[发明专利]基于领域本体和多代理的分布式智能教学系统

摘要

本发明公开了一种基于领域本体和多代理的分布式智能教学系统，涉及计算机技术与教育技术的交叉技术领域。所述智能教学系统引入多代理结构模型，并在学生代理的学生模型中增加心理模型，将学习的情感因素作为个性化教学策略的判定依据，提高了教学系统的智能化程度；基于领域本体的知识库，进一步完善资源库信息，使得个性化教学策略更精确，并采用Hadoop的分布式文件系统进行数据存储，实现用普通计算机组成一个高性能的机器，适合一次写、多次读取的数据，适合大规模的应用；采用加权最少连接数负载均衡算法，对于服务器集群中新增加的节点实现集群的负载动态平衡，提高了任务请求的响应速度。

主权项

一种基于领域本体和多代理的分布式智能教学系统，其特征在于包括如下模块：多个学生代理、教学代理和学科代理，分配代理以及用户终端，多个教学代理和学科代理组成教学服务器集群，所述的多个学生代理、教学代理和学科代理，分配代理以及用户终端通过网络相互通信，并进行信息交互；所述学生代理包括学生模型和自然语言接口，所述自然语言接口用于系统与用户之间进行信息交互，所述学生模型用于记录用户的基本信息、登录信息、学习历史数据、当前学习状态以及心理模型，并将该信息数据反馈给教学代理；所述学科代理包括领域本体知识库、规则集以及知识推理机，用于与学生代理和教学代理进行信息交互，通过获取用户的学生模型信息，根据领域本体知识库获取该领域知识，并结合规则集生成教学代理中的资源库，为教学代理中的个性化教学策略提供信息支持，且通过领域本体知识库实现用户的问答功能；所述教学代理包括资源库、教学推理机以及个性化教学策略，用于与学生代理和学科代理进行信息交互，所述教学推理机根据学生模型和资源库进行推理得出的教学策略，教学策略经过个性化教学策略不断修正后得出最佳的个性化教学策略，并反馈给用户，通过教学代理和学科代理的信息交互，获得用户所需的学习资源，实现试题的自动生成；所述分配代理，用于根据教学服务器集群中各服务器的负载情况，采用加权最少连接数负载均衡算法来选择当前负载最小的服务器，并分配服务任务，实现分布式的负载平衡功能。