多智能体在e-Education中的应用：建模与个性化学习环境

"这篇博士学位论文主要探讨了基于多智能体的e-Education系统建模及其应用，旨在解决当前e-Education系统中个性化学习、知识交流和资源共享的难题。作者孟安波在导师叶鲁卿和Pierre PADILLA的指导下，运用多智能体技术、学习对象、遗传算法、XML和J2EE等跨学科方法，构建了一个名为MAGE的系统，旨在创建自适应的建构主义学习环境。MAGE系统中的智能代理通过协作、协商和高效通信执行各种子任务，以支持动态、开放和自我组织的学习环境。此外，论文还提出了一个新的MEEOCAS体系，用于课程内容的创作、重用和有效管理。" 在e-Education系统中，多智能体技术被用来应对分布式环境中的挑战，创建出能够适应变化、并发和不可预测情况的智能教育平台。论文指出，现有的e-Education系统多源于目标主义，过于依赖传统的教室模式，导致个性化学习和知识交流的不足。因此，作者提出将多智能体系统与教育理论相结合，以改善学习者和教师的体验。 MAGE系统的核心是多智能体架构，每个智能体都有特定的任务和功能，通过合作来完成复杂的教育任务。这不仅支持了学生的个性化学习，还为教师提供了创作和管理课程内容的工具，降低了重复工作量，特别是对于缺乏计算机背景的教师来说，这是一个重要的改进。 MEEOCAS体系则专注于学习对象的开发和管理。论文详细介绍了其概念模型，包括EEO（可扩展教育对象）的定义和内外部结构。该体系允许课程内容在不同背景下被重用，提高了知识的共享效率。通过这样的建模，学习对象可以灵活适应不同的教学需求，增强了e-Education系统的灵活性和适应性。 这篇论文深入研究了多智能体在e-Education系统中的应用，提出了创新性的解决方案，不仅关注了学习者的需求，也考虑到了教师的教学效率，为未来的智能教育系统设计提供了理论基础和技术参考。