核心概念
個々の学生に適した学習戦略を誘導するために、同型POMDP(H-POMDP)モデルが一般的なPOMDPアプローチよりも優れた精度を示す。
摘要
この記事では、個々の学生の学習戦略を誘導するために提案されたH-POMDPモデルとそのパラメータ学習手法に焦点が当てられています。実験結果から、H-POMDPモデルが一般的なPOMDPアプローチよりも優れた精度を示し、個々の学生に適した学習戦略を効果的に誘導できることが示されています。
セクション構成:
- 背景知識: POMDPモデルとITS内での利用。
- H-POMDP仕様: 同型POMDP(H-POMDP)モデルの定義と特性。
- H-POMDPパラメータ学習: H-POMDPパラメータのEMアルゴリズムによる更新手法。
- 制約付きパラメータ学習: パラメータ学習時の教育原則への制約付け。
- 戦略誘導: 学習戦略誘導方法とIE-DPアルゴリズムに基づく評価。
- 実験結果: 学生パフォーマンス予測および学習戦略誘導実験結果。
統計資料
前回記録数:603,128件
知識コンセプト数:200個
問題数:6,907問題
引述
"新しいアプローチは、複数の認知パターンを受け入れる能力を持つ同型POMDP(H-POMDP)モデルです。"
"提案されたH-POMDPモデルは、一般的なPOMDPアプローチよりも高い精度を示します。"