| Research Abstract |
我々は,高価なサーバ機や大容量ネットワーク設備への投資を行うことなく,多数の学生が同時に使用できる分散型e-Learningシステムの開発を目指している.本研究では,そのために,多様なネットワークへの対応と,データのバックアップ手法の開発を目標としている.
従来,分散型e-Learningシステムの各ノードはサーバとクライアントの機能を兼ねるもののみであったが,今年度,ネットワーク実験用システムを構築し,その上で,従来のタイプに加えて,サーバ機能を持たないクライアントノードを実現した.クライアントノードは,採点も自ノードでは行わないものと,自分が学習している問題の採点は行うが,他の学習者向けの問題エージェントを引き受けて,他のノードに対してサービスする機能は提供しないものに分類できる.これによって,ネットワークの回線速度やノードの性能に応じて適切なノードタイプを選ぶことができるようになった.今後は,少しなら他ノード向けの問題も引き受けるなど,ノードのタイプをよりきめ細かくすることが考えられる.また,LANではなくインターネットに広がった本格的な分散環境にシステムを展開する必要がある.
データのバックアップ手法については,問題エージェントをビット列に変換し(シリアライズ),ファイルに格納する手法と,ファイルから読み込んだビット列をエージェントに再構成し(デシリアライズ),シリアライズした直前から動作を再開させる手法を開発した.これにより,システムに故障が発生した際など,ファイルからエージェントを再生することができるようになった。今後,単なるファイルではなく,データベースサーバに格納するようにすること,そのデータベースサーバを分散e-Learningシステムのどこに何台ぐらい設置するのがよいかを検討する必要がある.
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