論文の概要: Bridging the Gap Between Theoretical and Practical Reinforcement Learning in Undergraduate Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05689v1
- Date: Sat, 06 Sep 2025 11:37:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.650303
- Title: Bridging the Gap Between Theoretical and Practical Reinforcement Learning in Undergraduate Education
- Title（参考訳）: 理科教育における理論的・実践的強化学習のギャップを埋める
- Authors: Muhammad Ahmed Atif, Mohammad Shahid Shaikh,
- Abstract要約: 提案手法は,従来の講義と対話型ラボベースの学習を統合している。
このフレームワークは、OpenAI Gymnasiumのようなシミュレートされた環境を使って、リアルタイムのコーディング演習を通じて学生を巻き込む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This innovative practice category paper presents an innovative framework for teaching Reinforcement Learning (RL) at the undergraduate level. Recognizing the challenges posed by the complex theoretical foundations of the subject and the need for hands-on algorithmic practice, the proposed approach integrates traditional lectures with interactive lab-based learning. Drawing inspiration from effective pedagogical practices in computer science and engineering, the framework engages students through real-time coding exercises using simulated environments such as OpenAI Gymnasium. The effectiveness of this approach is evaluated through student surveys, instructor feedback, and course performance metrics, demonstrating improvements in understanding, debugging, parameter tuning, and model evaluation. Ultimately, the study provides valuable insight into making Reinforcement Learning more accessible and engaging, thereby equipping students with essential problem-solving skills for real-world applications in Artificial Intelligence.
- Abstract（参考訳）: このイノベーティブな実践カテゴリーの論文は、学部レベルで強化学習(RL)を教える革新的な枠組みを提示する。
提案手法は,複雑な理論的基礎から生じる課題と,アルゴリズムによる実践の必要性を認識し,従来の講義と対話型ラボベースの学習を統合する。
コンピュータサイエンスとエンジニアリングの効果的な教育実践からインスピレーションを得たこのフレームワークは、OpenAI Gymnasiumのようなシミュレーション環境を使ったリアルタイムコーディング演習を通じて学生を巻き込む。
このアプローチの有効性は,学生による調査,インストラクターのフィードバック,コースのパフォーマンス測定を通じて評価され,理解,デバッグ,パラメータチューニング,モデル評価の改善が示された。
最終的にこの研究は、強化学習をよりアクセシビリティとエンゲージメントにするための貴重な洞察を与え、人工知能における現実世界の応用に不可欠な問題解決スキルを学生に提供する。
関連論文リスト
- Real-time classification of EEG signals using Machine Learning deployment [0.0]
本研究では,ある話題に対する生徒の理解度を予測するための,機械学習に基づくアプローチを提案する。
システムパラメータの値にアクセスして、選択したトピックに対する生徒の集中度を決定するブラウザインターフェースが導入された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-27T08:14:28Z) - Unveiling the Role of Expert Guidance: A Comparative Analysis of User-centered Imitation Learning and Traditional Reinforcement Learning [0.0]
本研究では,従来の強化学習法と比較して,模倣学習の性能,堅牢性,限界について検討する。
この研究から得られた洞察は、人間中心の人工知能の進歩に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-28T18:07:44Z) - Revolutionising Role-Playing Games with ChatGPT [0.0]
本研究の目的は,AIによるシミュレーションが学生の学習経験に与える影響を分析することである。
ヴィゴツキーの社会文化的理論に基づいて、ChatGPTは学生に戦略的意思決定プロセスのより深い理解を与えるために用いられた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-02T08:21:40Z) - RLIF: Interactive Imitation Learning as Reinforcement Learning [56.997263135104504]
我々は,対話型模倣学習と類似するが,さらに実践的な仮定の下で,非政治強化学習によってパフォーマンスが向上できることを実証する。
提案手法は,ユーザ介入信号を用いた強化学習を報奨として利用する。
このことは、インタラクティブな模倣学習において介入する専門家がほぼ最適であるべきだという仮定を緩和し、アルゴリズムが潜在的に最適でない人間の専門家よりも改善される行動を学ぶことを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-21T21:05:21Z) - Towards a General Framework for Continual Learning with Pre-training [55.88910947643436]
本稿では,事前学習を用いた逐次到着タスクの連続学習のための一般的な枠組みを提案する。
我々はその目的を,タスク内予測,タスク同一性推論,タスク適応予測という3つの階層的構成要素に分解する。
本稿では,パラメータ効率細調整(PEFT)技術と表現統計量を用いて,これらのコンポーネントを明示的に最適化する革新的な手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-21T02:03:38Z) - A Game-Based Learning Application to Help Learners to Practice
Mathematical Patterns and Structures [0.0]
本研究の目的は,学習者が数学的パターンや構造を実践するのを支援するゲームベースのモバイルアプリケーションを開発することである。
この研究のための評価ツールとして,オクタリシスの枠組みに基づく楽器を開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T13:15:12Z) - RLTutor: Reinforcement Learning Based Adaptive Tutoring System by
Modeling Virtual Student with Fewer Interactions [10.34673089426247]
本稿では,学生の仮想モデルを構築し,指導戦略を最適化する枠組みを提案する。
この結果は,eラーニングシステムにおける理論的指導最適化と実践的応用のバッファとして機能する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-31T15:42:03Z) - A Field Guide to Federated Optimization [161.3779046812383]
フェデレートされた学習と分析は、分散化されたデータからモデル(あるいは統計)を協調的に学習するための分散アプローチである。
本稿では、フェデレート最適化アルゴリズムの定式化、設計、評価、分析に関する勧告とガイドラインを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-14T18:09:08Z) - Importance Weighted Policy Learning and Adaptation [89.46467771037054]
政治外学習の最近の進歩の上に構築された,概念的にシンプルで,汎用的で,モジュール的な補完的アプローチについて検討する。
このフレームワークは確率論的推論文学のアイデアにインスパイアされ、堅牢な非政治学習と事前の行動を組み合わせる。
提案手法は,メタ強化学習ベースラインと比較して,ホールドアウトタスクにおける競合適応性能を実現し,複雑なスパース・リワードシナリオにスケールすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-10T14:16:58Z) - Dual Policy Distillation [58.43610940026261]
教員政策を学生政策に転換する政策蒸留は、深層強化学習の課題において大きな成功を収めた。
本研究では,2人の学習者が同じ環境下で活動し,環境の異なる視点を探索する,学生学生による二重政策蒸留(DPD)を導入する。
この二重学習フレームワークを開発する上で重要な課題は、同時代の学習に基づく強化学習アルゴリズムにおいて、ピア学習者から有益な知識を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-07T06:49:47Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。