分布式认知视角下的智能授导系统的设计与开发

Asen

分布式认知理论为认知交互和知识共享提供了一个综合模型。将分布式认知理论和分布式虚拟现实技术引入智能授导系统中, 对创设逼真的认知情境、实现资源共享、促进个性化学习、提高教育效率等具有重要作用。本文探讨了分布式认知学习理论及其对系统设计的指导作用, 提出了一种基于Agent 技术和分布式虚拟环境的智能授导系统建构方法, 重点研究了系统的体系结构、学习服务功能以及用户化身在虚拟环境中的交互模式, 给出了利用Virtools 技术实现系统的环境设计、网络通信和多用户交互行为的开发方法。

[关键词] 分布式智能授导系统; 分布式认知; 虚拟学习环境; Agent; Virtools
        分布式虚拟环境( Distributed Virtual Environment,简称DVE) 就是把虚拟现实和网络技术结合在一起, 在一组以网络互联的计算机上同时运行VE 系统的技术, [1]它代表着未来的计算机交互界面。[2]智能代理技术提供了一种全新的、分布的计算模式和问题求解途径, 将是下一代复杂分布的工程系统模型。分布式虚拟环境技术、智能代理技术的深入发展及其与现代教育技术的有机融合, 引发了教育领域的又一次革命。同时, 学习领域的理论发展也正经历着一次科学的革命,那种将学习视为知识获得, 知识由教师传输给学生的学习客观主义观正在被建构性的学习过程观所代替。这些理论包括情境学习、活动理论、分布式认知、生态心理学、日常认知和日常推理、社会共享认知等等。
       其中, 分布式认知以一种新的视角来重新审视教育理念与技术手段的多重要素对于认知成效的作用,它与基于网络的学习环境中的各要素可以轻松地建立一种映射关系, 恰当地表达了数字化教育的主题。因此, 分布式认知被用来作为计算机支持的在线学习环境架构的理论框架。分布式认知的思想强调学习者为中心、关注学习活动、注意学习情境脉络, 并在某种程度上依靠制品与技术的应用。在智能授导系统设计与研究中引入分布式认知的观点, 势必会对当前的DITS 模式与方法有一个革新。

      本文旨在分布式认知理论框架下, 借用分布式认知的一些规律与特征, 对传统ITS 的体系结构及其运行模式重新审视与分析。在此基础上, 设计开发一个基于分布式认知框架的分布式智能授导系统, 以期探索一种在新的理念指导下DITS 的设计与开发方法。

一、分布式认知视角下的DITS

( 一) 智能授导系统的研究现状

       ITS 系统主要包括四个组成部分, 即学生模块、专家模块、课程与诊断模块、通讯模块。[4]Hartley 和Seeman 最早提出了一个ITS 的框架,  他们认为ITS应该包括专门知识( 专家模型) 、学生的知识( 学生模型) 和教学策略知识( 导师) 。此后近30 年, ITS 的组成框架基本没有太大的改变。近10 年来, 许多国家和地区, 如美国、英国、加拿大、欧洲和日本都十分重视ITS的研究、开发与应用, 先后投入大量的人力和财力, 为ITS 的研究与发展起到巨大的推动作用。比较有代表性的有Peng- Kiat Pek 和Kim- Leng Pohl 应用贝叶斯网络建立的学生模型, 可以很好地估计出学生的学习兴趣, 对学生的学习行为进行预测; Dietrich Albert和Cord Hockemeyer 通过对知识空间理论的分析, 得出超文本与知识空间在结构上的相似性, 对知识进行建模, 使之适用于Web; [7]Joel Martin 和Kurt VanLehn使用贝叶斯网络对学生的学习结果进行评价, 分析学生学习过程中的不足与缺陷; [8]Declan Kelly 和BrendanTangney 提出了一种采用MAS 技术对个性化学习进行动态建模的智能框架, [9]以适配学习者的不同需求。与此同时, 还开发出了一系列智能化程度较高、教学针对性较强的授导系统, 比较著名的有Learningspace( http://www.learningspace.org.uk) 、WebCT( http://www.webct.com/) 、Virtual- U( http://www.virtual - u.org/) 、ClassFronter( http://www.fronter.com/osloskoler/) 。
      近年来, 国内部分高校开发了支持自主学习、异步协作、适时学习、课程发布及学习管理ITS 网络教学平台, 部分产品还具有集成的课程内容与编创工具, 为使用者提供了灵活丰富的学习体验。但总体上, 由于我国在ITS 领域的研究起步较晚, 而且仅有少数大学和部分研究机构在开展相关研究工作, 理论研究方面突破较少, 研究成果真正投入到教学实践、能为用户提供有效学习服务并为用户接受的智能授导系统还不多。

