桥接理论与实践中的强化学习在本科教育中的差距
计算机与社会
2025-09-30 v2
摘要
本篇 innovative practice category 论文提出了一种 innovative 框架，用于本科教育中的强化学习 (RL)。鉴于该主题复杂的理论基础以及需要实践算法的需求，本方法将传统讲座与互动实验式学习相结合。drawing inspiration from effective pedagogical practices in computer science and engineering，该框架通过使用诸如 OpenAI Gymnasium 等仿真环境进行 real-time 编码练习来吸引学生。通过学生调查、教师反馈和课程绩效指标评估该方法的有效性，结果显示其在理解、调试、参数调优和模型评估方面均取得改善。最终，本研究为使强化学习更易于获取和引人入目提供了有价值的见解，从而使学生具备应用于人工智能领域的 essential problem-solving skills。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.05689,
title = {Bridging the Gap Between Theoretical and Practical Reinforcement Learning in Undergraduate Education},
author = {Muhammad Ahmed Atif and Mohammad Shahid Shaikh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.05689},
year = {2025}
}