引导式教学场景下深度强化学习的模型研究

• 作者: 汤胤 王雯 黄书强
• 来源期刊: 系统工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 深度强化学习 学习区 复杂网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 复杂系统
• 页码范围: 145-152
• 页数: 8页
• 分类号: TP273
• 字数: 5655字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13383/j.cnki.jse.2020.02.001

摘要

针对引导式场景,结合认知科学上学习区的概念,构造题库网络图,进而根据特定学习者的行为来划分割集,由此建立引导式教学场景下深度强化学习的模型,在推荐偏差指标的控制下,做出最适合学习者的内容推荐.对比实验证明了模型相比控制组能给出合理的“前向推荐”,有效解决学习者作答正确率不稳定的问题.引导式教学场景下深度强化学习的模型能够拟合经验教师出题决策的思维方式,在历史作答数据中提取有效隐含信息,为学习者推荐最佳习题.模型亦可广泛应用在类似的引导式场景下.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄书强	暨南大学管理学院	25	146	7.0	11.0
2	汤胤	暨南大学管理学院	18	111	4.0	10.0
3	王雯	暨南大学管理学院	1	0	0.0	0.0