( 二) 需要解决的问题

       基于分布式环境的智能授导系统由于资源、人员和管理分布等特点, 教学模式、教学方法及教学资源表现形式与传统的智能教学系统相比发生了很大变化。从分布式认知视角审视当前ITS 的设计与应用实践, 作为一种应用于教学目的的人工系统, 在系统开发过程中主要对如下一些问题进行解决:

1. 既定的“推理智慧”难以适应灵活的授导需求

       ITS 作为智能化软件教学应用的集成体现, 比一般的程序系统有更强的适应性。但这种适应性( 即机器的智能水平) 在设计阶段就已基本定型。智慧能力比较单纯, 且依赖推理机的设计与知识的表示。由于系统对学生知识状态的判断不充分( 太多或者太少) ,当系统响应学习者的请求或学习者在学习过程中出现错误时, 系统所形成的辅助性教学材料通常难以满足学习者的需求。由于系统缺乏与环境的交互能力,无法超越既定“经验”去有效地应对灵活的授导需求,导致的结果是: 对不同认知水平的学生和不同的教学内容采用相同的教学策略, 难以实现因材施教。

2. 监控与激励机制缺失

      一个有效的ITS 必须方便学员在其中建构自主学习环境, 而自主化学习的成败, 在绝大部分程度上决定于学习者的学习动机、自我管理等元认知策略。尽管元认知技能是内化于个体之中的, 但是ITS 系统依然有为强化元认知技能而提供认知监控与激励的义务, 当前的ITS 系统较少考虑此问题, 导致用户在学习过程中容易出现认知倦乏与动机消退现象。

3. 过多关注技术层面导致系统终极目标模糊

      过多关注技术层面的设计与实现, 特别是强调信息与功能方面的集成与共享, 忽视了系统最本质、最具价值的“授导”服务功能。智能授导系统的本质内涵与统终极目标, 是根据实际的教学需求, 解决“学习与认知”方面的问题。围绕这一终极目标, 再来进行知识的组织与表示、学生建模分析、教学方法与策略设计。过分强调计算机技术的作用, 就会本末倒置。因为, 需求的主体是“学习者”, 系统的终极目标是为服务于“学习和认知”这一授导功能提供技术支撑。

4. 人机交互不够和谐

     学习者与系统以及学习者之间的交互仍然受到较大的约束。系统不能实现小组学习者的动态适应性组合, 无法实现最佳的合作伙伴寻找; 各教学子系统缺乏互通共享, 课件学习系统、考试系统、作业系统、虚拟实验系统自成体系, 缺乏信息的共享与交互; 缺乏有效的学习引导, 导致学习过程中出现迷航现象;系统的测试和评价功能不强, 不能根据学生的要求和学习情况自动选题组卷、变换题目, 灵活性较差, 评价不够准确。此外, 当前的ITS 系统大部分都是二维的,不具有沉浸式功能, 用户无法亲身体验在网络中交互的感觉。虽然有些系统( 如虚拟实验) 也涉及到3D 环境下的用户交互, 但这种交互仅仅是个体的行为, 很少涉及到在多用户分布式虚拟环境下具有物理性质的用户化身之间的交互。

二、分布式智能授导系统架构的理论基础

( 一) 分布式认知理论

   “分布式”一词最初出现于计算机领域, 用于描述计算机基于网络的分布式数据存储和处理两大功能。分布式被引入到教育领域后, 产生了“分布式认知”、“分布式学习”、“分布式智力”等名称不同、意义相近的

诸多名词, 目前尚未完全统一。本文采用“分布式认知”, 与相关研究领域学者所指称的“分布式学习”、“分布式智力”具有相同的本质和含义。美国Syllabus 杂志在1995 把“分布式学习”定义为: 分布式学习不只是替代“远程学习”的一个新术语, 更确切地说, 它来自于分布式资源这一概念。分布式学习是一种学习模式, 它允许指导者、学生和学习内容分布于不同的、非中心的位置, 使教和学可以不受时空限制而发生。分布式学习模式可以结合传统的课室授课的课程使用, 也可以结合传统的远程学习课程使用, 或者用来创建完全的虚拟教室。美国研究分布式学习的权威机构ADL (Advanced Distributed Learning ) 对分布式学习的解释是: 分布式学习要实现的目标是让人们可以在任何时间、任何地点进行学习。其关键要素包括基于Web 的模块化内容、智能导师、互操作与重用、更大范围的协作。

