用于协作移动学习的自适应多代理系统

,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,A Self-Adaptive Muti-Agent System Approach for Collaborative Mobile Learning,用于协作学习的自适应多代理系统,1,论文主体结构,Abstract(摘要),1、INTRODUCTION(引言),2、RELATED EFFORTS(相关努力),3、running examples and requirements(运行例子和实验需求),4、THE SOFTWARE ARCHITECTURE(软件结构),5、IMPLEMENTATION AND ASSESSMENT(实现和评价),6、 SELF-ADAPTATION(自适应),7、CONCLUSIONS AND FUTURE EFFORTS(总结和展望),ACKNOWLEDGMENTS(感谢),REFERENCES(参考文献),2,Abstract（摘要）,1、提出户外移动技术的使用仍面临一些挑战,挑战一：需求,资源的获取与分享；相互通信；群组管理；活动流程等。,挑战二：鲁棒性,（举例说，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，能否不死机、不崩溃，就是该软件的鲁棒性。）,2、论文主要目的：从软件工程的角度解决移动协作学习的资源共享问题。包括：,个人自主交互学习；大群体交互学习（室内外）；学习系统的鲁棒性。,3、提出自适应方案：缓解资源获取失败或由于环境或系统的动态因素导致的系统错误的风险。,3,1、引言,1、移动技术,【1】提供了一种新的学习方式,【2】 学习者不应被束缚住狭窄的物理缓解中,【3】 移动技术有能力提供新的学习资源，如环境信息和上下文信息。,【4】由于移动设备的便捷性可以促进用户的交互,4,1、引言,2、移动技术能促进协作学习活动,【5】可以组织和调节社会交互活动，不论时间空间。,【6】能够促进信息共享，减轻任务，促进规则和参与角色的管理，调节新知识的获取等,【7】有必要通过一些理论来整合这些学习目标。,【8】要使用户有活力的参与这些新的不受空间和时间限制的学习环境上，移动技术扮演了一个至关重要的角色。,5,1、引言,3、本文主要关注：与移动学习应用设计相关的一些核心软件结构。,【9】Lucke和Resing在移动学习领域开展了的一个关于趋势和挑战的广泛调查中，提到了软件和硬件,【10】【11】中描写了移动学习中与软件结构相关的初期努力,提出：许多技术增强学习活动的协作本质似乎是需要一个技术平台来支持资源共享（这里的资源被抽象定义为一个系统的控制部分，如软件和硬件，设备等）,促进：,分布式解决方案,在移动设备上的应用,论文的第一个目的,：提供一个软件结构，能够支持移动学习的资源和数据共享。,6,1、引言,4、应用的鲁棒性。,【12】教育中的技术不应该给学生和老师造成新的学习障碍,【1316】这些障碍包括不理想的系统错误，系统服务的质量下降等,提出：应用的鲁棒性对于确保非分布式的流畅的用户体验是特别重要的,【13】【17】大多数的移动应用都是考虑的一些理想情况，当真实环境并不满足这些理想情况的假设时，这些应用的情景就不适用了,环境引起的不确定性：电池和网络,资源引起的不确定性：资源是否可以获得，如从手机上无法获得大气压强，强大的处理器，大存储空间，特殊的图像和语音识别,论文的第二个目的,：设计一个软件结构，能够提供鲁棒性来完成上面的目标,【19】,自适应,是一个很好的解决方案,7,1、引言,RQ: How should we design a robust software system to sup-port collaborative mobile learning activities that require shared resource capabilities?,调查问题: 我们该设计一个怎样的鲁棒性软件系统来支持需要资源共享能力的协作移动学习活动呢？,8,2、相关努力,1、资源共享一些解决方案与限制。