基于多Agent的IT“双师”技能测评系统研究与设计

摘要：该文通过分析，认识到职业教育中“双师”结构教师建设的重要性。进而以IT行业“双师”技能测评为研究对象，构建基于多Agent的IT“双师”技能网络测评系统模型，并探讨各Agent的功能，以及如何协作共同完成测评任务。此类系统可根据“双师”的专业和特长，自动调整测评策略，从而达到较为客观、科学评价“双师”技能测评目的。

关键词：多Agent；多Agent系统（MAS）；“双师”技能；测评

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)14-3341-02

Research for IT Double-meaning Teachers' Skills Assessment System Based on Multi-Agent

QIN Feng-mei

(Chongqing Zhengda Software Polytechnic College, Chongqing 400056, China)

Abstract: This paper aims to analyze and realize the importance of constructing double-meaning teachers in vocational education. The research object is the double-meaning teachers’ skills assessment in IT field, the construction of its network evaluation system based on Multi-Agent, the discussion on the function of each Agent and how to complete the assessment tasks cooperatively. Such system can automatically adjust the assessment strategies according to her or his profession and specialty, thus achieve the goal for more objective and scientific evaluation of double-meaning teachers' skills.

Key words: multi-agent; multi-agent system (MAS); double-meaning teachers'skills; assessment

“双师”结构教师队伍建设是高职院校在产学结合教学模式下培养新型教育人才的重要途径，对高等职业教育有着重大意义。从某种程度上说，高职院校关于“双师”结构教师队伍建设问题是成为制约高职院校教育改革与发展的关键问题之一。近年来，众多职业院校开始探索“双师”教师队伍建设和培育的多种模式，其中包括：院校培养模式、企业嫁接模式、校本培训模式、自我生成模式等。近年，又有研究提出“双元双优”教学团队建设模式，即校内专任教师通过培养成为优秀教师；从大量企业从业人员中遴选出优秀职业人，两者共同参与人才培养全过程，把大学生培养成能胜任工作岗位的合格职业人。

目前对于“双师”教师队伍建设无论是数量，还是在质量上都有待于改进和提高。教育部《高职高专教育人才培养工作评价方案》中，要求“双师型”教师的比例达到专业教师的46.7%以上，且要求无论在理论基础上还是实践能力与技术应用能力都必须有扎实知识基础。据相关数据与资料表明，我国目前很多高职院校教师队伍中具备高技术素质的“双师型”教师占比尚不足15%，而多数教师实践能力、动手能力不强，导致高职教育的培养目标难以得到有效的落实。其深层次原因主要有：1）认识方面：目前，在“双师型”师资队伍建设方面普遍还存在对“双师”教师内涵认识不准确，对真正意义上的“双师”重视程度不够；2）机制方面：“双师”教师队伍的引进、培育、激励及评价方面的机制需进一步完善与提高；3）模式方面：“双师”队伍的建设与培育模式方面还需大胆创新与改革，不能只是一所学校和一个企业简单之间点对点的互动，而应倡导整个人才培育系统和产业体系之间深层次融合；4）实施方面：对“双师”管理缺乏专业工具，对专业教师实践能力培养缺乏系统规划，对紧缺人才引进渠道单一等。尤其在实施层面，一所职业院校，教师结构比较复杂，如何选拔、评定出适合院校教学与发展的“双师”，同时确保各类师资队伍之间薪酬、福利、工作绩效等的公平性、合理性是一个不可小觑的话题。

本文主要探讨实施层面的校企结合过程中IT“双师”技能测评工具研究与设计。基于Multi-Agent system（以下简称MAS）的IT“双师”技能测评系统是由有多个自主的Agent 组成，系统要求每个Agent针对特定问题有独立处理问题的能力，还要求多个Agent之间能够相互协作在短时间内处理较复杂的问题。系统设计目的就是让“双师”技能测评规范、科学，其测评结果能够客观被学校人事及相关部门采用，从而客观“选、用、育、留”优秀“双师”，充实学校教师队伍，全面提高育人质量。

