通过同态 POMDP 引导个体学生的学习策略
人工智能
2024-03-19 v1
摘要
优化学生的学习策略是智能辅导系统的关键组成部分。以前的研究表明，通过部分可观测马尔可夫决策过程 (POMDP) 对学生学习过程进行建模可为学生制定个性化学习策略。然而，该研究假设学生群体遵循统一的认知模式。虽然这一假设简化了 POMDP 的建模过程，但明显偏离现实场景，从而降低了对个体学生学习策略的引导精度。本文提出同态 POMDP (H-POMDP) 模型以容纳多种认知模式，并提出参数学习方法自动构建 H-POMDP 模型。基于 H-POMDP 模型，我们能够从数据中表示不同的认知模式，并为个体学生诱导更个性化的学习策略。我们进行实验表明，与通用 POMDP 方法相比，H-POMDP 模型在建模来自多种认知模式数据的混合数据时表现更佳。此外，来自 H-POMDP 的学习策略在性能评估中展现出更好的个性化。
引用
@article{arxiv.2403.10930,
title = {Inducing Individual Students' Learning Strategies through Homomorphic POMDPs},
author = {Huifan Gao and Yifeng Zeng and Yinghui Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.10930},
year = {2024}
}
备注
11pages, 3figures