,【6】在协作TEL领域，技术平台支持的活动必须要支持个人学习和协作学习，并且要能促进同龄人的交互.,【4】现在的移动技术有许多能力提供增强协作学习活动的方法。,这些能力包括：支持多媒体，位置传感器，无线连接，其他资源和传感器,最近的一个限制,：在协作移动学习中提供一个软件解决方案来提供资源共享能力。,在软件工程领域，通过服务组合的方式连接多个节点，解决了这个限制,【20】在我们之前的工作中，我们通过移动虚拟设备（MVD）解决了这个挑战。,【21】使用云计算服务。【22】【23】这种方式扩展了移动设备的能力，是的它们既可以使用本地资源，又可以使用云上提供的服务,【22】中展示了一个例子。用中间层，通过SMS服务来连接云服务和移动客户端，而【24】中的SMS信道被GPRS/WIFI连接替代了。,这些解决方案提供了移动设备的扩展性。但是，他们仍受限于移动设备和云服务的交互性，他们不能达到理想的点对点交互所需的数据分享的低延时性。,9,2、相关努力,2、资源共享的另外一些解决方案。,Coco 25 and Mico 26 通过网络，使得使用点对点技术的协作应用满足自发性协作和共享计算资源的要求.,27, 28.另外还有一些其他的努力，如使用文档分享来达到信息协作的目的，已经应用于移动设备中的ad-hoc 网络基础设施,这些解决方案只关注了内容共享，却忽视了更为复杂的资源共享和相关协作内容。,最近的解决方案是在他们的移动学习活动中通过软件代理来应用分布式系统，从而扩展个人和群体的任务29,30,这参考了多代理系统(MAS) 31.,多代理系统的代理是自发式的，它允许代理独立的完成任务，也提供了必要的机制使得代理间能够通信，因此促进了群体活动32.,代理的自治性使得它具有一定程度的自适应水平，从而使学习活动可以适应环境的内容和用户的设置33.,尽管资源被分布的存储在MAS平台上，但是当前仍然只能共享静态资源,（如媒体内容，文档等），,不能共享其他更加复杂的资源,（硬件资源如：相机，传感器，处理器存储能力等）。这些硬件资源仍然只能在本地设备上使用，这就限制了能被使用的资源的数量和昂贵设备提供的需求服务的使用的资源数量。,10,2、相关努力,3、一些解决方案与限制。,一个特别的解决方案，使用多代理系统，通过平台和自主性，提供资源共享的功能，允许个人活动的评估。,然而,之前的工作还没有一个完全满足了协作移动学习活动新的技术需求，包括：群体管理，动态协作，本地和远程资源获取和移动设备的服务构成。,11,2、相关努力,RQ1,: Which are the most suitable characteristics that software architectures should have to offer resource sharing for collaborative mobile learning activities?,RQ2,: Which software elements are necessary for collaborative mobile learning applications, in order to satisfy resource sharing requirements for individual performance and collaborative interactions？,RQ3,: How to guarantee robustness with respect to sup-porting collaboration through the mobile applications in dynamic environments?,12,2、相关努力,RQ1,:要提供移动协作学习所需的资源共享功能，软件结构最需要那种特性?,RQ2,:为了满足个体和群体交互所需的资源共享功能，哪种软件元素是协作移动学习应用所必须的？,RQ3,:怎么确保在动态环境中使用的移动应用，提供协作学习所需的鲁棒性？,13,3、例子和需求,案例1：英文数字排序,Infante et al. 34 展示了一个使用多鼠标的单片机的支持协作学习活动的情景。基于此，一种使用多头戴式耳机的协作语言实验室发展起来35.,目的：增强学生的英文发音和理解,限制：1、由于共享物理空间，学生可能会偷看其他同学的信息，很明显会降低学习效果；2、限制了学生的移动性。