基于知识追踪与强化学习的自适应学习路径导航
人工智能
2023-06-22 v2 计算机与社会
摘要
本文介绍自适应学习路径导航 (ALPN) 系统，这是一种通过为学生提供高度自适应学习路径来增强 E-learning 平台的新方法。ALPN 系统集成了评估学生知识状态的 Attentive Knowledge Tracing (AKT) 模型与所提出的 Entropy-enhanced Proximal Policy Optimization (EPPO) 算法。该新算法优化了学习材料的推荐。通过协调这些模型，ALPN 系统根据学生需求定制学习路径，显著提升学习效果。实验结果表明，ALPN 系统在最大化学习成果方面优于以往研究 8.2%，并在生成学习路径方面提供高 10.5% 的多样性。所提出的系统标志着自适应 E-learning 的重大进展，有可能改变数字时代的教育格局。
引用
@article{arxiv.2305.04475,
title = {Adaptive Learning Path Navigation Based on Knowledge Tracing and Reinforcement Learning},
author = {Jyun-Yi Chen and Saeed Saeedvand and I-Wei Lai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.04475},
year = {2023}
}