論文の概要: Inducing Individual Students' Learning Strategies through Homomorphic POMDPs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10930v1
- Date: Sat, 16 Mar 2024 14:06:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 20:56:18.255676
- Title: Inducing Individual Students' Learning Strategies through Homomorphic POMDPs
- Title（参考訳）: 均質なPOMDPによる個人生徒の学習方略の誘導
- Authors: Huifan Gao, Yifeng Zeng, Yinghui Pan,
- Abstract要約: 複数の認知パターンに対応するため,同相POMDP(H-POMDP)モデルを提案する。
H-POMDPモデルに基づいて、データから異なる認知パターンを表現できる。
我々は、一般的なPOMDP手法と比較して、H-POMDPモデルが複数の認知パターンから混合データをモデル化する際に、より良い精度を示すことを示す実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.388937792941359
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimizing students' learning strategies is a crucial component in intelligent tutoring systems. Previous research has demonstrated the effectiveness of devising personalized learning strategies for students by modelling their learning processes through partially observable Markov decision process (POMDP). However, the research holds the assumption that the student population adheres to a uniform cognitive pattern. While this assumption simplifies the POMDP modelling process, it evidently deviates from a real-world scenario, thus reducing the precision of inducing individual students' learning strategies. In this article, we propose the homomorphic POMDP (H-POMDP) model to accommodate multiple cognitive patterns and present the parameter learning approach to automatically construct the H-POMDP model. Based on the H-POMDP model, we are able to represent different cognitive patterns from the data and induce more personalized learning strategies for individual students. We conduct experiments to show that, in comparison to the general POMDP approach, the H-POMDP model demonstrates better precision when modelling mixed data from multiple cognitive patterns. Moreover, the learning strategies derived from H-POMDPs exhibit better personalization in the performance evaluation.
- Abstract（参考訳）: 生徒の学習戦略の最適化は知的学習システムにおいて重要な要素である。
従来の研究では、部分的に観察可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を通じて学習プロセスをモデル化することで、学生にパーソナライズされた学習戦略を考案する効果を実証している。
しかし,本研究は,学生集団が一様認知パターンに従属すると仮定している。
この仮定はPOMDPモデリングプロセスを単純化するが、これは明らかに現実世界のシナリオから逸脱し、個々の学生の学習戦略を誘導する精度を低下させる。
本稿では,複数の認知パターンに対応する同型POMDP(H-POMDP)モデルを提案し,H-POMDPモデルを自動的に構築するためのパラメータ学習手法を提案する。
H-POMDPモデルに基づいて、データから異なる認知パターンを表現し、個々の学生に対してよりパーソナライズされた学習戦略を導き出すことができる。
我々は、一般的なPOMDP手法と比較して、H-POMDPモデルが複数の認知パターンから混合データをモデル化する際に、より良い精度を示すことを示す実験を行った。
さらに,H-POMDPsから得られた学習戦略は,性能評価においてパーソナライズ性が向上した。
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