      根据有关研究机构和Philip Bell、WilliamWinn、李克东、[12]傅小兰[13]等中外学者的观点, 分布式认知的主

要特征可以概括为: 交流与共享是分布式认知的必要条件, 分布式认知强调对观点的表征, 分布式系统中的制品主要用于拓展人的能力, 分布式学习环境取决于个体和小组学习的特征以及认知方式。

( 二) 分布式认知对系统设计的指导作用

      分布式认知的个体、制品、文化、策略等, 可以与DITS 系统中的学习者、网络环境、学习氛围、教学策略等形成一种映射关系, 因此, 分布式认知可在理论与功能框架层次对DITS 系统设计以新的启迪。

1. 以功能系统为分析单元。分布式认知以个体、制品和他们在特定情境中相互关系组成的功能系统作为分析单元, 提供了一种从全局把握认知活动全貌的全新观点。借鉴分布式认知的观点, 在系统设计时不能将DITS 仅仅作为基于网络的教学支持系统的来考虑, 而应该包括参与系统活动的所有个体( 学习者、教师、管理员) 、用于DITS 活动的软硬件配置, 以及包括教学策略、学习内容组织、资源给养、个性化服务等在内的软环境。

2. 肯定认知分布存在。强调认知的分布性是分布式认知最明显的特征。分布式认知重视表达学习的群体性、社会性, 突出个体的主体地位, 恰当地表达了信息时代强调学习活动的主动性、交互性与社会性的观点。“分布”的概念强调主题及资源的“非中心化”, 以及主体间的平等与互助, 而又有别于无原则的“分散”与“无中心”, 提倡共同与协作的团队理念。就DITS 系统所处的分布式网络环境而言, 认知的分布性为DITS 软件平台和多种形式的网络资源库的认知作用给予了明确的肯定。此外, 由于分布式认知强调认知现象在个体参与者、制品和内外部表征之间的分布性, 因而不同个体之间的相互作用受到了特别关注。

3. 重视认知情境创设。分布式认知框架强调将功能系统作为分析单元, 即由单纯考虑在头脑中参与认知活动的个体转变为考虑在社会和物质情境脉络中参与认知活动的个体。[11]这实际上也肯定了社会和物质的情境脉络以重要的交互性方式融入了个体参与其中的认知工作。分布式认知从系统的角度关注个人和情境脉络中的交互方式, 因而对于DITS 系统的设计, 有必要考虑创设一个拟生态的、社会化的、真实感强并提供自然交互的三维虚拟学习环境, 对基于网络的情境化学习提供创设情境、促进交互等方面的技术支持。分布式认知提供了一个对于认知交互和知识共享的综合模型, 为DITS 系统进行学习环境、交互与共享的设计提供了一个全面的范式。

三、系统体系结构

        目前针对ITS 存在的不足, 学者们采用数据仓库、数据挖掘、项目反应原理、计算机支持的协同工作、分布式人工智能、网格、可扩展标记语言、自然语言处理等技术对ITS 进行系统的改进与应用设计。在诸多新技术中, 分布式人工智能中的多Agent 技术(Multi- Agent System, MAS) 特别适合应用于DITS 系统中。作为一个具有自适应性的智能体, Agent 技术提供了一种分布式智能程序设计的方法, 能代表用户或其他程序以主动服务方式完成一组工作; 多Agent 技术则放松了对集中式规划、顺序控制的限制, 提供了分散控制和并行处理。正是由于MAS 具有更大的灵活性, 更能体现人类社会的智能, 更适应开放和动态的世界环境, 因而使用MAS 技术可弥补ITS 中存在的一些不足, 增加了教学内容的趣味性和个性化色彩, 从而达到让学习者主动建构知识、自我更新甚至创新知识的目标。

( 一) 系统设计目标

        以分布式认知理论和教育教学理论为指导, 应用多Agent 技术, 根据学生的模型数据和知识类型确定教学过程中采用的基本教学策略, 对系统及数据库、服务器群进行协同管理, 在具体的学习过程中, 通过监视人机交互进行动态的学习行为追踪记录和教学策略的适时调整; 应用网络及分布式虚拟现实(DVR)技术创建一个拟生态的社会化的三维虚拟认知情境,从而实现适应性学习、非正式学习和智能化授导, 解决ITS 的智能化水平低、真实感和沉浸感不强、交互性弱等问题。







