論文の概要: Discovering High-Quality Chess Puzzles with Offline Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14851v1
- Date: Fri, 14 Aug 2026 19:46:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.101808
- Title: Discovering High-Quality Chess Puzzles with Offline Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: オフライン強化学習による高品質チェスプラグの発見
- Abstract要約: 教育材料は、学生に異なる思考パターンを身につけるよう訓練する必要があることが多い。
チェスなど一部の分野では、生徒のスキルの練習を助けるためにパズルが使われている。
学生に様々な思考様式を学ぶのを助けるための一連のパズルを与えるのは難しい。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.885870449784576
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning and skill mastery require extensive and deliberate practice. In many learning settings, producing high-quality pedagogical materials can require a high level of domain expertise and be very time-consuming. Pedagogical materials often need to train students to engage in different thinking patterns. In some domains, such as chess, puzzles are used to help students practice their skills in calculating the next moves and recognizing known patterns on a board. Giving students a practice set of puzzles to help them learn different modes of thinking is challenging because the teacher needs to carefully balance between different motifs and how many look-ahead steps a student needs to perform. Popular online platforms like Chess.com and Lichess offer players millions of puzzles. Unlike chess tactics puzzles procured by human experts, where chess beginners can learn valuable insights, these puzzles are automatically generated and often regarded as having low pedagogical value. These platforms also rely on a heuristic to recommend puzzles to users for practice. Using the user history data over an entire year, a total of 1.5 billion puzzle-solving histories, we learn the pedagogical value of a puzzle and how to automatically choose a set of puzzles to better support chess learners using insights from offline reinforcement learning. We show that using offline policy evaluation, our trained policy has significant impact on beginners with puzzle-solving Elo range of 100--1000, particularly for the group of beginners whose learning growth was stagnant. We also performed a qualitative analysis of the puzzles discovered by our model by collecting annotation ratings from expert chess players. The success of our pipeline shows promise for a future where we can understand the pedagogical values of practice items given general user interaction data.
- Abstract（参考訳）: 学習と熟練には、広範囲かつ故意に実践する必要がある。
多くの学習環境において、高品質な教育材料を製造するには、高いレベルのドメイン知識が必要であり、非常に時間がかかる。
教育材料は、学生に異なる思考パターンを身につけるよう訓練する必要があることが多い。
チェスなどのいくつかの領域では、パズルは生徒が次の動きを計算し、ボード上の既知のパターンを認識するのを助けるために用いられる。
教師は、異なるモチーフと、学生が実行すべきルックアヘッドステップの数とを慎重にバランスをとる必要があるため、異なる思考様式を学ぶのを助けるために、学生に一連のパズルを与えることは難しい。
Chess.comやLichessのような人気のオンラインプラットフォームは、プレイヤーに数百万のパズルを提供している。
チェス初心者が貴重な洞察を習得できる、人間の専門家が獲得したチェス戦術パズルとは異なり、これらのパズルは自動的に生成され、教育的価値の低いものとみなされる。
これらのプラットフォームは、練習のためにユーザにパズルを推薦するヒューリスティックにも依存している。
1年間のユーザ履歴データ、合計15億件のパズル解決履歴を用いて、パズルの教育的価値と、オフラインの強化学習からの洞察を用いてチェス学習者を支援するためのパズルのセットを自動的に選択する方法を学ぶ。
本研究は, オフライン政策評価を用いて, 学習が停滞している初心者グループを対象として, パズル解答エロ100～1000の範囲の初心者に対して, 学習方針が有意な影響を及ぼすことを示す。
また,専門家のチェス選手から評価評価を収集し,モデルが発見するパズルの質的分析を行った。
パイプラインの成功は、一般的なユーザインタラクションデータから、実践項目の教育的価値を理解できる未来を約束することを示しています。
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