論文の概要: Adaptive Learning Path Navigation Based on Knowledge Tracing and Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04475v1
• Date: Mon, 8 May 2023 05:54:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 15:36:11.903652
• Title: Adaptive Learning Path Navigation Based on Knowledge Tracing and Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 知識追跡と強化学習に基づく適応学習経路ナビゲーション
• Authors: Jyun-Yi Chen, Saeed Saeedvand and I-Wei Lai
• Abstract要約: Adaptive Learning Path Navigation (ALPN) システムは、Eラーニングシステム内で適応的な学習パスを作成するためのスケーラブルなアプローチである。 ALPNシステムは,学習目標,時間制約,知識背景といったパーソナライズパラメータを考慮し,学生のニーズを満たす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0263791972068628
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the Adaptive Learning Path Navigation (ALPN) system, a scalable approach for creating adaptive learning paths within E-learning systems. The ALPN system employs an attention-based Knowledge Tracing (AKT) model to evaluate students' knowledge states and a decision-making model using Proximal Policy Optimization (PPO) to suggest customized learning materials. The proposed system accommodates students' needs by considering personalization parameters such as learning objectives, time constraints, and knowledge backgrounds. Through an iterative process of recommendation and knowledge state updating, the ALPN system produces highly adaptive learning paths. Experimental results reveal the outstanding performance of the proposed system, providing good insights into the future development of E-learning systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,適応学習パス作成のためのスケーラブルな手法であるadaptive learning path navigation (alpn)システムを提案する。 ALPNシステムは、学生の知識状態を評価するために注意に基づく知識追跡(AKT)モデルと、PPO(Proximal Policy Optimization)を用いた意思決定モデルを用いて、カスタマイズされた学習教材を提案する。 提案システムは,学習目的,時間制約,知識背景といったパーソナライズパラメータを考慮し,学生のニーズを満たす。 ALPNシステムは、リコメンデーションと知識状態更新の反復的なプロセスを通じて、高度に適応的な学習パスを生成する。 実験の結果,提案システムの優れた性能が明らかとなり,E-ラーニングシステムの今後の発展に関する優れた知見が得られた。

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