虛擬仿真實驗室智能診斷模型研究

丁 鼎，徐 妲，朱英琳，王 偉

（東北師范大學 軟件學院，吉林 長春 130117）

隨著中國教育信息化的進一步深化，利用計算機技術構建虛擬仿真實驗室，為實驗教學提供了一種全新的解決方案。目前市場上推出的中小學教育仿真實驗室產品打破了傳統教學模式下時間和空間的限制，豐富了教學手段和方法［1－2］。然而，這些仿真軟件的不足之處在于：（1）缺乏標準的實驗過程仿真模型，虛擬實驗開發成本高，資源復用率低，具體案例定制難度大；（2）缺少智能診斷代理，無法針對學生的實驗操作進行識別和判斷，學生無法得到有效、及時的指導；（3）虛擬實驗環境所提供的實驗案例無法獲取用戶的學習狀態和認知特點，不能提供因材施教的個性化內容。

為此，本文提出通過實驗過程仿真模型、操作－響應模型、學生模型這三大模型來對系統進行擴展和改進。3個模型可以采用Agent技術［3］進行構建，其模擬真實世界能力更強，抽象程度更高，三者相互協調，其中實驗過程仿真模型作為領域知識，為操作－響應模型的智能診斷提供了標準和依據；操作－響應模型為學生模型的構建和動態更新提供了事實數據；學生模型則為系統提供全面可靠的學生特征，使系統能夠從領域知識中動態篩選和生成更貼近學生真實認知水平的學習案例，為用戶提供良好、可靠的智能交互體驗。

1 實驗過程仿真模型

1.1 虛擬實驗過程模型的構成

實驗過程仿真模型對虛擬實驗中復雜動態行為進行抽象描述，從而提供更好的過程控制方法，同時也為系統提供實驗過程的形式化定義，為智能診斷代理和基于圖視化的快速定制環境提供標準的分析模型。實驗本身是由按照操作規程規定的順序所完成的一系列操作行為組合，其抽象特征和基于工作流的計算模型有相似之處。實驗過程模型包含了三大要素：實驗資源、實驗操作、過程躍遷。

實驗資源是指實驗儀器設備和實驗物質，它封裝了實驗資源本身的靜態屬性動態屬性（顏色，規格，形狀等屬性）［4］和動態屬性（“空閑”和“占用”狀態，其刻畫了資源本身是否可用）。

實驗操作分為基本操作和子任務兩類?；静僮魇侵缸罨镜男袨樵?，不可以再被分解；子任務可以一層層分解下去，直到由不可再分解的基本操作為止，具有遞歸特性。

過程躍遷決定了實驗過程中實驗操作之間的時序關系，其基本的結構關系分為串行、并發、選擇。

1.2 基于EOKDN的虛擬實驗過程建模

根據以上分析，筆者提出采用EOKDN（experiment operation knowledge description net，實驗操作描述網）完成實驗操作過程建模。它由petri網擴展而來，滿足petri網可達、活性、有界、可逆等所有行為特性。

以下給出EOKDN的定義：

其中P＝（P1，P2，…，Pn）為庫所集，每個庫所代表一類資源，圖形用圓圈來表示，實例化后的動態資源稱為Token，用黑點“·”來表示，黑點數量代表資源的個數。Kp表示庫所的最大容量。

T的定義為T＝Tatom∪Tmacro∪Tchoice∪Tevent，變遷代表了資源的變化和狀態的轉換。Tatom是指基本操作變遷集合，這些變遷不可再分解；Tmacro是宏操作變遷集合，需要再分解；Tchoice為選擇變遷集，選擇變遷中存儲了控制性知識，如操作是否合規，狀態是否準確，是否延遲等，選擇變遷的后繼庫所狀態中只有一個庫所能接受到Token，由存儲在變遷中實驗知識來決定輸出至某個分支；Tevent為系統事件變遷，由系統內部處理完成，如記錄誤操作，提示等事件。