,改进后的新版本,：,这个活动需要三人一组进行，可以在上课时用在在共享课堂和做作业时在远离家的地方。这个活动主要分个阶段进行：个人和协作。在,阶段1,，每个学生被分配一个数字，他被要求正确发音才能进入阶段2（被记录的发音数将会在阶段2中使用）；,在阶段2,，学生必须提出并同意一个增加的数字序列。在这个阶段，学生不能看到组内的数字，但是他们能听到他们的同伴在阶段1的录音。,14,3、例子和需求,15,3、例子和需求,案例1：英文数字排序（ENS）,支持的系统应该提供一种机制来分发数字给学生的设备（在阶段1），共享给小组的成员记录的音频（在阶段2）,由于当前技术的限制，移动设备在本地不能提供所需精度的语音识别功能，因此需要一个外部的服务器来提供这个功能。为了不打断活动流程和学生的学习，我们定义了可以接受的服务器反馈延时为3s。这个临界值的定义是依据特定领域的需求得到的，包括智力的语言学专家的研究，第二语言的学习者等。,16,3、例子和需求,案例2：隐藏的宝藏（THT）,特点：1、资源共享；2、参与者的移动性。,目的：通过移动技术促进1012岁的学生对几何学概念的理解。,活动目标：应用三角法找到隐藏的宝藏。,内容：参与者每人配备一个具有GPS功能的移动设备，这个设备能够提供不同设备间的距离信息，用于距离的测量和几何计算。移动设备能与服务器进行交互，确定活动任务以及搜集每个组的活动响应。,17,18,3、例子和需求,案例2：隐藏的宝藏,这个情景需要具有GPS功能的移动设备。并且要有资源共享的功能，参与者必须要分享自己当前的位置信息来完成任务。另外，这个系统必须要给同一组的成员提供一个通信信道，来帮组发现目标点，辅助个人和群体的合作。为了不打断活动流程，系统需要提供距离计算功能和低反馈延时。基于之前的经验，我们设定10s为最大等待延时，1s为发送request延时。,19,20,3、例子和需求,需求概览：,FR.1 One device per participant,ENS: to Sort Number, Access microphone, Access audio recording (Perform individual task),THT: to Calculate distance, Accept found point (Perform individual task),FR.2 Activity flow management,ENS & THT: to Perform Individual Task, Perform collaborative task,FR.3 Local resource accessibility,ENS: to Access microphone,THT: to Access GPS location,FR.4 Remote resource accessibility. Resource sharing capabilities,ENS: to Share audio recording, Check pronunciation, Validate sequence of numbers,THT: to Share GPS coordinates, Validate treasure location,21,3、例子和需求,需求概览：,FR.5 Group management, coordination &collaboration(协调和合作),ENS: to Sort numbers,THT: to Calculate distance,FR.6 Service composition,ENS: to Check pronunciation,THT: to Calculate distance,NFR.1 A defined QoS in terms of response time.,ENS & THT: to Perform Individual tasks, Perform collaborative task, Share local resource, Manage group,NFR.2 A defined QoS in terms of service robustness.,ENS & THT: to Perform Individual tasks, Perform collaborative task, Share local resource, Manage group,22,4、软件结构,4.1 软件设计,为了满足上述需求，我们需要,一个分布式结构,，给每个参与者提供一个设备。