論文の概要: Graph Enhanced Reinforcement Learning for Effective Group Formation in Collaborative Problem Solving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10006v1
- Date: Fri, 15 Mar 2024 04:04:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 18:38:56.688269
- Title: Graph Enhanced Reinforcement Learning for Effective Group Formation in Collaborative Problem Solving
- Title（参考訳）: 協調問題解決における効果的なグループ形成のためのグラフ強化強化学習
- Authors: Zheng Fang, Fucai Ke, Jae Young Han, Zhijie Feng, Toby Cai,
- Abstract要約: 本研究では,協調的問題解決環境における効果的なグループ形成の課題について論じる。
本稿では,グラフ理論と強化学習を活用した新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.392758494801288
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This study addresses the challenge of forming effective groups in collaborative problem-solving environments. Recognizing the complexity of human interactions and the necessity for efficient collaboration, we propose a novel approach leveraging graph theory and reinforcement learning. Our methodology involves constructing a graph from a dataset where nodes represent participants, and edges signify the interactions between them. We conceptualize each participant as an agent within a reinforcement learning framework, aiming to learn an optimal graph structure that reflects effective group dynamics. Clustering techniques are employed to delineate clear group structures based on the learned graph. Our approach provides theoretical solutions based on evaluation metrics and graph measurements, offering insights into potential improvements in group effectiveness and reductions in conflict incidences. This research contributes to the fields of collaborative work and educational psychology by presenting a data-driven, analytical approach to group formation. It has practical implications for organizational team building, classroom settings, and any collaborative scenario where group dynamics are crucial. The study opens new avenues for exploring the application of graph theory and reinforcement learning in social and behavioral sciences, highlighting the potential for empirical validation in future work.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,協調的問題解決環境における効果的なグループ形成の課題に対処する。
人的相互作用の複雑さと効率的な協調の必要性を認識し,グラフ理論と強化学習を活用した新しいアプローチを提案する。
我々の手法は、ノードが参加者を表すデータセットからグラフを構築し、エッジはそれらの間の相互作用を表す。
我々は,各参加者を強化学習フレームワーク内のエージェントとして概念化し,効果的なグループダイナミクスを反映した最適なグラフ構造を学習することを目的とした。
クラスタリング技術は、学習したグラフに基づいて明確なグループ構造を記述するために使用される。
提案手法は,評価指標とグラフ測定に基づく理論的解を提供し,グループの有効性の潜在的な改善と競合の発生率の低減に関する洞察を提供する。
本研究は,グループ形成に対するデータ駆動型分析的アプローチを提示することにより,協調作業と教育心理学の分野に寄与する。
それは、組織チームの構築、教室の設定、そしてグループのダイナミクスが不可欠であるあらゆる共同シナリオに、実践的な意味を持っています。
この研究は、グラフ理論と強化学習を社会科学や行動科学に適用するための新たな道を開き、将来の研究における実証的検証の可能性を強調している。
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