( 二) 系统体系结构

       分布式智能授导系统采用C/S 结构, 如图1 所示。整个结构分为五层: 用户层、交互层、教学多Agent

引擎层、服务器层以及分布式数据库层。整个环境由客户端和服务器端构成, 客户端与服务器端通过Internet

进行通讯。客户端预先下载并安装支持IE 的3D 浏览器插件, 将场景文件下载到客户端进行绘制。服务器端主要包括教学多Agent 引擎组件、3D 对象服务器、WWW服务器、数据库服务器和文件服务器。

四、系统核心模块———学习服务Agent 群

        学习服务Agent 群是DITS 中的核心模块, 分为教学组织管理、协作交流、学习、教学专家四大子模块。其功能结构如图2 所示。各Agent 的主要功能及相互关系分述如下:

( 一) 教学组织管理Agent 群

       教学组织管理Agent 群由课程生成Agent 群、答疑Agent 群、考试评价Agent 组成, 主要负责教学内容的组织、教学环节的安排。它是以学生Agent 群和教学专家Agent 群提供的信息为依据, 针对学生的个性特点的不同而进行教学单元的组织以及学习内容的生成, 进而完成个性化服务。鉴于学习对象的不固定, 课程生成内容因人而异。在课程生成Agent 群中, 我们采用以学习者为中心的学习内容组织方式, 即“元知识点Agent—学习单

元Agent—课程设计Agent”三层结构来组织针对不同学习者的教学内容。[14][15][16]“元知识点”是指一个最小

的、独立的、具有意义的教学单元, 包括示例、内容、多媒体表现形式、知识点练习、虚拟实验等。“学习单元”是指由多个“元知识点”构成, 用于完成某个教学目标的有序集合。

( 二) 学习Agent 群

      学习Agent 群主要完成三项功能; 一是通过用户信息Agent 获取用户界面的动作信息, 并从这些数据中提取有用的信息进行分类, 根据用户的情况, 分解、制定与分配任务; 二是通过个性分析Agent 估算用户认知程度、兴趣爱好、知识域, 系统通过学习和推理、挖掘用户数据的潜在信息, 获得全面描述用户的学习情况和个性特征的信息, 为个性化服务和学习内容的组织提供依据; 三是通过状态追踪Agent 定时轮询Web 日志, 获取用户的学习状态信息, 完成对用户行为的监视和采集, 并将获取的信息进行分类, 为学习诊断提供信息依据。

( 三) 教学专家Agent 群

       用户在自主学习时, 由于知识水平、所选的学习科目以及学习目标的差异, 需采取不同的教学策略来组织授导。教学专家Agent 群内部含有大量的教学领域专家的知识与经验, 能根据学习Agent 群提供的学生个性和学习状态信息来完成教学策略的制定和适时调整, 具有启发性、透明性、灵活性。教学专家Agent 群主要由学习诊断Agent 和策略制定Agent 组成。学习诊断Agent 主要根据用户自主学习的特点、知识掌握水平制定有针对性的授导方案,主要采用模型法和策略重构法; [17]策略制定Agent 主要针对一个学生的学习情况安排具体教学策略, 主要包括教学计划和教学策略制定两块内容, 其知识表示与推理采用产生式系统( production system) 实现.

( 四) 协作交流Agent 群

     协作交流子模块主要由合作协商、会话、活动组织三部分组成。合作协商Agent 是合作交流子模块的核心, 系统通过对用户的了解, 智能化地推导出他们的共同兴趣、相似特征、共同目标以及互信度等, 为活动组织Agent 提供组织信息的依据; 活动组织Agent根据协商Agent 的信息提示, 根据合作协商Agent 产生的信息, 按照一定的策略来组织合作对象、合作内容以及合作方式; 会话Agent 负责对用户之间可能发生的通信进行管理, 如用户间寻找合作伙伴、开展主题讨论等。此外, 协作交流Agent 群还可根据用户的学习情况及知识水平产生虚拟班级、推荐合作伙伴,以此促进相互间的交流、学习和协作。整个学习服务Agent 群采用分层管理, 属于同一

层的Agent 可互传信息, 各Agent 群之间采用消息传递机制进行通信。每个Agent 群中都有协调管理Agent, 避免了在网络集中式多Agent 结构中, 各Agent 之间的合作都由MAS 协同管理来负担而可能导致的通信拥塞。这种结构比联盟式多Agent 结构更便捷, Agent 间的信息传输更灵活、合作更紧密。