I：P×T→（0，1，…），它表示輸入函數，定義了庫所和變遷之間的有向弧的權值；

O：T×P→（0，1，…），它表示輸出函數，定義了變遷和庫所之間的權值；

M：P→（0，1，…）表示網的標識，其中第i個元素代表庫所中的Token數量。

D＝（d1，d2，…，dm）為變遷的時延集，dj（j＝0，1，…，m）是變遷的時延，dj＝dwait＋dstandard。dwait表示變遷未觸發時的等待事件，由上一變遷完成后開始計時，至觸發該變遷為結束，時延由實驗設計方案預先設定好；dstandard為實驗操作的標準完成時間，由觸發該變遷開始計時，至操作完成結束為止。

E＝（e1，e2，…，em），為變遷的隨機時延集，其記錄了用戶實驗操作的具體時間，計時由上一變遷完成后開始計時，至該變遷完成為止。

1.2.1 基于EOKDN的過程躍遷建模

在利用EOKDN進行虛擬化學實驗操作建模中，變遷與變遷之間形成了某種邏輯關系，下面羅列出3種典型的邏輯關系。

圖1中所示順序關系指操作具有前后邏輯關系，前置操作T1是后繼操作T2發生的前提，只有前置操作T1發生了，后繼操作T2的前置庫所滿足所需資源，變遷T2成為使能狀態；而后繼操作T2是前置操作T1發生的目標。T1和T2間有嚴格的邏輯順序關系，不可顛倒。

圖1 變遷間的順序關系

圖2中所示分支結構中，當前置T1被成功觸發后，后繼操作T2和T3會同時因前提條件滿足而變成使能狀態，但是T2、T3兩者之間并無必然的前后順序邏輯關系，為并發關系。

圖2 變遷間的并發關系

圖3中所示選擇關系指當前變遷間由于共有前置狀態，共同使用相同資源，處于競爭關系，在狀態滿足的條件下，選擇T2或者選擇T3進行操作，T2和T3之間形成了選擇關系。

圖3 變遷間的選擇關系

1.2.2 基于EOKDN的實驗資源建模

實驗資源是實驗操作的作用對象，主要分為實驗儀器和實驗物質。實驗資源有2種狀態：占用和空閑?？梢酝ㄟ^庫所中的Token來表示資源是否可用：若有Token，資源處于空閑狀態，可供變遷使用；若無Token，缺少此資源，后繼變遷無法被觸發。

1.2.3 基于EOKDN的實驗操作建模

實驗操作用變遷來進行描述，其存儲了實驗流程控制性知識。每個操作行為引起的內部狀態的轉移，由輸入庫所和輸出庫所來表示。若輸入庫所含有Token，說明操作具備資源基礎，變遷為使能狀態，變遷觸發所需的具體資源數量信息由變遷的輸入弧的權值來表示。變遷可以被逐級替換或分解。

1.2.4 基于EOKDN的實驗操作層次化建模

實驗操作在不同層次的粒度劃分是不同的。例如氣密性檢查、酒精燈點燃等作為一個實驗步驟存在，但是，它們可以進一步分解為多個粒度更小的操作。

圖4給出EOKDN層次關系模型示意圖。系統開發人員可以封裝好一系列抽象性較高的粗粒度操作（如T（1，2，3））放在庫里，供編寫實驗案例使用；而T1、T2、T3則代表相對底層的細粒度變遷，由系統開發人員定義出來，系統對用戶操作的監控和診斷則在底層?！俺橄蟆焙汀凹毣钡哪芰Φ玫酵诰?，這在面向服務架構的實驗案例設計中非常重要［5－8］。

圖4 EOKDN層次關系模型示意圖

1.3 基于EOKDN的碳酸鈉遇酚酞試劑變色實驗過程描述

本節通過“碳酸鈉遇酚酞試劑變色”實驗案例，闡述如何利用EOKDN進行實驗操作。由于碳酸鈉含有碳酸根，碳酸根發生水解反應，電離出少量氫氧根離子，使得碳酸鈉溶液呈弱堿性。酚酞試劑是一種特殊的酸堿指示劑，遇到堿性溶液會呈現紅色。因此，本實驗能夠幫助學生很好地認識碳酸鈉的性質。

