[Вернуться к оглавлению][Информационный сервер][Новости]
|
Проблемы реализации мультиагентных систем дистанционного обучения
|
В настоящее время все более популярными становятся системы дистанционного образования на базе технологий Web. Пример подобной системы - "Дифракция света", возможности которой подробно рассматриваются в [1]. Все чаще системы дистанционного обучения используются как компоненты крупных порталов для подготовки и тестирования персонала, обеспечения информационной поддержки продаваемых товаров и услуг и т.п. Однако, поскольку подобные системы содержат большой объем разнородной информации, возникает проблема наиболее полного, эффективного и индивидуального представления материала для пользователя. В подобных приложениях весьма эффективен мультиагентный подход, в рамках которого система строится как совокупность агентов (агенты пользователя, агенты преподавателя, агенты лекций и даже агенты отдельных объектов знания: определений понятий и правил, задач, методов, результатов, лабораторных работ, комментариев и т.д.), каждый из которых имеет семантическое описание своего поля деятельности, имеет собственные цели, переговаривается с другими агентами для достижения компромиссов [2]. Заметим, что по мере работы пользователя мультиагентная система имеет возможность получать все больше данных о его предпочтениях как явно (анкетирование, обработка пользовательских запросов), так и неявно (например, анализируя статистику посещения различных разделов). На базе этой информации можно строить эвристические классификации пользователей и предположения о "следующих шагах" пользователя, соответствующим образом подстраивать средства навигации, формировать образовательные сценарии (например, в зависимости от уровня подготовки пользователя или времени, которым он располагает). Однако реализация подобных систем вызывает определенные сложности. Прежде всего, для эффективного анализа предпочтений пользователей необходимо протоколировать все HTTP транзакции и пополнять на их основе модель пользователя. Для этой цели можно применить распределенный вариант, когда каждый пользователь получает Java-applet с сервера, который осуществляет сбор и обработку такой информации непосредственно на машине клиента. Однако при этом возникает целый ряд других проблем: безопасность (Java сильно ограничивает возможности по хранению информации на клиентской машине), совместимость (пользователь может не иметь или отключить поддержку Java), скорость работы (сложные Java-applet'ы требуют много времени для загрузки). По-видимому, более универсальным решением является построение серверных агентов, т.е. агентов, которые отслеживают запросы пользователя к серверу и динамически формируют страницы-ответы. При этом идентификация пользователей производится с помощью идентификаторов "cookie". Большую нагрузку на сервер можно компенсировать, введя кластеризацию, т.е. динамическое разделение агентов по группам, что позволяет локализовать их переговоры и другие взаимодействия. Необходимо также обеспечить отображение семантических структур (фреймы, семантические сети) в реляционную модель для эффективного доступа к внешним СУБД (в нашем случае Oracle или MS SQL). При таком подходе выделяется относительно небольшое (платформозависимое) серверное ядро, в состав которого входят транслятор семантического описания онтологий предметных областей, интерфейс реляционной БД, планировщик сценариев поведения агентов, служба событий, интерфейс пользователя (транслятор шаблонов HTML страниц). Реализация этой структуры системы в настоящее время ориентируется на использование платформы Win32 как базы. При этом интерфейс пользователя строится на базе ISAPI DLL и модулей ASP. Ядро разрабатывается в виде набора объектов COM, однако базовые компоненты используют только ANSI C++, что позволит в будущем адаптировать систему к другим платформам. Литература: |
[Вернуться к оглавлению][Информационный сервер][Новости] |