Online Pedagogical Tutorial Tactics Optimization Using Genetic-Based Reinforcement Learning
المؤلفون المشاركون
Lin, Hsuan-Ta
Lee, Po-Ming
Hsiao, Tzu-Chien
المصدر
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-05-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Tutorial tactics are policies for an Intelligent Tutoring System (ITS) to decide the next action when there are multiple actions available.
Recent research has demonstrated that when the learning contents were controlled so as to be the same, different tutorial tactics would make difference in students’ learning gains.
However, the Reinforcement Learning (RL) techniques that were used in previous studies to induce tutorial tactics are insufficient when encountering large problems and hence were used in offline manners.
Therefore, we introduced a Genetic-Based Reinforcement Learning (GBML) approach to induce tutorial tactics in an online-learning manner without basing on any preexisting dataset.
The introduced method can learn a set of rules from the environment in a manner similar to RL.
It includes a genetic-based optimizer for rule discovery task by generating new rules from the old ones.
This increases the scalability of a RL learner for larger problems.
The results support our hypothesis about the capability of the GBML method to induce tutorial tactics.
This suggests that the GBML method should be favorable in developing real-world ITS applications in the domain of tutorial tactics induction.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lin, Hsuan-Ta& Lee, Po-Ming& Hsiao, Tzu-Chien. 2015. Online Pedagogical Tutorial Tactics Optimization Using Genetic-Based Reinforcement Learning. The Scientific World Journal،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078696
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lin, Hsuan-Ta…[et al.]. Online Pedagogical Tutorial Tactics Optimization Using Genetic-Based Reinforcement Learning. The Scientific World Journal No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078696
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lin, Hsuan-Ta& Lee, Po-Ming& Hsiao, Tzu-Chien. Online Pedagogical Tutorial Tactics Optimization Using Genetic-Based Reinforcement Learning. The Scientific World Journal. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1078696
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1078696
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر