論文の概要: Deep Reinforcement Learning for Adaptive Learning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08410v1
• Date: Fri, 17 Apr 2020 18:04:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 12:38:51.387997
• Title: Deep Reinforcement Learning for Adaptive Learning Systems
• Title（参考訳）: 適応学習システムのための深層強化学習
• Authors: Xiao Li, Hanchen Xu, Jinming Zhang, Hua-hua Chang
• Abstract要約: 学習者の潜在特性に基づいて,個別化学習計画の探索方法の問題点を定式化する。 最適な学習ポリシーを効果的に見つけることができるモデルフリーの深層強化学習アルゴリズムを適用した。 また,ニューラルネットワークを用いて学習者の学習過程をエミュレートする遷移モデル推定器を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8685842576962095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we formulate the adaptive learning problem---the problem of how to find an individualized learning plan (called policy) that chooses the most appropriate learning materials based on learner's latent traits---faced in adaptive learning systems as a Markov decision process (MDP). We assume latent traits to be continuous with an unknown transition model. We apply a model-free deep reinforcement learning algorithm---the deep Q-learning algorithm---that can effectively find the optimal learning policy from data on learners' learning process without knowing the actual transition model of the learners' continuous latent traits. To efficiently utilize available data, we also develop a transition model estimator that emulates the learner's learning process using neural networks. The transition model estimator can be used in the deep Q-learning algorithm so that it can more efficiently discover the optimal learning policy for a learner. Numerical simulation studies verify that the proposed algorithm is very efficient in finding a good learning policy, especially with the aid of a transition model estimator, it can find the optimal learning policy after training using a small number of learners.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルコフ決定過程(MDP)として適応学習システムに面した適応学習システムにおいて,学習者の潜在特性に基づいて最も適切な学習材料を選択するための個別学習計画(政策と呼ばれる)の探索方法の問題点を定式化する。 潜在特性は未知の遷移モデルと連続していると仮定する。 学習者の連続潜在特性の実際の遷移モデルを知ることなく、学習者の学習過程のデータから最適な学習方針を効果的に見つけることができるモデルフリーの深層強化学習アルゴリズム(深層q学習アルゴリズム)を適用する。 利用可能なデータを効率的に活用するために,ニューラルネットワークを用いて学習者の学習過程をエミュレートする遷移モデル推定器を開発した。 遷移モデル推定器は深層q学習アルゴリズムで使用することができ、学習者にとって最適な学習方針をより効率的に発見することができる。 数値シミュレーション研究により,提案アルゴリズムは優れた学習方針,特に遷移モデル推定器の助けを借りて,少数の学習者を用いた学習後に最適な学習方針を見出すことができることを確認した。

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