Abstrakt. I takt med att systemen för e-lärande blir allt vanligare finns det ett växande behov av att anpassa dem till individuella skillnader mellan studenter. Denna uppsats tar upp problemet med hur man kan anpassa utbildningsinnehåll till studenter för att maximera deras inlärningsvinster över tid. Vi presenterar en ny beräkningsstrategi för detta problem som kallas MAPLE (Multi-Armed Bandits baserade Personalization for Learning Environments) som kombinerar svårighetsrankning med multiarmade banditer. Med tanke på en rad målfrågor uppskattar MAPLE de förväntade inlärningsvinsterna för varje fråga och använder en prospekterings-exploateringsstrategi för att välja nästa fråga att ställa till studenten. Det upprätthåller en personlig rankning över svårigheterna i fråga i det uppsatta målet som används på två sätt: För det första, för att få initiala uppskattningar över inlärningsvinster för uppsättningen av frågor. För det andra, att uppdatera uppskattningarna över tid baserat på studenternas svar. Vi visar i simuleringar att MAPLE kunde förbättra elevernas inlärningsvinster jämfört med tillvägagångssätt som sekvensfrågor i ökande svårighetsgrad, eller förlita sig på innehållsexperter. När MAPLE implementerades i ett levande e-lärande i naturen visade det lovande resultat. Detta arbete visar effektiviteten av att använda stokastiska metoder för att sekvensera problemet när den förstärks med information om frågesvårigheter.
Multi-Armed bandits Personalization for Learning Environment (MAPLE) är ett tillvägagångssätt som beaktar svårigheten med utbildningsinnehållet och personifierar dem för studenten på ett sådant sätt att studentens prestation ökas med högsta betyg REF.
Combining Difficulty Ranking with Multi-Armed Bandits to Sequence Educational Content
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}