分布式结构能促进活动参与者间资源的分布，能提供资源在活动内共享的能力。,特别的，我们推荐,多代理系统,作为设计分布式系统的解决方案。MAS由多个具有自主解决问题能力的设备组成31,32。在MAS中，每个代理都拥有一系列的行为来描述选择行为的逻辑和用于与其他代理进行交互的通信协议。这种自主能力非常有利于学生的个人任务和定义协作任务的流程、参与和协作标准。MAS还能提供低延时通信的机制，这有利于信息传输的性能。这个方案可减少居中式解决方案的瓶颈。在我们的设计中，每个移动设备都是MAS的一个代理。,多代理系统框架提供的通过,特殊协议的通信机制,来进行代理间的数据交换。这支持了一个协作活动所需的通信功能。如小组成员间的通信，移动设备和服务器的通信。,23,4、软件结构,4.1 软件设计,资源共享机制需要满足用户节点中特定资源的缺失.当这些资源在本地不可得时，MAS使用标准协议，使得设备可以获取远程资源（由MAS中其他代理提供的服务）,在我们之前的工作中，我们使用中间件（基于移动虚拟设备MVD）用作资源共享.MVD由多个移动设备聚集组成，创造一个虚拟实体，来给MVD中的设备共享资源。MVD中间件也允许现存服务和资源存储在设备中。,因此，,MAS和MVD中间件的结合,，能提供群组内使用本地和远程资源的能力,24,25,26,4、软件结构,4.2 结构设计之分布式系统结构的分层图,分布式系统定义了3个主要层。,1、,UI层,用于与用户交互，并允许使用下一层MAS层。,2、,MAS层,包括,代理,和,组织中间件（MVD）,。代理负责执行角色所需的任务，如获取移动设备的资源（本地和远端），管理活动逻辑，提供设备和服务器的交互，提供组内成员间的交互。为了管理与组相关的方面，如组内成员特性，MAS层包括了MVD中间件。同时，代理和组织中间件共同提供协作任务的功能。,3、,通信基础 (CI)层,提供平台内的基本通信机制，如信道和协议。,27,28,4、软件结构,4.2 结构设计之分布式系统结构的组件图,图显示了一个分布式系统的不同类型的节点。这四个类型分别是：移动设备，活动服务器，用于外部服务的服务器代理，基础设施服务器。,1、,移动设备,是成员交互的关键点，它提供了移动学习活动所需的，应用交互功能，部分本地资源和移动性特征。,2、,活动服务器,用于管理小组和控制任务流程。特别的，这个节点定义了小组成员，控制后续的任务，最总任务响应和给成员提供反馈。可以使用多个服务器提供不同等级的专业化服务。例如，一个服务器管理主内任务分配，另一个服务器提供活动提供专门的反馈。使用多服务器还有一个好处就是冗余性，当活动服务器挂掉时可以使用备份服务器。,3、在一些情况中，分布式平台肯缺少于活动相关的资源。在这种情况下，一个可供选择的,代理服务器,，通过提高一个与外部服务提供者的连接，可以扩展平台的功能。例如，ENS中的代理节点可以获取谷歌语音API服务。代理节点也能用于提供学习内容。,4、,基础设施服务器,用于提供基础设施的功能，如代理注册服务和服务注册服务，消息信道和日志记录。,5、,环境层,，包括组件与系统的交互（如GPS卫星和GPS设备的通信）和MAS设备间通信的信道。,29,4、软件结构,4.2 结构设计之分布式系统结构的组件图,1、,活动管理者（Activity manager）,和,活动客户端(Activity client),组件用于管理活动流程，如学生和老师的交互机制。这些组件的功能可能还包括，任务通知的呈现，反馈完成任务所需的补充材料。,2、为了参与到MAS中，所有的节点都需要一个,代理(Agent),。这个组件要对执行节点的行为负责。这个行为包括：（服务器代理）全部的活动逻辑；（设备代理）任务的个人行为；（代理管理者）通过管理MAS的服务，获取资源的行为；（委托代理）连接远程服务的行为。