浅析基于ａｇｅｎｔ网格环境下的教育资源发现问题研

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1、浅析基于Ａｇｅｎｔ网格环境下的教育资源发现问题研论文关键词：元数据；教育资源发现；Agent　　论文摘要：利用教育元数据描述规范描述教育资源，并结合移动Agent技术，提出了一种网格环境下基于移动Agent的教育资源发现模型，阐述了教育资源发现过程，并对相关问题进行了讨论。　　　　教育资源是在学习过程中被使用或参考的一个实体。教育资源包括用于数学过程及其评价、管理的教材、课件、辅导资料、参考资料、习题集试题集、工具型资料、教学标准与过程规范等。因特网是当今虚拟和分布式学习系统的普遍的支持环境，各种教育系统和资源纷纷出现，目前用关键

2、词进行资源发现的搜索引擎技术或者基于分类法的主题指南方式在帮助人们准确定位、发现资源方面仍然难以令人满意。为此，使用教育元数据描述规范描述教育资源，并结合Agent技术，提出了一种网格环境下基于Agent的教育资源发现模型，分析了教育资源发现过程。　　在网络资源组织方面，元数据主要有5个作用：描述、定位、发现、评估和选择。资源发现是元数据最大的一个应用领域，它是解决目前网络资源缺乏组织从而导致资源发现困境的治本方案。元数据通过使用规范的描述符，对网络资源进行准确和一致的描述，形成优化结构，从而趋向整个网络资源的自组织。元数据在资源

3、发现中起一种间接作用，元数据应用的直接作用是网络资源的结构合理、层次分明的组织，而结构化的组织直接促进了资源的发现和利用。以往主题指南和搜索引擎是从自身的角度去解决混沌的网络中用户的迷路问题，它们的中心问题是用户，而元数据问题的中心是混沌的网络，它的目标是改变网络的无序。创造一个有序的网络是元数据的终极目标，而资源发现问题就可迎刃而解。在教育资源中创建元数据将促进教育资源的发现，教育元数据将通过准确描述教育资源，定位和区分不同类型资源，依据相关性准则发现并给出定位信息。教育资源的特殊性使元数据的应用大大提高了其资源发现的能力。　　

4、移动Agent是一种软件对象，它能携带执行代码、数据和运行状态，在复杂的网络系统中自治地、有目的地迁移，并能响应外部事件，在迁移过程中能保持其状态的一致性。将基于Agent的资源发现应用于教育资源的发现中，建立网格环境下教育资源发现模型。此模型的框架分为三个层次，下层为物理网络层，由多个虚拟组织组成，采用GlobusMDS组织和管理底层资源，每个虚拟组织是由一个全局LDAP目录服务器和多个节点构成。在模型里，将教育元数据描述规范运用于LDAP目录服务中，全局LDAP目录服务除了记录网格资源的名称和位置信息外，还按教育元数据描述规范

5、记录网格资源的各种属性。节点之问可以按照逻辑需要组成有层次的结构，全局LDAP目录服务器通过目录信息树记录这些结构。每个节点都部署基于Agent的中间件和本地的LDAP目录服务器。考虑到教育资源具有很强的类别特征，尽量将相同学科或相同媒体的教育资源组织成同一虚拟组织来满足应用的要求。中间层为社区层，由多个虚拟组织中心域组成，即社区节点。每个虚拟组织中心域由一个全局LDAP目录服务器和多个虚拟组织构成，这些虚拟组织中的教育资源类型或类属尽量相同。根据教育资源的特点和分类标准，采用教育元数据描述规范对教育资源进行描述，按照学科进行聚类

6、，称为虚拟社区，用来实现跨虚拟组织的资源发现，用户的查找请求只需在相应的社区内传播，从而提高查找效率。每个社区内选出一个能力最强的社区节点作为社区管理节点。上层为管理层，由社区管理节点组成，用来存储某一学科的服务信息，根据资源分类属性将节点组织成结构化的分类索引网络，负责在各社区之间转发资源请求。　　资源的组织与描述形式是资源发现服务的重要组成部分，资源发现的过程就是用户提交的资源请求与资源描述实例之间的匹配过程。教育资源属于学习对象的一个子集，可按教育元数据规范进行描述。教育资源的类属性是资源的重要特性，每个教育资源都能归属于某

7、个学习领域，因此可具有一个类别描述。采用分类元数据的方法，利用XML语言对资源进行描述，利用元数据标准对资源实体进行元数据提取。因此，对资源请求的查找可限定在所属虚拟社区内进行，从而缩小了搜索空间，大大提高了资源的发现速度。　　基于移动Agent的资源发现模型由多个不同功能的Agen组成。在远程教育网格应用中，将不同学科的教育资源组织成虚拟组织来满足应用的要求，整个资源发现过程在逻辑上可看作多个单一学科资源发现过程的组合。其资源发现过程可简单描述如下：(1)用户向本地虚拟组织提交查询请求，Agent中间件首先派发一个QueryAg

8、ent，先检查本地LDAP目录服务器，确定请求资源是否与本社区资源为同一类别，如果是则在本地虚拟组织中查找，同时将查询请求转发到社区内其他社区节点进行资源请求的查找。(2)在本虚拟组织中无法找到足够的资源信息，则全局目录服务器复制一个QueryAg