（1）實驗目標：觀察滴入酚酞試劑的碳酸鈉溶液的顏色。

（2）實驗所需藥品：碳酸鈉、酚酞試劑、水。

（3）實驗所需器材：試管、藥勺、滴管。

（4）實驗步驟：①藥勺取碳酸鈉放入試管；②將水注入試管生成碳酸鈉溶液；③用滴管滴加酚酞試劑，觀察碳酸鈉溶液顏色的變化。

利用EOKDN對碳酸鈉遇酚酞試劑變色實驗操作過程的描述見圖5。表1和表2分別為庫所和變遷的描述。

圖5 Na2CO3遇酚酞試劑變色實驗操作過程描述

表1 Na2CO3遇酚酞試劑變色實驗中的庫所集合

表2 Na2CO3遇酚酞試劑變色實驗中的變遷集合

2 操作－響應模型

2.1 開放式操作行為特點

操作－響應模型能夠對學生實驗操作進行全程監控，其關鍵在于依據實驗過程仿真模型提供的領域知識，對學生的操作進行識別和診斷，從而為學生的實驗提供實時指導。在虛擬實驗場景中，封閉式操作基于嚴格的實驗操作流程規定進行，而在基于開放式操作的虛擬場景中，用戶的操作行為是任意的，用戶在模擬場景中的感受和真實場景中的感受是相似的［6］。

2.2 操作－響應模型

操作－響應模型基于開放式操作行為特征，具備以下功能：（1）基于實驗過程仿真模型對用戶操作作出正確響應；（2）對用戶的誤操作進行診斷，若為輕級錯誤，要給予提示，并允許用戶繼續進行實驗；而一旦出現嚴重錯誤，實驗則立刻終止，提示警告，并將實驗場景恢復至誤操作之前狀態以供用戶重新操作。

由于用戶的操作行為和系統響應反饋構成了一種因果關系，所以，可以采用產生式規則來對操作－響應模型進行表示，這些知識作為控制性知識，存儲在選擇變遷當中。

操作－響應模型中包括四大類規則。

（1）實驗流程合法性規則：在基本操作變遷和宏操作變遷當中，系統可以讀取相關知識進行解釋，以獲得標準實驗步驟序列，通過和用戶實際操作數據進行對比，便可以得知用戶是否漏步或進行了多余操作，從而做出正確響應。而其他3項規則作為操作控制性知識存儲在選擇變遷當中。

（2）狀態合法性規則：主要用于對所操作的實驗資源名稱和操作之后實驗資源狀態如規格、數量、方向等屬性是否合規進行判斷，如果與領域知識描述不一致，則要根據錯誤級別給予相對應的響應處理事件。

（3）操作合法性規則：要進行基本實驗操作判斷，包含如手勢錯誤、實驗資源使用方式錯誤等，適用于所有實驗案例。若用戶操作行為的事實數據和領域模型中的規則知識匹配成功，說明用戶出現了操作錯誤。

（4）操作延遲性規則：當用戶實驗進度處于某種狀態下而一直無法推進，最終可能導致實驗失敗。這主要用到實驗仿真過程模型中變遷的隨機時延集E＝（e1，e2，…，em），若ej＜dj（用戶的實際操作時間），說明用戶實驗操作出現延遲，否則，為正常操作。

2.3 錯誤級別判斷

錯誤操作的級別判斷［9］包括以下4方面。

（1）實驗操作流程錯誤：①操作步驟缺漏A1（指跳步操作），會導致操作的前置狀態無法得到滿足，本操作無法進行，屬于嚴重級錯誤；②多余操作A2，指進行了與本實驗無關的操作，對實驗進行不構成影響，屬于輕微級錯誤。

（2）實驗狀態錯誤：①實驗資源選擇錯誤B1指儀器設備、藥品的選擇錯誤導致資源不能被觸發，實驗無法進行，屬于嚴重級錯誤；②數量超出額定范圍B2，系指藥品的量超出實驗仿真模型庫所的界值，屬于輕微級錯誤。

（3）操作合規性錯誤：①動作不合規C1，指手勢、姿勢等不符合規定，屬于輕微級錯誤；②違規使用儀器設備C2，即出現對儀器設備等具有破壞性的行為，如對量筒直接進行加熱，屬于嚴重級錯誤。

（4）操作熟練性錯誤：尋求幫助次數D1和操作延遲D2的錯誤，表示用戶操作不夠熟練，但只要控制在合理時延內，不會影響實驗進行，屬于輕微級錯誤。

3 學生模型

3.1 學生模型的內容結構

學生模型是指構造出一個有效描述學生認知特征的數據結構，它包含學生的專業背景、學習能力、興趣愛好、操作技能等特征數據［7］，使得系統可以選擇與學生技能水平相適應的實驗案例。學生模型所包含的信息主要有3方面：

