现相互协作共同完成相同目标的目的相吻合。就是通过能自主学习、适应环境的代理实体，来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。其中网络学习系统涉及异构环境下多身份之间相互协调的技术问题，无疑将适合用多Agent技术思想分析和构建。因此，基于多A-gent的教师网络学习共同体可以进一步提高网络学习的交互性、主动性和协作性，实现网上智能辅导和个性化学习相结合。

四、基于多Agent的教师网络学习共同体系统

1.构建网络学习共同体模型

根据网络学习共同体的特点，构建教师网络学习共同体的模型如图2所示。

此模型在网络环境下是有输入和输出的，输入是以共同体成员(教师、参与者)的愿望、知识、目标和技能为驱动，输出是教师所期望的结果，这也是学习的目标。共同体模型的核心部分由共同学习愿景、成员间的信任、主题学习活动、交互工具、协作研究和制定行为准则组成。

2.系统结构设计

本系统以Internet为网络环境，通过多Agent技术实现教师网络学习共同体，采用浏览器Browser/代理Agent/服务器Server三层模式，成员通过浏览器与系统进行交互，Agent负责浏览器与数据服务器的连接和信息传输。系统构架详细设计如图3所示。

第一层是基于浏览器的表现层。Web浏览器作为成员访问媒介，提供图形界面，负责用户与系统交互，主要实现成员的输入和输出，完成成员信息和行为的获取、需求的接受、目标结果的反馈等。

第二层是中间Agent代理层。这些代理Agent可以分为：以共同体Agent为高层的慎思型Agent和以学习主题Agent、交流互动Agent、协作研究Agent为低层的反应型Agent。

第三层是数据服务层。用于保存、更新和备份各类数据资源，包括成员特征库、开放资源库、共同体案例库、协作信息库和专家支持库等。

3. 多Agent功能设计及其通信机制

整个多Agent系统是一个混合结构，各Agent分别示以不同的角色，以慎思型Agent为高层，通过相关的通信机制，与底层的反应型Agent(学习主题Agent、交流互动Agent、协作研究Agent)进行信息传送和交互，实现网络学习共同体的基本功能，达到构建设计的目的。

共同体Agent是整个系统核心部分，它主要负责共同体成员的输入、特征分析决策和外部互联，由用户接口模块、特征更新模块、推理与决策控制模块、通信模块及知识库组成，如图4所示。用户接口模块是Agent和成员交互的通道，成员的相关操作直接传送到特征更新模块，通过承诺、愿望、目标和技能四个处理块分析成员特征信息，由推理与决策控制模块处理形成共同体内部的行为规范和标准，根据知识库调整成员间的认同感和信任感，分析共同体成员愿望和目标，结合成员自身技术能力，在通信模块的传递下与外部环境和其他Agent进行联系，实现多Agent间的消息交互。

作为反应型Agent，最大的特点就是对环境响应速度快，具备一个响应模块处理系统信息。在本系统设计中，学习主题Agent主要负责教师在共同体内的主题学习活动，主要通过成员特征选择一个最适合的学习模式，对学习模式再进行优化和调度，提取和组织学习内容，进行学习路径规划，实现个性化学习，它包括自主学习课堂和个性化学习指导两个模块。交流互动Agent是主要实现教师间交流的媒介，通过网络交互工具的集成，设计了报告厅和集思茶座两个模块。协作研究Agent主要负责教师间的科研合作，通过专家支持模块，为教师提供科研的指导和合作，记录相关的合作、协作信息。

各Agent间的信息传送主要通过通信模块，采用标准Agent通信语言KQML(知识查询与操纵语言)实现消息和消息的交换。当共同体Agent需要与其它Agent交互时，由推理与决策控制模块生成相应的知识交换内容，将其发送到通信模块中处理成KQML消息，此时的消息块中包括了共同体成员的特征信息和需求，然后通过其他Agent的通信模块与之交换消息，接收来的消息再由通信模块处理解释后交上层特征更新模块处理，最终向下到推理与决策控制模块转换成相关知识，保存到知识库中。

五、结束语

多Agent技术的发展为解决系统问题提出了一个新的方向，Internet为教师学习开创了新的环境，而学习共同体为教师专业发展创设了一个理想平台，共同的愿景、资源的共享以及社会性交互等显著特征，拓宽了教师共同体成员学习与研究的深度和广度，是对教师教育发展的一个有益补充。随着教师学习观念的改变和网络技术的发展，相信网络学习共同体会更好地为教师的专业发展服务。

[1]王陆.虚拟学习社区原理与应用[M].北京：高等教育出版社，2004.

[2]王蕾.在线教师学习共同体的构建研究[D].长春：东北师范大学，2007.

[3]赵龙文，侯义斌.Agent的概念模型及其应用技术[J].计算机工程与科学，2000，22（6）：75-79.

[4]刘大有，杨鲲，陈建中.Agent研究现状与发展趋势[J].软件学报，2000，11（3）：315-321.

2011－09－15

刘续，讲师，硕士研究生，宁夏大学远程教育学院（750021）。

责任编辑 三 川

G434

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1009—458x（2011）12—0077—04

*本文受宁夏大学科学研究基金（NDZR10-67）资助，宁夏大学“211工程”三期重点学科建设子项目支持。