移动设备的代理可以自动执行本地行为。这个特点满足了学习活动中对个体任务的需求。,3、MAS中的代理可以交换信息。这个特点用于组内的协作方面。然而，要满足协作性要求（FR5），,MVD中间件,是必须的。它用于管理组内相关成员的知识，从而确保有意义的通信只建立在同组内的相关代理间。另外，节点在提供组合服务时需要知道服务在MVD中的位置。例如，一个距离计算需要2个或更多的组件协调，需要2个GPS资源（由GPS服务提供），因此，距离计算服务需要由2个GPS服务组合提供。,30,4、软件结构,4.2 结构设计之分布式系统结构的组件图,4、资源管理者提供了一种机制用于获取本地资源和平台其他地方的资源。由它的作用可以知道，资源管理者应该能够定位活动所需资源的位置，以及在黄页组件上注册本地资源（作为服务），从而让平台上的其他组件都能使用它们 。资源管理器利用代理服务器的委托代理，也能提供MAS外的服务信息。最终，通信基础设施应该包含分布式系统所需的专门的通信组件，来允许代理监督的通信（通信中间件），允许与环境的交互，如读取GPS相关纤细。,31,5、应用与评价,5.1 应用描述,1、MAS的实现是基于JADE【39】。JASE提供了一个框架，用于创造软件代理和实现理想的代理行为。JADE适用于多平台，包括Android。使用JADE我们给代理定义了特殊的行为来运行在移动端和服务器端。在移动端，我们应用了语音识别，位置获取和其他专业领域的功能。在活动服务器端，我们应用了一种行为来管理参与者构成的小组，控制小组活动流程，和注册小组表现。,2、代理间的通信是通过FIPA消息（实现了通信中间件）实现的。另外，JADE提供了一种机制用于代理和服务的注册和发现。Agent Manager提供代理注册管理，Directory Facilitator提供黄页的角色。一些特殊的功能不能配置在移动设备上，如用于英语教学的高精度的语音识别功能。因此，系统添加了多个提供这种服务的服务器委托代理。一个例子就是配置在MAS服务器上的ISR代理（内部语音识别），用韵提供微软语音API服务。由于微软语音API一次只能处理一个语音识别请求，因而我们在委托代理上部署了第二个语音识别服务，称为ESR代理（外部语音识别），它采用的是谷歌语音API。,32,5、应用与评价,5.1 应用描述,3、MVD中间件允许小组本地服务和鉴别平台内存在的资源。在活动服务器节点，MVD组件用来确定参与活动的小组数和每个组分配的成员。在移动设备节点，MVD组件用来鉴别组内参与者的成员和物理移动设备。物理设备的鉴别对觉得组内资源的共享是必须的。,33,5、应用与评价,5.2 功能获取评价,ENS情景,。我们把6个人分成2个小组，通过图片所示的用户行为来评价所需功能。活动发生在智利的圣地亚哥，持续40min。我们研究了麦克风的记录，语音播放和语音识别反馈功能。MAS的配置包括电脑（I5处理器，4GB RAM）作为活动服务器角色并提供微软语音识别功能；另外一个代理服务器电脑（I3处理器，2GB RAM）用来提供谷歌语音识别服务；6个联想平板（2.1GHz处理器，1GB RAM，And 3.1）作为移动设备。,34,5、应用与评价,5.2 功能获取评价,ENS情景,服务获取问题仅仅出现在检查发音的用户案例中，此时语音识别功能室必须的。微软SAPI被认为是更好的服务，谷歌SAPI这作为备选，只有当前者不可得时才选择后者。,在初次测验中，语音识别进程初始化49次，有2次因为没有获取到麦克风导致初始化失败。剩下的47个实例向Internal in MAS发送请求，有32个实例被正确处理，即微软SAPI的获取率为68.09%。,然而，还有15个实例应该被发送到谷歌语音识别资源（External to MAS）中处理，因为微软SAPI被其他请求阻塞了。这15个提交的案例，有12个被正确处理，即谷歌SAPI的获取率为80%，另外3个由于超时错误没有被正确处理。,35,5、应用与评价,5.2 功能获取评价,THT 情景,在之前的试验中，有12台移动设备用户户外，为了使用真实环境的GPS。这个活动发生在瑞典南部，持续了55min.