（1）學生的基本描述：如姓名、年齡、年級、專業等，屬于靜態信息。

（2）記錄學生的學習歷史：主要包括學生所訪問的實驗資源、完成的實驗內容、實驗進度、操作時間、準確率、錯誤率等，所提供數據能反映學生的歷史學習情況，可據此對學生進行個性化指導。

（3）學生的認知水平：主要指學習能力，知識水平等，反映了學生的認知能力和掌握知識的程度。學習歷史模型和認知模型屬于動態模型［10］。

3.2 學生實驗技能評估算法

每個實驗任務由多個實驗操作組成，實驗的總體完成情況由每個實驗步驟的完成情況和每個步驟所對應的分值（可以轉化為權值）的綜合評估所得。所以，首先要給出每個基本實驗操作的評估模型，模型基于模糊數學思想［3，11－12］。

給出定義：判斷集V＝（v1，v2，…，vn）；閾值q＝100；因素集U＝（u1，u2，…，u3）。其中，判斷集是指評判實驗操作完成情況標準的集合。本文將每步實驗操作的完成情況標準定義為優秀、良好、及格、差4個標準。因素集是影響實驗操作完成的因素，在操作－響應模型一節里給出錯誤等級判斷樹中詳細羅列了影響實驗操作完成情況的因素有：操作步驟缺漏（A1），多余操作（A2），實驗資源選擇錯誤（B1），數量超出額定范圍（B2），動作不合規（C1），違規使用儀器設備（C2），尋求幫助次數（D1），操作超時、延遲（D2），則因素集V＝（A1，A2，B1，B2，C1，C2，D1，D2）。

再對單因素進行評價，得到單因素模糊集（ri1，ri2，…rin）（ri1∈＼［0，q＼］），即每個因素ui擁有評價集 （ri1，ri2，…rin）。單因素評價集一般由專家給定。假定專家給出單因素評價集

對每個標準vi進行所有因素歸結，得到帶有附加因子K原始綜合評價集V′i＝（r1i，r2i，…rni，k），其中，當t（t＝r1i＋r2i＋…＋rni）＜q，則k＝t，否則k＝q。并對向量V′進行標準化處理V″i＝V′i／K＝（r1i／k，r2i／k，…rni／k，k／q）。

可得綜合評價矩陣：

設某學生某操作步驟的因素數據集記錄S為（1，0，0，2，1，0，2，1），則附加因子數據集S’為（0.014，0，0，0.028，0.014，0，0.028，0.014，0.07），則綜合評價

也就是說本操作步驟被評價為優秀的概率是5.4%，評為良好的概率是8.8%，評為及格的概率是9.4%，評為差的概率是8.8%。按照最大隸屬度原則［3］，本操作步驟完成情況結論為“及格”。

3.3 學習策略

系統將參考學生模型中的數據，為學生提供與其認知水平和技能掌握情況相適應的實驗案例［13－14］。學生在進行實驗操作之前，系統首先根據讀取學生模型中關于實驗案例的掌握情況和其認知水平，然后訪問領域知識庫，動態篩選和生成實驗任務供學習者操作。實驗完成后，有評估模塊對學生實驗完成情況進行評估，并更新學生模型。若實驗完成良好，說明學生已掌握相關實驗技能，下次實驗將挑選新的實驗任務供學生練習；否則，將重復選擇當前實驗案例或與之相關案例供學生反復操作，直至其掌握該項實驗技能。

4 結束語

實驗過程仿真模型、操作－響應模型、學生模型是非常有效的模型，可以大幅度提升虛擬仿真實驗室的智能水平，使系統能夠提供智能診斷、評測、導學等個性化服務。3個模型可以采用Agent技術獨立開發，通用性更好。同時，三者相互輔助，有效提高人機交互的自然性和可靠性。目前該研究還處于探索階段，模型尚需進一步擴展和深化，并引入教學策略等內容，整體的框架也需要反復實踐和驗證。隨著虛擬環境技術在教育領域進一步得到推廣，最大限度地實現虛擬仿真環境的教學價值，將會產出更大的社會價值。

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