五、虚拟学习环境的开发方法

      DITS 运行在分布式三维虚拟学习环境中, 三维虚拟学习环境作为用户学习和交互的平台, 对整个系统的运行提供底层支撑。创设一个沉浸感强、界面友好、导航清晰、交互流畅的分布式三维虚拟学习环境,对提升DITS 的整体品质及执行效率至关重要。

( 一) 开发工具的选择

      本文采用3ds max 与Virtools DEV 工具相结合的形式, [19]符合采用“大众化技术”来实现系统设计的

原则。理由有四: ① Virtools 的三维引擎已经成为微软XBox 认可系统, 已有赛伯丽亚( Syberia) [20]和国际象棋在线(Online Chess Kingdoms) [21]等成功的开发案例; ②除了主开发程序Virtools DEV 以外, 还有五个可选模块提供选择: 多用户网络服务模块(Multi- user Server Pack) 、物理属性模块( Physics Pack) 、人工智能模块(AI Pack) 、虚拟展示模块(VR Pack) 和游戏开发模块(XBox Kit) ; ③Virtools 在3D 互动展示方面技术强大、组成完善; ④界面直观、使用方便。Virtools 包含有500 多个行为模块( Building Blocks, 简称BBs) ,避免了繁复冗长的动态交互设定与程序代码的撰写。如在选定角色对象并为之建立实现各种功能的脚本后, 在脚本编辑( Schematic) 只需对BBS 通过简单的“拖、拉、放”并完成逻辑连接, 就能实现角色物理属性Agent、通信Agent 等的功能设定。

( 二) 开发方法

      分布式虚拟环境中的Agent 所指的就是用户的虚拟化身, 在DITS 环境中, 每个用户都以各自指定的以三维图形显示的Agent ( 又称物理Agent 或用户化身avatar) 形式表现。采用Virtools 开发平台、DITS 的虚拟学习环境开发主要解决三方面的问题:

1. 基于Agent 设计的虚拟环境

      基于Agent 设计的虚拟环境就是指能够显示这个虚拟学习环境以及环境中用户化身的Web 浏览器。我们通过以下步骤实现: 首先, 在3DStudio Max 中完成虚拟场景、虚拟角色( 化身) 的建模以及虚拟角色的动作设定, 并将场景、角色模型及动作文件导出为*.NMO 格式, 在Virtools DEV 中, 建立资源库文件( 如DITS Resources) , 并将*.NMO 文件导入到相应的分类文件夹中。第二, 在Virtools DEV 中完成物理Agent的设计, 主要有: 化身与虚拟环境之间以及化身相互之间的碰撞检测; 设定整个虚拟环境的地面属性, 以便化身能始终保持在地面上行走, 而不是飘浮在半空中。第三, 将在Virtools DEV 中完成的物理Agent 和其他3D 对象Agent, 用“Save For Web”命令保存为*.VMO 格式。这样, 只要在客户端安装Virtools 的浏览器播放插件3D Life Play, 就可将*.VMO 下载到客户端绘制, 从而实现虚拟学习环境的浏览。在用户选定虚拟化身后, 可以通过鼠标、键盘, 控制化身在场景中完成前进、后退、左转右转、奔跑等动作。化身的初始状态为“等待”, 可设计多种化身供用户选择。

2. 基于网络的分布式虚拟学习环境

     首先, 完成网络服务的软硬件环境搭建, 如主机( 工作站) 、服务器、网卡、集线器(Hub) 、交换机( Switch) 等的连接, 以及网络系统软件的安装等, 接下来的工作在Virtools DEV 软件环境中完成。

( 1) 完成服务器链接的相关设定: 在Virtools DEV中, 利用Check Connection BBS 检查服务器和使用者电脑之间的连线; 通过Get Local Host BBS 获得本机IP, 设置端口、连接超时报错、线程数; 通过Start Embedded Server BBS 创建主机服务器; 通过Look For LAN Server BBS 获取主机服务器; 添加Connect To Embedded Server BBS, 连接到主机服务器, 获得Connection ID、Client ID。

( 2) 利用多用户网络服务器模块(Multi- user Server) 下的媒体数据上传下载模块实现用户信息、学习资源以及系统状态信息的上传与下载; 利用多用户网络服务器模块下的SQL 数据库模块实现系统的场景数据、用户信息、知识、答疑信息、教学资源、控制策略等数据库的管理。限于篇幅, 不再展开讨论。