使用的移动设备室HTC Hero(And 2.3,600MHz处理器)。实验中，参与者按组进行距离计算。然而，在一些情况下，移动设备不能提供距离计算所需的精确度。通过重启设备，避免人为因素因素导致的干扰（Human involvement was required to recover from the errors）。重启大概需要5min，由于学生鉴别手机失败，需要人为的恢复。基于我们的日志，这些错误包括：一个预期的1.51%的超时，超过1/2的组在这5分钟内遇到了问题。这很让人沮丧（这会影响未来的表现，甚至危害学习活动（他们会学习到错误的概念）。,36,5、应用与评价,5.3 表现和复杂度评价,ENS情景,，研究资源消费分3个不同案例。,1、是否资源能够在发出请求的节点获取？,2、能否在MAS内的其他节点获取？,3、能否在MAS外部获取？,本地资源提供了一个测量的参考点。后两个资源都不是在同一个节点被找到，而是其他节点，但都能被找到。我们研究本地资源通过ISR代理本身发送语音识别服务。,37,5、应用与评价,5.3 表现和复杂度评价,我们分析资源选择复杂度是通过被选择资源的定位实现的。,1、要获取本地资源的语音识别服务需要7个组件。(1) ActivityClient, (2) Activity Manager, (3) Device Agent, (4) ServerAgent, (5) MVD Middleware, (6) Communication Middlewareand (7) Resource Manager.前6个用于分配数字和发音。第7个则提供获取本地资源的渠道。,2、为了获得MAS的联网资源，除了前面提到的前6个组件外，还需要4个组件。(7) Agent Manager, (8) Yellow Pages, (9)ISR: Proxy Agent and (10) ISR: Resource Manager.代理管理和黄页通信是为了确定所需资源的位置，一点被确定，就能通过委托代理获取资源。,3、要获取MAS外部资源，谷歌语音API服务，还需要2个组件。11) ESR: Proxy Agent and (12) ESR: ResourceManager,由于外部资源只有在MAS的联网资源不能被获取时才能访问，因此组件9和10都需要被访问才行。,38,39,5、应用与评价,5.3 表现和复杂度评价,MAS外部资源的使用除了性能和延时还有更多影响。即使响应时间有理想的时间限制范，对鲁棒性来说它仍是一个变量。我们应该考虑服务的可靠性。可靠性没有保障，对系统的鲁棒性是一个威胁。举例来说就是谷歌SAPI的使用，当服务在平台内未被处理时，就可以通过外部的谷歌服务来处理。由于高请求负载，处理进程的稳定性，系统错误等，外部服务的可用性是没有保障的。另外，对THT情景，我们发现GPS的可靠性可能影响活动结果。,在下一章我们展示了一个扩展的平台，提供缓和机制来确保服务品质，如我们案例中的鲁棒性。,40,6、自适应,评价研究揭示了再特定情况下资源会获取失败，这很有可能是由于资源和服务状态的不确定性。资源能否获取和系统的鲁棒性是至关重要的，协作移动学习必须要提供这两个功能。新的系统设计和应用在解决鲁棒性问题时增加了系统复杂度，为了避免复杂度增加，推荐使用自适应机制【18】，它在原则上是基于问题的分割。,一个自适应系统被分为2个子系统：,managed system,（支持专业领域的特殊功能）,managing system,（提供系统的服务质量）。,SA机制位于管理系统顶层，目的是通过设计的适应性提供可选择的品质服务。一个好的解决方案是通过,MAPE-K,（Monitor-Analyze-Plan-Execute和Knowledge）反馈环来实现SA。,Monitor,用来管理环境和系统状态；,Analyze,用来分析针对理想的目标，系统的完成度；,Plan,用来缓解行为来解决特定错误；,Execute,用来执行选择的计划。,这四个活动都位于,Knowledge,的基础上，知识组件提供了一定水平的活动，管理系统，环境和目标的抽象知识。,41,42,6、自适应,我们选择,THT情景,作为这个部分的运行例子。