44、基于学习自动机的智能类辅导系统探索

基于学习自动机的智能类辅导系统探索

1. 引言

在学习或自适应系统中，核心元素包括进行学习的实体和教导该实体的实体，可通俗地将它们称为“学生”和“教师”。本研究旨在设计一个类辅导系统，其中每个组件都运用学习自动机（LA）的基本原理。

我们打算用LA对学生（即学习机制）进行建模，还提议对学生群体进行建模，每个学生可能由不同类型的LA来恰当表示。这不仅拓宽了辅导系统和LA领域的视野，还允许学生不仅从教师那里学习，还能通过相互交流学习。这也引出了一系列有趣的问题：
- 这样的类辅导系统中，不完美的教师如何呈现知识？
- 领域知识如何表示？
- 更重要的是，由于教师本身是系统的一部分，能否赋予教师学习能力，使其在与学生的互动过程中提高教学能力？

本研究认为基于LA的智能类辅导系统是建模和实现辅导系统的简便且有用的方法。我们假设“教师”对要传授的材料知识掌握不精确。虽然这种教师模型在LA、神经网络和强化学习领域已被广泛研究，但在辅导系统领域却是新的。我们相信，从机器学习的角度成功解决该问题后，有望将其应用于智能辅导系统领域。

之前也有一些利用机器学习改进辅导系统的研究，如Frasson等人将智能辅导系统（ITS）的主要组件设计为智能代理；Lelouche用交互代理集合表示智能教育系统中的辅导知识；Legaspi和Sison用强化学习结合时间差分方法对ITS中的导师进行建模；Beck用强化学习将高级教学行动与学生的知识状态相关联；Baffes和Mooney在学生建模中使用强化学习来捕捉学生的新错误。而我们的方法与这些研究不同。

2. 类辅导系统

我们的整个研究都围绕类辅导系统展开。在这类系统中，不一定