选修课咨询系统的规划与设计

摘要:文章结合专家系统技术、数据库技术,论述了选修课咨询系统开发的必要性,并详细论述了系统的架构模式、总体规划以及设计方法。

关键词:专家系统;数据库;推理机

中图分类号:TP311文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)34-9713-02

Layout and Design of Elective Courses Consultation System

LIU Xiao-dong1, DENG Hu-bing2, WANG Jin-hua1

(pute center, Nanchang University, Nanchang 330039, China; 2.East China Jiaotong University, Nanchang 330039, China)

Abstract:This paper proves the inevitability of the elective course consultant system's combing with the expert systemtechnology and database technology. It explains in detail the frame mode, layout as a whole and design ways of the system.

Key words: expert system; databasee; speculative machine

开设选修课的目的是为了使学生能够拓宽知识面,改善知识结构,培养创新思维能力,提高综合文化素养。但学生普遍在选修课的选择上存在一定的盲目性和随意性,对自己所选课程的性质和内容缺乏清晰、全面的了解和把握,致使在学习过程中因为对课程内容理解吃力而逃避,造成了选修课程达不到其预期应有的效果,教学资源以及学生的精力和时间都浪费严重。

选修课咨询系统旨在能对学生在选择选修课时提供相应的建议和帮助。该文结合该系统的开发,从系统规划和功能实现上进行了论述。

1 系统规划

选修课咨询系统采用B/S架构模式,构建环境是JSP+SQL,设计工具为Tomcat+SQL Server2000。在这种模式下,用户界面完全通过IE浏览器实现,一部分功能逻辑在前端实现,但是主要功能逻辑在服务器端实现,数据库服务器程序在后台运行,形成三层结构。

技术方法以专家系统为基础,选课经验知识以条件-结果产生式规则来表示,并结合数据库技术来存储及管理。推理策略以基于数据驱动的正向推理和基于案例的混合模式为主,在正向推理得不到结论或结论过多的情况下也采用了目标驱动的反向推理模式,知识库、综合数据库和控制系统联合形成推理机,其中综合数据库用以保存问题求解的原始证据(学生选课要求)和中间结果。用户界面提供用户和系统的问答过程和结果显示。

系统的整体规划方案如图1所示。

2 系统设计

系统主要的功能逻辑包括学生咨询模块、课程管理模块。

2.1 课程管理模块

课程管理的主要功能是对全校的必修课以及选修课进行管理,仅限系统管理人员登陆有效。本模块包括必修课管理,负责对全校各专业各年级的必修课进行采集、修改及删除等操作;选修课管理实现对全校选修课程的添加、修改和删除等操作。

选修课数据来源通过向开设选修课的教师调查沟通各科选修课的选修要求,选修注意事项及选修课程的详细介绍,以此来获取该选修课选择的经验知识,构建知识库。全校必修课程的安排数据从学校教务部门获取,作为对选修规则库的扩充知识库,通过这些信息可了解学生已学习过的课程,为咨询结果的获取提供中间数据。

2.2 学生咨询模块

学生咨询功能是系统的主界面,包括推理控制、学习机制、解释功能等等。

系统首先通过提问的方式获得学生个体信息,如姓名、年级、专业、爱好、学分要求等等,并存入综合数据库。通过相应的推理策略,如根据年级及专业信息,从必修课知识库中推导出他所学习过的所有课程,并把结果存入综合数据库中,与提问获取的其他信息一起作为原始数据,再以选修课知识库为基础,正向推导出适合用户的选修课程,并将结果显示给用户;如果没有合适的结论则在条件大部分匹配的记录中采用目标驱动的推理机制,根据目标选修课程要求条件进入深层次提问界面,如某些选修课程有先行课要求,而综合数据库中没有此项匹配数据,则向学生询问是否自学了解过该课程,再通过学生的回答作进一步的推理分析,直到最终得出一个建议(或较佳建议)。此次咨询如果被学生认同,则该案例被存入历史数据库中,供未来推理使用。

咨询系统的学习机制为机械学习,即采用历史咨询数据库记录以往的咨询记录,包括个体信息、推导中的中间数据及咨询建议等等,每次推理机工作都是从此数据库开始,如果有适合的案例存在,则可直接采用此案例的结论;若无,再根据知识库进行推理分析。案例库使系统具有记忆功能,减少推导过程。系统的案例愈多,匹配的概率愈大,咨询速度也越快。

专家系统中的人机交流应该是双向的,机器通过提问向用户获得所需要的数据,用户也应该能向系统提出疑问,包括对结论来源的疑问,对机器所提问题的必要性的疑问等等,即用户的HOW及WHY提问。合理的解释能增加咨询学生对结论的信任度。本系统在提问问题旁边或者给出的建议文本旁边都增加了一个“?”按钮,以供用户提出WHY或HOW疑问。对于某些WHY提问,解释机制给予固化的说明;而对动态问题的WHY提问和咨询结果的HOW提问,采用将知识库中该选修课的选修条件说明和学生的选修要求等个体信息结合在一起的方法来动态生成解释内容。

3 结束语

基于专家系统的选修课咨询系统的开发减少了学生在选择选修课程的盲目性,经学生使用测试,效果良好。但该系统也还有存在一些不足,如学生的兴趣爱好不能自由输入,只能在可选项中选择,且只能单选;解释内容较生硬;没有历史咨询数据库的冗余检查等等。这些都需要在未来的版本中进行改进和完善。

参考文献:

[1] 苑强.人工智能与数据库技术结合策略探索[M].北京:现代出版社,2000.

[2] 王申康.专家系统的结构和应用[M].浙江:浙江大学出版社,1994.

[3] 李维.分布式多层应用系统篇[M].北京:机械工业出版社,2000.