一个基于智能Agent的学习内容物件搜索引擎

随着数字化学习的国际标准SCORM规范被越来越多的组织机构所接受，越来越多的符合SCORM规范的学习内容物件涌现出来，如何在学习者的需求和特定的学习内容物件之间进行匹配将成为越来越重要的问题。文中对SCORM规范及其描述学习素材的LOM标准进行了深入研究，并引入智能代理Agent技术，利用智能Agent技术，对学习内容物件的元数据进行分析，从而获得每个学习内容物件对于学习者需求的满足程度，为解决这个问题作出了有益的尝试。最后，通过一个应用实例给出了该模型的工作原理。     

基于学习对象的内容包装交换模型构建研究

随着现代教育技术的迅猛发展和构建学习型社会需求的不断提高,远程教育为学习者构建了一个适合接受终身教育的学习环境。但是,当前网络学习资源的共享性、可重用性,以及对自适应学习的支持上还尚存众多的问题,这已严重地制约了网络教育快速发展。基于此,该文采用SCORM标准,以学习对象为学习内容组织单位,将学习资源划分为数字资源对象、可共享内容对象和应用数字对象三种组件,对学习资源模型进行封装,为其构建元数据文件、内容清单文件和包交换文件,实现学习内容在不同网络教学系统间的共享和重用,以及可以根据学习者特征、学习需求与学习目的对学习内容和学习路径进行动态调整,从而实现网络自适应学习,提高远程教育的服务质量和学习者的满意度。     

基于学习对象的网络学习内容组织方法

本文在研究学习对象和学习对象元数据及参考IMS学习资源元数据标准和内容包装规范的基础上,提出了一种基于学习对象的网络学习内容组织方案,该方案利用元数据模型描述学习对象的"模式"信息,以支持对网络学习内容的访问和搜索;提出了一个学习对象包装模型对网络学习内容进行组织和包装,以支持对网络学习内容的重用和交换。     

基于Agent的智能元搜索引擎技术研究

针对现有搜索引擎存在的问题,提出基于Multi-agent的分布式搜索引擎系统.系统采用元搜索引擎结构,利用Agent技术和基于个性化模式的信息过滤技术,使系统具有一定的智能性.通过个性化检索和分类浏览相结合的检索方式可提高搜索结果的可浏览性.结合数据库的分类和虚拟语言模型方法实现了资源选择的优化.提出基于文本/位置分析和群决策的合并算法,对搜索结果的标题和文档片断信息进行相关度分析,将文本分析与规范化的搜索结果位置信息相结合,计算文档的相关分值,最后采用基于群决策的合成方法对搜索结果进行一致性排序.试验结果表明,提出的元搜索系统具有较好的搜索效果.     

浅议智能Agent

智能Agent自20世纪八十年代以来一直是分布式人工智能研究的热点。本文主要对Agent的抽象结构、Agent语言等问题进行了研究,并对智能Agent与对象、专家系统、过程控制系统的区别进行了分析。     

基于Agent的智能元搜索引擎在校园网的应用

针对目前校园网用户在进行信息检索时,使用的传统搜索引擎不能很好地满足用户个性化、智能化要求,本文提出了一种基于Agent的智能元搜索引擎模型并阐述了它的设计思想、系统框架及其功能模块的工作机理。     

基于构件的学习资源聚合模型研究与实现

本文参考SCORM内容模型提出了学习资源聚合模型。学习资源聚合模型以原子型学习对象和复合型学习对象两种资源构件对网络课程进行封装和组织,实现课程资源的共享与重用。     

一种基于Agent的智能元搜索引擎框架

Internet上信息资源的飞速膨胀造成了用户信息检索时的不便,传统搜索引擎不能很好地解决这个问题。论文针对这一情况介绍了Agent及元搜索引擎技术,认为这两者的结合能满足用户信息检索时的个性化、智能化要求。文中给出了一个基于Agent的智能元搜索引擎系统体系结构,阐述了设计思想,介绍了系统的工作原理,并重点说明了各模块的工作机理。     

一个基于移动Agent的搜索引擎的并行处理架构

主要提出一个基于移动 Agent的Internet信息搜索引擎架构－WPSE（Web Parallel Search Engine）系统架构。该结构不仅模仿人的智能检索过程，而且提供了一个并行处理的环境。这对于实时检索多个站点信息是相当重要的。实验显示，相比较于数个串行移动 Agents模型，并行移动 Agent检索模型能够显著提高搜索效率。     

基于多Agent的网络学习智能推荐模型

针对网络学习者面临海量信息选择的困扰,提出了一个基于多Agent的网络学习智能推荐模型.运用界面Agent采实现与学习者的交互,利用基于知识推荐的Agent提供与学习者兴趣相关的推荐,以及基于相似学习者推荐的Agent向特定学习者推荐新的知识,并对模型中推荐的相似度算法进行了阐述.通过多Agent技术的运用,较好的解决了网络学习推荐的智能化,个性化以及灵活性的问题,使网络学习者能在一种交互式的学习环境中得到更人性化的学习推荐服务.     