1 多Agent“双师”技能测评研究

1.1 多Agent技术及结构模型

1.1.1 多 Agent技术

一般认为，Agent是能够通过传感器感知其环境，并能使用执行器作用于环境的事物[1]。它可以是软件形式，也可以是硬件形式，或是两者的结合。每一个Agent又是一个自治计算实体，具有目标、知识和能力。多Agent技术研究源于人工智能中的分布式问题求解。在多Agent系统中，单个Agent是一个物理的或抽象的实体，能作用于自身和环境，操纵环境的部分表示，并与其他Agent通讯，具有感知、通讯、行动及控制和推理能力等基本功能。在多Agent中，各Agent之间通过协作来实现多Agent系统的功能[2]。其中“协作”是指多个Agent通过协调各自的行为，互相配合，合作完成共同的任务。通过Agent间合作，MAS不仅改善了每个Agent 基本能力，而且从Agent的交互中进一步理解了社会行为，同时各Agent能够通过相互协调解决大规模的复杂问题，使系统具有较强的可靠性和自组织能力。

1.1.2 Agent 结构模型

根据功能模块，可以用一个三元组表示系统中Agent的组成：Agent＝＜表达模块，通信模块，应用模块＞，其结构如图1所示[3-4]。

其中感知主要是感觉Agent外部环境的变化，对输入信息做出相应的处理；推理主要是利用知识库按照一定的思维状态对信息进行推理；决策主要是对推理结论进行评价和决策；执行模块按照决策结果进行事务处理，执行Agent 的任务。

1.2 多Agent“双师”技能测评系统结构设计及功能描述

基于多Multi-Agent技术的IT“双师”技能测评系统，主要基于智能技术，自动导入和组织测评相关信息，并自主独立完成组卷、测评、分数统计等工作。主要功能模块包括命题系统、测评系统及测评管理系统三个部分，并将三部分在网络环境下集成为一个有机整体，其中自动测评系统主要面向待测评“双师”，主要实现“双师”技能自动测评。辅助命题系统面向考官，在这个系统中，考官可以很方便地生成各种类型的测试题。测评管理系统用于在测试进行过程中进行全程监控，时时对“双师”的考试状态进行监视，并在考试结束后将考试成绩上报给上级考试机构或者直接显示出此次测试的详细分析结果。

该系统有4类基本数据库，即：试题库、答卷库、成绩库、各类用户信息库；3类基本用户，即：待测评“双师”、考官、管理员；9类Agent，即：待测评“双师”Agent，考官Agent，管理员Agent，资源管理Agent，自动测评Agent，辅助命题Agent，统计Agent，评分Agent，交互Agent。其系统结构模型如图2。

1）自动测评Agent：该Agent主要通过从辅助命题Agent调用已生成的试卷，并自动完成“双师”技能自动测评，包括对客观题的判断、选择，在真实环境中进行技能考核等，主要功能如下：

① 根据考生专业技能方向不同，在资源管理Agent试卷库调用不同测评试卷进行测评。

② 真实环境实施测评，如在.NET环境下实施完成某个开发测评任务，如在图像处理环境下完成某个图像处理任务；如在网页设计环境下完成某个网页设计与制作任务等。其测评结果自动保存到资源管理Agent答卷库。通过自动测评，既能测评“双师”基本理论框架、知识点的掌握，更重要能测评IT“双师”的实际操作能力以及解决问题的能力，有利于发挥测评导向作用，达到IT行业“双师”测评主要目的。

③ 该Agent设计时充分考虑了IT考试过程中可能遇到的各种故障，提供了重启、恢复试题以及换机、延时、重考授权等交互功能。若在考试过程中若因机器故障需重新启动机器，重启后原来的测评结果不会丢失，考生可继续操作；若个别考生由于特殊原因需换机、延时或重考，只需经考官同意并做授权设置后，考生可继续在原来操作基础上考试。

④ 在自动测评过程中，系统会进入倒计时，会主动向考生提供剩余考试时间、题目完成情况等交互信息，便于考生把握时间，最大化的发挥考试效果。考试时间到，如考生未完成试卷，统将对尚未交卷的考生强制交卷。

2）辅助命题Agent：该Agent主要负责命题以及根据“双师”专业方向及测评等级自动完成对应考生组卷。主要功能如下：

① 考点定义：定义考点的过程实际上就是制定试题标准答案的过程，一般是根据试题内容确定待测评技能点，将测评技能点融合在所测评题目中，然后对所测试题目设置考点，并按正确答题结果进行标记。此时系统会自动读取作对象的相关属性值作为标准答案保存起来。若试题中包含有多个技能点，则应重复以上步骤，直至试题所有的技能点都被定义。完成考点定义的试题自动保存到资源管理Agent试题库中。