当所需GPS资源的数量在组内可以获得时，并且GPS资源提供了特定的精度，我们就能考虑THT系统的鲁棒性了。依据任务的不同，所需GPS数量可能会变化，所需精度也可能变化。,图中我们扩展了MAS结构，确保在SA层提供鲁棒性。为了聚焦在SA的部分，我们去掉了UI层和ENV层。managed system展示了之前提到的分布式系统，managing system则用于分析managed系统当前的行为，只要服务发生错误，就会采取必须的手段来维持系统的鲁棒性。,连个SA环用于解决两个不同问题的鲁棒性:,一个用于解决GPS资源提供的精度问题，基于当前的GPS服务质量，管理GPS服务是否可以获得；,另一个用于解决组内GPS资源的数量问题，是的它能完成小组目标。,43,6、自适应,6.1 The Managed System,The managed system 需要专业的组件来提供各个活动所需要的专业的功能。另外，managed system必须包含具有交互功能的组件，这样才能添加自适应的功能。因此在managed system和managing system有2个用来交互的组件：Probe和Effector.,Probe,用来收集系统信息，提供给managing系统处理进程。Probe最好不要与managed系统的行为交互。特别的，对于THT情景来说，Probe用于收集移动设备GPS精度的数据，组内组织的状态数据（由MVD提供）和活动需求。因此Probe要能读取设备代理的参数信息（目前就是GPS精度）和MVD中间件的参数信息（目前就是组织配置）。,Effector,用来解决由managing系统决定的适应性问题，反馈给managed系统。针对THT情景，Effector用于管理GPS服务的精度问题，根据需要激活或不激活GPS服务，根据需要修改小组成分。,Probe和Effector是两个系统沟通的唯一组件，他们似的系统能够管理和解决适应性问题。,44,6、自适应,6.2 The Managing System,The managing system用于提供managed system所期望的高性能。在协作移动学习活动中我们要解决的关键问题就是，在遇到资源错误时，要提供给系统鲁棒性。,Monitor：监管可能对SA有影响的系统和环境参数。对THT情景，需要监管managed系统的当前状态，包括：每个GPS资源的精度，组内GPS资源的数量，当前活动的需求。,Analysis：分析managed系统行为的正确性。在这里，必须要分析与需求相关的GPS服务的品质，和与GPS资源相关的小组的完整度。,Plan：选择用来缓解错误的计划。例如，探测到GPS服务的不精确是计划GPS服务，或探测到组内GPS资源不完整，就添加一个额外的GPS服务到组内。,Execute：执行plan。,45,6、自适应,6.2 The Managing System,考虑到现实的情景，在配置SA组件时建议也采用分布式的方法。例如，组织内每个设备都需要安装Monitor和Execute组件，但是可以只在组内特定成员的设备上安装Analyze和Plan组件，遵从主从式设计模式。,在我们的研究中，不同的服务配置在不同的地方。,移动端：GPS服务的品质，音频和麦克风服务的获取。,服务端：语音识别服务。,SA机制可能是定制的专门解决系统的服务质量问题，因此GPS精度的SA机制与麦克风记录服务的SA机制可能是不同的。,46,6、自适应,6.3 自适应评价,最初的SA机制被用来管理GPS服务。SA是基于GPS精度的，如果GPS质量不让人满意，则不激活GPS服务也不在换页上发布它；如果服务质量恢复，则激活GPS服务并在黄页上发布。GPS服务的SA配置在全部移动设备上，它能在这些节点上自我控制和管理。换句话说，SA机制是本地控制的，提供了自发式的，非集中的SA解决方案。,不激活GPS资源会导致小组缺少必须的资源来完成MVD的需求。因此，第二个环用来管理小组的完整性，缓解潜在的问题，在需要的时候添加额外的手机。组内的一个设备设为主设备，用来做SA决定。这个设备要收集小组状态的信息，活动需求信息。所有的移动设备都要监管当前的服务状态，识别主设备。,47,6、自适应,6.3 自适应评价,这个评价在实验室环境下完成，每个组需要3个GPS资源，和一个10m的中等精度的GPS服务。