Microsoft Agent读取由后台传递到前台的成绩信息及错题信息，根据该信息判断学生的成绩是否理想。如果成绩理想，则给出鼓励。如果成绩不理想，则会根据后台传递的错题集合中错题比率最高的章节信息，给出建议即复习该章节。
3.2.3学生端系统Microsoft Agent向学生智能化推荐课程资源
该模块可以根据一些事先制定好的规则向当前学生用户推荐对其来说最好的资源。最后由Microsoft Agent给出文字和语音提示，分别提示资源编号和资源名称。
但是如何判断每一个资源对于当前学生来说，是好的资源还是坏的资源，需要一个评价体系来对每一个资源进行评价打分。对每个资源的评价，主要是评判该资源的三个指标，即教师推荐指数、下载量转化成的推荐指数和是否与当前学生用户的喜好资源类别匹配。评价系统统计每一项资源的三项分数，并且把它们相加，得到每一个资源的推荐总分。评价体系考虑了教师、学生群体、学生用户这三个因素，较为全面客观，适用于该E-learning系统。
（1）推荐模块中后台程序的实现
向学生智能化推荐资源的后台程序模块主要分为三部分。第一部分先从资源表resource中查找出所有资源，第二部分则遍历这个资源，对每一个资源进行打分，最后找出评分最高的资源，将该资源信息封装后放入request域中，传到页面端。该模块程序流程图如图5所示。
（2）推荐模块中Microsoft Agent的实现
当学生用户登陆系统，并且点击资源板块的时候，会触发智能化推荐的后台程序，智能化后台推荐程序将选出的资源的信息传递到页面端，而Microsoft Agent中的javascript程序则读取页面端的推荐资源信息，根据推荐资源信息的内容，给用户相应的提示，并且语音播报这些内容，引起用户的关注。该模块程序流程图如图6所示。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
参考文献
［１］武晓慧. E_Learning系统的设计与实现[J]. 职业, 2012(21): 81-82
［2］张丽娟. E_Learning系统的详细设计与实现[D]. 成都:电子科技大学, 2011.
［3］胡梅.基于J2EE的在线学习系统的设计与实现[D]. 长沙:湖南大学, 2011.
［4］张妍，尹晓叶. UML建模在E_Learning系统中的应用研究[J].太原大学学报, 2013, 14(4): 133-135.
［5］张乐毅. 基于MS Agent的在线英文词典辅助学习平台的设计与实现[D]. 成都:电子科技大学, 2013.
［6］费奎明. 基于E_learning平台的教学资源整合[D].武汉:华中师范大学,2008.
［责任编辑：曹明明］