An Adaptive Caching Strategy for m-Learning Based on SCORM Sequencing and Navigation

One of the main problems encountered in the usage of mobile devices as a learning platform is the presence of an impermanent network environment due to insufficient coverage or link failure in wireless communication. On the other hand, a persistent connection is usually offered by cellular phones using a telecommunication protocol, but with a relatively weak computing power and very limited network bandwidth which makes m-learning a time-consuming process. Moreover, learning contents are currently composed of various multimedia resources that induce long latency to display on handheld devices such as smartphones with GPRS. Recently, a lot of m-learning systems and contents have conformed to the Sharable Content Object Reference Model (SCORM) since it was introduced by ADL in the late 90s. The Sequencing and Navigation (S&N) specification is an important part of SCORM. S&N is defined to prescribe the intended student learning sequence by instructors. In this paper, we propose an adaptive course caching strategy based on the S&N specification in an m-learning environment. The system automatically switches to the corresponding course caching strategies, namely, the virtual memory management (VMM) mode and caching on disk (COD) mode, according to the current networking capability. The proposed mechanism is implemented on an m-learning system—Pocket SCORM—which received the 2005 Brandon Hall Excellence in Learning Award in the USA. Our simulation and experiments demonstrate that the proposed course caching strategy ultimately reduces the latency during the learning process and decreases the requests for Internet reconnection.     

基于LOM的人工智能教学资源整合与个性化学习导航

学习对象元数据(LOM,Learning Object Metadata)是IEEE采用的一种表示学习对象(教学资源)信息的规范,本文采用LOM规范管理网络教学资源,通过LOM中的"关系"元素表示教学资源之间的依赖关系,构造从LOM到扩展知识结构图的转换接口,从而利用基于扩展知识结构图的教学规划方法为学习者提供个性化学习导航。以人工智能教学资源整合和学习导航为例加以说明。     

基于SCORM的学习行为采集模型的设计与实现

文章分析了现有网络教学管理系统在学习者信息描述尤其是学习行为采集、评估方面的不足,并以国家“网络教学关键技术及示范工程”——网络教学管理系统为背景,基于SCORM规范犤1犦,提出了网络教学管理平台上的学习者模型及其学习行为采集、分析、质量评估方案,并阐述了如何利用SOAP、XML等技术设计和实现该方案。     

基于SCORM的数字学习方法

新世纪的主流学习方法是以互联网为基础的数字学习方式,因此教师也必须随着主流教学方式的变迁改变教育策略。笔者探讨了教师在新形势下所应培养的两个教学策略原则一是树立知识管理的观点;二是数字教材制作的能力,这样教师才可以应对数字化教学环境的变革。     

基于本体的数字学习资源查询方法研究

探讨了基于本体技术的数字学习资源标注方法,并以特定图像数据的管理为例。图像数据需由外部的描述机制使其具有类似文字性数据的特性可供检索,从而方便数字资源查询系统的运作,然而现阶段的标注方法还无法表达与资源对应的语意概念,因此研究希望利用本体技术改进非文字型数据的注释数据定义方式,从而协助提供知识型的图像标注。之后以《数据结构》中所涉及的图像为例,进行应用上的验证。从结果来看,研究将有助于太原高职高专院校构建出基于本体的数字学习标准的教材内容管理系统。     

基于SCORM规范的教学管理平台的开发实现

讨论了SODRM规范是如何从内容聚集模型和运行环境两方面来构造可实现教学资源共享的学习系统框架。然而如何实现这样的教学平台,以及如何使这些教学资源共享是随之而来的问题。通过研究LMS的通信机制,同JAVA技术的结合,初步实现了一个基于SODRM的通用教学平台。     

基于SCORM的移动学习资源结构设计与实现

构建移动学习系统离不开移动学习资源的建设。在移动学习资源建设中,为了把低水平的学习资源整合成为高水平、可共享的教学单元,采用案例分析法,通过借鉴SCORM标准,并结合移动学习资源的特点,提出了基于SCORM内容模型的移动学习资源的结构设计与实现方法。     

基于本体的语义化SCORM课件资源库系统

研究的目的在建构一个语意数位学习环境,以遵循SCORM的教材对象标准,加快太原市高职高专课件资源库建设的步伐,以国际化的标准落实在本土化数位教材管理上。研究成果有两方面：①结合代理人的应用,设计具语意搜寻功能的学习对象管理系统。以此辅助教师搜寻整理课程教材及提供学生数字学习的平台。②在多媒体课件领域资源的整理应用中,实作一课件管理系统,以发挥课件资源对象可复用及共享的特性。