我们通过Test1来评价GPS的自适应，一个移动设备（And2.3,1.2GHz处理器，1GB RAM），使用3MB/s WIFI连接通信。为了详细的研究SA，我们引入一个额外组件来模拟GPS行为。这个组件模拟GPS位置和精度。我们工作了200个测试，其中100次模拟云层环境，持续3s内，给出不精确的测量，测量错误大于100m。这个行为在环中持续了42s。另外100次错误模拟摇动的GPS设备行为为，每22s持续0.5s给出不精确的测量。,SA会导致处理过载，不仅发生在自适应过程中（当探测到错误时缓解错误），也发生在理想的系统行为中（周期性的监控过程）。最初的SA消耗是由Probe引入的，它会周期性的监控GPS服务的质量，每500ms一次。,对本地GPS服务SA，在处理负载时并不会导致非常大的增加。有意思的是，在第一次SA试验中，所有的错误和恢复都被SA机制正确处理。在最糟糕的情景下，SA机制需要411ms来调整GPS服务。这个数字总是低于环境改变的，环境改变更新GPS状态的时间是500ms。,48,6、自适应,6.3 自适应评价,考虑到鲁棒性问题，SA被期望与鉴定组内资源的缺失，以及自动添加一个新设备来修复这些状态。在我们的实验环境中，GPS资源的缺失可能是由于GPS服务的错误。Test2用来评价SA组织。测试中使用5个移动设备，3个设备分为1组，另外两个备用。在Test2中，在10到20秒内，定义GPS行为发生错误的概率为10%。,如果小组能在10s内恢复，我们就人物SA是成功的。在我们的测试中，MVD发生40次错误，39个组在2s内恢复完整性。然而，剩下的一个花了16s才恢复。因此，自适应的效率为97.5%.,SA机制用来缓解系统存在的潜在风险。尽管这个机制已经被证明具有很高的效率，但是不是全部的错误都能被纠正。因而，我们需要进一步的努力去分析SA机制，理解缓解条件导致的不能解决的案例。然而我们还是可以看到SA的优势，把原来人为修复的时间（需5min）缩减到平均只需1.435s。,49,7、总结和展望,本文的核心目标：,1、资源共享,2、鲁棒性,根据这两个核心目标，本文提出一种软件结构：,1、多代理系统解决方案的优势,2、自适应机制,50,RQ1,:要提供移动协作学习所需的资源共享功能，软件结构最需要那种特性?,RQ2,:为了满足个体和群体交互所需的资源共享功能，哪种软件元素是协作移动学习应用所必须的？,RQ3,:怎么确保在动态环境中使用的移动应用，提供协作学习所需的鲁棒性？,51,7、总结和展望,RQ1,:要提供移动协作学习所需的资源共享功能，软件结构最需要那种特性?,协作移动学习一个至关重要的方面：活动参与者可以自发处理一些行为,解决方案：,分布式系统结构,成员：由服务器和移动设备共同构成,扩展性：根据需要，只需往MAS注册，就能动态往系统添加新的设备,资源共享：允许获取本地和远程资源，只要这个资源节点位于分布式系统中。,52,7、总结和展望,RQ2,:为了满足个体和群体交互所需的资源共享功能，哪种软件元素是协作移动学习应用所必须的？,解决方案：使用一系列的本地和分布式组件，进行资源管理，节点行为管理和组织管理。,Huang和Yin和Rao通过云计算的方法，扩展移动设备的能力，从而解决资源管理的问题。但是没有解决移动设备间资源共享的问题。,Johnson小组创新性的提供了一个点对点的解决方案。然而这个方案不能提供即时通信，但是所有的设备都支持与服务器的即时通信，并且资源和数据也主要存储在服务器中。,我们的解决方案是使用代理来共享每个节点的服务。也就是之前提到的多代理系统（MAS）。,53,54,7、总结和展望,RQ3,:怎么确保在动态环境中使用的移动应用，提供协作学习所需的鲁棒性？,解决方案：我们添加自适应（SA）机制,扩展了上面的MAS系统。提供了资源和组织的鲁棒性，保证了服务质量（QoS）。,55,7、总结和展望,未来的努力方向,1、解决协作学习中不能恢复的错误。,2、研究更多新的可以使用这个软件结构的教育活动,举例来说，在教师的设备上安装一个代理，可以可视化呈现于学生表现相关的信息。这个代理将能促进教师的工作，即时满足学生的需要。,56,