基于Agent的智能答疑系统模型设计
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更新于2024-08-11
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"基于Agent的答疑系统模型 (2003年),由毛晓青、殷建平、赵建民和王媛丽在《浙江师范大学学报(自然科学版)》2003年5月刊发表。文章探讨了现有答疑系统的局限性,并引入Agent的概念,提出了一种基于Agent的答疑系统模型,阐述了各个Agent组件的设计,并讨论了该系统的特性。关键词涉及Agent、多Agent系统、答疑系统、FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agents)和ACL(Agent Communication Language)。"
文章指出,答疑系统的发展受到了Agent理论的影响,尤其是多Agent系统(MAS)的出现,使得答疑系统能够更好地适应开放和动态的环境。传统的答疑模式主要依赖教师对学生问题的解答,而基于Agent的答疑系统则引入了自主、灵活的智能实体,这些实体能够自主学习、适应环境并进行有效沟通。
Agent的基本特性包括自主性、反应性、社会性和环境相关性。在答疑系统中,每个Agent可能扮演不同的角色,如学生代理、教师代理、知识库代理等。学生代理能够理解学生的问题,教师代理则依据其内置的知识和算法提供解答,而知识库代理负责存储和检索相关信息。通过FIPA的Agent通信语言(ACL),不同Agent之间可以进行协调和信息交换,实现问题的智能解答。
多Agent系统的优势在于其协作和互操作性。多个Agent协同工作,可以解决复杂问题,弥补单一Agent能力的不足。在答疑场景下,这种协作可能表现为Agent间的知识共享、推理协作和学习进化,以提供更全面、准确的解答。
此外,基于Agent的答疑系统还可能具备自我学习和适应性,能够随着学生提问的增加和环境变化不断优化其服务。系统可能利用机器学习技术,通过历史数据学习学生的需求模式,从而提高答疑的效率和满意度。
总结来说,"基于Agent的答疑系统模型"旨在利用Agent的智能特性改进传统答疑方式,构建一个更加智能、自适应和协作的在线学习环境。这样的系统不仅能够提升教学效率,还能为个性化学习提供支持,适应现代教育的多元化需求。
2018-04-09 上传
2010-07-13 上传
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2023-03-21 上传
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