Sammanfattning En av de viktigaste frågorna i Adaptive and Intelligent Educational Systems (AIES) är att definiera effektiva pedagogiska policyer för att handleda studenter efter deras behov. I detta dokument föreslås att man använder förstärkningslärande (RL) i den pedagogiska modulen i ett utbildningssystem så att systemet lär sig automatiskt vilket är den bästa pedagogiska policyn för att undervisa studenter. En av huvuddragen i detta tillvägagångssätt är dess förmåga att förbättra den pedagogiska politiken endast baserad på förvärvade erfarenheter med andra studenter med liknande inlärningsegenskaper. I detta dokument studerar vi utbildningssystemets läranderesultat genom tre viktiga frågor. För det första konvergensen av lärandet mot en korrekt pedagogisk politik. För det andra, undersöknings-/exploateringsstrategiernas roll vid tillämpningen av RL på AIES. Slutligen en metod för att minska utbildningsfasen i AIES.
I Ref utvärderade forskarna utbildningssystemets läranderesultat genom tre frågor: konvergens i lärandet, strategier för prospektering/exploatering och minskning av utbildningsfasen.
Learning teaching strategies in an Adaptive and Intelligent Educational System through Reinforcement Learning
{'venue': 'Applied Intelligence', 'journal': 'Applied Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}