基于独立Q学习的教育与智能辅导应用

构建一个功能复杂和专业的教育与智能辅导系统，基于强化学习（特别是 Proximal Policy Optimization, PPO）算法，来模拟多个智能辅导员（Agents）与多个学生（Environments）的交互过程，考虑了复杂的学生模型、多种教学策略、真实用户交互、多智能体协作、数据驱动的奖励函数以及深度学习增强模型能力。

概述

目标

• 智能辅导员（Agents）：通过与学生的交互，选择最优的教学策略（如提出问题、提供提示、复习、测试、鼓励等），以最大化学生的学习效果。
• 学生模拟器（Environments）：模拟多个学生的学习行为和反馈，根据辅导员的教学策略调整学生的知识水平、注意力、情绪等状态。
• 多智能体协作：多个智能辅导员协同工作，针对不同学生或不同学科进行教学。
• 真实用户交互：集成实际用户界面，与真实学生交互，收集用户反馈并动态调整教学策略。

技术栈

• 编程语言：Pyth