3. 人机交互行为设计

智能授导系统的关键技术之一就是如何解决虚拟环境中的智能人机和人人交互问题。人机交互主要是指用户与虚拟环境中化身的交互或与虚拟环境直接交互, 人人交互主要是指虚拟环境中化身之间的交互, 分述如下。

( 1) 人机交互。用户与化身的交互或与场景中对象的直接交互, 由3D 对象Agent 负责, 它将虚拟环境中用户或其他对象的状态信息及用户化身的管理, 以及将状态变化信息回传至MAS 协同管理。在ITS 环境中, 每个用户都有相对应的化身, 用户可以通过键盘或者鼠标控制化身在场景中的运动。

( 2) 人人交互。即化身相互之间的交互。对每个化身而言, 和它嵌合在一起的Agent 通过信息交换实现通讯。多用户网络服务器模块(Multi- user Server) 下的多用户在线交互子模块(Multi - user Server Standalone)使用基于TCP/IP 标准网络协议的C/S 架构,可以容纳众多人数进行多人互动连线的应用, 可以方便实现分布式多Agent 之间的相互通信。这里介绍如何用该模块设计会话Agent 和活动组织Agent。会话Agent: 利用Network Send Message BBs 可以设定某个Agent 发送消息。分三种情况: 若将消息发送给某一指定的在线Agent, 只需把该Agent 的ID号做个快捷方式赋给Network Send Message BBs 引脚中的Dest(User ID) 项; 若将消息发送给所有在线的Agent, 则Dest(User ID) 不填任何内容; 若将消息发送给网络上部分指定的Agent, 则可设定一个列表, 将指

定Agent 的ID 添加进列表中, 只有表中的Agent 可以接收到该Agent 发送的消息。
       活动组织Agent: 通过创建Session 实现活动组织Agent 设计。Session 定义了一个虚拟的空间, 只要某项活动在其中举行, 多个分布式用户Agent 则运行其中。Session 的原意是讨论、会话, 这里可以将Session理解成某项专题讨论或主题活动。Session 通常由活动组织者创建, 组织者就成为Session Master, 可执行普通用户不能执行的操作。组织者根据组织策略, 通过密码告知的方式实现对拟加入用户的取舍, 并对参与活动的用户信息、网络消息及其分布式化身进行管理。其他客户端用户欲加入一项活动, 必须得到该活动的Session ID。客户端用户可随时离开一个Session,但活动组织者若离开, 则该Session 将被立刻删除。
      启动Multi- user Server Standalone, 添加Create  Session BBs 到Schematic 的Script 编辑区, 运行Session参数自动生成器, 将生成的参数复制并粘贴到参数设置面板的Session Type 中, 输入Session( 即活动主题) 的名称、设置最多在线人数和密码, 其他用户就可申请加入该项活动, 成为一个个分布式对象。可用Create Distributed Object BBS 创建诸多分布式对象,并将其绑定到选定的角色, 供用户选择作为化身。通过Get Incoming User BBS, 已加入活动的用户可以得到新加入用户的用户ID 和用户名, 以及在场景中的朝向、位置等信息。同时, 该BBS 将已参与活动的所有用户信息回送并刷新场景, 使新加入的用户也能感知到场景中其他用户的信息。需要注意的是:MultiuserServer Standalone 最多只能允许四人在线, 而且通常仅限于在活动组织Agent 的功能设计和连线测试阶段使用, 若要部署大规模的连线内容, 则必须使用Multi- user Publishing Server 模块。

结束语

        目前, 有关DITS 的研究工作在我国刚刚起步,有很多关键技术尚需进一步研究。另外, 现有从事DITS 研究的人员大部分来自于人工智能和知识工程领域, 只有把教育技术学、应用心理学、教与学等领域的研究力量结合进来, 才能够在这一领域取得新的突破。可以预料的是, 随着对DITS 技术研究的深入, 开发的途径会更加富有成效, 将会出现越来越多的集成多种Agent 技术、具有高度行为真实感、能切实解决学习与认知问题的具有智能虚拟世界特征的智能授导系统。

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[19] 刘明昆.三维游戏设计师宝典———Virtools 开发工具篇[M]. 成都: 四川出版集团四川电子音像出版中心, 2005.120~137.

[20] 爱迪斯通.塞伯利亚之谜2[DB/OL]. http://www.virtools.com.cn/web/seeUse.aspID=133, 2007- 08- 10.

[21] 爱迪斯通. 运用Virtools 开发的第一款PSP 游戏“Online Chess Kingdoms”[DB/OL].http://www.virtools.com.cn/web/seecnews.asp?

ID=133, 2007- 08- 10.

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