② 自动组卷：首先定义组卷策略，包括考生专业技能方向、试题类型、试题数量、难度系数、分值等并将策略保存到资源管理Agent策略库中；其次，考试开始时，该Agent根据考生专业技能方向，结合组卷策略从资源管理Agent试题库中自动抽取题目组成试卷，并上传到服务器，用于在线测试。

3）统计、评分Agent：评分Agent和资源管理Agent答卷库动态交互共同完成某个测评任务的测评和评分，并及时动态显示所完成任务得分；统计Agent及时完成评分统计，以及考生操作过程中的错误统计，并分析缺乏具体的某些技能，把答题结果、考试成绩和自动反馈信息等上传到服务器，确保测评结果公开性、公平性。

4）资源管理Agent：管理各种数据库、知识库、方法库和策略库等，负责各种资源的协调和调用。其中策略库存放的包括组卷策略、风险评估标准和测评安全保障策略等；数据库中主要存放辅助命题Agent完成的试题库，自动测评Agent测评完成的答卷库以及考生信息库等。

5）人机交互Agent：负责处理系统相关用户Agent通过Web浏览器传来的HTTP请求，处理结束后通过Web页面，以动态页面形式反馈给相关用户Agent，包括身份登录、验证、测评结果反馈等。

2.3系统协作与通信过程

Agent之间的协作是多Agent系统研究的核心问题，是多个Agent共同工作的关键，也是多Agent系统与其它相关研究领域（如分布式计算、面向对象的系统、专家系统等）相区别的关键概念之一[5]。Agent协作的过程是对任务进行分解并由多个Agent分别完成的过程。多agent技能测评的协作模式主要是基于“对话”模式和“协同”模式的层次模式。其系统协作过程描述如下：

1）人机交互Agent接到待测“双师”Agent 测评请求，由于自身能力的限制使得该Agent无法独自完成该项任务，它请求系统中自动测评Agent协作完成该任务；

2）自动测评Agent接收到请求后，根据人机交互Agent提供信息判定待测评“双师”专业技能，同时向辅助命题Agent发出请求，让其协助完成组卷任务，自动测评Agent根据辅助命题Agent所组试卷完成测评；

3）自动测评Agent同时将评分、统计Agent分派评分、统计任务，完成测评的评分、统计及结果分析；

4）资源管理Agent在所有Agent执行任务过程中，始终保持协同关系，确保测评过程中相关资源的协调与调用，确保测评任务达成。由于该系统的各Agent充分协作，使得该系统不但能够完成客观、静态的技能测评，还能在真实环境下灵活实现IT技能测评，以及根据测评结果对参评“双师”的测评结果以及所测评技能现状在线分析，给出相关建议。

3 结束语

本文提出的基于多Agent的“双师”技能测评研究与设计，给出了测评系统设计思路及各Agent协作模式与通信过程。人力资源评价工具的创新使得职业教育的人力资源管理部门在选、用、育、留“双师”队伍方面能够从传统的感性判断中解放出来，其测评结果得到及时反馈，确保测评结果的规范性、科学性。该系统一直应用于我院多年产学结合模式，集团各子公司派遣到学院各系部的网页美工、游戏美工、JAVA开发、.NET开发、PHP开发等岗位的“双师”技能测评，其测评结果不仅应用于平时从公司或其它渠道对“双师”的选拔，同时还应用到已评“双师”教师阶段职称晋升、薪酬回顾等过程管理中。当然此系统还需逐步完善的是如何针对不同类别、级别的“双师”，结合“双师”综合技能复杂度，更加灵活、科学设计测评题库、测评标准、测评策略和知识库等，确保测评效果更加具备智能性、自主性。

参考文献：

[1] Russell S,Peter Norvig P.人工智能一种现代方法[M].北京：人民邮电出版社,2002.

[2] 李军,张卓.多Agent 系统中Agent的协作机理与模式，青岛大学学报:工程技术版,2005,20(3).

[3] 范玉顺,曹军威.多系统理论、方法与应用[M].北京：清华大学出版社,2002.

[4] Kraus S. Negotiation and Cooperation in Multi-agent Environment[J].Artificial Intelligence,1997(94):79-97.

[5] 史忠植.智能主体及其应用[M].北京:科学出版社,2000.

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文