A Multi-Agent System Based on Activity Theory for Collaborative Network Learning

机译：基于活动理论的协作网络学习多Agent系统

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Collaborative learning can effectively improve the learning efficiency of learners rather individual learning. Activity theory is a theoretical framework for analyzing human practices as developmental processes with both individual and social levels interlinked at the same time. Learn is a activity, in this paper, we analyze the composition of collaborative network learning activity including goals, subjects, objects , tools and rules. finally ,We design a multi-agent system for collaborative network learning , structure and function of every type agent are discussed.

机译：协作学习可以有效地提高学习者的学习效率，而不是个人学习。活动理论是用于分析人类实践的理论框架，因为人类发展是个人和社会层面同时相互联系的发展过程。学习是一项活动，在本文中，我们分析了协作网络学习活动的组成，包括目标，主题，对象，工具和规则。最后，我们设计了一个用于协作网络学习的多Agent系统，讨论了每种Agent的结构和功能。

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来源
《International Workshop on Education Technology and Computer Science;ETCS 2009》|2009年|392-397|共6页
会议地点
作者
Xu Liang; Ruo Wang; Guohua Bai;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
groupware; learning (artificial intelligence); multi-agent systems; activity theory; collaborative network learning; developmental process; learning efficiency; multiagent system; multi agent system;

机译：组件;学习（人工智能）;多主体系统;活动理论;协作网络学习;发展过程;学习效率;多主体系统;多主体系统;
入库时间 2022-08-26 14:59:39

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