59、简单解释和自主性对批量深度强化学习诱导教学策略的影响探索

简单解释和自主性对批量深度强化学习诱导教学策略的影响探索

在当今的教育领域，如何利用先进的技术手段提高学生的学习效果是一个备受关注的问题。强化学习（RL），特别是深度强化学习（DRL），在电子游戏领域取得了显著的成就，但在以人类为中心的现实任务，如教育和医疗保健方面的应用还相对较少。本文将探讨如何将批量深度强化学习应用于智能辅导系统（ITS）的教学策略诱导，并研究简单解释和学生自主性对学生学习效果的影响。

1. 引言

在智能辅导系统和教育游戏等交互式学习环境中，人机交互可以看作是一系列的时间步骤。大多数ITS是由导师驱动的，导师决定下一步的行动。例如，导师可以通过提示或不提示的方式引导学生采取后续步骤，当学生输入答案时，ITS会记录其成功或失败，并可能给予反馈和提示。教学策略用于导师在面对多种选择时决定下一步的行动。

强化学习为提高学生在ITS中的学习效果提供了一种有前途的数据驱动决策方法。RL算法旨在诱导有效的策略，使代理在任何给定情况下选择最佳行动，以最大化累积奖励。在本文中，我们使用批量RL，这是RL的一个子领域，用于处理无法探索环境的情况。

然而，将RL应用于ITS存在两个局限性：沟通和自主性。一方面，在ITS中，重要的是将代理的教学决策传达给学生，但之前的研究很少探索向学生解释教学策略的有效性。另一方面，让学生参与教学决策是否更有效也是一个值得研究的问题。

2. 背景和相关工作

2.1 RL在教学策略诱导中的应用

将RL应用于教学策略诱导的研究大致可分为经典RL和深度RL方法。深度RL方法得益于深度学习和新颖的强化学习算法的结合，使得解决复杂问题成为可能。例如，深度Q网络（DQN）算